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1.1 研究背景与意义
在互联网信息爆炸的时代，网络数据采集技术已成为信息获取、数据分析和知识发现的重要手段。Python 作为一种高效的编程语言，凭借其丰富的第三方库和简洁的语法，成为爬虫开发的首选语言之一。然而，在网络数据采集中，文本编码的多样性和不确定…1. 引言
1.1 研究背景与意义
在互联网信息爆炸的时代，网络数据采集技术已成为信息获取、数据分析和知识发现的重要手段。Python 作为一种高效的编程语言，凭借其丰富的第三方库和简洁的语法，成为爬虫开发的首选语言之一。然而，在网络数据采集中，文本编码的多样性和不确定性一直是困扰开发者的主要问题之一。不同网站可能采用不同的编码方式（如 UTF-8、GBK、GB2312 等），甚至同一网站的不同页面也可能使用不同的编码，这导致爬虫在获取文本内容时容易出现乱码问题，严重影响数据的质量和后续分析。 chardet 作为 Python 中一款强大的编码检测库，能够自动检测文本的编码格式并估算其可信度，为解决编码问题提供了有效的解决方案。本研究通过实际案例，深入探讨如何将 chardet 与 Python 爬虫技术相结合，构建具有自动编码检测能力的智能爬虫系统，这对于提高爬虫的适应性和可靠性、确保数据采集的准确性具有重要的实际意义。
1.2 国内外研究现状
在网络
