昆虫寄生真菌简介 昆虫寄生真菌是什么 百科
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其他答案（共2个回答）
的巢穴？？
应该是蚂蚁种类的。
蚂蚁在地下,蜜蜂在树上,蟑螂等在下水道或者部分人家厨房中,
蚊子无固定住所,产卵在水中,其他一些可能就在植物的附近了
工蜂就是未完全发育的雌蜂！它的性别当然是雌性了！
鸟纲在生物分类学上是脊椎动物亚门下的一个纲。鸟是两足、恒温、卵生的脊椎动物，身披羽毛，前肢演化成翅膀，有坚硬的喙。鸟的体型大小不一，既有很小的蜂鸟也有巨大的鸵鸟...
北方叫“滋剌滋”会叫，而且声音挺大，图片上的是雄性的；雌性的尾部有一条深色的长刺，不会叫。
答: 高温蒸煮等方式只能在短时间内控制细菌数量，并不能永久清除细菌
答: 科学和生物学教育：通过提供识别性语言、提问、解释和简单的实验、描绘使孩子懂得爱护他的环境
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昆虫的生命历程(讲座速记整理稿件)-深圳市福田区图书馆
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大家讲坛第332期
题目：昆虫的生命历程
时间：日（周六）下午15：00
地点：深圳市福田区图书馆负一楼
主讲：三蝶纪 我今天讲座有很多是《酷虫成长记》这本书里的，就是说告诉你昆虫怎么从一个卵开始慢慢长大的。在我的讲座结束后，我会问大家两个问题，答对的朋友我会送一本我的书。 （PPT）这就是昆虫的生命历程，图上这个很漂亮，很像蝴蝶，其实是一个蛾子，它叫白边魔目夜蛾。它有白色的边，上面有两个像眼睛一样的，好像魔鬼的眼睛一样。 什么是昆虫？ 在讲昆虫怎么长大之前，我们先来看一下，到底什么是昆虫？有小朋友说有六条腿，其实说得还是很对的。 古代汉语里，昆虫两个字都有它的特殊含义。 “昆”是什么意思？它的意思是众多、庞大，意思就是有很多很多。 “虫”是所有动物的总称。如果大家看过中国古代小说，像《水浒传》、《三国》里面说到老虎是大虫，说到蛇是长虫。这个“虫”指的是所有的动物。 五虫说：中国古代的人把虫分为五种。 1、羽虫。鸟类叫做羽虫。 2、毛虫。身上覆盖了毛的动物，像老虎、狮子。 3、甲虫。是指身上有硬壳的，包括一些水生动物，像螃蟹、虾。 4、鳞虫。是指身上有很硬的鳞片，像蛇、蜥蜴。 5、倮虫。是指光溜溜的，没毛的，人其实也就是倮虫的一种。还有像青蛙，身上光光的，在古代，人们也把它叫做倮虫。 1890年，方旭写著《虫荟》一书将5类动物中的219种小动物归为“昆虫类”。这个时候昆虫一词在中国才有了跟现在差不多的含义。 西方昆虫学，首先要提到一个人――亚里士多德，他是著名的思想家、哲学家，同时他对动物分类有很大的贡献，他把所有身上带节的动物称为Entoma，还分出鞘翅目（甲虫）
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　　本文接上一篇，不清楚前面剧情的童鞋可以先看看。
　　这篇文章重点在于解决“数据虫巢官网”的底层数据问题，即那些分析数据的原始数据的来源。
　　结论很明显，当然是爬过来的，所以这篇我们将重点讲讲如何进行数据爬取，并且以虫巢官网的底层数据爬取代码为例子进行讲解。
　　当然，其中会一些常规的防爬机制破解以及应对的话题，整体来说这篇会偏重互联网公开数据集的爬取，即爬虫。
　　此外，整个数据虫巢官网的站点源代码，目前已经整理到github上咯，先放上github的链接：</blogchong/mite8-com。
　　这是一个完整的项目，这部分代码包括以下部分：
　　1 整个数据虫巢数据处理后端框架。
　　2 前端每个页面JSP代码部分，以及涉及数据可视化渲染部分。
　　3 几个重点数据源的爬虫逻辑，以及定期更新爬虫数据的入口逻辑。
　　4 数据处理中涉及到的NLP部分，有几个侧重点，包括重构加工的分词工具，以及简单的情感分析，并且提供了分词的一个工具接口。
　　PS：如果感兴趣，clone之前别忘了给个star，哈哈。
　　爬虫框架 - Webcollector
　　回到主题，说到爬虫，由于我之前对于Python并不是很熟悉，而Java则是我的拿手好戏，并且目前市面上封装的爬虫工具很多，所以，我的考虑就是Java语言封装的Webcollector。
　　简单说一下这个框架，大伙儿感兴趣的可以去开源中国搜一下他的主页，对于Java不熟悉的朋友，其实也无所谓的，使用其他的Python框架一样是可以的，那这部分关于框架这块的就可以略过啦。
　　Webcollector支持各种自定义的遍历策略，这种在于路径规则不明确的时候使用是很有用的，比如我当时在爬取各大主流招聘网站的JD数据时，就通过这种模式做的，但如果是目的明确的，其实就是按照自己的业务逻辑去固定路径一次性获取数据了。
　　Webcollector对于Cookie、请求头之类的信息，提供了设置接口，可以很方便的伪装成浏览器，以及登录状态去爬取数据。
　　Webcollector集成了传统的JDBC持久化策略，可以很方便的将爬取的数据进行MySQL落地，以及MongDB落地等。
　　使用上也很方面，集成在Maven中，并且更新还是蛮及时的，所以需要集成到自己的Java代码中，只需要引入Jar包即可开整。
　　除此之外，Webcollector内部封装了selenium，对于动态加载的JS数据来说，也可以很轻松的拿到相关的数据。
　　其实上面基本都是它的一些特性，对于新手来说都太模糊，这个框架最好的地方在于作者提供了大量的博客实例，来解释各种特性，以及各种简单的爬虫实例可供参考，简直就是初学者的福音。
　　具体不再多说，想了解更多的，可以搜索然后进入进行学习。
　　爬取数据
　　不同的网站对于数据的展现以及输出方式可能都有点不同，静态的网页数据是最好获取的，比如我之前爬取一些偏传统的招聘网站的数据，直接通过入口就可以拿到数据，基本不设防。
　　代码例子：
　　CrawlDatum crawlDatum = new CrawlDatum(listUrl).putMetaData("method", "POST");
　　HttpRequest request = new HttpRequest(crawlDatum.getUrl());
　　request.setMethod(crawlDatum.getMetaData("method"));
　　HttpResponse httpResponse = request.getResponse();
　　Page page = new Page(crawlDatum, httpResponse);
　　我们拿到了HttpResponse对象，并且封装成Page对象，通过Page对象提供的Html解析方法，进行数据拆解。
　　其实Page底层的实现依然是Jsoup，一种很常规的Html结构解析包，我们来看一下具体的使用：
　　page.select("div[class=review-content clearfix]").text()
　　这是一个很常见的解析过程语法，在page对象中查找class名为“review-content clearfix ”的div，并且调用text方法，将内容转换为String。
　　静态页面，基本上会上门两招就够了，访问页面数据，然后解析数据，将非结构化的数据转换为结构化数据，当然具体怎么入库，在Java里方式就很多了。
　　除了静态页面之外，还有其他形式的数据获取。
　　比如现在很流行的一种做法，那就是前后端进行分离，即后端数据由额外的请求进行获取，再通过前端进行异步渲染。
　　其实这种做法也是有理由的，因为后端数据的请求跟前端其他部分渲染效率是不同，所以一般做成异步请求，这样在整个页面在后端效率不高时不会造成整个页面等待，提升用户效率。
　　这个时候，你单纯的看页面源码已经不行啦，你需要会使用浏览器的元素审查，把这些异步请求的链接给逮出来。
　　我在做雾霾影响分析报告时，基础原始数据是京东的口罩购买数据，并且是评论数据，其评论就是异步加载获取的。
　　通过F12做元素审查，找到评论数据的真正调用接口，一般异步操作都是放到JS里，并且接口在命名上有一定的提示，如上图就是京东商品的评论数据接口。
　　大概链接长这样子：
　　/comment/productPageComments.action?productId=2582352&score=3&sortType=3&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&callback=fetchJSON_comment98vv47364
　　里头有控制翻页的参数，我们控制部分参数就可以愉快的获取到数据啦，我们再把callback参数去掉，就是实打实的JSON数据了，连清洗数据的活都省了。
　　除此之外，还有一个需要注意的点就是，控制访问频度，不管你是单机爬着玩也好，或者是工作大范围爬用代理池也好，频度是一个很基础的防爬机制。
　　具体的虫巢涉及的代码呢，我就不一一列出来了，这里列一下开源出来的代码，涉及到爬虫的部分，做个备注，有兴趣的可以去我github上clone下来，然后按下面的路径去分析分析逻辑，克隆完了记得给个star哟。
　　mite8-com开源项目涉及到爬虫的部分：
　　1 京东雾霾相关的爬虫逻辑：package com.mite8.Insight.jd_
　　2 电影《长城》相关的爬虫逻辑：package com.mite8.Insight.movie_great_
　　3 政务舆情相关的爬虫逻辑：package com.mite8.jx.gz.dn. //service下对应的几个子目录，下面的utils，入口是OptXXX类。
　　防爬的一些机制，以及对应的破解之道
　　在这里再说一些玩爬虫时，会遇到的一些常见的防爬手段，以及对应的破解之道。
　　由于俺不是专业的爬虫，所以这部分这么完善的东西显然不是出自我之手，是我团队里爬虫大神在内部技术分享时总结的，俺只是个搬运工。
　　第一种，伪装成合法的浏览器
　　在一般情况下，我们会对请求头进行伪装，最重点的key就是user-agent，这部分信息就是浏览器的内核信息。
　　由于很多公司，甚至是大楼都是用同一个对外IP，所以单纯的使用频度进行防爬封锁，这种情况很容易造成误杀，这也是目标网站不愿意看到的情况。
　　但是这种情况下，一般不同的电脑其浏览器是不同的，包括内核版本等等，防爬时会分析这个user-agent是不是一样的，或者说非法的字符。
　　因为很多爬虫框架，或者进程方位URL时会有默认的标志，通过分析这个频度可以明显知道是不是机器在访问页面。
　　所以，我们通常会获取一批正常的user-agent做随机封装，去获取数据，这种措施会导致上面说的那种防爬机制时效。
　　第二种，IP频度封锁
　　在一个IP过于频繁的访问页面时，网站根据一定的判定策略，会判断这个IP是非法的机器，进行IP封锁，导致这个IP无法访问目标页面。
　　这个时候，我们可以控制访问频度避免被封，但很多时候我们爬取的量很大，控制频度很难完成任务，那么我们就需要使用代理池来做了。
　　通过代理池的IP，进行IP伪装，这样就破解了频度的控制。
　　通常代理池分免费与收费，一般免费的代理池都是被人用烂了的，里头的IP都是在各大主流网站的黑名单里。
　　最后，至于说每个网站的频度是什么样子的，以及控制力度(禁封几分钟，或者是一天等等)，就需要自己多测试尝试了。
　　第三种，用户验证机制
　　用户验证，这是个很常见的东西，很多页面只有用户登录之后可以访问。
　　一般通常的做法都是cookie验证，所以，关键是我们如何获取这个cookie。
　　一次性爬取比较容易，直接把cookie帖进去，做访问即可，但是遇到自动化的时候，我们就需要研究用户登录的过程了，使用POST做表单提交，获取cookie，后面的流程就通啦。
　　第四种，验证码
　　很多操作是需要验证码才能下一步操作的，这个时候除了破解验证码无法可破。
　　不错对于简单的验证码，或者说自己技术犀利的话，写个图像识别的东东，做图像识别，识别验证码也行，但是，目前验证码设计的都很变态，详情参考12306，所以这个方法打折的厉害。
　　还有一种手段，购买付费的打码平台服务，直接完破之，就是费钱而已。
　　第五种，动态页面
　　所谓动态页面，即很多时候数据是通过js动态加载出来的，或者JS加密的，这个时候，直接访问是拿不到数据。
　　也有破解之道，使用JS引擎做JS解析，目前不管是Python的还是Java的，有不少这种引擎可以供调用。
　　最后一种方法，使用浏览器内核去访问这个链接，就跟真正的浏览器访问页面没有什么差别啦，Java中经典的selenium就是其中一种。
　　据闻，技术高端点的公司还有更变态的，通过机器学习来学习真实用户的访问轨迹，通过算法来判断这种访问轨迹是否是机器造成的，然后再做判断是否做禁封。
　　好吧，玩高深的爬虫，其实就一部防爬与反爬的斗争史，其乐无穷。
　　下一篇，接着话题，我们讲讲述云平台搭建，服务器部署，环境配置相关的东西：《如何打造类似数据虫巢官网系列教程之三：服务器》。
　　最后，再贴一遍，数据虫巢官网()的开源代码地址(可以随意fork、star 哈哈)：</blogchong/mite8-com。
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　　要不要一起探讨大数据的相关的话题，是不是想要跨界大数据，进一步了解、讨论mite-com的开源代码，欢迎加入“数据虫巢读者私密群”，=&&。
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