一、开源爬虫框架各有什么优缺点？
首先爬虫框架有三种
分布式爬虫：Nutch
JAVA单机爬虫：Crawler4j，WebMagic，WebCollector
非JAVA单机爬虫：scrapy
第一类:分布式爬虫优点：
海量URL管理
网速快
缺点：
Nutch是为搜索引擎设计的爬虫，大多数用户是需要一个做精准数据爬取（精抽取）的爬虫。Nutch运行的一套流程里，有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。
用Nutch做数据抽取，会浪费很多的时间在不必要的计算上。而且如果你试图通过对Nutch进行二次开发，来使得它适用于精抽取的业务，基本上就要破坏Nutch的框架，把Nutch改的面目全非。
Nutch依赖hadoop运行，hadoop本身会消耗很多的时间。如果集群机器数量较少，爬取速度反而不如单机爬虫。
Nutch虽然有一套插件机制，而且作为亮点宣传。可以看到一些开源的Nutch插件，提供精抽取的功能。但是开发过Nutch插件的人都知道，Nutch的插件系统有多蹩脚。利用反射的机制来加载和调用插件，使得程序的编写和调试都变得异常困难，更别说在上面开发一套复杂的精抽取系统了。
Nutch并没有为精抽取提供相应的插件挂载点。Nutch的插件有只有五六个挂载点，而这五六个挂载点都是为了搜索引擎服务的，并没有为精抽取提供挂载点。大多数Nutch的精抽取插件，都是挂载在“页面解析”(parser)这个挂载点的，这个挂载点其实是为了解析链接（为后续爬取提供URL），以及为搜索引擎提供一些易抽取的网页信息(网页的meta信息、text)
用Nutch进行爬虫的二次开发，爬虫的编写和调试所需的时间，往往是单机爬虫所需的十倍时间不止。了解Nutch源码的学习成本很高，何况是要让一个团队的人都读懂Nutch源码。调试过程中会出现除程序本身之外的各种问题(hadoop的问题、hbase的问题)。
Nutch2的版本目前并不适合开发。官方现在稳定的Nutch版本是nutch2.2.1，但是这个版本绑定了gora-0.3。Nutch2.3之前、Nutch2.2.1之后的一个版本，这个版本在官方的SVN中不断更新。而且非常不稳定（一直在修改）。
第二类:JAVA单机爬虫优点：
支持多线程。
支持代理。
能过滤重复URL的。
负责遍历网站和下载页面。爬js生成的信息和网页信息抽取模块有关，往往需要通过模拟浏览器(htmlunit,selenium)来完成。
缺点：设计模式对软件开发没有指导性作用。用设计模式来设计爬虫，只会使得爬虫的设计更加臃肿。第三类:非JAVA单机爬虫优点：
先说python爬虫，python可以用30行代码，完成JAVA
50行代码干的任务。python写代码的确快，但是在调试代码的阶段，python代码的调试往往会耗费远远多于编码阶段省下的时间。
使用python开发，要保证程序的正确性和稳定性，就需要写更多的测试模块。当然如果爬取规模不大、爬取业务不复杂，使用scrapy这种爬虫也是蛮不错的，可以轻松完成爬取任务。
缺点：
bug较多，不稳定。
爬虫可以爬取ajax信息么？
网页上有一些异步加载的数据，爬取这些数据有两种方法：使用模拟浏览器（问题1中描述过了），或者分析ajax的http请求，自己生成ajax请求的url，获取返回的数据。如果是自己生成ajax请求，使用开源爬虫的意义在哪里？其实是要用开源爬虫的线程池和URL管理功能（比如断点爬取）。
如果我已经可以生成我所需要的ajax请求（列表），如何用这些爬虫来对这些请求进行爬取？
爬虫往往都是设计成广度遍历或者深度遍历的模式，去遍历静态或者动态页面。爬取ajax信息属于deepweb（深网）的范畴，虽然大多数爬虫都不直接支持。但是也可以通过一些方法来完成。比如WebCollector使用广度遍历来遍历网站。爬虫的第一轮爬取就是爬取种子集合(seeds)中的所有url。简单来说，就是将生成的ajax请求作为种子，放入爬虫。用爬虫对这些种子，进行深度为1的广度遍历（默认就是广度遍历）。
爬虫怎么爬取要登陆的网站？
这些开源爬虫都支持在爬取时指定cookies，模拟登陆主要是靠cookies。至于cookies怎么获取，不是爬虫管的事情。你可以手动获取、用http请求模拟登陆或者用模拟浏览器自动登陆获取cookie。
爬虫怎么抽取网页的信息？
开源爬虫一般都会集成网页抽取工具。主要支持两种规范：CSSSELECTOR和XPATH。
网页可以调用爬虫么？
爬虫的调用是在Web的服务端调用的，平时怎么用就怎么用，这些爬虫都可以使用。
爬虫速度怎么样？
单机开源爬虫的速度，基本都可以讲本机的网速用到极限。爬虫的速度慢，往往是因为用户把线程数开少了、网速慢，或者在数据持久化时，和数据库的交互速度慢。而这些东西，往往都是用户的机器和二次开发的代码决定的。这些开源爬虫的速度，都很可以。
二、开源爬虫电商平台数据
在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为了推动各行各业发展的重要力量。特别是在电商领域，数据的价值愈发凸显。然而，要获取和分析大量的电商数据并非易事。这时，**开源爬虫电商平台数据**就显得尤为重要。
开源爬虫
开源爬虫是一种可以自由获取和使用的网络爬虫工具，它可以帮助用户在互联网上获取各种类型的数据。在电商领域，开源爬虫可以有效地帮助企业采集和处理海量的电商数据。通过开源爬虫，用户可以自定义爬取规则，快速、高效地获取所需的数据。
电商平台数据
电商平台数据是指在各大电商平台上产生的大量数据，包括商品信息、用户评论、交易记录等。这些数据蕴藏着丰富的商业价值，可以帮助企业进行市场分析、用户行为研究、产品优化等工作。然而，要获取这些数据并进行有效分析，需要依赖于开源爬虫技术。
开源爬虫电商平台数据的应用
通过开源爬虫电商平台数据，企业可以实现以下应用：
- 市场分析：根据电商平台数据分析市场趋势和竞争情况，为企业制定营销策略提供有力支持；
- 用户行为研究：通过分析用户在电商平台上的行为数据，了解用户偏好和购买习惯，为产品定位和推广提供依据；
- 产品优化：通过分析用户对产品的评价和反馈，及时调整产品方向和功能，提升用户体验。
开源爬虫电商平台数据的优势
相比于传统的数据采集方法，开源爬虫电商平台数据具有以下优势：
- 自定义灵活：用户可以根据实际需求定制爬取规则，实现数据的精准抓取；
- 高效快捷：开源爬虫工具能够快速地从电商平台上抓取数据，并提供数据处理和分析功能；
- 低成本高效：使用开源爬虫可以降低数据采集成本，提高数据获取效率；
- 持续更新：开源爬虫项目通常由活跃的开发者维护，保证数据采集工作的持续进行。
结语
随着电商行业的不断发展，开源爬虫电商平台数据将会在数据获取和分析领域发挥越来越重要的作用。借助开源爬虫技术，企业可以更好地理解市场、用户和产品，从而实现商业价值的最大化。
三、图像识别爬虫域名定位
图像识别技术在网络爬虫中的应用
图像识别是指通过计算机视觉技术对图像进行分析识别的过程。随着人工智能技术的不断发展，图像识别在各个领域都得到了广泛的应用。其中，在网络爬虫中应用图像识别技术能够实现更加精准和高效的信息收集和分析。本文将探讨图像识别技术在网络爬虫中的应用，并重点介绍其在域名定位方面的作用。
图像识别技术通过深度学习算法和神经网络模型实现对图像内容的识别和分析。在网络爬虫中，通过结合图像识别技术，可以实现对页面中包含的图像进行自动识别和分类，从而为网页内容的分析提供更为全面和准确的数据支持。尤其对于需要获取特定领域信息的网络爬虫而言，图像识别技术可以提高数据采集的效率和准确性。
图像识别爬虫的工作原理
图像识别爬虫主要通过以下几个步骤实现对网页中图像的识别和提取：
- 爬取网页内容：图像识别爬虫首先需要爬取包含目标图像的网页内容，获取网页源代码。
- 解析网页源代码：通过解析网页源代码，筛选出其中包含图像信息的标签及相关属性。
- 图像识别处理：对提取到的图像信息进行图像识别处理，识别图像的内容和特征。
- 数据提取：将识别到的图像信息提取出来，保存或应用于后续的数据分析。
通过以上步骤，图像识别爬虫能够实现对网页中的图像进行有效的识别和提取，为后续的数据分析工作提供有力的支持。
图像识别在域名定位中的应用
在网络爬虫的应用中，域名定位是指通过对网页中的域名信息进行识别和定位，获取特定域名下的相关信息。图像识别技术在域名定位中的应用主要体现在以下几个方面：
- 域名识别：通过图像识别技术，能够快速而准确地识别网页中出现的域名信息，包括主域名和子域名等。
- 域名分类：根据图像识别结果，对不同类型的域名进行分类和标记，便于后续的数据分析和处理。
- 域名定位：通过图像识别技术，可以将识别到的域名信息与已知的域名数据库进行匹配，实现域名的准确定位。
通过图像识别技术在域名定位中的应用，网络爬虫可以更加精准地获取目标域名下的信息，提高数据采集的效率和准确性。
结语
图像识别技术作为人工智能领域的重要技术之一，在网络爬虫中扮演着重要的角色。通过应用图像识别技术，网络爬虫可以实现对网页中图像内容的智能识别和处理，为数据采集和分析提供更为准确和全面的支持。尤其是在域名定位方面的应用，图像识别技术能够提高网络爬虫对目标域名信息的定位和提取能力，为信息采集工作带来更好的效果。
四、爬虫之父？
奥斯汀·史蒂文斯，1950年5月19日生于南非，是世界著名的爬虫学家、电影制作、作家、摄影师、抓蛇专家。打从12岁起就完全着迷于身子滑滑溜溜的蛇类
五、爬虫技术？
就是针对与网络网页，又称网络爬虫、网络蜘蛛，可以自动化浏览网络中的信息，或者说是一种网络机器人。
它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。
它们可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以便程序做下一步的处理。
六、go爬虫和python爬虫哪个快？
毋庸置疑，肯定是go 速度快
Go没有泄露，并发原生支持，速度快。Python如果用代理IP，如果代理IP失效，会莫名其妙使用本地IP。且Go写爬虫可以和很多的数据库如mongo,redis,hbase,mysql集成。
Go开发效率还高，半个小时就写了个爬虫，看，写分布式爬虫也是Go的优势，因为Go协程比Python和Java都容易写。
最后，如果你用Go写爬虫，还可以直接用Go来写网站，三句代码就可以建立一个Web服务器和Python差不多，但包管理机制简单，只需go get –u –v 包
七、想养爬虫。什么爬虫比较便宜？
箱子大可以选择IG，泰加之类的大型蜥蜴，或者缅甸之类的蟒，小一点就养守宫，蜘蛛，蝎子，陆龟，角蛙，蛇。
适中一点的箱子就养树蛙，丽纹龙，高冠变色龙之类的体型较小但活动空间比较大的爬
八、爬虫软件？
一般来说的话，爬虫软件我们可以利用Python来实现爬虫的功能。
九、sci开源与不开源区别？
sci开源与不开源最大的区别在于费用。sci期刊在发表之前是可以选择采用开源的方式发表或者不开源的方式发表，开源的方式发表是由作者支付版权费用，然后读者不用支付任何费用。而不开源的文章则需要作者转让版权给出版商，这样读者需要支付阅读费用。
十、开源和不开源的区别？
答:sci开源与不开源最大的区别在于费用。
sci期刊在发表之前是可以选择采用开源的方式发表或者不开源的方式发表，开源的方式发表是由作者支付版权费用，然后读者不用支付任何费用。而不开源的文章则需要作者转让版权给出版商，这样读者需要支付阅读费用。