现代的爬虫----一黑一白,坎坷曲折(ps:当作聊斋类型看)

本文探讨了爬虫技术面临的两大挑战:一是技术层面,包括网络数据捕获、代理使用、验证码破解等难题;二是质量层面,即如何提高爬取数据的质量及分析价值。文章还讨论了验证码解决的技术演进,以及爬虫技术与人工智能领域的融合趋势。

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站在一个年轻开发者的角度来看爬虫,虽然做过几个项目,但是有时会给我一个很迷茫的错觉。

首先,爬虫简单来说就是自动化地在网络上搜索数据,然后我得到我想得到的有用信息。这样看确实没错,但是却是在这里出现了两极分化。
一面呢,注重技术。那么注重技术需要你会哪些技能呢?首先,网络相关的东西你都要懂的,因为这涉及数据包的捕获啊;其次,代理你也要懂的,因为你要学会伪装啊;框架?你干嘛要会框架?这需要框架吗?然后,反编译,你为什么不会,看不懂android和ios源码?那你反编译出来有什么用;验证码倒是没问题,基本的做法都是要会的,但是新型的验证码自动化实现你会吗?不会的话你还能做什么。IP被封?总不能让我攻入人家电脑内部去把这东西添到永久允许访问里吧。所以往往会是一种一才难遇的现况。最最最重要的一点就是这技术几乎是不可能过早开源的!
另一面呢,注重质量。给顾客做分析嘛,你数据不给我好一点的数据,那我做不出来分析不只能怪你喽?搭个框架来统一管理,提高效率,那么就需要找各种各样的中间件资料,或者配合新技术一起搭;既然要做系统式的爬虫,你至少要懂得你所用的基础语言的相关框架吧,那么通过这个结论就可以得出你不可能是个新手去做爬虫系统去的,那也得需要工作经验的啊;既然是跟搜索相关的爬虫,那爬取的范围80%是畅通的。然后就需要你去了解大数据框架,去了解大数据怎么实现的,既然你都会大数据了,为什么不做个大数据开发工程师呢?
最后,问题来了,刚刚提到的验证码。验证码已经升级到需要计算机视觉处理,深度学习训练等最新技术来解决了,在不调用第三方的情况下,我们是不是还要去学这人工智能的一些东西。假如说不去依靠外部力量独自完成这一系列操作,我想我们可以找几张纸来罗列一下我们需要掌握的东西了,而且还有好多我并没有提及到的。
最后的最后,爬虫浮现于表面,我想说是为了帮助人工智能更好发展的。

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