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　　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)很勵志的文章先跟大家分享。
　　信息論的發(fā)展
　　通過(guò)上一篇文章了解了爬蟲(chóng)的具體工作后，我們分析了網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的基本工作流程如下：
　　1.首先選擇一個(gè)精心挑選的種子 URL 的子集；
　　2.將這些網(wǎng)址放入待抓取的網(wǎng)址隊列中；
　　3. 從待爬取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)，存入下載的網(wǎng)頁(yè)庫中。此外，將這些 URL 放入 Crawl URL 隊列。
　　4.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)。
　　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.已下載未過(guò)期網(wǎng)頁(yè)
　　2.下載和過(guò)期網(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)上的一些內容也發(fā)生了變化。您訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面已過(guò)期。
　　3.待下載網(wǎng)頁(yè)：URL隊列中待抓取的網(wǎng)頁(yè)
　　4. 已知網(wǎng)頁(yè)：沒(méi)有被爬取過(guò)，也不在待爬取的URL隊列中，但是通過(guò)分析已經(jīng)爬取過(guò)的頁(yè)面得到的URL或者待爬取的URL對應的頁(yè)面可以視為已知網(wǎng)頁(yè)。
　　5.還有一些網(wǎng)頁(yè)是爬蟲(chóng)無(wú)法直接爬取下載的。稱(chēng)為不可知網(wǎng)頁(yè)。
　　我們爬蟲(chóng)項目的主要事件流程大致如下：
　　1.獲取命令行參數并執行相應操作
　　2.讀取配置文件并解析得到各種設置
　　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.在大循環(huán)中使用epoll_wait返回活動(dòng)事件的同時(shí)，每個(gè)事件都會(huì )啟動(dòng)一個(gè)線(xiàn)程進(jìn)行處理（該線(xiàn)程主要是解析頁(yè)面、保存頁(yè)面、url處理等），當線(xiàn)程結束。（或者程序初始化的時(shí)候創(chuàng )建線(xiàn)程池，沒(méi)有任務(wù)的時(shí)候阻塞線(xiàn)程，通過(guò)pthread_cond_signal喚醒休眠隊列中的線(xiàn)程，但是一個(gè)頁(yè)面分析出來(lái)的有效URL會(huì )很多。這個(gè)時(shí)候我們甚至隊列滿(mǎn)時(shí)需要阻塞分析頁(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，待爬取的 URL 隊列是一個(gè)重要的部分。待爬取的URL隊列中的URL的排列順序也是一個(gè)重要的問(wèn)題，因為它涉及到先爬到哪個(gè)頁(yè)面，再爬到哪個(gè)頁(yè)面。確定這些 URL 排列順序的方法稱(chēng)為爬取策略。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，每次一個(gè)鏈接跟蹤每個(gè)鏈接，處理完該行后移動(dòng)到下一個(gè)起始頁(yè)，并繼續跟蹤該鏈接。
　　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待爬取URL隊列的末尾。也就是說(shuō)，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)會(huì )先爬取起始網(wǎng)頁(yè)鏈接的所有網(wǎng)頁(yè)，然后選擇其中一個(gè)鏈接的網(wǎng)頁(yè)，繼續爬取該網(wǎng)頁(yè)鏈接的所有網(wǎng)頁(yè)?；蛘咭陨蠄D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)指向一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的鏈接數。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，在很多情況下，搜索引擎的爬取系統會(huì )使用這個(gè)指標來(lái)評估網(wǎng)頁(yè)的重要性，從而確定不同網(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，反向鏈接的數量并不能完全等同于他人的重要性。因此，搜索引擎傾向于考慮一些可靠的反向鏈接計數。
　　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)，與待爬取的URL隊列中的URL一起，形成一組網(wǎng)頁(yè)，計算每個(gè)頁(yè)面的PageRank值. URL 按 PageRank 值排序，并按該順序抓取頁(yè)面。
　　如果每次爬取一個(gè)頁(yè)面都重新計算一次PageRank值，折中的解決方案是：每爬完K個(gè)頁(yè)面，重新計算一次PageRank值。但是這種情況還是有一個(gè)問(wèn)題：對于下載頁(yè)面中分析的鏈接，也就是我們前面提到的那部分未知網(wǎng)頁(yè)，暫時(shí)沒(méi)有PageRank值。為了解決這個(gè)問(wèn)題，會(huì )給這些頁(yè)面一個(gè)臨時(shí)的PageRank值（比如1）：總結這個(gè)頁(yè)面所有傳入鏈接傳入的PageRank值（其實(shí)就是重復的大矩陣運算，未知站點(diǎn)的PageRank值會(huì )逐漸收斂到合適的值。說(shuō)實(shí)話(huà)，收斂是我認為這個(gè)算法最漂亮的部分），從而形成了未知頁(yè)面的PageRank值，
　　5.OPIC 政策政策
　　該算法實(shí)際上為頁(yè)面分配了一個(gè)重要性分數。在算法開(kāi)始之前，所有頁(yè)面都會(huì )獲得相同的初始現金。當某個(gè)頁(yè)面P被下載時(shí)，P的現金分配給從P分析的所有鏈接，P的現金被清空。根據現金數量對待爬取URL隊列中的所有頁(yè)面進(jìn)行排序。
　　6.大網(wǎng)站優(yōu)先策略
　　所有待爬取的URL隊列中的網(wǎng)頁(yè)都按照它們所屬的網(wǎng)站進(jìn)行分類(lèi)。網(wǎng)站需要下載的頁(yè)面較多，請先下載。這種策略也稱(chēng)為大站點(diǎn)優(yōu)先策略。
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　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(用Python寫(xiě)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)(2.2三種網(wǎng)頁(yè)抓取方法)(組圖))
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　　以前，我使用Java Jsoup 來(lái)捕獲網(wǎng)頁(yè)數據。前幾天聽(tīng)說(shuō)用PHP比較方便。今天簡(jiǎn)單研究了一下，主要是使用QueryList。QueryList 是一個(gè)基于 phpQ 的
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　　作者：Jack Chen 1527 瀏覽評論：06年前
　　原文：PHP使用QueryList來(lái)抓取網(wǎng)頁(yè)內容。之前用Java Jsoup爬取網(wǎng)頁(yè)數據。前幾天聽(tīng)說(shuō)用PHP爬取比較方便。今天研究了一下，主要是使用QueryList。QueryList 是一個(gè)基于 phpQuery 的泛型 list采集 類(lèi)，簡(jiǎn)單、靈活、強大
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　　[Android我的博客APP]1.爬取博客首頁(yè)文章列出內容-網(wǎng)頁(yè)數據抓取
　　
　　
　　作者：嗯9925975 瀏覽評論：04年前
　　如果打算在博客園制作自己的博客APP，首先要能夠訪(fǎng)問(wèn)首頁(yè)獲取數據，獲取首頁(yè)的文章列表。第一步是抓取博客首頁(yè)的內容 文章 功能已經(jīng)實(shí)現，在小米2S上面的效果圖如下： 思路是：通過(guò)寫(xiě)好的工具類(lèi)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)，獲取頁(yè)面的源代碼，通過(guò)正則表達式獲取匹配的數據進(jìn)行處理并顯示到ListView
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　　使用正則表達式爬取博客園列表數據
　　
　　
　　作者：建筑師郭郭860人瀏覽評論：09年前
　　鑒于我需要使用MVC 3中模仿博客園企業(yè)系統的測試數據來(lái)完成，自己輸入太累了，所以我抓取了一些博客園的列表數據，請不要冒犯杜杜。采集博園數據時(shí)使用正則表達式，不熟悉正則表達式的朋友可以參考相關(guān)資料。其實(shí)很容易掌握，那就是
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　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(日常網(wǎng)站維護中，哪些操作可以讓爬蟲(chóng)更加頻繁和高效？)
　　對于很多中小站長(cháng)來(lái)說(shuō)，尤其是Seoer。吸引爬蟲(chóng)的頻繁爬取是獲得大量 收錄 和良好排名的關(guān)鍵因素。那么，在我們日常的網(wǎng)站維護中，有哪些操作可以讓爬蟲(chóng)爬得更頻繁更高效呢？
　　
　　有很多朋友想說(shuō)，這不簡(jiǎn)單，“增加網(wǎng)站的權重、增加發(fā)帖頻率、提高文章的質(zhì)量、加強傳入鏈接、加強頁(yè)面深度等?！?可以有效提高網(wǎng)站@網(wǎng)站爬蟲(chóng)的爬取頻率。顯然，這些對 Seoor 來(lái)說(shuō)太熟悉了。但是所有的想法都只是想法，不是每個(gè)人都有很高的權重網(wǎng)站，每個(gè)人都有強大的編輯團隊，策劃團隊，開(kāi)發(fā)團隊，推廣團隊......如果你擁有所有這些好吧，那么，你不會(huì )被“君行動(dòng)”的稱(chēng)號所吸引。
　　問(wèn)題是，你有沒(méi)有過(guò)這樣的疑問(wèn)，我們的競爭對手和我們的網(wǎng)站在大小、重量和文章質(zhì)量上是一樣的，甚至網(wǎng)站的整體結構也非常相似。為什么在幾乎一樣的情況下，對方的排名總是比我們高？雪兒無(wú)論怎么努力、絞盡腦汁，加班加點(diǎn)都打不過(guò)對手。然后腦子里各種抱怨，抱怨上天的不公平，世間的不公平，為什么我沒(méi)有生為王思聰……（其實(shí)沒(méi)有什么是公平的，但是想了想是不如通過(guò)自己的努力讓自己成為下一個(gè)馬云？哈哈哈好像有點(diǎn)跑題了……咳~）
　　坦白告訴你，解決以上問(wèn)題的方法有很多，就看你有沒(méi)有發(fā)現和研究過(guò)！眾所周知，無(wú)論是國際還是國內，搜索引擎技術(shù)始終是互聯(lián)網(wǎng)的第一生命線(xiàn)，也是互聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)。它就像一張大網(wǎng)，肩負著(zhù)網(wǎng)民從世界各地獲取信息的重任。很難想象，如果有一天，沒(méi)有搜索引擎，人們的生活習慣會(huì )發(fā)生怎樣的變化？或許比失戀更可怕，那種你無(wú)法想象的孤獨！言歸正傳，目前，中國四大熱門(mén)搜索引擎百度、360、搜狗、移動(dòng)神馬，都在不斷變化和創(chuàng )新。對于中小型站長(cháng)，他們所能做的，就是屏住呼吸，“服從”這些老板。他們的胃口，千萬(wàn)不要在不經(jīng)意間，被打成一個(gè)注定要失敗的地方。
　　兵：《孫子·陰謀》云：“知己知彼，百戰不殆?！?在做seo的過(guò)程中，一方面要學(xué)會(huì )適應時(shí)代的變化，另一方面要“懂領(lǐng)導”。就像在職場(chǎng)中一樣，獲得老板的認可和肯定最直接的方式就是把握老板的期望和想法。今天，首席運營(yíng)官將深入敵方陣營(yíng)，從搜索引擎的角度，為大家講解中小站長(cháng)如何提高網(wǎng)站被爬蟲(chóng)爬取的頻率。
　　全網(wǎng)大小網(wǎng)頁(yè)數以千萬(wàn)計，搜索引擎每次爬取后都需要更新網(wǎng)頁(yè)。請注意，Internet 是動(dòng)態(tài)的，隨時(shí)都會(huì )出現新頁(yè)面或更改頁(yè)面。早期被爬蟲(chóng)爬取并保存在搜索引擎網(wǎng)絡(luò )庫中的頁(yè)面也可能有不同的信息，或者由于各種因素而被刪除。一旦這些頁(yè)面被用戶(hù)檢索，導致無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)，或者訪(fǎng)問(wèn)與原創(chuàng )頁(yè)面信息不一致，糟糕的用戶(hù)體驗可想而知。因此，為避免上述情況，搜索引擎需要對已下載或未下載的頁(yè)面進(jìn)行實(shí)時(shí)重復爬取，以保證搜索結果與搜索引擎數據庫一致。
　　搜索引擎網(wǎng)頁(yè)更新策略一：歷史參考策略
　　顧名思義，歷史更新策略就是參考網(wǎng)站歷史發(fā)布信息的頻率進(jìn)行爬取。它基于以下假設。過(guò)去經(jīng)常更新的網(wǎng)頁(yè)，將來(lái)也會(huì )經(jīng)常更新。為了估計一個(gè)網(wǎng)頁(yè)什么時(shí)候有新的內容，它可以參考它的歷史更新情況來(lái)做出決定。所以站長(cháng)和SEOer一方面需要更新很多內容，另一方面要定期更新內容。那么，如何定期更新內容呢？這很簡(jiǎn)單。比如網(wǎng)站更新文章的次數限制為每天5個(gè)，那么我們就計劃好內容更新點(diǎn)，在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)分發(fā)這5個(gè)內容，定期更新。確認更新點(diǎn)后，它需要成為下一次每日更新的標準并堅持下去。久而久之，你會(huì )發(fā)現提高爬蟲(chóng)的爬取頻率就是這么簡(jiǎn)單！操作個(gè)人測試，定期更新長(cháng)時(shí)間也可以增加收錄的音量，甚至達到秒收的效果。圖像更新也是如此。
　　搜索引擎網(wǎng)頁(yè)更新策略二：用戶(hù)體驗策略
　　用戶(hù)體驗站長(cháng)知道有效的用戶(hù)體驗可以提高頁(yè)面排名。很多時(shí)候，當用戶(hù)搜索某個(gè)關(guān)鍵詞時(shí)，他們?yōu)g覽的頁(yè)面有90%被限制在前三頁(yè)。他們走得越遠，他們看的頻率就越低?；谶@種情況，搜索引擎會(huì )優(yōu)先更新排名靠前的頁(yè)面。需要了解的是，爬蟲(chóng)爬完頁(yè)面后，會(huì )創(chuàng )建一個(gè)頁(yè)庫，比如某個(gè)頁(yè)面P，頁(yè)庫中會(huì )有多個(gè)版本，版本數取決于頁(yè)數更新，搜索引擎會(huì )獲取頁(yè)面在排名中的平均值，作為判斷爬取頁(yè)面時(shí)機的重要參考。影響力越大的頁(yè)面，它將安排重新抓取的優(yōu)先級越高。顯然，優(yōu)秀的用戶(hù)體驗可以有效帶動(dòng)爬蟲(chóng)的爬取頻率。
　　搜索引擎網(wǎng)頁(yè)更新策略三：爬取環(huán)境策略
　　什么是 Grab 環(huán)境政策？簡(jiǎn)單的解釋就是爬蟲(chóng)訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面爬取是否順暢。這部分涉及多個(gè)層面，如異常爬取、服務(wù)器連接異常、網(wǎng)絡(luò )運營(yíng)商異常、無(wú)法解析IP導致的DNS異常、IP封禁、死鏈接等。這里主要給大家講解一下抓取的異常情況！比如去哪兒、12306等一些網(wǎng)頁(yè)可能會(huì )導致爬蟲(chóng)爬取異常。（圖1：參考去哪兒網(wǎng)） 該頁(yè)面需要用戶(hù)進(jìn)行實(shí)際驗證操作，才能登錄數據庫顯示更大的內容。這部分內容對于搜索引擎來(lái)說(shuō)是很難爬取的，業(yè)內稱(chēng)為暗網(wǎng)爬取，目前所有的搜索引擎都無(wú)法實(shí)現這個(gè)爬取問(wèn)題。谷歌' 目前的重點(diǎn)研究方向也在這里，而百度的“阿拉丁計劃”就是為了解決這個(gè)問(wèn)題。因此，為了打造一個(gè)優(yōu)秀的爬蟲(chóng)爬取環(huán)境，在我們的網(wǎng)站中，盡量避免使用上述類(lèi)似的模塊功能。如果實(shí)在無(wú)法避免，就需要簡(jiǎn)化代碼或者做一定的爬蟲(chóng)。指導。以免造成爬蟲(chóng)難以爬取，誤認為頁(yè)面不友好，甚至不爬。更不用說(shuō)頻繁的爬行了。有必要簡(jiǎn)化代碼或制作一定的爬蟲(chóng)。指導。以免造成爬蟲(chóng)難以爬取，誤認為頁(yè)面不友好，甚至不爬。更不用說(shuō)頻繁的爬行了。有必要簡(jiǎn)化代碼或制作一定的爬蟲(chóng)。指導。以免造成爬蟲(chóng)難以爬取，誤認為頁(yè)面不友好，甚至不爬。更不用說(shuō)頻繁的爬行了。
　　
　?。▓D1）
　　搜索引擎網(wǎng)頁(yè)更新策略四：整群抽樣策略
　　Seoer知道關(guān)鍵詞是一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的標簽，就像汽車(chē)一樣，標簽有很多，比如品牌、型號、顏色、性能等等。當然，大部分機型都會(huì )量產(chǎn)，存在重復出現的現象。搜索引擎的聚類(lèi)抽樣策略也是基于這個(gè)思想。聚類(lèi)抽樣策略認為所有的網(wǎng)頁(yè)都有一些屬性，可以根據這些屬性確定它們的更新周期。具有相似屬性的網(wǎng)頁(yè)的更新周期也相似。因此，爬蟲(chóng)在爬取頁(yè)面之前，會(huì )對一些頁(yè)面進(jìn)行分類(lèi)，分類(lèi)依據大致是指兩個(gè)特征：
　　1、靜態(tài)特征：頁(yè)面內容、圖片數量、頁(yè)面大小、鏈接深度、pagerank值等。
　　2、動(dòng)態(tài)特性：內容量的變化、進(jìn)出鏈接的變化等。
　　根據上述變化，搜索引擎會(huì )對它們進(jìn)行有效的分類(lèi)。示例：爬蟲(chóng)爬取的一個(gè)類(lèi)別包括a、b、c、d、e、f、g 7個(gè)頁(yè)面，從該類(lèi)別中提取出一部分最具代表性的網(wǎng)頁(yè)（一般是離類(lèi)別中心最近的網(wǎng)頁(yè)）被提?。?，計算這些網(wǎng)頁(yè)的更新周期，可以粗略確定這個(gè)更新周期適用于該類(lèi)別中的所有頁(yè)面。那么，根據搜索引擎的聚類(lèi)抽樣策略，我們該如何優(yōu)化來(lái)提高爬蟲(chóng)的爬取頻率呢？首先，要有明確的關(guān)鍵詞定位，讓爬蟲(chóng)第一眼就能判斷出頁(yè)面的類(lèi)別。其次，內容更新頻率可以參考優(yōu)質(zhì)網(wǎng)站的更新頻率。長(cháng)期優(yōu)化可以讓搜索引擎把你歸類(lèi)為一些高權重的頁(yè)面。如果是這樣，獲得爬蟲(chóng)的青睞還遠嗎？?
　　通過(guò)搜索引擎爬蟲(chóng)的四點(diǎn)網(wǎng)頁(yè)更新策略，大家一定有一些啟示。網(wǎng)站優(yōu)化之路漫長(cháng)。不管搜索引擎如何改變規則，最終目標仍然是打造一個(gè)以用戶(hù)體驗為核心的完美國家。只要我們可以從搜索引擎的角度出發(fā)，考慮用戶(hù)行為和用戶(hù)體驗。小樹(shù)苗長(cháng)成參天大樹(shù)，成為總裁嫁給白富美不是夢(mèng)。至于你為什么是“不是天生的王思聰”這種白癡問(wèn)題，別問(wèn)我，我懶得回答！
　　免責聲明：本文文章均為@首席運營(yíng)君本人撰寫(xiě)原創(chuàng )（圖片來(lái)源于網(wǎng)絡(luò )），未經(jīng)允許請勿轉載。 查看全部

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　　一、將值寫(xiě)入word 二、蜘蛛爬取標題供寫(xiě)三、爬取代碼并替換代碼遇到的問(wèn)題：
　　
　　在代碼塊中，每個(gè)字符都用一個(gè) span 包裹
　　
　　這種方法可以直接獲取代碼的值，可以用它來(lái)獲取代碼思路一、直接模仿代碼進(jìn)行在線(xiàn)替換，編寫(xiě)操作思路二、使用文件操作技術(shù)獲取替換的代碼，然后使用腳本將其復制并粘貼到word文檔中。 Ideas三、通過(guò)拼接直接得到的span標簽的值，將拼接后的值傳入word(select)中，最后使用etree執行代碼塊。解析項目遇到的工具：
　　
　　
　　(etree)
　?。ú樵?xún)）
　　代碼：
　　import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from pyquery import PyQuery as pq
from lxml import etree
from docx import Document
from docx.shared import Inches
url="https://www.runoob.com/cprogra ... ot%3B
def geu_page(url):
try:
res = requests.get(url,timeout=4)
res.encoding = 'utf-8'
if res.status_code == 200:
html = res.text
return html.encode("utf-8")
except Exception as e:
for i in range(3):
print(url,e)
res = requests.get(url,timeout=4)
res.encoding = 'utf-8'
if res.status_code == 200:
html = res.text
return html.encode('utf-8')
def getdata(url1):
html1 = geu_page(url1)
doc = pq(html1) # 解析html文件
datas = etree.HTML(html1)
data = datas.xpath('//div[@class="hl-main"]/span/text()')
code = ''.join(data)
title = doc('#content > p:nth-child(3)').text() # 其中doc（使用的是selector選擇器）
content = doc('#content > p:nth-child(4)').text()
# 對url進(jìn)行切割獲取下標
begin = url1.find("example")
end = url1.find(".html")
index = url1[begin + 7:end]
print("開(kāi)始寫(xiě)入第"+index+"個(gè)實(shí)例")
write_to_word(code,title,content,head=index)
def write_to_word(code,title,content,head):
# 標題
document.add_heading("C語(yǔ)言實(shí)例"+str(head), level=0)
# 文本： 題目
document.add_paragraph(title)
# 文本： 程序分析
document.add_paragraph(content)
# 代碼： 代碼
document.add_paragraph(code)
# 結果： result
document = Document()
for i in range(1,101):
url1=url+str(i)+".html"
getdata(url1)
document.save('C 語(yǔ)言經(jīng)典100例.docx')
ent()
for i in range(1,101):
url1=url+str(i)+".html"
getdata(url1)
document.save('C 語(yǔ)言經(jīng)典100例.docx') 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(-
)
　　我們的使命：抓取網(wǎng)頁(yè)內容
　　1.用戶(hù)指定的url
　　2.獲取所有文章文本
　　urllib的request模塊可以很方便的抓取URL內容，即向指定頁(yè)面發(fā)送GET請求，然后返回HTTP響應
　　Python 通過(guò) re 模塊提供對正則表達式的支持
　　from urllib import request
import re
　　用戶(hù)輸入指定的url
　　#地址 綁定(編程期間)
#user_url = "https://news.sina.com.cn/o/201 ... ot%3B
#地址 由用戶(hù)指定(使用期間)
print("請輸入您想查看的url")
user_url = input()
請輸入您想查看的url
https://www.cnblogs.com/ms-uap/p/9928254.html
　　獲取網(wǎng)頁(yè)html信息并轉碼
　　添加頭信息，反爬蟲(chóng)策略
　　我們需要url的標題和文章進(jìn)行分析。
　　提取我匹配代碼的title標簽的正則表達式
　　title = re.findall('(.*?[\u4e00-\u9fa5]*?.*?)', data_web)
for line in title:
print(line)
系列之1-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的基本工作原理 - UniversalAIPlatform - 博客園
　　提取p標簽的正則表達式我的匹配碼
　　article = re.findall('(.*?[\u4e00-\u9fa5]*?.*?)', data_web)
for line in article:
print(line)</p> 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)數據工具：lexpress+f12（會(huì )出現一個(gè)commonlayouturl的縮略圖）)
　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據工具：lexpress。net6。3。4基本使用方法：ctrl+f12（會(huì )出現一個(gè)commonlayouturl的縮略圖），如下：則顯示centrallist，具體使用方法，見(jiàn)此；ctrl+g則顯示很多很多列到底哪些才是centrallist中的數據，需要以列的方式進(jìn)行搜索（默認的搜索一列就可以搜索到啦?。?，比如我爬取的只有：“城市a,b,c,d,e”，則我將搜索出來(lái)的都放到列中，這樣可以這列中的所有東西都爬取到（否則不夠多啊啊?。。?；ctrl+h也是進(jìn)行清空（否則檢查數據的時(shí)候，會(huì )想現在有xxx行有些東西出現了但是我確定沒(méi)有收錄進(jìn)來(lái)，然后數據會(huì )報錯）；ctrl+dctrl+j我將爬蟲(chóng)數據提取出來(lái)放到表中了，但是以列的方式存在list中；這個(gè)比較簡(jiǎn)單，沒(méi)有關(guān)系；如果發(fā)現某個(gè)頁(yè)面爬取不到，就用```循環(huán)到具體的頁(yè)面中，則就存在list中的數據了（list中是被哪個(gè)頁(yè)面捕獲到的數據存在一個(gè)列表中）；感覺(jué)自己在寫(xiě)爬蟲(chóng)的時(shí)候，總是寫(xiě)不到表中，讓人很崩潰！歡迎我一起爬蟲(chóng)交流哈哈哈哈?。?！。
　　lens主要功能是爬取網(wǎng)頁(yè)的數據，不過(guò)我覺(jué)得ctrl+f5可以列出一個(gè)頁(yè)面數據，其他的可以繼續重復。等待很久，就是一種沒(méi)有反饋的等待，如果爬取完了，他會(huì )發(fā)消息，告訴你爬取完成了，但是這次并不是從本頁(yè)爬取，如果自己想要從一個(gè)網(wǎng)頁(yè)爬取，可以點(diǎn)擊列表項進(jìn)行爬取，也可以采用其他的方式，上面說(shuō)的列表項不適用于有一些敏感字眼的數據爬取，比如身份證號和手機號之類(lèi)的，其他的都可以自己列出以列表項的方式， 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(抓取智聯(lián)招聘的招聘信息助你換工作成功(組圖)
)
　　每個(gè)上班族都要換幾次工作，那么如何在網(wǎng)上找到自己喜歡的工作呢？如何提前準備理想工作的面試？今天，就讓我們一起來(lái)?yè)寠Z智聯(lián)招聘的招聘信息，助你轉業(yè)成功！
　　操作平臺：Windows
　　Python版本：Python3.6
　　IDE：崇高文本
　　其他工具：Chrome瀏覽器
　　1、網(wǎng)頁(yè)分析1.1 分析請求地址
　　以北京海淀區一位python工程師為例進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)分析。打開(kāi)智聯(lián)招聘首頁(yè)，選擇北京地區，在搜索框中輸入“python工程師”，點(diǎn)擊“搜索職位”：
　　
　　接下來(lái)跳轉到搜索結果頁(yè)面，按“F12”打開(kāi)開(kāi)發(fā)者工具，然后在“熱門(mén)區域”一欄中選擇“海淀”，我們看一下地址欄：
　　
　　?
　　從地址欄的后半部分，searchresult.ashx?jl=Beijing&amp;kw=python Engineer&amp;sm=0&amp;isfilter=1&amp;p=1&amp;re=2005 可以看出，我們要自己構造地址。接下來(lái)，我們需要分析開(kāi)發(fā)者工具，按照圖中的步驟找到我們需要的數據：Request Headers 和 Query String Parameters：
　　
　　構造請求地址：
　　paras = {
&#39;jl&#39;: &#39;北京&#39;, # 搜索城市
&#39;kw&#39;: &#39;python工程師&#39;, # 搜索關(guān)鍵詞
&#39;isadv&#39;: 0, # 是否打開(kāi)更詳細搜索選項
&#39;isfilter&#39;: 1, # 是否對結果過(guò)濾
&#39;p&#39;: 1, # 頁(yè)數
&#39;re&#39;: 2005 # region的縮寫(xiě)，地區，2005代表海淀
}
url = &#39;https://sou.zhaopin.com/jobs/s ... 39%3B + urlencode(paras)
　　請求頭：
　　headers = {
&#39;User-Agent&#39;: &#39;Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36&#39;,
&#39;Host&#39;: &#39;sou.zhaopin.com&#39;,
&#39;Referer&#39;: &#39;https://www.zhaopin.com/&#39;,
&#39;Accept&#39;: &#39;text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8&#39;,
&#39;Accept-Encoding&#39;: &#39;gzip, deflate, br&#39;,
&#39;Accept-Language&#39;: &#39;zh-CN,zh;q=0.9&#39;
}
　　1.2 分析有用的數據
　　接下來(lái)，我們需要分析有用的數據。我們從搜索結果中需要的數據有：職位、公司名稱(chēng)、公司詳情頁(yè)地址、月薪：
　　
　　通過(guò)網(wǎng)頁(yè)元素定位找到這些項目在HTML文件中的位置，如下圖所示：
　　
　　使用正則表達式提取這四項：
　　# 正則表達式進(jìn)行解析
pattern = re.compile(&#39;<a style=.*? target="_blank">(.*?)</a>.*?&#39; # 匹配職位信息
&#39;(.*?).*?&#39; # 匹配公司網(wǎng)址和公司名稱(chēng)
&#39;(.*?)&#39;, re.S) # 匹配月薪
# 匹配所有符合條件的內容
items = re.findall(pattern, html)
　　注意：部分解析出來(lái)的作業(yè)名有標簽，如下圖所示：
　　
　　然后解析后需要對數據進(jìn)行處理，去掉標簽，用如下代碼實(shí)現：
　　for item in items:
job_name = item[0]
job_name = job_name.replace(&#39;&#39;, &#39;&#39;)
job_name = job_name.replace(&#39;&#39;, &#39;&#39;)
yield {
&#39;job&#39;: job_name,
&#39;website&#39;: item[1],
&#39;company&#39;: item[2],
&#39;salary&#39;: item[3]
}
　　2、寫(xiě)入文件
　　我們得到的數據的信息項對于每個(gè)位置都是一樣的，可以寫(xiě)入數據庫，但是本文選擇的是csv文件。以下是百度百科的解釋?zhuān)?br /> 　　逗號分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有時(shí)也稱(chēng)為字符分隔值，因為分隔字符也可以不是逗號），其文件以純文本形式存儲表格數據（數字和文本）。純文本意味著(zhù)該文件是一個(gè)字符序列，不含必須像二進(jìn)制數字那樣被解讀的數據。
　　由于python內置了csv文件操作的庫函數，非常方便：
　　import csv
def write_csv_headers(path, headers):
&#39;&#39;&#39;
寫(xiě)入表頭
&#39;&#39;&#39;
with open(path, &#39;a&#39;, encoding=&#39;gb18030&#39;, newline=&#39;&#39;) as f:
f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
f_csv.writeheader()
def write_csv_rows(path, headers, rows):
&#39;&#39;&#39;
寫(xiě)入行
&#39;&#39;&#39;
with open(path, &#39;a&#39;, encoding=&#39;gb18030&#39;, newline=&#39;&#39;) as f:
f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
f_csv.writerows(rows)
　　3、進(jìn)度顯示
　　為了找到理想的工作，我們必須篩選更多的職位，那么我們爬取的數據量必須非常大，幾十、幾百甚至上千頁(yè)，那么我們必須掌握爬取的進(jìn)度，以便更多地在舒適。啊，所以要添加進(jìn)度條顯示功能。
　　本文選擇tqdm進(jìn)行進(jìn)度展示，我們來(lái)看看炫酷的結果（圖片來(lái)源網(wǎng)絡(luò )）：
　　
　　執行以下命令進(jìn)行安裝：pip install tqdm。
　　簡(jiǎn)單的例子：
　　from tqdm import tqdm
from time import sleep
for i in tqdm(range(1000)):
sleep(0.01)
　　4、完整代碼
　　以上是對所有函數的分析，以下是完整代碼：
　　#-*- coding: utf-8 -*-
import re
import csv
import requests
from tqdm import tqdm
from urllib.parse import urlencode
from requests.exceptions import RequestException
def get_one_page(city, keyword, region, page):
&#39;&#39;&#39;
獲取網(wǎng)頁(yè)html內容并返回
&#39;&#39;&#39;
paras = {
&#39;jl&#39;: city, # 搜索城市
&#39;kw&#39;: keyword, # 搜索關(guān)鍵詞
&#39;isadv&#39;: 0, # 是否打開(kāi)更詳細搜索選項
&#39;isfilter&#39;: 1, # 是否對結果過(guò)濾
&#39;p&#39;: page, # 頁(yè)數
&#39;re&#39;: region # region的縮寫(xiě)，地區，2005代表海淀
}
headers = {
&#39;User-Agent&#39;: &#39;Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36&#39;,
&#39;Host&#39;: &#39;sou.zhaopin.com&#39;,
&#39;Referer&#39;: &#39;https://www.zhaopin.com/&#39;,
&#39;Accept&#39;: &#39;text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8&#39;,
&#39;Accept-Encoding&#39;: &#39;gzip, deflate, br&#39;,
&#39;Accept-Language&#39;: &#39;zh-CN,zh;q=0.9&#39;
}
url = &#39;https://sou.zhaopin.com/jobs/s ... 39%3B + urlencode(paras)
try:
# 獲取網(wǎng)頁(yè)內容，返回html數據
response = requests.get(url, headers=headers)
# 通過(guò)狀態(tài)碼判斷是否獲取成功
if response.status_code == 200:
return response.text
return None
except RequestException as e:
return None
def parse_one_page(html):
&#39;&#39;&#39;
解析HTML代碼，提取有用信息并返回
&#39;&#39;&#39;
# 正則表達式進(jìn)行解析
pattern = re.compile(&#39;<a style=.*? target="_blank">(.*?)</a>.*?&#39; # 匹配職位信息
&#39;(.*?).*?&#39; # 匹配公司網(wǎng)址和公司名稱(chēng)
&#39;(.*?)&#39;, re.S) # 匹配月薪
# 匹配所有符合條件的內容
items = re.findall(pattern, html)
for item in items:
job_name = item[0]
job_name = job_name.replace(&#39;&#39;, &#39;&#39;)
job_name = job_name.replace(&#39;&#39;, &#39;&#39;)
yield {
&#39;job&#39;: job_name,
&#39;website&#39;: item[1],
&#39;company&#39;: item[2],
&#39;salary&#39;: item[3]
}
def write_csv_file(path, headers, rows):
&#39;&#39;&#39;
將表頭和行寫(xiě)入csv文件
&#39;&#39;&#39;
# 加入encoding防止中文寫(xiě)入報錯
# newline參數防止每寫(xiě)入一行都多一個(gè)空行
with open(path, &#39;a&#39;, encoding=&#39;gb18030&#39;, newline=&#39;&#39;) as f:
f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
f_csv.writeheader()
f_csv.writerows(rows)
def write_csv_headers(path, headers):
&#39;&#39;&#39;
寫(xiě)入表頭
&#39;&#39;&#39;
with open(path, &#39;a&#39;, encoding=&#39;gb18030&#39;, newline=&#39;&#39;) as f:
f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
f_csv.writeheader()
def write_csv_rows(path, headers, rows):
&#39;&#39;&#39;
寫(xiě)入行
&#39;&#39;&#39;
with open(path, &#39;a&#39;, encoding=&#39;gb18030&#39;, newline=&#39;&#39;) as f:
f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
f_csv.writerows(rows)
def main(city, keyword, region, pages):
&#39;&#39;&#39;
主函數
&#39;&#39;&#39;
filename = &#39;zl_&#39; + city + &#39;_&#39; + keyword + &#39;.csv&#39;
headers = [&#39;job&#39;, &#39;website&#39;, &#39;company&#39;, &#39;salary&#39;]
write_csv_headers(filename, headers)
for i in tqdm(range(pages)):
&#39;&#39;&#39;
獲取該頁(yè)中所有職位信息，寫(xiě)入csv文件
&#39;&#39;&#39;
jobs = []
html = get_one_page(city, keyword, region, i)
items = parse_one_page(html)
for item in items:
jobs.append(item)
write_csv_rows(filename, headers, jobs)
if __name__ == &#39;__main__&#39;:
main(&#39;北京&#39;, &#39;python工程師&#39;, 2005, 10)
　　上述代碼的執行效果如圖：
　　
　　執行完成后會(huì )在py的同級文件夾中生成一個(gè)名為：zl_Beijing_pythonengineer.csv的文件。打開(kāi)后效果如下：
　　
　　這個(gè)例子的功能比較簡(jiǎn)單。它只捕獲數據，但不分析數據。下一次，我將捕捉更多信息，分析薪資、工作技能要求等各種數據，敬請期待！
　　歡迎關(guān)注公眾號：
　　 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)數據的三種常見(jiàn)方法我們通常會(huì )用到urllib2值)
　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據的三種常見(jiàn)方法我們通常會(huì )用到urllib2框架來(lái)抓取網(wǎng)頁(yè)上的數據。urllib2用來(lái)接收網(wǎng)頁(yè)上的請求數據，用于將urllib2接受到的數據返回給我們所用的http服務(wù)器。這里要注意，urllib2的返回數據如何存儲呢？一般存儲在cookie里面。而我們并不需要關(guān)心cookie是否真的存儲到了cookie里面。
　　我們只需要用requests庫從網(wǎng)頁(yè)上請求一些數據即可。我們用chrome瀏覽器(如chrome)來(lái)嘗試一下。我們點(diǎn)擊頁(yè)面上的導航條。我們再點(diǎn)擊抓取網(wǎng)頁(yè)上的鏈接，此時(shí)我們看到如下頁(yè)面。右鍵單擊這一頁(yè)，在彈出的快捷菜單中，選擇瀏覽器自帶的cookie選項。我們輸入我們想抓取的鏈接，點(diǎn)擊獲取urllib2發(fā)送給我們的cookie數據。
　　我們輸入需要輸入的ip，結果如下。我們來(lái)到這個(gè)頁(yè)面，可以看到有多個(gè)網(wǎng)頁(yè)，我們可以選擇我們要獲取數據的那個(gè)網(wǎng)頁(yè)。然后我們輸入cookie的值進(jìn)行獲取。輸入用戶(hù)名和密碼，將會(huì )得到一個(gè)cookie值，那么我們如何獲取該cookie值呢？用下面的代碼獲取cookie值一共遇到了兩個(gè)問(wèn)題：1.如何獲取所有的cookie值2.如何獲取相同cookie值cookie只能存儲在cookie-list中首先是第一個(gè)問(wèn)題，怎么獲取所有的cookie值。
　　直接上代碼，這里我用的是python.web.cookieizelimit來(lái)獲取一個(gè)cookie值。然后得到的結果就是我們想要的cookie值。下面說(shuō)說(shuō)第二個(gè)問(wèn)題。我們想獲取相同的cookie值。那么你可以用爬蟲(chóng)爬取所有的網(wǎng)頁(yè)。但是每次得到的cookie值是不一樣的。問(wèn)題出在了cookie列表上。cookie最多5個(gè)。
　　而我們的請求，爬取的都是網(wǎng)頁(yè)中的cookie列表，這樣就造成了這個(gè)cookie值是所有列表中所有cookie值所有的cookie值。cookie列表實(shí)際上是一個(gè)個(gè)數組。這個(gè)數組如何得到呢？我們可以用dict類(lèi)型的對象來(lái)存儲這個(gè)cookie值。每一個(gè)cookie值存儲一個(gè)object對象。在python中，可以通過(guò)keys將object對象存儲到列表中，然后遍歷這個(gè)對象得到整個(gè)列表的cookie列表。
　　如下圖，然后我們遍歷這個(gè)object列表中所有的cookie值，遍歷遍歷keys這個(gè)對象。遍歷所有的cookie對象，遍歷遍歷cookie列表我們就得到了所有的cookie值。不過(guò)這樣得到的cookie值，并不完整。如果我們想獲取所有的cookie值，用列表來(lái)存儲應該是最好的了。cookie列表實(shí)際上是一個(gè)列表，可以有n個(gè)元素，那么就是n-1個(gè)列表。
　　我們總結一下，通過(guò)dict類(lèi)型來(lái)存儲每個(gè)cookie值。然后遍歷所有的cookie值，遍歷遍歷keys這個(gè)對象。cookie列表就可以得到所有的cookie值了。至于如何遍歷所有的cookie值？這個(gè)用requests模塊來(lái)實(shí)。 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，構建python處理后端的升級版本)
　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據，然后構建python處理后端。目前比較流行的處理后端有兩種。一種是大部分軟件都可以建模自己封裝的http請求工具包和數據庫處理包，一種是專(zhuān)門(mén)處理數據庫的處理工具包。比如：pandas（python處理數據庫的工具包）pandas_datareader（用于數據讀取的數據處理工具包）r語(yǔ)言（數據分析、數據挖掘專(zhuān)用工具包）另外，像是go語(yǔ)言、c語(yǔ)言等等也可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò )請求的方式進(jìn)行數據收集，但是都需要構建相應的對應的工具。//sql:是傳統sql的升級版本。
　　一、爬蟲(chóng)1.爬蟲(chóng)文章爬蟲(chóng)文章中常用的是爬蟲(chóng)文章來(lái)爬取網(wǎng)站中的文章，通過(guò)爬蟲(chóng)文章的方式抓取頁(yè)面抓取文章的方式很多，常用的就有urllib2等庫來(lái)解析網(wǎng)頁(yè)數據。還有很多爬蟲(chóng)庫，比如：httpcrawler，beautifulsoup，httpparse等等。建議從這些開(kāi)始學(xué)習，比較容易上手。學(xué)完了urllib。
　　2、beautifulsoup等后，將可以學(xué)習lxml等框架。在網(wǎng)頁(yè)中已經(jīng)存在的網(wǎng)頁(yè)中，我們可以直接用html_downloader工具或httpcrawler工具來(lái)下載文章。但如果要批量抓取，那么可以用文件下載工具，比如百度云盤(pán)下載等等。同樣的，只要是把文章下載下來(lái)之后，我們就可以將里面的字段填充到相應的excel表格中，然后導入到我們要的數據庫中。
　　2.文章內容爬蟲(chóng)內容抓取的話(huà)，常用的比如有爬蟲(chóng)豆瓣、知乎、天涯、簡(jiǎn)書(shū)等等，
　　一），知乎、天涯、簡(jiǎn)書(shū)，都可以用其他的爬蟲(chóng)庫去抓取。豆瓣：可以抓取feed流，很方便。豆瓣其他書(shū)的一個(gè)相對少見(jiàn)的采集方式豆瓣上存在這樣一個(gè)類(lèi)型的文章，可以抓取這些信息豆瓣電影：可以抓取書(shū)的書(shū)名、書(shū)名中的關(guān)鍵字，書(shū)名中的網(wǎng)址和作者的個(gè)人信息和地址豆瓣電影小組：抓取小組的主頁(yè)，然后把小組列表輸出到excel表格上面的電影列表：知乎：可以抓取問(wèn)題所在頁(yè)面的文字、問(wèn)題所在的url、贊、回答、問(wèn)題評論等等方式。
　　不懂電腦，就連網(wǎng)址都輸不出。知乎其他書(shū)籍和其他信息：天涯：不太常用，就不說(shuō)了。天涯其他網(wǎng)址：天涯其他條目：簡(jiǎn)書(shū)：可以抓取一些排版好的內容，比如專(zhuān)欄文章、文章的簡(jiǎn)要版。每個(gè)文章存放一個(gè)url。簡(jiǎn)書(shū)每篇文章存放一個(gè)url。當我們要獲取某個(gè)網(wǎng)站的更多信息時(shí)，對于剛剛下載的文章，我們可以使用以下技巧：利用mongodb安裝一個(gè)內存記錄數據庫。
　　如：：獲取更多信息，所有數據存儲在內存中，需要時(shí)就拿出來(lái)讀取。首先就是存儲數據庫，friendsoft數據庫。工具：mongodb安裝mongodb：到mongodb官網(wǎng)下載。（網(wǎng)上還是蠻多教程的，可以學(xué)習。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(
2018年05月25日11:41:25一下)
　　python2.7實(shí)現抓取網(wǎng)頁(yè)數據
　　更新時(shí)間：2018年5月25日11:41:25 作者：aasdsjk
　　本文文章主要詳細介紹python2.7實(shí)現爬蟲(chóng)網(wǎng)頁(yè)數據，具有一定的參考價(jià)值。有興趣的朋友可以參考一下
　　最近剛學(xué)Python，做了一個(gè)簡(jiǎn)單的爬蟲(chóng)。作為一個(gè)簡(jiǎn)單的demo，希望對像我這樣的初學(xué)者有所幫助。
　　代碼使用python制作的爬蟲(chóng)2.7在51job上抓取職位、公司名稱(chēng)、工資、發(fā)布時(shí)間等。
　　直接上代碼，代碼中的注釋比較清楚，如果沒(méi)有安裝mysql需要屏蔽相關(guān)代碼：
　　#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

from bs4 import BeautifulSoup
import urllib
import urllib2
import codecs
import re
import time
import logging
import MySQLdb


class Jobs(object):

# 初始化
"""docstring for Jobs"""

def __init__(self):
super(Jobs, self).__init__()

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
#數據庫的操作，沒(méi)有mysql可以做屏蔽
self.db = MySQLdb.connect('127.0.0.1','root','rootroot','MySQL_Test',charset='utf8')
self.cursor = self.db.cursor()

#log日志的顯示
self.logger = logging.getLogger("sjk")

self.logger.setLevel(level=logging.DEBUG)

formatter = logging.Formatter(
'%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler = logging.FileHandler('log.txt')
handler.setFormatter(formatter)
handler.setLevel(logging.DEBUG)
self.logger.addHandler(handler)

self.logger.info('初始化完成')

# 模擬請求數據
def jobshtml(self, key, page='1'):
try:
self.logger.info('開(kāi)始請求第' + page + '頁(yè)')
#網(wǎng)頁(yè)url
searchurl = "https://search.51job.com/list/040000,000000,0000,00,9,99,{key},2,{page}.html?lang=c&stype=&postchannel=0000&workyear=99&cotype=99°reefrom=99&jobterm=99&companysize=99&providesalary=99&lonlat=0%2C0&radius=-1&ord_field=0&confirmdate=9&fromType=&dibiaoid=0&address=&line=&specialarea=00&from=&welfare="

user_agent = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.13; rv:59.0) Gecko/20100101 Firefox/59.0'
#設置請求頭
header = {'User-Agent': user_agent, 'Host': 'search.51job.com',
'Referer': 'https://www.51job.com/'}
#拼接url
finalUrl = searchurl.format(key=key, page=page)

request = urllib2.Request(finalUrl, headers=header)

response = urllib2.urlopen(request)
#等待網(wǎng)頁(yè)加載完成
time.sleep(3)
#gbk格式解碼
info = response.read().decode('gbk')

self.logger.info('請求網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)頁(yè)')

self.decodeHtml(info=info, key=key, page=page)

except urllib2.HTTPError as e:
print e.reason

# 解析網(wǎng)頁(yè)數據
def decodeHtml(self, info, key, page):
self.logger.info('開(kāi)始解析網(wǎng)頁(yè)數據')
#BeautifulSoup 解析網(wǎng)頁(yè)
soup = BeautifulSoup(info, 'html.parser')
#找到class = t1 t2 t3 t4 t5 的標簽數據
ps = soup.find_all(attrs={"class": re.compile(r'^t[1-5].*')})
#打開(kāi)txt文件 a+ 代表追加
f = codecs.open(key + '.txt', 'a+', 'UTF-8')
#清除之前的數據信息
f.truncate()

f.write('\n------------' + page + '--------------\n')

count = 1

arr = []
#做一些字符串的處理，形成數據格式 iOS開(kāi)發(fā)工程師 有限公司 深圳-南山區 0.9-1.6萬(wàn)/月 05-16
for pi in ps:
spe = " "
finalstr = pi.getText().strip()
arr.append(finalstr)
if count % 5 == 0:
#每一條數據插入數據庫，如果沒(méi)有安裝mysql 可以將當前行注釋掉
self.connectMySQL(arr=arr)
arr = []
spe = "\n"
writestr = finalstr + spe
count += 1
f.write(writestr)
f.close()

self.logger.info('解析完成')

#數據庫操作 沒(méi)有安裝mysql 可以屏蔽掉
def connectMySQL(self,arr):
work=arr[0]
company=arr[1]
place=arr[2]
salary=arr[3]
time=arr[4]

query = "select * from Jobs_tab where \
company_name='%s' and work_name='%s' and work_place='%s' \
and salary='%s' and time='%s'" %(company,work,place,salary,time)
self.cursor.execute(query)

queryresult = self.cursor.fetchall()
#數據庫中不存在就插入數據 存在就可以更新數據 不過(guò)我這邊沒(méi)有寫(xiě)
if len(queryresult) > 0:
sql = "insert into Jobs_tab(work_name,company_name,work_place,salary\
,time) values('%s','%s','%s','%s','%s')" %(work,company,place,salary,time)

try:
self.cursor.execute(sql)
self.db.commit()

except Exception as e:
self.logger.info('寫(xiě)入數據庫失敗')


#模擬登陸
# def login(self):
# data = {'action':'save','isread':'on','loginname':'18086514327','password':'kui4131sjk'}


# 開(kāi)始抓取 主函數
def run(self, key):

# 只要前5頁(yè)的數據 key代表搜索工做類(lèi)型 這邊我是用的ios page是頁(yè)數
for x in xrange(1, 6):
self.jobshtml(key=key, page=str(x))

self.logger.info('寫(xiě)入數據庫完成')

self.db.close()

if __name__ == '__main__':

Jobs().run(key='iOS')
　　這種方式獲取的數據格式如下：
　　
　　以上就是本文的全部?jì)热?，希望對大家的學(xué)習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(ie抓取網(wǎng)頁(yè)數據有極大的局限性，你還不如隨便找幾個(gè)人開(kāi)發(fā)個(gè)聊天室)
　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據有極大的局限性，你還不如隨便找幾個(gè)人開(kāi)發(fā)個(gè)聊天室。ie不支持post請求參數就用ajax加載，請求不到數據就保存在自己服務(wù)器上或者云端。更新內容，百度云盤(pán)搞不定的話(huà)，看看是不是別的公司有沒(méi)有支持網(wǎng)頁(yè)dll跳轉的？是不是百度云比較神奇?，F在按照提問(wèn)和邀請，又看到一個(gè)有意思的問(wèn)題。實(shí)際上樓主給的代碼里dll中出現了一個(gè)編號81-1的16進(jìn)制數。
　　我們就以編號為81-1為案例開(kāi)始。首先打開(kāi)web瀏覽器，新建頁(yè)面進(jìn)入到目標頁(yè)面。沒(méi)錯，下圖所示的頁(yè)面是為你設置的，它自己默認出現的是沒(méi)有編號為80的頁(yè)面。這種情況很常見(jiàn)，在get函數中如果post里需要傳遞編號為80的參數，就需要循環(huán)跳轉了。#coding:utf-8"""url'-1/'"""name=name()size=10000store=onepage>>>ifsize>8:store=storename=name()defname_post(all:all,isall:isall):name=str(all)name=str(isall)name=str(all)returnnamename_post('-1/',size)我們需要給出編號為81-1的數據name_post('-1/',size),否則就等于是不傳遞編號81-1的參數。
　　我們通過(guò)這個(gè)機制將post的編號從80傳遞到了81。然后我們要從storage讀取編號為81-1的數據。網(wǎng)絡(luò )包有三次請求,在第一次請求沒(méi)有直接連接或數據包沒(méi)有直接加入storage。第二次請求,我們有了storagecookie{size=810000}。第三次請求,storage中有了810000。
　　發(fā)送了數據包后，我們需要用post方法將數據加入到目標頁(yè)面。store.post('-1/',size)。 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，那么需要在這些分層數據之間進(jìn)行數據傳輸，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。這樣做的缺點(diǎn)是只使用一定的量進(jìn)行分類(lèi)，數據之間沒(méi)有相關(guān)性。我們認為單獨保存一本書(shū)作為一個(gè)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(搜索引擎中輸入關(guān)鍵詞，點(diǎn)擊搜索或查詢(xún)時(shí)，得到結果)
　　當我們在輸入框中輸入關(guān)鍵詞，點(diǎn)擊搜索或者查詢(xún)，就可以得到結果。挖掘它背后的故事，搜索引擎做了很多事情。
　　一是在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)現和采集網(wǎng)頁(yè)信息；同時(shí)對信息進(jìn)行提取整理，建立索引數據庫；然后檢索器根據用戶(hù)輸入的查詢(xún)關(guān)鍵詞快速檢測索引數據庫中的文檔，并評估文檔與查詢(xún)的相關(guān)性，
　　對要輸出的結果進(jìn)行排序，并將查詢(xún)結果返回給用戶(hù)。
　　在百度等搜索引擎網(wǎng)站中，后臺有一個(gè)非常大的數據庫，里面存儲著(zhù)大量的關(guān)鍵詞，每個(gè)關(guān)鍵詞對應著(zhù)很多個(gè)URL。這些網(wǎng)址是從浩瀚的互聯(lián)網(wǎng)上一點(diǎn)一點(diǎn)下載的百度程序，這些程序被稱(chēng)為“搜索引擎蜘蛛”或“網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)”。
　　這些勤勞的“蜘蛛”每天都在網(wǎng)上爬行，從一個(gè)鏈接到另一個(gè)鏈接，下載內容，分析提煉，找到里面的關(guān)鍵詞，如果“蜘蛛”認為關(guān)鍵詞是在數據庫中如果在數據庫中不可用并且對用戶(hù)有用，則將其存儲在數據庫中。相反，如果“蜘蛛”認為是垃圾郵件或重復信息，它會(huì )丟棄它，繼續爬取，找到最新有用的信息并保存起來(lái)供用戶(hù)搜索。當用戶(hù)搜索時(shí)，他們可以檢索與關(guān)鍵字相關(guān)的 URL 并將其顯示給訪(fǎng)問(wèn)者。
　　一個(gè) 關(guān)鍵詞 對使用了多個(gè) URL，因此存在排序問(wèn)題，匹配最多 關(guān)鍵詞 的對應 URL 會(huì )排在第一位。在“蜘蛛”爬取網(wǎng)頁(yè)內容和提煉關(guān)鍵詞的過(guò)程中，存在一個(gè)問(wèn)題：“蜘蛛”能否理解。如果 網(wǎng)站 的內容是 flash 和 js，那么即使關(guān)鍵字更合適，也難以理解，會(huì )混淆。對應的，如果網(wǎng)站的內容是它的語(yǔ)言，那么它可以理解，它的語(yǔ)言就是SEO。
　　搜索引擎的基本工作原理包括以下三個(gè)過(guò)程： 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(Xpath和CSS選擇器的具體用法，感興趣的小伙伴可以戳)
　　/前言/
　　前段時(shí)間小編給大家分享了Xpath和CSS選擇器的具體用法。有興趣的朋友可以戳這些文章文章復習，網(wǎng)頁(yè)結構的介紹和Xpath語(yǔ)法的入門(mén)教程，在Scrapy如何使用Xpath選擇器從HTML中提取目標信息（兩種方式），如何使用CSS Scrapy 中的選擇器到 采集 來(lái)自網(wǎng)頁(yè)的目標數據 - 詳細教程（第 1 部分），如何在 Scrapy 選擇器中使用 CSS 采集從網(wǎng)頁(yè)中獲取目標數據 - 詳細教程（第 2 部分），如何使用Scrapy 中的 Xpath 選擇器到 采集 網(wǎng)頁(yè)中的目標數據 - 詳細教程（第 2 部分），在 Scrapy 如何使用 Xpath 選擇器來(lái) 采集 網(wǎng)頁(yè)中的目標數據 - 詳細教程（第 1 部分），學(xué)習選擇器的具體使用，可以幫助你更好地使用 Scrapy 爬蟲(chóng)框架。在接下來(lái)的幾篇文章中，小編會(huì )講解爬蟲(chóng)主文件的具體代碼實(shí)現過(guò)程，最終實(shí)現對網(wǎng)頁(yè)所有內容的爬取。
　　上一階段我們已經(jīng)實(shí)現了通過(guò)Scrapy抓取特定網(wǎng)頁(yè)的具體信息，Scrapy爬蟲(chóng)框架中元參數的使用演示（上），以及Scrapy爬蟲(chóng)中元參數的使用演示框架（下），但沒(méi)有實(shí)現所有頁(yè)面的順序獲取。首先，我們來(lái)看看爬取的思路。大致思路是：當獲取到第一頁(yè)的URL后，再將第二頁(yè)的URL發(fā)送給Scrapy，這樣Scrapy就可以自動(dòng)下載該頁(yè)的信息，然后傳遞第二頁(yè)的URL。URL繼續獲取第三頁(yè)的URL。由于每個(gè)頁(yè)面的網(wǎng)頁(yè)結構是一致的，這樣就可以通過(guò)反復迭代來(lái)實(shí)現對整個(gè)網(wǎng)頁(yè)的信息提取。具體實(shí)現過(guò)程將通過(guò)Scrapy框架實(shí)現。具體教程如下。
　　/執行/
　　1、首先，URL不再是特定文章的URL，而是所有文章列表的URL，如下圖，把鏈接放在start_urls中，如下圖所示。
　　
　　2、接下來(lái)我們需要改變 parse() 函數，在這個(gè)函數中我們需要實(shí)現兩件事。
　　一種是獲取一個(gè)頁(yè)面上所有文章的URL并解析，得到每個(gè)文章中具體的網(wǎng)頁(yè)內容，另一種是獲取下一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的URL并手它交給 Scrapy 進(jìn)行處理。下載，下載完成后交給parse()函數。
　　有了前面 Xpath 和 CSS 選擇器的基礎知識，獲取網(wǎng)頁(yè)鏈接 URL 就相對簡(jiǎn)單了。
　　3、分析網(wǎng)頁(yè)結構，使用網(wǎng)頁(yè)交互工具，我們可以很快發(fā)現每個(gè)網(wǎng)頁(yè)有20個(gè)文章，也就是20個(gè)URL，文章的列表存在于id="archive" 標簽，然后像剝洋蔥一樣得到我們想要的 URL 鏈接。
　　
　　4、點(diǎn)擊下拉三角形，不難發(fā)現詳情頁(yè)的鏈接并沒(méi)有隱藏很深，如下圖圓圈所示。
　　
　　5、根據標簽，我們可以根據圖片搜索地圖，并添加選擇器工具，獲取URL就像搜索東西一樣。在cmd中輸入以下命令進(jìn)入shell調試窗口，事半功倍。再次聲明，這個(gè)URL是所有文章的URL，而不是某個(gè)文章的URL，否則調試半天也得不到結果。
　　
　　6、根據第四步的網(wǎng)頁(yè)結構分析，我們在shell中編寫(xiě)CSS表達式并輸出，如下圖所示。其中a::attr(href)的用法很巧妙，也是提取標簽信息的一個(gè)小技巧。建議朋友在提取網(wǎng)頁(yè)信息的時(shí)候可以經(jīng)常使用，非常方便。
　　
　　至此，第一頁(yè)所有文章列表的url都獲取到了。解壓后的URL，如何交給Scrapy下載？下載完成后，如何調用我們自己定義的分析函數呢？ 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。在抓取網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中，它不斷地從當前頁(yè)面中提取新的 URL 并放入隊列中，直到滿(mǎn)足系統的某些停止條件。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 )做相關(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放入爬取的URL隊列.
　　(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。一旦遇到大量抄襲、采集 或網(wǎng)站 上訪(fǎng)問(wèn)權重低的復制內容，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(為什么要學(xué)習爬蟲(chóng)，可以私人訂制一個(gè)搜索引擎？)
　　2021-08-29
　　
　　一、為什么要學(xué)爬蟲(chóng)
　　學(xué)習爬蟲(chóng)，可以定制一個(gè)搜索引擎，可以更深入的了解搜索引擎的工作原理。
　　現在是大數據時(shí)代。在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代，我們可以利用爬蟲(chóng)獲取大量有價(jià)值的數據，通過(guò)數據分析獲得更多隱藏的有價(jià)值規律。
　　方便就業(yè)。從就業(yè)角度看，爬蟲(chóng)工程師目前供不應求，薪資普遍偏高。因此，深入掌握這項技術(shù)，對就業(yè)大有裨益。（而且輔助工作也很好，各種下單平臺，爬蟲(chóng)下單又多又簡(jiǎn)單，收入也很可觀(guān)?。?br /> 　　多次使用。對于電子商務(wù)來(lái)說(shuō)，捕捉各種商品信息，可以實(shí)現精細化運營(yíng)和精準營(yíng)銷(xiāo)。對于新聞信息平臺和搜索引擎，抓取其他平臺的新聞稿原創(chuàng )，進(jìn)行熱點(diǎn)分析，可以合理過(guò)濾優(yōu)質(zhì)內容，打造更有價(jià)值的新聞平臺。（還可以搶票、爬紙質(zhì)材料等，已經(jīng)和我們的生活融為一體了。）
　　在通向全棧程序員的道路上，爬蟲(chóng)是必不可少的技術(shù)。
　　點(diǎn)擊獲取爬蟲(chóng)學(xué)習資料
　　二、爬蟲(chóng)介紹
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（也稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )蜘蛛、網(wǎng)絡(luò )機器人，在 FOAF 社區中，通常稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )追逐者）。如果我們把互聯(lián)網(wǎng)比作一張大蜘蛛網(wǎng)，電腦上的數據就是蜘蛛網(wǎng)上的獵物，而爬蟲(chóng)就是沿著(zhù)蜘蛛網(wǎng)抓取它想要的獵物數據的小蜘蛛。
　　
　　三、爬蟲(chóng)分類(lèi)（普通爬蟲(chóng)和焦點(diǎn)爬蟲(chóng)）
　　萬(wàn)能爬行動(dòng)物。萬(wàn)能網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是搜索引擎爬蟲(chóng)系統（百度、谷歌、雅虎等）的重要組成部分。主要目的是將互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)下載到本地，形成互聯(lián)網(wǎng)內容的鏡像備份。
　　專(zhuān)注于爬行動(dòng)物。聚焦爬蟲(chóng)是一種“面向特定主題需求”的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)程序。它與一般搜索引擎爬蟲(chóng)的不同之處在于：專(zhuān)注爬蟲(chóng)在實(shí)現網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)時(shí)會(huì )對內容進(jìn)行處理和過(guò)濾，并盡量保證只爬取與需求相關(guān)的內容。網(wǎng)頁(yè)信息。
　　四、爬蟲(chóng)的結構
　　Python爬蟲(chóng)架構主要由五部分組成，分別是調度器、URL管理器、網(wǎng)頁(yè)下載器、網(wǎng)頁(yè)解析器和應用程序（爬取有價(jià)值的數據）。
　　調度器：相當于一臺計算機的CPU，主要負責調度URL管理器、下載器、解析器之間的協(xié)調。
　　URL管理器：包括要爬取的URL地址和已經(jīng)爬取的URL地址，防止URL重復爬取和URL循環(huán)爬取。實(shí)現 URL 管理器的方式主要有 3 種：內存、數據庫和緩存數據庫。
　　網(wǎng)頁(yè)下載器：通過(guò)傳入 URL 地址下載網(wǎng)頁(yè)并將網(wǎng)頁(yè)轉換為字符串。網(wǎng)頁(yè)下載器有urllib2（Python官方基礎模塊），包括需要登錄、代理和cookies、requests（第三方包）
　　網(wǎng)頁(yè)解析器：通過(guò)解析一個(gè)網(wǎng)頁(yè)字符串，可以根據我們的需求提取我們有用的信息，或者按照DOM樹(shù)的解析方式進(jìn)行解析。
　　應用程序：它是由從網(wǎng)頁(yè)中提取的有用數據組成的應用程序。
　　五、爬蟲(chóng)的工作原理和基本流程
　　打開(kāi)瀏覽器-輸入網(wǎng)址-按回車(chē)-查看相關(guān)關(guān)鍵字列表網(wǎng)站呈現（每個(gè)網(wǎng)站都有標題、描述信息、站點(diǎn)、百度快照鏈接等某種類(lèi)型）
　　如果我們想用爬蟲(chóng)爬取有關(guān)新聞的網(wǎng)頁(yè)怎么辦？右鍵-Review Elements-Console（Elements是網(wǎng)頁(yè)的源代碼（我們看到的網(wǎng)頁(yè)是從源代碼中解析出來(lái)的），獲取代碼并使用一些解析庫來(lái)解析代碼并保存為一些結構化的數據。
　　
　　分類(lèi)：
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　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　WebCrawler Search，什么是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)？網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是掃描網(wǎng)絡(luò )的計算機程序，“閱讀”他們發(fā)現的一切。他們通過(guò) Get Web Crawling Services 抓取整個(gè) 網(wǎng)站。立即獲得即時(shí)質(zhì)量結果！. 什么是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，它是如何工作的？，一個(gè)開(kāi)源的協(xié)作框架，用于從 網(wǎng)站 中提取您需要的數據。以一種快速、簡(jiǎn)單但可擴展的方式。Scrapinghub 維護的可視化網(wǎng)頁(yè)抓取軟件，最簡(jiǎn)單易用，功能最強大。.
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　　[免費] SEO Website Crawler and Site Spider Tool，站點(diǎn)，例如檢查鏈接或驗證HTML代碼。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)或蜘蛛是一種機器人，通常由谷歌和必應等搜索引擎操作。他們的目的是索引所有 網(wǎng)站 內容。DeepCrawl，一個(gè) 網(wǎng)站crawler 是一個(gè)軟件程序，它掃描 網(wǎng)站，讀取內容（和其他信息）以生成搜索詞這個(gè)免費的爬蟲(chóng)（由 Jim Boykin 設計）可以讓你生成谷歌站點(diǎn)地圖，拼寫(xiě)檢查，識別您的網(wǎng)站抓取問(wèn)題和錯誤；最多可抓取 1000 頁(yè)！抓取和分析整個(gè) 網(wǎng)站 可能需要一段時(shí)間：請隨時(shí)提供您的電子郵件，我們會(huì )在完成后立即將結果發(fā)送給您！.
　　DeepCrawl 是一種網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)或蜘蛛，是一種機器人，通常由谷歌和必應等搜索引擎操作。它們的目的是索引所有網(wǎng)站內容網(wǎng)站爬蟲(chóng)是一種掃描網(wǎng)站、讀取內容（和其他信息）以生成搜索詞的軟件程序。Screaming Frog SEO Spider Tool &amp; Crawler Software，一個(gè)免費的爬蟲(chóng)（由 Jim Boykin 設計），可讓您生成 Google 站點(diǎn)地圖、拼寫(xiě)檢查、識別您的 網(wǎng)站 爬取問(wèn)題和錯誤；爬取高達 1000 頁(yè)的深度！抓取和分析整個(gè) 網(wǎng)站 可能需要一段時(shí)間：請隨時(shí)提供您的電子郵件，我們會(huì )在完成后立即將結果發(fā)送給您！網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)有什么用？
　　Screaming Frog SEO Spider Tool &amp; Crawler Software，網(wǎng)站爬蟲(chóng)是一種掃描網(wǎng)站、讀取內容（和其他信息）以生成搜索詞的軟件程序。這個(gè)免費的爬蟲(chóng)（由 Jim Boykin 設計）允許您生成 Google 站點(diǎn)地圖、拼寫(xiě)檢查、識別您的 網(wǎng)站 抓取問(wèn)題和錯誤；最多可抓取 1000 頁(yè)！抓取和分析整個(gè) 網(wǎng)站 可能需要一段時(shí)間：請隨時(shí)提供您的電子郵件，我們會(huì )在完成后立即將結果發(fā)送給您！. 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，
　　靜態(tài)站點(diǎn)生成器
　　靜態(tài)站點(diǎn)生成器的好處、改進(jìn)的性能、安全性和易用性只是靜態(tài)站點(diǎn)生成器如此吸引人的幾個(gè)原因。網(wǎng)站 的目的是為了找到最好的結果？馬上搜索！是最新搜索網(wǎng)站，提供來(lái)自網(wǎng)絡(luò )的熱門(mén)搜索結果。. 2020年如何選擇最好的靜態(tài)站點(diǎn)生成器，Jekyll無(wú)疑是靜態(tài)站點(diǎn)生成器之王，它無(wú)疑是使用最多的靜態(tài)站點(diǎn)生成器，因為它提供了最好的文檔、最大的社區和最好的支持。Jekyll 以具有博客意識而自豪，因此在 Jekyll 上制作靜態(tài)博客非常容易，只需要基本的 Web 開(kāi)發(fā)知識。靜態(tài)站點(diǎn)生成器使您能夠創(chuàng )建基于 HTML 的靜態(tài) 網(wǎng)站 s 不依賴(lài)數據庫或外部數據源，從而在訪(fǎng)問(wèn)你的 網(wǎng)站 時(shí)避免服務(wù)器端處理。靜態(tài) 網(wǎng)站 正變得越來(lái)越流行，因為它們比動(dòng)態(tài) 網(wǎng)站 更快、更靈活。.
　　2020年如何選擇最好的靜態(tài)站點(diǎn)生成器并找到最好的結果？馬上搜索！是最新搜索網(wǎng)站，提供來(lái)自網(wǎng)絡(luò )的熱門(mén)搜索結果。毫無(wú)疑問(wèn)，Jekyll 是靜態(tài)站點(diǎn)生成器之王，它無(wú)疑是最常用的靜態(tài)站點(diǎn)生成器，因為它提供了最好的文檔、最大的社區和最好的支持。Jekyll 以具有博客意識而自豪，因此在 Jekyll 上制作靜態(tài)博客非常容易，只需要基本的 Web 開(kāi)發(fā)知識。. 為什么靜態(tài)站點(diǎn)生成器是下一件大事，靜態(tài)站點(diǎn)生成器使您能夠創(chuàng )建基于 HTML 的靜態(tài) 網(wǎng)站 避免服務(wù)器端處理。靜態(tài) 網(wǎng)站 正變得越來(lái)越流行，因為它們比動(dòng)態(tài) 網(wǎng)站 更快、更靈活。
　　為什么靜態(tài)站點(diǎn)生成器是下一件大事，Jekyll 毫無(wú)疑問(wèn)是靜態(tài)站點(diǎn)生成器之王，它是最常用的靜態(tài)站點(diǎn)生成器，因為它提供了最好的文檔、最大的社區和最好的支持。Jekyll 以具有博客意識而自豪，因此在 Jekyll 上制作靜態(tài)博客非常容易，只需要基本的 Web 開(kāi)發(fā)知識。靜態(tài)站點(diǎn)生成器使您可以創(chuàng )建不依賴(lài)于數據庫或外部數據源的基于 HTML 的靜態(tài) 網(wǎng)站，從而避免在訪(fǎng)問(wèn)您的 網(wǎng)站 時(shí)進(jìn)行服務(wù)器端處理。靜態(tài) 網(wǎng)站 正變得越來(lái)越流行，因為它們比動(dòng)態(tài) 網(wǎng)站 更快、更靈活。. 比較靜態(tài)站點(diǎn)生成器構建時(shí)間，&gt; 博客 ? 2020/04/14 ? what-is-a-static-site-generator-and Get Create Static網(wǎng)站。立即獲得即時(shí)質(zhì)量結果！.
　　使用靜態(tài)站點(diǎn)生成器比較構建時(shí)間，它使您能夠創(chuàng )建不依賴(lài)數據庫或外部數據源的靜態(tài)、基于 HTML 的 網(wǎng)站，從而在訪(fǎng)問(wèn)您的 網(wǎng)站@ 時(shí)避免服務(wù)器端處理&gt; 。靜態(tài) 網(wǎng)站 正變得越來(lái)越流行，因為它們比動(dòng)態(tài) 網(wǎng)站 更快、更靈活。? 博客 ? 2020/04/14 ? what-is-a-static-site-generator-and。Jekyll ? 簡(jiǎn)單、支持博客的靜態(tài)網(wǎng)站，獲取創(chuàng )建靜態(tài)網(wǎng)站。立即獲得即時(shí)質(zhì)量結果！找到創(chuàng )建靜態(tài)網(wǎng)站?，F在在 ZapMeta 上搜索更快、更好、更智能！.
　　Jekyll ? 簡(jiǎn)單、支持博客的靜態(tài)網(wǎng)站， ? 博客 ? 2020/04/14 ? what-is-a-static-site-generator-并獲取創(chuàng )建靜態(tài)網(wǎng)站。立即獲得即時(shí)質(zhì)量結果！. 找到創(chuàng )建靜態(tài)網(wǎng)站?，F在在 ZapMeta 上搜索更快、更好、更智能！想要一個(gè)免費且易于制作的網(wǎng)站？選擇適合您需求的可定制主題。立即注冊并通過(guò)幾個(gè)簡(jiǎn)單的步驟創(chuàng )建一個(gè)漂亮的 網(wǎng)站。無(wú)需編碼！.
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　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(如何自動(dòng)高效地獲取互聯(lián)網(wǎng)中我們感興趣的信息？(組圖))
　　一、網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)概述
　　1.1網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)簡(jiǎn)介
　　在大數據時(shí)代，信息采集是一項重要的任務(wù)，互聯(lián)網(wǎng)中的數據是海量的。如果信息采集單純依靠人力，不僅效率低下、繁瑣，而且采集成本也會(huì )有所提高。如何在互聯(lián)網(wǎng)上自動(dòng)、高效地獲取我們感興趣的信息并為我們所用是一個(gè)重要的問(wèn)題，而爬蟲(chóng)技術(shù)就是為了解決這些問(wèn)題而誕生的。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，也稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )機器人，可以代替人自動(dòng)采集并組織互聯(lián)網(wǎng)上的數據和信息。它是一個(gè)程序或腳本，根據一定的規則自動(dòng)從萬(wàn)維網(wǎng)上抓取信息，并且可以自動(dòng)采集它可以訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面的所有內容來(lái)獲取相關(guān)數據。
　　從功能上來(lái)說(shuō)，爬蟲(chóng)一般分為數據采集、處理、存儲三部分。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。在抓取網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中，它不斷地從當前頁(yè)面中提取新的 URL 并放入隊列中，直到滿(mǎn)足系統的某些停止條件。
　　1.2 為什么要學(xué)習網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　我們對網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)有了初步的了解，但是為什么要學(xué)習網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)呢？只有當我們清楚地知道我們學(xué)習的目的時(shí)，我們才能更好地學(xué)習這些知識。這里總結了學(xué)習爬蟲(chóng)的4個(gè)常見(jiàn)原因：
　　1. 可以實(shí)現一個(gè)搜索引擎
　　在我們學(xué)會(huì )了爬蟲(chóng)的??編寫(xiě)之后，就可以利用爬蟲(chóng)自動(dòng)采集互聯(lián)網(wǎng)上的信息，采集返回相應的存儲或處理。@采集取回返回的信息，即實(shí)現私有搜索引擎。
　　2. 大數據時(shí)代，我們可以獲得更多的數據源。
　　在進(jìn)行大數據分析或數據挖掘時(shí)，需要有數據源進(jìn)行分析。我們可以從一些提供統計數據的網(wǎng)站中獲取數據，或者從某些文獻或內部資料中獲取數據，但是這些獲取數據的方式有時(shí)很難滿(mǎn)足我們對數據的需求，需要手動(dòng)從網(wǎng)上獲取數據。查找這些數據需要花費太多精力。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)獲取我們感興趣的數據內容，并將這些數據內容爬回作為我們的數據源，進(jìn)而進(jìn)行更深層次的數據分析，獲取更有價(jià)值的信息。
　　3. 用于更好的搜索引擎優(yōu)化 (SEO)。
　　對于很多SEO從業(yè)者來(lái)說(shuō)，要想更好的完成自己的工作，就必須非常清楚搜索引擎的工作原理，也需要掌握搜索引擎爬蟲(chóng)的工作原理。
　　而學(xué)習爬蟲(chóng)，可以更深入的了解搜索引擎爬蟲(chóng)的工作原理，讓你在做搜索引擎優(yōu)化的時(shí)候，知己知彼，百戰百勝。
　　4. 適合就業(yè)。
　　從就業(yè)角度來(lái)說(shuō)，爬蟲(chóng)工程師方向是不錯的選擇之一，因為現在爬蟲(chóng)工程師的需求越來(lái)越大，能勝任這個(gè)職位的人越來(lái)越少，所以屬于比較短的職業(yè)方向，并且隨著(zhù)大數據時(shí)代和人工智能的到來(lái)，爬蟲(chóng)技術(shù)的應用會(huì )越來(lái)越廣泛，未來(lái)會(huì )有很好的發(fā)展空間。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(4.Partial策略PartialPageRank策略PageRankPageRank算法借鑒了算法)
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　　. z。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的基本原理
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是搜索引擎歷史爬取策略的基本思想，即將新下載的網(wǎng)頁(yè)中找到的直接插入待爬取URL隊列的尾部。也就是說(shuō)，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)會(huì )先爬取起始網(wǎng)頁(yè)中的所有網(wǎng)頁(yè)，然后選擇其中一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，繼續爬取該網(wǎng)頁(yè)中的所有網(wǎng)頁(yè)?；蛘咭陨蠄D為例：
　　遍歷路徑：ABCDEF GHI
　　3.倒數策略
　　反向鏈接數是指一個(gè)網(wǎng)頁(yè)被其他網(wǎng)頁(yè)指向的次數。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，在很多情況下，搜索引擎的爬取系統會(huì )使用這個(gè)指標來(lái)評估網(wǎng)頁(yè)的重要性，從而確定不同網(wǎng)頁(yè)的爬取順序。
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　　. z。
　　在真實(shí)的網(wǎng)絡(luò )環(huán)境中，由于廣告和色情的存在，倒數不能完全等同于他和我的重要性。因此，搜索引擎傾向于考慮一些可靠的反向鏈接數字。
　　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)，與待爬取的URL隊列中的URL一起形成一組網(wǎng)頁(yè)，計算每個(gè)頁(yè)面的PageRank值. URL 按 PageRank 值排序，并按該順序抓取頁(yè)面。
　　如果每次爬取一個(gè)頁(yè)面都重新計算一次PageRank值，折中的解決方案是：每爬完K個(gè)頁(yè)面，重新計算一次PageRank值。但是這種情況還是有一個(gè)問(wèn)題：對于下載頁(yè)面的部分，也就是我們前面提到的未知網(wǎng)頁(yè)的部分，暫時(shí)沒(méi)有PageRank值。為了解決這個(gè)問(wèn)題，給這些頁(yè)面一個(gè)臨時(shí)的PageRank值：聚合這個(gè)網(wǎng)頁(yè)所有傳入鏈接傳入的PageRank值的進(jìn)度，這樣就形成了未知頁(yè)面的PageRank值，從而參與分揀。以下示例說(shuō)明：
　　5.OPIC 政策政策
　　該算法實(shí)際上是頁(yè)面進(jìn)度的重要性分數。在算法開(kāi)始之前，所有頁(yè)面都會(huì )獲得相同的初始現金。當第一頁(yè)P被下載時(shí)，P的現金分配給所有從P分析的，P的現金被清空。待爬取URL隊列中的所有頁(yè)面都按照兌現進(jìn)度進(jìn)行排序。
　　6.大網(wǎng)站優(yōu)先策略
　　對于URL隊列中所有待爬取的網(wǎng)頁(yè)，按照進(jìn)度進(jìn)行分類(lèi)。要下載的頁(yè)數，請先下載。這種策略也稱(chēng)為大站點(diǎn)優(yōu)先策略。
　　四、更新政策
　　互聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)變化并且非常動(dòng)態(tài)。網(wǎng)頁(yè)更新策略主要決定何時(shí)更新之前已經(jīng)下載的頁(yè)面。常見(jiàn)的更新策略有以下三種：
　　1.歷史參考政策
　　顧名思義，它根據頁(yè)面過(guò)去的歷史更新數據來(lái)預測未來(lái)頁(yè)面何時(shí)會(huì )發(fā)生變化。通常，進(jìn)度預測由泊松過(guò)程進(jìn)度建模。
　　2.用戶(hù)體驗策略雖然搜索引擎可以為第一個(gè)查詢(xún)條件返回大量結果，但用戶(hù)往往只關(guān)注前幾頁(yè)結果。因此，爬蟲(chóng)系統可以?xún)?yōu)先更新那些實(shí)際在查詢(xún)結果前幾頁(yè)的頁(yè)面，然后再更新后面的那些頁(yè)面。這個(gè)更新策略也需要用到歷史信息。用戶(hù)體驗策略保存了網(wǎng)頁(yè)的多個(gè)歷史版本，并根據過(guò)去的每次內容變化對搜索質(zhì)量產(chǎn)生影響。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(虛子雨SEO首先介紹百度爬蟲(chóng)抓取量的因素分析)
　　概括
　　徐子魚(yú)SEO首先介紹百度爬蟲(chóng)的爬取量，其實(shí)就是百度爬蟲(chóng)在一個(gè)網(wǎng)站上一天爬取的網(wǎng)頁(yè)數量。從百度內部透露，被爬取的網(wǎng)頁(yè)一般有兩種，一種是本站生成新網(wǎng)頁(yè)，一般中小型網(wǎng)站可以當天完成，大型網(wǎng)站可能不能完成。
　　徐子魚(yú)SEO首先介紹百度爬蟲(chóng)的爬取量，其實(shí)就是百度爬蟲(chóng)在一個(gè)網(wǎng)站上一天爬取的網(wǎng)頁(yè)數量。從百度內部透露，被爬取的網(wǎng)頁(yè)一般有兩種，一種是本站生成新網(wǎng)頁(yè)，一般中小型網(wǎng)站可以當天完成，大型網(wǎng)站未必完成，另一個(gè)是百度之前抓到的網(wǎng)頁(yè)，需要更新。比如一個(gè)站點(diǎn)被百度收錄5w，那么百度會(huì )給一個(gè)時(shí)間段，比如30天，然后平均出來(lái)，每天去這個(gè)站點(diǎn)抓到5w這樣的數字/30，但是百度有自己的一套算法公式來(lái)計算具體金額。
　　影響百度抓取量的因素。
　　1.網(wǎng)站安全
　　對于中小型網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，安全技術(shù)比較薄弱，被黑客篡改的現象非常普遍。通常，有幾種常見(jiàn)的被黑客入侵的情況。一是主域被黑，二是標題被篡改，二是頁(yè)面有很多外部鏈接。一般主域被黑了就是劫持了，也就是主域被301重定向到指定的網(wǎng)站，如果你在百度上跳轉后發(fā)現一些垃圾站，那么你的站點(diǎn)就搶量里面會(huì )減少。
　　2.內容質(zhì)量
　　如果爬了10萬(wàn)個(gè)頁(yè)面，只創(chuàng )建了100個(gè)，那么爬取量就會(huì )下降，因為百度會(huì )認為爬取的頁(yè)面比例很低，所以沒(méi)必要多爬，所以“最好是短于浪費”，尤其是在建網(wǎng)站的時(shí)候，一定要注意質(zhì)量，不要采集一些內容，這是一個(gè)潛在的隱患。
　　3.網(wǎng)站響應能力
　?、?網(wǎng)頁(yè)大小會(huì )影響爬取。百度推薦網(wǎng)頁(yè)大小在1M以?xún)?。當然，它?lèi)似于新浪所說(shuō)的大型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站。
　?、诖a質(zhì)量、機器性能和帶寬，這個(gè)不多說(shuō)，后面作者會(huì )單獨拿出文章解釋?zhuān)垖?shí)時(shí)關(guān)注“營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)家”。
　　4.同一ip上的主域數
　　百度爬取是基于ip的。比如一個(gè)ip每天爬1000w個(gè)頁(yè)面，這個(gè)站點(diǎn)有40W個(gè)站點(diǎn)，那么平均每個(gè)站點(diǎn)的爬取次數會(huì )很分散。因此，在選擇服務(wù)商的時(shí)候，需要看同一個(gè)IP上是否有大站點(diǎn)。如果有一個(gè)大站點(diǎn)，那么可能分配的爬取量將非常小，因為流量會(huì )流向大站點(diǎn)。 查看全部