爬虫 php 教程，全文搜索引擎有那些？
全文搜索引擎有：
1. Lucene
Lucene的开发语言是java，也是Java家族中最为出名的一个开源搜索引擎，在Java世界中已经是标准的全文检索程序，它提供了完整的查询引擎和索引引擎，没有中文分词引擎，需要自己去实现，因此用Lucene去做一个搜素引擎需要自己去架构.另外它不支持实时搜索，但linkedin和twitter有分别对Lucene改进的实时搜素. 其中Lucene有一个C++移植版本叫CLucene，CLucene因为使用C++编写，所以理论上要比lucene快.
官方主页：http://lucene.apache.org/
CLucene官方主页：http://sourceforge.net/projects/clucene/
2. Sphinx
Sphinx是一个用C++语言写的开源搜索引擎，也是现在比较主流的搜索引擎之一，在建立索引的事件方面比Lucene快50%，但是索引文件比Lucene要大一倍，因此Sphinx在索引的建立方面是空间换取事件的策略，在检索速度上，和lucene相差不大，但检索精准度方面Lucene要优于Sphinx，另外在加入中文分词引擎难度方面，Lucene要优于Sphinx.其中Sphinx支持实时搜索，使用起来比较简单方便.
官方主页：http://sphinxsearch.com/about/sphinx/
3. Xapian
Xapian是一个用C++编写的全文检索程序，它的api和检索原理和lucene在很多方面都很相似，算是填补了lucene在C++中的一个空缺.
官方主页：http://xapian.org/
4. Nutch
Nutch是一个用java实现的开源的web搜索引擎，包括爬虫crawler，索引引擎，查询引擎. 其中Nutch是基于Lucene的，Lucene为Nutch提供了文本索引和搜索的API.
对于应该使用Lucene还是使用Nutch，应该是如果你不需要抓取数据的话，应该使用Lucene，最常见的应用是：你有数据源，需要为这些数据提供一个搜索页面，在这种情况下，最好的方式是直接从数据库中取出数据，并用Lucene API建立索引.
官方主页：http://nutch.apache.org/
5. DataparkSearch
DataparkSearch是一个用C语言实现的开源的搜索引擎. 其中网页排序是采用神经网络模型. 其中支持HTTP，HTTPS，FTP，NNTP等下载网页.包括索引引擎，检索引擎和中文分词引擎(这个也是唯一的一个开源的搜索引擎里有中文分词引擎).能个性化定制搜索结果，拥有完整的日志记录.
官方主页：http://www.dataparksearch.org/
6. Zettair
Zettair是根据Justin Zobel的研究成果为基础的全文检索实验系统.它是用C语言实现的. 其中Justin Zobel在全文检索领域很有名气，是业界第一个系统提出倒排序索引差分压缩算法的人，倒排列表的压缩大大提高了检索和加载的性能，同时空间膨胀率也缩小到相当优秀的水平. 由于Zettair是源于学术界，代码是由RMIT University的搜索引擎组织写的，因此它的代码简洁精炼，算法高效，是学习倒排索引经典算法的非常好的实例. 其中支持linux，windows，mac os等系统.
官方主页：http://www.seg.rmit.edu.au/zettair/about.html
7. Indri
Indri是一个用C语言和C++语言写的全文检索引擎系统，是由University of Massachusetts和Carnegie Mellon University合作推出的一个开源项目. 特点是跨平台，API接口支持Java，PHP，C++.
官方主页：http://www.lemurproject.org/indri/
8. Terrier
Terrier是由School of Computing Science，Universityof Glasgow用java开发的一个全文检索系统.
官方主页：http://terrier.org/
9. Galago
Galago是一个用java语言写的关于文本搜索的工具集. 其中包括索引引擎和查询引擎，还包括一个叫TupleFlow的分布式计算框架(和google的MapReduce很像).这个检索系统支持很多Indri查询语言.
官方主页：http://www.galagosearch.org/
10. Zebra
Zebra是一个用C语言实现的检索程序，特点是对大数据的支持，支持EMAIL，XML，MARC等格式的数据.
官方主页：https://www.indexdata.com/zebra
11. Solr
Solr是一个用java开发的独立的企业级搜索应用服务器，它提供了类似于Web-service的API接口，它是基于Lucene的全文检索服务器，也算是Lucene的一个变种，很多一线互联网公司都在使用Solr，也算是一种成熟的解决方案.
官方主页：http://lucene.apache.org/solr/
12. Elasticsearch
Elasticsearch是一个采用java语言开发的，基于Lucene构造的开源，分布式的搜索引擎. 设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定可靠. Elasticsearch的数据模型是JSON.
官方主页：http://www.elasticsearch.org/
13. Whoosh
Whoosh是一个用纯python写的开源搜索引擎.
官方主页：https://bitbucket.org/mchaput/whoosh/wiki/Home
Python爬虫和数据分析需要哪些知识储备？
数据是决策的原材料，高质量的数据价值不菲，如何挖掘原材料成为互联网时代的先驱，掌握信息的源头，就能比别人更快一步。
大数据时代，互联网成为大量信息的载体，机械的复制粘贴不再实用，不仅耗时费力还极易出错，这时爬虫的出现解放了大家的双手，以其高速爬行、定向抓取资源的能力获得了大家的青睐。
爬虫变得越来越流行，不仅因为它能够快速爬取海量的数据，更因为有python这样简单易用的语言使得爬虫能够快速上手。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情，但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。
基于python爬虫，我们整理了一个完整的学习框架：
筛选和甄别学习哪些知识，在哪里去获取资源是许多初学者共同面临的问题。
接下来，我们将学习框架进行拆解，分别对每个部分进行详细介绍和推荐一些相关资源，告诉你学什么、怎么学、在哪里学。
爬虫简介爬虫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。
这个定义看起来很生硬，我们换一种更好理解的解释：
我们作为用户获取网络数据的方式是浏览器提交请求->下载网页代码->解析/渲染成页面；而爬虫的方式是模拟浏览器发送请求->下载网页代码->只提取有用的数据->存放于数据库或文件中。
爬虫与我们的区别是，爬虫程序只提取网页代码中对我们有用的数据，并且爬虫抓取速度快，量级大。
随着数据的规模化，爬虫获取数据的高效性能越来越突出，能够做的事情越来越多：
市场分析：电商分析、商圈分析、一二级市场分析等市场监控：电商、新闻、房源监控等商机发现：招投标情报发现、客户资料发掘、企业客户发现等进行爬虫学习，首先要懂得是网页，那些我们肉眼可见的光鲜亮丽的网页是由HTML、css、javascript等网页源码所支撑起来的。
这些源码被浏览器所识别转换成我们看到的网页，这些源码里面必定存在着很多规律,我们的爬虫就能按照这样的规律来爬取需要的信息。
无规矩不成方圆，Robots协议就是爬虫中的规矩，它告诉爬虫和搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些不可以抓取。
通常是一个叫作robots.txt的文本文件，放在网站的根目录下。
轻量级爬虫“获取数据——解析数据——存储数据”是爬虫的三部曲，大部分爬虫都是按这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。
1、获取数据
爬虫第一步操作就是模拟浏览器向服务器发送请求，基于python，你不需要了解从数据的实现，HTTP、TCP、IP的网络传输结构，一直到服务器响应和应达的原理，因为python提供了功能齐全的类库来帮我们完成这些请求。
Python自带的标准库urllib2使用的较多，它是python内置的HTTP请求库，如果你只进行基本的爬虫网页抓取，那么urllib2足够用。
Requests的slogen是“Requests is the only Non-GMO HTTP library for Python, safe for humanconsumption”，相对urllib2，requests使用起来确实简洁很多，并且自带json解析器。
如果你需要爬取异步加载的动态网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化。
对于爬虫来说，在能够爬取到数据地前提下当然是越快越好，显然传统地同步代码不能满足我们对速度地需求。
（ps：据国外数据统计：正常情况下我们请求同一个页面 100次的话，最少也得花费 30秒，但使用异步请求同一个页面 100次的话，只需要要 3秒左右。）
aiohttp是你值得拥有的一个库，aiohttp的异步操作借助于async/await关键字的写法变得更加简洁，架构更加清晰。使用异步请求库进行数据抓取时，会大大提高效率。
你可以根据自己的需求选择合适的请求库，但建议先从python自带的urllib开始，当然，你可以在学习时尝试所有的方式，以便更了解这些库的使用。
推荐请求库资源:
urllib2文档：https://dwz.cn/8hEGdsqDrequests文档 ：http://t.cn/8Fq1aXrselenium文档：https://dwz.cn/DlL9j9hfaiohttp文档：https://dwz.cn/hvndbuB42、解析数据
爬虫爬取的是爬取页面指定的部分数据值，而不是整个页面的数据，这时往往需要先进行数据的解析再进行存储。
从web上采集回来的数据的数据类型有很多种,主要有HTML、 javascript、JSON、XML等格式。解析库的使用等价于在HTML中查找需要的信息时时使用正则，能够更加快捷地定位到具体的元素获取相应的信息。Css选择器是一种快速定位元素的方法。Pyqurrey使用lxml解析器进行快速在xml和html文档上操作，它提供了和jQuery类似的语法来解析HTML文档，支持CSS选择器，使用非常方便。
Beautiful Soup是借助网页的结构和属性等特性来解析网页的工具，能自动转换编码。支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器。
Xpath最初是用来搜寻XML文档的，但是它同样适用于HTML文档的搜索。它提供了超过 100 个内建的函数。这些函数用于字符串值、数值、日期和时间比较、节点和 QName 处理、序列处理、逻辑值等等，并且XQuery和XPointer都构建于XPath基础上。
Re正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。个人认为前端基础比较扎实的，用pyquery是最方便的，beautifulsoup也不错，re速度比较快，但是写正则比较麻烦。当然了，既然用python，肯定还是自己用着方便最好。
推荐解析器资源：
pyquery https://dwz.cn/1EwUKsEGBeautifulsoup http://t.im/ddfvxpath教程 http://t.im/ddg2re文档 http://t.im/ddg63、数据存储
当爬回来的数据量较小时，你可以使用文档的形式来储存，支持TXT、json、csv等格式。但当数据量变大，文档的储存方式就行不通了，所以掌握一种数据库是必须的。
Mysql 作为关系型数据库的代表，拥有较为成熟的体系，成熟度很高，可以很好地去存储一些数据，但在在海量数据处理的时候效率会显著变慢，已然满足不了某些大数据的处理要求。
MongoDB已经流行了很长一段时间，相对于MySQL ，MongoDB可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。
Redis是一个不折不扣的内存数据库，Redis 支持的数据结构丰富，包括hash、set、list等。数据全部存在内存，访问速度快，可以存储大量的数据，一般应用于分布式爬虫的数据存储当中。
推荐数据库资源：
mysql文档 https://dev.mysql.com/doc/mongoDB文档 https://docs.mongodb.com/redis文档 https://redis.io/documentation/工程化爬虫掌握前面的技术你就可以实现轻量级的爬虫，一般量级的数据和代码基本没有问题。
但是在面对复杂情况的时候表现不尽人意，此时，强大的爬虫框架就非常有用了。
首先是出身名门的Apache顶级项目Nutch，它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。支持分布式抓取，并有Hadoop支持，可以进行多机分布抓取，存储和索引。另外很吸引人的一点在于，它提供了一种插件框架，使得其对各种网页内容的解析、各种数据的采集、查询、集群、过滤等功能能够方便的进行扩展。
其次是GitHub上众人star的scrapy，scary是一个功能非常强大的爬虫框架。它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。学会scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。
最后Pyspider作为人气飙升的国内大神开发的框架，满足了绝大多数Python爬虫的需求 —— 定向抓取，结构化化解析。它能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储等。其功能强大到更像一个产品而不是一个框架。这是三个最有代表性的爬虫框架，它们都有远超别人的有点，比如Nutch天生的搜索引擎解决方案、Pyspider产品级的WebUI、Scrapy最灵活的定制化爬取。建议先从最接近爬虫本质的框架scary学起，再去接触人性化的Pyspider，为搜索引擎而生的Nutch。
推荐爬虫框架资源：
Nutch文档 http://nutch.apache.org/scary文档 https://scrapy.org/pyspider文档 http://t.im/ddgj反爬及应对措施爬虫像一只虫子，密密麻麻地爬行到每一个角落获取数据，虫子或许无害，但总是不受欢迎的。因为爬虫技术造成的大量IP访问网站侵占带宽资源、以及用户隐私和知识产权等危害，很多互联网企业都会花大力气进行“反爬虫”。
你的爬虫会遭遇比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
常见的反爬虫措施有：
通过Headers反爬虫基于用户行为反爬虫基于动态页面的反爬虫字体反爬.....遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，控制访问频率尽量保证一次加载页面加载且数据请求最小化，每个页面访问增加时间间隔；
禁止cookie可以防止可能使用cookies识别爬虫的网站来ban掉我们；
根据浏览器正常访问的请求头对爬虫的请求头进行修改，尽可能和浏览器保持一致等等。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。
分布式爬虫爬取基本数据已经没有问题，还能使用框架来面对一写较为复杂的数据，此时，就算遇到反爬，你也掌握了一些反反爬技巧。
你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率，这个时候相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理将多台主机组合起来，共同完成一个爬取任务，需要你掌握 Scrapy +Redis+MQ+Celery这些工具。
Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取， Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。
scarpy-redis就是用来在scrapy中实现分布式的组件，通过它可以快速实现简单分布式爬虫程序。
由于在高并发环境下，由于来不及同步处理，请求往往会发生堵塞，通过使用消息队列MQ，我们可以异步处理请求，从而缓解系统的压力。
RabbitMQ本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP,STOMP，使的它变的非常重量级，更适合于企业级的开发。
Scrapy-rabbitmq-link是可以让你从RabbitMQ 消息队列中取到URL并且分发给Scrapy spiders的组件。Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统。支持 RabbitMQ、Redis 甚至其他数据库系统作为其消息代理中间件， 在处理异步任务、任务调度、处理定时任务、分布式调度等场景表现良好。
所以分布式爬虫只是听起来有些可怕，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。
推荐分布式资源：
scrapy-redis文档 http://t.im/ddgkscrapy-rabbitmq文档 http://t.im/ddgncelery文档 http://t.im/ddgr你看，通过这条完整的学习路径走下来，爬虫对你来说根本不是问题。
因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术。
解锁每一个部分的知识点并且有针对性的去学习，走完这一条顺畅的学习之路，你就能掌握python爬虫。
以上便是本文内容，有帮助点赞喜欢支持一下吧。。
PHP网站怎么调用别家的API？
首先我们要知道的是，API有很多种表现形式，对于不同形式的API，调用方式也是不同的。
API常见模式1、RPC（远程过程调用协议）
RPC是一种进程远程调用的方式，主要用于异构平台间的进程通信，是Client/Server模式。RPC可以使用多种协议（如：HTTP协议、自定义协议等）和序列化方式（如：JSON、XML、二进程），RPC是基于TCP或者自定义协议来实现的，性能较高，但耦合度也较高。
2、SOAP（简单对象访问协议）
SOAP其实是基于HTTP和XML的实现，基于HTTP协议。在耦合度、维护性、扩展性上比RPC要好，但是性能上会低于RPC，特别是XML这种消息传递的方式会影响性能。
虽说SOAP是基于HTTP的，但是SOAP提供了Session/Cookie机制来维持状态，所以一些需要状态的（如：调用某些API前需要进行认证）业务中还能看见SOAP的身影。
3、RESTful
RESTful其实是一种架构风格，它不是一种标准！RESTful可以理解为是Json+HTTP+POST/GET/PUT/DELETE 的组合，同样是基于HTTP协议的。REST相比于SOAP和RPC，更加简洁明了。
RESTful的无状态特性使得其适合在分布式环境中使用，所以现在的API都推荐使用RESTful设计风格。
PHP中如何调用第三方提供的API？上面讲到了，API有很多种模式，对于不同模式我们调用的方法就不同。下面介绍下PHP如何计用常见模式的API。
1、RPC
如果对方提供的API是RPC形式的，那一般都会提供PHP版本的Client给你，你按说明进行调用即可。
另外PHP生态中也有不少RPC框架，如：PHPRPC、Thrift、gRPC等。
2、SOAP
PHP 5内置有php_soap扩展，此扩展实现了PHP对Web Services的支持。
3、RESTful
说白了RESTful就是HTTP协议，只不过使用了不同的HTTP动词进行请求区分，我们推荐使用cURL类库进行RESTful API的请求。
不建议使用file_get_contents 函数进行HTTP类型的API调用，很多人习惯使用此函数调用HTTP API，但是又不设置超时时间，当API不稳定时严重影响了网站速度。
以上就是我的观点，对于这个问题大家是怎么看待的呢？欢迎在下方评论区交流 ~ 我是科技领域创作者，十年互联网从业经验，欢迎关注我了解更多科技知识！属于python的热潮过去了吗？
到底是谁的说的，学了python就能找工作的？
在这个世界上，有两种神奇的、高大上的赚钱方法
你每周只需要花上几个小时就能完成
而且门槛很低，小学生都能学
轻松年收入50万不是梦
一种是微商
另一种就是培训班
开个小玩笑，也许世界上只有微商和培训班这两种职业，在这么宣传的时候会有这么多人相信
而最近，我发现各个平台上关于python培训班的广告是越来越多了，充斥在朋友圈和各种搜索引擎里，我不禁产生了疑问：
为什么感觉铺天盖地都是python的广告？
资本在搞鬼！大多数人对于某种语言的追捧，本质上只是对资本下某种需求的追捧
我身边学python的只有两类人：搞数据分析的，搞人工智能的
一般人做不了人工智能，大多数人都是奔着做数据分析去的，像爬虫、可视化、数据采集这种
不得不说python在这方面确实很优秀，毕竟是万能的胶水语言嘛，库很多很方便，拓展性和嵌入型都很不错
不管是python、R还是Excel、spss，这些都是数据分析的工具，对于数据分析，我一直强调核心是业务，通过业务的分析逻辑影射到数据分析的处理逻辑，而数据分析工具则是帮助我们实现结果的手段。如果把数据分析的结果比喻成你要去的一个目的地，那么python只是可以到达这个目的地的一个交通工具，换句话来说，你换个工具也能做到，所以python和数据分析之间，并没有不可分割的关系。恰好，数据分析和人工智能都是大火的岗位，新兴、稀缺、高薪， 多少人抢破了头也要挤进来
有这么多韭菜，资本市场还不狠狠收割一波，所以市场就开始疯狂鼓吹
市场吹得厉害了，那些企业也就懵了，python相关的岗位井喷式的就爆出来了，然后又吸引了更多韭菜过来凑热闹，市场就再收割
想想之前的安卓、IOS，想想之前的java，想想PHP，再想想现在的python，感觉不是很相像吗？
为什么偏偏是python？为什么偏偏是Python呢？我觉得很大一部分原因就是python实在是太简单了
你看就没有人去教C++，是因为有很少的人会讲自己是精通C++的，想要通过培训的手段去培养C++的大神就更少了
毕竟教一门课的收入，比成为一名程序员要少的可怜
所以如果教python真的能挣钱的话，那些培训课的老师估计早就去当程序员了，谁还愿意做培训机构？
那么如果有很多的人都在教python，那也就说明学会了python也不会那么挣钱，要不然大家全都来教课了
所以对于这些python广告，还是要结合自身的需求：
想做个程序员，java、PHP、C++哪个不比python强？
想做个数据分析师，python可以当做支撑工具，但这不是重点
想去搞深度学习，这种人就不需要我建议了
学习python有用吗？ Python 值得你学习吗？如果你发现你需要用到它，那么就值得，否则不值得。再好的东西用不到也是白搭，再垃圾的东西你得用也要学我们再来看看一些招聘网站上对 python + 人工智能 大数据 相关岗位的要求是什么样的：下面这是某金服的应届生招聘要求：岗位要求：
乐观，主动，追求卓越，团队意识强
计算机基础扎实，算法熟练
具备以下经验者优先：
1.具备大数据(TB级)、高吞吐(100k QPS)分布式系统的开发经验
2.熟悉Flink、Spark内核，或参与过实时或准实时数据处理系统的开发
3.熟悉Yarn、Kubernetes等调度和资源管理系统，参与过大型集群的搭建或维护
4.熟悉Tensorflow内核，有开源经验者优先
5.参与A/B实验框架的开发
6.参与过GPU和FPGA硬件上的算法优化
7.参与过SQL执行优化，熟悉Panads等数据处理和分析系统
不知道发现啥没，人家提都没提python！广告上宣传什么python、人工智能有多火，python这门语言有多简洁易懂有多易学，开发效率有多高，等你学完了你会发现你学的和人工智能没有一点关系，你只是学了门语言。并且他们光宣传python简单，python是简单，但是python不等于数据分析、人工智能，python只是实现人工智能的编程语言工具而已。scripting生成出来的页面的方法吗？
当然有了！
爬虫几乎只要有网络模块的语言都能写，其中的佼佼者就是Python，而Python有非常多的第三方库支持，如果需要爬取js生成的页面（比如单页应用），就需要一些模拟浏览器的库了。
Selenium 是一个项目的名称,包含了很多工具和api和一些自动化测试工具,能模拟浏览器的运行和操作,也有人拿他用来当做爬虫工具,因此也是很方便的
Webdriver 是Selenium里的一个支持浏览器自动化的工具。它包括一组为不同语言提供的类库和“驱动”（drivers）可以使浏览器上的动作自动化。
WebDriver 还为很多语言提供类库：Java，C#，Ruby，JavaScript，Python，PHP，Perl和一些其他语言。这样方便的便利，不需要去学习WebDriver独有的脚本语言，使用WebDriver就像在自己项目中使用一个第三方库一样。
PhantomJS 不需要GUI,可以直接命令行中进行处理,内核是WebKit引擎,非常适合爬虫使用.
介绍完了先安装:
pip install seleniumPhantomJS的下载需要去官网:http://phantomjs.org/download.html就要开始写代码了:
from selenium import webdriver
browser = webdriver.PhantomJS()
url = 'https://www.toutiao.com'
browser.get(url)
browser.implicitly_wait(2) # 等待2秒让js直行完成
剩下的就需要你自己根据需求来编写代码了,还有selenium的中文文档在这里:https://selenium-python-zh.readthedocs.io/en/latest/
以上就是关于爬虫 php 教程以及全文搜索引擎有那些的相关回答，有更多疑问可以加微。