怪物猎人2g爬虫的头，用爬虫技术能做到哪些有趣的事情？
看到这个问题必须来怒答一波～用python爬虫爬便宜机票了解一下？
喜欢旅行又怕吃土？让Python来爬取最便宜机票吧！图源：
videoblocks.com
你喜欢旅行吗？
这个问题通常会得到一个肯定的答案，随后引出一两个有关之前冒险经历的故事。大多数人都认为旅行是体验新文化和开阔视野的好方法。但如果问题是“你喜欢搜索机票的过程吗？”也许话题就到此为止了……
可事实上，便宜的机票往往也很重要！本文将尝试构建一个网络爬虫，该爬虫对特定目的地运行并执行带有浮动日期（首选日期前后最多三天）的航班价格搜索。它会将结果保存为excel文件并发送一封包含快速统计信息的电子邮件。显然，这个爬虫的目的就是帮助我们找到最优惠的价格！
你可以在服务器上运行脚本(一个简单的Raspberry Pi就可以)，每天运行一到两次。结果会以邮件形式发送，建议将excel文件存入Dropbox文件夹，以便随时随地查看。
因为爬虫以“浮动日期”进行搜索，所以它会搜索首选日期前后最多三天的航班信息。尽管该脚本一次仅运行一对目的地，但可以很容易地改写该爬虫使其每个循环运行多个目的地。最终甚至可能找到一些错误票价...那会很有意思！
另一个爬虫某种意义上来讲，网络爬取是互联网“工作”的核心。
也许你认为这是一个十分大胆的说法，但谷歌就是从拉里·佩奇用Java和Python构建的网络爬虫开始的。爬虫不断地爬取信息，整个互联网都在试图为所有问题提供最佳的可能答案。网络爬取有不计其数的应用程序，即使更喜欢数据科学中的其他分支，你仍需要一些爬取技巧以获得数据。
这里用到的一些技术来自于最近新的一本佳作《Python网络数据采集》，书中包含与网络爬取相关的所有内容，并提供了大量简例和实例。甚至有一个特别有意思的章节，讲述如何解决验证码检验的问题。
Python的拯救第一个挑战就是选择爬取信息的平台，本文选择了客涯（Kayak）。我们试过了Momondo, 天巡（Skyscanner）, 亿客行（Expedia）和其它一些网站，但是这些网站上的验证码特别变态。
在那些“你是人类吗？”的验证中，尝试了多次选择交通灯、十字路口和自行车后，客涯似乎是最好的选择，尽管短时间内加载太多页面它会跳出安全检查。
我们设法让机器人每4到6个小时查询一次网站，结果一切正常。虽然说不定哪个部分偶尔会出点小问题，但是如果收到验证码，既可以手动解决问题后启动机器人，也可以等待几小时后的自动重启。
如果你是网络爬取新手，或者不知道为何有些网站花费很大力气阻止网络爬取，那么为构建爬虫写下第一行代码前，你一定要多加努力。
谷歌的“网络爬取规范”：
http://lmgtfy.com/?q=web+scraping+etiquette
系紧安全带...导入并打开Chrome浏览器标签页后，会定义一些循环中会用到的函数。这个架构的构思大概是这样的：
· 一个函数用于启动机器人程序，表明想要搜索的城市和日期。
· 这个函数获得首轮搜索结果，按“最佳”航班排序，然后点击“加载更多结果”。
· 另一个函数会爬取整个页面，并返回一个dataframe数据表。
· 随后重复步骤2和步骤3，得出按“价格”和“航行时间”排序的结果。
· 发送一封简要总结价格（最低价和平均价）的邮件，并将带有这三种排序类型的dataframe数据表保存为一份excel文件。
· 以上所有步骤会在循环中重复，每X小时运行一次。
每个Selenium项目都以一个网页驱动器开始。我们使用Chromedriver驱动器，但还有其它选择。PhantomJS和Firefox也很受欢迎。下载Chromedriver后，将其置于一个文件夹中即可。第一行代码会打开一个空白Chrome标签页。
from time import sleep, strftime
from random import randint
import pandas as pd
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
# Change this to your own chromedriver path!
chromedriver_path = 'C:/{YOUR PATH HERE}/chromedriver_win32/chromedriver.exe'
driver = webdriver.Chrome(executable_path=chromedriver_path) # This will open the Chrome window
sleep(2)
这些是将用于整个项目的包。使用randint函数令机器人在每次搜索之间随机睡眠几秒钟。这对任何一个机器人来说都是必要属性。如果运行前面的代码，应该打开一个Chrome浏览器窗口，机器人会在其中导航。
一起来做一个快速测试：在另一个窗口上访问客涯网（http://kayak.com），选择往返城市和日期。选择日期时，确保选择的是“+-3天”。由于在编写代码时考虑到了结果页面，所以如果只想搜索特定日期，很可能需要做一些微小的调整。
点击搜索按钮在地址栏获取链接。它应该类似于下面所使用的链接，将变量kayak定义为url，并从网页驱动器执行get方法，搜索结果就会出现。
无论何时，只要在几分钟内使用get命令超过两到三次，就会出现验证码。实际上可以自己解决验证码，并在下一次验证出现时继续进行想要的测试。从测试来看，第一次搜索似乎一直没有问题，所以如果想运行这份代码，并让它在较长的时间间隔后运行，必须解决这个难题。你并不需要十分钟就更新一次这些价格，对吧？
每个XPath都有陷阱到目前为止，已经打开了一个窗口，获取了一个网站。为了开始获取价格和其他信息，需要使用XPath或CSS选择器，我们选择了XPath。使用XPath导航网页可能会令人感到困惑，即使使用从inspector视图中直接使用“复制XPath”，但这不是获得所需元素的最佳方法。有时通过“复制XPath”这个方法获得的链接过于针对特定对象，以至于很快就失效了。《Python网络数据采集》一书很好地解释了使用XPath和CSS选择器导航的基础知识。
接下来，用Python选择最便宜的结果。上面代码中的红色文本是XPath选择器，在网页上任意一处右键单击选择“inspect”就可以看到它。在想要查看代码的位置，可以再次右键单击选择“inspect”。
为说明之前所观察到的从“inspector”复制路径的缺陷，请参考以下差异：
1 # This is what the copymethod would return. Right click highlighted rows on the right side and select “copy> Copy XPath”//*[@id=“wtKI-price_aTab”]/div[1]/div/div/div[1]/div/span/span
2 # This is what I used todefine the “Cheapest” buttoncheap_results= ‘//a[@data-code = “price”]’
第二种方法的简洁性清晰可见。它搜索具有data-code等于price属性的元素a。第一种方法查找id等于wtKI-price_aTab的元素，并遵循第一个div元素和另外四个div和两个span。这次……会成功的。现在就可以告诉你，id元素会在下次加载页面时更改。每次页面一加载，字母wtKI会动态改变，所以只要页面重新加载，代码就会失效。花些时间阅读XPath，保证你会有收获。
不过，使用复制的方法在不那么“复杂”的网站上工作，也是很好的！
基于以上所展示的内容，如果想在一个列表中以几个字符串的形式获得所有搜索结果该怎么办呢？其实很简单。每个结果都在一个对象中，这个对象的类是“resultWrapper”。获取所有结果可以通过像下面这样的for循环语句来实现。如果你能理解这一部分，应该可以理解接下来的大部分代码。它基本上指向想要的结果（结果包装器），使用某种方式（XPath）获得文本，并将其放置在可读对象中（首先使用flight_containers，然后使用flight_list）。
前三行已展示在图中，并且可以清楚地看到所需的内容，但是有获得信息的更优选择，需要逐一爬取每个元素。
准备起飞吧！最容易编写的函数就是加载更多结果的函数，所以代码由此开始。为了在不触发安全验证的前提下最大化所获取的航班数量，每次页面显示后，单击“加载更多结果”。唯一的新内容就是所添加的try语句，因为有时按钮加载会出错。如果它对你也有用，只需在前面展示的start_kayak函数中进行简要注释。
# Load more results to maximize the scraping
def load_more():
try:
more_results = '//a[@class = “moreButton”]'
driver.find_element_by_xpath(more_results).click()
# Printing these notes during the program helps me quickly check what it is doing
print('sleeping…..')
sleep(randint(45,60))
except:
pass
现在，经过这么长的介绍，已经准备好定义实际爬取页面的函数。
我们编译了下一个函数page_scrape中的大部分元素。有时这些元素会返回列表插入去程信息和返程信息之间。这里使用了一个简单的办法分开它们，比如在第一个 section_a_list和section_b_list变量中，该函数还返回一个flight_df数据表。所以可以分离在不同分类下得到的结果，之后再把它们合并起来。
def page_scrape():
“““This function takes care of the scraping part”““
xp_sections = '//*[@class=“section duration”]'
sections = driver.find_elements_by_xpath(xp_sections)
sections_list = [value.text for value in sections]
section_a_list = sections_list[::2] # This is to separate the two flights
section_b_list = sections_list[1::2] # This is to separate the two flights
# if you run into a reCaptcha, you might want to do something about it
# you will know there's a problem if the lists above are empty
# this if statement lets you exit the bot or do something else
# you can add a sleep here, to let you solve the captcha and continue scraping
# i'm using a SystemExit because i want to test everything from the start
if section_a_list == []:
raise SystemExit
# I'll use the letter A for the outbound flight and B for the inbound
a_duration = []
a_section_names = []
for n in section_a_list:
# Separate the time from the cities
a_section_names.append(''.join(n.split()[2:5]))
a_duration.append(''.join(n.split()[0:2]))
b_duration = []
b_section_names = []
for n in section_b_list:
# Separate the time from the cities
b_section_names.append(''.join(n.split()[2:5]))
b_duration.append(''.join(n.split()[0:2]))
xp_dates = '//div[@class=“section date”]'
dates = driver.find_elements_by_xpath(xp_dates)
dates_list = [value.text for value in dates]
a_date_list = dates_list[::2]
b_date_list = dates_list[1::2]
# Separating the weekday from the day
a_day = [value.split()[0] for value in a_date_list]
a_weekday = [value.split()[1] for value in a_date_list]
b_day = [value.split()[0] for value in b_date_list]
b_weekday = [value.split()[1] for value in b_date_list]
# getting the prices
xp_prices = '//a[@class=“booking-link”]/span[@class=“price option-text”]'
prices = driver.find_elements_by_xpath(xp_prices)
prices_list = [price.text.replace('$','') for price in prices if price.text != '']
prices_list = list(map(int, prices_list))
# the stops are a big list with one leg on the even index and second leg on odd index
xp_stops = '//div[@class=“section stops”]/div[1]'
stops = driver.find_elements_by_xpath(xp_stops)
stops_list = [stop.text[0].replace('n','0') for stop in stops]
a_stop_list = stops_list[::2]
b_stop_list = stops_list[1::2]
xp_stops_cities = '//div[@class=“section stops”]/div[2]'
stops_cities = driver.find_elements_by_xpath(xp_stops_cities)
stops_cities_list = [stop.text for stop in stops_cities]
a_stop_name_list = stops_cities_list[::2]
b_stop_name_list = stops_cities_list[1::2]
# this part gets me the airline company and the departure and arrival times, for both legs
xp_schedule = '//div[@class=“section times”]'
schedules = driver.find_elements_by_xpath(xp_schedule)
hours_list = []
carrier_list = []
for schedule in schedules:
hours_list.append(schedule.text.split('\n')[0])
carrier_list.append(schedule.text.split('\n')[1])
# split the hours and carriers, between a and b legs
a_hours = hours_list[::2]
a_carrier = carrier_list[1::2]
b_hours = hours_list[::2]
b_carrier = carrier_list[1::2]
cols = (['Out Day', 'Out Time', 'Out Weekday', 'Out Airline', 'Out Cities', 'Out Duration', 'Out Stops', 'Out Stop Cities',
'Return Day', 'Return Time', 'Return Weekday', 'Return Airline', 'Return Cities', 'Return Duration', 'Return Stops', 'Return Stop Cities',
'Price'])
flights_df = pd.DataFrame({'Out Day': a_day,
'Out Weekday': a_weekday,
'Out Duration': a_duration,
'Out Cities': a_section_names,
'Return Day': b_day,
'Return Weekday': b_weekday,
'Return Duration': b_duration,
'Return Cities': b_section_names,
'Out Stops': a_stop_list,
'Out Stop Cities': a_stop_name_list,
'Return Stops': b_stop_list,
'Return Stop Cities': b_stop_name_list,
'Out Time': a_hours,
'Out Airline': a_carrier,
'Return Time': b_hours,
'Return Airline': b_carrier,
'Price': prices_list})[cols]
flights_df['timestamp'] = strftime(“%Y%m%d-%H%M”) # so we can know when it was scraped
return flights_df
尽量让这些名字容易理解。记住变量a表示旅行的去程信息，变量b表示旅行的返程信息。接下来说说下一个函数。
等等，还有什么吗？截至目前，已经有了一个能加载更多结果的函数和一个能爬取其他结果的函数。本可以在此结束这篇文章，而你可以自行手动使用这些函数，并在浏览的页面上使用爬取功能。但是前文提到给自己发送邮件和一些其他信息的内容，这都包含在接下来的函数start_kayak中。
它要求填入城市名和日期，并由此打开一个kayak字符串中的地址，该字符串直接跳转到“最佳”航班结果排序页面。第一次爬取后，可以获取价格的顶部矩阵，这个矩阵将用于计算平均值和最小值，之后和客涯（Kayak）的预测结果（页面左上角）一同发送到邮件中。这是单一日期搜索时可能导致错误的原因之一，因其不包含矩阵元素。
def start_kayak(city_from, city_to, date_start, date_end):
“““City codes - it's the IATA codes!
Date format - YYYY-MM-DD”““
kayak = ('https://www.kayak.com/flights/' + city_from + '-' + city_to +
'/' + date_start + '-flexible/' + date_end + '-flexible?sort=bestflight_a')
driver.get(kayak)
sleep(randint(8,10))
# sometimes a popup shows up, so we can use a try statement to check it and close
try:
xp_popup_close = '//button[contains(@id,”dialog-close”) and contains(@class,”Button-No-Standard-Style close “)]'
driver.find_elements_by_xpath(xp_popup_close)[5].click()
except Exception as e:
pass
sleep(randint(60,95))
print('loading more.....')
# load_more()
print('starting first scrape.....')
df_flights_best = page_scrape()
df_flights_best['sort'] = 'best'
sleep(randint(60,80))
# Let's also get the lowest prices from the matrix on top
matrix = driver.find_elements_by_xpath('//*[contains(@id,”FlexMatrixCell”)]')
matrix_prices = [price.text.replace('$','') for price in matrix]
matrix_prices = list(map(int, matrix_prices))
matrix_min = min(matrix_prices)
matrix_avg = sum(matrix_prices)/len(matrix_prices)
print('switching to cheapest results…..')
cheap_results = '//a[@data-code = “price”]'
driver.find_element_by_xpath(cheap_results).click()
sleep(randint(60,90))
print('loading more…..')
# load_more()
print('starting second scrape…..')
df_flights_cheap = page_scrape()
df_flights_cheap['sort'] = 'cheap'
sleep(randint(60,80))
print('switching to quickest results…..')
quick_results = '//a[@data-code = “duration”]'
driver.find_element_by_xpath(quick_results).click()
sleep(randint(60,90))
print('loading more…..')
# load_more()
print('starting third scrape…..')
df_flights_fast = page_scrape()
df_flights_fast['sort'] = 'fast'
sleep(randint(60,80))
# saving a new dataframe as an excel file. the name is custom made to your cities and dates
final_df = df_flights_cheap.append(df_flights_best).append(df_flights_fast)
final_df.to_excel('search_backups//{}_flights_{}-{}_from_{}_to_{}.xlsx'.format(strftime(“%Y%m%d-%H%M”),
city_from, city_to,
date_start, date_end), index=False)
print('saved df…..')
# We can keep track of what they predict and how it actually turns out!
xp_loading = '//div[contains(@id,”advice”)]'
loading = driver.find_element_by_xpath(xp_loading).text
xp_prediction = '//span[@class=“info-text”]'
prediction = driver.find_element_by_xpath(xp_prediction).text
print(loading+'\n'+prediction)
# sometimes we get this string in the loading variable, which will conflict with the email we send later
# just change it to “Not Sure” if it happens
weird = '¯\\_(ツ)_/¯'
if loading == weird:
loading = 'Not sure'
username = 'YOUREMAIL@hotmail.com'
password = 'YOUR PASSWORD'
server = smtplib.SMTP('smtp.outlook.com', 587)
server.ehlo()
server.starttls()
server.login(username, password)
msg = ('Subject: Flight Scraper\n\n\
Cheapest Flight: {}\nAverage Price: {}\n\nRecommendation: {}\n\nEnd of message'.format(matrix_min, matrix_avg, (loading+'\n'+prediction)))
message = MIMEMultipart()
message['From'] = 'YOUREMAIL@hotmail.com'
message['to'] = 'YOUROTHEREMAIL@domain.com'
server.sendmail('YOUREMAIL@hotmail.com', 'YOUROTHEREMAIL@domain.com', msg)
print('sent email…..')
虽然没有使用Gmail账户测试发送邮件，但是可以搜索到很多的替代方法，前文提到的那本书中也有其他方法来实现这一点。如果已有一个Hotmail账户，只要替换掉个人的详细信息，它就会开始工作了。
如果想探索脚本的某一部分正在做什么，可以将脚本复制下来并在函数外使用它。这是彻底理解它的唯一方法。
利用刚才创造的一切在这些步骤之后，还可以想出一个简单的循环来使用刚创造的函数，同时使其持续运行。完成四个“花式”提示，写下城市和日期（输入）。因为测试时不想每次都输入这些变量，需要的时候可以使用以下这个清楚的方式进行替换。
如果已经做到了这一步，恭喜你！改进还有很多，比如与Twilio集成，发送文本消息而不是邮件。也可以使用VPN或更加难懂的方式同时从多个服务器上研究搜索结果。还有就是验证码的问题，验证码会时不时地跳出来，但对此类问题还是有解决办法的。不过，能走到这里已经是有很牢固的基础了，你可以尝试添加一些额外的要素。
使用脚本运行测试的示例
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云服务器都能做什么？
以腾讯云服务器CVM为例，从实例类型、镜像、云硬盘、网络、云监控、负载均衡、弹性伸缩灯方面来阐述下云服务器的功能。
实例类型实例类型决定了用于实例的主机硬件配置。每一个实例类型提供不同的计算和存储能力，用户可以基于需要提供的服务规模而选择实例计算能力、存储空间和网络访问方式。实例启动后，用户即可像使用传统计算机一样使用它，用户对启动的实例有完全的控制权。
丰富的机型配置 云服务器 CVM 提供多种适用于不同使用场景的实例类型供您选择，这些实例类型由 CPU、内存、存储和网络容量组成不同的组合，您可灵活地为您的应用程序选择适当的资源组合。每种实例类型都包括多种实例大小，从而使您能够将您的资源扩展到符合目标工作负载的要求。
灵活的配置调整 云服务器 CVM 提供丰富的计算、网络和磁盘的配置及容量扩展，支持不关机随时调整网络，支持关机状态下基于云盘的硬件调整和磁盘扩容；对于突发性业务高峰，您可以使用按量计费的计费模式，随时开通/销毁计算实例，按实例的实际使用量付费。计费精确到秒，最大程度降低成本；您可在页面上通过鼠标点击操作，一键升级到更高性能和容量的实例规格。升级过程中不影响您业务正常访问和使用，实现快速、平滑扩容，满足业务快速发展需要。
多地域与多可用区 腾讯云服务器托管机房分布在全球多个地域，您可以选择靠近您目标客户的地域来部署CVM，从而大幅降低访问时延，提升业务体验；每个地域内有多个互相隔离的可用区，如果您的业务需要较高的容灾能力，可以将CVM实例部署在同一地域内的不同可用区，保护应用程序不受单一可用区故障的影响。
镜像用户可以使用同一个镜像启动不同类型的实例，镜像是一种云服务器软件配置（操作系统、预安装程序等）的模板。腾讯云要求用户通过镜像启动实例。镜像可以启动多个实例，供用户反复多次使用。镜像是腾讯云 CVM 实例的操作环境模板，通常包含操作系统和预先部署的软件。镜像功能可以帮助您快速部署环境。您可以将已经部署好环境的 CVM 实例制作为镜像，在新创建 CVM 实例时加载此镜像，从而极大提升部署效率。您可以将自定义的镜像通过控制台、API 或 CLI 与其他用户共享。腾讯云官方提供公共镜像供您选择，腾讯云市场中也提供第三方镜像（多种操作系统及应用程序）。支持跨地域镜像复制功能，您可以在不同地域下快速部署相同的云服务器实例，提高应用程序的健壮性。除了 CVM 实例和存储的标准使用费外，镜像服务不需要其他任何费用。云硬盘高可靠性 云硬盘是数据块级别的持久存储设备，具有高可用性、高可靠性的特点，数据可靠性达 99.9999999%，领先业内水平。云硬盘采用三副本存储机制，在任何一个副本故障时快速进行数据迁移恢复，时刻保证用户数据 3 份副本可用，为您提供安全放心的数据存储服务。高性能支持三种类型的云硬盘：普通云硬盘，高性能云硬盘和 SSD 云硬盘，满足不同场景下的需求。其中 SSD 云硬盘采用 NVMe 标准高性能 SSD，单盘提供 24000 随机 IOPS，260MB/s吞吐，同时实现了超强性能与超高可靠性。快照备份通过对云硬盘创建快照来保留数据的备份副本，您可以随时从快照创建新的云硬盘，并将其连接到另一个实例，提高业务的灵活性。扩展性您可以自由配置云硬盘的存储容量，按需扩容，且无须中断业务。单磁盘容量为10-16000GB，单CVM累计可挂载160TB的存储，单CBS集群存储容量无上限，高效应对TB/PB级数据的大数据处理场景。网络高质量腾讯云为您提供高质量BGP网络，提供极速公网体验。BGP网络支持国内所有主流运营商接入，覆盖全国超20线的极速公网体验，实现公网入口故障时跨域秒级调度。安全私有网络（VPC）允许您在云中预配置独立的网络空间，在自己定义的虚拟网络中启动云资源。您也可以在公司数据中心和 VPC 之间创建 VPN 或专线连接，将腾讯云用作公司数据中心的扩展。通过访问策略控制（ACL）来控制进出VPC中各子网的流量。通过设置安全组策略可以控制每个实例的流入流出流量。弹性IP弹性公网 IP 地址是专为动态云计算设计的静态 IP 地址。您可以将弹性公网IP与账户下的某台 CVM 绑定，当此台 CVM 故障时，您可以快速将此IP绑定到另外一个 CVM 实例，保证业务的可用性。云监控性能监控云监控提供针对腾讯云产品的重要性能数据的分钟级监控。您可以使用此功能来监控 CVM实例的资源利用率和运行性能（包括 CPU 利用率，磁盘读写和网络流量等指标），通过可视化的监控结果来快速定位问题。告警与动作触发您可以通过设置告警策略来向您发送告警通知或者执行其他自动化动作。例如，当某项监控指标超过了您所设置的告警阈值，您可以使用弹性伸缩功能来动态的增加或者删减 CVM实例的数量。您无需支付任何费用即可使用云监控服务。负载均衡负载均衡可以保障应用程序的高可用性。负载均衡功能可以将应用程序的流量分发到多台CVM上。当负载均衡功能检测到不健康的实例后，负载均衡功能会自动将流量重定向到剩余的健康实例中；通过在不同可用区上部署负载均衡器，可以实现跨可用区容灾。弹性伸缩弹性伸缩功能可以根据您定义的策略，将 CVM 实例集群保持在合适的数量。
根据业务负载实现分钟级响应：弹性伸缩功能在需求高峰期时自动增加 CVM 实例，保障程序的可用性；在业务回落时自动减少 CVM 实例，节省成本。
监控您的集群，随时替换掉状态异常的实例，保证业务健康运行。
对于负载变化有着固定的时间规律的业务，我们可以利用弹性伸缩设定在高峰时段扩展实例数量，在业务低谷的时候缩减实例数量。您无需支付任何费用即可使用弹性伸缩服务。
怪物猎人2g红色金龟子怎么弄？
这个，很麻烦。
爬虫的话，你知道吧？
地上跳啊跳的那种烦人的东西。
如果有金手指显血的话比较容易一点。
打法，把虫子打得快死的时候，丢毒气弹毒死，这样可以100%保留尸体，就可以剥取，剥取就可以得到甲壳，如果打死，很少几率可以保留尸体的。。
用低攻击的武器，砍，看大概几下死，留最后一下别砍，毒气。。。
总之，这武器做起来麻烦。
加油吧。
大数据的含义和作用是什么？
大数据（英语：Big data），又称为巨量资料，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语大数据的特点
体积大
数据量很重要。对于大数据，将不得不处理大量的低密度，非结构化数据。这可能是价值未知的数据，例如Twitter数据供稿，网页或移动应用程序上的点击流或启用传感器的设备。对于某些组织，这可能是数十兆字节的数据。对于其他人，可能是数百PB。
PB是硬盘存储容量单位，存储容量：是该存储设备上可以存储数据的最大数量，通常使用千字节（kb kilobyte）、兆字节（MB megabyte）、吉字节（GB, gigabyte）、太字节（TB ，terabyte）和PB(Petabyte)、EB(Exabyte)等来衡量。1PB=1024TB=1024 * 1024 GB一部1080P高清电影 2G 左右，大概就是 50W部高清电影速度
速度是接收和（或可能）作用于数据的快速速率。通常，与直接写入磁盘相比，数据流直接进入内存的速度最高。一些支持互联网的智能产品会实时或近乎实时地运行，因此需要实时评估和采取措施。
多样性
多样性是指可用的多种数据类型。传统的数据类型经过结构化，可以整齐地放置在关系数据库中。随着大数据的兴起，数据进入了新的非结构化数据类型。非结构化和半结构化的数据类型（例如文本，音频和视频）需要进行额外的预处理才能得出含义并支持元数据。
真实性
它是指数据中的不一致和不确定性，即可用数据有时会变得混乱，并且质量和准确性难以控制。
大数据也是可变的，因为多种不同的数据类型和数据源会产生大量的数据维度。
价值
除非将其转化为有用的东西，否则大量没有价值的数据对公司没有好处。
数据本身没有用处或重要性，但需要将其转换为有价值的信息以提取信息。
大数据作用指引产品开发
Netflix和宝洁等公司使用大数据来预测客户需求。他们通过对过去和当前产品或服务的关键属性进行分类并对这些属性与产品的商业成功之间的关系进行建模，从而为新产品和服务建立了预测模型。此外，宝洁还使用焦点小组，社交媒体，测试市场和早期商店推出的数据和分析来计划，生产和推出新产品。
预测性维护
可以预测机械故障的因素可能深深地埋在结构化数据中，例如设备的年份，制造商和型号，以及覆盖数百万条日志条目，传感器数据，错误消息和发动机温度的非结构化数据。通过在问题发生之前分析这些潜在问题的征兆，组织可以更有效地部署维护并最大化零件和设备的正常运行时间。
提升客户体验
客户竞赛在进行中。现在比以往任何时候都更可能更清晰地了解客户体验。大数据使您能够从社交媒体，Web访问，呼叫日志和其他来源收集数据，以改善交互体验并最大程度地实现交付的价值。开始提供个性化报价，减少客户流失并主动处理问题。
机器学习
机器学习现在是一个热门话题。数据（尤其是大数据）是原因之一。现在，我们可以教授机器而不是对其进行编程。大数据的可用性可训练机器学习模型，从而使之成为可能。
推动创新
大数据可以通过研究人员，机构，实体和流程之间的相互依赖性，然后确定使用这些见解的新方法来帮助您进行创新。使用数据洞察力来改进有关财务和计划考虑因素的决策。检查趋势以及客户希望提供什么新产品和服务。实施动态定价。有无穷的可能性。
引申现在社交媒体（微信，微博，短视频），电商都有海量数据。头条可以根据用户行为进行精准推送内容或是广告。电商可以根据数据推送有购买意向的产品。
当前大数据时代只要是有海量用户，就可以根据用户的行为进行分析从而衍生出新的价值信息。
人工智能的前提就是通过海量数据，进行模型训练从而形成自己的计算方式。16年时谷歌人工智能机器人阿尔法狗大败世界围棋冠军李世石。围棋是人类引以为傲的高智商游戏，但最终败给了机器人。机器人就是前期通过海量数据进行计算不断的完善。
大数据的快速发展，也带来了很多问题。例如鼎鼎大名的脸书用户隐私泄漏事件。大数据中含有很多用户隐私数据，不正当的使用会造成灾难事故。
大数据未来还可以在更多的领域中使用，未来也将会出现更多的技术弥补大数据的漏洞。
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怎样可以搜索百度网盘别人分享的资源？
一、网盘下载BT资源篇：如何利用速盘在百度网盘中创建BT任务。
网盘资源和BT资源是两个不相干的资源，以往使用BT下载资源时最为常用的工具便是迅雷。那么，能否利用网盘下载BT中的资源呢？答案是可以的。不过，使用网盘下载BT资源时需要借助“速盘”等网盘辅助工具，如此一来便可以实现网盘下载BT资源了。步骤如下：
1.运行速盘工具，“资源搜索”中输入资源名称，找到BT后点击下载，上图。
2.点击“下载”，在已完成列可以看到已下载完成的BT资源，右键可打开文件夹，上图，
3.点击“离线下载”，新建BT任务，选择并打开已下载的BT，任务生成后选择保存路径，此路径为百度网盘路径，点击“下载”，完成此步，上图。
4.“我的网盘”，找到上一步保存的路径，找到BT生成的网盘资源，点击下载设置保存路径，上图。
5.回到“下载”，可以查看正在下载中的资源。
值得一提的是，网盘下载资源时限速100KB/s是常期让人诟病的话题，当使用“速盘”下载网盘资源时，可以跳过限速下载的壁垒，全速下载各类资源，上图。
二、不登录百度账号即可下载网盘共享资源篇
网盘资源可以在另一种情况下不需要进行登录、不需要保存至“我的网盘”就可以分分钟下载你想要的资源了，并且不会受到限速影响。
具体步骤及需要的工具：“速盘”工具（自行度娘搜索）
1、打开速盘后会看到醒目位置有登录提示，不用理会直接点击上方工具栏第二个选项“资源搜索”，上图。
2、“资源搜索”的搜索框中输入任意关键词，点击搜索会看到有28个搜索结果，上图。
3、点击“搜索列表”中的链接跳转至网页版度盘，若是电影、视频类型的文件，可以查看画质是否高清，若是标清或更差的视频就可以PASS掉了，这个步骤可以确保你不会“白辛苦”的下载不满意的结果，上图。
4、返回“资源搜索”列表，点击资源右边下载图标，保存下载路径后即可，上图。
5、点击工具栏第三个“下载”，资源正在以每秒1MB的速度下载中，上图。
6、当资源下载文成，点击“已完成”，右键资源“打开文件夹”即可快速找到资源下载目录，上图。
以上就是不需要登录就可以下载网盘资源的步骤啦。
《速盘》独家黑科技：关于通过分享链接下载资源二次提速的技术。速盘解决了百度网盘限速的困扰，与此同时新增了二次加速的功能。
速盘独有的黑科技加速技术（具体原理不解释），不需要是百度网盘会员，也不需要登录网盘账号，就可以对下载进行二次加速。但不是每个下载任务都可以加速。
触发条件：
1，只能对分享链接加速；
2，只有当下载的文件超过1G才有几率触发加速。
PS：想要速盘，请私信我“速盘”哦~