python爬虫之父？

一、python爬虫之父？

Python之父为Guido van Rossum,今年 63 岁,在Dropbox工作的时长约为六年半。他对Dropbox的贡献可以追溯到其成立的第一天,因为Dropbox的首席执行官Drew Houston为Dropbox编写的第一行代码使用的就是Python。

Python之父，被业内人士尊称为龟叔的吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）老爷子，退休之后赋闲在家才刚满一年，本以为这位传奇大神会逐渐淡出IT界安享退休生活，其本人却在前几天官宣正式加入微软，给出的理由却是：在家“太无聊”了。

二、python爬虫原理？

Python爬虫是利用Python编程语言编写的一种程序，通过模拟浏览器行为，自动获取网页信息并进行解析，从而实现对网站数据的抓取和提取。

其原理是通过发送HTTP请求，获取网页源代码，利用正则表达式或者解析库对网页内容进行解析，提取所需的数据，并进行存储或进一步处理。

通过使用Python编写的爬虫程序，可以自动化地从网页上抓取符合特定条件的信息，实现数据的采集和分析。

三、分布式爬虫和多线程爬虫区别？

分布式爬虫和多线程爬虫是两种不同的爬虫实现方式，它们在原理和应用场景上存在一些区别。

1. 原理：

- 多线程爬虫：多线程爬虫利用线程的方式实现并行处理，将任务划分为多个线程，在同一台机器上运行多个线程以提高爬取效率。每个线程都独立执行爬取任务，但共享同一台机器上的资源。

- 分布式爬虫：分布式爬虫将爬取任务分发给多台独立的计算机节点，在不同机器上同时进行爬取和处理。每个节点独立运行，彼此之间通过网络通信进行协作和数据交换。

2. 网络负载：

- 多线程爬虫：多线程爬虫在同一台机器上执行，所有的请求都会通过同一个网络接口发送和接收数据。由于只有一个网络接口，可能会受到带宽限制或连接数限制，导致网络负载较大。

- 分布式爬虫：分布式爬虫通过多个节点进行爬取，在不同机器上进行网络请求，可以同时发起多个请求。因此，分布式爬虫能够更好地利用带宽和增加并发性能，减轻单一节点的网络负载。

3. 反爬应对：

- 多线程爬虫：多线程爬虫由于是在同一台机器上运行，因此很容易被目标网站识别为爬虫并进行反爬措施。需要额外的手段来规避反爬机制，如设置请求头、使用代理IP等。

- 分布式爬虫：分布式爬虫通过多个独立的节点进行爬取，每个节点具有不同的 IP 地址和用户代理（User-Agent），更难被目标网站发现和识别，能够更好地应对反爬机制。

4. 数据处理和存储：

- 多线程爬虫：多线程爬虫一般将爬取的数据保存在同一台机器上，由于资源共享，数据的处理和存储相对便捷。

- 分布式爬虫：分布式爬虫需要将数据在多个节点之间传递和存储，需要更复杂的数据处理和分布式存储方案，例如使用消息队列或分布式数据库。

综上所述，多线程爬虫适用于单机资源有限且目标网站规模较小的情况，分布式爬虫适用于需要高效利用带宽和处理大规模数据的情况。在应用中需要根据实际需求和环境选择合适的爬虫实现方式。

四、go爬虫和python爬虫哪个快？

毋庸置疑，肯定是go 速度快

Go没有泄露，并发原生支持，速度快。Python如果用代理IP，如果代理IP失效，会莫名其妙使用本地IP。且Go写爬虫可以和很多的数据库如mongo,redis,hbase,mysql集成。

Go开发效率还高，半个小时就写了个爬虫，看，写分布式爬虫也是Go的优势，因为Go协程比Python和Java都容易写。

最后，如果你用Go写爬虫，还可以直接用Go来写网站，三句代码就可以建立一个Web服务器和Python差不多，但包管理机制简单，只需go get –u –v 包

五、python爬虫能玩吗？

可以玩，可以爬学习资料或数据汇总

六、Python爬虫是什么？

Python爬虫就是使用Python程序开发的网络爬虫，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

主要用于搜索引擎，它将一个网站的所有内容与链接进行阅读，并建立相关的全文索引到数据库中，然后跳到另一个网站。

七、python是爬虫吗？

Python不是爬虫。Python只是一个常见的高级程序语言，你可以使用它来开发你想要的程序。在网上很多人说可以用python来开发爬虫，但是这不是python的主要功能。

你可以用python来开发图形界面，或者没有图形界面的软件，它既可以在linux上面运行，也可以在WINDOWS上面运行。

八、python多线程和多线程的区别？

1、多线程可以共享全局变量，多进程不能

2、多线程中，所有子线程的进程号相同；多进程中，不同的子进程进程号不同

3、线程共享内存空间；进程的内存是独立的

4、同一个进程的线程之间可以直接交流；两个进程想通信，必须通过一个中间代理来实现

5、创建新线程很简单；创建新进程需要对其父进程进行一次克隆

6、一个线程可以控制和操作同一进程里的其他线程；但是进程只能操作子进程

两者最大的不同在于：在多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中，互不影响；而多线程中，所有变量都由所有线程共享 。

九、python json爬虫

Python 是一种强大且多用途的编程语言，其在数据抓取（爬虫）和处理 JSON 数据方面特别受欢迎。本文将介绍如何利用 Python 编写 JSON 数据爬虫，从而帮助您更好地了解这一领域。

什么是爬虫？

爬虫是一种自动化程序，可以在网站上收集信息，并将其存储或分析。在今天信息爆炸的时代，爬虫在从互联网中提取大量数据并进行进一步处理方面发挥着关键作用。

Python 在爬虫中的应用

Python 作为一种简洁而强大的编程语言，拥有丰富的库和工具，使其成为编写爬虫程序的首选。其简洁的语法和强大的功能使其在处理网络数据时非常突出。

JSON 数据的重要性

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级数据交换格式，它易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。在网络数据传输和存储中，JSON 格式被广泛采用。

编写 Python JSON 数据爬虫

首先，您需要安装 Python，并根据您的需求选择合适的爬虫库，如 BeautifulSoup 或 Scrapy。接下来，您可以按照以下步骤编写您的 JSON 数据爬虫程序：

1. 导入所需的库：在您的 Python 脚本中导入必要的库，如 requests 用于 HTTP 请求，json 用于处理 JSON 数据。
2. 发送 HTTP 请求：使用 requests 库发送 HTTP 请求以获取网页内容。
3. 解析网页内容：使用 BeautifulSoup 或其他解析库来解析网页内容，提取您感兴趣的数据。
4. 处理数据并生成 JSON：根据您的需求处理数据，并将其转换为 JSON 格式。
5. 存储数据：将生成的 JSON 数据存储到本地文件或数据库中，以备将来使用。

示例代码

以下是一个简单的示例代码，演示了如何通过 Python 编写一个简单的 JSON 数据爬虫：

import requests import json url = 'e.com/data' response = requests.get(url) data = response.json() with open('data.json', 'w') as file: json.dump(data, file, indent=4)

总结

通过本文的介绍，您现在应该了解如何利用 Python 编写 JSON 数据爬虫。使用 Python 进行数据爬取和处理可以让您更高效地获取和分析网络数据，为您的工作带来便利。

十、python爬虫和python编程哪个重要？

python更重要。Python作为一门编程语言而言纯粹的自由软件，以简洁清晰的语法和强制使用空白符进行语句缩进的特点从而深受程序员的喜爱。

用不同编程语言完成一个任务：c语言一共要写1000行代码；java要写100行；Python则只需要写20行的代码。

若使用Python来完成编程任务编写代码量更少，代码简洁简短且可读性更强，一个团队进行开发的时候编写代码效率会更快，开发效率高让工作变得更加高效。