现在大型网站的反爬策略越来越高明了，不仅是对IP访问频率、User-Agent请求头进行异常识别，还会分析IP地址、浏览器指纹、JS动态加载、API逆向、行为模式等方式各种设卡，动不动跳出五花八门的验证码，非常难搞。怎么应对反爬是个系统性问题，需要采取多种策略，而且涉及到法律法规，得遵守网站的robot协议，做一些自动化检测、采集少量公开数据没啥问题，对网站造成干扰的事情可不能干。我觉得使用Pyt

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网络爬虫是一种常见的数据采集技术，你可以从网页、 APP上抓取任何想要的公开数据，当然需要在合法前提下。爬虫使用场景也很多，比如：搜索引擎机器人爬行网站，分析其内容，然后对其进行排名，比如百度、谷歌价格比较网站，部署机器人自动获取联盟卖家网站上的价格和产品描述，比如什么值得买市场研究公司，使用爬虫从论坛和社交媒体（例如，进行情感分析）提取数据。与屏幕抓取不同，屏幕抓取只复制屏幕上显示的像素，网络爬

首先要介绍下什么是MCP，它的学名是“模型上下文协议”，你可以理解成它是连接AI大模型和外部工具的一个媒介，类似于电脑和互联网的关系，大模型原先只是封闭的大脑，有了MCP后它就连接了无数的信息、工具、数据，可以做更多的事情，比如Bright Data MCP能实现复杂网站的数据采集。总的来说，AI爬虫已经成为不可逆的趋势，完全不需要写代码处理网页，几乎零门槛，而且能很好的和一些智能体结合，做出不错

首先要介绍下什么是MCP，它的学名是“模型上下文协议”，你可以理解成它是连接AI大模型和外部工具的一个媒介，类似于电脑和互联网的关系，大模型原先只是封闭的大脑，有了MCP后它就连接了无数的信息、工具、数据，可以做更多的事情，比如Bright Data MCP能实现复杂网站的数据采集。总的来说，AI爬虫已经成为不可逆的趋势，完全不需要写代码处理网页，几乎零门槛，而且能很好的和一些智能体结合，做出不错

而vaex只会对数据进行内存映射，而不是真的读取数据到内存中，这个和spark的懒加载是一样的，在使用的时候 才会去加载，声明的时候不加载。Python中的pandas是大家常用的数据处理工具，能应付较大数据集（千万行级别），但当数据量达到十亿百亿行级别，pandas处理起来就有点力不从心了，可以说非常的慢。这里用的是hdf5文件，hdf5是一种文件存储格式，相比较csv更适合存储大数据量，压缩程

其次要用到Trae编辑器，这是一个AI原生的代码编辑器，是基于VsCode内核开发的，所以它有VsCode的几乎所有功能，最重要的是它支持直接部署大模型、智能体、MCP等，可以理解它就是一个超级编程智能体。首先是SQLite数据库，这是一个轻量化的开源数据库，它没有服务器，无需复杂的配置安装，就可以直接用，很适合制作AI应用。这是我将AI应用到实际工作的一个尝试，虽然有很多地方还不算满意，比如处理

其次要用到Trae编辑器，这是一个AI原生的代码编辑器，是基于VsCode内核开发的，所以它有VsCode的几乎所有功能，最重要的是它支持直接部署大模型、智能体、MCP等，可以理解它就是一个超级编程智能体。首先是SQLite数据库，这是一个轻量化的开源数据库，它没有服务器，无需复杂的配置安装，就可以直接用，很适合制作AI应用。这是我将AI应用到实际工作的一个尝试，虽然有很多地方还不算满意，比如处理

数据可视化是数据结果的直观展示，好的可视化图表非常具有说服力，制作可视化图表的工具多种多样，主要分为BI、Python、JS这三大类，BI代表工具有Tableau、PowerBI，Python可视化库有Seaborn、Matplotlib等，JS可视化工具有Echarts、D3等。这次推荐我常用的5个可视化软件工具，可视化能力都非常强大，值得入手试试。

pandas_profiling可以用一行代码生成详细的数据分析报告，与pandas深度结合，非常适合前期的数据探索阶段，以及结果数据报告批量化生产。熟悉pandas的童鞋估计都知道pandas的describe()和info()函数，用来查看数据的整体情况，比如平均值、标准差之类，就是所谓的探索性数据分析-EDA。如果你想更方便快捷地了解数据的全貌，泣血推荐一个python库：pandas_pr