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简要说一下自己的思路1，有两个代理可用（618IP代理，618爬虫代理服务器），所以爬的时候随机选取一个 2，复制安装下载后，随机选一个3，爬一次随机睡眠3～6s 这样IP池有百万，可以无限一直爬
论文——题目科学论文都有题目，不能“无题”。论文题目一般20字左右。题目大小应与内容符合，尽量不设副题，不用第1报、第2报之类。论文题目都用直叙口气，不用惊叹号或问号，也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。署名(二)论文——署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。主要体现责任、成果归属并便于后人追踪研究。严格意义上的论文作者是指对选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、归纳总结、撰写成文等全过程负责的人，应该是能解答论文的有关问题者。往往把参加工作的人全部列上，那就应该以贡献大小依次排列。论文署名应征得本人同意。学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者，也可以一般致谢。行政领导人一般不署名。
1 为什么选择爬虫？要想论述这个问题，需要从网络爬虫是什么？学习爬虫的原因是什么？怎样学习爬虫来理清自己学习的目的，这样才能更好地去研究爬虫技术并坚持下来。
什么是爬虫：爬虫通常指的是网络爬虫，就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。一般是根据定义的行为自动进行抓取，更智能的爬虫会自动分析目标网站结构。它还有一些不常使用的名字。如：网络蜘蛛（Web spider）、蚂蚁（ant）、自动检索工具（automatic indexer）、网络疾走（WEB scutter）、网络机器人等。
学习爬虫的原因：
学习爬虫是一件很有趣的事。我曾利用爬虫抓过许多感兴趣东西，兴趣是最好的老师，感兴趣的东西学的快、记的牢，学后有成就感。
@学习爬虫，可以私人订制一个搜索引擎，并且可以对搜索引擎的数据采集工作原理进行更深层次地理解。有的朋友希望能够深层次地了解搜索引擎的爬虫工作原理，或者希望自己能够开发出一款私人搜索引擎，那么此时，学习爬虫是非常有必要的。简单来说，我们学会了爬虫编写之后，就可以利用爬虫自动地采集互联网中的信息，采集回来后进行相应的存储或处理，在需要检索某些信息的时候，只需在采集回来的信息中进行检索，即实现了私人的搜索引擎。当然，信息怎么爬取、怎么存储、怎么进行分词、怎么进行相关性计算等，都是需要我们进行设计的，爬虫技术主要解决信息爬取的问题。
@学习爬虫可以获取更多的数据源。这些数据源可以按我们的目的进行采集，去掉很多无关数据。在进行大数据分析或者进行数据挖掘的时候，数据源可以从某些提供数据统计的网站获得，也可以从某些文献或内部资料中获得，但是这些获得数据的方式，有时很难满足我们对数据的需求，而手动从互联网中去寻找这些数据，则耗费的精力过大。此时就可以利用爬虫技术，自动地从互联网中获取我们感兴趣的数据内容，并将这些数据内容爬取回来，作为我们的数据源，从而进行更深层次的数据分析，并获得更多有价值的信息。
@对于很多SEO从业者来说，学习爬虫，可以更深层次地理解搜索引擎爬虫的工作原理，从而可以更好地进行搜索引擎优化。既然是搜索引擎优化，那么就必须要对搜索引擎的工作原理非常清楚，同时也需要掌握搜索引擎爬虫的工作原理，这样在进行搜索引擎优化时，才能知己知彼，百战不殆。
@学习爬虫更有钱景。爬虫工程师是当前紧缺人才，并且薪资待遇普遍较高，所以，深层次地掌握这门技术，对于就业来说，是非常有利的。有些朋友学习爬虫可能为了就业或者跳槽。从这个角度来说，爬虫工程师方向也是不错的选择之一，因为目前爬虫工程师的需求越来越大，而能够胜任这方面岗位的人员较少，所以属于一个比较紧缺的职业方向，并且随着大数据时代的来临，爬虫技术的应用将越来越广泛，在未来会拥有很好的发展空间。
除了以上为大家总结的4种常见的学习爬虫的原因外，可能你还有一些其他学习爬虫的原因，总之，不管是什么原因，理清自己学习的目的，就可以更好地去研究一门知识技术，并坚持下来。
怎样学习爬虫：
选择一门编程语言。入门爬虫的前提肯定是需要学习一门编程语言，推荐使用Python 。2018年5月Python已排名第一，列为最受欢迎的语言。很多人将 Python 和爬虫绑在一起，相比 Java , Php , Node 等静态编程语言来说，Python 内部的爬虫库更加丰富，提供了更多访问网页的 API。写一个爬虫不需要几十行，只需要 十几行就能搞定。尤其是现在反爬虫日渐严峻的情况下，如何伪装自己的爬虫尤为重要，例如 UA , Cookie , Ip 等等，Python 库对其的封装非常和谐，为此可以减少大部分代码量。
学习爬虫需要掌握的知识点。http相关知识,浏览器拦截、抓包；python的scrapy 、requests、BeautifulSoap等第三方库的安装、使用，编码知识、bytes 和str类型转换，抓取javascript 动态生成的内容，模拟post、get，header等，cookie处理、登录，代理访问，多线程访问、asyncio 异步，正则表达式、xpath,分布式爬虫开发等。
学习爬虫的基本方法。 理清楚爬虫所需的知识体系，然后各个击破；推荐先买一本有一定知名度的书便于系统的学习爬虫的知识体系。刚开始学的时候，建议从基础库开始，有一定理解之后，才用框架爬取，因为框架也是用基础搭建的，只不过集成了很多成熟的模块，提高了抓取的效率，完善了功能。多实战练习和总结实战练习，多总结对方网站的搭建技术、网站的反爬机制，该类型网站的解析方法，破解对方网站的反爬技巧等。
2 为什么选择Python?
百度知道在这方面介绍的很多了，相比其它编程语言，我就简答一下理由：
python是脚本语言。因为脚本语言与编译语言的开发测试过程不同，可以极大的提高编程效率。作为程序员至少应该掌握一本通用脚本语言，而python是当前最流行的通用脚本语言。与python相似的有ruby、tcl、perl等少数几种，而python被称为脚本语言之王。
python拥有广泛的社区。可以说，只要你想到的问题，只要你需要使用的第三方库，基本上都是python的接口。
python开发效率高。同样的任务，大约是java的10倍，c++的10-20倍。
python在科研上有大量的应用。大数据计算、模拟计算、科学计算都有很多的包。python几乎在每个linux操作系统上都安装有，大部分unix系统也都缺省安装，使用方便。
python有丰富和强大的独立库。它几乎不依赖第三方软件就可以完成大部分的系统运维和常见的任务开发；python帮助里还有许多例子代码，几乎拿过来略改一下就可以正式使用。
当然可以，现在有很多的，但是你必须保证爬取的数据的质量啊
当然可以，现在有很多的，但是你必须保证爬取的数据的质量啊
论文——题目科学论文都有题目，不能“无题”。论文题目一般20字左右。题目大小应与内容符合，尽量不设副题，不用第1报、第2报之类。论文题目都用直叙口气，不用惊叹号或问号，也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。署名(二)论文——署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。主要体现责任、成果归属并便于后人追踪研究。严格意义上的论文作者是指对选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、归纳总结、撰写成文等全过程负责的人，应该是能解答论文的有关问题者。往往把参加工作的人全部列上，那就应该以贡献大小依次排列。论文署名应征得本人同意。学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者，也可以一般致谢。行政领导人一般不署名。
准不准得看学校要求而定，不同的查重软件收录的数据库和算法上的差异导致查重结果有出入的，PaperFree论文查重软件通过海量数据库对提交论文进行对比分析，准确地查到论文中的潜在抄袭和不当引用，实现了对学术不端行为的检测服务。
论文检测方面两个都不错，在辅助论文写作方面，PaperYY更胜一筹，它除了算出一个相似度之外，会在推荐文献，参考建议，选题，推荐知识片段上做一系列的延伸和拓展，建议使用PaperYY论文在线检测系统。
Paperpass论文检测的原理是：采用自主研发的动态指纹越级扫描技术，比对指纹库由超过9000万的学术期刊和学位论文，以及一个超过10亿数量的互联网网页数据库组成。检测速度快并且检测准确率达到了99%以上。
PaperYY论文在线检测的原理是：采用互联网机器爬虫自动爬取数据和用户上传共享指纹等方式构建1200亿左右的庞大数据对比库。在大数据云基础上，独创分类比对技术，准确率高达90%以上。
扩展资料：
修改论文的注意事项：
1、注意正确引用文献。
引用的句子如果的确是经典句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来。在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自己认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。
2、进行增删改写，重新洗牌。
在不同的资料当中找到我需要的东西，然后把每句话变变句式，换换说法，加一些解释性的扩充，略作增删，最后把这些部分组织到一起，论文就大功告成了。
paperyy。
从上面两个论文系统的检测报告结果来看，paperpass检测结果为36%，paperyy检测结果为41%。
1、随着时间的发展，论文检测系统已经收录了非常庞大的数据库资源，就算是相同的部分，重复来源也是不一样的，到底这句标红的重复语句最开始的原创者是谁呢，很难从检测报告中看出，但唯一可以肯定的是文献确实和之前的重复率了；
而且系统会罗列出多条重复来源，以增加重复的说服力。
2、同一篇文献，使用不同的检测系统，得到的结果保证不一样。
3、本次检测结果重复率高低之分，仅对本次本文献有效，不存在普遍性。
4、不同的论文检测系统结果没有绝对的可比性。
建议：
目前各大论文检测系统的数据库和算法都不统一，所以得到的结果也是不一样的，学生本人自助检测的时候，请使用和学校一样的系统，才能确保结果的准确性。
扩展资料：
PaperYY和PaperPass区别：
一、公司背景简介：
PaperPass和PaperYY都是专业的自助测试平台，致力于“为本硕”，以及专业职称，提供论文检测服务，帮助数十万学生顺利通过学校的论文检测。
PaperPass检测系统的官方网站包括知网论文，大学论文检测系统，期刊论文检测，万方论文检测，维普论文检测，大雅论文检测）授权的网站，只提供检测入口，通过论文测试服务检测系统提供的官方网站。
二、系统优势：
1、PP查重系统具有指纹数据超过120亿，覆盖了大多数期刊、书籍、论文和互联网数据；
2、在过去几年中，基于大数据云的准确率高达90%。前处理指纹技术，二级响应，让检测看上去不止是准确。
3、paperpass查重官网有一个多年研发的基于大数据指纹比对算法，与传统的指纹比对算法相比，速度提高了10倍，在保证检测质量的情况下，可以在几秒钟内算出查重结果；
4、自建对比库，检测搜索效果更高。PP查重官网系统支持注册用户建立专用对比库，不再需要担心自己的“借鉴”的文章不包括在内，同时支持自定义库，用户可以上传参考资料，提高检测效果。
三、亮点介绍
PaperYY和paperpass查重入口可以免费检测几千字的体验活动，算法和比较数据的各检测系统的不同，测试结果并不完全相同，但抄袭的内容可以帮助标记，便于修改。
总体来说，paperYY的检测速度是最快的，跟知网比，会比知网低个4%左右，PP检测是最严格的，PP测出来15%对应知网10%，对应paperYY应该6%
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
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。
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
用Python写出爬虫，要有这些前提一、正确认识Python爬虫简单来讲，爬虫就像是一个探测机器，它的基本操作就是模拟人的行为去各个网站转悠，点点按钮，查查数据，然后再把看到的信息带回来。二、了解爬虫的本质爬虫的本质其实就是模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的那部分数据。三、熟悉python编程Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。所以Python编程也就是利用Python语言进行计算机编程。
1、Scrapy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。它是很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取，比如可以明确获知url pattern的情况。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面，如weibo的页面信息，这个框架就满足不了需求。2、pyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储，还能定时设置任务与任务优先级等。3、Crawley可以高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。4、Portia是一个开源可视化爬虫工具，可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站!简单地注释自己感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲，它是基于scrapy内核;可视化爬取内容，不需要任何开发专业知识;动态匹配相同模板的内容。5、Grab是一个用于构建Web刮板的Python框架。借助Grab，您可以构建各种复杂的网页抓取工具，从简单的5行脚本到处理数百万个网页的复杂异步网站抓取工具。Grab提供一个API用于执行网络请求和处理接收到的内容，例如与HTML文档的DOM树进行交互。
你可以使用那些已经存在的爬虫，搜数，前期是免费的
写出爬虫实际上没有你想象的那么难，就这3步：定义item类开发spider类（核心）开发pipeline如果你想要更详细的内容，我推荐这本很容易理解的书：《疯狂Python讲义》