1. python如何扒取數據
網路爬蟲（英語：web crawler），也叫網上蜘蛛（spider），是一種用來自動瀏覽萬維網的網路機器人。其目的一般為編纂網路索引。
這里提到的編纂網路索引，就是搜索引擎乾的事情。我們對搜索引擎並不陌生，Google、網路等搜索引擎可能每天都在幫我們快速獲得
信息。搜索引擎的工作過程是怎樣的呢？
首先，就是有網路爬蟲不斷抓取各個網站的網頁，存放到搜索引擎的資料庫；
接著，索引程序讀取資料庫的網頁進行清理，建立倒排索引；
最後，搜索程序接收用戶的查詢關鍵詞，去索引裡面找到相關內容，並通過一定的排序演算法（Pagerank等）把最相關最好的結果排在最前面呈現給用戶。
看上去簡簡單單的三個部分，卻構成了強大復雜的搜索引擎系統。而網路爬蟲是其中最基礎也很重要的一部分，它決定著搜索引擎數據的完整性和豐富性。我們也看到網路爬蟲的主要作用是獲取數據。
由此簡單地說，網路爬蟲就是獲取互聯網公開數據的自動化工具。
這里要強調一下，網路爬蟲爬取的是互聯網上的公開數據，而不是通過特殊技術非法入侵到網站伺服器獲取的非公開數據。
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2. 畢設項目 基於Python實現的新聞搜索引擎(源碼+論文)
基於Python實現的新聞搜索引擎項目，旨在提供一個高效、易用的搜索工具，為用戶提供豐富的新聞資源。本項目包含源碼與論文，具體介紹如下：
項目結構分為兩大部分：Scraper（爬蟲）與Web（網頁）。Scraper部分包括網路通信與適配器兩部分，其中網路通信部分使用多線程進行數據抓取，適配器部分則需確保線程安全，提供鏈接、報文頭與請求參數。
在數據存儲與管理方面，項目採用Django自帶的SQLite資料庫，簡化了數據操作。提供4個models，用於實現數據讀寫功能，包括新聞數據的存儲與檢索。
新聞搜索演算法核心在於建立IndexInfo資料庫，通過分詞與統計詞頻，對每篇新聞進行索引。對於用戶搜索請求，系統將分詞並從IndexInfo中獲取倒排列表，累加新聞出現次數並排序，返回結果。
推薦新聞演算法則基於標題搜索，通過簡單演算法篩選與新聞標題匹配的新聞，實現個性化推薦。推薦結果存儲於PostRelation資料庫中。
界面設計包括首頁、搜索新聞與推薦展示功能，為用戶提供直觀、便捷的使用體驗。
使用說明包括本機環境配置與操作步驟，用戶需先使用scraper文件夾下的爬蟲腳本對新聞網站進行數據抓取。之後，通過web文件夾下的命令初始化資料庫，導入爬取數據，更新推薦資料庫，最後啟動伺服器即可訪問網站。
項目整體性能優秀，17000篇新聞查詢只需0.1秒左右，得益於Django資料庫的高效性。分享鏈接：hu.com/people/deelid...