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常見的數(shù)據(jù)采集方式有問卷調(diào)查、查閱搭雹資料、實地考查、試驗。

1、問卷調(diào)查：問卷調(diào)查是數(shù)據(jù)收集最常用的一種方式，因為它的成本比較低，而且得到的信息也會比較全面。

2、查閱資料：查閱銀旁資料是最古老的數(shù)據(jù)收集的方式，通過查閱書籍，記錄等資料來得到自己想要的數(shù)據(jù)。

3、實地考查：實地考察是到指定的地方去做研究，指為明白一個事物的真相，勢態(tài)發(fā)展流程，而去實地進(jìn)行直觀的，局部進(jìn)行詳細(xì)的調(diào)查。

4、實驗：實驗收集數(shù)據(jù)的優(yōu)點是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性很高，而缺點是未知性很鋒枝橡大，不管實驗的周期還是實驗的結(jié)果都是不確定性的。

用爬蟲框架Scrapy， 三步

定義item類

開發(fā)spider類

開發(fā)pipeline

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前言

由于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬取行為具有高效檢索、批量復(fù)制且成本低廉的特征，現(xiàn)已成為許多企業(yè)獲取數(shù)據(jù)資源的方式。也正因如此，一旦爬取的數(shù)據(jù)設(shè)計他人權(quán)益時，企業(yè)將面臨諸多法律風(fēng)險。本文判或?qū)臄?shù)據(jù)爬取行為的相關(guān)概述、數(shù)據(jù)爬取相關(guān)立法規(guī)定，結(jié)合數(shù)據(jù)爬取行為近期典型案例，探討數(shù)據(jù)爬取行為的合規(guī)要點。

一、數(shù)據(jù)爬取行為概述

數(shù)據(jù)爬取行為是指利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲或者類似方式，根據(jù)所設(shè)定的關(guān)鍵詞、取樣對象等規(guī)則，自動地抓取萬維網(wǎng)信息的程序或者腳本，并對抓取結(jié)果進(jìn)行大規(guī)模復(fù)制的行為。

使用爬蟲爬取數(shù)據(jù)的過程當(dāng)中，能否把握合法邊界是關(guān)系企業(yè)生死存亡的問題。近些年大數(shù)據(jù)、人工智能的廣泛使用，對各種數(shù)據(jù)的剛性需求，使數(shù)據(jù)行業(yè)游走在“灰色邊緣”。面對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全的“強(qiáng)監(jiān)管”態(tài)勢，做好數(shù)據(jù)合規(guī)、數(shù)據(jù)風(fēng)控刻枝拆不容緩。當(dāng)前我國并沒有相關(guān)法律法規(guī)對數(shù)據(jù)爬取行為進(jìn)行專門規(guī)制，而是根據(jù)爬取數(shù)據(jù)的不同“質(zhì)量”，主要通過《中華人民共和國著作權(quán)法》（以下簡稱“《著作權(quán)法》）、《中華人民共和國反不正當(dāng)競爭法》（以下簡稱“《反不正當(dāng)競爭法》”）、《中華人民共和國刑法》（以下簡稱“《刑法”》）等現(xiàn)有法律法規(guī)進(jìn)行規(guī)制。

二、數(shù)據(jù)爬取相關(guān)法律責(zé)任梳理

（一）承擔(dān)刑事責(zé)任

1、非法侵入計算機(jī)信息系統(tǒng)罪

《刑法》第285條第1款規(guī)定了“非法侵入計算機(jī)信息系統(tǒng)罪”，違反國家規(guī)定，侵入國家事務(wù)、國防建設(shè)、尖端科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的計算機(jī)信息系統(tǒng)的，處三年以下有期徒刑或者拘役。

典型案例：李某等非法侵入計算機(jī)信息系統(tǒng)罪(2018)川3424刑初169號

本案中，被告人李某使用“爬蟲”軟件，大量爬取全國各地及涼山州公安局交警支隊車管所公告的車牌放號信息，之后使用軟件采用多線程提交、批量刷單、驗證碼自動識別等方式，突破系統(tǒng)安全保護(hù)措施，將爬取的車牌號提交至“交通安全服務(wù)管理平臺”車輛報廢查詢系統(tǒng)，進(jìn)行對比，并根據(jù)反饋情況自動記錄未注冊車牌號，建立全國未注冊車牌號數(shù)據(jù)庫。之后編寫客戶端查詢軟件，由李某通過QQ、淘寶、微信等方式，以300-3000元每月的價格，分省市販賣數(shù)據(jù)庫查閱權(quán)限。

法院認(rèn)為，被告人李文某為牟取私利，違法國家規(guī)定，侵入國家事務(wù)領(lǐng)域的計算機(jī)信息系統(tǒng)，被告人的行為均已構(gòu)成非法侵入計算機(jī)信息系統(tǒng)罪。

2、非法獲取計算機(jī)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)罪

《刑法》第285條第2款規(guī)定如下，違反國家規(guī)定，侵入前款規(guī)定以外的計算機(jī)信息系統(tǒng)或者采用其他技術(shù)手段，獲取該計算機(jī)信息系統(tǒng)中存儲、處理或者傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，或者對該計算機(jī)信息系統(tǒng)實施非法控制，情節(jié)嚴(yán)重的，處三年以下有期徒刑或者拘役，并處或者單處罰金；情節(jié)特別嚴(yán)重的，處三年以上七年以下有期徒刑，并處罰金。同時，《最高人民法院、最高人民檢察院關(guān)于辦理危害計算機(jī)信息系統(tǒng)安全刑事案件應(yīng)用刑事案件應(yīng)用法律若干問題的解釋》第1條對“情節(jié)嚴(yán)重”作出了具體的規(guī)定：“非法獲取計算機(jī)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)或者非法控制計算機(jī)信息系統(tǒng)，具有下列情形之一的，應(yīng)當(dāng)認(rèn)定為刑法第二百八十五條第二款規(guī)定的“情節(jié)嚴(yán)重”：（一）獲取支付結(jié)算、證券交易、期貨交易等網(wǎng)絡(luò)金融服務(wù)的身份認(rèn)證信息十組以上的；（二）獲取第（一）項以外的身份認(rèn)證信息五百組以上的；（三）非法控制計算機(jī)信息系統(tǒng)二十臺以上的；（四）違法所得五千元以上或者造成經(jīng)濟(jì)損失一萬元以上的；（五）其他情節(jié)嚴(yán)重的情形。”

典型案例：李某、王某等非法獲取計算機(jī)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)、非法控制計算機(jī)系統(tǒng)案（2021）滬0104刑初148號

本案中，益采公司在未經(jīng)淘寶（中國）軟件有限公司授權(quán)許可的情況下，經(jīng)李某授意，益采公司部門負(fù)責(zé)人被告人王某、高某等人分工合作，以使用IP代理、“X-sign”簽名算法等手段突破、繞過淘寶公司的“反爬蟲”防護(hù)機(jī)制，再通過數(shù)據(jù)抓取程序大量非法抓取淘寶公司存儲的各主播在淘寶直播時的開播地址、銷售額、觀看PV、UV等數(shù)據(jù)。至案發(fā)，益采公司整合非法獲取的數(shù)據(jù)后對外出售牟利，違法所得共計人民幣22萬余元。法院認(rèn)為被告人李某、王某、高某等人構(gòu)成非法獲取計算機(jī)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)罪，分別判處有期徒刑二年六個月、一年三個月不等，并處罰金。

法院認(rèn)為，被告人李文某為牟取猛沖棗私利，違法國家規(guī)定，侵入國家事務(wù)領(lǐng)域的計算機(jī)信息系統(tǒng)，被告人的行為均已構(gòu)成非法侵入計算機(jī)信息系統(tǒng)罪。

3、提供侵入、非法控制計算機(jī)信息系統(tǒng)程序、工具罪

《刑法》第285條第3款對該罪規(guī)定如下，提供專門用于侵入、非法控制計算機(jī)信息系統(tǒng)的程序、工具，或者明知他人實施侵入、非法控制計算機(jī)信息系統(tǒng)的違法犯罪行為而為其提供程序、工具，情節(jié)嚴(yán)重的，依照前款的規(guī)定處罰。《最高人民法院、最高人民檢察院關(guān)于辦理危害計算機(jī)信息系統(tǒng)安全刑事案件應(yīng)用刑事案件應(yīng)用法律若干問題的解釋》中還列舉了“具有避開或者突破計算機(jī)信息系統(tǒng)安全保護(hù)措施，未經(jīng)授權(quán)或者超越授權(quán)獲取計算機(jī)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)的功能的”等類型的程序、工具。

典型案例：陳輝提供侵入、非法控制計算機(jī)信息系統(tǒng)程序、工具罪（2021）粵0115刑初5號

本案中，被告人陳輝為牟取非法利益，在本區(qū)編寫爬蟲軟件用于在浙江淘寶網(wǎng)絡(luò)有限公司旗下的大麥網(wǎng)平臺上搶票，并以人民幣1888元到6888元不等的價格向他人出售該軟件，非法獲利人民幣12萬余元。2019年7月11日，被告人陳輝被公安機(jī)關(guān)抓獲。經(jīng)鑒定，上述爬蟲軟件具有以非常規(guī)的方式構(gòu)造和發(fā)送網(wǎng)絡(luò)請求，模擬用戶在大麥網(wǎng)平臺手動下單和購買商品的功能；具有以非常規(guī)手段模擬用戶識別和輸入圖形驗證碼的功能，該功能可繞過大麥網(wǎng)平臺的人機(jī)識別驗證機(jī)制，以非常規(guī)方式訪問大麥網(wǎng)平臺的資源。

本院認(rèn)為，被告人陳輝提供專門用于侵入、非法控制計算機(jī)信息系統(tǒng)程序、工具，情節(jié)特別嚴(yán)重，依法應(yīng)予懲處。

4、 侵犯公民個人信息罪

《刑法》第253條中規(guī)定了該罪，違反國家有關(guān)規(guī)定，向他人出售或者提供公民個人信息，情節(jié)嚴(yán)重的，處三年以下有期徒刑或者拘役，并處或者單處罰金；情節(jié)特別嚴(yán)重的，處三年以上七年以下有期徒刑，并處罰金。違反國家有關(guān)規(guī)定，將在履行職責(zé)或者提供服務(wù)過程中獲得的公民個人信息，出售或者提供給他人的，依照前款的規(guī)定從重處罰。竊取或者以其他方法非法獲取公民個人信息的，依照第一款的規(guī)定處罰。

典型案例：杭州魔蝎數(shù)據(jù) 科技 有限公司、周江翔、袁冬侵犯公民個人信息罪（2020）浙0106刑初437號

本案中，被告人周江翔系魔蝎公司法定代表人、總經(jīng)理，負(fù)責(zé)公司整體運(yùn)營，被告人袁冬系魔蝎公司技術(shù)總監(jiān)，系技術(shù)負(fù)責(zé)人，負(fù)責(zé)相關(guān)程序設(shè)計。魔蝎公司主要與各網(wǎng)絡(luò)貸款公司、小型銀行進(jìn)行合作，為網(wǎng)絡(luò)貸款公司、銀行提供需要貸款的用戶的個人信息及多維度信用數(shù)據(jù)，方式是魔蝎公司將其開發(fā)的前端插件嵌入上述網(wǎng)貸平臺A**中，在網(wǎng)貸平臺用戶使用網(wǎng)貸平臺的APP借款時，貸款用戶需要在魔蝎公司提供的前端插件上，輸入其通訊運(yùn)營商、社保、公積金、淘寶、京東、學(xué)信網(wǎng)、征信中心等網(wǎng)站的賬號、密碼，經(jīng)過貸款用戶授權(quán)后，魔蝎公司的爬蟲程序代替貸款用戶登錄上述網(wǎng)站，進(jìn)入其個人賬戶，利用各類爬蟲技術(shù)，爬取（復(fù)制）上述企、事業(yè)單位網(wǎng)站上貸款用戶本人賬戶內(nèi)的通話記錄、社保、公積金等各類數(shù)據(jù)。

法院認(rèn)為，被告單位杭州魔蝎數(shù)據(jù) 科技 有限公司以其他方法非法獲取公民個人信息，情節(jié)特別嚴(yán)重，其行為已構(gòu)成侵犯公民個人信息罪。被告人周江翔、袁冬分別系對被告單位魔蝎公司侵犯公民個人信息行為直接負(fù)責(zé)的主管人員和其他直接責(zé)任人員，其行為均已構(gòu)成侵犯公民個人信息罪。

5、侵犯著作權(quán)罪

根據(jù)《刑法》第217條規(guī)定，以營利為目的，有下列侵犯著作權(quán)或者與著作權(quán)有關(guān)的權(quán)利的情形之一，違法所得數(shù)額較大或者有其他嚴(yán)重情節(jié)的，處三年以下有期徒刑，并處或者單處罰金；違法所得數(shù)額巨大或者有其他特別嚴(yán)重情節(jié)的，處三年以上十年以下有期徒刑，并處罰金：（一）未經(jīng)著作權(quán)人許可，復(fù)制發(fā)行、通過信息網(wǎng)絡(luò)向公眾傳播其文字作品、音樂、美術(shù)、視聽作品、計算機(jī)軟件及法律、行政法規(guī)規(guī)定的其他作品的；（二）出版他人享有專有出版權(quán)的圖書的；（三）未經(jīng)錄音錄像制作者許可，復(fù)制發(fā)行、通過信息網(wǎng)絡(luò)向公眾傳播其制作的錄音錄像的；（四）未經(jīng)表演者許可，復(fù)制發(fā)行錄有其表演的錄音錄像制品，或者通過信息網(wǎng)絡(luò)向公眾傳播其表演的；（五）制作、出售假冒他人署名的美術(shù)作品的；（六）未經(jīng)著作權(quán)人或者與著作權(quán)有關(guān)的權(quán)利人許可，故意避開或者破壞權(quán)利人為其作品、錄音錄像制品等采取的保護(hù)著作權(quán)或者與著作權(quán)有關(guān)的權(quán)利的技術(shù)措施的。

典型案例：譚某某等侵犯著作權(quán)罪（2020）京0108刑初237號

本案中，被告鼎閱公司自2018年開始，在覃某某等12名被告人負(fù)責(zé)管理或參與運(yùn)營下，未經(jīng)掌閱 科技 股份有限公司、北京幻想縱橫網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司等權(quán)利公司許可，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)爬取正版電子圖書后，在其推廣運(yùn)營的“鴻雁傳書”“TXT全本免費(fèi)小說”等10余個App中展示，供他人訪問并下載閱讀，并通過廣告收入、付費(fèi)閱讀等方式進(jìn)行牟利。根據(jù)經(jīng)公安機(jī)關(guān)依法提取收集并經(jīng)勘驗、檢查、鑒定的涉案侵權(quán)作品信息數(shù)據(jù)、賬戶交易明細(xì)、鑒定結(jié)論、廣告推廣協(xié)議等證據(jù)，法院查明，涉案作品侵犯掌閱 科技 股份有限公司、北京幻想縱橫網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司享有獨家信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)的文字作品共計4603部，侵犯中文在線數(shù)字出版集團(tuán)股份有限公司享有獨家信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)的文字作品共計469部。

法院認(rèn)為，鼎閱公司、直接負(fù)責(zé)的主管人員覃某某等12名被告人以營利為目的，未經(jīng)著作權(quán)人許可，復(fù)制發(fā)行他人享有著作權(quán)的文字作品，情節(jié)特別嚴(yán)重，其行為均已構(gòu)成侵犯著作權(quán)罪，應(yīng)予懲處。

（2） 構(gòu)成不正當(dāng)競爭

我國《反不正當(dāng)競爭法》第12條規(guī)定：“經(jīng)營者利用網(wǎng)絡(luò)從事生產(chǎn)經(jīng)營活動，應(yīng)當(dāng)遵守本法的各項規(guī)定。經(jīng)營者不得利用技術(shù)手段，通過影響用戶選擇或者其他方式，實施下列妨礙、破壞其他經(jīng)營者合法提供的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品或者服務(wù)正常運(yùn)行的行為：（一）未經(jīng)其他經(jīng)營者同意，在其合法提供的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品或者服務(wù)中，插入鏈接、強(qiáng)制進(jìn)行目標(biāo)跳轉(zhuǎn)；（二）誤導(dǎo)、欺騙、強(qiáng)迫用戶修改、關(guān)閉、卸載其他經(jīng)營者合法提供的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品或者服務(wù)；（三）惡意對其他經(jīng)營者合法提供的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品或者服務(wù)實施不兼容；（四）其他妨礙、破壞其他經(jīng)營者合法提供的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品或者服務(wù)正常運(yùn)行的行為。

典型案例：深圳市騰訊計算機(jī)系統(tǒng)有限公司、騰訊 科技 （深圳）有限公司與被告某新媒體公司不正當(dāng)競爭糾紛案

本案中，兩原告系微信公眾平臺的經(jīng)營者和管理者，被告某新媒體公司系某網(wǎng)站經(jīng)營者，利用爬蟲技術(shù)抓取微信公眾平臺文章等信息內(nèi)容數(shù)據(jù)，并通過網(wǎng)站對外提供公眾號信息搜索、導(dǎo)航及排行等數(shù)據(jù)服務(wù)。原告訴稱，被告利用被控侵權(quán)產(chǎn)品，突破微信公眾平臺的技術(shù)措施進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取，并進(jìn)行商業(yè)化利用，妨礙平臺正常運(yùn)行，構(gòu)成不正當(dāng)競爭。被告辯稱，爬取并提供公眾號數(shù)據(jù)服務(wù)的行為不構(gòu)成不正當(dāng)競爭，其爬取的文章并非騰訊公司的數(shù)據(jù)，而是微信公眾號的用戶數(shù)據(jù)，且其網(wǎng)站獲利較少。

法院認(rèn)為，被告違背誠實信用原則，擅自使用原告征得用戶同意、依法匯集且具有商業(yè)價值的數(shù)據(jù)，并足以實質(zhì)性替代其他經(jīng)營者提供的部分產(chǎn)品或服務(wù)，損害公平競爭的市場秩序，屬于《反不正當(dāng)競爭法》第十二條第二款第四項所規(guī)定的妨礙、破壞其他經(jīng)營者合法提供的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品或者服務(wù)正常運(yùn)行的行為，構(gòu)成不正當(dāng)競爭。

（3） 行政責(zé)任

我國當(dāng)前關(guān)于爬蟲行為所應(yīng)承擔(dān)的行政責(zé)任主要規(guī)定在《網(wǎng)絡(luò)安全法》中，其中涉嫌違反第27條規(guī)定的：“任何個人和組織不得從事非法侵入他人網(wǎng)絡(luò)、干擾他人網(wǎng)絡(luò)正常功能、竊取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等危害網(wǎng)絡(luò)安全的活動；不得提供專門用于從事侵入網(wǎng)絡(luò)、干擾網(wǎng)絡(luò)正常功能及防護(hù)措施、竊取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等危害網(wǎng)絡(luò)安全活動的程序、工具；明知他人從事危害網(wǎng)絡(luò)安全的活動的，不得為其提供技術(shù)支持、廣告推廣、支付結(jié)算等幫助。”，需要承擔(dān)一定的行政責(zé)任。該法第63條對違反第27條還規(guī)定了具體的行政處罰措施，包括“沒收違法所得”“拘留”“罰款”等處罰。同時，對違反27條規(guī)定受到處罰的相關(guān)人員也作出了任職限制規(guī)定。

此外，《數(shù)據(jù)安全管理辦法（征求意見稿）》第16條對爬蟲適用作出了限流規(guī)定：“網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營者采取自動化手段訪問收集網(wǎng)站數(shù)據(jù)，不得妨礙網(wǎng)站正常運(yùn)行；此類行為嚴(yán)重影響網(wǎng)站運(yùn)行，如自動化訪問收集流量超過網(wǎng)站日均流量三分之一，網(wǎng)站要求停止自動化訪問收集時，應(yīng)當(dāng)停止。”同時，第37條也規(guī)定了相應(yīng)的行政責(zé)任：網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營者違反相關(guān)規(guī)定的，由有關(guān)部門給予公開曝光、沒收違法所得、暫停相關(guān)業(yè)務(wù)、停業(yè)整頓、關(guān)閉網(wǎng)站、吊銷相關(guān)業(yè)務(wù)許可證或吊銷營業(yè)執(zhí)照等處罰。

三、數(shù)據(jù)爬取行為的合規(guī)指引

（一）嚴(yán)格規(guī)范數(shù)據(jù)爬取行為

1、如果目標(biāo)網(wǎng)站有反爬取協(xié)議，應(yīng)嚴(yán)格遵守網(wǎng)站設(shè)置的 Robots協(xié)議。Robots協(xié)議(也稱為爬蟲協(xié)議、機(jī)器人協(xié)議等)的全稱是“網(wǎng)絡(luò)爬蟲排除標(biāo)準(zhǔn)”，網(wǎng)站通過Robots協(xié)議告訴搜索引擎哪些頁面可以抓取，哪些頁面不能抓取。該協(xié)議尊重信息提供者的意愿，并維護(hù)其隱私權(quán);保護(hù)其使用者的個人信息和隱私不被侵犯。Robots協(xié)議代表一種契約精神，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)只有遵守這一規(guī)則，才能保證網(wǎng)站及用戶的隱私數(shù)據(jù)不被侵犯。可以說，無論從保護(hù)網(wǎng)民隱私還是尊重版權(quán)內(nèi)容的角度，遵守robots協(xié)議都應(yīng)該是正規(guī)互聯(lián)網(wǎng)公司的默之舉，任何違反robots協(xié)議的行為都應(yīng)該為此付出代價。

2、合理限制抓取的內(nèi)容。在設(shè)置抓取策略時，應(yīng)注意編碼禁止抓取視頻、音樂等可能構(gòu)成作品的、明確的著作權(quán)作品數(shù)據(jù)，或者針對某些特定網(wǎng)站批量抓取其中的用戶生成內(nèi)容；在使用、傳播抓取到的信息時，應(yīng)審查所抓取的內(nèi)容，如發(fā)現(xiàn)屬于用戶的個人信息、隱私或者他人的商業(yè)秘密的，應(yīng)及時停止并刪除。對于內(nèi)部系統(tǒng)數(shù)據(jù)，嚴(yán)格禁止侵入。

3、爬取行為不應(yīng)妨礙網(wǎng)站的正常運(yùn)行。企業(yè)應(yīng)當(dāng)合理控制爬取的頻率，盡可能避免過于頻繁地抓取數(shù)據(jù)，特別是如果超過了《數(shù)據(jù)安全管理辦法（征求意見稿）》明確規(guī)定的“自動化訪問收集流量超過網(wǎng)站日均流量三分之一”的要求，就應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格遵守網(wǎng)站的要求，及時停止數(shù)據(jù)抓取。

（二）爬取個人信息時恪守合法、正當(dāng)、必要原則

在我國，合法、正當(dāng)、必要原則散見于《消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法》、《網(wǎng)絡(luò)安全法》、《全國人大常委會關(guān)于加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)信息保護(hù)的決定》、《個人信息安全規(guī)范》等法律與規(guī)范之中。網(wǎng)絡(luò)經(jīng)營者擬爬取用戶個人信息的，應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格遵守上述法律法規(guī)的規(guī)定，以取得個人用戶的事前同意為原則，避免超出用戶的授權(quán)范圍爬取信息。同樣地，數(shù)據(jù)接受方也應(yīng)當(dāng)對以爬蟲方式獲取的他人信息進(jìn)行合法性審查，了解個人信息主體是否同意共享個人信息數(shù)據(jù)。

（三）爬取商業(yè)數(shù)據(jù)時謹(jǐn)防構(gòu)成不正當(dāng)競爭

在數(shù)字內(nèi)容領(lǐng)域，數(shù)據(jù)是內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的核心競爭資源，內(nèi)容平臺經(jīng)過匯總分析處理后的數(shù)據(jù)往往具有極高的經(jīng)濟(jì)價值，因此非法爬取行為在某些具體應(yīng)用場景下會被認(rèn)定為構(gòu)成不正當(dāng)競爭。尤其是對于雙方商業(yè)模式相同或近似、獲取對方的信息會對對方造成直接損害的，企業(yè)應(yīng)重點予以防范。如果存在此種情形，則應(yīng)當(dāng)謹(jǐn)慎使用爬取獲取被爬取網(wǎng)站的數(shù)據(jù)。

四、結(jié)語

隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨以及數(shù)字技術(shù)的蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)的價值日益凸顯，部分企業(yè)通過數(shù)據(jù)爬取技術(shù)更加高效地獲取和深度地利用相關(guān)數(shù)據(jù)，從而彌補(bǔ)企業(yè)自身數(shù)據(jù)不足的現(xiàn)狀，支撐企業(yè)的商業(yè)化發(fā)展。對于這些企業(yè)而言，“網(wǎng)絡(luò)爬蟲如何爬取信息數(shù)據(jù)才是合法的？”“爬取數(shù)據(jù)時如何做到合規(guī)？”是亟待解決的一大難題。作為法律工作者，應(yīng)當(dāng)從法律的專業(yè)角度給企業(yè)提供強(qiáng)有力的合規(guī)指引，為促進(jìn)高新技術(shù)企業(yè)的發(fā)展，進(jìn)而全面提升國家 科技 創(chuàng)新能力做出應(yīng)有的貢獻(xiàn)。

爬蟲大數(shù)據(jù)采集技術(shù)體系由哪幾個部分組成

爬蟲大數(shù)據(jù)采集技術(shù)體系由個網(wǎng)頁下載、翻頁、數(shù)據(jù)解析部分組成。

爬蟲大數(shù)據(jù)采集技術(shù)通過信息采集網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)字化，擴(kuò)大數(shù)據(jù)采集的覆蓋范圍，提高審核工作的全面性、及時性和準(zhǔn)確性；最終實現(xiàn)相關(guān)業(yè)務(wù)工作管理現(xiàn)代化、程序規(guī)范化、決策科學(xué)化，服務(wù)網(wǎng)絡(luò)化。

爬蟲大數(shù)據(jù)采集技術(shù)主要功能：

爬蟲大數(shù)據(jù)采集技術(shù)實桐高告現(xiàn)采集、提取個人信用、商局明業(yè)信用、金融信用、政府信用等相關(guān)的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化念洞的基礎(chǔ)信用數(shù)據(jù)，包括：來自政府內(nèi)部各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的信用數(shù)據(jù)、來自外部業(yè)務(wù)系統(tǒng)的信用數(shù)據(jù)、應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)對政府采購信息相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

一、網(wǎng)絡(luò)爬蟲 任務(wù)制定，根據(jù)業(yè)務(wù)需要定制業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的采集任務(wù)； 運(yùn)行監(jiān)控，實時監(jiān)控數(shù)據(jù)采集情況； 數(shù)據(jù)預(yù)覽，預(yù)覽采集獲取的相關(guān)信息。

二、結(jié)構(gòu)化采集 DB采集任務(wù)，制定任務(wù)用于抽取遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)信息； 運(yùn)行監(jiān)控，實時監(jiān)控數(shù)據(jù)采集情況； 數(shù)據(jù)預(yù)覽，預(yù)覽采集獲取的相關(guān)信息。

能。使用ai技術(shù)的文章生成器生成的文章培春是可以利用爬蟲技術(shù)把行業(yè)數(shù)據(jù)集合抓取到的。配衫耐網(wǎng)絡(luò)爬塌禪蟲（又稱為網(wǎng)頁蜘蛛，網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人，在FOAF社區(qū)中間，更經(jīng)常的稱為網(wǎng)頁追逐者），是一種按照一定的規(guī)則，自動地抓取萬維網(wǎng)信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動索引、模擬程序或者蠕蟲。

獲取數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析中必不可少ai電銷系統(tǒng)爬蟲截取金融數(shù)據(jù)的一部分，而網(wǎng)絡(luò)爬蟲是是獲取數(shù)據(jù)ai電銷系統(tǒng)爬蟲截取金融數(shù)據(jù)的一個重要渠道之一。鑒于此，我拾起了Python這把利器，開啟了冊鉛畝網(wǎng)絡(luò)爬蟲之路。

本篇使用的版本為python3.5，意在抓取證券之星上當(dāng)天所有A股數(shù)據(jù)。程序主要分為三個部分ai電銷系統(tǒng)爬蟲截取金融數(shù)據(jù)：網(wǎng)頁源碼的獲取、所需內(nèi)容的提取、所得結(jié)果的整理。

一、網(wǎng)頁源碼的獲取

很多人喜歡用python爬蟲的原因之一就是它容易上手。只需以下幾行代碼既可抓取大部分網(wǎng)頁的源碼。

import urllib.request

url='ar.com/stock/ranklist_a_3_1_1.html' #目標(biāo)網(wǎng)址headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64)"} #偽裝瀏覽器請求報頭request=urllib.request.Request(url=url,headers=headers) #請求服務(wù)器response=urllib.request.urlopen(request) #服務(wù)器應(yīng)答content=response.read().decode('gbk') #以一定的編碼方式查看源碼print(content) #打印頁面源碼

雖說抓一頁的源碼容易，不過在一個網(wǎng)站內(nèi)大量抓取網(wǎng)頁源碼卻經(jīng)常遭到服務(wù)器攔截，頓時感覺世界充滿了惡意。于是我開始研習(xí)突破反爬蟲限制的功法。

1.偽裝流浪器報頭

很多服務(wù)器通過瀏覽器發(fā)給它的報頭來確認(rèn)是否是人類用戶，所以我們可以通過模仿瀏覽器的行為構(gòu)造請求報頭給服務(wù)器發(fā)州森送請求。服務(wù)器會識別其中的一些參數(shù)來識別你是否是人類用戶，很多網(wǎng)站都會識別User-Agent這個參數(shù)，所以請求頭最好帶上。有一些警覺性比較高的網(wǎng)站可能還會通過其他參數(shù)識別，比如通過Accept-Language來辨別你是否是人類用戶，一些有防盜鏈功能的網(wǎng)站還得帶上referer這個參數(shù)等等。

2.隨機(jī)生成UA

證券之星只需帶User-Agent這個參數(shù)就可以抓取頁面信息了，不過連續(xù)抓取幾頁就被服務(wù)器阻激攔止了。于是我決定每次抓取數(shù)據(jù)時模擬不同的瀏覽器發(fā)送請求，而服務(wù)器通過User-Agent來識別不同瀏覽器，所以每次爬取頁面可以通過隨機(jī)生成不同的UA構(gòu)造報頭去請求服務(wù)器，

3.減慢爬取速度

雖然模擬了不同瀏覽器爬取數(shù)據(jù)，但發(fā)現(xiàn)有的時間段可以爬取上百頁的數(shù)據(jù)，有時候卻只能爬取十來頁，看來服務(wù)器還會根據(jù)你的訪問的頻率來識別你是人類用戶還是網(wǎng)絡(luò)爬蟲。所以我每抓取一頁都讓它隨機(jī)休息幾秒，加入此句代碼后，每個時間段都能爬取大量股票數(shù)據(jù)了。

4.使用代理IP

天有不測風(fēng)云，程序在公司時順利測試成功，回寢室后發(fā)現(xiàn)又只能抓取幾頁就被服務(wù)器阻止了。驚慌失措的我趕緊詢問度娘，獲知服務(wù)器可以識別你的IP，并記錄此IP訪問的次數(shù)，可以使用高匿的代理IP，并在抓取的過程中不斷的更換，讓服務(wù)器無法找出誰是真兇。此功還未修成，欲知后事如何，請聽下回分解。

5.其他突破反爬蟲限制的方法

很多服務(wù)器在接受瀏覽器請求時會發(fā)送一個cookie文件給瀏覽器，然后通過cookie來跟蹤你的訪問過程，為了不讓服務(wù)器識別出你是爬蟲，建議最好帶上cookie一起去爬取數(shù)據(jù)；如果遇上要模擬登陸的網(wǎng)站，為了不讓自己的賬號被拉黑，可以申請大量的賬號，然后再爬入，此處涉及模擬登陸、驗證碼識別等知識，暫時不再深究...總之，對于網(wǎng)站主人來說，有些爬蟲確實是令人討厭的，所以會想出很多方法限制爬蟲的進(jìn)入，所以我們在強(qiáng)行進(jìn)入之后也得注意些禮儀，別把人家的網(wǎng)站給拖垮了。

二、所需內(nèi)容的提取

獲取網(wǎng)頁源碼后，我們就可以從中提取我們所需要的數(shù)據(jù)了。從源碼中獲取所需信息的方法有很多，使用正則表達(dá)式就是比較經(jīng)典的方法之一。我們先來看所采集網(wǎng)頁源碼的部分內(nèi)容。

為了減少干擾，我先用正則表達(dá)式從整個頁面源碼中匹配出以上的主體部分，然后從主體部分中匹配出每只股票的信息。代碼如下。

pattern=re.compile('tbody[\s\S]*/tbody')

body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配tbody和/tbody之間的所有代碼pattern=re.compile('(.*?)')

stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配和之間的所有信息

其中compile方法為編譯匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，并以列表的方式返回。正則表達(dá)式的語法還挺多的，下面我只羅列所用到符號的含義。

語法 說明

. 匹配任意除換行符“\n”外的字符

* 匹配前一個字符0次或無限次

ai電銷系統(tǒng)爬蟲截取金融數(shù)據(jù)？ 匹配前一個字符0次或一次

\s 空白字符：[空格\t\r\n\f\v]

\S 非空白字符：[^\s]

[...] 字符集，對應(yīng)的位置可以是字符集中任意字符

(...) 被括起來的表達(dá)式將作為分組，里面一般為我們所需提取的內(nèi)容

正則表達(dá)式的語法挺多的，也許有大牛只要一句正則表達(dá)式就可提取我想提取的內(nèi)容。在提取股票主體部分代碼時發(fā)現(xiàn)有人用xpath表達(dá)式提取顯得更簡潔一些，看來頁面解析也有很長的一段路要走。

三、所得結(jié)果的整理

通過非貪婪模式(.*?)匹配和之間的所有數(shù)據(jù)，會匹配出一些空白字符出來，所以我們采用如下代碼把空白字符移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票數(shù)據(jù)for data in stock_total: #stock_last：整理后的股票數(shù)據(jù)

if data=='':

stock_last.remove('')

最后，我們可以打印幾列數(shù)據(jù)看下效果，代碼如下

print('代碼','\t','簡稱',' ','\t','最新價','\t','漲跌幅','\t','漲跌額','\t','5分鐘漲幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #網(wǎng)頁總共有13列數(shù)據(jù)

print(stock_last[i],'\t',stock_last[i+1],' ','\t',stock_last[i+2],' ','\t',stock_last[i+3],' ','\t',stock_last[i+4],' ','\t',stock_last[i+5])

關(guān)于ai電銷系統(tǒng)爬蟲截取金融數(shù)據(jù)和ai電銷助手的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。