爬虫下载的数据怎么保存？

一、爬虫下载的数据怎么保存？

对于爬虫中下载的数据，您有几种保存方式：

1. 保存到本地文件：您可以将数据保存到本地文件中，例如 CSV、JSON、XML 或 TXT 文件。使用 Python 中的内置模块（如 `csv`、`json`、`xml`、`io`）或第三方库（如 `pandas`）可以帮助您方便地将数据保存到文件中。

2. 保存到数据库：如果您有大量数据需要保存并进行更新和查询，可以将数据保存到数据库中。常用的数据库包括 MySQL、PostgreSQL、MongoDB、SQLite 等。使用 Python 的第三方库（如 `pymysql`、`psycopg2`、`pymongo`、`sqlite3` 等）可以轻松将数据保存到数据库中。

3. 保存到云存储：如果您希望将数据保存到互联网上以便随时访问，可以将数据上传到云存储服务（如 Amazon S3、Google Cloud Storage、Microsoft Azure Blob Storage 等）。使用 Python 的第三方库（如 `boto3`）可以帮助您将数据上传到云存储服务。

无论您选择哪一种保存方式，都应该及时备份您的数据以防数据丢失。

二、搜索引擎和爬虫的区别？

1 搜索引擎和爬虫有一定的区别。2 搜索引擎是一种用于从互联网上获取信息的工具，它可以通过爬虫技术来收集互联网上的各种信息，然后将这些信息进行分析、处理和整理，最终以用户能够理解的方式呈现出来。3 爬虫是一种用于从互联网上获取信息的程序，它可以按照一定的规则和策略自动地从网页中提取数据，然后将这些数据传输到其他地方进行分析、处理和整理。4 换句话说，搜索引擎是一个综合性的工具，它包括了爬虫技术和其他的技术手段，可以提供更加全面和精准的搜索结果；而爬虫则是一种专门的程序，只能够从网页中获取数据，无法进行更加复杂的信息处理和分析。

三、基于FPGA的高速数据采集？

高速A/D的数据采集系统肯定是用到模数转换了采集模拟量，一般这样的系统是会强调多路采集数据和高分辨的AD。

高速的FPGA数据采集系统往往设计到多个外界模块的数据采集，一般是各种传感器采集外界环境的变化量

四、求助美团外卖的爬虫数据？

爬虫只能采集公开数据，或者有账号登录后的数据。如果你有足够多的账号，可以用前嗅的ForeSpider数据采集系统，可以采集美团外卖的数据。

五、基于大数据的指数类数据有哪些？

基于大数据的指数类数据有如下几种类型：

.1.交易数据(TRANSACTION DATA)

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化买卖数据，这样就能够对更广泛的买卖数据类型进行剖析，不仅仅包含POS或电子商务购物数据，还包含行为买卖数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2.人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及经过博客、维基，尤其是交际媒体产生的数据流。这些数据为运用文本剖析功用进行剖析供给了丰富的数据源泉。

3.移动数据(MOBILE DATA)能够上网的智能手机和平板越来越遍及。这些移动设备上的App都能够追踪和交流很多事情，从App内的买卖数据(如搜索产品的记录事情)到个人信息材料或状况陈述事情(如地址改变即陈述一个新的地理编码)。

4.机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)这包含功用设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备能够配置为与互联网络中的其他节点通信，还能够自意向中央服务器传输数据，这样就能够对数据进行剖析。

六、基于大数据的数据挖掘

数据挖掘是大数据时代一项重要的技术领域。随着信息技术的快速发展，庞大的数据集变得容易获取和存储。这些数据集通常包含了海量的信息，但如何从中提取出有价值的洞见却是一个挑战。因此，基于大数据的数据挖掘成为了在商业、科学和社会领域中探索隐藏模式、发现关联规律和预测未来趋势的一种有力工具。

什么是数据挖掘

数据挖掘是一种通过分析大规模数据集，从中发现模式、关联关系和趋势的过程。它结合了多个领域的知识，包括统计学、机器学习、人工智能和数据库管理等。数据挖掘不仅可以帮助我们理解数据背后的规律，还可以为决策提供支持和预测未来发展趋势。

在基于大数据的数据挖掘中，数据集的规模往往非常庞大，包含了数百万、甚至数十亿条记录。这使得传统处理技术无法胜任，需要借助先进的计算工具和算法来处理。基于大数据的数据挖掘涉及到数据的预处理、特征选择、模型建立和模型评估等多个步骤。

数据挖掘的应用领域

基于大数据的数据挖掘在各个行业和领域都有广泛的应用。以下是一些常见的应用领域：

• 商业智能：通过分析销售数据、市场趋势和消费者行为，帮助企业做出决策，优化业务流程和提高竞争力。
• 金融领域：利用大数据进行风险评估、信用评分和交易分析，帮助银行和金融机构做出准确的决策。
• 医疗保健：通过分析患者的医疗记录、疾病模式和药物疗效，提供个性化医疗方案和疾病预测。
• 社交媒体：通过分析用户的兴趣、行为和社交网络，实现精准的广告投放和个性化的推荐系统。
• 交通领域：通过分析交通流量、道路状况和车辆数据，实现交通管理和智能导航。

基于大数据的数据挖掘的挑战

尽管基于大数据的数据挖掘有着广泛的应用前景，但也面临着一些挑战：

1. 数据质量：大数据集往往包含了大量的噪音、缺失值和不一致的数据。如何在数据挖掘过程中处理这些问题是一个挑战。
2. 计算能力：处理大规模数据集需要强大的计算能力和存储资源。如何高效地处理和分析大数据是一个技术难题。
3. 隐私和安全：大数据集涉及到大量的个人和机密信息。如何在数据挖掘过程中保护隐私和确保数据的安全是一个重要的考虑因素。
4. 算法选择：在基于大数据的数据挖掘中，选择合适的算法对于结果的准确性和效率至关重要。如何选择最适合的算法是一个挑战。

结语

基于大数据的数据挖掘在现代社会中扮演着重要的角色。它不仅可以帮助企业做出准确的决策，还可以为科学研究和社会问题解决提供有力的支持。然而，数据挖掘面临着诸多挑战，需要我们不断探索和创新，以提高数据挖掘的准确性和效率。

七、基于python的scrapy爬虫，关于增量爬取是怎么处理的？

对于只是读取某几个网站更新内容的爬虫完全没必要在python代码中实现增量的功能，直接在item中增加Url字段。

item['Url'] = response.url

然后在数据端把储存url的column设置成unique。

之后在python代码中捕获数据库commit时返回的异常，忽略掉或者转入log中都可以。

我使用的是SqlAlchemy。我是这么写的

from sqlalchemy.exc import IntegrityError

class XxxPipeline(object):

def process_item(self, item, spider):

#一些session.add()

#........

try:

session.commit()

print 'crawl %s done!' % item['Url']

except IntegrityError:

print 'skip %s .' % item['Url']

return item

虽然每次crawl都会重复抓取一些数据，但最终结果库内不会有相同的Url。

对于小规模的爬虫，这种重复抓取的成本基本可以忽略。

八、爬虫政府网站的公开数据违法吗?

爬虫作为一种计算机技术，具有技术中立性，爬虫技术在法律上从来没有被禁止。爬虫的发展历史可以追溯到 20 年前，搜索引擎、聚合导航、数据分析、人工智能等业务，都需要基于爬虫技术。

但是爬虫作为获取数据的技术手段之一，由于部分数据存在敏感性，如果不能甄别哪些数据是可以爬取，哪些会触及红线，可能下一位上新闻的主角就是你。

如何界定爬虫的合法性，目前没有明文规定，但我通过翻阅大量文章、事件、分享、司法案例，我总结出界定的三个关键点：采集途径、采集行为、使用目的。

数据的采集途径

通过什么途径爬取数据，这个是最需要重视的一点。总体来说，未公开、未经许可、且带有敏感信息的数据，不管是通过什么渠道获得，都是一种不合法的行为。

所以在采集这类比较敏感的数据时，最好先查询下相关法律法规，特别是用户个人信息、其他商业平台的信息 等这类信息，寻找一条合适的途径。

个人数据

采集和分析个人信息数据，应该是当下所有互联网都会做的一件事，但是大部分个人数据都是非公开的，想获得必须通过合法途径，可参见『网络安全法』第四十一条：

网络运营者收集、使用个人信息，应当遵循合法、正当、必要的原则，公开收集、使用规则，明示收集、使用信息的目的、方式和范围，并经被收集者同意...

也就是必须在提前告知收集的方式、范围、目的，并经过用户授权或同意后，才能采集使用，也就是我们常见的各种网站与 App 的用户协议中关于信息收集的部分。

相关反面案例：

8月20日，澎湃新闻从绍兴市越城区公安分局获悉，该局日前侦破一起特大流量劫持案，涉案的新三板挂牌公司北京瑞智华胜科技股份有限公司，涉嫌非法窃取用户个人信息30亿条，涉及百度、腾讯、阿里、京东等全国96家互联网公司产品，目前警方已从该公司及其关联公司抓获6名犯罪嫌疑人。......北京瑞智华胜公司及其关联公司在与正规运营商合作中，会加入一些非法软件用于清洗流量、获取用户的 cookie。

节选自 澎湃新闻：『新三板挂牌公司涉窃取30亿条个人信息，非法牟利超千万元』[1]

公开数据

从合法公开渠道，并且不明显违背个人信息主体意愿，都没有什么问题。但如果通过破解、侵入等“黑客”手段来获取数据，那也有相关法律等着你：

刑法第二百八十五条第三款规定的“专门用于侵入、非法控制计算机信息系统的程序、工具”：（一）具有避开或者突破计算机信息系统安全保护措施，未经授权或者超越授权获取计算机信息系统数据的功能的；......

违反 Robots 协议

虽然 Robots 协议没有法规强制遵守，但 Robots 协议作为行业约定，在遵循之下会给你带来合法支持。

因为 Robots 协议具有指导意义，如果注明 Disallow 就说明是平台明显要保护的页面数据，想爬取之前应该仔细考虑一下。

数据的采集行为

使用技术手段应该懂得克制，一些容易对服务器和业务造成干扰甚至破坏的行为，应当充分衡量其承受能力，毕竟不是每家都是 BAT 级。

高并发压力

做技术经常专注于优化，爬虫开发也是如此，想尽各种办法增加并发数、请求效率，但高并发带来的近乎 DDOS 的请求，如果对对方服务器造成压力，影响了对方正常业务，那就应该警惕了。

如果一旦导致严重后果，后果参见：

《刑法》第二百八十六条还规定，违反国家规定，对计算机信息系统功能进行删除、修改、增加、干扰，造成计算机信息系统不能正常运行，后果严重的，构成犯罪

所以请爬取的时候，即使没有反爬限制，也不要肆无忌惮地开启高并发，掂量一下对方服务器的实力。

影响正常业务

除了高并发请求，还有一些影响业务的情况，常见的比如抢单，会影响正常用户的体验。

数据的使用目的

数据使用目的同样是一大关键，就算你通过合法途径采集的数据，如果对数据没有正确的使用，同样会存在不合法的行为。

超出约定的使用

一种情况是公开收集的数据，但没有遵循之前告知的使用目的，比如用户协议上说只是分析用户行为，帮助提高产品体验，结果变成了出售用户画像数据。

还有一种情况，是有知识产权、著作权的作品，可能会允许你下载或引用，但明显标注了使用范围，比如不能转载、不能用于商业行为等，更不能去盗用，这些都是有法律明文保护，所以要注意使用。

其他情况就不列举了。

出售个人信息

关于出售个人信息，千万不要做，是法律特别指出禁止的，参见：

根据《最高人民法院 最高人民检察院关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》第五条规定，对“情节严重”的解释：（1）非法获取、出售或者提供行踪轨迹信息、通信内容、征信信息、财产信息五十条以上的；（2）非法获取、出售或者提供住宿信息、通信记录、健康生理信息、交易信息等其他可能影响人身、财产安全的公民个人信息五百条以上的；（3）非法获取、出售或者提供第三项、第四项规定以外的公民个人信息五千条以上的便构成“侵犯公民个人信息罪”所要求的“情节严重”。此外，未经被收集者同意，即使是将合法收集的公民个人信息向他人提供的，也属于刑法第二百五十三条之一规定的“提供公民个人信息”，可能构成犯罪。

不正当商业行为

如果将竞品公司的数据，作为自己公司的商业目的，这就可能存在构成不正当商业竞争，或者是违反知识产权保护。

这种情况在目前涉及爬虫的商业诉讼案中比较常见，两年前比较知名的案件，“车来了” App 抓取其竞品 “酷米客” 的公交车数据，并展示在自己的产品上：

虽然公交车作为公共交通工具，其实时运行路线、运行时间等信息仅系客观事实，但当此类信息经过人工收集、分析、编辑、整合并配合GPS精确定位，作为公交信息查询软件的后台数据后，此类信息便具有了实用性并能够为权利人带来现实或潜在、当下或将来的经济利益，已经具备无形财产的属性。元光公司利用网络爬虫技术大量获取并且无偿使用谷米公司“酷米客”软件的实时公交信息数据的行为，实为一种“不劳而获”、“食人而肥”的行为，构成不正当竞争。

节选自『深圳市中级人民法院（2017）粤03民初822号民事判决书』

「爬虫法」即将出台

好消息是，相关办法已经在路上了。

5 月 28 日零点，国家互联网信息办公室发布了《数据安全管理办法》征求意见稿。

我也查阅了这份意见稿，里面对数据的获取、存储、传输、使用等都做了一些规定，包括关于爬虫行为的若干规定（还在征求阶段，因此后续可能会有变化）。

比如，第二章第十六条：

网络运营者采取自动化手段访问收集网站数据，不得妨碍网站正常运行；此类行为严重影响网站运行，如自动化访问收集流量超过网站日均流量三分之一，网站要求停止自动化访问收集时，应当停止。

第三章第二十七条：

网络运营者向他人提供个人信息前，应当评估可能带来的安全风险，并征得个人信息主体同意。下列情况除外：（一）从合法公开渠道收集且不明显违背个人信息主体意愿；（二）个人信息主体主动公开；（三）经过匿名化处理；（四）执法机关依法履行职责所必需；（五）维护国家安全、社会公共利益、个人信息主体生命安全所必需。

节选自『数据安全管理办法（征求意见稿）』[2]

结语

在此声明：以上所有内容仅是个人分析，可能存在错误之处，不能作为任何依据，具体以相关法律法规为准。

希望能给各位爬虫开发者，也包括其他开发者一些启示：技术虽中立，使用有善恶，一定要合理合规、严格谨慎地使用技术。

九、爬虫爬出来的数据怎么求和？

爬虫爬出来的数据必须先进行数据转换，转换后义int类型或float类型，然后才可以进行求和。

十、基于大数据的数据仓库

随着信息时代的到来，大数据已经成为了当今社会不可忽视的一部分。人们对数据的需求变得越来越迫切，如何有效地管理和分析这些数据成为了许多企业和组织面临的重要挑战。在这样的背景下，基于大数据的数据仓库应运而生，成为了许多企业解决数据管理和分析问题的利器。

什么是基于大数据的数据仓库？

基于大数据的数据仓库是指利用大数据技术和工具构建起来的用于存储和管理海量数据的系统。它不仅具备传统数据仓库的存储和查询功能，还能够应对大规模数据的处理和分析需求，帮助企业更好地利用数据来进行业务决策和优化。

基于大数据的数据仓库的优势

相比传统数据仓库，基于大数据的数据仓库具有诸多优势。首先，它能够处理大规模数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，为企业提供更全面的数据支持。其次，基于大数据的数据仓库采用分布式计算和存储架构，具备较高的可扩展性和可用性，能够应对数据量的不断增长。此外，基于大数据的数据仓库还能够实现数据的实时处理和分析，帮助企业更快速地响应市场变化。

基于大数据的数据仓库的应用场景

基于大数据的数据仓库在各个行业都有着广泛的应用场景。在金融领域，基于大数据的数据仓库可以帮助银行和金融机构分析客户行为、风险管理等数据，提升服务质量和效率；在电商领域，可以通过数据仓库进行用户行为分析、个性化推荐等，提升用户体验和销售额；在医疗领域，可以帮助医院进行病例分析、疾病预测等，提升医疗服务水平。

基于大数据的数据仓库的未来发展

随着大数据技术的不断发展和普及，基于大数据的数据仓库在未来将有着更加广阔的发展前景。未来的数据仓库将更加智能化、自动化，能够实现更精细化的数据管理和分析，帮助企业更好地理解和利用数据。同时，随着人工智能、机器学习等技术的应用，数据仓库还可以为企业提供更加智能化的业务决策支持，推动企业向数字化转型迈进。