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　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(爬蟲(chóng)在數據分析領(lǐng)域的應用，如何幫助我們提升數據分析質(zhì)量)
　　在當今信息化和數字化的時(shí)代，人們離不開(kāi)網(wǎng)絡(luò )搜索，但想想看，在搜索過(guò)程中，你真的可以得到相關(guān)信息，因為有人在幫你過(guò)濾相關(guān)內容，呈現在你面前。
　　
　　就像在餐館里一樣，你點(diǎn)了土豆然后得到它們，因為有人幫你在土豆、蘿卜、西紅柿等中找到它們，然后有人把它們帶到你的餐桌上。在網(wǎng)上，這兩個(gè)動(dòng)作是一個(gè)叫爬蟲(chóng)的同學(xué)為你實(shí)現的。
　　也就是說(shuō)，沒(méi)有爬蟲(chóng)，就沒(méi)有今天的檢索，就無(wú)法準確查找信息和高效獲取數據。今天DataHunter就來(lái)談?wù)勁老x(chóng)在數據分析領(lǐng)域的應用，以及它如何幫助我們提高數據分析的質(zhì)量。
　　一、數據時(shí)代，爬蟲(chóng)的本質(zhì)是提高效率
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，又稱(chēng)網(wǎng)絡(luò )機器人，可以代替人自動(dòng)瀏覽網(wǎng)絡(luò )信息，采集和組織數據。
　　它是一個(gè)程序，其基本原理是向網(wǎng)站/網(wǎng)絡(luò )發(fā)起請求，獲取資源后分析提取有用數據。從技術(shù)上講，就是通過(guò)程序模擬瀏覽器請求站點(diǎn)的行為，將站點(diǎn)返回的HTML代碼/JSON數據/二進(jìn)制數據（圖片、視頻）爬取到本地，然后提取您需要的數據并將其存儲以供使用。
　　
　　每個(gè)程序都有自己的規則，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)也不例外。它穿梭于世界各地的各種網(wǎng)站之間，根據人們強加的規則將采集信息。我們稱(chēng)這些規則為網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)算法。規則是人定的，是人根據自己的目的和需要設計的。因此，根據用戶(hù)的目的，爬蟲(chóng)可以有不同的功能。但所有爬蟲(chóng)的本質(zhì)是方便人們在海量的互聯(lián)網(wǎng)信息中找到并下載自己想要的信息類(lèi)型，從而提高信息獲取效率。
　　二、爬蟲(chóng)的應用：搜索并幫助企業(yè)做強業(yè)務(wù)
　　1.搜索引擎：爬取網(wǎng)站為網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)提供便利
　　在互聯(lián)網(wǎng)的早期，能夠提供全球范圍內信息的網(wǎng)站并不多，用戶(hù)也不多。Internet 只是文件傳輸協(xié)議 (FTP) 站點(diǎn)的集合，用戶(hù)可以在其中導航以查找特定的共享文件，并查找和組合 Internet 上可用的分布式數據，創(chuàng )建了一個(gè)稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的自動(dòng)化程序 /Robot，它可以爬取網(wǎng)絡(luò )上的所有網(wǎng)頁(yè)，然后將所有頁(yè)面的內容復制到數據庫中進(jìn)行索引。這也是最早的搜索引擎。
　　
　　如今，隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，我們可以在任何搜索引擎中看到來(lái)自世界各地各種網(wǎng)站的信息。百度搜索引擎的爬蟲(chóng)叫百度蜘蛛，360的爬蟲(chóng)叫360Spider，搜狗的爬蟲(chóng)叫搜狗蜘蛛，必應的爬蟲(chóng)叫Bingbot。搜索引擎離不開(kāi)爬蟲(chóng)。
　　比如百度蜘蛛每天都會(huì )抓取大量的互聯(lián)網(wǎng)信息，抓取優(yōu)質(zhì)信息和收錄。當用戶(hù)在百度搜索引擎上搜索對應的關(guān)鍵詞時(shí)，百度會(huì )對關(guān)鍵詞進(jìn)行分析處理，從收錄的網(wǎng)頁(yè)中找出相關(guān)網(wǎng)頁(yè)，按照一定的排名規則和結果展示給用戶(hù)，工作原理如圖?，F在，我們可以大膽地說(shuō)，你每天都在免費享受爬蟲(chóng)的好處。
　　
　　2.企業(yè)：監控輿情，高效獲取有價(jià)值信息
　　我們說(shuō)過(guò)爬蟲(chóng)的本質(zhì)是提高效率，而爬蟲(chóng)的規則是由人決定的；那么企業(yè)就可以根據自己的業(yè)務(wù)需求設計爬蟲(chóng)，第一時(shí)間獲取網(wǎng)絡(luò )上的相關(guān)信息，進(jìn)行清理整合。
　　在大數據時(shí)代進(jìn)行數據分析，首先要有數據源，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)可以讓我們獲取更多的數據源，同時(shí)根據我們的目的進(jìn)行采集，從而去除很多的無(wú)關(guān)數據。
　　
　　例如，在進(jìn)行大數據分析或數據挖掘時(shí)，可以從一些提供數據統計的網(wǎng)站s，或者從某些文檔或內部資料中獲取數據源。但是，這些獲取數據的方式有時(shí)很難滿(mǎn)足我們的數據需求。此時(shí)，我們可以利用爬蟲(chóng)技術(shù)從互聯(lián)網(wǎng)上自動(dòng)獲取更多我們感興趣的數據內容，從而進(jìn)行更深入的數據分析，獲取更多有價(jià)值的信息。
　　此外，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)還可用于財務(wù)分析，對財務(wù)數據進(jìn)行采集進(jìn)行投資分析；可應用于輿情監測分析、精準客戶(hù)精準營(yíng)銷(xiāo)等各個(gè)領(lǐng)域。
　　三、企業(yè)常用的4種網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)根據實(shí)現的技術(shù)和結構可以分為一般網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)、聚焦網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)、增量網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)和深度網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)。但由于網(wǎng)絡(luò )環(huán)境復雜，實(shí)際的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)通常是這幾種爬蟲(chóng)的組合。
　　1.萬(wàn)能網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)也稱(chēng)為全網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)。顧名思義，要爬取的目標資源在整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)上，要爬取的目標數據是巨大的，爬取的范圍也很大。正是因為爬取的數據是海量數據，所以對于這種爬蟲(chóng)來(lái)說(shuō)，對爬取的性能要求是非常高的。這種網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)主要用于大型搜索引擎，具有很高的應用價(jià)值。
　　
　　一般的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)主要由初始URL采集、URL隊列、頁(yè)面爬取模塊、頁(yè)面分析模塊、頁(yè)面數據庫、鏈接過(guò)濾模塊等組成。一般網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)在爬取時(shí)會(huì )采用一定的爬取策略，主要包括深度優(yōu)先爬取策略和廣度優(yōu)先爬取策略。具體細節將在后面介紹。
　　2.專(zhuān)注于網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　聚焦網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，也稱(chēng)為主題網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，是根據預先定義的主題有選擇地爬取網(wǎng)頁(yè)的爬蟲(chóng)。聚焦網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)主要用于爬取特定信息，主要為特定類(lèi)型的人提供服務(wù)。
　　聚焦網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)也是由初始URL集合、URL隊列、頁(yè)面爬取模塊、頁(yè)面分析模塊、頁(yè)面數據庫、鏈接過(guò)濾模塊、內容評價(jià)模塊、鏈接評價(jià)模塊等組成。內容評估模塊和鏈接評估模塊可以根據鏈接和內容的重要性確定優(yōu)先訪(fǎng)問(wèn)哪些頁(yè)面。專(zhuān)注于網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的爬取策略主要有四種，如圖：
　　
　　由于專(zhuān)注的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)可以有目的地根據相應的主題進(jìn)行爬取，在實(shí)際應用過(guò)程中可以節省大量的服務(wù)器資源和寬帶資源，因此具有很強的實(shí)用性。這里我們以網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)為例來(lái)了解爬蟲(chóng)運行的工作原理和過(guò)程。
　　
　　如圖所示，焦點(diǎn)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)有一個(gè)控制中心，負責管理和監控整個(gè)爬蟲(chóng)系統，包括控制用戶(hù)交互、初始化爬蟲(chóng)、確定主題、協(xié)調各個(gè)模塊之間的工作以及控制整個(gè)爬蟲(chóng)系統。爬行過(guò)程。等等：
　　(1）控制中心將初始URL集合傳遞給URL隊列，頁(yè)面爬取模塊會(huì )從URL隊列中讀取第一批URL列表；
　　(2）根據這些URL地址，從網(wǎng)上爬取對應的頁(yè)面；爬取后，將爬取的內容發(fā)送到頁(yè)面數據庫進(jìn)行存儲；
　　(3）在爬取過(guò)程中，會(huì )爬取一些新的URL，此時(shí)需要使用鏈接過(guò)濾模塊，根據指定的主題過(guò)濾掉不相關(guān)的鏈接，然后使用鏈接評價(jià)模塊進(jìn)行根據主題剩余的URL鏈接?；蛘邇热菰u估模塊進(jìn)行優(yōu)先排序，完成后將新的URL地址傳遞給URL隊列，供頁(yè)面爬取模塊使用；
　?。?）抓取頁(yè)面并存入頁(yè)面數據庫后，需要使用頁(yè)面分析模塊，根據主題對抓取的頁(yè)面進(jìn)行分析處理，并根據處理結果建立索引庫。當用戶(hù)檢索到相應的信息，就可以從索引數據庫中進(jìn)行相應的檢索，得到相應的結果。
　　3.增量網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　這里的“incremental”對應于增量更新，意思是在更新過(guò)程中只更新變化的地方，不變的地方不更新。
　　增量網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，在爬取網(wǎng)頁(yè)時(shí)，只爬取內容發(fā)生變化的網(wǎng)頁(yè)或新生成的網(wǎng)頁(yè)，不會(huì )爬取內容未發(fā)生變化的網(wǎng)頁(yè)。增量網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)可以在一定程度上保證爬取的頁(yè)面盡可能的新。
　　4.深網(wǎng)爬蟲(chóng)
　　在互聯(lián)網(wǎng)中，網(wǎng)頁(yè)根據存在的程度可以分為表層頁(yè)面和深層頁(yè)面。表面頁(yè)面是指無(wú)需提交表單，使用靜態(tài)鏈接即可到達的靜態(tài)頁(yè)面；而深頁(yè)是提交某個(gè)關(guān)鍵詞后才能獲得的頁(yè)面。在 Internet 中，深層頁(yè)面的數量通常遠大于表面頁(yè)面的數量。
　　
　　深網(wǎng)爬蟲(chóng)可以爬取互聯(lián)網(wǎng)中的深層頁(yè)面，而要爬取深層頁(yè)面，就需要想辦法自動(dòng)填寫(xiě)相應的表格。深網(wǎng)爬蟲(chóng)主要由 URL 列表、LVS 列表（LVS 指標簽/值集合，即填充表單的數據源）、爬取控制器、解析器、LVS 控制器、表單分析器、表單處理器、響應分析器組成和其他部分。
　　四、網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的爬取策略
　　前面我們說(shuō)過(guò)，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)算法是基于人對采集信息施加的規則，由于網(wǎng)絡(luò )環(huán)境復雜，算法也多種多樣，也就是爬取策略。這里主要介紹爬取的順序和頻率。
　　1.爬取順序
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)在爬取過(guò)程中，可能會(huì )出現在爬取的URL列表中的多個(gè)URL地址，因此爬蟲(chóng)會(huì )依次對這些URL地址進(jìn)行爬取。
　　與一般的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)相比，爬取的順序并不那么重要。但專(zhuān)注于網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，爬取的順序與服務(wù)器資源和寬帶資源有關(guān)，所以非常重要，一般由爬取策略決定。爬取策略主要包括深度優(yōu)先爬取策略、廣度優(yōu)先爬取策略、大站點(diǎn)優(yōu)先策略、反鏈策略等爬取策略。
　　
　　如圖，假設有一個(gè)網(wǎng)站，ABCDEFG為站點(diǎn)下的網(wǎng)頁(yè)，網(wǎng)頁(yè)的層次結構如圖所示。如果此時(shí)網(wǎng)頁(yè)ABCDEFG都在爬取隊列中，那么根據不同的爬取策略，爬取的順序是不同的。
　　深度優(yōu)先爬取策略：A→D→E→B→C→F→G
　　廣度優(yōu)先爬取策略：A→B→C→D→E→F→G
　　除了以上兩種爬取策略外，還可以使用大站點(diǎn)爬取策略?？梢愿鶕鄳W(wǎng)頁(yè)所屬的站點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)。如果某個(gè)網(wǎng)站有大量的網(wǎng)頁(yè)，則稱(chēng)為大站點(diǎn)。按照這個(gè)策略，網(wǎng)站擁有的網(wǎng)頁(yè)越多，則越大，優(yōu)先抓取該網(wǎng)頁(yè)在大站點(diǎn)中的URL地址。
　　此外，還有反向鏈接策略。一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的反向鏈接數是指該網(wǎng)頁(yè)被其他網(wǎng)頁(yè)指向的次數。這個(gè)次數代表了該網(wǎng)頁(yè)在一定程度上被其他網(wǎng)頁(yè)推薦的次數。因此，如果按照反向鏈接策略進(jìn)行爬取，那么哪個(gè)網(wǎng)頁(yè)的反向鏈接多，就會(huì )先爬到哪個(gè)頁(yè)面。
　　但是，在實(shí)際情況中，如果一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的優(yōu)先級只是簡(jiǎn)單地由反向鏈接策略來(lái)決定的話(huà)，就可能會(huì )出現很多作弊的情況。因此，采用反向鏈接策略需要考慮可靠反向鏈接的數量。除了以上的爬取策略，實(shí)踐中還有很多其他的爬取策略，比如OPIC策略、Partial PageRank策略等等。
　　2.爬取頻率
　　網(wǎng)站 網(wǎng)頁(yè)經(jīng)常更新。作為爬蟲(chóng)，網(wǎng)站的更新頻率越接近爬蟲(chóng)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的頻率，效果越好。當然，在爬蟲(chóng)服務(wù)器資源有限的情況下，爬蟲(chóng)還需要根據相應的策略，讓不同的網(wǎng)頁(yè)有不同的更新優(yōu)先級。優(yōu)先級高的網(wǎng)頁(yè)會(huì )更新得更快，爬取響應也會(huì )更快。常見(jiàn)的網(wǎng)頁(yè)更新策略有以下三種：
　　
　　(1）用戶(hù)體驗策略：大部分用戶(hù)使用搜索引擎查詢(xún)某個(gè)關(guān)鍵詞時(shí)，只會(huì )關(guān)注排名靠前的網(wǎng)頁(yè)。因此，當爬蟲(chóng)服務(wù)器的資源處于有限，爬蟲(chóng)會(huì )優(yōu)先更新排名靠前的頁(yè)面。
　　(2）歷史數據策略：是指根據一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的歷史更新數據，通過(guò)泊松過(guò)程建模等手段，預測該網(wǎng)頁(yè)下次更新時(shí)間的能力，從而確定下一次更新時(shí)間。抓取網(wǎng)頁(yè)所花費的時(shí)間。
　　(3）聚類(lèi)分析策略：網(wǎng)頁(yè)可能有不同的內容，但一般來(lái)說(shuō)，屬性相似的網(wǎng)頁(yè)更新頻率相似，所以可以對大量的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行聚類(lèi)。爬取的頻率根據設置同類(lèi)型網(wǎng)頁(yè)的平均更新值。
　　五、網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的實(shí)現技術(shù)
　　對于實(shí)現技術(shù)，本文不展開(kāi)，只為有興趣的同學(xué)提供幾種常用語(yǔ)言：Python、Java、PHP、Node.JS、C++、Go語(yǔ)言（另外還有很多開(kāi)發(fā)語(yǔ)言用于網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)）。
　　Python：爬蟲(chóng)框架非常豐富，多線(xiàn)程處理能力強，而且易學(xué)，代碼簡(jiǎn)潔，優(yōu)點(diǎn)很多。
　　Java：適合開(kāi)發(fā)大型爬蟲(chóng)項目。
　　PHP：后端處理能力很強，代碼很簡(jiǎn)潔，模塊豐富，但是并發(fā)能力比較弱。
　　Node.JS：支持高并發(fā)和多線(xiàn)程。
　　C++：運行速度快，適合開(kāi)發(fā)大型爬蟲(chóng)項目，成本高。
　　Go語(yǔ)言：同樣的高并發(fā)能力很強。
　　六、總結
　　說(shuō)到爬蟲(chóng)，很多人認為它們是網(wǎng)絡(luò )世界中不可能存在的灰色地帶。恭喜你，看完這篇文章，你比很多人都知道。
　　因為爬蟲(chóng)分為良性爬蟲(chóng)和惡意爬蟲(chóng)，比如搜索引擎爬蟲(chóng)。Goodwill爬蟲(chóng)嚴格遵守Robots協(xié)議規范爬取網(wǎng)頁(yè)數據（如URL），它的存在可以增加網(wǎng)站的曝光度，給網(wǎng)站帶來(lái)流量；
　　
　　惡意爬蟲(chóng)，無(wú)視Robots協(xié)議，肆意爬取網(wǎng)站中一些深度不情愿的數據，包括個(gè)人隱私或商業(yè)機密等重要信息。而惡意爬蟲(chóng)的用戶(hù)想要多次大量地從網(wǎng)站獲取信息，所以通常會(huì )在目標網(wǎng)站上投放大量爬蟲(chóng)。如果大量爬蟲(chóng)同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站，很容易導致網(wǎng)站服務(wù)器超載或崩潰，導致網(wǎng)站算子丟失。
　　據統計，2017年我國42.2%的互聯(lián)網(wǎng)流量是由網(wǎng)絡(luò )機器人創(chuàng )造的，其中惡意機器（主要是惡意爬蟲(chóng)）占21.80%。我們應該合法合理地使用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，這樣才能用科技為企業(yè)帶來(lái)長(cháng)遠發(fā)展，用科學(xué)為社會(huì )創(chuàng )造更高的價(jià)值。
　　關(guān)于數據獵人
　　DataHunter是一家專(zhuān)業(yè)的數據分析和商業(yè)智能服務(wù)商，注冊于2014年，團隊核心成員來(lái)自IBM、Oracle、SAP等知名企業(yè)，深耕大數據分析領(lǐng)域，擁有十余年豐富的企業(yè)服務(wù)經(jīng)驗。
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　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(利用cookie技術(shù)抓取網(wǎng)頁(yè)靜態(tài)數據這是什么？(組圖))
　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據有很多種不同的方式，我用到的就有采集網(wǎng)頁(yè)靜態(tài)數據（爬蟲(chóng)）采集網(wǎng)頁(yè)圖片（webdatasnippet）采集網(wǎng)頁(yè)視頻數據采集網(wǎng)頁(yè)音頻數據采集網(wǎng)頁(yè)視頻采集網(wǎng)頁(yè)圖片采集網(wǎng)頁(yè)文本采集返回的json數據采集cookie數據這種用javascrapy等方式都可以實(shí)現這個(gè)用的比較少，我們可以先思考用requests，selenium等各種庫的用法和原理，一步步的調試實(shí)現。
　　但是采集網(wǎng)頁(yè)靜態(tài)數據用了再多的shell，模擬用戶(hù)采集數據基本都失敗了，gg有時(shí)候回頭看看采集網(wǎng)頁(yè)靜態(tài)數據，小白用戶(hù)可能會(huì )想，剛來(lái)知乎，肯定是要采集長(cháng)得漂亮的妹子呀，那還要我來(lái)干嘛，偷懶唄。我這就是要教大家偷懶。這里我用到的javascrapy爬蟲(chóng)庫。如何利用瀏覽器ua來(lái)識別瀏覽器，在采集完一個(gè)網(wǎng)頁(yè)之后可以輕松的推斷這個(gè)網(wǎng)頁(yè)是否是正常瀏覽的，還可以實(shí)現轉碼的效果，省的再下一次下載數據了。
　　就好比我瀏覽某網(wǎng)站，一上來(lái)就瀏覽本站所有的大v的資料，不太好吧。利用cookie技術(shù)抓取網(wǎng)頁(yè)靜態(tài)數據這是什么？cookie技術(shù)就是用cookie在相應網(wǎng)站上存儲一個(gè)數據，從而可以收集那些已經(jīng)登錄了的網(wǎng)站上數據，然后通過(guò)數據抓取框抓取所需數據，加密后再發(fā)回來(lái)，進(jìn)一步傳播給服務(wù)器。就好比有些網(wǎng)站，某些已經(jīng)登錄過(guò)的訪(fǎng)客信息是有對應的。
　　再說(shuō)到這個(gè)cookie技術(shù)，其實(shí)就是個(gè)社工庫，看到這個(gè)名字，我能猜到你有一定的網(wǎng)絡(luò )安全常識，我就不多說(shuō)了，平時(shí)可以留意自己瀏覽網(wǎng)站的登錄信息再補充一下，在很多網(wǎng)站上，輸入一個(gè)用戶(hù)名或者密碼后，就可以獲取他所有的所有瀏覽痕跡，過(guò)去有統計過(guò)，百度，豆瓣，美團等在百度被騷擾的用戶(hù)是40w大家可以腦補一下。所以一個(gè)人的賬號如果泄露出去，就會(huì )無(wú)孔不入。
　　我做為一個(gè)小白，也是很無(wú)奈的了，各位高手，各位大神就不要噴我了。哈哈哈（這種是最常見(jiàn)的一種套路，說(shuō)到這里你可能會(huì )大吃一驚，那么如何隱藏自己的cookie？這個(gè)其實(shí)很簡(jiǎn)單，不管是任何的采集，只要是去掉數據，都可以按照通常的方式，只留一個(gè)，把輸入的密碼解出來(lái)，然后把解密的結果再返回來(lái)一個(gè)簡(jiǎn)單的后綴，去掉所有的https的字眼）手機渣排版還有很多需要補充的，慢慢跟上，預計寫(xiě)十篇，手機上傳圖不易，多多點(diǎn)贊啊。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(HTTP請求頭說(shuō)明Allow服務(wù)器支持哪些請求方法（如GET、POST等）)
　　HTTP 請求標頭提供有關(guān)請求、響應或其他發(fā)送實(shí)體的信息。 （直接搬菜鳥(niǎo)教程）
　　響應頭描述
　　允許
　　服務(wù)器支持哪些請求方式（如GET、POST等）。
　　內容編碼
　　文檔的編碼方法。 Content-Type 頭指定的內容類(lèi)型只有在解碼后才能得到。使用 gzip 壓縮文檔可以顯著(zhù)減少 HTML 文檔的下載時(shí)間。 Java 的 GZIPOutputStream 可以很方便地進(jìn)行 gzip 壓縮，但它只支持 Unix 上的 Netscape 和 Windows 上的 IE 4、IE 5。因此，servlet 應該通過(guò)查看 Accept-Encoding 標頭（即 request.getHeader("Accept-Encoding")）來(lái)檢查瀏覽器是否支持 gzip，對于支持 gzip 的瀏覽器返回 gzip 壓縮的 HTML 頁(yè)面，并返回正常其他瀏覽器頁(yè)面的頁(yè)面。
　　內容長(cháng)度
　　表示內容長(cháng)度。僅當瀏覽器使用持久 HTTP 連接時(shí)才需要此數據。如果要利用持久連接，可以將輸出文檔寫(xiě)入 ByteArrayOutputStream，完成后檢查其大小，將該值放入 Content-Length 標頭，最后通過(guò) byteArrayStream.writeTo(response .getOutputStream()。
　　內容類(lèi)型
　　指示以下文檔屬于哪種 MIME 類(lèi)型。 Servlet 默認為 text/plain，但通常需要明確指定為 text/html。由于經(jīng)常設置 Content-Type，HttpServletResponse 提供了專(zhuān)門(mén)的方法 setContentType。
　　日期
　　當前格林威治標準時(shí)間?？梢杂胹etDateHeader設置這個(gè)header，避免轉換時(shí)間格式的麻煩。
　　過(guò)期
　　何時(shí)應將文檔視為過(guò)期以不再緩存？
　　最后修改
　　上次修改文檔的時(shí)間?？蛻?hù)端可以通過(guò)If-Modified-Since請求頭提供日期，該請求將被視為條件GET，只返回修改時(shí)間晚于指定時(shí)間的文檔，否則返回304（未修改）狀態(tài)將被退回。 Last-Modified 也可以使用 setDateHeader 方法設置。
　　位置
　　指示客戶(hù)端應該去哪里檢索文檔。 Location 通常不是直接設置的，而是通過(guò) HttpServletResponse 的 sendRedirect 方法設置的，該方法也將狀態(tài)碼設置為 302。
　　刷新
　　表示瀏覽器刷新文檔的時(shí)間（以秒為單位）。除了刷新當前文檔，還可以使用 setHeader("Refresh", "5; URL=") 讓瀏覽器讀取指定頁(yè)面。
　　注意這個(gè)功能通常是通過(guò)在HTML頁(yè)面的HEAD區域設置來(lái)實(shí)現的，這是因為自動(dòng)刷新或者重定向不是對于不會(huì )使用 CGI 或 servlet 的 HTML 編寫(xiě)器的人來(lái)說(shuō)可能是非常重要的。不過(guò)對于servlet來(lái)說(shuō)，直接設置Refresh header會(huì )更方便。
　　注意Refresh的意思是“刷新本頁(yè)或N秒后訪(fǎng)問(wèn)指定頁(yè)面”，而不是“每隔N秒刷新本頁(yè)或訪(fǎng)問(wèn)指定頁(yè)面”。因此，持續刷新需要每次發(fā)送一個(gè)Refresh頭，發(fā)送204狀態(tài)碼可以阻止瀏覽器繼續刷新，無(wú)論是使用Refresh頭還是。
　　注意刷新頭不是HTTP官方規范的一部分1.1，而是一個(gè)擴展，但是Netscape和IE都支持。
　　服務(wù)器
　　服務(wù)器名稱(chēng)。 Servlet一般不設置這個(gè)值，而是由Web服務(wù)器自己設置的。
　　設置-Cookie
　　設置與頁(yè)面關(guān)聯(lián)的cookie。 Servlet 不應使用 response.setHeader("Set-Cookie", ...)，而應使用 HttpServletResponse 提供的專(zhuān)用方法 addCookie。請參閱下面關(guān)于 cookie 設置的討論。
　　WWW-認證
　　客戶(hù)端應該在 Authorization 標頭中提供什么類(lèi)型的授權信息？在收錄 401（未授權）狀態(tài)行的響應中需要此標頭。例如 response.setHeader("WWW-Authenticate", "BASIC realm=\"executives\"")。
　　請注意，servlet 通常不處理此問(wèn)題，而是允許 Web 服務(wù)器的專(zhuān)用機制來(lái)控制對受密碼保護的頁(yè)面（例如 .htaccess）的訪(fǎng)問(wèn)。
　　1.5 個(gè) Cookie
　　指存儲在用戶(hù)本地終端上的一些數據（通常是加密的），用于識別用戶(hù)身份和跟蹤會(huì )話(huà)。
　　cookie 是存儲在計算機瀏覽器目錄中的文本文件。當瀏覽器運行時(shí)，它存儲在 RAM 中以發(fā)揮作用（這種 cookie 稱(chēng)為會(huì )話(huà) cookie）。一旦用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn) 網(wǎng)站 或服務(wù)器被注銷(xiāo)，cookie 就可以存儲在用戶(hù)的本地硬盤(pán)上（這種 cookie 稱(chēng)為 Persistent Cookies）
　　1.6 認證
　　一般來(lái)說(shuō)，爬蟲(chóng)在抓取和訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)時(shí)，會(huì )通過(guò)HTTP請求中的User Agent字段告知自己的身份信息。
　　1.7 阿賈克斯
　　Ajax 代表“AsynchronousJavascriptAndXML”（異步 JavaScript 和 XML），它指的是一種用于創(chuàng )建交互式 Web 應用程序的 Web 開(kāi)發(fā)技術(shù)。 Ajax 可以通過(guò)在后臺與服務(wù)器交換少量數據來(lái)異步更新網(wǎng)頁(yè)。這意味著(zhù)可以在不重新加載整個(gè)頁(yè)面的情況下更新頁(yè)面的某些部分。
　　因為Ajax技術(shù)，我們在爬取的時(shí)候，有時(shí)候會(huì )發(fā)現get()的結果并沒(méi)有我們想要的內容，因為在加載頁(yè)面的時(shí)候只有少量的數據交換，而我們得到了什么用爬蟲(chóng)只是第一次。 HTML，然后你需要在開(kāi)發(fā)者工具中找到你想要的數據。等有例子再詳細分析。
　　1.8 代理
　　在使用爬蟲(chóng)的過(guò)程中，難免會(huì )遇到帶有反爬蟲(chóng)的網(wǎng)站。這時(shí)候，我們需要一個(gè)代理ip。
　　使用代理IP，我們可以先從代理獲取代理網(wǎng)站，然后驗證IP是否可用。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(南陽(yáng)理工學(xué)院ACM題目信息獲取源碼我們知道瀏覽器查看網(wǎng)頁(yè)時(shí)
)
　　南洋理工ACM專(zhuān)題信息
　　
　　獲取源代碼
　　我們知道，瀏覽器在瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)，首先會(huì )向服務(wù)器發(fā)送一個(gè)request請求，服務(wù)器會(huì )根據request請求做一些處理，生成一個(gè)response響應返回給瀏覽器，這個(gè)response收錄我們需要的網(wǎng)頁(yè)（或者數據，一般是靜態(tài)的網(wǎng)站或者服務(wù)器端渲染就是直接返回網(wǎng)頁(yè)），那么我們只需要模仿瀏覽器發(fā)送這個(gè)請求給服務(wù)器下載網(wǎng)頁(yè)，而然后等待服務(wù)器發(fā)回響應。
　　1.引入第三方庫
　　import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
from tqdm import tqdm
　　2.模擬瀏覽器
　　Headers = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.25 Safari/537.36 Core/1.70.3741.400 QQBrowser/10.5.3863.400'
　　3. 爬網(wǎng)
　　 r = requests.get(
f'http://www.51mxd.cn/problemset.php-page={pages}.htm', Headers)
r.raise_for_status()
r.encoding = 'utf-8'
　　BeautifulSoup 網(wǎng)絡(luò )分析
　　學(xué)習了request，了解了偽裝技巧，終于可以爬到一些正常的web源碼（html文檔）了，但這離最后也是最重要的一步——篩選還差得很遠。這個(gè)過(guò)程就像在沙子里淘金一樣。沒(méi)有合適的篩子，你就會(huì )錯過(guò)有價(jià)值的東西，或者做無(wú)用的工作來(lái)篩掉無(wú)用的東西。
　　淘金者觀(guān)察土壤并制作篩子。對應爬蟲(chóng)字段就是觀(guān)察html，自定義過(guò)濾器。這里其實(shí)是一個(gè)簡(jiǎn)單的抓取 td 標簽
　　
　　1.初始化
　　 soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
　　2.抓取節點(diǎn)
　　 td = soup.find_all('td')
subject = []
for t in td:
if t.string is not None:
subject.append(t.string)
if len(subject) == 5:
subjects.append(subject)
subject = []
　　保存文件
　　with open('NYOJ_Subjects.csv', 'w', newline='') as file:
fileWriter = csv.writer(file)
fileWriter.writerow(csvHeaders)
fileWriter.writerows(subjects)
　　完整的源代碼
　　URL鏈接中.htm前面的數字是相關(guān)的，所以可以通過(guò)循環(huán)爬取多頁(yè)代碼，找到爬取數據的位置，編寫(xiě)代碼
　　import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
from tqdm import tqdm
Headers = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.25 Safari/537.36 Core/1.70.3741.400 QQBrowser/10.5.3863.400'
csvHeaders = ['題號', '難度', '標題', '通過(guò)率', '通過(guò)數/總提交數']
subjects = []
for pages in tqdm(range(1, 11 + 1)):
r = requests.get(
f'http://www.51mxd.cn/problemset.php-page={pages}.htm', Headers)
r.raise_for_status()
r.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
td = soup.find_all('td')
subject = []
for t in td:
if t.string is not None:
subject.append(t.string)
if len(subject) == 5:
subjects.append(subject)
subject = []
with open('NYOJ_Subjects.csv', 'w', newline='') as file:
fileWriter = csv.writer(file)
fileWriter.writerow(csvHeaders)
fileWriter.writerows(subjects)
　　運行結果：
　　 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(為什么說(shuō)用Python開(kāi)發(fā)爬蟲(chóng)更有優(yōu)勢？Java開(kāi)發(fā)不行嗎？)
　　為什么用Python開(kāi)發(fā)爬蟲(chóng)更有優(yōu)勢？不能用Java開(kāi)發(fā)？今天小編就為大家講解一下！
　　
　　C/C++
　　各種搜索引擎大多使用C/C++開(kāi)發(fā)爬蟲(chóng)，可能是因為搜索引擎爬蟲(chóng)重要的是采集網(wǎng)站信息，對頁(yè)面的解析要求不高。
　　Python
　　Python語(yǔ)言具有強大的網(wǎng)絡(luò )功能，可以模擬登錄和解析JavaScript。缺點(diǎn)是網(wǎng)頁(yè)解析。Python 編寫(xiě)程序非常方便，特別是對于專(zhuān)注的爬蟲(chóng)。目標 網(wǎng)站 經(jīng)常更改。使用Python根據目標的變化開(kāi)發(fā)爬蟲(chóng)程序非常方便。
　　爪哇
　　Java有很多解析器，對網(wǎng)頁(yè)的解析支持非常好。缺點(diǎn)是網(wǎng)絡(luò )部分支持較差。
　　對于一般需求，Java 或 Python 都可以完成這項工作。如果需要模擬登錄，選擇Python對抗反爬蟲(chóng)比較方便。如果需要處理復雜的網(wǎng)頁(yè)，解析網(wǎng)頁(yè)內容生成結構化數據，或者需要精細解析網(wǎng)頁(yè)內容，可以選擇Java。
　　
　　選擇 Python 作為實(shí)現爬蟲(chóng)的語(yǔ)言的主要考慮因素是：
　　(1) 爬取網(wǎng)頁(yè)本身的界面
　　與其他動(dòng)態(tài)腳本語(yǔ)言（如Perl、Shell）相比，Python的urllib2包提供了更完善的訪(fǎng)問(wèn)web文檔的API；與其他靜態(tài)編程語(yǔ)言（如Java、C#、C++）相比，Python爬取網(wǎng)頁(yè)文檔。界面更簡(jiǎn)潔。
　　另外，爬取網(wǎng)頁(yè)有時(shí)需要模擬瀏覽器的行為，很多網(wǎng)站被屏蔽用于生硬的爬蟲(chóng)爬取。這時(shí)候我們就需要模擬User Agent的行為來(lái)構造合適的請求，比如模擬用戶(hù)登錄，模擬Session/Cookie的存儲和設置。Python 中有一些優(yōu)秀的第三方包可以為你做這件事，例如 Requests 或 Mechanize。
　　(2) 爬取后處理
　　抓取的網(wǎng)頁(yè)通常需要進(jìn)行處理，例如過(guò)濾Html標簽、提取文本等。Python的Beautiful Soup提供了簡(jiǎn)潔的文檔處理功能，可以用極短的代碼完成大部分文檔處理。
　　其實(shí)很多語(yǔ)言和工具都可以做到以上功能，但是Python可以做到最快最干凈，就像那句“人生苦短，你需要Python”一樣。
　　(3) 開(kāi)發(fā)效率高
　　因為爬蟲(chóng)的具體代碼要根據網(wǎng)站進(jìn)行修改，而Python靈活的腳本語(yǔ)言特別適合這個(gè)任務(wù)。
　　(4) 快速入門(mén)
　　網(wǎng)上有很多Python教學(xué)資源，方便大家學(xué)習，有問(wèn)題也很容易找到相關(guān)資料。此外，Python 對成熟的爬蟲(chóng)框架也有很強的支持，比如 Scrapy。返回搜狐，查看更多 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(查看更多寫(xiě)博客Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)反爬源碼分享--蘇飛版)
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　　一篇文章文章教你使用Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)爬取評論區百度貼吧圖片和視頻
　　
　　
　　作者：python進(jìn)階26人查看評論：01年前
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　　作者：python進(jìn)階13人查看評論：01年前
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　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(
風(fēng)中蹦迪03-0803:07閱讀4網(wǎng)站SEO優(yōu)化關(guān)注實(shí)戰)
　　
　　隨風(fēng)起舞
　　03-08 03:07 閱讀4 網(wǎng)站SEO優(yōu)化
　　專(zhuān)注于
　　【網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)學(xué)習】實(shí)戰，爬取網(wǎng)頁(yè)和貼吧數據
　　
　　戰斗一
　　抓取您想要的網(wǎng)頁(yè)并將其保存到本地計算機。
　　首先我們簡(jiǎn)單分析下要編寫(xiě)的爬蟲(chóng)程序，可以分為以下三個(gè)部分：
　　理清邏輯后，我們就可以正式編寫(xiě)爬蟲(chóng)程序了。
　　導入所需模塊
　　from urllib import request, parse
　　連接 URL 地址
　　定義 URL 變量并連接 url 地址。代碼如下所示：
　　url = ‘http://www.baidu.com/s?wd={}‘
word = input(‘請輸入想要搜索的內容:‘)
params = parse.quote(word)
full_url = url.format(params)
　　向 URL 發(fā)送請求
　　發(fā)送請求主要分為以下幾個(gè)步驟：
　　代碼如下所示：
　　# 重構請求頭
headers = {
‘User-Agent‘:
‘Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:6.0) Gecko/20100101 Firefox/6.0‘
}
# 創(chuàng )建請求對應
req = request.Request(url=full_url, headers=headers)
# 獲取響應對象
res = request.urlopen(req)
# 獲取響應內容
html = res.read().decode(‘utf-8‘)
　　另存為本地文件
　　將爬取的照片保存到本地，這里需要使用Python編程文件IO操作，代碼如下：
　　filename = word + ‘.html‘
with open(filename, ‘w‘, encoding=‘utf-8‘) as f:
f.write(html)
　　完整的程序如下所示：
　　from urllib import request, parse
# 1.拼url地址
url = ‘http://www.baidu.com/s?wd={}‘
word = input(‘請輸入想要搜索的內容:‘)
params = parse.quote(word)
full_url = url.format(params)
# 2.發(fā)請求保存到本地
# 重構請求頭
headers = {
‘User-Agent‘:
‘Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:6.0) Gecko/20100101 Firefox/6.0‘
}
# 創(chuàng )建請求對應
req = request.Request(url=full_url, headers=headers)
# 獲取響應對象
res = request.urlopen(req)
# 獲取響應內容
html = res.read().decode(‘utf-8‘)
# 3.保存文件至當前目錄
filename = word + ‘.html‘
with open(filename, ‘w‘, encoding=‘utf-8‘) as f:
f.write(html)
　　嘗試運行程序，進(jìn)入RioTianの博客園，確認搜索，在當前工作目錄下會(huì )找到“RioTianの博客園.html”文件。
　　函數式編程修飾符
　　Python函數式編程可以讓程序的思路更清晰，更容易理解。接下來(lái)，利用函數式編程的思想，對上面的代碼進(jìn)行修改。
　　定義相應的函數，調用該函數執行爬蟲(chóng)程序。修改后的代碼如下所示：
　　from urllib import request, parse
# 拼接URL地址
def get_url(word):
url = ‘http://www.baidu.com/s?{}‘
# 此處使用urlencode()進(jìn)行編碼
params = parse.urlencode({‘wd‘: word})
url = url.format(params)
return url
# 發(fā)請求,保存本地文件
def request_url(url, filename):
headers = {
‘User-Agent‘:
‘Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:6.0) Gecko/20100101 Firefox/6.0‘
}
# 請求對象 + 響應對象 + 提取內容
req = request.Request(url=url, headers=headers)
res = request.urlopen(req)
html = res.read().decode(‘utf-8‘)
# 保存文件至本地
with open(filename, ‘w‘, encoding=‘utf-8‘) as f:
f.write(html)
# 主程序入口
if __name__ == ‘__main__‘:
word = input(‘請輸入搜索內容:‘)
url = get_url(word)
filename = word + ‘.html‘
request_url(url, filename)
　　除了使用函數式編程，還可以使用面向對象的編程方式（實(shí)戰二），后續內容會(huì )介紹。
　　第二幕
　　爬百度貼吧（Python爬蟲(chóng)，編程，只抓取貼吧的前5頁(yè)。
　　確定頁(yè)面類(lèi)型
　　通過(guò)簡(jiǎn)單的分析，我們可以知道要爬取的頁(yè)面是靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)，分析方法很簡(jiǎn)單：打開(kāi)百度貼吧，搜索“Python爬蟲(chóng)”，復制其中任意一條信息出現的頁(yè)面，如“爬蟲(chóng)需要http代理”，然后右鍵選擇查看源代碼，在源代碼頁(yè)面使用Ctrl+F快捷鍵搜索剛剛復制的數據，如下圖：
　　從上圖可以看出，頁(yè)面中的所有信息都收錄在源頁(yè)面中，不需要單獨從數據庫中加載數據，所以頁(yè)面是靜態(tài)頁(yè)面。
　　找出 URL 變化的規律性
　　接下來(lái)，查找要抓取的頁(yè)面的 URL 模式。搜索“Python爬蟲(chóng)”后，貼吧的首頁(yè)網(wǎng)址如下：
　　https://tieba.baidu.com/f?ie=utf-8&kw=python爬蟲(chóng)&fr=search
　　點(diǎn)擊第二頁(yè)，其url信息如下：
　　https://tieba.baidu.com/f?kw=python爬蟲(chóng)&ie=utf-8&pn=50
　　點(diǎn)擊第三頁(yè)，url信息如下：
　　https://tieba.baidu.com/f?kw=python爬蟲(chóng)&ie=utf-8&pn=100
　　再次點(diǎn)擊第一頁(yè)，url信息如下：
　　https://tieba.baidu.com/f?kw=python爬蟲(chóng)&ie=utf-8&pn=0
　　如果還是不能確定，可以繼續多瀏覽幾頁(yè)。最后發(fā)現url有兩個(gè)查詢(xún)參數kw和pn，pn參數有規律是這樣的：
　　第n頁(yè)：pn=(n-1)*50
#參數params
pn=(page-1)*50
params={
‘kw‘:name,
‘pn‘:str(pn)
}
　　url地址可以簡(jiǎn)寫(xiě)為：
　　https://tieba.baidu.com/f?kw=python爬蟲(chóng)&pn=450
　　編寫(xiě)爬蟲(chóng)
　　爬蟲(chóng)程序以類(lèi)的形式編寫(xiě)，在類(lèi)下編寫(xiě)不同的功能函數。代碼如下：
　　from urllib import request,parse
import time
import random
from ua_info import ua_list #使用自定義的ua池
#定義一個(gè)爬蟲(chóng)類(lèi)
class TiebaSpider(object):
#初始化url屬性
def __init__(self):
self.url=‘http://tieba.baidu.com/f?{}‘
# 1.請求函數，得到頁(yè)面，傳統三步
def get_html(self,url):
req=request.Request(url=url,headers={‘User-Agent‘:random.choice(ua_list)})
res=request.urlopen(req)
#windows會(huì )存在亂碼問(wèn)題，需要使用 gbk解碼，并使用ignore忽略不能處理的字節
#linux不會(huì )存在上述問(wèn)題，可以直接使用decode(‘utf-8‘)解碼
html=res.read().decode("gbk","ignore")
return html
# 2.解析函數，此處代碼暫時(shí)省略，還沒(méi)介紹解析模塊
def parse_html(self):
pass
# 3.保存文件函數
def save_html(self,filename,html):
with open(filename,‘w‘) as f:
f.write(html)
# 4.入口函數
def run(self):
name=input(‘輸入貼吧名：‘)
begin=int(input(‘輸入起始頁(yè)：‘))
stop=int(input(‘輸入終止頁(yè)：‘))
# +1 操作保證能夠取到整數
for page in range(begin,stop+1):
pn=(page-1)*50
params={
‘kw‘:name,
‘pn‘:str(pn)
}
#拼接URL地址
params=parse.urlencode(params)
url=self.url.format(params)
#發(fā)請求
html=self.get_html(url)
#定義路徑
filename=‘{}-{}頁(yè).html‘.format(name,page)
self.save_html(filename,html)
#提示
print(‘第%d頁(yè)抓取成功‘%page)
#每爬取一個(gè)頁(yè)面隨機休眠1-2秒鐘的時(shí)間
time.sleep(random.randint(1,2))
#以腳本的形式啟動(dòng)爬蟲(chóng)
if __name__==‘__main__‘:
start=time.time()
spider=TiebaSpider() #實(shí)例化一個(gè)對象spider
spider.run() #調用入口函數
end=time.time()
#查看程序執行時(shí)間
print(‘執行時(shí)間:%.2f‘%(end-start)) #爬蟲(chóng)執行時(shí)間
　　程序執行后，爬取的文件會(huì )保存到Pycharm的當前工作目錄下，輸出為：
　　輸入貼吧名：python爬蟲(chóng)
輸入起始頁(yè)：1
輸入終止頁(yè)：2
第1頁(yè)抓取成功
第2頁(yè)抓取成功
執行時(shí)間:12.25
　　以面向對象的方式編寫(xiě)爬蟲(chóng)程序時(shí)，思路簡(jiǎn)單，邏輯清晰，非常容易理解。上述代碼主要包括四個(gè)功能函數，分別負責不同的功能，總結如下：
　　1) 請求函數
　　request函數的最終結果是返回一個(gè)HTML對象，方便后續函數調用。
　　2) 分析函數
　　解析函數用于解析 HTML 頁(yè)面。常見(jiàn)的解析模塊有正則解析模塊和bs4解析模塊。通過(guò)分析頁(yè)面，提取出需要的數據，在后續內容中會(huì )詳細介紹。
　　3) 保存數據功能
　　該函數負責將采集到的數據保存到數據庫，如MySQL、MongoDB等，或者保存為文件格式，如csv、txt、excel等。
　　4) 入口函數
　　入口函數作為整個(gè)爬蟲(chóng)程序的橋梁，通過(guò)調用不同的函數函數實(shí)現最終的數據抓取。入口函數的主要任務(wù)是組織數據，比如要搜索的貼吧的名字，編碼url參數，拼接url地址，定義文件存儲路徑。
　　履帶結構
　　用面向對象的方式編寫(xiě)爬蟲(chóng)程序時(shí)，邏輯結構是比較固定的，總結如下：
　　# 程序結構
class xxxSpider(object):
def __init__(self):
# 定義常用變量,比如url或計數變量等

def get_html(self):
# 獲取響應內容函數,使用隨機User-Agent

def parse_html(self):
# 使用正則表達式來(lái)解析頁(yè)面，提取數據

def write_html(self):
# 將提取的數據按要求保存，csv、MySQL數據庫等

def run(self):
# 主函數，用來(lái)控制整體邏輯

if __name__ == ‘__main__‘:
# 程序開(kāi)始運行時(shí)間
spider = xxxSpider()
spider.run()
　　注意：掌握以上編程邏輯將有助于您后續的學(xué)習。
　　爬蟲(chóng)隨機休眠
　　在入口函數代碼中，收錄以下代碼：
　　# 每爬取一個(gè)頁(yè)面隨機休眠1-2秒鐘的時(shí)間
time.sleep(random.randint(1,2))
　　爬蟲(chóng)訪(fǎng)問(wèn) 網(wǎng)站 會(huì )非?？?，這與正常的人類(lèi)點(diǎn)擊行為非常不符。因此，通過(guò)隨機休眠，爬蟲(chóng)可以模仿人類(lèi)點(diǎn)擊網(wǎng)站，使得網(wǎng)站不容易察覺(jué)是爬蟲(chóng)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站，但這樣做的代價(jià)是影響程序的執行效率。
　　焦點(diǎn)爬蟲(chóng)是一個(gè)執行效率低的程序，提高其性能是業(yè)界一直關(guān)注的問(wèn)題。于是，高效的 Python 爬蟲(chóng)框架 Scrapy 應運而生。
　　原版的： 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(【每日一題】抓取網(wǎng)頁(yè)數據（模擬訪(fǎng)問(wèn)）)
　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據（模擬訪(fǎng)問(wèn)），保存數據庫：oracle、mysql等：兩種方式，一種是批量重復查詢(xún)，一種是join。
　　二、提取多份數據批量重復查詢(xún)：1.先明確下choosewithundefined_scans的意思：choosewithundefined_scans包含兩個(gè)undefined_width參數，它表示當前網(wǎng)頁(yè)不存在的重復的頁(yè)數，每個(gè)頁(yè)面都會(huì )有十萬(wàn)個(gè)頁(yè)面。查詢(xún)的是總頁(yè)數。2.如果choosewithundefined_scans沒(méi)有參數，表示指定可以查詢(xún)的頁(yè)面數。
　　例如查詢(xún)的是總頁(yè)數。3.總頁(yè)數是203000+，那就說(shuō)明總共有9000萬(wàn)頁(yè)面4.準備數據：獲取總頁(yè)數數據庫createprogram"jdbcusernameclassprogram:cn-simple-username://admin";數據庫表格test_logimportorg.apache.hibernate.hibernate.connector.oracle.util.hibernateconnector23;引用的數據庫為mysql：jdbc[initialization=mysqlstandardmvcframework]{"name":"jdbc","username":"simplename","password":"jdbc://admin//","table":"com.xxx.xxx.account","type":"simple","auto_increment":10,"names":["account","account1","account2"]}5.業(yè)務(wù)邏輯：判斷總頁(yè)數量，當總頁(yè)數為203000+就停止并行傳輸，如果不為203000+就向上傳送，如果203000+就返回4007，但是實(shí)際true，說(shuō)明總頁(yè)數低于203000+則不存在，返回4008。
　　prepareview28second。javapublicclasspreparepoint28second{privatestaticfinalint[]hundred=1000000;privatestaticfinalint[]dayofweek=600000;privatestaticfinalint[]yearofweek=4000000;privatestaticfinalint[]username=null;privatestaticfinalint[]password=null;privatestaticfinalint[]table=null;privatestaticfinalbooleanredirectversion="001";privatestaticfinalvoidfieldschema_createparameter(voidschema(voidresourcea)newvoid(voidfield。
　　1));privatestaticfinalvoidschemaformat_schema(voidschema(voidfield
　　1)newvoid(voidfield
　　2));privatestaticfinalvoidschemaformat2(voidschema(voidfield
　　2)newvoid(voidfield
　　3));privatestaticfinalbooleanusername2011=false;privatestaticfinalvoidusername2012=false;privatestaticfinalvoidusername2013=false;privatestaticfinal 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(
兩個(gè)重要的包()預處理器定義(_szbuffer))
　　在windows下的C++通過(guò)Http協(xié)議實(shí)現對網(wǎng)頁(yè)的內容抓?。?br /> 　　首先介紹兩個(gè)重要的包（一般是linux下的開(kāi)源數據包，windows下的動(dòng)態(tài)鏈接庫dll）：curl包和pthreads_dll，其中curl包被解釋為命令行瀏覽器，由調用curl_easy_setopt等內置函數可以實(shí)現對特定網(wǎng)頁(yè)內容的獲?。ㄒ_編譯導入的curl鏈接庫，需要另外一個(gè)包C-ares）。pthreads 是一個(gè)多線(xiàn)程控制包，其中包括互斥變量的鎖定和解鎖。程序進(jìn)程分配等功能。
　　下載地址：點(diǎn)擊打開(kāi)鏈接。其中，正確導入外部動(dòng)態(tài)鏈接庫需要步驟：1.Project->Properties->Configuration Properties->C/C++->General->Additional Include Directories（添加include的路徑），2.Project- >Properties->Configuration Properties->Linker->General->Additional Library Directory（添加lib收錄的路徑）；3、在Linker->Input->Additional Dependencies(添加了libcurld.lib;pthreadVC2.lib;ws2_3 2.lib;winmm.lib;wldap32.lib;areslib.lib) 4 , 在 c/c++->預處理器->預處理器定義(_CONSOLE;BUILDING_LIBCURL;HTTP_ONLY)
　　具體實(shí)現過(guò)程介紹：
　　1：自定義hashTable結構，存放獲取到的字符串字符。以hashTable類(lèi)的形式實(shí)現，包括hash表集合類(lèi)型，以及add、find等幾個(gè)常用的字符串hash函數
　　代碼：
　　///HashTable.h
#ifndef HashTable_H
#define HashTable_H
#include
#include
#include
class HashTable
{
public:
HashTable(void);
~HashTable(void);
unsigned int ForceAdd(const std::string& str);
unsigned int Find(const std::string& str);
/*string的常見(jiàn)的hash方式*/
unsigned int RSHash(const std::string& str);
unsigned int JSHash (const std::string& str);
unsigned int PJWHash (const std::string& str);
unsigned int ELFHash (const std::string& str);
unsigned int BKDRHash(const std::string& str);
unsigned int SDBMHash(const std::string& str);
unsigned int DJBHash (const std::string& str);
unsigned int DEKHash (const std::string& str);
unsigned int BPHash (const std::string& str);
unsigned int FNVHash (const std::string& str);
unsigned int APHash (const std::string& str);
private:
std::set HashFunctionResultSet;
std::vector hhh;
};
#endif
　　/////HashTable.cpp
#include "HashTable.h"
HashTable::HashTable(void)
{
}
HashTable::~HashTable(void)
{
}
unsigned int HashTable::ForceAdd(const std::string& str)
{
unsigned int i=ELFHash(str);
HashFunctionResultSet.insert(i);
return i;
}
unsigned int HashTable::Find(const std::string& str)
{
int ff=hhh.size();
const unsigned int i=ELFHash(str);
std::set::const_iterator it;
if(HashFunctionResultSet.size()>0)
{
it=HashFunctionResultSet.find(i);
if(it==HashFunctionResultSet.end())
return -1;
}
else
{
return -1;
}
return i;
}
/*幾種常見(jiàn)的字符串hash方式實(shí)現函數*/
unsigned int HashTable::APHash(const std::string& str)
{
unsigned int hash=0xAAAAAAAA;
for(std::size_t i=0;i 3)) :
(~((hash > 5)));
}
return hash;
}
unsigned int HashTable::BKDRHash(const std::string& str)
{
unsigned int seed=131; //31 131 1313 13131 131313 etc
unsigned int hash=0;
for(std::size_t i=0;isetBuffer((char*)buffer,size,nmemb);
}
bool Http::InitCurl(const std::string& url, std::string& szbuffer)
{
pthread_mutex_init(&m_http_mutex,NULL);
Http::m_szUrl=url;
CURLcode result;
if(m_pcurl)
{
curl_easy_setopt(m_pcurl, CURLOPT_ERRORBUFFER, Http::m_errorBuffer);
curl_easy_setopt(m_pcurl, CURLOPT_URL,m_szUrl.c_str());
curl_easy_setopt(m_pcurl, CURLOPT_HEADER, 0);
curl_easy_setopt(m_pcurl, CURLOPT_FOLLOWLOCATION, 1);
curl_easy_setopt(m_pcurl, CURLOPT_WRITEFUNCTION,Http::writer);
curl_easy_setopt(m_pcurl, CURLOPT_WRITEDATA,this);
result = curl_easy_perform(m_pcurl);
}
if(result!=CURLE_OK)
return false;
szbuffer=m_szbuffer;
m_szbuffer.clear();
m_szUrl.clear();
pthread_mutex_destroy(&m_http_mutex);
return true;
}
bool Http::DeInitCurl()
{
curl_easy_cleanup(m_pcurl);
curl_global_cleanup();
m_pcurl = NULL;

return true;
}
const string Http::getBuffer()
{
return m_szbuffer;
}
string Http::setUrl()
{
return Http::m_szUrl;
}
void Http::setUrl(const std::string& url)
{
Http::m_szUrl = url;
}
　　其中，m_szbuffer存放的是網(wǎng)頁(yè)的內容。初始網(wǎng)頁(yè)的內容存儲在 Init 函數的形參中。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(
網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)框架圖框架)
　　搜索引擎網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)如何高效地將互聯(lián)網(wǎng)上萬(wàn)億網(wǎng)頁(yè)爬取到本地鏡像？
　　一、爬蟲(chóng)框架
　　
　　上圖是一個(gè)簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)框架圖。從種子網(wǎng)址入手，如圖，一步步工作后，將網(wǎng)頁(yè)存入數據庫。當然，勤勞的蜘蛛可能還需要做更多的工作，比如網(wǎng)頁(yè)的去重和網(wǎng)頁(yè)的反作弊。
　　或許，我們可以將網(wǎng)頁(yè)視為蜘蛛的晚餐，其中包括：
　　下載的網(wǎng)頁(yè)。被蜘蛛爬過(guò)的網(wǎng)頁(yè)內容被放到了肚子里。
　　過(guò)期網(wǎng)頁(yè)。蜘蛛每次都要爬很多網(wǎng)頁(yè)，有的已經(jīng)在肚子里壞掉了。
　　要下載的頁(yè)面。當它看到食物時(shí)，蜘蛛就會(huì )去抓它。
　　知名網(wǎng)站。它還沒(méi)有被下載和發(fā)現，但是蜘蛛可以感知它們并且遲早會(huì )抓住它。
　　不可知的網(wǎng)頁(yè)?；ヂ?lián)網(wǎng)太大了，很多頁(yè)面蜘蛛都找不到，而且可能永遠也找不到。這部分占比很高。
　　通過(guò)以上劃分，我們可以清楚地了解搜索引擎蜘蛛的工作以及它們面臨的挑戰。大多數蜘蛛都是按照這個(gè)框架爬行的。但這并不完全確定。一切總是特別的。根據不同的功能，蜘蛛系統有一些差異。
　　二、爬蟲(chóng)種類(lèi)
　　1.批量式蜘蛛。
　　這種蜘蛛有明確的抓取范圍和目標，當蜘蛛完成目標和任務(wù)時(shí)停止抓取。具體目標是什么？它可能是抓取的頁(yè)面數、頁(yè)面大小、抓取時(shí)間等。
　　2.增量蜘蛛
　　這種蜘蛛不同于批處理型蜘蛛，它們會(huì )不斷地爬取，并且會(huì )定期對爬取的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行爬取和更新。由于 Internet 上的網(wǎng)頁(yè)在不斷更新，增量爬蟲(chóng)需要能夠反映這種更新。
　　3.垂直蜘蛛
　　此類(lèi)蜘蛛僅關(guān)注特定主題或特定行業(yè)頁(yè)面。以health網(wǎng)站為例，這種專(zhuān)門(mén)的爬蟲(chóng)只會(huì )爬取健康相關(guān)的話(huà)題，其他話(huà)題的頁(yè)面不會(huì )被爬取。測試這個(gè)蜘蛛的難點(diǎn)在于如何更準確地識別內容所屬的行業(yè)。目前很多垂直行業(yè)網(wǎng)站都需要這種蜘蛛去搶。
　　三、搶奪策略
　　爬蟲(chóng)通過(guò)種子URL進(jìn)行爬取和擴展，列出大量待爬取的URL。但是，要抓取的 URL 數量巨大。蜘蛛如何確定爬行的順序？爬蟲(chóng)的策略有很多，但最終的目標是先爬取重要的網(wǎng)頁(yè)。評價(jià)頁(yè)面是否重要，蜘蛛會(huì )根據頁(yè)面內容的程度原創(chuàng )、鏈接權重分析等多種方法進(jìn)行計算。比較有代表性的爬取策略如下：
　　1. 廣度優(yōu)先策略
　　
　　寬度優(yōu)先是指蜘蛛爬取一個(gè)網(wǎng)頁(yè)后，會(huì )繼續按順序爬取該網(wǎng)頁(yè)中收錄的其他頁(yè)面。這個(gè)想法看似簡(jiǎn)單，但實(shí)際上非常實(shí)用。因為大部分網(wǎng)頁(yè)都是有優(yōu)先級的，所以在頁(yè)面上優(yōu)先推薦重要的頁(yè)面。
　　2. PageRank 策略
　　PageRank是一種非常有名的鏈接分析方法，主要用來(lái)衡量網(wǎng)頁(yè)的權威性。例如，Google 的 PR 就是典型的 PageRank 算法。通過(guò)PageRank算法我們可以找出哪些頁(yè)面更重要，然后蜘蛛會(huì )優(yōu)先抓取這些重要的頁(yè)面。
　　3.大網(wǎng)站優(yōu)先策略
　　這個(gè)很容易理解，大網(wǎng)站通常內容頁(yè)比較多，質(zhì)量也會(huì )比較高。蜘蛛會(huì )首先分析網(wǎng)站分類(lèi)和屬性。如果這個(gè)網(wǎng)站已經(jīng)是收錄很多，或者在搜索引擎系統中的權重很高，則優(yōu)先考慮收錄。
　　4.網(wǎng)頁(yè)更新
　　互聯(lián)網(wǎng)上的大部分頁(yè)面都會(huì )更新，所以蜘蛛存儲的頁(yè)面需要及時(shí)更新以保持一致性。打個(gè)比方：一個(gè)頁(yè)面之前排名很好，如果頁(yè)面被刪除了但仍然排名，那么體驗很差。因此，搜索引擎需要知道這些并隨時(shí)更新頁(yè)面，并將新的頁(yè)面提供給用戶(hù)。常用的網(wǎng)頁(yè)更新策略有三種：歷史參考策略和用戶(hù)體驗策略。整群抽樣策略。
　　1. 歷史參考策略
　　這是基于假設的更新策略。例如，如果你的網(wǎng)頁(yè)以前經(jīng)常更新，那么搜索引擎也認為你的網(wǎng)頁(yè)以后會(huì )經(jīng)常更新，蜘蛛也會(huì )根據這個(gè)規則定期網(wǎng)站對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行爬取。這也是為什么點(diǎn)水一直強調網(wǎng)站內容需要定期更新的原因。
　　2. 用戶(hù)體驗策略
　　一般來(lái)說(shuō)，用戶(hù)只查看搜索結果前三頁(yè)的內容，很少有人看到后面的頁(yè)面。用戶(hù)體驗策略是搜索引擎根據用戶(hù)的這一特征進(jìn)行更新。例如，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)可能發(fā)布得較早，并且有一段時(shí)間沒(méi)有更新，但用戶(hù)仍然覺(jué)得它有用并點(diǎn)擊瀏覽，那么搜索引擎可能不會(huì )首先更新這些過(guò)時(shí)的網(wǎng)頁(yè)。這就是為什么新頁(yè)面不一定在搜索結果中排名靠前的原因。排名更多地取決于頁(yè)面的質(zhì)量，而不是更新的時(shí)間。
　　3.整群抽樣策略
　　以上兩種更新策略主要參考網(wǎng)頁(yè)的歷史信息。然而，存儲大量歷史信息對于搜索引擎來(lái)說(shuō)是一種負擔。另外，如果收錄是一個(gè)新的網(wǎng)頁(yè)，沒(méi)有歷史信息可以參考，怎么辦？聚類(lèi)抽樣策略是指：拿出一些屬性對很多相似的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)，分類(lèi)后的頁(yè)面按照相同的規則進(jìn)行更新。
　　從了解搜索引擎蜘蛛工作原理的過(guò)程中，我們會(huì )知道：網(wǎng)站內容的相關(guān)性、網(wǎng)站與網(wǎng)頁(yè)內容的更新規律、網(wǎng)頁(yè)鏈接的分布和權重網(wǎng)站 等因素會(huì )影響蜘蛛的爬取效率。知己知彼，讓蜘蛛來(lái)得更猛烈！
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　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(
Scraoy入門(mén)實(shí)例一—Scrapy介紹與安裝ampamp的安裝)
　　
　　Scraoy入門(mén)示例1-Scrapy介紹與安裝&PyCharm安裝&項目實(shí)戰
　　一、Scrapy 的安裝
　　1.Scrapy介紹
　　Scrapy 是一個(gè)應用程序框架，用于抓取 網(wǎng)站 數據并提取結構化數據。它可以用于一系列程序，包括數據挖掘、信息處理或存儲歷史數據。它最初是為網(wǎng)頁(yè)抓?。ǜ鼫蚀_地說(shuō)，網(wǎng)頁(yè)抓?。┒O計的，但也可用于獲取 API（例如 Amazon Associates Web 服務(wù)）或通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)返回的數據。
　　2.Scrapy 安裝
　　建議使用 Anaconda 安裝 Scrapy
　　Anaconda 是一個(gè)開(kāi)源包和環(huán)境管理神器。Anaconda 包括 180 多個(gè)科學(xué)包及其依賴(lài)項，包括 conda 和 Python。從官網(wǎng)下載安裝Anaconda（個(gè)人版），根據自己的系統選擇下載，安裝，選擇next繼續安裝，Install for選項選擇Just for me，選擇安裝位置，等待安裝完成。
　　安裝完成后，打開(kāi)命令行，輸入conda install scrapy，根據提示按Y，即可下載所有Scrapy及其依賴(lài)包，從而完成安裝。
　　注意：使用命令行安裝scrapy包時(shí)，會(huì )出現下載超時(shí)問(wèn)題，即下載失敗。我們可以通過(guò)修改scrapy包的鏡像文件來(lái)提高scrapy包的下載速度。你可以參考博客：
　　這時(shí)候測試Scrapy是否安裝成功：在命令行窗口輸入scrapy，回車(chē)。如果出現如下界面，則表示安裝成功：
　　
　　二、安裝 PyCharm
　　1.PyCharm介紹
　　PyCharm 是一個(gè) Python IDE，擁有一套完整的工具，可以幫助用戶(hù)在使用 Python 語(yǔ)言進(jìn)行開(kāi)發(fā)時(shí)提高效率，例如調試、語(yǔ)法高亮、項目管理、代碼跳轉、智能提示、自動(dòng)完成、單元測試和版本控制。此外，IDE 還提供高級功能以支持 Django 框架下的專(zhuān)業(yè) Web 開(kāi)發(fā)。
　　2.PyCharm 安裝
　　進(jìn)入PyCharm官網(wǎng)，直接點(diǎn)擊DownLoad下載，左邊是專(zhuān)業(yè)版，右邊是社區版，社區版免費，專(zhuān)業(yè)版免費試用。
　　如果我們之前沒(méi)有下載過(guò)Python解釋器，可以在等待安裝的同時(shí)下載Python解釋器，進(jìn)入Python官網(wǎng)，根據系統和版本下載對應的壓縮包。安裝完成后，在環(huán)境變量 Path 中配置 Python 解釋器的安裝路徑。你可以參考博客：
　　三、Scrapy 抓豆瓣項目在行動(dòng)
　　前提條件：如果要在 PyCharm 中使用 Scrapy，首先必須在 PyCharm 中安裝支持的 Scrapy 包。流程如下，點(diǎn)擊文件>>設置... 兩個(gè)包，如果點(diǎn)擊的時(shí)候看到一個(gè)Scrapy包，那么就不需要安裝了，繼續下一步。
　　
　　如果沒(méi)有Scrapy包，點(diǎn)擊“+”，搜索Scrapy包，點(diǎn)擊Install Package進(jìn)行安裝
　　
　　等待安裝完成。
　　1.新項目
　　打開(kāi)新安裝的PyCharm，使用軟件終端中的pycharm工具，如果找不到PyCharm終端在哪里，就是左下角的Terminal。
　　輸入命令：scrapy startproject douban 這是使用命令行新建爬蟲(chóng)項目，如下圖，圖中項目名稱(chēng)為pythonProject
　　
　　然后在命令行輸入命令：cd douban進(jìn)入生成項目的根目錄
　　然后在終端繼續輸入命令：scrapy genspider douban_spider 生成douban_spider爬蟲(chóng)文件。
　　此時(shí)的項目結構如下圖所示：
　　
　　2.明確目標
　　我們要練習的 網(wǎng)站 是：
　　假設，我們獲取 top250 電影的序列號、電影名稱(chēng)、介紹、星級、評論數、電影描述選項
　　至此，我們在 items.py 文件中定義抓取的數據項，代碼如下：
　　# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/lat ... .html
import scrapy
class DoubanItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
# 序列號
serial_number = scrapy.Field();
# 電影名
movie_name = scrapy.Field();
# 介紹
introduce = scrapy.Field();
# 星級
star = scrapy.Field();
# 評價(jià)數
evaluate = scrapy.Field();
# 描述
describe = scrapy.Field();
pass
　　3.接下來(lái)，我們需要創(chuàng )建爬蟲(chóng)并存儲爬取的內容
　　在douban_spider.py爬蟲(chóng)文件中編寫(xiě)具體的邏輯代碼，如下：
　　# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from ..items import DoubanItem
class DoubanSpiderSpider(scrapy.Spider):
name = "douban_spider"
# 允許的域名
allowed_domains = ["movie.douban.com"]
# 入口URL
start_urls = ["https://movie.douban.com/top250"]
def parse(self, response):
movie_list = response.xpath("//div[@class="article"]//ol[@class="grid_view"]/li")
#循環(huán)電影的條目
for i_item in movie_list:
#導入item，進(jìn)行數據解析
douban_item = DoubanItem()
douban_item["serial_number"] = i_item.xpath(".//div[@class="item"]//em/text()").extract_first()
douban_item["movie_name"] = i_item.xpath(".//div[@class="info"]//div[@class="hd"]/a/span[1]/text()").extract_first()
#如果文件有多行進(jìn)行解析
content = i_item.xpath(".//div[@class="info"]//div[@class="bd"]/p[1]/text()").extract()
for i_content in content:
content_s ="".join( i_content.split())
douban_item["introduce"] = content_s
douban_item["star"] = i_item.xpath(".//span[@class="rating_num"]/text()").extract_first()
douban_item["evaluate"] = i_item.xpath(".//div[@class="star"]//span[4]/text()").extract_first()
douban_item["describe"] = i_item.xpath(".//p[@class="quote"]/span/text()").extract_first()
print(douban_item)
yield douban_item
#解析下一頁(yè)，取后一頁(yè)的XPATH
next_link = response.xpath("//span[@class="next"]/link/@href").extract()
if next_link:
next_link = next_link[0]
yield scrapy.Request("https://movie.douban.com/top250"+next_link,callback=self.parse)
　　這個(gè)時(shí)候不需要運行這個(gè)python文件，因為我們不單獨使用，所以不需要運行，允許報錯。import引入的問(wèn)題，主目錄的絕對路徑和相對路徑，原因是我們使用的是相對路徑“..items”，對相關(guān)內容感興趣的同學(xué)可以去網(wǎng)上找一下此類(lèi)問(wèn)題的解釋.
　　4.存儲內容
　　將爬取的內容存儲為 json 或 csv 格式的文件
　　在命令行輸入：scrapy crawl douban_spider -o test.json 或者 scrapy crawl douban_spider -o test.csv
　　將爬取的數據存儲在 json 文件或 csv 文件中。
　　執行爬取命令后，當鼠標聚焦到項目面板時(shí)，會(huì )顯示生成的 json 文件或 csv 文件。打開(kāi)json或者csv文件后，如果里面什么都沒(méi)有，那么我們需要做進(jìn)一步的修改，修改代理USER_AGENT的內容，
　　USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.8 Safari/537.36"
　　
　　如果存儲在json文件中，所有內容都會(huì )以十六進(jìn)制形式顯示，可以通過(guò)相應的方法進(jìn)行轉碼。這里就不多解釋了，如下圖所示：
　　
　　并且存儲在csv文件中，它會(huì )直接顯示我們要爬取的所有內容，如下圖：
　　
　　至此，我們就完成了網(wǎng)站具體內容的爬取。接下來(lái)，我們需要對爬取的數據進(jìn)行處理。
　　分界線(xiàn) —————————————————————————————————————————————- 分界線(xiàn)
　　Scraoy 入門(mén)示例 2 - 使用管道實(shí)現
　　在本次實(shí)戰中，需要重新創(chuàng )建項目或者安裝scrapy包。參考上面的內容，新建項目的方法也參考上面的內容，這里不再贅述。
　　項目目錄結構如下圖所示：
　　
　　一、流水線(xiàn)介紹
　　當我們通過(guò)Spider爬取數據，通過(guò)Item采集數據時(shí)，我們需要對數據做一些處理，因為我們爬取的數據不一定是我們想要的最終數據，可能還需要對數據進(jìn)行清洗和驗證。數據有效性。Scripy 中的 Pipeline 組件用于數據處理。Pipeline 組件是一個(gè)收錄特定接口的類(lèi)。它通常只負責一項功能的數據處理。在一個(gè)項目中可以同時(shí)啟用多個(gè)管道。
　　二、在items.py中定義你要抓取的數據
　　首先打開(kāi)一個(gè)新的pycharm項目，通過(guò)終端新建一個(gè)項目教程，在item中定義你要抓取的數據，比如電影名，代碼如下：
　　# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/lat ... .html
import scrapy
class TutorialItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
name = scrapy.Field()
pass
class DoubanmovieItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
moiveName = scrapy.Field()
　　三、定義 pipeline.py 文件
　　每個(gè) item 管道組件都是一個(gè)獨立的 pyhton 類(lèi)，必須實(shí)現 process_item(self, item, spider) 方法。每個(gè)item管道組件都需要調用這個(gè)方法。該方法必須返回一個(gè)帶有數據的dict，或者一個(gè)item對象，或者拋出一個(gè)DropItem異常，并且被丟棄的item不會(huì )被后續管道組件處理。定義的 pipelines.py 代碼如下所示：
　　# Define your item pipelines here
#
# Don"t forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/lat ... .html
# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapter
class TutorialPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
return item
import time
class DoubanmoviePipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
now = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime())
fileName = "douban" + now + ".txt"
with open(fileName, "a", encoding="utf-8") as fp:
fp.write(item["moiveName"][0]+"")
return item
　　四、配置設置.py
　　由于這次使用的是管道，所以我們需要在settings.py中打開(kāi)管道通道注釋?zhuān)⒃谄渲刑砑右粭l新記錄，如下圖所示：
　　
　　五、寫(xiě)爬蟲(chóng)文件
　　在tutorial/spiders目錄下創(chuàng )建quotes_spider.py文件，目錄結構如下，編寫(xiě)初步代碼：
　　
　　quote_spider.py 代碼如下：
　　import scrapy
from items import DoubanmovieItem
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = "doubanSpider"
allowed_domains = ["douban.com"]
start_urls = ["http://movie.douban.com/cinema/nowplaying",
"http://movie.douban.com/cinema ... ot%3B]
def parse(self, response):
print("--" * 20 )
#print(response.body)
print("==" * 20 )
subSelector = response.xpath("//li[@class="stitle"]")
items = []
for sub in subSelector:
#print(sub.xpath("normalize-space(./a/text())").extract())
print(sub)
item = DoubanmovieItem()
item["moiveName"] = sub.xpath("normalize-space(./a/text())").extract()
items.append(item)
print(items)
return items
　　六、從啟動(dòng)文件運行
　　在豆瓣文件目錄下新建啟動(dòng)文件douban_spider_run.py（文件名可取不同），運行文件查看結果。編寫(xiě)代碼如下：
　　from scrapy import cmdline
cmdline.execute("scrapy crawl doubanSpider".split())
　　最后，處理后的爬取數據如下圖（部分）所示：
　　
　　最后，希望大家在寫(xiě)代碼的時(shí)候可以小心，不要馬虎。實(shí)驗的時(shí)候寫(xiě)了方法DoubanmovieItem作為DobanmovieItem引入，導致整個(gè)程序失敗，而且PyCharm也沒(méi)有告訴我哪里錯了，我到處找問(wèn)題的解決方法也沒(méi)找到。最后查了很多遍，都是在生成方法的時(shí)候才發(fā)現的，所以一定要小心。該錯誤如下圖所示。提示找不到DobanmovieItem模塊。它可能告訴我錯誤的地方。因為懶得找，找了很久。希望大家多多注意！
　　
　　至此，使用Scrapy抓取網(wǎng)頁(yè)內容，并對抓取到的內容進(jìn)行清理和處理的實(shí)驗已經(jīng)完成。要求熟悉并使用此過(guò)程中的代碼和操作，不要在網(wǎng)上搜索和消化。吸收它并記住它，這是學(xué)習知識的真正方法，而不僅僅是畫(huà)一個(gè)勺子。
　　本文地址：H5W3 ? python爬蟲(chóng)示例：使用Scrapy爬取網(wǎng)頁(yè)采集數據 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(開(kāi)始定位，也即這兩個(gè)寫(xiě)法在XML包中都是適用的)
　　開(kāi)始定位，即
　　div[@class='first']/a/text()
　　這兩種寫(xiě)法都適用于 XML 包。
　　由于不是主要內容，更多關(guān)于HTML的知識這里不再贅述。詳細的可以自己學(xué)習HTML和CSS相關(guān)知識，是爬蟲(chóng)的基礎。
　　我們通常使用chrome瀏覽器右鍵->查看源代碼，或者右鍵要查看的內容->檢查，然后會(huì )看到如下界面：
　　
　　這時(shí)候如果我們在Khaled Hosseini那一行右鍵，可以右鍵->復制->選擇器或者Xpath直接復制對應的層次定位。需要注意的是，我們還需要將復制的定位代碼替換成XML包可以識別的格式。例如，屬性值使用單引號，“//”表示該類(lèi)型的所有節點(diǎn)等。
　　下面重點(diǎn)介紹XML中常見(jiàn)的節點(diǎn)定位方法和代碼，可以作為參考：
<p>getNodeSet(doc,&#39;/bookstore/book[1]&#39;)
# 選取屬于 bookstore 子元素的最后一個(gè) book 元素。
getNodeSet(doc,&#39;/bookstore/book[last()]&#39;)
# 選取最前面的兩個(gè)屬于 bookstore 元素的子元素的 book 元素
getNodeSet(doc,&#39;/bookstore/book[position() 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(：網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng);Python;MySQL;正則表達式;)
　　吳永聰
　　
　　摘要： 近年來(lái)，隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，如何有效地從互聯(lián)網(wǎng)上獲取所需信息已成為眾多互聯(lián)網(wǎng)公司競爭研究的新方向。從互聯(lián)網(wǎng)獲取數據最常用的方法是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，也稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )蜘蛛和網(wǎng)絡(luò )機器人，是一種根據特定規則和給定 URL 自動(dòng)采集互聯(lián)網(wǎng)數據和信息的程序。文章討論了網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)實(shí)現過(guò)程中的主要問(wèn)題：如何使用python模擬登錄、如何使用正則表達式匹配字符串獲取信息、如何使用mysql存儲數據等，并實(shí)現一個(gè)使用 python 的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)系統。
　　關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)；Python; MySQL；常用表達
　　CLC 編號：TP311.11 文號：A文章編號：1006-8228 (2019）08-94-03
　　摘要：近年來(lái)，隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，如何有效地從互聯(lián)網(wǎng)上獲取所需的信息成為眾多互聯(lián)網(wǎng)公司爭相研究的新方向，而最常見(jiàn)的從互聯(lián)網(wǎng)上獲取數據的手段是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)也稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )蜘蛛或網(wǎng)絡(luò )機器人，它是根據給定的 URL 和特定規則自動(dòng)采集互聯(lián)網(wǎng)數據和信息的程序。本文討論了網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)實(shí)現中的主要問(wèn)題，如如何使用Python模擬登錄、如何使用正則表達式匹配字符串獲取信息以及如何使用MySQL存儲數據等。最后通過(guò)對Python語(yǔ)言的研究，實(shí)現了一個(gè)基于Python的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)程序系統。
　　關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)；Python; MySQL；正則表達式
　　0 前言
　　在網(wǎng)絡(luò )信息和數據爆炸式增長(cháng)的時(shí)代，盡管互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)飛速發(fā)展，但仍然難以從如此海量的信息數據中找到真正有用的信息。于是，谷歌、百度、雅虎等搜索引擎應運而生。搜索引擎可以根據用戶(hù)輸入的關(guān)鍵字檢索互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)，為用戶(hù)查找與關(guān)鍵字相關(guān)或收錄關(guān)鍵字的信息。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)作為搜索引擎的重要組成部分，在信息檢索過(guò)程中發(fā)揮著(zhù)重要作用。因此，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的研究對搜索引擎的發(fā)展具有重要意義。對于編寫(xiě)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，python有其獨特的優(yōu)勢。比如python中有很多爬蟲(chóng)框架，使得網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)爬取數據的效率更高。同時(shí)，Python 是一種面向對象的解釋型高級編程語(yǔ)言。它的語(yǔ)法比其他高級編程語(yǔ)言更簡(jiǎn)單、更容易閱讀和理解。因此，使用 Python 實(shí)現網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是一個(gè)不錯的選擇。
　　1 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)概述
　　1.1 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)原理
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，又稱(chēng)網(wǎng)絡(luò )蜘蛛、網(wǎng)絡(luò )機器人，主要用于采集互聯(lián)網(wǎng)上的各種資源。它是搜索引擎的重要組成部分，是一種自動(dòng)提取 Internet 上特定頁(yè)面內容的程序。通用搜索引擎網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工作流程[1]：①將種子URL放入等待URL隊列；② 將等待URL從等待URL隊列中取出，進(jìn)行讀取URL、DNS解析、網(wǎng)頁(yè)下載等操作；③ 下載 將下載的網(wǎng)頁(yè)放入下載的網(wǎng)頁(yè)庫；④ 將下載的網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)址放入抓取的網(wǎng)址隊列中；爬行循環(huán)。
　　爬蟲(chóng)的工作流程：①通過(guò)URL抓取頁(yè)面代碼；② 通過(guò)正則匹配獲取頁(yè)面的有用數據或頁(yè)面上有用的URL；③ 對獲取的數據進(jìn)行處理或通過(guò)獲取的新URL進(jìn)入下一輪爬取循環(huán)。
　　1.2 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的分類(lèi)
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)大致可以分為一般網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)和專(zhuān)注網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)[2]。
　　通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，又稱(chēng)全網(wǎng)爬蟲(chóng)，從一個(gè)或多個(gè)初始URL開(kāi)始，獲取初始頁(yè)面的代碼，同時(shí)從頁(yè)面中提取相關(guān)URL放入隊列中直到滿(mǎn)足程序停止條件。與一般網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)相比，聚焦網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的工作流程更為復雜。它需要提前通過(guò)一定的網(wǎng)頁(yè)分析算法過(guò)濾掉一些與主題無(wú)關(guān)的URL，以保證剩余的URL在一定程度上與主題相關(guān)。放入等待抓取的 URL 隊列。然后根據搜索策略，從隊列中選擇下一步要爬取的URL，重復上述操作，直到滿(mǎn)足程序的停止條件。專(zhuān)注的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)可以爬取與主題更相關(guān)的信息。例如，為了快速獲取微博中的數據，我們可以利用聚焦爬蟲(chóng)技術(shù)開(kāi)發(fā)微博數據抓取工具[3-5]。在當今大數據時(shí)代，專(zhuān)注爬蟲(chóng)可以大海撈針，從網(wǎng)絡(luò )數據的海洋中找到人們需要的信息，過(guò)濾掉那些“垃圾數據”（廣告信息等與檢索主題無(wú)關(guān)的數據） ）。
　　2 蟒蛇
　　Python的作者是荷蘭人Guido von Rossum。1982 年，Guido 獲得了阿姆斯特丹大學(xué)的數學(xué)和計算碩士學(xué)位[6]。相比現在，在他那個(gè)年代，個(gè)人電腦的頻率和內存都非常低，導致電腦的配置偏低。為了讓程序在 PC 上運行，所有編譯器都在其核心進(jìn)行了優(yōu)化，因為如果不進(jìn)行優(yōu)化，更大的數組可能會(huì )填滿(mǎn)內存。Guido 想要編寫(xiě)一種全面、易于學(xué)習、易于使用和可擴展的新語(yǔ)言。1989 年，Guido 開(kāi)始為 Python 語(yǔ)言編寫(xiě)編譯器。
　　3 系統分析
　　本系統是一個(gè)基于Python的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)系統，用于登錄并爬取豆瓣上的相冊、日記、話(huà)題、評論等一些動(dòng)態(tài)數據信息。并且可以將關(guān)鍵字查詢(xún)到的動(dòng)態(tài)信息數據存入數據庫，將部分數據存入數據庫，存入本地txt文件，同時(shí)可以將相冊動(dòng)態(tài)中的圖片下載到本地，還記錄專(zhuān)輯信息，在每一頁(yè)上。操作完成后，可以翻頁(yè)，選擇頁(yè)面繼續操作。因此系統應滿(mǎn)足以下要求。
　?。?）可以通過(guò)驗證碼驗證模擬登錄豆瓣。即不需要通過(guò)瀏覽器登錄，輸入用戶(hù)名、密碼和驗證即可登錄豆瓣?？刂婆_中的代碼。
　　(2）登錄成功后可以抓取豆瓣首頁(yè)的代碼。即通過(guò)登錄成功后的cookie，可以訪(fǎng)問(wèn)游客無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面，抓取頁(yè)面代碼.
　?。?）可以從頁(yè)面代碼中提取出需要的信息，即需要通過(guò)正則表達式匹配等方法從抓取的頁(yè)面中獲取有用的數據信息。
　?。?）可以實(shí)現翻頁(yè)和分頁(yè)功能。即訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的動(dòng)態(tài)頁(yè)面時(shí)，可以通過(guò)在控制臺輸入具體內容進(jìn)行翻頁(yè)或者輸入頁(yè)碼選擇頁(yè)面，然后抓取其他頁(yè)面。
　　(5）實(shí)現關(guān)鍵字查詢(xún)的功能，爬取找到的數據并存入數據庫表中。即在爬取頁(yè)面獲取數據后，在控制臺輸入關(guān)鍵字即可爬取獲取需要的信息。
　　(6）可以將爬取的圖片的url下載到本地，圖片的詳細信息可以保存在本地txt[12]。也就是說(shuō)，不僅要下載圖片到本地，還有圖片的主題信息、圖片的用戶(hù)、圖片的具體網(wǎng)址等信息都保存在txt文件中。
　　(7） 將日記等動(dòng)態(tài)信息存儲在不同的本地文件中。即針對抓取到的不同數據信息，采用不同的存儲方式和存儲路徑。
　　(8）在登錄成功的情況下，可以進(jìn)入個(gè)人中心，將當前用戶(hù)關(guān)注的用戶(hù)信息存儲在數據庫表中。這些信息可能包括用戶(hù)id、昵稱(chēng)、主頁(yè)url、個(gè)性化簽名等
　　以上是本課程對爬蟲(chóng)系統的一些基本要求，據此可以明確系統的功能。因為這個(gè)系統注重網(wǎng)絡(luò )信息資源的爬取，所以在用戶(hù)交互方面可能不是很美觀(guān)。本系統沒(méi)有編寫(xiě)界面，所有操作都在Eclipse控制臺中進(jìn)行。例如：在控制臺輸入用戶(hù)名、密碼和驗證碼登錄，登錄成功后的頁(yè)面選擇，頁(yè)面選擇后的數據爬取等。
　　但是系統運行后爬取的數據可以在數據所在的本地txt文件或數據庫中查看。因此，測試系統是否真的可以爬取數據，可以通過(guò)觀(guān)察本地txt文件內容的變化或者數據庫表中記錄的變化來(lái)驗證。
　　該爬蟲(chóng)系統包括模擬登錄、頁(yè)面爬取、信息爬取、數據存儲等主要功能。其中，頁(yè)面爬取包括翻頁(yè)爬取、頁(yè)面選擇爬取、個(gè)人頁(yè)面爬??；信息爬取包括動(dòng)態(tài)爬取和跟隨用戶(hù)爬??；數據存儲包括寫(xiě)入文件、下載到本地和存儲數據庫，如圖1所示。
　　自動(dòng)爬取 Internet 信息的程序稱(chēng)為爬蟲(chóng)。它主要由爬蟲(chóng)調度器、URL管理器、網(wǎng)頁(yè)下載器和網(wǎng)頁(yè)解析器組成。
　　(1)爬蟲(chóng)調度器：程序的入口點(diǎn)，主要負責爬蟲(chóng)程序的控制。
　?、?網(wǎng)址管理器：
　?、?為要爬取的集合添加新的URL；
　?、谂袛嘁砑拥腢RL是否已經(jīng)存在；
　?、?判斷是否還有待爬取的URL，將待爬取集合中的URL移動(dòng)到爬取集合中。
　　URL存儲方式：Python內存是set()集合、關(guān)系數據庫、緩存數據庫。
　　(3)網(wǎng)頁(yè)下載器：根據URL獲取網(wǎng)頁(yè)內容，通過(guò)urllib2和request實(shí)現。
　?、染W(wǎng)頁(yè)解析器：從網(wǎng)頁(yè)中提取有價(jià)值的數據。實(shí)現方式包括正則表達式、html.parser、BeautifulSoup、lxml。
　　4。結論
　　爬蟲(chóng)是一種自動(dòng)下載網(wǎng)頁(yè)的程序。它根據給定的爬取目標有選擇地訪(fǎng)問(wèn)萬(wàn)維網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)及其相關(guān)鏈接，以獲取所需的信息。
　　本文中，爬蟲(chóng)旨在爬取與特定主題內容相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)，為面向主題的用戶(hù)查詢(xún)準備數據資源，實(shí)現網(wǎng)頁(yè)數據的抓取和分析。
　　參考：
　　[1] 曾小虎. 基于主題的微博網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)研究[D]. 武漢理工大學(xué), 2014.
　　[2] 周麗珠，林玲．爬蟲(chóng)技術(shù)研究綜述[J]. 計算機應用，2005. 25 (9）: 1965-1969
　　[3] 周中華，張惠然，謝江。Python中的新浪微博數據爬蟲(chóng)[J]. 計算機應用，2014.34 (11）: 3131-3134
　　[4] 劉晶晶. 面向微博的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)研究與實(shí)現[D]. 復旦大學(xué)，2012.
　　[5] 王靜，朱可，王斌強?；谛畔祿治龅奈⒉┭芯烤C述[J]. 計算機應用, 2012. 32 (7）: 2027-2029, 2037.@ &gt;
　　[6]（挪威）Magnus Lie Hetland。思偉，曾俊偉，譚英華，譯。Python基礎教程[M]．人民郵電出版社，2014. 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(soup（爬蟲(chóng)）隱形條約下的DOM結構，常伴吾身)
　　爬行動(dòng)物就像風(fēng)，一直陪伴著(zhù)我……
　　在日常的折騰中，無(wú)論是我的網(wǎng)站被別人爬取，還是別人的網(wǎng)站被我爬取，這就像一個(gè)游戲過(guò)程。雙方在“隱形條約”下完成了各自的任務(wù)。正所謂君子之情如水，我不知道他是誰(shuí)，他也不知道我是誰(shuí)。我們互相提供他們需要的信息?；蛟S這種關(guān)系更像是江湖，純潔的江湖，不是說(shuō)盈盈嫣嫣和世界。只談江上輕舟飲酒，竹林歌聲。說(shuō)完，雙方收劍離開(kāi)，沒(méi)有人啰嗦一句：“誰(shuí)來(lái)？報名就來(lái)?！?br /> 　　爬蟲(chóng)的一個(gè)重要部分是數據處理。雖然靜態(tài)加載的網(wǎng)頁(yè)結構千差萬(wàn)別，界面看起來(lái)也不一樣，但是爬取的數據是單一的，都是DOM結構的“后代”。即使你明白過(guò)濾數據的本質(zhì)是處理字符串，但處理它的方法是無(wú)窮無(wú)盡的。以下是根據不同網(wǎng)頁(yè)風(fēng)格對癥下藥。
　　一：《好孩子》網(wǎng)頁(yè)
　　特點(diǎn)：有完整的DOM結構，雖然有時(shí)會(huì )使用“混亂”的編碼，例如：gb2312等，但其本質(zhì)仍然是“好孩子”。
　　示例網(wǎng)址：百度搜索廣告牌
　　分析：看源碼，不難看出Billboard的新聞格式是
　　子節點(diǎn)，而我們需要的部分正是子節點(diǎn)標簽。a標簽的屬性類(lèi)是“l(fā)ist-title”。
　　像這樣的網(wǎng)頁(yè)是典型的“好孩子”網(wǎng)頁(yè)，具有良好的可視化 DOM 結構，所需的信息來(lái)自同一個(gè)結構，解析起來(lái)并不費力。
　　分析方法：
　　1.使用BeautifulSoup
　　部分代碼如下：
　　從 bs4 導入 BeautifulSoup 作為湯
　　source_code = "..." #你得到的網(wǎng)頁(yè)的源代碼
　　湯域 = 湯（源代碼，'lxml'）
　　all_a = soup_dom.find_all('a',attrs={'class':'list-title'})
　　對于 all_a 中的 a：
　　href_title = {'href':a.get('href'),'title':a.text}
　　結果如下：
　　2、使用xpath方法解析
　　部分代碼如下：
　　從 lxml 導入 etree
　　source_code = "..." #你得到的網(wǎng)頁(yè)的源代碼
　　all_a = etree.Html(source_code).xpath("//a[@class='list-title']")
　　對于 all_a 中的 a：
　　href_title = {'href':a.attrib['href'],'title':a.text}
　　打?。╤ref_title）
　　結果如下：
　　從以上兩種方法可以看出，可以使用bs4或者Xpath來(lái)獲取“好孩子”網(wǎng)頁(yè)的數據。畢竟管教“好孩子”的成本遠低于管教“壞孩子”的成本，所以大家都喜歡好孩子。
　　二：“壞小子”網(wǎng)頁(yè)
　　特點(diǎn)：大部分是古代（2010年之前）的頁(yè)面，DOM亂七八糟。（有些網(wǎng)頁(yè)甚至只有一個(gè)封閉標簽，其余的都是由
　　標簽被拆分，甚至使用虛假的 API 頁(yè)面來(lái)“冒充”真實(shí)的 API。)
　　但是：這些網(wǎng)址大多是丹尼爾博主，不拘一格，當你找到它們時(shí)，就像在懸崖下發(fā)現秘密一樣！
　　示例網(wǎng)址：清華大學(xué)Penny Hot于2003年編寫(xiě)的linuxc教程~yhf/linux_c/
　　分析：如果能用簡(jiǎn)單的方法，就用簡(jiǎn)單的方法，如果不能用常規的方法
　　我要再次感謝 PennyHot 組織了我在 2003 年獲得的 Linux C 文檔，以方便您使用！
　　解決方法：使用正則
　　示例代碼：
　　重新進(jìn)口
　　source_code = "..." #你得到的網(wǎng)頁(yè)的源代碼
　　compile = pile("[\u4e00-\u9fa5]*") #匹配盡可能多的中文
　　find_all = compile.findall(source_code)
　　對于我在 find_all 中：
　　如果我！=””：
　　打?。ㄒ唬?br /> 　　結果如下：
　　總結：沒(méi)有好方法，只要能拿到自己需要的數據，就是好方法。
　　最后，感謝為互聯(lián)網(wǎng)后來(lái)者做出貢獻的先輩們。盡管很多人做著(zhù)普通的工作，但他們留下的東西就像寶藏一樣，藏寶圖隱藏在互聯(lián)網(wǎng)的每一個(gè)角落。讓我自強！
　　2020.3.19 維科斯 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)抓取的介紹及應用方法-上海怡健醫學(xué))
　　一、靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)抓取簡(jiǎn)介
　　靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)是純 HTML 格式的網(wǎng)頁(yè)。早期的 網(wǎng)站 是由靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)組成的。靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)的數據更容易獲取，因為我們需要的代碼隱藏在 HTML 代碼中。為了抓取靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)，我們使用 requests 庫。Requests 允許您輕松發(fā)送 HTTP 請求。該庫使用簡(jiǎn)單，功能齊全。
　　二、獲取響應內容
　　獲取響應內容的過(guò)程相當于使用瀏覽器的過(guò)程。我們在瀏覽器中輸入URL，瀏覽器會(huì )向服務(wù)器請求內容，服務(wù)器會(huì )返回HTML代碼，瀏覽器會(huì )自動(dòng)解析代碼。我們的爬蟲(chóng)和瀏覽器發(fā)送請求的過(guò)程是一樣的，都是通過(guò)requests向瀏覽器發(fā)送請求，獲取請求內容。
　　import requests
# 發(fā)送請求，獲取服務(wù)器響應內容
r = requests.get("http://www.santostang.com/")
print("文本編碼：", r.encoding)
print("響應狀態(tài)碼：", r.status_code)
print("字符串方式的響應體：", r.text)
　　
　　三、自定義請求
　　我們使用requets發(fā)送請求獲取數據，但是有些網(wǎng)頁(yè)需要設置參數來(lái)獲取需要的數據，那么我們設置這些參數
　　1. 傳遞 URL 參數
　　有時(shí)我們需要在 URL 中添加一些參數來(lái)請求特定的數據。URL中加參數的形式是在問(wèn)號之后，以key/value的形式放在URL中。我們可以將參數保存在字典中，并將參數構建到 URL 中。
　　key_dict = {&#39;key1&#39;: &#39;value1&#39;, &#39;key2&#39;: &#39;value2&#39;}
r = requests.get(&#39;http://httpbin.org/get&#39;, params=key_dict)
print("URL已經(jīng)正確編碼：", r.url)
print("字符串方式的響應體：\n", r.text)
　　
　　2. 自定義請求標頭
　　請求標頭是 Headers 部分，標頭提供有關(guān)請求、響應或其他發(fā)送請求的實(shí)體的信息。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是模擬瀏覽器的作用，所以請求頭是必須要學(xué)習的，那么我們如何構造請求頭，我們使用谷歌瀏覽器?？梢渣c(diǎn)擊鼠標右鍵，點(diǎn)擊Check，然后看下圖，可以找到請求需要的參數。
　　
　　# 構建請求頭
headers = {
&#39;User-Agent&#39;: &#39;Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36&#39;,
&#39;Host&#39;: &#39;www.santostang.com&#39;
}
r = requests.get("http://www.santostang.com/", headers=headers)
print("響應狀態(tài)碼：", r.status_code)
　　響應狀態(tài)碼： 200
　　3. 發(fā)送 POST 請求
　　除了get請求之外，還需要以編碼格式的形式發(fā)送一些數據，有些網(wǎng)站需要登錄才能訪(fǎng)問(wèn)，所以需要使用POST請求，我們還需要傳遞一個(gè)字典到請求中的數據參數。發(fā)出請求時(shí)，此數據字典將自動(dòng)編碼到表單中。
　　key_dict = {&#39;key1&#39;: &#39;value1&#39;, &#39;key2&#39;: &#39;value2&#39;}
r = requests.post(&#39;http://httpbin.org/post&#39;, data=key_dict)
print(r.text)
　　
　　4. 超時(shí)
　　有時(shí)候我們發(fā)送一個(gè)請求，服務(wù)器會(huì )很長(cháng)時(shí)間沒(méi)有響應，爬蟲(chóng)會(huì )一直等待。如果爬蟲(chóng)程序執行不順暢，可以使用requests在超時(shí)參數設置的秒數后停止等待響應。我們將其設置為 0.001 秒。
　　url = "http://www.santostang.com/"
r = requests.get(url, timeout=0.001)
　　ConnectTimeout: HTTPConnectionPool(host=&#39;www.santostang.com&#39;, port=80): Max retries exceeded with url: / (Caused by ConnectTimeoutError(, &#39;Connection to www.santostang.com timed out. (connect timeout=0.001)&#39;))
　　四、項目實(shí)例
　　爬豆瓣前250名電影名
　　# 導入包
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 發(fā)送請求，獲取響應內容
def get_movies():
headers = {
&#39;User-Agent&#39;: &#39;Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36&#39;,
&#39;Host&#39;: &#39;movie.douban.com&#39;
}
movie_list = []
for i in range(0, 10):
# 構建url，發(fā)送請求
url = "https://movie.douban.com/top250?start={}" + str(i * 25)
r = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
print(str(i + 1), "頁(yè)面響應狀態(tài)：", r.status_code)
# 解析網(wǎng)頁(yè)
soup = BeautifulSoup(r.text, "lxml")
div_list = soup.find_all(&#39;div&#39;, class_= &#39;hd&#39;)
for each in div_list:
movie = each.a.span.text.strip()
movie_list.append(movie)
return movie_list
movies = get_movies()
print(movies)
　　
　　總結：本篇筆記主要學(xué)習爬取靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)時(shí)如何發(fā)送請求，包括url參數的設置方法。最后，實(shí)現一個(gè)小案例。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(蘇寧百萬(wàn)級商品爬取索引講解4.1代碼講解(組圖))
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　　爬蟲(chóng)的主要目的是過(guò)濾掉網(wǎng)頁(yè)中的無(wú)用信息，抓取網(wǎng)頁(yè)中的有用信息。一般的爬蟲(chóng)架構是：在使用python爬蟲(chóng)之前，必須對網(wǎng)頁(yè)的結構知識有一定的了解，比如網(wǎng)頁(yè)的標簽、網(wǎng)頁(yè)的語(yǔ)言等知識，推薦爬之前去W3School：W3school鏈接了解一些工具：1
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　　【Python爬蟲(chóng)2】網(wǎng)頁(yè)數據提取
　　
　　
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　　提取數據方法 1 正則表達式 2 流行BeautifulSoup 模塊 3 強大的Lxml 模塊性能對比 添加鏈接爬蟲(chóng)的爬取回調 1 回調函數1 2 回調函數2 3 復用上一章的鏈接爬蟲(chóng)代碼 我們讓這個(gè)爬蟲(chóng)比較從每一個(gè)中提取一些數據網(wǎng)頁(yè)，然后實(shí)現某些東西，這種做法也
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　　作者：cuixiaozhuai2345 瀏覽評論：05年前
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　　作者：薯片醬 55293 瀏覽評論：494年前
　　#基礎語(yǔ)言100題——Python#最近軟件界有一句很流行的一句話(huà)，“人生苦短，快用Python”，這句話(huà)說(shuō)明了Python的特點(diǎn)，那就是快。當然，這個(gè)快并不代表 Python 跑得快，畢竟它是一種腳本語(yǔ)言，不管它有多快，而是 C 語(yǔ)言和 C++ 等底層語(yǔ)言，這里的快是指使用 Python
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　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(一下如何用Excel快速抓取網(wǎng)頁(yè)數據(圖)的技巧)
　　網(wǎng)站 上的數據源是我們統計分析的重要信息來(lái)源。我們生活中經(jīng)常聽(tīng)到一個(gè)詞叫“爬蟲(chóng)”，它可以快速爬取網(wǎng)頁(yè)上的數據，這對于數據分析相關(guān)的工作來(lái)說(shuō)是極其重要的，也是必備的技能之一。但是，大多數爬蟲(chóng)都需要編程知識，普通人很難上手。今天我將向您展示如何使用 Excel 快速抓取 Web 數據。
　　1、首先打開(kāi)要抓取數據的網(wǎng)站，復制網(wǎng)站的地址。
　　
　　2、創(chuàng )建一個(gè)新的 Excel 工作簿，然后單擊“數據”菜單 &gt;“獲取外部數據”選項卡中的“來(lái)自 網(wǎng)站”選項。
　　
　　在彈出的“New Web Query”對話(huà)框中，在地址欄中輸入要捕獲的網(wǎng)站的地址，點(diǎn)擊“Go”
　　
　　點(diǎn)擊黃色導入箭頭，選擇要抓取的部分，如圖。點(diǎn)擊導入。
　　
　　3、選擇存儲數據的位置（默認選中的單元格），點(diǎn)擊確定。一般建議將數據存儲在“A1”單元格中。
　　
　　
　　
　　4、如果想讓Excel工作簿數據根據網(wǎng)站的數據實(shí)時(shí)自動(dòng)更新，那么我們需要在“屬性”中進(jìn)行設置?？梢栽O置“允許后臺刷新”、“刷新頻率”、“打開(kāi)文件時(shí)刷新數據”等。
　　
　　拿到數據之后，就需要對數據進(jìn)行處理，而處理數據是比較重要的一環(huán)。更多數據處理技巧，請關(guān)注我！
　　鄭重聲明：本文版權歸原作者所有，轉載文章僅出于傳播更多信息之目的。如果作者信息標注有誤，請盡快聯(lián)系我們修改或刪除，謝謝。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(通用爬蟲(chóng)如何獲取一個(gè)新網(wǎng)站的工作流程及解決方法)
　　萬(wàn)能爬蟲(chóng)是一個(gè)自動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)的程序。它從互聯(lián)網(wǎng)上為搜索引擎下載網(wǎng)頁(yè)，是搜索引擎的重要組成部分。
　　萬(wàn)能爬蟲(chóng)從一個(gè)或多個(gè)初始網(wǎng)頁(yè)的URL開(kāi)始，獲取初始網(wǎng)頁(yè)上的URL。在爬取網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中，不斷地從當前頁(yè)面中提取新的 URL 并放入隊列中，直到滿(mǎn)足系統的某個(gè)停止條件。圖1展示了一般爬蟲(chóng)爬取網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程。
　　
　　通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)從 Internet 采集網(wǎng)頁(yè)和 采集 信息。這些網(wǎng)頁(yè)信息用于為搜索引擎的索引提供支持。它決定了整個(gè)引擎系統的內容是否豐富，信息是否及時(shí)，從而決定其性能的好壞。直接影響搜索引擎的效果。
　　但是用于搜索引擎的通用爬蟲(chóng)的爬取行為需要遵守一定的規則，遵守一些命令或文件的內容，比如標有nofollow的鏈接，或者Robots協(xié)議（后面會(huì )有相關(guān)介紹） .
　　了解更多：搜索引擎工作流程
　　搜索引擎是通用爬蟲(chóng)最重要的應用領(lǐng)域，也是大家使用網(wǎng)絡(luò )功能時(shí)最大的助手。接下來(lái)介紹一下搜索引擎的工作流程，主要包括以下幾個(gè)步驟。
　　1. 爬網(wǎng)
　　搜索引擎使用通用爬蟲(chóng)來(lái)爬取網(wǎng)頁(yè)?；竟ぷ髁鞒膛c其他爬蟲(chóng)類(lèi)似。一般步驟如下：
　　(1)先選擇一部分種子URL，將這些URL放入待爬取的URL隊列中；
　　(2)取出要爬取的URL，解析DNS得到主機的IP，下載該URL對應的網(wǎng)頁(yè)，存入下載的網(wǎng)頁(yè)庫，將這些URL放入已爬取的URL隊列中.
　　(3)分析已經(jīng)爬取的URL隊列中的URL，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)。
　　那么搜索引擎如何獲得一個(gè)新的網(wǎng)站 URL呢？
　?。?)新增網(wǎng)站主動(dòng)向搜索引擎提交網(wǎng)址：（如百度）。
　?。?)在其他網(wǎng)站上設置新的網(wǎng)站外部鏈接（盡量在搜索引擎爬蟲(chóng)范圍內）。
　?。?)搜索引擎與DNS解析服務(wù)商（如DNSPod等）合作，新的網(wǎng)站域名會(huì )被快速抓取。
　　2. 數據存儲
　　搜索引擎通過(guò)爬蟲(chóng)爬取網(wǎng)頁(yè)后，將數據存儲在原創(chuàng )頁(yè)面數據庫中。頁(yè)面數據與用戶(hù)瀏覽器獲取的 HTML 完全相同。
　　搜索引擎蜘蛛在抓取頁(yè)面時(shí)也會(huì )進(jìn)行某些重復內容檢測。一旦他們遇到大量抄襲、采集 或復制訪(fǎng)問(wèn)權重低的網(wǎng)站 上的內容，很有可能不再使用。爬行。
　　3. 預處理
　　搜索引擎將從爬蟲(chóng)中抓取回頁(yè)面并執行各種預處理步驟，包括：
　　· 提取文本
　　·中文分詞 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(【】一個(gè)一級-spider頁(yè)面（）)
　　前言
　　在研究數據之前，我零零散散地寫(xiě)了一些數據爬蟲(chóng)，但我寫(xiě)的比較隨意。很多地方現在看起來(lái)不太合理。這次比較空閑，本來(lái)想重構之前的項目。
　　后來(lái)利用這個(gè)周末簡(jiǎn)單的重新寫(xiě)了一個(gè)項目，就是這個(gè)項目guwen-spider。目前這種爬蟲(chóng)還是比較簡(jiǎn)單的類(lèi)型，直接爬取頁(yè)面，然后從頁(yè)面中提取數據，將數據保存到數據庫中。
　　通過(guò)和我之前寫(xiě)的比較，我認為難點(diǎn)在于整個(gè)程序的健壯性和相應的容錯機制。其實(shí)昨天在寫(xiě)代碼的過(guò)程中就體現出來(lái)了。真正的主代碼其實(shí)寫(xiě)得很快，大部分時(shí)間都花在了
　　做穩定性調試，尋求更合理的方式處理數據與過(guò)程控制的關(guān)系。
　　
　　背景
　　項目背景是抓取一級頁(yè)面，即目錄列表，點(diǎn)擊目錄進(jìn)入章節和長(cháng)度列表，點(diǎn)擊章節或長(cháng)度進(jìn)入具體內容頁(yè)面。
　　概述
　　本項目github地址：guwen-spider（PS：***臉上有彩蛋~~逃跑
　　項目技術(shù)細節
　　項目中大量使用了 ES7 的 async 函數，更直觀(guān)的反映了程序的流程。為方便起見(jiàn)，在遍歷數據的過(guò)程中直接使用了眾所周知的 async 庫，所以難免會(huì )用到回調 promise。因為數據處理發(fā)生在回調函數中，難免會(huì )遇到一些數據傳輸問(wèn)題。，其實(shí)可以直接用ES7的async await寫(xiě)一個(gè)方法來(lái)實(shí)現同樣的功能。其實(shí)這里最好的部分是使用Class的靜態(tài)方法來(lái)封裝數據庫的操作。顧名思義，靜態(tài)方法就像原型一樣，不占用額外空間。
　　該項目主要使用
　　ES7 的 async await 協(xié)程做異步邏輯處理。使用 npm 的異步庫進(jìn)行循環(huán)遍歷和并發(fā)請求操作。使用log4js做日志處理，使用cheerio處理dom操作。使用 mongoose 連接 mongoDB 進(jìn)行數據存儲和操作。
　　目錄結構
　　項目實(shí)現計劃分析
　　條目是典型的多級爬取案例，目前只有書(shū)單、圖書(shū)條目對應的章節列表、章節鏈接對應的內容三個(gè)等級。有兩種方法可以獲取這樣的結構。一種是直接從外層抓取到內層，然后在內層抓取后執行下一個(gè)外層，另一種是先將外層保存到數據庫中。，然后根據外層爬取所有內章的鏈接，再次保存，然后從數據庫中查詢(xún)對應的鏈接單元爬取內容。這兩種方案各有優(yōu)缺點(diǎn)。其實(shí)這兩種方法我都試過(guò)了。后者有一個(gè)優(yōu)勢，因為三個(gè)層次是分開(kāi)捕獲的，以便盡可能多地保存相關(guān)章節。數據。你可以想象，如果按照正常邏輯使用前者
　　遍歷一級目錄抓取對應的二級章節目錄，然后遍歷章節列表抓取內容。當三級內容單元被爬取，需要保存的時(shí)候，如果需要大量的一級目錄信息，那么這些分層數據之間的數據傳輸，想想應該是比較復雜的事情。因此，單獨保存數據在一定程度上避免了不必要的復雜數據傳輸。
　　目前我們已經(jīng)考慮到，我們想要采集的古籍數量并不是很多，涵蓋各種經(jīng)文和歷史的古籍也只有大約180本。它和章節內容本身是一個(gè)很小的數據，即一個(gè)集合中有180條文檔記錄。這180本書(shū)的所有章節共有16000個(gè)章節，對應的需要訪(fǎng)問(wèn)16000個(gè)頁(yè)面才能爬取到相應的內容。所以選擇第二個(gè)應該是合理的。
　　項目實(shí)現
　　主流程有bookListInit、chapterListInit、contentListInit三個(gè)方法，分別是抓取圖書(shū)目錄、章節列表、圖書(shū)內容的方法，都是公開(kāi)暴露的初始化方法。通過(guò) async 可以控制這三種方法的運行過(guò)程。取書(shū)目錄后，將數據存入數據庫，然后將執行結果返回給主程序。如果操作成功，主程序會(huì )根據書(shū)單執行章節列表的獲取。，以同樣的方式爬取書(shū)籍的內容。
　　項目主入口
　　/**??*?爬蟲(chóng)抓取主入口??*/?const?start?=?async()?=>?{?????let?booklistRes?=?await?bookListInit();?????if?(!booklistRes)?{?????????logger.warn('書(shū)籍列表抓取出錯，程序終止...');?????????return;?????}?????logger.info('書(shū)籍列表抓取成功，現在進(jìn)行書(shū)籍章節抓取...');??????let?chapterlistRes?=?await?chapterListInit();?????if?(!chapterlistRes)?{?????????logger.warn('書(shū)籍章節列表抓取出錯，程序終止...');?????????return;?????}?????logger.info('書(shū)籍章節列表抓取成功，現在進(jìn)行書(shū)籍內容抓取...');??????let?contentListRes?=?await?contentListInit();?????if?(!contentListRes)?{?????????logger.warn('書(shū)籍章節內容抓取出錯，程序終止...');?????????return;?????}?????logger.info('書(shū)籍內容抓取成功');?}?//?開(kāi)始入口?if?(typeof?bookListInit?===?'function'?&&?typeof?chapterListInit?===?'function')?{?????//?開(kāi)始抓取?????start();?}?
　　介紹了 bookListInit、chapterListInit、contentListInit 三個(gè)方法
　　書(shū)單.js
　　/**??*?初始化入口??*/?const?chapterListInit?=?async()?=>?{?????const?list?=?await?bookHelper.getBookList(bookListModel);?????if?(!list)?{?????????logger.error('初始化查詢(xún)書(shū)籍目錄失敗');?????}?????logger.info('開(kāi)始抓取書(shū)籍章節列表，書(shū)籍目錄共：'?+?list.length?+?'條');?????let?res?=?await?asyncGetChapter(list);?????return?res;?};?
　　章節列表.js
　　/**??*?初始化入口??*/?const?contentListInit?=?async()?=>?{?????//獲取書(shū)籍列表?????const?list?=?await?bookHelper.getBookLi(bookListModel);?????if?(!list)?{?????????logger.error('初始化查詢(xún)書(shū)籍目錄失敗');?????????return;?????}?????const?res?=?await?mapBookList(list);?????if?(!res)?{?????????logger.error('抓取章節信息，調用?getCurBookSectionList()?進(jìn)行串行遍歷操作，執行完成回調出錯，錯誤信息已打印，請查看日志!');?????????return;?????}?????return?res;?}?
　　關(guān)于內容抓取的思考
　　圖書(shū)目錄抓取的邏輯其實(shí)很簡(jiǎn)單。只需要使用 async.mapLimit 做一次遍歷就可以保存數據，但是我們保存內容的簡(jiǎn)化邏輯其實(shí)就是遍歷章節列表，抓取鏈接中的內容。但實(shí)際情況是，鏈接數多達數萬(wàn)。從內存使用的角度來(lái)看，我們不能將它們全部保存到一個(gè)數組中然后遍歷它，所以我們需要將內容捕獲統一起來(lái)。
　　常見(jiàn)的遍歷方式是每次查詢(xún)一定數量進(jìn)行爬取。缺點(diǎn)是分類(lèi)只用了一定的量，數據之間沒(méi)有關(guān)聯(lián)，分批插入。如果有錯誤，在容錯方面會(huì )出現一些小問(wèn)題，我們認為單獨保存一本書(shū)作為集合會(huì )有問(wèn)題。因此，我們采用第二種方法來(lái)捕獲和保存圖書(shū)單元中的內容。
　　這里使用了方法async.mapLimit(list, 1, (series, callback) =&gt; {}) 進(jìn)行遍歷，不可避免地用到了回調，感覺(jué)很惡心。async.mapLimit() 的第二個(gè)參數可以設置同時(shí)請求的數量。
　　提取后如何保存數據是個(gè)問(wèn)題
　　這里我們通過(guò)key對數據進(jìn)行分類(lèi)，每次根據key獲取鏈接，并進(jìn)行遍歷。這樣做的好處是保存的數據是一個(gè)整體?，F在我們考慮數據保存的問(wèn)題。
　　1、可以整體插入
　　優(yōu)點(diǎn)：快速的數據庫操作不浪費時(shí)間。
　　缺點(diǎn)：有的書(shū)可能有幾百章，也就是說(shuō)插入前必須保存幾百頁(yè)的內容，這樣也很消耗內存，可能會(huì )導致程序運行不穩定。
　　2、可以作為每篇文章插入數據庫文章。
　　優(yōu)點(diǎn)：頁(yè)面爬取保存的方式，可以及時(shí)保存數據。即使出現后續錯誤，也無(wú)需重新保存之前的章節。
　　缺點(diǎn)：也明顯慢。想爬幾萬(wàn)個(gè)頁(yè)面，做幾萬(wàn)個(gè)*N的數據庫操作，仔細想想。您還可以制作緩存以一次保存一定數量的記錄。不錯的選擇。
　　/**??*?遍歷單條書(shū)籍下所有章節?調用內容抓取方法??*?@param?{*}?list???*/?const?mapSectionList?=?(list)?=>?{?????return?new?Promise((resolve,?reject)?=>?{?????????async.mapLimit(list,?1,?(series,?callback)?=>?{?????????????let?doc?=?series._doc;?????????????getContent(doc,?callback)?????????},?(err,?result)?=>?{?????????????if?(err)?{?????????????????logger.error('書(shū)籍目錄抓取異步執行出錯!');?????????????????logger.error(err);?????????????????reject(false);?????????????????return;?????????????}?????????????const?bookName?=?list[0].bookName;?????????????const?key?=?list[0].key;??????????????//?以整體為單元進(jìn)行保存?????????????saveAllContentToDB(result,?bookName,?key,?resolve);??????????????//以每篇文章作為單元進(jìn)行保存?????????????//?logger.info(bookName?+?'數據抓取完成，進(jìn)入下一部書(shū)籍抓取函數...');?????????????//?resolve(true);??????????})?????})?}?
　　兩者各有利弊，這里我們都嘗試過(guò)。準備了兩個(gè)錯誤保存集合，errContentModel 和 error采集Model。插入錯誤時(shí)，將信息分別保存到相應的集合中。您可以選擇兩者之一。之所以添加集合保存數據，是為了方便一次性查看和后續操作，無(wú)需查看日志。
　?。≒S，其實(shí)error采集Model集合可以完全使用，errContentModel集合可以完整保存章節信息）
　　//保存出錯的數據名稱(chēng)?const?errorSpider?=?mongoose.Schema({?????chapter:?String,?????section:?String,?????url:?String,?????key:?String,?????bookName:?String,?????author:?String,?})?//?保存出錯的數據名稱(chēng)?只保留key?和?bookName信息?const?errorCollection?=?mongoose.Schema({?????key:?String,?????bookName:?String,?})?
　　我們將每本書(shū)信息的內容放入一個(gè)新的集合中，集合以key命名。
　　總結
　　其實(shí)這個(gè)項目寫(xiě)的主要難點(diǎn)在于程序穩定性的控制，容錯機制的設置，以及錯誤的記錄。目前這個(gè)項目基本上可以一次性直接運行整個(gè)流程。但是，程序設計上肯定還存在很多問(wèn)題。歡迎指正和交流。
　　復活節彩蛋
　　寫(xiě)完這個(gè)項目，我做了一個(gè)基于React網(wǎng)站的頁(yè)面瀏覽前端和一個(gè)基于koa2.x開(kāi)發(fā)的服務(wù)器。整體技術(shù)棧相當于 React + Redux + Koa2，前后端服務(wù)分別部署，各自能夠更好的去除前后端服務(wù)的耦合。例如，同一組服務(wù)器端代碼不僅可以為 Web 提供支持，還可以為移動(dòng)和應用程序提供支持。目前整套還是很簡(jiǎn)單的，但是可以滿(mǎn)足基本的查詢(xún)和瀏覽功能。希望以后有時(shí)間讓項目更加豐富。
　　該項目非常簡(jiǎn)單，但有一個(gè)額外的環(huán)境用于學(xué)習和研究從前端到服務(wù)器端的開(kāi)發(fā)。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(無(wú)需你讓我學(xué)Gooseeker我就只學(xué)它吧？|？無(wú)需)
　　當您剛開(kāi)始使用數據可視化時(shí)，主要關(guān)注點(diǎn)之一通常是學(xué)習制作各種圖表類(lèi)型。
　　但是用那些原創(chuàng )數據練習了半天，心里會(huì )有些不安和松懈。畢竟沒(méi)有真正投入實(shí)戰的練習都是假的，各種基礎數據都是我用來(lái)數據可視化的。菜，不不不！
　　通常，我也會(huì )去互聯(lián)網(wǎng)查找一些現有的數據，但它并不總是適合我的胃口。我無(wú)法完全自由地找到我想要的數據，并做我感興趣的可視化分析。所以，這是理所當然的，我迫不及待地想了解爬行動(dòng)物。
　　我不知道如何編程。如果想在短時(shí)間內快速掌握爬蟲(chóng)技巧，只能使用網(wǎng)頁(yè)信息抓取軟件，所以@squirrel給我推薦了他的課程《無(wú)需編程即可輕松獲取網(wǎng)絡(luò )數據》，學(xué)習Jisouke Gooseeker Web Crawler。
　　因為他的課程非常簡(jiǎn)潔易懂，而且Gooseeker的操作真的很簡(jiǎn)單，所以可以很快上手，一個(gè)晚上就爬一個(gè)簡(jiǎn)單的網(wǎng)站。
　　以前覺(jué)得爬網(wǎng)數據很難，現在可以這么輕松地爬取信息，真的很興奮！
　　所以，如果你和我一樣，沒(méi)有編程基礎，又想根據自己的意愿獲取更多的數據信息，可以嘗試學(xué)習 Gooseeker 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)。
　　
　　Gooseeker的好處主要有：
　　
　　Gooseeker擁有獨立的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)瀏覽器，也可以依賴(lài)火狐瀏覽器一起打包下載。
　　我選擇的軟件版本是火狐版本。安裝完成后會(huì )在火狐瀏覽器的工具欄上生成一個(gè)插件。單擊“工具”以查看“MS 計算機”和“DS 計算機”。提取工作將在兩個(gè)平臺上執行。
　　當然，我們還需要注冊一個(gè)賬號，方便使用它來(lái)管理爬蟲(chóng)規則，在社區互動(dòng)，下載資源等。
　　
　　在我學(xué)習期間，有一位老司機（@squirrel）帶我去飛行。確實(shí)讓我少走了很多彎路，大大提高了我的學(xué)習效率，但是作為一個(gè)好學(xué)的學(xué)生……學(xué)姐，你不能讓我學(xué)Gooseeeker，我就只學(xué)吧？肯定還有很多其他類(lèi)似的工具，我需要更多地了解它們！
　　于是偷偷了解了其他網(wǎng)絡(luò )數據采集器的優(yōu)劣，對比對比，發(fā)現差距確實(shí)不大。黑貓和白貓，能抓到老鼠的貓就是好貓。對于學(xué)習來(lái)說(shuō)，真的沒(méi)必要執著(zhù)于工具。
　　我用Gooseeker前后免費爬取了幾十條網(wǎng)站數據，基本上所有網(wǎng)站信息都可以通過(guò)它輕松獲取，還有一小部分網(wǎng)站需要走彎路。
　　它可以實(shí)現的爬蟲(chóng)任務(wù)包括：分層爬取、翻頁(yè)、動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)爬取等基本爬取方式，還支持爬蟲(chóng)組（不是很好用）等等。
　　我先學(xué)了Squirrel的課程，學(xué)會(huì )了用它爬取數據后，就去官網(wǎng)了解了更多細節。Gooseeker的官網(wǎng)社區比較齊全。上面有很多文檔/視頻教程，還有別人制定的免費/付費規則。您也可以在線(xiàn)進(jìn)行數據DIY。
　　
　　其產(chǎn)品天數軟件中的APP資源也非常豐富，可以高效獲取電商、微博數據和做數據挖掘、SaaS模型軟件。
　　
　　其中，文本分割和標注工具——天語(yǔ)影音對我特別有吸引力。它可以輕松完成文本的分詞和可視化分析。有機會(huì )一定要試試（寫(xiě)論文）。
　　但是我個(gè)人覺(jué)得上面的視頻教程都不好。很多人都說(shuō)Gooseeeker前期很難上手。我認為這與他們在上面獲得的教程資源的質(zhì)量有限無(wú)關(guān)。
　　總的來(lái)說(shuō)，這是一款免費好用的爬蟲(chóng)神器！Wall Crack推薦小伙伴們去其官網(wǎng)下載軟件學(xué)習，可以輕松搞定一個(gè)看似遙不可及，實(shí)則又傻又甜的技能。
　　在接下來(lái)的幾篇文章中，我會(huì )為大家介紹幾個(gè)實(shí)際案例。如有任何問(wèn)題，歡迎交流討論。
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