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　　優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 如何高效抓取網(wǎng)站文章現在大多數做內容的都是須要參考好多網(wǎng)頁(yè)文章的， 那在互聯(lián)網(wǎng)告告訴發(fā)展 的明天應當如何高效的去抓取網(wǎng)站文章呢，本文以 UO 頭條為例，UC 頭條是 UC 瀏覽器團隊潛力構建的新聞資訊推薦平臺，擁有大量的新聞資訊內容，并通 過(guò)阿里大數據推薦和機器學(xué)習算法，為廣大用戶(hù)提供優(yōu)質(zhì)貼心的文章。很多用戶(hù) 可能有采集 UC 頭條文章采集的需求，這里采集了文章的文本和圖片。文本可直 接采集，圖片需先將圖片 URL 采集下來(lái)，然后將圖片 URL 批量轉換為圖片。本文將采集 UC 頭條的文章，采集的數組為：標題、發(fā)布者、發(fā)布時(shí)間、文章內 容、頁(yè)面網(wǎng)址、圖片 URL、圖片儲存地址。采集網(wǎng)站：使用功能點(diǎn)：? Xpath優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 xpath 入門(mén)教程 1 xpath 入門(mén) 2 相對 XPATH 教程-7.0 版 ?AJAX 滾動(dòng)教程步驟 1：創(chuàng )建 UC 頭條文章采集任務(wù)1）進(jìn)入主界面，選擇“自定義模式”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 2）將要采集的網(wǎng)址 URL 復制粘貼到網(wǎng)站輸入框中，點(diǎn)擊“保存網(wǎng)址”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 3）在頁(yè)面右上角，打開(kāi)“流程”，以突顯出“流程設計器”和“定制當前操作” 兩個(gè)藍籌股。
　　網(wǎng)頁(yè)打開(kāi)后，默認顯示“推薦”文章。觀(guān)察發(fā)覺(jué)，此網(wǎng)頁(yè)沒(méi)有翻頁(yè)按 鈕，而是通過(guò)下拉加載，不斷加載出新的內容 因而，我們選中“打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)”步驟，在中級選項中，勾選“頁(yè)面加載完成后向上 滾動(dòng)” ， 滾動(dòng)次數依照自身需求進(jìn)行設置， 間隔時(shí)間依照網(wǎng)頁(yè)加載情況進(jìn)行設置， 滾動(dòng)形式為“向下滾動(dòng)一屏”，然后點(diǎn)擊“確定”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 （注意： 間隔時(shí)間須要針對網(wǎng)站情況進(jìn)行設置，并不是絕對的。一般情況下，間隔時(shí)間> 網(wǎng)站加載時(shí)間即可。有時(shí)候網(wǎng)速較慢，網(wǎng)頁(yè)加載太慢，還需依照具體情況進(jìn)行調整。具體請 看：優(yōu)采云 7.0 教程——AJAX 滾動(dòng)教程）步驟 2：創(chuàng )建翻頁(yè)循環(huán)及提取數據優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 1）移動(dòng)滑鼠，選中頁(yè)面里第一條文章鏈接。系統會(huì )手動(dòng)辨識相像鏈接，在操作 提示框中網(wǎng)站文章采集，選擇“選中全部”2）選擇“循環(huán)點(diǎn)擊每位鏈接”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 3）系統會(huì )手動(dòng)步入文章詳情頁(yè)。 點(diǎn)擊須要采集的數組 （這里先點(diǎn)擊了文章標題） ， 在操作提示框中，選擇“采集該元素的文本”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 文章發(fā)布時(shí)間、文章作者、文章發(fā)布時(shí)間、文章正文內容采集方法同上。以下采 集的是文章正文優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 步驟 3：提取 UC 頭條文章圖片地址1）接下來(lái)開(kāi)始采集圖片地址。
　　先點(diǎn)擊文章中第一張圖片，再點(diǎn)擊頁(yè)面中第二張 圖片，在彈出的操作提示框中，選擇“采集以下圖片地址”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 2）修改數組名稱(chēng)，再點(diǎn)擊“確定”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 3）現在我們早已采集到了圖片 URL，接下來(lái)為批量導入圖片做打算。批量導入 圖片的時(shí)侯， 我們想要同一篇文章中的圖片放進(jìn)同一個(gè)文件中，文件夾以文章標 題命名。 首先，我們選中標題，在操作提示框中，選擇“采集該元素的文本”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 選中標題數組，點(diǎn)擊如圖所示按鍵優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 選擇“格式化數據”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 點(diǎn)擊添加步驟優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 選擇“添加前綴”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 在如圖位置，輸入前綴：“D:\UC 頭條圖片采集\”，然后點(diǎn)擊“確定”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 以同樣的形式添加后綴“\”，然后點(diǎn)擊“確定”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 4）修改數組名為“圖片儲存地址”，最后展示出的“D：\UC 頭條圖片采集\ 文章標題”即為圖片保存文件夾名，其中“D：\UC 頭條圖片采集\”是固定的，文章標題是變化的優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 步驟 4：修改 Xpath1）選中整個(gè)“循環(huán)”步驟網(wǎng)站文章采集，打開(kāi)“高級選項”，可以看見(jiàn)，優(yōu)采云默認生成的 是固定元素列表，定位的是前 13 篇文章的鏈接優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 2）在火狐瀏覽器中打開(kāi)要采集的網(wǎng)頁(yè)并觀(guān)察源碼。
　　我們發(fā)覺(jué)，通過(guò)此條 Xpath： //DIV[@class='news-list']/UL[1]/LI/DIV[1]/DIV[1]/A ，頁(yè)面中所需的所有文 章均被定位了優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 3）將修改后的 Xpath，復制粘貼到優(yōu)采云中所示位置，然后點(diǎn)擊“確定”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 步驟 5：文章數據采集及導入1）點(diǎn)擊左上角的“保存”，然后點(diǎn)擊“開(kāi)始采集”，選擇“啟動(dòng)本地采集”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 注： 本地采集占用當前筆記本資源進(jìn)行采集， 如果存在采集時(shí)間要求或當前筆記本未能長(cháng)時(shí)間進(jìn) 行采集可以使用云采集功能， 云采集在網(wǎng)路中進(jìn)行采集， 無(wú)需當前筆記本支持， 電腦可以死機， 可以設置多個(gè)云節點(diǎn)平攤任務(wù)，10 個(gè)節點(diǎn)相當于 10 臺筆記本分配任務(wù)幫你采集，速度增加 為原先的十分之一；采集到的數據可以在云上保存三個(gè)月，可以隨時(shí)進(jìn)行導入操作。2）采集完成后，會(huì )跳出提示，選擇“導出數據”，選擇“合適的導入方法”， 將采集好的數據導入優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 3）這里我們選擇 excel 作為導入為格式，數據導入后如下圖優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 步驟 6：將圖片 URL 批量轉換為圖片經(jīng)過(guò)如上操作，我們早已得到了要采集的圖片的 URL。
　　接下來(lái)，再通過(guò)優(yōu)采云 專(zhuān)用的圖片批量下載工具，將采集到的圖片 URL 中的圖片，下載并保存到本地 電腦中。 圖片批量下載工具：優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 1）下載優(yōu)采云圖片批量下載工具，雙擊文件中的 MyDownloader.app.exe 文 件，打開(kāi)軟件2）打開(kāi) File 菜單，選擇從 EXCEL 導入（目前只支持 EXCEL 格式文件）優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 3）進(jìn)行相關(guān)設置，設置完成后，點(diǎn)擊 OK 即可導出文件 選擇 EXCEL 文件：導入你須要下載圖片地址的 EXCEL 文件 EXCEL 表名：對應數據表的名稱(chēng) 文件 URL 列名：表內對應 URL 的列名稱(chēng)，在這里為“圖片 URL” 保存文件夾名：EXCEL 中須要單獨一個(gè)列，列出圖片想要保存到文件夾的路徑， 可以設置不同圖片儲存至不同文件夾，在這里為“圖片儲存地址” 可以設置不同圖片儲存至不同文件夾，在這里我們早已于前期打算好了，同一篇 文章中的圖片會(huì )放進(jìn)同一個(gè)文件中，文件夾以文章標題命名優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 4）點(diǎn)擊 OK 后，界面如圖所示，再點(diǎn)擊“開(kāi)始下載”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 5）頁(yè)面下方會(huì )顯示圖片下載狀態(tài)優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 6）全部下載完成后，找到自己設定的圖片保存文件夾，可以看見(jiàn)，圖片 URL 已經(jīng)批量轉換為圖片了，且同一篇文章中的圖片會(huì )放進(jìn)同一個(gè)文件中，文件夾以 文章標題命名優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 本文來(lái)自：相關(guān)采集教程：趕集中介房源采集 拼多多商品數據抓取 優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 餓了么店家評論采集 騰訊地圖數據采集 騰訊新聞采集 網(wǎng)易自媒體文章采集 微博圖片采集 微博粉絲信息采集 當當圖書(shū)采集 優(yōu)采云——90 萬(wàn)用戶(hù)選擇的網(wǎng)頁(yè)數據采集器。
　　 1、操作簡(jiǎn)單，任何人都可以用：無(wú)需技術(shù)背景，會(huì )上網(wǎng)才能采集。完全可視化 流程，點(diǎn)擊滑鼠完成操作，2 分鐘即可快速入門(mén)。優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 2、功能強悍，任何網(wǎng)站都可以采：對于點(diǎn)擊、登陸、翻頁(yè)、識別驗證碼、瀑布 流、Ajax 腳本異步加載數據的網(wǎng)頁(yè)，均可經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單設置進(jìn)行采集。 3、云采集，關(guān)機也可以。配置好采集任務(wù)后可死機，任務(wù)可在云端執行。龐大 云采集集群 24*7 不間斷運行，不用害怕 IP 被封，網(wǎng)絡(luò )中斷。 4、功能免費+增值服務(wù)，可按需選擇。免費版具備所有功能，能夠滿(mǎn)足用戶(hù)的 基本采集需求。同時(shí)設置了一些增值服務(wù)（如私有云） ，滿(mǎn)足低端付費企業(yè)用戶(hù) 的須要。 查看全部

　　優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 微信文章簡(jiǎn)單采集方法目前市面上能采集微信文章的軟件并不多， 本文介紹使用優(yōu)采云采集搜狗陌陌文 章（以熱門(mén)文章為例）的方式 采集網(wǎng)站： 規則下載：使用功能點(diǎn)：? 分頁(yè)列表信息采集 ? Xpath ? AJAX 點(diǎn)擊和翻頁(yè)優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 步驟 1：創(chuàng )建采集任務(wù)1）進(jìn)入主界面，選擇“自定義模式”搜狗微信公眾號熱門(mén)文章如何采集圖 12）將要采集的網(wǎng)址 URL 復制粘貼到網(wǎng)站輸入框中，點(diǎn)擊“保存網(wǎng)址”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 搜狗微信公眾號熱門(mén)文章如何采集圖 2步驟 2：創(chuàng )建翻頁(yè)循環(huán)1）在頁(yè)面右上角，打開(kāi)“流程”，以突顯出“流程設計器”和“定制當前操作” 兩個(gè)藍籌股。網(wǎng)頁(yè)打開(kāi)后，默認顯示“熱門(mén)”文章。下拉頁(yè)面，找到并點(diǎn)擊“加載 更多內容”按鈕，在操作提示框中，選擇“更多操作”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 搜狗微信公眾號熱門(mén)文章如何采集圖 22）選擇“循環(huán)點(diǎn)擊單個(gè)元素”，以創(chuàng )建一個(gè)翻頁(yè)循環(huán)優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 搜狗微信公眾號熱門(mén)文章如何采集圖 3因為此網(wǎng)頁(yè)涉及 Ajax 技術(shù)，我們須要進(jìn)行一些中級選項的設置。選中“點(diǎn)擊元 素”步驟，打開(kāi)“高級選項”，勾選“Ajax 加載數據”，設置時(shí)間為“2 秒”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 搜狗微信公眾號熱門(mén)文章如何采集圖 4注：AJAX 即延時(shí)加載、異步更新的一種腳本技術(shù)，通過(guò)在后臺與服務(wù)器進(jìn)行少 量數據交換，可以在不重新加載整個(gè)網(wǎng)頁(yè)的情況下，對網(wǎng)頁(yè)的某部份進(jìn)行更新。
　　 表現特點(diǎn)：a、點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)中某個(gè)選項時(shí)，大部分網(wǎng)站的網(wǎng)址不會(huì )改變； b、網(wǎng)頁(yè) 不是完全加載，只是局部進(jìn)行了數據加載，有所變化。 驗證方法：點(diǎn)擊操作后，在瀏覽器中，網(wǎng)址輸入欄不會(huì )出現加載中的狀態(tài)或則轉 圈狀態(tài)。優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 觀(guān)察網(wǎng)頁(yè)，我們發(fā)覺(jué)，通過(guò) 5 次點(diǎn)擊“加載更多內容”，頁(yè)面加載到最頂部，一 共顯示 100 篇文章。因此，我們設置整個(gè)“循環(huán)翻頁(yè)”步驟執行 5 次。選中“循 環(huán)翻頁(yè)”步驟，打開(kāi)“高級選項”，打開(kāi)“滿(mǎn)足以下條件時(shí)退出循環(huán)”，設置循 環(huán)次數等于“5 次”，點(diǎn)擊“確定”搜狗微信公眾號熱門(mén)文章如何采集圖 5優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 步驟 3：創(chuàng )建列表循環(huán)并提取數據1）移動(dòng)滑鼠，選中頁(yè)面里第一篇文章的區塊。系統會(huì )辨識此區塊中的子元素， 在操作提示框中，選擇“選中子元素”搜狗微信公眾號熱門(mén)文章如何采集圖 62） 繼續選中頁(yè)面中第二篇文章的區塊， 系統會(huì )手動(dòng)選中第二篇文章中的子元素， 并辨識出頁(yè)面中的其他 10 組同類(lèi)元素，在操作提示框中，選擇“選中全部”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 搜狗微信公眾號熱門(mén)文章如何采集圖 73）我們可以看見(jiàn)，頁(yè)面中文章區塊里的所有元素均被選中，變?yōu)榧t色。
　　右側操 作提示框中，出現數組預覽表，將滑鼠移到表頭，點(diǎn)擊垃圾桶圖標，可刪掉不需 要的主鍵。字段選擇完成后，選擇“采集以下數據”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 搜狗微信公眾號熱門(mén)文章如何采集圖 84）我們還想要采集每篇文章的 URL，因而還須要提取一個(gè)主鍵。點(diǎn)擊第一篇文 章的鏈接，系統會(huì )手動(dòng)選中頁(yè)面中的一組文章鏈接。在左側操作提示框中，選擇 “選中全部”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 搜狗微信公眾號熱門(mén)文章如何采集圖 95）選擇“采集以下鏈接地址”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 搜狗微信公眾號熱門(mén)文章如何采集圖 106）字段選擇完成后，選中相應的數組，可以進(jìn)行數組的自定義命名優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 搜狗微信公眾號熱門(mén)文章如何采集圖 11步驟 4：修改 Xpath我們繼續觀(guān)察，通過(guò) 5 次點(diǎn)擊“加載更多內容”后，此網(wǎng)頁(yè)加載出全部 100 篇 文章。因而我們配置規則的思路是，先構建翻頁(yè)循環(huán)，加載出全部 100 篇文章， 再完善循環(huán)列表，提取數據優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 1）選中整個(gè)“循環(huán)”步驟，將其拖出“循環(huán)翻頁(yè)”步驟。如果不進(jìn)行此項操作， 那么將會(huì )出現好多重復數據搜狗微信公眾號熱門(mén)文章如何采集圖 12拖動(dòng)完成后，如下圖所示優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 搜狗微信公眾號熱門(mén)文章如何采集圖 132）在“列表循環(huán)”步驟中，我們構建 100 篇文章的循環(huán)列表。
　　選中整個(gè)“循環(huán) 步驟”，打開(kāi)“高級選項”采集微信文章，將不固定元素列表中的這條 Xpath： //BODY[@id='loginWrap']/DIV[4]/DIV[1]/DIV[3]/UL[1]/LI ，復制粘貼到火 狐瀏覽器中的相應位置優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 搜狗微信公眾號熱門(mén)文章如何采集圖 14Xpath：是一種路徑查詢(xún)語(yǔ)言，簡(jiǎn)單的說(shuō)就是借助一個(gè)路徑表達式找到我們須要 的數據位置。 Xpath 是用于 XML 中順著(zhù)路徑查找數據用的采集微信文章，但是優(yōu)采云采集器內部有一套針 對 HTML 的 Xpath 引擎，使得直接用 XPATH 就能精準的查找定位網(wǎng)頁(yè)上面的 數據。優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 3）在火狐瀏覽器中，我們發(fā)覺(jué)，通過(guò)這條 Xpath： //BODY[@id='loginWrap']/DIV[4]/DIV[1]/DIV[3]/UL[1]/LI ，頁(yè)面中被定位 的是 20 篇文章搜狗微信公眾號熱門(mén)文章如何采集圖 154） 將 Xpath 修改為： //BODY[@id='loginWrap']/DIV/DIV[1]/DIV[3]/UL/LI， 我們發(fā)覺(jué)頁(yè)面中所有要采集的文章都被定位了優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 搜狗微信公眾號熱門(mén)文章如何采集圖 165）將改好的 Xpath：//BODY[@id='loginWrap']/DIV/DIV[1]/DIV[3]/UL/LI， 復制粘貼到圖片中所示的位置，然后點(diǎn)擊“確定”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 搜狗微信公眾號熱門(mén)文章如何采集圖 176）點(diǎn)擊左上角的“保存并啟動(dòng)”，選擇“啟動(dòng)本地采集”優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 搜狗微信公眾號熱門(mén)文章如何采集圖 18步驟 5：數據采集及導入1）采集完成后，會(huì )跳出提示，選擇“導出數據”，選擇“合適的導入方法”， 將采集好的搜狗陌陌文章的數據導入優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 搜狗微信公眾號熱門(mén)文章如何采集圖 192）這里我們選擇 excel 作為導入為格式，數據導入后如下圖優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 搜狗微信公眾號熱門(mén)文章如何采集圖 20相關(guān)采集教程 地圖數據采集 旅游信息采集 點(diǎn)評數據采集優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 分類(lèi)信息采集教程 網(wǎng)站文章采集 網(wǎng)站文章采集教程 網(wǎng)站圖片采集 網(wǎng)頁(yè)郵箱采集 公告信息抓取 優(yōu)采云·云采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件 關(guān)鍵詞提取 優(yōu)采云——70 萬(wàn)用戶(hù)選擇的網(wǎng)頁(yè)數據采集器。
　　 1、操作簡(jiǎn)單，任何人都可以用：無(wú)需技術(shù)背景，會(huì )上網(wǎng)才能采集。完全可視化 流程，點(diǎn)擊滑鼠完成操作，2 分鐘即可快速入門(mén)。 2、功能強悍，任何網(wǎng)站都可以采：對于點(diǎn)擊、登陸、翻頁(yè)、識別驗證碼、瀑布 流、Ajax 腳本異步加載數據的網(wǎng)頁(yè)，均可經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單設置進(jìn)行采集。 3、云采集，關(guān)機也可以。配置好采集任務(wù)后可死機，任務(wù)可在云端執行。龐大 云采集集群 24*7 不間斷運行，不用害怕 IP 被封，網(wǎng)絡(luò )中斷。 4、功能免費+增值服務(wù)，可按需選擇。免費版具備所有功能，能夠滿(mǎn)足用戶(hù)的 基本采集需求。同時(shí)設置了一些增值服務(wù)（如私有云） ，滿(mǎn)足低端付費企業(yè)用戶(hù) 的須要。 查看全部

　　
　　前市面上常見(jiàn)的爬蟲(chóng)軟件通?？梢越缍樵婆老x(chóng)和采集器兩種：
　　所謂云爬蟲(chóng)就是無(wú)需下載安裝軟件，直接在網(wǎng)頁(yè)上創(chuàng )建爬蟲(chóng)并在網(wǎng)站服務(wù)器運行，享用網(wǎng)站提供的帶寬和24小時(shí)服務(wù)；
　　采集器通常就是要下載安裝在本機，然后在本機創(chuàng )建爬蟲(chóng)，使用的是自己的帶寬，受限于自己的筆記本是否死機。
　　當然，以上不包括自己開(kāi)發(fā)的爬蟲(chóng)工具和爬蟲(chóng)框架之類(lèi)的。
　　
　　其實(shí)每位爬蟲(chóng)都有自己的特性，我們可以按照自己的須要進(jìn)行選擇，下面針對常見(jiàn)的網(wǎng)路爬蟲(chóng)做一些簡(jiǎn)單介紹，給你們做一些參考：
　　首先是云爬蟲(chóng)，國內目前主要是：優(yōu)采云云爬蟲(chóng)
　　官網(wǎng)：
　　簡(jiǎn)介：優(yōu)采云云是一個(gè)大數據應用開(kāi)發(fā)平臺多可網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件怎么用，為開(kāi)發(fā)者提供成套的數據采集、數據剖析和機器學(xué)習開(kāi)發(fā)工具，為企業(yè)提供專(zhuān)業(yè)化的數據抓取、數據實(shí)時(shí)監控和數據剖析服務(wù)。
　　優(yōu)點(diǎn)：功能強悍，涉及云爬蟲(chóng)、API、機器學(xué)習、數據清洗、數據轉讓、數據定制和私有化布署等；
　　純云端運行，跨系統操作無(wú)壓力，隱私保護，可隱藏用戶(hù)IP。
　　提供云爬蟲(chóng)市場(chǎng)，零基礎使用者可直接調用開(kāi)發(fā)好的爬蟲(chóng)，開(kāi)發(fā)者基于官方的云端開(kāi)發(fā)環(huán)境開(kāi)發(fā)并上傳轉讓自己的爬蟲(chóng)程序；
　　領(lǐng)先的反爬技術(shù)，例如直接接入代理IP和手動(dòng)登入驗證碼識別等，全程自動(dòng)化無(wú)需人工參與；
　　豐富的發(fā)布插口，采集結果以豐富表格化方式詮釋?zhuān)?br /> 　　缺點(diǎn)：它的優(yōu)點(diǎn)同時(shí)也在一定程度上成了它的缺點(diǎn)，因為它是一個(gè)面向開(kāi)發(fā)者的爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)系統，提供了豐富的開(kāi)發(fā)功能，網(wǎng)站看起來(lái)特別的偏技術(shù)十分專(zhuān)業(yè)，盡管官方也提供了云爬蟲(chóng)市場(chǎng)這樣的現成爬蟲(chóng)產(chǎn)品，并且開(kāi)放給廣大爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)者，從而使爬蟲(chóng)市場(chǎng)的內容愈發(fā)豐富，但是對于零技術(shù)基礎的用戶(hù)而言并不是這么容易理解，所以有一定的使用門(mén)檻。
　　是否免費：免費用戶(hù)無(wú)采集功能和導入限制多可網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件怎么用，無(wú)需積分。
　　具備開(kāi)發(fā)能力的用戶(hù)可以自行開(kāi)發(fā)爬蟲(chóng)，達到免費療效，沒(méi)有開(kāi)發(fā)能力的用戶(hù)須要從爬蟲(chóng)市場(chǎng)找尋是否有免費的爬蟲(chóng)。
　　
　　然后是采集器，目前國外主要包括以下這種（百度/谷歌搜采集器，刨去廣告，排名靠前的）：
　　優(yōu)采云采集器：
　　官網(wǎng)：
　　簡(jiǎn)介：火車(chē)采集器是一款網(wǎng)頁(yè)數據抓取、處理、分析，挖掘軟件?？梢造`活迅速地抓取網(wǎng)頁(yè)上散亂分布的信息，并通過(guò)強悍的處理功能確切挖掘出所需數據。
　　優(yōu)點(diǎn)：國內老牌的采集器，經(jīng)過(guò)多年的積累，具有豐富的采集功能；
　　采集速度比較快，接口比較齊全，支持PHP和C#插件擴充；
　　支持多種數據格式導入，可以進(jìn)行數據替換等處理。
　　缺點(diǎn)：越是年頭長(cháng)的產(chǎn)品越容易身陷自己的固有經(jīng)驗中，優(yōu)采云也無(wú)法甩掉這問(wèn)題。
　　雖說(shuō)功能豐富，但是功能都拼湊在那里，用戶(hù)體驗不好，讓人不知道從何下手；
　　學(xué)會(huì )了的人會(huì )認為功能強悍，但是對于菜鳥(niǎo)而言有一定使用門(mén)檻，不學(xué)習一段時(shí)間很難上手，零基礎上手基本不可能。
　　只支持Windows版本，不支持其他操作系統；
　　是否免費：號稱(chēng)免費，但是實(shí)際上免費功能限制好多，只能導入單個(gè)txt或html文件，基本上可以說(shuō)是不免費的。
　　
　　優(yōu)采云采集器：
　　官網(wǎng)：
　　簡(jiǎn)介：優(yōu)采云采集器是一款可視化采集器，內置采集模板，支持各類(lèi)網(wǎng)頁(yè)數據采集。
　　優(yōu)點(diǎn)：支持自定義模式，可視化采集操作，容易上手；
　　支持簡(jiǎn)易采集模式，提供官方采集模板，支持云采集操作；
　　支持防屏蔽舉措，例如代理IP切換和驗證碼服務(wù)；
　　支持多種數據格式導入。
　　缺點(diǎn)：功能使用門(mén)檻較高，本地采集時(shí)好多功能受限，而云采集收費較高；
　　采集速度較慢，很多操作都要卡一下，云端采集說(shuō)10倍提速并且并不顯著(zhù)；
　　只支持Windows版本，不支持其他操作系統。
　　是否免費：號稱(chēng)免費，但是實(shí)際上導入數據須要積分，可以做任務(wù)攢積分，但是正常情況下基本都須要訂購積分。
　　
　　后羿采集器：
　　官網(wǎng)：
　　簡(jiǎn)介：后羿采集器是由前微軟搜索技術(shù)團隊基于人工智能技術(shù)研制的新一代網(wǎng)頁(yè)采集軟件，該軟件功能強悍，操作非常簡(jiǎn)單。
　　優(yōu)點(diǎn)：支持智能采集模式，輸入網(wǎng)址能夠智能辨識采集對象，無(wú)需配置采集規則，操作十分簡(jiǎn)單；
　　支持流程圖模式，可視化操作流程，能夠通過(guò)簡(jiǎn)單的操作生成各類(lèi)復雜的采集規則；
　　支持防屏蔽舉措，例如代理IP切換驗證碼打碼等；
　　支持多種數據導入方法（文件，數據庫和網(wǎng)站）；
　　支持定時(shí)采集和手動(dòng)導入，發(fā)布插口豐富；
　　支持文件下載（圖片，文件，視頻，音頻等）；
　　支持電商大圖和SKU手動(dòng)辨識；
　　支持網(wǎng)頁(yè)加密內容解碼；
　　支持API功能；
　　支持Windows、Mac和Linux版本。
　　缺點(diǎn)：暫不支持云采集功能
　　是否免費：完全免費，采集數據和自動(dòng)導入采集結果到本地文件和數據庫沒(méi)有數目限制，不需要積分。 查看全部

　　
　　前節介紹了哪些網(wǎng)路爬蟲(chóng)，什么是Scrapy框架并怎樣安裝
　　本節介紹基于Scrapy框架的網(wǎng)路爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)流程
　　安裝好Scrapy框架后，就可以基于Scrapy框架開(kāi)發(fā)爬蟲(chóng)項目了?；诳蚣荛_(kāi)發(fā)項目，不需要從零開(kāi)始編撰代碼，只須要把握怎樣使用框架，如何添加與自己應用相關(guān)的代碼即可。
　　進(jìn)入準備新建爬蟲(chóng)項目的路徑中，使用命令：
　　scrapy startproject project_name
　　請用爬蟲(chóng)項目名稱(chēng)替換命令中的project_name爬蟲(chóng)軟件開(kāi)發(fā)，例如，本文準備創(chuàng )建一個(gè)爬取新浪網(wǎng)的爬蟲(chóng)，取名為sina_spider，則新建爬蟲(chóng)項目的命令為：
　　scrapy startproject sina_spider
　　命令運行結果，如下圖所示。
　　
　　新建爬蟲(chóng)項目
　　“scrapy startproject sina_spider”命令會(huì )創(chuàng )建包含下述內容的sina_spider目錄，如圖13-5所示。
　　
　　爬蟲(chóng)文件夾結構
　　新建好Scrapy爬蟲(chóng)項目后，接下來(lái)就是創(chuàng )建爬蟲(chóng)文件。請先步入sina_spider項目路徑，用命令：
　　scrapy genspider spider_filename(爬蟲(chóng)文件名) (待爬取的網(wǎng)站域名)
　　創(chuàng )建爬蟲(chóng)文件。例如，本文的爬蟲(chóng)文件名為：sinaSpider，待爬取的網(wǎng)站域名：，則創(chuàng )建爬蟲(chóng)文件sinaSpider的命令為：
　　scrapy genspider sinaSpider
　　現在好多網(wǎng)站都有防爬蟲(chóng)舉措，為了反網(wǎng)站的防爬蟲(chóng)舉措，需要添加user agent信息。請settings.py文件的第19行更改如下所示：
　　18. # Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
19. import random
20. # user agent 列表
21. USER_AGENT_LIST = [
22. "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1",
23. "Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11",
24. "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1092.0 Safari/536.6",
25. "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1090.0 Safari/536.6",
26. "Mozilla/4.76 [en_jp] (X11; U; SunOS 5.8 sun4u)",
27. "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24",
28. "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv:5.0) Gecko/20100101 Firefox/5.0",
29. "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv:9.0) Gecko/20100101 Firefox/9.0",
30. "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.8; rv:16.0) Gecko/20120813 Firefox/16.0",
31. "Mozilla/4.77 [en] (X11; I; IRIX;64 6.5 IP30)",
32. "Mozilla/4.8 [en] (X11; U; SunOS; 5.7 sun4u)" ]
33. USER_AGENT = random.choice(USER_AGENT_LIST) # 隨機生成user agent
　　網(wǎng)站的服務(wù)器中保存一個(gè)robots.txt 文件，其作用是，告訴搜索引擎爬蟲(chóng)，本網(wǎng)站哪些目錄下的網(wǎng)頁(yè)不希望被爬取收錄。Scrapy啟動(dòng)后，會(huì )在第一時(shí)間訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的 robots.txt 文件，然后決定該網(wǎng)站的爬取范圍。
　　由于本文的項目并非搜索引擎爬蟲(chóng)，而且很有可能我們想要獲取的內容恰恰是被 robots.txt所嚴禁訪(fǎng)問(wèn)的，所以請把settings.py文件的ROBOTSTXT_OBEY值設置為False，表示拒絕遵循Robot合同，如下所示
　　1. # Obey robots.txt rules
2. ROBOTSTXT_OBEY = False # False表示拒絕遵守Robot協(xié)議
　　查看由Scrapy生成的sinaSpider.py文件，在SinaspiderSpider類(lèi)中，有一個(gè)parse()方法須要用戶(hù)編撰，如下圖所示
　　
　　編寫(xiě)parse()方法
　　Scrapy框架把爬取出來(lái)的網(wǎng)頁(yè)源代碼儲存在response對象中爬蟲(chóng)軟件開(kāi)發(fā)，我們只須要對response對象中的網(wǎng)頁(yè)源代碼做解析，提取想要的數據即可。本范例目標是抓取新浪網(wǎng)頁(yè)的新聞的標題和對應的鏈接，如下圖所示。
　　
　　HTML源代碼
　　parse()方法的實(shí)現代碼，如下所示
　　1. # -*- coding: utf-8 -*-
2. import scrapy
3.
4. class SinaspiderSpider(scrapy.Spider):
5. name = 'sinaSpider'
6. allowed_domains = ['www.sina.com.cn']
7. start_urls = ['http://www.sina.com.cn/']
8.
9. def parse(self, response):
10. data_list = [] #用于存儲解析到的數據
11. #解析HTML源代碼，定位新聞內容
12. lis = response.xpath("//div[@class='top_newslist']/ul[@class='list-a news_top']//li")
13. #將新聞主題和超鏈接解析出來(lái)并整理到列表中
14. for li in lis:
15. titles = li.xpath(".//a/text()")
16. linkes = li.xpath(".//a/@href")
17. for title, link in zip(titles, linkes):
18. #將新聞主題和對應的超鏈接組合成字典
19. data_dict = {'標題': title.extract(), '鏈接': link.extract()}
20. #將字典數據存儲到data_list這個(gè)列表中
21. data_list.append(data_dict)
22. return data_list
　　parse()方法在解析HTML源代碼時(shí)，使用了XPath路徑表達式。XPath是一門(mén)在HTML/XML文檔中查找信息的語(yǔ)言，常用于在網(wǎng)頁(yè)HTML源代碼中，查找特定標簽里的數據。在網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)中使用XPath，只須要把握 XPath路徑表達式即可。XPath 使用路徑表達式來(lái)選定 HTML/XML文檔中的節點(diǎn)或則節點(diǎn)集。
　　parse()方法編撰好后，就可以運行爬蟲(chóng)程序并保存抓取數據了。用命令：
　　scrapy crawl 爬蟲(chóng)文件名 –o 保存數據文件名.[csv|json|xml]
　　保存數據的文件格式可以是csv 或 json 或 xml，本例的爬蟲(chóng)文件名為:sinaSpider.py，數據儲存選擇csv格式，命令為：
　　scrapy crawl sinaSpider -o sinaNews.csv
　　運行療效，如下圖所示
　　
　　運行爬蟲(chóng)
　　到此，本例基于Scrapy框架從零開(kāi)始實(shí)現了一個(gè)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)程序，爬取了新浪網(wǎng)頁(yè)并從中解析出新聞的標題和對應的超鏈接，最后把解析出的數據保存為csv文件供后續使用。 查看全部

　　
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，又被稱(chēng)為“網(wǎng)頁(yè)蜘蛛，網(wǎng)絡(luò )機器人”，在FOAF社區中間，經(jīng)常被稱(chēng)為“網(wǎng)頁(yè)追逐者”。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，是一種根據一定的規則，自動(dòng)地抓取萬(wàn)維網(wǎng)信息的程序或則腳本。
　　
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，按照系統結構和實(shí)現技術(shù)，大致可以分為：“通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)、聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)、增量式網(wǎng)路爬蟲(chóng)、深層網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)”等四種不同類(lèi)型。實(shí)際上，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)系統，通常是由幾種爬蟲(chóng)技術(shù)相結合實(shí)現的。
　　一、 通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)
　　通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)，又稱(chēng)“全網(wǎng)爬蟲(chóng)”，爬行對象從一些種子URL（統一資源定位符） 擴充到整個(gè)萬(wàn)維網(wǎng)，主要為“門(mén)戶(hù)站點(diǎn)搜索引擎”和“大型Web服務(wù)提供商”采集數據。由于商業(yè)緣由，它們的技術(shù)細節甚少被公布下來(lái)。這類(lèi)網(wǎng)路爬蟲(chóng)的爬行范圍和數目巨大，對于爬行速率和儲存空間要求較高，對于爬行頁(yè)面的次序要求相對較低，同時(shí)因為等待刷新的頁(yè)面太多，通常采用“并行工作”的方法，但須要較長(cháng)時(shí)間能夠刷新一次頁(yè)面。通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)，雖然存在著(zhù)一定的缺陷，但它適用于為搜索引擎平臺搜索廣泛的主題，有較強的應用價(jià)值。
　　
　　二、聚焦網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　聚焦網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，又稱(chēng)“主題網(wǎng)路爬蟲(chóng)”，是指選擇性地爬行，那些與預先定義好的主題相關(guān)的頁(yè)面的網(wǎng)路爬蟲(chóng)。和通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)相比，聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)只須要爬行與主題相關(guān)的頁(yè)面，極大地節約了硬件和網(wǎng)路資源，保存的頁(yè)面也因為數目少而更新快，還可以挺好地滿(mǎn)足一些特定人群對特定領(lǐng)域信息的需求。
　　聚焦網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)和通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)相比，增加了“鏈接評價(jià)模塊”以及“內容評價(jià)模塊”。聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)爬行策略實(shí)現的關(guān)鍵是，評價(jià)頁(yè)面內容和鏈接的重要性。不同的方式估算出的重要性不同，由此引起鏈接的訪(fǎng)問(wèn)次序也不同。
　　三、增量式網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　是指對已下載網(wǎng)頁(yè)采取增量式更新，和只爬行新形成的或則早已發(fā)生變化網(wǎng)頁(yè)的爬蟲(chóng)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)是什么，它還能在一定程度上保證網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)是什么，所爬行的頁(yè)面是盡可能新的頁(yè)面。
　　和周期性爬行和刷新頁(yè)面的網(wǎng)路爬蟲(chóng)相比，增量式爬蟲(chóng)只會(huì )在須要的時(shí)侯爬行新形成或發(fā)生更新的頁(yè)面 ，并不重新下載沒(méi)有發(fā)生變化的頁(yè)面，可有效降低數據下載量，及時(shí)更新已爬行的網(wǎng)頁(yè)，減小時(shí)間和空間上的花費，但是降低了爬行算法的復雜度和實(shí)現難度。
　　四、深層網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　Web 頁(yè)面，按存在形式可以分為“表層網(wǎng)頁(yè)”和“深層網(wǎng)頁(yè)”。表層網(wǎng)頁(yè)是指傳統搜索引擎可以索引的頁(yè)面，以超鏈接可以抵達的靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)為主構成的 Web 頁(yè)面。
　　深層網(wǎng)頁(yè)是這些大部分內容不能通過(guò)靜態(tài)鏈接獲取的、隱藏在搜索表單后的，只有用戶(hù)遞交一些關(guān)鍵詞能夠獲得的 Web 頁(yè)面。例如：那些用戶(hù)注冊后內容才可見(jiàn)的網(wǎng)頁(yè)，就屬于深層網(wǎng)頁(yè)。
　　隨著(zhù)計算機網(wǎng)路的迅速發(fā)展，萬(wàn)維網(wǎng)成為大量信息的載體，如何有效地提取并借助這種信息成為一個(gè)巨大的挑戰。搜索引擎，例如傳統的“通用搜索引擎”平臺：Google（谷歌）、Yahoo!（雅虎）、百度等，作為一個(gè)輔助人們檢索萬(wàn)維網(wǎng)信息的工具，成為互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)萬(wàn)維網(wǎng)的入口和渠道。
　　但是，這些“通用搜索引擎平臺”也存在著(zhù)一定的局限性，如：
　　1、 不同領(lǐng)域、不同職業(yè)、不同背景的用戶(hù)，往往具有不同的檢索目的和需求，通用搜索引擎所返回的結果，包含了大量用戶(hù)并不關(guān)心的網(wǎng)頁(yè)，或者與用戶(hù)搜索結果無(wú)關(guān)的網(wǎng)頁(yè)。
　　2、 通用搜索引擎的目標是，實(shí)現盡可能大的網(wǎng)路覆蓋率，有限的搜索引擎服務(wù)器資源，與無(wú)限的網(wǎng)路數據資源之間的矛盾將進(jìn)一步加深。
　　3、 萬(wàn)維網(wǎng)數據方式的豐富和網(wǎng)路技術(shù)的不斷發(fā)展，圖片、數據庫、音頻、視頻多媒體等不同數據大量出現，通用搜索引擎常常對這種信息濃度密集，且具有一定結構的數據無(wú)能為力，不能挺好地發(fā)覺(jué)和獲取。
　　4、通用搜索引擎，大多提供基于“關(guān)鍵字”的檢索，難以支持按照語(yǔ)義信息提出的查詢(xún)。
　　為了解決上述問(wèn)題，定向抓取相關(guān)網(wǎng)頁(yè)資源的“聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)”應運而生。聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)，是一個(gè)手動(dòng)下載網(wǎng)頁(yè)的程序，它按照既定的抓取目標，有選擇的訪(fǎng)問(wèn)萬(wàn)維網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)與相關(guān)的鏈接，獲取所須要的信息。
　　與“通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)”不同，聚焦網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)并不追求大的覆蓋，而是將目標定為抓取“與某一特定主題內容相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)”，為面向主題的用戶(hù)查詢(xún)，準備數據資源。
　　“聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)”的工作原理以及關(guān)鍵技術(shù)概述：
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，是一個(gè)手動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)的程序，它為搜索引擎從萬(wàn)維網(wǎng)上下載網(wǎng)頁(yè)，是搜索引擎的重要組成。
　　傳統爬蟲(chóng)，從一個(gè)或若干初始網(wǎng)頁(yè)的URL（統一資源定位符）開(kāi)始，獲得初始網(wǎng)頁(yè)上的URL（統一資源定位符），在抓取網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中，不斷從當前頁(yè)面上抽取新的URL（統一資源定位符）放入隊列，直到滿(mǎn)足系統的一定停止條件。
　　
　　“聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)”的工作流程較為復雜，需要按照一定的“網(wǎng)頁(yè)分析算法”過(guò)濾與主題無(wú)關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接，并將其倒入等待抓取的URL（統一資源定位符）隊列。然后，它將按照一定的搜索策略，從隊列中選擇下一步要抓取的網(wǎng)頁(yè)URL（統一資源定位符），并重復上述過(guò)程，直到達到系統的某一條件時(shí)停止。
　　另外，所有被爬蟲(chóng)抓取的網(wǎng)頁(yè)將會(huì )被系統儲存，進(jìn)行一定的剖析、過(guò)濾，并構建索引，以便以后的查詢(xún)和檢索。對于“聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)”來(lái)說(shuō)，這一過(guò)程所得到的剖析結果，還可能對之后的抓取過(guò)程給出反饋和指導。
　　相對于通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)，聚焦網(wǎng)路爬蟲(chóng)還須要解決三個(gè)主要問(wèn)題：
　　1、對抓取目標的描述或定義；
　　2、對網(wǎng)頁(yè)或數據的剖析與過(guò)濾；
　　3、對URL（統一資源定位符）的搜索策略。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)碰到的問(wèn)題：
　　早在2007 年底，互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)數目就早已超出160 億個(gè)，研究表明接近30%的頁(yè)面是重復的。動(dòng)態(tài)頁(yè)面的存在，客戶(hù)端、服務(wù)器端腳本語(yǔ)言的應用，使得指向相同Web信息的 URL（統一資源定位符）數量呈指數級下降。
　　上述特點(diǎn)促使網(wǎng)路爬蟲(chóng)面臨一定的困難，主要彰顯在 Web信息的巨大容量，使得爬蟲(chóng)在給定的時(shí)間內，只能下載少量網(wǎng)頁(yè)。有研究表明，沒(méi)有那個(gè)搜索引擎才能索引超出16%的互聯(lián)網(wǎng)Web 頁(yè)面，即使才能提取全部頁(yè)面，也沒(méi)有足夠的空間來(lái)儲存。
　　為了提升爬行效率，爬蟲(chóng)須要在單位時(shí)間內盡可能多的獲取高質(zhì)量頁(yè)面，這是它面臨的困局之一。
　　當前有五種表示頁(yè)面質(zhì)量高低的方法：1、頁(yè)面與爬行主題之間的相似度；2、頁(yè)面在 Web 圖中的入度大??；3、指向它的所有頁(yè)面平均殘差之和；4、頁(yè)面在 Web 圖中的出度大??；5、頁(yè)面的信息位置。
　　為了提升爬行速率，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)一般會(huì )采取“并行爬行”的工作方式，這種工作方式也造成了新的問(wèn)題：
　　1、重復性（并行運行的爬蟲(chóng)或爬行線(xiàn)程同時(shí)運行時(shí)，增加了重復頁(yè)面）；
　　2、質(zhì)量問(wèn)題（并行運行時(shí)，每個(gè)爬蟲(chóng)或爬行線(xiàn)程只能獲取部份頁(yè)面，導致頁(yè)面質(zhì)量下滑）；
　　3、通信帶寬代價(jià)（并行運行時(shí)，各個(gè)爬蟲(chóng)或爬行線(xiàn)程之間不可避開(kāi)要進(jìn)行一些通訊，需要花費一定的帶寬資源）。
　　并行運行時(shí)，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)一般采用三種形式：
　　1、獨立形式（各個(gè)爬蟲(chóng)獨立爬行頁(yè)面，互不通訊）；
　　2、動(dòng)態(tài)分配方法（由一個(gè)中央協(xié)調器動(dòng)態(tài)協(xié)調分配 URL 給各個(gè)爬蟲(chóng)）；
　　3、靜態(tài)分配方法（URL 事先界定給各個(gè)爬蟲(chóng)）。
　　億速云，作為一家專(zhuān)業(yè)的IDC（互聯(lián)網(wǎng)數據中心）業(yè)務(wù)服務(wù)提供商、擁有豐富行業(yè)底蘊的專(zhuān)業(yè)云計算服務(wù)提供商，一直專(zhuān)注于技術(shù)創(chuàng )新和構建更好的服務(wù)品質(zhì)，致力于為廣大用戶(hù)，提供高性?xún)r(jià)比、高可用性的“裸金屬服務(wù)器、云服務(wù)器、高防服務(wù)器、高防IP、香港服務(wù)器、日本服務(wù)器、美國服務(wù)器、SSL證書(shū)”等專(zhuān)業(yè)產(chǎn)品與服務(wù)。 查看全部

　　 65 ELECTRONICS WORLD 探求與觀(guān)察（下轉第67頁(yè)）主流開(kāi)源爬蟲(chóng)框架比較與剖析北京工商大學(xué) 劉 雯【摘要】網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是搜索引擎與信息檢索的基礎工具，在信息采集、信息過(guò)濾等場(chǎng)景中有著(zhù)廣泛的應用。本文首先介紹了URL鏈接庫、文檔內容模塊、文檔解析模塊等爬蟲(chóng)基礎概念，然后對比剖析了Nutch、Heritrix、Larbin、Scrapy等主流開(kāi)源爬蟲(chóng)框架?！娟P(guān)鍵詞】網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)；數據采集；搜索引擎1.引言近些年來(lái)，隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò )中的數據呈現出了爆炸式的下降，如何搜集整合這種數據并從中提取出有效的信息，引發(fā)了多方面的挑戰。面對這種挑戰，爬蟲(chóng)技術(shù)得到了充分的注重。開(kāi)源網(wǎng)路爬蟲(chóng)框架促使爬蟲(chóng)的開(kāi)發(fā)與應用變的高效方便。各個(gè)開(kāi)源爬蟲(chóng)框架的實(shí)現語(yǔ)言與功能不完全相同，適用場(chǎng)景也不盡相同，需要對比不同開(kāi)源爬蟲(chóng)框架之間的好壞。2.爬蟲(chóng)的相關(guān)概念網(wǎng)路爬蟲(chóng)是用于互聯(lián)網(wǎng)采集的一種工具，通常又被稱(chēng)為網(wǎng)路機器人。在數據挖掘、信息檢索等領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)被廣泛使用，從而獲取最原始的數據。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)也是信息檢索和搜索引擎的重要組成部份，通過(guò)網(wǎng)路爬蟲(chóng)采集到的信息，經(jīng)過(guò)搜索引擎的整合，可以更好的用于檢索。
　　2.1 網(wǎng)路爬蟲(chóng)的組成部分主流爬蟲(chóng)框架一般由以下部份組成：1. 種子URL庫：URL用于定位互聯(lián)網(wǎng)中的各種資源，如最常見(jiàn)的網(wǎng)頁(yè)鏈接，還有常見(jiàn)的文件資源、流媒體資源等。種子URL庫作為網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的入口，標識出爬蟲(chóng)應當從何處開(kāi)始運行，指明了數據來(lái)源。2.數據下載器：針對不同的數據種類(lèi)，需要不同的下載形式。主流爬蟲(chóng)框架通暢提供多種數據下載器，用來(lái)下載不同的資源，如靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)下載器、動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)下載器、FTP下載器等。3.過(guò)濾器：對于早已爬取的URL，智能的爬蟲(chóng)須要對其進(jìn)行過(guò)濾，以提升爬蟲(chóng)的整體效率。常用的過(guò)濾器有基于集合的過(guò)濾器、基于布隆過(guò)濾的過(guò)濾器等。4.流程調度器：合理的調度爬取流程，也可以提升爬蟲(chóng)的整體效率。在流程調度器中，通常提供深度優(yōu)先爬取、廣度優(yōu)先爬取、訂制爬取等爬取策略。同時(shí)提供單線(xiàn)程、多線(xiàn)程等多種爬取方法。2.2 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的爬取策略網(wǎng)路爬蟲(chóng)的爬取策略，可以更高效的組織爬蟲(chóng)的爬取過(guò)程。常見(jiàn)的爬取策略包括深度優(yōu)先爬取、深度優(yōu)先爬取、訂制爬取等策略等。1.深度優(yōu)先爬?。涸摬呗栽谂廊∶课籙RL資源后，會(huì )隨機爬取改URL對應的所有子URL資源，直到全部子URL資源全部爬取完畢，再爬取下一個(gè)URL資源。
　　深度優(yōu)先爬取更關(guān)注數據的深度，希望通過(guò)爬取更多的子URL資源，來(lái)獲取更深層次的數據。2.廣度優(yōu)先爬?。涸摬呗栽谂廊∨鋫€(gè)URL資源時(shí)，會(huì )繼續爬取同層次的其他URL資源，當本層的URL資源都被爬取完畢后，再爬取下一次URL資源。廣度優(yōu)先爬取更關(guān)注數據的廣度，這樣可以囊括更全面的數據。3.訂制爬?。涸俸枚鄨?chǎng)景中，深度優(yōu)先爬取或廣度優(yōu)先爬取未能滿(mǎn)足復雜的數據采集需求，此時(shí)須要定制爬取策略，如垂直搜索策略，先通過(guò)制訂關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索后開(kāi)源爬蟲(chóng)框架，再結合深度優(yōu)先爬取或廣度優(yōu)先爬取，才可以獲取到垂直領(lǐng)域的特定數據。2.3 爬蟲(chóng)的增量爬取從數據的角度看，有些爬蟲(chóng)只進(jìn)行單次的爬取操作，而有些爬蟲(chóng)須要進(jìn)行增量爬取，用來(lái)積累數據。對于單次爬取的網(wǎng)路爬蟲(chóng)，實(shí)現較為簡(jiǎn)單，因為不用考慮過(guò)濾去重等操作，所以模塊相對較少。單次爬取的爬蟲(chóng)主要考慮爬取的效率，有時(shí)會(huì )通過(guò)多線(xiàn)程或多進(jìn)程等形式提升爬取效率。對于須要增量爬取的網(wǎng)路爬蟲(chóng)。通常須要對URL鏈接、資源內容等進(jìn)行過(guò)濾和去重。每次爬取的時(shí)侯，需要對比數據是否重復，并將早已爬取過(guò)的內容過(guò)濾掉，從而降低冗余數據的爬取和儲存。實(shí)際應用中，增量爬蟲(chóng)的使用較為廣泛。3.主流開(kāi)源爬蟲(chóng)框架爬蟲(chóng)技術(shù)發(fā)展至今，已經(jīng)非常成熟，同時(shí)也形成了好多開(kāi)源的爬蟲(chóng)框架，入Nutch、Heritrix、Larbin、Scrapy，這些開(kāi)源框架的實(shí)現語(yǔ)言與功能各不相同，以下是這幾款開(kāi)源爬蟲(chóng)框架的比較與剖析。
　　3.1 NutchNutch是一個(gè)比較小型的開(kāi)源框架，也是隸屬于A(yíng)pache基金會(huì )的一個(gè)開(kāi)源項目。Nutch最初服務(wù)于Lucene項目，Lucene是一個(gè)完整的搜索引擎框架，其中Nutch提供數據爬取服務(wù)。因為L(cháng)ucene是一個(gè)通用的搜索引擎框架，所以Nutch在設計之初也主要用于通用數據的爬取。在滿(mǎn)足通用需求的同時(shí)，Nutch犧牲了一些多樣化開(kāi)發(fā)的特點(diǎn)。優(yōu)點(diǎn)：Nutch適用于各類(lèi)規模的爬取任務(wù)，底層可以和Hadoop平臺對接，提供分布式的爬取功能，同時(shí)支持分布式的調度及分布式的儲存。為了擴充各種多樣化功能，Nutch設計了插件框架，可以通過(guò)添加插件，來(lái)實(shí)現愈發(fā)復雜的爬取功能。缺點(diǎn)：雖然有插件框架，但是Nutch的多樣化開(kāi)發(fā)成本仍然較高。 在使用默認的配置過(guò)濾文件是，是不抓取動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)的，要想爬取動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)須要更改過(guò)濾規則。3.2 HeritrixHeritrix是基于Java語(yǔ)言的爬蟲(chóng)框架，因其可擴展型和豐富的各種組件而聞名。但配置相對繁雜，所以學(xué)習成本過(guò)高。Heritrix提供了多種下載器，用于下載網(wǎng)頁(yè)、流媒體等多種類(lèi)型的數據。Heritrix還提供了圖形界面拿來(lái)管理爬蟲(chóng)，可以通過(guò)網(wǎng)頁(yè)來(lái)啟動(dòng)貨控制各種爬蟲(chóng)。
　　優(yōu)點(diǎn)：Heritrix的爬蟲(chóng)訂制參數多包括，可設置輸出日志、可設置多線(xiàn)程采集模式、可設置下載速率上限等 開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)更改組件的參數，來(lái)高效的更改爬蟲(chóng)功能 。缺點(diǎn)：Heritrix很難實(shí)現分布式爬取，因為多個(gè)單獨爬蟲(chóng)之間，無(wú)法合作完成爬取任務(wù)，可擴展性較差。在爬取失敗時(shí)，也缺少重萬(wàn)方數據 67 ELECTRONICS WORLD 探求與觀(guān)察工作臺處于清潔的狀態(tài)，并監督工作人員防靜電腕帶的配戴情況，且使用的鉗子須要具有防靜電的功能，或者在取料的時(shí)侯利用真空吸筆完成，放置靜電在元器件于手接觸時(shí)形成，第四，定期對相關(guān)設施進(jìn)行防靜電測試處理 [6] 。二、SMT表面貼裝技術(shù)的發(fā)展趨勢近些年來(lái)，我國科學(xué)技術(shù)水平在社會(huì )經(jīng)濟快速發(fā)展的影響下得到了迅猛發(fā)展，表面貼裝技術(shù)在此背景下也獲得了寬廣的發(fā)展空間，并將會(huì )以小型化、精細化的方向不斷發(fā)展。針對SMT表面貼裝技術(shù)的發(fā)展趨勢進(jìn)行剖析可以發(fā)覺(jué)，在未來(lái)的發(fā)展過(guò)程中，將會(huì )大幅度縮小SDC/SMD的容積，并其而不斷擴大其生產(chǎn)數目，就現階段表面貼裝技術(shù)的發(fā)展現況而言，將0603以及1005型表面貼膜式電容和內阻商品化的目的已然實(shí)現。同時(shí)，集成電路的發(fā)展方向將會(huì )是小型化和STM化，現階段，市場(chǎng)上早已出現了腿寬度為0.3mm的IC業(yè)，其發(fā)展方向將是BGA。
　　此外，焊接技術(shù)也將會(huì )逐步趨向成熟階段，惰性氣體于1994年便早已被點(diǎn)焊設備廠(chǎng)家制造下來(lái)以滿(mǎn)足回流焊以及波峰焊的需求。與此同時(shí)免清洗工業(yè)也涌現下來(lái)但是應用非常廣泛。最后，測試設備以及貼片設備的效率將會(huì )大幅度提高，且靈活性也會(huì )不斷增強。目前，在使用SMT技術(shù)的時(shí)侯，其貼片速率大概在5500片/h左右，通過(guò)使用高柔化和智能化的貼片系統促使制造商的生產(chǎn)成品被大幅度增加，進(jìn)而促使生產(chǎn)效率以及精度的提高，并且豐富了貼片的功能 [7] 。三、結束語(yǔ)與傳統的THT而言，SMT的優(yōu)勢主要表現在其性能好、組裝密度高以及體積小和可靠性強等方面，受到其上述優(yōu)勢的影響，現階段電子設備以及電子產(chǎn)品的裝配技術(shù)均以SMT為主，并且在電子產(chǎn)品的生產(chǎn)制造領(lǐng)域得到廣泛應用。盡管在實(shí)際應用的時(shí)侯，SMT仍然表現出一些不足之處，但是與其所發(fā)揮的正面影響對比，這些不足并不影響該技術(shù)應用價(jià)值。所以，需要加強SMT技術(shù)的宣傳力度，促進(jìn)其應用可以覆蓋更多領(lǐng)域。與此同時(shí)，還須要加到對該技術(shù)的研究力度，對其各項工藝流程給以建立，促進(jìn)其所用得到充分發(fā)揮，繼而有助于電子產(chǎn)品工藝制程清潔化、裝備模塊化、生產(chǎn)集成化和自動(dòng)化的愿景盡快實(shí)現，為電子行業(yè)的可持續發(fā)展提供可靠保障。
　　參考文獻[1] 楊柳.SMT表面貼裝技術(shù)工藝應用實(shí)踐[J].科研,2016(8):00079-00079.[2]孫丹妮,周娟,耿豪凱,等.累積和與指數加權移動(dòng)平均控制圖在表面貼裝技術(shù)中的應用及仿真[J].機械制造,2017,55(3):77-80.[3]朱飛飛.談電子工業(yè)中SMT技術(shù)的工藝研究和發(fā)展趨勢[J].科研,2016(8):00286-00286.[4] 高文璇.Protel DXP技術(shù)與SMT技術(shù)在現今電子產(chǎn)業(yè)中的應用[J].電子世 界,2014(6):95-95.[5]王婷,方子正.SMD型表面貼裝元件殼體生產(chǎn)中技術(shù)難點(diǎn)和解決舉措[J].工程技術(shù):全文版,2016(7):00253-00253.[6]周超.闡述SMT表面貼裝技術(shù)工藝應用與發(fā)展趨勢[J].科研,2016(12):00008-00008.[7]李金明.電子工業(yè)中SMT技術(shù)工藝研究及發(fā)展趨勢[J].電子技術(shù)與軟件工程,2016(13):139-139.（上接第65頁(yè)）試等機制，導致開(kāi)發(fā)者須要做好多額外工作來(lái)填補那些設計上的缺位。不同于Nutch框架開(kāi)源爬蟲(chóng)框架，僅憑Heritrix不能完成搜索引擎的全部工作，而只能完成爬蟲(chóng)階段的爬取工作。
　　3.3 LarbinLarbin是一個(gè)基于C++語(yǔ)言的爬蟲(chóng)框架。Larbin提供了相對簡(jiǎn)單單非常易用的爬蟲(chóng)功能。單機Larbin爬蟲(chóng)可以每晚獲取百萬(wàn)量級的網(wǎng)頁(yè)。單Larbin不提供網(wǎng)頁(yè)解析服務(wù)，也不考慮內容的儲存及處理。如果象使用Larbin進(jìn)行小型系統的實(shí)現，則須要自行開(kāi)發(fā)相應的其他組件。優(yōu)點(diǎn)：指定入口URL后，可以手動(dòng)擴充，甚至整個(gè)網(wǎng)站鏡像；支持通過(guò)后綴名對抓取網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行過(guò)濾；只保存原始網(wǎng)頁(yè)；利用C++開(kāi)發(fā)，非常高效。缺點(diǎn)：只有網(wǎng)頁(yè)下載器，而沒(méi)有網(wǎng)頁(yè)解析器。不支持分布式爬取。沒(méi)有手動(dòng)重試功能。該項目在2003年后停止開(kāi)發(fā)維護。 3.4 ScrapyScrapy是基于python語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的爬蟲(chóng)框架，由于它的輕量化設計和簡(jiǎn)單易用，而廣泛遭到開(kāi)發(fā)者的歡迎。優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單易用：只需編撰爬取規則，剩下由scrapy完成易擴充：擴展性設計，支持插件，無(wú)需改動(dòng)核心代碼可移植性：基于Linux、Windows、Mac、BSD開(kāi)發(fā)和運行設計。缺點(diǎn)：?jiǎn)螜C多線(xiàn)程實(shí)現，不支持分布式。數據儲存方案支持 Local fi lesystem、FTP、S3、Standard output，默認無(wú)分布式存儲解決方案默認中間過(guò)程網(wǎng)頁(yè)不會(huì )保存，只保存抽取結果。
　　4.總結與展望本文首先介紹了URL鏈接庫、文檔內容模塊、文檔解析模塊等爬蟲(chóng)基礎概念，然后對比剖析了Nutch、Heritrix、Larbin、Scrapy等主流開(kāi)源爬蟲(chóng)框架。不同的爬蟲(chóng)開(kāi)源框架的實(shí)現語(yǔ)言和功能不同，適用的場(chǎng)景也不盡相同，需要在實(shí)際應用中選擇合適的開(kāi)源爬蟲(chóng)框架。參考文獻[1]劉瑋瑋.搜索引擎中主題爬蟲(chóng)的研究與實(shí)現[D].南京理工大學(xué),2006.[2]詹恒飛,楊岳湘,方宏.Nutch分布式網(wǎng)路爬蟲(chóng)研究與優(yōu)化[J].計算機科學(xué)與探求,2011,5(01):68-74.[3]安子建.基于Scrapy框架的網(wǎng)路爬蟲(chóng)實(shí)現與數據抓取剖析[D].吉林大學(xué),2017.[4]周立柱,林玲.聚焦爬蟲(chóng)技術(shù)研究綜述[J].計算機應用,2005(09):1965-1969.[5]楊定中,趙剛,王泰.網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)在Web信息搜索與數據挖掘中應用[J].計算機工程與設計,2009,30(24):5658-5662.萬(wàn)方數據 查看全部

　　不知不覺(jué)，玩爬蟲(chóng)玩了一個(gè)多月了。
　　我更加認為，爬蟲(chóng)似乎并不是哪些非常深奧的技術(shù)，它的價(jià)值不在于你使用了哪些非常牛的框架，用了多么了不起的技術(shù)，它不需要。它只是以一種自動(dòng)化收集數據的小工具，能夠獲取到想要的數據，就是它最大的價(jià)值。
　　我的爬蟲(chóng)課老師也常跟我們指出，學(xué)習爬蟲(chóng)最重要的，不是學(xué)習上面的技術(shù)，因為后端技術(shù)在不斷的發(fā)展，爬蟲(chóng)的技術(shù)便會(huì )隨著(zhù)改變。學(xué)習爬蟲(chóng)最重要的是，學(xué)習它的原理，萬(wàn)變不距其宗。
　　爬蟲(chóng)說(shuō)白了是為了解決須要，方便生活的。如果還能在日常生活中，想到并應用爬蟲(chóng)去解決實(shí)際的問(wèn)題，那么爬蟲(chóng)的真正意義也久發(fā)揮下來(lái)了。
　　這是些閑談啦，有感而發(fā)而已。
　　最近有點(diǎn)片荒，不知道該看哪些影片，而且有些影片在網(wǎng)上找很久也找不到資源。后來(lái)我了解到這個(gè)網(wǎng)站，發(fā)現近來(lái)好多不錯的影片里面都有資源（這里我就先不管它的來(lái)源正不正規啦，#掩面）。
　　所以此次我們要爬取的網(wǎng)站是：《電影天堂》，屯一些影片，等無(wú)趣的時(shí)侯拿出來(lái)瞧瞧，消遣閑暇也是不錯。
　　
　　這次的網(wǎng)站，從爬蟲(chóng)的技術(shù)角度上來(lái)講，難度不大，而且可以說(shuō)是十分簡(jiǎn)單了。但是，它實(shí)用??！你想嘛，早上下班前跑一下爬蟲(chóng)，晚上回去之后早已有幾十部最新大片在你硬碟里等著(zhù)你啦，累了三天躺床上瞧瞧影片，這種覺(jué)得是不是太爽啊。
　　而且正由于這個(gè)爬蟲(chóng)比較簡(jiǎn)單，所以我會(huì )寫(xiě)的稍為細一點(diǎn)，爭取使 python 小白們也能盡可能讀懂，并且還能在這個(gè)爬蟲(chóng)的基礎上更改，得到爬取這個(gè)網(wǎng)站其他藍籌股或則其他影片網(wǎng)站的爬蟲(chóng)。
　　在編撰爬蟲(chóng)程序之前，我先捋一捋我們的思路。
　　爬蟲(chóng)的原理，是通過(guò)給定的一個(gè)URL（就是類(lèi)似于 這樣的，俗稱(chēng)網(wǎng)址的東東） 請求，去訪(fǎng)問(wèn)一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，獲取哪個(gè)網(wǎng)頁(yè)上的源代碼（不知道源代碼的，隨便打開(kāi)一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，右鍵，查看網(wǎng)頁(yè)源代碼，出來(lái)的一大堆象亂碼一樣的東西就是網(wǎng)頁(yè)源代碼，我們須要的數據就藏在這種源代碼上面）并返回來(lái)。然后，通過(guò)一些手段（比如說(shuō)json庫，BeautifulSoup庫，正則表達式等）從網(wǎng)頁(yè)源代碼中篩選出我們想要的數據（當然，前提是我們須要剖析網(wǎng)頁(yè)結構，知道自己想要哪些數據，以及那些數據儲存在網(wǎng)頁(yè)的哪里網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)下載，存放的位置有哪些特點(diǎn)等）。最后，將我們獲取到的數據根據一定的格式，存儲到本地或則數據庫中，這樣就完成了爬蟲(chóng)的全部工作。
　　當然，也有一些 「騷操作」，如果你嫌爬蟲(chóng)效率低，可以開(kāi)多線(xiàn)程（就是相當于幾十只爬蟲(chóng)同時(shí)給你爬，效率直接翻了幾十倍）；如果害怕爬取頻度過(guò)低被網(wǎng)站封 IP，可以?huà)?IP 代理（相當于打幾槍換個(gè)地方，對方網(wǎng)站就不知道你到底是爬蟲(chóng)還是正常訪(fǎng)問(wèn)的用戶(hù)了）；如果對方網(wǎng)站有反爬機制，那么也有一些騷操作可以繞開(kāi)反爬機制（有點(diǎn)黑客攻守的覺(jué)得，有木有?。?。這些都是后話(huà)了。
　　1. 分析網(wǎng)頁(yè)的 URL 的組成結構
　　首先，我們須要剖析網(wǎng)頁(yè)的 URL 的組成結構，主要關(guān)注兩方面，一是怎樣切換選擇的影片類(lèi)型，二是網(wǎng)頁(yè)怎么翻頁(yè)的。
　　電影類(lèi)型
　　網(wǎng)址
　　劇情片
　　喜劇片
　　動(dòng)作片
　　愛(ài)情片
　　科幻片
　　動(dòng)畫(huà)片
　　懸疑片
　　驚悚片
　　恐怖片
　　記錄片
　　......
　　......
　　災難片
　　武俠片
　　古裝片
　　發(fā)現規律了吧，以后假如想爬其他類(lèi)型的影片，只要改變 url 中的數字即可，甚至你可以寫(xiě)一個(gè)循環(huán)，把所有藍籌股中的影片全部爬取出來(lái)。
　　頁(yè)碼
　　URL
　　第一頁(yè)
　　第二頁(yè)
　　第三頁(yè)
　　第四頁(yè)
　　除了第一頁(yè)是 「index」外，其余頁(yè)腳均是 「index_頁(yè)碼」的方式。
　　所以我們基本把握了網(wǎng)站的 url 的構成方式，這樣我們就可以通過(guò)自己構造 url 來(lái)訪(fǎng)問(wèn)任意類(lèi)型影片的任意一頁(yè)了，是不是太酷。
　　2. 分析網(wǎng)站的頁(yè)面結構
　　其次，我們剖析一下網(wǎng)站的頁(yè)面結構，看一看我們須要的信息都藏在網(wǎng)頁(yè)的哪些地方（在這之前我們先要明晰一下我們須要什么數據），由于我們這個(gè)目的是下載影片，所以對我有用的數據只有兩個(gè)，電影名稱(chēng)和下載影片的磁力鏈接。
　　按 F12 召喚出開(kāi)發(fā)者工具（這個(gè)工具可以幫助你快速定位網(wǎng)頁(yè)中的元素在 html 源代碼中位置）。
　　
　　然后，我們可以發(fā)覺(jué)，電影列表中，每一部影片的信息儲存在一個(gè) <table> 標簽里，而影片的名子，就藏在上面的一個(gè) <a> 標簽中。電影下載的磁力鏈接在影片的詳情頁(yè)面，而影片詳情頁(yè)面的網(wǎng)址也在這個(gè)<a> 標簽中（ href 屬性的值）。
　　
　　而下載的磁力鏈接，存放在 <tbody> 標簽下的 <a> 標簽中，是不是太好找??！
　　最后我們來(lái)縷一縷思路，一會(huì )兒我們打算這樣操作：通過(guò)上面的網(wǎng)址的構造規則，訪(fǎng)問(wèn)到網(wǎng)站的某一頁(yè)，然后獲取到這個(gè)頁(yè)面里的所有 table 標簽（這里儲存著(zhù)影片的數據），然后從每一個(gè) table 標簽中找到存有影片名稱(chēng)的 a 標簽（這里可以領(lǐng)到影片名稱(chēng)以及詳情頁(yè)面的網(wǎng)址），然后通過(guò)這兒獲取的網(wǎng)址訪(fǎng)問(wèn)影片的詳情頁(yè)面，在詳情頁(yè)面選購出 <tbody> 標簽下的 <a> 標簽（這里儲存著(zhù)影片的下載鏈接），這樣我們就找到了我們所須要的全部數據了，是不是很簡(jiǎn)單啊。
　　爬蟲(chóng)的程序，我通常習慣把它分成五個(gè)部份， 一是主函數，作為程序的入口，二是爬蟲(chóng)調度器，三是網(wǎng)路懇求函數，四是網(wǎng)頁(yè)解析函數，五是數據儲存函數。
　　
# 我們用到的庫
import requests
import bs4
import re
import pandas as pd
　　1.網(wǎng)絡(luò )懇求函數 ：get_data (url)
　　負責訪(fǎng)問(wèn)指定的 url 網(wǎng)頁(yè)，并將網(wǎng)頁(yè)的內容返回，此部份功能比較簡(jiǎn)單固定，一般不需要做更改（除非你要掛代理，或者自定義懇求頭等，可以做一些相應的調整）。
　　
def get_data(url):
'''
功能：訪(fǎng)問(wèn) url 的網(wǎng)頁(yè)，獲取網(wǎng)頁(yè)內容并返回
參數：
url ：目標網(wǎng)頁(yè)的 url
返回：目標網(wǎng)頁(yè)的 html 內容
'''
headers = {
'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36',
}

try:
r = requests.get(url, headers=headers)
r.raise_for_status()
return r.text

except requests.HTTPError as e:
print(e)
print("HTTPError")
except requests.RequestException as e:
print(e)
except:
print("Unknown Error !")
　　2.網(wǎng)頁(yè)解析函數：parse_data(html)
　　這個(gè)函數是整個(gè)爬蟲(chóng)程序的核心所在，整體思路在上一部分早已講過(guò)了。我這兒使用的庫是BeautifulSoup。
　　這部份的寫(xiě)法多種多樣，有很多發(fā)揮的空間，也沒(méi)有哪些太多固定的模式，因為這部份的寫(xiě)法是要隨著(zhù)不同網(wǎng)站的頁(yè)面結構來(lái)做調整的，比如說(shuō)有的網(wǎng)站提供了數據的 api 接口，那么返回的數據就是 json 格式，我們只須要調用 json 庫就可以完成數據解析，而大部分的網(wǎng)站只能通過(guò)從網(wǎng)頁(yè)源代碼中一層層篩選（篩選手段也多種多樣，什么正則表達式，beautifulsoup等等）。
　　這里須要依照數據的方式來(lái)選擇不同的篩選策略，所以，知道原理就可以了，習慣哪些方式就用哪些方式，反正最后能領(lǐng)到數據就好了。
　　
def parse_data(html):
'''
功能：提取 html 頁(yè)面信息中的關(guān)鍵信息，并整合一個(gè)數組并返回
參數：html 根據 url 獲取到的網(wǎng)頁(yè)內容
返回：存儲有 html 中提取出的關(guān)鍵信息的數組
'''
bsobj = bs4.BeautifulSoup(html,'html.parser')
info = []

# 獲取電影列表
tbList = bsobj.find_all('table', attrs = {'class': 'tbspan'})

# 對電影列表中的每一部電影單獨處理
for item in tbList:
movie = []
link = item.b.find_all('a')[1]
# 獲取電影的名稱(chēng)
name = link["title"]
# 獲取詳情頁(yè)面的 url
url = 'https://www.dy2018.com' + link["href"]
# 將數據存放到電影信息列表里
movie.append(name)
movie.append(url)

try:
# 訪(fǎng)問(wèn)電影的詳情頁(yè)面，查找電影下載的磁力鏈接
temp = bs4.BeautifulSoup(get_data(url),'html.parser')
tbody = temp.find_all('tbody')

# 下載鏈接有多個(gè)（也可能沒(méi)有），這里將所有鏈接都放進(jìn)來(lái)
for i in tbody:
download = i.a.text
movie.append(download)

#print(movie)
# 將此電影的信息加入到電影列表中
info.append(movie)

except Exception as e:
print(e)

return info
　　3. 數據儲存函數：save_data(data)
　　這個(gè)函數目的是將數據儲存到本地文件或數據庫中，具體的寫(xiě)法要按照實(shí)際須要的儲存方式來(lái)定，我這兒是將數據儲存在本地的 csv 文件中。
　　當然這個(gè)函數也并不只能做這些事兒，比如你可以在這里寫(xiě)一些簡(jiǎn)單的數據處理的操作，比如說(shuō)：數據清洗，數據去重等操作。
　　
def save_data(data):
'''
功能：將 data 中的信息輸出到文件中/或數據庫中。
參數：data 將要保存的數據
'''
filename = 'Data/電影天堂/動(dòng)作片.csv'

dataframe = pd.DataFrame(data)
dataframe.to_csv(filename, mode='a', index=False, sep=',', header=False)
　　4. 爬蟲(chóng)調度器：main()
　　這個(gè)函數負責按照 url 生成規則，構造新的 url 請求，然后依次調用網(wǎng)路懇求函數，網(wǎng)頁(yè)解析函數，數據儲存函數，爬取并保存該頁(yè)數據。
　　所謂爬蟲(chóng)調度器，就是控制爬蟲(chóng)哪些時(shí)侯開(kāi)始爬，多少只爬蟲(chóng)一起爬，爬那個(gè)網(wǎng)頁(yè)，爬多久休息一次，等等這種事兒。
　　
def main():
# 循環(huán)爬取多頁(yè)數據
for page in range(1, 114):
print('正在爬?。旱? + str(page) + '頁(yè)......')
# 根據之前分析的 URL 的組成結構，構造新的 url
if page == 1:
index = 'index'
else:
index = 'index_' + str(page)
url = 'https://www.dy2018.com/2/'+ index +'.html'
# 依次調用網(wǎng)絡(luò )請求函數，網(wǎng)頁(yè)解析函數，數據存儲函數，爬取并保存該頁(yè)數據
html = get_data(url)
movies = parse_data(html)
save_data(movies)

print('第' + str(page) + '頁(yè)完成！')
　　5. 主函數：程序入口
　　主函數作為程序的入口，只負責啟動(dòng)爬蟲(chóng)調度器。
　　這里我通常習慣在 main() 函數前后輸出一條句子，以此判定爬蟲(chóng)程序是否正常啟動(dòng)和結束。
　　
if __name__ == '__main__':
print('爬蟲(chóng)啟動(dòng)成功！')
main()
print('爬蟲(chóng)執行完畢！')
　　運行了兩個(gè)小時(shí)左右吧，終于爬完了 113 頁(yè)，共 3346 部動(dòng)作片影片的數據（本來(lái)不止這種的，但是有一些影片沒(méi)有提供下載鏈接，我在 excel 中排序后直接自動(dòng)剔除了）。
　　
　　
　　然后想看哪些影片的話(huà)，直接復制這種影片下載的磁力鏈接，到迅雷上面下載就好啦。
　　1. 在網(wǎng)站提供的下載鏈接中，我試了一下，發(fā)現magnet 開(kāi)頭的這類(lèi)鏈接置于迅雷中可以直接下載，而 ftp 開(kāi)頭的鏈接在迅雷中總顯示資源獲取失?。ㄎ也恢朗遣皇俏掖蜷_(kāi)的形式不對，反正就是下載不來(lái)），于是我對程序做了一些小的調整，使其只獲取magnet 這類(lèi)的鏈接。
　　修改的方法也很簡(jiǎn)單，只須要調整 網(wǎng)頁(yè)解析函數 即可（爬蟲(chóng)的五個(gè)部份是相對獨立的，修改時(shí)只需調整相應的模塊即可，其余部份無(wú)需更改）。
　　
def parse_data(html):
'''
功能：提取 html 頁(yè)面信息中的關(guān)鍵信息，并整合一個(gè)數組并返回
參數：html 根據 url 獲取到的網(wǎng)頁(yè)內容
返回：存儲有 html 中提取出的關(guān)鍵信息的數組
'''
bsobj = bs4.BeautifulSoup(html,'html.parser')
info = []

# 獲取表頭信息
tbList = bsobj.find_all('table', attrs = {'class': 'tbspan'})

for item in tbList:
movie = []
link = item.b.find_all('a')[1]
name = link["title"]
url = 'https://www.dy2018.com' + link["href"]

try:
# 查找電影下載的磁力鏈接
temp = bs4.BeautifulSoup(get_data(url),'html.parser')
tbody = temp.find_all('tbody')

for i in tbody:
download = i.a.text
if 'magnet:?xt=urn:btih' in download:
movie.append(name)
movie.append(url)
movie.append(download)
#print(movie)
info.append(movie)
break
except Exception as e:
print(e)

return info
　　注意代碼 26 行處，我加了一個(gè) if 語(yǔ)句的判定，如果下載鏈接中包含magnet:?xt=urn:btih 字符串，則視為有效鏈接，下載出來(lái)，否則跳過(guò)。
　　2. 我仍然在想能不能有個(gè)辦法使迅雷一鍵批量下載我們爬到的影片。使用 python 操縱第三方的軟件，這或許很難的。不之后來(lái)找到了一種方式，也算是解決了這個(gè)問(wèn)題。
　　就是我們發(fā)覺(jué)迅雷軟件啟動(dòng)后，會(huì )手動(dòng)檢查我們的剪切板，只要我們復制了下載鏈接，它便會(huì )手動(dòng)彈出下載的提示框。借助這個(gè)思路，我們可以使用代碼，將下載的鏈接復制步入剪切板，等下載框手動(dòng)出現后，手動(dòng)確認開(kāi)始下載（這是我目前想到的最好的辦法了，不知道諸位大鱷有沒(méi)有更好的思路，歡迎指導交流）。
　　
import pyperclip
import os
import pandas as pd
imageData = pd.read_csv("Data/電影天堂/動(dòng)作片2.csv",names=['name','link','download'],encoding = 'gbk')
# 獲取電影的下載鏈接，并用換行符分隔
a_link = imageData['download']
links = '\n'.join(a_link)
# 復制到剪切板
pyperclip.copy(links);
print('已粘貼');

# 打開(kāi)迅雷
thunder_path = r'D:\Program Files (x86)\Thunder Network\Thunder9\Program\Thunder.exe'
os.startfile(thunder_path)
　　親測可以實(shí)現，但是。。。不建議嘗試（你能想像迅雷打開(kāi)的一瞬間創(chuàng )建幾百個(gè)下載任務(wù)的場(chǎng)景嗎？反正我的筆記本是緩了好久好久才反應過(guò)來(lái)）。大家還是老老實(shí)實(shí)的，手動(dòng)復制鏈接下載吧（csv文件可以用 excel 打開(kāi)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)下載，豎著(zhù)選中一列，然后復制，也能達到相同的療效），這種騷操作很蠢了還是不要試了。
　　啰啰嗦嗦的寫(xiě)了很多，也不知道關(guān)鍵的問(wèn)題講清楚了沒(méi)有。有那里沒(méi)講清楚，或者那里講的不合適的話(huà)，歡迎恐嚇。
　　其實(shí)吧，寫(xiě)文章，寫(xiě)博客，寫(xiě)教程，都是一個(gè)知識重新熔煉內化的過(guò)程，在寫(xiě)這篇博客的時(shí)侯，我也仍然在反復考量我學(xué)習爬蟲(chóng)的過(guò)程，以及我爬蟲(chóng)代碼一步步的變化，從一開(kāi)始的所有代碼全部揉在主函數中，到后來(lái)把一些變動(dòng)較少的功能提取下來(lái)，寫(xiě)成單獨的函數，再到后來(lái)產(chǎn)生基本穩定的五大部份。
　　以至于在我后來(lái)學(xué)習使用 scrapy 框架時(shí)侯，驚人的發(fā)覺(jué) scrapy 框架的結構跟我的爬蟲(chóng)結構有著(zhù)異曲同工之妙，我的這個(gè)相當于是一個(gè)簡(jiǎn)易版的爬蟲(chóng)框架了，純靠自己摸索達到這個(gè)療效，我覺(jué)得還是很有成就感的。 查看全部

　　第11卷第4期2012年 4月軟件導刊Software Guide Vo l. ll NO.4 組己旦2網(wǎng)路爬蟲(chóng)的設計與實(shí)現王娟，吳金鵬(貴州|民族學(xué)院計算機與信息工程學(xué)院，貴州l 貴陽(yáng) 550025)摘 要:搜索引擎技術(shù)隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的日漸壯大而急速發(fā)展。作為搜索引擎不可或缺的組成部分，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的作用變得尤為重要網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)設計，它的性能直接決定了在龐大的互聯(lián)網(wǎng)上進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)信息采集的質(zhì)量。設計并實(shí)現了通用爬蟲(chóng)和限定爬蟲(chóng)。關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng);通用爬蟲(chóng);限定爬蟲(chóng)中圖分類(lèi)號 :TP393 文獻標識碼 :A。哥|言網(wǎng)路爬蟲(chóng)稱(chēng)作網(wǎng)路蜘蛛，它為搜索引擎從萬(wàn)維網(wǎng)上下載網(wǎng)頁(yè)，并順著(zhù)網(wǎng)頁(yè)的相關(guān)鏈接在 Web 中采集資源，是一個(gè)功能太強的網(wǎng)頁(yè)手動(dòng)抓取程序，也是搜索引擎的重要組成部份，爬蟲(chóng)設計的優(yōu)劣直接決定著(zhù)整個(gè)搜索引擎的性能及擴充能力。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)根據系統結構和實(shí)現技術(shù)，大致可以分為:通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)、主題網(wǎng)路爬蟲(chóng)、增量式網(wǎng)路爬蟲(chóng)、深層網(wǎng)路爬蟲(chóng) o 實(shí)際應用中一般是將幾種爬蟲(chóng)技術(shù)相結合。1 通用爬蟲(chóng)的設計與實(shí)現1. 1 工作原理通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)按照預先設定的一個(gè)或若干初始種子URL 開(kāi)始，以此獲得初始網(wǎng)頁(yè)上的 URL 列表，在爬行過(guò)程中不斷從 URL 隊列中獲一個(gè)個(gè)的 URL，進(jìn)而訪(fǎng)問(wèn)并下載該頁(yè)面。
　　頁(yè)面下載后頁(yè)面解析器除去頁(yè)面上的 HTML標記后得到頁(yè)面內容，將摘要、URL 等信息保存到 Web數據庫中，同時(shí)抽取當前頁(yè)面上新的 URL，保存到 URL隊列，直到滿(mǎn)足系統停止條件。其原理如圖 1 所示。1. 2 爬行策略為提升工作效率，通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)會(huì )采取一定的爬行策略?xún)?yōu)先爬取重要的網(wǎng)頁(yè)。常用的有深度優(yōu)先和長(cháng)度優(yōu)先策略。寬度優(yōu)先算法的設計和實(shí)現相對簡(jiǎn)單，可以覆蓋盡可能多的網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)設計，是使用最廣泛的一種爬行策略。一個(gè)爬蟲(chóng)怎樣借助長(cháng)度優(yōu)先遍歷來(lái)抓取網(wǎng)頁(yè)呢?在爬蟲(chóng)中，每個(gè)鏈接對應一個(gè) HTML 頁(yè)面或則其它文件，通常將 HTML 頁(yè)面上的超鏈接稱(chēng)為"子節點(diǎn)"。整個(gè)長(cháng)度優(yōu)文章編號 :1672-7800(2012)001-0136-02先爬蟲(chóng)就是從一系列的種子節點(diǎn)開(kāi)始，把這種網(wǎng)頁(yè)中的"子節點(diǎn)"提取下來(lái)，放到隊列中依次進(jìn)行抓取。被訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的節點(diǎn)裝入到另一張表中，過(guò)程如圖 2 所示。新解析出的URL圖 1 通用爬蟲(chóng)工作流程 圖 2 寬度優(yōu)先爬蟲(chóng)過(guò)程1. 3 爬蟲(chóng)隊列設計爬蟲(chóng)隊列設計是網(wǎng)路爬蟲(chóng)的關(guān)鍵。因為爬蟲(chóng)隊列要儲存大量的 URL，所以借助本地數組或則隊列肯定是不夠的，應當找尋一個(gè)性?xún)r(jià)比高的數據庫來(lái)儲存 URL 隊列，Berkeley DB 是目前一種比較流行的內存數據庫。
　　根據爬蟲(chóng)的特性， Hash 表成為了一種比較好的選擇。但是在使用 Hash 存儲 URL 字符串的時(shí)侯常用 MD5 算法來(lái)對URL 進(jìn)行壓縮。在實(shí)現了爬蟲(chóng)隊列以后就要繼續實(shí)現 Visited 表了。如何在大量的 URL 中分辨什么是新的、哪些是被訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的呢?通常使用的技術(shù)就是布隆過(guò)濾器 (Bloom Filter) 。利用布隆過(guò)濾器判定一個(gè)元素是否在集合中是目前比較高效實(shí)用的方式。1. 4 設計爬蟲(chóng)構架爬蟲(chóng)框架結構如圖 3 所示。圖 3 爬蟲(chóng)結構作者簡(jiǎn)介:王娟 0983一) ，女，湖南寧鄉人，碩士，貴州民族學(xué)院講師，研究方向為數據挖掘、網(wǎng)絡(luò )安全;吳金鵬 0989 一) ，男，山西大同人，貴州民族學(xué)院本科生，研究方向為計算機科學(xué)與技術(shù)。第 4 期 王 娟，吳金鵬:網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的設計與實(shí)現 137 其中:① URL Frontier 含有爬蟲(chóng)當前打算抓取的URL;②DNS 解析模塊拿來(lái)解析域名(根據給定的 URL決定從那個(gè) Web 獲取網(wǎng)頁(yè)) ;③解析模塊提取文本和網(wǎng)頁(yè)的鏈接集合;④重復清除模塊決定一個(gè)解析下來(lái)的鏈接是否早已在 URL Fronier 或者是否近來(lái)下載過(guò)。下面通過(guò)實(shí)驗來(lái)比較一下我們設計的爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)與原網(wǎng)頁(yè)的對比，見(jiàn)圖 4 、圖 5 。
　　μ 溢圈圈酷自自" .. ‘';"也明i:::~:.O: ::匯圖 4 原網(wǎng)頁(yè) 圖 5 抓取網(wǎng)頁(yè)通過(guò)比較可以發(fā)覺(jué)，由于原網(wǎng)頁(yè)有動(dòng)漫等多媒體元素，雖然爬蟲(chóng)未能抓取出來(lái)全部?jì)热?，但基本上是一個(gè)完整的爬蟲(chóng)。2 限定爬蟲(chóng)的設計與實(shí)現限定爬蟲(chóng)就是對爬蟲(chóng)所爬取的主機的范圍作一些限制。通常限定爬蟲(chóng)包含以下內容:①限定域名的爬蟲(chóng);②限定爬取層數的爬蟲(chóng);③限定 IP 的抓取;④限定語(yǔ)言的抓取。限定域名的抓取，是一種最簡(jiǎn)單的限定抓取，只須要依照當前 URL 字符串的值來(lái)做出限定即可。限定爬蟲(chóng)爬取的層次要比限定域名更復雜。限定 IP是限定抓取中最難的一部分。通常分為限定特定 IP 和限定某一地區的 IP。限定特定 IP 抓取較為容易，只要通過(guò)URL 就可以獲得主機 IP 地址，如果主機 IP 在被限制的列表中就不抓取。否則正常工作。想要限定 IP 抓取，首先要按照主機字符串獲得 IP 地址。下面我們通過(guò)實(shí)驗來(lái)得到 IP 地址:貴州民族學(xué)院:主機域名: IP 地址 :210.40.132.8貴州大學(xué):主機域名: IP 地址 :210.40.0.58根據 URL 得到 IP 地址以后，就要按照 IP 地址對某一地區的 IP 作出限制。
　　但是須要有一個(gè) IP 與地區對應的數據庫，網(wǎng)上好多這樣的數據庫都是收費的，在此我們使用的是騰訊公司推出的一款免費數據庫 "QQWry.da t". ，只要輸入 IP 地址就可以查到對應 IP 地址所在的區域。輸入 :210.40.0.58輸出 2貴州省貴陽(yáng)市:貴州大學(xué)輸入: 210.40. 132.8 輸出:貴州省貴陽(yáng)市:貴州民族學(xué)院按照 IP 地址制做一張列表，將限制地區的 IP 地址寫(xiě)入列表，爬蟲(chóng)假如檢查到要抓取的 IP 地址屬于該列表，就舍棄抓取，這樣一個(gè)限定爬蟲(chóng)就完成了。3 結束語(yǔ)本文介紹了爬蟲(chóng)的工作原理，重點(diǎn)介紹了通用爬蟲(chóng)和限定爬蟲(chóng)的設計及實(shí)現，并通過(guò)實(shí)驗證明本文設計的爬蟲(chóng)可以達到預期療效。參考文獻:[lJ 孫立偉，何國輝，吳禮發(fā).網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)的研究[J].電腦知識與技術(shù)， 20100日.[2J 于成龍，于洪波.網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)研究[J].東莞理工學(xué)院學(xué)報， 2011(3). [3J 羅剛.自己動(dòng)手寫(xiě)搜索引擎[M]. 北京:電子工業(yè)出版社， 2009.[4J 唐潑.網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的設計與實(shí)現[J].電腦知識與技術(shù)， 2009( 1).[5J 龔勇.搜索引擎中網(wǎng)路爬蟲(chóng)的研究[DJ. 武漢:武漢理工大學(xué)， 2010.(責任編輯 2 杜能鋼)The Design and Implementation of 飛布eb Crawler Abstract: With the growing of Internet , search engine technology develops rapidly. As an indispensable part of search en-gine , web crawler is particularly important , its p巳rformance directly determines the quality of gathering webpage informa tion in large Internet . This paper designs and implements general crawler and limitative crawler. Key Words: Web Crawler; General Crawler; Limitative Crawler 查看全部

　　
　　最近因為女朋友工作需求，需要獲取各大團購網(wǎng)站上的店家信息，這樣自動(dòng)一個(gè)一個(gè)點(diǎn)不得氣死，于是我就寫(xiě)了一個(gè)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，是用java寫(xiě)的，主要用到了兩個(gè)開(kāi)源庫，httpclient和jsoup...用來(lái)獲取網(wǎng)頁(yè)數據和得到想要的數據，不過(guò)最好是有點(diǎn)web基礎網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)代碼，這樣就可以只要想要的值，不然會(huì )有很多沒(méi)用的數據，后期還要自動(dòng)刪掉，比較麻煩...下面附上源碼和說(shuō)明...
　　[Asm] 純文本查看 復制代碼
　　public static String getHtmlByUrl(String url){
String html = null;

HttpClient httpClient = new DefaultHttpClient();//創(chuàng )建httpClient對象
HttpGet httpget = new HttpGet(url);//以get方式請求該URL
try {
HttpResponse responce = httpClient.execute(httpget);//得到responce對象
int resStatu = responce.getStatusLine().getStatusCode();//返回碼
if (resStatu==HttpStatus.SC_OK) {//200正常 其他就不對
//獲得相應實(shí)體
HttpEntity entity = responce.getEntity();
if (entity!=null) {
//html = EntityUtils.toString(entity);//獲得html源代碼

InputStream in = entity.getContent();
entity.getContentType();
Scanner sc = new Scanner(in);
StringBuffer str = new StringBuffer("utf-8");
while(sc.hasNextLine()){
str.append(sc.nextLine());
}
html = str.toString();
//sc.close();
}
}
} catch (Exception e) {
System.out.println("訪(fǎng)問(wèn)【"+url+"】出現異常!");
e.printStackTrace();
} finally {
httpClient.getConnectionManager().shutdown();
}

return html;
}
　　上面的就是httpclient庫的內容，用它來(lái)獲取html頁(yè)面的數據
　　[Java] 純文本查看 復制代碼
　　public static void main(String[] args) throws WriteException, IOException {
String html = getHtmlByUrl("需要獲取數據的網(wǎng)址");
if (html!=null&&!"".equals(html)) {
Document doc = Jsoup.parse(html);
Elements linksElements = doc.select("div.basic>a"); //如果有web基礎的話(huà)，可以設置一下這里，知道自己想要的數據

for (Element ele:linksElements) {
String href = ele.attr("href");
String title = ele.text();
System.out.println(href+","+title);
}
}
}
　　這個(gè)就是解析獲取來(lái)的html數據，找到自己想要的數據....
　　然后把取到的數據存入excel獲取txt里就隨大伙便了，不過(guò)這個(gè)方式有一個(gè)漏洞就是，只能取靜態(tài)頁(yè)面，動(dòng)態(tài)頁(yè)面未能實(shí)現，我還要再繼續研究一下，研究下來(lái)了，再發(fā)下來(lái)，如果有哪些不懂的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)代碼，可以問(wèn)我，知道的一定告訴你們，希望你們多評分，多鼓勵，非常謝謝?。。?！ 查看全部

　　1：JAVA爬蟲(chóng)WebCollector(Star:1345)
　　爬蟲(chóng)簡(jiǎn)介： WebCollector是一個(gè)無(wú)須配置、便于二次開(kāi)發(fā)的JAVA爬蟲(chóng)框架（內核）java單機爬蟲(chóng)框架，它提供精簡(jiǎn)的的API，只需少量代碼即可實(shí)現一個(gè)功能強悍的爬蟲(chóng)。WebCollector-Hadoop是WebCollector的Hadoop版本java單機爬蟲(chóng)框架，支持分布式爬取。 爬蟲(chóng)內核： WebCollector致...
　　2：開(kāi)源通用爬蟲(chóng)框架YayCrawler(Star:91)
　　YayCrawler是一個(gè)基于WebMagic開(kāi)發(fā)的分布式通用爬蟲(chóng)框架，開(kāi)發(fā)語(yǔ)言是Java。我們曉得目前爬蟲(chóng)框架好多，有簡(jiǎn)單的，也有復雜的，有輕 量型的，也有重量型的
　　3：垂直爬蟲(chóng)WebMagic(Star:1213)
　　webmagic的是一個(gè)無(wú)須配置、便于二次開(kāi)發(fā)的爬蟲(chóng)框架，它提供簡(jiǎn)單靈活的API，只需少量代碼即可實(shí)現一個(gè)爬蟲(chóng)。 以下是爬取oschina博客的一段代碼： Spider.create(newSimplePageProcessor("", "http...
　　4：雅虎開(kāi)源的Nutch爬蟲(chóng)插件 Anthelion(Star:2888)
　　Anthelion 是 Nutch 插件，專(zhuān)注于爬取語(yǔ)義數據。 注意：此項目包括完整的 Nutch 1.6 版本，此插件放置在 /src/plugin/parse-anth Anthelion 使用在線(xiàn)學(xué)習方式來(lái)基于頁(yè)面上下文預測富數據 Web 頁(yè)面，從之前查看的頁(yè)面提取的元數據獲取反饋。 主要有三個(gè)擴充： AnthelionScoringFilter WdcParser TripleExtractor 示例：...
　　5：Java開(kāi)源網(wǎng)路爬蟲(chóng)項目Nutch
　　Nutch是一個(gè)開(kāi)源Java實(shí)現的搜索引擎。它提供了我們運行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬蟲(chóng)。 Nutch的創(chuàng )始人是Doug Cutting，他同時(shí)也是Lucene、Hadoop和Avro開(kāi)源項目的創(chuàng )始人。 Nutch誕生于2002年8月，是Apache旗下的一個(gè)用Java實(shí)現的開(kāi)源搜索引擎項目，自Nutch1.2版本以后，Nutch早已從搜索引擎演...
　　6：Java網(wǎng)路蜘蛛/網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)Spiderman(Star:1801)
　　Spiderman - 又一個(gè)Java網(wǎng)路蜘蛛/爬蟲(chóng) Spiderman 是一個(gè)基于微內核+插件式構架的網(wǎng)路蜘蛛，它的目標是通過(guò)簡(jiǎn)單的方式能夠將復雜的目標網(wǎng)頁(yè)信息抓取并解析為自己所須要的業(yè)務(wù)數據。 最新提示：歡迎來(lái)體驗最新版本Spiderman2，
　　7：輕量化的Java網(wǎng)路爬蟲(chóng) GECCO(Star:658)
　　Gecco是哪些 Gecco是一款用java語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的輕量化的易用的網(wǎng)路爬蟲(chóng)。Gecco整合了jsoup、httpclient、fastjson、spring、htmlunit、redission等優(yōu)秀框架，讓您只須要配置一些jquery風(fēng)格的選擇器能夠很快的寫(xiě)出一個(gè)爬蟲(chóng)。Gecco框架有優(yōu)秀的可擴展性，框架基于開(kāi)閉原則進(jìn)行設計，對更改關(guān)掉、對擴充開(kāi)放。同時(shí)Gecco基于非常開(kāi)...
　　8：開(kāi)源爬蟲(chóng)框架WebPasser(Star:15)
　　WebPasser是一款可配置的開(kāi)源爬蟲(chóng)框架，提供爬蟲(chóng)控制臺管理界面，通過(guò)配置解析各種網(wǎng)頁(yè)內容，無(wú)需寫(xiě)一句java代碼即可抽取所需數據。 1.包含強悍的頁(yè)面解析引擎，提供jsoup、xpath、正則表達式等處理鏈，通過(guò)簡(jiǎn)單配置即可抽取所需的指定內容。 2.提供爬蟲(chóng)控制管理界面，可實(shí)時(shí)監控抓取狀...
　　9：一個(gè)敏捷強悍的Java爬蟲(chóng)框架SeimiCrawler(Star:635)
　　SeimiCrawler是一個(gè)敏捷的，獨立布署的，支持分布式的Java爬蟲(chóng)框架，希望能在最大程度上減少菜鳥(niǎo)開(kāi)發(fā)一個(gè)可用性高且性能不差的爬蟲(chóng)系統的門(mén)檻，以及提高開(kāi)發(fā)爬蟲(chóng)系統的開(kāi)發(fā)效率。
　　10：爬蟲(chóng)系統NEOCrawler(Star:258)
　　NEOCrawler(中文名：?？?，是nodejs、redis、phantomjs實(shí)現的爬蟲(chóng)系統。代碼完全開(kāi)源，適合用于垂直領(lǐng)域的數據采集和爬蟲(chóng)二次開(kāi)發(fā)。 【主要特征】 使用nodejs實(shí)現，javascipt簡(jiǎn)單、高效、易學(xué)、為爬蟲(chóng)的開(kāi)發(fā)以及爬蟲(chóng)使用者的二次開(kāi)發(fā)節省不少時(shí)間；nodejs讓...
　　推薦10款流行的java開(kāi)源的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng) 查看全部

　　這是一套完整的網(wǎng)路爬蟲(chóng)課程，通過(guò)該課程把握網(wǎng)路爬蟲(chóng)的相關(guān)知識，以便把握網(wǎng)路爬蟲(chóng)方方面面的知識，學(xué)完后勝任網(wǎng)路爬蟲(chóng)相關(guān)工作。 1、體系完整科學(xué)，可以系統化學(xué)習； 2、課程通俗易懂爬蟲(chóng)入門(mén)書(shū)籍，可以使學(xué)員真正學(xué)會(huì )； 3、從零開(kāi)始教學(xué)直至深入，零基礎的朋友亦可以學(xué)習!
　　1、零基礎對Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)感興趣的開(kāi)發(fā)者
　　2、想從事Python網(wǎng)路爬蟲(chóng)工程師相關(guān)工作的開(kāi)發(fā)者
　　3、想學(xué)習Python網(wǎng)路爬蟲(chóng)作為技術(shù)儲備的開(kāi)發(fā)者
　　1、本課程的目標是將你們培養成Python網(wǎng)路爬蟲(chóng)工程師。薪資基本在13k-36k左右；
　　2、學(xué)完才能從零開(kāi)始把握Python爬蟲(chóng)項目的編撰，學(xué)會(huì )獨立開(kāi)發(fā)常見(jiàn)的爬蟲(chóng)項目；
　　3、學(xué)完能把握常見(jiàn)的反爬處理手段爬蟲(chóng)入門(mén)書(shū)籍，比如驗證碼處理、瀏覽器偽裝、代理IP池技術(shù)和用戶(hù)代理池技術(shù)等；
　　4、學(xué)完才能熟練使用正則表達式和XPath表達式進(jìn)行信息提??；
　　5、學(xué)完把握抓包技術(shù)，掌握屏蔽的數據信息怎樣進(jìn)行提取，學(xué)會(huì )手動(dòng)模擬加載行為、進(jìn)行網(wǎng)址構造和手動(dòng)模擬Ajax異步懇求數據；
　　6、熟練把握urllib模塊，熟練使用Scrapy框架進(jìn)行爬蟲(chóng)項目開(kāi)發(fā)。
　　第一章節：Python 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)之基礎
　　第二章節：Python網(wǎng)路爬蟲(chóng)之工作原理
　　第三章節：Python網(wǎng)路爬蟲(chóng)之正則表達式
　　第五章節：Python網(wǎng)路爬蟲(chóng)之用戶(hù)和IP代理池
　　第六章節 ：Python網(wǎng)路爬蟲(chóng)之騰訊陌陌和視頻實(shí)戰
　　第七章節：Python網(wǎng)路爬蟲(chóng)之Scrapy框架
　　第八章節：Python網(wǎng)路爬蟲(chóng)之Scrapy與Urllib的整合
　　第九章節：Python網(wǎng)路爬蟲(chóng)之擴充學(xué)習
　　第十章節：Python網(wǎng)路爬蟲(chóng)之分布式爬蟲(chóng) 查看全部

　　php 爬蟲(chóng)的簡(jiǎn)單實(shí)現， 獲取整個(gè)頁(yè)面， 再把頁(yè)面的數據導出本地的文件當中
　　$curlobj = curl_init(); //創(chuàng )建一個(gè)curl 的資源，下面要用的curl_setopt($curlobj,CURLOPT_URL,""); //獲取資源curl_setopt($curlobj,CURLOPT_RETURNTRANSFER,true); //請求結果不直接復印 $output = curl_exec($cu
　　爬蟲(chóng)爬取多個(gè)不相同網(wǎng)頁(yè)
　　任務(wù)四‘’’本任務(wù)要求你們完成一個(gè)簡(jiǎn)單的爬蟲(chóng)項目，包括網(wǎng)頁(yè)爬取、信息提取以及數據保存在完成本次任務(wù)時(shí)，建議你們認真思索，結合自己的邏輯，完成任務(wù)。注意：本任務(wù)的得分將根據任務(wù)遞交時(shí)間的先后次序與任務(wù)正確率結合來(lái)估算，由于每個(gè)朋友的題目都不相同，建議不要剽竊，一旦發(fā)覺(jué)剽竊情況，本次任務(wù)判為0分’’’from typing import Any, Tuple‘’’第一題：請使用爬蟲(chóng)技術(shù)...
　　Scrapy爬取多層級網(wǎng)頁(yè)內容的方法
　　# -*- coding: utf-8 -*-import scrapyfrom Avv.items import AvvItemclass AvSpider(scrapy.Spider):name = 'av' # 爬蟲(chóng)名allowed_domains = ['/'] # 爬蟲(chóng)作用域# 爬取第2頁(yè)到最后一頁(yè)的代碼url = ...
　　
　　爬蟲(chóng)——scrapy框架爬取多個(gè)頁(yè)面影片的二級子頁(yè)面的詳盡信息
　　文章目錄需求：總結：代碼：movieinfo.pyitems.pymiddleware.pypipelines.py結果：附加：需求：scrapy框架，爬取某影片網(wǎng)頁(yè)面的每位影片的一級頁(yè)面的名子爬取每部影片二級頁(yè)面的詳盡信息使用代理ip保存日志文件存為csv文件總結：1、xpath解析使用extract()的各類(lèi)情況剖析
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)初步：從一個(gè)入口鏈接開(kāi)始不斷抓取頁(yè)面中的網(wǎng)址并入庫
　　前言： 在上一篇《網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)初步：從訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)到數據解析》中，我們討論了怎樣爬取網(wǎng)頁(yè)，對爬取的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行解析，以及訪(fǎng)問(wèn)被拒絕的網(wǎng)站。在這一篇博客中，我們可以來(lái)了解一下領(lǐng)到解析的數據可以做的風(fēng)波。在這篇博客中，我主要是說(shuō)明要做的兩件事，一是入庫，二是遍歷領(lǐng)到的鏈接繼續訪(fǎng)問(wèn)。如此往復，這樣就構成了一個(gè)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的雛型。筆者環(huán)境： 系統： Windows 7...
　　php爬蟲(chóng)
　　Php爬蟲(chóng)，爬取數據，識圖猜詞語(yǔ)一、尋找數據1，尋找相關(guān)網(wǎng)站數據剖析網(wǎng)站換頁(yè)特點(diǎn)剖析得出不僅第一頁(yè)，第二頁(yè)開(kāi)始index加頁(yè)面數寫(xiě)一個(gè)函數，專(zhuān)門(mén)拼接須要訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面public function getcy($id=3,$num=3){$i=$id;...
　　爬取多個(gè)頁(yè)面的數據
　　代碼如下：# -*- coding:utf8 -*-#導入requests庫，取別稱(chēng)resimport requests as res#導入bs4包，取別稱(chēng)bsfrom bs4 import BeautifulSoup as bs#導入數據庫驅動(dòng)包import MySQLdb#聲明頁(yè)面從哪開(kāi)始j = 1#循環(huán)遍歷每位頁(yè)面while j 111:##獲取目標網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)
　　Python爬蟲(chóng)實(shí)例（3）-用BeautifulSoup爬取多個(gè)可翻頁(yè)網(wǎng)頁(yè)上的多張相片
　　# -*- coding: utf-8 -*-#導入第三方包和模塊import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport os#在本地新建一個(gè)文件夾，命名為test_img，用以保存下載的圖片folder = 'test_img'if not os.path.exists(folder):os.makedirs(folder)#定義
　　
　　用WebMagic框架 爬某網(wǎng)站（多個(gè)頁(yè)面）的內容 、啟動(dòng)爬蟲(chóng)有時(shí)候能抓取成功、
　　用WebMagic框架 爬某網(wǎng)站（多個(gè)頁(yè)面）的內容 、啟動(dòng)爬蟲(chóng)有時(shí)候能抓取成功、有時(shí)候啟動(dòng)以后沒(méi)任何反應3S然后程序停止。問(wèn)哪些會(huì )這樣，求解
　　webmagic爬蟲(chóng)自學(xué)（三）爬取CSDN【列表+詳情的基本頁(yè)面組合】的頁(yè)面，使用基于注解的方法
　　1
　　如何實(shí)現兩個(gè)頁(yè)面的跳轉
　　_addEvent:function(){var btn;btn=this._getWidgetByName(this._startGav,"Button_7");//獲取按鍵的點(diǎn)擊實(shí)風(fēng)波btn.addTouchEventListener(this._inputHandler.bind(this),this._startGav);},_inputHandler:
　　爬蟲(chóng)——第二次試驗（網(wǎng)站多頁(yè)爬取代碼）
　　實(shí)驗目的熟練把握requests庫中g(shù)et技巧的使用把握借助requests庫爬取多頁(yè)網(wǎng)頁(yè)內容的方式2.1 爬取百度貼吧與某主題相關(guān)的貼子，并將爬取到的內容保存到文件中（爬取多頁(yè)）import requestsdef get_page(url):headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) ...
　　給你們推薦幾種實(shí)現網(wǎng)頁(yè)數據抓取的方法
　　相信所有個(gè)人網(wǎng)站的站長(cháng)都有抓取他人數據的經(jīng)歷吧，目前抓取他人網(wǎng)站數據的方法無(wú)非兩種形式： 一、使用第三方工具，其中最知名的是優(yōu)采云采集器，在此不做介紹。 二、自己寫(xiě)程序抓取，這種方法要求站長(cháng)自己寫(xiě)程序
　　java爬取百度百科詞條
　　lz在之前的一篇博客中，用python實(shí)現了爬取百度百科的詞條，就在怎么用java來(lái)實(shí)現相同的功能，果不其然，java用一個(gè)jsoup的第三方庫工具就可以很簡(jiǎn)單地實(shí)現爬取百度百科的詞條。同樣的，將這個(gè)爬取過(guò)程分成5個(gè)部份來(lái)實(shí)現。分別是connectnet聯(lián)接url部份、parsehtml獲取html相關(guān)內容部份、startspyder部份、store儲存url部份、urlmanager的url管理
　　關(guān)于使用Java實(shí)現的簡(jiǎn)單網(wǎng)路爬蟲(chóng)Demo
　　什么是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)？網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)又叫蜘蛛，網(wǎng)絡(luò )蜘蛛是通過(guò)網(wǎng)頁(yè)的鏈接地址來(lái)找尋網(wǎng)頁(yè)，從網(wǎng)站某一個(gè)頁(yè)面（通常是首頁(yè)）開(kāi)始，讀取網(wǎng)頁(yè)的內容，找到在網(wǎng)頁(yè)中的其它鏈接地址，然后通過(guò)這種鏈接地址找尋下一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，這樣仍然循環(huán)下去，直到把這個(gè)網(wǎng)站所有的網(wǎng)頁(yè)都抓取完為止。如果把整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)當作一個(gè)網(wǎng)站，那么網(wǎng)路蜘蛛就可以用這個(gè)原理把互聯(lián)網(wǎng)上所有的網(wǎng)頁(yè)都抓取出來(lái)。所以要想抓取網(wǎng)路上的數據，不僅須要爬蟲(chóng)程序還須要一個(gè)可以接受
　　Java爬蟲(chóng)爬取python百度百科詞條及相關(guān)詞條頁(yè)面
　　Java爬蟲(chóng)爬取python百度百科詞條及相關(guān)詞條頁(yè)面本實(shí)例爬取關(guān)于python詞條頁(yè)面及關(guān)聯(lián)詞條頁(yè)面的簡(jiǎn)介網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)論壇，把詞條的簡(jiǎn)介寫(xiě)入txt文本中， 本實(shí)例療效：實(shí)例基于使用第三方j(luò )ar包Jsoup1首先剖析python詞條頁(yè)面：可以發(fā)覺(jué)其他詞條的超鏈接都帶有"/item"以及詞條的簡(jiǎn)介都包含在class為
　　python scrapy項目下spiders內多個(gè)爬蟲(chóng)同時(shí)運行
　　一般創(chuàng )建了scrapy文件夾后，可能須要寫(xiě)多個(gè)爬蟲(chóng)，如果想使它們同時(shí)運行而不是順次運行的話(huà)，得怎樣做？a、在spiders目錄的同級目錄下創(chuàng )建一個(gè)commands目錄網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)論壇，并在該目錄中創(chuàng )建一個(gè)crawlall.py，將scrapy源代碼里的commands文件夾里的crawl.py源碼復制過(guò)來(lái)，只更改run()方法即可！import osfrom ...
　　算法設計中關(guān)于優(yōu)先隊列式分支限界法解裝載問(wèn)題的代碼下載
　　分支限界法中的優(yōu)先隊列式分支限界法解裝載問(wèn)題相關(guān)下載鏈接：
　　軟件調試張銀奎（7）下載
　　軟件調試張銀奎（4）軟件調試張銀奎（4）軟件調試張銀奎（4）相關(guān)下載鏈接：
　　WimTool-WIM文件處理工具安裝版下載
　　WimTool-WIM文件處理工具安裝版相關(guān)下載鏈接：
　　相關(guān)熱詞c#如何獲得線(xiàn)程名c# usb 采集器c# sort()c#面對對象的三大特點(diǎn)c# 打印 等比縮放c#彈出右鍵菜單c# 系統托盤(pán)圖標c# 鍵值對 鍵可以重復c# 鼠標移起來(lái)提示c#結構體定義
　　我們是挺有底線(xiàn)的 查看全部

　　larbin是一種開(kāi)源的網(wǎng)路爬蟲(chóng)/網(wǎng)路蜘蛛，由美國的年輕人 Sébastien Ailleret獨立開(kāi)發(fā)。larbin目的是能否跟蹤頁(yè)面的url進(jìn)行擴充的抓取，最后為搜索引擎提供廣泛的數據來(lái)源。Larbin只是一個(gè)爬蟲(chóng)，也就 是說(shuō)larbin只抓取網(wǎng)頁(yè)，至于怎樣parse的事情則由用戶(hù)自己完成。另外，如何儲存到數據庫以及完善索引的事情 larbin也不提供。一個(gè)簡(jiǎn)單的larbin的爬蟲(chóng)可以每晚獲?。担埃叭f(wàn)的網(wǎng)頁(yè)。
　　利用larbin，我們可以輕易的獲取/確定單個(gè)網(wǎng)站的所有連結，甚至可以鏡像一個(gè)網(wǎng)站；也可以用它完善url 列表群，例如針對所有的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行 url retrive后，進(jìn)行xml的連結的獲取?；蛘呤?mp3，或者訂制larbin，可以作為搜索引擎的信息的來(lái)源。
　　不過(guò)它的最大的亮點(diǎn)還是開(kāi)源，相信很多人領(lǐng)到larbin源代碼的時(shí)侯會(huì )覺(jué)得無(wú)從入手，下面是一篇特別不錯的開(kāi)源的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)/網(wǎng)絡(luò )蜘蛛larbin結構剖析的文章,有興趣的最好仔細閱讀嘗試一下。
　　互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)龐大的非結構化的數據庫，將數據有效的檢索并組織呈現下來(lái)有著(zhù)巨大的應用前景，尤其是類(lèi)似RSS的以XML為基礎的結構化的數據越來(lái)越 多，內容的組織形式越來(lái)越靈活，檢索組織并呈現會(huì )有著(zhù)越來(lái)越廣泛的應用范圍，同時(shí)在時(shí)效性和可讀性上也會(huì )有越來(lái)越高的要求。這一切的基礎是爬蟲(chóng)，信息的來(lái) 源入口。一個(gè)高效，靈活可擴充的爬蟲(chóng)對以上應用都有著(zhù)無(wú)可替代的重要意義。
　　要設計一個(gè)爬蟲(chóng)，首先須要考慮的效率。對于網(wǎng)路而言，基于TCP/IP的通訊編程有幾種方式。
　　第一種是單線(xiàn)程阻塞，這是最簡(jiǎn)單也最容易實(shí)現的一種，一個(gè)事例：在Shell中通過(guò)curl，pcregrep等一系統命令可以直接實(shí)現一個(gè)簡(jiǎn)單的 爬蟲(chóng)，但同時(shí)它的效率問(wèn)題也顯而易見(jiàn)：由于是阻塞方法讀取，dns解析，建立聯(lián)接，寫(xiě)入懇求，讀取結果這種步驟上就會(huì )形成時(shí)間的延后，從而未能有效的借助 服務(wù)器的全部資源。
　　第二種是多線(xiàn)程阻塞。建立多個(gè)阻塞的線(xiàn)程，分別懇求不同的url。相對于第一種方式，它可以更有效的借助機器的資源，特別是網(wǎng)路資源開(kāi)源網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，因為無(wú)數線(xiàn)程 在同時(shí)工作，所以網(wǎng)路會(huì )比較充分的借助，但同時(shí)對機器CPU資源的消耗也是比較大，在用戶(hù)級多線(xiàn)程間的頻繁切換對于性能的影響早已值得我們考慮。
　　第三種是單線(xiàn)程非阻塞。這是目前使用的比較多的一種做法，無(wú)論在client還是server都有著(zhù)廣泛的應用。在一個(gè)線(xiàn)程內打開(kāi)多個(gè)非阻塞的連 接，通過(guò)poll/epoll /select對聯(lián)接狀態(tài)進(jìn)行判定，在第一時(shí)間響應懇求，不但充分利用了網(wǎng)路資源，同時(shí)也將本機CPU資源的消耗降至最低。這種方式須要對dns懇求，連 接，讀寫(xiě)操作都采用異步非阻塞操作，其中第一種比較復雜，可以采用adns作為解決方案，后面三個(gè)操作相對簡(jiǎn)單可以直接在程序內實(shí)現。
　　效率問(wèn)題解決后就須要考慮具體的設計問(wèn)題了。
　　url肯定須要一個(gè)單獨的類(lèi)進(jìn)行處理，包括顯示，分析url，得到主機，端口，文件數據。
　　然后須要對url進(jìn)行排重，需要一個(gè)比較大的url Hash表。
　　如果還要對網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行排重，則還須要一個(gè)Document Hash表。
　　爬過(guò)的url須要記錄出來(lái)，由于量比較大，我們將它講到c盤(pán)上，所以還須要一個(gè)FIFO的類(lèi)(記作urlsDisk)。
　　現在須要爬的url同樣須要一個(gè)FIFO類(lèi)來(lái)處理，重新開(kāi)始時(shí)，url會(huì )從定時(shí)從爬過(guò)的url FIFO里取下來(lái)，寫(xiě)到這個(gè)FIFO里。正在運行的爬蟲(chóng)須要從這個(gè)FIFO里讀數據下來(lái)，加入到主機類(lèi)的url列表里。當然，也會(huì )從前一個(gè)FIFO里直接 讀url下來(lái)，不過(guò)優(yōu)先級應當比這個(gè)上面下來(lái)的url低，畢竟是早已爬過(guò)的。
　　爬蟲(chóng)通常是對多個(gè)網(wǎng)站進(jìn)行爬取，但在同時(shí)站點(diǎn)內dns的懇求可以只做一次開(kāi)源網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，這就須要將主機名獨立于url，單獨有一個(gè)類(lèi)進(jìn)行處理。
　　主機名解析完成后須要有一個(gè)解析完成的IP類(lèi)與之應用，用于connect的時(shí)侯使用。
　　HTML文檔的解析類(lèi)也要有一個(gè)，用來(lái)剖析網(wǎng)頁(yè)，取出上面的url，加入到urlsDisk。
　　再加上一些字符串，調度類(lèi)，一個(gè)簡(jiǎn)單的爬蟲(chóng)基本上就完成了。
　　以上基本上是Larbin的設計思路，Larbin在具體實(shí)現上還有一些特殊的處理，例如帶了一個(gè)webserver，以及對特殊文件的處理。 Larbin有一點(diǎn)設計不不太好，就是慢的訪(fǎng)問(wèn)會(huì )越來(lái)越多，占用大量的聯(lián)接，需要改進(jìn)，另外假如對于大規模的爬蟲(chóng)，這僅僅實(shí)現了抓取的部份，要分布式的擴 展還須要降低url的集中管理與調度以及前臺spider的分布式算法。
　　Larbin網(wǎng)站爬蟲(chóng)簡(jiǎn)明使用說(shuō)明
　　larbin是一種爬蟲(chóng)工具，我也是前段時(shí)間網(wǎng)上見(jiàn)到 Larbin 一種高效的搜索引擎爬蟲(chóng)工具 一文時(shí)才曉得有這么個(gè)東西，初步認定，我比較喜歡這個(gè)工具(比起nutch的crawl來(lái)說(shuō)),因為它是C++寫(xiě)的，類(lèi)似C嘛，我熟，可以自己改改，順便 學(xué)習一下C++(幾年來(lái)的經(jīng)驗告訴我說(shuō)：改他人的東西來(lái)學(xué)一種技術(shù)比從頭寫(xiě)helloworld快好多)。于是開(kāi)始了我辛酸的larbin試用之旅。
　　回頭瞧瞧自己遇見(jiàn)的問(wèn)題都是因為沒(méi)認真看文檔造成的，唉，老毛病了。下次雖然是E文的也得好好看，不能盲目的試，浪費時(shí)間。
　　larbin官方地址：
　　一，編譯
　　這也好說(shuō)，whahahaha，那是！因為從官方網(wǎng)站下出來(lái)的代碼不能編譯通過(guò)(linux gcc下)
　　./configure
　　make
　　gcc -O3 -Wall -D_REENTRANT -c -o parse.o parse.c
　　parse.c:115: error: conflicting types for ’adns__parse_domain’
　　internal.h:571: error: previous declaration of ’adns__parse_domain’ was here
　　parse.c:115: error: conflicting types for ’adns__parse_domain’
　　internal.h:571: error: previous declaration of ’adns__parse_domain’ was here
　　gmake[1]: *** [parse.o] 錯誤 1
　　gmake[1]: Leaving directory `/home/leo/leo/larbin-2.6.3/adns’
　　make: *** [all] 錯誤 2
　　函數原型和定義不一致這個(gè)好改：
　　打開(kāi)./adns/internal.h文件，把568－571行直接注釋掉就行了。
　　二，運行
　　這個(gè)就不說(shuō)了，./larbin就運行了，larbin.conf中先進(jìn)行配置就可以了，這個(gè)配置就不說(shuō)了。。
　　運行后可以:8081 看運行狀態(tài)，不錯的看法。 larbin.conf中有個(gè)：inputPort 1976配置，就是可以運行時(shí)降低要抓取的URL，這個(gè)看法非常好，可是？怎么加呢？象原本那樣：:1976那樣是不行的，報 錯？？？試了很久沒(méi)結果，最后GDB跟蹤了一下，唉，原來(lái)直接telnet host 1976進(jìn)行降低就可以了。后來(lái)見(jiàn)到文檔里寫(xiě)的親親楚楚，暈倒。。。。。
　　三，結果
　　哈哈，下班后找了臺機子跑了上去，那晚午睡的時(shí)侯都夢(mèng)到自己的搜索引擎趕GOOGLE超BAIDU了，那個(gè)激動(dòng)啊。
　　第二天下班的時(shí)侯取看結果，發(fā)現目錄下不僅些fifo*文件外哪些都沒(méi)有，那個(gè)糾結。沒(méi)辦法啊，再看文檔 How to customize Larbin 發(fā)現如此段說(shuō)明：
　　The first thing you can define is the module you want to use for ouput. This defines what you want to do with the pages larbin gets. Here are the different options :
　　DEFAULT_OUTPUT : This module mainly does nothing, except statistics.
　　SIMPLE_SAVE : This module saves pages on disk. It stores 2000 files per directory (with an index).
　　MIRROR_SAVE : This module saves pages on disk with the hierarchy of the site they come from. It uses one directory per site.
　　STATS_OUTPUT : This modules makes some stats on the pages. In order to see the results, see :8081/output.html.
　　靠，默認哪些都沒(méi)輸出，于是認真的看了官方網(wǎng)站上僅有的兩個(gè)文檔，修改了options.h再編譯，終于有結果了。
　　我的option中改了：
　　SIMPLE_SAVE 簡(jiǎn)單輸出一個(gè)目錄兩千個(gè)文件，包含索引。
　　CGILEVEL＝0 處理服務(wù)器端程序，也就是但url中包含? & = 之類(lèi)的querString時(shí)也處理。
　　NO_DUP
　　其余可依據各自須要更改，詳見(jiàn)： How to customize Larbin 一文。
　　四，問(wèn)題
　　在使用過(guò)程中發(fā)覺(jué)，在抓網(wǎng)頁(yè)的時(shí)侯，如果URL中包含未編碼(encodurl)中文時(shí)，無(wú)法抓取，簡(jiǎn)單的看了一下在： src/utils/中的fileNormalize 有涉及。于是寫(xiě)了個(gè)encodurl函數加在url類(lèi)的構造函數里，問(wèn)題就解決了。
　　由于須要比較好的可定制性，這個(gè)工具其實(shí)還不大滿(mǎn)足我的需求，最終我沒(méi)使用她，而是自己用perl在WWW:SimpleRobot的基礎上搞了個(gè)適宜我的。。再說(shuō)了perl在字符躥處理上應當不比C＋＋慢，總的來(lái)說(shuō)那種小工具性能還不錯。。呵呵。
　　不過(guò)還是把這種寫(xiě)下來(lái)，給沒(méi)看文檔的同學(xué)（希望極少），也警示自己一定要認真看文檔 查看全部

　　優(yōu)采云采集器好用嗎？網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)軟件怎么樣？?jì)?yōu)采云采集器是個(gè)哪些東西？這個(gè)優(yōu)采云就是一個(gè)采集工具，可能對不太會(huì )搞代碼的人，比如我愛(ài)兼職網(wǎng)就不會(huì )用這個(gè)，怎么看哪個(gè)教程都看不懂，特么的，但是對于通常原創(chuàng )的站點(diǎn)來(lái)說(shuō)八爪魚(yú)采集器是干什么的，這類(lèi)采集器真的么特的反胃，自己寫(xiě)得東西網(wǎng)站上上傳后沒(méi)有收錄呢，別的站采集過(guò)去，反倒比原創(chuàng )站收錄快，并且排行還比原創(chuàng )站高，搞得原創(chuàng )站如同是采集站一樣，這都不是最重要的，最重要的是這些采集后發(fā)表在自己站上的，居然不留原文鏈接，這個(gè)才是最可笑的，畢竟人心不古，既然不樂(lè )意留鏈接就不要轉載和采集不就完了嘛，
　　優(yōu)采云介紹：優(yōu)采云網(wǎng)頁(yè)數據采集器，是一款使用簡(jiǎn)單、功能強悍的網(wǎng)路爬蟲(chóng)工具，完全可視化操作，無(wú)需編撰代碼，內置海量模板，支持任意網(wǎng)路數據抓取，連續四年大數據行業(yè)數據采集領(lǐng)域排行第一。
　　這個(gè)采集的行業(yè)內也有好幾個(gè)這個(gè)采集工具，之后在漸漸的說(shuō)，這個(gè)優(yōu)采云在網(wǎng)站上了解了下，本來(lái)想學(xué)著(zhù)自己搞個(gè)采集，結果如何搞都弄不到一塊，最后舍棄了，或許是我天分不夠，不會(huì )用這個(gè)采集軟件吧，采集軟件這個(gè)東西便捷是便捷挺，比如一些新聞?wù)军c(diǎn)或則購物站幾乎都用的采集軟件，新聞都是一樣的，就是標題有所改變。
　　但是網(wǎng)賺站若果是一個(gè)新站或則權重不高的站，被其他權重高的站采集過(guò)去，還不給留鏈接的話(huà)，那么對于新站的嚴打還是挺嚴重的八爪魚(yú)采集器是干什么的，越不想寫(xiě)越?jīng)]有收錄排行，然而即使你不寫(xiě)他人還采集其他站，他站沒(méi)有事，你不寫(xiě)你的站起不來(lái)，就是如此嘲弄，這真是靠天吃飯呀。 查看全部

　　
　　從 Python3.5 版本開(kāi)始，Python 中加入了 async/await。
　　接口抓取的缺點(diǎn)是抓不到 js 渲染后的頁(yè)面，而下邊介紹的模擬抓取能挺好的解決問(wèn)題。
　　也就是可見(jiàn)即可爬。
　　Splash 是一個(gè) javascript 渲染服務(wù)。它是一個(gè)帶有 HTTP API 的輕量級 Web 瀏覽器。
　　Selenium 是一個(gè)自動(dòng)化測試工具，利用它我們可以驅動(dòng)測覽器執行特定的動(dòng)作，如點(diǎn)擊、下拉等操作。
　　Selenium + Chrome Driver，可以驅動(dòng) Chrome 瀏覽器完成相應的操作。
　　Selenium + Phantoms，這樣在運行的時(shí)侯就不會(huì )再彈出一個(gè)瀏覽器了。而且 Phantoms 的運行效率也很高。
　　Phantoms 是一個(gè)無(wú)界面的、可腳本編程的 Webkit 7 瀏覽器引擎。
　　Appium 是 App 版的 Selenium。
　　抓取網(wǎng)頁(yè)代碼以后，下一步就是從網(wǎng)頁(yè)中提取信息。
　　正則是最原始的形式，寫(xiě)上去繁雜，可讀性差。
　　lxml 是 Python 的一個(gè)解析庫，支持 HTML 和 XML 的解析，支持 XPah 解析方法。
　　Beautiful Soup 的 HTML 和 XML 解析器是依賴(lài)于 lxml 庫的，所以在此之前請確保早已成功安裝好了 lxml。
　　Beautiful Soup提供好幾個(gè)解析器：
　　
　　pyquery 同樣是一個(gè)強悍的網(wǎng)頁(yè)解析工具，它提供了和 jquery 類(lèi)似的句型來(lái)解析 HTML 文檔。
　　推薦：
　　Beautiful Soup（lxml）。lxml 解析器有解析 HTML 和 XML 的功能，而且速度快，容錯能力強。
　　如果本身就熟悉 css 和 jquery 的話(huà)，就推薦 pyquery。
　　NOSQL，全稱(chēng) Not Only SQL，意為不僅僅是 SQL，泛指非關(guān)系型數據庫。包括：
　　口 鍵值儲存數據庫：代表有 Redis、Voldemort 和 Oracle BDB 等
　　口 列存儲數據庫：代表有 Cassandra、Hbase 和 Riak 等。
　　口 文檔型數據庫：代表有 COUCHDB 和 Mongodb 等。
　　口 圖形數據庫：代表有 Neo4J、infogrid 和 Infinite Graph 等。
　　針對一些復雜應用，尤其是 app，請求不象在 chrome 的 console 里這么容易看見(jiàn)，這就須要抓包工具。
　　mitmproxy(mitmdump) 比 Charles 更強大的是爬蟲(chóng)軟件開(kāi)發(fā)，可以支持對接 Python 腳本去處理 resquest / response。
　　方案：Appium + mitmdump
　　做法：用 mitmdump 去竊聽(tīng)插口數據，用 Appium 去模擬 App 的操作。
　　好處：即可繞開(kāi)復雜的插口參數又能實(shí)現自動(dòng)化提升效率。
　　缺點(diǎn)：有一些 app，如微信朋友圈的數據又經(jīng)過(guò)了一次加密造成難以解析，這種情況只能純用 Appium 了。但是對于大多數 App 來(lái)說(shuō)，此種方式是奏效的。
　　pyspide 框架有一些缺點(diǎn)，比如可配置化程度不高，異常處理能力有限等，它對于一些反爬程度特別強的網(wǎng)站的爬取變得力不從心。
　　所以這兒不多做介紹。
　　Scrapy 是一個(gè)基于 Twisted 的異步處理框架，是純 Python 實(shí)現的爬蟲(chóng)框架。
　　Scrapy 包括：
　　Scrapy-Splash：一個(gè) Scrapy 中支持 Javascript 渲染的工具。
　　Scrapy-Redis ：Scrap 的分布式擴充模塊。
　　Scrapyd ：一個(gè)用于布署和運行 Scrapy 項目的工具。
　　Scrapyrt ：為 Scrap 提供了一個(gè)調度的 HTTP 接口。
　　Gerapy ：一個(gè) Scrapy 分布式管理模塊。
　　Scrapy 可對接：
　　Crawlspider : Scrap 提供的一個(gè)通用 Spider，我們可以指定一些爬取規則來(lái)實(shí)現頁(yè)面的提取，
　　Splash / Selenium ：自動(dòng)化爬取
　　Docker
　　具體使用：待寫(xiě)
　　URI 的全稱(chēng)為 Uniform Resource Identifier，即統一資源標志符。
　　URL 的全稱(chēng)為 Universal Resource Locator，即統一資源定位符。
　　URN 的全稱(chēng)為 Universal Resource Name，即統一資源名稱(chēng)。
　　
　　URI 可以進(jìn)一步界定為URL、URN或二者兼具。URL 和 URN 都是 URI 子集。
　　URN 如同一個(gè)人的名稱(chēng)，而 URL 代表一個(gè)人的住址。換言之，URN 定義某事物的身分，而 URL 提供查找該事物的技巧。
　　現在常用的http網(wǎng)址，如 就是URL。
　　而用于標示惟一書(shū)目的 ISBN 系統， 如：isbn:0-486-27557-4 ，就是 URN 。
　　但是在目前的互聯(lián)網(wǎng)中，URN 用得十分少，所以幾乎所有的 URI 都是 URL。
　　Robots 協(xié)議也叫做爬蟲(chóng)協(xié)議、機器人合同，它的全名叫作網(wǎng)路爬蟲(chóng)排除標準（Robots Exclusion Protocol），用來(lái)告訴爬蟲(chóng)和搜索引擎什么頁(yè)面可以抓取，哪些不可以抓取。它一般是一個(gè)叫作robots.txt 的文本文件，一般置于網(wǎng)站的根目錄下。
　　當搜索爬蟲(chóng)訪(fǎng)問(wèn)一個(gè)站點(diǎn)時(shí)，它首先會(huì )檢測這個(gè)站點(diǎn)根目錄下是否存在 robots.txt 文件，如果存在搜索爬蟲(chóng)會(huì )按照其中定義的爬取范圍來(lái)爬取。如果沒(méi)有找到這個(gè)文件爬蟲(chóng)軟件開(kāi)發(fā)，搜索爬蟲(chóng)便會(huì )訪(fǎng)問(wèn)所有可直接訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面。
　　robotx.txt 需要置于網(wǎng)站根目錄。
　　User-agent: *
Disallow: /
Allow: /public/
　　Disallow表示不容許爬的頁(yè)面，Allow表示準許爬的頁(yè)面，User-agent表示針對那個(gè)常用搜索引擎。
　　User-agent 為約定好的值，取值如下表：
　　
　　1、測試環(huán)境
　　2、管理后臺（如 cms）
　　3、其它
　　1、Google的 Robots.txt 規范。
　　2、站長(cháng)工具的 robots文件生成 工具。
　　Xpath，全稱(chēng) XML Path Language，即 XML 路徑語(yǔ)言，它是一門(mén)在 XML 文檔中査找信息的語(yǔ)言。它最初是拿來(lái)搜救 XML 文檔的，但是它同樣適用于 HTML 文檔的搜索。
　　Xpath 的選擇功能非常強悍，它提供了十分簡(jiǎn)約明了的路徑選擇表達式。另外，它還提供了超過(guò) 100 個(gè)內建函數，用于字符串、數值、時(shí)間的匹配以及節點(diǎn)、序列的處理等。
　　Xpath 于 1999 年 11 月 16 日成為 W3C 標準。
　　就好象 css 選擇器。
　　可以使用 Tesseract ，它是 Python 的一個(gè) OCR 識別庫。
　　市面上用的最多的是這家提供的滑動(dòng)驗證碼： ，如 bilibili。
　　可以用自動(dòng)化庫，如 Selenium 模擬滑動(dòng)（注意人去滑動(dòng)按鍵是先快后慢）。
　　解決思路：模板匹配+模擬拖動(dòng)
　　還有一個(gè)專(zhuān)門(mén)提供點(diǎn)觸驗證碼服務(wù)的站點(diǎn) Touclick，例如 12306 網(wǎng)站。
　　上面說(shuō)的第四個(gè)：點(diǎn)觸驗證碼，應該是最難辨識的了。
　　但互聯(lián)網(wǎng)上有好多驗證碼服務(wù)平臺，平臺 7×24 小時(shí)提供驗證碼辨識服務(wù)，一張圖片幾秒都會(huì )獲得辨識結果，準確率可達 90%以上。
　　個(gè)人比較推薦的一個(gè)平臺是超級鷹，其官網(wǎng)為 。其提供的服務(wù)種類(lèi)十分廣泛，可辨識的驗證碼類(lèi)型特別多，其中就包括點(diǎn)觸驗證碼。
　　ロ FTP 代理服務(wù)器：主要用于訪(fǎng)問(wèn) FTP 服務(wù)器，一般有上傳、下載以及緩存功能，端口通常為 21、2121 等。
　　ロ HTP 代理服務(wù)器：主要用于訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)，一般有內容過(guò)濾和緩存功能，端口通常為 80、8080、3128等。
　　口 SSL/TLS代理：主要用于訪(fǎng)問(wèn)加密網(wǎng)站,一般有SSL或TLS加密功能（最高支持 128 位加密硬度），端口通常為 443。
　　口 RTSP 代理：主要用于訪(fǎng)問(wèn) Real 流媒體服務(wù)器，一般有緩存功能，端口通常為 554。
　　口 Telnet 代理：主要用于 telnet 遠程控制（黑客入侵計算機時(shí)常用于隱藏身份），端口通常為 23。
　　口 POP3 SMTP 代理：主要用于 POP3 SMTP 方式收發(fā)短信，一般有緩存功能，端口通常為 11025 。
　　口 SOCKS 代理：只是單純傳遞數據包，不關(guān)心具體合同和用法，所以速度快好多，一般有緩存功能，端口通常為 1080。SOCKS 代理合同又分為 SOCKS4 和 SOCKS5，前者只支持 TCP，而后者支持 TCP 和 UDP，還支持各類(lèi)身分驗證機制、服務(wù)器端域名解析等。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，SOCKS4 能做到的 SOCKS5 都可以做到，但 SOCKS5 能做到的 SOCKS4 不一定能做到。
　　口 高度匿名代理：會(huì )將數據包原封不動(dòng)地轉發(fā)，在服務(wù)端看來(lái)就似乎真的是一個(gè)普通客戶(hù)端在訪(fǎng)問(wèn)，而記錄的 IP 是代理服務(wù)器的 IP。
　　ロ 普通匿名代理：會(huì )在數據包上做一些改動(dòng)，服務(wù)端上有可能發(fā)覺(jué)這是個(gè)代理服務(wù)器，也有一定概率徹查到客戶(hù)端的真實(shí) IP。代理服務(wù)器一般會(huì )加入的 HTIP 頭有 HTTPVIA 和 HTTPXFORWARDEDFOR。
　　口 透明代理：不但改動(dòng)了數據包，還會(huì )告訴服務(wù)器客戶(hù)端的真實(shí) IP。這種代理不僅能用緩存技術(shù)提升瀏覽速率，能用內容過(guò)濾提升安全性之外，并無(wú)其他明顯作用，最常見(jiàn)的事例是外網(wǎng)中的硬件防火墻。
　　口 間諜代理：指組織或個(gè)人創(chuàng )建的用于記錄用戶(hù)傳輸的數據，然后進(jìn)行研究、監控等目的的代理服務(wù)器。
　　網(wǎng)站上會(huì )有很多免費代理，比如南刺： 。但是這種免費代理大多數情況下都是不好用的，所以比較靠譜的方式是訂購付費代理。
　　1、提供插口獲取海量代理，按天或則按時(shí)收費，如訊代理；
　　如果信賴(lài)訊代理的話(huà)，我們也可以不做代理池篩選，直接使用代理。不過(guò)我個(gè)人還是推薦使用代理池篩選，以提升代理可用機率。自己再做一次篩選，以確保代理可用。
　　2、搭建了代理隧洞，直接設置固定域名代理，如阿布云代理。云代理在云端維護一個(gè)全局 IP 池供代理隧洞使用，池中的 IP 會(huì )不間斷更新。代理隧洞，配置簡(jiǎn)單，代理速率快且十分穩定。
　　等于幫你做了一個(gè)云端的代理池，不用自己實(shí)現了。
　　需要注意的是，代理 IP 池中部份 IP 可能會(huì )在當日重復出現多次。
　　3、ADSL 撥號代理
　　ADSL (Asymmetric Digital Subscriber Line，非對稱(chēng)數字用戶(hù)支路），它的上行和下行帶寬不對稱(chēng)，它采用頻分復用技術(shù)把普通的電話(huà)線(xiàn)分成了電話(huà)、上行和下行 3 個(gè)相對獨立的信道，從而防止了互相之間的干擾。
　　我們借助了 ADSL 通過(guò)拔號的形式上網(wǎng)，需要輸入 ADSL 賬號和密碼，每次拔號就更換一個(gè) IP 這個(gè)特點(diǎn)。
　　所以我們可以先訂購一臺動(dòng)態(tài)拔號 VPS 主機，這樣的主機服務(wù)商相當多。在這里使用了云立方，官方網(wǎng)站:
　　代理不論是免費的還是付費的，都不能保證都是可用的，因為：
　　1、此 IP 可能被其他人使用來(lái)爬取同樣的目標站點(diǎn)而被封禁。
　　2、代理服務(wù)器忽然發(fā)生故障。
　　3、網(wǎng)絡(luò )忙碌。
　　4、購買(mǎi)的代理到期。
　　5、等等
　　所以，我們須要提早做篩選，將不可用的代理剔除掉，保留可用代理。這就須要代理池，來(lái)獲取隨機可用的代理。
　　
　　代理池分為 4 個(gè)模塊： 存儲模塊、獲取模塊、檢測模塊、接口模塊。
　　口 存儲模塊使用 Redis 的有序集合，用來(lái)做代理的去重和狀態(tài)標示，同時(shí)它也是中心模塊和基礎模塊，將其他模塊串聯(lián)上去。
　　口 獲取模塊定時(shí)從代理網(wǎng)站獲取代理，將獲取的代理傳遞給儲存模塊，并保存到數據庫。
　　口 檢測模塊定時(shí)通過(guò)儲存模塊獲取所有代理，并對代理進(jìn)行檢查，根據不同的測量結果對代理設置不同的標示。
　　口 接口模塊通過(guò)WebAPI 提供服務(wù)插口，接口通過(guò)聯(lián)接數據庫并通過(guò)Web 形式返回可用的代理。
　　對于這兒的測量模塊，建議使用 aiohttp 而不是 requests，原因是：
　　對于響應速率比較快的網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，requests 同步懇求和 aiohttp 異步懇求的療效差別沒(méi)這么大。但對于測量代理來(lái)說(shuō)，檢測一個(gè)代理通常須要十多秒甚至幾十秒的時(shí)間，這時(shí)候使用 aiohttp 異步懇求庫的優(yōu)勢就大大彰顯下來(lái)了，效率可能會(huì )提升幾十倍不止。
　?。?）有的數據必須要登陸能夠抓取。
　?。?）有時(shí)候，登錄帳號也可以減少被封禁的幾率。
　　做大規模抓取，我們就須要擁有好多帳號，每次懇求隨機選定一個(gè)帳號，這樣就減少了單個(gè)帳號的訪(fǎng)問(wèn)潁率，被封的機率又會(huì )大大增加。
　　所以，我們可以維護一個(gè)登陸用的 Cookies 池。
　　架構跟代理池一樣?？蓞⒖忌衔?。
　　待寫(xiě)
　　python 的 open() 支持的模式可以是只讀/寫(xiě)入/追加，也是可以它們的組合型，具體如下：
　　模式描述
　　r
　　以只讀方法打開(kāi)文件。文件的表針將會(huì )放到文件的開(kāi)頭。這是默認模式。
　　rb
　　以二進(jìn)制格式打開(kāi)一個(gè)文件用于只讀。文件表針將會(huì )放到文件的開(kāi)頭。這是默認模式。
　　r+
　　打開(kāi)一個(gè)文件用于讀寫(xiě)。文件表針將會(huì )放到文件的開(kāi)頭。
　　rb+
　　以二進(jìn)制格式打開(kāi)一個(gè)文件用于讀寫(xiě)。文件表針將會(huì )放到文件的開(kāi)頭。
　　w
　　打開(kāi)一個(gè)文件只用于寫(xiě)入。如果該文件已存在則將其覆蓋。如果該文件不存在，創(chuàng )建新文件。
　　wb
　　以二進(jìn)制格式打開(kāi)一個(gè)文件只用于寫(xiě)入。如果該文件已存在則將其覆蓋。如果該文件不存在，創(chuàng )建新文件。
　　w+
　　打開(kāi)一個(gè)文件用于讀寫(xiě)。如果該文件已存在則將其覆蓋。如果該文件不存在，創(chuàng )建新文件。
　　wb+
　　以二進(jìn)制格式打開(kāi)一個(gè)文件用于讀寫(xiě)。如果該文件已存在則將其覆蓋。如果該文件不存在，創(chuàng )建新文件。
　　a
　　打開(kāi)一個(gè)文件用于追加。如果該文件已存在，文件指針將會(huì )放到文件的結尾。也就是說(shuō)，新的內容將會(huì )被寫(xiě)入到已有內容然后。如果該文件不存在，創(chuàng )建新文件進(jìn)行寫(xiě)入。
　　ab
　　以二進(jìn)制格式打開(kāi)一個(gè)文件用于追加。如果該文件已存在，文件指針將會(huì )放到文件的結尾。也就是說(shuō)，新的內容將會(huì )被寫(xiě)入到已有內容然后。如果該文件不存在，創(chuàng )建新文件進(jìn)行寫(xiě)入。
　　a+
　　打開(kāi)一個(gè)文件用于讀寫(xiě)。如果該文件已存在，文件指針將會(huì )放到文件的結尾。文件打開(kāi)時(shí)會(huì )是追加模式。如果該文件不存在，創(chuàng )建新文件用于讀寫(xiě)。
　　ab+
　　以二進(jìn)制格式打開(kāi)一個(gè)文件用于追加。如果該文件已存在，文件指針將會(huì )放到文件的結尾。如果該文件不存在，創(chuàng )建新文件用于讀寫(xiě)。
　　1、r+ 和 w+ 都是讀寫(xiě)，有哪些區別？
　　答：前者是假如沒(méi)有找到文件則拋錯，后者是假如沒(méi)有找到文件則手動(dòng)創(chuàng )建文件。
　　2、a 可以看成是 w 的變種，附加上了”追加內容“的特點(diǎn)。
　　一般調用 open() 的時(shí)侯還須要再調用 close()。 python 提供了一種縮寫(xiě)方式，那就是使用 with as 語(yǔ)法。在 with 控制塊結束時(shí)，文件會(huì )手動(dòng)關(guān)掉，不需要 close() 了。調用寫(xiě)法如下： 查看全部

　　稅務(wù)局怎么應用網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)獲取企業(yè)涉稅信息 在互聯(lián)網(wǎng)上，經(jīng)常能看到某某稅務(wù)局借助網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)發(fā)覺(jué)某甲企業(yè)涉稅問(wèn)題，并進(jìn)一步 被取締的信息。 那么，什么是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)呢？稅務(wù)局怎么應用網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)發(fā)覺(jué)企業(yè)的涉稅謎團呢？本文將 帶你一步一步解開(kāi)其中的奧秘。 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)稱(chēng)作“網(wǎng)頁(yè)蜘蛛”，是一個(gè)手動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)的程序。傳統爬蟲(chóng)從一個(gè)或若干初始網(wǎng) 頁(yè)的 URL 開(kāi)始，獲得初始網(wǎng)頁(yè)上的 URL，在抓取網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中，不斷從當前頁(yè)面上抽取新 的 URL 放入隊列稅務(wù)爬蟲(chóng)軟件，直到滿(mǎn)足系統的一定停止條件。聚焦爬蟲(chóng)的工作流程較為復雜，需要根 據一定的網(wǎng)頁(yè)剖析算法過(guò)濾與主題無(wú)關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接并將其倒入等待抓取的 URL 隊列。然后稅務(wù)爬蟲(chóng)軟件，它將按照一定的搜索策略從隊列中選擇下一步要抓取的網(wǎng)頁(yè) URL，并重復上 述過(guò)程，直到達到系統的某一條件時(shí)停止，另外，所有被爬蟲(chóng)抓取的網(wǎng)頁(yè)將會(huì )被系統存儲， 進(jìn)行一定的剖析、過(guò)濾，并構建索引，以便以后的查詢(xún)和檢索。 以上是引自網(wǎng)路專(zhuān)業(yè)的敘述，簡(jiǎn)單的說(shuō)，“網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)”是一個(gè)手動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)的程序，運用 “網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)”技術(shù)設定程序，可以按照既定的目標愈發(fā)精準選擇抓取相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)信息，有 助于在互聯(lián)網(wǎng)海量信息中快捷獲取有用的涉稅信息。
　　 稅務(wù)局怎樣利用網(wǎng)路爬蟲(chóng)舉辦工作呢？概括的說(shuō)，不外乎這樣幾個(gè)方面： 一是有針對性的捕捉互聯(lián)網(wǎng)上的企業(yè)相關(guān)信息； 二是利用大數據，整合其他相關(guān)涉稅信息； 三是通過(guò)一系列預警指標剖析比對篩選案源； 四是構建企業(yè)交易行為軌跡，定位稅收風(fēng)險疑慮。 其實(shí)，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)收集的僅僅是納稅人公開(kāi)在網(wǎng)路上的涉稅信息，稅務(wù)機關(guān)獲取納稅人的涉 稅信息還有好多途徑，比如，利用內部風(fēng)控中心監控平臺，與網(wǎng)路運營(yíng)商、工商、統計、 建設、技術(shù)監督、財政、公安、海關(guān)、金融機構、外匯管理、國土規劃和物流中心等有關(guān) 部門(mén)聯(lián)網(wǎng)實(shí)現信息互通、數據互聯(lián)、資源共享，并整合納稅人聯(lián)網(wǎng)開(kāi)票信息、申報數據、 稅款收取數據、財務(wù)報表數據、重點(diǎn)稅源報表數據、備案信息等數據信息，實(shí)時(shí)更新納稅 人信息庫，使納稅人時(shí)時(shí)處在金稅三期強悍的監控和預警范圍之內。 所以，如果有三天，稅務(wù)局直接找上門(mén)來(lái)或電話(huà)問(wèn)詢(xún)企業(yè)稅務(wù)謎團，不要認為奇怪。 隨著(zhù)稅務(wù)機關(guān)信息化手段的不斷加強、稅務(wù)稽查檢測人員能力素養的不斷提高，未來(lái)企業(yè) 的稅務(wù)風(fēng)險曝露機會(huì )將會(huì )越來(lái)越大，那種以違法手段達到少收稅的手法將很難有生存空間， 而合法（利用稅收優(yōu)惠政策）、合理（符合商業(yè)目的）的稅務(wù)籌劃將是未來(lái)企業(yè)節稅的主要 途徑。 查看全部

　　
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)網(wǎng)路機器人1.概念： 它們是 Web 上孤身運行的軟件程序，它們不斷地篩選數據，做出自己的 決定， 能夠使用 Web 獲取文本或則進(jìn)行搜索查詢(xún)，按部就班地完成各自的任務(wù)。 2.分類(lèi)： 購物機器人、聊天機器人、搜索機器人（網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)）等。搜索引擎1.概念： 從網(wǎng)路上獲得網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)資料，能夠構建數據庫并提供查詢(xún)的系統 。 2.分類(lèi)（按工作原理） ： 全文搜索引擎、分類(lèi)目錄。 1> 全文搜索引擎數據庫是借助網(wǎng)路爬蟲(chóng)通過(guò)網(wǎng)路上的各類(lèi)鏈接手動(dòng)獲取大量 網(wǎng)頁(yè)信息內容，并按一定的規則剖析整理產(chǎn)生的。 （百度、Google） 2> 分類(lèi)目錄：按目錄分類(lèi)的網(wǎng)站鏈接列表而已 ，通過(guò)人工的方法搜集整理網(wǎng) 站資料產(chǎn)生的數據庫。(國內的搜狐)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)1.概念： 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)也叫網(wǎng)路蜘蛛，它是一個(gè)根據一定的規則手動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)程序，其會(huì )手動(dòng) 的通過(guò)網(wǎng)路抓取互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)，這種技術(shù)通?？赡苣脕?lái)檢測你的站點(diǎn)上所有的鏈接 是否是都是有效的。當然爬蟲(chóng)技術(shù)，更為中級的技術(shù)是把網(wǎng)頁(yè)中的相關(guān)數據保存出來(lái)，可以成 為搜索引擎。 搜索引擎使用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)找尋網(wǎng)路內容，網(wǎng)絡(luò )上的 HTML 文檔使用超鏈接聯(lián)接了上去， 就像織成了一張網(wǎng)，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)也叫網(wǎng)路蜘蛛，順著(zhù)這張網(wǎng)爬行，每到一個(gè)網(wǎng)頁(yè)就用抓取程序 將這個(gè)網(wǎng)頁(yè)抓出來(lái)，將內容抽取下來(lái)，同時(shí)抽取超鏈接，作為進(jìn)一步爬行的線(xiàn)索。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng) 總是要從某個(gè)起點(diǎn)開(kāi)始爬，這個(gè)起點(diǎn)稱(chēng)作種子，你可以告訴它，也可以到一些網(wǎng)址列表網(wǎng)站 上獲取。 2.區別： 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng) 分類(lèi) 工作原理 通用爬蟲(chóng) 從一個(gè)或多個(gè)初始網(wǎng)頁(yè)的 URL 開(kāi) 始，獲取初始網(wǎng)頁(yè)的 URL，抓取網(wǎng) 頁(yè)的同時(shí)爬蟲(chóng)技術(shù)，從當前網(wǎng)頁(yè)提取相關(guān)的 URL 放入隊列中，直到滿(mǎn)足程序的 停止條件。 聚集爬蟲(chóng) 根據一定的網(wǎng)頁(yè)剖析算法過(guò)濾與主題無(wú) 關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接(爬行的范圍 是受控的)放到待抓取的隊列中，通過(guò)一 定的搜索策略從隊列中選擇下一步要抓 取的 URL，重復以上步驟，直到滿(mǎn)足程 序的停止條件。 1. 增加了一些網(wǎng)頁(yè)分析算法和網(wǎng)頁(yè)搜 索策略 2. 對 被 爬 蟲(chóng) 抓 取 的 網(wǎng) 頁(yè) 將 會(huì ) 被 系 統 存貯，進(jìn)行一定的剖析、過(guò)濾，并 建立索引，以便以后的查詢(xún)和檢 索，這一過(guò)程所得到的剖析結果還 可能對之后的抓取過(guò)程給出反饋不同點(diǎn)和指導。 缺點(diǎn) 1. 不同領(lǐng)域、 不同背景的用戶(hù)有 不同的檢索目的和需求， 通用 搜索引擎所返回的結果包含 大量用戶(hù)不關(guān)心的網(wǎng)頁(yè)。 2. 通用引擎的目標是大的網(wǎng)路覆 蓋率。 3. 只支持關(guān)鍵字搜索， 不支持按照 語(yǔ)義的搜索。 4. 通用搜索引擎對一些象圖片、 音 頻等信 息 含 量 密 集 且 具 有 一 定結構的數據難以獲取。
　　 廣度優(yōu)先算法 1. 對抓取目標的描述或定義。 2. 對網(wǎng)頁(yè)和數據的剖析和過(guò)濾。 3. 對 URL 的搜索策略。 以上三個(gè)是須要解決的問(wèn)題。算法現有聚焦爬蟲(chóng)對抓取目標的描述可分為基于目標網(wǎng)頁(yè)特點(diǎn)、 基于目標數據模式和基于領(lǐng) 域概念 3 種。 基于目標網(wǎng)頁(yè)特點(diǎn)的爬蟲(chóng)所抓取、 存儲并索引的對象通常為網(wǎng)站或網(wǎng)頁(yè)。 根據種子樣本 獲取方法可分為： （1）預先給定的初始抓取種子樣本； （2）預先給定的網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)目錄和與分類(lèi)目錄對應的種子樣本，如 Yahoo!分類(lèi)結構等； （3）通過(guò)用戶(hù)行為確定的抓取目標樣例，分為： a) 用戶(hù)瀏覽過(guò)程中顯示標明的抓取樣本； b) 通過(guò)用戶(hù)日志挖掘得到訪(fǎng)問(wèn)模式及相關(guān)樣本。 其中，網(wǎng)頁(yè)特點(diǎn)可以是網(wǎng)頁(yè)的內容特點(diǎn)，也可以是網(wǎng)頁(yè)的鏈接結構特點(diǎn)，等等。 3.算法/策略 名稱(chēng) 分類(lèi) 網(wǎng)頁(yè)分析算法 1．基于網(wǎng)路拓撲結構 1>網(wǎng)頁(yè)細度剖析算法 2>網(wǎng)站粒度剖析算法 3>網(wǎng)頁(yè)塊細度剖析算法 2．基于網(wǎng)頁(yè)內容 1>針對以文本和超鏈接為主的 網(wǎng)頁(yè) 2>針對從結構化的數據源動(dòng)態(tài)生 成的網(wǎng)頁(yè)。 3>針對數據介于第一類(lèi)和第二類(lèi) 之間 3．基于用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)行為 網(wǎng)頁(yè)搜索策略 1．深度優(yōu)先策略 2．廣度優(yōu)先策略 3．最佳優(yōu)先策略一些算法的介紹 1> 網(wǎng)頁(yè)分析算法1.1 基于網(wǎng)路拓撲的剖析算法? 基于網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接， 通過(guò)已知的網(wǎng)頁(yè)或數據， 來(lái)對與其有直接或間接鏈接關(guān)系的對象 （可以是網(wǎng)頁(yè)或網(wǎng)站等） 作出評價(jià)的算法。
　　 又分為網(wǎng)頁(yè)細度、 網(wǎng)站粒度和網(wǎng)頁(yè)塊細度這三種。 1.1.1 網(wǎng)頁(yè)(Webpage)粒度的剖析算法 PageRank 和 HITS 算法是最常見(jiàn)的鏈接剖析算法， 兩者都是通過(guò)對網(wǎng)頁(yè)間鏈接度的遞歸 和規范化估算，得到每位網(wǎng)頁(yè)的重要度評價(jià)。PageRank 算法其實(shí)考慮了用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)行為的隨 機性和 Sink 網(wǎng)頁(yè)的存在，但忽視了絕大多數用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)時(shí)帶有目的性，即網(wǎng)頁(yè)和鏈接與查詢(xún) 主題的相關(guān)性。針對這個(gè)問(wèn)題，HITS 算法提出了兩個(gè)關(guān)鍵的概念：權威型網(wǎng)頁(yè)（authority） 和中心型網(wǎng)頁(yè)（hub） 。 基于鏈接的抓取的問(wèn)題是相關(guān)頁(yè)面主題團之間的隧洞現象， 即好多在抓取路徑上偏離主 題的網(wǎng)頁(yè)也指向目標網(wǎng)頁(yè)，局部評價(jià)策略中斷了在當前路徑上的抓取行為。文獻[21]提出了 一種基于反向鏈接（BackLink）的分層式上下文模型（Context Model） ，用于描述指向目標 網(wǎng)頁(yè)一定化學(xué)跳數直徑內的網(wǎng)頁(yè)拓撲圖的中心 Layer0 為目標網(wǎng)頁(yè)，將網(wǎng)頁(yè)根據指向目標網(wǎng) 頁(yè)的數學(xué)跳數進(jìn)行層次界定，從內層網(wǎng)頁(yè)指向外層網(wǎng)頁(yè)的鏈接稱(chēng)為反向鏈接。? 1.1.2 網(wǎng)站粒度的剖析算法 網(wǎng)站粒度的資源發(fā)覺(jué)和管理策略也比網(wǎng)頁(yè)細度的更簡(jiǎn)單有效。
　　 網(wǎng)站粒度的爬蟲(chóng)抓取的關(guān) 鍵之處在于站點(diǎn)的界定和站點(diǎn)等級(SiteRank)的估算。 SiteRank 的估算方式與 PageRank 類(lèi)似， 但是須要對網(wǎng)站之間的鏈接作一定程度具象，并在一定的模型下估算鏈接的權重。 網(wǎng)站劃分情況分為按域名界定和按 IP 地址界定兩種。文獻[18]討論了在分布式情況下， 通過(guò)對同一個(gè)域名下不同主機、服務(wù)器的 IP 地址進(jìn)行站點(diǎn)界定，構造站點(diǎn)圖，利用類(lèi)似 Pa geRank 的方式評價(jià) SiteRank。同時(shí)，根據不同文件在各個(gè)站點(diǎn)上的分布情況，構造文檔圖， 結合 SiteRank 分布式估算得到 DocRank。文獻[18]證明，利用分布式的 SiteRank 計算，不僅 大大增加了單機站點(diǎn)的算法代價(jià)， 而且克服了單獨站點(diǎn)對整個(gè)網(wǎng)路覆蓋率有限的缺點(diǎn)。 附帶 的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，常見(jiàn) PageRank 造假無(wú)法對 SiteRank 進(jìn)行愚弄。? 1.1.3 網(wǎng)頁(yè)塊細度的剖析算法 在一個(gè)頁(yè)面中， 往往富含多個(gè)指向其他頁(yè)面的鏈接， 這些鏈接中只有一部分是指向主題 相關(guān)網(wǎng)頁(yè)的，或依照網(wǎng)頁(yè)的鏈接錨文本表明其具有較高重要性。但是，在 PageRank 和 HIT S 算法中，沒(méi)有對那些鏈接作分辨，因此經(jīng)常給網(wǎng)頁(yè)剖析帶來(lái)廣告等噪音鏈接的干擾。
　　在網(wǎng) 頁(yè)塊級別(Block?level) 進(jìn)行鏈接剖析的算法的基本思想是通過(guò) VIPS 網(wǎng)頁(yè)分割算法將網(wǎng)頁(yè)分 為不同的網(wǎng)頁(yè)塊(page block)，然后對這種網(wǎng)頁(yè)塊構建 page?to?block block?to?page的 和 鏈接矩陣，? 分別記為 Z 和 X。于是，在 page?to? page 圖上的網(wǎng)頁(yè)塊級別的 PageRank 為? W?p=X×Z ? block?to?block圖上的 BlockRank 為?W?b=Z×X ? ； 在 。 已經(jīng)有人實(shí)現了塊級 別的 PageRank 和 HITS 算法，并通過(guò)實(shí)驗證明，效率和準確率都比傳統的對應算法要好。 1.2 基于網(wǎng)頁(yè)內容的網(wǎng)頁(yè)分析算法 基于網(wǎng)頁(yè)內容的剖析算法指的是借助網(wǎng)頁(yè)內容（文本、數據等資源）特征進(jìn)行的網(wǎng)頁(yè)評 價(jià)。網(wǎng)頁(yè)的內容從原先的以超文本為主，發(fā)展到后來(lái)動(dòng)態(tài)頁(yè)面（或稱(chēng)為 Hidden Web）數據 為主，后者的數據量約為直接可見(jiàn)頁(yè)面數據（PIW，Publicly Indexable Web）的 400~500 倍。另一方面，多媒體數據、Web Service 等各類(lèi)網(wǎng)路資源方式也日漸豐富。因此，基于網(wǎng)頁(yè)內容的剖析算法也從原先的較為單純的文本檢索方式， 發(fā)展為囊括網(wǎng)頁(yè)數據抽取、 機器學(xué) 習、數據挖掘、語(yǔ)義理解等多種方式的綜合應用。
　　本節按照網(wǎng)頁(yè)數據方式的不同，將基于網(wǎng) 頁(yè)內容的剖析算法， 歸納以下三類(lèi)： 第一種針對以文本和超鏈接為主的無(wú)結構或結構很簡(jiǎn)單 的網(wǎng)頁(yè)；第二種針對從結構化的數據源（如 RDBMS）動(dòng)態(tài)生成的頁(yè)面，其數據不能直接批 量訪(fǎng)問(wèn)；第三種針對的數據界于第一和第二類(lèi)數據之間，具有較好的結構，顯示遵照一定模 式或風(fēng)格，且可以直接訪(fǎng)問(wèn)。 1.2.1 基于文本的網(wǎng)頁(yè)剖析算法 1) 純文本分類(lèi)與聚類(lèi)算法 很大程度上借用了文本檢索的技術(shù)。 文本剖析算法可以快速有效的對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)和聚 類(lèi)，但是因為忽視了網(wǎng)頁(yè)間和網(wǎng)頁(yè)內部的結構信息，很少單獨使用。? 2) 超文本分類(lèi)和聚類(lèi)算法 2> 網(wǎng)頁(yè)搜索策略 2. 廣度優(yōu)先搜索策略 廣度優(yōu)先搜索策略是指在抓取過(guò)程中， 在完成當前層次的搜索后， 才進(jìn)行下一層次的搜 索。該算法的設計和實(shí)現相對簡(jiǎn)單。在目前為覆蓋盡可能多的網(wǎng)頁(yè)，一般使用廣度優(yōu)先搜索 方法。 也有好多研究將廣度優(yōu)先搜索策略應用于聚焦爬蟲(chóng)中。 其基本思想是覺(jué)得與初始 URL 在一定鏈接距離內的網(wǎng)頁(yè)具有主題相關(guān)性的機率很大。 另外一種方式是將廣度優(yōu)先搜索與網(wǎng) 頁(yè)過(guò)濾技術(shù)結合使用，先用廣度優(yōu)先策略抓取網(wǎng)頁(yè)，再將其中無(wú)關(guān)的網(wǎng)頁(yè)過(guò)濾掉。
　　這些方式 的缺點(diǎn)在于，隨著(zhù)抓取網(wǎng)頁(yè)的增多，大量的無(wú)關(guān)網(wǎng)頁(yè)將被下載并過(guò)濾，算法的效率將變低。 2. 最佳優(yōu)先搜索策略 最佳優(yōu)先搜索策略根據一定的網(wǎng)頁(yè)分析算法，預測候選 URL 與目標網(wǎng)頁(yè)的相似度，或 與主題的相關(guān)性，并選定評價(jià)最好的一個(gè)或幾個(gè) URL 進(jìn)行抓取。它只訪(fǎng)問(wèn)經(jīng)過(guò)網(wǎng)頁(yè)剖析算 法預測為“有用”的網(wǎng)頁(yè)。 存在的一個(gè)問(wèn)題是， 在爬蟲(chóng)抓取路徑上的好多相關(guān)網(wǎng)頁(yè)可能被忽視， 因為最佳優(yōu)先策略是一種局部最優(yōu)搜索算法。因此須要將最佳優(yōu)先結合具體的應用進(jìn)行改 進(jìn)，以跳出局部最優(yōu)點(diǎn)。將在第 4 節中結合網(wǎng)頁(yè)分析算法作具體的討論。研究表明，這樣的 閉環(huán)調整可以將無(wú)關(guān)網(wǎng)頁(yè)數目減少 30%~90%。 3． 搜索引擎原理之網(wǎng)路爬蟲(chóng)是怎樣工作的？ 在互聯(lián)網(wǎng)中，網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系是無(wú)規律的，它們的關(guān)系十分復雜。如果一個(gè)爬蟲(chóng)從 一個(gè)起點(diǎn)開(kāi)始爬行，那么它將會(huì )碰到無(wú)數的分支，由此生成無(wú)數條的爬行路徑，如果聘期爬 行，就有可能永遠也爬不到頭，因此要對它加以控制，制定其爬行的規則。世界上沒(méi)有一種 爬蟲(chóng)還能抓取到互聯(lián)網(wǎng)所有的網(wǎng)頁(yè)， 所以就要在提升其爬行速率的同時(shí)， 也要提升其爬行網(wǎng) 頁(yè)的質(zhì)量。 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)在搜索引擎中占有重要位置，對搜索引擎的查全、查準都有影響，決定了搜索 引擎數據容量的大小， 而且網(wǎng)路爬蟲(chóng)的優(yōu)劣之間影響搜索引擎結果頁(yè)中的死鏈接的個(gè)數。
　　 搜 索引擎爬蟲(chóng)有深度優(yōu)先策略和廣度優(yōu)先策略，另外，識別垃圾網(wǎng)頁(yè)，避免抓取重復網(wǎng)頁(yè)，也 是高性能爬蟲(chóng)的設計目標。 爬蟲(chóng)的作用是為了搜索引擎抓取大量的數據， 抓取的對象是整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)。 爬蟲(chóng) 程序不可能抓取所有的網(wǎng)頁(yè)，因為在抓取的同時(shí)，Web 的規模也在減小，所以一個(gè)好的爬 蟲(chóng)程序通常就能在短時(shí)間內抓取更多的網(wǎng)頁(yè)。 一般爬蟲(chóng)程序的起點(diǎn)都選擇在一個(gè)小型綜合型的網(wǎng)站，這樣的網(wǎng)站已經(jīng)囊括了大部分高質(zhì)量的站點(diǎn)，爬蟲(chóng)程序就順著(zhù)那些鏈接爬行。在爬 行過(guò)程中，最重要的就是判定一個(gè)網(wǎng)頁(yè)是否早已被爬行過(guò)。 在爬蟲(chóng)開(kāi)始的時(shí)侯， 需要給爬蟲(chóng)輸送一個(gè) URL 列表， 這個(gè)列表中的 URL 地址便是爬蟲(chóng) 的起始位置，爬蟲(chóng)從這種 URL 出發(fā)，開(kāi)始了爬行，一直不斷地發(fā)覺(jué)新的 URL，然后再按照 策略爬行這種新發(fā)覺(jué)的 URL，如此永遠反復下去。一般的爬蟲(chóng)都自己完善 DNS 緩沖，建立 DNS 緩沖的目的是推動(dòng) URL 解析成 IP 地址的速率。 查看全部

　　
　　介紹
　　大家好！回顧上一期，我們在介紹了爬蟲(chóng)的基本概念以后，就借助各類(lèi)工具橫沖直撞的完成了一個(gè)小爬蟲(chóng)，目的就是猛、糙、快，方便初學(xué)者上手，建立信心。對于有一定基礎的讀者，請不要著(zhù)急，以后我們會(huì )學(xué)習主流的開(kāi)源框架，打造出一個(gè)強悍專(zhuān)業(yè)的爬蟲(chóng)系統！不過(guò)在此之前，要繼續打好基礎，本期我們先介紹爬蟲(chóng)的種類(lèi)，然后選定最典型的通用網(wǎng)路爬蟲(chóng)，為其設計一個(gè)迷你框架。有了自己對框架的思索后爬蟲(chóng)結構，再學(xué)習復雜的開(kāi)源框架就有頭緒了。
　　今天我們會(huì )把更多的時(shí)間用在思索上，而不是一根筋的coding。用80%的時(shí)間思索，20%的時(shí)間敲按鍵，這樣更有利于進(jìn)步。
　　
　　語(yǔ)言&環(huán)境
　　語(yǔ)言：帶足彈藥，繼續用Python開(kāi)路！
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　一個(gè)迷你框架
　　下面以比較典型的通用爬蟲(chóng)為例爬蟲(chóng)結構，分析其工程要點(diǎn)，設計并實(shí)現一個(gè)迷你框架。架構圖如下：
　　
　　代碼結構：
　　
　　config_load.py 配置文件加載
　　crawl_thread.py 爬取線(xiàn)程
　　mini_spider.py 主線(xiàn)程
　　spider.conf 配置文件
　　url_table.py url隊列、url表
　　urls.txt 種子url集合
　　webpage_parse.py 網(wǎng)頁(yè)剖析
　　webpage_save.py 網(wǎng)頁(yè)儲存
　　看看配置文件里有哪些內容：
　　spider.conf
　　
　　
　　
　　
　　
　　url_table.py
　　
　　Step 3. 記錄什么網(wǎng)頁(yè)早已下載過(guò)的小筆記本——URL表。
　　在互聯(lián)網(wǎng)上，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)可能被多個(gè)網(wǎng)頁(yè)中的超鏈接所指向。這樣在遍歷互聯(lián)網(wǎng)這張圖的時(shí)侯，這個(gè)網(wǎng)頁(yè)可能被多次訪(fǎng)問(wèn)到。為了避免一個(gè)網(wǎng)頁(yè)被下載和解析多次，需要一個(gè)URL表記錄什么網(wǎng)頁(yè)早已下載過(guò)。再碰到這個(gè)網(wǎng)頁(yè)的時(shí)侯，我們就可以跳過(guò)它。
　　crawl_thread.py
　　
　　
　　
　　
　　Step 5. 頁(yè)面剖析模塊
　　從網(wǎng)頁(yè)中解析出URLs或則其他有用的數據。這個(gè)是下期重點(diǎn)介紹的，可以參考之前的代碼。
　　Step 6. 頁(yè)面儲存模塊
　　保存頁(yè)面的模塊，目前將文件保存為文件，以后可以擴充出多種儲存方法，如mysql，mongodb，hbase等等。
　　webpage_save.py
　　
　　寫(xiě)到這兒，整個(gè)框架早已清晰的呈如今大伙眼前了，千萬(wàn)不要小看它，不管多么復雜的框架都是在這種基本要素上擴充下來(lái)的。
　　下一步
　　基礎知識的學(xué)習暫時(shí)告一段落，希望還能幫助你們打下一定的基礎。下期開(kāi)始為你們介紹強悍成熟的爬蟲(chóng)框架Scrapy，它提供了好多強悍的特點(diǎn)來(lái)促使爬取更為簡(jiǎn)單高效，更多精彩，敬請期盼！
　　【編輯推薦】
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　　## 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)正則表達式的使用
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　　我們在處理網(wǎng)頁(yè)文本內容時(shí)有時(shí)會(huì )碰到一些特殊的情況網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng) 正則表達式，或者須要匹配某類(lèi)字符串方式，通常都會(huì )用到正則表達式。許多程序語(yǔ)言都支持使用正則表達式，python中正則表達式可以實(shí)現字符串的匹配、檢索和替換等功能，是一個(gè)比較強悍的工具。
　　### 1.正則表達式句型
　　Python中實(shí)現正則表達式功能一般使用re模塊，可以實(shí)現對文本字符串的匹配，檢索和替換，但不僅引入正則模塊網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng) 正則表達式，還須要把握正則表達式字符和基本句型，才能正確使用python進(jìn)行正則表達式提取。
　　部分常用的正則表達式：
　　| 字符 | 功能 |
　　| :--: | :--: |
　　| \ |轉義字符，標記下一個(gè)字符為特殊字符|
　　| ^ |匹配輸入字符串的開(kāi)始位置|
　　| $ |匹配輸入字符串的結束位置|
　　| * |匹配上面的子表達式零次或多次 |
　　| + |匹配上面的子表達式一次或多次 |
　　| ? |匹配上面的子表達式零次或一次 |
　　| . |匹配除“\n”之外的任何單個(gè)字符 |
　　| () | 匹配括弧里的表達式 |
　　| \d | 匹配一個(gè)數字字符 |
　　| \D | 匹配一個(gè)非數字字符 |
　　| \w |匹配包括頓號的任何詞組字符|
　　| \W |匹配任何非詞組字符|
　　|{n}|n是一個(gè)非負整數，匹配確定的n次|
　　|{n,m}|m和n均為非負整數，其中n<=m。最少匹配n次且最多匹配m次|
　　|[x,y,z]| 匹配一組字符集 |
　　| \^[x,y,z] | 匹配不在[]中的字符 |
　　| a\|b | 匹配a或b | 查看全部

　　
　　不論是固定的筆記本網(wǎng)路還是以手機為終端的聯(lián)通網(wǎng)路。使用者會(huì )時(shí)常遇見(jiàn)一種最常見(jiàn)的現象，這就是只要搜索或則關(guān)注某方面的信息，那么馬上都會(huì )有網(wǎng)路上大量的、與之相類(lèi)似的信息被“推薦”。絕大部分都是網(wǎng)路小廣G，甚至有大量的垃圾信息。那么在信息流量可謂浩如煙海的網(wǎng)路上，怎么會(huì )被精確到每位用戶(hù)究竟關(guān)注哪些呢？其實(shí)這就是運用了網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)。估計有人對爬蟲(chóng)二字看起來(lái)就發(fā)毛。與自然接觸少的城里長(cháng)大的人，很多都天生怕蟑螂，不過(guò)對從小火鍋蒸煮過(guò)無(wú)數蟑螂蚱蜢的老一代人來(lái)說(shuō)，蟲(chóng)子又有哪些可怕的？網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)說(shuō)究竟就是一種小程序，屬于根據一定的規則，自動(dòng)抓取全球網(wǎng)路上的程序和腳本。對網(wǎng)路用戶(hù)關(guān)注的信息進(jìn)行剖析和統計，最終作為一種網(wǎng)路剖析資源來(lái)獲得特定的利益。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)和搜索引擎有天然的近親關(guān)系。全球各大搜索引擎，都是網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)應用的超級大戶(hù)?？梢院Ａ康淖ト∫欢ǚ秶鷥鹊奶囟ㄖ黧w和內容的網(wǎng)路信息網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是什么作用，作為向搜索和查詢(xún)相關(guān)內容的儲備數據資源。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是什么作用，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)如同一群不止疲憊的搜索機器蟲(chóng)，可以海量的替代人工對全球網(wǎng)路進(jìn)行搜索，對早已傳到網(wǎng)上的任何有價(jià)值無(wú)價(jià)值的信息資源都象螞蟻一樣背回去堆在那里等用戶(hù)，因此被稱(chēng)作網(wǎng)路爬蟲(chóng)。有統計顯示，目前全球固定和聯(lián)通互聯(lián)網(wǎng)上，被下載的信息中，只有不到55%是真正的活人在搶占流量資源；而另外的45%，也就是接近一半，是網(wǎng)路爬蟲(chóng)和各類(lèi)“機器人”在搶占流量?？梢?jiàn)網(wǎng)路爬蟲(chóng)的厲害。那么網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是怎樣從技術(shù)上實(shí)現對特定信息下載的呢？在于網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)首先是一個(gè)下載小程序。
　　其從一個(gè)或若干初始網(wǎng)頁(yè)的URL開(kāi)始，獲得正常網(wǎng)路用戶(hù)初始網(wǎng)頁(yè)上的URL。在抓取網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中，不斷從當前頁(yè)面上抽取新的URL裝入隊列。再剖析算法過(guò)濾與主題無(wú)關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接并將其倒入等待抓取的URL隊列。然后，它將按照一定的搜索策略從隊列中選擇下一步要抓取的網(wǎng)頁(yè)URL，并重復上述過(guò)程，直到達到系統的某一條件時(shí)停止。所有被爬蟲(chóng)抓取的網(wǎng)頁(yè)將會(huì )被系統儲存，進(jìn)行一定的剖析、過(guò)濾，并構建索引，以便以后的查詢(xún)和檢索。爬蟲(chóng)程序本身具備有用的一面，如果沒(méi)有網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)，那么就不可能有各類(lèi)用途極大的搜索引擎，所有的網(wǎng)路用戶(hù)就在海量的信息中走散了。但是瀚海狼山（匈奴狼山）還是那句話(huà)：過(guò)猶不及。凡事就怕被濫用。很多沒(méi)有搜索引擎的公司和操作者，也能開(kāi)發(fā)出簡(jiǎn)單的爬蟲(chóng)技術(shù)，來(lái)進(jìn)行自己的網(wǎng)路推廣。在網(wǎng)上的爬蟲(chóng)越來(lái)越多，不受控制以后，普通的網(wǎng)路用戶(hù)就都成了最終的受害者。這等于有無(wú)數個(gè)看不見(jiàn)的刺探者，躲在暗處盯住每一個(gè)毫無(wú)提防的用戶(hù)。
　　你每晚看哪些頁(yè)面，點(diǎn)擊的哪些內容，訂購哪些商品，消費了多少錢(qián)，都在不知不覺(jué)的被記錄被剖析。讓普通用戶(hù)沒(méi)有任何網(wǎng)路隱私可言。誰(shuí)也不喜歡自己的一言一行都被別人記錄并且還被隨時(shí)剖析借助。因此無(wú)處不在的爬蟲(chóng)程序是對用戶(hù)利益的直接侵害。而且網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)也有軍事上的用途和風(fēng)險。當代社會(huì )經(jīng)濟、ZZ和軍事活動(dòng)雖然很難分家。雖然有保密途徑，也可釋放一些真真假假的信息。但是用爬蟲(chóng)技術(shù)，通過(guò)機率剖析，仍然可影響國際輿論甚至是判別出對手真正的目的。因此對網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)的正反兩方面的作用都要有清醒的認識。 查看全部