学了python爬虫还能干什么

1、收集数据

Python爬虫程序可用于收集数据。这也是最直接和最常用的方法。由于爬虫程序是一个程序，程序运行得非常快，不会因为重复的事情而感到疲倦，因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单和快速。

由于99%以上的网站是基于模板开发的，使用模板可以快速生成大量布局相同、内容不同的页面。因此，只要为一个页面开发了爬虫程序，爬虫程序也可以对基于同一模板生成的不同页面进行爬取内容。

2、调研

比如要调研一家电商公司，想知道他们的商品销售情况。这家公司声称每月销售额达数亿元。如果你使用爬虫来抓取公司网站上所有产品的销售情况，那么你就可以计算出公司的实际总销售额。此外，如果你抓取所有的评论并对其进行分析，你还可以发现网站是否出现了刷单的情况。数据是不会说谎的，特别是海量的数据，人工造假总是会与自然产生的不同。过去，用大量的数据来收集数据是非常困难的，但是现在在爬虫的帮助下，许多欺骗行为会赤裸裸地暴露在阳光下。

3、刷流量和秒杀

刷流量是Python爬虫的自带的功能。当一个爬虫访问一个网站时，如果爬虫隐藏得很好，网站无法识别访问来自爬虫，那么它将被视为正常访问。结果，爬虫不小心刷了网站的流量。

除了刷流量外，还可以参与各种秒杀活动，包括但不限于在各种电商网站上抢商品，优惠券，抢机票和火车票。目前，网络上很多人专门使用爬虫来参与各种活动并从中赚钱。这种行为一般称为薅羊毛，这种人被称为羊毛党。不过使用爬虫来薅羊毛进行盈利的行为实际上游走在法律的灰色地带，大家不要尝试。

当爬虫爬取网站时，如果请求过于频繁或者请求数据量过大，就有可能会导致网站崩溃。这种情况通常称为“DDoS攻击”，即分布式拒绝服务攻击。在这种攻击中，攻击者利用大量的机器或者网络资源，向目标网站发送大量的请求，使得目标网站无法正常响应合法用户的请求。

在爬虫爬取网站时，类似于DDoS攻击的情况也有可能发生。爬虫的请求量过大或者频率过快，可能会给网站带来较大的压力，从而导致网站崩溃。当网站遭到这种攻击后，服务器可能会因为资源不足而停止响应请求，甚至直接宕机。这样一来，用户就无法正常访问该网站，导致严重的经济和声誉损失。

为了避免爬虫把网站爬崩溃，爬虫需要遵循一定的道德规范和技术规范。例如，爬虫需要限制请求频率，避免在短时间内发送大量请求；同时也需要限制请求数据量，尽量减小对网站的压力。此外，爬虫还应该检查网站的robotstxt文件，遵守网站管理者的《网站协议》。通过这些方法，就可以保证爬虫与网站之间的良好合作关系，使得爬虫在不破坏网站正常运行的前提下，能够顺利地获取所需的数据信息。

1、如果是定向爬取几个页面，做一些简单的页面解析，爬取效率不是核心要求，那么用什么语言差异不大。

当然要是页面结构复杂，正则表达式写得巨复杂，尤其是用过那些支持xpath的类库/爬虫库后，就会发现此种方式虽然入门门槛低，但扩展性、可维护性等都奇差。因此此种情况下还是推荐采用一些现成的爬虫库，诸如xpath、多线程支持还是必须考虑的因素。

2、如果是定向爬取，且主要目标是解析js动态生成的内容

此时候，页面内容是有js/ajax动态生成的，用普通的请求页面->解析的方法就不管用了，需要借助一个类似firefox、chrome浏览器的js引擎来对页面的js代码做动态解析。

此种情况下，推荐考虑casperJS+phantomjs或slimerJS+phantomjs ，当然诸如selenium之类的也可以考虑。

3、如果爬虫是涉及大规模网站爬取，效率、扩展性、可维护性等是必须考虑的因素时候

大规模爬虫爬取涉及诸多问题：多线程并发、I/O机制、分布式爬取、消息通讯、判重机制、任务调度等等，此时候语言和所用框架的选取就具有极大意义了。

PHP对多线程、异步支持较差，不建议采用。

NodeJS：对一些垂直网站爬取倒可以，但由于分布式爬取、消息通讯等支持较弱，根据自己情况判断。

Python：强烈建议，对以上问题都有较好支持。尤其是Scrapy框架值得作为第一选择。优点诸多：支持xpath；基于twisted，性能不错；有较好的调试工具；

此种情况下，如果还需要做js动态内容的解析，casperjs就不适合了，只有基于诸如chrome V8引擎之类自己做js引擎。

至于C、C++虽然性能不错，但不推荐，尤其是考虑到成本等诸多因素；对于大部分公司还是建议基于一些开源的框架来做，不要自己发明轮子，做一个简单的爬虫容易，但要做一个完备的爬虫挺难的。

像我搭建的微信公众号内容聚合的网站 就是基于Scrapy做的，当然还涉及消息队列等。可以参考下图：

具体内容可以参考 一个任务调度分发服务的架构

爬虫技术是做从网页上抓取数据信息并保存的自动化程序，它的原理就是模拟浏览器发送网络请求，接受请求响应，然后按照一定的规则自动抓取互联网数据。分析如下：

1、获取网页

获取网页可以简单理解为向网页的服务器发送网络请求，然后服务器返回给我们网页的源代码，其中通信的底层原理较为复杂，而Python给我们封装好了urllib库和requests库等，这些库可以让我们非常简单的发送各种形式的请求。

2、提取信息

获取到的网页源码内包含了很多信息，想要进提取到我们需要的信息，则需要对源码还要做进一步筛选。可以选用python中的re库即通过正则匹配的形式去提取信息，也可以采用BeautifulSoup库（bs4）等解析源代码，除了有自动编码的优势之外，bs4库还可以结构化输出源代码信息，更易于理解与使用。

3、保存数据

提取到我们需要的有用信息后，需要在Python中把它们保存下来。可以使用通过内置函数open保存为文本数据，也可以用第三方库保存为其它形式的数据，例如可以通过pandas库保存为常见的xlsx数据，如果有等非结构化数据还可以通过pymongo库保存至非结构化数据库中。

4、让爬虫自动运行

从获取网页，到提取信息，然后保存数据之后，我们就可以把这些爬虫代码整合成一个有效的爬虫自动程序，当我们需要类似的数据时，随时可以获取。

解决方法如下：

解决方法：报错显示是未实例化。这里是unity的一个小bug。即生成xxgameexe后unity会在你的工程目录下同步生成一个xxgamedata文件夹。而unity只会同步copy存储在“StreamingAssets”这个文件夹里的资源束。如果你之前存储打包资源的文件夹名字是你自定义的，这时xxgamedata文件夹里是不会有这些资源束的。

将原来工程目录下存储资源束的文件夹复制一份进入xxgamedata文件夹。

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