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  • 何为大数据?大数据指无法在一定时间范围内用...今天IP带大家去看看常用数据采集方法。 一、大数据的价值体现 1.对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。 2.做小而美模式的中小微企业可以利

    何为大数据?大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

    如果你有固定使用的电脑或者手机,你会发现你搜索过某样产品,近期你上网会发现页面一直在推送相关的产品信息给你,有了数据就能预测公众喜好,这数据是怎么被采集来的呢?今天IP带大家去看看常用的数据采集方法。
    在这里插入图片描述

    一、大数据的价值体现

    1.对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。

    2.做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。

    3.面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

    二、常用的数据采集方法

    1.传感器

    传感器通常用于测量物理变量,一般包括声音、温湿度、距离、电流等,将测量值转化为数字信号,传送到数据采集点,让物体有了触觉、味觉和嗅觉等感官,让物体慢慢变得活了起来。

    2.系统日志采集方法

    日志文件数据一般由数据源系统产生,用于记录数据源的执行的各种操作活动,比如网络监控的流量管理、金融应用的股票记账和web服务器记录的用户访问行为。

    很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具,多用于系统日志采集,如Hadoop的Chukwa,Cloudera的Flume,Facebook的Scribe等,这些工具均采用分布式架构,能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。

    3.Web爬虫

    网络爬虫是指为搜索引擎下载并存储网页的程序,它是搜索引擎和web缓存的主要的数据采集方式。通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来,将其存储为统一的本地数据文件,并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集,附件与正文可以自动关联。

    在互联网上进行自动数据采集(抓取)这件事和互联网存在的时间差不多一样长。但每个网站都有自己的应对反爬虫的方法,比如IP访问速度等等。如果一个IP访问速度超过这个阈值,那么网站就会认为,这是一个爬虫程序,而不是用户行为。为了避免远程服务器封锁IP,或者想加快爬取速度,一个可行的方法就是使用代理IP。比如使用我们的IP代理,我们的IP是非常强大的代理软件,覆盖全国一百多城市的IP节点,上千万的IP资源,而且IP可用率高,可以突破网络限制,满足用户频繁大量更换IP的需求!

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  • 10种网站数据采集方法

    千次阅读 2021-05-18 15:31:10
    10种AI训练数据采集工具排行榜10种网站数据采集方法1、目前常用的10种网站数据2、如何写Python爬虫:3、人生第一个 爬虫代码示例:另外: 10种网站数据采集方法 如何收集网站数据,来实现数据分析、AI数据训练、...

    10种网站数据的采集方法

    如何收集网站数据,来实现数据分析、AI数据训练、数据拓客使用,是目前所有人面临的一个技术问题。如果市场上有个技术或者有个工具可以聚合这些数据的话,我觉得将会促进大数据+AI的发展。数据采集根据采集数据的类型可以分为不同的方式,主要方式有:传感器采集、爬虫、录入。对于新闻资讯类、行业互联网和政府开放的数据,可以通过编写网络爬虫,设置好数据源后进行有目标性的爬取数据。下面是我对除了网站数据外,把平时大家接用比较多各种数据源的网址、开放类型、采集方法进行整理分类,希望可以帮助到大家快速找到时候自己的方法。

    1、目前常用的10种网站数据

    名称种类网址公开方式获取方式
    工商网工商信息http://www.gsxt.gov.cn工商局免费公示1.通过自己写python爬虫,自动爬取(需要采用图像识别技术识别处理验证码)2.通过下载近探拓客这种工具自动采集3.通过调用百度 阿里云那种接口付费
    天眼查网工商信息http://www.tianyancha.com免费查询会员收费下载1.通过注册会员付费下载2.通过写爬虫采集(模拟VIP登录技术,可以用pythonselenium等技术采集)
    企查查网工商信息http://www.qichacha.com免费查询会员收费下载1.通过注册会员付费下载2.通过写爬虫采集(模拟VIP登录技术,可以用python、selenium等技术采集)
    企信宝网工商信息https://www.qixin.com/免费查询会员收费下载1.通过注册会员付费下载2.通过写爬虫采集(模拟VIP登录技术,可以用python、selenium等技术采集)
    淘宝网电商信息http://www.taobao.com开放搜索1.这种只有通过自己写爬虫代码采集,可以用python、selenium等技术采集
    虎赢工商信息电商信息外贸信息行业信息http://data.itdakaedu.com数据库打包查询1.可以通过近探拓客工具直接下载2.通过接口调取
    天猫电商信息https://www.tmall.com/开放搜索1.这种只有通过自己写爬虫代码采集,可以用python、selenium等技术采集
    美团网外卖信息https://www.meituan.com/开放搜索1.这种只有通过自己写爬虫代码采集,可以用python、selenium等技术采集
    商标网商标信息http://sbj.cnipa.gov.cn/商标局免费公开1.自己用python写代码采集(需要处理反爬)2.下载近探拓客这些工具下载3.可以调取像虎赢、阿里、京东云接口付费下载
    专利网专利信息https://www.cnipa.gov.cn/知识产权局免费公开1.可自己写python爬虫采集2.可以调取像虎赢接口付费下载

    2、如何写Python爬虫:

    下面给大家提供我们用python采集数据时候,需要安装的环境和如何写一个python爬虫给大家做个详细介绍。
    (1)爬虫的流程描述:
    爬虫就是通过模拟人打开浏览器方式去打开网站 然后把网页的数据采集下来,只是人通过浏览器打开网页比较慢,比如您打开1万页的数据,估计需要1天时间,但是爬虫是代码自己循环打开,估计就10秒钟就扫描网了,所以爬虫其实没有什么高难度,就是通过代码技术解决人力效率问题
    (2)爬虫需要解决问题:
    因为爬虫是模仿人的行为像操作浏览器一样去打开网站,但是毕竟不是人的真实行为,他打开网站的速度太卡,会被网站的反爬机制识别出来是机器访问,就会进行拦截或者屏蔽,所以您在写爬虫打开某个网站的时候估计就会面临 IP被封或者出现验证码 或者出现需要vip登录。这个就是所有爬虫必须要解决的三座大山。其实要解决这个很简单, 就采用代理IP池解决封IP,采用图像识别进行验证码处理,采用模拟登录cookie池解决需要账号登录问题。
    (3)写爬虫需要安装的环境和工具:
    1 安装 selenium工具(专门模仿浏览器的)
    2 安装python3.7
    3 安装 xml 库 (python解析网页时候用的)
    4 安装 bs4 (解析网页数据用)
    5 安装 request (模拟请求网站的时候 核心库)

    3、人生第一个 爬虫代码示例:

    当您安装完上面基本的爬虫环境和工具后,我们可以开始一个用request方法采集天眼的试一试。

    from bs4 import BeautifulSoup
    import os
    import requests
    #定义您要爬取哪个网站
    url = 'http://www.tianyancha.com'
    #开始采集这个地址
    data = requests.get(url)
    #打印看看采集结果
    print(data.text)
    #后面就是 通过bs4解析网页结构 得到数据即可
    Print(data)
    

    另外:

    这只是简单第一步request示例代码,高级的爬虫架构还有 scrapy、cookie池搭建、代理IP池搭建、分布式多进程等、,像这种采集微信、微信加人、商标、工商、专利、电商、外贸等网站真正采集起来都是需要处理绕过验证码、需要解决封IP、需要解模拟决账号登录等问题,解决这种问题需要根据每个网站的情况来写不同的爬虫策略的,我现在主要是聚合数据来做AI训练和分析,还要标记各种数据训练集,比如我2021年光工商的就有1.5亿数、商标的就有4000万、外贸的有600亿,还有各种音频、视频、文本海量的这些数据都采集下来后,下面就是就需要构建图谱和做AI训练,或者做数据分析,有问题技术可以与我扣*扣交流2805195685。

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  • 那么网站数据采集数据方法有哪些呢?我给大家分享一下,我爬虫的个人经验,我们在采集类似网站数据的时候会遇到什么技术问题,然后再根据这些问题给大家分享采集方案. 一、写爬虫采集网站之前: 为什么经常听到...

    网站数据采集的网页抓取数据、网页爬虫、采集网站数据、网页数据采集软件、python爬虫、HTM网页提取、APP数据抓包、APP数据采集、一站式网站采集技术、BI数据的数据分析、数据标注等成为大数据发展中的热门技术关键词。那么网站数据采集数据的方法有哪些呢?我给大家分享一下,我爬虫的个人经验,我们在采集类似网站数据的时候会遇到什么技术问题,然后再根据这些问题给大家分享采集方案.

    一、写爬虫采集网站之前:

    为什么经常听到有些网站的域名被劫持、服务器被heikegongji、数据库被盗等

    大家平时登录一个网站,记的都是类似www.volcengine.com这样的网址。这叫做域名(domain name)。输入域名后是需要先通过DNS服务器来解析识别这个域名对应的服务器IP地址,每家公司网站的程序和数据都是放在自己服务器上的(如阿里云服务器或者自己购买的服务器),每个服务器有一个IP地址,只要知道这个IP地址,就可以访问到这个网站(特殊情况除外,比如设置了禁止IP访问权限)。

    (1)域名解析过程:输入www.volcengine.com这网址(域名)怎么就可以访问到对应的网站呢?那是因为如果需要让您域名可以正常使用,就必须先把域名和您网站的服务器IP地址绑定在一起,以后用户在浏览器只要输入这个域名就等于输入您这个服务器IP地址了,这个绑定的过程叫做域名解析,互联网有13台DNS根服务器,专门来做域名解析,其中10台在美国(包括一台主根服务器),另外3台根服务器分别在英国、瑞典、日本,而中国一台都没有,那么,大家的担忧随之而来:很多朋友问我,如果美国的根服务器不为中国提供服务了,中国是不是就从网络上消失了?网站还能访问吗?其实域名服务器只是解析域作用而已,如果没有域名我们可以用IP访问网站,只是用IP访问记起来不方便而已,域名也就一个别名容易记住的简称的作用而已,例如103.235.46.39。这叫做IP地址,即Internet Protocol Address,互联网协议地址。比如输入 ping  www.volcengine.com可以查到火山这个网址解析绑定到的是哪个服务器的IP地址

      从上面可以知道火山的IP地址为:103.235.46.39。当您知道这个网址的服务器IP地址时候,您在浏览器输入网址和您在浏览器输入这个IP地址 都是可以访问到这个网站的(除非有些禁止IP访问),通过这个手段,我们后面在做网站数据采集爬虫的时就可以直接请求IP地址去采集数据了,可以绕过网址直捣皇宫了,就算网址更换了,但是服务器是不变的,我们一样找到它网站老巢,采集它的数据。

    (2)域名劫持爬虫技术: 域名劫持是互联网gongji的一种方式,通过gongji域名解析服务器(DNS),实现劫持,因为如果要访问www.volcengine.com 就必先经过DNS域名解析服务器来解析这个网址对应那台服务器IP地址。如果在这个过程有heike想攻您网站,比如heike想gongji火山,就可以在这个DNS解析域名环节做手脚,比如我想让所有用户打开www.volcengine.com 直接访问的是我的广告网站,而不是火山自己服务器里面的网站网页。那很简单,那只要在DNS 解析火山这个网址的时候把对应的火山服务器IP地址 修改解析到您自己的网站服务器IP地址去,那么所有人打开这个www.volcengine.com网址就实际就是打开您的网站了。这个过程就叫域名劫持,这种技术已经不是爬虫技术是高级的heike技术了。

    (3)钓鱼网站爬虫技术:通过域名劫持技术,很多人heike去劫持银行网站、支付宝网站、充值交易的网站等,比如他们先做一个和银行一模一样的网站,功能和长相和银行的一模一样,这个网站我们称呼钓鱼网站,用户打开银行网址时候,其实已经被劫持走了,真正访问的是他们提供的钓鱼网站,但是因为网址是一样的,网站长相也是一样的,用户压根不会识别出来,等您输入银行账号密码后,您的银行卡的钱估计就自动被转走了,因为已经知道您的账号密码了。对技术感兴趣朋友欢迎交流我扣扣:2779571288

    二、网站数据采集的10个经典方法:

     我们平时说的采集网站数据、数据抓取等,其实不是真正的采集数据,在我们的职业里这个最多算是正则表达式,网页源代码解析而已,谈不上爬虫采集技术难度,因为这种抓取主要是采集浏览器打开可以看到的数据,这个数据叫做html页面数据,比如您打开:www.jintancn.com这个网址,然后键盘按F12 ,可以直接看到这个网址的所有数据和源代码,这个网站主要是提供一些爬虫技术服务和定制,里面有些免费新工商数据,如果需要采集它数据,你可以写个正则匹配规则html标签,进行截取我们需要的字段信息即可。下面给大家总结一下采集类似这种工商、天眼、商标、专利、亚马逊、淘宝、app等普遍网站常用的几个方法,掌握这些访问几乎解决了90%的数据采集问题了。

     方法一: 用python的request方法

           用python的request方法,直接原生态代码,python感觉是为了爬虫和大数据而生的,我平时做的网络分布式爬虫、图像识别、AI模型都是用python,因为python有很多现存的库直接可以调用,比如您需要做个简单爬虫,比如我想采集火山 几行代码就可以搞定了,核心代码如下:

    import requests  #引用reques库

    response=request.get(‘https://www.volcengine.com/’)#用get模拟请求

    print(response.text)  #已经采集出来了,也许您会觉好神奇!

    方法二、用selenium模拟浏览器

    selenium是一个专门采集反爬很厉害的网站经常使用的工具,它主要是可以模拟浏览器去打开访问您需要采集的目标网站了,比如您需要采集天眼查或者企查查或者是淘宝、58、京东等各种商业的网站,那么这种网站服务端做了反爬技术了,如果您还是用python的request.get方法就容易被识别,被封IP。这个时候如果您对数据采集速度要求不太高,比如您一天只是采集几万条数据而已,那么这个工具是非常适合的。我当时在处理商标网时候也是用selenum,后面改用JS逆向了,如果您需要采集几百万几千万怎么办呢?下面的方法就可以用上了。

    方法三、用scrapy进行分布式高速采集

    Scrapy是适用于Python的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。scrapy 特点是异步高效分布式爬虫架构,可以开多进程 多线程池进行批量分布式采集。 比如您想采集1000万的数据,您就可以多设置几个结点和线程。Scrapy也有缺点的,它基于 twisted 框架,运行中的 exception 是不会干掉 reactor(反应器),并且异步框架出错后 是不会停掉其他任务的,数据出错后难以察觉。我2019年在做企业知识图谱建立的时候就是用这个框架,因为要完成1.8亿的全量工商企业数据采集和建立关系,维度比天眼还要多,主要是时候更新要求比天眼快。对技术感兴趣朋友欢迎交流我扣扣:2779571288

    方法四:用Crawley

    Crawley也是python开发出的爬虫框架,该框架致力于改变人们从互联网中提取数据的方式。它是基于Eventlet构建的高速网络爬虫框架、可以将爬取的数据导入为Json、XML格式。支持非关系数据跨、支持使用Cookie登录或访问那些只有登录才可以访问的网页。

    方法五:用PySpider

    相对于Scrapy框架而言,PySpider框架是一支新秀。它采用Python语言编写,分布式架构,支持多种数据库后端,强大的WebUI支持脚本编辑器、任务监视器、项目管理器以及结果查看器。 PPySpider的特点是ython脚本控制,可以用任何你喜欢的html解析包,Web界面编写调试脚本、起停脚本、监控执行状态、查看活动历史,并且支持RabbitMQ、Beanstalk、Redis和Kombu作为消息队列。用它做个两个外贸网站采集的项目,感觉还不错。

    方法六:用Aiohttp

    Aiohttp 是纯粹的异步框架,同时支持 HTTP 客户端和 HTTP 服务端,可以快速实现异步爬虫。坑比其他框架少。并且 aiohttp 解决了requests 的一个痛点,aiohttp 可以轻松实现自动转码,对于中文编码就很方便了。这个做异步爬虫很不错,我当时对几个淘宝网站异步检测商城里面的商品和价格变化后处理时用过一段时间。

    方法七:asks

    Python 自带一个异步的标准库 asyncio,但是这个库很多人觉得不好用,甚至是 Flask 库的作者公开抱怨自己花了好长时间才理解这玩意,于是就有好事者撇开它造了两个库叫做 curio 和 trio,而这里的 ask 则是封装了 curio 和 trio 的一个 http 请求库。

    方法八:vibora

    号称是现在最快的异步请求框架,跑分是最快的。写爬虫、写服务器响应都可以用,用过1个月后 就很少用了。

    方法九:Pyppeteer

    Pyppeteer 是异步无头浏览器(Headless Chrome),从跑分来看比 Selenium + webdriver 快,使用方式是最接近于浏览器的自身的设计接口的。它本身是来自 Google 维护的 puppeteer我经常使用它来提高selenium采集的一些反爬比较厉害的网站 比如裁判文书网,这种网站反爬识别很厉害。

    方法十:Fiddle++node JS逆向+request  (采集APP必用)

    Fiddler是一个蛮好用的抓包工具,可以将网络传输发送与接受的数据包进行截获、重发、编辑、转存等操作。我们在采集某个app时候,一般是先用Fiddler抓包 找到这个app请求这个数据时候调取的是后台的那个接口地址,找到这个地址和请求的参数然后再模拟request。今年在处理快手、抖音的粉丝、评价、商品店铺销量时候就用到了Fiddle。某些APP 和网站的参数是通过js加密的,比如商标网、裁判文书网、抖音快手等这些。您如果需要请求它的源api地址就的逆向解析破解这些加密参数,可以使用node解析混淆函数。因为平时需要经常采集一些app,所以和Fiddler打交道的比较多。

    前面主要是对网站和APP 数据采集和解析的一些方法,其实对这种网站爬虫技术说无非就解决三个问题:首先是封IP问题,您可以自建代理IP池解决这个问题的,第二个问题就是验证码问题,这个问题可以通过python的图像识别技术来解决或者是您直接调取第三方的打码平台解决。第三问题就是需要会员账号登录后才看到的数据,这个很简单直接用cookie池解决。对技术感兴趣朋友欢迎交流我扣扣:2779571288。

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  • 如果我们把从这两个渠道收集上来的数据进行集成、挖掘。无论使用什么算法,结果也不是正确的。因为这两个分数,代表的含义完全不同。所以说,有时候数据变换比算法选择更重要。数据错了,算法再正确也是错的。那么,...

    在开始之前,先举一个小例子。假设小明考了80分,小华也考了80分。但前者是百分制,后者150是满分。如果我们把从这两个渠道收集上来的数据进行集成、挖掘。无论使用什么算法,结果也不是正确的。因为这两个分数,代表的含义完全不同。所以说,有时候数据变换比算法选择更重要。数据错了,算法再正确也是错的。那么,如何将不同渠道的数据进行统一呢?这就用到了数据变化。

    众所周知,在数据变换前,我们需要先对字段进行筛选,然后对数据进行探索和相关性分析,接着是选择算法模型,然后针对算法模型对数据的需求进行数据变换,从而完成数据挖掘前的准备工作。

    从这个流程可以看出,数据变换是数据准备的重要环节。它可以通过 数据平滑、数据聚集、数据概化和规范化等方式,将数据转换成适用于数据挖掘的形式。

    一、常见的变换方法

    数据平滑:去除数据中的噪声,将连续数据离散化。可采用分箱、聚类和回归的方式进行数据平滑。

    数据聚集:对数据进行汇总。比如SQL 中的 Max() 、Sum() 等函数。

    数据概化:将数据由较低的概念抽象成较高的概念,减少数据复杂度。即用更高的概念替代更低的概念。比如:上海、杭州、深圳可以概化为中国。

    数据规范化:使属性数据按比例缩放,这样就将原来的数值映射到一个新的特定区域中,常用的方法有:Min-Max规范化、Z-score规范化、按小数定标规范化等。

    属性构造:构造出新的属性并添加到属性集中。会用到特征工程的知识,因为通过属性与属性的连接构造新的属性,其实就是特征工作。比如:数据表中统计每个人的英语、语文和数学成绩,可以构造一个“总和”这个属性,来作为新属性。这样“总和”这个属性就可以用到后续的数据挖掘计算中。

    以上这些变换方法中,最简单易用的就是对数据进行规范化处理。下面,就详细说说如何对数据进行规范化处理。

    二、数据规范化的几种方法

    在讲具体的方法前,插一句,下面的方法,都会用 Python 的 SciKit-Learn 库来实现。

    那么,什么是 SciKit-Learn 呢?它是 Python 的重要机器学习库,它帮我们封装了大量的机器学习算法,比如分类、聚类、回归、降维等。此外,它也包括了数据变换模块。

    1、Min-Max 规范化

    Min-max 规范化方法:将原始数据变换到[0,1]的空间中。让原始数据投射到指定的空间[min, max]。用公式表示就是:新数值 =(原数值 - 极小值)/(极大值 - 极小值)。

    在 SciKit-Learn 里有个函数 MinMaxScaler 是专门做这个的,它允许我们给定一个最大值与最小值,然后将原数据投射到[min, max]中。默认情况下[min,max]是[0,1],也就是把原始数据投放到[0,1]范围内。

    # coding:utf-8

    from sklearn import preprocessing

    import numpy as np

    # 初始化数据,每一行表示一个样本,每一列表示一个特征

    x = np.array([

    [0.,-3.,1.],

    [3.,1.,2.],

    [0.,1.,-1.]

    ])

    # 将数据进行 [0, 1] 规范化

    min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()

    min_max_x = min_max_scaler.fit_transform(x)

    print(min_max_x)输出结果

    2、Z-Score 规范化

    开篇中讲到的例子,虽然小明、小华都是80分,但是两者的80分代表完全不同的含义。那么,如何用相同的标准来比较 小明 和 小华的成绩呢?Z-Score就可以来解决这个问题。

    Z-Score 的方法:新数值 = (原数值 - 均值)/ 标准差。

    假设 小明 所在的班级平均分为 80,标准差为 10。小华 所在的班级平均分为 120,标准差为 100。那么 小明 的新数值 =(80-80)/10=0,小华 的新数值 =(80-120)/100=-0.4。那么在 Z-Score 标准下,小明 的成绩会比 小华 的成绩好。

    在 SciKit-Learn 库中使用 preprocessing.scale() 函数,可以直接将给定数据进行 Z-Score 规范化。

    这个结果实际上就是将每行每列的值减去了平均值,再除以方差的结果。我们看到 Z-Score 规范化将数据集进行了规范化,数值都符合均值为 0,方差为 1 的正态分布。

    因此,我们能看到 Z-Score 的优点是算法简单,不受数据量级影响,结果易于比较。不足在于,它需要数据整体的平均值和方差,而且结果没有实际意义,仅是用于比较!!!。

    3、小数定标规范化

    小数定标规范化,就是通过移动小数点的位置类进行规范化。小数点移动多少位取决于属性A的取值中的最大绝对值。

    比如,新数值A的取值范围是 -999 到 88,那么最大绝对值是 999。小数点就会移动3位,即新数值=原数值/100,那么A的取值范围,就被规范化到[-0.999,0.088]。使用 numpy 实现

    最后,再强调一次,数据挖掘中数据变换比算法选择更重要。在上面考试成绩的例子中,假如我们要让数据满足一定的规律,达到规范性的要求,便于挖掘。这就是数据变换的作用。如果不做变换的话,要不就是维数过多,增加了计算的成本,要不就是数据过于集中,很难找到数据之间的特征。

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空空如也

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