大数据爬虫系统

一、大数据爬虫系统

什么是大数据爬虫系统？

大数据爬虫系统是一种用于自动从互联网上获取和抓取大量数据的工具。这些系统利用网络爬虫技术来浏览网页并收集有用的信息，然后将数据存储在数据库中进行进一步分析和处理。大数据爬虫系统可以帮助企业在竞争激烈的市场中获得竞争优势，因为它们能够快速准确地提取相关数据，帮助企业做出更明智的决策。

大数据爬虫系统的工作原理

大数据爬虫系统通常由三个主要组件组成：爬取器、分析器和存储器。爬取器负责从互联网上下载网页，分析器负责提取有用的信息，而存储器则负责将数据存储在数据库中。这些组件协同工作，使大数据爬虫系统能够高效地从海量数据中提取所需信息。

大数据爬虫系统的优势

大数据爬虫系统具有许多优势，其中一些主要优势包括：

• 高效性：大数据爬虫系统能够自动执行数据抓取过程，大大提高了数据采集的效率。
• 准确性：通过精确的数据抽取和处理，大数据爬虫系统可以提供高质量、准确的数据。
• 实时性：大数据爬虫系统能够实时监测数据变化并及时更新数据，确保数据始终最新。
• 可扩展性：大数据爬虫系统可以根据需求扩展和定制功能，满足不同企业的需求。

大数据爬虫系统的应用

大数据爬虫系统在各行各业都有广泛的应用，包括市场调研、竞争情报、舆情监控等。以下是一些典型的应用场景：

• 市场调研：企业可以利用大数据爬虫系统收集市场上的产品价格、消费者反馈等信息，帮助他们了解市场动向。
• 竞争情报：通过监控竞争对手的活动和策略，企业可以及时调整自己的战略，保持竞争优势。
• 舆情监控：政府部门和企业可以利用大数据爬虫系统监测舆情，及时了解公众对他们的看法和反馈。

大数据爬虫系统的发展趋势

随着大数据技术的不断发展，大数据爬虫系统也在不断演进。未来，大数据爬虫系统可能会出现以下趋势：

• 智能化：大数据爬虫系统可能会加入人工智能技术，使其能够更智能地识别和提取信息。
• 多样化：随着数据来源的不断增多，大数据爬虫系统可能会变得更加多样化，涵盖更多类型的数据。
• 安全性：随着数据泄露和隐私问题的日益严重，大数据爬虫系统可能会注重数据安全性和隐私保护。
• 可视化：未来的大数据爬虫系统可能会加入可视化功能，使用户能够更直观地分析数据。

结语

大数据爬虫系统作为一种强大的数据采集工具，在当前信息爆炸的时代具有重要意义。随着技术的不断发展，大数据爬虫系统将会变得更加智能、高效和多样化，为企业和政府部门带来更多的价值。

二、爬虫和数据分析哪个更吃香？

爬虫和数据分析都是当前非常热门的技能，而且在不同的领域都有广泛的应用。它们各自有着不同的特点和需求。爬虫技术主要用于从互联网上获取数据，可以帮助企业或个人快速、自动地收集大量的数据。在信息爆炸的时代，数据的获取对于企业决策、市场分析、竞争情报等方面非常重要。因此，具备爬虫技术的人才在数据采集和处理方面具有很高的价值。数据分析则是对已有数据进行深入挖掘和分析，以发现其中的规律、趋势和价值。数据分析可以帮助企业做出更准确的决策，优化业务流程，提高效率和竞争力。在大数据时代，数据分析能力对于企业的发展至关重要。综上所述，爬虫和数据分析都是非常重要的技能，各自在不同的领域都有广泛的应用。无论是从事数据采集还是数据分析工作，都有很好的就业前景和发展空间。因此，无论选择哪个方向，都可以获得较高的职业发展机会。

三、python数据分析和爬虫哪个简单？

Python数据分析和爬虫都是很有趣的领域，但是它们的难度因人而异。如果您已经熟悉编程语言并且对数据感兴趣，那么学习Python数据分析可能会更容易一些。如果您对Web开发和数据挖掘感兴趣，那么学习Python爬虫可能会更容易一些。

总的来说，Python数据分析和爬虫都需要一定的编程基础和数学知识。如果您是初学者，我建议您先学习Python基础知识，然后再深入了解数据分析或爬虫。 

四、如何用爬虫抓取股市数据并生成分析报表 ？

自打15年一波牛市，这几年里，股票市场的表现可谓是令广大股民心力交瘁，股价一路走低。我几次入场，都不一而同当成韭菜，割了一茬又一茬，致富发财的梦绝望到谷底。但是仍然有一部分股民们毅然坚守着信念，继续奋战在持续走低的股票市场。终于，在2019年开春之后，中国的股票市场迎来了开门红，上周大盘一度突破3000点，2019年牛市真的要来临了吗？然而，就在各位同事纷纷入场，赚的钵满体满的时候，我又怂了，犹豫着进或不进，出或不出的时候，冒出一个念想：何不对股市做一个可视化分析？

也是出于好奇，为了对当前的股市场进行一探究竟，通过Python爬取了2018年到目前的股票历史数据，大展身手进行一波数据可视化操作，结合数据和市场分析2019年A股牛市的走势和行情。之前看过某大神用Excel做了股市分析，今天我就尝试用FineBI做个可视化练练手！以下还原分析及可视化过程。工具介绍数据采集：Python爬虫分析及可视化：FineBI对于股票相关数据，想必对于Python大家应该都比较熟悉了，网站爬数据神器。我从东方财经网和网易财经爬取相关股票的历史数据。（私信回复“股票”可获得）但是数据可视化分析方面，虽然Python有numpy、pandas、matplotlib等第三方库来辅助进行数据处理和数据可视化，或者也可以借助echart等图表开源接口，但是通过各类代码进行图表属性设置等方面还是比较繁琐的，而且只能生成静态的图表，无法进行动态和深入的多维分析，主要生成我想要的可视化分析报告比较麻烦。于是这里就决定用BI可视化分析工具FineBI来进行可视化分析展示。之前也介绍过很多遍。Python股票数据爬取由于需要相关的历史数据，经过对比东方财经网和网易财经网的相关网站页面，网易财经网对于我收集相关历史数据更加方便。这边直接贴出来网易财经网获取股票历史数据的接口：http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=[code]&start=[yyyyMMdd]&end=[yyyyMMdd]&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOTURNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP 接口中有三个核心参数，code表示股票编码，start表示开始时间，end表示结束时间，用python自动填充即可，调用起来非常方便。通过Python调用网易财经的股票数据接口，获取上海/深圳A、B股近期成交量前10的共40家股票的历史数据，包含相关股票的开收盘情况、跌涨数据、换手率、成交数据、总市值、流通市值等关键数据指标。直接贴出来代码：import urllib.request import re import glob import time # 上海、深圳A/B股票，近期成交量前40支股票代码 allCodelist=[ '601099','601258','600010','600050','601668','601288','600604','600157','601519','600030',#上海A股 '900902','900941','900948','900938','900947','900932','900907','900906','900903','900919',#上海B股 '000725','300059','002131','300116','002195','002526','002477','000536','300104','000793',#深圳A股 '200725','200160','200018','200037','200488','200168','200468','200058','200012','200625' #深圳B股 ] for code in allCodelist: print('正在获取%s股票数据...' % code) if (code[0] == '6' or code[0]=='9'):#A股 url = 'http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=0' + code + '&start=20180101&end=20190228&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOTURNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP' print(url) else:#B股 url = 'http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=1' + code + '&start=20180101&end=20190228&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOTURNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP' print(url) urllib.request.urlretrieve(url, 'd:\股票\' + code + '.csv')#需要提前新建好D盘的“股票”目录，将数据写入csv文件 csvx_list = glob.glob('d:\股票\*.csv') print('总共发现%s个CSV文件' % len(csvx_list)) time.sleep(2) print('正在处理............') for i in csvx_list: fr = open(i, 'r').read() with open('csv_to_csv.csv', 'a') as f:#合并csv文件 f.write(fr) print('写入完毕！') Pyhton完美运行，爬取时间不到15秒~

成功获取到上海/深圳A、B股近期成交量前10的共40家股票，2018年1月1日到2019年2月28日的所有历史交易数据。相关股票数据excel文件也给大家双手奉上，方便大家分析使用。（私心回复“股票”获得）FineBI数据可视化关于FineBI，前面已经简单介绍过，它的特点就是操作简单上手快，无须任何代码，直接在浏览器端通过FineBI工具的鼠标拖拽和点击操作即可生成色彩绚丽的可视化图表效果。下面我们可以通过FineBI官网获取软件激活码，下载并按照向导安装好软件：

出现这个界面就代表已经安装成功。接下来我们就可以开始在FineBI中将之前爬取到的数据进行可视化。FineBI的操作很简单，但还是建议上手前看一下他的帮助文档或基础视频，会有邮件告知学习资料。把数据表上传导入到FineBI中，然后就可以在仪表板中进行相关数据的可视化分析了。

经过大概半个小时的操作，我这边将相关股票的开收盘情况、跌涨数据、换手率、成交数据、总市值、流通市值等关键数据指标制作成了一个数据可视化报告，方便从多个维度观察和分析股票的各个指标。数据可视化分析结果1.从股票的日线走势可以看出，自2018年以来，股票市场处于一路震荡走低的大趋势，2018年10月份出现触底，2018年11月份又一波小的上涨行情，但是随后12月份又迅速回调。到2019年1月份，开始出现小幅上涨，2月份春节之后，股票市场迅速拉升，一路飘红，换手率也是一路飙升。今年年初经过小幅调整后，立即放量拉升，2月份呈现“价量齐升”的态势，颇有一番从过往低迷熊市转向高昂牛市的势头。2.通过FineBI联动对比分析深圳、上海A/B股的市场情况可以看出，A股的市场行情总体提升较B股明显，A股占据主体成交量。3.分析股票的移动平均线，5日、10日、30日、60日均线呈发散向上趋势，在股市术语来说这个叫做”金叉“，这些都是牛市可能来临的信号。4.未来趋势预测方面，采用FineBI的时序预测法，按周开盘价、周成交量预测未来走势，根据预测结果未来5周仍然势态良好，进入3月份后，大盘行情持续走高，截止目前（3月6日），沪市A股已站上3100点，深市A股已站上9700点。

近期股市总结自2015年以来，长久的股市低迷状态被2019年开春之后的市场所打破，政策红利持续释放以及券商业绩需要改善。从近期来看，券商行情有望持续推进，阻力A股持续倒逼推进，从数据体现来看也就是涨幅、交易量、换手率君大幅攀升。2月中旬各股呈”金叉“态势，随后开启急速攀升模式。从股票热点来看，最大的热点可能是金融板块，周末大篇幅的政策也随之出台，可以重点关注。另外，创业板块、证券板块或许也都将有不俗表现。大消费，蓝筹股可以重点跟踪，对于中长期股民来说更为利好，擅长长线投资者可以重点关注其市场走势。整体来看，上股/深股两市放量创新高说明市场运行还是相对健康的，对于近期或出现的关口震荡休整也属于正常现象。在国家政策的大力引导之下，特别是沪指未来应该具备突破3000点大关的能力，未来总体股票市场行情看好。再来分享一张别的小伙伴制作的FineBI数据可视化作品~欢迎大家多多交流。

后要说的是，无论现有的股票市场趋势如何，作为散民的大多数投资群体，都应当持续关注最新市场行情，了解最新动向。毕竟股市有风险，入市需谨慎！对可视化感兴趣的同学，不妨拿了数据，自己尝试分析！

五、数据分析系统解析？

系统解析，就是拆解核心指标，leader的意思就是让你将现有问题可能涉及到的指标进行归纳拆解，然后进行假设，通过数据验证，得出结论；如果是学习的话，首先要进行指标建设，然后做数据预警，配合业务团队做基础的数据建设，然后，做一些临时的数据查询。

六、爬虫 json数据

爬虫技术在获取json数据中的应用

随着互联网时代的到来，信息资源的爆炸式增长使得用户获取所需数据变得愈发困难。在这种情况下，爬虫技术应运而生，成为用户从海量数据中提取所需信息的利器。本文将讨论爬虫技术在获取json数据中的应用，以及其在数据获取过程中所面临的一些挑战。

什么是爬虫技术？

爬虫技术，又称网络爬虫、网络蜘蛛，是一种按照一定的规则自动访问网页、抓取信息并分析处理的程序或脚本。爬虫技术通常用于搜索引擎的建设和维护，也被广泛应用于各种数据采集场景。

json数据的特点

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写。在网络数据传输和存储中，JSON格式已经成为一种标准。它采用键值对的方式存储数据，具有易读性、高效性和广泛的应用性。

爬虫获取json数据的流程

爬虫获取json数据的流程一般包括以下几个步骤：

• 确定目标数据：确定需要抓取的数据类型和来源。
• 编写爬虫程序：编写爬虫程序，通过模拟浏览器行为访问网页获取数据。
• 解析数据：从网页中获取到的数据可能是、XML等格式，需要将其解析为json格式。
• 存储数据：将解析后的json数据存储到本地或数据库中，以备后续分析和应用。

爬虫技术在获取json数据中的应用

爬虫技术在获取json数据中具有广泛的应用场景：

• 搜索引擎数据抓取：搜索引擎通过爬虫技术抓取各种网页内容，并将其转换为json数据进行索引和检索。
• 舆情分析：爬虫技术可以实时抓取新闻网站、社交媒体等平台的数据，将其转换为json数据进行舆情分析。
• 电商数据采集：电商网站通过爬虫技术从竞争对手网站获取商品信息和价格数据，用于制定竞争策略。

爬虫技术在获取json数据中的挑战

在实际应用中，爬虫技术在获取json数据过程中会遇到一些挑战：

• 反爬虫机制：许多网站会针对爬虫程序设置反爬虫机制，如验证码、IP封禁等，阻碍爬虫获取数据。
• 频率限制：部分网站会设置访问频率限制，过高的访问频率将导致爬虫被封禁，影响数据获取。
• 数据格式变化：网站数据格式的变化可能导致爬虫程序解析错误，需要及时调整程序适应新的数据格式。

结语

爬虫技术在获取json数据中扮演着重要的角色，为用户从海量数据中提取有用信息提供了便利。随着互联网技术的不断发展，爬虫技术将不断演进和完善，为用户提供更高效、更精准的数据抓取服务。

七、什么是爬虫系统？

搜索引擎爬虫 （又被称为网页蜘蛛，网络机器人），是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。

1、首先从互联网页面中精心选择一部分网页，以这些网页的链接地址作为种子URL，将这些种子URL放入待抓取URL队列中，爬虫从待抓取URL队列依次读取，并将URL通过DNS解析，把链接地址转换为网站服务器对应的IP地址。

2、然后将其和网页相对路径名称交给网页下载器，网页下载器负责页面内容的下载。对于下载到本地的网页，一方面将其存储到页面库中，等待建立索引等后续处理；另一方面将下载网页的URL放入已抓取URL队列中，这个队列记载了爬虫系统已经下载过的网页URL，以避免网页的重复抓取。

3、对于刚下载的网页，从中抽取出所包含的所有链接信息，并在已抓取URL队列中检查，如果发现链接还没有被抓取过，则将这个URL放入待抓取URL队列末尾，在之后的抓取调度中会下载这个URL对应的网页。如此这般，形成循环，直到待抓取URL队列为空，这代表着爬虫系统已将能够抓取的网页尽数抓完，此时完成了一轮完整的抓取过程。

八、数据获取是爬虫吗？

爬虫是数据获取的一种技能。

因为，数据获取有很多途径，爬虫算是其中最自力更生的技能了，而实现爬虫又和图论的知识有很深的联系。

爬虫是获取数据灵活度极高的一种方式，基本上可以爬取网上所有我们能看到的网页（当然，很多网页难度很大），按照想要的格式爬取我们需要的数据。

最重要的一点，自己爬的数据，自己最了解！也容易有成就感。

九、如何使用爬虫抓取数据？

第一步需要做的就是通过当前页面的url连接获取到当前页面的HTML代码。

然后我们想要的所有数据都在爬下来的HTML代码中了，接下来要做的就是解析这段代码，目的是方便我们快速定位其中的内容信息。

解析完代码后我们就可以进行内容定位了。

首先我们要借助浏览器的页面“查看器”来定位目标内容。

在目标页面空白处，“右键”选择“检查元素”。

点击弹出的界面“左上角按钮”。

然后就可以用鼠标去选择你想要定位的页面内容了。

“鼠标”单击目标内容，发现“查看器”自动定位到相关“HTML代码”。

输出找到的标签li的数目，一致！

然后我们要分析整个“li”，他在页面中表示的就是一个文章展示区域。

在浏览器的“查看器”中先后定位到标题的位置和超链接的位置，发现他们都在一个a标签中，我们的任务就是根据li标签获取a标签就好啦。

注意这里返回的url信息和页面显示的不一致，需要手动添加前缀。

至此一个简单的爬虫就完成啦

十、如何爬虫获得市场数据？

爬虫可以通过访问市场数据的网站或API获取数据。首先，使用Python等编程语言编写爬虫程序，利用HTTP请求发送到目标网站，获取网页的HTML或JSON数据。

然后，使用正则表达式或HTML解析库提取所需的市场数据，如股票价格、交易量等。

最后，将提取到的数据存储到本地的文件或数据库中，供后续分析和处理使用。需要注意的是，爬虫需要遵守网站的爬取规则，并注意数据的更新频率和合法性。