如何利用爬虫赚钱

最近了解到一款爬虫软件，沉迷在其中无法自拔，每天的日常就是“爬爬爬”，很多人并不了解爬虫，觉得爬虫没什么用，下面是小编为您整理的关于如何利用爬虫赚钱，希望对你有所帮助。

如何利用爬虫赚钱

下面看看程序员变黄牛，揭秘python爬虫赚钱的途径，说Python是最容易入门，学得最快的编程语言，应该没人反对吧?Python可以用于网站后端的开发，数据分析师需要它，游戏开发者也用到它，主要的是Python爬虫可以获取或处理大量信息。

网络爬虫的流程是这样的：模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中。

近日，浅黑科技的作者的一位黑客朋友御风给他发了一份《中国爬虫图鉴》，根据这位作者称他的朋友是在腾讯云鼎实验室工作，和同事一起研究黑科技，搞了一个威胁情报系统，号称能探测到全世界的“爬虫”都在做什么。

然后在这份图鉴中，该作者就发现了一件令人毛骨悚然的事：在我们身处的网络世界，处处都爬满了各种网络爬虫，它们各有目的，但是只要是越接近利益的地方，就越是爬满了爬虫!最常见的就是我们每天都会使用到的各类APP!

这是一张世界上被爬虫经常关注的各行各业的比例分布情况，出行行业是在各类别中占比最高的，达到20.87%。

在出行的爬虫中，亚洲航空受爬虫青睐的程度绝对不低，亚航经常会放出便宜的机票，于是技术宅黄牛党们利用爬虫牟利，在脚本中写好了精确的时间，毫秒不差，能够准确的把票拍下了，等到有人需要了，马上利用程序，弃票，再马上帮你预定，然后，交易完成!

这只是出行APP中的一个例子，在其他类别的APP中，还有更骚的操作，除了各类APP，生活中的探索精神十足的网友也初试了网络爬虫的美妙。

网友一：

之前在北京买房，谁想房价开始疯长，链家的房价等数据分析只给了一小部分，远远不能满足自己的需求。于是晚上花了几个小时的时间写了个爬虫，爬下了北京所有的小区信息及北京所有小区的所有历史成交记录。

网友二：

上次发现Android QQ和iOS QQ可以显示网络状态(2G/WiFi)之后，突然想到，这样子好像可以监视某人的出行和作息规律。如果监测频率足够频繁，那么结合一定的推理，可以大致推测出一个人的行动。如果长期监视，那么可以大致推出一个人的作息时间。

网友三：

我只用Python爬虫写过一个驾校约车的脚本，让当时的我不惧上万的学车同僚，在约车环节没有输在起跑线上。

看吧，利用Python爬虫可以先人一步看到房源记录，可以推算一个人的作息(但可以说这已经是视监了)，也可以插队约车。

当然，网络爬虫也不全是不好的，比如谷歌那样的搜索引擎爬虫，为大家提供查阅信息，各个网站都乐意被扫，但是像上面提到的类似抢票软件以及各种不正常获取他人信息的爬虫，也是十分恶意了!

python的爬虫功能如何实现

iOS开发假如之前没接触过除了c和c++(c++太难了,不花个十来年根本不可能通晓)的言语,第二门言语最好的选择就是Python.缘由就是

1.语法简单

2.库太多,随便想要什么功能的库都找得到,简直编程界的哆啦A梦.

3.语法优美,不信?你去看看python超过两千行的代码再回头看看用oc写的超过两千行的代码,oc写的简直丑到极致(没命名空间,点语法调用和括号调用混用).

你如果想自己弄个app,例如每日精选美女之类的app,你服务端总得有图吧,怎么弄?自己用爬虫爬啊,爬到链接了塞到数据库里,传个json,app直接sdwebimage就好了.多爽!

废话不多说.开始写.

我先假设你用的是Mac,然后Mac都预装了python2.x,然后呢,你有了python没用,你得有库.没库怎么干活?怎么安装库呢?

python界也有个类似于我们iOS开发里cocoapods的东西,这个东西叫做pip.

pip和cocoapods用起来的命令都极其类似,我们只需要两个库,一个叫做urllib2,一个叫做Beautifulsoup.

urllib2是干什么的呢?它的作用就是把网页down下来,然后你就可以分析网页了.

Beautifulsoup干什么的呢?你用urllib2把网页down下来了之后,里面都是html+css什么的,你想要从乱七八糟的一堆html里面找到正确的图片链接那可不是件简单的事,据我这几天的学习,做法无非两个,一个是自己写正则表达式然后用一个叫re的python库,另一个是使用lxml解析xpath.这两个说实话都不太好用,一个正则就够你吃一壶的.后来我搜索了很久,发现了一个库叫做Beautifulsoup,用这个库解析html超级好用.

首先配置python环境，安装pip:

然后你们打开terminal敲入下面这个命令.

为什么python适合写爬虫?

我用c#,java都写过爬虫。区别不大，原理就是利用好正则表达式。只不过是平台问题。后来了解到很多爬虫都是用python写的。因为目前对python并不熟，所以也不知道这是为什么。百度了下结果：

1)抓取网页本身的接口

相比与其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁;相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。(当然ruby也是很好的选择)

此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize

2)网页抓取后的处理

抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。

其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。Life is short， u need python.

冲最后一句‘Life is short， u need python’，立马在当当上买了本python的书!以前就膜拜过python大牛，一直想学都扯于各种借口迟迟没有开始。

py用在linux上很强大，语言挺简单的。

NO.1 快速开发(唯一能和python比开发效率的语言只有rudy)语言简洁，没那么多技巧，所以读起来很清楚容易。

NO.2跨平台(由于python的开源，他比java更能体现"一次编写到处运行"

NO.3解释性( 无须编译，直接运行/调试代码)

NO.4构架选择太多(GUI构架方面 主要的就有 wxPython, tkInter, PyGtk, PyQt 。

谁适合学Python?

我们首先来看一看谁在学Python：

第一类：入行编程新手：大学刚毕业或者其他行业转岗，想从事编程开发的工作，目前认为Python比较火，想入行;

第二类：Linux系统运维人员：Linux运维以繁杂著称，对人员系统掌握知识的能力要求非常高，那么也就需要一个编程语言能解决自动化的问题，Python开发运维工作是首选，Python运维工资的薪资普遍比Linux运维人员的工资高。

第三类：做数据分析或者人工智能：不管是常见的大数据分析或者一般的金融分析、科学分析都比较大程度的应用了数据分析，人工智能的一些常见应用也使用了Python的一些技术。

第四类：在职程序员转Python开发：平常只关注div+css这些页面技术，很多时候其实需要与后端开发人员进行交互的，现在有很多Java程序在转到Python语言，他们都被Python代码的优美和开发效率所折服

第五类：其他：一些工程师以前在做很多SEO优化的时候，苦于不会编程，一些程序上面的问题，得不到解决，只能做做简单的页面优化。 现在学会Python之后，可以编写一些查询收录，排名，自动生成网络地图的程序，解决棘手的SEO问题。