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　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(基于官網(wǎng)中幾篇介紹爬蟲(chóng)抓取存儲相關(guān)知識(一))
　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據，支持mongodb、redis和microsoftsqlserver等存儲方式。抓取所有種類(lèi)爬蟲(chóng)，包括弱口令、攻擊的ip抓取和一些非法ip抓取數據的方法。由于mongodb存儲支持nosql特性，實(shí)時(shí)更新發(fā)布；同時(shí)由于mongodb做搜索或數據庫都有很好的一致性和完善的數據結構，更強大的功能等優(yōu)勢，所以多數爬蟲(chóng)數據抓取服務(wù)器從這方面考慮推薦使用mongodb存儲抓取的數據。
　　地址:官網(wǎng):spideringtheweb:webspiderengine本文章基于官網(wǎng)中幾篇介紹爬蟲(chóng)抓取存儲相關(guān)知識的文章實(shí)踐出來(lái)，更準確和全面的剖析有些難度，特注明下詳細地址和下載地址供方便地閱讀！感謝作者提供的mongodb百度云地址，對應文件都已提供鏈接，直接上鏈接，不必復制下載地址的文件。
　　高并發(fā)對爬蟲(chóng)的要求非常高，大部分crud的業(yè)務(wù)爬蟲(chóng)應該實(shí)現下面目標:首先將頁(yè)面轉化為文件，保存到文件夾下，每次爬蟲(chóng)調用時(shí)從文件夾下讀取文件，再將解析好的靜態(tài)頁(yè)面保存到文件并保持原始庫的key和value的值。頁(yè)面分析，知道頁(yè)面長(cháng)什么樣，知道每頁(yè)會(huì )有多少個(gè)ip。抓取每一頁(yè)的url，知道url長(cháng)什么樣，知道url中每個(gè)參數是做什么用的。
　　封裝session等對頁(yè)面抓取相關(guān)方法。自動(dòng)爬取，用于持久化存儲爬蟲(chóng)運行相關(guān)數據到mongodb中。頁(yè)面分析，對應頁(yè)面分析有沒(méi)有規律性，知道每一頁(yè)page是否正常，頁(yè)面的數據有沒(méi)有碎片，是否有連續的ngif，有沒(méi)有重復的信息等，而不是局部數據等。抓取頁(yè)面，抓取每一頁(yè)的信息，抓取子頁(yè)面的信息。爬蟲(chóng)保存格式，分類(lèi)提取mongodb存儲，自定義保存數據。
　　basicdatalog數據模型，對網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)中的整個(gè)可信結構進(jìn)行保存，作為全局唯一的mongodb掛載數據模型，mongo到這里，basicdatalog這里要考慮一個(gè)問(wèn)題是page的大小。是否需要抓取子頁(yè)面，每一個(gè)子頁(yè)面的數據是否是最近添加的且保存在mongo.redis.blob("filename")的字典{"content":{"code":"0","data":"bear"}}中。
　　因為mongo上存儲的html是json格式的，不允許json取出，所以子頁(yè)面的數據存放在blob中。很多朋友常常不能理解子頁(yè)面和頁(yè)面mongoblob之間的區別，我解釋下，比如page={"content":{"data":[{"code":"1","data":"qin"}]}}是json數據，page={"content":{"data":[{"code":"2","data":"title"}]}}是json數據，page={"content":{"data":[{"code":"3","data":"mangle"}]}}是j。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(Python顯示results結果數據對應的文本和鏈接(圖))
　　默認會(huì )安裝 html, js, css, python3, Anaconda, python3, Google Chrome,
　　爬蟲(chóng)的定義
　　即使打開(kāi)瀏覽器手動(dòng)復制數據，也稱(chēng)為網(wǎng)頁(yè)抓取。
　　使用程序（或機器人）自動(dòng)為您完成網(wǎng)頁(yè)抓取工作，稱(chēng)為爬蟲(chóng)。
　　網(wǎng)頁(yè)的數據是什么？
　　通常，首先將其存儲并放置在數據庫或電子表格中以供檢索或進(jìn)一步分析。
　　所以，你真正想要的功能是這樣的：
　　找到鏈接，獲取網(wǎng)頁(yè)，抓取指定信息，并存儲。
　　這個(gè)過(guò)程可能會(huì )反過(guò)來(lái)，甚至滾雪球。
　　您想以自動(dòng)化的方式完成它。
　　抓取文本和鏈接
　　例如，這是一個(gè)網(wǎng)頁(yè)
　　
　　我們希望抓取的內容如下
　　
　　讓我們開(kāi)始操作
　　# 啟動(dòng) Google Chrome
pipenv shell
# 啟動(dòng) jupyter
jupyter notebook
from requests_html import HTMLSession
# 建立一個(gè)會(huì )話(huà)（session）
session = HTMLSession()
# 獲取網(wǎng)頁(yè)內容，html格式的
url = 'https://www.jianshu.com/p/85f4624485b9'
r = session.get(url)
# 僅顯示文字部分
print(r.html.text)
　　
　　# 僅顯示網(wǎng)頁(yè)內的鏈接（相對鏈接）
print(r.html.links)
　　
　　# 顯示絕對鏈接
print(r.html.absolute_links)
　　
　　抓取指定的內容和鏈接
　　右鍵點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)，選擇“檢查”，可以看到網(wǎng)頁(yè)的源代碼，在源代碼的左上角有一個(gè)選擇器可以選擇你想要的內容。
　　選中內容的源代碼會(huì )高亮顯示，然后鼠標右擊選擇“復制”>“復制選擇器”復制選擇器
　　找到一個(gè)文本編輯器，粘貼它，看看復制了什么
　　body > div.note > div.post > div.article > div.show-content > div > p:nth-child(4) > a
　　讓我們看看如何使用它
　　sel = 'body > div.note > div.post > div.article > div.show-content > div > p:nth-child(4) > a'
results = r.html.find(sel)
print(results)
　　下面是輸出
　　[]
　　結果是一個(gè)僅收錄
一項的列表。此項收錄
一個(gè)網(wǎng)址，即我們要查找的第一個(gè)鏈接（“玉樹(shù)知蘭”）對應的網(wǎng)址。
　　但文字描述“《玉樹(shù)知蘭》”去哪兒了？
　　別著(zhù)急，我們讓Python顯示結果數據對應的文字。
　　print(results[0].text)
# '玉樹(shù)芝蘭'
# 提取鏈接
results[0].absolute_links
# 顯示一個(gè)集合
# {'https://www.jianshu.com/nb/130182'}
# 集合轉列表
print(list(results[0].absolute_links)[0])
# 'https://www.jianshu.com/nb/130182'
　　有了處理這第一個(gè)環(huán)節的經(jīng)驗，你就有了很多信心，對吧？
　　其他的鏈接無(wú)非就是找到標記的路徑，然后拍貓和虎的照片。
　　但是，如果每次找到鏈接都需要手動(dòng)輸入這些句子，那就太麻煩了。
　　這里是編程技巧。一一重復執行的語(yǔ)句。如果工作順利，我們會(huì )嘗試將它們合并在一起并制作一個(gè)簡(jiǎn)單的功能。
　　對于這個(gè)函數，只要給出一個(gè)選擇路徑（sel），它就會(huì )把它找到的所有描述文本和鏈接路徑返回給我們
　　def get_text_link_from_sel(sel):
mylist = []
try:
results = r.html.find(sel)
for result in results:
mytext = result.text
mylink = list(result.absolute_links)[0]
# 這里多了一個(gè)括號
mylist.append((mytext, mylink))
return mylist
except:
return None
　　下面測試這個(gè)小程序
　　print(get_text_link_from_sel(sel))
# [('玉樹(shù)芝蘭', 'https://www.jianshu.com/nb/130182')]
　　數據再處理
　　復制其他鏈接，與上面鏈接不同的是p:nth-child(4)> a中括號內的數字)
　　如果我們不限制“p”的具體位置信息呢？
　　讓我們試試吧。這次保留標記路徑中的所有其他信息，只修改“p”點(diǎn)。
　　sel = 'body > div.note > div.post > div.article > div.show-content > div > p > a'
print(get_text_link_from_sel(sel))
　　
　　嗯，我們要找的所有內容都在這里。
　　然而，我們的工作還沒(méi)有結束。
　　我們必須將采集
到的信息導出到 Excel 并保存。
　　還記得我們常用的數據框工具 Pandas 嗎？是時(shí)候讓它再次展現它的神奇力量了。
　　import pandas as pd
df = pd.DataFrame(get_text_link_from_sel(sel))
print(df)
　　內容還可以，但是我們對標題不滿(mǎn)意，所以我們必須用更有意義的列名替換它：
　　df.columns = ['text', 'link']
print(df)
　　
　　好的，現在您可以將捕獲的內容輸出到 Excel。
　　Pandas 的內置命令可以將數據框保存為 csv 格式，這種格式可以直接用 Excel 打開(kāi)查看。
　　df.to_csv('output.csv', encoding='gbk', index=False)
　　注意編碼需要指定為gbk，否則在Excel中查看默認的utf-8編碼可能會(huì )出現亂碼。
　　我們來(lái)看看生成的 csv 文件。
　　
　　概括
　　本文將向您展示使用 Python 自動(dòng)爬網(wǎng)的基本技巧。希望通過(guò)閱讀和動(dòng)手實(shí)踐，您可以掌握以下知識點(diǎn)：
　　或許你覺(jué)得這篇文章過(guò)于簡(jiǎn)單，無(wú)法滿(mǎn)足你的要求。
　　文章只展示了如何從一個(gè)網(wǎng)頁(yè)中抓取信息，但您必須處理數千個(gè)網(wǎng)頁(yè)。
　　別擔心。
　　本質(zhì)上，抓取一個(gè)網(wǎng)頁(yè)與抓取 10,000 個(gè)網(wǎng)頁(yè)是一樣的。
　　而且，根據我們的示例，您是否已經(jīng)嘗試過(guò)獲取鏈接？
　　以鏈接為基礎，您可以滾雪球，讓 Python 爬蟲(chóng)“爬行”到已解析的鏈接以進(jìn)行進(jìn)一步處理。
　　以后在實(shí)際場(chǎng)景中，你可能要處理一些棘手的問(wèn)題：
　　需要注意的是，雖然網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)抓取數據的能力很強，但是學(xué)習和實(shí)踐也有一定的門(mén)檻。
　　當您面臨數據采集任務(wù)時(shí)，您應該首先查看此列表：
　　如果答案是否定的，則需要自己編寫(xiě)腳本并調動(dòng)爬蟲(chóng)來(lái)抓取它。
　　為了鞏固你所學(xué)的知識，請切換到另一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，根據我們的代碼進(jìn)行修改，抓取你感興趣的內容。
　　如果能記錄下自己爬的過(guò)程，在評論區把記錄鏈接分享給大家就更好了。
　　因為刻意練習是掌握實(shí)踐技能的最佳途徑，而教學(xué)是最好的學(xué)習。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(高匿安全代理：代理IP本質(zhì)是隱藏自己的IP地址)
　　如今，隨著(zhù)科技的發(fā)展，我們已經(jīng)進(jìn)入了人工智能和大數據時(shí)代。人工智能和大數據采集
涉及
　　一方面，那就是數據。但是，面對如此龐大的數據庫，人類(lèi)根本無(wú)法采集
，那么爬蟲(chóng)就會(huì )
　　利用。爬蟲(chóng)不是萬(wàn)能的。在爬取數據的過(guò)程中，很可能會(huì )被反爬蟲(chóng)，于是IP代理就誕生了。
　　代理IP的本質(zhì)是隱藏自己的IP地址，用新的IP代替訪(fǎng)問(wèn)操作。拿到代理IP后，我們先連接電腦
　　收到代理IP（新IP），然后通過(guò)代理服務(wù)器上網(wǎng)，網(wǎng)頁(yè)內容通過(guò)代理服務(wù)器發(fā)回自己的電腦。這
　　這樣可以保證數據信息的安全?；ヂ?lián)網(wǎng)上有很多專(zhuān)業(yè)的代理IP服務(wù)平臺，質(zhì)量都優(yōu)于以上渠道。高無(wú)名
　　代理IP池，專(zhuān)屬I(mǎi)P，綠色安全，快速穩定，IP效率高，IP重復率低，成本低。
　　相信很多爬蟲(chóng)已經(jīng)知道代理IP的重要性了，代理IP確實(shí)起到了非常重要的作用，可以起到防火的作用
　　墻的作用。代理IP可以幫助網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)采集
海量的數據和信息?？梢酝黄品磁老x(chóng)IP的限制，隱藏你的真相
　　真實(shí)IP。通過(guò)代理IP，爬蟲(chóng)可以更高效穩定的抓取目標網(wǎng)站的數據。
　　如何選擇一個(gè)穩定的服務(wù)商進(jìn)行合作，主要看選擇哪些方面；
　　豐富的ip資源：
　　節點(diǎn)區域分布廣，ip供應量大，海量?jì)?yōu)質(zhì)可用代理線(xiàn)路豐富，ip資源豐富。獨享ip資源，降低ip重復率，提高工作效率。
　　運營(yíng)商資源（如中國電信、中國聯(lián)通）
　　這取決于服務(wù)提供商資源是否是與電信和中國聯(lián)通運營(yíng)商合作的資源。擁有正規的IDC機房管理和完善的專(zhuān)業(yè)機房維護，降低故障率。
　　高隱藏安全代理：
　　代理ip高度匿名，保護隱私，保障數據安全，使用過(guò)程順暢無(wú)憂(yōu)
　　ip 是有效的：
　　重復率低，ip效率99%-100%，專(zhuān)業(yè)技術(shù)團隊提供技術(shù)支持。
　　api提取連接：
　　提供多種API參數，支持高并發(fā)，易抽取，易用
　　支持私人定制服務(wù)
　　根據您自己的業(yè)務(wù)需求，量身定制代理可以提高爬蟲(chóng)的效率。
　　要想做好爬蟲(chóng)工作，選擇一個(gè)HTTP代理是很重要的。先從HTTP代理的功能說(shuō)起：
　　1、 可以增加緩沖區來(lái)提高訪(fǎng)問(wèn)速度。
　　通常代理服務(wù)器會(huì )設置一個(gè)很大的緩沖區，這樣當網(wǎng)站的信息通過(guò)時(shí)，可以保存相應的信息，下次瀏覽同一個(gè)網(wǎng)站或相同的信息時(shí)，可以直接通過(guò)以前的信息。從而大大提高訪(fǎng)問(wèn)速度。
　　2、您可以隱藏自己的真實(shí)IP，防止被惡意攻擊。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(反爬中有哪些需克服的難關(guān)？(組圖))
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（也稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )蜘蛛、網(wǎng)絡(luò )機器人，以及一些不常用的名稱(chēng)：螞蟻、自動(dòng)索引、模擬器或蠕蟲(chóng)。在 FOAF 社區中，它們更常被稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )追逐者）
　　它是按照一定的規則自動(dòng)抓取萬(wàn)維網(wǎng)信息的程序或腳本。
　　通俗的講就是模擬客戶(hù)端訪(fǎng)問(wèn)（普通用戶(hù)），發(fā)送網(wǎng)絡(luò )請求，獲取相應的響應數據
　　介紹完之后，讓我們有更深入的了解?。?！我們走吧！~
　　當今社會(huì )，隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，我們需要大量的數據來(lái)進(jìn)行數據分析或者機器學(xué)習相關(guān)的項目。
　　那么這些數據是怎么來(lái)的?。ㄋ姆N方式）
　　我們使用傳統方式手動(dòng)采集
記錄，或從免費數據網(wǎng)站下載數據，或從第三方公司購買(mǎi)數據。
　　明顯地！以上三種方法對我們來(lái)說(shuō)都不是很友好，不能有效地提取和使用這些信息。下一個(gè)也是最后一個(gè)是：使用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)從萬(wàn)維網(wǎng)上抓取大量有用的數據。
　　當然，事情并沒(méi)有那么簡(jiǎn)單。我們使用爬蟲(chóng)模擬網(wǎng)絡(luò )客戶(hù)端冒充普通用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)，發(fā)送網(wǎng)絡(luò )請求，獲取多響應相關(guān)的響應數據。所以作為數據的生產(chǎn)者，他并不是那么愿意。于是，反爬蟲(chóng)誕生了。防爬就是保護重要數據，防止惡意網(wǎng)絡(luò )攻擊，防止爬蟲(chóng)以超快的速度獲取重要信息。當然，我們也有防爬的措施，很明顯是防爬的措施。
　　那么防攀爬需要克服哪些難點(diǎn)：
　　1：js反向加密
　　一般使用js代碼進(jìn)行數據轉換，爬蟲(chóng)程序無(wú)法直接獲取，需要調用js代碼獲取。
　　2：加密
　　數據是通過(guò)加密方法轉換的。常用的加密方式有md5和base64。
　　3：驗證碼
　　驗證碼大家一定不陌生。作用是防止爬蟲(chóng)爬行。當遇到驗證碼時(shí)，爬蟲(chóng)可能會(huì )被終止。
　　接下來(lái)是康康爬蟲(chóng)的分類(lèi)，分為以下幾種：
　　▲通用爬蟲(chóng)：通常指搜索引擎和大型網(wǎng)絡(luò )服務(wù)商的爬蟲(chóng)
　　▲專(zhuān)注爬蟲(chóng)：針對特定網(wǎng)站的爬蟲(chóng)，針對數據某些方面的爬蟲(chóng)
　　●累積爬蟲(chóng)：從頭到尾，不斷爬取，過(guò)程中進(jìn)行數據過(guò)濾，去除重復部分
　　●增量爬蟲(chóng)：對下載的網(wǎng)頁(yè)使用增量更新，只爬取新生成或變化的網(wǎng)頁(yè)的爬蟲(chóng)
　　●深度網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（deep web crawler）：無(wú)法通過(guò)靜態(tài)鏈接獲取，隱藏在搜索表單后面，只有用戶(hù)提交一些關(guān)鍵詞才能獲取網(wǎng)頁(yè)
　　好了ヽ(￣▽?zhuān)??，今天對爬蟲(chóng)的了解就到此為止。下期我們來(lái)嘗試抓取簡(jiǎn)單的網(wǎng)頁(yè)！跟著(zhù)我！帶你走向人生巔峰！ 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(網(wǎng)頁(yè)源碼的獲取及獲取、提取、所得結果的整理)
　　獲取數據是數據分析的重要組成部分，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是獲取數據的重要渠道之一。有鑒于此，我拿起了 Python 工具，為網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)開(kāi)辟了道路。
　　本文使用的版本為python3.5，旨在抓取證券之星當天所有A股數據。程序主要分為三個(gè)部分：網(wǎng)頁(yè)源代碼的獲取、所需內容的提取、獲取結果的排序。
　　一、獲取網(wǎng)頁(yè)源碼
　　很多人喜歡使用python爬蟲(chóng)的原因之一就是它好用。只需要下面幾行代碼就可以抓取大部分網(wǎng)頁(yè)的源碼。
　　按Ctrl+C復制代碼
　　按Ctrl+C復制代碼
　　雖然抓取一個(gè)頁(yè)面的源代碼很容易，但是爬取一個(gè)網(wǎng)站中的大量網(wǎng)頁(yè)源代碼往往會(huì )被服務(wù)器攔截，突然覺(jué)得這個(gè)世界充滿(mǎn)了惡意。于是我開(kāi)始研究突破反爬蟲(chóng)限制的技術(shù)。
　　1.偽裝漫游者標頭
　　很多服務(wù)器使用瀏覽器發(fā)送給它的headers來(lái)確認他們是否是人類(lèi)用戶(hù)，所以我們可以通過(guò)模仿瀏覽器的行為構造請求headers向服務(wù)器發(fā)送請求。服務(wù)器將識別其中一些參數以識別您是否是人類(lèi)用戶(hù)。很多網(wǎng)站都會(huì )識別User-Agent參數，所以最好帶上請求頭。一些高警覺(jué)性的網(wǎng)站也可能通過(guò)其他參數來(lái)識別，比如Accept-Language來(lái)識別你是否是人類(lèi)用戶(hù)，一些具有防竊取功能的網(wǎng)站也必須帶上referer參數等等。
　　2. 隨機生成UA
　　證券之星只需要帶User-Agent參數就可以抓取頁(yè)面信息，但是服務(wù)器連續抓取幾個(gè)頁(yè)面后就被服務(wù)器屏蔽了。所以我決定模擬不同的瀏覽器在每次抓取數據時(shí)發(fā)送請求，并且服務(wù)器通過(guò)User-Agent識別不同的瀏覽器，所以每次抓取一個(gè)頁(yè)面時(shí)，可以隨機生成不同的UA結構頭來(lái)請求服務(wù)器。
　　3.減慢爬行速度
　　雖然我模擬了從不同瀏覽器爬取數據，但發(fā)現在某些時(shí)間段內，可以爬取數百頁(yè)的數據，但有時(shí)只能爬取十幾頁(yè)。服務(wù)器似乎會(huì )根據您的訪(fǎng)問(wèn)頻率來(lái)識別您。它是人類(lèi)用戶(hù)還是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)。所以每次我抓取一個(gè)頁(yè)面時(shí)，我都會(huì )讓它隨機休息幾秒鐘。添加這段代碼后，我可以在每個(gè)時(shí)間段爬取大量股票數據。
　　4.使用代理IP
　　沒(méi)想到，在公司的時(shí)候，程序測試成功，回到臥室，發(fā)現只能取幾頁(yè)，被服務(wù)器屏蔽了。嚇得我趕緊問(wèn)杜娘。我了解到服務(wù)器可以識別您的IP并記錄對該IP的訪(fǎng)問(wèn)次數?？梢允褂酶叨入[蔽的代理IP，并在爬取過(guò)程中不斷更改，這樣服務(wù)器就查不到是誰(shuí)了。才是真正的兇手。這項工作尚未完成。如果你想知道發(fā)生了什么，請聽(tīng)下一個(gè)細分。
　　5.其他突破反爬蟲(chóng)限制的方法
　　許多服務(wù)器在接受瀏覽器請求時(shí)會(huì )向瀏覽器發(fā)送一個(gè) cookie 文件，然后使用 cookie 來(lái)跟蹤您的訪(fǎng)問(wèn)。為防止服務(wù)器將您識別為爬蟲(chóng)，建議您攜帶cookie一起爬取數據；如果為了防止你的賬號被黑，你可以申請大量賬號然后爬進(jìn)去。這涉及到模擬登錄、驗證碼識別等知識，暫時(shí)不贅述。 .. 總之，對于網(wǎng)站站長(cháng)來(lái)說(shuō)，有些爬蟲(chóng)真的很煩人，所以他們會(huì )想很多辦法限制爬蟲(chóng)的進(jìn)入，所以強制進(jìn)入后我們要注意一些禮儀，以免拖累別人網(wǎng)站。
　　二、 提取所需內容
　　獲取到網(wǎng)頁(yè)的源代碼后，我們就可以從中提取出我們需要的數據了。從源代碼中獲取所需信息的方法有很多，使用正則表達式是比較經(jīng)典的方法之一。我們先來(lái)看一下采集
到的網(wǎng)頁(yè)的部分源碼。
　　
　　
　　為了減少干擾，我首先使用正則表達式從整個(gè)頁(yè)面源代碼中匹配上面的body部分，然后從body部分匹配每只股票的信息。代碼顯示如下。
<p>pattern=re.compile(\'(.*?) 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(用到的編程工具是python3.7，你知道嗎？)
　　眾所周知，爬蟲(chóng)是用python編程語(yǔ)言實(shí)現的，主要用于網(wǎng)絡(luò )數據的爬取和處理，比如爬豆瓣電影TOP250、爬小說(shuō)等……
　　而爬帖對于剛畢業(yè)的大學(xué)生來(lái)說(shuō)也是非常有必要的。來(lái)看看怎么實(shí)現（使用的編程工具是python3.7）
　　一、抓取作業(yè)信息1.引導庫
　　簡(jiǎn)單方法：在cmd中輸入pip安裝庫名
　　urllib.request 用于模擬瀏覽器發(fā)起HTTP請求
　　xlwt庫支持python語(yǔ)言對excel表格進(jìn)行操作
　　re 庫用于用正則表達式匹配和替換字符串
　　
　　pandas 庫是一個(gè)開(kāi)源的、BSD 許可的庫，提供高性能、易于使用的數據結構和數據分析工具。
　　讀取爬取的excel表
　　
　　這部分主要使用pycharts來(lái)編輯圖表，主庫如下
　　
　　2.模擬瀏覽器發(fā)起請求
　　首先指定請求爬取資源的域名'Host'：''
　　最重要的是使用正則表達式來(lái)理解字符串如何存儲在正確的列表中。比如findall就是在字符串中查找所有正則表達式匹配的子串，并返回一個(gè)列表，如果有多個(gè)匹配模式，則返回一個(gè)元組列表，如果沒(méi)有找到匹配，則返回列表
　　
　　3.數據存儲
　　
　　
　　
　　二、數據清洗
　　清理數據，如果有空值就刪除整行，如果信息雜亂則刪除整行
　　
　　數據清洗后的數據
　　
　　三、數據可視化
　　使用pandas對第二張excel表進(jìn)行操作
　　
　　#add() 用于添加圖表數據和設置各種配置項；
　　#render() 生成 .html 文件；
　　#map的基本用法，add_schema()表示添加框架并導入map
　　#set_series_opts() 可以設置標簽等。
　　#set_global_opts()，還可以設置很多配置項，比如：標題、工具箱等。
　　1.教育要求玫瑰圖
　　
　　
　　2.工作經(jīng)驗要求漏斗圖
　　
　　
　　3.大數據城市需求分布圖
　　
　　
　　四、項目改進(jìn)
　　以上就是求職攀登項目的全部?jì)热?。完成這些內容后，我和我的朋友們也想到了一些改進(jìn)，比如增加更多的數據清理，或者制作更多的圖表，以方便分析工作情況；關(guān)鍵代碼如下：
　　1.改進(jìn)一
　　#轉換工資單位
　　b3 = u'萬(wàn)/年'
　　b4 = u'千/月'
　　li3 = a['薪水']
　　對于范圍內的 i(0,len(li3)):
　　嘗試：
　　如果 li3[i] 中的 b3：
　　x = re.findall(r'\d*\.?\d+',li3[i])
　　#打?。▁）
　　min_ = format(float(x[0])/12,'.2f') #轉為浮點(diǎn)，保留小數點(diǎn)后兩位
　　max_ = format(float(x[1])/12,'.2f')
　　li3[i][1] = min_+'-'+max_+u'10,000/月'
　　如果 li3[i] 中的 b4：
　　x = re.findall(r'\d*\.?\d+',li3[i])
　　#打?。▁）
　?。］斎耄ǎ?br /> 　　min_ = format(float(x[0])/10,'.2f')
　　max_ = format(float(x[1])/10,'.2f')
　　li3[i][1] = str(min_+'-'+max_+'10,000/月')
　　打印(i,li3[i])
　　除了：
　　經(jīng)過(guò)
　　2. 改進(jìn)二
　　min_s=[] #定義最低工資表
　　max_s=[] #定義最高工資列表
　　對于范圍內的 i (0,len(experience))：
　　min_s.append(salary[i][0])
　　max_s.append(salary[i][0])
　　如果#matplotlib模塊無(wú)法顯示中文字符串，可以使用如下代碼
　　plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 指定默認字體
　　plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #解決減號'-'在保存的圖片中顯示為正方形的問(wèn)題
　　my_df = pd.DataFrame({'experience':experience,'min_salay': min_s,'max_salay': max_s}) #相關(guān)的工作經(jīng)驗和工資
　　data1 = my_df.groupby('experience').mean()['min_salay'].plot(kind='line')
　　plt.show()
　　my_df2 = pd.DataFrame({'education':education,'min_salay': min_s,'max_salay': max_s}) #相關(guān)的教育和工資
　　data2 = my_df2.groupby('education').mean()['min_salay'].plot(kind='line')
　　plt.show() 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(RequestHeaders請求的方式（getpost）RequestMethod：（主機和端口號）)
　　HTTP 請求和響應 General All 1.Request URL Request URL2.Request Method Request method (get post) 3.Response Headers Server's response Request Headers Server's request1.Host: (host和端口號）對應的URL2.Connection：（鏈接類(lèi)型）3.User-Agent：用戶(hù)代理4.Accept：（要傳輸的文件類(lèi)型）5.referer： （頁(yè)面跳轉的地方）6.Cookie：（記錄用戶(hù)相關(guān)信息）7.Query String Paramerers 請求地址的參數
　　
　　爬蟲(chóng)簡(jiǎn)介 什么是爬蟲(chóng)？簡(jiǎn)而言之，為什么需要爬蟲(chóng)而不是人來(lái)模擬瀏覽器進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)操作？為其他程序提供數據源公司獲取數據？1.公司自有數據2.第三方平臺獲取的數據免費平臺：百度指數付費平臺：Datatang3.爬蟲(chóng)爬取的數據python作為爬蟲(chóng)的優(yōu)勢1. PHP：對多線(xiàn)程和異步支持不是很好2.Java：代碼量大，代碼量大3.C/C++：代碼量大，難寫(xiě)4.Python：很多支持模塊，代碼介紹，開(kāi)發(fā)效率高（scrapy框架）爬蟲(chóng)分類(lèi)1.一般網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)如：百度雅虎谷歌2.專(zhuān)注網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)：根據既定目標選擇性抓取特定主題的內容幾個(gè)概念1. URL組件 URL：全局統一資源定位器 https：網(wǎng)絡(luò )協(xié)議：主機名，可以理解為主機名，這個(gè)主機在域名下TWF24000.html:Access Resource path anchor：錨點(diǎn)，用于前端頁(yè)面定位。注意：當您在瀏覽器中請求 URL 時(shí)，瀏覽器會(huì )對 URL 進(jìn)行編碼。
　　服務(wù)器內部請求5.Cookie 記錄服務(wù)器相關(guān)的用戶(hù)信息 http 協(xié)議是無(wú)狀態(tài)的 什么是無(wú)狀態(tài)？服務(wù)端無(wú)法確定用戶(hù)身份Cookie實(shí)際上是一小段文本信息（key-value格式） 防爬功能：防爬模擬登錄抓包工具1.元素：元素網(wǎng)頁(yè)源碼，提取數據并分析數據（一些經(jīng)過(guò)特殊處理，所以不完全準確）2.Console：控制臺（打印信息）用得不多3.Sources：信息源（整個(gè)網(wǎng)站加載的文件）用的不多4.Net Work：網(wǎng)絡(luò )工作（信息抓?。┛梢钥吹胶芏嗑W(wǎng)頁(yè)請求 Cookie 記錄服務(wù)器相關(guān)的用戶(hù)信息 http 協(xié)議是無(wú)狀態(tài)的 什么是無(wú)狀態(tài)？服務(wù)端無(wú)法確定用戶(hù)身份Cookie實(shí)際上是一小段文本信息（key-value格式） 防爬功能：防爬模擬登錄抓包工具1.元素：元素網(wǎng)頁(yè)源碼，提取數據并分析數據（一些經(jīng)過(guò)特殊處理，所以不完全準確）2.Console：控制臺（打印信息）用得不多3.Sources：信息源（整個(gè)網(wǎng)站加載的文件）用的不多4.Net Work：網(wǎng)絡(luò )工作（信息抓?。┛梢钥吹胶芏嗑W(wǎng)頁(yè)請求 Cookie 記錄服務(wù)器相關(guān)的用戶(hù)信息 http 協(xié)議是無(wú)狀態(tài)的 什么是無(wú)狀態(tài)？服務(wù)端無(wú)法確定用戶(hù)身份Cookie實(shí)際上是一小段文本信息（key-value格式） 防爬功能：防爬模擬登錄抓包工具1.元素：元素網(wǎng)頁(yè)源碼，提取數據并分析數據（一些經(jīng)過(guò)特殊處理，所以不完全準確）2.Console：控制臺（打印信息）用得不多3.Sources：信息源（整個(gè)網(wǎng)站加載的文件）用的不多4.Net Work：網(wǎng)絡(luò )工作（信息抓?。┛梢钥吹胶芏嗑W(wǎng)頁(yè)請求 查看全部

　　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)
　　在當今的信息和數字時(shí)代，人們離不開(kāi)互聯(lián)網(wǎng)搜索。但是想想看，你真的可以在搜索過(guò)程中得到相關(guān)信息，因為有人在幫你過(guò)濾和提交相關(guān)內容到你面前。
　　就像在餐館里，你點(diǎn)了土豆，你可以吃，因為有人幫你在土豆、蘿卜、西紅柿等中找到土豆，有些人把它們帶到你的桌子上。在網(wǎng)上，這兩個(gè)動(dòng)作是由一個(gè)叫Crawler的同學(xué)實(shí)現的。
　　換句話(huà)說(shuō)，沒(méi)有爬蟲(chóng)，就沒(méi)有今天的檢索，也就無(wú)法準確查找信息，有效獲取數據。今天我們就來(lái)聊聊爬蟲(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)也稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )機器人，可以代替人自動(dòng)瀏覽互聯(lián)網(wǎng)上的信息，采集
和整理數據。
　　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，在獲取資源后分析并提取有用的數據。從技術(shù)角度來(lái)說(shuō)，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）抓取到本地，然后提取你的數據需要，并保存以備使用。
　　每個(gè)程序都有自己的規則，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)也不例外。它穿梭在世界各地的各種網(wǎng)站之間，根據人們制定的規則采集
信息。我們將這些規則稱(chēng)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，爬蟲(chóng)可以根據用戶(hù)的目的而具有不同的功能。但所有爬蟲(chóng)的本質(zhì)都是為了方便人們從海量的互聯(lián)網(wǎng)信息中找到并下載自己想要的那種，從而提高信息獲取的效率。
　　二、爬蟲(chóng)的應用：搜索，幫助企業(yè)做強業(yè)務(wù)
　　1.搜索引擎：抓取站點(diǎn)，為網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)提供便利
　　在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展之初，能夠提供全球范圍信息的網(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)可以瀏覽這些站點(diǎn)以查找特定的共享文件。為了查找和組合 Internet 上可用的分布式數據，人們創(chuàng )建了一種稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的自動(dòng)化程序。/Robots 可以抓取互聯(lián)網(wǎng)上的所有網(wǎng)頁(yè)，然后將所有頁(yè)面上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)自全球各個(gè)網(wǎng)站的信息。百度搜索引擎的爬蟲(chóng)叫Baiduspider，360的爬蟲(chóng)叫360Spider，搜狗的爬蟲(chóng)叫Sogouspider，必應的爬蟲(chóng)叫Bingbot。搜索引擎離不開(kāi)爬蟲(chóng)。
　　例如，百度蜘蛛每天抓取大量互聯(lián)網(wǎng)信息，抓取并采集
優(yōu)質(zhì)信息。當用戶(hù)在百度搜索引擎上檢索到對應的關(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)，并按照一定的排序規則進(jìn)行排序，并顯示結果給用戶(hù)，工作原理如圖所示?，F在，我們可以大膽地說(shuō)，您每天都在免費享受爬蟲(chóng)帶來(lái)的好處。
　　2.企業(yè)：監測輿情，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，爬蟲(chóng)的規則是人定的；那么，企業(yè)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。
　　大數據時(shí)代的數據分析，首先要有數據源，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)可以讓我們在根據自己的目的進(jìn)行采集的同時(shí)獲取更多的數據源，從而去除很多不相關(guān)的數據。
　　例如，在進(jìn)行大數據分析或數據挖掘時(shí)，數據源可以從某些提供統計數據的網(wǎng)站中獲取，也可以從某些文檔或內部資料中獲取。但是這些獲取數據的方法有時(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)，自動(dòng)從互聯(lián)網(wǎng)上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，采集
財務(wù)數據進(jìn)行投資分析；應用于輿情監測分析、目標客戶(hù)精準營(yíng)銷(xiāo)等領(lǐng)域。
　　三、企業(yè)常用的4種網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　根據實(shí)現的技術(shù)和結構，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)可分為通用網(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)。但是，實(shí)際的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)由于網(wǎng)絡(luò )環(huán)境復雜，通常是這幾種爬蟲(chóng)的組合。
　　1.通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　一般的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)也稱(chēng)為全網(wǎng)爬蟲(chóng)。顧名思義，爬取的目標資源在整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)。爬取的目標數據龐大，爬取的范圍也非常大。正是因為它爬取的數據是海量數據，所以對于這類(lèi)爬蟲(chóng)，對爬取性能的要求非常高。這種網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)主要用于大型搜索引擎，具有非常高的應用價(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。常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)在爬取時(shí)都會(huì )采用一定的爬取策略，主要有深度優(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抓取網(wǎng)頁(yè)的爬蟲(chóng)。專(zhuān)注網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)主要用于對特定信息的爬取，主要是為特定的人群提供服務(wù)。
　　焦點(diǎn)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)還由初始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、內容評價(jià)模塊、鏈接評價(jià)模塊等組成。 其中，內容評價(jià)模塊和鏈接評價(jià)模塊模塊可以根據鏈接的重要性和內容來(lái)決定優(yōu)先訪(fǎng)問(wèn)哪些頁(yè)面。主要針對網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的爬蟲(chóng)策略有四種，如圖：
　　專(zhuān)注的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)可以根據相應的主題有針對性地進(jìn)行爬取，因此在實(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，具有很強的實(shí)用性。這里以聚焦網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)為例，了解爬蟲(chóng)運行的工作原理和流程。
　　如圖所示，Focus Web Crawler有一個(gè)控制中心，負責整個(gè)爬蟲(chóng)系統的管理和監控，主要包括控制用戶(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、并控制爬行過(guò)程。等等：
　?。?）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；
　?。?）根據這些URL地址從網(wǎng)上爬取相應的頁(yè)面；爬取后，將爬取的內容傳送到頁(yè)面數據庫中存儲；
　?。?）在爬取過(guò)程中會(huì )爬取一些新的網(wǎng)址，這時(shí)候就需要使用鏈接過(guò)濾模塊根據主題集過(guò)濾掉不相關(guān)的鏈接，然后使用鏈接評價(jià)模塊進(jìn)行剩余的URL鏈接根據主題或內容評估模塊進(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；
　　(4） 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)行頁(yè)面分析處理，并根據處理結果建立索引數據庫. 當用戶(hù)檢索到相應的信息時(shí)，可以從索引數據庫中進(jìn)行相應的搜索，得到相應的結果。
　　3.增量網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)
　　這里的“增量”對應的是增量更新。增量更新是指更新時(shí)只更新變化的區域，不變的區域不更新。
　　增量式網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，在抓取網(wǎng)頁(yè)時(shí)，只抓取有內容變化的網(wǎng)頁(yè)或新生成的網(wǎng)頁(yè)，不抓取沒(méi)有內容變化的網(wǎng)頁(yè)。增量式網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)可以在一定程度上保證被爬取的頁(yè)面盡可能的新鮮。
　　4.深網(wǎng)爬蟲(chóng)
　　在互聯(lián)網(wǎng)中，網(wǎng)頁(yè)按其存在方式可分為表層頁(yè)和深層頁(yè)。表面頁(yè)面是指無(wú)需提交表單即可使用靜態(tài)鏈接訪(fǎng)問(wèn)的靜態(tài)頁(yè)面；而深頁(yè)是提交一定數量的關(guān)鍵詞后才能獲得的頁(yè)面。在互聯(lián)網(wǎng)中，深層頁(yè)面的數量往往遠大于表面頁(yè)面的數量。
　　深度網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)可以抓取互聯(lián)網(wǎng)上的深度頁(yè)面，抓取深度頁(yè)面，需要想辦法自動(dòng)填寫(xiě)相應的表單。深網(wǎng)爬蟲(chóng)主要由URL列表、LVS列表（LVS指標簽/值集合，即填寫(xiě)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、響應分析儀等部分組成。
　　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)算法是根據人強加的規則來(lái)采集
信息的，由于網(wǎng)絡(luò )環(huán)境復雜，有各種對應的算法，即爬蟲(chóng)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)在爬取的過(guò)程中，爬取的URL列表中可能有很多URL地址，所以爬蟲(chóng)爬取這些URL地址會(huì )有一個(gè)順序。
　　與一般的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)相比，爬取的順序并不是那么重要。但是針對網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)來(lái)說(shuō)，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、大站優(yōu)先策略、反鏈策略、其他爬取策略等。
　　如圖，假設有一個(gè)網(wǎng)站，ABCDEFG是該網(wǎng)站下的網(wǎng)頁(yè)，如圖所示，它代表了網(wǎng)頁(yè)的層次結構。如果此時(shí)所有的網(wǎng)頁(yè)ABCDEFG都在爬取隊列中，根據不同的爬取策略，爬取的順序也不同。
　　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)。如果一個(gè)網(wǎng)站有大量的網(wǎng)頁(yè)，則稱(chēng)為大網(wǎng)站。按照這個(gè)策略，網(wǎng)頁(yè)數量越多，網(wǎng)站越大，然后先爬取網(wǎng)頁(yè)的大站URL地址。
　　還有反鏈策略。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)數字在一定程度上代表了該網(wǎng)頁(yè)被其他網(wǎng)頁(yè)推薦的次數。所以，如果按照反鏈策略爬取，那么哪個(gè)網(wǎng)頁(yè)反鏈多，哪個(gè)頁(yè)面會(huì )先被爬取。
　　但是，在實(shí)際情況中，如果僅通過(guò)反鏈策略來(lái)確定網(wǎng)頁(yè)的優(yōu)先級，則可能會(huì )出現大量的作弊行為。因此，使用反向鏈路策略需要考慮可靠反向鏈路的數量。除了以上爬取策略，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。
　　2. 爬行頻率
　　網(wǎng)站的網(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)也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 )以更快的爬取響應進(jìn)行更新。常見(jiàn)的網(wǎng)頁(yè)更新策略有以下三種：
　?。?）用戶(hù)體驗策略：大多數用戶(hù)在使用搜索引擎查詢(xún)某個(gè)關(guān)鍵詞時(shí)，只關(guān)注排名靠前的網(wǎng)頁(yè)。因此，當爬蟲(chóng)服務(wù)器資源有限時(shí)，爬蟲(chóng)會(huì )優(yōu)先更新排名結果最高的頁(yè)面。
　?。?）歷史數據策略：是指某個(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，預測網(wǎng)頁(yè)下次更新時(shí)間，從而確定網(wǎng)頁(yè)下次更新時(shí)間爬。慢慢來(lái)。
　?。?） 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)更新頻率相近，所以可以對大量網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行聚類(lèi)分析。聚類(lèi)完成后，可以根據同類(lèi)型網(wǎng)頁(yè)的平均更新值設置抓取頻率。
　　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)，只為感興趣的同學(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web開(kāi)發(fā)語(yǔ)言爬蟲(chóng)）。
　　Python：爬蟲(chóng)框架非常豐富，多線(xiàn)程處理能力強，簡(jiǎn)單易學(xué)，代碼簡(jiǎn)潔，優(yōu)點(diǎn)很多。
　　Java：適合大型爬蟲(chóng)項目的開(kāi)發(fā)。
　　PHP：后端處理能力很強，代碼很簡(jiǎn)潔，模塊也很豐富，但是并發(fā)能力比較弱。
　　Node.JS：支持高并發(fā)和多線(xiàn)程處理。
　　C++：運行速度快，適合大型爬蟲(chóng)項目的開(kāi)發(fā)，成本高。
　　Go語(yǔ)言：同樣高并發(fā)性很強。
　　六、總結
　　說(shuō)起爬蟲(chóng)，很多人認為是網(wǎng)絡(luò )世界中無(wú)法回避的灰色地帶。恭喜你，看完這篇文章，你比很多人都清楚。
　　因為爬蟲(chóng)分為善意爬蟲(chóng)和惡意爬蟲(chóng)，比如搜索引擎爬蟲(chóng)。善意爬蟲(chóng)嚴格遵守Robots協(xié)議，抓取網(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，故意爬取一些深層次的、不愿公開(kāi)的網(wǎng)站數據，包括個(gè)人隱私或商業(yè)秘密等重要信息。而且，惡意爬蟲(chóng)的用戶(hù)希望從網(wǎng)站上獲取多條、大量的信息，因此通常會(huì )向目標網(wǎng)站發(fā)布大量的爬蟲(chóng)。如果大量爬蟲(chóng)同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站，很容易造成網(wǎng)站服務(wù)器過(guò)載或崩潰，給網(wǎng)站運營(yíng)者造成損失。
　　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%。我們應該依法使用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，用技術(shù)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。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(【Python爬蟲(chóng)】C站軟件工程師能力認證模擬大賽對標名企技術(shù)標準
)
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（也稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )蜘蛛、網(wǎng)絡(luò )機器人，在 FOAF 社區中更常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò )追逐者）是根據某些規則自動(dòng)抓取萬(wàn)維網(wǎng)上信息的程序或腳本。其他不太常用的名稱(chēng)包括螞蟻、自動(dòng)索引、模擬器或蠕蟲(chóng)。
　　爬蟲(chóng)容易上手，但更難深入。如何編寫(xiě)高效的爬蟲(chóng)，如何編寫(xiě)高度靈活和可擴展的爬蟲(chóng)，都是技術(shù)任務(wù)。另外，在爬取過(guò)程中，往往容易遇到反爬蟲(chóng)，比如字體反爬、IP識別、驗證碼等，如何克服困難，得到想要的數據，這些問(wèn)題往往困擾著(zhù)學(xué)爬的小伙伴們。
　　
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　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(2021年最值得關(guān)注的10款常見(jiàn)網(wǎng)絡(luò )安全工具_weixin_34357887)
　　10個(gè)常用的網(wǎng)絡(luò )安全工具_weixin_34357887的博客-CSDN博客。
　　Open-AudIT Open-AudIT 是一個(gè)網(wǎng)絡(luò )發(fā)現、清單和審計程序。這個(gè)免費的開(kāi)源軟件可以?huà)呙杈W(wǎng)絡(luò )并存儲有關(guān)發(fā)現設備的信息。
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　　網(wǎng)絡(luò )安全工具總結_sinat_38598239的博客-CSDN博客。
　　網(wǎng)絡(luò )安全工具Logcheck用于自動(dòng)檢查系統入侵事件和異?；顒?dòng)記錄。它分析各種 Linux 日志文件，例如 /var/log/mes。
　　
　　您可以在 Windows 平臺上找到移植版本。工具：GFILANguard（商業(yè)網(wǎng)絡(luò )安全掃描軟件）網(wǎng)址：。
　　這也是 THC 貢獻的另一個(gè)有價(jià)值的工具。GFILANguard：Windows 平臺上的商用網(wǎng)絡(luò )安全掃描儀 GFILANguard。
　　來(lái)了解一下2021年最值得關(guān)注的10個(gè)網(wǎng)絡(luò )安全測試工具：NMap是NetworkMapper的縮寫(xiě)，NMap是一個(gè)開(kāi)放的。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(一下如何用Python來(lái)爬取京東商品(一)_)
　　大家好，我是歸零~
　　今天，我將介紹如何使用Python抓取京東產(chǎn)品類(lèi)別。數據包括產(chǎn)品名稱(chēng)、價(jià)格、出版商、作者等信息。
　　
　　本次爬蟲(chóng)使用的核心庫是Selenium+pyquery，Selenium用于驅動(dòng)瀏覽器模擬訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)，pyquery用于解析頁(yè)面信息進(jìn)行數據提取。讓我們來(lái)看看最終的結果。
　　
　　腳本啟動(dòng)后，Selenium 會(huì )自動(dòng)打開(kāi)京東網(wǎng)頁(yè)，翻到商品頁(yè)面信息。當瀏覽器翻頁(yè)時(shí)，它控制后臺返回提取的數據。
　　在介紹主程序之前，這里先介紹一下Selenium包
　　硒安裝
　　Selenium 主要用作 Web 應用程序的測試工具?？梢钥刂茷g覽器完成一系列步驟，模擬人的操作；比如自動(dòng)刷新課程、自動(dòng)填文、自動(dòng)查詢(xún)web端快遞單號等都可以。目前，它支持 Java 和 Python。、C#、Ruby等語(yǔ)言；
　　
　　在做網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)的時(shí)候，有些網(wǎng)頁(yè)的數據是以ajax的方式渲染的，比如微博。標題沒(méi)有下一頁(yè)條目。通過(guò)刷新頁(yè)面實(shí)現翻頁(yè)效果；這種類(lèi)型的網(wǎng)頁(yè)數據不是直接放在html中的。是通過(guò)用戶(hù)操作觸發(fā)嵌入在html中的js命令，從而調用json文件中存儲的數據，最后呈現；
　　對于這類(lèi)網(wǎng)頁(yè)采集
，一般有兩種思路：
　　所以Selenium工具可以對web端的一些反爬措施實(shí)現一些有效的抑制；
　　Python使用Selenium時(shí)，可以使用打包好的Selenium庫，使用pip命令完成安裝。
　　pip install selenium
　　Selenium 目前支持的瀏覽器包括 Chrome 和 Firefox。建議大家選擇Chrome比較好，因為網(wǎng)上關(guān)于Chrome的文檔比較多。
　　但是在使用之前，除了確保安裝了Chrome瀏覽器之外，還需要確保chromedriver.exe工具（Selenium的核心是webdriver，chromedriver.exe是Chrome的WebDriver工具）也安裝了
　　chromedriver的版本需要與Chrome瀏覽器的版本對應，本地下載即可
　　
　　下載地址如下：
　　2.爬蟲(chóng)邏輯
　　使用Selenium模擬人工操作抓取京東數據，需要按順序執行以下步驟（這里以抓取Python圖書(shū)產(chǎn)品為例）：
　　
　　首先需要初始化創(chuàng )建webdriver的Chrome瀏覽器和數據存儲文件（這里我用的是txt文件）
　　def __init__(self,item_name,txt_path):
url = \'https://www.jd.com/\' # 登錄網(wǎng)址
self.url = url
self.item_name = item_name
self.txt_file = open(txt_path,encoding=\'utf-8\',mode=\'w+\')
options = webdriver.ChromeOptions() # 谷歌選項
# 設置為開(kāi)發(fā)者模式，避免被識別
options.add_experimental_option(\'excludeSwitches\',
[\'enable-automation\'])
self.browser = webdriver.Chrome(executable_path= "C:/Program Files/Google/Chrome/Application/chromedriver.exe",
options = options)
self.wait = WebDriverWait(self.browser,2)
　　webdriver.Chrome()方法用于創(chuàng )建驅動(dòng)瀏覽器Chrome，并將之前下載到本地的chromedriver.exe文件夾的路徑賦值給executable_path參數。
　　瀏覽器打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)時(shí)，可能會(huì )因為網(wǎng)速原因加載緩慢，所以這里我們使用WebDriverWait方法創(chuàng )建了一個(gè)wait方法，每次調用瀏覽器都需要等待2秒才能繼續下一步;
　　初步操作后，接下來(lái)就是主程序，模擬訪(fǎng)問(wèn)、輸入、點(diǎn)擊等操作；我將所有這些操作封裝在一個(gè) run() 函數中，
　　 def run(self):
"""登陸接口"""
self.browser.get(self.url)

input_edit = self.browser.find_element(By.CSS_SELECTOR,\'#key\')
input_edit.clear()
input_edit.send_keys(self.item_name)
search_button = self.browser.find_element(By.CSS_SELECTOR,\'#search > div > div.form > button\')
search_button.click()# 點(diǎn)擊
time.sleep(2)
html = self.browser.page_source # 獲取 html
self.parse_html(html)
current_url = self.browser.current_url # 獲取當前頁(yè)面 url
initial_url = str(current_url).split(\'&pvid\')[0]
for i in range(1,100):
try:
print(\'正在解析----------------{}圖片\'.format(str(i)))
next_page_url = initial_url + \'&page={}&s={}&click=0\'.format(str(i*2+1),str(i*60+1))
print(next_page_url)
self.browser.get(next_page_url)
self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,\'#J_goodsList > ul > li\')))
html = self.browser.page_source
self.parse_html(html)# 對 html 網(wǎng)址進(jìn)行解析
time.sleep(2) # 設置頻率
except Exception as e:
print(\'Error Next page\',e)
self.txt_file.close()# 關(guān)閉 txt 文件
　　首先使用get()方法訪(fǎng)問(wèn)京東主頁(yè)，然后定位到頁(yè)面上的搜索欄和搜索按鈕標簽input_edit和search_button；完成輸入并點(diǎn)擊操作
　　關(guān)于網(wǎng)頁(yè)元素標簽的定位，如果不能，可以使用瀏覽器開(kāi)發(fā)者模式，分為以下幾個(gè)步驟（這里以CSS_Selector為例）：
　　
　　在翻頁(yè)操作中，這里是按照京東url規則構造的，
　　第 5 頁(yè)
　　https://search.jd.com/Search%3 ... k%3D0
　　第 6 頁(yè)
　　https://search.jd.com/Search%3 ... k%3D0
　　如果仔細看，你會(huì )發(fā)現第5頁(yè)和第6頁(yè)的urls唯一的區別就是兩個(gè)參數page和s；
　　按照這個(gè)規則，通過(guò)改變page和s參數來(lái)構造京東商品的前100頁(yè)商品信息，完成數據抓??；
　　關(guān)于數據提取部分，我使用parse_html函數來(lái)完成
　　
　　為了提高程序的友好性，我把所有的功能都封裝在一個(gè)類(lèi)中，用戶(hù)只需要輸入兩個(gè)參數，一個(gè)是需要采集的產(chǎn)品名稱(chēng)，一個(gè)是存儲的路徑文件; 可以完成數據爬??；
　　
　　最后將抓取到的數據保存成txt文件，結果如下
　　
　　4. 總結
　　selenium雖然可以有效破解web端的一些反爬蟲(chóng)機制，但是對于一些網(wǎng)站，比如拉勾網(wǎng)，就沒(méi)什么用了。在拉勾官網(wǎng)使用Selenium驅動(dòng)瀏覽器模擬翻頁(yè)操作時(shí)，網(wǎng)站可以識別非人類(lèi)。操作，暫時(shí)禁止并警告您的IP；
　　本文涉及的完整源碼，關(guān)注微信公眾號：程序員大飛，回復后臺關(guān)鍵詞：京東貨，即可獲??！ 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(
：網(wǎng)絡(luò )數據是重要的資產(chǎn)形態(tài)之一薦5股)
　　
　　
　　[摘要] 網(wǎng)絡(luò )數據是最重要的資產(chǎn)形式之一。改進(jìn)數據提取和分析項目是目前該領(lǐng)域的關(guān)鍵研究問(wèn)題之一。本文基于Scrapy開(kāi)源技術(shù)，參考網(wǎng)絡(luò )編程等其他相關(guān)知識，定制一個(gè)擴展能力強的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)原型程序。選擇合適的數據庫來(lái)捕獲和保存數據，并支持多線(xiàn)程并發(fā)結構，最大限度地提高操作的有效性。
　　[關(guān)鍵詞]Scrapy; 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)；框架建設；數據抓取
　　1990年代，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)逐漸發(fā)展起來(lái)，如今已經(jīng)滲透到人們在互聯(lián)網(wǎng)上日常生活的方方面面。一個(gè)高質(zhì)量的爬蟲(chóng)應該有準確的爬行目標、高效的爬行過(guò)程、快速的運行和有效的后處理。為了讓爬蟲(chóng)豐富上述特征，構建良好的結構是重要的基礎，這將促進(jìn)爬蟲(chóng)快速識別訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的頁(yè)面，更高效地提取主觀(guān)需要的結構和內容。Scrapy框架的目的是爬取網(wǎng)站內容，準確提取結構化數據，然后編寫(xiě)一個(gè)開(kāi)源的爬蟲(chóng)應用框架。本文主要探討其在網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)實(shí)現和數據抓取中的應用。
　　1. 設計整體架構
　　從宏觀(guān)上看，爬蟲(chóng)可以細化為以下三個(gè)模塊：（1）預置規則模塊：其作用是預先規劃要提取的數據格式，以便程序正常運行，以及有針對性地更改User-AgentCookies登錄等監控賬號；（2）網(wǎng)頁(yè)抓取模塊：該模塊在定義原創(chuàng )
URL時(shí)開(kāi)始抓取網(wǎng)頁(yè)信息，初步提取并進(jìn)行基礎分析，結合反饋結果的類(lèi)型，檢索對應的回調函數；（3）后續數據處理模塊：進(jìn)一步解析網(wǎng)絡(luò )爬取模塊的結果，判斷其合法性，存入數據庫，或調整到調度器等待調整和爬行。
　　2.爬蟲(chóng)實(shí)現過(guò)程
　　本文選擇“新浪微博”為爬蟲(chóng)目標，“新浪微博”為國內知名社交網(wǎng)站。選擇它作為爬取目標，可以幫助我們接觸到更多的新知識，感知大數據的發(fā)展趨勢。
　　2.1 預設規則預設模塊
　　明確設置爬蟲(chóng)爬取數據格式。具體來(lái)說(shuō)，在item.py文件中，根據需要提取的字段規劃對應的類(lèi)型。比如定義了InformationItem類(lèi)來(lái)爬取用戶(hù)信息，我們基于Field()方法來(lái)解釋數據字段（圖1）[1].
　　2.1個(gè)網(wǎng)頁(yè)抓取模塊
　　在Spiders.py中設置這個(gè)模塊的代碼是項目的核心部分。在 Spiders 中自定義 SinaSpider 類(lèi)。這篇文章詳細解釋了Spiders類(lèi)的作用如下：
　?。?）Name和host特性：定義類(lèi)的名稱(chēng)，是爬蟲(chóng)的唯一標識。host設置爬蟲(chóng)的爬取區域。
　?。?）start.urls 特性：它是一個(gè)原創(chuàng )
URL 列表，它在初始運行時(shí)提供了爬蟲(chóng)的目標。爬蟲(chóng)會(huì )以這些頁(yè)面為起點(diǎn)，有針對性地抓取數據。我們使用用戶(hù)ID替換偏差和完整性更高的URL，然后使用start_requesets()方法推動(dòng)用戶(hù)ID和主機地址的有機融合過(guò)程，形成完整度更高的原創(chuàng )
URL。
　?。?）Scrawl_ID 和finish.ID 是Set 類(lèi)的變量：Python 中的set 類(lèi)與其他類(lèi)型的語(yǔ)言有很高的相似度，屬于無(wú)序和不重復元素的一類(lèi)?；竟δ苁侨サ舫霈F過(guò)多次的元素，這里我們選擇Set類(lèi)變量來(lái)表示爬取的頁(yè)面和被爬取的頁(yè)面進(jìn)行調整，效果非常好[2]。
　?。?）請求處理部分：SinaSpider自定義了start_requests()函數和四個(gè)回調函數，回調函數的作用是處理對用戶(hù)信息、微博內容、粉絲、感興趣目標對象的抓取. 當我們在回調函數中設置請求后，Scrapy 會(huì )自行調整，傳輸請求，并在請求完成時(shí)調用注冊的回調函數。根據解析函數中定義的xpath路徑或者獲取到的字符，將它們存儲在item字典中，最后發(fā)送到Pipelines進(jìn)行后處理。
　　2.3Post數據處理模塊
　　基于Spider類(lèi)，我們可以平滑的抓取和抓取目標數據，然后需要分析數據存儲問(wèn)題。本文采用Mysq|database進(jìn)行存儲，有效處理爬取結果與數據庫的相互傳輸問(wèn)題，是本模塊設計階段需要分析的關(guān)鍵問(wèn)題之一。在Pipelines.py中可以進(jìn)行一系列的處理，我們可以把它看成一個(gè)數據管道。Pipelines.py 建立了 MysqlPipeline 類(lèi)，共收錄
兩個(gè)方法。功能是初始化數據表，處理項目，并把它集成到庫中。建立基于pymsql開(kāi)源模塊和mysql的交互關(guān)系。
　　打開(kāi)數據庫的本地連接，然后建立“新浪”數據庫，然后將相關(guān)信息進(jìn)行制表和存儲。
　　如果 process_item() 函數確定字段數滿(mǎn)足要求且不為空，則將其集成到數據庫中。執行完上述步驟后，會(huì )提示后續數據處理結束。
　　3. 在分析數據捕獲結果中呈現
　　程序運行后，得到“新浪”數據庫。數據庫中有四個(gè)表。本文主要分析Information表的設置（見(jiàn)表）[3]。
　　4.結論
　　本文由 Scrapy 技術(shù)支持，形成一個(gè)易于制作、易于擴展的聚焦爬蟲(chóng)。爬蟲(chóng)以“新浪微博”用戶(hù)為目標，抓取用戶(hù)群體的主要信息。實(shí)踐表明，利用Scrapy技術(shù)開(kāi)發(fā)爬蟲(chóng)具有高效、流程便捷等優(yōu)點(diǎn)，成功達到了預期的標準要求。
　　參考：
　　[1]朱麗穎，吳錦靖．基于自動(dòng)化測試的定向網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)設計與實(shí)現[J]. 微機應用, 2019, 35 (10）: 8-10.
　　[2] 劉輝, 石謙, 基于網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的新聞網(wǎng)站自動(dòng)生成系統的設計與實(shí)現[J]. 電子技術(shù)與軟件工程, 2019, 20 (13）: 18-19.
　　[3] 邵曉文．多線(xiàn)程并發(fā)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的設計與實(shí)現[J]. 現代計算機（專(zhuān)業(yè)版）, 2019, 47 (01）: 97-100.
　　關(guān)于作者：
　　謝建輝（1999-09-25） 性別：男 家鄉：廣東省梅州市 民族：漢族 學(xué)歷：本科。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(第一點(diǎn)沒(méi)什么捷徑可走，或許可以給你省不少事)
　　爬蟲(chóng)爬取數據有兩個(gè)頭疼的問(wèn)題。寫(xiě)過(guò)爬蟲(chóng)的人一定深有體會(huì )：
　　網(wǎng)站的反爬蟲(chóng)機制。你要盡量偽裝成“一個(gè)人”來(lái)欺騙對方的服務(wù)器進(jìn)行反爬驗證。
　　提取網(wǎng)站內容。每個(gè)網(wǎng)站都需要您做不同的處理，一旦網(wǎng)站被修改，您的代碼必須相應更新。
　　第一點(diǎn)是沒(méi)有捷徑可走。如果你看到很多套路，你就會(huì )有經(jīng)驗。關(guān)于第二點(diǎn)，今天我們來(lái)介紹一個(gè)小工具。在一些需求場(chǎng)景下，它可能會(huì )為你節省很多事情。
　　鵝
　　Goose是一款文章內容提取器，可以從任意信息文章網(wǎng)頁(yè)中提取文章主體，提取標題、標簽、摘要、圖片、視頻等信息，支持中文網(wǎng)頁(yè)。它最初是用 Java 編寫(xiě)的。python-goose 是一個(gè)用 Python 重寫(xiě)的版本。
　　有了這個(gè)庫，你就可以直接從網(wǎng)上抓取下來(lái)的網(wǎng)頁(yè)正文內容，無(wú)需使用bs4或正則表達式對文本進(jìn)行一一處理。
　　項目地址：
　　(Py2）
　　(Py3）
　　安裝
　　網(wǎng)上大部分教程中提到的python-goose項目目前只支持python2.7。它可以通過(guò) pip 安裝：
　　pip install goose-extractor
　　或者從官網(wǎng)源碼安裝方法：
　　mkvirtualenv --no-site-packages goose
git clone https://github.com/grangier/python-goose.git
cd python-goose
pip install -r requirements.txt
python setup.py install
　　我找到了一個(gè)python 3版本的goose3：
　　pip install goose3
　　經(jīng)過(guò)一些簡(jiǎn)單的測試，我沒(méi)有發(fā)現兩個(gè)版本之間的結果有太大差異。
　　快速上手
　　這里用的是goose3，python-goose只需要把goose3改成goose就可以了，界面是一樣的。以一篇文章為爬取目標進(jìn)行演示。
　　from goose3 import Goose
from goose3.text import StopWordsChinese
# 初始化，設置中文分詞
g = Goose({&#39;stopwords_class&#39;: StopWordsChinese})
# 文章地址
url = &#39;https://mp.weixin.qq.com/s/zfl ... 39%3B
# 獲取文章內容
article = g.extract(url=url)
# 標題
print(&#39;標題：&#39;, article.title)
# 顯示正文
print(article.cleaned_text)
　　輸出：
　　
　　除了標題和正文cleaned_text，還可以獲得一些額外的信息，比如：
　　如果某些網(wǎng)站限制了程序爬取，您還可以根據需要添加user-agent信息：
　　g = Goose({&#39;browser_user_agent&#39;: &#39;Version/5.1.2 Safari/534.52.7&#39;})
　　如果是goose3，因為使用requests庫作為請求模塊，headers、proxy等屬性也可以類(lèi)似的配置。
　　上面例子中使用的StopWordsChinese是中文分詞器，可以在一定程度上提高中文文章的識別準確率，但是比較耗時(shí)。
　　其他說(shuō)明
　　1.
　　Goose雖然方便，但不保證每個(gè)網(wǎng)站都能準確獲取，所以適用于熱點(diǎn)追蹤、輿情分析等大規模文章采集，只能概率保證大部分網(wǎng)站可以爬行比較準確。經(jīng)過(guò)一些嘗試，我發(fā)現爬取英文網(wǎng)站優(yōu)于中文網(wǎng)站，主流網(wǎng)站優(yōu)于小眾網(wǎng)站，文本提取優(yōu)于圖像提取。
　　2.
　　從項目中的requirements.txt文件可以看出goose中使用了Pillow、lxml、cssselect、jieba、beautifulsoup、nltk，goose3中也使用了requests。
　　3.
　　如果你使用的是基于python2的goose，你可能會(huì )遇到編碼問(wèn)題（尤其是在windows上）。
　　4.
　　除了goose，還有其他文本提取庫可以嘗試，比如python-boilerpipe、python-readability等。
　　實(shí)例
　　最后我們用goose3寫(xiě)一小段代碼，自動(dòng)抓取愛(ài)范兒、雷鋒網(wǎng)、DoNews上的新聞文章：
　　from goose3 import Goose
from goose3.text import StopWordsChinese
from bs4 import BeautifulSoup
g = Goose({&#39;stopwords_class&#39;: StopWordsChinese})
urls = [
? ?&#39;https://www.ifanr.com/&#39;,
? ?&#39;https://www.leiphone.com/&#39;,
? ?&#39;http://www.donews.com/&#39;
]
url_articles = []
for url in urls:
? ?page = g.extract(url=url)
? ?soup = BeautifulSoup(page.raw_html, &#39;lxml&#39;)
? ?links = soup.find_all(&#39;a&#39;)
? ?for l in links:
? ? ? ?link = l.get(&#39;href&#39;)
? ? ? ?if link and link.startswith(&#39;http&#39;) and any(c.isdigit() for c in link if c) and link not in url_articles:
? ? ? ? ? ?url_articles.append(link)
? ? ? ? ? ?print(link)
for url in url_articles:
? ?try:
? ? ? ?article = g.extract(url=url)
? ? ? ?content = article.cleaned_text
? ? ? ?if len(content) > 200:
? ? ? ? ? ?title = article.title
? ? ? ? ? ?print(title)
? ? ? ? ? ?with open(&#39;homework/goose/&#39; + title + &#39;.txt&#39;, &#39;w&#39;) as f:
? ? ? ? ? ? ? ?f.write(content)
? ?except:
? ? ? ?pass
　　這個(gè)程序的作用是： 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(Web前端基礎Python與Web框架的開(kāi)發(fā)者框架使用的基本流程)
　　Django 是一個(gè)用 Python 編寫(xiě)的開(kāi)源 Web 應用程序框架。它的主要目標是使開(kāi)發(fā)復雜的、數據庫驅動(dòng)的網(wǎng)站變得容易。本課程首先介紹一些Web前端相關(guān)知識，包括用于定義Web內容的HTML語(yǔ)言、用于定義樣式的CSS語(yǔ)言、用于向網(wǎng)頁(yè)添加交互的JavaScript語(yǔ)言以及用于交換網(wǎng)絡(luò )數據的JSON語(yǔ)言。; 然后詳細講解Django框架的使用方法，包括：Django框架安裝、視圖和url、模型類(lèi)、后臺管理、模板等知識點(diǎn)；最后，以“列表詳情頁(yè)”的實(shí)現為例，對之前學(xué)到的知識點(diǎn)進(jìn)行綜合應用和鞏固?！菊n程目標】了解HTML等Web開(kāi)發(fā)相關(guān)知識， 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(爬蟲(chóng)搜索引擎如何獲取一個(gè)新網(wǎng)站的數據？(組圖))
　　爬蟲(chóng)基本概念數據從何而來(lái)？
　　部分數據來(lái)源如下：
　　爬蟲(chóng)是一種獲取數據的方式。
　　什么是爬蟲(chóng)？
　　爬蟲(chóng)是抓取網(wǎng)絡(luò )數據的自動(dòng)化程序。
　　爬蟲(chóng)是如何抓取網(wǎng)頁(yè)數據的
　　網(wǎng)頁(yè)的三個(gè)特點(diǎn)：
　　每個(gè)網(wǎng)頁(yè)都有自己唯一的URL（Uniform Resource Locator）用于定位；網(wǎng)頁(yè)使用 HTML（超文本標記語(yǔ)言）來(lái)描述頁(yè)面信息；網(wǎng)頁(yè)使用 HTTP/HTTPS（超文本傳輸??協(xié)議）來(lái)傳輸 HTML 數據。
　　根據網(wǎng)頁(yè)的特點(diǎn)，我們提出了爬蟲(chóng)的設計思路：
　　
　　1. 獲取網(wǎng)頁(yè)
　　向服務(wù)器發(fā)送Request請求，得到Response后解析Body部分，即網(wǎng)頁(yè)的源代碼。
　　Python 庫：Urllib、Requests 等。
　　2. 提取信息
　　分析網(wǎng)頁(yè)源代碼，提取我們想要的數據。
　　提取方法
　　3.保存數據通用爬蟲(chóng)和焦點(diǎn)爬蟲(chóng)通用爬蟲(chóng)
　　搜索引擎的爬蟲(chóng)系統。
　　1.目標
　　盡量將互聯(lián)網(wǎng)內容下載到本地服務(wù)器形成備份，然后對這些網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行相關(guān)處理（提取關(guān)鍵詞、去除廣告），最終形成用戶(hù)搜索界面。
　　2. 獲取過(guò)程
　　通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工作流程圖
　　
　　最好選擇一部分已有的URL，將這些URL放入待抓取的隊列中。從隊列中取出這些URL，然后通過(guò)DNS解析得到主機IP，然后到這個(gè)IP對應的服務(wù)器去下載HTML頁(yè)面并保存到搜索引擎的本地服務(wù)器。然后將抓取到的網(wǎng)址放入抓取隊列中。分析這些網(wǎng)頁(yè)的內容，找出網(wǎng)頁(yè)中其他的URL鏈接，繼續執行第二步，直到爬取條件結束。3.搜索引擎如何獲取新網(wǎng)站的網(wǎng)址？主動(dòng)向搜索引擎提交網(wǎng)址：建立到其他網(wǎng)站的外部鏈接。搜索引擎將與 DNS 服務(wù)提供商合作以快速收錄新網(wǎng)站。
　　DNS：是一種將域名解析為IP的技術(shù)。域名必須對應一個(gè)IP，但IP可以沒(méi)有域名。
　　4.萬(wàn)能爬蟲(chóng)不是所有東西都能爬，也需要遵守規則
　　Robots協(xié)議：該協(xié)議會(huì )規定一般爬蟲(chóng)爬取網(wǎng)頁(yè)的權限。
　　Robots.txt 只是一個(gè)建議，并非所有爬蟲(chóng)都遵守。一般來(lái)說(shuō)，只有大型搜索引擎爬蟲(chóng)會(huì )遵守它。我們個(gè)人編寫(xiě)的爬蟲(chóng)被忽略了。
　　5.一般爬蟲(chóng)工作流程
　　抓取網(wǎng)頁(yè)-存儲數據-內容處理-提供檢索/排名服務(wù)
　　6.搜索引擎排名PageRank值：根據網(wǎng)站流量（點(diǎn)擊量/瀏覽量/流行度）統計，流量越高，網(wǎng)站價(jià)值越高，排名越高。競價(jià)排名：誰(shuí)出價(jià)越多，誰(shuí)的排名就越高。7.一般爬蟲(chóng)的缺點(diǎn)只能提供與文本相關(guān)的內容（HTML、Word、PDF）等，不能提供多媒體文件（音樂(lè )、圖片、視頻）和二進(jìn)制文件（程序、腳本）等. 提供的結果是一樣的，不能為不同背景的人提供不同的搜索結果。無(wú)法理解人類(lèi)語(yǔ)義檢索。
　　為了解決上述問(wèn)題，出現了聚焦爬蟲(chóng)。
　　焦點(diǎn)履帶
　　抓取特定內容并嘗試抓取與主題相關(guān)的信息。 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(4.網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的合法性Robots協(xié)議：又稱(chēng)機器人協(xié)議或爬蟲(chóng)協(xié)議)
　　內容
　　一、爬蟲(chóng)簡(jiǎn)介
　　1.什么是網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)？
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（也稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )蜘蛛、網(wǎng)絡(luò )機器人，在 FOAF 社區中，更常見(jiàn)的是網(wǎng)絡(luò )追逐者）是按照一定的規則自動(dòng)抓取萬(wàn)維網(wǎng)上信息的程序或腳本。其他不太常用的名稱(chēng)包括螞蟻、自動(dòng)索引、模擬器或蠕蟲(chóng)。
　　2.爬蟲(chóng)類(lèi)型
　　根據系統結構和實(shí)現技術(shù)，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)大致可以分為以下幾類(lèi)：通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)、聚焦網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)、增量網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)、深網(wǎng)爬蟲(chóng)（Deep Web Crawler）。實(shí)際的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)系統通常是通過(guò)多種爬蟲(chóng)技術(shù)的組合來(lái)實(shí)現的。
　　3.網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的使用范圍
　?、?作為搜索引擎的網(wǎng)頁(yè)采集器，抓取整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)，如谷歌、百度等。
　?、谧鳛榇怪彼阉饕?，抓取特定主題信息，如視頻網(wǎng)站、招聘網(wǎng)站等。
　?、圩鳛闇y試網(wǎng)站前端的檢測工具，用于評估網(wǎng)站前端代碼的健壯性。
　　4.網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的合法性
　　機器人協(xié)議：又稱(chēng)機器人協(xié)議或爬蟲(chóng)協(xié)議，該協(xié)議規定了搜索引擎抓取網(wǎng)站內容的范圍，包括網(wǎng)站是否希望被搜索引擎抓取，哪些內容不允許被抓取。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)“有意識地”在本地抓取或不抓取網(wǎng)頁(yè)內容。自推出以來(lái)，機器人協(xié)議已成為網(wǎng)站保護自身敏感數據和網(wǎng)民隱私的國際慣例。
　　5.網(wǎng)絡(luò )搜索策略
　　網(wǎng)絡(luò )爬取策略可分為深度優(yōu)先、廣度優(yōu)先和最佳優(yōu)先。在很多情況下，深度優(yōu)先會(huì )導致爬蟲(chóng)被困。目前，廣度優(yōu)先和最佳優(yōu)先的方法很常見(jiàn)。
　　6.爬蟲(chóng)的基本結構
　　一個(gè)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)通常收錄
四個(gè)模塊：
　　? URL 管理模塊
　　? 下載模塊
　　? 分析模塊
　　? 存儲模塊
　　
　　二、環(huán)境準備（一）創(chuàng )建python虛擬環(huán)境
　　使用 conda 創(chuàng )建一個(gè)名為 crawler 的 python 虛擬環(huán)境。在這個(gè)虛擬環(huán)境下，使用pip或者conda安裝requests、beautifulsoup4等必要的包（如果網(wǎng)絡(luò )問(wèn)題請切換國內鏡像網(wǎng)站或國外網(wǎng)站倉庫，注意使用這兩個(gè)安裝工具不同的倉庫）。使用jupyter、pycharm、spyder、vscoder等IDE編程環(huán)境時(shí)，需要選擇設置IDE后端使用的python版本或虛擬環(huán)境。比如使用jupyter notebook時(shí)，參考()，在jupyter運行的web界面選擇對應的python kernel Kernel（帶虛擬環(huán)境列表）；如果使用pycharm，參考()選擇對應的現有虛擬環(huán)境。
　　使用 conda create -n crawler python=3.8 命令新建一個(gè)名為 crawlerpython version 3.8 的虛擬環(huán)境
　　
　　你開(kāi)始創(chuàng )造
　　
　　已創(chuàng )建
　　
　　使用命令conda env list查看已經(jīng)存在的虛擬環(huán)境，爬蟲(chóng)已經(jīng)存在，base是conda自帶的環(huán)境，uuu是我之前創(chuàng )建的
　　
　　Activate crawler 進(jìn)入爬蟲(chóng)環(huán)境，conda activate 退出當前環(huán)境，activate 是進(jìn)入基礎環(huán)境
　　
　　conda remove --name 環(huán)境名稱(chēng) --all 卸載環(huán)境
　　Jupyter notebook 本身不支持選擇虛擬環(huán)境，每次有新項目時(shí)都需要重新配置所有插件。使用nb_conda插件將jupyter notebook變成pycharm一樣可選擇的運行環(huán)境。
　　在基礎環(huán)境中使用conda install nb_conda命令安裝nb_conda
　　
　　在conda虛擬環(huán)境中使用conda install -n environment name ipykernel命令安裝ipykernel
　　
　　可以在jupyter notebook中顯示
　　
　　(二）安裝庫
　　環(huán)境準備
　　Python安裝，這部分可以參考我之前的文章Python環(huán)境配置&amp;Pycharm安裝，到官網(wǎng)下載對應的安裝包，安裝一路Next；
　　pip安裝，pip是Python的包管理器，目前的Python安裝包一般都自帶pip，不需要自己安裝；
　　安裝requests，beautifulsoup庫，通過(guò)如下語(yǔ)句完成安裝：
　　pip 安裝請求
　　pip 安裝 beautifulsoup4
　　谷歌瀏覽器（鉻）；
　　pip 安裝請求
　　
　　pip 安裝 beautifulsoup4
　　
　　pip 安裝 html5lib
　　
　　三、 爬取南洋理工ACM主題網(wǎng)站
　　學(xué)習樣例代碼，對關(guān)鍵代碼句寫(xiě)詳細注釋?zhuān)帉?xiě)程序完成南洋理工ACM題庫練習題數據的采集和存儲；
　　(一）查看頁(yè)面源碼
　　點(diǎn)擊進(jìn)入南洋理工ACM專(zhuān)題網(wǎng)站，
　　右鍵-&gt;查看頁(yè)面源代碼
　　
　　
　　(二）代碼運行
　　import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
from tqdm import tqdm
# 模擬瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)
Headers = &#39;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&#39;
# 表頭
csvHeaders = [&#39;題號&#39;, &#39;難度&#39;, &#39;標題&#39;, &#39;通過(guò)率&#39;, &#39;通過(guò)數/總提交數&#39;]
# 題目數據
subjects = []
# 爬取題目
print(&#39;題目信息爬取中：\n&#39;)
# tqdm作業(yè)：以進(jìn)度條方式顯示爬取進(jìn)度
# 爬取11頁(yè)所有題目信息
for pages in tqdm(range(1, 11 + 1)):
# get請求第pages頁(yè)
r = requests.get(f&#39;http://www.51mxd.cn/problemset.php-page={pages}.htm&#39;, Headers)
# 判斷異常
r.raise_for_status()
# 設置編碼
r.encoding = &#39;utf-8&#39;
# 創(chuàng )建BeautifulSoup對象，用于解析該html頁(yè)面數據
soup = BeautifulSoup(r.text, &#39;html.parser&#39;)
# 獲取所有td標簽
td = soup.find_all(&#39;td&#39;)
# 存放某一個(gè)題目的所有信息
subject = []
# 遍歷所有td
for t in td:
if t.string is not None:
subject.append(t.string) # 獲取td中的字符串
if len(subject) == 5: # 每5個(gè)為一個(gè)題目的信息
subjects.append(subject)
subject = []
# 存放題目
with open(&#39;D:/jupyter/package/1.csv&#39;, &#39;w&#39;, newline=&#39;&#39;) as file:
fileWriter = csv.writer(file)
fileWriter.writerow(csvHeaders) # 寫(xiě)入表頭
fileWriter.writerows(subjects) # 寫(xiě)入數據
print(&#39;\n題目信息爬取完成?。?！&#39;)
　　運行，報錯ModuleNotFoundError: No module named'tqdm'，tqdm文件丟失，使用命令pip install tqdm安裝
　　
　　錯誤 FeatureNotFound：找不到具有您請求的功能的樹(shù)生成器：lxml。需要安裝解析器庫嗎，用pip install lxml安裝，然后還是不行，自動(dòng)安裝最新版本，更換剛剛下載的版本刪除：pip卸載lxml，下載指定版本試試: pip install lxml==3.7.0. 或不??！
　　然后第二種方法，把參數lxml改成html.parser
　　soup = BeautifulSoup(r.text, &#39;html.parser&#39;)
　　沒(méi)關(guān)系！激動(dòng)的心和握手~
　　
　　(三）結果
　　
　　四、 爬上重慶交通大學(xué)新聞網(wǎng)站
　　重寫(xiě)爬蟲(chóng)示例代碼，爬取重慶交通大學(xué)新聞網(wǎng)站近年所有信息公告()的發(fā)布日期和標題，寫(xiě)入CSV電子表格。
　　(一）查看網(wǎng)頁(yè)源碼
　　重慶交通大學(xué)新聞網(wǎng)
　　
　　右鍵-&gt;查看網(wǎng)頁(yè)源代碼
　　
　　(二）代碼運行
　　import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
from tqdm import tqdm
# 模擬瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)
cqjtu_Headers ={
&#39;User-Agent&#39;: &#39;Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36 Edg/95.0.1020.44&#39;
}
#csv的表頭
cqjtu_head=["日期","標題"]
#存放內容
cqjtu_infomation=[]
def get_page_number():
r=requests.get(f"http://news.cqjtu.edu.cn/xxtz.htm",headers=cqjtu_Headers)
r.raise_for_status()
r.encoding="utf-8"
page_array={
&#39;type&#39;:&#39;text/javascript&#39;
}
soup = BeautifulSoup(r.text, &#39;html5lib&#39;)
page_num=soup.find_all(&#39;script&#39;,page_array)
page_number=page_num[4].string#只靠標簽這些定位好像不是唯一，只能手動(dòng)定位了
page_number=page_number.strip(&#39;function a204111_gopage_fun(){_simple_list_gotopage_fun(&#39;)#刪掉除頁(yè)數以外的其他內容
page_number=page_number.strip(&#39;,\&#39;a204111GOPAGE\&#39;,2)}&#39;)
page_number=int(page_number)#轉為數字
return page_number
def get_time_and_title(page_num,cqjtu_Headers):#頁(yè)數，請求頭
if page_num==66 :
url=&#39;http://news.cqjtu.edu.cn/xxtz.htm&#39;
else :
url=f&#39;http://news.cqjtu.edu.cn/xxtz/{page_num}.htm&#39;
r=requests.get(url,headers=cqjtu_Headers)
r.raise_for_status()
r.encoding="utf-8"
array={#根據class來(lái)選擇
&#39;class&#39;:&#39;time&#39;,
}
title_array={
&#39;target&#39;:&#39;_blank&#39;
}
page_array={
&#39;type&#39;:&#39;text/javascript&#39;
}
soup = BeautifulSoup(r.text, &#39;html.parser&#39;)
time=soup.find_all(&#39;div&#39;,array)
title=soup.find_all(&#39;a&#39;,title_array)
temp=[]
for i in range(0,len(time)):
time_s=time[i].string
time_s=time_s.strip(&#39;\n &#39;)
time_s=time_s.strip(&#39;\n &#39;)
#清除空格
temp.append(time_s)
temp.append(title[i+1].string)
cqjtu_infomation.append(temp)
temp=[]
def write_csv(cqjtu_info):
with open(&#39;D:/jupyter/package/2.csv&#39;, &#39;w&#39;, newline=&#39;&#39;,encoding=&#39;utf-8&#39;) as file:
fileWriter = csv.writer(file)
fileWriter.writerow(cqjtu_head)
fileWriter.writerows(cqjtu_info)
print(&#39;爬取信息成功&#39;)
page_num=get_page_number()#獲得頁(yè)數
for i in tqdm(range(page_num,0,-1)):
get_time_and_title(i,cqjtu_Headers)
write_csv(cqjtu_infomation)
　　跑
　　
　　(三）結果
　　像這樣打開(kāi)
　　
　　記事本打開(kāi)
　　
　　參考
　　Jupyter notebook 選擇虛擬環(huán)境運行代碼
　　Anaconda安裝教程，管理虛擬環(huán)境
　　Python爬蟲(chóng)練習（爬取OJ題和學(xué)校信息通知） 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(和StudyTitile的元素包含title元素的titletitle網(wǎng)頁(yè)爬取實(shí)驗數據)
　　現在我們要從這個(gè)頁(yè)面抓取實(shí)驗數據
　　url = &#39;https://clinicaltrials.gov/ct2 ... 39%3B
　　首先打開(kāi)瀏覽器加載網(wǎng)址
　　from selenium import webdriver
from time import sleep
driver = webdriver.Chrome()
driver.get(url) #瀏覽器加載網(wǎng)頁(yè)url
sleep(3)
　　2. 獲取網(wǎng)頁(yè)中的網(wǎng)址
　　觀(guān)察到只有 Status 和 Study Titile 列中的元素收錄
title，因此我們嘗試通過(guò) title 元素從許多元素中過(guò)濾出這兩列中的元素。 “有結果”中點(diǎn)擊的內容就是我們想要的，所以我們要區分“狀態(tài)”和“研究標題”下的內容，觀(guān)察這兩個(gè)元素的區別，發(fā)現“狀態(tài)”下的URL收錄
'/結果/'，所以我們用這個(gè)來(lái)區分。
　　
　　
　　scr1 = driver.find_elements_by_xpath(&#39;//td/a[@title]&#39;) #找出表格中含有屬性title的元素
scr2= [x.get_attribute(&#39;href&#39;) for x in scr1] #獲取元素中的網(wǎng)址
n01 = []
for i01 in scr2:
if i01.find(&#39;/results/&#39;) != -1: 若網(wǎng)址中不包含&#39;/results/&#39;,返回-1
n01.append(i01)
　　所以n01的列表就是第一頁(yè)所有實(shí)驗的實(shí)驗結果網(wǎng)址。
　　3.向實(shí)驗結果網(wǎng)站發(fā)起請求，獲取http狀態(tài)碼
　　import requests
def qingqiu(url):

r = requests.get(url)
r.encoding = &#39;utf-8&#39;
return r.text
　　4.獲取所有實(shí)驗的實(shí)驗結果
　　import re
from bs4 import BeautifulSoup
nl = []
for i01 in n01:
a = qingqiu(i01)
bs01 =BeautifulSoup(a,&#39;lxml&#39;)#使用BeautifulSoup解析代碼
da = bs01.find_all(&#39;script&#39;)
for i in range(len(da)):
a.replace(str(da[i]),&#39;&#39;)
bs01 =BeautifulSoup(a,&#39;lxml&#39;)
n001=bs01.find_all(&#39;tr&#39;) #搜索當前tag的所有tag子節點(diǎn)，此處tag為tr
nr_list=[]
for i001 in range(len(n001)):
n02 = n001[i001].find_all(re.compile(&#39;th|td&#39;))
n002=[x.text.replace(&#39;\n&#39;,&#39; &#39;).strip() for x in n02]
if len(n002)>1 and n002[0].strip():
# print(&#39;存入。。。。&#39;)
nr_list=nr_list+n002 #列表拼接
nl = nl+nr_list
　　這里的 nl ??是 10 個(gè)實(shí)驗的實(shí)驗結果。
　　以后會(huì )詳細介紹，請指正~ 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(沒(méi)有反爬蟲(chóng)機制的生物網(wǎng)站上如何利用Python做“省力”)
　　我們可以用Python對一些沒(méi)有反爬蟲(chóng)機制的生物做一些“省力”的事情網(wǎng)站，比如ID轉換
　　我們以uniprot為例，進(jìn)入它的轉換頁(yè)面入口，頁(yè)面：
　　
　　如果我有需要轉換的ID，那么在對話(huà)框中輸入轉換即可。如果有很多，那么我們嘗試通過(guò)計算機來(lái)解決它。
　　這里介紹Python庫urllib，非常強大，可以爬取動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)
　　所謂動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)，并不是說(shuō)頁(yè)面會(huì )移動(dòng)，是動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)；這里的動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)是指前后端（數據庫）的接口，前后端的交互是通過(guò)表單來(lái)實(shí)現的。
　　按照這個(gè)思路，我們來(lái)看看網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)結構：
　　
　　我們找到了對應的對話(huà)框，發(fā)現它的表單模型如圖所示，然后根據urllib，我們設置一個(gè)參數，以字典的形式保存
　　import urllib.parse
import urllib.request
url = "https://www.uniprot.org/uploadlists/"
params = {
"from": "ACC+ID",
"to": "GENENAME",
# 返回結果的格式
"format": "tab",
"uploadQuery": 'p31946'
}
data = urllib.parse.urlencode(params)
data = data.encode('utf-8')
req = urllib.request.Request(url, data)
with urllib.request.urlopen(req) as f:
response = f.read()
c_id = response.decode('utf-8')
print(c_id)
　　
　　url是id轉換的URL，params是你要爬取的內容，以字典的形式存儲，那么字典的key值代表的是HTML表單（form）中name的內容：
　　例如來(lái)自：
　　
　　字典的鍵值對應表單的名稱(chēng)標簽內容
　　to 是一樣的：
　　
　　對于上傳查詢(xún)：
　　
　　必須是對應表單的名稱(chēng)標簽中的內容
　　至于“格式”：“tab”是指我們將抓取到的網(wǎng)頁(yè)轉換成tab格式
　　TAB是屬性數據的表結構文件。屬性數據表結構文件定義了地圖屬性數據的表結構，包括字段數、字段名稱(chēng)、字段類(lèi)型和字段寬度、索引字段以及對應圖層的一些關(guān)鍵空間信息的描述。TAB 文件實(shí)際上是一個(gè)文本文件，您可以在寫(xiě)字板中打開(kāi)它來(lái)觀(guān)察其內容。
　　當然，這個(gè)技巧適用于表單提交爬蟲(chóng)。如果爬取的內容太多，不妨寫(xiě)一個(gè)函數：
　　import urllib.parse
import urllib.request
url = "https://www.uniprot.org/uploadlists/"
def uniprot(id):
params = {
# 返回結果的格式
"format": "tab",
"from": "ACC+ID",
"to": "GENENAME",
"uploadQuery": id
}
data = urllib.parse.urlencode(params)
data = data.encode('utf-8')
req = urllib.request.Request(url, data)
with urllib.request.urlopen(req) as f:
response = f.read()
c_id = response.decode('utf-8')
print(c_id)
　　參考：傳送門(mén) 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(HTTP的請求和響應General全部的1.Request請求的方式（getpost）)
　　HTTP 請求和響應 一般所有 1.Request URL 請求的地址2.Request Method 請求的方法（get post）3.Response Headers Server 的響應 Request Headers Server 的請求1.@ &gt;host：（主機和端口號）對應的URL2.Connection：（鏈接類(lèi)型）3.User-Agent：用戶(hù)代理4.Accept：（要傳輸的文件類(lèi)型）5.referer：（頁(yè)面跳轉的地方）6.Cookie：（記錄用戶(hù)相關(guān)信息）7.Query String Paramerers 請求地址的參數
　　
　　爬蟲(chóng)簡(jiǎn)介 什么是爬蟲(chóng)？簡(jiǎn)而言之，為什么需要爬蟲(chóng)而不是人來(lái)模擬瀏覽器進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)操作？為其他程序提供數據源公司獲取數據？1.公司自有數據2.第三方平臺獲取的數據免費平臺：百度指數付費平臺：Datatang3.爬蟲(chóng)爬取的數據python作為爬蟲(chóng)的優(yōu)勢1. PHP：對多線(xiàn)程和異步支持不是很好2.Java：代碼量大，代碼量大3.C/C++：代碼量大，難寫(xiě)4.Python：很多支持模塊，代碼介紹，開(kāi)發(fā)效率高（scrapy框架）爬蟲(chóng)分類(lèi)1.一般網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)如：百度雅虎谷歌2.專(zhuān)注網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)：根據既定目標選擇性抓取特定主題的內容幾個(gè)概念1. URL組件 URL：全局統一資源定位器 https：網(wǎng)絡(luò )協(xié)議：主機名，可以理解為主機名，這個(gè)主機在域名下TWF24000.html:Access Resource path anchor：錨點(diǎn)，用于前端頁(yè)面定位。注意：當在瀏覽器中請求一個(gè) URL 時(shí)，瀏覽器會(huì )對 URL 進(jìn)行編碼。（除英文字母、數字和一些符號外，其他都用%加十六進(jìn)制編碼） 例如：%E6%B5%B7%E8%B4%BC%E7%8E%8B&amp;fr=search %E6%B5 % B7%E8%B4%BC%E7%8E%8B = One Piece2.User-Agent 用戶(hù)代理角色：記錄您瀏覽的詳細信息，包括：操作系統內核瀏覽器版本等。例如：Mozilla/ 5. 提取數據和分析數據（一些經(jīng)過(guò)特殊處理的并不都是準確的）2.Console：console（打印信息）用的不多3.Sources：信息源（網(wǎng)站@加載的整個(gè)文件） &gt;) 不是 Multi- purpose 4.Net Work：網(wǎng)絡(luò )工作（信息包抓包）可以看到很多網(wǎng)頁(yè)請求 Cookie 記錄服務(wù)器相關(guān)的用戶(hù)信息。http 協(xié)議是無(wú)狀態(tài)的。什么是無(wú)國籍？服務(wù)端無(wú)法判斷用戶(hù)身份 Cookie其實(shí)是一小段文字信息（key-value格式） 防爬功能：防爬模擬登錄抓包工具1.元素：元素網(wǎng)頁(yè)源碼，提取數據和分析數據（有些經(jīng)過(guò)特殊處理的并不全是準確的）2.控制臺：console（打印信息）用的不多3.Sources：信息源（網(wǎng)站@>加載的整個(gè)文件）不是 Multi- purpose 4.Net Work：網(wǎng)絡(luò )工作（信息包抓包）可以看到很多網(wǎng)頁(yè)請求Cookie記錄了服務(wù)器相關(guān)的用戶(hù)信息。http 協(xié)議是無(wú)狀態(tài)的。什么是無(wú)國籍？服務(wù)端無(wú)法判斷用戶(hù)身份 Cookie其實(shí)是一小段文字信息（key-value格式） 防爬功能：防爬模擬登錄抓包工具1.元素：元素網(wǎng)頁(yè)源碼，提取數據，分析數據（有些經(jīng)過(guò)特殊處理的，不一定都準確）2.Console：console（打印信息）用的不多3.Sources：信息源（網(wǎng)站加載的整個(gè)文件@> 查看全部

　　c爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)數據(Python選擇器選擇器的理解和熟悉Python的選擇器)
　　前幾天，小編陸續寫(xiě)了四篇關(guān)于Python選擇器的文章，使用正則表達式、BeautifulSoup、Xpath、CSS選擇器在京東上抓取商品信息。今天就為大家總結一下這四種選擇器，讓大家對Python選擇器有更深入的了解和熟悉。
　　一、正則表達式
　　正則表達式為我們提供了一種快速獲取數據的方法。這種正則表達式雖然更容易適應未來(lái)的變化，但存在構建困難、可讀性差的問(wèn)題。爬京東時(shí)，正則表達式如下圖所示：
　　
　　使用正則表達式實(shí)現目標信息的準確性采集
　　另外，我們都知道網(wǎng)頁(yè)經(jīng)常會(huì )發(fā)生變化，從而導致網(wǎng)頁(yè)中的一些細微的布局變化。這時(shí)候之前寫(xiě)的正則表達式已經(jīng)不能滿(mǎn)足需要了，也不容易調試。當需要匹配的內容很多時(shí)，使用正則表達式提取目標信息會(huì )降低程序運行速度，消耗更多內存。
　　二、美湯
　　BeautifulSoup 是一個(gè)非常流行的 Pyhon 模塊。該模塊可以解析網(wǎng)頁(yè)并提供方便的界面來(lái)定位內容。這個(gè)模塊的安裝可以通過(guò)'pip install beautifulsoup4'來(lái)實(shí)現。
　　
　　用美湯提取目標信息
　　使用 BeautifulSoup 的第一步是將下載的 HTML 內容解析成一個(gè) soup 文檔。由于大多數網(wǎng)頁(yè)沒(méi)有好的 HTML 格式，BeautifulSoup 需要確定實(shí)際的格式。BeautifulSoup 可以正確解析丟失的引號并關(guān)閉標簽。此外，它會(huì )添加&lt;html&gt; 和&lt;body&gt; 標簽，使其成為一個(gè)完整的HTML 文檔。find() 和 find_all() 方法通常用于定位我們需要的元素。如果想了解BeautifulSoup的所有方法和參數，可以參考BeautifulSoup的官方文檔。雖然在代碼理解上，BeautifulSoup 比正則表達式復雜，但更容易構建和理解。
　　三、Lxml
　　Lxml模塊是用C語(yǔ)言編寫(xiě)的，解析速度比BeautiflSoup快，安裝過(guò)程也比較復雜，這里不再贅述。XPath 使用路徑表達式來(lái)選擇 XML 文檔中的節點(diǎn)。通過(guò)遵循路徑或步驟來(lái)選擇節點(diǎn)。
　　
　　路徑
　　使用lxml模塊的第一步和BeautifulSoup一樣，都是將潛在的非法HTML解析成統一的格式。雖然Lxml可以正確解析屬性?xún)蛇吶笔У囊柌㈥P(guān)閉標簽，但是模塊并沒(méi)有添加額外的&lt;html&gt;和&lt;body&gt;標簽。
　　在線(xiàn)復制 Xpath 表達式可以輕松復制 Xpath 表達式。但是這種方法得到的Xpath表達式在程序中一般是不能用的，看的太長(cháng)了。因此，Xpath 表達式一般要自己使用。
　　四、CSS
　　CSS 選擇器表示用于選擇元素的模式。BeautifulSoup 集成了 CSS 選擇器的語(yǔ)法和它自己方便的 API。在網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的開(kāi)發(fā)過(guò)程中，對于熟悉CSS選擇器語(yǔ)法的人來(lái)說(shuō)，使用CSS選擇器是一種非常方便的方法。
　　
　　CSS 選擇器
　　以下是一些常用選擇器的示例。
　　五、性能對比
　　lxml 和正則表達式模塊都是用 C 編寫(xiě)的，而 BeautifulSoup 是用純 Python 編寫(xiě)的。下表總結了每種爬取方法的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　
　　注意到這一點(diǎn)相對困難。在其內部實(shí)現中，lxml 實(shí)際上將 CSS 選擇器轉換為等效的 Xpath 選擇器。
　　六、總結
　　如果你的爬蟲(chóng)的瓶頸是下載網(wǎng)頁(yè)，而不是提取數據，那么較慢的方法（比如 BeautifulSoup）不是問(wèn)題。如果你只需要抓取少量數據，又想避免額外的依賴(lài)，那么正則表達式可能更合適。但是，一般情況下，l xml 是捕獲數據的最佳選擇，因為這種方法快速且健壯，而正則表達式和 BeautifulSoup 僅在某些場(chǎng)景下有用。
　　
　　如果想深入了解Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)和數據挖掘，可以到專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站： 查看全部