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　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(
2.按前述結束日期（月份）來(lái)作為終止新聞鏈接、標題及時(shí)間
)
　　
python網(wǎng)頁(yè)信息采集
引言1.前期準備2.自動(dòng)控制鼠標下滑，保存已加載的網(wǎng)頁(yè)3.獲取頁(yè)面的所有新聞鏈接、標題及時(shí)間，生成excel表格4.從生成的列表中，獲取每個(gè)鏈接的新聞內容，生成docx

<a id="_2"></a>引言
<p>這是第一次實(shí)戰，幫忙從俄新社網(wǎng)頁(yè)鏈接下載關(guān)于中國的新聞，技術(shù)不行，還是得配上個(gè)人操作才能完成。
<a id="1_6"></a>1.前期準備
　　選擇好日期，或者其他篩選項。<br /> <br /> 這網(wǎng)頁(yè)第一次會(huì )出現加載選項，要自己點(diǎn)，后面下滑都會(huì )動(dòng)態(tài)加載了。<br />
<a id="2_12"></a>2.自動(dòng)控制鼠標下滑，保存已加載的網(wǎng)頁(yè)
　　發(fā)現前期準備直接用selenium模塊直接打開(kāi)頁(yè)面，選擇日期，獲取數據的方式，瀏覽器都會(huì )突然關(guān)閉。所以只能前期自己打開(kāi)瀏覽器，手動(dòng)選好頁(yè)面，然后selenium繼續控制，才能正常加載。<br /> 1.python+selenium控制已打開(kāi)頁(yè)面<br /> 參考鏈接
Win：
chrome.exe --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir="C:\Users\Administrator\Desktop\ria_ru"
Mac:
chrome啟動(dòng)程序目錄：/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/
進(jìn)入chrome啟動(dòng)程序目錄后執行：
./Google\ Chrome --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir="/Users/lee/Documents/selenum/AutomationProfile"
參數說(shuō)明：
--remote-debugging-port
可以指定任何打開(kāi)的端口，selenium啟動(dòng)時(shí)要用這個(gè)端口。
--user-data-dir
指定創(chuàng )建新chrome配置文件的目錄。它確保在單獨的配置文件中啟動(dòng)chrome，不會(huì )污染你的默認配置文件。
</p>
　　2.按照之前的準備，在打開(kāi)的瀏覽器中手動(dòng)選擇需要的頁(yè)面
　　3.自動(dòng)滾動(dòng)，保存加載的頁(yè)面
　　技術(shù)太差了。我不知道這種動(dòng)態(tài)加載的網(wǎng)頁(yè)如何選擇結束條件。我發(fā)現新聞是從新到舊排序的，所以我又選擇了一個(gè)結束日期（月份）作為結束條件。
　　from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium. webdriver.common.keys import Keys
import time
def Stop_Month(self, stop_month):
#通過(guò)獲取指定日期的前一個(gè)日期判斷加載是否完成，需要多選擇前一個(gè)日期
htmldateElems = browser.find_elements_by_class_name(&#39;list-item__date&#39;)
month_str = htmldateElems[-1].text.split()
return month_str[1]
def mouse_move(self, stop_month): # 滑動(dòng)鼠標至底部操作
htmlElem = browser.find_element_by_tag_name(&#39;html&#39;)
while True:
htmlElem.send_keys(Keys.END)
time.sleep(1)
month = Stop_Month(self, stop_month)
print(month)
if stop_month == month:
print(&#39;****Arrived at the specified month interface****&#39;)
break
options = Options()
options.add_experimental_option(&#39;debuggerAddress&#39;, "127.0.0.1:9222")
browser = webdriver.Chrome(chrome_options=options)
browser.implicitly_wait(3)
stop_month = &#39;декабря&#39;
mouse_move(browser, stop_month)
f = open(&#39;0631-0207.html&#39;, &#39;wb&#39;)
f.write(browser.page_source.encode("utf-8", "ignore"))
print(&#39;****html is written successfully****&#39;)
f.close()
　　3.獲取頁(yè)面所有新聞鏈接、標題和時(shí)間，并生成excel表格
　　下載的網(wǎng)頁(yè)實(shí)際上已經(jīng)收錄了所有的新聞鏈接、標題和時(shí)間。問(wèn)題是如何提取它們。
　　import openpyxl re, bs4
def Links_Get(self):
&#39;&#39;&#39;獲取鏈接&#39;&#39;&#39;
downloadFile = open(self, encoding=&#39;utf-8&#39;)
webdata = bs4.BeautifulSoup(downloadFile.read(), &#39;html.parser&#39;)
elems = webdata.find_all(attrs={&#39;class&#39;: &#39;list-item__title color-font-hover-only&#39;})
link_regex = re.compile(r&#39;http(.*)html&#39;)
links=[]
for elem in elems:
a = link_regex.search(str(elem))
links.append(a.group())
return links
def Titles_Get(self):
&#39;&#39;&#39;獲取標題&#39;&#39;&#39;
downloadFile = open(self, encoding=&#39;utf-8&#39;)
webdata = bs4.BeautifulSoup(downloadFile.read(), &#39;html.parser&#39;)
elems = webdata.find_all(attrs={&#39;class&#39;: &#39;list-item__title color-font-hover-only&#39;})
#查找所有包含這個(gè)屬性的標簽
titles=[]
for elem in elems:
titles.append(elem.text)
return titles
def Get_Link_to_Title(self, title, excel, i):
&#39;&#39;&#39;信息寫(xiě)入excel&#39;&#39;&#39;
excel[&#39;A%s&#39;%(i)] = i
#獲取時(shí)間列表
date_regex = re.compile(r&#39;\d+&#39;)
a = date_regex.search(self)
excel[&#39;B%s&#39;%(i)] = a.group()
excel[&#39;C%s&#39;%(i)] = title
excel[&#39;D%s&#39;%(i)] = self
print("****%s successful****" % i)
links = Links_Get(&#39;0631-0207.html&#39;) #前面下載網(wǎng)頁(yè)保存在工作目錄
titles = Titles_Get(&#39;0631-0207.html&#39;)
nums1 = len(links)
nums2 = len(titles)
if nums1 == nums2：#一般的話(huà)，應該是對應的，不行的話(huà)，再看吧
i, j = 1, 0
#事先新建一個(gè)excel，再加載寫(xiě)入
time_title_link = openpyxl.load_workbook(&#39;time_title_link.xlsx&#39;)
time_title_link.create_sheet(&#39;0631-0207&#39;)
for link in links:
get_news.Get_Link_to_Title(link, titles[j], time_title_link[&#39;0631-0207&#39;], i)
print(str(i), str(nums1))
if link == links[-1]:
time_title_link.save(&#39;time_title_link.xlsx&#39;)
print(&#39;Succeessful save&#39;)
i += 1
j += 1
print(&#39;****Succeessful all****&#39;)
else：
print(&#39;Error, titles != links&#39;)
　　4.從生成的列表中獲取每個(gè)鏈接的新聞內容并生成docx
　　import openpyxl
import docx
def Get_News(self, doc):
res = requests.get(self)
res.raise_for_status()
NewsFile = bs4.BeautifulSoup(res.text, &#39;html.parser&#39;)
elems_titles = NewsFile.select(&#39;.article__title&#39;)
date_regex = re.compile(r&#39;\d+&#39;)
a = date_regex.search(self)
date_str = &#39;a[href=&#39; + &#39;"/&#39; + a.group() + &#39;/"]&#39;
elems_dates = NewsFile.select(date_str)
elems_texts = NewsFile.select(&#39;.article__text&#39;)
head0 = doc.add_heading(&#39;&#39;, 0)
for title in elems_titles:
head0.add_run(title.getText() + &#39; &#39;)
print(&#39;title write succeed&#39;)
head2 = doc.add_heading(&#39;&#39;, 2)
for date in elems_dates:
head2.add_run(date.getText())
print(&#39;date write succeed&#39;)
for text in elems_texts:
doc.add_paragraph(text.getText())
print(&#39;text write succeed&#39;)
doc.add_page_break()
workbook = openpyxl.load_workbook(r&#39;time_title_link.xlsx&#39;)
sheet = workbook[&#39;0631-0207&#39;]
doc = docx.Document()
i = 1
for cell in sheet[&#39;D&#39;]:
if cell.value == &#39;URL&#39;:
continue
elif cell.value != &#39;&#39;:
Get_News(cell.value, doc)
print(str(i))
i += 1
else:
doc.save(&#39;0631-0207.docx&#39;)
break
print(&#39;****Succeessful save****&#39;) 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(Python爬取《權力的游戲第八季》演員數據并分析數據爬取)
　　Python爬取分析《權力的游戲第8季》演員數據
　　數據爬取一、 瀏覽需要爬取的網(wǎng)頁(yè)
　　首先瀏覽要爬取的網(wǎng)頁(yè)，也就是百度百科的“權力的游戲第八季”頁(yè)面，發(fā)現演員表里有每個(gè)演員條目的鏈接。在這里你可以通過(guò)爬取獲取每個(gè)演員的入口鏈接，方便你。爬取了每個(gè)actor的詳細信息：
　　
　　然后進(jìn)入龍母的入口頁(yè)面：
　　
　　在這里找到它的基本信息：
　　
　　因此，我們可以將之前爬取得到的各個(gè)actor的入口鏈接進(jìn)行爬取，然后爬取并保存各個(gè)actor的基本信息，方便后續的數據分析。
　　二、 在百度百科中爬取《權力的游戲》第八季的演員陣容，獲取各個(gè)演員的鏈接并存入文件
　　import re
import requests
import json
import pandas
import os
import sys
from bs4 import BeautifulSoup
#獲取請求
def getHTMLText(url,kv):
try:
r = requests.get(url, headers=kv)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
return r.text
except Exception as e:
print(e)
#解析出演員姓名與鏈接數據并存入文件
def parserData(text):
soup = BeautifulSoup(text,&#39;lxml&#39;)
review_list = soup.find_all(&#39;li&#39;,{&#39;class&#39;:&#39;pages&#39;})
soup1 = BeautifulSoup(str(review_list),&#39;lxml&#39;)
all_dts = soup1.find_all(&#39;dt&#39;)
stars = []
for dt in all_dts:
star = {}
star["name"] = dt.find(&#39;a&#39;).text
star["link"] = &#39;https://baike.baidu.com&#39; + dt.find(&#39;a&#39;).get(&#39;href&#39;)
stars.append(star)
json_data = json.loads(str(stars).replace("\&#39;","\""))
with open(&#39;work/&#39;+&#39;stars.json&#39;,&#39;w&#39;,encoding=&#39;UTF-8&#39;) as f:
json.dump(json_data,f,ensure_ascii=False)
　　三、 爬取演員的詳細信息并保存在文件中（每個(gè)演員的圖片也下載保存）
　　#爬取并解析出演員詳細信息與圖片并存入文件
def crawl_everyone(kv):
with open(&#39;work/&#39; + &#39;stars.json&#39;, &#39;r&#39;, encoding=&#39;UTF-8&#39;) as file:
json_array = json.loads(file.read())
star_infos = []
for star in json_array:
star_info = {}
name = star[&#39;name&#39;]
link = star[&#39;link&#39;]
star_info[&#39;name&#39;] = name
#向選手個(gè)人百度百科發(fā)送一個(gè)http get請求
r = requests.get(link,headers=kv)
soup = BeautifulSoup(r.text,&#39;lxml&#39;)
#獲取選手的國籍、星座、身高、出生日期等信息
base_info_div = soup.find(&#39;div&#39;,{&#39;class&#39;:&#39;basic-info cmn-clearfix&#39;})
dls = base_info_div.find_all(&#39;dl&#39;)
for dl in dls:
dts = dl.find_all(&#39;dt&#39;)
for dt in dts:
if "".join(str(dt.text).split()) == &#39;國籍&#39;:
star_info[&#39;nation&#39;] =&#39;&#39;.join(str(dt.find_next(&#39;dd&#39;).text).split()).replace("\n","").replace("[1]","")
if "".join(str(dt.text).split()) == &#39;星座&#39;:
con_str=str(dt.find_next(&#39;dd&#39;).text).replace("\n","")
if &#39;座&#39; in con_str:
star_info[&#39;constellation&#39;] = con_str[0:con_str.rfind(&#39;座&#39;)]
if "".join(str(dt.text).split()) == &#39;身高&#39;:
if name==&#39;約翰·C·布萊德利&#39;:
star_info[&#39;height&#39;] =&#39;173&#39;
else:
height_str = str(dt.find_next(&#39;dd&#39;).text)
star_info[&#39;height&#39;] =&#39;&#39;.join(str(height_str[0:height_str.rfind(&#39;cm&#39;)]).split()).replace("\n","").replace("[2]","") .replace("[4]","")
if "".join(str(dt.text).split()) == &#39;出生日期&#39;:
birth_day_str = str(dt.find_next(&#39;dd&#39;).text).replace("\n","")
if &#39;年&#39; in birth_day_str:
star_info[&#39;birth_day&#39;] = birth_day_str[0:birth_day_str.rfind(&#39;年&#39;)]
star_infos.append(star_info)
#從個(gè)人百度百科頁(yè)面中解析得到一個(gè)鏈接，該鏈接指向選手圖片列表頁(yè)面
if soup.select(&#39;.summary-pic a&#39;):
pic_list_url = soup.select(&#39;.summary-pic a&#39;)[0].get(&#39;href&#39;)
pic_list_url = &#39;https://baike.baidu.com&#39; + pic_list_url

#向選手圖片列表頁(yè)面發(fā)送http get請求
pic_list_response = requests.get(pic_list_url,headers=kv)
#對選手圖片列表頁(yè)面進(jìn)行解析，獲取所有圖片鏈接
soup1 = BeautifulSoup(pic_list_response.text,&#39;lxml&#39;)
pic_list_html=soup1.select(&#39;.pic-list img &#39;)
pic_urls = []
for pic_html in pic_list_html:
pic_url = pic_html.get(&#39;src&#39;)
pic_urls.append(pic_url)
#根據圖片鏈接列表pic_urls, 下載所有圖片，保存在以name命名的文件夾中
down_save_pic(name,pic_urls)
#將個(gè)人信息存儲到j(luò )son文件中
#print("%s",name)
json_data = json.loads(str(star_infos).replace("\&#39;","\""))

with open(&#39;work/&#39; + &#39;stars_info.json&#39;, &#39;w&#39;, encoding=&#39;UTF-8&#39;) as f:
json.dump(json_data, f, ensure_ascii=False)
print(&#39;所有信息與圖片爬取完成&#39;)

def down_save_pic(name,pic_urls):

#根據圖片鏈接列表pic_urls, 下載所有圖片，保存在以name命名的文件夾中,

path = &#39;work/&#39;+&#39;pics/&#39;+name+&#39;/&#39;
if not os.path.exists(path):
os.makedirs(path)
for i, pic_url in enumerate(pic_urls):
try:
pic = requests.get(pic_url, timeout=15)
string = str(i + 1) + &#39;.jpg&#39;
with open(path+string, &#39;wb&#39;) as f:
f.write(pic.content)
#print(&#39;成功下載第%s張圖片: %s&#39; % (str(i + 1), str(pic_url)))
except Exception as e:
print(&#39;下載第%s張圖片時(shí)失敗: %s&#39; % (str(i + 1), str(pic_url)))
print(e)
continue
# 調用函數爬取信息
kv={ &#39;User-Agent&#39;: &#39;Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML,like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36&#39; }
url = &#39;https://baike.baidu.com/item/% ... 39%3B
html = getHTMLText(url,kv)
parserData(html)
crawl_everyone(kv)
　　四、 爬取結果：
　　1.保存的演員鏈接文件：
　　
　　2.保存的演員信息文件：
　　
　　3.下載保存的演員圖片：
　　
　　數據分析一、生成演員年齡分布直方圖
　　import numpy as np
import json
import pandas as pd
import matplotlib.font_manager as font_manager
#顯示matplotlib生成的圖形
%matplotlib inline
df=pd.read_json(&#39;work/stars_info.json&#39;,dtype={&#39;birth_day&#39; : str})
grouped=df[&#39;name&#39;].groupby(df[&#39;birth_day&#39;])
s=grouped.count()
zone_list=s.index
count_list=s.values
#設置顯示中文
plt.rcParams[&#39;font.sans-serif&#39;]=[&#39;SimHei&#39;]#指定默認字體
plt.figure(figsize=(20,15))
plt.bar(range(len(count_list)),count_list,color=&#39;r&#39;,tick_label=zone_list,facecolor=&#39;#FFC0CB&#39;,edgecolor=&#39;white&#39;)
#調節橫坐標的傾斜度，rotation是讀書(shū)，以及設置刻度字體大小
plt.xticks(rotation=45,fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)
plt.legend()
plt.title(&#39;&#39;&#39;《權力的游戲第八季》演員年齡分布圖&#39;&#39;&#39;,fontsize=24)
plt.savefig(&#39;work/result/birth_result.jpg&#39;)
plt.show()
　　二、 生成演員國籍分布餅圖
　　import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import json
import matplotlib.font_manager as font_manager
with open(&#39;work/stars_info.json&#39;, &#39;r&#39;, encoding=&#39;UTF-8&#39;) as file:
json_array = json.loads(file.read())
#設置顯示中文
plt.rcParams[&#39;font.sans-serif&#39;]=[&#39;SimHei&#39;]#指定默認字體
#繪制選手身高分布餅狀圖
nations = []
counts = []
for star in json_array:
if &#39;nation&#39; in dict(star).keys():
nation = star[&#39;nation&#39;]
nations.append(nation)
print(nations)
nation_list = []
count_list = []
n1 = 0
n2 = 0
n3 = 0
n4 = 0
for nation in nations:
if nation == &#39;英國&#39;:
n1 += 1
elif nation == &#39;美國&#39;:
n2 += 1
elif nation == &#39;丹麥&#39;:
n3 += 1
else:
n4 += 1
labels = &#39;英國&#39;, &#39;美國&#39;, &#39;丹麥&#39;, &#39;其它&#39;
nas = [n1, n2, n3, n4]
explode = (0.2, 0.1, 0, 0)
fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(nas, explode=explode, labels=labels, autopct=&#39;%1.1f%%&#39;,
shadow=True)
ax1.axis(&#39;equal&#39;)
plt.savefig(&#39;work/result/nation_result.jpg&#39;)
plt.title(&#39;&#39;&#39;《權力的游戲第八季》演員國籍分布圖&#39;&#39;&#39;,fontsize = 14)
plt.show()
　　三、生成演員身高分布餅圖
<p>import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import json
import matplotlib.font_manager as font_manager
with open(&#39;work/stars_info.json&#39;, &#39;r&#39;, encoding=&#39;UTF-8&#39;) as file:
json_array = json.loads(file.read())
#設置顯示中文
plt.rcParams[&#39;font.sans-serif&#39;]=[&#39;SimHei&#39;]#指定默認字體
#繪制選手身高分布餅狀圖
heights = []
counts = []
for star in json_array:
if &#39;height&#39; in dict(star).keys():
height = float(star[&#39;height&#39;][0:3])
heights.append(height)
print(heights)
size_list = []
count_list = []
size1 = 0
size2 = 0
size3 = 0
size4 = 0
for height in heights:
if height 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(拉勾網(wǎng)Python爬蟲(chóng)職位爬蟲(chóng)是什么？Python學(xué)習指南職位)
　　本文將開(kāi)始介紹Python的原理。更多內容請參考：Python學(xué)習指南
　　為什么想做爬蟲(chóng)
　　著(zhù)名的革命家、思想家、政治家、戰略家、社會(huì )改革的主要領(lǐng)導人馬云在2015年曾提到，從IT到DT的轉變，就是DT的含義。DT是數據技術(shù)。大數據時(shí)代，數據從何而來(lái)？
　　數據管理咨詢(xún)公司：麥肯錫、埃森哲、艾瑞咨詢(xún)
　　爬取網(wǎng)絡(luò )數據：如果您需要的數據在市場(chǎng)上沒(méi)有，或者您不愿意購買(mǎi)，那么您可以聘請/成為一名爬蟲(chóng)工程師，自己做。 Python 爬蟲(chóng)帖子
　　什么是爬蟲(chóng)？
　　百度百科：網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　關(guān)于Python爬蟲(chóng)，我們需要學(xué)習：
　　Python基礎語(yǔ)法學(xué)習（基礎知識）
　　HTML頁(yè)面的內容爬?。〝祿廊。?br /> 　　從 HTML 頁(yè)面中提取數據（數據清理）
　　Scrapy框架和scrapy-redis分布式策略（第三方框架）
　　蜘蛛、反蜘蛛和反反蜘蛛之間的斗爭。. . .
　　通用爬蟲(chóng)和聚焦爬蟲(chóng)
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)可分為通用爬蟲(chóng)和聚焦爬蟲(chóng)。
　　一般搜索引擎（Search Enging）工作原理
　　一般的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)從互聯(lián)網(wǎng)上采集網(wǎng)頁(yè)，采集信息，這些網(wǎng)頁(yè)信息用于索引搜索引擎提供支持，它決定了整個(gè)引擎系統的內容是否豐富，信息是否及時(shí)，所以其性能優(yōu)劣直接影響搜索引擎的有效性。
　　第一步：爬網(wǎng)
　　搜索引擎網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的基本工作流程如下：
　　首先選擇一部分種子網(wǎng)址，將這些網(wǎng)址放入待抓取的網(wǎng)址隊列中；
　　取出要爬取的URL，解析DNS獲取主機IP，下載該URL對應的網(wǎng)頁(yè)，存放在下載的網(wǎng)頁(yè)庫中，并將這些URL放入已爬取的URL隊列中。
　　解析爬取的URL隊列中的URL，解析其中的其他URL，將這些URL放入URL隊列進(jìn)行爬取，從而進(jìn)入下一個(gè)循環(huán)。. .
　　
　　一般爬蟲(chóng)流程
　　搜索引擎如何獲取新的網(wǎng)站 URL：
　　在其他網(wǎng)站上設置新的網(wǎng)站鏈接（盡量在搜索引擎爬蟲(chóng)的范圍內）
　　搜索引擎與DNS解析服務(wù)商（如DNSPod等）合作，快速抓取新的網(wǎng)站域名
　　但是搜索引擎蜘蛛的爬取是有一定的規則進(jìn)入的，需要遵守一些命令或者文件內容，比如標記為nofollow的鏈接，或者Robots協(xié)議。
　　機器人協(xié)議（也叫爬蟲(chóng)協(xié)議、機器人協(xié)議等），全稱(chēng)“機器人排除協(xié)議”（Robots Exclusion Protocol），網(wǎng)站告訴搜索引擎哪些頁(yè)面可以爬取，哪些頁(yè)面不能爬取機器人協(xié)議，例如：
　　第 2 步：數據存儲
　　搜索引擎通過(guò)爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)，并將數據存儲在原創(chuàng )頁(yè)面數據庫中。頁(yè)面數據與用戶(hù)瀏覽器獲取的 HTML 完全相同。
　　搜索引擎蜘蛛在抓取頁(yè)面時(shí)也會(huì )做一定量的重復內容檢測。一旦他們遇到大量抄襲、采集或網(wǎng)站上訪(fǎng)問(wèn)權重較低的復制內容，他們很可能會(huì )停止爬行。
　　第三步：預處理
　　搜索引擎會(huì )對爬蟲(chóng)檢索回來(lái)的頁(yè)面進(jìn)行爬取，并進(jìn)行各個(gè)步驟的預處理。
　　提取文本
　　中文分詞
　　消除噪音（如版權聲明文字、導航欄、廣告等...）
　　索引處理
　　鏈接關(guān)系計算
　　特殊文件處理
　　....
　　除了 HTML 文件，搜索引擎還可以抓取和索引多種基于文本的文件類(lèi)型，例如 PDF、WORD、WPS、PPT、TXT 等，我們經(jīng)常在搜索結果中看到這種文件類(lèi)型。
　　但是，搜索引擎無(wú)法處理圖像、視頻和 Flash 等非文本內容，也無(wú)法執行腳本和程序。
　　第四步：提供檢索服務(wù)，網(wǎng)站排名
　　搜索引擎對信息進(jìn)行整理和處理后，為用戶(hù)提供關(guān)鍵詞檢索服務(wù)，并將與用戶(hù)檢索相關(guān)的信息展示給用戶(hù)。
　　同時(shí)網(wǎng)站會(huì )根據頁(yè)面的PageRank值（鏈接訪(fǎng)問(wèn)次數的排名）進(jìn)行排名，使得Rank值高的網(wǎng)站排名靠前在搜索結果中。當然，你也可以直接用Money購買(mǎi)搜索引擎網(wǎng)站的排名，簡(jiǎn)單粗暴。
　　
　　搜索引擎的工作原理
　　但是，這些通用的搜索引擎也有一定的局限性：
　　一般搜索引擎返回的結果都是網(wǎng)頁(yè)，在大多數情況下，網(wǎng)頁(yè)上90%的內容對用戶(hù)來(lái)說(shuō)是無(wú)用的。
　　不同領(lǐng)域、不同背景的用戶(hù)往往有不同的搜索目的和需求，搜索引擎無(wú)法為特定用戶(hù)提供搜索結果。
　　隨著(zhù)萬(wàn)維網(wǎng)上數據形式的豐富和網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的不斷發(fā)展，出現了大量的圖片、數據庫、音頻、視頻和多媒體等不同的數據。一般的搜索引擎都無(wú)法找到和獲取這些文件。
　　一般的搜索引擎大多提供基于關(guān)鍵字的檢索，難以支持基于語(yǔ)義信息的查詢(xún)，無(wú)法準確了解用戶(hù)的具體需求。
　　針對這些情況，聚焦爬蟲(chóng)技術(shù)得到了廣泛的應用
　　焦點(diǎn)履帶
　　聚焦爬蟲(chóng)是一種“面向特定主題需求”的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)程序。它與一般搜索引擎爬蟲(chóng)的區別在于：聚焦爬蟲(chóng)在實(shí)現網(wǎng)頁(yè)爬取時(shí)會(huì )對內容進(jìn)行處理和過(guò)濾，并盡量保證只有爬取到的頁(yè)面信息與需求頁(yè)面信息相關(guān)。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(環(huán)境爬蟲(chóng)架構根據上面的流程，開(kāi)始爬取百度百科1000個(gè)頁(yè)面)
　　環(huán)境爬蟲(chóng)架構
　　
　　按照上述流程，開(kāi)始爬取百度百科1000頁(yè)。
　　運行過(guò)程
　　非常詳細的描述。
　　
　　我們要抓取的信息是
　　
　　html源碼中對應的信息為：
　　
　　了解了獲取那些信息和爬蟲(chóng)的基本流程，
　　下面我們結合各個(gè)部分的功能來(lái)實(shí)現具體的代碼。
　　履帶調度員
　　啟動(dòng)爬蟲(chóng)，停止爬蟲(chóng)，或者監控爬蟲(chóng)的運行狀態(tài)。
　　我們以百度百科的python入口的url作為入口點(diǎn)。編寫(xiě)主函數。
　　# coding:utf8
import url_manager, html_parser, html_downloader,html_outputer
class SpiderMain(object):
def __init__(self):
self.urls = url_manager.UrlManager() #url管理器
self.downloader = html_downloader.HtmlDownLoader() #下載器
self.parser = html_parser.HtmlParser() #解析器
self.outputer = html_outputer.HtmlOutputer() #輸出器
def craw(self,root_url):
count = 1
print "count =",count
#將入口url添加進(jìn)url管理器（單個(gè)）
self.urls.add_new_url(root_url)
#啟動(dòng)爬蟲(chóng)的循環(huán)
while self.urls.has_new_url():
try:
#獲取待爬取的url
new_url = self.urls.get_new_url()
print &#39;craw %d : %s&#39;%(count,new_url)
#啟動(dòng)下載器下載html頁(yè)面
html_cont = self.downloader.download(new_url)
#解析器解析得到新的url列表以及新的數據
new_urls, new_data = self.parser.parse(new_url, html_cont)
#將獲取的新的url添加進(jìn)管理器（批量)
self.urls.add_new_urls(new_urls)
#收集數據
self.outputer.collect_data(new_data)
except:
print "craw failed!!!"
if count ==1000:
break
count = count + 1
#輸出收集好的數據
self.outputer.output_html()
if __name__=="__main__":
#爬蟲(chóng)入口url
root_url = "https://baike.baidu.com/item/Python"
obj_spider = SpiderMain()
#啟動(dòng)爬蟲(chóng)
obj_spider.craw(root_url)
　　網(wǎng)址管理器
　　對要爬取的URL集合和已爬取的URL集合進(jìn)行管理，目的是防止重復爬取和循環(huán)爬取。需要支持的方法：
　　# -*-coding:utf8 -*-
class UrlManager(object):
def __init__(self):
self.new_urls = set()
self.old_urls = set()
#判斷待爬取url是否在容器中
def add_new_url(self,url):
if url is None:
return
if url not in self.new_urls and url not in self.old_urls:
self.new_urls.add(url)
#添加新url到待爬取集合中
def add_new_urls(self,urls):
if urls is None or len(urls) == 0:
return
for url in urls:
self.add_new_url(url)
#判斷是否還有待爬取的url
def has_new_url(self):
return len(self.new_urls)!=0
#獲取待爬取url并將url從待爬取移動(dòng)到已爬取
def get_new_url(self):
new_url = self.new_urls.pop()
self.old_urls.add(new_url)
return new_url
　　網(wǎng)頁(yè)下載器
　　從url管理中取一個(gè)要爬取的url，下載器會(huì )下載該url指定的網(wǎng)頁(yè)，并存儲為字符串。
　　這里使用python urllib2庫下載網(wǎng)頁(yè)。
　　# -*- coding:utf-8
import urllib2
class HtmlDownLoader(object):
def download(self, url):
if url is None:
return None
#直接請求
response = urllib2.urlopen(url)
#獲取狀態(tài)碼，200表示獲取成功，404失敗
if response.getcode() !=200:
return None
else:
return response.read() #返回獲取內容
　　網(wǎng)頁(yè)解析器
　　將字符串發(fā)送給網(wǎng)頁(yè)解析器，一方面解析出有價(jià)值的數據，另一方面將網(wǎng)頁(yè)中指向其他網(wǎng)頁(yè)的URL補充給url管理器，形成一個(gè)循環(huán)。
　　這里使用了結構化分析，BeautifuSoup使用DOM樹(shù)的方式來(lái)解析網(wǎng)頁(yè)。
　　
　　# -*- coding:utf-8 -*
import re
import urlparse
from bs4 import BeautifulSoup
class HtmlParser(object):
def _get_new_urls(self, page_url, soup):
print &#39;in parse def _get_new_urls&#39;
#/item/xxx
new_urls = set()
links = soup.find_all(&#39;a&#39;,href=re.compile(r&#39;/item/&#39;))
for link in links:
new_url = link[&#39;href&#39;]
new_full_url = urlparse.urljoin(page_url, new_url)
new_urls.add(new_full_url)
return new_urls
def _get_new_data(self, page_url, soup):
res_data = {}
#url
res_data[&#39;url&#39;] = page_url
#Python
#獲取標題的標簽
title_node = soup.find(&#39;dd&#39;, class_="lemmaWgt-lemmaTitle-title").find("h1")
res_data[&#39;title&#39;] = title_node.get_text()
#
summary_node = soup.find(&#39;div&#39;, class_="lemma-summary")
res_data[&#39;summary&#39;] = summary_node.get_text()
return res_data
def parse(self, page_url, html_cont):
if page_url is None or html_cont is None:
return
soup = BeautifulSoup(html_cont,&#39;html.parser&#39;, from_encoding = &#39;utf-8&#39;)
new_urls = self._get_new_urls(page_url, soup)
new_data = self._get_new_data(page_url, soup)
return new_urls, new_data
　　出口商
　　需要采集數據，然后以html的形式輸出數據。
　　# -*-coding:utf-8 -*-
class HtmlOutputer(object):
def __init__(self):
self.data = []
def collect_data(self, data):
#print "def collect_data(self, data):"
if data is None:
return
self.data.append(data)
def output_html(self):
#print "def output_html(self):"
fout = open(&#39;output.html&#39;,&#39;w&#39;)
fout.write(&#39;&#39;)
fout.write(&#39;&#39;)
fout.write(&#39;&#39;)
#ASCII
for data in self.data:
fout.write("")
fout.write("%s" % data[&#39;url&#39;])
fout.write("%s" % data[&#39;title&#39;].encode(&#39;utf-8&#39;))
fout.write("%s" % data[&#39;summary&#39;].encode(&#39;utf-8&#39;))
fout.write("")
fout.write(&#39;&#39;)
fout.write(&#39;&#39;)
fout.write(&#39;&#39;)
　　操作結果
　　
　　抓取的數據
　　
　　總結
　　這個(gè)研究是前兩天的工作，后來(lái)遇到了一些關(guān)于正則表達式的問(wèn)題。正則表達式在爬蟲(chóng)中非常重要。昨天花了一天時(shí)間系統學(xué)習python中re模塊的正則表達式。，我今天剛完成。這個(gè)項目是我開(kāi)始使用爬蟲(chóng)的實(shí)踐。爬蟲(chóng)的重點(diǎn)在于三個(gè)模塊：url管理器、網(wǎng)頁(yè)下載器和網(wǎng)頁(yè)解析器。這三者形成一個(gè)循環(huán)，實(shí)現持續爬行的信心，能力有限。還有一些細節沒(méi)有很好理解，繼續學(xué)習ing。
　　完整代碼已經(jīng)上傳到我的Github： 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(Python爬蟲(chóng)即使用Python程序開(kāi)發(fā)的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（網(wǎng)頁(yè)蜘蛛）)
　　Python爬蟲(chóng)是使用Python程序開(kāi)發(fā)的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛、網(wǎng)絡(luò )機器人）。它是按照一定的規則自動(dòng)抓取萬(wàn)維網(wǎng)上信息的程序或腳本。通俗的說(shuō)就是通過(guò)程序在網(wǎng)頁(yè)上獲取你想要的數據，也就是自動(dòng)抓取數據。
　　Python爬蟲(chóng)是使用Python程序開(kāi)發(fā)的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛、網(wǎng)絡(luò )機器人）。它是按照一定的規則自動(dòng)抓取萬(wàn)維網(wǎng)上信息的程序或腳本。其他不太常用的名稱(chēng)是螞蟻、自動(dòng)索引、模擬器或蠕蟲(chóng)。其實(shí)通俗點(diǎn)說(shuō)就是通過(guò)程序獲取網(wǎng)頁(yè)上你想要的數據，也就是自動(dòng)抓取數據。
　　
　　Python爬蟲(chóng)架構
　　Python爬蟲(chóng)架構主要由五部分組成，分別是調度器、URL管理器、網(wǎng)頁(yè)下載器、網(wǎng)頁(yè)解析器和應用程序（抓取有價(jià)值的數據）。調度器：相當于一臺電腦的CPU，主要負責URL管理器、下載器、解析器之間的調度協(xié)調。
　　URL管理器：包括要爬取的URL地址和已經(jīng)爬取的URL地址，防止重復爬取URL和循環(huán)爬取URL。URL管理器的實(shí)現主要有三種方式，分別是通過(guò)內存、數據庫、緩存數據庫來(lái)實(shí)現。
　　網(wǎng)頁(yè)下載器：通過(guò)傳入URL地址下載網(wǎng)頁(yè)，并將網(wǎng)頁(yè)轉換為字符串。網(wǎng)頁(yè)下載器有urllib2（Python官方基礎模塊），包括登錄、代理、cookie、請求（第三方包）
　　網(wǎng)頁(yè)解析器：解析一個(gè)網(wǎng)頁(yè)字符串，可以根據我們的需求提取出我們有用的信息，也可以按照DOM樹(shù)的解析方式進(jìn)行解析。網(wǎng)頁(yè)解析器有正則表達式（直觀(guān)上就是通過(guò)模糊匹配將網(wǎng)頁(yè)轉成字符串提取有價(jià)值的信息。當文檔比較復雜時(shí)，這種方法提取數據會(huì )很困難）、html。parser（Python內置）、beautifulsoup（第三方插件，可以使用Python內置的html.parser進(jìn)行解析，也可以使用lxml進(jìn)行解析，比其他的更強大）、lxml（第三-party插件，可以解析xml和HTML），html.parser，beautifulsoup和lxml都是以DOM樹(shù)的方式解析的。
　　應用程序：它是由從網(wǎng)頁(yè)中提取的有用數據組成的應用程序。
　　爬蟲(chóng)可以做什么？
　　可以使用爬蟲(chóng)來(lái)爬取圖片、爬取視頻等，你想爬取的數據，只要能通過(guò)瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)數據，就可以通過(guò)爬蟲(chóng)獲取。
　　爬蟲(chóng)的本質(zhì)是什么？
　　模擬瀏覽器打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)，獲取網(wǎng)頁(yè)中我們想要的部分數據
　　在瀏覽器中打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程：
　　當你在瀏覽器中輸入地址時(shí)，通過(guò)DNS服務(wù)器找到服務(wù)器主機，并向服務(wù)器發(fā)送請求。服務(wù)端解析后，將結果發(fā)送到用戶(hù)瀏覽器，包括html、js、css等文件內容，瀏覽器解析出來(lái)，最后呈現給用戶(hù)在瀏覽器上看到的結果
　　因此，用戶(hù)看到的瀏覽器的結果是由 HTML 代碼組成的。我們的爬蟲(chóng)就是獲取這些內容，通過(guò)對html代碼的分析過(guò)濾，從中獲取我們想要的資源。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科上有的，不知道符不符合樓主的要求)
　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科上有的，不知道符不符合樓主的要求。地址為：11.28.121.101/blacklist_3找到指定的條目名稱(chēng)并解析出url就可以知道具體頁(yè)面了。
　　就像qq號碼可以被n個(gè)人獲取，所以不是所有的都可以看，比如你更改騰訊公司的位置時(shí)，即便沒(méi)有重置，其他的人也可以登錄，而你沒(méi)更改，那些人就是別人，
　　我們公司一個(gè)營(yíng)銷(xiāo)平臺做網(wǎng)頁(yè)數據采集，主要是方便企業(yè)發(fā)布商品或者活動(dòng)，想一個(gè)一個(gè)的來(lái)抓是不可能的，我們一般都會(huì )抓其網(wǎng)頁(yè)上采集出來(lái)的所有數據，然后根據關(guān)鍵詞來(lái)生成相應的結果。
　　有很多數據源，每一個(gè)數據源對應不同的url，每一個(gè)網(wǎng)頁(yè)就是一個(gè)數據源。不同數據源只是網(wǎng)頁(yè)連接，能否瀏覽取決于之前的數據源。而且不同網(wǎng)頁(yè)是可以共用一個(gè)結果集的，比如，的圖片就共享一個(gè)結果集。
　　你大可以在使用百度的網(wǎng)頁(yè)搜索時(shí)，
　　還有一個(gè)原因是為了不重復，尤其是首頁(yè)，所以每個(gè)網(wǎng)頁(yè)也都是一個(gè)數據源。如果上來(lái)就看完整網(wǎng)頁(yè)，就失去意義了。
　　看這個(gè)網(wǎng)頁(yè)的同時(shí)，如果有其他網(wǎng)頁(yè)，我可以直接按需的傳過(guò)來(lái)。
　　。
　　因為有時(shí)候，那些你看過(guò)的url也會(huì )被別人看到，當然他們可能是以pv計費的。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(如何定義網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（二）：爬蟲(chóng)、爬蟲(chóng)從哪里爬取)
　　一、前言
　　您是否急于想采集數據卻不知道如何采集數據？
　　您是否正在為嘗試學(xué)習爬蟲(chóng)卻找不到專(zhuān)門(mén)為小白寫(xiě)的教程而苦惱？
　　答對了！你沒(méi)看錯，這是專(zhuān)門(mén)為小白學(xué)習爬蟲(chóng)寫(xiě)的！我會(huì )用例子把每個(gè)部分和實(shí)際例子結合起來(lái)，幫助朋友們理解。最后，我會(huì )寫(xiě)幾個(gè)實(shí)際的例子。
　　我們使用 Python 編寫(xiě)爬蟲(chóng)。一方面，因為Python是一門(mén)特別適合入門(mén)的語(yǔ)言，另一方面，Python也有很多爬蟲(chóng)相關(guān)的工具包，可以簡(jiǎn)單快速的開(kāi)發(fā)我們的小爬蟲(chóng)。
　　本系列使用的是Python3.5版本，畢竟2.7會(huì )慢慢退出歷史舞臺的~
　　所以，接下來(lái)，你必須知道爬蟲(chóng)是什么，它在哪里爬取數據，以及學(xué)習爬蟲(chóng)要學(xué)什么。
　　二、什么是爬蟲(chóng)
　　來(lái)看看百度百科是如何定義的
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（也稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )蜘蛛、網(wǎng)絡(luò )機器人，在 FOAF 社區中，更常見(jiàn)的是網(wǎng)絡(luò )追逐）是根據某些規則自動(dòng)抓取萬(wàn)維網(wǎng)上信息的程序或腳本。其他不太常用的名稱(chēng)是螞蟻、自動(dòng)索引、模擬器或蠕蟲(chóng)。
　　什么？沒(méi)看懂？沒(méi)關(guān)系，我給你解釋一下
　　打開(kāi)一個(gè)收錄網(wǎng)頁(yè)內容的網(wǎng)頁(yè)。想象一下，有一個(gè)工具可以獲取網(wǎng)頁(yè)上的內容并將其保存在您想要的位置。這個(gè)工具就是我們今天的主角：爬蟲(chóng)。
　　這是否使它更清楚？
　　既然了解了爬蟲(chóng)是什么，那么爬蟲(chóng)是如何爬取數據的呢？
　　三、爬蟲(chóng)從哪里爬取數據
　　打開(kāi)瀏覽器（強烈推薦使用谷歌瀏覽器），找到瀏覽器地址欄，然后輸入，就可以看到網(wǎng)頁(yè)的內容了。
　　
　　圖中的兩個(gè)人在做什么？（單身狗請主動(dòng)防守，這是意外傷害，這真的是意外傷害?。?br /> 　　用鼠標右鍵單擊頁(yè)面，然后單擊查看頁(yè)面源。你看到這些詞了嗎？這就是網(wǎng)站的樣子。
　　
　　其實(shí)所有的網(wǎng)頁(yè)都是HTML代碼，只是瀏覽器把這些代碼解析成上面的網(wǎng)頁(yè)。我們的小爬蟲(chóng)抓取的實(shí)際上是 HTML 代碼中的文本。
　　這不合理，難不成那些圖片也是文字？
　　恭喜你，你明白了。返回瀏覽器中帶有圖片的標簽頁(yè)，右鍵單擊，然后單擊“檢查”。將彈出一個(gè)面板。點(diǎn)擊面板左上角的箭頭，點(diǎn)擊虐狗圖片，你會(huì )看到下面的紅圈，就是圖片的網(wǎng)絡(luò )地址。圖片可以通過(guò)這個(gè)地址保存到本地。
　　
　　你猜對了，我們的小爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)中的數據。您需要知道您想要獲取哪些數據以及您的目標 網(wǎng)站 是將您的想法變?yōu)楝F實(shí)。哦。你不能說(shuō)，我要這個(gè)，這個(gè)，這個(gè)，然后數據會(huì )自動(dòng)來(lái)。. . （這讓你想起了你的導師或老板嗎？） 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(aaai2019計算機視覺(jué)頂會(huì )（cvpr2019）第二篇論文deepvideosynthesisforwebvideounderstanding)
　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科：本文寫(xiě)于2017年9月，詳細講解了在aaai2019計算機視覺(jué)頂會(huì )（cvpr2019）第二篇論文deepvideosynthesisforwebvideounderstanding中，如何將自動(dòng)格式轉換這一簡(jiǎn)單任務(wù)進(jìn)行復雜化、生成可視化圖表。內容提要本文通過(guò)用計算機視覺(jué)處理特征，將可視化圖像變?yōu)榛诰仃嚨膕ql視圖，然后基于基于多特征的fine-tuning方法，將關(guān)鍵幀轉換為圖像視圖。
　　從而通過(guò)這個(gè)簡(jiǎn)單任務(wù)，提升網(wǎng)絡(luò )學(xué)習速度，進(jìn)而訓練深度學(xué)習模型，進(jìn)而優(yōu)化其在實(shí)際數據集上的表現。關(guān)鍵概念2.1本文的關(guān)鍵技術(shù)2.2本文所采用的架構分析2.3本文的實(shí)現方法3．論文推薦platform【0】本文核心在于對于ar-video分割目標中最重要幀（在訓練階段需要全部訓練完成才能預測），是否能夠將其圖像化然后訓練模型。
　　模型在訓練過(guò)程中不要試圖將目標幀直接與底層特征進(jìn)行融合。localattributelayerbasedembeddingmodel【1】這里只能夠在前向的時(shí)候，在訓練之前需要進(jìn)行特征融合（可以是超參數化的embedding、可以通過(guò)pointer-length-visual-model），使得前向時(shí)候不損失任何信息。
　　這樣能夠使得模型學(xué)習到更加豐富的屬性。timeseriesembeddingmodel【2】data-basedannotatorforfine-tuning3.案例引入cnn預測復雜照片如果是經(jīng)典的多通道的cnn，將其圖像壓縮為圖像，進(jìn)行語(yǔ)義分割，其預測的結果同時(shí)按順序以特征經(jīng)過(guò)多次轉換來(lái)得到。然而針對特定照片，可能會(huì )存在一些色彩不全、或者是紋理不清晰，這些信息（通常會(huì )被稱(chēng)為syntacticfeatures）對于后面的目標檢測、語(yǔ)義分割，還有物體的識別等任務(wù)都非常重要。
　　backbone層只能夠學(xué)習一組特征，這個(gè)時(shí)候就可以借助卷積層得到syntacticfeatures。整個(gè)網(wǎng)絡(luò )分為幾個(gè)全連接層，這樣做的優(yōu)點(diǎn)是可以將網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行的效率加快。在訓練過(guò)程中，要保證scale足夠小，這樣才能夠進(jìn)行優(yōu)化，訓練完的參數的量級可以降低到幾m。用圖來(lái)表示：輸入的一組圖片按照像素進(jìn)行連接：網(wǎng)絡(luò )結構大致為由于使用bn層，所以在進(jìn)行后向傳播的時(shí)候，可以看到每一個(gè)epoch都在生成一個(gè)image，最后的輸出為某個(gè)像素在這個(gè)image上的連接輸出來(lái)作為loss。
　　最后如果stride=1，這樣的trick就是假定輸入的是特征，按照圖片的寬高值來(lái)劃分特征圖，最后計算其各個(gè)像素點(diǎn)之間的連接的權重。straight-through損失網(wǎng)絡(luò )第一層是降采樣層：這個(gè)時(shí)候可以選擇跳過(guò)全連接層直接進(jìn)行fine-tuning，通過(guò)降采樣的目的在于降低網(wǎng)絡(luò )訓練的復雜度。如何進(jìn)行跳過(guò)全連接層？這里選擇跳過(guò)全連接層一個(gè)非常簡(jiǎn)單。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(模擬瀏覽器向服務(wù)器發(fā)起post請求的xpath方法(allreference))
　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科說(shuō)，數據抓取工具一般有兩種，一種是模擬瀏覽器向服務(wù)器發(fā)送包含“網(wǎng)址”、“數據”、“標題”等信息的http請求，從而達到抓取數據的目的。另一種是通過(guò)對數據進(jìn)行匯總和計算，從而獲取數據，這種應用相對于前一種范圍更加廣泛。傳統網(wǎng)頁(yè)抓取最基本的抓取方法應該就是重定向方法(allreference):1.使用post請求傳遞數據。
　　post請求通常有參數，因此也是最基本的。2.使用json。json數據具有一個(gè)特性是不可變性(immutable),所以請求的時(shí)候要在請求前加上"\all"-參數來(lái)表示匹配到哪些字段3.https請求。網(wǎng)頁(yè)加載完成之后，要將"\all"-參數設置到參數列表中。4.客戶(hù)端post方法。用戶(hù)或瀏覽器向服務(wù)器發(fā)起post請求，這時(shí)將代表請求的url地址，包含內容的html頁(yè)面直接傳送給服務(wù)器。
　　目前，抓取百度百科數據，可以使用jsoup包的xpath方法，首先搜索關(guān)鍵詞，然后根據定位到的詞抓取頁(yè)面數據（數據如圖）接下來(lái)是重定向和采用json傳遞數據，這兩種方法都很常見(jiàn),相比重定向，直接采用json傳遞數據，速度快很多，操作簡(jiǎn)單，跨域抓取是可以使用。參考資料-analysis/general-url-parser-cookie-matching-post-post-cookie-index-text-generators-all/。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(百度百科里出現的這個(gè)詞條是什么意思?(組圖))
　　此條目已被違規刪除或網(wǎng)頁(yè)錯誤
　　數據庫錯誤。暴力圖書(shū)館
　　這個(gè)網(wǎng)站 打不開(kāi)。
　　404 狀態(tài)是找不到服務(wù)器。這個(gè) 網(wǎng)站 有一個(gè)臨時(shí)問(wèn)題，或者這個(gè) 網(wǎng)站 服務(wù)器已關(guān)閉。
　　如果只是頁(yè)面的一部分，可能是對應的頁(yè)面無(wú)效
　　沒(méi)有插件無(wú)法顯示
　　檢查網(wǎng)絡(luò )是否連接，如果沒(méi)有，連接網(wǎng)絡(luò )
　　如果網(wǎng)絡(luò )已經(jīng)連接，但無(wú)法打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)，請先嘗試打開(kāi)另一個(gè)網(wǎng)站。如果能打開(kāi)，就是這個(gè)網(wǎng)站的問(wèn)題；如果所有網(wǎng)頁(yè)都無(wú)法連接，請檢查電腦的DNS是否正確（或未設置），一般設置好DNS后就可以上網(wǎng)了。
　　設置DNS方法：一、 自動(dòng)獲?。壕W(wǎng)上鄰居---屬性---本地連接---屬性---TCP/IP協(xié)議然后選擇自動(dòng)獲取IP地址。如果您已經(jīng)可以訪(fǎng)問(wèn) Internet，則到此結束。
<p>二、手動(dòng)設置：如果選擇設置后自動(dòng)獲取IP地址，網(wǎng)絡(luò )無(wú)法連接，改為“使用下面的IP地址”，填寫(xiě)192.168.@ &gt; 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(優(yōu)采云采集器對數據價(jià)值的挖掘理念都不謀而合，功能是否強大)
　　比方說(shuō)，一種基于web結構或者瀏覽器可視化的數據采集技術(shù)，關(guān)鍵是在處理海量數據時(shí)抓取的準確性和快速響應，即使是一個(gè)工具，關(guān)鍵是它是否通用，是否通用功能很強大。Web 數據捕獲現在幾乎是網(wǎng)絡(luò )運營(yíng)中的必備技能。優(yōu)采云采集器系列工具在業(yè)界也很有名。通過(guò)一系列的工具，我們可以發(fā)現這個(gè)應用程序的目的。實(shí)際上在于自動(dòng)化。比如原來(lái)手工復制粘貼一整天只能完成兩三百個(gè)網(wǎng)頁(yè)數據的有效采集，但是通過(guò)工具，這個(gè)數字可以達到百萬(wàn)。但是，缺乏穩定高效的系統和存儲管理解決方案的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)可能只有10個(gè)，
　　在當今時(shí)代，網(wǎng)絡(luò )大數據的價(jià)值無(wú)法估量。從站長(cháng)，到編輯，到運營(yíng)，再到大學(xué)……各行各業(yè)對于數據價(jià)值挖掘的理念都是一樣的，數據獲取的技術(shù)也值得不斷突破。
　　全網(wǎng)通用，分布式抽取，數據處理自成體系，支持代理替換，優(yōu)采云采集器可自動(dòng)采集發(fā)布，調度運行；可視化鼠標點(diǎn)擊，自定義流程，自動(dòng)優(yōu)采云 瀏覽器，用于項目的編碼和批量管理；這些都是優(yōu)采云團隊在多年數據服務(wù)經(jīng)驗中不斷突破和創(chuàng )新的技術(shù)成果。
　　智能網(wǎng)站運維、競品監控、數據整合、服務(wù)升級都離不開(kāi)網(wǎng)絡(luò )數據抓取。與功能列表一、維護低頻工具相比，技術(shù)與時(shí)俱進(jìn)，可以持續為數據提供高效率采集。返回搜狐查看更多 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(網(wǎng)絡(luò )蜘蛛就可以用這個(gè)原理把互聯(lián)網(wǎng)上所有網(wǎng)頁(yè)抓取完為止)
　　本文主要內容：
　　1. 爬蟲(chóng)相關(guān)概念。
　　2.請求庫安裝。
　　3.請求庫介紹。
　　4.常用的網(wǎng)頁(yè)抓取代碼框架。
　　1. 爬蟲(chóng)相關(guān)概念。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（也稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )蜘蛛、網(wǎng)絡(luò )機器人，在 FOAF 社區中，更常見(jiàn)的是網(wǎng)絡(luò )追逐）是根據某些規則自動(dòng)抓取萬(wàn)維網(wǎng)上信息的程序或腳本。其他不太常用的名稱(chēng)是螞蟻、自動(dòng)索引、模擬器或蠕蟲(chóng)。（百度百科）
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)就是按照規則從網(wǎng)頁(yè)中抓取數據，然后對數據進(jìn)行處理，得到我們需要的有價(jià)值數據的過(guò)程。
　　從網(wǎng)站的某個(gè)頁(yè)面（通常是首頁(yè)）開(kāi)始，讀取該網(wǎng)頁(yè)的內容，找到該網(wǎng)頁(yè)中的其他鏈接地址，然后利用這些鏈接地址查找下一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，這樣循環(huán)一直持續到這個(gè)網(wǎng)站所有的網(wǎng)頁(yè)都被抓取到最后。如果把整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)看作一個(gè)網(wǎng)站，那么網(wǎng)絡(luò )蜘蛛就可以利用這個(gè)原理來(lái)抓取互聯(lián)網(wǎng)上的所有網(wǎng)頁(yè)。
　　2.請求庫安裝。
　　要使用 Requests 庫，您需要先安裝它。我的 Python 環(huán)境是 3.6。安裝過(guò)程很簡(jiǎn)單，直接在cmd控制臺使用pip命令即可。
　　打開(kāi) cmd 控制臺并輸入 pip install requests。
　　
　　3.請求庫介紹：
　　下面列出了方法名稱(chēng)和用途。具體使用可以百度或者參考文章末尾的鏈接文件。Request庫里面有詳細的介紹。
　　
　　我們通過(guò)調用Request庫中的方法獲取返回的對象。它包括兩個(gè)對象，請求對象和響應對象。
　　request對象是我們要請求的url，response對象是返回的內容，如圖：
　　
　　響應對象比請求對象更復雜。響應對象包括以下屬性：
　　
　　接下來(lái)我們測試響應對象的屬性：
　　假設我們訪(fǎng)問(wèn)的是百度主頁(yè)，打開(kāi)IDLE，輸入如下代碼：
　　import requests
r=requests.get("http://baidu.com")
print(r.status_code)
print(r.encoding)
print(r.apparent_encoding)
print(r.text[:100])
　　得到的結果如下：
　　
　　4.常用的網(wǎng)頁(yè)抓取代碼框架。
　　已經(jīng)大致了解了Request庫和爬蟲(chóng)的工作原理。下面是抓取網(wǎng)頁(yè)的通用代碼框架，我們的對話(huà)機器人也會(huì )用到，因為抓取網(wǎng)頁(yè)是不確定的（網(wǎng)頁(yè)沒(méi)有響應，網(wǎng)址錯誤等），在代碼中添加try和except語(yǔ)句來(lái)檢測錯誤.
　　import requests
def getHTMLText(url):
try:
r = requests.get(url, timeout=30) #獲得url鏈接對應的response對象
r.raise_for_status() #檢查狀態(tài)碼，如果狀態(tài)碼不是200則拋出異常。
r.encoding = r.apparent_encoding #用分析內容的編碼作為整我對象的編碼，視情況使用。
return r.text
except:
print("faile")
return ""
　　這個(gè)框架以后會(huì )用到，需要了解和掌握。
　　在我們的示例中，我們使用此框架來(lái)抓取段落。URL是我從百度上得到的一段子網(wǎng)。具體代碼如下：
　　import requests
def getHTMLText(url):
try:
r = requests.get(url, timeout=30)
r.raise_for_status()
#r.encoding = r.apparent_encoding
return r.text
except:
print("faile")
return ""
def main():
url = 'http://duanziwang.com/category/%E4%B8%80%E5%8F%A5%E8%AF%9D%E6%AE%B5%E5%AD%90/1/'
html = getHTMLText(url)
print(html)
main()
　　運行截圖如下：
　　
　　這是我們得到的返回內容。在下面的文章中，我們將使用beautifulsoup庫從巨大的HTML文本中提取我們想要的具體內容，即提取段落（紅色標記）。
　　更詳細的介紹請參考文檔：
　　鏈接： 密碼：2ovp 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(《百度百科》爬蟲(chóng)就是模擬客戶(hù)端（瀏覽器）文章目錄)
　　文章內容
　　一、什么是爬蟲(chóng)？
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（又稱(chēng)網(wǎng)絡(luò )蜘蛛、網(wǎng)絡(luò )機器人，在FOAF社區中，更多時(shí)候是網(wǎng)絡(luò )追逐者），是按照一定的規則自動(dòng)抓取萬(wàn)維網(wǎng)上信息的程序或腳本。其他不太常用的名稱(chēng)是螞蟻、自動(dòng)索引、模擬器或蠕蟲(chóng)?！栋俣劝倏啤?br /> 　　爬蟲(chóng)是一種模擬客戶(hù)端（瀏覽器）發(fā)送網(wǎng)絡(luò )請求，獲取響應，并按照規則提取數據的程序。
　　瀏覽器的工作原理是獲取請求并渲染響應，所以它可以在用戶(hù)面前很酷。其實(shí)如果直接顯示得到的響應，就是一堆冷代碼。不同的瀏覽器對同一段代碼的解釋不同，這就是為什么有些網(wǎng)頁(yè)在手機上打開(kāi)和在電腦上打開(kāi)時(shí)效果不同的原因。
　　所以爬蟲(chóng)就換成了更容易理解的語(yǔ)句，就是冒充瀏覽器欺騙服務(wù)器的響應數據，對其進(jìn)行特殊處理。簡(jiǎn)單的說(shuō)就是讓服務(wù)器認為你是瀏覽器，然后給你數據。，這樣一來(lái)，如果拿了數據，不按常理打牌，就需要用其他方法把數據提煉出來(lái)，自己用。
　　~突然覺(jué)得流行的爬蟲(chóng)方式有點(diǎn)像馬姓高手創(chuàng )作的武俠大作：說(shuō)白了就是“欺騙”和“偷襲”易受攻擊的服務(wù)器，一般是暴力以“無(wú)武道”訪(fǎng)問(wèn)（通常是在短時(shí)間內對同一站點(diǎn)的多個(gè)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行非常大量的連續訪(fǎng)問(wèn)）?！敖邮铡表憫?，將其提取并按照規則轉換為“變換”，最后在必要時(shí)將提取的數據“發(fā)送”（例如將其發(fā)送到數據庫等）?！斑B接”-“變形”-“胖”一氣呵成，“訓練有素”~
　　最后不得不提一句，爬蟲(chóng)雖然很酷，但要適度，謹防問(wèn)題。作為一個(gè)剛接觸爬蟲(chóng)技術(shù)的小白，關(guān)于爬取到的數據是否違法，博主找了一篇很好的文章文章，通俗易懂，分享給大家：爬蟲(chóng)合法還是違法？
　　
　　二、爬蟲(chóng)數據去哪了？1. 提出
　　它通常顯示在網(wǎng)頁(yè)上，或顯示在 APP 上，或保存在本地用于其他目的。一般來(lái)說(shuō)，爬蟲(chóng)獲取的數據總量是巨大的，這使得用戶(hù)能夠非?？焖俚孬@取大量的信息和數據，大大節省了大量的人力物力。
　　舉個(gè)最簡(jiǎn)單的例子，百度是爬蟲(chóng)高手。百度是目前中國最大的搜索引擎，擁有一套完整的爬蟲(chóng)算法。從下圖我們可以了解到百度蜘蛛抓取網(wǎng)頁(yè)的整個(gè)流程和系統。
　　
　　2.分析
　　對采集接收到的數據進(jìn)行統計、計算和分析。今年大火的大數據分析師，他們的工作，顧名思義，就是對大量數據進(jìn)行數學(xué)建模和分析，得到更有用的結論。而且千萬(wàn)級的數據顯然不是人工錄入的，這就需要爬蟲(chóng)了。比如有python爬蟲(chóng)數據分析可視化金融語(yǔ)用系統。
　?。ú皇俏覍?xiě)的，希望有朝一日能擁有這個(gè)技能）
　　三、所需軟件和環(huán)境1.Pycharm
　　JetBrains 團隊開(kāi)發(fā)的用于開(kāi)發(fā) Python 應用程序的 IDE
　　-親測有效期至 2020 年 11 月 27 日-
　　下載
　　裂縫
　　中國化
　?。ㄈ缬匈Y金支持，正版哈爾濱破解漢化教程將被禁，無(wú)法通過(guò)審核）
　　當然，理論上Java或者其他編程語(yǔ)言也可以實(shí)現爬蟲(chóng)，但是博主們喜歡Python語(yǔ)言的簡(jiǎn)單方便，所以本文和下面的文章將使用Python語(yǔ)言作為爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)語(yǔ)。由于篇幅原因，本文不再贅述Python的基本語(yǔ)法和通用算法和數據結構。
　　2.Chrome 開(kāi)發(fā)者工具
　　谷歌瀏覽器內置的一組網(wǎng)頁(yè)開(kāi)發(fā)和調試工具，可用于迭代、調試和分析網(wǎng)站。
　　百度搜索Chrome，下載
　　因為國內很多瀏覽器內核都是基于Chrome內核的，所以國內的瀏覽器也有這個(gè)功能。不過(guò)，對于網(wǎng)頁(yè)分析來(lái)說(shuō)，谷歌的Chrome絕對是一把戰勝人群的利劍。開(kāi)發(fā)者工具的便利性決定了國產(chǎn)瀏覽器如“*狗瀏覽器”或“扣環(huán)瀏覽器”（不引戰的意思是技能確實(shí)不如人。我們不得不承認，正確的方法是努力學(xué)習并努力取得突破。） 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(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)特征)
　　爬取目標分類(lèi)
　　來(lái)自：百度百科
　　爬取目標的描述和定義是決定如何制定網(wǎng)頁(yè)分析算法和網(wǎng)址搜索策略的基礎。網(wǎng)頁(yè)分析算法和候選網(wǎng)址排序算法是決定搜索引擎提供的服務(wù)形式和網(wǎng)頁(yè)抓取行為的關(guān)鍵。這兩部分的算法是密切相關(guān)的。
　　現有的聚焦爬蟲(chóng)對爬取目標的描述可以分為三種類(lèi)型：基于目標網(wǎng)頁(yè)的特征、基于目標數據模型和基于領(lǐng)域概念。
　　基于登陸頁(yè)面特征
　　爬蟲(chóng)根據目標網(wǎng)頁(yè)的特征抓取、存儲和索引的對象一般為網(wǎng)站或網(wǎng)頁(yè)。根據種子樣品的獲取方式，可分為：
　?。?） 預先給定的初始抓取種子樣本；
　?。?） 預先給定的網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)目錄和分類(lèi)目錄對應的種子樣本，如Yahoo!分類(lèi)結構等；
　?。?） 由用戶(hù)行為決定的爬取目標示例，分為：
　　(a) 用戶(hù)瀏覽時(shí)顯示標記的抓樣；
　　(b) 通過(guò)用戶(hù)日志挖掘獲取訪(fǎng)問(wèn)模式和相關(guān)樣本。
　　其中，網(wǎng)頁(yè)特征可以是網(wǎng)頁(yè)的內容特征，也可以是網(wǎng)頁(yè)的鏈接結構特征等。
　　基于目標數據模式
　　基于目標數據模式的爬蟲(chóng)是針對網(wǎng)頁(yè)上的數據，抓取的數據一般必須符合一定的模式，或者可以轉化或映射為目標數據模式。
　　基于領(lǐng)域的概念
　　另一種描述方法是建立目標領(lǐng)域的本體或字典，用于從語(yǔ)義角度分析主題中不同特征的重要性。
　　網(wǎng)絡(luò )搜索策略
　　網(wǎng)絡(luò )爬取策略可分為深度優(yōu)先、廣度優(yōu)先和最佳優(yōu)先。深度優(yōu)先在很多情況下會(huì )導致爬蟲(chóng)被困，目前最常用的方法是廣度優(yōu)先和最佳優(yōu)先方法。
　　廣度優(yōu)先搜索
　　廣度優(yōu)先搜索策略是指在爬取過(guò)程中，當前一級搜索完成后，再進(jìn)行下一級搜索。該算法的設計和實(shí)現比較簡(jiǎn)單。目前，為了覆蓋盡可能多的網(wǎng)頁(yè)，一般采用廣度優(yōu)先搜索的方法。也有許多研究將廣度優(yōu)先搜索策略應用于聚焦爬蟲(chóng)?；舅枷胧?，距離初始 URL 一定鏈接距離內的網(wǎng)頁(yè)具有很高的主題相關(guān)性概率。另一種方法是將廣度優(yōu)先搜索與網(wǎng)絡(luò )過(guò)濾技術(shù)相結合。首先使用廣度優(yōu)先策略抓取網(wǎng)頁(yè)，然后過(guò)濾掉不相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)。這些方法的缺點(diǎn)是隨著(zhù)抓取網(wǎng)頁(yè)的增加，
　　最佳優(yōu)先搜索
　　最佳優(yōu)先級搜索策略根據一定的網(wǎng)頁(yè)分析算法預測候選網(wǎng)址與目標網(wǎng)頁(yè)的相似度或與主題的相關(guān)性，選擇一個(gè)或幾個(gè)評價(jià)最好的網(wǎng)址進(jìn)行爬取。它只訪(fǎng)問(wèn)被網(wǎng)絡(luò )分析算法預測為“有用”的網(wǎng)頁(yè)。一個(gè)問(wèn)題是爬蟲(chóng)爬取路徑上的很多相關(guān)網(wǎng)頁(yè)可能會(huì )被忽略，因為最好的優(yōu)先級策略是局部最優(yōu)搜索算法。因此，需要將最佳優(yōu)先級與具體應用結合起來(lái)進(jìn)行改進(jìn)，才能跳出局部最佳點(diǎn)。將在第 4 節中結合網(wǎng)頁(yè)分析算法進(jìn)行詳細討論。
　　深度優(yōu)先搜索
　　深度優(yōu)先搜索策略從起始網(wǎng)頁(yè)開(kāi)始，選擇一個(gè)網(wǎng)址進(jìn)入，分析該網(wǎng)頁(yè)中的網(wǎng)址，選擇一個(gè)進(jìn)入。這樣一個(gè)鏈接被一個(gè)一個(gè)地爬取，直到處理完一條路由，然后再處理下一條路由。深度優(yōu)先的策略設計比較簡(jiǎn)單。但是，門(mén)戶(hù)網(wǎng)站網(wǎng)站提供的鏈接往往是最有價(jià)值的，PageRank也非常高。但是，隨著(zhù)深度的增加，網(wǎng)頁(yè)和PageRank的價(jià)值會(huì )相應降低。這意味著(zhù)重要的網(wǎng)頁(yè)通常更接近種子，而被抓取過(guò)深的網(wǎng)頁(yè)價(jià)值較低。同時(shí)，該策略的抓取深度直接影響抓取命中率和抓取效率，抓取深度是該策略的關(guān)鍵。與其他兩種策略相比。這種策略很少使用。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(
百度百科Selenium()用于Web應用程序測試的工具(圖)
)
　　Eclipse 使用 Java Selenium 捕獲眾籌 網(wǎng)站 數據
　　Selenium 介紹 百度百科
　　Selenium 是一種用于 Web 應用程序測試的工具。Selenium 測試直接在瀏覽器中運行，就像真正的用戶(hù)在操作一樣。支持的瀏覽器包括IE（7, 8, 9, 10, 11）, Mozilla Firefox, Safari, Google Chrome, Opera等。該工具的主要功能包括：測試與瀏覽器的兼容性-測試您的應用程序可以在不同的瀏覽器和操作系統上運行良好測試系統功能-創(chuàng )建回歸測試以驗證軟件功能和用戶(hù)需求支持自動(dòng)記錄動(dòng)作和自動(dòng)生成.Net、Java、Perl等多種語(yǔ)言的測試腳本。
　　下載鏈接
　　我使用 Chrome 瀏覽器進(jìn)行數據捕獲。不同版本的Chrome需要下載對應的Selenium包。在右上角的幫助-&gt;關(guān)于 Chrome 中查看您自己的 Chrome 版本。這里也附上具體的Selenium下載地址，以幫助讀者：
　　
　　目標網(wǎng)站
　　這次我要爬網(wǎng)站疾病眾籌網(wǎng)站——好籌。主頁(yè)上有25個(gè)不同的顯示窗口，存儲了25個(gè)不同的案例。我需要獲取這25個(gè)不同案例的具體信息，并跟蹤記錄每個(gè)案例的后續情況（后續案例可能不會(huì )出現在首頁(yè)，但可能還有網(wǎng)址，項目會(huì )繼續傳播，人們有愛(ài)心可以繼續捐贈）。
　　
　　點(diǎn)擊每個(gè)案例的具體情況就是這樣一個(gè)頁(yè)面，我會(huì )抓取每個(gè)具體案例的不同信息，比如標題、發(fā)起人姓名、目標金額、救助次數等。
　　
　　實(shí)現整體架構的代碼
　　
　　DAO層——負責鏈接數據庫和數據庫中表的操作方法
　　模型層——負責實(shí)體數據模型的實(shí)現
　　Selenium 層——負責特定數據的捕獲
　　UrlManage層——負責管理每個(gè)項目的URL屬于輔助包，無(wú)后續應用
　　代碼DAO層
　　
　　DAO層有兩個(gè)類(lèi)
　　LinkDB 負責 Eclispe 和 Mysql 的連接
　　TableManage 負責具體數據庫中表的操作
　　LinkDB 類(lèi)
　　package DAO;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class LinkDB {
public static Connection conn=null;
public static Statement stmt=null;
public LinkDB() {
try {
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
System.out.println("成功連接到數據庫！");
conn= DriverManager.getConnection(
"jdbc:mysql://localhost:3306/qsc","root","123456");
stmt=conn.createStatement();
}catch(ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}catch(SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
　　表管理類(lèi)
<p>package DAO;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import Model.Belongings;
import Model.Classifiers;
import Model.DongTai;
import Model.Proofment;
import Model.QscProject;
import Model.TopHelper;
public class TableManage {
/*
* 創(chuàng )建指定名稱(chēng)的表
* tablename stmt
*/
public String CreateTable(String tablename,Statement stmt)
{
String creatsql = "CREATE TABLE "+tablename+"("
+ "title varchar(255) not null,"+"finished int(10),"+
"name varchar(255),"+"target varchar(255),"+
"already varchar(255),"+"helptimes varchar(255),"
+"date varchar(255),"+"des varchar(3000),"+"url varchar(300),"
+"zhuanfa varchar(255),"+"inindex int(10)"+")";
try {
stmt.executeLargeUpdate(creatsql);
System.out.println("創(chuàng )建表"+tablename+"成功！");
}catch(Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
return tablename;
}
/*
* 完結的項目創(chuàng )捷Helper的存儲表
*/
public String CreateHelperTable(String tablename,Statement stmt)
{
String creatsql = "CREATE TABLE "+tablename+"("
+ "name varchar(255) not null,"+
"money varchar(255),"+"people_bring varchar(255)"+
")";
try {
stmt.executeLargeUpdate(creatsql);
System.out.println("創(chuàng )建表"+tablename+"成功！");
}catch(Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
return tablename;
}
/*
* 向Helper表中插入數據
*/
public void InsertToHelper(List helpers,String tablename,Connection conn)
{
for(int i=0;i 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(5.搶票軟件什么是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)？(數據冰山知乎))
　　爬蟲(chóng)的實(shí)際例子：1.百度、谷歌（搜索引擎）、
　　2.新聞聯(lián)播（各種資訊網(wǎng)站），
　　3.各種購物助手（比價(jià)程序）
　　4.數據分析（數據冰山知乎）
　　5.什么是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)？來(lái)自：百度百科
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（也稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )蜘蛛、網(wǎng)絡(luò )機器人，在 FOAF 社區中，更常見(jiàn)的是網(wǎng)絡(luò )追逐）是根據某些規則自動(dòng)抓取萬(wàn)維網(wǎng)上信息的程序或腳本。其他不太常用的名稱(chēng)是螞蟻、自動(dòng)索引、模擬器或蠕蟲(chóng)。
　　背景
　　隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，萬(wàn)維網(wǎng)已經(jīng)成為海量信息的載體。如何有效地提取和利用這些信息成為一個(gè)巨大的挑戰。搜索引擎，如傳統的通用搜索引擎 AltaVista、Yahoo! 谷歌等作為輔助人們檢索信息的工具，成為用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)萬(wàn)維網(wǎng)的入口和向導。但是，這些通用的搜索引擎也有一定的局限性，例如：
　　一般搜索引擎大多提供基于關(guān)鍵字的搜索。，難以支持基于語(yǔ)義信息的查詢(xún)。
　　
　　為了解決上述問(wèn)題，針對相關(guān)網(wǎng)絡(luò )資源進(jìn)行針對性抓取的聚焦爬蟲(chóng)應運而生。Focus Crawler 是一個(gè)自動(dòng)下載網(wǎng)頁(yè)的程序。它根據建立的爬取目標有選擇地訪(fǎng)問(wèn)萬(wàn)維網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)和相關(guān)鏈接，以獲取所需的信息。與通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)不同，聚焦爬蟲(chóng)不追求大的覆蓋范圍，而是將目標設定為抓取與特定主題內容相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)，并為面向主題的用戶(hù)查詢(xún)準備數據資源。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(
Andy學(xué)Python的第57天哦?。ㄒ唬?！)
　　
　　今天是安迪學(xué)習Python的第57天！
　　大家好，我叫安迪。
　　這幾天有朋友問(wèn)，“聽(tīng)說(shuō)你最近在學(xué)Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，有沒(méi)有興趣開(kāi)始一個(gè)項目？” 我朋友目前有一個(gè)很麻煩很無(wú)聊的任務(wù)，就是從網(wǎng)上查抄1W+的企業(yè)。并將數據一一保存到excel。我試圖查詢(xún)一家公司的 1 條記錄。按照安迪目前的技術(shù)水平，我用Python是做不到的。采取前三個(gè)最簡(jiǎn)單的步驟，從excel中復制公司名稱(chēng)，在瀏覽器的指定網(wǎng)頁(yè)中打開(kāi)搜索框，粘貼公司名稱(chēng)。我無(wú)法實(shí)現。我的朋友聽(tīng)了，看起來(lái)很困惑。他說(shuō)，網(wǎng)上有很多示例項目。代碼是現成的。只需要改代碼，創(chuàng )建爬蟲(chóng)，自動(dòng)抓取數據，粘貼到excel中即可。
　　我無(wú)語(yǔ)了，突然發(fā)現，在我學(xué)爬蟲(chóng)之前，我好像也是這么想的。其實(shí)很多人還沒(méi)有搞清楚“網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)”和“網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)”的區別，一直以為兩者是一回事。其實(shí)并不是。
　　01.
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　百度百科定義：
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（也稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )蜘蛛、網(wǎng)絡(luò )機器人，在 FOAF 社區中，更常見(jiàn)的是網(wǎng)絡(luò )追逐者）是按照一定的規則自動(dòng)抓取萬(wàn)維網(wǎng)上信息的程序或腳本。其他不太常用的名稱(chēng)是螞蟻、自動(dòng)索引、模擬器或蠕蟲(chóng)。
　　搜狗百科定義：
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)也稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )蜘蛛，網(wǎng)絡(luò )機器人，是一種用于自動(dòng)瀏覽萬(wàn)維網(wǎng)的程序或腳本。爬蟲(chóng)可以驗證網(wǎng)頁(yè)抓取的超鏈接和 HTML 代碼。網(wǎng)絡(luò )搜索引擎和其他網(wǎng)站通過(guò)爬蟲(chóng)軟件更新自己的網(wǎng)站內容（網(wǎng)頁(yè)內容）或索引到其他網(wǎng)站。
　　維基百科定義：
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（英文：web crawler），又稱(chēng)網(wǎng)絡(luò )蜘蛛（spider），是一種用于自動(dòng)瀏覽萬(wàn)維網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò )機器人。它的目的一般是編譯一個(gè)網(wǎng)絡(luò )索引。網(wǎng)絡(luò )搜索引擎和其他網(wǎng)站通過(guò)爬蟲(chóng)軟件將自己的網(wǎng)站內容或索引更新到其他網(wǎng)站。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)可以保存他們訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面，以便搜索引擎可以生成索引供用戶(hù)以后搜索。
　　結合這三個(gè)定義，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的目的是獲取萬(wàn)維網(wǎng)上的信息，并根據需要編制網(wǎng)絡(luò )索引，主要用于搜索引擎。
　　所以問(wèn)題是，我們不是搜索引擎。有沒(méi)有學(xué)習網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的P？
　　02.
　　網(wǎng)頁(yè)抓取
　　百度百科和搜狗百科都沒(méi)有對網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的定義，只有基本的介紹（內容完全一樣，如下）
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)主要有以下三個(gè)方面：
　　1. 采集新網(wǎng)頁(yè)；
　　2. 采集自上次采集以來(lái)發(fā)生變化的網(wǎng)頁(yè)；
　　3. 找到自上次采集后不再保存的網(wǎng)頁(yè)，并將其從庫中刪除。
　　維基百科對個(gè)人感覺(jué)的定義比較靠譜：
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是一種從網(wǎng)頁(yè)中獲取頁(yè)面內容的計算機軟件技術(shù)。通常通過(guò)軟件使用低級超文本傳輸??協(xié)議來(lái)模仿正常的人類(lèi)訪(fǎng)問(wèn)。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)與網(wǎng)絡(luò )索引非常相似，其中網(wǎng)絡(luò )索引是指大多數搜索引擎使用的機器人或網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)等技術(shù)。相比之下，網(wǎng)絡(luò )抓取更側重于將網(wǎng)絡(luò )上的非結構化數據（通常為 HTML 格式）轉換為可以在中央數據庫和電子表格中存儲和分析的結構化數據。網(wǎng)頁(yè)抓取還涉及網(wǎng)絡(luò )自動(dòng)化，它使用計算機軟件來(lái)模擬人類(lèi)瀏覽。網(wǎng)頁(yè)抓取的目的包括在線(xiàn)比價(jià)、聯(lián)系人抓取、天氣數據監測、網(wǎng)頁(yè)變化檢測、科學(xué)研究、混搭和網(wǎng)絡(luò )數據集成。
　　技術(shù)層面：網(wǎng)頁(yè)抓取用于自動(dòng)獲取萬(wàn)維網(wǎng)信息
　　1. 手動(dòng)復制粘貼：最好的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)還不如人工手動(dòng)復制粘貼，尤其是當網(wǎng)站采用技術(shù)手段禁止自動(dòng)網(wǎng)絡(luò )爬行時(shí)。手動(dòng)復制和粘貼是唯一的解決方案。
　　2. 文本搜索和正則表達式：文本搜索和正則表達式可以有效地從頁(yè)面中提取所需的內容?？梢栽诨赨NIX的系統上使用grep，其他平臺或其他編程語(yǔ)言（如Perl、Python）中也有相應的命令或語(yǔ)法。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(發(fā)現站長(cháng)工具的死鏈工具填寫(xiě)數據的有效鏈接吧)
　　剛剛去百度站長(cháng)平臺研究了一下，發(fā)現站長(cháng)工具填寫(xiě)數據的例子的死鏈接工具是“sitemap.txt和sitemap.xml。估計很多人對這兩個(gè)詞的第一反應是sitemap 網(wǎng)站Map，博客欄的sitemap.xml也提交了，然后我立馬把新站的sitemap.xml提交給死鏈接工具，順便更新了下里面的數據博客欄的死鏈接工具。。
　　突然有幾個(gè)疑問(wèn)。提交的 sitemap.xml 應該是一個(gè)有效的鏈接，對嗎？又看到百度平臺的提示了
　　
　　如果提交死鏈數據，需要做以下操作才能成功從百度搜索結果中移除： 1、 提交的鏈接頁(yè)面必須設置為404，以確?？焖贉蚀_的刪除死鏈數據
　　看來(lái)我懂了。我在百度上快速搜索“百度死鏈工具是否提供死鏈？”。結果震驚了。死鏈工具提交的不是sitemap.xml地圖文件，而是網(wǎng)站的死鏈地址。我發(fā)現很多站長(cháng)和我做了同樣的事情。
　　百度“死鏈工具”的作用：主要是處理消除、刪除或無(wú)效的網(wǎng)頁(yè)鏈接。
　　更可悲的是，百度官方表示死鏈接文件的制作方式與站點(diǎn)地圖格式和制作方式一致！
　　然后，當我提交sitemap.xml給百度時(shí)，我想自動(dòng)告訴百度：我的網(wǎng)站的所有鏈接都是死鏈接，請幫我刪除！雖然說(shuō)提交死鏈接數據需要把提交的鏈接頁(yè)面設置為404，但不保證百度會(huì )一時(shí)興起把我的正常頁(yè)面的數據當成死鏈接刪除?；蛟S，博客欄中的收錄重置不是因為我網(wǎng)站有什么問(wèn)題，而是因為我愚蠢地把站點(diǎn)地圖提交和死鏈接工具弄不清楚了，雖然這不可能大。但是百度蜘蛛每天都來(lái)博客爬行，卻依然不是博客恢復收錄。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(實(shí)踐應用類(lèi)(非知識講解)本文介紹庫和chrome瀏覽器)
　　概括
　　最后更新：2020.08.20（實(shí)驗部分待更新）
　　本文類(lèi)型：實(shí)際應用（非知識講解）
　　本文介紹了selenium庫和chrome瀏覽器自動(dòng)抓取網(wǎng)頁(yè)元素，定位并填寫(xiě)表單數據，可以實(shí)現自動(dòng)填寫(xiě)，節省大量人力。為了方便使用selenium庫，方便處理操作中的錯誤，本文將對selenium庫進(jìn)行一定程度的重新封裝，以便讀者在了解selenium庫后能夠快速上手編程。
　　一、本文知識點(diǎn)：1.安裝selenium庫，2.selenium庫查找元素的方式，3.重新打包selenium庫
　　二、本文結構：1.先簡(jiǎn)單介紹一下知識點(diǎn)，2.把復制后可以直接運行的調試代碼貼在一個(gè)完整的段落中，方便讀者調試每個(gè)發(fā)布的一段代碼。
　　三、 本文方法實(shí)現：以百度主頁(yè)為控制網(wǎng)頁(yè)，以谷歌瀏覽器為實(shí)驗平臺，使用python+selenium進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)操作。ps：其他對應的爬網(wǎng)實(shí)驗會(huì )更新。
　　四、本文實(shí)驗：1.后臺抓取A股市場(chǎng)數據（2020.09.09已更新），2.后臺QQ郵箱到閱讀最新郵件（待更新），等待其他實(shí)驗更新（提供詳細代碼和評論，文末有對應鏈接）
　　溫馨提示：以下為本文文章內容，以下案例可供參考
　　文章內容
　　一、安裝selenium庫及相關(guān)文件
　　Selenium 庫是python 爬取網(wǎng)站 的自動(dòng)化工具。支持的瀏覽器包括Chrome、Firefox、Safari等主流界面瀏覽器。它還支持Windows、Linux、IOS、Android等多種操作系統。
　　1.安裝硒庫
　?。?)點(diǎn)擊win10的開(kāi)始菜單，直接輸入cmd右鍵以管理員身份運行
　?。?)如果安裝python時(shí)勾選添加路徑選項，可以直接輸入命令
　　pip 安裝硒
　?。ㄈ绻麤](méi)有添加，建議卸載python，重新安裝，查看添加路徑。這個(gè)建議慎選，因為需要重新安裝之前下載的庫）
　?。?)網(wǎng)絡(luò )連接下等待完成。如果提示超時(shí)，可以嘗試以下命令切換下載源并重新安裝：pip install selenium -i
　　2.下載谷歌瀏覽器相關(guān)文件
　　本文使用的瀏覽器是谷歌瀏覽器，所以只介紹谷歌瀏覽器的爬取方法。其他瀏覽器的方法類(lèi)似。
　　(1)點(diǎn)擊下載谷歌瀏覽器
　?。?)安裝谷歌瀏覽器后，查看谷歌瀏覽器的版本號，點(diǎn)擊谷歌瀏覽器右上角的三個(gè)點(diǎn)，選擇-幫助-關(guān)于谷歌瀏覽器-查看版本號。
　　如圖，本文版本號為84.0.4147.125
　　
　　(3)點(diǎn)擊下載谷歌瀏覽器驅動(dòng)
　　打開(kāi)下載驅動(dòng)頁(yè)面，找到版本號對應的驅動(dòng)版本，本文84.0.4147.125，所以找84.@開(kāi)頭的驅動(dòng)&gt;0 如圖，點(diǎn)擊打開(kāi)下載對應系統的驅動(dòng)。然后將其解壓縮到您要編寫(xiě)項目的文件夾中。
　　不要放在python目錄或者瀏覽器安裝目錄下。如果這樣做，在移植到另一臺計算機時(shí)，會(huì )出現各種BUG。根本原因是你的電腦已經(jīng)安裝了相應的庫文件和驅動(dòng)，但是移植的電腦可能沒(méi)有安裝。
　　
　　
　　二、Selenium 快速入門(mén)1.定位元素的八種方法
　　(1) id
　　(2) 姓名
　　(3) xpath
　　(4) 鏈接文本
　　(5) 部分鏈接文本
　　(6) 標簽名
　　(7) 類(lèi)名
　　(8) css 選擇器
　　2. id 方法
　　(1) 在 selenium 中通過(guò) id 定位一個(gè)元素：find_element_by_id
　　以百度頁(yè)面為例。百度輸入框頁(yè)面源碼如下：
　　其中，是輸入框的網(wǎng)頁(yè)代碼，是百度的網(wǎng)頁(yè)代碼
　　通過(guò)id查找元素的代碼和注釋如下：
　　import os
import sys
import time
from selenium import webdriver
##此方法獲取的工作文件夾路徑在py文件下或封裝exe后運行都有效##
當前工作主路徑 = os.path.dirname(os.path.realpath(sys.argv[0]))
##配置谷歌瀏覽器驅動(dòng)路徑##
谷歌驅動(dòng)器驅動(dòng) = 當前工作主路徑+"/"+"chromedriver.exe"
##初始化selenium控件##
瀏覽器驅動(dòng) = webdriver.Chrome(executable_path=谷歌驅動(dòng)器驅動(dòng))
##打開(kāi)鏈接,更換其他網(wǎng)址，請注意開(kāi)頭要帶上http://##
瀏覽器驅動(dòng).get("http://www.baidu.com")
##通過(guò)id搜索清除搜索框內容##
瀏覽器驅動(dòng).find_element_by_id("kw").clear()
##通過(guò)id搜索輸入搜索框內容##
瀏覽器驅動(dòng).find_element_by_id("kw").send_keys("python+selenium庫 實(shí)現爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據內容并自動(dòng)填表的解決方法并附已交付甲方實(shí)際穩定運行的代碼")
##通過(guò)id搜索點(diǎn)擊百度一下進(jìn)行搜索##
瀏覽器驅動(dòng).find_element_by_id("su").click()
##保持5s時(shí)間
time.sleep(5)
###關(guān)閉退出瀏覽器
瀏覽器驅動(dòng).quit()
　　3. 命名方法
　　還是以百度輸入框為例，在selenium中按名稱(chēng)定位一個(gè)元素：find_element_by_name
　　代碼和注釋如下：
　　import os
import sys
import time
from selenium import webdriver
##此方法獲取的工作文件夾路徑在py文件下或封裝exe后運行都有效##
當前工作主路徑 = os.path.dirname(os.path.realpath(sys.argv[0]))
##配置谷歌瀏覽器驅動(dòng)路徑##
谷歌驅動(dòng)器驅動(dòng) = 當前工作主路徑+"/"+"chromedriver.exe"
##初始化selenium控件##
瀏覽器驅動(dòng) = webdriver.Chrome(executable_path=谷歌驅動(dòng)器驅動(dòng))
##打開(kāi)鏈接,更換其他網(wǎng)址，請注意開(kāi)頭要帶上http://##
瀏覽器驅動(dòng).get("http://www.baidu.com")
##通過(guò)name搜索清除搜索框內容##
瀏覽器驅動(dòng).find_element_by_name("wd").clear()
##通過(guò)name搜索輸入搜索框內容##
瀏覽器驅動(dòng).find_element_by_name("wd").send_keys("python+selenium庫 實(shí)現爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據內容并自動(dòng)填表的解決方法并附已交付甲方實(shí)際穩定運行的代碼")
##通過(guò)id搜索點(diǎn)擊百度一下進(jìn)行搜索##
瀏覽器驅動(dòng).find_element_by_id("su").click()
##保持5s時(shí)間
time.sleep(5)
###關(guān)閉退出瀏覽器
瀏覽器驅動(dòng).quit()
　　4. xpath 方式
　　還是以百度輸入框為例，通過(guò)xpath定位selenium中的一個(gè)元素：find_element_by_xpath。但是這種方法不適合在網(wǎng)頁(yè)中的位置會(huì )發(fā)生變化的表格元素，因為xpath方法指向的是固定的行列，無(wú)法檢測行列內容的變化。
　　首先在谷歌瀏覽器中打開(kāi)百度，在空白處右擊，選擇勾選（N）選項，進(jìn)入網(wǎng)頁(yè)的開(kāi)發(fā)者模式，如圖。然后右鍵點(diǎn)擊百度輸入框，再次點(diǎn)擊勾選（N）?？梢园l(fā)現右邊代碼框自動(dòng)選中的部分變成了百度輸入框的代碼。最后右擊自動(dòng)選中的代碼段右鍵-選擇復制-選擇復制Xpath，百度輸入框的xpath為//*[@id="kw"]，百度的xpath為// *[@id="su"]
　　接下來(lái)，使用此值執行百度搜索。代碼和注釋如下。
　　
　　
　　import os
import sys
import time
from selenium import webdriver
##此方法獲取的工作文件夾路徑在py文件下或封裝exe后運行都有效##
當前工作主路徑 = os.path.dirname(os.path.realpath(sys.argv[0]))
##配置谷歌瀏覽器驅動(dòng)路徑##
谷歌驅動(dòng)器驅動(dòng) = 當前工作主路徑+"/"+"chromedriver.exe"
##初始化selenium控件##
瀏覽器驅動(dòng) = webdriver.Chrome(executable_path=谷歌驅動(dòng)器驅動(dòng))
##打開(kāi)鏈接,更換其他網(wǎng)址，請注意開(kāi)頭要帶上http://##
瀏覽器驅動(dòng).get("http://www.baidu.com")
##通過(guò)xpath搜索清除搜索框內容,注意單引號與雙引號的混合使用##
瀏覽器驅動(dòng).find_element_by_xpath('//*[@id="kw"]').clear()
##通過(guò)xpath搜索輸入搜索框內容,注意單引號與雙引號的混合使用##
瀏覽器驅動(dòng).find_element_by_xpath('//*[@id="kw"]').send_keys("python+selenium庫 實(shí)現爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據內容并自動(dòng)填表的解決方法并附已交付甲方實(shí)際穩定運行的代碼")
##通過(guò)xpath搜索點(diǎn)擊百度一下進(jìn)行搜索,注意單引號與雙引號的混合使用##
瀏覽器驅動(dòng).find_element_by_xpath('//*[@id="su"]').click()
##保持5s時(shí)間
time.sleep(5)
###關(guān)閉退出瀏覽器
瀏覽器驅動(dòng).quit()
　　5. 鏈接文本和部分鏈接文本方法 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(用JS如何能抓，除非配上反向代理(圖))
　　該工具建議您使用免費的優(yōu)采云采集器。如果需要實(shí)時(shí)抓取這個(gè)表格，也可以設置采集時(shí)間為實(shí)時(shí)采集，優(yōu)采云 采集器最快支持1分鐘采集 一次。采集表格不難，點(diǎn)擊你需要的列采集，設置循環(huán)中的所有行采集。
　　如何使用JS進(jìn)行抓包，除非它配備了反向代理，才能解決JS跨域抓包的問(wèn)題。不同域名下，JS無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)。
　　界面在這里
　　POST方法
　　這里的參數是'method=find&amp;date='+d_date+'&amp;fundcode='+c_fundcode，
　　使用 PHP 的 CURL 或 JAVA，或 PYTHON 的 PURL
　　好吧，看來(lái)GET方法也是可行的
　　有的是獲取網(wǎng)頁(yè)的一些數據，有的是獲取網(wǎng)頁(yè)內容的一些信息，有的是獲取你的一些瀏覽信息。事件信息、點(diǎn)擊信息等
　　如果只是用來(lái)采集數據，市場(chǎng)上有很多大數據采集器可以直接使用。您無(wú)需花時(shí)間調試代碼。有一定邏輯思維能力的可以采集上數據，官方也會(huì )提供教程。以供參考。
　　1、打開(kāi)excel表格。
　　2、打開(kāi)菜單“數據”-&gt;“導入外部數據”-&gt;“新建Web查詢(xún)”，在“新建Web查詢(xún)”的地址欄中輸入網(wǎng)頁(yè)的URL，點(diǎn)擊“開(kāi)始”。
　　3、找到對應的表，點(diǎn)擊所在表左上角的箭頭。
　　4、 單擊箭頭完成檢查，然后單擊“導入”。
　　5、選擇導入數據的位置，點(diǎn)擊“確定”。
　　6、 數據導入完成。
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