python爬虫的毕业论文题目
基于python网络爬虫的设计与实现论文好写。因为基于python网络爬虫的设计与实现论文可以从网络上寻找相关的资料来攥写，比较方便，所以基于python网络爬虫的设计与实现论文好写。
强大的库，简洁的代码，一个爬虫项目也就几十到一百多行代码就搞定了。其他编程语言哪个能做到
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
题目指的是设计和实现一个基于Python的知识问答社区网络爬虫系统，该系统可以从网络上抓取知识问答社区的数据，并将其转换成可以用于分析的格式。
python爬虫论文答辩问题
一面: 技术面试
面试官是一个比较老练的技术总监，貌似80后：
答：恩，好的，面试官你好，很高兴能来到贵公司面试爬虫工程师一职。我叫XXX，来自于***，毕业于****大学，**学历。（如果专业不是计算机专业，就不要介绍自己的专业，如果是大专以下学历，也不要说自己学历，扬长避短这个道理大家应该都懂得）有2年多爬虫工作经验（如果真实是1年多，就说2年，如果真实是2年多就说3年），工作过2家公司（公司尽量不要说太多，如果2-3年经验说2家就好，以免说的过多让人觉得这人太容易干一段不干，说的太少，可能在一个公司技术积累比较单一），第一家是从实习开始工作的。我就主要介绍下我上家公司的情况吧。我上家公司是****，是一家外包公司（如果是培训班毕业的尽可能说外包，因为在外包公司，任何项目都可能做，方便后面很多问题的解释），我在这家公司做了一年多，这家公司在****。我们这家公司是共有50多人。我在里面负责公司的数据采集爬取，数据处理，绘图分析等（爬虫爬下来的数据很多都会进行一些清洗，可以把自己数据处理，绘图的经验说出来，增加优势，如果没有的话，就业余花时间去学习这方面，常规的方法都不难）。期间主要负责了集团对一些招聘网站、电商网站、金融网站、汽车网站（如果是单一业务的公司，你可能就说不了这么多种类了，一般采集的数据都会比较单一，这就体现了说外包的好处）。我之所以在上家公司离职是因为上家的公司项目基本都已经做完上线了，后面又接的项目感觉挑战性不大，希望寻找一个平台做更多的项目（这个离职原因因人而异，如果换城市的话也可以简单粗暴说我家人、朋友在这边，如果还是同一个城市的话也可以按照我的那样说，也可以其他方式，但是建议不要说公司经营不好之类的，不喜欢这家公司等等，经营不好可能跟公司员工也有关系，如果回答不喜欢上家公司，面试官会接着问，为什么不喜欢，如果我们公司也是这种情况，你会不喜欢吗，面试offer几率就会大大减少）。因为来之前了解过贵公司，现在主要做金融数据采集的任务，后面也会进行一些大数据分析的工作，觉得项目规划很有远见就过来了。（面试前先查下公司底细，知己知彼）因为我在之前公司做过爬虫、分析方面的工作，贵公司的这个项目也刚好是处于初期阶段，我非常喜欢贵公司的这些项目。并且我认为我有能力将贵公司的项目做好，能胜任贵公司爬虫工程师一职，我的情况大概就是这样，您看您们这边还需了解其他什么吗？
2.你主要采集的产业领域有哪些？接触过金融行业吗？
答：我之前主要接触过汽车行业，招聘行业，电商行业，金融行业，金融行业也接触过，但是说实话项目并不是很多，但是技术是相通的，可能刚开始不是很熟悉，只要适应一俩个星期都不是问题。
3.介绍爬虫用到的技术
答：requests、scrapy：爬虫框架和分布式爬虫
xpath：网页数据提取
re：正则匹配
numpy、pandas：处理数据
matplotlib:绘图
mysql:数据存储
redis：爬虫数据去重和url去重
云打：处理常规验证码
复杂验证码：用selenium模拟登陆、处理滑块验证码等（滑块验证码有方法，之前破解过滑块验证码，有空我会出个基本使用教程，进行滑块验证码破解，但不一定通用，因为每个网站反爬措施设置都不一样）
4.处理过的最难的验证码？
答：12306点击图片验证码。原理：图片发送给打码平台，平台返回图片位置数值，通过计算返回数字和图片坐标的关系，进行模拟登陆
5.当开发遇到甩锅问题怎么解决？
答：如果是小问题自己感觉影响不大，背锅就背了，毕竟如果是刚入公司很多不懂，可能会犯一些错误，如果是大问题，就找责任人（虚心点，不卑不亢）
1.你为什么要从上家公司离职？
答：上家公司离职是因为上家的公司项目基本都已经做完上线了，后面又接的项目感觉挑战性不大，希望寻找一个平台做更多的项目
2.来之前了解过我们公司吗？
答：来之前了解过贵公司，现在主要做金融数据采集的任务，后面也会进行一些大数据分析的工作
3.简单介绍一下你最大的缺点跟优点？
答：我的优点是对工作认真负责，团队协作能力好，缺点是言辞表达需要提高，还有对一些细节的把握（我最大的缺点就是对细节过分追求，有多少人想这样说的，能把自己的缺点说成这么好听的优点，也是666了，这样说面试成绩减10分缺点就老老实实说一点模棱两可的缺点就好了，不要过于滑头，也不要太实在）
4.你怎么理解你应聘的职位，针对你应聘的职位你最擅长的是什么？
答：这份职位不仅仅是爬虫方面的技术岗位，更是学习新知识，探索新领域的一条路，希望能有机会给公司贡献一份力量。最擅长数据采集、处理分析
5.你对加班有什么看法？除了工资，你希望在公司得到什么？
答：1，适当的加班可以接受，过度的加班不能，因为要考虑个人，家庭等因素，同时我也会尽量在规定的时间内完成分配给我的任务，当然加班也希望获得相应的加班费。2，希望这份工作能让我发挥我的技能专长，这会给我带来一种满足感，我还希望我所做的工作能够对我目前的技能水平形成一个挑战，从而能促使我提升着急。
6.你的期望薪资是多少？
答：我的期望薪资是13K，因为上家公司已经是10k，而且自己也会的东西比较多，前端、后端、爬虫都会，跳槽希望有一定的增长。
7.你什么时候能到岗上班？
答：因为我已经从上家公司离职，可以随时到岗。（想早上班就别托，先答应越早越好）
8.你还有什么要问我的吗？
答：问了公司的福利待遇，上班时间，培养计划。（上班时间是5天制，没有培养计划，项目初创时期）最后结束面试，说这2天会电话通知，因为后面还好几个竞争对手面试。
结论：面试是个概率事件，同时也跟运气有关，在我的话术之上多进行面试总结，多面一些公司，相信大家都能找到理想工作
简单罗列些:1.数据清洗与处理:数据读取read_csv等，数据表构建dataframe等，数据整合concat/join/merge等，表结构处理以及切片iloc/loc等，数据统计describe/isnull/sum/apply等，图表展示plot，数据透视表pivot_table等，异常值与缺失数据统计与处理，相关性检验2.机器学习模型构建:svm,logistic,knn等3.爬虫:request包4.深度学习:CNN,RNN，图像处理，音频处理，语义理解。
爬虫python常见的问题有：1、安全性问题：爬虫python可能会带来安全问题，比如攻击者可能会利用爬虫技术进行攻击。2、数据处理问题：爬虫python在抓取数据时，可能会出现数据处理问题，比如数据格式不正确、数据格式不统一等。3、资源消耗问题：爬虫python在抓取数据时，会消耗大量的服务器资源，对服务器的性能有影响。4、存储问题：爬虫python在抓取数据时，可能需要存储大量的数据，这可能会对硬盘造成压力。
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。
爬虫论文开题题目
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
毕业论文可以用爬虫数据需要附代码吗毕业论文可以用爬虫数据需要附代码吗是可以的，但是要注意，爬虫数据的使用必须遵守相关的法律法规，以及拥有者的权利，防止侵犯他人的隐私和知识产权，才能确保毕业论文的合法性。
是可以的。如果你使用爬虫来收集数据，你需要在你的论文中提供完整的代码，以便有兴趣的读者能够测试爬取的正确性。你也要在你的论文中提供丰富的注释，以便读者可以理解你的爬虫是如何运行的。
主题爬虫论文
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
叙述和描写为主，但往往兼有抒情和议论，是一种形式多样，笔墨灵活的文体，也是最广泛的文体。论文写作，是把自己的亲身感受和经历通过生动、形象的语言，描述给读者。论文包括的范围很广，如记人记事，日记、游记、人物传记、传说、新闻、通讯、小说等，都属于论文的范畴。论文写的是生活中的见闻，要表达出作者对于生活的真切感受。
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。