Python作为一种强大的编程语言被更多的人熟知。那么Python 的应用领域有哪些呢？
其实接触过的人都知道，Python的应用领域十分广泛，互联网的各行各业基本都有涉及，尤其是大中型互联网企业都在使用Python 完成各种各样的工作。经过整体分析Python 所涉及的领域主要有Web应用开发、自动化运维、人工智能领域、网路爬虫，游戏开发等等。
这里我们重点说说网络爬虫领域，Python 一开始就用来编写网络爬虫。百度等搜索引擎公司就是大量地使用 Python 语言编写网络爬虫。而且从技术层面上看，Python 提供有很多服务于编写网络爬虫的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，还提供了一个网络爬虫框架 Scrapy。Scrapy框架是一套比较成熟的Python爬虫框架，是使用Python开发的快速、高层次的信息爬取框架，可以高效的爬取web页面并提取出结构化数据。 在使用Scrapy抓取数据的过程中目标网站往往有很严的反爬机制，比较常见的就是针对IP的访问限制，如何在爬取过程中添加爬虫ip绕过反爬机制成功获取数据。比如这里我们可以访问百度搜索关键词为需求并添加爬虫ip来实现数据的获取，代码实现过程如下：
#! -*- encoding:utf-8 -*-
import base64
import sys
import random
PY3 = sys.version_info[0] >= 3
def base64ify(bytes_or_str):
if PY3 and isinstance(bytes_or_str, str):
input_bytes = bytes_or_str.encode('utf8')
else:
input_bytes = bytes_or_str
output_bytes = base64.urlsafe_b64encode(input_bytes)
if PY3:
return output_bytes.decode('ascii')
else:
return output_bytes
class ProxyMiddleware(object):
def process_request(self, request, spider):
# 爬虫ip服务器( http://jshk.com.cn/mb/reg.asp?kefu=xjy)
proxyHost = "http://jshk.com.cn"
proxyPort = "31111"
# 爬虫ip验证信息
proxyUser = "16jshk"
proxyPass = "854726"
request.meta['proxy'] = "http://{0}:{1}".format(proxyHost,proxyPort)
# [版本>=2.6.2](https://docs.scrapy.org/en/latest/news.html?highlight=2.6.2#scrapy-2-6-2-2022-07-25)无需添加验证头,会自动在请求头中设置Proxy-Authorization
# 版本<2.6.2 需要手动添加爬虫ip验证头
# request.headers['Proxy-Authorization'] = 'Basic ' + base64ify(proxyUser + ":" + proxyPass)
# 设置IP切换头(根据需求)
# tunnel = random.randint(1,10000)
# request.headers['Proxy-Tunnel'] = str(tunnel)
# 每次访问后关闭TCP链接，强制每次访问切换IP
request.header['Connection'] = "Close"网络爬虫vs网络抓取--二者的不同和各自的优点
什么是网络爬虫？
网络爬虫，也称为索引，是使用机器人（也称为爬虫）对页面上的信息来进行索引的。搜索引擎本质上所做的就是爬虫，这一切都是关于查看整个页面并为其编制索引。当机器人爬取一个网站的时候，它会为了寻找任何信息而爬过每一个页面和链接，直到网站的最后一行。
网络爬虫基本上被谷歌、必应、雅虎等主流搜索引擎、统计机构和大型网络信息整合商使用。网络爬虫的过程通常捕获的是通用信息，而网络抓取则专注于特定的数据集片段。
什么是网络抓取？
网络抓取，也称为网页数据提取，与网络爬虫类似，两者都是从网页中识别和定位目标数据的。两者的主要区别在于，对于网络抓取，我们知道确切的数据集标识符，例如，要从正在修复的网页的HTML元素结构中提取数据。
网络抓取是一种使用机器人（也称为“抓取器”）提取特定数据集的自动化方式。一旦收集到所需的信息，就可以根据特定的业务需求和目标将其用于比较、验证和分析。
常见的网络抓取用例
以下是企业利用网络抓取实现业务目标的一些最常用的方式：
研究：数据通常是任何研究项目不可或缺的一部分，无论它是纯粹的学术性质的研究亦或是用于营销、金融或其他商业应用的研究。实时收集用户的数据以及识别行为模式的能力可能在试图阻止全球流行病或识别准确的目标受众时至关重要。
零售/电子商务：尤其对于电子商务领域的公司，需要定期进行市场行业的分析以保持竞争优势。前端和后端零售业务收集的相关数据集包括定价、评论、库存、折扣信息以及受欢迎程度等。
品牌保护：数据收集正在成为防止品牌欺诈、品牌稀释（品牌过度延伸而摊薄、侵蚀原有品牌资产）以及识别非法从公司知识产权（品牌名、商标、产品的复制品等）中获利的恶意行为者不可或缺的一部分。数据收集可以帮助公司监控、识别此类网络犯罪分子并对其采取相应的反击行动。
二者分别有什么优点呢？
网络抓取的主要优点：
准确度高——网络抓取工具可帮助消除操作中的人为错误，这样可以确定得到的信息是 100% 准确的。
成本效益——网络抓取可能更具成本效益，因为网络抓取的人力支出通常较少，并且在许多情况下，是配备有完全自动化解决方案的，且解决方案对公司终端的基础设施要求为零。
精确定位——许多网络抓取工具可以让你准确地过滤出你正在寻找的数据点，这意味着你可以决定在具体的抓取工作中收集图像而不是视频，或决定收集的是产品的定价而不是产品描述。从长远角度来看，网络住区可以帮助你节省时间、带宽和开销等。