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　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(c爬蟲(chóng)中存儲的數據全部存儲到collection中的格式)
　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據。pyhttp協(xié)議爬蟲(chóng)。py爬蟲(chóng)腳本。neo4j、reshack庫。設計多爬蟲(chóng)。cms、mongodb、。解釋defscrapy_jiang_generator(spider):fromcollectionsimportcollectioncollection=collection("spider")withcollection。
　　items()asspider:spider。page(spider。spiderurl())爬蟲(chóng)中存儲的數據全部存儲到collection中,不建議通過(guò)scrapy獲取。存儲到collection中的數據格式,建議是json,raw,但個(gè)人更推薦使用xml格式存儲。例如echart。json和xml2。
　　generator里有個(gè)重載scrapy_spider_update()方法,它會(huì )像人的大腦一樣,不斷的更新網(wǎng)頁(yè)上的spider。collection中的數據。scrapy_spider_update()可以讓網(wǎng)頁(yè)上的spider,獲取并存儲最新的信息。windows安裝export/calcitemysql安裝export/calcitepython安裝安裝calcitepython代碼1。
　　importscrapy2。classspider(scrapy。spider):3。item=scrapy。field()4。field_list=["user_id","password"]5。items=spider。items()6。fields=["user_id","password"]7。
　　spider=spider(callback=spider。callback)8。spider。page()9。collection=collection("spider")10。fields=['user_id','password']spider=spider(callback=spider。callback)11。
　　fields=['user_id','password']12。caspider=caspider(callback=spider。callback)13。caspider。start()14。close()15。python代碼獲取所有的spider源碼分享站：;wxpython。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(《Python3網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)實(shí)戰》本書(shū)共分11章盤(pán)鏈接)
　　隨著(zhù)大數據分析和大數據計算的興起，越來(lái)越多的公司發(fā)布了數據分析職位，而數據分析的基礎是海量數據。Python 中的爬蟲(chóng)框架旨在爬取數據。
　　Python簡(jiǎn)單易學(xué)，Python爬蟲(chóng)并不復雜。你只需要了解Python的基本操作就可以自己編寫(xiě)了。對于互聯(lián)網(wǎng)上更新頻繁的數據，無(wú)需每次都打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)。您可以使用爬蟲(chóng)一鍵獲取數據，下載并保存數據進(jìn)行數據分析。不同類(lèi)型的 Python 爬蟲(chóng)可以采集不同站點(diǎn)的數據。
　　《Python 3 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)實(shí)戰》
　　本書(shū)從Python3.8的安裝開(kāi)始，詳細講解了從基礎網(wǎng)頁(yè)到Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的全過(guò)程。本書(shū)從實(shí)戰出發(fā)，根據不同的需求選擇不同的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，有針對性地講解了幾種Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)。
　　本書(shū)共12章，內容涵蓋網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的技術(shù)基礎、Python常用IDE的使用、Python數據的存儲、Python爬蟲(chóng)模塊、Scrapy爬蟲(chóng)、BeautifulSoup爬蟲(chóng)、PyQuery模塊、Selenium模擬瀏覽器、PySpider幀圖像驗證識別和抓取應用程序、爬蟲(chóng)和反爬蟲(chóng)等。
　　本書(shū)內容豐富，實(shí)例典型，實(shí)用性強。適合Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)初學(xué)者、Python數據分析挖掘技術(shù)初學(xué)者，以及大中專(zhuān)院校師生閱讀。
　　《Scrapy Web Crawler實(shí)戰》
　　本書(shū)分為11章。第1~2章介紹了Python環(huán)境的搭建、編輯器的使用、爬蟲(chóng)的一些基礎知識（urllib、requests、Selenium、Xpath、CSS、正則表達式、BeautifulSoup庫）等。第3~8章主要介紹原理和 Scrapy 框架的使用。第9~11章主要介紹了Scrapy的優(yōu)化，包括內置服務(wù)、組件優(yōu)化等，最后用一個(gè)完整的大規模實(shí)例總結全書(shū)知識點(diǎn)。
　　這兩本書(shū)的配套示例源碼可以從以下百度網(wǎng)盤(pán)鏈接下載，供讀者個(gè)人學(xué)習使用，禁止任何形式的商業(yè)用途。
　　提取碼：6m3d
　　《Python 3.7 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)快速入門(mén)》
　　全書(shū)共分11章，分別介紹了Python3.7爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)基礎知識、lxml模塊、正則表達式、文件處理、多線(xiàn)程爬蟲(chóng)、圖形識別、Scrapy框架、PyQuery模塊等?；旧厦空露寂溆泻芏嘈∈纠绦蚝鸵粋€(gè)大的實(shí)際案例。作者還為每一章錄制了教學(xué)視頻，供讀者自學(xué)參考。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的基本工作流程：1.的發(fā)展基本流程)
　　下面是一個(gè)很有啟發(fā)的文章先分享給大家。
　　信息論的發(fā)展
　　通過(guò)上一篇我們了解了爬蟲(chóng)的具體工作后，我們分析的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的基本工作流程如下：
　　1.首先選擇一些精心挑選的種子網(wǎng)址；
　　2.將這些URL放入URL隊列進(jìn)行抓??；
　　3. 從待爬取的URL隊列中取出待爬取的URL，解析DNS，獲取主機IP，下載該URL對應的網(wǎng)頁(yè)，并存入下載的網(wǎng)頁(yè)庫中。另外，將這些網(wǎng)址放入已爬取的網(wǎng)址隊列中。
　　4.對爬取的URL隊列中的URL進(jìn)行分析，分析其中的其他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、爬蟲(chóng)設計
　　從爬蟲(chóng)的角度來(lái)劃分互聯(lián)網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)的所有頁(yè)面可以分為五個(gè)部分：
　　1.下載了未過(guò)期的網(wǎng)頁(yè)
　　2.已下載并過(guò)期的網(wǎng)頁(yè)：抓取的網(wǎng)頁(yè)實(shí)際上是互聯(lián)網(wǎng)內容的鏡像和備份?；ヂ?lián)網(wǎng)是動(dòng)態(tài)變化的，互聯(lián)網(wǎng)上的部分內容已經(jīng)發(fā)生了變化。此時(shí)，這部分爬取到的頁(yè)面已經(jīng)過(guò)期。
　　3.要下載的頁(yè)面：URL隊列中要爬取的那些頁(yè)面
　　4. 已知網(wǎng)頁(yè)：尚未被抓取，也不在待抓取的 URL 隊列中，但通過(guò)分析抓取的頁(yè)面或待抓取的 URL 對應的頁(yè)面得到的 URL，被認為是一個(gè)已知網(wǎng)頁(yè)。
　　5. 還有一些網(wǎng)頁(yè)是爬蟲(chóng)無(wú)法直接抓取下載的。它被稱(chēng)為不可知頁(yè)面。
　　我們爬蟲(chóng)項目的主要事件流程大致如下：
　　1.獲取命令行參數并進(jìn)行相應操作
　　2. 讀取配置文件，解析各種設置
　　3.加載各種模塊
　　4. 種子入隊，啟動(dòng)DNS解析線(xiàn)程（原隊列不為空時(shí)解析）
　　5.創(chuàng )建epoll，啟動(dòng)任務(wù)，發(fā)起請求等，關(guān)注事件
　　6.在while循環(huán)中，使用epoll_wait返回active事件，每個(gè)事件啟動(dòng)一個(gè)線(xiàn)程處理（線(xiàn)程主要解析頁(yè)面，保存頁(yè)面，url處理等），可能在開(kāi)始一個(gè)新的任務(wù)線(xiàn)程的結尾。（或者在程序初始化的時(shí)候創(chuàng )建一個(gè)線(xiàn)程池，沒(méi)有任務(wù)的時(shí)候阻塞線(xiàn)程，通過(guò)pthread_cond_signal喚醒睡眠隊列中的線(xiàn)程，但是一個(gè)頁(yè)面解析出來(lái)的有效url會(huì )很多。這個(gè)時(shí)候，我們甚至需要在隊列滿(mǎn)時(shí)阻塞分析頁(yè)面url線(xiàn)程，使用線(xiàn)程池的好處是減少線(xiàn)程創(chuàng )建和銷(xiāo)毀的系統開(kāi)銷(xiāo)）
　　在爬蟲(chóng)系統中，要爬取的URL隊列是一個(gè)非常重要的部分。URL隊列中要爬取的URL按什么順序排列也是一個(gè)很重要的問(wèn)題，因為它涉及到先爬哪個(gè)頁(yè)面，后爬哪個(gè)頁(yè)面。確定這些 URL 順序的方法稱(chēng)為抓取策略。下面重點(diǎn)介紹幾種常見(jiàn)的爬取策略（關(guān)于爬取策略?xún)?yōu)劣分析的建議，請閱讀吳軍老師《數學(xué)之美》第9章和第10章）：
　　1.深度優(yōu)先遍歷策略
　　深度優(yōu)先遍歷策略是指網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)會(huì )從起始頁(yè)開(kāi)始，逐個(gè)跟蹤每一個(gè)鏈接，處理完這一行后轉移到下一個(gè)起始頁(yè)，繼續跟蹤鏈接。
　　2.廣度優(yōu)先遍歷策略
　　廣度優(yōu)先遍歷策略的基本思想是將新下載的網(wǎng)頁(yè)中找到的鏈接直接插入到待爬取的URL隊列的末尾。即網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)會(huì )先抓取起始網(wǎng)頁(yè)中所有鏈接的網(wǎng)頁(yè)，然后選擇其中一個(gè)鏈接的網(wǎng)頁(yè)，繼續抓取該網(wǎng)頁(yè)中鏈接的所有網(wǎng)頁(yè)。以上圖為例：
　　3.反向鏈接計數策略
　　反向鏈接數是指從其他網(wǎng)頁(yè)鏈接到某個(gè)網(wǎng)頁(yè)的數量。反向鏈接的數量表示網(wǎng)頁(yè)內容被他人推薦的程度。因此，很多時(shí)候搜索引擎的爬取系統都會(huì )使用這個(gè)指標來(lái)評估網(wǎng)頁(yè)的重要性，從而決定不同網(wǎng)頁(yè)的爬取順序。
　　在真實(shí)的網(wǎng)絡(luò )環(huán)境中，由于廣告鏈接和作弊鏈接的存在，反向鏈接的數量不能完全坐等別人的重視。因此，搜索引擎通常會(huì )考慮一些可靠的反向鏈接。
　　4.部分PageRank策略
　　Partial PageRank算法借鑒了PageRank算法的思想：對于下載的網(wǎng)頁(yè)，連同要爬取的URL隊列中的URL，組成一個(gè)網(wǎng)頁(yè)集，計算每個(gè)頁(yè)面的PageRank值，經(jīng)過(guò)計算完成后，將要爬取的URL隊列中的URL按照PageRank值的大小進(jìn)行排列，依次爬取頁(yè)面。
　　如果每個(gè)頁(yè)面都被抓取，則重新計算 PageRank 值。一個(gè)折衷的方案是：每爬取K個(gè)頁(yè)面后，重新計算PageRank值。但是，在這種情況下仍然存在一個(gè)問(wèn)題：對于下載頁(yè)面中分析的鏈接，即我們前面提到的未知網(wǎng)頁(yè)部分，暫時(shí)沒(méi)有PageRank值。為了解決這個(gè)問(wèn)題，這些頁(yè)面會(huì )被賦予一個(gè)臨時(shí)的PageRank值（比如1）：對這個(gè)頁(yè)面所有鏈接傳入的PageRank值進(jìn)行匯總（其實(shí)大矩陣計算是重復，未知站點(diǎn)的PageRank值會(huì )逐漸收斂到它的期望值。說(shuō)實(shí)話(huà)，收斂是我個(gè)人認為這個(gè)算法最漂亮的部分），從而形成未知頁(yè)面的PageRank值,
　　5.OPIC 策略 策略
　　該算法實(shí)際上對頁(yè)面的重要性進(jìn)行評分。在算法開(kāi)始之前，給所有頁(yè)面相同的初始現金（cash）。下載某個(gè)頁(yè)面P后，將P的現金分配給所有從P解析的鏈接，清空P的現金。待抓取的 URL 隊列中的所有頁(yè)面均按照現金的數量進(jìn)行排序。
　　6.大站優(yōu)先策略
　　URL隊列中所有要爬取的網(wǎng)頁(yè)，按照所屬的網(wǎng)站進(jìn)行分類(lèi)。網(wǎng)站需要下載的頁(yè)面較多，優(yōu)先下載。這種策略因此被稱(chēng)為大站優(yōu)先策略。
　　在下面 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(電商商品評論網(wǎng)絡(luò )抓取實(shí)戰_阿里巴巴開(kāi)發(fā)者網(wǎng)站_uweb3_)
　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據一直讓很多新手望而卻步，原因在于現在網(wǎng)站抓取都是網(wǎng)頁(yè)直接生成request的連接，這樣必然會(huì )存在一些風(fēng)險。本人建議使用爬蟲(chóng)+request協(xié)同工作，這樣可以有效避免那些意外。在爬蟲(chóng)和request協(xié)同工作中首先有一點(diǎn)非常重要：會(huì )抓取的人一定會(huì )使用request協(xié)同工作，而不會(huì )抓取的人就有可能需要使用網(wǎng)頁(yè)下載工具。
　　那么可以告訴你現在最流行的兩個(gè)，一個(gè)是python爬蟲(chóng)，一個(gè)是開(kāi)源項目（代替request協(xié)同工作）scrapy。scrapy開(kāi)源抓取第一步先去官網(wǎng)了解下scrapy怎么用，以及scrapy有哪些接口等基礎知識。下面簡(jiǎn)單舉一個(gè)例子。想抓取蘇寧易購蘇寧商城蘇寧易購商城的評論。我們用scrapy爬蟲(chóng)框架抓取蘇寧易購蘇寧易購商城買(mǎi)家評論的核心接口,請看下面圖片。
　　連接商品標題連接評論內容可以看到scrapy有非常多的核心接口和beanstream，從而大大提高爬蟲(chóng)工作效率。接下來(lái)我們對每個(gè)接口進(jìn)行詳細介紹。第一個(gè)是電商商品評論接口:關(guān)于商品評論網(wǎng)絡(luò )抓取實(shí)戰_阿里巴巴開(kāi)發(fā)者網(wǎng)站_uweb3_阿里開(kāi)發(fā)者網(wǎng)站-阿里云大學(xué)第二個(gè)是說(shuō)明庫接口：itemiditemidapikeyitemidapiurl32122348674這個(gè)接口有非常豐富的布局有針對、年齡、購買(mǎi)次數、收貨地址等信息有cookie(需要登錄以后才能使用)，這里用到的高級api就是get請求，但是對于經(jīng)常寫(xiě)爬蟲(chóng)的同學(xué)來(lái)說(shuō)要非常清楚一點(diǎn)就是cookie的問(wèn)題，一般抓取一些新聞網(wǎng)站或者一些用戶(hù)級別高的網(wǎng)站一般默認會(huì )有g(shù)et請求，這種請求在不同的數據庫上也都會(huì )保存到一個(gè)獨立的字典中。
　　scrapy中的api是通過(guò)在文件的beans目錄下category.py中模擬api執行來(lái)更新以上參數信息的，為了解決類(lèi)似的問(wèn)題，我們在python代碼中要能夠動(dòng)態(tài)調用scrapyapi.login()api.useragent()api.userinfo()api.getspider()api.pagevalue()，以及自己本地添加一條rests.saver().save等方法。
　　那么不同的接口方法會(huì )有怎樣的不同呢？圖片中藍色部分是接口，紅色部分是相應參數。那么我們先來(lái)說(shuō)一下圖片中紅色部分的三個(gè)參數。pagevalue類(lèi)似前面講到，實(shí)際上它是cookie。scrapy對于cookie的保存是動(dòng)態(tài)的，在抓取一個(gè)網(wǎng)頁(yè)以后scrapy會(huì )根據該網(wǎng)頁(yè)爬取的數據狀態(tài)動(dòng)態(tài)保存cookie，并且隨機獲取爬取一個(gè)頁(yè)面的cookie對應的值，比如剛才例子抓取的網(wǎng)站如果是user-agent返回一個(gè)json文件，一般我們會(huì )獲取該user-agent中的所有cookie(ok返回json文件)，這樣的話(huà)這個(gè)cookie有50%的可能性和一個(gè)瀏覽器的host綁定，有50。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(一下Linux系統Nginx查看百度蜘蛛爬蟲(chóng)分析的查看)
　　網(wǎng)站SEO優(yōu)化首先讓百度蜘蛛頻繁抓取網(wǎng)站信息增加權重和收錄。再說(shuō)說(shuō)Linux系統Nginx和百度蜘蛛爬蟲(chóng)。本文分析nginx web服務(wù)器，具體的日志存放目錄：/usr/local/nginx/logs/access.log，注意：文件不能太大，否則命令會(huì )非常消耗CPU，導致用戶(hù)慢慢訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站。
　　百度蜘蛛是百度搜索引擎的自動(dòng)程序。它的功能是訪(fǎng)問(wèn)和采集互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)、圖片、視頻等內容，然后根據類(lèi)別建立索引數據庫，以便用戶(hù)搜索您的網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)、圖片、視頻等百度搜索引擎中的內容。
　　1. 百度蜘蛛爬取次數，具體命令如下：
　　cat access.log | grep Baiduspider | wc
　　2. 百度蜘蛛詳細記錄（Ctrl C可以終止），具體命令如下：
　　cat access.log | grep Baiduspider
　　或者
　　cat access.log | grep Baiduspider | tail -n 10
cat access.log | grep Baiduspider | head -n 10
　　上面的命令只查看前 10 個(gè)或后 10 個(gè)。
　　3. 百度蜘蛛抓取首頁(yè)的詳細記錄，具體命令如下：
　　cat access.log | grep Baiduspider | grep “GET / HTTP”
　　注：百度蜘蛛對首頁(yè)更敏感，而谷歌和雅虎蜘蛛更熱衷于內頁(yè)
　　4. 百度蜘蛛派記錄時(shí)間分布，具體命令如下：
　　cat access.log | grep “Baiduspider ” | awk ‘{print $4}'
　　5. 百度蜘蛛抓取頁(yè)面按照次數降序排列，具體命令如下：
　　cat access.log | grep “Baiduspider ” | awk ‘{print $7}' | sort | uniq -c | sort -r
　　注意：如果將文章中的Baiduspider改為Googlebot，可以查看Google的數據。鑒于大陸的特殊性，大家應該多關(guān)注百度的日志。
　　附件：（Mediapartners-Google）谷歌adsense爬蟲(chóng)詳細爬取記錄
　　cat access.log | grep Mediapartners
　　Googlebot 是指 Google 的機器人或蜘蛛。通常，Google 會(huì )讓不同的 Googlebot 處理您的網(wǎng)絡(luò )內容，包括：
　　1. 抓取文本內容，獲取內容并保存在谷歌網(wǎng)頁(yè)搜索和新聞搜索的數據庫中。
　　2.Googlebot-mobile：它的功能是抓取網(wǎng)頁(yè)中的文字內容，供手機用戶(hù)搜索。
　　3.Googlebot-Image：抓取網(wǎng)頁(yè)上的圖片內容，保存到谷歌圖片搜索數據庫中。
　　4.Mediapartners-Google：抓取網(wǎng)頁(yè)中的文本內容以進(jìn)行 Google Adsense 分析關(guān)鍵詞。Mediapartners-Google 調查只會(huì )抓取帶有 Google Adsense 的網(wǎng)頁(yè)。
　　5.Adsbot-Google：抓取網(wǎng)頁(yè)中的文字內容，為Google AdWords提供參考。Adsbot-Google 探針只會(huì )抓取 Google AdWords 的著(zhù)陸頁(yè)。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(
簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò )@2011-09-0710:26小蝦Joe閱讀(6))
　　C#抓取網(wǎng)頁(yè)Html源碼（網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)）
　　簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的實(shí)現方法
　　我剛剛完成了一個(gè)簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，因為我在做的時(shí)候就像一只無(wú)頭蒼蠅一樣在互聯(lián)網(wǎng)上尋找信息。找了很多資料，但確實(shí)能滿(mǎn)足我的需求，有用的資料——代碼難找。所以想發(fā)這個(gè)文章，讓一些想做這個(gè)功能的朋友少走彎路。
　　首先是抓取Html源碼，選擇節點(diǎn)的href: to add using System.IO; 使用 System.Net；
　　 private void Search(string url)
{
string rl;
WebRequest Request = WebRequest.Create(url.Trim());
WebResponse Response = Request.GetResponse();
Stream resStream = Response.GetResponseStream();
StreamReader sr = new StreamReader(resStream, Encoding.Default);
StringBuilder sb = new StringBuilder();
while ((rl = sr.ReadLine()) != null)
{
sb.Append(rl);
}
string str = sb.ToString().ToLower();
string str_get = mid(str, "", "");
int start = 0;
while (true)
{
if (str_get == null)
break;
string strResult = mid(str_get, "href=\"", "\"", out start);
if (strResult == null)
break;
else
{
lab[url] += strResult;
str_get = str_get.Substring(start);
}
}
}
private string mid(string istr, string startString, string endString)
{
int iBodyStart = istr.IndexOf(startString, 0); //開(kāi)始位置
if (iBodyStart == -1)
return null;
iBodyStart += startString.Length; //第一次字符位置起的長(cháng)度
int iBodyEnd = istr.IndexOf(endString, iBodyStart); //第二次字符在第一次字符位置起的首次位置
if (iBodyEnd == -1)
return null;
iBodyEnd += endString.Length; //第二次字符位置起的長(cháng)度
string strResult = istr.Substring(iBodyStart, iBodyEnd - iBodyStart - 1);
return strResult;
}
private string mid(string istr, string startString, string endString, out int iBodyEnd)
{
//初始化out參數,否則不能return
iBodyEnd = 0;
int iBodyStart = istr.IndexOf(startString, 0); //開(kāi)始位置
if (iBodyStart == -1)
return null;
iBodyStart += startString.Length; //第一次字符位置起的長(cháng)度
iBodyEnd = istr.IndexOf(endString, iBodyStart); //第二次字符在第一次字符位置起的首次位置
if (iBodyEnd == -1)
return null;
iBodyEnd += endString.Length; //第二次字符位置起的長(cháng)度
string strResult = istr.Substring(iBodyStart, iBodyEnd - iBodyStart - 1);
return strResult;
}
　　好了，以上就是全部代碼了，要運行的話(huà)，有些細節還得自己修改。
　　發(fā)表于@2011-09-07 10:26 小蝦喬閱讀(12296)評論(6)編輯 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(聚焦爬蟲(chóng)使用方法的如下如下|)
　　01 專(zhuān)注爬蟲(chóng)技術(shù)
　　聚焦爬蟲(chóng)（focused crawler）也是主題網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)。聚焦爬蟲(chóng)技術(shù)增加了鏈接評價(jià)和內容評價(jià)模塊。其抓取策略的關(guān)鍵是評估頁(yè)面內容和鏈接的重要性。
　　基于鏈接評估的爬取策略主要是將網(wǎng)頁(yè)作為半結構化文檔，其中收錄大量的結構化信息，可用于評估鏈接的重要性。還有一種利用Web結構來(lái)評估鏈接價(jià)值的方法，即HITS方法，它通過(guò)計算每個(gè)訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面的Authority weight和Hub weight來(lái)確定鏈接訪(fǎng)問(wèn)的順序。
　　基于內容評價(jià)的爬取策略主要應用類(lèi)似于文本的計算方法，提出以用戶(hù)輸入查詢(xún)?yōu)橹黝}的Fish-Search算法。隨著(zhù)算法的進(jìn)一步改進(jìn)，可以通過(guò)Shark-Search算法使用?？臻g向量模型用于計算頁(yè)面和主題之間的相關(guān)性。
　　面向主題的爬蟲(chóng)，面向需求的爬蟲(chóng)：會(huì )針對特定的內容爬取信息，并且會(huì )盡可能保證信息和需求的相關(guān)性。下面顯示了如何使用聚焦爬蟲(chóng)的簡(jiǎn)單示例。
　　import urllib.request
# 爬蟲(chóng)專(zhuān)用的包urllib，不同版本的Python需要下載不同的爬蟲(chóng)專(zhuān)用包
import re
# 正則用來(lái)規律爬取
keyname=""
# 想要爬取的內容
key=urllib.request.quote(keyname)
# 需要將你輸入的keyname解碼，從而讓計算機讀懂
for i in range(0,5): # (0,5)數字可以自己設置，是淘寶某產(chǎn)品的頁(yè)數
url="https://s.taobao.com/search%3F ... 2Bstr(i*44)
# url后面加上你想爬取的網(wǎng)站名，然后你需要多開(kāi)幾個(gè)類(lèi)似的網(wǎng)站以找到其規則
# data是你爬取到的網(wǎng)站所有的內容要解碼要讀取內容
pat='"pic_url":"//(.*?)"'
# pat使用正則表達式從網(wǎng)頁(yè)爬取圖片
# 將你爬取到的內容放在一個(gè)列表里面
print(picturelist)
# 可以不打印，也可以打印下來(lái)看看
for j in range(0,len(picturelist)):
picture=picturelist[j]
pictureurl="http://"+picture
# 將列表里的內容遍歷出來(lái)，并加上http://轉到高清圖片
file="E:/pycharm/vscode文件/圖片/"+str(i)+str(j)+".jpg"
# 再把圖片逐張編號，不然重復的名字將會(huì )被覆蓋掉
urllib.request.urlretrieve(pictureurl,filename=file)
# 最后保存到文件夾
　　02 通用履帶技術(shù)
　　通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)（general purpose Web crawler）也就是整個(gè)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)。實(shí)現過(guò)程如下。
　　通用爬蟲(chóng)技術(shù)的應用有不同的爬取策略。廣度優(yōu)先策略和深度優(yōu)先策略都更為關(guān)鍵。例如，深度優(yōu)先策略的實(shí)現是按照深度從低到高的順序訪(fǎng)問(wèn)下一級的網(wǎng)頁(yè)鏈接。
　　如何使用通用爬蟲(chóng)的示例如下。
　　'''
爬取京東商品信息：
請求url：https://www.jd.com/
提取商品信息：
1.商品詳情頁(yè)
2.商品名稱(chēng)
3.商品價(jià)格
4.評價(jià)人數
5.商品商家
'''
from selenium import webdriver # 引入selenium中的webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
import time
def get_good(driver):
try:
# 通過(guò)JS控制滾輪滑動(dòng)獲取所有商品信息
js_code = '''
window.scrollTo(0,5000);
'''
driver.execute_script(js_code) # 執行js代碼
# 等待數據加載
time.sleep(2)
# 查找所有商品div
# good_div = driver.find_element_by_id('J_goodsList')
good_list = driver.find_elements_by_class_name('gl-item')
n = 1
for good in good_list:
# 根據屬性選擇器查找
# 商品鏈接
good_url = good.find_element_by_css_selector(
'.p-img a').get_attribute('href')
# 商品名稱(chēng)
good_name = good.find_element_by_css_selector(
'.p-name em').text.replace("\n", "--")
# 商品價(jià)格
good_price = good.find_element_by_class_name(
'p-price').text.replace("\n", ":")
# 評價(jià)人數
good_commit = good.find_element_by_class_name(
'p-commit').text.replace("\n", " ")
good_content = f'''
商品鏈接: {good_url}
商品名稱(chēng): {good_name}
商品價(jià)格: {good_price}
評價(jià)人數: {good_commit}
\n
'''
print(good_content)
with open('jd.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
f.write(good_content)
next_tag = driver.find_element_by_class_name('pn-next')
next_tag.click()
time.sleep(2)
# 遞歸調用函數
get_good(driver)
time.sleep(10)
finally:
driver.close()
if __name__ == '__main__':
good_name = input('請輸入爬取商品信息:').strip()
driver = webdriver.Chrome()
driver.implicitly_wait(10)
# 往京東主頁(yè)發(fā)送請求
driver.get('https://www.jd.com/')
# 輸入商品名稱(chēng)，并回車(chē)搜索
input_tag = driver.find_element_by_id('key')
input_tag.send_keys(good_name)
input_tag.send_keys(Keys.ENTER)
time.sleep(2)
get_good(driver)
　　03 增量爬蟲(chóng)技術(shù)
　　有些網(wǎng)站會(huì )在原創(chuàng )網(wǎng)頁(yè)數據的基礎上，定期更新一批數據。比如某部電影網(wǎng)站會(huì )實(shí)時(shí)更新一批近期的熱門(mén)電影，小說(shuō)網(wǎng)站會(huì )根據作者的創(chuàng )作進(jìn)度實(shí)時(shí)更新最新的章節數據。遇到類(lèi)似場(chǎng)景，我們可以使用增量爬蟲(chóng)。
　　增量網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)（incremental Web crawler）就是通過(guò)爬蟲(chóng)程序監控某網(wǎng)站數據的更新，從而可以爬取網(wǎng)站更新后的新數據。
　　關(guān)于如何進(jìn)行增量爬取，下面給出了三種檢測重復數據的思路：
　　發(fā)送請求前，判斷該URL是否已被爬??；解析內容后，判斷這部分內容是否已經(jīng)被爬??；在寫(xiě)入存儲介質(zhì)時(shí)，判斷介質(zhì)中是否已經(jīng)存在該內容。
　　不難發(fā)現，實(shí)現增量爬取的核心是去重。目前有兩種重復數據刪除方法。
　　下面顯示了如何使用增量爬蟲(chóng)的示例。
　　import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from redis import Redis
from incrementPro.items import IncrementproItem
class MovieSpider(CrawlSpider):
name = 'movie'
# allowed_domains = ['www.xxx.com']
start_urls = ['http://www.4567tv.tv/frim/index7-11.html']
rules = (
Rule(LinkExtractor(allow=r'/frim/index7-\d+\.html'), callback='parse_item', follow=True),
)
# 創(chuàng )建Redis鏈接對象
conn = Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
def parse_item(self, response):
li_list = response.xpath('//li[@class="p1 m1"]')
for li in li_list:
# 獲取詳情頁(yè)的url
detail_url = 'http://www.4567tv.tv' + li.xpath('./a/@href').extract_first()
# 將詳情頁(yè)的url存入Redis的set中
ex = self.conn.sadd('urls', detail_url)
if ex == 1:
print('該url沒(méi)有被爬取過(guò)，可以進(jìn)行數據的爬取')
yield scrapy.Request(url=detail_url, callback=self.parst_detail)
else:
print('數據還沒(méi)有更新，暫無(wú)新數據可爬??！')
# 解析詳情頁(yè)中的電影名稱(chēng)和類(lèi)型，進(jìn)行持久化存儲
def parst_detail(self, response):
item = IncrementproItem()
item['name'] = response.xpath('//dt[@class="name"]/text()').extract_first()
item['kind'] = response.xpath('//div[@class="ct-c"]/dl/dt[4]//text()').extract()
item['kind'] = ''.join(item['kind'])
yield it
　　管道文件：
　　from redis import Redis
class IncrementproPipeline(object):
conn = None
def open_spider(self,spider):
self.conn = Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
def process_item(self, item, spider):
dic = {
'name':item['name'],
'kind':item['kind']
}
print(dic)
self.conn.push('movieData',dic)
# 如果push不進(jìn)去，那么dic變成str(dic)或者改變r(jià)edis版本
pip install -U redis==2.10.6
return item
　　04 深網(wǎng)爬蟲(chóng)技術(shù)
　　在互聯(lián)網(wǎng)中，網(wǎng)頁(yè)按存在方式可分為表面網(wǎng)頁(yè)和深層網(wǎng)頁(yè)兩種。
　　所謂地表網(wǎng)頁(yè)，是指不用提交表單，通過(guò)靜態(tài)鏈接就可以到達的靜態(tài)頁(yè)面；而深層網(wǎng)頁(yè)隱藏在表單后面，無(wú)法通過(guò)靜態(tài)鏈接直接獲取。需要提交一定數量的關(guān)鍵詞。后面可以獲取的頁(yè)面中最重要的部分是表單填寫(xiě)部分。
　　在互聯(lián)網(wǎng)中，深層網(wǎng)頁(yè)的數量往往遠大于表面網(wǎng)頁(yè)的數量。因此，我們需要找到一種爬取深層網(wǎng)頁(yè)的方法。
　　深網(wǎng)爬蟲(chóng)的基本組成：URL列表、LVS列表（LVS是指標簽/值集合，即填寫(xiě)表單的數據源）、爬蟲(chóng)控制器、解析器、LVS控制器、表單分析器、表單處理器、響應分析器。
　　深度網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)有兩種表單填寫(xiě)方式： 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(Python爬蟲(chóng)4.2—ajax[動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)數據]用法教程綜述)
　　Python爬蟲(chóng)4.2——ajax【動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)數據】使用教程
　　概括
　　本系列文檔用于通過(guò)簡(jiǎn)單的教程講解Python爬蟲(chóng)技術(shù)的學(xué)習。在鞏固您的技術(shù)知識的同時(shí)，如果它碰巧對您有用就更好了。
　　Python版本為3.7.4
　　有時(shí)，當我們使用請求來(lái)獲取頁(yè)面時(shí)，我們得到的結果可能與我們在瀏覽器中看到的不同。在瀏覽器中可以看到正常顯示的頁(yè)面數據，但是使用請求得到的結果卻看不到。這是因為獲取的請求都是原創(chuàng )的 HTML 文檔，瀏覽器中的頁(yè)面是 JavaScript 處理數據后生成的結果。這些數據的來(lái)源有很多，可能是通過(guò)Ajax加載的，可能是收錄在HTML中的，也可能是通過(guò)JavaScript和特定算法計算后生成的文檔中的文檔。
　　因此，如果遇到這樣的頁(yè)面，可以直接使用requests等庫來(lái)抓取原創(chuàng )頁(yè)面，無(wú)法獲取有效數據。這時(shí)候就需要分析從網(wǎng)頁(yè)后端發(fā)送到接口的Ajax請求。如果可以使用requests來(lái)模擬ajax請求，那么就可以成功爬取。
　　因此，在本文中，我們主要了解什么是 Ajax，以及如何分析和捕獲 Ajax 請求。
　　AJAX介紹什么是AJAX
　　AJAX (Asynchronous JavaScript And XML) 異步 JavaScript 和 XML。通過(guò)后臺與服務(wù)器協(xié)商的數據交換，Ajax 可以實(shí)現網(wǎng)頁(yè)的異步更新，即可以在不重新加載整個(gè)網(wǎng)頁(yè)的情況下更新網(wǎng)頁(yè)的某個(gè)部分。如果需要更新傳統網(wǎng)頁(yè)的內容（不使用Ajax），則必須重新加載整個(gè)網(wǎng)頁(yè)，因為傳統的數據傳輸格式使用XML語(yǔ)法，所以稱(chēng)為Ajax。實(shí)際上，受限的數據交互基本上是使用JSON和Ajax加載的數據。即使使用JS將數據渲染到瀏覽器中，在查看網(wǎng)頁(yè)源代碼時(shí)也看不到通過(guò)Ajax加載的數據。你只能看到使用這個(gè) url 加載的 HTML 代碼。
　　示例說(shuō)明
　　在瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)，我們會(huì )發(fā)現很多網(wǎng)頁(yè)都有向下滾動(dòng)查看更多選項的功能。比如微博、今日頭條等，有的會(huì )根據鼠標下拉自動(dòng)加載，這些其實(shí)就是ajax加載的過(guò)程。我們可以看到頁(yè)面并沒(méi)有完全刷新，也就是說(shuō)頁(yè)面的鏈接沒(méi)有改變，但是頁(yè)面中有新的內容，這就是獲取新數據并通過(guò)ajax呈現的過(guò)程。
　　請求分析
　　使用 Chrome 開(kāi)發(fā)者工具的過(guò)濾功能過(guò)濾掉所有的 Ajax 請求，這里不再詳細說(shuō)明。
　　Fiddler抓包工具也可以用于抓包分析。Fiddler工具的使用這里不做說(shuō)明，大家可以網(wǎng)上搜索查看。
　　Ajax 響應結果一般為json 數據格式。
　　獲取方法直接分析Ajax使用的接口，然后通過(guò)代碼請求這個(gè)接口獲取數據（下面的例子就是這么一個(gè)普通）。使用Selenium + Chromedriver模擬瀏覽器行為獲取數據（文章后面會(huì )繼續介紹）。方式優(yōu)缺點(diǎn)
　　分析界面
　　可直接請求數據，無(wú)需分析工作，代碼量小，性能高。
　　分析接口比較復雜，尤其是一些被js混淆的接口，必須有一定的js知識，發(fā)現很容易被爬取。
　　硒
　　直接模擬瀏覽器的行為。瀏覽器可以請求的也可以使用selenium來(lái)請求。爬蟲(chóng)更穩定。
　　代碼量大，性能低。
　　示例說(shuō)明
　　舉個(gè)例子，爬取“當一個(gè)長(cháng)得好看的程序員是什么感覺(jué)？”這個(gè)問(wèn)題的所有答案。在 知乎 下。示例代碼如下：
<p># 引入所需庫
import json
import requests
# 聲明定義請求頭
header = {
&#39;User-Agent&#39;: &#39;Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) &#39;
&#39;AppleWebKit/537.36 (KHTML, &#39;
&#39;like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 &#39;
&#39;Safari/537.36&#39;,
&#39;Host&#39;: "www.zhihu.com",
&#39;Referer&#39;: "https://www.zhihu.com/question/37787176"
}
def answer(url_):
"""
獲取問(wèn)題答案
:param url_:
:return:
"""
r = requests.get(url_, headers=header)
data = r.text
jsonobj = json.loads(data)
return jsonobj
# 問(wèn)題答案接口地址
url = "https://www.zhihu.com/api/v4/q ... ot%3B
# 獲取回答總數
answer_total = int(answer(url)[&#39;paging&#39;][&#39;totals&#39;])
offset = 0
while offset 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(js代理抓取網(wǎng)頁(yè)數據注意flash的反爬參考這個(gè)網(wǎng)站)
　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據抓取各種第三方網(wǎng)站點(diǎn)擊插件網(wǎng)頁(yè)加載時(shí)要注意元素選擇和數據解析方式設置js代理抓取app獲取數據注意flash的反爬
　　參考這個(gè)網(wǎng)站：bytegetiphonexsdevicewebstore分享中國android生態(tài)圈網(wǎng)站
　　擼串，吃麻小，
　　安卓環(huán)境，
　　隨便一個(gè)教程（不做作業(yè)，
　　瘋狂的熊貓pptv視頻，
　　怎么樣才能快速學(xué)會(huì )python爬蟲(chóng)，
　　aso100
　　appad
　　http
　　我看樓上的答案都是些什么web爬蟲(chóng)爬蟲(chóng)呢，上個(gè)google，mediaq里面有所有中文網(wǎng)站，爬一爬你就懂了，python可以做。
　　在我看來(lái)網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)最重要的就是http協(xié)議。不僅能下載熱門(mén)網(wǎng)站的資源，還能下載有害網(wǎng)站。主要還是看業(yè)務(wù)形式。
　　我來(lái)說(shuō)個(gè)好玩的~~
　　爬論壇~~
　　rubyweb程序，你看，如果給你幾分鐘做一個(gè)爬蟲(chóng)，你能獲得最全面的資源，效率最高，是不是很神奇。
　　如果給你幾分鐘，弄一個(gè)爬蟲(chóng)，你能獲得最全面的資源，效率最高，是不是很神奇。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(python簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)獲取網(wǎng)頁(yè)數據獲取智聯(lián)招聘上一線(xiàn)及新一線(xiàn)城市)
　　小編將與大家分享python爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據的方法。希望大家看完這篇文章能有所收獲，一起來(lái)討論一下吧！
　　Python簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)獲取網(wǎng)頁(yè)數據
　　以下是獲取智聯(lián)招聘一線(xiàn)及新一線(xiàn)城市所有BIM相關(guān)工作信息，以便做一些數據分析。
　　1、 先通過(guò)chrome在智聯(lián)招聘上搜索BIM職位信息，跳出頁(yè)面后ctrl+u查看網(wǎng)頁(yè)源碼。如果沒(méi)有找到當前頁(yè)面的職位信息。然后快捷鍵F12打開(kāi)開(kāi)發(fā)者工具窗口，刷新頁(yè)面，通過(guò)關(guān)鍵字過(guò)濾文件，找到收錄位置的數據包。
　　
　　
　　2、查看該文件的請求URL，分析其結構，發(fā)現數據包的請求URL為
　　‘https://fe-api.zhaopin.com/c/i/sou?’+請求參數組成，那么根據格式構造了一個(gè)新的url（
‘https://fe-api.zhaopin.com/c/i ... kw%3D造價(jià)員&kt=3’）
　　復制到瀏覽器進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)測試，成功獲取相應數據
　　
　　3、 獲取的數據為json格式。首先對數據進(jìn)行格式化，分析結構，確定代碼中數據的分析方法。
　　
　　4、 明確請求URL和數據結構后，剩下的就是在代碼中實(shí)現URL構建、數據分析和導出。最終得到了1215條數據，需要對數據進(jìn)行進(jìn)一步排序進(jìn)行數據分析。
　　
　　看完這篇文章，相信你對python爬蟲(chóng)爬取網(wǎng)頁(yè)數據的方法有了一定的了解。如果您想了解更多，請關(guān)注一宿云行業(yè)資訊頻道。感謝您的閱讀！ 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(爬蟲(chóng)是Python的一個(gè)重要的應用，使用Python爬蟲(chóng)我們可以輕松的從互聯(lián)網(wǎng)中抓取
)
　　爬蟲(chóng)是Python的一個(gè)重要應用。使用Python爬蟲(chóng)，我們可以很方便的從網(wǎng)上抓取我們想要的數據。本文將以抓取B站視頻熱搜榜數據并存儲為例，詳細介紹Python爬蟲(chóng)的基本流程。如果您還處于初始爬蟲(chóng)階段或者不了解爬蟲(chóng)的具體工作流程，那么您應該仔細閱讀本文！
　　第 1 步：嘗試請求
　　先到b站首頁(yè)，點(diǎn)擊排行榜，復制鏈接
　　https://www.bilibili.com/ranki ... 162.3
　　現在啟動(dòng) Jupyter notebook 并運行以下代碼
　　import?requests
url?=?'https://www.bilibili.com/ranking?spm_id_from=333.851.b_7072696d61727950616765546162.3'
res?=?requests.get('url')
print(res.status_code)
#200
　　在上面的代碼中，我們完成了以下三件事
　　可以看到返回值為200，說(shuō)明服務(wù)器響應正常，可以繼續。
　　第二步：解析頁(yè)面
　　上一步我們通過(guò)requests向網(wǎng)站請求數據后，成功獲取到一個(gè)收錄服務(wù)器資源的Response對象，現在可以使用.text查看其內容
　　
　　可以看到返回了一個(gè)字符串，里面收錄了我們需要的熱門(mén)視頻數據，但是直接從字符串中提取內容比較復雜，效率低下，所以我們需要對其進(jìn)行解析，將字符串轉換成結構化的網(wǎng)頁(yè)數據，以便您可以輕松找到 HTML 標記及其屬性和內容。
　　在 Python 中有很多方法可以解析網(wǎng)頁(yè)。您可以使用正則表達式，也可以使用 BeautifulSoup、pyquery 或 lxml。本文將基于 BeautifulSoup 來(lái)解釋它們。
　　Beautiful Soup 是一個(gè)第三方庫，可以從 HTML 或 XML 文件中提取數據。安裝也非常簡(jiǎn)單。使用 pip install bs4 進(jìn)行安裝。讓我們用一個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)說(shuō)明它是如何工作的
　　from?bs4?import?BeautifulSoup
page?=?requests.get(url)
soup?=?BeautifulSoup(page.content,?'html.parser')
title?=?soup.title.text?
print(title)
#?熱門(mén)視頻排行榜?-?嗶哩嗶哩?(゜-゜)つロ?干杯~-bilibili
　　上面代碼中，我們使用bs4中的BeautifulSoup類(lèi)，將上一步得到的html格式字符串轉換為BeautifulSoup對象。注意使用的時(shí)候需要開(kāi)發(fā)一個(gè)解析器，這里使用的是html.parser。
　　然后就可以獲取其中一個(gè)結構化元素及其屬性，比如使用soup.title.text獲取頁(yè)面標題，也可以使用soup.body、soup.p等獲取任意需要的元素。
　　第 3 步：提取內容
　　上面兩步我們使用requests向網(wǎng)頁(yè)請求數據，使用bs4解析頁(yè)面?，F在我們到了最關(guān)鍵的一步：如何從解析后的頁(yè)面中提取需要的內容。
　　在 Beautiful Soup 中，我們可以使用 find/find_all 來(lái)定位元素，但我更習慣使用 CSS 選擇器 .select，因為我們可以像使用 CSS 選擇元素一樣向下訪(fǎng)問(wèn) DOM 樹(shù)。
　　下面我們用代碼來(lái)說(shuō)明如何從解析后的頁(yè)面中提取B站的熱點(diǎn)列表數據。首先，我們需要找到存儲數據的標簽。在列表頁(yè)面上按 F12 并按照下面的說(shuō)明找到它。
　　
　　可以看到每條視頻信息都包裹在class="rank-item"的li標簽下，那么代碼可以這樣寫(xiě)嗎？
　　all_products?=?[]
products?=?soup.select('li.rank-item')
for?product?in?products:
????rank?=?product.select('div.num')[0].text
????name?=?product.select('div.info?>?a')[0].text.strip()
????play?=?product.select('span.data-box')[0].text
????comment?=?product.select('span.data-box')[1].text
????up?=?product.select('span.data-box')[2].text
????url?=?product.select('div.info?>?a')[0].attrs['href']
????all_products.append({
????????"視頻排名":rank,
????????"視頻名":?name,
????????"播放量":?play,
????????"彈幕量":?comment,
????????"up主":?up,
????????"視頻鏈接":?url
????})
　　上面代碼中，我們先使用soup.select('li.rank-item')，然后返回一個(gè)收錄每個(gè)視頻信息的列表，然后遍歷每個(gè)視頻信息，依然使用CSS選擇器提取我們想要的字段信息以字典的形式存儲在開(kāi)頭定義的空列表中。
　　可以注意到，我使用了多種選擇方法來(lái)提取元素。這也是select方法的靈活性。有興趣的讀者可自行進(jìn)一步研究。
　　第 4 步：存儲數據
　　通過(guò)前面三步，我們成功使用requests+bs4從網(wǎng)站中提取出需要的數據，最后只需要將數據寫(xiě)入Excel并保存即可。
　　如果你對pandas不熟悉，可以使用csv模塊來(lái)編寫(xiě)。需要注意的是設置了encoding='utf-8-sig'，否則會(huì )出現中文亂碼的問(wèn)題
　　import?csv
keys?=?all_products[0].keys()
with?open('B站視頻熱榜TOP100.csv',?'w',?newline='',?encoding='utf-8-sig')?as?output_file:
????dict_writer?=?csv.DictWriter(output_file,?keys)
????dict_writer.writeheader()
????dict_writer.writerows(all_products)
　　如果你熟悉pandas，你可以輕松地將字典轉換為DataFrame，只需一行代碼
　　import?pandas?as?pd
keys?=?all_products[0].keys()
pd.DataFrame(all_products,columns=keys).to_csv('B站視頻熱榜TOP100.csv',?encoding='utf-8-sig')
　　
　　概括
　　至此，我們已經(jīng)成功地使用Python在本地存儲了b站的熱門(mén)視頻列表數據。大多數基于請求的爬蟲(chóng)基本上都是按照以上四個(gè)步驟進(jìn)行的。
　　然而，雖然看起來(lái)簡(jiǎn)單，但在真實(shí)場(chǎng)景中的每一步都不是那么容易。從請求數據開(kāi)始，目標網(wǎng)站有多種形式的反爬和加密，后期解析、提取甚至存儲數據的方式也很多。需要進(jìn)一步探索和學(xué)習。
　　本文選擇B站視頻熱榜正是因為足夠簡(jiǎn)單，希望通過(guò)這個(gè)案例，讓大家了解爬取的基本過(guò)程，最后附上完整的代碼
　　import?requests
from?bs4?import?BeautifulSoup
import?csv
import?pandas?as?pd
url?=?'https://www.bilibili.com/ranking?spm_id_from=333.851.b_7072696d61727950616765546162.3'
page?=?requests.get(url)
soup?=?BeautifulSoup(page.content,?'html.parser')
all_products?=?[]
products?=?soup.select('li.rank-item')
for?product?in?products:
????rank?=?product.select('div.num')[0].text
????name?=?product.select('div.info?>?a')[0].text.strip()
????play?=?product.select('span.data-box')[0].text
????comment?=?product.select('span.data-box')[1].text
????up?=?product.select('span.data-box')[2].text
????url?=?product.select('div.info?>?a')[0].attrs['href']
????all_products.append({
????????"視頻排名":rank,
????????"視頻名":?name,
????????"播放量":?play,
????????"彈幕量":?comment,
????????"up主":?up,
????????"視頻鏈接":?url
????})
keys?=?all_products[0].keys()
with?open('B站視頻熱榜TOP100.csv',?'w',?newline='',?encoding='utf-8-sig')?as?output_file:
????dict_writer?=?csv.DictWriter(output_file,?keys)
????dict_writer.writeheader()
????dict_writer.writerows(all_products)
###?使用pandas寫(xiě)入數據
pd.DataFrame(all_products,columns=keys).to_csv('B站視頻熱榜TOP100.csv',?encoding='utf-8-sig')
　　<p data-darkmode-bgcolor-16030301765599="rgb(25, 25, 25)" data-darkmode-original-bgcolor-16030301765599="rgb(255, 255, 255)" data-darkmode-color-16030301765599="rgb(163, 163, 163)" data-darkmode-original-color-16030301765599="rgb(0, 0, 0)" data-style="letter-spacing: 0.544px; white-space: normal; font-weight: 700; widows: 1; word-spacing: 2px; color: rgb(0, 0, 0); font-family: Optima-Regular, Optima, PingFangSC-light, PingFangTC-light, "PingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif; font-size: 16px; caret-color: rgb(51, 51, 51);" data-darkmode-bgcolor="rgb(36, 36, 36)" data-darkmode-original-bgcolor="rgb(255, 255, 255)" data-darkmode-color="rgb(230, 230, 230)" data-darkmode-original-color="rgb(0, 0, 0)" style="letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;font-weight: 700;widows: 1;word-spacing: 2px;color: rgb(0, 0, 0);font-family: Optima-Regular, Optima, PingFangSC-light, PingFangTC-light, "PingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;font-size: 16px;caret-color: rgb(51, 51, 51);"><br mpa-from-tpl="t" data-darkmode-bgcolor-16030301765599="rgb(25, 25, 25)" data-darkmode-original-bgcolor-16030301765599="rgb(255, 255, 255)" data-darkmode-color-16030301765599="rgb(163, 163, 163)" data-darkmode-original-color-16030301765599="rgb(0, 0, 0)" data-darkmode-bgcolor="rgb(36, 36, 36)" data-darkmode-original-bgcolor="rgb(255, 255, 255)" data-darkmode-color="rgb(230, 230, 230)" data-darkmode-original-color="rgb(0, 0, 0)">
　　由于微信平臺算法改版，公號內容將不再以時(shí)間排序展示，如果大家想第一時(shí)間看到我們的推送，強烈建議星標我們和給我們多點(diǎn)點(diǎn)【在看】。星標具體步驟為：<br data-darkmode-bgcolor-16030301765599="rgb(25, 25, 25)" data-darkmode-original-bgcolor-16030301765599="rgb(255, 255, 255)" data-darkmode-color-16030301765599="rgb(163, 163, 163)" data-darkmode-original-color-16030301765599="rgb(53, 53, 53)" data-darkmode-bgcolor="rgb(36, 36, 36)" data-darkmode-original-bgcolor="rgb(255, 255, 255)" data-darkmode-color="rgb(177, 177, 177)" data-darkmode-original-color="rgb(53, 53, 53)">
　　<br data-darkmode-bgcolor-16030301765599="rgb(25, 25, 25)" data-darkmode-original-bgcolor-16030301765599="rgb(255, 255, 255)" data-darkmode-color-16030301765599="rgb(163, 163, 163)" data-darkmode-original-color-16030301765599="rgb(0, 0, 0)" data-darkmode-bgcolor="rgb(36, 36, 36)" data-darkmode-original-bgcolor="rgb(255, 255, 255)" data-darkmode-color="rgb(230, 230, 230)" data-darkmode-original-color="rgb(0, 0, 0)">
　?。?）點(diǎn)擊頁(yè)面最上方“小詹學(xué)Python”，進(jìn)入公眾號主頁(yè)。
　　<br data-darkmode-bgcolor-16030301765599="rgb(25, 25, 25)" data-darkmode-original-bgcolor-16030301765599="rgb(255, 255, 255)" data-darkmode-color-16030301765599="rgb(163, 163, 163)" data-darkmode-original-color-16030301765599="rgb(0, 0, 0)" data-darkmode-bgcolor="rgb(36, 36, 36)" data-darkmode-original-bgcolor="rgb(255, 255, 255)" data-darkmode-color="rgb(230, 230, 230)" data-darkmode-original-color="rgb(0, 0, 0)">
　?。?）點(diǎn)擊右上角的小點(diǎn)點(diǎn)，在彈出頁(yè)面點(diǎn)擊“設為星標”，就可以啦。
　　<br data-darkmode-bgcolor-16030301765599="rgb(25, 25, 25)" data-darkmode-original-bgcolor-16030301765599="rgb(255, 255, 255)" data-darkmode-color-16030301765599="rgb(163, 163, 163)" data-darkmode-original-color-16030301765599="rgb(0, 0, 0)" data-darkmode-bgcolor="rgb(36, 36, 36)" data-darkmode-original-bgcolor="rgb(255, 255, 255)" data-darkmode-color="rgb(230, 230, 230)" data-darkmode-original-color="rgb(0, 0, 0)">
　　感謝支持，比心。
　　</p> 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(假設獲取的是二進(jìn)制文件，則可以借鑒如下方法保存數據)
　　一種。假設獲取的二進(jìn)制文件是二進(jìn)制文件，可以使用以下方法保存數據：
　　import requests
r = requests.get('https://www.baidu.com/img/bd_logo1.png')
with open('baidu.png', 'wb') as fp:
fp.write(r.content)
　　灣 為了反爬，一些網(wǎng)站會(huì )檢測到Headers的User-Agent，需要把headers信息傳遞給get函數的headers參數。比如知乎，直接訪(fǎng)問(wèn)會(huì )返回400，加上 headers 參數可以正確返回：
　　>>> re = requests.get('https://www.zhihu.com')
>>> re.status_code
400
# headers可從http測試網(wǎng)站https://httpbin.org或瀏覽器的“開(kāi)發(fā)者工具”獲得
>>> headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (X11; Linux i686) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.83 Safari/535.11"}
>>> re = requests.get('https://www.zhihu.com', headers = headers)
>>> re.status_code
200
　　防爬的策略有很多，需要慢慢熟悉。有的網(wǎng)站想要獲取數據也需要登錄，需要分析登錄需要的屬性。
　　C。獲取JS渲染的頁(yè)面內容
　　有時(shí)很難通過(guò)瀏覽器的“開(kāi)發(fā)者工具”功能找到實(shí)際提供數據的頁(yè)面。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(大數據為各行各業(yè)提供數據支撐到底會(huì )不會(huì )入獄(組圖))
　　文章內容
　　前言
　　在今天的大數據時(shí)代，程序的運行和人工智能的訓練都離不開(kāi)海量數據的需求，而目前（貴陽(yáng)大數據交易所）等大數據交易平臺最不能滿(mǎn)足我們的數據需求當時(shí)間，或者說(shuō)購買(mǎi)數據的消耗大于聘請爬蟲(chóng)工程師時(shí)，公司會(huì )聘請爬蟲(chóng)工程師開(kāi)發(fā)爬蟲(chóng)程序，對公司需要的數據進(jìn)行爬取。接下來(lái)我們來(lái)說(shuō)說(shuō)爬蟲(chóng)會(huì )不會(huì )坐牢。
　　當前狀態(tài)
　　目前，由于大數據時(shí)代的井噴式發(fā)展，數據的規模越來(lái)越大，我們對海量數據的依賴(lài)也是必不可少的。大數據為各行各業(yè)（電子商務(wù)、旅游、娛樂(lè )、社交網(wǎng)絡(luò )等）提供數據支持。這些數據為我們提供了大量便捷的服務(wù)。同時(shí)，我們也成為了“貢獻者”，免費貢獻自己的行蹤和個(gè)人信息。、網(wǎng)站或者app通過(guò)后臺獲取了我們的一些個(gè)人信息，比如手機號碼、姓名、購物愛(ài)好、旅游愛(ài)好、經(jīng)常去的地方、娛樂(lè )愛(ài)好等。通過(guò)這些小數據，很多東西都可以分析和繪制消費者畫(huà)像等，例如在您觀(guān)看小視頻時(shí)，你會(huì )發(fā)現你看到的大部分數據都是你在購物的時(shí)候經(jīng)常瀏覽的。這是由網(wǎng)站通過(guò)留下的訪(fǎng)問(wèn)信息完成的?！熬珳释扑汀?。隨著(zhù)時(shí)間的推移和技術(shù)的發(fā)展，我們對數據的需求會(huì )越來(lái)越大，這對于爬蟲(chóng)行業(yè)的從業(yè)者來(lái)說(shuō)也是一個(gè)很大的機會(huì )。
　　爬蟲(chóng)定義
　　首先我們要知道什么是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是指按照一定的規則自動(dòng)抓取網(wǎng)絡(luò )信息的程序或腳本。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是使用某種編程語(yǔ)言（c語(yǔ)言、python、java）基于某種算法開(kāi)發(fā)的一種網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，主要是通過(guò)URL程序代碼進(jìn)行數據的抓取和挖掘
　　爬蟲(chóng)在我們的日常生活中無(wú)處不在，但我們卻找不到它們。傳統爬蟲(chóng)包括百度、谷歌、必應、360等搜索引擎。這些都是一般的爬蟲(chóng)，都有一定的局限性。這導致了我們。使用不同的瀏覽器搜索相同的東西會(huì )導致不同的結果。出現這種情況。因為一般的爬蟲(chóng)程序很多時(shí)候無(wú)法準確獲取到我們想要的數據，所以有聚焦爬蟲(chóng)、增量爬蟲(chóng)、深度網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)。詳細情況如下
　　履帶分類(lèi)
　　萬(wàn)能爬蟲(chóng)
　　一般爬蟲(chóng)也稱(chēng)為全網(wǎng)爬蟲(chóng)。一般爬蟲(chóng)爬取的數據范圍和數據量都很大，通常每次都會(huì )得到海量的數據。由于爬取的數據量過(guò)大，一般爬蟲(chóng)的速度很慢，也很準確。性也不盡如人意。對于百度，我們經(jīng)常在瀏覽器中搜索數據，并不能很好地找到我們想要的數據，這不符合我們公司對準確數據的要求。
　　
　　搜索結果第一行下方的百度快照是百度蜘蛛抓取的數據，顯示在我們的百度搜索結果頁(yè)面
　　專(zhuān)注履帶
　　重點(diǎn)爬蟲(chóng)就是使用設置的爬蟲(chóng)規則對指定的數據進(jìn)行爬取。它不會(huì )針對整個(gè)網(wǎng)絡(luò )。它只會(huì )針對我們指定的網(wǎng)頁(yè)或其他地方來(lái)抓取我們指定的數據。提取數據進(jìn)行存儲
　　增量爬蟲(chóng)
　　增量爬蟲(chóng)就是爬取網(wǎng)絡(luò )更新的數據來(lái)更新我們已經(jīng)爬取的數據
　　深度網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　顧名思義，就是訪(fǎng)問(wèn)更深的東西。深層數據通常是表面頁(yè)面數據的數倍，即深層網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)抓取的對象。
　　原則
　　簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，爬蟲(chóng)程序就是不斷地向服務(wù)器發(fā)出請求，獲取數據，解析數據，提取數據，設置停止條件。如果爬蟲(chóng)不設置條件，就會(huì )變成爬蟲(chóng)“僵尸”，無(wú)休止地請求網(wǎng)頁(yè)爬取數據。
　　通常，爬蟲(chóng)程序在爬取數據時(shí)發(fā)起的數據請求量很大。一秒鐘內可以發(fā)送數十個(gè)或數百個(gè)數據訪(fǎng)問(wèn)請求。當我們的程序大量運行時(shí)，對于一些小的網(wǎng)站來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的負擔，可能導致服務(wù)器癱瘓、宏機等。
　　我們在抓取數據時(shí)，無(wú)法抓取某些網(wǎng)頁(yè)數據，如用戶(hù)個(gè)人隱私信息、企業(yè)機密信息等，我們抓取這些數據是違法的。下面是機器人協(xié)議。接下來(lái)我們將介紹robots協(xié)議
　　機器人自述文件
　　robots協(xié)議也叫robots.txt（統一小寫(xiě)），是存放在網(wǎng)站根目錄下的ASCII編碼文本文件。它通常告訴網(wǎng)絡(luò )搜索引擎的機器人（也稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）這個(gè)網(wǎng)站@中的哪些內容不應該被搜索引擎機器人獲取，哪些內容可以被機器人獲取。由于某些系統中的URL 區分大小寫(xiě)，因此robots.txt 的文件名應統一小寫(xiě)。robots.txt應該放在網(wǎng)站的根目錄下。如果你想單獨定義搜索引擎robots訪(fǎng)問(wèn)子目錄時(shí)的行為，你可以將你的自定義設置合并到根目錄下的robots.txt中，或者使用robots metadata（Metadata，也稱(chēng)為metadata）。
　　robots協(xié)議不是規范，而是約定，所以不保證網(wǎng)站的隱私。機器人協(xié)議產(chǎn)生了另一個(gè)名稱(chēng)“君子協(xié)議”
　　如果把網(wǎng)站當成酒店的房間，robots.txt就是房主掛在房間門(mén)口的“請勿打擾”或“歡迎打掃”的牌子。這份文件告訴來(lái)訪(fǎng)搜索引擎哪些房間可以進(jìn)入和訪(fǎng)問(wèn)，哪些房間因為存放貴重物品，或者可能涉及到住戶(hù)和來(lái)訪(fǎng)者的隱私，所以不向搜索引擎開(kāi)放。但是robots.txt不是命令，也不是防火墻，就像看門(mén)人無(wú)法阻止小偷等惡意入侵者一樣。
　　機器人協(xié)議視圖
　　說(shuō)了這么多，那我們怎么知道網(wǎng)站中是否有robots.txt文件呢？那些東西可以爬。我們在爬取一個(gè)網(wǎng)站的時(shí)候，首先會(huì )檢查是否有robots.txt文件。如果存在，我們會(huì )檢查網(wǎng)站允許我們爬取的那些東西，我們的爬蟲(chóng)程序會(huì )根據相關(guān)的爬取范圍來(lái)爬取數據，有些網(wǎng)站沒(méi)有創(chuàng )建robots.txt文件，不代表我們可以肆無(wú)忌憚的爬取數據，爬取數據時(shí)仍然存在一定的違法風(fēng)險
　　網(wǎng)頁(yè)鏈接后添加robots.txt即可查看robots協(xié)議
　　以上是天貓的網(wǎng)頁(yè)地址。通過(guò)在后面添加robots.txt并回車(chē)，我們將跳轉到robots文件頁(yè)面。
　　以下是跳轉后出現的robots文件
　　User-agent: *
Disallow: /
　　User-agent 描述了搜索爬蟲(chóng)的名稱(chēng)。這里的*號是指對所有爬蟲(chóng)都有效。如果以下是baiduspider，則該規則對百度有效
　　Disallow 指定不允許爬取的目錄，設置/表示不允許爬取所有頁(yè)面
　　上面天貓的robots不允許所有爬蟲(chóng)訪(fǎng)問(wèn)所有目錄，下圖是允許所有爬蟲(chóng)訪(fǎng)問(wèn)所有目錄
　　User-agent: *
Disallow:
　　常用爬蟲(chóng)名 爬蟲(chóng)名名網(wǎng)站
　　百度蜘蛛（Baidu Spider）
　　百度
　　谷歌機器人（谷歌蜘蛛）
　　谷歌
　　360蜘蛛（360蜘蛛）
　　360
　　Bingbot（必應蜘蛛）
　　必須
　　雅虎！啜飲中國
　　雅虎中國
　　YoudaoBot（有道蜘蛛）
　　有道
　　一搜蜘蛛
　　神馬搜索
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)規定
　　網(wǎng)信委關(guān)于網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的法律規定]()
　　管制區
　　一.惡意抓拍侵犯他人權益和操作自由。通過(guò)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)訪(fǎng)問(wèn)和采集網(wǎng)站數據行為本身就產(chǎn)生了相當大的網(wǎng)絡(luò )流量。不正當手段會(huì )幫助不法組織造假網(wǎng)站，造成欺詐風(fēng)險，竊取知識產(chǎn)權和商業(yè)秘密。
　　二.對目標的DDOS攻擊網(wǎng)站導致大量時(shí)間和金錢(qián)損失
　　三.個(gè)人隱私數據的獲取和銷(xiāo)售
　　爬蟲(chóng)非法案例
　　【2019年人民法院十大刑事案件】全國首起“爬蟲(chóng)技術(shù)”犯罪案件
　　
　　大眾點(diǎn)評訴百度不正當競爭案開(kāi)庭
　　“車(chē)來(lái)了”被警方以涉嫌竊取數據立案，進(jìn)入非法獲取計算機系統數據案 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(一個(gè)通用的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的基本結構及工作流程(組圖))
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是搜索引擎爬蟲(chóng)系統的重要組成部分。爬蟲(chóng)的主要目的是將互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)下載到本地，形成網(wǎng)絡(luò )內容的鏡像備份。本篇博客主要是對爬蟲(chóng)和爬蟲(chóng)系統的簡(jiǎn)要介紹。
　　一、網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的基本結構和工作流程
　　一個(gè)通用的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的框架如圖所示：
　　
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的基本工作流程如下：
　　1.首先選擇一些精心挑選的種子網(wǎng)址；
　　2.將這些URL放入URL隊列進(jìn)行抓??；
　　3. 從待爬取的URL隊列中取出待爬取的URL，解析DNS，獲取主機IP，下載該URL對應的網(wǎng)頁(yè)，并保存到下載的網(wǎng)頁(yè)庫中。另外，將這些網(wǎng)址放入已爬取的網(wǎng)址隊列中。
　　4.對爬取的URL隊列中的URL進(jìn)行分析，分析其中的其他URL，將這些URL放入待爬取的URL隊列中，從而進(jìn)入下一個(gè)循環(huán)。
　　二、從爬蟲(chóng)的角度劃分互聯(lián)網(wǎng)
　　相應地，互聯(lián)網(wǎng)的所有頁(yè)面可以分為五個(gè)部分：
　　
　　1.下載了未過(guò)期的網(wǎng)頁(yè)
　　2.已下載并過(guò)期的網(wǎng)頁(yè)：抓取的網(wǎng)頁(yè)實(shí)際上是互聯(lián)網(wǎng)內容的鏡像和備份?；ヂ?lián)網(wǎng)是動(dòng)態(tài)變化的，互聯(lián)網(wǎng)上的一些內容已經(jīng)發(fā)生了變化。此時(shí)，這部分爬取到的頁(yè)面已經(jīng)過(guò)期。
　　3.要下載的頁(yè)面：URL隊列中要爬取的那些頁(yè)面
　　4. 可識網(wǎng)頁(yè)：尚未被抓取，也不在待抓取的URL隊列中，但通過(guò)分析抓取的頁(yè)面或待抓取的URL對應的頁(yè)面得到的URL，被認為是一個(gè)已知網(wǎng)頁(yè)。
　　5.還有一些網(wǎng)頁(yè)是爬蟲(chóng)無(wú)法直接抓取下載的。它被稱(chēng)為不可知頁(yè)面。
　　三、抓取策略
　　在爬蟲(chóng)系統中，要爬取的URL隊列是一個(gè)非常重要的部分。URL隊列中要爬取的URL的順序也是一個(gè)很重要的問(wèn)題，因為它涉及到先爬哪個(gè)頁(yè)面，后爬哪個(gè)頁(yè)面。確定這些 URL 順序的方法稱(chēng)為抓取策略。下面重點(diǎn)介紹幾種常見(jiàn)的爬取策略：
　　1.深度優(yōu)先遍歷策略
　　深度優(yōu)先遍歷策略是指網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)會(huì )從起始頁(yè)開(kāi)始，逐個(gè)跟蹤每一個(gè)鏈接，處理完這一行后轉移到下一個(gè)起始頁(yè)，繼續跟蹤鏈接。我們以下圖為例：
　　
　　遍歷的路徑：AFG EHI BCD
　　2.寬度優(yōu)先遍歷策略
　　廣度優(yōu)先遍歷策略的基本思想是將新下載的網(wǎng)頁(yè)中找到的鏈接直接插入到待爬取的URL隊列的末尾。即網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)會(huì )先抓取起始網(wǎng)頁(yè)中所有鏈接的網(wǎng)頁(yè)，然后選擇其中一個(gè)鏈接的網(wǎng)頁(yè)，繼續抓取該網(wǎng)頁(yè)中鏈接的所有網(wǎng)頁(yè)。以上圖為例：
　　遍歷路徑：ABCDEF GHI
　　3.反向鏈接計數策略
　　反向鏈接數是指從其他網(wǎng)頁(yè)鏈接到某個(gè)網(wǎng)頁(yè)的數量。反向鏈接的數量表示網(wǎng)頁(yè)內容被他人推薦的程度。因此，很多時(shí)候搜索引擎的爬取系統都會(huì )使用這個(gè)指標來(lái)評估網(wǎng)頁(yè)的重要性，從而決定不同網(wǎng)頁(yè)的爬取順序。
　　在真實(shí)的網(wǎng)絡(luò )環(huán)境中，由于廣告鏈接和作弊鏈接的存在，反向鏈接的數量不能完全坐等別人的重視。因此，搜索引擎通常會(huì )考慮一些可靠的反向鏈接。
　　4.部分PageRank策略
　　Partial PageRank算法借鑒了PageRank算法的思想：對于下載的網(wǎng)頁(yè)，連同要爬取的URL隊列中的URL，形成一個(gè)網(wǎng)頁(yè)集合，計算每個(gè)頁(yè)面的PageRank值，計算后完成后，將要抓取的 URL 隊列中的 URL 按照 PageRank 值的大小進(jìn)行排列，并按此順序抓取頁(yè)面。
　　如果每個(gè)頁(yè)面都被抓取，則重新計算 PageRank 值。一個(gè)折衷的方案是：每爬取K個(gè)頁(yè)面后，重新計算PageRank值。但是，這種情況下仍然存在一個(gè)問(wèn)題：對于已經(jīng)從下載頁(yè)面中分析出來(lái)的鏈接，也就是我們前面提到的未知網(wǎng)頁(yè)部分，暫時(shí)沒(méi)有PageRank值。為了解決這個(gè)問(wèn)題，這些頁(yè)面會(huì )被賦予一個(gè)臨時(shí)的PageRank值：將所有傳入該頁(yè)面鏈的PageRank值匯總，從而形成未知頁(yè)面的PageRank值參與排名。以下示例說(shuō)明：
　　5.OPIC 策略
　　該算法實(shí)際上對頁(yè)面的重要性進(jìn)行評分。在算法開(kāi)始之前，給所有頁(yè)面相同的初始現金（cash）。下載某個(gè)頁(yè)面P后，將P的現金分配給所有從P解析的鏈接，清空P的現金。待抓取的 URL 隊列中的所有頁(yè)面均按照現金的數量進(jìn)行排序。
　　6.大站優(yōu)先策略
　　待爬取的 URL 隊列中的所有網(wǎng)頁(yè)都按照其所屬的 網(wǎng)站 進(jìn)行分類(lèi)。網(wǎng)站需要下載的頁(yè)面較多，優(yōu)先下載。這種策略因此被稱(chēng)為大站優(yōu)先策略。
　　參考書(shū)目：
　　1. 《這是搜索引擎-核心技術(shù)詳解》張俊林電子工業(yè)出版社
　　2. 《搜索引擎技術(shù)基礎》劉義群等清華大學(xué)出版社 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(Content-Type:翻頁(yè)、限制怎么處理？多級分類(lèi)數據)
　　內容類(lèi)型：多部分/表單數據；邊界=----WebKitFormBoundaryA
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　　標題
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　　二進(jìn)制文件內容...
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　　以上部分是發(fā)送格式，WebKitFormBoundaryA 可以使用任何內容，只要是這種格式即可。常見(jiàn)的內容類(lèi)型是 application/x-www-form-urlencoded、application/json、text/xml。
　　16、如何處理翻頁(yè)限制？
　　很多多級分類(lèi)數據都有翻頁(yè)限制，分類(lèi)只顯示前幾頁(yè)。在這種情況下，您可以使用這種網(wǎng)站 過(guò)濾功能，例如按時(shí)間順序、大小和排序來(lái)擴展頁(yè)面內容。如果有子類(lèi)，繼續獲取子類(lèi)。如果有多個(gè)選項，可以通過(guò)排列組合，得到盡可能多的選項。
　　17、 海量網(wǎng)址重復重復怎么辦？
　　如果數據量不大，可以md5 URL，然后用hash進(jìn)行比較。如果是大量的URL重復，可以使用Bloom filter算法BloomFilter。
　　18、如何提高爬行速度
　　1）使用gzip/deflate壓縮，一般可以壓縮到原來(lái)大小的20%左右。一般情況下，服務(wù)器不會(huì )給你發(fā)送壓縮數據，你需要發(fā)送 Accept-encoding 頭。
　　2） 要使用鏈接池，需要在C#請求時(shí)將keep-alive設置為true。
　　3） 設置超時(shí)，果斷關(guān)閉一直無(wú)響應的請求。
　　19、抓取收錄特定關(guān)鍵詞的網(wǎng)頁(yè)
　　使用站點(diǎn)搜索，搜索引擎站點(diǎn)，下載所有
　　20、CSS/HTML 混淆干擾受限數據獲取
　　常見(jiàn)的此類(lèi)防攀爬方法有
　　1）用圖片替換一些文字
　　2）使用自定義字體
　　3）偽元素隱藏
　　4） 元素位置關(guān)閉
　　其中，第一種情況，可以找到圖片對應的文字，全部找到后替換。二是找到ttf字體文件地址并下載，然后找到代碼和文字的對應關(guān)系并替換。三是查找class對應的文本內容進(jìn)行替換。第四類(lèi)涉及計算。如果覺(jué)得麻煩，也可以截圖來(lái)識別。
　　21、 數據抓取過(guò)程中發(fā)現電信劫持，導致數據錯誤怎么辦？
　　通過(guò)電話(huà)向電信運營(yíng)商投訴，您可以通過(guò)電話(huà)或工業(yè)和信息化部進(jìn)行投訴。
　　有時(shí)計算機中的病毒也有這種劫持，屬于黑產(chǎn)方面。
　　22、關(guān)于eval(function(p,a,c,k,e,d)加密
　　這是一種經(jīng)典的數據加密方式，網(wǎng)上已經(jīng)有了在線(xiàn)的加解密方式。在本地運行時(shí)，需要使用JS引擎執行js才能得到結果。
　　23、PKI證書(shū)驗證如何處理網(wǎng)站？
　　PKI證書(shū)一般用于登錄時(shí)請求并上傳證書(shū)到特定地址進(jìn)行驗證，驗證后生成帶參數的URL返回網(wǎng)站，生成cookie完成身份驗證。也有實(shí)現驗證的插件，比如吉大正元。
　　24、HtmlAgilityPack 解析網(wǎng)頁(yè)時(shí)要注意什么
　　在很久以前的版本中，HtmlAgilityPack 有一個(gè)溢出漏洞，即節點(diǎn)分析會(huì )陷入死循環(huán)。新版本解決了這個(gè)問(wèn)題，請使用最新版本。使用 HtmlAgilityPack 解析網(wǎng)頁(yè)時(shí)，需要注意它可能會(huì )因為頁(yè)面錯誤而無(wú)法解析?？梢韵扔胷eplacement等方法對源碼進(jìn)行處理，再進(jìn)行分析。
　　25、 除了fiddler還有哪些抓包工具？
　　1）微軟網(wǎng)絡(luò )監視器
　　2）Wireshark
　　3）Anyproxy
　　26、 抓到的數據不全怎么辦？
　　有些網(wǎng)站只會(huì )對外展示部分數據，或者只展示部分用戶(hù)的全部數據。在這種情況下，觀(guān)察能力就是一種考驗。比如很久以前同城的網(wǎng)站的聯(lián)系方式只顯示了前7位，而在另一個(gè)地方卻顯示了后4位，所以抓起來(lái)加起來(lái)就行了。還有一些網(wǎng)站，使用json調用api。一看就知道程序員用的是select *。返回的數據收錄了所有相關(guān)和不相關(guān)的數據，相當于一個(gè)明顯的漏洞。有時(shí)候也可以用不完整的資料，然后去網(wǎng)站搜索一下，說(shuō)不定會(huì )有新的發(fā)現。
　　27、網(wǎng)站 CDN反爬蟲(chóng)如何處理？
　　網(wǎng)站使用cdn技術(shù)可以提高訪(fǎng)問(wèn)速度和安全性，并提供更高的反爬蟲(chóng)能力。但是有的網(wǎng)站會(huì )暴露真實(shí)的服務(wù)器地址，無(wú)法確定CDN的來(lái)源，導致假CDN服務(wù)器能夠持續抓取數據。同時(shí)，大部分CDN服務(wù)器沒(méi)有反爬蟲(chóng)聯(lián)動(dòng)，導致CDN服務(wù)器增多，相當于為爬蟲(chóng)提供了更多的代理服務(wù)器。
　　28、使用Xpath獲取網(wǎng)頁(yè)元素需要注意什么？
　　瀏覽器渲染后，再用xpath提取Dom元素，然后取值，是一種可以忽略渲染過(guò)程，實(shí)時(shí)獲取最新數據的方法。設置xpath抽取規則時(shí)，要善于使用絕對相對、收錄、或、等符號，盡快定位元素。如果最終元素符號不確定，則可以使用父定位。盡可能使用@id 作為唯一標識符。
　　29、遇到網(wǎng)站中毒怎么辦？
　　當遇到目標網(wǎng)站時(shí)，檢測到一個(gè)爬蟲(chóng)，給出錯誤的數據，因為無(wú)法直接判斷數據的準確性，最終的結果只能通過(guò)多種或多種形式的爬取來(lái)獲得。通過(guò)比較，如果多次正確，就可以認為是正確的數據。這種思維可以用在類(lèi)似的情況下。比如使用下載軟件下載資源時(shí)，經(jīng)常會(huì )出現無(wú)法下載的情況。如果同時(shí)搜索一個(gè)資源的多個(gè)下載鏈接并同時(shí)下載，可以快速過(guò)濾掉可下載的。
　　30、待續。. . 對于新問(wèn)題，您可以發(fā)送電子郵件至 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(博客地址：Python入門(mén)（一）(圖)：爬蟲(chóng))
　　題外話(huà)
　　我第一次聽(tīng)說(shuō) Python 是在我大二的時(shí)候。當時(shí)我沒(méi)有學(xué)好C語(yǔ)言，所以不想學(xué)其他的編程語(yǔ)言?，F在，我想在我的畢業(yè)項目中使用爬蟲(chóng)技術(shù)。上網(wǎng)查了一下，Python語(yǔ)言的爬蟲(chóng)技術(shù)得到了一致好評。
　　于是從昨天開(kāi)始，在網(wǎng)上搜索了各種Python爬蟲(chóng)小程序的源碼，可是一天過(guò)去了，不僅沒(méi)有寫(xiě)出簡(jiǎn)單的爬蟲(chóng)程序，反而對Python應該編寫(xiě)的各種包和語(yǔ)法越來(lái)越糊涂了介紹。去菜鳥(niǎo)教程，Python語(yǔ)言比較復雜（雖然它的語(yǔ)法很簡(jiǎn)單，但是對于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，很多東西封裝在一個(gè)包里是很陌生的），自己補了Python語(yǔ)法，然后開(kāi)始搜索各種教程在網(wǎng)上，總之，我把別人寫(xiě)的爬蟲(chóng)入門(mén)級的程序都打出來(lái)了，但都沒(méi)有奏效，還出現各種錯誤。
　　然而，我今天找到了一個(gè)博客。博主仔細講了最簡(jiǎn)單的爬蟲(chóng)步驟，用到了哪些包，源代碼也是逐句分析的，于是我的第一個(gè)爬蟲(chóng)程序就成功了。分享一下這位博主的博客，寫(xiě)下我的感受。
　　博客地址：Python入門(mén)（一）：爬蟲(chóng)基本結構&amp;簡(jiǎn)單例子。
　　我的實(shí)踐
　　下圖是我按照博主的代碼得到的結果。雖然過(guò)程中出現了一點(diǎn)語(yǔ)法錯誤（完全是我自己的錯誤），但結果還是成功獲取了網(wǎng)頁(yè)上的數據，進(jìn)行了篩選，同意了。當然，輸出的數據很多，我只剪了一小部分。你看到的最后一句 &gt;&gt;&gt; for 循環(huán)塊是迭代打印迭代器的內容，這里就不展示了。
　　
　　最后的結果就是打印出大家的數據。
　　我的感覺(jué)是：Python可以做很多事情，搜索引擎在很大程度上利用了爬蟲(chóng)。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(個(gè)人網(wǎng)站url的基本操作技巧分析)
　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據，發(fā)一份個(gè)人網(wǎng)站url，再把數據傳到服務(wù)器。
　　一、url的分析當然最直接的方法就是看你登錄網(wǎng)站后，你的cookie是寫(xiě)到哪個(gè)文件的。
　　登錄前登錄后
　　1、看cookie設置url被寫(xiě)到本地存儲文件，一般為mybatissession中。點(diǎn)擊登錄后，會(huì )訪(fǎng)問(wèn)本地存儲文件（指定mybatis的存儲路徑），得到一個(gè)html文件。例如我們輸入url'-gwuywjqyi9bfeeb3f0cu6u6jve8zifzxtdy2b9aoizg7rjym6eecvouew49z8z-gwuywjqyi9bfeeb3f0cu6u6jve8zifzxtdy2b9aoizg7rjym6eecvouew49z8z'，可看到html文件包含10個(gè)id為'userinfo'的sql語(yǔ)句，一共有5w條數據。需要去查看這個(gè)sql語(yǔ)句有幾行，按文件字節流的大小計算需要存儲的字節。
　　2、web。xml中的布局設置web。xml代碼如下:web。xmltitle。
　　3、判斷url是否存在數據庫如果上面2個(gè)方法無(wú)法確認url是否存在數據庫，那么可以用“url如果存在數據庫，則返回新的網(wǎng)頁(yè)地址”的代碼。url如果存在數據庫，url存在的表中數據有重復，可以通過(guò)“根據mybatis.sql語(yǔ)句結果”的方式判斷是否需要回傳到數據庫。注意，logwarning功能，不接受url中的帶參數函數。
　　example如下：stringsql="mybatis.params.userinfo={employee.name}"，返回新的網(wǎng)頁(yè)地址。
　　4、根據mybatis.sql語(yǔ)句得到的網(wǎng)頁(yè)地址中，字符串有java字符集，中文等區別，這個(gè)時(shí)候可以返回，同時(shí)將sql轉換成javaconnectionfactory對象。判斷sql，如果對應的java地址是同一個(gè)ip地址，則返回中文值。反之，返回數據庫返回類(lèi)型為byte數組，返回int等。
　　example如下：stringsql="if(java.inet.ip()>=17
　　3){system.out.println("localhost");}";接著(zhù)抓取數據庫，將獲取到的ip地址和ip轉換成byte數組，直接傳給數據庫就可以。
　　二、數據庫設置
　　1、登錄后訪(fǎng)問(wèn)url，并且登錄的同時(shí)進(jìn)行上面2中操作。在url獲取到的數據庫的表中有一個(gè)用戶(hù)，此時(shí)分別進(jìn)行查詢(xún)這個(gè)用戶(hù)表中的各項數據。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(java模板數據的爬取、關(guān)系的分析基于springboot。)
　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據，是非常常見(jiàn)的工作。其中，頁(yè)面的內容主要來(lái)自于html文檔，文檔內容也可分為多種形式。但總體來(lái)說(shuō)，頁(yè)面數據主要分為靜態(tài)頁(yè)面（比如各種pdf格式或word文檔）和動(dòng)態(tài)頁(yè)面（比如flash頁(yè)面）。動(dòng)態(tài)頁(yè)面由于時(shí)時(shí)刻刻都在發(fā)生變化，所以難以追蹤數據的變化趨勢，也導致數據無(wú)法進(jìn)行可視化；靜態(tài)頁(yè)面不同，有一些html腳本語(yǔ)言（比如xml、xml2、xmlxpose等）在寫(xiě)完頁(yè)面內容后就能產(chǎn)生原始的數據。
　　如果以特定語(yǔ)言模板抓取靜態(tài)頁(yè)面，則可以實(shí)現可視化。最近一年遇到幾次使用模板抓取頁(yè)面數據的需求，不能指望直接以php語(yǔ)言編寫(xiě)爬蟲(chóng)，而且使用php開(kāi)發(fā)環(huán)境太麻煩了，也沒(méi)有java、c#那樣強大的工具，學(xué)習php可謂非常痛苦。今天提出使用以java為基礎編寫(xiě)一個(gè)動(dòng)態(tài)頁(yè)面抓取工具。本文主要介紹java模板，數據的爬取、關(guān)系的分析基于springboot。
　?。ㄆ渌ぞ吲渲门c作用可直接查看java模板代碼，在文末已附webj-loader包，不用自己找了）java模板定義一個(gè)java模板可以根據模板類(lèi)構造器對模板數據進(jìn)行配置。如果不要模板數據，就只通過(guò)string.asleep()方法確保string在該設置時(shí)的穩定性即可，在模板類(lèi)的完整實(shí)現中是不調用string.asleep方法的。
　　java模板一般不對頁(yè)面內容進(jìn)行原始的string處理，所以需要對原始的html標簽進(jìn)行處理。另外，string的原始類(lèi)型也需要做分析，如果string、html、markdown、json都是同一種原始類(lèi)型，那么上面的配置就沒(méi)有必要，直接用正則匹配就行了。java模板在源碼中，參數是兩類(lèi)：string、java_html_text；分別對應原始html、java_html_text、java_html_text。
　　需要注意的是，如果輸入參數中有null值，這里就直接使用null值。為了編寫(xiě)方便，在模板中對這兩個(gè)參數統一進(jìn)行了處理。源碼中以“\0”為分隔符，原始輸入參數中的兩個(gè)0很容易被省略掉，因此盡量不要使用，除非該參數會(huì )產(chǎn)生問(wèn)題。我將java_html_text和java_html_text進(jìn)行了合并，即java_html_text=java_html_text+1（參數中appendable是“appendable”，java_html_text就是原始html頁(yè)面里面的內容）。
　　在編寫(xiě)java模板時(shí)，一定要將原始html頁(yè)面的格式轉換為普通html標簽，否則無(wú)法識別。其他配置因為在抓取數據時(shí)，抓取動(dòng)態(tài)內容是必須的，所以這里沒(méi)有對不同數據源分別配置數據采集頁(yè)面的interceptor。而為了避免采集相同頁(yè)面，這里的url_url參數就被忽略了，因為url_url是asp（.）的mime。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據降低程序代碼復雜度的方法教程)
　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據可以運用各種技術(shù)和框架，但是相比于開(kāi)發(fā)一款正常的爬蟲(chóng)要更麻煩，對于一些不熟悉爬蟲(chóng)的人來(lái)說(shuō)還是挺麻煩的。下面介紹一種能夠極大降低程序代碼復雜度的方法，用本教程教大家：用wxpython框架從網(wǎng)上爬取圖片，轉成markdown或者xml文件輸出。第一步：讀取圖片數據爬取數據主要是讀取網(wǎng)上爬取到的圖片數據，用的是chrome開(kāi)發(fā)者工具的瀏覽器插件開(kāi)放內置的htmlextractor。
　　在這里要注意的是：不同瀏覽器里的圖片解析方式不同，本例是用markdown解析html。獲取這些圖片的時(shí)候，一定要記得備份，防止數據丟失?？梢允褂茫篶hromef12開(kāi)發(fā)者工具，tools-developertools-useragentchecking選擇右側note,查看當前的一些常用選項第二步：生成markdown、xml的數據內容生成圖片數據：由于，可能遇到數據文件大小較大的情況，可以使用gzip壓縮壓縮數據后加上后綴"markdown"文件中的數據，便可以通過(guò)wxpython程序來(lái)解析了爬取數據：大小統計的一個(gè)小工具-牛牛網(wǎng)圖片數據量少可以直接從網(wǎng)頁(yè)中讀?。ㄅＥ＞W(wǎng)），比如爬取一張十幾k的圖片（牛牛網(wǎng)）。
　　需要注意的是對于這種網(wǎng)上一般沒(méi)有demo，可以自己從baidu等地方找，牛牛網(wǎng)有一個(gè)bug。第三步：制作pdf文件轉數據：把生成的文件鏈接復制到終端中運行pd.read_contents()。當然直接解析xml文件更方便：可以在main.py中使用dataframe,也可以直接在wxshareplatform.py里直接使用xmldocumentfromxmlimportetree把etree轉化為xml：xmldir='test.xml'filenames=f'path.xml'items=str(xmldir)data={'path':items,'type':items}wxshareplatform.py的程序中可以使用更多xml格式的文件：wxs=etree.etree.html(xmldir,data)我常用的鏈接是：/#/w3cproj/blob/e501421522d88d3f0640402053a1325e55560ab454fc732548ba0115737b010e7813430d2b3f07455ef39c2b415a6ab539a4334bff147ea37535af4f05167f124329655'一個(gè)普通的wxs文件我的代碼如下：example=wx.get_example('')forexampleinexample:mylabel=example.charfile(r'd:\\users\\administrator\\look\\homework.txt').get_attr('font-size',mylabel)example.links=example.link。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(風(fēng)鈴蟲(chóng)的作用與功能如下的原理簡(jiǎn)單提取)
　　風(fēng)鈴是一種輕巧的爬行工具，它像風(fēng)鈴一樣靈敏，像蜘蛛一樣敏捷。它可以感知任何微小的風(fēng)和草，輕松抓取互聯(lián)網(wǎng)上的內容。是一個(gè)對目標服務(wù)器比較友好的蜘蛛程序。內置20多個(gè)常用或不常用的瀏覽器標識，可自動(dòng)處理cookies和網(wǎng)頁(yè)源信息，輕松繞過(guò)服務(wù)器限制，智能調整請求間隔，動(dòng)態(tài)調整請求頻率，防止干擾目標服務(wù)器。此外，Windchime 也是一個(gè)非常人性化的工具。它提供了大量的鏈接提取器和內容提取器，讓用戶(hù)可以根據自己的需要快速配置，甚至提供啟動(dòng)請求地址來(lái)配置自己的爬蟲(chóng)。同時(shí)，Windchime 還開(kāi)放了很多自定義界面，讓高級用戶(hù)可以根據需要自定義爬蟲(chóng)功能。最后，風(fēng)鈴自然也支持分布式和集群功能，讓你突破單機環(huán)境的束縛，釋放爬蟲(chóng)能力?？梢哉f(shuō)風(fēng)鈴幾乎可以抓取當前網(wǎng)站中的所有內容。
　　【聲明】請不要在任何可能違反法律和道德限制的工作中使用風(fēng)鈴。請友好使用風(fēng)鈴，遵守蜘蛛協(xié)議，不要將風(fēng)鈴用于任何非法用途。如果您選擇使用風(fēng)鈴，即表示您遵守本協(xié)議。作者不承擔因您違反本協(xié)議而造成的任何法律風(fēng)險和損失，一切后果由您自行承擔。
　　快速使用
　　
com.yishuifengxiao.common
crawler
替換為最新的版本號
　　使用簡(jiǎn)單
　　從雅虎財經(jīng)內容頁(yè)面中提取電子貨幣名稱(chēng)
　　
//創(chuàng )建一個(gè)提取規則
//該提取規則標識使用 XPATH提取器進(jìn)行提取，
//該XPATH提取器的XPATH表達式為 //h1/text() ， 該提取提取器的作用順序是0
FieldExtractRule extractRule = new FieldExtractRule(Rule.XPATH, "//h1/text()", "", 0);
//創(chuàng )建一個(gè)提取項
ContentItem contentItem = new ContentItem();
contentItem
.setFiledName("name") //提取項代碼，不能為空
.setName("加密電子貨幣名字") //提取項名字，可以不設置
.setRules(Arrays.asList(extractRule)); //設置提取規則
//創(chuàng )建一個(gè)風(fēng)鈴蟲(chóng)實(shí)例
Crawler crawler = CrawlerBuilder.create()
.startUrl("https://hk.finance.yahoo.com/cryptocurrencies") //風(fēng)鈴蟲(chóng)的起始鏈接
// 風(fēng)鈴蟲(chóng)會(huì )將每次請求的網(wǎng)頁(yè)的內容中的URL先全部提取出來(lái)，然后將完全匹配此規則的鏈接放入鏈接池
// 如果不設置則表示提取鏈接中所有包含域名關(guān)鍵字（例如此例中的ifeng）的鏈接放入鏈接池
//鏈接池里的鏈接會(huì )作為下次抓取請求的種子鏈接
.addLinkRule("https://hk.finance.yahoo.com/quote/.+")//鏈接提取規則，多以添加多個(gè)鏈接提取規則，
//可以設置多個(gè)內容頁(yè)的規則，多個(gè)內容頁(yè)規則之間用半角逗號隔開(kāi)
//只要內容頁(yè)URL中完全匹配此規則就進(jìn)行內容提取，如果不設置標識提取域名下所有的鏈接
.extractUrl("https://hk.finance.yahoo.com/quote/.+") //內容頁(yè)的規則，
//風(fēng)鈴蟲(chóng)可以設置多個(gè)提取項，這里為了演示只設置了一個(gè)提取項
.addExtractItem(contentItem) //增加一個(gè)提取項
//如果不設置則使用默認時(shí)間10秒，此值是為了防止抓取頻率太高被服務(wù)器封殺
.interval(3)//每次進(jìn)行爬取時(shí)的平均間隔時(shí)間，單位為秒，
.creatCrawler();
//啟動(dòng)爬蟲(chóng)實(shí)例
crawler.start();
// 這里沒(méi)有設置信息輸出器，表示使用默認的信息輸出器
//默認的信息輸出器使用的logback日志輸出方法，因此需要看控制臺信息
//由于風(fēng)鈴蟲(chóng)時(shí)異步運行的，所以演示時(shí)這里加入循環(huán)
while (Statu.STOP != crawler.getStatu()) {
try {
Thread.sleep(1000 * 20);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
　　上面例子的功能是在雅虎財經(jīng)的內容頁(yè)面上提取電子貨幣的名稱(chēng)。用戶(hù)若想提取其他信息，只需根據規則配置其他提取規則即可。
　　請注意，以上示例僅供學(xué)習和演示使用，Windchime 用戶(hù)在抓取網(wǎng)頁(yè)內容時(shí)應嚴格遵守相關(guān)法律法規和目標網(wǎng)站 的蜘蛛協(xié)議
　　風(fēng)鈴原理
　　
　　風(fēng)鈴的原理極其簡(jiǎn)單，主要由資源調度器、網(wǎng)頁(yè)下載器、鏈接解析器、內容解析器、信息輸出器組成。
　　它們的作用和功能如下：
　　鏈接解析器由一系列鏈接提取器組成。目前，鏈接提取器主要支持常規提取。
　　內容解析器由一系列內容提取器組成。不同的內容提取器具有不同的功能，適用于不同的分析場(chǎng)景，支持重復、循環(huán)等多種提取器的多種組合。
　　上述組件都提供了自定義配置接口，讓用戶(hù)可以根據實(shí)際需要自定義配置，滿(mǎn)足各種復雜甚至異常場(chǎng)景的需求。
　　內置的風(fēng)鈴內容提取器包括：
　　原文抽取器、中文抽取器、常量抽取器、CSS內容抽取器、CSS文本抽取器、郵箱抽取器、號碼抽取器、正則抽取器、字符刪除抽取器、字符替換抽取器、字符串截取抽取器、XPATH抽取器數組截取...
　　在提取文本內容時(shí)，用戶(hù)可以自由組合這些提取器來(lái)提取他們需要的內容。關(guān)于提取器的更多具體用法，請參考內容提取器的使用。
　　Windchime 的內置瀏覽器標志為：
　　Google Chrome（windows版、linux版） Opera瀏覽器（windows版、MAC版） Firefox（windows版、linux版、MAC版） IE瀏覽器（IE9、IE11)EDAG Safari瀏覽器（windows版） , MAC 版)...
　　分布式支持
　　核心代碼如下：
　　
....
//省略其他代碼
....
//創(chuàng )建redis資源調度器
Scheduler scheduler=new RedisScheduler("唯一的名字",redisTemplate)
//創(chuàng )建一個(gè)redis資源緩存器
RequestCache requestCache = new RedisRequestCache(redisTemplate);
crawler
.setRequestCache(requestCache) //設置使用redis資源緩存器
.setScheduler(scheduler); //設置使用redis資源調度器

....
//省略其他代碼
....
//啟動(dòng)爬蟲(chóng)實(shí)例
crawler.start();
　　狀態(tài)監控
　　風(fēng)鈴還提供強大的狀態(tài)監控和事件監控功能。通過(guò)狀態(tài)監聽(tīng)器和事件監聽(tīng)器，風(fēng)鈴讓你實(shí)時(shí)了解任務(wù)的運行狀態(tài)，實(shí)時(shí)控制實(shí)例運行過(guò)程中遇到的各種問(wèn)題，真正做到洞察運行情況任務(wù)，方便操作和維護。
　　解析模擬器
　　由于風(fēng)鈴強大的解析功能，規則的定義非常靈活，為了直觀(guān)地了解配置的規則定義的作用，風(fēng)鈴提供了解析模擬器，讓用戶(hù)快速了解自己設置的規則定義符合預期目標，及時(shí)調整規則定義，方便風(fēng)鈴實(shí)例的配置。
　　風(fēng)鈴平臺效果演示
　　配置基本信息
　　配置爬蟲(chóng)名稱(chēng)、使用線(xiàn)程數和超時(shí)停止時(shí)間
　　
　　2.配置鏈接爬取信息
　　
配置爬蟲(chóng)的起始種子鏈接和從網(wǎng)頁(yè)里提取下一次抓取時(shí)的鏈接的提取規則
　　3. 配置站點(diǎn)信息
　　
此步驟一般可以省略，但是對于某些會(huì )校驗cookie和請求頭參數的網(wǎng)站，此配置非常有用
　　
　　4 提取項目配置
　　
配置需要從網(wǎng)站里提取出來(lái)的數據，例如新聞標題和網(wǎng)頁(yè)正文等信息
　　
　　5 屬性提取配置
　　
調用內容提取器進(jìn)行任意組合，以根據需要提取出需要的數據
　　
　　6 屬性抽取測試
　　提前檢查提取項的配置是否正確，提取的數據是否符合預期目標
　　
　　相關(guān)資源的鏈接
　　文件地址：
　　API 文檔： 查看全部