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python数据采集是什么
数据采集(DAQ)，又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量或者电量信号,送到上位机中进行分析，处理。数据采集系统是结合基于计算机或者其他专用测试平台的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。采集一般是采样方式，即隔一定时间（称采样周期）对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。
网络爬虫是用于数据采集的一门技术，可以帮助我们自动地进行信息的获取与筛选。从技术手段来说，网络爬虫有多种实现方案，如PHP、Java、Python ...。那么用python 也会有很多不同的技术方案（Urllib、requests、scrapy、selenium...)，每种技术各有各的特点，只需掌握一种技术，其它便迎刃而解。同理，某一种技术解决不了的难题，用其它技术或方依然无法解决。网络爬虫的难点并不在于网络爬虫本身，而在于网页的分析与爬虫的反爬攻克问题。
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如何利用python对网页的数据进行实时采集并输出
这让我想到了一个应用场景，在实时网络征信系统中，通过即时网络爬虫从多个信用数据源获取数据。并且将数据即时注入到信用评估系统中，形成一个集成化的数据流。
可以通过下面的代码生成一个提取器将标准的HTML DOM对象输出为结构化内容。
python分布式爬虫是什么意思
一、分布式爬虫架构
在了解分布式爬虫架构之前，首先回顾一下Scrapy的架构，如下图所示。
Scrapy单机爬虫中有一个本地爬取队列Queue，这个队列是利用deque模块实现的。如果新的Request生成就会放到队列里面，随后Request被Scheduler调度。之后，Request交给Downloader执行爬取，简单的调度架构如下图所示。
如果两个Scheduler同时从队列里面取Request，每个Scheduler都有其对应的Downloader，那么在带宽足够、正常爬取且不考虑队列存取压力的情况下，爬取效率会有什么变化？没错，爬取效率会翻倍。
这样，Scheduler可以扩展多个，Downloader也可以扩展多个。而爬取队列Queue必须始终为一个，也就是所谓的共享爬取队列。这样才能保证Scheduer从队列里调度某个Request之后，其他Scheduler不会重复调度此Request，就可以做到多个Schduler同步爬取。这就是分布式爬虫的基本雏形，简单调度架构如下图所示。
我们需要做的就是在多台主机上同时运行爬虫任务协同爬取，而协同爬取的前提就是共享爬取队列。这样各台主机就不需要各自维护爬取队列，而是从共享爬取队列存取Request。但是各台主机还是有各自的Scheduler和Downloader，所以调度和下载功能分别完成。如果不考虑队列存取性能消耗，爬取效率还是会成倍提高。
二、维护爬取队列
那么这个队列用什么来维护？首先需要考虑的就是性能问题。我们自然想到的是基于内存存储的Redis，它支持多种数据结构，例如列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）等，存取的操作也非常简单。
Redis支持的这几种数据结构存储各有优点。
列表有lpush()、lpop()、rpush()、rpop()方法，我们可以用它来实现先进先出式爬取队列，也可以实现先进后出栈式爬取队列。
集合的元素是无序的且不重复的，这样我们可以非常方便地实现随机排序且不重复的爬取队列。
有序集合带有分数表示，而Scrapy的Request也有优先级的控制，我们可以用它来实现带优先级调度的队列。
我们需要根据具体爬虫的需求来灵活选择不同的队列。
三、如何去重
Scrapy有自动去重，它的去重使用了Python中的集合。这个集合记录了Scrapy中每个Request的指纹，这个指纹实际上就是Request的散列值。我们可以看看Scrapy的源代码，如下所示：
import hashlib
def request_fingerprint(request, include_headers=None):
if include_headers:
include_headers = tuple(to_bytes(h.lower())
for h in sorted(include_headers))
cache = _fingerprint_cache.setdefault(request, {})
if include_headers not in cache:
fp = hashlib.sha1()
fp.update(to_bytes(request.method))
fp.update(to_bytes(canonicalize_url(request.url)))
fp.update(request.body or b'')
if include_headers:
for hdr in include_headers:
if hdr in request.headers:
fp.update(hdr)
for v in request.headers.getlist(hdr):
fp.update(v)
cache[include_headers] = fp.hexdigest()
return cache[include_headers]
request_fingerprint()就是计算Request指纹的方法，其方法内部使用的是hashlib的sha1()方法。计算的字段包括Request的Method、URL、Body、Headers这几部分内容，这里只要有一点不同，那么计算的结果就不同。计算得到的结果是加密后的字符串，也就是指纹。每个Request都有独有的指纹，指纹就是一个字符串，判定字符串是否重复比判定Request对象是否重复容易得多，所以指纹可以作为判定Request是否重复的依据。
那么我们如何判定重复呢？Scrapy是这样实现的，如下所示：
def __init__(self):
self.fingerprints = set()
def request_seen(self, request):
fp = self.request_fingerprint(request)
if fp in self.fingerprints:
return True
self.fingerprints.add(fp)
在去重的类RFPDupeFilter中，有一个request_seen()方法，这个方法有一个参数request，它的作用就是检测该Request对象是否重复。这个方法调用request_fingerprint()获取该Request的指纹，检测这个指纹是否存在于fingerprints变量中，而fingerprints是一个集合，集合的元素都是不重复的。如果指纹存在，那么就返回True，说明该Request是重复的，否则这个指纹加入到集合中。如果下次还有相同的Request传递过来，指纹也是相同的，那么这时指纹就已经存在于集合中，Request对象就会直接判定为重复。这样去重的目的就实现了。
Scrapy的去重过程就是，利用集合元素的不重复特性来实现Request的去重。
对于分布式爬虫来说，我们肯定不能再用每个爬虫各自的集合来去重了。因为这样还是每个主机单独维护自己的集合，不能做到共享。多台主机如果生成了相同的Request，只能各自去重，各个主机之间就无法做到去重了。
那么要实现去重，这个指纹集合也需要是共享的，Redis正好有集合的存储数据结构，我们可以利用Redis的集合作为指纹集合，那么这样去重集合也是利用Redis共享的。每台主机新生成Request之后，把该Request的指纹与集合比对，如果指纹已经存在，说明该Request是重复的，否则将Request的指纹加入到这个集合中即可。利用同样的原理不同的存储结构我们也实现了分布式Reqeust的去重。
四、防止中断
在Scrapy中，爬虫运行时的Request队列放在内存中。爬虫运行中断后，这个队列的空间就被释放，此队列就被销毁了。所以一旦爬虫运行中断，爬虫再次运行就相当于全新的爬取过程。
要做到中断后继续爬取，我们可以将队列中的Request保存起来，下次爬取直接读取保存数据即可获取上次爬取的队列。我们在Scrapy中指定一个爬取队列的存储路径即可，这个路径使用JOB_DIR变量来标识，我们可以用如下命令来实现：
scrapy crawl spider -s JOB_DIR=crawls/spider
更加详细的使用方法可以参见官方文档，链接为：。
在Scrapy中，我们实际是把爬取队列保存到本地，第二次爬取直接读取并恢复队列即可。那么在分布式架构中我们还用担心这个问题吗？不需要。因为爬取队列本身就是用数据库保存的，如果爬虫中断了，数据库中的Request依然是存在的，下次启动就会接着上次中断的地方继续爬取。
所以，当Redis的队列为空时，爬虫会重新爬取；当Redis的队列不为空时，爬虫便会接着上次中断之处继续爬取。
五、架构实现
我们接下来就需要在程序中实现这个架构了。首先实现一个共享的爬取队列，还要实现去重的功能。另外，重写一个Scheduer的实现，使之可以从共享的爬取队列存取Request。
幸运的是，已经有人实现了这些逻辑和架构，并发布成叫Scrapy-Redis的Python包。接下来，我们看看Scrapy-Redis的源码实现，以及它的详细工作原理
如何用最简单的Python爬虫采集整个网站
采集网站数据并不难，但是需要爬虫有足够的深度。我们创建一个爬虫，递归地遍历每个网站，只收集那些网站页面上的数据。一般的比较费时间的网站采集方法从顶级页面开始（一般是网站主页），然后搜索页面上的所有链接，形成列表，再去采集到的这些链接页面，继续采集每个页面的链接形成新的列表，重复执行。
