毕业论文网络爬虫主要内容

百度在我们国家可谓是家喻户晓啊，那一句：百度一下，你就知道了。是多么的深入人心啊！当然，百度不仅仅是做搜索引擎的，不然中国三大巨头BAT也轮不到百度排到第一啊！百度（纳斯达克：BIDU），全球最大的中文搜索引擎、最大的中文网站。1999年底,身在美国硅谷的李彦宏看到了中国互联网及中文搜索引擎服务的巨大发展潜力，抱着技术改变世界的梦想，他毅然辞掉硅谷的高薪工作，携搜索引擎专利技术，于 2000年1月1日在中关村创建了百度公司。“百度”二字,来自于八百年前南宋词人辛弃疾的一句词：众里寻他千百度。这句话描述了词人对理想的执着追求。百度拥有数万名研发工程师，这是中国乃至全球最为优秀的技术团队。这支队伍掌握着世界上最为先进的搜索引擎技术，使百度成为中国掌握世界尖端科学核心技术的中国高科技企业，也使中国成为美国、俄罗斯、和韩国之外，全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。走到哪里不用U盘了，直接网页打开就可以下载你百度云里面的东西，方便。而且可以把照片什么的存到百度云，这样就不怕丢了（别把私密照传上去哦，会被和谐掉的）。360云盘已经关闭了，希望百度云能够一直存在下去。感觉用的最多的是搜狗输入法，不过百度输入法在市场上的占有率也还可以，比什么QQ输入法用的人多。我用过一段时间的百度输入法，个人感觉不错，喜欢的可以去体验一下哦。百度糯米汇集美食、电影、酒店、休闲娱乐、旅游、到家服务等众多生活服务的相关产品，并先后接入百度外卖、去哪儿网资源，一站式解决吃喝玩乐相关的所有问题，逐渐完善了百度糯米O2O的生态布局。是实话，用得挺少的，我还是觉得支付宝、美团好用点。贴吧就不用说了吧，大部分行业、学校、大型公司，都会有一个或者多个百度贴吧，90后，80后用贴吧也用得比较多。到了一个陌生的城市，可以关注一下那个城市的百度贴吧，里面会有好（lao）心（si）人（ji）带你熟悉这个城市。百度百科是一个内容开放、自由的网络百科全书平台，旨在创造一个涵盖各领域知识的中文信息收集平台。百度百科强调用户的参与和奉献精神，充分调动互联网用户的力量，汇聚上亿用户的头脑智慧，积极进行交流和分享。大学要毕业的一定记得百度文库哦，写毕业论文的时候里面有很多东西可以借鉴，但是不能抄袭哦。有些文章需要什么豆才能下载，而且还比较贵，而什么宝上面有卖，还比较便宜哦。百度文库是百度发布的供网友在线分享文档的知识平台，是最大的互联网学习开放平台。百度文库用户可以在此平台上，上传，在线阅读与下载文档。百度，作为全球最大的中文搜索引擎，也是BAT的老大，在国内的话语权还是比较大的，前几天在深圳，BAT的老大们相聚一堂，讨论人工智能，虽然说他们对未来人工智能的发展的看法和期待都不一样，但是总的来说，人工智能就是未来发展的一个方向。

论文查重的具体内容是什么？很多大学毕业生都想了解，我们知道论文查重查哪些部分，才能够更好的完成毕业论文。论文查重标点符号呢？今天paperfree 小编和大家一起来了解一下。首先，我们必须知道我们论文查重的范围。论文查重将检测正文、引言、引用和结论。那个标点符号参加查重吗？一篇论文一般包括文字、表格和照片。写论文的时候，大家一定会使用标点符号。标点符号在写作论文的时候，使用的非常多，我们的句子都需要用标点符合分割，标点是存在论文的各个部分的，在论文查重的时候时候会计算字符数，但是通常是不会有重复率的。符号是有代表意义的标志。首先，它是一种象征，用来指示和代表其他事物。其次，我们的标点符号也是一种载体。他承载着双方发送的一些信息。标点符号在我们的论文中起着非常重要的作用。如果一篇文章没有标点符号，整篇文章就没有意义了。你不能理解这篇文章在说什么，所以标点符号在论文中是必不可少的。在论文写作过程中，我们需要正确使用标点符号。如果标点符号应用不正确，会导致你想表达的意思偏差。

百度一下你就知道，多么霸气的广告词啊！在我们生活、工作当中，遇到问题，很多时候都会上网查一下，这时候大家基本都会选择百度一下，但是由于对搜索引擎知识的匮乏，大多数时候，我们使用百度搜索出来的结果都是不上自己想要的，甚至还有很多人被百度推荐的广告给误导。百度是好东西，那么我们该如何来正确、高效地使用百度这个工具来解决我们的问题呢？今天蝈蝈就来给大家讲讲关于百度的知识，希望对你有帮助！首先，我们先来介绍一下百度：百度，全球最大的中文搜索引擎、最大的中文网站。1999年底,身在美国硅谷的李彦宏看到了中国互联网及中文搜索引擎服务的巨大发展潜力，抱着技术改变世界的梦想，他毅然辞掉硅谷的高薪工作，携搜索引擎专利技术，于 2000年1月1日在中关村创建了百度公司。我们常说的百度，是指百度搜索引擎，也就是网站。以下是网站首页截图：搜索引擎可以根据我们输入的关键词，返回整个互联网中与之相关的网页信息，达到快速从互联网海洋中找到我们想要的内容的目的。可能很多人会问，这些信息是哪里来的？为啥百度就可以找到的，我们找不到？这就涉及到网络爬虫（也叫网络蜘蛛）的知识了，具体什么是网络爬虫，你去百度一下就知道了，哈哈！接下来我们就来讲讲今天的重点：关键词什么是关键词？顾名思义，就是关键的词语！所以关键词就是要我们自己组词，打个比方：突然有一天，你电脑开机蓝屏了，你想知道怎么回事，你可能会用百度查一下电脑是怎么回事，这时你该如何来输关键词呢？我猜想，大部分人应该会输入这些搜索内容 “我电脑坏了怎么办？”，“电脑无法开机”，“电脑蓝屏怎么办？”。那么怎么输入才能快速找到答案呢？输入上述词语又会得到什么结果呢？我们可以看看效果图：由此可以看出，搜索“电脑蓝屏怎么办？”得到的结果更符合我们想要的答案，所以，要想得到精准的答案，我们要使用最接近问题的关键词，其实电脑蓝屏我们在搜索电脑蓝屏的同时，可以把蓝屏的错误码拿去一起搜索，这样得到的就是你这种蓝屏问题的相关信息，这样就更精准了。对于我们输入的关键词，百度会使用分词，去拆分关键词，然后返回一系列结果，比如我们用“电脑蓝屏怎么办？”这个关键词在百度进行搜索，百度大概的处理流程是下面这样子的：A、查找是否有网页包含“电脑蓝屏怎么办”这个完整的关键词，有的话优先返回到查找结果。B、百度会拆分这个长关键词，比如会拆分成“电脑”、“蓝屏”和“怎么办”，以及他们的组合词，比如“电脑蓝屏”、“蓝屏怎么办”。C、百度会分别用拆分出的这些关键词去查找是否有匹配网页，有的话进行返回操作。看我上面的截图，大家应该就明白分词是什么意思了。如果我们要想精准的搜索，那就必须避免百度分词，操作很简单，在输入的关键词前后加上英文的双引号，就可以实现精准匹配，避免百度分词，例如：电脑蓝屏，我们搜索的时候应该输入："电脑蓝屏"，使用英文的双引号引起来，这样搜索的到结果就是包含电脑蓝屏这个词的网页了，而不会出现只包含“电脑”、“蓝屏”的网页，如图：其他搜索技巧1、"" （英文半角双引号，表示精确匹配，上文已详细介绍）如果输入的查询词很长，百度在经过分析后，给出的搜索结果中的查询词，可能是拆分的。如果你不想让百度拆分查询词，可以给查询词加上英文双引号，就可以达到这种效果。例如："你今天准备去哪里"，搜索结果中的你今天准备去哪里八个字就不会是分开的。2、- （减号，表示在某个范围内排除某些内容）百度支持 - 功能，用于有目的地删除某些无关网页，语法是 A -B。例如：要搜索武侠小说，但不包含古龙的搜索结果，可使用：武侠小说 -古龙注意：前一个关键词，和减号之间必须有空格，否则，减号会被当成连字符处理，而失去减号语法功能。减号和后一个关键词之间，有无空格均可。3、| （“逻辑或”搜索）逻辑“或”的操作，使用 “A|B” 来搜索或者包含关键词A，或者包含关键词B的网页。使用同义词作关键词并在各关键词中使用 “|” 运算符可提高检索的全面性。如："周杰伦"|"刘德华" 搜索即可。4、intitle （仅对网页标题进行搜索）网页标题通常是对网页内容的归纳。把查询内容范围限定在网页标题中，就会得到和输入的关键字匹配度更高的检索结果。使用的方式，是把查询内容中，特别关键的部分，用“intitle:”引起来。例如：intitle:安徽农业大学注意：intitle:和后面的关键词之间不要有空格。5、site （把搜索范围限定在特定站点中）有时候，如果知道某个站点中有自己需要找的东西，就可以把搜索范围限定在这个站点中，能提高查询效率。使用的方式，是在查询内容的后面，加上“site:站点域名”例如：site: 刘德华注意，site:后面跟的站点域名，不要带http://；注意：site:和后面站点名之间不要带空格，且site:后面跟的站点域名，不能加http://或者https://。6、inurl （把搜索范围限定在url链接中）网页url中的某些信息，常常有某种有价值的含义。于是，如果对搜索结果的url做某种限定，就可以获得良好的效果。实现的方式，是用“inurl:”，前面或后面写上需要在url中出现的关键词。例如: inurl:lunwen 农业可以查找关于phoroshop的使用技巧。上面这个查询串中的“photoshop”，是可以出现在网页的任何位置，而“jiqiao”则必须出现在网页url中。注意，inurl:和后面所跟的关键词之间不要有空格。7、filetype （特定格式的文档检索）百度以 filetype:来对搜索对象做限制，冒号后是文档格式，如PDF、DOC、XLS等。通过添加 filetype: 可以更方便有效的找到特定的信息，尤其是学术领域的一些信息。例如：filetype:pdf site: "办法"注意：filetype:和后面所跟的关键词之间不要有空格。8、《》（精确匹配/电影或小说）书名号是百度独有的一个特殊查询语法。在其他搜索引擎中，书名号会被忽略，而在百度，中文书名号是可被查询的。加上书名号的查询词，有两层特殊功能，一是书名号会出现在搜索结果中；二是被书名号扩起来的内容，不会被拆分。书名号在某些情况下特别有效果，例如，查名字很通俗和常用的那些电影或者小说。例如：查电影“手机”，如果不加书名号，很多情况下出来的是通讯工具——手机，而加上书名号后，《鬼吹灯》结果就都是关于电影方面的了。9、『』（查找论坛版块）『』是直行双引号。使用格式：『论坛版块名称』。例如：『电影』。PS：这个符号可以通过调出输入法的软键盘——“标点符号”，来找到使用。10、利用后缀名来搜索电子书网络资源丰富，有极多电子书。人们在提供电子书时，往往带上书的后缀名。因此，可以利用后缀名来搜索电子书。例如：python pdf最后，提醒大家一下，百度出来的结果，如果下面标识了“广告”的，那么就说明这内容是广告推广，大家在看广告的时候，请自己甄别真假，如图：百度搜索方便了我们的生活，当然还有其他很多搜索引擎比如：谷歌、必应、360、搜狗等，掌握这些工具的使用技巧，可以极大地提高我们上网学习的效率，很多问题都可以在网上找到办法，授人以鱼不如授人以渔，今天蝈蝈把怎么解决电脑问题的方法都交给大家了，大家以后就可以自学成才了！

论文查重的具体内容是什么？一般毕业论文主要包括以下内容:

1、论文标题不查重：好的标题能很好地吸引读者，字数不宜过多，能呼应论文主题，简洁干练即可；

2、论文目录不查重：目录相当于论文的整体框架，一般由论文中各段落、章节的标题组成，页码会详细标注，便于查找；

3、摘要查重：摘要是对论文全部内容的简单概括，一般分为中文摘要和英文摘要。字数一般在300以内。

4、前言查重：也称引言，一般在论文主体的前面，起引导作用。

5、正文查重：正文是整篇论文的主体，也是最重要的部分，其中囊括了论文中所表达的所有观点和论点，是一篇论文的重中之重；最重要的是检查这部分的论文，这是必须的。

6、参考文献和附录不查重：参考文献是严格按照标准格式编排的论文中引用的内容。这个内容一般不重复，而附录是那些不方便放入正文的重要数据和表格。

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达晋编译可以提供数据统计的服务。你是学什么的，如果需要大量的数据你可以使用网络爬虫的技术来实现，如果不会做，花点钱在淘宝上面请人来做。如果只是一般的信息，你可以使用网络采集软件实现。

是的，毕业论文可以使用爬虫数据，但是这取决于你的论文题目和研究方向。如果你的论文需要使用爬虫数据，那么你需要附上相应的代码，以便评审者可以检查你的研究方法和结果的可靠性。此外，你还需要清楚地解释你的代码，以便评审者可以理解你的研究过程。

debug?侧边双击两下，出现蓝色小点，反键运行下面有一个，debug运行模式。

最好不要用,因为最后的论文一般都是从库中提取的,会造成一定的重复率。你可以去中国论文列表找和你论文题目相关的文献做参考

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做爬虫,特别是python写说容易挺容易,说难也挺难的,举个栗子简单的:将上面的所有代码爬下来写个for循环,调用urllib2的几个函数就成了,基本10行到20行以内的代码难度0情景:1.网站服务器很卡,有些页面打不开,urlopen直接就无限卡死在了某些页面上(以后urlopen有了timeout)2.爬下来的网站出现乱码,你得分析网页的编码3.网页用了gzip压缩,你是要在header里面约定好默认不压缩还是页面下载完毕后自己解压4.你的爬虫太快了,被服务器要求停下来喝口茶5.服务器不喜欢被爬虫爬,会对对header头部浏览器信息进行分析,如何伪造6.爬虫整体的设计,用bfs爬还是dfs爬7.如何用有效的数据结构储存url使得爬过的页面不被重复爬到8.比如1024之类的网站(逃，你得登录后才能爬到它的内容,如何获取cookies以上问题都是写爬虫很常见的,由于python强大的库,略微加了一些代码而已难度1情景:1.还是cookies问题,网站肯定会有一个地方是log out，爬虫爬的过程中怎样避免爬到各种Log out导致session失效2.如果有验证码才能爬到的地方,如何绕开或者识别验证码3.嫌速度太慢,开50个线程一起爬网站数据难度2情景:1.对于复杂的页面,如何有效的提取它的链接,需要对正则表达式非常熟练2.有些标签是用Js动态生成的，js本身可以是加密的,甚至奇葩一点是jsfuck,如何爬到这些难度3总之爬虫最重要的还是模拟浏览器的行为,具体程序有多复杂,由你想实现的功能和被爬的网站本身所决定爬虫写得不多,暂时能想到的就这么多，欢迎补充

当然可以，现在有很多的，但是你必须保证爬取的数据的质量啊

论文——题目科学论文都有题目，不能“无题”。论文题目一般20字左右。题目大小应与内容符合，尽量不设副题，不用第1报、第2报之类。论文题目都用直叙口气，不用惊叹号或问号，也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。署名(二)论文——署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。主要体现责任、成果归属并便于后人追踪研究。严格意义上的论文作者是指对选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、归纳总结、撰写成文等全过程负责的人，应该是能解答论文的有关问题者。往往把参加工作的人全部列上，那就应该以贡献大小依次排列。论文署名应征得本人同意。学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者，也可以一般致谢。行政领导人一般不署名。

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网站一：万方数据。这个网站资源比较丰富，论文比较齐全，但是需要收费，一般学校的图书馆购买过这个数据库，因此，大家可以利用学校的网络进入网站进行下载，这样就不需要花钱了。网站二：世界数字图书馆。这个网站以多语种形式向各位免费提供各种原始材料，也可以了解到世界各地的历史文化，这对于学生来说有很大的帮助。网站三：CNKI学术平台。这个网站是现在非常流行的一个网站，提供跨语种，跨文献类型的平台，包括各类学术文献，如期刊，学位论文等。网站四：国图文津。这个网站汇聚了60多个资源库，近2亿条文献信息，可以搜索到比较齐全的古文献资料，也是非常有用的。网站五：术语在线。这个网站被定位为术语知识服务平台，可以进行术语检索，覆盖了各个领域很多个学科，这对于论文题目比较大的同学来说是很有帮助的。网站六：谷歌学术。谷歌可以直接搜索各种文献资源，查找报告，摘要以及引用内容，但是这个是需要付费的，同学们可以根据自己的需求去实际操作。

都是属于免费论文查重软件，关于pass和yy查重系统查重结果准不准，得看学校要求的查重系统还有重复相似来源是否准确来评断，不同的查重软件收录的数据库和算法上的差异，导致查重结果也是有出入的，推荐同学们使用cnkitime学术不端论文查重免费网站，大学生版（专/本科毕业论文定稿）、研究生版（硕博毕业论文定稿）、期刊职称版（期刊投稿，职称评审）以上版本均可免费查重不限篇数。

常用的论文文献检索网站1、中国知网、万方数据这两个是国内最常用的，大家应该都会，一般学校都有账号供学生使用。2、谷歌学术国内国外都可以用，从一个位置方便地搜索各种资源，查找报告、摘要及引用内容，通过您的图书馆或在 Web 上查找完整的论文，了解任何科研领域的重要论文。谷歌相对于其它搜索引擎来说应该是略优的，这个链接已经是用了外挂，可以直接进入搜索。3、 OALib提供的开源论文超过4,219,598篇，涵盖所有学科。所有文章均可免费下载。OALib Journal是一个同行评审的学术期刊，覆盖科学，科技，医学以及人文社科的所有领域。所有发表在 OALib Journal 上的文章都存放在OALib上。4、世界数字图书馆（ WDL ）在互联网上以多语种形式免费提供源于世界各地各文化的重要原始材料。在这里可以了解到世界各地有趣的历史文化。5、术语在线由全国科学技术名词审定委员会主办，定位为术语知识服务平台。它可以进行术语检索，累计45万余条规范术语。覆盖基础科学、工程与技术科学、农业科学、医学、人文社会科学、军事科学等各个领域的100余个学科。

python网络爬虫的论文模板

可以学习后再去尝试写，如果自己有困难的话加以可以去专业的学校学习或是找专业的人士解决。

最强大的框架毫无疑问是Scrapy，简单点的框架有pyspider，这是中国人开发的框架，带有WEB UI界面。框架功能强大，一般个人的小项目用不到框架，可以尝试一些简单的爬虫库，比如requests、pyppeteer、aiohttp，后两者需要asyncio相关的知识。

首先我们要清晰一点是，所有的网页我们能看到的不管是文字还是图片还是动画，都是以html标记的，然后浏览器把这些标记可视化的美观的展示给我们，如果我们要做网络爬虫，那么我们的爬虫是没有视觉的，只有逻辑，在爬虫眼里只有html标签，其他的样式在爬虫眼里都是浮云，所以爬虫其实就是读取html标签(这里涉及一个知识点就是要能得到html标签，需要用到一个库是request库，通过网络请求拿到html元素)，然后把html标签中自己想要的东西给提取出来，这个就是一个网络爬虫了。逻辑就这么简单。如果有python使用经验的，建议使用爬虫框架scrapy

先检查是否有APIAPI是网站官方提供的数据接口，如果通过调用API采集数据，则相当于在网站允许的范围内采集，这样既不会有道德法律风险，也没有网站故意设置的障碍；不过调用API接口的访问则处于网站的控制中，网站可以用来收费，可以用来限制访问上限等。整体来看，如果数据采集的需求并不是很独特，那么有API则应优先采用调用API的方式。数据结构分析和数据存储爬虫需求要十分清晰，具体表现为需要哪些字段，这些字段可以是网页上现有的，也可以是根据网页上现有的字段进一步计算的，这些字段如何构建表，多张表如何连接等。值得一提的是，确定字段环节，不要只看少量的网页，因为单个网页可以缺少别的同类网页的字段，这既有可能是由于网站的问题，也可能是用户行为的差异，只有多观察一些网页才能综合抽象出具有普适性的关键字段——这并不是几分钟看几个网页就可以决定的简单事情，如果遇上了那种臃肿、混乱的网站，可能坑非常多。对于大规模爬虫，除了本身要采集的数据外，其他重要的中间数据（比如页面Id或者url）也建议存储下来，这样可以不必每次重新爬取id。数据库并没有固定的选择，本质仍是将Python里的数据写到库里，可以选择关系型数据库MySQL等，也可以选择非关系型数据库MongoDB等；对于普通的结构化数据一般存在关系型数据库即可。sqlalchemy是一个成熟好用的数据库连接框架，其引擎可与Pandas配套使用，把数据处理和数据存储连接起来，一气呵成。数据流分析对于要批量爬取的网页，往上一层，看它的入口在哪里；这个是根据采集范围来确定入口，比如若只想爬一个地区的数据，那从该地区的主页切入即可；但若想爬全国数据，则应更往上一层，从全国的入口切入。一般的网站网页都以树状结构为主，找到切入点作为根节点一层层往里进入即可。值得注意的一点是，一般网站都不会直接把全量的数据做成列表给你一页页往下翻直到遍历完数据，比如链家上面很清楚地写着有24587套二手房，但是它只给100页，每页30个，如果直接这么切入只能访问3000个，远远低于真实数据量；因此先切片，再整合的数据思维可以获得更大的数据量。显然100页是系统设定，只要超过300个就只显示100页，因此可以通过其他的筛选条件不断细分，只到筛选结果小于等于300页就表示该条件下没有缺漏；最后把各种条件下的筛选结果集合在一起，就能够尽可能地还原真实数据量。明确了大规模爬虫的数据流动机制，下一步就是针对单个网页进行解析，然后把这个模式复制到整体。对于单个网页，采用抓包工具可以查看它的请求方式，是get还是post，有没有提交表单，欲采集的数据是写入源代码里还是通过AJAX调用JSON数据。同样的道理，不能只看一个页面，要观察多个页面，因为批量爬虫要弄清这些大量页面url以及参数的规律，以便可以自动构造；有的网站的url以及关键参数是加密的，这样就悲剧了，不能靠着明显的逻辑直接构造，这种情况下要批量爬虫，要么找到它加密的js代码，在爬虫代码上加入从明文到密码的加密过程；要么采用下文所述的模拟浏览器的方式。数据采集之前用R做爬虫，不要笑，R的确可以做爬虫工作；但在爬虫方面，Python显然优势更明显，受众更广，这得益于其成熟的爬虫框架，以及其他的在计算机系统上更好的性能。scrapy是一个成熟的爬虫框架，直接往里套用就好，比较适合新手学习；requests是一个比原生的urllib包更简洁强大的包，适合作定制化的爬虫功能。requests主要提供一个基本访问功能，把网页的源代码给download下来。一般而言，只要加上跟浏览器同样的Requests Headers参数，就可以正常访问，status_code为200，并成功得到网页源代码；但是也有某些反爬虫较为严格的网站，这么直接访问会被禁止；或者说status为200也不会返回正常的网页源码，而是要求写验证码的js脚本等。下载到了源码之后，如果数据就在源码中，这种情况是最简单的，这就表示已经成功获取到了数据，剩下的无非就是数据提取、清洗、入库。但若网页上有，然而源代码里没有的，就表示数据写在其他地方，一般而言是通过AJAX异步加载JSON数据，从XHR中找即可找到；如果这样还找不到，那就需要去解析js脚本了。解析工具源码下载后，就是解析数据了，常用的有两种方法，一种是用BeautifulSoup对树状HTML进行解析，另一种是通过正则表达式从文本中抽取数据。BeautifulSoup比较简单，支持Xpath和CSSSelector两种途径，而且像Chrome这类浏览器一般都已经把各个结点的Xpath或者CSSSelector标记好了，直接复制即可。以CSSSelector为例，可以选择tag、id、class等多种方式进行定位选择，如果有id建议选id，因为根据HTML语法，一个id只能绑定一个标签。正则表达式很强大，但构造起来有点复杂，需要专门去学习。因为下载下来的源码格式就是字符串，所以正则表达式可以大显身手，而且处理速度很快。对于HTML结构固定，即同样的字段处tag、id和class名称都相同，采用BeautifulSoup解析是一种简单高效的方案，但有的网站混乱，同样的数据在不同页面间HTML结构不同，这种情况下BeautifulSoup就不太好使；如果数据本身格式固定，则用正则表达式更方便。比如以下的例子，这两个都是深圳地区某个地方的经度，但一个页面的class是long，一个页面的class是longitude，根据class来选择就没办法同时满足2个，但只要注意到深圳地区的经度都是介于113到114之间的浮点数，就可以通过正则表达式"11[3-4].\d+"来使两个都满足。数据整理一般而言，爬下来的原始数据都不是清洁的，所以在入库前要先整理；由于大部分都是字符串，所以主要也就是字符串的处理方式了。字符串自带的方法可以满足大部分简单的处理需求，比如strip可以去掉首尾不需要的字符或者换行符等，replace可以将指定部分替换成需要的部分，split可以在指定部分分割然后截取一部分。如果字符串处理的需求太复杂以致常规的字符串处理方法不好解决，那就要请出正则表达式这个大杀器。Pandas是Python中常用的数据处理模块，虽然作为一个从R转过来的人一直觉得这个模仿R的包实在是太难用了。Pandas不仅可以进行向量化处理、筛选、分组、计算，还能够整合成DataFrame，将采集的数据整合成一张表，呈现最终的存储效果。写入数据库如果只是中小规模的爬虫，可以把最后的爬虫结果汇合成一张表，最后导出成一张表格以便后续使用；但对于表数量多、单张表容量大的大规模爬虫，再导出成一堆零散的表就不合适了，肯定还是要放在数据库中，既方便存储，也方便进一步整理。写入数据库有两种方法，一种是通过Pandas的DataFrame自带的to_sql方法，好处是自动建表，对于对表结构没有严格要求的情况下可以采用这种方式，不过值得一提的是，如果是多行的DataFrame可以直接插入不加索引，但若只有一行就要加索引否则报错，虽然这个认为不太合理；另一种是利用数据库引擎来执行SQL语句，这种情况下要先自己建表，虽然多了一步，但是表结构完全是自己控制之下。Pandas与SQL都可以用来建表、整理数据，结合起来使用效率更高。