python爬虫怎么赚钱

1. python爬虫怎么赚钱

第一种。找爬虫外包工作
网络爬虫最通常的挣钱方式通过外包网站，做中小规模的爬虫项目，向甲方提供数据抓取，数据结构化，数据清洗等服务。新入行的程序员大多数都会先尝试这个方向，直接靠技术手段挣钱，也是技术人员最擅长的方式，但是由于竞争人员太多，价格可能不是很贵，白菜价。
第二种。抓取数据做网站
可以通过Python爬虫抓取数据，来做网站挣钱，每个月有小几千块钱，虽然挣得不多，但是做成之后不需要怎么维护，也算是有被动收入了。
第三种。在职大学生
如果你是在职大学生，数学或者计算机相关专业的人员，编程能力还可以的话，可以稍微看一下编程知识，比如爬虫库、HTML解析、内容存储等，复杂还需要了解URL排重、模拟登录、验证码识别、多线程等，这部分人员工程经验比较少，想要通过爬虫赚钱的话，可以找一些少量数据抓取的项目，一点点积累经验，后期可以尝试接一些监控类的项目或者大规模抓取的项目。
第四种。在职人员
如果你本身就从事Python网络爬虫工作，挣钱是非常简单的。在职人员比较熟悉项目开发流程，工程经验丰富，能对一个任务的难度、时间、花费进行合理评估，可以尝试去找一些大规模抓取任务、监控任务、移动端模拟登录并抓取任务等，收益是非常可观的。
第五种。运营自媒体
如果你技术好，经验丰富，可以自己尝试运营公众号、自媒体、博客等，现在学习Python写爬虫的人越来越多，很多都是非科班出身，需求量大增，你可以利用自己的技术多写一些教程和学习经验总结，运营效果不错的话，也可以获得可观的收入。

2. python爬虫怎样赚外快

1）在校大学生。最好是数学或计算机相关专业，编程能力还可以的话，稍微看一下爬虫知识，主要涉及一门语言的爬虫库、html解析、内容存储等，复杂的还需要了解URL排重、模拟登录、验证码识别、多线程、代理、移动端抓取等。由于在校学生的工程经验比较少，建议只接一些少量数据抓取的项目，而不要去接一些监控类的项目、或大规模抓取的项目。慢慢来，步子不要迈太大。（2）在职人员。如果你本身就是爬虫工程师，接私活很简单。如果你不是，也不要紧。只要是做IT的，稍微学习一下爬虫应该不难。在职人员的优势是熟悉项目开发流程，工程经验丰富，能对一个任务的难度、时间、花费进行合理评估。可以尝试去接一些大规模抓取任务、监控任务、移动端模拟登录并抓取任务等，收益想对可观一些。

渠道：淘宝、熟人介绍、猪八戒、csdn、发源地、QQ群等！
扩展资料：
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），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。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎(Search Engine)，例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如：
(1)不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。
(2)通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。
(3)万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频、视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。
(4)通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。
为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(general purpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。
1 聚焦爬虫工作原理以及关键技术概述
网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。
相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：
(1) 对抓取目标的描述或定义；
(2) 对网页或数据的分析与过滤；
(3) 对URL的搜索策略。

3. python爬虫怎样赚外快

Python爬虫是大家都比较感兴趣的一个应用领域，对于很多人来说可能专业从事爬虫觉得不太好，但是却又想要通过爬虫挣点钱，小编告诉大家这几种方法，让你轻松发挥自己的Python技能。
Python爬虫如何赚钱?可以通过以下三种方法：
1、Python爬虫外包项目：想要通过网络爬虫挣钱，爬虫外包项目是非常不错的一种方法。做中小规模的爬虫项目，为甲方提供数据抓取、结构化、清洗等服务，对于刚刚学习完Python的新手来说，这个是非常值得尝试的项目，既可以通过我们的技术挣钱，还可以积累项目经验，不过价格方面的话，并不是那么的理想。
2、整合信息数据做产品：可以利用Python爬虫的技术来抓取一些分散性的数据，然后整合在网站或者微信等地方，进行销售来挣钱。
3、做自媒体号运营：现在自己做自媒体、技术博客的人越来越多了，对于爬虫的需求也是不断增加的，我们可以给这些人提供技术，帮助我们积累经验，也可以自己运营，写一些教程和经验总结，来挣钱。

4. Python爬取知乎与我所理解的爬虫与反爬虫

 关于知乎验证码登陆的问题，用到了Python上一个重要的图片处理库PIL,如果不行，就把图片存到本地，手动输入。
   通过对知乎登陆是的抓包，可以发现登陆知乎，需要post三个参数，一个是账号，一个是密码，一个是xrsf。   这个xrsf隐藏在表单里面，每次登陆的时候，应该是服务器随机产生一个字符串。所有，要模拟登陆的时候，必须要拿到xrsf。
   用chrome （或者火狐 httpfox 抓包分析）的结果：
                                           所以，必须要拿到xsrf的数值，注意这是一个动态变化的参数，每次都不一样。
                                           拿到xsrf，下面就可以模拟登陆了。   使用requests库的session对象，建立一个会话的好处是，可以把同一个用户的不同请求联系起来，直到会话结束都会自动处理cookies。
                                           注意：cookies 是当前目录的一个文件，这个文件保存了知乎的cookie，如果是第一个登陆，那么当然是没有这个文件的，不能通过cookie文件来登陆。必须要输入密码。
   这是登陆的函数，通过login函数来登陆，post 自己的账号，密码和xrsf 到知乎登陆认证的页面上去，然后得到cookie，将cookie保存到当前目录下的文件里面。下次登陆的时候，直接读取这个cookie文件。
   这是cookie文件的内容
   以下是源码：
   运行结果：
                                            https://github.com/zhaozhengcoder/Spider/tree/master/spider_zhihu 
   反爬虫最基本的策略：
   爬虫策略：   这两个都是在http协议的报文段的检查，同样爬虫端可以很方便的设置这些字段的值，来欺骗服务器。
   反爬虫进阶策略：   1.像知乎一样，在登录的表单里面放入一个隐藏字段，里面会有一个随机数，每次都不一样，这样除非你的爬虫脚本能够解析这个随机数，否则下次爬的时候就不行了。   2.记录访问的ip，统计访问次数，如果次数太高，可以认为这个ip有问题。
   爬虫进阶策略：   1.像这篇文章提到的，爬虫也可以先解析一下隐藏字段的值，然后再进行模拟登录。   2.爬虫可以使用ip代理池的方式，来避免被发现。同时，也可以爬一会休息一会的方式来降低频率。另外，服务器根据ip访问次数来进行反爬，再ipv6没有全面普及的时代，这个策略会很容易造成误伤。（这个是我个人的理解）。
    通过Cookie限制进行反爬虫：    和Headers校验的反爬虫机制类似，当用户向目标网站发送请求时，会再请求数据中携带Cookie，网站通过校验请求信息是否存在Cookie，以及校验Cookie的值来判定发起访问请求的到底是真实的用户还是爬虫，第一次打开网页会生成一个随机cookie，如果再次打开网页这个Cookie不存在，那么再次设置，第三次打开仍然不存在，这就非常有可能是爬虫在工作了。
   反爬虫进进阶策略：   1.数据投毒，服务器在自己的页面上放置很多隐藏的url，这些url存在于html文件文件里面，但是通过css或者js使他们不会被显示在用户看到的页面上面。（确保用户点击不到）。那么，爬虫在爬取网页的时候，很用可能取访问这个url，服务器可以100%的认为这是爬虫干的，然后可以返回给他一些错误的数据，或者是拒绝响应。
   爬虫进进阶策略：   1.各个网站虽然需要反爬虫，但是不能够把百度，谷歌这样的搜索引擎的爬虫给干了（干了的话，你的网站在百度都说搜不到！）。这样爬虫应该就可以冒充是百度的爬虫去爬。（但是ip也许可能被识破，因为你的ip并不是百度的ip）
   反爬虫进进进阶策略：   给个验证码，让你输入以后才能登录，登录之后，才能访问。
   爬虫进进进阶策略：   图像识别，机器学习，识别验证码。不过这个应该比较难，或者说成本比较高。
   参考资料：   廖雪峰的python教程   静觅的python教程   requests库官方文档   segmentfault上面有一个人的关于知乎爬虫的博客，找不到链接了

5. 如何使用python爬取知乎数据并做简单分析

一、使用的技术栈：
爬虫：python27 +requests+json+bs4+time
分析工具： ELK套件
开发工具：pycharm
数据成果简单的可视化分析
1.性别分布
0 绿色代表的是男性 ^ . ^
1 代表的是女性
-1 性别不确定
可见知乎的用户男性颇多。
二、粉丝最多的top30
粉丝最多的前三十名：依次是张佳玮、李开复、黄继新等等，去知乎上查这些人，也差不多这个排名，说明爬取的数据具有一定的说服力。
三、写文章最多的top30
四、爬虫架构
爬虫架构图如下：
说明：
选择一个活跃的用户（比如李开复）的url作为入口url.并将已爬取的url存在set中。
抓取内容，并解析该用户的关注的用户的列表url，添加这些url到另一个set中，并用已爬取的url作为过滤。
解析该用户的个人信息，并存取到本地磁盘。
logstash取实时的获取本地磁盘的用户数据，并给elsticsearchkibana和elasticsearch配合，将数据转换成用户友好的可视化图形。
五、编码
爬取一个url:
解析内容：
存本地文件：
代码说明：
* 需要修改获取requests请求头的authorization。
* 需要修改你的文件存储路径。
源码下载：点击这里，记得star哦！https : // github . com/forezp/ZhihuSpiderMan六、如何获取authorization
打开chorme，打开https : // www. zhihu .com/，
登陆，首页随便找个用户，进入他的个人主页，F12(或鼠标右键，点检查)七、可改进的地方
可增加线程池，提高爬虫效率
存储url的时候我才用的set(),并且采用缓存策略，最多只存2000个url，防止内存不够，其实可以存在redis中。
存储爬取后的用户我说采取的是本地文件的方式，更好的方式应该是存在mongodb中。
对爬取的用户应该有一个信息的过滤，比如用户的粉丝数需要大与100或者参与话题数大于10等才存储。防止抓取了过多的僵尸用户。
八、关于ELK套件
关于elk的套件安装就不讨论了，具体见官网就行了。网站：https : // www . elastic . co/另外logstash的配置文件如下：
从爬取的用户数据可分析的地方很多，比如地域、学历、年龄等等，我就不一一列举了。另外，我觉得爬虫是一件非常有意思的事情，在这个内容消费升级的年代，如何在广阔的互联网的数据海洋中挖掘有价值的数据，是一件值得思考和需不断践行的事情。