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　　j2crawler是一個(gè)通用的、最小化依賴(lài)第三方組件、靈活擴充組件、開(kāi)箱即用分布式爬蟲(chóng)java，簡(jiǎn)單易用性、支持目前主流的通用的解析句型、靈活多變的實(shí)時(shí)/離線(xiàn)抓取形式、遵循Springboot規范、并且支持分布式布署的Java爬蟲(chóng)引擎，能夠最大程度的提升一個(gè)爬蟲(chóng)菜鳥(niǎo)建立一個(gè)高可用性、高性能的爬蟲(chóng)應用的門(mén)檻分布式爬蟲(chóng)java，并且提高開(kāi)發(fā)爬蟲(chóng)系統的開(kāi)發(fā)效率，只須要具備一些簡(jiǎn)單的網(wǎng)頁(yè)解析句型同時(shí)遵守j2crawler少量開(kāi)發(fā)約束即可。
　　J2crawler爬蟲(chóng)引擎構架圖：
　　
　　J2crawler爬蟲(chóng)引擎內部組件構架圖：
　　
　　添加starter依賴(lài)
　　 <dependency>
<groupId>com.saas.jplogiccloud</groupId>
<artifactId>jplogiccloud-starter-j2crawler</artifactId>
</dependency>
　　在springboot應用配置實(shí)例demo
　　按照引擎的規范創(chuàng )建FetchJob即可（具體原理詳見(jiàn)以上構架圖），引擎啟動(dòng)時(shí)手動(dòng)添加Job到引擎上下文中并根據自己的訂制調度該FetchJob;
　　package com.saas.jplogiccloud.crawler.jobs;
import com.saas.jplogiccloud.starter.j2crawler.annotation.FetchJob;
import com.saas.jplogiccloud.starter.j2crawler.core.*;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.seimicrawler.xpath.JXDocument;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
@FetchJob(fetchTimeOut = 60000, jobName = "demoFetchJob")
@Slf4j
public class DemoFetchJob extends BaseFetchJob {
@Override
public List<FetchReq> initFetchReqs() {
List<FetchReq> fetchReqs = new ArrayList<>();
FetchReq fetchReq = FetchReq.builder()
.reqUrl("http://www.ip3366.net/?stype=1&page=1";)
.onFetchBack("onFetch")
.fetcherType(FetcherType.WEBDRIVER)
.build();
fetchReqs.add(fetchReq);
return fetchReqs;
}
@Override
public String[] initFetchUrls() {
return null;
}
@Override
public void onFetch(FetchResp resp) {
try {
JXDocument doc = FetchParser.getJXDoc(resp);
String url = resp.getUrl();
if(url.indexOf("www.ip3366.net") != -1){
getCloudProxyIp(resp, doc);
}
} catch (Exception e) {
log.info(">>>> demoFetchJob-> 抓取數據異常:{}", e.getMessage());
e.printStackTrace();
}
}

private void getCloudProxyIp(FetchResp resp, JXDocument doc) {
}
}
　　配置springboot引擎配置application.yml
　　j2crawler:
application:
enabled: true
jobnames: "poxyIpFetchJob"
threadunit: 2
driver:
driverKey: "webdriver.chrome.driver"
driverPath: "C://Users//Administrator//AppData//Local//Google//Chrome//Application//chromedriver.exe"
　　剩下的就是springboot應用的其他配置了，在這里省略；
　　1、PoxyIpFetchJob ===> 免費代理IP抓??；
　　
　　
　　2、NCoVFetchJob ===> 2019NCov新型冠狀疫情信息實(shí)時(shí)抓??；
　　
　　
　　
　　

　　 result = requests.get(re.compile("\s").sub("", url), headers=headers, timeout=10) # 只需一行
即可抓取網(wǎng)頁(yè)
　　> 是指從軟件或者硬件上實(shí)現多個(gè)線(xiàn)程并發(fā)執行的技術(shù)。具有多線(xiàn)程能力的計算機因有硬件支持而能夠在同一時(shí)間執行多于一個(gè)執行緒，進(jìn)而提升整體處理性能。
　　爬蟲(chóng)是一個(gè)典型的多任務(wù)處理場(chǎng)景，在我們大多數爬蟲(chóng)程序中，往往最多是時(shí)間是在等待網(wǎng)路io網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)，更詳盡點(diǎn)說(shuō)，時(shí)間耗費在每次HTTP請求時(shí)的tcp/ip握手和數據傳輸上。多線(xiàn)程或進(jìn)程可以使我們并行地去做這種事情網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)，對于爬蟲(chóng)的效率會(huì )有極大的提高。ps:友情提示:請準守 ‘平衡禮貌策略’。
　　以下內容均為偽代碼
　　page = requests("")
　　
　　當然，requests有好多參數可以使用，具體可以查看requests的官方文檔。
　　requests.get(url, data=payload) # get請求
""" POST請求 """
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
requests.post(url, data=payload)
　　rdm = random.uniform(1, 9999999)
headers = {'User-Agent': agent.format(rdm=rdm)}
result = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
　　我們可以告訴 requests 在經(jīng)過(guò)以 timeout 參數設定的秒數時(shí)間以后停止等待響應，以便避免爬蟲(chóng)卡死或特殊情況造成程序異常結束。
　　requests.get(re.compile("\s").sub("", url), timeout=10)
　　整個(gè)爬蟲(chóng)抓取的過(guò)程。也是我們與服務(wù)器斗智斗勇的過(guò)程，有的服務(wù)器并不希望我們去抓取他的內容和數據，會(huì )對我們的爬蟲(chóng)進(jìn)行限制。
　　當然，我們仍然要記住我們的公理：所有網(wǎng)站均可爬。
　　這里舉幾個(gè)常見(jiàn)的防爬和反爬實(shí)例：
　　1 cookie[session]驗證。

　　此前我發(fā)布了一篇博客微博爬蟲(chóng)，每日百萬(wàn)級數據，并且把代碼開(kāi)源在了Github上，然后就有很多人聯(lián)系我，也有公眾號轉載了這篇文章。
　　不過(guò)對于微博爬蟲(chóng)，我還是發(fā)懵的，因為沒(méi)有解決帳號池的問(wèn)題，所以每晚百萬(wàn)級的數據，是有水份的。單單爬好友關(guān)系，這種簡(jiǎn)單數據可以達到百萬(wàn)級，如果爬關(guān)鍵詞搜索的微博，或者一個(gè)人的全部微博，是達不到百萬(wàn)級數據這個(gè)量的。
　　不過(guò)既然已然埋了坑，就要填！所以自從寫(xiě)了那片文章以后，就仍然想建立一個(gè)穩定的單機每日千萬(wàn)級的微博抓取系統。
　　值得慶賀的是，這個(gè)問(wèn)題如今早已全面解決了！也對微博爬蟲(chóng)有了更深層次的認識！
　　目前微博一共有三個(gè)站點(diǎn)，分別是
　　
　　
　　
　　可以看見(jiàn)這三個(gè)站點(diǎn)的復雜程度是逐步增強的，很顯然，如果能在最簡(jiǎn)單的完成的抓取，肯定不去復雜的起來(lái)抓，但是事實(shí)上，有的只能在復雜的抓??！
　　那哪些任務(wù)是完成不了的呢？可以說(shuō)，抓取一個(gè)人的全部微博，抓取好友關(guān)系，抓取個(gè)人信息，這些都能在這個(gè)站點(diǎn)完成。
　　但是，就是有一個(gè)任務(wù)，實(shí)現不了，就是高級搜索
　　可能你常常有這樣的須要，比如近來(lái)卡介苗風(fēng)波盛行，你要抓取7月10號到7月20號這段時(shí)間，提及到卡介苗這個(gè)關(guān)鍵詞的微博。
　　這顯然是一個(gè)特別剛性的需求，這就要采用微博的中級搜索來(lái)完成了。
　　對于中級搜索插口，微博三個(gè)站點(diǎn)的情況是：
　　高級搜索入口：;f=s
　　
　　可以看見(jiàn)這兒可以篩選的條件是，類(lèi)型，用戶(hù)，時(shí)間，注意，這里的時(shí)間是以天為單位。
　　下面具體搜索一個(gè)關(guān)鍵詞，疫苗
　　
　　
　　可以看見(jiàn)一頁(yè)有10條搜索的結果，最多顯示100頁(yè)，也就是1000條結果，
　　所以，一次搜索的結果，最多返回1000條微博，
　　而這個(gè)站點(diǎn)的時(shí)間單位是天，所以例如搜索的時(shí)間段是10天，那么最多能抓取到10*1000=10000條數據。
　　很遺憾這個(gè)站點(diǎn)沒(méi)有中級搜索插口
　　高級搜索入口：
　　
　　可以看見(jiàn)這兒可以篩選的條件是，類(lèi)型，用戶(hù)，時(shí)間，地區，注意，這里的時(shí)間是以小時(shí)為單位。
　　
　　這個(gè)站點(diǎn)一頁(yè)是20條微博，最多50頁(yè)，所以一次搜索也是最多返回1000條微博數據
　　但是這個(gè)站點(diǎn)的時(shí)間單位是小時(shí)，
　　所以諸如搜索的時(shí)間段是10天，那么最多能抓取到10*24*1000=240000條數據。
　　所以?xún)H僅中級搜索有可能須要用到，并且是你須要的搜索結果數據很大，并且篩選條件太細，比如地區，其他所有爬蟲(chóng)需求都可以通過(guò)這個(gè)站點(diǎn)來(lái)抓取，包括比較簡(jiǎn)略的中級搜索
　　 還是傳統的驗證碼，5位數的數字字母組合
　　
　　這種驗證碼可以通過(guò)掃碼平臺解決。具體的登錄代碼參考這兒
　　不過(guò)，由于你買(mǎi)的大號，可能因為頻繁操作，被微博盯上了，登陸進(jìn)去是帳號異常，這都會(huì )形成十分難受的驗證碼，如右圖
　　
　　這種情況，我建議你舍棄醫治吧，不要想著(zhù)破解這些驗證碼了，所以通常買(mǎi)的大號，不是100%可以用，有一部分是異常帳號的！
　　根據以上這種剖析之后，要想建立千萬(wàn)級別的爬蟲(chóng)系統，只要做一件事情建立帳號池。
　　構建帳號池的步驟也十分簡(jiǎn)單：
　　1. 購買(mǎi)大量帳號
　　2. 登陸進(jìn)微博，保存下cookie
　　就這兩步，以后每次懇求，只要隨機從帳號池中選擇一個(gè)帳號即可。
　　對于和這兩個(gè)站點(diǎn)的cookie是不同的，所以要建立兩個(gè)帳號池，一個(gè)cn站點(diǎn)的，一個(gè)com站點(diǎn)的。
　　這時(shí)候，你結合我之前寫(xiě)的項目WeiboSpider就可以輕松達到每日百萬(wàn)級的數據抓取了！
　　注意這兒實(shí)際的抓取速率和你的帳號池大小和筆記本的帶寬有很大關(guān)系，如果帳號池不大，請求的間隔延后就須要時(shí)間長(cháng)一點(diǎn)，如果帶寬小的話(huà)，每次懇求的歷時(shí)也會(huì )長(cháng)一點(diǎn)
　　我的數據是，
　　賬號池里230個(gè)帳號新浪博客超級爬蟲(chóng)(網(wǎng)站推廣工具) v14綠色版，每次懇求延后為0.1秒，可以達到三天200～300萬(wàn)的抓取結果。
　　我仍然覺(jué)得，我里面建立的這個(gè)爬蟲(chóng)，已經(jīng)占滿(mǎn)了帶寬！
　　有一次，我又啟動(dòng)了一個(gè)爬蟲(chóng)程序，發(fā)現另一個(gè)爬蟲(chóng)，也可以達到三天200～300萬(wàn)的抓取速率，同時(shí)之前的爬蟲(chóng)也是在以三天200～300萬(wàn)的抓取速率在運行，
　　所以，僅僅是因為CPU限制了爬蟲(chóng)的抓取量，而不是網(wǎng)路IO！
　　所以只須要用多進(jìn)程優(yōu)化即可，這里推薦Redis-Scrapy，所有的爬蟲(chóng)共享一個(gè)Redis隊列，通過(guò)Redis統一給爬蟲(chóng)分配URL，這樣就是一個(gè)分布式的抓取系統了。
　　可以分別布署在不同的機器上(如果一個(gè)機器帶寬/CPU占用滿(mǎn)了)，或者就在一個(gè)機器上開(kāi)多個(gè)進(jìn)程即可。
　　就這樣，我開(kāi)了5個(gè)進(jìn)程，不敢多開(kāi)，畢竟帳號池還是200多個(gè)。
　　然后結果就是：
　　
　　一分鐘可以抓取8000條數據新浪博客超級爬蟲(chóng)(網(wǎng)站推廣工具) v14綠色版，一天可以達到1100萬(wàn)+
　　這個(gè)抓取系統目前仍然在穩定運行
　　所以就此實(shí)現了最初的目標，千萬(wàn)級別的微博爬蟲(chóng)系統
　　至此，可以說(shuō)，徹底解決了一切關(guān)于微博爬蟲(chóng)的問(wèn)題?。?！
　　開(kāi)源代碼在這里，你須要添加自己的帳號池.

　　Robots協(xié)議（也稱(chēng)為爬蟲(chóng)協(xié)議、機器人合同等）的全稱(chēng)是“網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)排除標準”（Robots Exclusion Protocol），網(wǎng)站通過(guò)Robots協(xié)議告訴爬蟲(chóng)什么頁(yè)面可以抓取，哪些頁(yè)面不能抓取。
　　robots.txt文件是一個(gè)文本文件，使用任何一個(gè)常見(jiàn)的文本編輯器關(guān)于網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)協(xié)議文件robotstxt，比如Windows系統自帶的Notepad，就可以創(chuàng )建和編輯它。robots.txt是一個(gè)合同，而不是一個(gè)命令。robots.txt是搜索引擎中訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的時(shí)侯要查看的第一個(gè)文件。robots.txt文件告訴蜘蛛程序在服務(wù)器上哪些文件是可以被查看的。
　　如何查看采集的內容是的有rebots合同？
　　其實(shí)技巧很簡(jiǎn)單。你想查看的話(huà)就在IE上打你的網(wǎng)址/robots.txt要是說(shuō)查看剖析robots的話(huà)有專(zhuān)業(yè)的相關(guān)工具 站長(cháng)工具就可以!
　　爬蟲(chóng)作為一種計算機技術(shù)就決定了它的中立性，因此爬蟲(chóng)本身在法律上并不被嚴禁，但是借助爬蟲(chóng)技術(shù)獲取數據這一行為是具有違規甚至是犯罪的風(fēng)險的。
　　舉個(gè)反例：像微軟這樣的搜索引擎爬蟲(chóng)，每隔幾天對全網(wǎng)的網(wǎng)頁(yè)掃一遍，供你們查閱，各個(gè)被掃的網(wǎng)站大都很開(kāi)心。這種就被定義為“善意爬蟲(chóng)”。但是象購票軟件這樣的爬蟲(chóng)，對著(zhù) 12306 每秒鐘恨不得擼幾萬(wàn)次，鐵總并不認為很開(kāi)心關(guān)于網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)協(xié)議文件robotstxt，這種就被定義為“惡意爬蟲(chóng)”。
　　爬蟲(chóng)所帶來(lái)風(fēng)險主要彰顯在以下3個(gè)方面：
　　違反網(wǎng)站意愿，例如網(wǎng)站采取反爬舉措后，強行突破其反爬舉措；
　　爬蟲(chóng)干擾了被訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的正常營(yíng)運；
　　爬蟲(chóng)抓取了遭到法律保護的特定類(lèi)型的數據或信息。
　　解釋一下爬蟲(chóng)的定義：網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（英語(yǔ)：web crawler），也叫網(wǎng)路蜘蛛（spider），是一種拿來(lái)手動(dòng)瀏覽萬(wàn)維網(wǎng)的網(wǎng)路機器人。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)抓取的數據有如下規則：
　　數據完全公開(kāi)
　　不存在也未能做到越權訪(fǎng)問(wèn)爬取
　　常見(jiàn)錯誤觀(guān)點(diǎn)：認為爬蟲(chóng)就是拿來(lái)抓取個(gè)人信息的，與信用基礎數據相關(guān)的。

　　
　　爬淘寶商鋪？就那么簡(jiǎn)單
　　在數據營(yíng)銷(xiāo)中，有效、及時(shí)地把握第一手數據常常是基本中的基本。在電子商務(wù)中更是這樣天貓爬蟲(chóng)，了解競爭對手的動(dòng)態(tài)可以使你更好地對自身產(chǎn)品、定價(jià)和表現形式進(jìn)行優(yōu)化。本篇我們將奔向主題提供一種簡(jiǎn)單的抓取天貓店數據的方式。
　　
　　這或許是最簡(jiǎn)單的爬蟲(chóng)方式
　　我們將用到的是谷歌Chrome瀏覽器的桌面版，還有Chrome的瀏覽器插件Web Scraper。該插件可以在webscraper.io下載到，完全免費。
　　
　　安裝完Web Scraper可以在Chrome右上角找到圖標
　　我們假定在Windows平臺上，按F12。Chrome開(kāi)發(fā)者工具會(huì )彈出。我們在菜單中選擇最左邊的Web Scraper先放到一邊。至此打算工作已完成。
　　我們打開(kāi)天貓店鋪總能見(jiàn)到全部商品分類(lèi)的選項。我們選中后會(huì )帶我們去和下邊URL相像的地址。
　　spm=a1z10.5-b-s.w17695525-15102841353.2.1be86b1ednN0aS&search=y
　　上面URL中標紅的參數spm并沒(méi)有用，有用的是search還有未在里面出現的pageNo。前者永遠為y，后者為頁(yè)數。那么索尼官方旗艦店的第二頁(yè)商品列表的URL就是
　　y&pageNo=2
　　而索尼官方旗艦店產(chǎn)品只有5頁(yè)。所以我們先把這個(gè)URL規律和總商品頁(yè)數記出來(lái)。
　　我們回到Web Scraper。點(diǎn)擊Create new sitemap。依次填入Sitemap name：sony-tmall和Start URL：;pageNo=2。點(diǎn)擊Create Sitemap按鍵。
　　
　　我們先嘗試抓取第二頁(yè)上的所有商品
　　新建后我們會(huì )在有一個(gè)Add new selector黑色按鍵的界面。此處我們的位置為_(kāi)root。
　　這里的selector的意思是CSS Selector即CSS選擇器。我們在之前文章中詳盡介紹過(guò)。
　　CSS選擇器的作用是在HTML中定位。我們如今瀏覽器的地址欄中打開(kāi)我們要爬的頁(yè)面。然后點(diǎn)擊剛剛提及的白色按鍵Add new selector。
　　我們首先要選的是頁(yè)面元素天貓爬蟲(chóng)，每個(gè)元素就是一個(gè)商品的長(cháng)方形表示區域。在Id中填入item，在Type中選擇Element后，我們點(diǎn)擊Selector中的Select按鍵。
　　
　　鼠標漸漸聯(lián)通，直到整個(gè)元素不多不少高亮
　　當你的鍵盤(pán)此時(shí)放在商品區域邊沿時(shí)，該區域會(huì )高亮，點(diǎn)擊后再按下邊的白色按鍵Done selecting!你會(huì )發(fā)覺(jué)Data preview門(mén)口早已手動(dòng)輸入了選擇器。
　　如果此時(shí)你跟隨馬老師的節奏，你的選擇器看上去會(huì )是這個(gè)樣子：div.item5line1:nth-of-type(1) dl.item:nth-of-type(2)
　　啟用Element preview按鍵時(shí)，該塊區域會(huì )再度高亮，先關(guān)掉它。接下去我們點(diǎn)上Multiple這個(gè)選框，沒(méi)哪些變化，這是因為我們的選擇器只選擇了一件商品。因此我們要自動(dòng)進(jìn)行更改，去掉一些過(guò)濾條件把它簡(jiǎn)化為divdl.item。
　　當我們再度啟用Element preview時(shí)，就能看見(jiàn)所有商品區域都高亮了。
　　
　　Checkpoint，看下是不是做對了
　　點(diǎn)擊紅色按鍵Save selector保存。我們的第一個(gè)選擇器就完成了。
　　上面我們只是對一個(gè)個(gè)商品單元做了定位，它們相當于你的數據表中的每一行。接下來(lái)每一列就是我們要在商品單元中真正抓取的數據了。我們大約須要抓取商品名稱(chēng)（title）、價(jià)格（price）、銷(xiāo)量（sale）、評價(jià)（comment）這些數據。于是我們點(diǎn)入剛才我們新建的選擇器開(kāi)始新建那些列。此時(shí)我們的位置在_root / item。
　　上述4個(gè)數據元素的選擇器構建方式和我們里面的方式基本一致，為了節約篇幅我們只說(shuō)一些區別。
　　類(lèi)型（Type）不再選擇Element而是Text。由于每位單元中只有一個(gè)惟一數據源，因此不勾選Multiple。Parent Selectors記得選擇item而不是_root。評論的選擇器中添加Regex：[0-9]+這是為了去除“評價(jià): ”而只保留純數字。
　　最后我們要建一個(gè)產(chǎn)品ID欄——product_id。選擇器為_(kāi)parent_
　　
　　注意Type和Attribute name：data-id
　　保存完最后這個(gè)屬性后，我們可以看見(jiàn)界面中有這種選擇器，上面略過(guò)的所有選擇器都在右圖中列舉，可直接使用：
　　
　　這就是我們要抓取的每位商品的5個(gè)屬性
　　點(diǎn)擊_root回到上一層，然后點(diǎn)擊紅色按鍵Data preview，我們就可以預覽這個(gè)頁(yè)面上我們要抓取的內容。
　　
　　檢視是否數據已被正確抓取辨識
　　是不是覺(jué)得漸入佳境了？你會(huì )發(fā)覺(jué)有幾個(gè)商品的評論數為null，這是因為這些是頁(yè)面頂部的促銷(xiāo)款式，我們可以在導入后在Excel中過(guò)濾掉?，F在先不用處理。
　　你是否注意到我們只抓了第二頁(yè)？別急，我們如今就來(lái)補完。你應當注意到頁(yè)腳2/5了。沒(méi)錯一共有5頁(yè)。我們可以點(diǎn)擊菜單中的Edit metadata來(lái)修改Sitemap的設定。
　　
　　更改抓取頁(yè)面范圍
　　我們只要將Start URL改為;pageNo=[1-5]就可以連續抓5個(gè)頁(yè)面了，請放心食用。改完保存后就可以點(diǎn)選上圖菜單中的Scrape，然后開(kāi)始一街抓取。這里請注意，由于防爬蟲(chóng)機制假如你未登入淘寶，那么過(guò)不了多久馬爺爺會(huì )請你輸入驗證碼。因此建議你保持登入狀態(tài)。（至于登陸后是不是會(huì )封號，請后果自負……）
　　爬完了點(diǎn)擊refresh就可以看見(jiàn)抓取完的數據了。是不是滿(mǎn)意呢？再次點(diǎn)擊上圖菜單中的Export data as CSV即可導入數據到Excel進(jìn)行后續的剖析處理，這里不再贅言。
　　

　　
　　以 為例講解標簽采集
　　注：更詳盡的剖析說(shuō)明可以參考本指南
　　操作指南 > 軟件操作 > 內容采集規則 > 標簽編輯
　　我們首先查看它的頁(yè)面源代碼，找到我們“標題”所在位置的代碼：
　　<title>導入Excle是跳出對話(huà)框~打開(kāi)Excle出錯 - 火車(chē)采集器幫助中心</title>
　　分析得出： 開(kāi)頭字符串為：<title>
　　結尾字符串為：</title>
　　數據處理——內容替換/排除：需要把- 火車(chē)采集器幫助中心 給替換為空
　　
　　內容標簽的設置原理也是類(lèi)似的，找到內容所在源碼中的位置
　　
　　分析得出： 開(kāi)頭字符串為：<div id="cmsContent">
　　結尾字符串為：</div>
　　數據處理——HTML標簽排除：把不需要的A鏈接等 過(guò)濾
　　
　　再設置個(gè)“來(lái)源”字段
　　
　　這樣一個(gè)簡(jiǎn)單的文章采集規則就做好了文章采集地址，不知道網(wǎng)友們學(xué)會(huì )了沒(méi)有呢文章采集地址，網(wǎng)頁(yè)抓取工具顧名思義是適用于網(wǎng)頁(yè)上的數據抓取，從前面的事例你們也可以看出，這類(lèi)軟件主要是通過(guò)源代碼剖析才解析數據的。這里還有一些情況是沒(méi)有列舉的，比如登陸采集，使用代理采集等，如果對網(wǎng)頁(yè)抓取工具感興趣的可以登入采集器官網(wǎng)自行學(xué)習一下。