用python写爬虫和用Java写爬虫的区别是什么？

一、用python写爬虫和用Java写爬虫的区别是什么？

Python与Java相比，代码更为简洁。而且python的http类库更为丰富，但是速度没有java快。

二、小程序用java还是python

小程序的开发语言选择一直是开发者们关注的话题之一。在选择开发小程序时，java和python是两个备受开发者关注的语言。那么，在开发小程序时，我们应该选择java还是python作为开发语言呢？本文将从不同角度来分析小程序用java还是python这一问题。

性能

首先，我们来看一下java和python在性能方面的表现。一般而言，java的性能比python要好。因为java是编译型语言，拥有更好的运行性能和更高的执行速度。而python是解释型语言，执行效率相对较低。因此，如果对小程序的性能有较高要求，建议选择java作为开发语言。

开发效率

然而，与性能相比，python在开发效率方面却有很大优势。python语法简洁明了，容易上手，开发速度较快。相比之下，java的语法相对较为复杂，需要更多的代码量来完成同样的功能。因此，如果时间紧迫，希望快速开发小程序，可以考虑选择python作为开发语言。

生态支持

除了性能和开发效率外，我们还需要考虑开发语言的生态支持。就小程序而言，java在移动开发领域有着丰富的生态支持，例如Android开发平台。而python的生态系统虽然也逐渐完善，但相较于java还是稍显不足。因此，如果希望借助成熟的生态系统来开发小程序，建议选择java。

团队技能

最后，我们需要考虑团队成员的技能情况。如果团队成员对java更加熟悉，有丰富的java开发经验，选择java作为开发语言可以更好地发挥团队的优势。反之，如果团队成员更擅长python，那么选择python可能更为合适。

综上所述，小程序用java还是python并无绝对的答案，需要根据具体情况来选择。如果强调性能和生态支持，可以选择java；如果着重开发效率和团队技能，可以考虑python。最终的选择应该是综合考量各方面因素后得出的结论。

三、大数据用python还是java

大数据用Python还是Java？

在当今信息爆炸的时代，大数据处理已经成为许多企业和组织重要的工作之一。面对海量数据，选择合适的编程语言和工具至关重要。其中，Python和Java作为两种常用的编程语言，在大数据处理方面都有着自己的优势和适用场景。那么，到底大数据处理中是应该选择Python还是Java呢？这个问题一直困扰着许多从业者。

Python在大数据处理中的优势

易学易用： Python作为一种高级编程语言，语法简洁清晰，学习曲线较为平缓。对于初学者和非专业程序员来说，上手Python要比Java更容易。

数据处理库丰富： Python拥有众多强大的数据处理库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，这些库可以帮助开发人员高效地进行数据处理、分析和可视化，极大地提升工作效率。

适用于快速原型开发： Python的灵活性和简洁性使其在快速原型开发方面表现突出。对于大数据处理中的实验和验证阶段，Python能够快速实现想法并快速迭代，节约时间成本。

Java在大数据处理中的优势

稳定性强： Java作为一种经典的面向对象编程语言，具有良好的稳定性和健壮性。在大规模数据处理和企业级应用方面，Java表现出色。

并发性能优秀： Java在并发编程方面有着优秀的表现，多线程处理能力强大。对于需要同时处理大量数据的场景，Java的并发性能会带来明显的优势。

大型项目维护便捷： Java的严谨性和结构化特点使得大型项目的开发和维护更加便捷。在团队协作和工程化管理方面，Java具有明显优势。

在大数据处理中选择Python还是Java？

总的来说，选择Python还是Java取决于具体的需求和项目背景。对于数据科学家、研究人员和需要快速原型验证的团队来说，Python可能是更好的选择；而对于企业级大数据处理、高并发场景下的应用开发，则Java可能更适合。

此外，也有许多项目中Python和Java可以同时使用的情况，比如Python作为数据处理和分析工具，Java作为后端服务提供支持。这种组合可以充分发挥两种语言的优势，实现更加高效的大数据处理。

在实际应用中，开发团队需要根据具体情况进行综合考量，选择最适合自身需求的编程语言和工具。无论是Python还是Java，在大数据处理中都有着独特的价值和优势，合理使用才能发挥出最佳效果。

四、学爬虫简单还是python简单？

大多数情况下，爬虫都是通过python实现的，因为python语法简单，且在anaconda集成了request库包，调用接口，通过xpath爬取路径，十分方便，所以这个问题就是一个包含关系，爬虫语法也是python语法的一部分，但是都不难，都是三方库包，直接调用。

五、python爬虫属于前端还是后端？

python这门语言是属于后端程序语言的，它主要是应用于大数据的分析数据爬虫网页抓取这方面比较又优势，还有座位web服务器的后端应用开发的，他的面向对象的编程也是属于后端的，前端是直接对浏览器方面的技术开发的。

六、python爬虫之父？

Python之父为Guido van Rossum,今年 63 岁,在Dropbox工作的时长约为六年半。他对Dropbox的贡献可以追溯到其成立的第一天,因为Dropbox的首席执行官Drew Houston为Dropbox编写的第一行代码使用的就是Python。

Python之父，被业内人士尊称为龟叔的吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）老爷子，退休之后赋闲在家才刚满一年，本以为这位传奇大神会逐渐淡出IT界安享退休生活，其本人却在前几天官宣正式加入微软，给出的理由却是：在家“太无聊”了。

七、python爬虫原理？

Python爬虫是利用Python编程语言编写的一种程序，通过模拟浏览器行为，自动获取网页信息并进行解析，从而实现对网站数据的抓取和提取。

其原理是通过发送HTTP请求，获取网页源代码，利用正则表达式或者解析库对网页内容进行解析，提取所需的数据，并进行存储或进一步处理。

通过使用Python编写的爬虫程序，可以自动化地从网页上抓取符合特定条件的信息，实现数据的采集和分析。

八、python爬虫有什么用？

Python爬虫（也称为网络爬虫）是一种自动化程序，可以按一定规则抓取互联网上的信息。根据您的需求和关注点，Python爬虫可以用于多种用途。其中一些主要的应用领域包括：

数据收集：爬虫可以用于从各个网站收集数据，这是最直接和最常用的方法。由于爬虫程序运行得非常快，因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单和快速。特别地，如果一个网站基于模板生成页面，那么只要为其中一个页面开发了爬虫程序，就可以对基于同一模板生成的不同页面进行爬取内容。例如，如果您想收集一家电商公司所有产品的销售情况，那么您可以使用爬虫来抓取公司网站上所有产品的销售情况，然后计算出公司的实际总销售额。

网页预处理：爬虫可以将爬虫抓取回来的页面，进行各种步骤的预处理。比如提取文字、中文分词、消除噪音、索引处理、特殊文字处理等。

提供检索服务、网站排名：在对信息进行组织和处理之后，爬虫可以为用户提供关键字检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户。

九、爬虫为什么用python？

1、收集数据

python爬虫程序可用于收集数据。这也是最直接和最常用的方法。由于爬虫程序是一个程序，程序运行得非常快，不会因为重复的事情而感到疲倦，因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单和快速。

由于99%以上的网站是基于模板开发的，使用模板可以快速生成大量布局相同、内容不同的页面。因此，只要为一个页面开发了爬虫程序，爬虫程序也可以对基于同一模板生成的不同页面进行爬取内容。

2、调研

比如要调研一家电商公司，想知道他们的商品销售情况。这家公司声称每月销售额达数亿元。如果你使用爬虫来抓取公司网站上所有产品的销售情况，那么你就可以计算出公司的实际总销售额。此外，如果你抓取所有的评论并对其进行分析，你还可以发现网站是否出现了刷单的情况。数据是不会说谎的，特别是海量的数据，人工造假总是会与自然产生的不同。过去，用大量的数据来收集数据是非常困难的，但是现在在爬虫的帮助下，许多欺骗行为会赤裸裸地暴露在阳光下。

3、刷流量和秒杀

刷流量是python爬虫的自带的功能。当一个爬虫访问一个网站时，如果爬虫隐藏得很好，网站无法识别访问来自爬虫，那么它将被视为正常访问。结果，爬虫“不小心”刷了网站的流量。

除了刷流量外，还可以参与各种秒杀活动，包括但不限于在各种电商网站上抢商品，优惠券，抢机票和火车票。目前，网络上很多人专门使用爬虫来参与各种活动并从中赚钱。这种行为一般称为“薅羊毛”，这种人被称为“羊毛党”。不过使用爬虫来“薅羊毛”进行盈利的行为实际上游走在法律的灰色地带，希望大家不要尝试。

十、java怎么写爬虫？

写爬虫你一定要关注以下5个方面：

1.如何抽象整个互联网

抽象为一个无向图，网页为节点，网页中的链接为有向边。

2.抓取算法

采用优先队列调度，区别于单纯的BFS，对于每个网页设定一定的抓取权重，优先抓取权重较高的网页。对于权重的设定，考虑的因素有：1. 是否属于一个比较热门的网站 2. 链接长度 3. link到该网页的网页的权重 4. 该网页被指向的次数 等等。

进一步考虑，对于热门的网站，不能无限制的抓取，所以需要进行二级调度。首先调度抓取哪个网站，然后选中了要抓取的网站之后，调度在该网站中抓取哪些网页。这样做的好处是，非常礼貌的对单个网站的抓取有一定的限制，也给其他网站的网页抓取一些机会。

3.网络模型

分别考虑单机抓取和分布式抓取的情况。对于Windows的单机，可以使用IOCP完成端口进行异步抓取，该种网络访问的方式可以最大程度的利用闲散资源。因为网络访问是需要等待的，如果简单的同时开多个线程，计算机用于线程间切换的耗费会非常大，这种用于处理抓取结果的时间就会非常少。IOCP可以做到使用几个线程就完成几十个线程同步抓取的效果。对于多机的抓取，需要考虑机器的分布，如抓取亚洲的站点，则用在亚洲范围内的计算机等等。

4.实时性

新闻网页的抓取一般来说是利用单独的爬虫来完成。新闻网页抓取的爬虫的权重设置与普通爬虫会有所区别。首先需要进行新闻源的筛选，这里有两种方式，一种是人工设置新闻源，如新浪首页，第二种方式是通过机器学习的方法。新闻源可以定义链接数非常多，链接内容经常变化的网页。从新闻源网页出发往下抓取给定层级限制的网页所得到，再根据网页中的时间戳信息判断，就可以加入新闻网页。

5.网页更新

网页如果被抓下来以后，有的网页会持续变化，有的不会。这里就需要对网页的抓取设置一些生命力信息。当一个新的网页链接被发现以后，他的生命力时间戳信息应该是被发现的时间，表示马上需要被抓取，当一个网页被抓取之后，他的生命力时间戳信息可以被设置为x分钟以后，那么，等到x分钟以后，这个网页就可以根据这个时间戳来判断出，他需要被马上再抓取一次了。一个网页被第二次抓取以后，需要和之前的内容进行对比，如果内容一致，则延长下一次抓取的时间，如设为2x分钟后再抓取，直到达到一个限制长度如半年或者三个月（这个数值取决于你爬虫的能力）。如果被更新了，则需要缩短时间，如，x/2分钟之后再抓取法：

1.

下载选择并使用网络工具包；

2.

提交请求，使用get/post的方式提交请求；

3.

使用代理IP，对目标要求的各种必要参数源进行分析