网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎(Search Engine)，例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如：
(1)不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。
(2)通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。
(3)万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频、视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。
(4)通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。
网络爬虫
为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(general purpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。
1 聚焦爬虫工作原理以及关键技术概述
网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。
嗨喽，大家好呀！这里是魔王呐~你安装好python环境就可以了
如目前优秀的全栈的 django、框架flask ，都继承了python简单、明确的风格，开发效率高、易维护，与自动化运维结合性好。
python已经成为自动化运维平台领域的事实标准；
python开发的网站:
豆瓣 , Youtube , Dropbox , 豆瓣...等等
在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。
从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。
Python语言相对于其它解释性语言最大的特点是其庞大而活跃的科学计算生态，
在数据分析、交互、可视化方面有相当完善和优秀的库.
执行许多重复的任务，例如阅读 pdf、播放音乐、查看天气、打开书签、清理文件夹等等，
使用自动化脚本就无需手动一次又一次地完成这些任务，非常方便。
各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。
游戏 开发/辅助 自动化测试 运维
成功没有快车道，幸福没有高速路。
所有的成功，都来自不倦地努力和奔跑，所有的幸福都来自平凡的奋斗和坚持
愿所有美好如期而至，以后的生活不将就，也不辜负。
——励志语录
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我们在下载文件时，一会会采取urlretrieve或是requests的get方式，from urllib.request import urlretrieve
urlretrieve(self.url, filename="xxx.png")
但对于连续下载，各个文件保存是需要时间的，而程序运行永运是快于存储的，我怀疑这是水管里流水速度与缸的大小不合适的原因，那可以试试下面这种方式：
r = requests.get(url, stream=True)
with open(local_filename, 'wb') as f:
for chunk in r.iter_content(chunk_size=1024):
if chunk: # filter out keep-alive new chunks
f.write(chunk)
f.flush()
![^[1-9]d*$这个正则表达式代表什么意思](/aiimages/%5E%5B1-9%5Dd%2A%24%E8%BF%99%E4%B8%AA%E6%AD%A3%E5%88%99%E8%A1%A8%E8%BE%BE%E5%BC%8F%E4%BB%A3%E8%A1%A8%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%84%8F%E6%80%9D.png)
