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　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(爬蟲(chóng)自動(dòng)抓取互聯(lián)網(wǎng)信息的程序-蘇州安嘉網(wǎng)絡(luò )
)
　　爬蟲(chóng)是一種自動(dòng)從互聯(lián)網(wǎng)上抓取信息的程序。通常，少量信息是從互聯(lián)網(wǎng)上手動(dòng)獲取的。爬蟲(chóng)可以從一個(gè) URL 開(kāi)始，訪(fǎng)問(wèn)與之關(guān)聯(lián)的 URL，并從每個(gè)頁(yè)面獲取有價(jià)值的數據。
　　
　　這是一款輕量級（無(wú)需登錄和異步加載靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)抓?。╅_(kāi)發(fā)的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，用python語(yǔ)言編寫(xiě)，主要包括URL管理器、網(wǎng)頁(yè)下載器（urllib2)、網(wǎng)頁(yè)解析器（BeautifulSoup）），以實(shí)現百度百科爬蟲(chóng)入口相關(guān)的N個(gè)（自行設置）頁(yè)面數據。簡(jiǎn)單爬蟲(chóng)的結構如下：
　　
　　簡(jiǎn)單的爬蟲(chóng)架構流程如下：
　　
　　程序根據架構分為以下五個(gè)主要的py文件：
　　
　　主要的調度文件是spider_main.py
　　#coding:utf8
import html_outputer
import html_parser
import url_manager
import html_downloader
class SpiderMain(object):
def __init__(self):
self.urls = url_manager.UrlManager()
self.downloader = html_downloader.HtnlDownloader()
self.parser = html_parser.HtmlParser()
self.outputer = html_outputer.HtmlOutputer()
def craw(self, root_url):
count = 1
self.urls.add_new_url(root_url)
while self.urls.has_new_url():
try:
new_url = self.urls.get_new_url()
print 'craw %d :%s' % (count, new_url)
html_cont = self.downloader.download(new_url)
new_urls, new_data = self.parser.parse(new_url, html_cont)
self.urls.add_new_urls(new_urls)
self.outputer.collect_data(new_data)
if count == 10:
break
count = count + 1
except:
print 'craw failed'
self.outputer.output_html()
if __name__ == "__main__":
root_url = "http://baike.baidu.com/item/%2 ... ot%3B
obj_spider = SpiderMain()
obj_spider.craw(root_url)
　　URL 管理器 url_manager.py
　　#coding:utf8
class UrlManager(object):
def __init__(self):
self.new_urls = set()
self.old_urls = set()
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)
def add_new_urls(self, urls):
if urls is None or len(urls) == 0:
return
for url in urls:
self.add_new_url(url)
def has_new_url(self):
return len(self.new_urls)!=0
def get_new_url(self):
new_url = self.new_urls.pop()
self.old_urls.add(new_url)
return new_url
　　htmldownloaderhtml_downloader.py
　　#coding:utf8
import urllib2
class HtnlDownloader(object):
def download(self, url):
if url is None:
return None
response = urllib2.urlopen(url)
if response.getcode()!=200:
return
return response.read()
　　html 解析器 html_parser.py
　　# coding:utf8
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import urlparse
class HtmlParser(object):
def _get_new_urls(self, page_url, soup):
new_urls = set()
links = soup.find_all('a', href=re.compile(r"/item/"))
for link in links:
new_url = link['href']
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 = {}
res_data['url'] = page_url
#Python
title_node = soup.find('dd',class_="lemmaWgt-lemmaTitle-title").find("h1")
res_data['title'] = title_node.get_text()
#
para_node = soup.find('div',class_="para")
res_data['para'] = para_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, 'html.parser', from_encoding='utf-8')
new_urls = self._get_new_urls(page_url, soup)
new_data = self._get_new_data(page_url, soup)
return new_urls, new_data
　　html 輸出器 html_outputer.py
　　#coding:utf8
class HtmlOutputer(object):
def __init__(self):
self.datas = []
def collect_data(self,data):
if data is None:
return
self.datas.append(data)
def output_html(self):
fout = open('output.html','w')
fout.write("")
fout.write("")
fout.write("")
#ascii
for data in self.datas:
fout.write("")
fout.write("%s"%data['url'])
fout.write("%s"%data['title'].encode('utf-8'))
fout.write("%s"%data['para'].encode('utf-8'))
fout.write("")
fout.write("")
fout.write("")
fout.write("")
fout.close()
　　爬取的結果：
　　 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(百度貼吧前五頁(yè)數據進(jìn)行操作系統(圖)使用工具)
　　結合第一個(gè)實(shí)例，這次我們將繼續獲取網(wǎng)頁(yè)并存儲它。
　　簡(jiǎn)要說(shuō)明：從百度抓取前五頁(yè)數據貼吧
　　操作系統：macOS Mojave 10.14.3
　　使用工具：PyCharm
　　流程：構建URL->訪(fǎng)問(wèn)URL->抓取網(wǎng)頁(yè)代碼->構建存儲文件目錄->存儲抓取的文件
　　這個(gè)時(shí)候就需要注意了。按照第一步中的方法，以“c語(yǔ)言欄”為例：language&fr=search
　　打印得到的網(wǎng)頁(yè)代碼后，發(fā)現需要網(wǎng)站無(wú)法準確定位。這涉及到 url 編碼的問(wèn)題。
　　打開(kāi)谷歌瀏覽器，首先我們輸入c語(yǔ)言貼吧，在網(wǎng)頁(yè)上右鍵選擇“檢查”，輸入“網(wǎng)絡(luò )”刷新網(wǎng)站，可以看到第一次加載的內容
　　
　　實(shí)際請求地址為 %E8%AF%AD%E8%A8%80&fr=search&red_tag=u0923371448
　　而我們輸入的網(wǎng)址是：language&fr=search&red_tag=u0923371448
　　因為之前玩過(guò)一個(gè)丟失的密碼框，所以很快就發(fā)現了一個(gè)涉及搜索內容的轉碼問(wèn)題
　　
　　包括轉碼 URL：
　　所以，我們在搜索內容的時(shí)候，有兩種選擇，一：構造URL時(shí)填寫(xiě)轉換后的URL編碼，二：使用quote函數進(jìn)行轉換。
　　方法一：emmmm...URL直接改成%E8%AF%AD%E8%A8%80&fr=search&red_tag=u0923371448。
　　方法二：在輸入數據的時(shí)候使用quote函數，后面的代碼會(huì )用到這個(gè)方法。
　　代碼如下（前五頁(yè)網(wǎng)址也有規則，很容易找到，本帖內容暫時(shí)缺失）：
<p>from urllib.request import urlopen
from urllib.parse import quote
def open_baidu(name,page):
#建立url
url='https://tieba.baidu.com/f?kw={}&ie=utf-8&pn={}'.format(quote(name),page)
print(url)
response=urlopen(url)
return response.read().decode()
def save_baidu(page,html,name):
#建立文件路徑
file_name='tieba/{}_page_{}.html'.format(name,page)
with open(file_name,'w',encoding='UTF-8') as file:
file.write(html)
return html
if __name__ == '__main__':
x=input('請輸入需要搜索的貼吧：')
i=0
while i 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(介紹中小企業(yè)該如何通過(guò)SEO優(yōu)化把企業(yè)的推廣產(chǎn)品！)
　　#服裝設計服裝廠(chǎng)家介紹
　　中小企業(yè)應該如何通過(guò)SEO優(yōu)化來(lái)推廣自己的產(chǎn)品！從互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展來(lái)看，如果中小企業(yè)和小工廠(chǎng)目前做SEO優(yōu)化做的不錯的話(huà)，從搜索引擎獲得的客戶(hù)還是相當可觀(guān)的，但難點(diǎn)是大部分中小企業(yè)或小工廠(chǎng)都不懂SEO優(yōu)化，更不用說(shuō)晉升。產(chǎn)品方面，已經(jīng)有大量的企業(yè)上當受騙，所以即使他們認為有效，他們仍然選擇放棄。我們對此也感到非常頭疼。例如，我們?yōu)榭蛻?hù)規劃了許多可行的促銷(xiāo)計劃，因為市場(chǎng)條件使其難以實(shí)施。下面分析中小企業(yè)如何通過(guò)搜索引擎優(yōu)化來(lái)推廣產(chǎn)品。我希望它能對大家有所幫助。一、沒(méi)有企業(yè)時(shí)如何推廣網(wǎng)站 SEO定義為搜索引擎優(yōu)化，目的是讓我們的網(wǎng)站更符合搜索引擎算法標準，從而獲得更好的排名并提高曝光率。這說(shuō)明搜索引擎優(yōu)化操作是基于有網(wǎng)站的需要，那么我們公司沒(méi)有網(wǎng)站怎么優(yōu)化呢？我們可以使用其他平臺創(chuàng )建頁(yè)面來(lái)完成搜索引擎優(yōu)化過(guò)程，比如今日頭條、搜狐、企鵝、微博運營(yíng)、QQ群運營(yíng)、微信公眾號、其他b2b平臺等。 企業(yè)需要確定是哪個(gè)平臺或哪些平臺我們應該根據產(chǎn)品類(lèi)型來(lái)推廣我們的產(chǎn)品。如果你能很好地掌握和運營(yíng)任何一個(gè)平臺，那么對于現在的中小企業(yè)來(lái)說(shuō)，你就可以帶來(lái)新的客戶(hù)來(lái)源。請密切關(guān)注我們，免費為大家分析產(chǎn)品定位和推廣方向。
　　并不是所有的產(chǎn)品都適合推廣。有些產(chǎn)品可能會(huì )耗費大量的人力和資金，沒(méi)有辦法達到效果。因此，不要盲目宣傳。二、企業(yè)品牌網(wǎng)站SEO運營(yíng) 首先說(shuō)一下常規的SEO優(yōu)化流程。根據產(chǎn)品定位關(guān)鍵詞，確定關(guān)鍵詞在搜索引擎品牌網(wǎng)站建設中的可操作性，合理布局關(guān)鍵詞，開(kāi)發(fā)符合搜索引擎的頁(yè)面，并做好網(wǎng)站結構優(yōu)化-確定優(yōu)化方向，制定SEO優(yōu)化方案，按照方案實(shí)施-根據網(wǎng)站的優(yōu)化效果，及時(shí)調整優(yōu)化策略-長(cháng)-學(xué)期排名維護工作。從以上步驟，可以看出，關(guān)鍵詞的定位是在網(wǎng)站的構建之前，也就是說(shuō)不是每一個(gè)網(wǎng)站都可以?xún)?yōu)化。如果有人逼我說(shuō)很多公司不是這樣經(jīng)營(yíng)的，那也是有可能的。給我簡(jiǎn)單的關(guān)鍵詞。我不需要擔心網(wǎng)站的結構和關(guān)鍵詞的布局。這些都不重要，因為它們很簡(jiǎn)單，所以它們是可能的。當然，也有一些非常規的黑帽方法可以操作，我們也提供這方面的服務(wù)?？赡芤灿腥藭?huì )問(wèn)，為什么有的公司不到1000元就能建一個(gè)網(wǎng)站。事實(shí)上，我們可以做到。如果客戶(hù)只是想為公司創(chuàng )建一個(gè)網(wǎng)站，以后不會(huì )有促銷(xiāo)活動(dòng)，那么就可以通過(guò)模板站來(lái)完成。對于想要優(yōu)化SEO的公司，如果公司有資格招聘SEO操作員，建議公司老板不要過(guò)多干涉自己的想法。如果你知道SEO是可以的，如果你是外行，那就不要給太多的指導。工作。你要的是效果。制定好計劃后，就看員工了。SEO是一個(gè)長(cháng)期的工作，他不會(huì )馬上回你，但回你的時(shí)候，他不會(huì )吝嗇。如果沒(méi)有特別說(shuō)明，文章都是拉18原創(chuàng )制作的。如轉載請注明出處。服裝設計服裝制造商 建議公司老板不要過(guò)多干涉自己的想法。如果你知道SEO還可以，如果你是外行，那就不要給太多指導。工作。你要的是效果。制定好計劃后，就看員工了。SEO是一個(gè)長(cháng)期的工作，他不會(huì )馬上回你，但回你的時(shí)候，他不會(huì )吝嗇。如果沒(méi)有特別說(shuō)明，文章都是拉18原創(chuàng )制作的。如轉載請注明出處。服裝設計服裝制造商 建議公司老板不要過(guò)多干涉自己的想法。如果你知道SEO是可以的，如果你是外行，那就不要給太多的指導。工作。你要的是效果。制定好計劃后，就看員工了。SEO是一個(gè)長(cháng)期的工作，他不會(huì )馬上回你，但回你的時(shí)候，他不會(huì )吝嗇。如果沒(méi)有特別說(shuō)明，文章都是拉18原創(chuàng )制作的。如轉載請注明出處。服裝設計服裝制造商 但當它回到你身邊時(shí)，他不會(huì )吝嗇。如果沒(méi)有特別說(shuō)明，文章都是拉18原創(chuàng )制作的。如轉載請注明出處。服裝設計服裝制造商 但當它回到你身邊時(shí)，他不會(huì )吝嗇。如果沒(méi)有特別說(shuō)明，文章都是拉18原創(chuàng )制作的。如轉載請注明出處。服裝設計服裝制造商
　　
<p>如何做好企業(yè)網(wǎng)站的seo優(yōu)化工作？目前，不少企業(yè)正逐步從傳統營(yíng)銷(xiāo)模式向互聯(lián)網(wǎng)轉移，互聯(lián)網(wǎng)逐漸成為企業(yè)訂單和收益的主戰場(chǎng)。如何優(yōu)化企業(yè)網(wǎng)站？企業(yè)網(wǎng)站如何做搜索引擎優(yōu)化？網(wǎng)站關(guān)鍵詞優(yōu)化網(wǎng)站關(guān)鍵詞一般分為核心關(guān)鍵詞、精度關(guān)鍵詞、長(cháng)尾關(guān)鍵詞等&lt; @網(wǎng)站關(guān)鍵詞必須在網(wǎng)站構建之初就確定，所以最好在網(wǎng)站構建之初就讓有經(jīng)驗的網(wǎng)站優(yōu)化師幫忙確定 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(【Python基礎爬蟲(chóng)篇】本篇講解一個(gè)比較簡(jiǎn)單的Python爬蟲(chóng))
　　[基礎爬蟲(chóng)文章]
　　本文介紹了一個(gè)相對簡(jiǎn)單的 Python 爬蟲(chóng)。
　　這個(gè)爬蟲(chóng)雖然簡(jiǎn)單，但是五臟俱全?；A爬蟲(chóng)有大爬蟲(chóng)的模塊，但大爬蟲(chóng)做的更全面、更多樣化。
　　1. 實(shí)現的功能：該爬蟲(chóng)實(shí)現的功能是抓取百度百科中的詞條信息。爬取結果見(jiàn)6。
　　2.背景知識：(1).Python 語(yǔ)法；(2).BeautifulSoup；(3).HTML 知識；
　　學(xué)習Python基礎語(yǔ)法請參考：推薦《Python編程-從入門(mén)到實(shí)踐》，或廖雪峰的Python博客。
　　BeautifulSoup的主要語(yǔ)法請參考：BeautifulSoup的主要知識點(diǎn)
　　3.基本爬蟲(chóng)框架及運行流程：
　　基本爬蟲(chóng)包括五個(gè)模塊，分別是爬蟲(chóng)調度器、URL管理器、HTML下載器、HTML解析器和數據存儲。
　　功能分析如下：
　　(1)。爬蟲(chóng)調度器主要負責協(xié)調其他四個(gè)模塊的協(xié)調；
　　(2)。URL管理器負責管理URL鏈接，維護已爬取的URL集合和未爬取的URL集合，并提供獲取新URL鏈接的接口；
　　(3).HTML下載器用于從URL管理器獲取未抓取的URL鏈接并下載HTML網(wǎng)頁(yè)；
　　(4)。HTML解析器用于從HTML下載器獲取下載的HTML網(wǎng)頁(yè)，解析新的URL鏈接到URL管理器，將有效數據解析到數據存儲。
　　(5)。數據存儲用于將HTML解析器解析的數據以文件或數據庫的形式進(jìn)行解析。
　　
　　文件組織目錄：
　　
　　__init__.py 的內容是空的，它的作用只是把這個(gè)包變成一個(gè)模塊，身份已經(jīng)改變了。
　　1.網(wǎng)址管理器
　　鏈接去重是Python爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)中的必備技能。主要有以下三種解決方案：1)。內存重復數據刪除； 2)。關(guān)系型數據庫重復數據刪除； 3)。緩存數據庫重復數據刪除；在這個(gè)基礎爬蟲(chóng)中，由于數據量比較小，我使用了Python中set的內存去重方法。
　　# url管理器
class UrlManager(object):
def __init__(self):
self.new_urls = set()
self.old_urls = set()
def has_new_url(self):
&#39;&#39;&#39;
判斷是否有未爬取的URL
:return:
&#39;&#39;&#39;
return self.new_url_size() != 0
def get_new_url(self):
&#39;&#39;&#39;
獲取一個(gè)未爬取的URL
:return:
&#39;&#39;&#39;
new_url = self.new_urls.pop()
self.old_urls.add(new_url)
return new_url
def add_new_url(self, url):
&#39;&#39;&#39;
將新的URL添加到未爬取的URL集合中
:param url: 單個(gè)url
:return:
&#39;&#39;&#39;
if url is None:
return
if url not in self.new_urls and url not in self.old_urls:
self.new_urls.add(url)
def add_new_urls(self, urls):
&#39;&#39;&#39;
將新的URL添加到未爬取的URL集合中
:param urls: urls:url集合
:return:
&#39;&#39;&#39;
if urls is None or len(urls) == 0:
return
for url in urls:
self.add_new_url(url)
def new_url_size(self):
&#39;&#39;&#39;
獲取未爬取的URL集合的大小
:return:
&#39;&#39;&#39;
return len(self.new_urls)
def old_url_size(self):
&#39;&#39;&#39;
獲取已經(jīng)爬取的URL集合的大小
:return:
&#39;&#39;&#39;
return len(self.old_urls)
　　2.HTML 下載器
　　HTML 下載器用于下載網(wǎng)頁(yè)。這時(shí)候需要注意網(wǎng)頁(yè)的編碼，確保下載的網(wǎng)頁(yè)沒(méi)有亂碼。下載器使用Requests模塊，比urllib強大很多。
　　import requests
import chardet
class HtmlDownloader(object):
def download(self, url):
if url is None:
return None
user_agent = &#39;Mozilla/4.0 (compatible); MSIE 5.5; Windows NT&#39;
headers = {&#39;User-Agent&#39;: user_agent}
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
response.encoding = chardet.detect(response.content)[&#39;encoding&#39;]
return response.text
else:
print(&#39;網(wǎng)頁(yè)打開(kāi)失??！&#39;)
return None
　　3.HTML 解析器
　　HTML 解析器使用 BeautifulSoup 進(jìn)行 HTML 解析。需要解析的部分主要分為提取相關(guān)條目頁(yè)面的URL和提取當前條目的標題和摘要信息。
　　4.數據存儲
　　數據存儲主要包括兩種方法：store_data(data)用于將解析后的數據存儲在內存中，output_html()用于將存儲的數據輸出為指定的文件格式（自定義）。
　　import codecs
class DataOutput(object):
def __init__(self):
self.datas = []
def store_data(self, data):
if data is None:
return
self.datas.append(data)
def output_html(self):
fout = codecs.open(&#39;baike.html&#39;, &#39;a&#39;, encoding=&#39;utf-8&#39;)
fout.write(&#39;&#39;)
fout.write(&#39;&#39;)
fout.write(&#39;&#39;)
fout.write(&#39;&#39;)
for data in self.datas:
fout.write(&#39;&#39;)
fout.write(&#39;%s&#39;%data[&#39;url&#39;])
fout.write(&#39;%s&#39;%data[&#39;title&#39;])
fout.write(&#39;%s&#39;%data[&#39;summary&#39;])
fout.write(&#39;&#39;)
self.datas.remove(data)
fout.write(&#39;&#39;)
fout.write(&#39;&#39;)
fout.write(&#39;&#39;)
fout.close()
　　5.爬蟲(chóng)調度器
　　爬蟲(chóng)調度器用于協(xié)調和管理這些模塊。
　　# encoding:utf-8
from The_Basic_Spider.DataOutput import DataOutput
from The_Basic_Spider.HtmlDownloader import HtmlDownloader
from The_Basic_Spider.HtmlParser import HtmlParser
from The_Basic_Spider.URLManager import UrlManager
class SpiderMan(object):
def __init__(self):
self.manager = UrlManager()
self.downloader = HtmlDownloader()
self.parser = HtmlParser()
self.output = DataOutput()
def crawl(self, root_url):
# 添加入口URL
self.manager.add_new_url(root_url)
# 判斷url管理器中是否有新的url,同時(shí)判斷抓取了多少個(gè)url
while(self.manager.has_new_url() and self.manager.old_url_size() < 100):
try:
# 從URL管理器中獲取新的url
new_url = self.manager.get_new_url()
print(new_url)
# HTML下載器下載網(wǎng)頁(yè)
html = self.downloader.download(new_url)
# HTML解析器抽取網(wǎng)頁(yè)數據
new_urls, data = self.parser.parser(new_url, html)
print(new_urls, data)
# 將抽取的url添加到URL管理器中
self.manager.add_new_urls(new_urls)
# 數據存儲器存儲文件
self.output.store_data(data)
print(&#39;已經(jīng)抓取了%s個(gè)鏈接&#39; % self.manager.old_url_size())
except Exception:
print(&#39;crawl failed&#39;)
# 數據存儲器將文件輸出成指定格式
self.output.output_html()
if __name__ == &#39;__main__&#39;:
spider_man = SpiderMan()
spider_man.crawl(&#39;http://baike.baidu.com/view/284853.htm&#39;)
　　然后就可以抓取100條百度百科詞條了~抓取到的信息會(huì )保存在baike.html中。
　　6.爬取結果（baike.html）
　　
　　當然你也可以嘗試爬取你想爬取的網(wǎng)絡(luò )數據~
　　如果有幫助，請點(diǎn)個(gè)贊~ 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(
運行結果：什么樣獲取百度百科頁(yè)面：name屬性的問(wèn)題
)
　　# coding=utf-8
import urllib
import urllib2
#url地址
#url=‘https://www.baidu.com/s‘
url=‘http://www.baidu.com/s‘
#參數
values={
‘ie‘:‘UTF-8‘,
‘wd‘:‘test‘
}
#進(jìn)行參數封裝
data=urllib.urlencode(values)
#組裝完整url
#req=urllib2.Request(url,data)
url=url+‘?‘+data
#訪(fǎng)問(wèn)完整url
#response = urllib2.urlopen(req)
response = urllib2.urlopen(url)
html=response.read()
print html
　　再次運行即可實(shí)現正常訪(fǎng)問(wèn)
　　
　　根據輸入關(guān)鍵詞獲取百度百科頁(yè)面：
　　根據上面的參考資料可以看到，在使用get方法時(shí)，傳輸的數據直接顯示在url地址欄中，可以快速為其設置參數實(shí)現訪(fǎng)問(wèn)：
　　values={
‘ie‘:‘UTF-8‘,
‘wd‘:‘test‘
}
　　但是在使用百度百科時(shí)，輸入條目后傳遞的參數不會(huì )顯示在地址欄中，那么問(wèn)題來(lái)了，你怎么知道傳遞什么樣的參數呢？通過(guò)分析百度的源代碼：
　　
　　從上圖中，您可以找到“百度點(diǎn)擊”按鈕。相應地，您可以找到輸入框?？梢钥吹絞et方法傳遞的參數'wd'就是輸入框的name屬性。那么，只要找到百度百科搜索框的位置，并得到其name屬性的名稱(chēng)，就可以知道傳遞什么樣的參數了：
　　
　　從圖中可以看出name屬性的值為“word”，因此我們可以設置參數如下：
　　values = {
&#39;word&#39;:input #其中input為用戶(hù)輸入
}
　　在百度百科頁(yè)面按F12查看請求地址、請求方法等。
　　
　　這個(gè)可以分析url地址并設置url=''
　　請求方法是 GET 方法。
　　所以讀取輸入條目對應的頁(yè)面的代碼是：
　　import urllib
import urllib2
url = &#39;http://baike.baidu.com/search/word?&#39;
input = raw_input("enter:")
values = {
&#39;word&#39;:input
}
data = urllib.urlencode(values)
url = url + data
response = urllib2.urlopen(url)
html = response.read()
file = open(&#39;ex2.html&#39;,&#39;w&#39;)
file.write(html.strip())
file.close()
　　程序運行結果：
　　
　　獲取文字介紹
　　由于嵌套標簽的問(wèn)題，處理起來(lái)比較麻煩：
　　
　　可以參考python官方文檔中BeautifulSoup的介紹：
　　
　　import urllib
import urllib2
#import re
from bs4 import BeautifulSoup
url = &#39;http://baike.baidu.com/search/word?&#39;
input = raw_input("enter:")
values = {
&#39;word&#39;:input
}
data = urllib.urlencode(values)
url = url + data
response = urllib2.urlopen(url)
html = response.read()
file = open(&#39;ex2.html&#39;,&#39;w&#39;)
file.write(html.strip())
file.close()
soup= BeautifulSoup(html,"html.parser")
tags = soup.find_all("div",attrs={"class": "para"})
for tag in tags:
for string in tag.stripped_strings:
print((string)),
　　操作結果：
　　
　　抓取第一段并將其存儲在數據庫中
　　ex2.py文件
#-*- coding:utf-8 -*-
import urllib
import urllib2
from bs4 import BeautifulSoup
from DB import DBCLASS
#https://www.crummy.com/softwar ... c.zh/
def getTag(url):
response = urllib2.urlopen(url)
soup= BeautifulSoup(response,"html.parser")
tags = soup.find_all("div")
#text = soup.find_all("div",attrs={"class": "para"})
#divide = soup.find("div",{"class":"configModuleBanner"})
str = ""
for tag in tags:
#print tag[&#39;class&#39;] Error
if tag.get(&#39;class&#39;) == [u&#39;configModuleBanner&#39;]:
return str
elif tag.get(&#39;class&#39;) == [u&#39;para&#39;]:
for item in tag.contents:
str =str + item.string
print item.string,
print ""
str += "\n"
else:
continue
if __name__ == &#39;__main__&#39;:
url = &#39;http://baike.baidu.com/search/word?&#39;
db = DBCLASS()
input = raw_input("enter:")
insertvalue = []
while input != "quit":
values = {
&#39;word&#39;: input
}
data = urllib.urlencode(values)
str = getTag(url + data)
insertvalue.append((input,str))
input = raw_input("enter:")
db.insertValue(insertvalue)
　　DB.py文件
import sqlite3
class DBCLASS:
def __init__(self):
self.cx = sqlite3.connect("baike.db")
self.cx.text_factory = str
self.cu = self.cx.cursor()
# self.cu.execute("drop table if exists discription")
# self.cu.execute("create table discription(word text primary key ,first_para text)")
def insertValue(self,insertvalue ):
for value in insertvalue:
self.cu.execute("insert into discription (word,first_para)values(?,?)",value)
self.cx.commit()
　　操作結果：
　　 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的工作流程簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)原理(組圖))
　　什么是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　簡(jiǎn)單的說(shuō)，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)就是一個(gè)自動(dòng)抓取互聯(lián)網(wǎng)資源的程序。
　　簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的簡(jiǎn)單原理就是以特定的網(wǎng)址為種子，通過(guò)一定的規則獲取網(wǎng)頁(yè)上需要的信息和新的網(wǎng)址，并對新的網(wǎng)址進(jìn)行爬取。
　　簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)架構
　　下圖展示了一個(gè)簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的主要架構。主要分為三個(gè)部分：url解析器、網(wǎng)頁(yè)下載器、網(wǎng)頁(yè)解析器。
　　
　　pp1-簡(jiǎn)單爬蟲(chóng)架構.PNG
　　URL解析器：負責管理待爬取的URL集合和待爬取的URL集合。其中包括：防止重復爬行、防止循環(huán)爬行等。
　　網(wǎng)頁(yè)下載器：下載已爬取到的url對應的網(wǎng)頁(yè)，提供給網(wǎng)頁(yè)解析器。
　　網(wǎng)頁(yè)解析器：主要作用是獲取下載的網(wǎng)頁(yè)中的目標數據，然后生成新的url設置給url管理器。
　　一個(gè)簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的工作流程
　　
　　一個(gè)簡(jiǎn)單爬蟲(chóng)的運行過(guò)程.PNG
　　編寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　以百度百科python入口頁(yè)面的超鏈接為例，代碼使用python語(yǔ)言。
　　網(wǎng)址管理器
　　url manager 主要管理 url 集合。這里使用了python set()集合，因為set()中不存在相同的元素。
　　網(wǎng)頁(yè)下載器
　　這里使用python的基本庫urllib2.urlopen()方法下載網(wǎng)頁(yè)url。
　　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，返回200代表下載成功
if response.getcode()!= 200:
return None;
return response.read()
　　網(wǎng)頁(yè)解析器
　　這里使用的是 Python 庫-BeautifulSoup。它的主要功能是從網(wǎng)頁(yè)中獲取數據，然后從獲取的數據中找到目標數據并給url管理器一組新的新url。代碼顯示如下：
　　from bs4 import BeautifulSoup
import re
import urlparse
class HtmlParse(object):
#使用BeautifulSoup解析網(wǎng)頁(yè)下載器下載的網(wǎng)頁(yè)數據
def parse(self,page_url,html_cont):
if page_url is None or html_cont is None:
return
soup = BeautifulSoup(html_cont,'html.parser',from_encoding='utf8')
#獲取新的url集合
new_urls = self._get_new_urls(page_url,soup)
#獲取目標數據
new_data = self._get_new_data(page_url,soup)
return new_urls,new_data
#獲取新的待爬取url
def _get_new_urls(self, page_url, soup):
new_urls = set()
#使用正則表達式從BeautifulSoup獲取的數據中找到新的url
#頁(yè)面的url格式/item/%E8%9C%98%E8%9B%9B/8135707
#這里的soup.find_all() 可獲取全部符合條件的標簽對象
links = soup.find_all('a',href =re.compile(r"/item/[%A_Z0_9]+"))
for link in links:
new_url = link['href']
#生成完整的的url：http://baike.baidu.com/item/%2 ... 35707
new_full_url = urlparse.urljoin(page_url,new_url)
new_urls.add(new_full_url)
return new_urls
#獲取目標數據，這里只是獲取了標簽和中的內容
def _get_new_data(self, page_url, soup):
res_data = {}
#url
res_data['url'] = page_url
#Python
#這里的soup.find() 將獲取第一個(gè)符合條件的標簽對象
title_node = soup.find('dd',class_="lemmaWgt-lemmaTitle-title").find("h1")
res_data["title"] = title_node.getText()
#
#這里的soup.find() 將獲取第一個(gè)符合條件的標簽對象
summary_node = soup.find("div",class_="lemma-summary")
res_data["summary"] = summary_node.getText()
return res_data
　　數據輸出
　　這里只是將獲取的數據輸出到一個(gè)html文件中。當然，也可以輸出到數據庫、本地文件等其他地方，看具體需求。
　　 class HtmlOutputer(object):
def __init__(self):
self.datas = []
def collect_data(self,data):
if data is None:
return
self.datas.append(data)

def output_html(self):
fout = open('output.html','w')
fout.write("")
fout.write("")
fout.write("")

#默認是ascii，為了防止中文亂碼，需要轉成utf8
for data in self.datas:
fout.write("")
fout.write("%s" % data['url'])
fout.write("%s" % data['title'].encode('utf8'))
fout.write("%s" % data['summary'].encode('utf8'))
fout.write("")

fout.write("")
fout.write("")
fout.write("")
　　最后，連接所有類(lèi)：
　　#不要忘記引入其他類(lèi)
from baike_py import html_downloader, html_outputer, html_parser
from baike_py import url_manager
class SpiderMain(object):
def __init__(self):
self.urls =url_manager.UrlManager()
self.downloader = html_downloader.HtmlDownloader()
self.parser = html_parser.HtmlParse()
self.outputer = html_outputer.HtmlOutputer()
def craw(self, root_url):
count = 1
self.urls.add_new_url(root_url)
while self.urls.has_new_url():
try:
new_url = self.urls.get_new_url()
print ("craw %d : %s" % (count,new_url))
html_cont = self.downloader.download(new_url)
new_urls,new_data = self.parser.parse(new_url,html_cont)
self.urls.add_new_urls(new_urls)
self.outputer.collect_data(new_data)
#這里只是抓取了1000條url數據
if count == 1000:
break
count = count + 1
except :
print (“craw failed”)
self.outputer.output_html()
if __name__=="__main__":
root_url = "http://baike.baidu.com/item/Python"
obj_spider = SpiderMain()
obj_spider.craw(root_url)
　　總結 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(如何實(shí)現一下Java網(wǎng)絡(luò )編程中的HTML又是啥
)
　　為了鞏固Java網(wǎng)絡(luò )編程中的知識點(diǎn)，結合網(wǎng)上一些爬蟲(chóng)帖子，手寫(xiě)一個(gè)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)獲取網(wǎng)站的信息，個(gè)人學(xué)習。. . 我不應該去喝茶 2333
　　先看效果。根據DOM結構獲取表單信息。輸入關(guān)鍵字。運行程序以獲取對標題和鏈接的查詢(xún)。
　　
　　所以問(wèn)題是，這些是什么，什么是蜘蛛？
　　首先，讓我解釋一下Spider。根據百度百科上的定義：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，更多時(shí)候是網(wǎng)絡(luò )追逐者），是一種自動(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)。它實(shí)際上是一個(gè)基于關(guān)鍵字的小腳本，用于獲取 URL。什么？還是不明白？嗯，百度相當于一個(gè)寫(xiě)得很好的爬蟲(chóng)。. . 這次明白了。
　　讓我們開(kāi)始解釋如何實(shí)現它。
　　當然，HTML 的處理是爬蟲(chóng)的重點(diǎn)。在此示例中，使用了 Java HTML 解析器。它可以直接解析一個(gè) URL 地址和 HTML 文本內容。它提供了一個(gè)非常省力的API，可以通過(guò)DOM、CSS和類(lèi)似jQuery的操作方法來(lái)檢索和操作數據。
　　Rule.java 實(shí)體類(lèi)封裝查詢(xún)信息
　　package util;
/**
* 規則類(lèi)
*
* @author wyq
*
*/
public class Rule
{
/**
* 鏈接
*/
private String url;
/**
* 參數集合
*/
private String[] params;
/**
* 參數對應的值
*/
private String[] values;
/**
* 對返回的HTML，第一次過(guò)濾所用的標簽，請先設置type
*/
private String resultTagName;
/**
* CLASS / ID / SELECTION
* 設置resultTagName的類(lèi)型，默認為ID
*/
private int type = ID ;

/**
*GET / POST
* 請求的類(lèi)型，默認GET
*/
private int requestMoethod = GET ;

public final static int GET = 0 ;
public final static int POST = 1 ;

public final static int CLASS = 0;
public final static int ID = 1;
public final static int SELECTION = 2;
public Rule()
{
}

public Rule(String url, String[] params, String[] values,
String resultTagName, int type, int requestMoethod)
{
super();
this.url = url;
this.params = params;
this.values = values;
this.resultTagName = resultTagName;
this.type = type;
this.requestMoethod = requestMoethod;
}
public String getUrl()
{
return url;
}
public void setUrl(String url)
{
this.url = url;
}
public String[] getParams()
{
return params;
}
public void setParams(String[] params)
{
this.params = params;
}
public String[] getValues()
{
return values;
}
public void setValues(String[] values)
{
this.values = values;
}
public String getResultTagName()
{
return resultTagName;
}
public void setResultTagName(String resultTagName)
{
this.resultTagName = resultTagName;
}
public int getType()
{
return type;
}
public void setType(int type)
{
this.type = type;
}
public int getRequestMoethod()
{
return requestMoethod;
}
public void setRequestMoethod(int requestMoethod)
{
this.requestMoethod = requestMoethod;
}
}
　　LinkTypeDate 封裝查詢(xún)結果信息
　　package util;
public class LinkTypeData
{
private int id;
/**
* 鏈接的地址
*/
private String linkHref;
/**
* 鏈接的標題
*/
private String linkText;
/**
* 摘要
*/
private String summary;
/**
* 內容
*/
private String content;
public int getId()
{
return id;
}
public void setId(int id)
{
this.id = id;
}
public String getLinkHref()
{
return linkHref;
}
public void setLinkHref(String linkHref)
{
this.linkHref = linkHref;
}
public String getLinkText()
{
return linkText;
}
public void setLinkText(String linkText)
{
this.linkText = linkText;
}
public String getSummary()
{
return summary;
}
public void setSummary(String summary)
{
this.summary = summary;
}
public String getContent()
{
return content;
}
public void setContent(String content)
{
this.content = content;
}
}
　　用于測試的MainTest.java文件（內網(wǎng)真快了）
　　package util;
import java.util.List;
public class MainTest {
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
MainTest mainTest=new MainTest();
mainTest.getDatasByCssQueryUserNEU();
}
public void printf(List datas) {
for (LinkTypeData data : datas) {
System.out.println(data.getLinkText());
System.out.println(data.getLinkHref());
System.out.println("***********************************");
}
}
public void getDatasByCssQueryUserNEU() {
Rule rule = new Rule("http://www.neupioneer.com", new String[] { "s" }, new String[] { "軟件學(xué)院" }, null, -1,
Rule.GET);
List extracts = ExtractService.extract(rule);
printf(extracts);
}
} 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(一家的用途是什么？是怎么做的？？)
　　作為大數據公司的運營(yíng)編輯，經(jīng)常有人問(wèn)我，“誒？你說(shuō)的爬蟲(chóng)是什么？” “爬蟲(chóng)的目的是什么？” “你們公司賣(mài)爬蟲(chóng)嗎？你們有蜥蜴嗎？” 等一系列問(wèn)題，編輯絕望了。那么究竟什么是爬蟲(chóng)呢？
　　
　　一、什么是爬蟲(chóng)
　　以下是百度百科對網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的定義：
　　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）是按照某些規則自動(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)。
　　通俗地說(shuō)，履帶是一個(gè)程序或腳本，可以自動(dòng)訪(fǎng)問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)和下載網(wǎng)站的內容。它類(lèi)似于一個(gè)機器人，可以在自己的電腦上獲取其他人的網(wǎng)站信息，并做一些更多的過(guò)濾、篩選、匯總、排序、排序等操作。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的英文名字是Web Spider，這是一個(gè)非常形象的名字。把互聯(lián)網(wǎng)比作蜘蛛網(wǎng)，那么蜘蛛就是在網(wǎng)上爬來(lái)爬去的蜘蛛。網(wǎng)絡(luò )蜘蛛通過(guò)網(wǎng)頁(yè)的鏈接地址搜索網(wǎng)頁(yè)。從某個(gè)頁(yè)面（通常是首頁(yè)）開(kāi)始，閱讀網(wǎng)頁(yè)內容，找到網(wǎng)頁(yè)中的其他鏈接地址，然后通過(guò)這些鏈接地址進(jìn)行搜索。一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，這樣一直循環(huán)下去，直到這個(gè)網(wǎng)站的所有網(wǎng)頁(yè)都被抓取完。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)原理抓取互聯(lián)網(wǎng)上的所有網(wǎng)頁(yè)。
　　二、爬蟲(chóng)能做什么
　　現在大數據時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)已經(jīng)成為這個(gè)時(shí)代不可或缺的一部分。企業(yè)需要數據來(lái)分析用戶(hù)行為，分析自己產(chǎn)品的不足，分析競爭對手的信息等等，但這些最重要的條件是數據的采集。從招聘網(wǎng)站可以看出，很多公司都在招聘爬蟲(chóng)工程師，薪水很高。但是，作為一項專(zhuān)業(yè)技能，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)不可能在很短的時(shí)間內學(xué)會(huì )。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，網(wǎng)站的種類(lèi)越來(lái)越多。很多傳統企業(yè)因為跟不上時(shí)代的發(fā)展，被競爭對手甩在了后面。一些公司渴望獲得一些行業(yè)數據，卻苦于不了解技術(shù)，
　　三、不懂爬蟲(chóng)技術(shù)怎么辦
　　ForeSpider數據預嗅探采集系統是一款通用的互聯(lián)網(wǎng)數據采集軟件。該軟件高度可視化的特點(diǎn)讓每個(gè)人都能輕松上手，操作簡(jiǎn)單，精準智能采集，讓企業(yè)能夠以極低的成本獲取所需的數據。同時(shí)，采集速度快，服務(wù)范圍全面，也給用戶(hù)帶來(lái)了極大的便利。
　　前端嗅探還可以幫助企業(yè)用戶(hù)進(jìn)行數據分析。當企業(yè)面臨海量數據卻不知道如何處理時(shí)，Front-sniffing可以根據用戶(hù)需求提供定制化服務(wù)，分析行業(yè)發(fā)展趨勢，幫助企業(yè)用戶(hù)打造多方面優(yōu)勢。.
　　在各個(gè)行業(yè)高速發(fā)展的時(shí)代，下一步有可能被行業(yè)浪潮淹沒(méi)。每天新增和消失的公司數量是難以想象的。企業(yè)要實(shí)現長(cháng)期穩定發(fā)展，就必須緊跟時(shí)代步伐。，甚至快一步，而這快一步，就是倩倩能為你做的。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科和谷歌百科對比起來(lái)，廣告太多了)
　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科的廣告（百度百科和谷歌百科對比起來(lái)，
　　廣告太多了，大多廣告多都是沒(méi)用的，看的人不知道該相信誰(shuí)，反正我不敢相信。
　　沒(méi)有圖片識別功能。
　　百度這個(gè)廣告做的不到位。一般情況下基本上是未注冊賬號才會(huì )發(fā)布廣告，而且這個(gè)廣告做的差勁不文明，圖片來(lái)源不明顯，那對正常人沒(méi)有影響。而且文案廣告無(wú)精準定位。例如你就會(huì )發(fā)現這個(gè)為你留言的人明明他是個(gè)男的，但是就是把自己是女的做了好長(cháng)一段文案，這是百度的很大不足。
　　網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)服務(wù)這塊用的國外的。但是說(shuō)真的。一個(gè)網(wǎng)站沒(méi)有谷歌百度，談何成功，尤其是像北京這種知名的人力密集型網(wǎng)站，完全的競價(jià)排名，靠的是數量和效果取勝，百度說(shuō)你做錯了，你只能祈禱別出事。不過(guò)國內還是堅持出臺了相關(guān)政策的。因為做了會(huì )死，百度怕有些不道德的競價(jià)排名公司過(guò)分依賴(lài)這個(gè)，
　　已經(jīng)棄用百度的我不是來(lái)抬杠的，事實(shí)證明百度的打假已經(jīng)沒(méi)有什么用了，給大家參考下，其他公司公布的嚴查。
　　還有一個(gè)是網(wǎng)頁(yè)量有問(wèn)題， 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(衡量網(wǎng)頁(yè)質(zhì)量的維度--瀏覽體驗不同質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)管理)
　　采集知名小說(shuō)網(wǎng)站的盜版小說(shuō)頁(yè)。
　　
　　3、內容質(zhì)量差：
　　百度搜索引擎認為主要內容的內容是信息較少，或者沒(méi)有有效信息，或者信息已經(jīng)過(guò)時(shí)。都是內容質(zhì)量較差的頁(yè)面，對用戶(hù)沒(méi)有任何實(shí)質(zhì)性幫助，應該減少他們的顯示機會(huì )。同時(shí)，如果此類(lèi)網(wǎng)頁(yè)在網(wǎng)站中所占比例過(guò)大，也會(huì )影響百度搜索引擎對該網(wǎng)站的評分，尤其是UGC網(wǎng)站、電子商務(wù)網(wǎng)站@ &gt;、黃頁(yè)網(wǎng)站要特別注意過(guò)期失效網(wǎng)頁(yè)的管理。例如：
　　已下架的產(chǎn)品頁(yè)面，或已過(guò)期的團購頁(yè)面；
　　已過(guò)期的招聘和交易頁(yè)面；
　　資源已過(guò)期，如視頻被刪除、軟件下載后無(wú)法使用等。
　　4、 沒(méi)有內容質(zhì)量可言：
　　完全沒(méi)有內容質(zhì)量的網(wǎng)頁(yè)是指制作成本低，制作以次充好的網(wǎng)頁(yè)；來(lái)自別處采集的內容無(wú)需最少編輯即可在線(xiàn)放置；掛木馬等病毒；收錄欺騙或意圖；完全不能滿(mǎn)足用戶(hù)需求甚至收錄欺騙性?xún)热莸木W(wǎng)頁(yè)。例如：
　　內容短，內容少，但不能支持頁(yè)面的主要意圖；
　　問(wèn)答頁(yè)面有問(wèn)題沒(méi)有答案，或者答案根本解決不了問(wèn)題；
　　網(wǎng)站上的搜索結果頁(yè)面，但沒(méi)有給出相關(guān)信息
　　除了上述網(wǎng)頁(yè)之外，欺騙用戶(hù)和搜索引擎的網(wǎng)頁(yè)在完全沒(méi)有內容質(zhì)量的集合中占有很高的比例。百度搜索引擎對作弊網(wǎng)頁(yè)的定義是：不滿(mǎn)足用戶(hù)需求的網(wǎng)頁(yè)，通過(guò)不正當手段欺騙用戶(hù)和搜索引擎牟利。目前，這部分網(wǎng)頁(yè)在互聯(lián)網(wǎng)上的數量還很少，但作弊網(wǎng)頁(yè)的價(jià)值是負的，對用戶(hù)的危害很大。搜索引擎對此類(lèi)網(wǎng)頁(yè)采取堅決打擊的態(tài)度。
　　衡量網(wǎng)頁(yè)質(zhì)量的維度——瀏覽體驗
　　不同質(zhì)量的網(wǎng)頁(yè)瀏覽體驗會(huì )有很大的差距，優(yōu)質(zhì)網(wǎng)頁(yè)的瀏覽體驗應該是正面的。用戶(hù)希望看到干凈且易于閱讀的網(wǎng)頁(yè)?；靵y的版式和過(guò)多的廣告會(huì )影響用戶(hù)對網(wǎng)頁(yè)主要內容的訪(fǎng)問(wèn)。在百度搜索引擎網(wǎng)頁(yè)質(zhì)量體系中，用戶(hù)對網(wǎng)頁(yè)主要內容的獲取成本與瀏覽體驗成反比，即獲取成本越高，瀏覽體驗越低。面對內容質(zhì)量相似的網(wǎng)頁(yè)，瀏覽體驗更好的網(wǎng)頁(yè)更有可能獲得更高的排名。對于瀏覽體驗較差的網(wǎng)頁(yè)，百度搜索引擎會(huì )視情況降低其顯示概率，甚至拒絕收錄。
　　影響用戶(hù)瀏覽體驗質(zhì)量的因素有很多。目前，百度搜索引擎主要從內容布局和廣告影響力兩個(gè)方面考慮網(wǎng)頁(yè)：
　　內容布局：用戶(hù)進(jìn)入網(wǎng)頁(yè)時(shí)首先看到的是內容布局。布局決定了用戶(hù)對網(wǎng)頁(yè)的第一印象，也決定了用戶(hù)獲取內容的成本。
　　廣告影響力：百度搜索引擎明白網(wǎng)站的生存和發(fā)展需要資金支持，支持在網(wǎng)頁(yè)上投放合法廣告。網(wǎng)頁(yè)應以滿(mǎn)足用戶(hù)需求為主要目的，最好的狀態(tài)是“內容為主，廣告滿(mǎn)足用戶(hù)需求，內容為主，廣告為輔”，廣告不應成為頁(yè)面的主體。
　　我們以一個(gè)例子來(lái)體驗一下百度搜索引擎是如何對網(wǎng)頁(yè)的瀏覽體驗進(jìn)行分類(lèi)的，站長(cháng)可以以此為基礎對比測試自己網(wǎng)站的瀏覽體驗：
　　1、良好的瀏覽體驗：
　　頁(yè)面布局合理，用戶(hù)獲取主要內容的成本低。一般來(lái)說(shuō)，它具有以下特點(diǎn)：
　　布局合理，布局美觀(guān)，便于閱讀瀏覽；
　　用戶(hù)需要的內容占據網(wǎng)頁(yè)最重要的位置；
　　可以通過(guò)頁(yè)面標簽或頁(yè)面布局清楚地區分什么是廣告；
　　廣告不占據主要內容的位置，不妨礙用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)主要內容；
　　
　　示例參考：什么是 seo？。
　　2、糟糕的瀏覽體驗：
　　頁(yè)面布局和廣告投放影響用戶(hù)對主要內容的訪(fǎng)問(wèn)，增加用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)信息的成本，讓用戶(hù)反感。包括但不限于以下情況：
　　正文內容不換行也不拆分，用戶(hù)閱讀困難；
　　字體和背景顏色相似，內容難以區分；
　　頁(yè)面布局不合理，頁(yè)面首屏看不到有價(jià)值的主要內容；
　　廣告掩蓋了主要內容；或者在一般分辨率下，首屏全是廣告，主要內容不可見(jiàn)；
　　彈出廣告太多；
　　浮動(dòng)廣告太多影響閱讀
　　當點(diǎn)擊鏈接時(shí)，會(huì )出現一個(gè)意想不到的彈出窗口；
　　廣告和內容混淆，不易區分；
　　衡量網(wǎng)頁(yè)質(zhì)量的維度——可訪(fǎng)問(wèn)性
　　用戶(hù)希望從搜索引擎中快速獲取他們需要的信息。百度搜索引擎為用戶(hù)提供可以直接一次性獲取所有信息的網(wǎng)頁(yè)結果。百度搜索引擎認為無(wú)法直接獲取主要內容的網(wǎng)頁(yè)對用戶(hù)不友好，會(huì )根據情況調整其顯示概率。
　　百度搜索引擎會(huì )從正常打開(kāi)、權限限制、有效性三個(gè)方面來(lái)判斷網(wǎng)頁(yè)的可訪(fǎng)問(wèn)性。對于可以正常訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)，可以參與正常排序；對于有權限限制的網(wǎng)頁(yè)，通過(guò)其他維度觀(guān)察；對于無(wú)效的網(wǎng)頁(yè)，其展示機制將被降低甚至從數據庫中刪除。
　　1、一個(gè)可以正常訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)
　　沒(méi)有權限限制，您可以直接訪(fǎng)問(wèn)所有主要內容網(wǎng)頁(yè)。
　　2、有權限限制的網(wǎng)頁(yè)
　　此類(lèi)網(wǎng)頁(yè)有兩種類(lèi)型：打開(kāi)權限和資源訪(fǎng)問(wèn)權限
　　1)打開(kāi)權限：表示需要登錄權限才能打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)。未經(jīng)許可，您根本看不到具體內容。普通用戶(hù)拿不到或成本高。百度搜索引擎將減少其出現的機會(huì )。不包括以登錄為主要功能的網(wǎng)頁(yè)。
　　2) 資源獲取權限：指獲取網(wǎng)頁(yè)的主要內容，如文檔、軟件、視頻等，需要權限或需要安裝插件才能獲取完整內容。這時(shí)候會(huì )出現三種情況：
　　網(wǎng)站 提供高質(zhì)量、真實(shí)的內容。由于內容建設成本高，雖然查看全文或下載需要權限或安裝插件，但在用戶(hù)的預料之內，百度搜索引擎不認為權限行為會(huì )對用戶(hù)造成傷害. , 給予與普通可訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面相同的處理。
　　對于一些非優(yōu)質(zhì)、非正版資源，來(lái)自用戶(hù)轉載甚至機器采集，成本低，內容不唯一，用戶(hù)對資源的訪(fǎng)問(wèn)有訪(fǎng)問(wèn)限制——用戶(hù)需要注冊登錄或付費查看，百度搜索引擎會(huì )根據具體情況決定是否調整其顯示。
　　還有一些視頻和下載資源頁(yè)面?；蛟S他們自己的資源質(zhì)量還不錯，但是他們需要安裝非常冷門(mén)的插件才能正常訪(fǎng)問(wèn)。例如，當需要安裝“xx大片播放器”時(shí)，百度搜索引擎就會(huì )懷疑其有惡意傾向。
　　
　　示例參考：
　　3、無(wú)效網(wǎng)頁(yè)
　　它通常指具有死鏈接和主要資源故障的網(wǎng)頁(yè)。百度搜索引擎認為這些頁(yè)面無(wú)法提供有價(jià)值的信息。如果網(wǎng)站上此類(lèi)頁(yè)面過(guò)多，也會(huì )影響百度搜索引擎的收錄和評分。建議站長(cháng)設置此類(lèi)網(wǎng)頁(yè)，及時(shí)登錄百度站長(cháng)平臺，并使用死鏈提交工具通知百度搜索引擎。
　　無(wú)效網(wǎng)頁(yè)包括但不限于：
　　404、403、503等網(wǎng)頁(yè)；
　　程序代碼錯誤網(wǎng)頁(yè)；
　　打開(kāi)后提示內容被刪除，或者因為內容不存在而跳轉到首頁(yè)的頁(yè)面；
　　收錄已刪除內容的論壇帖子、已刪除的視頻頁(yè)面（主要出現在 UGC 網(wǎng)站上）
　　Internet網(wǎng)絡(luò )資源的現狀
　　CNNIC 2014年初發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展狀況統計報告》指出：截至2013年12月，中國網(wǎng)頁(yè)數據為1500億，比2012年同期增長(cháng)22.2% . 2013年，單個(gè)網(wǎng)站的平均網(wǎng)頁(yè)數和單個(gè)網(wǎng)頁(yè)的平均字節數保持增長(cháng)，顯示中國互聯(lián)網(wǎng)內容更加豐富：網(wǎng)站的平均網(wǎng)頁(yè)數網(wǎng)站達到4.69萬(wàn)臺，比去年同期增長(cháng)2.3%。
　　為保證搜索質(zhì)量，提高用戶(hù)滿(mǎn)意度，百度搜索引擎每周都會(huì )對網(wǎng)頁(yè)質(zhì)量進(jìn)行抽樣評估。但是，從過(guò)去一年的評測數據中，我們發(fā)現優(yōu)質(zhì)網(wǎng)頁(yè)的絕對數量非常少，幾乎沒(méi)有增加；普通網(wǎng)頁(yè)的比例在下降，相應地，低質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)的比例顯著(zhù)增加。截至2014年5月，統計數據顯示，在百度網(wǎng)絡(luò )搜索發(fā)現的海量網(wǎng)頁(yè)中，優(yōu)質(zhì)網(wǎng)頁(yè)僅占7.4%，劣質(zhì)網(wǎng)頁(yè)高達21%，其余普通網(wǎng)頁(yè)占71.6%。
　　
　　通過(guò)一系列的篩選、識別、分析、賦能工作，百度搜索力求將更多優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)頁(yè)呈現給用戶(hù)。每天，它都會(huì )命中數以萬(wàn)計的劣質(zhì)網(wǎng)站，涉及數百萬(wàn)個(gè)網(wǎng)頁(yè)?？梢詼p少劣質(zhì)網(wǎng)頁(yè)對用戶(hù)的干擾。從下圖2014年5月的網(wǎng)頁(yè)展示分析數據可以看出，當前展示在用戶(hù)面前的網(wǎng)頁(yè)質(zhì)量分布中，優(yōu)質(zhì)網(wǎng)頁(yè)占比40%，劣質(zhì)網(wǎng)頁(yè)減少至11%—— ——雖然這個(gè)變化已經(jīng)很明顯了，但百度網(wǎng)搜索還是希望能和廣大站長(cháng)一起，把劣質(zhì)的比例降到更低。
　　
　　互聯(lián)網(wǎng)的所有頁(yè)面
　　百度搜索中顯示的網(wǎng)頁(yè)
　　質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)
　　7.4%
　　41%
　　普通網(wǎng)頁(yè)
　　71.6%
　　49%
　　低質(zhì)量的頁(yè)面
　　二十一％
　　11%
　　上述低質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)包括兩部分：低質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)和垃圾網(wǎng)頁(yè)。低質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)問(wèn)題分布如下圖所示：
　　從上圖我們可以看出，低質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)中最嚴重的問(wèn)題是廣告過(guò)多導致瀏覽體驗不佳，占據網(wǎng)頁(yè)主要位置，以及意外彈窗、短內容、需要權限的網(wǎng)頁(yè)獲取資源并過(guò)期。信息也是低質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)的重要組成部分。
　　除低質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)外，沒(méi)有質(zhì)量垃圾頁(yè)面的低質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)問(wèn)題分布如下圖所示：
　　
　　從上圖我們可以看出，低質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)中最嚴重的問(wèn)題是廣告過(guò)多導致瀏覽體驗不佳，占據網(wǎng)頁(yè)主要位置，以及意外彈窗、短內容、需要權限的網(wǎng)頁(yè)獲取資源并過(guò)期。信息也是低質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)的重要組成部分。
　　除低質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)外，沒(méi)有質(zhì)量垃圾頁(yè)面的低質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)問(wèn)題分布如下圖所示：
　　
　　死鏈接對用戶(hù)、網(wǎng)站和搜索引擎毫無(wú)意義，垃圾網(wǎng)頁(yè)占比最大。二是對用戶(hù)和搜索引擎有害的作弊網(wǎng)頁(yè)。無(wú)效的資源、未回答的問(wèn)題和不相關(guān)的搜索結果頁(yè)面都是浪費用戶(hù)時(shí)間的網(wǎng)頁(yè)。搜索引擎不想向用戶(hù)展示它們。
　　百度搜索引擎給站長(cháng)的建議
　　以上介紹了百度搜索引擎判斷網(wǎng)頁(yè)質(zhì)量的標準。對應這些標準，站長(cháng)在實(shí)際工作中應該遵循幾個(gè)原則：
　　設計網(wǎng)頁(yè)時(shí)主要考慮的是用戶(hù)，而不是搜索引擎
　　永遠把用戶(hù)體驗放在第一位
　　根據用戶(hù)需求創(chuàng )建內容
　　多想想如何讓你的網(wǎng)站獨特價(jià)值
　　著(zhù)眼長(cháng)遠，過(guò)度廣告弊大于利
　　及時(shí)刪除低質(zhì)量?jì)热?br /> 　　","force_purephv":"0","gnid":"97188c27bedb51c50","img_data":[{"flag":2,"img":[{"desc":"","height":"369" ,"title":"","url":"。ssl。圖像。360快。com/t01033d54ef5d5f8579。jpg","width":"980"},{"desc":"","height":"185","title":"","url":". ssl。圖像。360快。com/t0128f39fa4fe1f57e9。jpg","width":"980"},{"desc":"","height":"369","title":"","url":". ssl。圖像。360快。com/t01033d54ef5d5f8579。jpg","width":"980"},{"desc":"","height":"231"," 標題":" ","url":"。ssl。圖像。360快。com/t01b8a72fed89567446。
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　　如何在手機上打開(kāi)電腦網(wǎng)頁(yè)？-
　　1、UC瀏覽器是很多人都會(huì )使用的手機瀏覽器。我們需要在手機端網(wǎng)頁(yè)的電腦版上使用。我們先打開(kāi)UC瀏覽器。2、 點(diǎn)擊下方編輯器框選擇打開(kāi)主菜單，在彈出的界面中找到編輯器選中的齒輪狀按鈕。由于UC瀏覽器版本不同，齒輪狀符號...
　　您好，百度體驗所有網(wǎng)頁(yè)都打不開(kāi)，訪(fǎng)問(wèn)行為異常。我該如何解決？
　　嘗試其他瀏覽器
　　百度體驗入口在哪里——
　　百度體驗入口：百度體驗-官網(wǎng)百度體驗是百度于2010年10月推出的新生活知識產(chǎn)品，主要解決用戶(hù)“怎么做”，專(zhuān)注解決實(shí)際問(wèn)題。在架構上，它整合了Questions和百度百科的格式標準。經(jīng)驗是一篇文章，可以引導人們達到某種目的...
　　如何在百度上免費發(fā)布自己的網(wǎng)頁(yè)信息——
　　在百度空間博客注冊后，即可使用百度博客發(fā)布信息。2關(guān)于如何在百度網(wǎng)頁(yè)上免費發(fā)布信息，搜索貼吧名稱(chēng)發(fā)布信息。3、在百度相應貼吧發(fā)布信息貼吧發(fā)布信息:1? 我知道下面有三種方法
　　如何制作網(wǎng)頁(yè)？
　　首先可以告訴想學(xué)習網(wǎng)頁(yè)制作的朋友。學(xué)習制作網(wǎng)頁(yè)和學(xué)習其他知識是一樣的。它必須有一個(gè)基礎。在此基礎上學(xué)習會(huì )更容易、更快。其次，你要清楚它的用途。建議你有條件：熟練電腦操作，使用電腦一年以上，上網(wǎng)...
　　百度加經(jīng)驗點(diǎn)登錄那個(gè)網(wǎng)頁(yè)——
　　你好，你在哪里登錄？您只需單擊您回答的問(wèn)題。在您的右側，您可以看到您的頭像，就在您的頭像下方（登錄位置）。很有幫助，希望采納。
　　百度體驗頁(yè)面顯示不正常怎么辦。以前是一頁(yè)一頁(yè)顯示的，現在變成這樣了
　　你是手機的瀏覽界面，你可以換成瀏覽器來(lái)瀏覽，比如：UC不會(huì )這樣。
　　如何使用百度經(jīng)驗？
　　查看更多1、 首先去百度“百度體驗”，然后你會(huì )看到百度體驗官網(wǎng)，搜索排名第一，點(diǎn)擊進(jìn)入，登錄百度賬號，如果你沒(méi)有，去注冊一個(gè)。很簡(jiǎn)單，是的，不用我多說(shuō)。2、首頁(yè)點(diǎn)擊分享計劃，進(jìn)入下圖頁(yè)面，然后點(diǎn)擊左側加入分享計劃，進(jìn)入學(xué)生注冊頁(yè)面3、點(diǎn)擊學(xué)生注冊，在用戶(hù)協(xié)議中勾選協(xié)議，點(diǎn)擊確定，然后選擇類(lèi)型。您可以選擇自己主要擅長(cháng)的方面。4、下一步就是選擇導師，根據你選擇的類(lèi)型，百度經(jīng)驗會(huì )選擇一些更優(yōu)秀的人作為你的導師，他們會(huì )幫助你獲得畢業(yè)資格。選擇后，會(huì )向您發(fā)送一條消息，如下圖所示。查看更多
　　百度圖書(shū)館的經(jīng)驗知道，當網(wǎng)頁(yè)打不開(kāi)時(shí)，其他網(wǎng)頁(yè)都正常
　　這是系統問(wèn)題。建議您使用其他瀏覽器，或者您可以關(guān)閉網(wǎng)頁(yè)稍后使用，或者直接退出。這兩天前發(fā)生在我身上。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(自動(dòng)識別的GitHub百科數據整體較為規范，自動(dòng)將與標題相對應的內容存放)
　　代碼已經(jīng)同步到GitHub，之前的代碼以后會(huì )陸續整理出來(lái)，分享到GitHub上。歡迎收看。
　　qingmm 的 GitHub
　　百科詞條數據整體上還是比較規范的，至少在網(wǎng)絡(luò )上是這樣的。但是在實(shí)際爬取中，可以發(fā)現正文內容的標題和內容都在同一層級下，無(wú)法直接獲取到某一層級標題下的所有對應內容。因此，需要巧妙設計代碼，自動(dòng)識別多級標題，自動(dòng)將標題對應的內容存儲在標題下。
　　目前網(wǎng)上抓取百度百科詞條數據的代碼，大多來(lái)自同一個(gè)視頻教程。雖然功能劃分了，寫(xiě)了五個(gè)代碼文件，但還是不能滿(mǎn)足實(shí)際需要，教學(xué)效果大于實(shí)際效果。因此專(zhuān)門(mén)研究了下百科詞條html頁(yè)面的代碼規則，最終通過(guò)一定的規則實(shí)現頁(yè)面內容的自動(dòng)、規范化獲取。
　　輸入是術(shù)語(yǔ)的名稱(chēng)，輸出是一個(gè)json文件，數據以字典dict格式存儲。
　　這是代碼：
　　#-*-coding:utf-8-*-
import re
import requests
import bs4
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import codecs
import sys
import os
path = sys.path[0] + os.sep
headers = {
"Accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8",
"Accept-Encoding":"gzip, deflate, br",
"Accept-Language":"zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8,zh-HK;q=0.7,en-US;q=0.6",
"Connection":"keep-alive",
"Cookie":"BAIDUID=12D740BD92DEA90B607F5B827987F30E:FG=1; BIDUPSID=12D740BD92DEA90B607F5B827987F30E; PSTM=1534166632; BKWPF=3; BDUSS=lleW52cG9MalVYcUhKeWJSYllpMlgzQXpnN2lORml-UXh3b1BqRGpqSnBtcVJiQVFBQUFBJCQAAAAAAAAAAAEAAAARJts6wu3D98flt-cAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGkNfVtpDX1bT1; PSINO=1; H_PS_PSSID=1447_21105_20882_26350_26924_20927; BDORZ=B490B5EBF6F3CD402E515D22BCDA1598; pgv_pvi=419963904; pgv_si=s2644193280; Hm_lvt_55b574651fcae74b0a9f1cf9c8d7c93a=1534920932,1535362634,1535362645,1535362662; Hm_lpvt_55b574651fcae74b0a9f1cf9c8d7c93a=1535362662",
"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36",
"Host": 'baike.baidu.com',
"Upgrade-Insecure-Requests":"1"
}
def craw(url, item):
html = requests.get(url, headers=headers).content
data = dict()
data['url'] = url
data['name'] = item
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
title = soup.find('h2').get_text()
data['abstract'] = soup.find('div', class_='lemma-summary').get_text().strip().replace('\n', '').replace('\t', '')
basic_info = soup.find('div', class_='basic-info')
dts = basic_info.find_all('dt', class_='name')
dds = basic_info.find_all('dd', class_='value')
data['basic_info'] = dict()
for i in range(len(dts)):
name = dts[i].get_text().strip().replace('\n', '').replace('\t', '')
value = dds[i].get_text().strip().replace('\n', '').replace('\t', '')
data['basic_info'][name] = value
paras = soup.find_all('div', class_=['para-title', 'para'])
content = dict()
# move cursor to div: para-title level-2
for i in range(len(paras)):
if 'level-2' in paras[i]['class']:
paras = paras[i:]
break
level3_flag = False
# traversal content, caution: there is level-3 para, so the code will be more complicate
for para in paras:
if 'level-2' in para['class']:
prefix = para.span.get_text().strip().replace('\n', '')
name = para.h2.get_text().strip().replace('\n', '').replace(prefix, '')
print 'name', name
content[name] = ''
level3_flag = False
elif 'level-3' in para['class']:
if not level3_flag:
content[name] = dict()
prefix = para.span.get_text().strip().replace('\n', '')
children = para.h3.get_text().strip().replace('\n', '').replace(prefix, '')
print 'children', children
content[name][children] = ''
level3_flag = True
else:
text = para.get_text().strip().replace('\n', '').replace('\t', '')
if level3_flag:
content[name][children] += text
else:
content[name] += text
data['content'] = content
f = codecs.open(path + 'baike.json', 'w', 'utf-8')
json.dump(data, f, ensure_ascii=False)
f.write('\n')
f.close()
if __name__ == '__main__':
baseurl = 'http://baike.baidu.com/item/'
# items = ['Python', u'北京市', u'朝陽(yáng)區']
items = [u'北京市']
for item in items:
url = baseurl + item
print url
craw(url, item)
　　以上，歡迎交流。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(【知識點(diǎn)】該工具需要使用mysql,等使用方法)
　　多義詞", "summary": "\n在百度百科中，當同一個(gè)詞條名稱(chēng)可以指代不同含義和概念的事物時(shí)，該詞條稱(chēng)為多義詞。如詞條“Apple”既可以代表一種水果，也可以指代蘋(píng)果，所以“apple”是一個(gè)多義詞。\n", "summarylinks": [["百度維基"], ["/item/百度百度" ]], "basicinfo": [[], []], "content": "", "contentlinks": [["義項"], ["/item/義項"]]}5.in baike /mysql/json_test.py 有團隊生成baike.json相關(guān)調試 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(聊一聊Python與網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的主要框架程序的特點(diǎn)及應用)
　　談?wù)?Python 和網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)。
　　1、爬蟲(chóng)的定義
　　爬蟲(chóng)：一種自動(dòng)爬取互聯(lián)網(wǎng)數據的程序。
　　2、爬蟲(chóng)的主要框架
　　
　　爬蟲(chóng)程序的主要框架如上圖所示。爬蟲(chóng)調度器通過(guò)URL管理器獲取要爬取的URL鏈接。如果URL管理器中存在要爬取的URL鏈接，則爬蟲(chóng)調度器調用網(wǎng)頁(yè)下載器下載對應的網(wǎng)頁(yè)，然后調用網(wǎng)頁(yè)解析器解析網(wǎng)頁(yè)，并在網(wǎng)頁(yè)中添加新的URL到 URL 管理器輸出有價(jià)值的數據。
　　3、爬蟲(chóng)時(shí)序圖
　　
　　4、網(wǎng)址管理器
　　URL管理器對要爬取的URL集合和已爬取的URL集合進(jìn)行管理，防止重復爬取和循環(huán)爬取。URL管理器的主要功能如下圖所示：
　　
　　在 URL 管理器的實(shí)現方面，Python 主要使用內存（集合）和關(guān)系數據庫（MySQL）。對于小程序，一般在內存中實(shí)現，Python 內置的 set() 類(lèi)型可以自動(dòng)判斷元素是否重復。對于較大的程序，通常使用數據庫。
　　5、網(wǎng)頁(yè)下載器
　　Python 中的網(wǎng)頁(yè)下載器主要使用 urllib 庫，它是 Python 自帶的一個(gè)模塊。對于2.x版本中的urllib2庫，在python3.x中，以及它的request等子模塊中都集成到urllib中。urllib 中的 urlopen 函數用于打開(kāi) url 并獲取 url 數據。urlopen 函數的參數可以是 url 鏈接或請求對象。對于簡(jiǎn)單的網(wǎng)頁(yè)，直接使用url字符串作為參數就可以了，但是對于有反爬蟲(chóng)機制的復雜網(wǎng)頁(yè)，使用urlopen函數時(shí)，需要添加http頭。對于有登錄機制的網(wǎng)頁(yè)，需要設置cookies。
　　6、網(wǎng)頁(yè)解析器
　　網(wǎng)頁(yè)解析器從網(wǎng)頁(yè)下載器下載的URL數據中提取有價(jià)值的數據和新的URL。對于數據提取，可以使用正則表達式、BeautifulSoup 等方法。正則表達式使用基于字符串的模糊匹配，對特征鮮明的目標數據有較好的效果，但通用性不強。BeautifulSoup 是一個(gè)第三方模塊，用于對 URL 內容進(jìn)行結構化分析。下載的網(wǎng)頁(yè)內容被解析為DOM樹(shù)。下圖是百度百科中使用BeautifulSoup打印的網(wǎng)頁(yè)的一部分輸出。
　　
　　關(guān)于BeautifulSoup的具體使用，后面會(huì )在文章寫(xiě)。以下代碼使用python抓取百度百科英雄聯(lián)盟條目中其他與聯(lián)盟相關(guān)的條目，并將這些條目保存在新創(chuàng )建的excel中。在代碼上：
　　
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import xlrd
import xlwt
from urllib.request import urlopen



excelFile=xlwt.Workbook()
sheet=excelFile.add_sheet('league of legend')
## 百度百科：英雄聯(lián)盟##
html=urlopen("http://baike.baidu.com/subview ... 6quot;)
bsObj=BeautifulSoup(html.read(),"html.parser")
#print(bsObj.prettify())

row=0

for node in bsObj.find("div",{"class":"main-content"}).findAll("div",{"class":"para"}):
links=node.findAll("a",href=re.compile("^(/view/)[0-9]+\.htm$"))
for link in links:
if 'href' in link.attrs:
print(link.attrs['href'],link.get_text())
sheet.write(row,0,link.attrs['href'])
sheet.write(row,1,link.get_text())
row=row+1


excelFile.save('E:\Project\Python\lol.xls')
　　部分輸出截圖如下：
　　
　　excel部分截圖如下：
　　
　　以上就是本文的全部?jì)热?，希望對大家學(xué)習Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)有所幫助。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(一家的用途是什么？是怎么做的？？)
　　作為大數據公司的編輯，經(jīng)常有人問(wèn)我，“誒？你說(shuō)的爬蟲(chóng)是什么？” “爬蟲(chóng)的目的是什么？” “你們公司賣(mài)爬蟲(chóng)嗎？你們有蜥蜴嗎？” 等一系列問(wèn)題，編輯絕望了。那么究竟什么是爬蟲(chóng)呢？
　　
　　一、什么是爬蟲(chóng)
　　以下是百度百科對網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的定義：
　　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）是按照某些規則自動(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)。
　　通俗的說(shuō)，爬蟲(chóng)就是可以自動(dòng)上網(wǎng)并下載網(wǎng)站內容的程序或腳本。它類(lèi)似于一個(gè)機器人，可以在自己的電腦上獲取其他人的網(wǎng)站信息，并做一些更多的過(guò)濾、篩選、匯總、排序、排序等操作。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的英文名字是Web Spider，這是一個(gè)非常形象的名字。把互聯(lián)網(wǎng)比作蜘蛛網(wǎng)，那么蜘蛛就是在網(wǎng)上爬來(lái)爬去的蜘蛛。網(wǎng)絡(luò )蜘蛛通過(guò)網(wǎng)頁(yè)的鏈接地址搜索網(wǎng)頁(yè)。從某個(gè)頁(yè)面（通常是首頁(yè)）開(kāi)始，閱讀網(wǎng)頁(yè)內容，找到網(wǎng)頁(yè)中的其他鏈接地址，然后通過(guò)這些鏈接地址進(jìn)行搜索。一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，這樣一直循環(huán)下去，直到這個(gè)網(wǎng)站的所有網(wǎng)頁(yè)都被抓取完。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)原理抓取互聯(lián)網(wǎng)上的所有網(wǎng)頁(yè)。
　　二、爬蟲(chóng)能做什么
　　現在大數據時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)已經(jīng)成為這個(gè)時(shí)代不可或缺的一部分。企業(yè)需要數據來(lái)分析用戶(hù)行為，分析自己產(chǎn)品的不足，分析競爭對手的信息等等，但這些最重要的條件是數據的采集。從招聘網(wǎng)站可以看出，很多公司都在招聘爬蟲(chóng)工程師，薪水很高。但是，作為一項專(zhuān)業(yè)技能，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)不可能在很短的時(shí)間內學(xué)會(huì )。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，網(wǎng)站的種類(lèi)越來(lái)越多。很多傳統企業(yè)因為跟不上時(shí)代的發(fā)展，被競爭對手甩在了后面。一些公司渴望獲得一些行業(yè)數據，卻苦于不了解技術(shù)，
　　三、不懂爬蟲(chóng)技術(shù)怎么辦
　　預嗅ForeSpider數據采集系統是一款通用的互聯(lián)網(wǎng)數據采集軟件。該軟件高度可視化的特點(diǎn)讓每個(gè)人都能輕松上手，操作簡(jiǎn)單，精準智能采集，讓企業(yè)能夠以極低的成本獲取所需的數據。同時(shí)，采集速度快，服務(wù)范圍全面，也給用戶(hù)帶來(lái)了極大的便利。
　　前端嗅探還可以幫助企業(yè)用戶(hù)進(jìn)行數據分析。當企業(yè)面臨海量數據卻不知道如何處理時(shí)，Front-sniffing可以根據用戶(hù)需求提供定制化服務(wù)，分析行業(yè)發(fā)展趨勢，幫助企業(yè)用戶(hù)打造多方面優(yōu)勢。.
　　在各個(gè)行業(yè)高速發(fā)展的時(shí)代，下一步有可能被行業(yè)浪潮淹沒(méi)。每天新增和消失的公司數量是難以想象的。企業(yè)要想實(shí)現長(cháng)期穩定發(fā)展，就必須緊跟時(shí)代步伐。，甚至快一步，而這快一步，正是倩倩能為你做的。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)：就是服務(wù)器端部署一個(gè)1.html網(wǎng)頁(yè)的數據思路)
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)：是一種用于獲取互聯(lián)網(wǎng)上指定規則的數據的程序。
　　想法：
　　1.為了模擬網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，我們現在可以在我們的 tomcat 服務(wù)器上部署一個(gè) 1.html 網(wǎng)頁(yè)。（部署步驟：在tomcat目錄的webapps目錄的ROOTS目錄下新建1.html。使用notepad++編輯內容：
　　)
　　2.使用URL與網(wǎng)頁(yè)建立聯(lián)系
　　3.獲取輸入流，用于讀取網(wǎng)頁(yè)內容
　　4.建立正則規則，因為這里我們是爬取網(wǎng)頁(yè)中的郵箱信息，所以創(chuàng )建一個(gè)匹配郵箱的正則表達式：String regex="\w+@\w+(\.\w+)+" ;
　　5.將提取的數據放入集合中。
　　代碼：
　　
import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.URL;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
/*
* 網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng):就是一個(gè)程序用于在互聯(lián)網(wǎng)中獲取指定規則的數據
*
*
*/
public class RegexDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {

List list=getMailByWeb();
for(String str:list){
System.out.println(str);
}

}
private static List getMailByWeb() throws Exception {

//1.與網(wǎng)頁(yè)建立聯(lián)系。使用URL
String path="http://localhost:8080//1.html";//后面寫(xiě)雙斜杠是用于轉義
URL url=new URL(path);
//2.獲取輸入流
InputStream is=url.openStream();
//加緩沖
BufferedReader br=new BufferedReader(new InputStreamReader(is));
//3.提取符合郵箱的數據
String regex="\\w+@\\w+(\\.\\w+)+";
//進(jìn)行匹配
//將正則規則封裝成對象
Pattern p=Pattern.compile(regex);
//將提取到的數據放到一個(gè)集合中
List list=new ArrayList();

String line=null;
while((line=br.readLine())!=null){
//匹配器
Matcher m=p.matcher(line);
while(m.find()){
//3.將符合規則的數據存儲到集合中
list.add(m.group());
}
}

return list;
}
}
　　注意：執行前需要開(kāi)啟tomcat服務(wù)器
　　操作結果：
　　總結
　　以上就是小編介紹的使用正則表達式實(shí)現網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的思路的詳細講解。我希望它會(huì )對你有所幫助。如果有什么問(wèn)題，請給我留言，小編會(huì )及時(shí)回復您。非常感謝您對網(wǎng)站的支持！ 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(EXCEL表格如何自動(dòng)獲取網(wǎng)頁(yè)數據？excel2016數據里面的自網(wǎng)站)
　　EXCEL表格如何自動(dòng)獲取網(wǎng)頁(yè)數據？
　　來(lái)自wps excel2016中的數據網(wǎng)站根據菜單欄
　　1、首先雙擊電腦上的wps excel2016快捷方式，打開(kāi)表單應用，進(jìn)入編輯界面。
　　2、 然后在出現的編輯窗口中，點(diǎn)擊打開(kāi)主菜單欄中的“數據”設置選項。
　　3、 然后在彈出的數據菜單欄窗口中，可以看到“From 網(wǎng)站”的設置選項。
　　Excel表格使用網(wǎng)站得到數據亂碼，如何解決？
　　獲取網(wǎng)絡(luò )數據，自帶的網(wǎng)絡(luò )還是有限的
　　VBA中有一個(gè)特殊的對象來(lái)處理網(wǎng)絡(luò )數據捕獲，大家都叫網(wǎng)絡(luò )捕獲
　　新手難，VBA程序員都能寫(xiě)！
　　在excel中，由于網(wǎng)站“獲取外部數據”，網(wǎng)頁(yè)中的表格無(wú)法識別...
　　獲取網(wǎng)絡(luò )數據，自帶的網(wǎng)絡(luò )還是有限的
　　VBA中有一個(gè)特殊的對象來(lái)處理網(wǎng)絡(luò )數據捕獲，大家都叫網(wǎng)絡(luò )捕獲
　　新手難，VBA程序員都能寫(xiě)！
　　wps excel2016數據中的self網(wǎng)站在哪里？
　　來(lái)自wps excel2016中的數據網(wǎng)站根據菜單欄
　　1、首先雙擊電腦上的wps excel2016快捷方式，打開(kāi)表單應用，進(jìn)入編輯界面。
　　2、 然后在出現的編輯窗口中，點(diǎn)擊打開(kāi)主菜單欄中的“數據”設置選項。
　　3、 然后在彈出的數據菜單欄窗口中，可以看到“From 網(wǎng)站”的設置選項。
　　電腦的Excel是網(wǎng)站和之前的不一樣，不能從網(wǎng)上的內部人那里抓取...
　　1、首先我們找一個(gè)網(wǎng)頁(yè)播放，復制網(wǎng)址。
　　2、 然后，我們打開(kāi)Excel，點(diǎn)擊菜單欄中的“數據”選項卡，點(diǎn)擊功能區“來(lái)自網(wǎng)站”。
　　3、在地址欄中右擊，將我們復制的網(wǎng)址粘貼到地址欄中，點(diǎn)擊“前往”。
　　4、進(jìn)入網(wǎng)頁(yè)后，如圖，我們點(diǎn)擊右下角的“導入”。
　　5、這時(shí)候發(fā)現表中的數據已經(jīng)導入到excel中了。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(【干貨】如何選擇合適的方式爬取數據？（一）)
　　大家好，這是我第一次寫(xiě)這樣的分享項目文章?？赡芎芩?，不完整，肯定有一些錯誤。希望大家在評論中指點(diǎn)迷津。謝謝！
　　一、前言
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（又稱(chēng)網(wǎng)絡(luò )蜘蛛、網(wǎng)絡(luò )機器人）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)。------百度百科
　　用人類(lèi)的話(huà)說(shuō)，爬蟲(chóng)是用來(lái)定時(shí)獲取海量數據，然后進(jìn)行處理和使用的。是大數據、金融、機器學(xué)習等領(lǐng)域的必要支撐條件之一。
　　目前在一線(xiàn)城市，爬蟲(chóng)的薪資待遇都比較客觀(guān)。后來(lái)晉升中高級爬蟲(chóng)工程師、數據分析師、大數據開(kāi)發(fā)崗位都是不錯的過(guò)渡。
　　二、項目目標
　　其實(shí)這里介紹的項目不需要太復雜。最終目的是將帖子的每條評論爬取到數據庫中，并進(jìn)行數據更新、防止重復爬取、反爬取等措施。
　　三、項目準備
　　這部分主要介紹本文用到的工具、涉及的庫、網(wǎng)頁(yè)等信息。
　　軟件：PyCharm
　　所需的庫：Scrapy、selenium、pymongo、user_agent、datetime
　　目標 網(wǎng)站：
　　http://bbs.foodmate.net
　　插件：chromedriver（版本必須正確）
　　四、項目分析1、確定爬取的結構網(wǎng)站
　　簡(jiǎn)而言之：確定網(wǎng)站的加載方式，如何正確進(jìn)入post逐級抓取數據，使用什么格式保存數據等。
　　其次，觀(guān)察網(wǎng)站的層次結構，也就是如何按照版塊一點(diǎn)一點(diǎn)的進(jìn)入post頁(yè)面。這對于這個(gè)爬蟲(chóng)任務(wù)非常重要，也是編寫(xiě)代碼的主要部分。
　　2、如何選擇正確的方式抓取數據？
　　目前我知道的爬蟲(chóng)方法大概有以下幾種（不全，但比較常用）：
　　1）請求框架：使用這個(gè)http庫靈活抓取需要的數據。簡(jiǎn)單但過(guò)程有點(diǎn)繁瑣，可以配合抓包工具來(lái)獲取數據。但是需要確定headers和對應的請求參數，否則無(wú)法獲取數據；很多app爬取，圖片視頻爬取，爬取停止，比較輕巧靈活，高并發(fā)分布式部署也很靈活，功能可以更好的實(shí)現。
　　2）Scrapy框架：scrapy框架可以說(shuō)是爬蟲(chóng)最常用、最好的爬蟲(chóng)框架。它有很多優(yōu)點(diǎn)：scrapy 是異步的；它采用更具可讀性的 xpath 而不是常規的；強大的統計和日志系統；同時(shí)抓取不同的 URL；支持shell模式，方便獨立調試；支持編寫(xiě)中間件，方便編寫(xiě)一些統一的過(guò)濾器；它可以通過(guò)管道存儲在數據庫中，等等。這也是本次要介紹的框架（結合selenium庫）文章。
　　五、項目實(shí)現
　　1、第一步：確定網(wǎng)站的類(lèi)型
　　先說(shuō)明什么意思，看什么網(wǎng)站，先看網(wǎng)站的加載方式，是靜態(tài)加載，動(dòng)態(tài)加載（js加載），還是其他方式；根據不同的加載方式需要不同的方法。然后我們觀(guān)察了今天爬取的網(wǎng)站，發(fā)現這是一個(gè)按時(shí)間順序排列的論壇。首先猜測是靜態(tài)加載網(wǎng)站；我們打開(kāi)了組織js加載的插件，如下圖。
　　
　　刷新后發(fā)現確實(shí)是靜態(tài)的網(wǎng)站（如果能正常加載，基本就是靜態(tài)加載了）。
　　2、步驟二：確定層級關(guān)系
　　其次，今天我們要爬取的網(wǎng)站是美食論壇網(wǎng)站，它是靜態(tài)加載的網(wǎng)站，在前面的分析中我們已經(jīng)了解了，然后是層次結構：
　　
　　大概就是上面這個(gè)過(guò)程，一共三個(gè)層次的漸進(jìn)訪(fǎng)問(wèn)，然后到達post頁(yè)面，如下圖。
　　
　　很多人學(xué)習python，不知道從哪里開(kāi)始。
　　很多人學(xué)習python，掌握了基本語(yǔ)法后，不知道從哪里找案例上手。
　　許多做過(guò)案例研究的人不知道如何學(xué)習更高級的知識。
　　所以對于這三類(lèi)人，我會(huì )為大家提供一個(gè)很好的學(xué)習平臺，免費領(lǐng)取視頻教程、電子書(shū)、課程源碼！
　　QQ群：721195303
　　部分代碼顯示：
　　一級接口：
　　def parse(self, response):
self.logger.info("已進(jìn)入網(wǎng)頁(yè)！")
self.logger.info("正在獲取版塊列表！")
column_path_list = response.css('#ct > div.mn > div:nth-child(2) > div')[:-1]
for column_path in column_path_list:
col_paths = column_path.css('div > table > tbody > tr > td > div > a').xpath('@href').extract()
for path in col_paths:
block_url = response.urljoin(path)
yield scrapy.Request(
url=block_url,
callback=self.get_next_path,
)
　　次要接口：
　　def get_next_path(self, response):
self.logger.info("已進(jìn)入版塊！")
self.logger.info("正在獲取文章列表！")
if response.url == 'http://www.foodmate.net/know/':
pass
else:
try:
nums = response.css('#fd_page_bottom > div > label > span::text').extract_first().split(' ')[-2]
except:
nums = 1
for num in range(1, int(nums) + 1):
tbody_list = response.css('#threadlisttableid > tbody')
for tbody in tbody_list:
if 'normalthread' in str(tbody):
item = LunTanItem()
item['article_url'] = response.urljoin(
tbody.css('* > tr > th > a.s.xst').xpath('@href').extract_first())
item['type'] = response.css(
'#ct > div > div.bm.bml.pbn > div.bm_h.cl > h1 > a::text').extract_first()
item['title'] = tbody.css('* > tr > th > a.s.xst::text').extract_first()
item['spider_type'] = "論壇"
item['source'] = "食品論壇"
if item['article_url'] != 'http://bbs.foodmate.net/':
yield scrapy.Request(
url=item['article_url'],
callback=self.get_data,
meta={'item': item, 'content_info': []}
)
try:
callback_url = response.css('#fd_page_bottom > div > a.nxt').xpath('@href').extract_first()
callback_url = response.urljoin(callback_url)
yield scrapy.Request(
url=callback_url,
callback=self.get_next_path,
)
except IndexError:
pass
　　三級接口：
　　def get_data(self, response):
self.logger.info("正在爬取論壇數據！")
item = response.meta['item']
content_list = []
divs = response.xpath('//*[@id="postlist"]/div')
user_name = response.css('div > div.pi > div:nth-child(1) > a::text').extract()
publish_time = response.css('div.authi > em::text').extract()
floor = divs.css('* strong> a> em::text').extract()
s_id = divs.xpath('@id').extract()
for i in range(len(divs) - 1):
content = ''
try:
strong = response.css('#postmessage_' + s_id[i].split('_')[-1] + '').xpath('string(.)').extract()
for s in strong:
content += s.split(';')[-1].lstrip('\r\n')
datas = dict(content=content, # 內容
reply_id=0, # 回復的樓層,默認0
user_name=user_name[i], # ?戶(hù)名
publish_time=publish_time[i].split('于 ')[-1], # %Y-%m-%d %H:%M:%S'
id='#' + floor[i], # 樓層
)
content_list.append(datas)
except IndexError:
pass
item['content_info'] = response.meta['content_info']
item['scrawl_time'] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
item['content_info'] += content_list
data_url = response.css('#ct > div.pgbtn > a').xpath('@href').extract_first()
if data_url != None:
data_url = response.urljoin(data_url)
yield scrapy.Request(
url=data_url,
callback=self.get_data,
meta={'item': item, 'content_info': item['content_info']}
)
else:
item['scrawl_time'] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
self.logger.info("正在存儲！")
print('儲存成功')
yield item
　　3、第三步：確定爬取方式
　　由于是靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)，我首先決定使用scrapy框架直接獲取數據，通過(guò)初步測試，發(fā)現該方法確實(shí)可行。爬蟲(chóng)限制了爬取速度，導致我被網(wǎng)站限制，網(wǎng)站從靜態(tài)加載的網(wǎng)頁(yè)改成：進(jìn)入網(wǎng)頁(yè)前動(dòng)態(tài)加載的網(wǎng)頁(yè)驗證算法，直接訪(fǎng)問(wèn)會(huì )被拒絕背景。
　　但是這種問(wèn)題怎么會(huì )是我的小聰明呢？經(jīng)過(guò)短暫的思考（1天），我將方案改為scrapy框架+selenium庫的方法，通過(guò)調用chromedriver，模擬訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站等網(wǎng)站加載后，爬取沒(méi)有完成。后續證明，該方法確實(shí)可行且有效。
　　代碼的實(shí)現部分如下：
　　def process_request(self, request, spider):
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument('--headless') # 使用無(wú)頭谷歌瀏覽器模式
chrome_options.add_argument('--disable-gpu')
chrome_options.add_argument('--no-sandbox')
# 指定谷歌瀏覽器路徑
self.driver = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options,
executable_path='E:/pycharm/workspace/爬蟲(chóng)/scrapy/chromedriver')
if request.url != 'http://bbs.foodmate.net/':
self.driver.get(request.url)
html = self.driver.page_source
time.sleep(1)
self.driver.quit()
return scrapy.http.HtmlResponse(url=request.url, body=html.encode('utf-8'), encoding='utf-8',
request=request)
　　4、第四步：確定爬取數據的存儲格式
　　這部分不用說(shuō)了，根據自己的需要，在items.py中設置需要爬取的數據格式。只需使用此格式保存在項目中：
　　class LunTanItem(scrapy.Item):
"""
論壇字段
"""
title = Field() # str: 字符類(lèi)型 | 論壇標題
content_info = Field() # str: list類(lèi)型 | 類(lèi)型list: [LunTanContentInfoItem1, LunTanContentInfoItem2]
article_url = Field() # str: url | 文章鏈接
scrawl_time = Field() # str: 時(shí)間格式 參照如下格式 2019-08-01 10:20:00 | 數據爬取時(shí)間
source = Field() # str: 字符類(lèi)型 | 論壇名稱(chēng) eg: 未名BBS, 水木社區, 天涯論壇
type = Field() # str: 字符類(lèi)型 | 板塊類(lèi)型 eg: '財經(jīng)', '體育', '社會(huì )'
spider_type = Field() # str: forum | 只能寫(xiě) 'forum'
　　5、第五步：確認保存數據庫
　　本項目選用的數據庫是 mongodb。因為是非關(guān)系型數據庫，優(yōu)勢很明顯，格式要求也沒(méi)有那么高?？伸`活存儲多維數據。一般是爬蟲(chóng)首選的數據庫（別跟我說(shuō)redis，知道的我會(huì )用，主要是不會(huì )）
　　代碼：
　　import pymongo
class FMPipeline():
def __init__(self):
super(FMPipeline, self).__init__()
# client = pymongo.MongoClient('139.217.92.75')
client = pymongo.MongoClient('localhost')
db = client.scrapy_FM
self.collection = db.FM
def process_item(self, item, spider):
query = {
'article_url': item['article_url']
}
self.collection.update_one(query, {"$set": dict(item)}, upsert=True)
return item
　　這時(shí)候，有聰明的朋友會(huì )問(wèn)：同一個(gè)數據爬兩次怎么辦？（換句話(huà)說(shuō)，就是重復檢查功能）
　　我之前沒(méi)想過(guò)這個(gè)問(wèn)題。后來(lái)問(wèn)了大佬才知道。這是我們保存數據的時(shí)候做的，就這句話(huà)：
　　query = {
'article_url': item['article_url']
}
self.collection.update_one(query, {"$set": dict(item)}, upsert=True)
　　通過(guò)帖子的鏈接判斷是否有重復數據爬取。如果重復數據可以理解為覆蓋它，那么數據也可以被更新。
　　6、其他設置
　　多線(xiàn)程、頭、管道傳輸順序等問(wèn)題，都在settings.py文件中設置。詳情請參考編輯器的項目查看。我不會(huì )在這里詳細介紹。
　　七、效果展示
　　1、 點(diǎn)擊運行，控制臺會(huì )顯示結果，如下圖所示。
　　
　　
　　2、 中途將很多帖子的爬取任務(wù)堆到隊列中，再進(jìn)行多線(xiàn)程處理。我設置了16個(gè)線(xiàn)程，速度還是很可觀(guān)的。
　　
　　3、數據庫顯示：
　　
　　content_info 存儲了每個(gè)帖子的所有評論以及相關(guān)用戶(hù)的公開(kāi)信息。
　　八、總結
　　1、本文文章主要介紹食物網(wǎng)站數據采集和存儲過(guò)程，并詳細講解如何分析網(wǎng)頁(yè)結構、爬取策略和網(wǎng)站類(lèi)型。，層級關(guān)系，爬取方式和數據存儲過(guò)程，最后實(shí)現將帖子的每條評論都爬進(jìn)數據庫，并且可以更新數據，防止重復爬取，反爬取等，干貨滿(mǎn)滿(mǎn).
　　2、 總的來(lái)說(shuō)，這個(gè)項目并不是特別難。只要思路正確，找到數據規律，可以說(shuō)是輕而易舉。我想只是我之前沒(méi)有完全走完這個(gè)過(guò)程。我希望它會(huì )對你有所幫助。這將是我最大的榮幸。
　　3、遇到問(wèn)題，首先想到的不是問(wèn)同事、朋友、老師，而是去谷歌、百度，看看有沒(méi)有類(lèi)似的情況，看看別人的經(jīng)歷，而你一定要學(xué)會(huì )自己發(fā)現問(wèn)題、思考問(wèn)題、解決問(wèn)題。，這對以后的工作很有幫助（之前有人說(shuō)我還沒(méi)有離開(kāi)我的學(xué)生時(shí)代，就是我喜歡問(wèn)同事）。在網(wǎng)上查了一些資料，還是沒(méi)有頭緒，再問(wèn)別人，別人會(huì )做的我更愿意幫你~
　　還是要推薦一下自己搭建的Python學(xué)習群：721195303，群里都是學(xué)Python的。如果您想學(xué)習或正在學(xué)習Python，歡迎您加入。大家是軟件開(kāi)發(fā)黨，不定期分享干貨（僅限Python軟件開(kāi)發(fā)相關(guān)），包括2021年自己編譯的最新Python進(jìn)階資料和零基礎教學(xué)。歡迎進(jìn)階有興趣的朋友在 Python 中加入！ 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(如何快速入門(mén)HeadlessChrome進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)抓取的經(jīng)驗(組圖))
　　翻譯：沒(méi)有兩個(gè)
　　Headless Chrome 是 Chrome 瀏覽器的一種非界面形式。它可以在不打開(kāi)瀏覽器的情況下運行具有 Chrome 支持的所有功能的程序。與現代瀏覽器相比，Headless Chrome 更方便測試web應用、獲取網(wǎng)站的截圖、做爬蟲(chóng)抓取信息等，更貼近瀏覽器環(huán)境。下面就來(lái)看看作者分享的使用Headless Chrome的網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)體驗吧。
　　PhantomJS 的發(fā)展已經(jīng)停止，Headless Chrome 成為熱點(diǎn)關(guān)注的焦點(diǎn)。每個(gè)人都喜歡它，包括我們?，F在，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是我們工作的很大一部分，現在我們廣泛使用 Headless Chrome。
　　本文 文章 將告訴您如何快速開(kāi)始使用 Headless Chrome 生態(tài)系統，并展示從抓取數百萬(wàn)個(gè)網(wǎng)頁(yè)中學(xué)到的經(jīng)驗。
　　文章總結：
　　1. 控制Chrome的庫有很多，大家可以根據自己的喜好選擇。
　　2. 使用 Headless Chrome 進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)抓取非常簡(jiǎn)單，尤其是在掌握了以下技巧之后。
　　3. 可以檢測到無(wú)頭瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)者，但沒(méi)有人可以檢測到。
　　無(wú)頭鍍鉻簡(jiǎn)介
　　Headless Chrome 基于 Google Chrome 團隊開(kāi)發(fā)的 PhantomJS（QtWebKit 內核）。團隊表示將專(zhuān)注于該項目的研發(fā)，未來(lái)將繼續維護。
　　這意味著(zhù)對于網(wǎng)頁(yè)抓取和自動(dòng)化需求，您現在可以體驗到 Chrome 的速度和功能，因為它具有世界上最常用的瀏覽器的特性：支持所有 網(wǎng)站，支持 JS 引擎，以及偉大的開(kāi)發(fā)者工具 API。它是可怕的！
　　我應該使用哪個(gè)工具來(lái)控制 Headless Chrome？
　　
　　市面上確實(shí)有很多NodeJS庫支持Chrome新的headless模式，每個(gè)庫都有自己的特點(diǎn)。我們自己的一個(gè)是 NickJS。如果你沒(méi)有自己的爬蟲(chóng)庫，你怎么敢說(shuō)你是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)專(zhuān)家。
　　還有一套與社區一起發(fā)布的其他語(yǔ)言的庫，比如基于GO語(yǔ)言的。我們推薦使用 NodeJS 工具，因為它和網(wǎng)頁(yè)解析語(yǔ)言是一樣的（你會(huì )在下面看到它有多方便）。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)？不違法嗎？
　　我們無(wú)意挑起無(wú)休止的爭議，但不到兩周前，一位美國地區法官命令第三方抓取 LinkedIn 的公開(kāi)文件。到目前為止，這只是一項初步法律，訴訟還將繼續。LinkedIn肯定會(huì )反對，但是放心，我們會(huì )密切關(guān)注情況，因為這個(gè)文章講了很多關(guān)于LinkedIn的內容。
　　無(wú)論如何，作為技術(shù)文章，我們不會(huì )深入研究具體爬蟲(chóng)操作的合法性。我們應該始終努力尊重目標網(wǎng)站的ToS。并且不會(huì )對您在此文章 中了解到的任何損害負責。
　　到目前為止學(xué)到的很酷的東西
　　下面列出的一些技術(shù)幾乎每天都在使用。代碼示例使用 NickJS 爬網(wǎng)庫，但它們很容易被其他 Headless Chrome 工具重寫(xiě)。重要的是分享這個(gè)概念。
　　將餅干放回餅干罐中
　　使用全功能瀏覽器進(jìn)行爬取，讓人安心，不用擔心CORS、session、cookies、CSRF等web問(wèn)題。
　　但有時(shí)登錄表單會(huì )變得很棘手，唯一的解決辦法就是恢復之前保存的會(huì )話(huà)cookie。當檢測到故障時(shí)，一些網(wǎng)站會(huì )發(fā)送電子郵件或短信。我們沒(méi)有時(shí)間這樣做，我們只是使用已設置的會(huì )話(huà) cookie 打開(kāi)頁(yè)面。
　　LinkedIn有一個(gè)很好的例子，設置li_atcookie可以保證爬蟲(chóng)訪(fǎng)問(wèn)他們的社交網(wǎng)絡(luò )（記?。鹤⒁庾鹬啬繕司W(wǎng)站Tos）。
　　await nick.setCookie({
name: "li_at",
value: "a session cookie value copied from your DevTools",
domain: "www.linkedin.com"
})
　　我相信像LinkedIn這樣的網(wǎng)站不會(huì )使用有效的會(huì )話(huà)cookie來(lái)阻止真正的瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)。這是相當危險的，因為錯誤的信息會(huì )引發(fā)憤怒用戶(hù)的大量支持請求。
　　jQuery 不會(huì )讓你失望
　　我們學(xué)到的一件重要事情是，通過(guò) jQuery 從網(wǎng)頁(yè)中提取數據非常容易?，F在回想起來(lái)，這是顯而易見(jiàn)的。網(wǎng)站 提供了一個(gè)高度結構化、可查詢(xún)的收錄數據元素的樹(shù)（稱(chēng)為 DOM），而 jQuery 是一個(gè)非常高效的 DOM 查詢(xún)庫。那么為什么不使用它進(jìn)行爬行呢？這種技術(shù)將被一次又一次地嘗試。
　　很多網(wǎng)站已經(jīng)用過(guò)jQuery了，所以在頁(yè)面中添加幾行就可以獲取數據了。
　　await tab.open("news.ycombinator.com")
await tab.untilVisible("#hnmain") // Make sure we have loaded the page
await tab.inject("https://code.jquery.com/jquery-3.2.1.min.js") // We&#39;re going to use jQuery to scrape
const hackerNewsLinks = await tab.evaluate((arg, callback) => {
// Here we&#39;re in the page context. It&#39;s like being in your browser&#39;s inspector tool
const data = []
$(".athing").each((index, element) => {
data.push({
title: $(element).find(".storylink").text(),
url: $(element).find(".storylink").attr("href")
})
})
callback(null, data)
})
　　印度、俄羅斯和巴基斯坦在屏蔽機器人的做法上有什么共同點(diǎn)？
　　
　　答案是使用驗證碼來(lái)解決服務(wù)器驗證。幾塊錢(qián)就可以買(mǎi)到上千個(gè)驗證碼，生成一個(gè)驗證碼通常需要不到30秒的時(shí)間。但是到了晚上，因為沒(méi)有人，一般都比較貴。
　　一個(gè)簡(jiǎn)單的谷歌搜索將提供多個(gè) API 來(lái)解決任何類(lèi)型的驗證碼問(wèn)題，包括獲取谷歌最新的 recaptcha 驗證碼（21,000 美元）。
　　將爬蟲(chóng)機連接到這些服務(wù)就像發(fā)出一個(gè) HTTP 請求一樣簡(jiǎn)單，現在機器人是一個(gè)人。
　　在我們的平臺上，用戶(hù)可以輕松解決他們需要的驗證碼問(wèn)題。我們的 Buster 庫可以：
　　if (await tab.isVisible(".captchaImage")) {
// Get the URL of the generated CAPTCHA image
// Note that we could also get its base64-encoded value and solve it too
const captchaImageLink = await tab.evaluate((arg, callback) => {
callback(null, $(".captchaImage").attr("src"))
})
// Make a call to a CAPTCHA solving service
const captchaAnswer = await buster.solveCaptchaImage(captchaImageLink)
// Fill the form with our solution
await tab.fill(".captchaForm", { "captcha-answer": captchaAnswer }, { submit: true })
}
　　等待DOM元素，不是固定時(shí)間
　　經(jīng)?？吹脚佬谐鯇W(xué)者要求他們的機器人在打開(kāi)頁(yè)面或點(diǎn)擊按鈕后等待 5 到 10 秒——他們想確保他們所做的動(dòng)作有時(shí)間產(chǎn)生效果。
　　但這不是應該做的。我們的 3 步理論適用于任何爬行場(chǎng)景：您應該等待的是您要操作的特定 DOM 元素。它更快更清晰，如果出現問(wèn)題，您將獲得更準確的錯誤提示。
　　await tab.open("https://www.facebook.com/phbus ... 6quot;)
// await Promise.delay(5000) // DON&#39;T DO THIS!
await tab.waitUntilVisible(".permalinkPost .UFILikeLink")
// You can now safely click the "Like" button...
await tab.click(".permalinkPost .UFILikeLink")
　　在某些情況下，可能確實(shí)有必要偽造人為延遲?？梢允褂?br /> 　　await Promise.delay(2000 + Math.random() * 3000)
　　鬼混。
　　MongoDB
　　我們發(fā)現MongoDB非常適合大部分的爬蟲(chóng)工作，它擁有優(yōu)秀的JS API和Mongoose ORM?？紤]到你在使用 Headless Chrome 的時(shí)候已經(jīng)在 NodeJS 環(huán)境中了，為什么不采用呢？
　　JSON-LD 和微數據開(kāi)發(fā)
　　有時(shí)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)不需要了解DOM，而是要找到正確的“導出”按鈕。記住這一點(diǎn)可以節省很多時(shí)間。
　　嚴格來(lái)說(shuō)，有些網(wǎng)站會(huì )比其他網(wǎng)站容易。例如，他們所有的產(chǎn)品頁(yè)面都以 JSON-LD 產(chǎn)品數據的形式顯示在 DOM 中。您可以與他們的任何產(chǎn)品頁(yè)面交談并運行
　　JSON.parse(document . queryselector(" # productSEOData "). innertext)
　　你會(huì )得到一個(gè)非常好的數據對象，可以插入到MongoDB中，不需要真正的爬??！
　　網(wǎng)絡(luò )請求攔截
　　
　　因為使用了DevTools API，所以編寫(xiě)的代碼具有使用Chrome的DevTools的等效功能。這意味著(zhù)生成的機器人可以攔截、檢查甚至修改或中止任何網(wǎng)絡(luò )請求。
　　通過(guò)從LinkedIn下載PDF格式的簡(jiǎn)歷來(lái)測試網(wǎng)絡(luò )請求攔截。點(diǎn)擊配置文件中的“Save to PDF”按鈕，觸發(fā)XHR，響應內容為PDF文件，是一種截取文件寫(xiě)入磁盤(pán)的方法。
　　let cvRequestId = null
tab.driver.client.Network.responseReceived((e) => {
if (e.type === "XHR" && e.response.url.indexOf("profile-profilePdf/") > 0) {
cvRequestId = e.requestId
}
})
tab.driver.client.Network.loadingFinished((e) => {
if (e.requestId === cvRequestId) {
tab.driver.client.Network.getResponseBody({ requestId: cvRequestId }, (err, cv) => {
require("fs").writeFileSync("linkedin-cv.pdf", Buffer.from(cv.body, (cv.base64Encoded ? &#39;base64&#39; : &#39;utf8&#39;)))
})
}
})
　　值得一提的是，DevTools 協(xié)議發(fā)展很快，現在有一種方法可以使用 Page.setDownloadBehavior() 來(lái)設置下載傳入文件的方法和路徑。我們還沒(méi)有測試它，但它看起來(lái)很有希望！
　　廣告攔截
　　const nick = new Nick({
loadImages: false,
whitelist: [
/.*\.aspx/,
/.*axd.*/,
/.*\.html.*/,
/.*\.js.*/
],
blacklist: [
/.*fsispin360\.js/,
/.*fsitouchzoom\.js/,
/.*\.ashx.*/,
/.*google.*/
]
})
　　還可以通過(guò)阻止不必要的請求來(lái)加速爬行。分析、廣告和圖像是典型的阻塞目標。但是，請記住，這會(huì )使機器人變得不像人類(lèi)（例如，如果所有圖片都被屏蔽，LinkedIn 將無(wú)法正確響應頁(yè)面請求——不確定這是不是故意的）。
　　在 NickJS 中，用戶(hù)可以指定收錄正則表達式或字符串的白名單和黑名單。白名單特別強大，但是一不小心，很容易讓目標網(wǎng)站崩潰。
　　DevTools 協(xié)議還有 Network.setBlockedURLs()，它使用帶有通配符的字符串數組作為輸入。
　　更重要的是，新版Chrome會(huì )自帶谷歌自己的“廣告攔截器”——它更像是一個(gè)廣告“過(guò)濾器”。該協(xié)議已經(jīng)有一個(gè)名為 Page.setAdBlockingEnabled() 的端點(diǎn)。
　　這就是我們正在談?wù)摰募夹g(shù)！
　　無(wú)頭 Chrome 檢測
　　最近發(fā)表的一篇文章文章列舉了多種檢測Headless Chrome訪(fǎng)問(wèn)者的方法，也可以檢測PhantomJS。這些方法描述了基本的 User-Agent 字符串與更復雜的技術(shù)（例如觸發(fā)錯誤和檢查堆棧跟蹤）的比較。
　　在憤怒的管理員和聰明的機器人制造者之間，這基本上是貓捉老鼠游戲的放大版。但我從未見(jiàn)過(guò)這些方法正式實(shí)施。檢測自動(dòng)訪(fǎng)問(wèn)者在技術(shù)上是可能的，但誰(shuí)愿意面對潛在的錯誤消息？這對于大型 網(wǎng)站 來(lái)說(shuō)尤其危險。
　　如果你知道那些網(wǎng)站有這些檢測功能，請告訴我們！
　　結束語(yǔ)
　　爬行從未如此簡(jiǎn)單。借助我們最新的工具和技術(shù)，它甚至可以成為我們開(kāi)發(fā)人員的一項愉快而有趣的活動(dòng)。
　　順便說(shuō)一句，我們受到了 Franciskim.co “我不需要一個(gè)臭 API”的啟發(fā) 文章，非常感謝！此外，有關(guān)如何開(kāi)始使用 Puppets 的詳細說(shuō)明，請單擊此處。
　　下一篇文章，我會(huì )寫(xiě)一些“bot緩解”工具，比如Distill Networks，聊聊HTTP代理和IP地址分配的奇妙世界。
　　網(wǎng)絡(luò )上有一個(gè)我們的抓取和自動(dòng)化平臺庫。如果你有興趣，還可以了解一下我們3個(gè)爬行步驟的理論信息。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(robots.txt可以告訴百度您網(wǎng)站的哪些頁(yè)面可以被抓取)
　　HTTPS協(xié)議站點(diǎn)信息更安全，同時(shí)可以降低網(wǎng)站被劫持的風(fēng)險。比如網(wǎng)站有HTTP和HTTPS兩種站點(diǎn)，這個(gè)工具可以用來(lái)認證，方便百度搜索識別。網(wǎng)站成功識別HTTP和HTTPS的對應關(guān)系后，搜索器會(huì )及時(shí)顯示網(wǎng)站HTTPS 資源。
　　機器人
　　這里可以提交網(wǎng)站的robots.txt文件。robots.txt可以告訴百度網(wǎng)站的哪些頁(yè)面可以爬取，哪些頁(yè)面不能爬取。在這里您可以使用機器人工具來(lái)創(chuàng )建、驗證和更新您的 robots.txt 文件，或在百度中檢查您的 網(wǎng)站robots.txt 文件的狀態(tài)。
　　死鏈接提交
　　死鏈提交工具是網(wǎng)站向百度提交死鏈的數據推送工具，被推送的死鏈會(huì )被百度搜索屏蔽。網(wǎng)站 有很多死鏈接，會(huì )影響網(wǎng)站的網(wǎng)站評分。建議有很多死鏈接網(wǎng)站，用這個(gè)工具。死鏈提交工具3天內生效。如果超時(shí)生效，請在反饋中心提交；死鏈接提交工具只識別404數據，請提交404數據；如果您錯誤地使用了這個(gè)工具并且網(wǎng)站內容不是死鏈接，那么提交將不會(huì )生效。
　　流和 關(guān)鍵詞
　　提供網(wǎng)站熱門(mén)關(guān)鍵詞在百度搜索結果和點(diǎn)擊量數據中的展示，并提供關(guān)鍵詞自定義功能，方便網(wǎng)站根據需要設置關(guān)鍵詞。通過(guò)監控關(guān)鍵詞的性能，幫助網(wǎng)站更好的優(yōu)化。該工具旨在全面幫助站長(cháng)了解網(wǎng)站在百度搜索引擎中的表現，確定頁(yè)面和網(wǎng)站的優(yōu)化方向，為網(wǎng)站運營(yíng)決策提供分析依據。這也可以用來(lái)查看網(wǎng)站相關(guān)關(guān)鍵詞的排名。
　　網(wǎng)站修訂版
　　當一個(gè)站點(diǎn)的域名或目錄發(fā)生變化時(shí)，如果想讓百度快速收錄變化后的新鏈接，替換之前的舊鏈接，則需要使用百度搜索的網(wǎng)站資源平臺 修改工具用于提交您的修改關(guān)系，加速百度用收錄替換新舊鏈接。修改規則中的新舊鏈接必須使用301方法跳轉。
　　閉站保護
　　由于網(wǎng)站自身原因（改版、暫停服務(wù)等）、客觀(guān)原因（服務(wù)器故障、政策影響等），網(wǎng)站長(cháng)時(shí)間無(wú)法正常訪(fǎng)問(wèn)，百度搜索引擎會(huì )認為該站點(diǎn)屬于 Disabled。站長(cháng)可以通過(guò)封閉站點(diǎn)保護工具提交申請。申請通過(guò)后，百度搜索引擎將暫時(shí)保留索引，暫停對該網(wǎng)站的抓取，并暫停其在搜索結果中的顯示。網(wǎng)站恢復正常后，站長(cháng)可以通過(guò)閉站保護工具申請恢復。申請通過(guò)后，百度搜索引擎將恢復對網(wǎng)站的抓取和展示，不影響網(wǎng)站的評價(jià)分數。站長(cháng)在關(guān)閉站點(diǎn)后應立即申請站點(diǎn)關(guān)閉保護。如果申請不及時(shí)，網(wǎng)站可能會(huì )被判斷為死鏈接，影響后續的收錄和展示。
　　抓取異常
　　百度蜘蛛無(wú)法正常爬取，即爬取異常。對于無(wú)法正常抓取大量?jì)热莸木W(wǎng)站，搜索引擎會(huì )認為網(wǎng)站存在用戶(hù)體驗缺陷，減少對網(wǎng)站的評估、抓取、索引、權重的需求受到一定程度的負面影響，最終會(huì )影響到網(wǎng)站從百度獲得的流量。
　　綜上所述，充分利用百度搜索資源平臺，對網(wǎng)站的百度SEO有很大幫助，使網(wǎng)站優(yōu)化事半功倍。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)抓取數據百度百科(優(yōu)采云采集器過(guò)程中涉及到的一些名詞-樂(lè )題庫)
　　以下是優(yōu)采云采集器使用中涉及到的一些名詞。
　　采集 規則：
　　這是一個(gè)優(yōu)采云采集器記錄采集任務(wù)具體設置信息的程序腳本，可以進(jìn)行導入導出操作。導入現有規則后，您可以對其進(jìn)行修改，也可以根據配置的規則自動(dòng)執行數據，無(wú)需修改。導出的規則可以發(fā)送給其他用戶(hù)使用。
　　X路徑：
　　這是一種路徑查詢(xún)語(yǔ)言。簡(jiǎn)單的說(shuō)，就是通過(guò)一個(gè)路徑表達式來(lái)查找我們需要的數據在網(wǎng)頁(yè)中的位置。
　　以下介紹來(lái)自百度百科，詳情請點(diǎn)擊這里：
　　XPath 是 XML 路徑語(yǔ)言，它是一種用于確定 XML（標準通用標記語(yǔ)言的子集）文檔某個(gè)部分的位置的語(yǔ)言。XPath 基于 XML 樹(shù)結構，具有不同類(lèi)型的節點(diǎn)，包括元素節點(diǎn)、屬性節點(diǎn)和文本節點(diǎn)，并提供在數據結構樹(shù)中查找節點(diǎn)的能力。最初，XPath 的初衷是將其用作 XPointer 和 XSLT 之間的通用語(yǔ)法模型。但是 XPath 很快就被開(kāi)發(fā)人員采用為一種小型查詢(xún)語(yǔ)言。
　　如果您想更深入地學(xué)習，請點(diǎn)擊此處查看W3school中的學(xué)習教程。
　　HTML：
　　這是一種用于描述網(wǎng)頁(yè)的語(yǔ)言，主要用于控制數據的顯示和外觀(guān)。HTML 文檔也稱(chēng)為網(wǎng)頁(yè)。
　　以下介紹來(lái)自百度百科，更多詳細內容請點(diǎn)擊這里。
　　超文本標記語(yǔ)言，標準通用標記語(yǔ)言下的應用?！俺谋尽笔侵疙?yè)面可以收錄非文本元素，例如圖片、鏈接，甚至音樂(lè )和程序。
　　超文本標記語(yǔ)言的結構包括“head”部分（英文：Head）和“body”部分（英文：Body），其中“head”部分提供網(wǎng)頁(yè)信息，“body”部分提供網(wǎng)頁(yè)信息。網(wǎng)頁(yè)的具體內容。
　　如果您想更深入地學(xué)習，請點(diǎn)擊此處查看W3school中的學(xué)習教程。
　　網(wǎng)址：
　　URL是網(wǎng)站的網(wǎng)址。
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　　統一資源定位符是互聯(lián)網(wǎng)上可用資源的位置和訪(fǎng)問(wèn)方式的簡(jiǎn)明表示，是互聯(lián)網(wǎng)上標準資源的地址。Internet 上的每個(gè)文件都有一個(gè)唯一的 URL，其中收錄指示文件位置以及瀏覽器應如何處理它的信息。[1]
　　它最初是由蒂姆·伯納斯·李 (Tim Berners Lee) 發(fā)明的，作為萬(wàn)維網(wǎng)上的一個(gè)地址。它現已被萬(wàn)維網(wǎng)聯(lián)盟編譯為 Internet 標準 RFC1738。
　　餅干：
　　Cookie是服務(wù)器臨時(shí)存儲在您計算機上的一段信息（例如您在網(wǎng)站上輸入的文字，如用戶(hù)名、密碼等，以及一些其他操作記錄），以便服務(wù)器可以識別你的電腦。
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　　Cookie，有時(shí)也以復數形式使用，是指存儲在用戶(hù)本地終端上的某些網(wǎng)站數據（通常是加密的），以識別用戶(hù)身份并進(jìn)行會(huì )話(huà)跟蹤。RFC2109 和 2965 中定義的定義已經(jīng)過(guò)時(shí)，最新的替代規范是 RFC6265 [1]。（可以稱(chēng)為瀏覽器緩存）
　　正則表達式：
　　這是一個(gè)過(guò)濾數據的規則，用于在采集期間提取和替換數據。
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　　正則表達式，也稱(chēng)為正則表達式。（英文：Regular Expression，在代碼中?？s寫(xiě)為regex、regexp或RE），計算機科學(xué)的一個(gè)概念。正則表達式通常用于檢索和替換符合某種模式（規則）的文本。
　　許多編程語(yǔ)言都支持使用正則表達式進(jìn)行字符串操作。例如，強大的正則表達式引擎內置于 Perl 中。正則表達式的概念首先由 Unix 中的工具（如 sed 和 grep）普及。正則表達式通?？s寫(xiě)為“regex”。單數包括regexp和regex，復數包括regexps、regexes和regexen。 查看全部