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可以先利用搜索引擎学习。简单爬虫不难，无非发起http访问，取得网页的源代码文本，从源代码文本中抽取信息。首先要自己会写代码。学习爬虫可以从下面一些知识点入手学习。1、http相关知识。2、浏览器拦截、抓包。3、python2 中编码知识，python3 中bytes 和str类型转换。4、抓取javascript 动态生成的内容。5、模拟post、get，header等6、cookie处理，登录。7、代理访问。8、多线程访问、python 3 asyncio 异步。9、正则表达式、xpath等。。。。10、scrapy requests等第三方库的使用。
当用python爬取大量网页获取想要的数据时，最重要的问题是爬虫中断问题，python这种脚本语言，一中断
进程就会退出，怎么在中断后继续上次爬取的任务就至关重要了。这里就重点剖析这个中断问题。
第一个问题: 简单点的用动态代理池就能解决，在爬取大量数据的时候，为了速度不受影响，建议使用一些缓
存的中间件将有效的代理 ip 缓存起来，并定时更新。这里推荐 github 这个仓库
， 它会做ip有效性验证并将 ip 放入 redis ，不过实现过于复杂
了，还用到了 db ，个人觉得最好自己修改一下。困难点的就是它会使用别的请求来进行判断当前的ip是否
是爬虫，当我们过于聚焦我们的爬虫请求而忽略了其他的请求时，可能就会被服务器判定为爬虫，进而这个ip
会被列入黑名单，而且你换了ip一样也会卡死在这里。这种方式呢，简单点就用 selenium + chrome 一个一个
去爬，不过速度太慢了。还是自己去分析吧，也不会过复杂的。
第二个问题： 网络连接超时是大概率会遇到的问题，有可能是在爬取的时候本地网络波动，也有可能是爬
取的服务端对ip做了限制，在爬取到了一定量级的时候做一些延迟的操作，使得一些通用的 http 库超时
（ urllib ）。不过如果是服务端动的手脚一般延迟不会太高，我们只需要人为的设置一个高一点的
timeout 即可（30 秒），最好在爬取开始的时候就对我们要用的爬取库进行一层封装，通用起来才好改
动。
第三个问题: 在解析大量静态页面的时候，有些静态页面的解析规则不一样，所以我们就必须得做好断点
续爬的准备了（ PS : 如果简单的忽略错误可能会导致大量数据的丢失，这就不明智了）。那么在调试的过
程中断点续爬有个解决方案，就是生产者和消费者分离，生产者就是产生待爬 url 的爬虫，消费者就是爬取
最终数据的爬虫。最终解析数据就是消费者爬虫了。他们通过消息中间件连接，生产者往消息中间件发送待
爬取的目标信息，消费者从里面取就行了，还间接的实现了个分布式爬取功能。由于现在的消费中间件都有
ack 机制，一个消费者爬取链接失败会导致消息消费失败，进而分配给其他消费者消费。所以消息丢失的
概率极低。不过这里还有个 tips ， 消费者的消费超时时间不能太长，会导致消息释放不及时。还有要开启
消息中间价的数据持久化功能，不然消息产生过多而消费不及时会撑爆机器内存。那样就得不偿失了。
第四个问题： 这种情况只能 try except catch 住了，不好解决，如果单独分析的话会耗费点时间。但在
大部分数据 （99%） 都正常的情况下就这条不正常抛弃就行了。主要有了第三个问题的解决方案再出现这
种偶尔中断的问就方便多了。
希望能帮到各位。
Python的爬虫库其实很多，像常见的urllib，requests，bs4，lxml等，初始入门爬虫的话，可以学习一下requests和bs4(BeautifulSoup)这2个库，比较简单，也易学习，requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面，下面我以这2个库为基础，简单介绍一下Python如何爬取网页静态数据和网页动态数据，实验环境win10+，主要内容如下：
Python爬取网页静态数据
这个就很简单，直接根据网址请求页面就行，这里以爬取糗事百科上的内容为例：
1.这里假设我们要爬取的文本内容如下，主要包括昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段：
打开网页源码，对应网页结构如下，很简单，所有字段内容都可以直接找到：
2.针对以上网页结构，我们就可以编写相关代码来爬取网页数据了，很简单，先根据url地址，利用requests请求页面，然后再利用BeautifulSoup解析数据（根据标签和属性定位）就行，如下：
程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：
Python爬取网页动态数据
很多种情况下，网页数据都是动态加载的，直接爬取网页是提取不到任何数据的，这时就需要抓包分析，找到动态加载的数据，一般情况下就是一个json文件（当然，也可能是其他类型的文件，像xml等），然后请求解析这个json文件，就能获取到我们需要的数据，这里以爬取人人贷上面的散标数据为例：
1.这里假设我们爬取的数据如下，主要包括年利率，借款标题，期限，金额，进度这5个字段：
2.按F12调出开发者工具，依次点击“Network”->“XHR”，F5刷新页面，就可以找到动态加载的json文件，具体信息如下：
3.接着，针对以上抓包分析，我们就可以编写相关代码来爬取数据了，基本思路和上面的静态网页差不多，先利用requests请求json，然后再利用python自带的json包解析数据就行，如下：
程序运行截图如下，已经成功获取到数据：
至此，我们就完成了利用python来爬取网页数据。总的来说，整个过程很简单，requests和BeautifulSoup对于初学者来说，非常容易学习，也易掌握，可以学习使用一下，后期熟悉后，可以学习一下scrapy爬虫框架，可以明显提高开发效率，非常不错，当然，网页中要是有加密、验证码等，这个就需要自己好好琢磨，研究对策了，网上也有相关教程和资料，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你上有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。
这里简单介绍一下吧，以抓取网站静态、动态2种数据为例，实验环境win10+，主要内容如下：
抓取网站静态数据（数据在网页源码中）：以糗事百科网站数据为例
1.这里假设我们抓取的数据如下，主要包括用户昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段，如下：
对应的网页源码如下，包含我们所需要的数据：
2.对应网页结构，主要代码如下，很简单，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面：
程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：
抓取网站动态数据（数据不在网页源码中，json等文件中）：以人人贷网站数据为例
1.这里假设我们爬取的是债券数据，主要包括年利率、借款标题、期限、金额和进度这5个字段信息，截图如下：
打开网页源码中，可以发现数据不在网页源码中，按F12抓包分析时，才发现在一个json文件中，如下：
2.获取到json文件的url后，我们就可以爬取对应数据了，这里使用的包与上面类似，因为是json文件，所以还用了json这个包（解析json），主要内容如下：
程序运行截图如下，已经成功抓取到数据：
至此，这里就介绍完了这2种数据的抓取，包括静态数据和动态数据。总的来说，这2个示例不难，都是入门级别的爬虫，网页结构也比较简单，最重要的还是要会进行抓包分析，对页面进行分析提取，后期熟悉后，可以借助scrapy这个框架进行数据的爬取，可以更方便一些，效率更高，当然，如果爬取的页面比较复杂，像验证码、加密等，这时候就需要认真分析了，网上也有一些教程可供参考，感兴趣的可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
4. 国际贸易与环境的协调问题 简介：(字数:14716.页数:22) 5. 电子商务对知识产权保护的挑战与对策分析 简介：(字数:6064.页数:06 ) 6. 人民币升值对我国经济的利与弊 简介：(字数:16526,页数:17) 7. FDI对浙江电子信息制造业集群发展的影响 简介：(字数:11251,页数:17) 8. 小论电子商务对市场销售的影响 简介：(学数:6445,页数:08 ) 9. 小论电子商务对旅游企业经营的影响 简介：(字数:9514,页数:12 ) 10. 我国商业银行电子银行业务安全问题浅析 简介：(字数:9483,页数:14 ) 11. 网上购物满意程度的调查报告 简介：(学数:11089,页数:16) 12. 网络购物的当前发展状况 简介：(字数:11096,页数:18) 13. 网络安全 简介：(学数:18656,页数:31) 14. 探索政府部门电子政务网站商业运作的途径 简介：(字数:5436,页数:10 ) 15. 浅议企业绩效管理 简介：(字数:13738,页数:17) 16. 浅谈电子商务安全隐患的防范措施研究 简介：(字数:6233,页数:14 ) 17. 客户关系管理的价值分析 简介：(字数:8730,页数:11 ) 18. 基于ASP网上商站的建设 简介：(字数:7298,页数:23 ) 19. 关于农村宽带市场的调查报告 简介：(字数:5661,页数:12 ) 20. 关于电子商务对我国中小企业的影响 简介：(字数:6124,页数:09 ) 21. 关于B2B电子商务网站建设的调查报告 简介：(字数:12095,页数:18) 22. 构建有中国特色的商会组织 简介：(字数:11165,页数:12) 23. 对现行公务员激励机制的思考 简介：(字数:5481,页数:09 ) 24. 电子政务网站开发实践报告 简介：(字数:7209,页数:26 ) 25. 电子商务中的个人隐私保护问题研究 简介：(字数:9138.页数:10 ) 26. 电子商务时代安全的保护伞 简介：(字数:8347,页数:11 ) 27. 电子商务环境下消费心理调查报告 简介：(字数:6676,页数:12 ) 28. 电信业网络安全问题和对策 简介：(字
电子商务——从企业基础管理信息化开始发布日期：2008-4-29 作者：[电子商务] 来源：[EC中国] 浏览：[57] 评论：[0]当前是：全文显示 字体：大 中 小20世纪末，来自大洋彼岸的互联网风暴席卷中国，它以排山倒海之势冲击着各行各业，冲击着芸芸众生。人们仿佛从睡梦中惊醒，四处奔走相告，一遍又一遍传说着网上掏金的美丽故事……于是，成千上万的人加入了建造网站的行业，种地的，卖菜的，甚至乞丐，摇身一变成了。COM，人们划着小艇，迎着风浪，朝大洋彼岸的海市蜃楼——NASDAQ奔去……然而，天有不测风云！各种各样的坏消息从NASDAQ传来，什么“跌破了发行价”、“成了垃圾股”、“B2C不如B2B”、“B2B不如ASP”等等，亢奋的人们开始渐渐平静，一场惊心动魄的互联网风暴渐渐退潮……仿佛经历了一场噩梦，中国企业终于明白“烧银子、挖金子”的互联网战略是注定行不通的！只有充分利用以互联网为核心的信息技术改造传统产业，用信息化促进工业化，脚踏实地发展电子商务才是未来制胜的关键。一、中国企业电子商务应从哪里开始互联网进入了一个新的阶段，电子商务成了不可逆转的世界潮流。但是，发展电子商务不是建一个网站那样简单，它是一个系统工程，决不能一蹴而就。电子商务不仅涉及信息基础设施、社会习性、信用关系、物流配送、支付手段等因素，还涉及积极参与商务交易的企业、消费者和政府等方方面面。那么，作为发展电子商务的主体，中国企业电子商务应从哪里开始？据统计，美国今年电子商务营业额已超过5400亿美元，而在中国最多只有8亿元人民币，为什么有如此大的差异？很显然，美国电子商务有强大的企业信息基础设施和科学的数字化管理体系作支撑，经过了企业的EDP、MRPⅡ、ERP、EDI等发展阶段，积累了长期而坚实的企业信息化建设经验。反问中国企业，我们现在最缺什么？我想，我们无疑会回答，最缺的仍然是内部管理，需要科学的、可以量化的、精确实施的基础管理，在新的互联网时代，就是利用电脑、互联网技术与先进企业管理思想良好结合的数字化管理。因此，中国企业作为电子商务的参与主体必须首先加强自身的信息基础设施建设，通过企业基础数据的信息化、企业基本业务流程和事务处理的信息化、企业内部控制及实施控制过程的信息化、人的行为规范管理等企业基础管理信息化工程，确保企业在规模不断扩大和业务迅速发展的过程中保持坚实的管理基础和繁殖内核，促进企业的可持续发展。二、基础管理影响企业经营管理全局一般来说，企业管理可分为三个层次：高层管理——实施战略管理，即对企业业务和资源在整体上的一种把握和控制，包括组织架构、资源配置和企业战略等。中层管理——实施业务管理中的具体设计、组织和协调，决定了企业各种业务是否能有效地开展。基层管理——实施对业务处理的过程管理。我们通常将分布在基层管理中但又跨越三层管理能够影响企业全局的管理活动和事务称为基础管理，基础管理是企业持续的管理实践。基础管理的好坏决定了企业的战略目标能否实现，也决定了企业持续发展是否有坚实的繁殖内核。在企业管理中高层常忧虑这样三个问题：基层上报的数据是否准确及时？基层运作的效率如何？基层是否存在漏洞？这种忧虑不无道理：某企业总经理为了某一项战略决策需要了解企业目前的经营状况，即最新的应收、应付资料，于是，财务部长、销售部长、供应部长为此组织人员忙了一周，数据出来了，然而财务部与销售部报出的应收帐款资料、财务部与供应部报出的应付帐款资料大相径庭。总经理不知他的决策应建立在哪份资料基础上？此时若再花一周，核对清楚半月以前的资料，这个决策还有实际意义吗？！可见，基础管理的薄弱，将直接影响企业的决策速度和决策质量。某企业采购主管在谈到基础管理信息化给他带来的效率和效益时说：以前我在做请购审批时基本上是“跟着感觉走”，新系统启用后，在一次审批关于“维修工具——螺丝刀”的请购时，我通过新系统及时查询了全公司大小库房及车间临时库房，发现我公司的“螺丝刀”的库存储备量足够我们用整整6年时间。平时我们总在抱怨采购资金不足，影响了生产的有序进行，然而，我们却往往将有限的资金用于了盲目采购。在企业中典型的情况是，企业的高库存与缺料并存。可见，基础管理的薄弱，基层管理存在的漏洞，将直接影响企业生产经营活动的正常开展。类似的例子太多了，于是，出现了管理层次“向下错位”的现象：比如CEO，厂长经理被困于基础管理，无足够的时间顾及战略的管理，大部分是在生产的第一线，或者在询问一些很基本的问题，他需要花很多的时间搞基础管理。再比如首席财务官CFO大部分时间是放在记帐，算帐和报帐，如果建立了数字化的管理系统，如果说这些基础管理信息系统都已经建立好了，那他的重点会进行财务战略的安排，就可以有时间帮助企业是不是要在资本市场融资，是不是要上市。或者说进行其他的投资等等。以上所描述的，总裁干副总裁的活，副总裁干总经理的活，总经理在干经理的活的现象在企业随处可见。然而，管理层次“向下错位”后，并没有让管理者的困扰迎刃而解。同时处在这种错位状态上的管理者通常让人觉得这个领导只会和手下抢业绩，没雄才大略，跟着他干没前途。中国企业3C（CEO、CIO、CFO）管理实际上是到不了位的现象，已普遍成为我国企业管理的大难题。 从高层管理的忧虑到管理层次“向下错位”现象：我们可以看出基础管理的质量，将极大的影响企业的经营管理全局。三、基础管理的本质就像网络与电脑紧密相连，管理与经营密不可分。一个企业对于其经营业务的管理是一个企业所有管理的核心，是其所有管理的出发点和落脚点。因为业务是企业的命脉，它关系着企业的盈亏生存。业务管理之下是以人、财、物、产、供、销管理、质量管理、岗位责任制管理为主要内容的基础管理。企业基础管理的特点根据企业业务管理特点来制定，为业务管理服务。业务管理之上是由业务管理升华而成的企业文化。如果说业务管理的规范和方法是企业的法律，那么，企业文化更像道德。它为业务管理的顺利进行提供舆论、氛围、精神、士气以及其他方面的补充支持，为业务管理服务。可见，所谓企业基础管理，就是对覆盖产品（服务）价值链的业务的流程进行全面的计划、组织、协调，及对业务的有效处理和有效控制的管理。实施企业基础管理最本质的是对企业的基本业务实施过程管理。具体地说，主要是对企业销售、供应、生产、库存、质量、成本、财务等主要事务活动的过程管理。在基础管理中需要特别强调过程管理的特性，是因为它是能真实反映业务处理过程的第一手的、最祥尽的资料，使企业的业务决策和战略决策建立在“理性”的基础上。尤其是当基础管理实现了数字化和信息化管理后，使企业的管理效率和战略决策速度、精度发生“质”的变化。管理者能明显感到：以前凡需跨部门处理的业务，就出现“老牛拉破车（又慢又吃力）”的现象，而实现信息化管理后，此类事务变成是高效、轻松、准确工作。例如，当一个企业实行基础管理的信息化后，负责审批应付帐款的业务主管，可以轻松的通过自己的电脑系统，清楚的得知：与此单应付帐款对应的采购申请单、采购订单、此订单入库情况、入库检验情况、供应商情况、供应商发票等，这样在实施审批处理时的工作效率和准确度是不言而喻的：使企业的“支付系统”得到有效管理。四、企业基础管理信息化的内涵企业基础管理信息化的内容包括：基础数据管理、基本业务流程设计及业务事务处理管理、内部控制设计及实施控制过程管理、人的行为规范管理等四个方面。（一）基础数据管理基础数据的管理是企业基础管理工作的重要内容，是反映企业经营管理活动状态的第一手资料，是业务处理决策时的依据。规范和科学管理好基础数据，并使之成为管理者和决策者有用的信息，是企业管理的客观需要。企业业务管理特点决定了所需建立的基础数据，例如，通常的制造企业具有如下主要基础数据包括：物料基本信息定义，产品结构及工艺路线定义、物料清单数据，物资存放地点定义，客户基本信息定义，供应商基本信息定义，企业组织结构设置、员工基本信息定义、会计科目设置数据、成本明细参数设置等等。然而在人工管理系统下，基础数据总是处于分散、孤立、滞后的状态，数据部门私有化现象较为严重，企业很难在同一数据环境下运营。另外，由于数据处理完全靠人的手工作业，处理环节多，使数据的准确性、完整性、及时性受到很大影响。（二）基本业务流程设计及业务事务处理管理在企业中，基本业务流程科学化、规范化和信息化，保证了部门内部的信息沟通的顺畅，有了同一基础数据环境，及完整业务事务处理的过程管理和过程处理的记录管理，不仅保证了业务处理在各部门间协同工作的高效，同时保证了决策过程的透明和科学性。企业业务管理特点决定了日常基础业务管理的特点，例如，通常的制造企业具有如下日常基础业务：库存日常作业，合同登入和维护，销售预测，主生产计划，生产订单处理，采购订单处理，采购入库，车间领料，生产完工报交，成品发运，财务预算，凭证登入与维护，采购发票处理，销售发票处理，收款与付款处理，银行对帐等等。没有规范的日常管理的基础，高层的管理不仅难于规范，也容易流于形式。规范的日常管理，是实施更高一层规范化管理的保证和它的组成部分。（三）内部控制设计及实施控制过程管理企业管理者需要开放和授权，但同时也需管理和控制。所谓企业基础管理的内部控制设计，是企业管理者对业务处理过程中，需要遵循的策略、制度、政策、法规的具体设计。它体现了管理者对事务处理过程中，应采用的管理和控制标准。例如：基于职能分割的互相牵制控制（如钱、物、帐分离）；对不同客户的消除限额控制、对超限客户的发货限制，不同客户或不同销售方式下产品的价格体系，不同用途不同金额费用的财务审批权限控制，不同性质固定资产的折旧年限和折旧方法，用于成本核算时物料的计价方法等等。然而，在人工管理系统下，控制的标准是用企业的规章制度等“纸质”文件来体现的，使控制标准和控制过程管理实施处于分离的状态，容易造成管理的“偏差”，甚至错误。实现企业基础管理信息化后，内部控制思想和标准，通过对软件系统设置使之固化，并在具体业务处理时自动加以控制，实现了控制标准与业务处理控制的一体化。这种“一体化”的实现，使企业的基础管理纳入了法制化的轨道，起到了规范业务处理、堵住管理漏洞、归避经营风险的作用。例如：当实现基础管理的信息化后，在销售业务员下达某销售订单时，系统会自动检索客户的价格策略信息等，以决定该订单是否有效。而在处理销售发运时，系统会自动检索该客户的应收帐款情况和允许的赊销限额情况，以决定是否可以执行该订单的发运。（四）人的行为规范管理规范管理不能只是一套形式上的规范，它更有存在于人性中和业务发展中的内在的根据和逻辑。员工如果不能理解和掌握在管理形式之下的内涵，那么再好的管理制度，也只会流于形式。不断强化和优化日常基础管理，可以帮助管理者学会从本质上，而不是简单地从形式上掌握科学规范化管理的方法，使得管理能够有足够的深度和取得实质的效果。它也能够为员工对高层科学规范的管理方法的学习、理解和掌握打下一个良好的基础。规范管理的一个目的是约束我们一些“自然”的，但是却不符合企业发展的行为。从简单的管理入手，更容易培养员工科学的职业化的工作习惯。日常基础规范的另外一个重要作用，是可以使一个团队逐步建立起自己的独特氛围和风格。通过基础管理的加强，一个团队的成员，会逐步形成统一的行为方式、表达方式和语言，从而逐步达成一种默契，建立对集体的认同。五、中国企业基础管理信息化策略中国企业开展基础管理信息化的关键是选择合适的企业管理及电子商务应用软件并制定合适的实施策略，这种选择应以解决企业自身管理为目标，在期望与现实之间求得平衡。对于大多数中国企业而言，普遍存在自身的管理水平不高，信息化程度较低等问题，因此，用信息化手段解决企业基础管理，并建设一定的电子商务基本应用，将是中国企业开展基础管理信息化，迈向电子商务的基本策略。（一）互联网上的企业信息化应用框架将企业的所有信息集成起来，是无数经理人不断追求的梦想。企业系统（Enterprise Systems，简称ES）就是能帮助经理人实现这一梦想的企业级信息系统。这里给出金蝶公司提供的企业信息化应用框架就是其中一类。在此应用框架中，涉及ERP（企业资源计划）、CRM（客户关系管理）、SCM（供应链管理）、VM（价值管理）、KM（知识管理）五大部分。面向市场是整个应用框架的核心思想，现代企业的任何一个业务，都必须面向市场，而和企业运营休戚相关的主要是资本市场、供应市场、消费市场和知识市场。在金蝶的应用框架中，以CRM管理消费市场的业务，以SCM管理供应市场的业务，以VM管理资本市场的业务，以KM管理知识市场的业务，以ERP管理企业内部的各项业务。由此可以看出ERP是企业信息化的核心，没有ERP就没有面向企业外围四个市场的电子商务应用。（二）紧紧抓住过程管理，提供科学、规范的业务流程，提高企业管理效率中国企业的管理比国外落后10～20年，主要差距就在于管理手段落后和管理流程混乱，因此，对于大多数中国企业来说，建立企业信息化的第一步，就是要通过科学的管理方法和有效的电脑信息管理系统，为企业的生产和经营活动建立一个科学、规范、先进、适用的业务流程，提高企业的管理效率。因此，一个以强调对基础管理实施有效过程管理为特征的企业ERP系统是中国企业的普遍需求。扬州英瑞车材有限公司毛霞总经理，在一篇题为《解决基础管理难题》文章中这样描述他们企业实现基础管理信息化后的益处（摘自《计算机世界报》2000年8月28日）：成立于1997年的中外合资扬州英瑞车材有限公司专业生产轿车水箱，是典型的“小批量、多品种”企业，产品主要销往美国的几大分销商。如今公司的水箱年产量已由原先的1万台，飞速发展到25万台。随着生产规模的迅速扩大，原有的管理人员在数量和工作方式效率上已无法适应，同时由于内部信息流的不畅通，使得我们许多的精力用于协调和监督。改变企业内部现行的信息流通方式，提高工作效率，用计算机和管理软件参与管理势在必行。去年下半年，我们对国内外近10家管理软件厂商及产品进行了调研，最终选择了金蝶的K／3系统，使用K／3软件8个月后，我们认为在以下几个方面对我公司有较大的帮助：1.采购、销售、仓存、财务等各种业务资料信息流的畅通，减少了不必要的协调和矛盾。2.方便生产车间的领料。3.加强了辅助材料的考核，降低了辅助材料的消耗。4.加强了生产管理。5.提高了整个公司的运作速度和工作效率。（三）遵循企业经营活动的内在规律，提供一体化的基础管理信息系统企业为实现其经营目标必须具有一系列功能，这类功能我们称之为基本职能。为了完成这些基本职能，企业需要进行一系列活动，为了对这一系列活动进行有效的协调和控制，就产生了企业的组织结构和管理过程。组织结构犹如人体的骨架，在企业管理中起支撑作用，而管理过程犹如人体的运动，保证企业的健康运行。企业要以某种方式，动用组织结构中不同部门的不同活动的组合，使系统中的人流、物流和信息流、资金流正常流通，实现企业的经营目标。可见，能帮助企业实现基础管理信息化的软件，首先应能完成企业从采购、生产、销售到财务管理等覆盖产品价值链的，重要业务部门的基本职能的业务过程管理，使之能全面的替代企业管理人员的各类手工业务管理，具有极强的集成性、综合性与智能性管理工具。需要指出的是：与企业业务活动相伴而生的三大流（信息流、物流、资金流）是交织一体不可分割的，其中运用的企业基础数据也有多处重复使用特征。所以，一个合格的企业级管理软件必须是：能使企业数据和信息实现共享性一致性；能体现的是企业信息流、物流、资金流集成管理需求特征的管理工具。显然，现在国内以完成企业某些局部业务管理功能或仅做有限扩展的“部门级管理软件”，或将各业务功能简单堆叠起来貌视企业级管理软件的系统，将不能有效解决企业基础管理问题。（四）将管理策略和控制制度，融入业务处理流程中，提供管理法制化工具俗话说，“有规矩，才能成方圆”，传统管理中，中国企业真没少花功夫订立企业管理制度，其中涉及企业基础管理最基本的制度，包括定额制度、标准制度、财务制度、作业制度、设备管理制度、材料管理制度、质量管理制度、交接班和考勤制度、安全卫生制度以及班组和车间管理制度等。然而，在传统管理手段环境下，制度通过学习方式知会各级员工，然后被束之高阁，成为有名无实的东西，造成今天人人都在抱怨说，企业的规范化管理差、信息不顺畅、管理效率低等等。显然，在基础管理信息化系统中应做到，将原有“束之高阁”的管理制度和业务策略“信息化”，且用“程序化”的手段融入业务处理流程之中，成为业务处理过程中的决策工具，实现业务流程和业务控制策略、企业管理制度的一体化的管理系统。只有在企业“规矩”做到了信息化、科学化、现代化，企业管理信息化才能跑在规范化、法制化的高速轨道上。强调过程控制与结果控制相统一的原则，将管理策略和控制制度，融入业务处理流程中，为企业提供了管理法制化工具，可以有效帮助中国人治企业转变成制度化的企业。
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大学没课除了玩手机还可以做这么多事
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数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文
【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。
【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术
随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。
1数据挖掘技术应用存在的问题
信息数据自身存在的复杂性
软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。
在评价标准方面缺乏一致性
数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘执行记录
执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。
漏洞检测
系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.
开源软件
对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。
版本控制信息
为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。
3数据挖掘在软件工程中的应用
关联法
该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。
分类方法
该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。
聚类方法
该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。
4数据挖掘在软件工程中的应用
对克隆代码的数据挖掘
在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。
软件数据检索挖掘
该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。
①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。
②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。
③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。
应用于设计的三个阶段
软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。
面向项目管理数据集的挖掘
软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。
5结束语
软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。
参考文献
[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.
[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.
[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.
主要是两点或者三点第一个是爬虫的技术框架，这个比较好，理解了第二个是医疗数据内容以及可视化选择，就比如说医疗数据，你是用饼图还是柱状图去反映一些病情然后写一些代码实践上的技术考量，以及运行结果这就是核心了，然后照着论文框架套一下就可以了
你这叫社科问题计算机的毕设都是要做系统的，你那些东西可以从算法来，但是要体现工作量也就是数据的处理和计算。要做就做爬虫+分析的系统。或者实现一个算法做做比较实验都好
做爬虫,特别是python写说容易挺容易,说难也挺难的,举个栗子 简单的:将上面的所有代码爬下来写个for循环,调用urllib2的几个函数就成了,基本10行到20行以内的代码难度0情景:1.网站服务器很卡,有些页面打不开,urlopen直接就无限卡死在了某些页面上(以后urlopen有了timeout)2.爬下来的网站出现乱码,你得分析网页的编码3.网页用了gzip压缩,你是要在header里面约定好默认不压缩还是页面下载完毕后自己解压4.你的爬虫太快了,被服务器要求停下来喝口茶5.服务器不喜欢被爬虫爬,会对对header头部浏览器信息进行分析,如何伪造6.爬虫整体的设计,用bfs爬还是dfs爬7.如何用有效的数据结构储存url使得爬过的页面不被重复爬到8.比如1024之类的网站(逃，你得登录后才能爬到它的内容,如何获取cookies以上问题都是写爬虫很常见的,由于python强大的库,略微加了一些代码而已难度1情景:1.还是cookies问题,网站肯定会有一个地方是log out，爬虫爬的过程中怎样避免爬到各种Log out导致session失效2.如果有验证码才能爬到的地方,如何绕开或者识别验证码3.嫌速度太慢,开50个线程一起爬网站数据难度2情景:1.对于复杂的页面,如何有效的提取它的链接,需要对正则表达式非常熟练2.有些标签是用Js动态生成的，js本身可以是加密的,甚至奇葩一点是jsfuck,如何爬到这些难度3总之爬虫最重要的还是模拟浏览器的行为,具体程序有多复杂,由你想实现的功能和被爬的网站本身所决定爬虫写得不多,暂时能想到的就这么多，欢迎补充
Word数据的获取方式：进入软件之后，打开软件的信息获取模式。爬 取所有数据信息，然后进行数据筛选提取。
一般我们可以通过设置，点击我们自己的官方数据，可以通过以前浏览的这个数据，就可以直接看到数字。
需要20行。写毕设爬虫数据是一个非常考验综合实力的工作，在爬虫数据量的时候，有时候轻而易举就抓取想要的数据，有时候会费尽心思却毫无所获，并且有时候爬下来的网站出现乱码，得分析网页的编码，由于爬虫数据量的难度很大，因此在毕设中并不需要很大的爬虫数据量。
在进行毕业设计的数据采集和处理时，爬取数据是一种常用的方法，具体步骤如下：1. 确定数据来源：根据设计需求，确定需要获取哪些数据，并找到相应的数据来源，可以是网页、API 接口、数据库等。2. 分析网页结构或 API 接口文档：如果是爬取网页数据或使用 API 接口，需要先分析网页结构或接口文档，了解数据存储的格式和位置等信息。3. 使用 Python 编写爬虫程序：使用 Python 编写爬虫程序，通过 urllib 或 requests 库发送请求并获取响应，使用 Beautiful Soup 或 lxml 库对 HTML 文档进行解析，从中提取所需的数据。如果使用 API 接口，则直接通过 requests 库发送请求并获得返回的数据。4. 数据清洗与存储：将爬取到的数据进行清洗、去重、整合等处理，然后存储到本地文件或数据库中，方便后续分析和应用。需要注意的是，在进行数据爬取时需要遵守相关法律法规，尊重数据所有者的权益，不得侵犯他人的隐私或知识产权。此外，在使用 Python 爬虫程序时，还需要遵守网站的访问规则，不要过度频繁地访问同一个网站，以免引起服务器的负荷过大或者被封禁 IP 等问题。
python最常用的是requests库，pip install requests，然后import requests，就可以(url)了，这是最基本的爬虫了，对于静态网页应该没有什么问题。如果要登录获取信息，那么就直接session = (); (url)之类。对于动态网页，比如纯js写的网页，推荐phantomjs和casperjs；虽然这两个东西和python没有关系，但是安装好phantomjs，再使用python-selenium，就可以把phantomjs当没有界面的浏览器使用，并可以得到js运行后渲染出的页面。
别折腾了，不打算往爬虫方向发展的话没必要自己学，爬虫所需要的技术非常广泛、且对深度都有一定要求，不存在“快速学会”的情况。所有那些吹快速学会爬虫的培训班都是扯淡，那些课程学完后的水平连傻瓜式爬虫工具都不如，有啥意义？再说了，你们写论文、做研究又不会需要什么很大量、很高频、很实时的数据，那些傻瓜式爬虫工具完全足够了，点几下就能出数据。
1）首先你要明白爬虫怎样工作。想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。那么在python里怎么实现呢？很简单import Queueinitial_page = "初始化页"url_queue = ()seen = set()(initial_page)(initial_page)while(True): #一直进行直到海枯石烂 if ()>0: current_url = () #拿出队例中第一个的url store(current_url) #把这个url代表的网页存储好 for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url if next_url not in seen: (next_url) (next_url) else: break写得已经很伪代码了。所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。2）效率如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。3）集群化抓取爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)考虑如何用python实现：在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。代码于是写成# = request_from_master()to_send = []for next_url in extract_urls(current_url): (next_url)store(current_url);send_to_master(to_send)# = DistributedQueue()bf = BloomFilter()initial_pages = ""while(True): if request == 'GET': if ()>0: send(()) else: break elif request == 'POST': ()好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub4）展望及后处理虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。但是如果附加上你需要这些后续处理，比如有效地存储（数据库应该怎样安排）有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...及时更新（预测这个网页多久会更新一次）如你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究。虽然如此，“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。所以，不要问怎么入门，直接上路就好了：）