数据分析模块是股神1.o的大脑，除了这个大脑之外它还需要其他几个关键性模块。既然做大数据分析，那么这个数据来源就需要有一个功能模块来解决，它专门负责数据的收集。
这个数据收集模块就像是股神的手脚，负责从网络上收集对应的数据，这个模块一个关键的组成部分就是爬虫。
国际互联网展到今天，变成了体系庞杂内容浩繁的网状系统，这个系统上的信息节点规模数以十亿计，这些节点可能包括台式机、笔记本、服务器、大规模群组、智能手机、平板、智能导航终端、各类信息采集终端、信息射终端等等等等。
只要能够链接上互联网，能够与互联网进行数据交互的，都可以视为一个信息节点，比如遍布城市的各类监控探头，各类通讯基站，严格来说都属于节点之一。
这些节点为互联网提供的数据类型也各种各样，有文字，有数据，有图表，有文档，有视频，有音频，有数据库；它们的表现形式各式各样，有通用格式，有专用格式；所有这些信息加在一起，共同组成了沉积在国际互联网中浩瀚的数据海洋。
这个数据海洋是动态的，它时刻处在在运动和更新之中，就好像各种洋流和浪涛一样，永不停息。
整个数据海洋分散在无数个信息节点之中，这些信息节点被各种通讯协议链接起来，让它们可以相互通讯。各种通讯协议中，有我们最熟悉的一种，就是uRL，也就是我们总会遇到的网站链接。
如果将整个数据海洋比喻成我们的地球，那么每个数据节点就是一个房间，而节点内的数据信息就是我们人类，所有的信息节点组合起来，构成了地球上的无数个城市，无数个大厦，无数个房屋。
各种各类的数据链接模式，就是承载人们出行的道路，而uRL不过是道路的一种，算是各个城市之间，各个主要的商业大厦之间互通的铁路和公路。它主要出现在公共服务器之间，就是说只要有了uRL，理论上来说它对所有数据访客都是开放的，任何人都可以抵达这个服务器，只不过它有没有门禁就是另外一回事了。
既然有公共空间，那相对应的肯定有非公共空间，除了uRL，还有很多链接模式，这些链接模式里，信息节点就像是私人住宅或者军事禁区一样，它并不是开放给公众的，虽然它同样存在于数据海洋中，但你是无法随便访问的。
当面对如此庞大浩繁的数据海洋时就存在一个问题了，世界这么大，我该如何找到目标，比如我想找感冒药相关的数据信息，我该怎么办？
正是这种需求催生了搜索引擎，搜索引擎可以帮助你快找到目标，它就像一个找路指南一样，你只要告诉它想去哪，这个目的地大概什么特征，它就会帮助你找到无数个可能合适的目的地，并且把对方的uRL提供给你。
搜索引擎每天的访问量都是海量的，每一秒同时并的搜索请求都是数以十万计的，在这么多请求面前，如果来一个请求它搜一遍互联网，这肯定是不现实的，不仅度慢效率低，而且仅仅这类搜索请求就足让整个国际互联网陷入拥堵状态。
为了解决这个问题，搜索引擎就有了它特有的工作模式，它先尽可能多的将数据海洋里的信息全部找出来，然后存储在自己的服务器群组中，一旦有了搜索请求，它只要在自己的服务器里进行检索就行了。
而帮助搜索引擎完成找这个动作的就是爬虫。
因为国际互联网中的信息节点都是相互关联的，是网状联系的，每个节点上都会有很多个uRL。所以爬虫的工作模式就是遍历，当它开始工作时，它会以一个信息节点为起点，然后挨个访寻与这个节点相连的所有节点，当下一层节点还有uRL链接时，它就不断访问下去，直到将所有uRL遍历一次才算完。
因为整个互联网的网状结构，使它具备网状互通性，所以等爬虫将所有uRL遍历了，一般来说它就已经将整个国际互联网所有链接全部访问了一遍，这注定是一个比环球旅行更加令人叹为观止的行为。
而莫回既然想弄这个股神1.o，他想要搜集海量数据，那么他要做的事情其实和搜索引擎要做的事情很像，只不过搜索引擎是所有信息都要搜集，而莫回只需要关注股票相关的信息就行了。
这样的话，莫回的爬虫就必须在具备遍历能力的同时，还得具备筛选的能力。
遍历的能力解释起来很简单，就是你不能走回头路和冤枉路，游历过的uRL就犯不着再走第二遍了。一条新的uRL被现，先需要判断这条uRL是否已经走过，其次需要判断这条uRL被安排在什么次序去走。一个是重复性问题，一个是最优化问题，这就需要独特的遍历算法来解决。
而筛选功能就是通用爬虫和专用爬虫之间的主要区别，莫回的爬虫需要具备一定的识别能力，能够辨别某个uRL中的内容是否具备相关性，如果不具备那么就跳过，如果具备就将其中的内容复制回来待用。
这个筛选功能同样需要一大堆的算法来解决，不仅如此，它还需要具备自然语言处理能力，就是说它得具备对语言文字的理解和解析的能力，它得能够识别哪些文字内容是与股票相关的，哪些是无用的。
仅仅识别文字还是不够的，它还得能够识别其他格式的数据，比如它得能够识别图案，像是股票相关的各种k线图、柱状图之类的，爬虫必须能够将其与风景画或者自拍照区别开。
除了图片，其他的像是视频、音频、各类数据库之类的，爬虫都需要一一辨别出来，确定是否属于相关内容。
这里面将会有无数个技术难题需要解决，如果这个工作让莫回一个人来完成，几乎是不可想象的。
这个数据收集模块就像是股神的手脚，负责从网络上收集对应的数据，这个模块一个关键的组成部分就是爬虫。
国际互联网展到今天，变成了体系庞杂内容浩繁的网状系统，这个系统上的信息节点规模数以十亿计，这些节点可能包括台式机、笔记本、服务器、大规模群组、智能手机、平板、智能导航终端、各类信息采集终端、信息射终端等等等等。
只要能够链接上互联网，能够与互联网进行数据交互的，都可以视为一个信息节点，比如遍布城市的各类监控探头，各类通讯基站，严格来说都属于节点之一。
这些节点为互联网提供的数据类型也各种各样，有文字，有数据，有图表，有文档，有视频，有音频，有数据库；它们的表现形式各式各样，有通用格式，有专用格式；所有这些信息加在一起，共同组成了沉积在国际互联网中浩瀚的数据海洋。
这个数据海洋是动态的，它时刻处在在运动和更新之中，就好像各种洋流和浪涛一样，永不停息。
整个数据海洋分散在无数个信息节点之中，这些信息节点被各种通讯协议链接起来，让它们可以相互通讯。各种通讯协议中，有我们最熟悉的一种，就是uRL，也就是我们总会遇到的网站链接。
如果将整个数据海洋比喻成我们的地球，那么每个数据节点就是一个房间，而节点内的数据信息就是我们人类，所有的信息节点组合起来，构成了地球上的无数个城市，无数个大厦，无数个房屋。
各种各类的数据链接模式，就是承载人们出行的道路，而uRL不过是道路的一种，算是各个城市之间，各个主要的商业大厦之间互通的铁路和公路。它主要出现在公共服务器之间，就是说只要有了uRL，理论上来说它对所有数据访客都是开放的，任何人都可以抵达这个服务器，只不过它有没有门禁就是另外一回事了。
既然有公共空间，那相对应的肯定有非公共空间，除了uRL，还有很多链接模式，这些链接模式里，信息节点就像是私人住宅或者军事禁区一样，它并不是开放给公众的，虽然它同样存在于数据海洋中，但你是无法随便访问的。
当面对如此庞大浩繁的数据海洋时就存在一个问题了，世界这么大，我该如何找到目标，比如我想找感冒药相关的数据信息，我该怎么办？
正是这种需求催生了搜索引擎，搜索引擎可以帮助你快找到目标，它就像一个找路指南一样，你只要告诉它想去哪，这个目的地大概什么特征，它就会帮助你找到无数个可能合适的目的地，并且把对方的uRL提供给你。
搜索引擎每天的访问量都是海量的，每一秒同时并的搜索请求都是数以十万计的，在这么多请求面前，如果来一个请求它搜一遍互联网，这肯定是不现实的，不仅度慢效率低，而且仅仅这类搜索请求就足让整个国际互联网陷入拥堵状态。
为了解决这个问题，搜索引擎就有了它特有的工作模式，它先尽可能多的将数据海洋里的信息全部找出来，然后存储在自己的服务器群组中，一旦有了搜索请求，它只要在自己的服务器里进行检索就行了。
而帮助搜索引擎完成找这个动作的就是爬虫。
因为国际互联网中的信息节点都是相互关联的，是网状联系的，每个节点上都会有很多个uRL。所以爬虫的工作模式就是遍历，当它开始工作时，它会以一个信息节点为起点，然后挨个访寻与这个节点相连的所有节点，当下一层节点还有uRL链接时，它就不断访问下去，直到将所有uRL遍历一次才算完。
因为整个互联网的网状结构，使它具备网状互通性，所以等爬虫将所有uRL遍历了，一般来说它就已经将整个国际互联网所有链接全部访问了一遍，这注定是一个比环球旅行更加令人叹为观止的行为。
而莫回既然想弄这个股神1.o，他想要搜集海量数据，那么他要做的事情其实和搜索引擎要做的事情很像，只不过搜索引擎是所有信息都要搜集，而莫回只需要关注股票相关的信息就行了。
这样的话，莫回的爬虫就必须在具备遍历能力的同时，还得具备筛选的能力。
遍历的能力解释起来很简单，就是你不能走回头路和冤枉路，游历过的uRL就犯不着再走第二遍了。一条新的uRL被现，先需要判断这条uRL是否已经走过，其次需要判断这条uRL被安排在什么次序去走。一个是重复性问题，一个是最优化问题，这就需要独特的遍历算法来解决。
而筛选功能就是通用爬虫和专用爬虫之间的主要区别，莫回的爬虫需要具备一定的识别能力，能够辨别某个uRL中的内容是否具备相关性，如果不具备那么就跳过，如果具备就将其中的内容复制回来待用。
这个筛选功能同样需要一大堆的算法来解决，不仅如此，它还需要具备自然语言处理能力，就是说它得具备对语言文字的理解和解析的能力，它得能够识别哪些文字内容是与股票相关的，哪些是无用的。
仅仅识别文字还是不够的，它还得能够识别其他格式的数据，比如它得能够识别图案，像是股票相关的各种k线图、柱状图之类的，爬虫必须能够将其与风景画或者自拍照区别开。
除了图片，其他的像是视频、音频、各类数据库之类的，爬虫都需要一一辨别出来，确定是否属于相关内容。
这里面将会有无数个技术难题需要解决，如果这个工作让莫回一个人来完成，几乎是不可想象的。
第一时间更新《绝对掌控》最新章节。