网络爬虫的应用场景

<p>爬取关于某个新闻事件的标题、帖子、相关评论的关键字及其出现频率、发布日期、浏览量和转发量。在互联网出现之后，从最早的博客再到后来的抖音，新闻的传播过程发生了极大改变。从官方的采集发布，再到现在民间随手录视频写推文，用户之间推荐转发。这种机制极大的增加了新闻的数量，但同时降低了新闻的真实性，由于内容及其庞杂，辨别真伪成了一件及其困难的事情。包括很多官媒也越来越多的出现转发假消息的情况。针对于这种现象，我们想要追溯和复原一个假消息传递的过程。它是何时产生的（追溯其最早的来源，可能是自媒体新闻，也可能是某个帖子或者某个评论），又是如何一步步以假乱真的（传播过程中，相关帖子、推文、评论的数量变化）。然后，可以结合此消息达到峰值的日期，查询当时发生的事件，进一步推测，这条消息是在什么样的外力作用下，骗过人们的眼睛的。又是在什么样的节点，人们的验证已经陷入假消息的闭环之中。（如之前在”编造俄国古代史“事件中，可以查找到相关假词条作证该词条）又是在什么样的时间节点，人们认为不需要对这条消息进行验证，也可以进行传播的。（如，在官媒转发之后，直接对于假消息文章进行引用转发）</p>

<p>利用网络爬虫可以将各种类型的网站信息进行整合，类似百度提供查询一般，制作一个老百姓常用的生活聚合类站点，如：天气，出行，订餐等等功能<br ></p><br >

<p>将一个旅游景点的所有攻略爬取出来，方便游客快速指定旅游攻略，减少踩坑的概率。</p>

利用爬虫爬取视频资源，例如美剧天堂

相信每逢春运或是节假日，大家都用过一些抢票的软件，就为了获得一张机票或者是一张火车票，而这种出行类软件正是运用网络爬虫技术来达到抢票的目的。像抢票软件这样的网络爬虫，会不停地爬取交通出行的售票网站，一旦有票就会点击拍下来，放到自己的网站售卖。如果一定时间内没有人购买，就又会自动退票。然后又通过网站爬虫把票拍下来，到时间又继续退票，如此反复循环。

　　政府或企业通过网络爬虫技术自动采集论坛评论、在线博客、新闻媒体或微博等网站中的海量数据，采用数据挖掘的相关方法(如词频统计、文本情感计算、主题识别等)发掘舆情热点，跟踪目标话题，并根据一定的标准采取相应的舆情控制与引导措施。例如，百度热点排行榜、微博热搜排行榜。

出行类软件，比如飞猪、携程、去哪儿等，也是网络爬虫应用比较多的场景。这类应用运用网络爬虫技术，不断地访问交通出行的官方售票网站刷新余票，一旦发现有新的余票便会通知用户付款买票。

我是一名计算机老师，我想为我们学校的师生爬取学习资料和试题等。

1.收集电商网站的商品数据 用户利用爬虫软件可以对电商网站的商品数据(如品牌、价格、销售、规格、型号等)进行收集,然后分析该网站的畅销品牌、畅销品类、价格走势等,涵盖的信息非常大。 2.爬取微博的数据 用户利用爬虫软件可以针对某个主题从微博、论坛上爬取相关信息,挖掘出关于该主题的一些有趣信息。 3.爬取新闻 用户利用爬虫软件可以爬取各大门户网站的新闻、各类电子报刊的新闻,例如,爬取百度新闻上关于某个关键字的信息,并于每周梳理出几个关键词,以抓住行业动向。 4.爬取学术信息 用户利用爬虫软件可以爬取--些学术网站上的信息以学习研究,例如,在中国知网查询一个关键词“大数据”,就会出现很多与大数据相关的文献,点击进去就能看到每个文献的基本信息、文章摘要等。

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获取相关统计数据

利用爬虫找到更多免费的学习资源

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<p>利用爬虫爬取视频资源，比如战狼2</p>

<p>利用网络爬虫可以爬取一些自己需要的资料，然后进行数据的整理，得到自己所需要的样子，更方便进行学习</p>

及时抓取关键词文献 <div> <br /> </div>

利用网络爬虫可以爬取一些自己需要的资料，然后进行数据的整理，得到自己所需要的样子，更方便进行学习

<p>1.收集电商网站的商品数据 用户利用爬虫软件可以对电商网站的商品数据(如品牌、价格、销售、规格、型号等)进行收集,然后分析该网站的畅销品牌、畅销品类、价格走势等,涵盖的信息非常大。 2.爬取微博的数据 用户利用爬虫软件可以针对某个主题从微博、论坛上爬取相关信息,挖掘出关于该主题的一些有趣信息。 3.爬取新闻 用户利用爬虫软件可以爬取各大门户网站的新闻、各类电子报刊的新闻,例如,爬取百度新闻上关于某个关键字的信息,并于每周梳理出几个关键词,以抓住行业动向。 4.爬取学术信息 用户利用爬虫软件可以爬取--些学术网站上的信息以学习研究,例如,在中国知网查询一个关键词“大数据”,就会出现很多与大数据相关的文献,点击进去就能看到每个文献的基本信息、文章摘要等。</p>