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根据题目描述，"基于python的知识问答社区网络爬虫系统的设计与实现"，可以理解为设计并实现一个能够爬取知识问答社区网站上的数据的网络爬虫系统，使用Python编程语言进行开发。此系统的目的是通过自动化地收集数据来分析知识问答社区中的问题和回答，可能会涉及到使用Python的相关库和框架来构建网络爬虫，编写数据处理和分析代码，以及构建用户界面等功能。需要注意的是，在爬取网站数据时，需要尊重网站的规则和政策，避免对网站造成不良影响或侵犯用户隐私等问题。同时，也需要考虑到网络爬虫的性能、稳定性和可扩展性等方面的问题，以确保系统能够在长期运行中稳定可靠地工作。
题目指的是设计和实现一个基于Python的知识问答社区网络爬虫系统，该系统可以从网络上抓取知识问答社区的数据，并将其转换成可以用于分析的格式。
丨综述爬虫入门之后，我们有两条路可以走。一个是继续深入学习，以及关于设计模式的一些知识，强化Python相关知识，自己动手造轮子，继续为自己的爬虫增加分布式，多线程等功能扩展。另一条路便是学习一些优秀的框架，先把这些框架用熟，可以确保能够应付一些基本的爬虫任务，也就是所谓的解决温饱问题，然后再深入学习它的源码等知识，进一步强化。就个人而言，前一种方法其实就是自己动手造轮子，前人其实已经有了一些比较好的框架，可以直接拿来用，但是为了自己能够研究得更加深入和对爬虫有更全面的了解，自己动手去多做。后一种方法就是直接拿来前人已经写好的比较优秀的框架，拿来用好，首先确保可以完成你想要完成的任务，然后自己再深入研究学习。第一种而言，自己探索的多，对爬虫的知识掌握会比较透彻。第二种，拿别人的来用，自己方便了，可是可能就会没有了深入研究框架的心情，还有可能思路被束缚。不过个人而言，我自己偏向后者。造轮子是不错，但是就算你造轮子，你这不也是在基础类库上造轮子么？能拿来用的就拿来用，学了框架的作用是确保自己可以满足一些爬虫需求，这是最基本的温饱问题。倘若你一直在造轮子，到最后都没造出什么来，别人找你写个爬虫研究了这么长时间了都写不出来，岂不是有点得不偿失？所以，进阶爬虫我还是建议学习一下框架，作为自己的几把武器。至少，我们可以做到了，就像你拿了把枪上战场了，至少，你是可以打击敌人的，比你一直在磨刀好的多吧？丨框架概述博主接触了几个爬虫框架，其中比较好用的是 Scrapy 和PySpider。就个人而言，pyspider上手更简单，操作更加简便，因为它增加了 WEB 界面，写爬虫迅速，集成了phantomjs，可以用来抓取js渲染的页面。Scrapy自定义程度高，比 PySpider更底层一些，适合学习研究，需要学习的相关知识多，不过自己拿来研究分布式和多线程等等是非常合适的。在这里博主会一一把自己的学习经验写出来与大家分享，希望大家可以喜欢，也希望可以给大家一些帮助。丨PySpiderPySpider是binux做的一个爬虫架构的开源化实现。主要的功能需求是：· 抓取、更新调度多站点的特定的页面· 需要对页面进行结构化信息提取· 灵活可扩展，稳定可监控而这也是绝大多数python爬虫的需求 —— 定向抓取，结构化化解析。但是面对结构迥异的各种网站，单一的抓取模式并不一定能满足，灵活的抓取控制是必须的。为了达到这个目的，单纯的配置文件往往不够灵活，于是，通过脚本去控制抓取是最后的选择。而去重调度，队列，抓取，异常处理，监控等功能作为框架，提供给抓取脚本，并保证灵活性。最后加上web的编辑调试环境，以及web任务监控，即成为了这套框架。pyspider的设计基础是：以python脚本驱动的抓取环模型爬虫· 通过python脚本进行结构化信息的提取，follow链接调度抓取控制，实现最大的灵活性· 通过web化的脚本编写、调试环境。web展现调度状态· 抓取环模型成熟稳定，模块间相互独立，通过消息队列连接，从单进程到多机分布式灵活拓展pyspider-archpyspider的架构主要分为 scheduler（调度器）, fetcher（抓取器）, processor（脚本执行）：· 各个组件间使用消息队列连接，除了scheduler是单点的，fetcher 和 processor 都是可以多实例分布式部署的。 scheduler 负责整体的调度控制。· 任务由 scheduler 发起调度，fetcher 抓取网页内容， processor 执行预先编写的python脚本，输出结果或产生新的提链任务（发往 scheduler），形成闭环。· 每个脚本可以灵活使用各种python库对页面进行解析，使用框架API控制下一步抓取动作，通过设置回调控制解析动作。丨ScrapyScrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试Scrapy 使用了 Twisted 异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下Scrapy主要包括了以下组件：· 引擎(Scrapy): 用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)· 调度器(Scheduler): 用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址· 下载器(Downloader): 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)· 爬虫(Spiders): 爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面· 项目管道(Pipeline): 负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。· 下载器中间件(Downloader Middlewares): 位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。· 爬虫中间件(Spider Middlewares): 介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。· 调度中间件(Scheduler Middewares): 介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。Scrapy运行流程大概如下：· 首先，引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取· 引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器，下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)· 然后，爬虫解析Response· 若是解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理。· 若是解析出的是链接（URL）,则把URL交给Scheduler等待抓取。 文 | 崔庆才 来源 | 静觅
基于python网络爬虫的设计与实现论文好写。因为基于python网络爬虫的设计与实现论文可以从网络上寻找相关的资料来攥写，比较方便，所以基于python网络爬虫的设计与实现论文好写。
Python可以使用文本分析和统计方法来进行文献分析。以下是Python进行文献分析的一些方法：1. 使用Python的自然语言处理(NLP)库，如NLTK或spaCy，来对文献进行分词、命名实体识别、词性标注等操作，以便对文献进行语言统计分析。2. 可以使用Python的Pandas库来对文献进行数据处理和分析，将文献数据导入Pandas DataFrame中，并对其进行数据清洗、统计分析、可视化等操作。3. 使用Python的网络爬虫库，如Requests和BeautifulSoup，来爬取在线文献数据库或社交媒体平台上的相关文章，并通过数据挖掘和机器学习算法来发现其中的相关性和趋势。4. 通过使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，来将分析结果可视化，便于更好地理解大量数据和引领后续工作。总之，Python提供了灵活和强大的工具集，结合适当的文献分析领域知识，可以快速、便捷地完成文献分析任务。 举例来说，一个研究人员想对某个领域的文献进行分析，探究其中的研究重点、热点和趋势。首先，研究人员需要获得相关的文献数据，可以通过在线文献数据库或者社交媒体平台来获得。接下来，研究人员可以使用Python的网络爬虫库，如Requests和BeautifulSoup，来爬取这些数据，并将其存储到Pandas DataFrame中进行清洗和分析。例如，可以对文献进行分词、命名实体识别等操作，以便发现其中的热点和重点。然后，研究人员可以使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，来将分析结果可视化，例如使用词云图、词频图、关联图等方式展示文献中的关键词、主题和相关性，以便更好地理解和表达分析结果。通过以上的Python工具和方法，研究人员可以对大量文献数据进行深度挖掘和分析，在较短时间内获得比较完整和准确的结果，提升研究效率和成果。
计算机网络技术专业毕业论文题目
你是不是在为选计算机网络技术专业毕业论文题目烦恼呢?以下是我为大家整理的关于计算机网络技术专业毕业论文题目，希望大家喜欢!
1. 基于移动互联网下服装品牌的推广及应用研究
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10. 基于Hadoop的网络流量分析系统的研究与应用
11. 基于支持向量机的移动互联网用户行为偏好研究
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17. 云计算环境下资源需求预测与优化配置方法研究
18. 基于多维属性的社会网络信息传播模型研究
19. 基于遗传算法的云计算任务调度算法研究
20. 基于OpenStack开源云平台的网络模型研究
21. SDN控制架构及应用开发的研究和设计
22. 云环境下的资源调度算法研究
23. 异构网络环境下多径并行传输若干关键技术研究
24. OpenFlow网络中QoS管理系统的研究与实现
25. 云协助文件共享与发布系统优化策略研究
26. 大规模数据中心可扩展交换与网络拓扑结构研究
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29. 网络虚拟化映射算法研究
30. 软件定义网络分布式控制平台的研究与实现
31. 网络虚拟化资源管理及虚拟网络应用研究
32. 基于流聚类的网络业务识别关键技术研究
33. 基于自适应流抽样测量的网络异常检测技术研究
34. 未来网络虚拟化资源管理机制研究
35. 大规模社会网络中影响最大化问题高效处理技术研究
36. 数据中心网络的流量管理和优化问题研究
37. 云计算环境下基于虚拟网络的资源分配技术研究
38. 基于用户行为分析的精确营销系统设计与实现
39. P2P网络中基于博弈算法的优化技术研究
40. 基于灰色神经网络模型的网络流量预测算法研究
41. 基于KNN算法的Android应用异常检测技术研究
42. 基于macvlan的Docker容器网络系统的设计与实现
43. 基于容器云平台的网络资源管理与配置系统设计与实现
44. 基于OpenStack的SDN仿真网络的研究
45. 一个基于云平台的智慧校园数据中心的设计与实现
46. 基于SDN的数据中心网络流量调度与负载均衡研究
47. 软件定义网络(SDN)网络管理关键技术研究
48. 基于SDN的数据中心网络动态负载均衡研究
49. 基于移动智能终端的医疗服务系统设计与实现
50. 基于SDN的网络流量控制模型设计与研究
51. 《计算机网络》课程移动学习网站的设计与开发
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53. 移动互联网即时通讯产品的用户体验要素研究
54. 基于SDN的负载均衡节能技术研究
55. 基于SDN和OpenFlow的流量分析系统的研究与设计
56. 基于SDN的网络资源虚拟化的研究与设计
57. SDN中面向北向的`控制器关键技术的研究
58. 基于SDN的网络流量工程研究
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61. 一种基于SDN的IP骨干网流量调度方案的研究与实现
62. 基于软件定义网络的WLAN中DDoS攻击检测和防护
63. 基于SDN的集群控制器负载均衡的研究
64. 基于大数据的网络用户行为分析
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69. 基于P2P的小额借贷融资平台的设计与实现
70. 基于移动互联网的智慧校园应用研究
71. 内容中心网络建模与内容放置问题研究
72. 分布式移动性管理架构下的资源优化机制研究
73. 基于模糊综合评价的P2P网络流量优化方法研究
74. 面向新型互联网架构的移动性管理关键技术研究
75. 虚拟网络映射策略与算法研究
76. 互联网流量特征智能提取关键技术研究
77. 云环境下基于随机优化的动态资源调度研究
78. OpenFlow网络中虚拟化机制的研究与实现
79. 基于时间相关的网络流量建模与预测研究
80. B2C电子商务物流网络优化技术的研究与实现
81. 基于SDN的信息网络的设计与实现
82. 基于网络编码的数据通信技术研究
83. 计算机网络可靠性分析与设计
84. 基于OpenFlow的分布式网络中负载均衡路由的研究
85. 城市电子商务物流网络优化设计与系统实现
86. 基于分形的网络流量分析及异常检测技术研究
87. 网络虚拟化环境下的网络资源分配与故障诊断技术
88. 基于中国互联网的P2P-VoIP系统网络域若干关键技术研究
89. 网络流量模型化与拥塞控制研究
90. 计算机网络脆弱性评估方法研究
91. Hadoop云平台下调度算法的研究
92. 网络虚拟化环境下资源管理关键技术研究
93. 高性能网络虚拟化技术研究
94. 互联网流量识别技术研究
95. 虚拟网络映射机制与算法研究
96. 基于业务体验的无线资源管理策略研究
97. 移动互联网络安全认证及安全应用中若干关键技术研究
98. 基于DHT的分布式网络中负载均衡机制及其安全性的研究
99. 高速复杂网络环境下异常流量检测技术研究
100. 基于移动互联网技术的移动图书馆系统研建
101. 基于连接度量的社区发现研究
102. 面向可信计算的分布式故障检测系统研究
103. 社会化媒体内容关注度分析与建模方法研究
104. P2P资源共享系统中的资源定位研究
105. 基于Flash的三维WebGIS可视化研究
106. P2P应用中的用户行为与系统性能研究
107. 基于MongoDB的云监控设计与应用
108. 基于流量监测的网络用户行为分析
109. 移动社交网络平台的研究与实现
110. 基于 Android 系统的 Camera 模块设计和实现
111. 基于Android定制的Lephone系统设计与实现
112. 云计算环境下资源负载均衡调度算法研究
113. 集群负载均衡关键技术研究
114. 云环境下作业调度算法研究与实现
115. 移动互联网终端界面设计研究
116. 云计算中的网络拓扑设计和Hadoop平台研究
117. pc集群作业调度算法研究
118. 内容中心网络网内缓存策略研究
119. 内容中心网络的路由转发机制研究
120. 学习分析技术在网络课程学习中的应用实践研究
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(2.6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
摘 要网络中的资源非常丰富，但是如何有效的搜索信息却是一件困难的事情。建立搜索引擎就是解决这个问题的最好方法。本论文首先详细介绍了基于英特网的搜索引擎的系统结构，然后从网络机器人、索引引擎、Web服务器三个方面进行详细的说明。为了更加深刻的理解这种技术，本人还亲自实现了一个自己的Java搜索引擎——新闻搜索引擎。新闻搜索引擎是从指定的Web页面中按照超连接进行解析、搜索，并把搜索到的每条新闻进行索引后加入数据库。然后通过Web服务器接受客户端请求后从索引数据库中搜索出所匹配的新闻。本人在介绍搜索引擎的章节中除了详细的阐述技术核心外还结合了新闻搜索引擎的实现代码来说明，图文并茂、易于理解。 关键字：搜索引擎，网络机器人，Lucene，中文分词，JavaCC AbstractThe resources in the internet are abundant, but it is a difficult job to search some useful information. So a search engine is the best method to solve this problem. This article fist introduces the system structure of search engine based on the internet in detail, and then gives a minute explanation form Spider search, engine and web server. In order to understand the technology more deeply, I have programmed a news search engine by myself in Java.The news search engine is explained and searched according to hyperlink from a appointed web page, then indexes every searched information and adds it to the index database. Then after receiving the customers' requests from the web server, it soon searches the right news form the index engine,In the chapter of introducing search engine, it is not only elaborating the core technology, but also combine with the modern code, pictures included, easy to understand. Key Words：Search Engine, Spider, Lucene, Phrase Query, JavaCC 目 录第1章 引言··· 11.1 选题背景：··· 11.2 现实意义··· 1第2章 搜索引擎的结构··· 32.1 系统概述··· 32.2 搜索引擎的构成··· 32.2.1 网络机器人··· 32.2.2 索引与搜索··· 32.2.3 Web服务器··· 32.3 搜索引擎的主要指标及分析··· 42.4 小节··· 4第3章 网络机器人··· 53.1 什么是网络机器人··· 53.2 网络机器人的结构分析··· 53.2.1 如何解析HTML· 53.2.2 该类几种重要的方法。··· 63.2.3 Spider程序结构··· 63.2.4 如何构造Spider程序··· 73.2.5 如何提高程序性能··· 83.2.6 网络机器人的代码分析··· 93.3 小节··· 10第4章 基于Lucene的索引与搜索··· 114.1 什么是全文检索与全文检索系统？··· 114.2 什么是Lucene全文检索··· 124.3 Lucene的系统结构分析··· 134.3.1 系统结构组织··· 134.3.2 数据流分析··· 144.4 Lucene索引构建逻辑模块分析··· 154.4.1 绪论··· 154.4.2 对象体系与UML图··· 164.4.3 Lucene的包结构··· 204.4.4 Lucene的主要逻辑图··· 214.4.5 对Lucene包的小结··· 224.5 Lucene查询逻辑··· 224.5.1 查询者输入查询条件··· 224.5.2 查询条件被传达到查询分析器中··· 224.5.3 查询遍历树··· 234.5.4 返回结果··· 234.6 Lucene 检索原理··· 234.7 Lucene和Nucth的中文分析模块··· 254.7.1 Nutch分析··· 254.7.2 Nutch中文搜索3.1 中文分词··· 264.7.3 利用JavaCC构造中文分析模块··· 274.7.4 分词小结··· 284.8 Lucene与Spider的结合··· 284.8.1 Index类的实现··· 284.8.2 HTML解析类··· 294.9 Lucene 小结··· 31第5章 基于Lucene的搜索引擎实现··· 325.1 基于Tomcat的Web服务器··· 325.1.1 什么是基于Tomcat的Web服务器··· 325.2 用户接口设计··· 325.2.1 客户端设计··· 325.2.2 服务端设计··· 335.3 在Tomcat上部署项目··· 355.4 小节··· 35第6章 搜索引擎策略··· 366.1 简介··· 366.2 面向主题的搜索策略··· 366.2.1 导向词··· 366.2.2 网页评级··· 366.2.3 权威网页和中心网页··· 376.3 小节··· 38结束语··· 39参考文献··· 40致 谢··· 41外文资料原文··· 42外文原文翻译··· 48 第1章 引言1.1 选题背景：面对浩瀚的网络资源，搜索引擎为所有网上冲浪的用户提供了一个入口，毫不夸张的说，所有的用户都可以从搜索出发到达自己想去的网上任何一个地方。因此它也成为除了电子邮件以外最多人使用的网上服务。搜索引擎技术伴随着WWW的发展是引人注目的。搜索引擎大约经历了三代的更新发展：第一代搜索引擎出现于1994年。这类搜索引擎一般都索引少于1，000，000个网页，极少重新搜集网页并去刷新索引。而且其检索速度非常慢，一般都要等待10秒甚至更长的时间。在实现技术上也基本沿用较为成熟的IR（Information Retrieval）、网络、数据库等技术，相当于利用一些已有技术实现的一个WWW上的应用。在1994年3月到4月，网络爬虫World Web Worm (WWWW)平均每天承受大约1500次查询。大约在1996年出现的第二代搜索引擎系统大多采用分布式方案（多个微型计算机协同工作）来提高数据规模、响应速度和用户数量，它们一般都保持一个大约50，000，000网页的索引数据库，每天能够响应10，000，000次用户检索请求。1997年11月，当时最先进的几个搜索引擎号称能建立从2，000，000到100，000，000的网页索引。Altavista搜索引擎声称他们每天大概要承受20，000，000次查询。结束语本课题对基于因特网的Java搜索引擎结构和性能指标进行了分析，了解Spider程序的结构和功能。在进行海量数据搜索时，如果使用单纯的数据库技术，那将是非常痛苦的，速度将是极大的瓶颈。所以本文提出了使用全文搜索引擎Lucene进行索引、搜索。解决中文分词和有效的中文搜索信息。同时解决了如何把Lucene全文搜索引擎和Spider程序互相集合来实现新闻搜索的功能。对于如何构架基于Tomcat的Web服务器，使得用户通过浏览器进行新闻的搜索有了一定的理解，对Tomcat如何部署进行了说明。在些基础上，终于可以调试出一个简单的在本地搜索新闻Java搜索引擎。参考文献[1] Jeff Heaton(美), Programming Spiders, Bots, and Aggregator in Java.[2] Borland Software Corporation（美）,JBuilder培训教程（译者：周鹏 [等] 译）北京：机械工业出版社[3]徐宝文，张卫丰. 搜索引擎与信息获取技术.北京：清华大学出版社,2003.5[4]车东.基于Java的全文搜索引擎Lucene[5]罗旭.主题搜索引擎的设计与实现[6]Bruce Eckel(美).Thinking in Java.北京：机械工业出版社[7] Otis Gospodnetic Erik Hatcher (美).Action in Lucene.电子工业出版社,2007.1[8]耿祥义,张跃平. JAVA2实用教程(第二版).北京:清华大学出版社，2004.2[9]刘彬.JSP数据库高级教程.北京：清华大学出版社，2006.3[10]刘卫国,严晖.数据库技术与应用——SQL Server.北京:清华大学出版社,2007.1[11]闫宏飞.Tiny Search Engine: Design and implementation(PPT). Oct.2003[12]李晓明,闫宏飞,王继民.搜索引擎——原理、技术与系统.北京:科学出版社,2004 更多参考请点击
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。
方法/步骤
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
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。