抓取ajax动态网页java(【干货】Vue项目性能优化（一）——Vue框架)
　　前言
　　Vue框架通过数据双向绑定和虚拟DOM技术帮助我们处理前端开发中最脏最累的DOM操作部分。我们不再需要思考如何操作 DOM 以及如何最有效地操作 DOM；但是Vue项目还是存在项目首屏优化、Webpack编译配置优化等问题，所以我们还是需要关注Vue项目的性能优化，让项目具有更高效的性能和更好的用户体验。这篇文章是作者通过实际项目的优化实践总结出来的。希望读者在看完这篇文章后会有一些启发，从而帮助他们优化自己的项目。
　　辛苦整理了好久，希望手动点赞鼓励~
　　github地址为：/fengshi123/...，总结了作者所有的博客，欢迎关注和star~
　　一、代码级优化
　　1.1、v-if和v-show区分使用场景
　　v-if 是真正的条件渲染，因为它确保条件块内的事件侦听器和子组件在切换期间被正确销毁和重新创建；也懒惰：如果条件在初始渲染时为假，则什么都不做 - 条件块在条件第一次变为真之前不会开始渲染。
　　v-show 更简单，无论初始条件如何，元素总是被渲染，并且简单地根据 CSS 显示属性进行切换。
　　因此，v-if适用于运行时很少改变条件，不需要频繁切换条件的场景；v-show 适用于需要非常频繁切换条件的场景。
　　1.2、计算和观察区分使用场景
　　计算：它是一个计算属性，它依赖于其他属性值，计算值被缓存。只有当它所依赖的属性值发生变化时，才会在下次获取计算值时重新计算计算值；
　　watch：更多的是“观察”的作用，类似于一些数据的监控回调，每次被监控的数据发生变化，都会执行回调以进行后续操作；
　　应用场景：
　　1.3、v-for遍历必须给item添加key，避免同时使用v-if
　　(1）v-for遍历必须给item添加key
　　在遍历和渲染列表数据时，需要为每个item设置一个唯一的key值，这样Vue.js的内部机制才能准确的找到列表数据。当状态更新时，将新状态值与旧状态值进行比较，以更快地定位差异。
　　(2）v-for遍历避免同时使用v-if
　　v-for 的优先级高于 v-if。如果每次都需要遍历整个数组，会影响速度，尤其是需要渲染一小部分的时候，必要时应该换成计算属性。
　　推荐：
　　

{{ user.name }}

computed: {
activeUsers: function () {
return this.users.filter(function (user) {
return user.isActive
})
}
}
复制代码
　　不建议：
　　

{{ user.name }}

复制代码
　　1.4、长列表性能优化
　　Vue会通过Object.defineProperty劫持数据，实现视图对数据变化的响应。但是，有时我们的组件是纯粹的数据展示，不会有任何变化。我们不需要 Vue 来劫持我们的数据。在数据展示的情况下，这样可以显着减少组件初始化时间，那么如何防止Vue劫持我们的数据呢？对象可以通过 Object.freeze 方法冻结。一旦对象被冻结，就不能再对其进行修改。
　　export default {
data: () => ({
users: {}
}),
async created() {
const users = await axios.get("/api/users");
this.users = Object.freeze(users);
}
};
复制代码
　　1.5、事件销毁
　　当 Vue 组件被销毁时，它会自动清理它与其他实例的连接，解除其所有指令和事件监听器的绑定，但仅限于组件本身的事件。js中如果使用addEventListene等方法，不会自动销毁。我们需要在组件被销毁时手动移除这些事件的监听器，以避免内存泄漏，例如：
　　created() {
addEventListener('click', this.click, false)
},
beforeDestroy() {
removeEventListener('click', this.click, false)
}
复制代码
　　1.6、图片资源的延迟加载
　　对于图片过多的页面，为了加快页面加载速度，很多时候我们需要先加载没有出现在页面可视区域的图片，滚动到可视区域后再加载。这样一来，页面加载性能会大大提升，用户体验也会得到提升。我们在项目中使用了 Vue 的 vue-lazyload 插件：
　　(1）安装插件
　　npm install vue-lazyload --save-dev
复制代码
　　(2）入口文件man.js中引入并使用
　　import VueLazyload from 'vue-lazyload'
复制代码
　　然后直接在vue中使用
　　Vue.use(VueLazyload)
复制代码
　　或添加自定义选项
　　Vue.use(VueLazyload, {
preLoad: 1.3,
error: 'dist/error.png',
loading: 'dist/loading.gif',
attempt: 1
})
复制代码
　　(3）在vue文件中直接将img标签的src属性改为v-lazy，从而将图片显示方式改为延迟加载显示：
　　<img v-lazy="/static/img/1.png">
复制代码
　　以上是vue-lazyload插件的简单使用。如果想查看更多插件的参数选项，可以查看vue-lazyload的github地址。
　　1.7、路由延迟加载
　　Vue是单页应用，可能导入的路由很多。这样用webpcak打包的文件就很大了。进入首页时，加载的资源过多，页面会出现白屏，不利于用户体验。如果我们可以将不同路由对应的组件分成不同的代码块，然后在路由被访问时加载相应的组件，效率会更高。这将大大提高首屏显示的速度，但其他页面的速度可能会变慢。
　　路由延迟加载：
　　const Foo = () => import('./Foo.vue')
const router = new VueRouter({
routes: [
{ path: '/foo', component: Foo }
]
})
复制代码
　　1.8、按需引入第三方插件
　　我们经常需要在项目中引入第三方插件。如果直接引入整个插件，会导致项目体积过大。我们可以使用 babel-plugin-component ，然后只引入需要的组件来减少项目体积。的目标。下面是在项目中引入element-ui组件库的例子：
　　(1）首先，安装 babel-plugin-component:
　　npm install babel-plugin-component -D
复制代码
　　(2）然后，修改.babelrc为：
　　{
"presets": [["es2015", { "modules": false }]],
"plugins": [
[
"component",
{
"libraryName": "element-ui",
"styleLibraryName": "theme-chalk"
}
]
]
}
复制代码
　　(3）在main.js中引入一些组件：
　　import Vue from 'vue';
import { Button, Select } from 'element-ui';
Vue.use(Button)
Vue.use(Select)
复制代码
　　1.9、优化无限列表性能
　　如果你的应用程序有很长或无限的滚动列表，你需要使用窗口技​​术来优化性能，只需要渲染一小块区域的内容，减少重新渲染组件和创建 dom 节点的时间。你可以参考下面的开源项目 vue-virtual-scroll-list 和 vue-virtual-scroller 来优化这个无限列表的场景。
　　1.10、服务端渲染SSR或预渲染
　　服务端渲染是指Vue从客户端的标签开始渲染整个html片段完成服务端的工作，服务端形成的html片段直接返回给客户端。这个过程称为服务器端渲染。
　　(1）服务端渲染的优点：
　　(2）服务端渲染的缺点：
　　如果你的项目的SEO和首屏渲染是评价项目的关键指标，那么你的项目需要服务端渲染来帮助你达到最佳的初始加载性能和SEO。Vue SSR的具体实现方法可以参考作者的另一篇文章文章《Vue SSR踏上坑路》。如果您的 Vue 项目只需要改进几个营销页面（例如 /、/about、/contact 等）的 SEO，那么您可能希望在构建时预渲染并简单地为特定路由生成静态 HTML 文件。优点是设置预渲染更容易，并且您可以将前端用作完全静态的站点。具体来说，您可以使用 prerender-spa-plugin 轻松添加预渲染。
　　二、Webpack 级别的优化
　　2.1、Webpack 压缩图片
　　在vue项目中，除了可以在webpack.base.conf.js中的url-loader中设置limit size来处理图片，并将小于limit的图片转换为base64格式，其余不操作。所以对于一些大的图片资源，在请求资源的时候，加载会很慢，我们可以使用image-webpack-loader来压缩图片：
　　(1）首先，安装image-webpack-loader：
　　npm install image-webpack-loader --save-dev
复制代码
　　(2）然后，在 webpack.base.conf.js 中配置：
　　{
test: /\.(png|jpe?g|gif|svg)(\?.*)?$/,
use:[
{
loader: 'url-loader',
options: {
limit: 10000,
name: utils.assetsPath('img/[name].[hash:7].[ext]')
}
},
{
loader: 'image-webpack-loader',
options: {
bypassOnDebug: true,
}
}
]
}
复制代码
　　2.2、减少从 ES6 到 ES5 的冗余代码
　　Babel 插件在将 ES6 代码转换为 ES5 代码时会注入一些辅助函数，例如下面的 ES6 代码：
　　class HelloWebpack extends Component{...}
复制代码
　　将此代码转换为有效的 ES5 代码需要以下两个辅助函数：
　　babel-runtime/helpers/createClass // 用于实现 class 语法
babel-runtime/helpers/inherits // 用于实现 extends 语法
复制代码
　　默认情况下，Babel 会将这些依赖的辅助函数代码嵌入到每个输出文件中。如果多个源代码文件依赖这些辅助函数，这些辅助函数的代码会出现多次，导致代码冗余。为了不重复这些helper函数的代码，可以在依赖的时候通过require('babel-runtime/helpers/createClass')来导入，这样它们就只出现一次。babel-plugin-transform-runtime插件就是用来实现这个功能的，将相关的辅助功能替换成import语句，从而减小babel编译的代码的文件大小。
　　(1）首先，安装 babel-plugin-transform-runtime:
　　npm install babel-plugin-transform-runtime --save-dev
复制代码
　　(2）然后，修改.babelrc配置文件为：
　　"plugins": [
"transform-runtime"
]
复制代码
　　如果想看更多关于插件的详细信息，可以查看 babel-plugin-transform-runtime 的详细介绍。
　　2.3、提取公共代码
　　如果项目没有提取每个页面的第三方库和公共模块，项目会出现以下问题：
　　因此，我们需要将多个页面的公共代码提取到单独的文件中来优化上述问题。Webpack 有一个内置插件 CommonsChunkPlugin 专门用于提取多个 Chunk 中的公共部分。我们项目中CommonsChunkPlugin的配置如下：
　　// 所有在 package.json 里面依赖的包，都会被打包进 vendor.js 这个文件中。
new webpack.optimize.CommonsChunkPlugin({
name: 'vendor',
minChunks: function(module, count) {
return (
module.resource &&
/\.js$/.test(module.resource) &&
module.resource.indexOf(
path.join(__dirname, '../node_modules')
) === 0
);
}
}),
// 抽取出代码模块的映射关系
new webpack.optimize.CommonsChunkPlugin({
name: 'manifest',
chunks: ['vendor']
})
复制代码
　　如果想看插件的更多细节，可以查看CommonsChunkPlugin的详细介绍。
　　2.4、模板预编译
　　在 JavaScript 中使用 in-DOM 模板或字符串模板时，模板会在运行时编译为渲染函数。通常这已经足够快了，但最好避免对性能敏感的应用程序。
　　预编译模板最简单的方法是使用单文件组件——相关的构建设置会自动处理预编译，因此构建的代码已经收录编译后的渲染函数而不是原创模板字符串。
　　如果你使用 webpack 并且喜欢将 JavaScript 和模板文件分开，你可以使用 vue-template-loader，它还会在构建过程中将模板文件转换为 JavaScript 渲染函数。
　　2.5、提取组件的CSS
　　使用单文件组件时，组件内部的 CSS 是通过 JavaScript 以样式标签的形式动态注入的。这有一些小的运行时开销，如果您使用服务器端渲染，这可能会导致“无样式内容 (fouc) 闪烁”。将所有组件的 CSS 提取到同一个文件中可以避免这个问题，并且还可以更好地压缩和缓存 CSS。 查看全部

　　抓取ajax动态网页java(爬虫Scrapy框架的原理架构图运作流程及案例分析(一))
　　通过前七章的学习，相信大家对整个爬虫有了比较全面的了解，其中涉及到四个案例：静态网页爬取、动态Ajax网页爬取、Selenium浏览器模拟爬取和Fillder今日头条app爬取，基本上涵盖了爬虫的一般套路。在此基础上，本文进一步开发并使用Scrapy框架构建了一个更接近搜索引擎技术的QQ音乐分布式爬虫系统。
　　
　　一、前期准备
　　1.Scrapy原理概述
　　Scrapy 是一个应用程序框架，用于抓取 网站 数据并提取结构化数据。它可以用于一系列程序，包括数据挖掘、信息处理或存储历史数据。最初是为爬虫或者data采集设计的，也可以用来获取API或者一般网络爬虫返回的数据。总之，相比普通爬虫，Scrapy 是“有组织有纪律”的，更容易构建大型爬虫项目。
　　下图是Scrapy框架的示意图，一一讲解：
　　
　　有了上面Scrapy组件的介绍，下面介绍一下Scrapy的运行过程：
　　爬虫使用yield向EngineEngine发送请求，对请求什么都不做，发送给SchedulerEngine获取请求，通过Middleware发送给DownloaderDownloader获取响应，再通过Middleware发送给EngineEngine Middleware 将其传递给 Spider，Spider 的 parse() 方法解析响应 Spider 会将解析后的 item 或 requests 返回到 EngineEngine，将 item 发送到 ItemPipeline，将请求发送到 Scheduler。仅当调度程序中没有请求时，程序才会停止。
　　2.Scrapy安装配置
　　接下来，安装 Scrapy。Scrapy 已经支持 python3。本文环境为win10+Anaconda3。实际安装没有问题。首先通过 pip 安装 Scrapy：
　　pip install scrapy
　　然后进入python命令行并导入。如果没有错误，则安装成功。
　　import scrapy
　　3.Scrapy 入门测试
　　然后我们通过百度分布式爬虫框架的一个小例子进行测试。首先在cmd中使用cd命令切换到任意目录，然后运行：
　　scrapy startproject littletest
　　然后切换到项目目录，通过genspider命令添加爬虫网站：
　　cd littletest
scrapy genspider baidu www.baidu.com
　　然后进入目录查看，目录结构如下：
　　
　　同时我们进入settings.py，将ROBOTSTXT_OBEY配置项改为False，即不符合爬虫协议，否则很多网站无法正常获取。
　　ROBOTSTXT_OBEY = False
　　最后进入命令行启动scrapy爬虫：
　　scrapy crawl baidu
　　结果如下，状态码为200，接收字节数大于0，表示爬取成功！
　　
　　3.MongDB安装配置
　　MongoDB 是目前最流行的 NoSQL 数据库之一。它使用数据类型 BSON（类似于 JSON）。下载、安装和配置，以及链接python的pymongo数据库和最好的指南针可视化工具，请参考作者博客的安装和使用。
　　二、QQ音乐爬虫实战
　　1.网页分析
　　通过打开QQ音乐官网点击歌手栏目（链接传送门：），打开DevTools工具，选择XHR异步，观察项，发现musicu.fcg栏返回的json数据中收录歌手相关信息。
　　
　　因此，我们进一步输入headers获取请求url，继续点击下一页，通过三个页面（url如下）找到sin参数的变化找到规则，规则公式为80*( n-1)，n为页码，篇幅有限，json数据解析就不解释了，请参考上一篇。
　　https://u.y.qq.com/cgi-bin/mus ... utf-8¬ice=0&platform=yqq.json&needNewCode=0&data=%7B%22comm%22%3A%7B%22ct%22%3A24%2C%22cv%22%3A0%7D%2C%22singerList%22%3A%7B%22module%22%3A%22Music.SingerListServer%22%2C%22method%22%3A%22get_singer_list%22%2C%22param%22%3A%7B%22area%22%3A-100%2C%22sex%22%3A-100%2C%22genre%22%3A-100%2C%22index%22%3A-100%2C%22sin%22%3A0%2C%22cur_page%22%3A1%7D%7D%7D
https://u.y.qq.com/cgi-bin/mus ... utf-8¬ice=0&platform=yqq.json&needNewCode=0&data=%7B%22comm%22%3A%7B%22ct%22%3A24%2C%22cv%22%3A0%7D%2C%22singerList%22%3A%7B%22module%22%3A%22Music.SingerListServer%22%2C%22method%22%3A%22get_singer_list%22%2C%22param%22%3A%7B%22area%22%3A-100%2C%22sex%22%3A-100%2C%22genre%22%3A-100%2C%22index%22%3A-100%2C%22sin%22%3A80%2C%22cur_page%22%3A2%7D%7D%7D
https://u.y.qq.com/cgi-bin/mus ... utf-8¬ice=0&platform=yqq.json&needNewCode=0&data=%7B%22comm%22%3A%7B%22ct%22%3A24%2C%22cv%22%3A0%7D%2C%22singerList%22%3A%7B%22module%22%3A%22Music.SingerListServer%22%2C%22method%22%3A%22get_singer_list%22%2C%22param%22%3A%7B%22area%22%3A-100%2C%22sex%22%3A-100%2C%22genre%22%3A-100%2C%22index%22%3A-100%2C%22sin%22%3A160%2C%22cur_page%22%3A3%7D%7D%7D
　　以此类推，获取歌曲下载地址、歌曲列表地址、歌词列表地址、歌曲评论地址等，并配置翻页参数：
　　start_urls = [&#39;https://u.y.qq.com/cgi-bin/mus ... 39%3B \
&#39;%22%2C%22method%22%3A%22get_singer_list%22%2C%22param%22%3A%7B%22area%22%3A-100%2C%22sex%22%3A-100%2C%22genr&#39; \
&#39;e%22%3A-100%2C%22index%22%3A-100%2C%22sin%22%3A{num}%2C%22cur_page%22%3A{id}%7D%7D%7D&#39;] # 歌手地址
song_down = &#39;https://c.y.qq.com/base/fcgi-b ... 39%3B \
&#39;d=205361747&songmid={songmid}&filename=C400{songmid}.m4a&guid=9082027038&#39; # 歌曲下载地址
song_url = &#39;https://c.y.qq.com/v8/fcg-bin/ ... id%3D{singer_mid}&order=listen&num={sum}&#39; # 歌曲列表地址
lrc_url = &#39;https://c.y.qq.com/lyric/fcgi- ... id%3D{musicid}&#39; # 歌词列表地址
discuss_url = &#39;https://c.y.qq.com/base/fcgi-b ... 39%3B \
&#39;{song_id}&cmd=8&pagenum=0&pagesize=25&#39; # 歌曲评论地址
　　之后我们开始构建scrapy爬虫。首先切换到个人目录打开项目：
　　scrapy startproject musicspyder
cd musicspyder
scrapy genspider qqmusic y.qq.com
　　2.spyder.py 写的
　　接下来，开始对Scrapy组件进行一一完善。首先编写爬虫主程序qqmusic.py，在生成的类中定义爬虫名称、允许域名、爬取url等变量，并创建解析用户信息、歌曲信息、歌词信息、评论信息、url信息方法：
　　import json
import scrapy
from scrapy import Request
from musicspyder.items import QqMusicItem
​
class MusicSpider(scrapy.Spider):
name = &#39;qqmusic&#39;
allowed_domains = [&#39;y.qq.com&#39;]
start_urls = [&#39;...&#39;]
song_down = &#39;...&#39;
song_url = &#39;...&#39;
lrc_url = &#39;...&#39;
discuss_url = &#39;...&#39;
# 生成请求并从配置中获取页数
def start_requests(self):
# 解析用户信息
def parse_user(self, response)
# 解析歌曲信息
def parse_song(self, response)
# 解析歌词信息
def parse_lrc(self, response)
# 解析评论信息
def parse_comment(self, response)
# 解析url信息
def parse_url(self, response)
　　3.items.py 写的
　　然后编写items.py，在QqMusicItem类中创建MongoDB集合名称、id字段、歌手姓名字段、歌曲名称字段、歌曲地址字段、歌词字段、评论字段等变量：
　　import scrapy
from scrapy import Field
class QqMusicItem(scrapy.Item):
# mongodb collection
collection = &#39;singer&#39;
id = Field()
# 歌手名字字段
singer_name = Field()
# 歌曲名字段
song_name = Field()
# 歌曲地址字段
song_url = Field()
# 歌词字段
lrc = Field()
# 评论字段
comment = Field()
　　由 4.piplines.py 编写
　　然后编写piplines.py，并添加IrcText类来解析歌词：
　　import json
import pymongo
import re
from scrapy.exceptions import DropItem
from musicspyder.items import QqMusicItem
# 默认pipline类
class QqMusicPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
return item
# 在pipline中新增类用于解析和清洗单词
class lrcText(object):
# 进行正则匹配获取的单词
def process_item(self, item, spider):
# 保存到Mongo数据库
class MongoPipline(object):
# 构造方法
def __init__(self, mongo_url, mongo_db):
# 从settings.py中获取Mongo rl和库
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
# 存储处理
def process_item(self, item, spider):
# 关闭mongodb数据库
def close_spider(self, spider):
　　之后，编写 middlewares.py 代码，自定义 my_useragent 类，使用 random 库随机选择浏览器头：
　　import random
from scrapy import signals
# 默认中间件
class MusicspyderSpiderMiddleware(object):
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
def process_spider_input(self, response, spider):
def process_spider_output(self, response, result, spider):
def process_spider_exception(self, response, exception, spider):
def process_start_requests(self, start_requests, spider):
def spider_opened(self, spider):
​
# 在中间件中加入useragent防爬
class my_useragent(object):
def process_request(self, request, spider):
user_agent_list = [&#39;...&#39;,&#39;...&#39;,...]
user_agent = random.choice(user_agent_list)
request.headers[&#39;User_Agent&#39;] = user_agent
　　6.settings.py 编写
　　最后编写settings.py，配置要爬取的页数、要爬取的歌曲数、mongoDB的地址和数据库等相应变量，并设置不符合Robots协议，并打开下载中间件和项目管道：
　　# 系统配置变量
BOT_NAME = &#39;musicspyder&#39;
SPIDER_MODULES = [&#39;musicspyder.spiders&#39;]
NEWSPIDER_MODULE = &#39;musicspyder.spiders&#39;
MAX_PAGE = 3 # 爬取页数
SONGER_NUM = 1 # 爬取歌手歌曲数量
MONGO_URL = &#39;mongodb://localhost:27017/&#39;
MONGO_DB = &#39;music&#39; # mongo数据库
# 定义robots协议遵守规则为：不遵守
ROBOTSTXT_OBEY = False
# 启用下载中间件
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
# &#39;musicspyder.middlewares.QqMusicDownloaderMiddleware&#39;: 543,
&#39;musicspyder.middlewares.my_useragent&#39;: 544,
}
# 启用pipline中mongodb存储
ITEM_PIPELINES = {
# &#39;musicspyder.pipelines.QqMusicPipeline&#39;: 300,
&#39;musicspyder.pipelines.lrcText&#39;: 300,
&#39;musicspyder.pipelines.MongoPipline&#39;: 302,
}
　　定义好上述scrapy组件后，我们可以在命令行输入如下命令来开启qqmusic爬虫框架：
　　scrapy crawl qqmusic
　　然后进入mongodb查看爬取结果得到响应歌手的歌曲信息：
　　
　　三、爬虫系列总结
　　至此，Scrapy框架已经完成了QQ音乐的爬取，Python网络爬虫数据采集实战系列也结束了。一般来说，爬虫是一项细致的工作，需要掌握固定的套路，努力寻找网络数据的规律。只有线索才能成功爬取，同时也要尽量防止对方服务器负载过大或者自己的输入输出不成比例。完整代码可在头条号私信“QQ音乐”获取。上篇文章涉及的基础知识请参考以下链接：
　　爬虫需要知道的基础知识，这一点就够了！Python网络爬虫实战系列
　　本文将带你深入了解和学习Python爬虫库！从现在开始，不用担心数据
　　Python爬虫有多简单？本文将带你实战豆瓣电影TOP250数据爬取！
　　一篇搞懂Python网络爬虫解析库的文章！收录多个示例
　　谁说同花顺很难爬？本文带你学习如何使用Python爬取动态金融网页！
　　谁说京东产品难爬？一篇文章教你用Python搭建电商网站爬虫！
　　Fiddler抓包Python网络爬虫今日头条应用！附代码
　　参考链接： 查看全部

　　抓取ajax动态网页java(前端必须掌握的HTML5、选择器、JavaScript、加密爬取)
　　一、前端一定要掌握HTML基础
　　5、 选择器
　　在 CSS 中，我们使用 CSS 选择器来定位节点。比如下图中div节点的id是asideProfile，那么可以表示为#asideProfile，其中#以选择id开头，后面是id的名字。
　　
　　另外，如果我们要选择一个类为side-box的节点，我们可以使用.aside-box，其中一个点“.”。首先选择一个班级，然后是班级的名称。
　　6、爬虫原理
　　互联网是一个大网，爬虫（即网络爬虫）是在网络上爬行的蜘蛛。如果把网络的节点比作网页，爬虫爬取就相当于访问页面并获取其信息。节点之间的连接可以比作网页之间的链接关系。
　　爬虫要做的第一个工作就是获取网页，这里是网页的源代码。得到网页的源代码后，接下来就是分析网页的源代码，从中提取出我们想要的数据。
　　提取信息后，我们可以简单地将其保存为TXT文本或JSON文本，或者将其保存到MySQL和MongoDB等数据库，或者保存到远程服务器。
　　7、JavaScript 渲染页面
　　如今，越来越多的网页使用 Ajax 和前端模块化工具构建。整个网页可能会被 JavaScript 渲染，这意味着原创的 HTML 代码只是一个空壳。
　　网页请求这个js文件，拿到文件后，里面的JavaScript代码会被执行，JavaScript会改变HTML中的节点，往里面添加内容，最终得到一个完整的页面。
　　因为，可以通过 selenium 或通过查找 Ajax 的请求地址来解决。
　　8、加密
　　在爬取网站的时候，我们经常会遇到各种类似加密的情况，比如：字体加密，结构参数加密，如果要爬取，就必须知道如何找到对应的js文件，研究这些参数是怎么回事构建完成，现在越来越完整的信息通过App展示出来。有些app在内部实现的时候会对proxy增加一些检查，比如绕过系统proxy直接连接或者检测到proxy的使用，直接拒绝连接。这就需要考虑使用Wireshark、Tcpdump在低层协议上抓包。
　　之后，所有之前的文章都被反复整理整理。 查看全部

　　抓取ajax动态网页java(爬虫、常见爬虫框架、优缺点框架有哪些种类?(一)
)
　　“你写爬虫的时候用的是什么框架，为什么选择这个框架？” 考官经常问。
　　今天小编总结了爬虫的优缺点、常用爬虫框架、爬虫框架：
　　1)，什么是爬虫？
　　爬虫是按照一定的规则自动爬取各种网页信息的程序或脚本
　　2)，爬虫是怎么组成的？
　　在网络爬虫的系统框架中，主要流程由控制器、解析器和资源库三部分组成。
　　1) 控制器的主要工作是为多个线程中的每个爬虫线程分配工作任务。
　　2)，解析器的主要工作是下载网页并处理页面，主要是处理一些JS脚本标签、CSS代码内容、空格字符、HTML标签等。爬虫的基本工作是使用解析器完成。
　　3)，资源库用于存放下载的web资源。一般使用Oracle数据库等大型数据库对其进行存储和索引。
　　3)、常见的爬虫框架有哪些？
　　
　　根据语言，列出比较常见的爬虫框架：
　　Python中有Scrapy和Pyspider；
　　Java中有Nutch、WebMagic、WebCollector、heritrix3、Crawler4j
　　
　　不同的框架
　　4)，这些框架的优缺点是什么？
　　
　　(1), Scrapy:
　　
　　Scrapy，一个用 Python 开发的快速、高级的屏幕抓取和网页抓取框架，用于抓取网站并从页面中提取结构化数据。Scrapy 用途广泛，可用于数据挖掘、监控和自动化测试。
　　Scrapy 的吸引力在于它是一个任何人都可以根据自己的需要轻松修改的框架。还提供了各类爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等。最新版本提供了对web2.0爬虫的支持。
　　报废意味着碎片化。这个 Python 爬虫框架叫做 Scrapy。
　　优势：
　　1.极其灵活的自定义爬取。
　　2.社区比较大，文档比较齐全。
　　3.URL去重采用Bloom filter方案。
　　4.可以处理不完整的HTML，Scrapy已经提供了选择器（基于lxml的更高级的接口），
　　可以有效地处理不完整的 HTML 代码。
　　缺点：
　　1.对新生不友好，需要一定的新手期
　　（2)，Pyspider：
　　
　　pyspider 是一个用 python 实现的强大的网络爬虫系统。它可以在浏览器界面上实时编写脚本、调度函数和查看爬取结果。后端使用通用数据库存储爬取结果。可以定期设置任务和任务优先级。
　　优势：
　　1.支持分布式部署。
　　2.完全可视化，非常人性化：WEB界面编写调试脚本，启动和停止脚本，监控执行状态，查看活动历史，获取结果。
　　3.五分钟即可轻松上手。脚本规则简单，开发效率高。支持抓取 JavaScript 页面。
　　总之，Pyspider 非常强大，强大到它更像是一个产品而不是一个框架。
　　缺点：
　　1.URL去重使用数据库而不是Bloom过滤器，十亿级存储的db io会导致效率急剧下降。
　　2.使用的人性化牺牲了灵活性，降低了定制能力。
　　（3)，纳奇
　　
　　Nutch 是为搜索引擎设计的爬虫。大多数用户需要一个爬虫来进行准确的数据爬取（精细提取）。Nutch 运行的三分之二的流程是为搜索引擎设计的。
　　优势
　　1.Nutch 支持分布式爬取，拥有Hadoop 支持多机分布式爬取、存储和索引。另一个非常吸引人的地方是它提供了一个插件框架，可以很容易地扩展它的功能，例如解析各种网页内容、采集、查询、聚类、过滤各种数据。因为这个框架，Nutch 的插件开发非常容易，第三方插件层出不穷，大大提升了Nutch 的功能和知名度。
　　缺点
　　1.Nutch的爬虫定制能力比较弱
　　（4)，WebMagic
　　
　　WebMagic 是一个简单灵活的 Java 爬虫框架。基于WebMagic，您可以快速开发一个高效且易于维护的爬虫。
　　优势：
　　1.简单的 API 快速上手
　　2.模块化结构，方便扩展
　　3.提供多线程和分布式支持
　　缺点：
　　1.不支持JS页面抓取
　　（5)，网络采集器
　　
　　WebCollector是一个无需配置，方便二次开发的JAVA爬虫框架（内核）。它提供了精简的API，只需少量代码即可实现强大的爬虫。WebCollector-Hadoop 是支持分布式爬取的 WebCollector 的 Hadoop 版本。
　　优势：
　　1.根据文本密度自动提取网页文本
　　2.支持断点重爬
　　3.支持代理
　　缺点：
　　1.不支持分布式，只支持单机
　　2.没有URL优先级调度
　　3.不是很活跃
　　(6), Heritrix3
　　
　　Heritrix是java开发的开源网络爬虫，用户可以使用它从互联网上爬取想要的资源
　　优势
　　Heritrix的爬虫有很多自定义参数
　　缺点
　　1.单实例爬虫不能互相配合。
　　2.在机器资源有限的情况下，需要进行复杂的操作。
　　3.仅官方支持，仅在 Linux 上测试。
　　4.每个爬虫单独工作，更新时没有修改。
　　5.在发生硬件和系统故障时恢复能力很差。
　　6.优化性能的时间很少。
　　7.相比Nutch，Heritrix只是一个爬虫工具，不提供搜索引擎。如果要对爬取的站点进行排名，则必须实现类似于 Pagerank 的复杂算法。
　　(7), Crawler4j
　　
　　Crawler4j 是一个基于 Java 的轻量级独立开源爬虫框架
　　优势
　　1.多线程采集
　　2.内置url过滤机制，使用BerkeleyDB进行url过滤。
　　3.可扩展以支持网络字段的结构化提取，可作为垂直方向采集
　　缺点
　　1.不支持动态网页抓取，例如网页的 ajax 部分
　　2.不支持分布式采集，可以认为是分布式爬虫的一部分，客户端采集的一部分
　　为了让这7个爬虫框架更加直观，小编做了一个框架优缺点对比图，如下：
　　
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　　抓取ajax动态网页java(如何从网络API中获取JSON格式的渲染引擎(图))
　　解析动态内容
　　根据权威机构发布的《全球互联网无障碍审计报告》，全球约四分之三的网站内容或部分内容是通过JavaScript动态生成的，这意味着“以一种在HTML代码中找不到浏览器窗口“源代码”，说明我们以前抓取数据的方式并不能正常工作。解决这样的问题基本上有两种方案，一种是JavaScript逆向工程；另一种是渲染 JavaScript 以获取渲染的内容。
　　
　　JavaScript 逆向工程
　　我们以“360图片”网站为例来说明什么是JavaScript逆向工程。其实所谓JavaScript逆向工程就是通过Ajax技术找到动态获取数据的接口。
　　但是当我们在浏览器中使用右键菜单“显示网页的源代码”时，我们惊奇地发现页面的HTML代码中有一个链接。
　　没有标签，那么我们看到的图片是怎么出现的呢？原来所有的图片都是通过JavaScript动态加载的，在浏览器“开发者工具”的“网络”中可以找到获取这些图片数据的网络API接口。
　　那么结论就很简单了。只要找到这些网络API接口，就可以通过这些接口获取数据。当然，在实际开发中，我们可能还需要对这些接口的参数和接口返回的数据进行分析，以了解各个参数的含义以及返回的 JSON 数据的格式，以便我们可以在我们的爬虫。
　　如何从网络API中获取JSON格式的数据，提取出我们需要的内容，在上一篇《文件与异常》中已经说明，这里不再赘述。
　　
　　使用硒
　　虽然很多网站保护了自己的网络API接口，增加了获取数据的难度，但大部分只要努力够就可以进行逆向工程，但是在实际开发中，我们可以通过浏览器渲染引擎来避免这些繁琐的工作，WebKit 是一个利用的渲染引擎。
　　WebKit 的代码始于 1998 年的 KHTML 项目，当时它是 Konqueror 浏览器的渲染引擎。 2001 年，Apple 从这个项目的代码中衍生出 WebKit，并将其应用到 Safari 浏览器中，早期的 Chrome 浏览器也使用了内核。在 Python 中，我们可以通过 Qt 框架获取 WebKit 引擎，并使用它来渲染页面以获取动态内容。本内容请阅读文章《爬虫技术：动态页面爬取超导》。
　　如果你不打算使用上面的方法来渲染页面和获取动态内容，其实还有一个替代方案是使用自动化测试工具 Selenium，它提供了浏览器自动化的 API 接口，这样你就可以通过操作来获取动态内容浏览器。内容。首先，您可以使用 pip 安装 Selenium。
　　pip3 install selenium
　　下面以“阿里巴巴V任务”的“直播服务”为例，演示如何使用Selenium获取动态内容和抓拍主播的画面。
　　import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def main():
resp = requests.get('https://v.taobao.com/v/content/live?catetype=704&from=taonvlang')
soup = BeautifulSoup(resp.text, 'lxml')
for img_tag in soup.select('img[src]'):
print(img_tag.attrs['src'])
if __name__ == '__main__':
main()
　　运行上面的程序会发现没有输出，因为页面的html代码根本找不到
　　标签。接下来，我们使用 Selenium 来获取页面上的动态内容，然后提取锚点图像。
　　from bs4 import BeautifulSoup
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
def main():
driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://v.taobao.com/v/content/live?catetype=704&from=taonvlang')
soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'lxml')
for img_tag in soup.body.select('img[src]'):
print(img_tag.attrs['src'])
if __name__ == '__main__':
main()
　　在上面的程序中，我们使用 Selenium 来控制 Chrome 浏览器。如果我们要控制其他浏览器，可以创建相应的浏览器对象，比如Firefox、IE等。运行上面的程序，如果看到下图的错误信息，说明我们没有添加Chrome浏览器驱动PATH环境变量，我们也没有在程序中指定Chrome浏览器驱动的位置。
　　selenium.common.exceptions.WebDriverException: Message: 'chromedriver' executable needs to be in PATH. Please see https://sites.google.com/a/chr ... /home
　　为了解决以上问题，可以到Selenium的官方网站找到浏览器驱动的下载链接，下载需要的驱动。在 Linux 或 macOS 系统中，可以通过以下命令设置 PATH 环境变量，在 Windows 下配置环境变量也很简单，不清楚的可以自行理解。
　　export PATH=$PATH:/Users/Hao/Downloads/Tools/chromedriver/
　　其中/Users/Hao/Downloads/Tools/chromedriver/是chromedriver所在的路径。 查看全部

　　抓取ajax动态网页java(如何一次性把网站中的ajax获取这里介绍的文件)
　　通常情况下，通过网络爬虫挖出来的网页的静态内容基本上就是网页的静态内容，而动态ajax号的内容是我个人不知道ajax怎么弄进去的网站 一次
　　这里介绍的是某个网站中的某个ajax刷新某个表，期望数据，提供其他操作，比如下载：
　　假设我们需要挖掘某个网站：
　　示例：网站 中的那些 pdf 文件，并下载它们
　　首先：需要分析网页构成的结果；看看它是如何被读取和处理的。 ajax解决方案到此结束（其他异同，ajax只对数据进行一次性数据请求）
　　具体操作已经通过案例主要介绍了：
　　先分析ajax使用的请求url的含义和请求中需要的参数，然后给出响应的参数
　　 /**
* 获取某个请求的内容
* @param url 请求的地址
* @param code 请求的编码，不传就代表UTF-8
* @return 请求响应的内容
* @throws IOException
*/
public static String fetch_url(String url, String code) throws IOException {
BufferedReader bis = null;
InputStream is = null;
InputStreamReader inputStreamReader = null;
try {
URLConnection connection = new URL(url).openConnection();
connection.setConnectTimeout(20000);
connection.setReadTimeout(20000);
connection.setUseCaches(false);
connection.setRequestProperty("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11");
is = connection.getInputStream();
inputStreamReader = new InputStreamReader(is, code);
bis = new BufferedReader(inputStreamReader);
String line = null;
StringBuffer result = new StringBuffer();
while ((line = bis.readLine()) != null) {
result.append(line);
}
return result.toString();
} finally {
if (inputStreamReader != null) {
try {
inputStreamReader.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if (bis != null) {
try {
bis.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if (is != null) {
try {
is.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
　　通过上面的url请求，观察响应的数据格式，这里响应的数据测试格式为json格式
　　 /**
* 数据转化成json格式
* @param s
*/
public static void getJSON(String s) {
JSONObject object = JSONObject.fromObject(s);
JSONArray array = JSONArray.fromObject(object.get("disclosureInfos"));
//System.out.println(array);
String filePath = object.getString("filePath");//解析数据中的某一个值
//System.out.println(array.size());
List listFilePath = getJSONArray(array,filePath);//将数据解析成条数
/*System.out.println(listFilePath);
System.out.println(listFilePath.size());*/
writer(listFilePath);//根据数据的内容开始挖取下载
}
　　大量数据需要下载，一个一个
　　 public static void writer(List listFilePath) {
for (String string : listFilePath) {
downloadFile(string);
}
}
　　从格式数据中解析json数据
　　 /**
* 解析文件url
* @param array
* @return
*/
public static List getJSONArray(JSONArray array,String filePath) {
List listFilePath = new ArrayList();
for (Object object : array) {
JSONObject ob = JSONObject.fromObject(object);
filePath = filePath + ob.get("filePath").toString();
// System.out.println(filePath);
listFilePath.add(filePath);
}
return listFilePath;
}
　　文件下载处理
　　 /* 下载 url 指向的网页 */
public static String downloadFile(String url) {
String filePath = null;
/* 1.生成 HttpClinet 对象并设置参数 */
HttpClient httpClient = new HttpClient();
// 设置 Http 连接超时 5s
httpClient.getHttpConnectionManager().getParams().setConnectionTimeout(5000);
/* 2.生成 GetMethod 对象并设置参数 */
GetMethod getMethod = new GetMethod(url);
// 设置 get 请求超时 5s
getMethod.getParams().setParameter(HttpMethodParams.SO_TIMEOUT, 5000);
// 设置请求重试处理
getMethod.getParams().setParameter(HttpMethodParams.RETRY_HANDLER, new DefaultHttpMethodRetryHandler());
/* 3.执行 HTTP GET 请求 */
try {
int statusCode = httpClient.executeMethod(getMethod);
// 判断访问的状态码
if (statusCode != HttpStatus.SC_OK) {
System.err.println("Method failed: " + getMethod.getStatusLine());
filePath = null;
}
/* 4.处理 HTTP 响应内容 */
byte[] responseBody = getMethod.getResponseBody();// 读取为字节数组
// 根据网页 url 生成保存时的文件名
filePath = "e:\\spider\\";
String fileName = getFileNameByUrl(url, getMethod.getResponseHeader("Content-Type").getValue());
saveToLocal(responseBody, filePath,fileName);
} catch (HttpException e) {
// 发生致命的异常，可能是协议不对或者返回的内容有问题
System.out.println("Please check your provided http address!");
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
// 发生网络异常
e.printStackTrace();
} finally {
// 释放连接
getMethod.releaseConnection();
}
return filePath;
}
　　确认文件名和文件格式
　　 /**
* 根据 url 和网页类型生成需要保存的网页的文件名 去除掉 url 中非文件名字符
*/
public static String getFileNameByUrl(String url, String contentType) {
// remove http://
url = url.substring(7);
// text/html类型
if (contentType.indexOf("html") != -1) {
url = url.replaceAll("[\\?/:*|\"]", "_") + ".html";
return url;
}
// 如application/pdf类型
else {
return url.replaceAll("[\\?/:*|\"]", "_") + "." + contentType.substring(contentType.lastIndexOf("/") + 1);
}
}
　　保存要写入的文件地址
　　 /**
* 保存网页字节数组到本地文件 filePath 为要保存的文件的相对地址
*/
private static void saveToLocal(byte[] data, String fileDir,String fileName) {
try {
File fileNew=new File(fileDir+"\\"+fileName);//new 一个文件 构造参数是字符串
File rootFile=fileNew.getParentFile();//得到父文件夹

if( !fileNew.exists()) {
rootFile.mkdirs();
fileNew.createNewFile();
}
DataOutputStream out = new DataOutputStream(new FileOutputStream(fileNew));
for (int i = 0; i < data.length; i++)
out.write(data[i]);
out.flush();
out.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
　　测试，这里写一个测试URL，网站地址和URL参数可能会发生变化，需要适当调整
　　
public static void main(String[] args) throws Exception{
String s = fetch_url("http://www.neeq.cc/controller/ ... ot%3B, "utf-8");
//System.out.println(s);
getJSON(s);
}

　　完（欢迎转载）
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　　抓取ajax动态网页java(UA即user-agent原则及调整方法根据上述网站设置
)
　　UA属性：UA即user-agent，是http协议中的一个属性，代表终端的身份，向服务器指示我在做什么，然后服务器可以根据不同的身份做出不同的反馈结果。
　　机器人协议：robots.txt 是搜索引擎访问网站时首先访问的文件，用于确定哪些允许爬取，哪些禁止爬取。robots.txt 必须放在网站 根目录下，文件名必须小写。robots.txt的详细写法请参考。百度严格遵守机器人协议。此外，它还支持在网页内容中添加名为 robots、index、follow、nofollow 等指令的元标记。
　　百度蜘蛛抓取频率原理及调整方法
　　百度蜘蛛根据上述网站设定的协议爬取网站页面，但不可能对所有网站一视同仁。它会综合考虑网站的实际情况来确定一个抓取配额，每天定量抓取网站内容，也就是我们常说的抓取频率。那么百度搜索引擎是通过哪些指标来判断一个网站的爬取频率呢？主要有四个指标：
　　1、网站更新频率：更新越频繁，更新越慢，直接影响百度蜘蛛的访问频率
　　2、网站更新质量：提升的更新频率正好吸引了百度蜘蛛的注意。百度蜘蛛对质量有严格的要求。如果 网站 每天更新的大量内容被百度蜘蛛质量页面判断为低，仍然没有意义。
　　3.连通性：网站应该安全稳定，保持百度蜘蛛畅通，保持百度蜘蛛关闭不是好事
　　4.站点评价：百度搜索引擎会对每个站点进行评价，这个评价会根据站点情况而变化。里面有很机密的资料。站点评级从不单独使用，并与其他因素和阈值一起影响 网站 的爬取和排名。
　　爬取频率间接决定了网站有多少页面可能被数据库收录。这么重要的值，如果不符合站长的期望，应该如何调整呢？百度站长平台提供爬频工具，已完成多次升级。除了提供爬取统计，该工具还提供了“频率调整”功能。站长要求百度蜘蛛根据实际情况增加或减少对百度站长平台的访问量。调整。
　　百度蜘蛛爬取异常的原因
　　有一些网页内容优质，用户可以正常访问，但Baiduspider无法正常访问和爬取，导致搜索结果覆盖不足，对百度搜索引擎和网站来说都是一种损失。百度称这种情况为“抢”。对于大量内容无法正常抓取的网站，百度搜索引擎会认为网站存在用户体验缺陷，降低对网站的评价，在爬取、索引和排序方面都会受到一定程度的负面影响，最终会影响到网站从百度获得的流量。
　　以下是爬取异常的一些常见原因：
　　1.服务器连接异常
　　服务器连接异常有两种情况：一种是网站不稳定，百度蜘蛛在尝试连接你的网站服务器时暂时无法连接；另一个是百度蜘蛛一直无法连接到你的网站的服务器。
　　服务器连接异常的原因通常是你的网站服务器太大，过载。您的 网站 也可能运行不正常。请检查网站的web服务器（如apache、iis）是否安装并运行正常，并使用浏览器检查主页是否可以正常访问。您的 网站 和主机也可能阻止了百度蜘蛛的访问，您需要检查您的 网站 和主机的防火墙。
　　2、网络运营商异常：网络运营商分为电信和联通两类。百度蜘蛛无法通过中国电信或中国网通访问您的网站。如果出现这种情况，需要联系网络服务运营商，或者购买双线服务空间或者购买cdn服务。
　　3、DNS异常：当Baiduspider无法解析您的网站 IP时，会出现DNS异常。可能你的网站IP地址错误，或者你的域名服务商屏蔽了百度蜘蛛。请使用 WHOIS 或主机检查您的 网站IP 地址是否正确且可解析。如果不正确或无法解决，请联系域名注册商更新您的 IP 地址。
　　4、IP封禁：IP封禁是：限制网络的出口IP地址，禁止该IP段内的用户访问内容，这里特意禁止BaiduspiderIP。仅当您的 网站 不希望百度蜘蛛访问时，才需要此设置。如果您想让百度蜘蛛访问您的网站，请检查相关设置中是否错误添加了百度蜘蛛IP。也有可能是你网站所在的空间服务商封杀了百度IP。在这种情况下，您需要联系服务提供商更改设置。
　　5、UA禁止：UA为User-Agent，服务器通过UA识别访问者。当网站返回异常页面（如403、500）或跳转到其他页面供指定UA访问时，属于UA禁令。当你的网站不想要百度蜘蛛时这个设置只有在访问时才需要，如果你想让百度蜘蛛访问你的网站，请检查useragent相关设置中是否有百度蜘蛛UA，并及时修改。
　　6、死链接：无效且不能为用户提供任何有价值信息的页面为死链接，包括协议死链接和内容死链接：
　　协议死链接：页面的TCP协议状态/HTTP协议状态明确表示的死链接，如404、403、503状态等。
　　内容死链接：服务器返回正常状态，但内容已更改为不存在、已删除或需要权限等与原创内容无关的信息页面。
　　对于死链接，我们建议网站使用协议死链接，通过百度站长平台——死链接工具提交给百度，这样百度可以更快的找到死链接，减少死链接对用户和搜索引擎的负面影响。
　　7.异常跳转：将网络请求重定向到另一个位置是跳转。异常跳转指以下几种情况：
　　1）当前页面为无效页面（删除内容、死链接等），直接跳转到上一个目录或首页，百度建议站长删除无效页面的入口超链接
　　2）跳转到错误或无效页面
　　注意：长期重定向到其他域名，如网站改域名，百度推荐使用301重定向协议进行设置。
　　8. 其他例外：
　　1）百度referrer异常：网页返回的行为与来自百度的referrer的正常内容不同。
　　2）百度UA异常：网页返回百度UA的行为与页面原创内容不同。
　　3）JS跳转异常：网页加载了百度无法识别的JS跳转代码，导致用户通过搜索结果进入页面后跳转。
　　4）压力过大导致的意外封禁：百度会根据网站规模、流量等信息自动设置合理的抓取压力。但在异常情况下，如压力控制异常时，服务器会根据自身负载进行保护性的偶尔封禁。在这种情况下，请在返回码中返回 503（表示“服务不可用”），这样百度蜘蛛会在一段时间后再次尝试抓取链接。如果 网站 是空闲的，它将被成功爬取。
　　判断新链接的重要性
　　好了，上面我们讲了影响百度蜘蛛正常爬取的原因，下面说一下百度蜘蛛的一些判断原则。建库前，Baiduspide会对页面进行初步的内容分析和链接分析，通过内容分析判断页面是否需要建索引库，通过链接分析发现更多页面，然后爬取更多页面——分析——是否建立一个图书馆并发现新链接的过程。理论上，百度蜘蛛会抓取新页面上所有“看到”的链接，那么面对众多的新链接，百度蜘蛛如何判断哪个更重要呢？两个方面：
　　一、对用户的价值：
　　1.独特的内容，百度搜索引擎喜欢独特的内容
　　2. 主体突出，不要出现网页主体内容不突出被搜索引擎误判为空短页而未被抓取
　　3、内容丰富
　　4.广告合适
　　二、链接的重要性：
　　1.目录级别——浅层优先
　　2. 网站链接的受欢迎程度
　　百度优先建设重要库的原则
　　百度蜘蛛抓取的页数并不是最重要的，重要的是建了多少页到索引库中，也就是我们常说的“建库”。众所周知，搜索引擎的索引库是分层的。高质量的网页将分配到重要的索引库，普通网页将留在普通库，较差的网页将分配到低级库作为补充资料。目前60%的检索需求只需要调用重要的索引库就可以满足，这就解释了为什么有些网站的收录的高流量并不理想。
　　那么，哪些页面可以进入优质索引库呢？其实，总的原则是一个：对用户有价值。包括但不仅限于：
　　1.及时有价值的页面：在这里，及时性和价值并列，两者都缺一不可。有些网站为了生成时间敏感的内容页面做了很多采集的工作，导致一堆毫无价值的页面，百度不想看到。
　　2、内容优质的专题页：专题页的内容不一定是完全的原创，也就是可以很好的融合各方的内容，或者添加一些新鲜的内容，比如观点、评论等，给用户更丰富、更全面的内容。
　　3、高价值的原创内容页面：百度将原创定义为花费一定成本、积累大量经验后形成的文章。永远不要再问我们是否 伪原创 是原创。
　　4.重要的个人页面：这里只是一个例子，科比在新浪微博上开了一个账号，他需要不经常更新，但对于百度来说，它仍然是一个非常重要的页面。
　　哪些页面不能被索引
　　上面提到的优质网页都进入了索引库，所以其实网上的大部分网站都没有被百度收录列出来。不是百度没找到，而是建库前的筛选过程中被过滤掉了。那么在第一个链接中过滤掉了什么样的网页：
　　1、内容重复的网页：百度不需要收录互联网上已有的内容。
　　2. 主要内容为空、短的网页
　　1）有些内容使用了百度蜘蛛无法解析的技术，比如JS、AJAX等，虽然用户可以看到丰富的内容，但还是会被搜索引擎抛弃
　　2）加载太慢的网页也可能被视为空的短页。请注意，广告加载时间计入网页的总加载时间。
　　3）很多主体不太突出的网页，即使被爬回来，也会在这个链接中被丢弃。
　　以下是小编为全行业整理的一套完整系统的SEO优化秘籍。100门SEO实战课程，由我们团队历时240多天制作而成。课程涵盖了几十种网站优化方法，课程文件加起来有30G，（关注我私信seo获取）
　　 查看全部

　　抓取ajax动态网页java(JavaServlet开发的轻量级MVC框架最佳实践以用户注册功能模块浅谈)
　　在Java Web 应用程序的开发中，经常遇到的一种情况是很多页面都收录“公共页面”。这些动态页面的特点是：大量的访问会带来更大的性能压力。功能设计会动态地改变它自己的元素。比如登录前后显示的页面不一样，比如下面的代码：
　　 1
2
3
4
5 登录
6 注册
7
8
9
10 欢迎${loginUser.username}
11 退出
12 购物车
13 我的订单
14
15
16
17
　　这是一段前端 JSP 代码。实现了在服务器处理完登录函数后，根据session对象中的loginUser值是否为空来判断登录是否完成，从而决定显示哪一段标签内容。
　　事实上，因为这是一个顶级页面的常用菜单栏，所以这个代码收录在数百个页面中。如果每一页都必须更改，那将是不可想象的。
　　解决方法是通过动态收录机制来解决。
　　相关的 Java 开发技能可以在以下位置找到：
　　Java Servlet开发轻量级MVC框架最佳实践
　　以用户注册功能模块为例，探讨MVC架构下的JavaWeb开发流程
　　静态和动态包括
　　以JSP为例说明页面的静态和动态收录
　　JSP 中有两种类型的收录：
　　静态收录：
　　动态收录：. 下面是一个例子来说明如何使用 contains。
　　例子：
　　项目文件树：
　　
　　header.jsp 文件中的内容：
　　1
2
3
4 Insert title here
5
6
7 This is headergteAllCats发起ajax请求,服务端经过处理,
3 //将所有分类信息以JSON格式的数据返回,获取到返回的所有分类绑定在页面的显示分类区域
4 var url="/ServletStoreDemo/CategoryServlet";
5 var obj={"method":"findAllCats"};
6 $.post(url,obj,function(data){
7 //alert(data);
8
9 //获取到服务端响应会的数据,经过观察data中存放的是一个JSON格式数组,遍历数组,动态的显示分类区域代码
10 $.each(data,function(i,obj){
11 var li=""+obj.cname+"";
12 $("#myUL").append(li);
13 });
14
15 },"json");
16
17 });
　　同时在CategoryServlet中，将数据库返回的数据打包成JSON格式返回给客户端浏览器
　　1 jsonStr=JSONArray.fromObject(list).toString();
2 //将全部分类信息响应到客户端
3 //告诉浏览器本次响应的数据是JSON格式的字符串
4 resp.setContentType("application/json;charset=utf-8");
5 resp.getWriter().print(jsonStr);
　　原理分析
　　1. 页面加载完成后，Ajax会向服务器CategoryServlet发起请求，触发getAllCats方法，服务器会处理这个方法。
　　2. 服务器查询数据库，返回JSON格式的所有分类信息。前端获取所有返回的分类，通过匿名函数将分类数据绑定到页面的展示分类区。
　　3. 遍历得到的JSON格式数组，动态显示分类区号。
　　通过使用Redis缓存可以大大提升首页访问的性能，原理会在以后的博文中介绍。 查看全部

　　抓取ajax动态网页java(林志强：我正在尝试使用scrapy+跟踪(图))
　　林志强：
　　我正在尝试使用 scrapy 从网页中抓取产品信息。我的抓取页面是这样的：
　　我尝试复制下一个按钮的 ajax 调用，但没有成功，所以我尝试使用 selenium。我可以在单独的脚本中运行 selenium 的 webdriver，但我不知道如何与 scrapy 集成。硒部分应该放在哪里？
　　我的蜘蛛很标准，像这样：
　　class ProductSpider(CrawlSpider):
name = "product_spider"
allowed_domains = ['example.com']
start_urls = ['http://example.com/shanghai']
rules = [
Rule(SgmlLinkExtractor(restrict_xpaths='//div[@id="productList"]//dl[@class="t2"]//dt'), callback='parse_product'),
]
def parse_product(self, response):
self.log("parsing product %s" %response.url, level=INFO)
hxs = HtmlXPathSelector(response)
# actual data follows
　　任何想法都值得赞赏。谢谢！
　　亚历克斯：
　　这实际上取决于您需要如何抓取网站以及您想要获取的数据的方式和内容。
　　这是一个示例，您可以使用 Scrapy+ 通过 Selenium 在 eBay 上跟踪分页：
　　import scrapy
from selenium import webdriver
class ProductSpider(scrapy.Spider):
name = "product_spider"
allowed_domains = ['ebay.com']
start_urls = ['http://www.ebay.com/sch/i.html?_odkw=books&_osacat=0&_trksid=p2045573.m570.l1313.TR0.TRC0.Xpython&_nkw=python&_sacat=0&_from=R40']
def __init__(self):
self.driver = webdriver.Firefox()
def parse(self, response):
self.driver.get(response.url)
while True:
next = self.driver.find_element_by_xpath('//td[@class="pagn-next"]/a')
try:
next.click()
# get the data and write it to scrapy items
except:
break
self.driver.close()
　　以下是“硒蜘蛛”的一些示例：
　　除了必须与 Selenium 一起使用之外，还有另一种 Scrapy 的替代品。在某些情况下，使用 ScrapyJS 中间件足以处理页面的动态部分。实际使用示例： 查看全部

　　抓取ajax动态网页java(Web网络爬虫系统的原理及应用)
　　1、爬虫技术概述
　　网络爬虫是根据一定的规则自动从万维网上爬取信息的程序或脚本。它们广泛用于互联网搜索引擎或其他类似的网站，它可以自动采集它可以访问的所有页面获取或更新这些网站的内容和检索方法。从功能上来说，爬虫一般分为数据采集、处理、存储三部分。传统爬虫从一个或多个初始网页的URL开始，获取初始网页上的URL。在抓取网页的过程中，它不断地从当前页面中提取新的 URL 并放入队列中，直到满足系统的某些停止条件。焦点爬虫的工作流程比较复杂。它需要按照一定的网页分析算法过滤掉与主题无关的链接，保留有用的链接，并放入等待抓取的URL队列中。然后，它会根据一定的搜索策略从队列中选择下一个要爬取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的一定条件并停止。此外，爬虫爬取的所有网页都会被系统存储，经过一定的分析、过滤、索引，以供后续查询和检索；对于重点爬虫来说，这个过程中得到的分析结果也可能对后续的爬取过程给出反馈和指导。保留有用的链接并将它们放入等待抓取的 URL 队列中。然后，它会根据一定的搜索策略从队列中选择下一个要爬取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的一定条件并停止。此外，爬虫爬取的所有网页都会被系统存储，经过一定的分析、过滤、索引，以供后续查询和检索；对于重点爬虫来说，这个过程中得到的分析结果也可能对后续的爬取过程给出反馈和指导。保留有用的链接并将它们放入等待抓取的 URL 队列中。然后，它会根据一定的搜索策略从队列中选择下一个要爬取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的一定条件并停止。此外，爬虫爬取的所有网页都会被系统存储，经过一定的分析、过滤、索引，以供后续查询和检索；对于重点爬虫来说，这个过程中得到的分析结果也可能对后续的爬取过程给出反馈和指导。爬虫抓取到的所有网页都将被系统存储，经过一定的分析、过滤、索引，以供后续查询和检索；对于重点爬虫来说，这个过程中得到的分析结果也可能对后续的爬取过程给出反馈和指导。爬虫抓取到的所有网页都将被系统存储，经过一定的分析、过滤、索引，以供后续查询和检索；对于重点爬虫来说，这个过程中得到的分析结果也可能对后续的爬取过程给出反馈和指导。
　　与通用网络爬虫相比，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：
　　(1) 获取目标的描述或定义；
　　(2) 网页或数据的分析和过滤；
　　(3) URL 的搜索策略。
　　
　　2、爬虫原理
　　2.1 网络爬虫原理
　　网络爬虫系统的功能是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据源。许多大型网络搜索引擎系统被称为基于Web数据的搜索引擎系统采集，如Google、百度等。这显示了网络爬虫系统在搜索引擎中的重要性。除了供用户阅读的文字信息外，网页还收录一些超链接信息。网络爬虫系统通过网页中的超链接信息不断获取网络上的其他网页。正是因为这个采集进程像爬虫或者蜘蛛一样在网络上漫游，所以才叫做网络爬虫系统或者网络蜘蛛系统，英文叫Spider或者Crawler。
　　
　　2.2 网络爬虫系统的工作原理
　　在网络爬虫的系统框架中，主要流程由控制器、解析器和资源库三部分组成。控制器的主要工作是为多个线程中的每个爬虫线程分配工作任务。解析器的主要工作是下载网页和处理页面，主要是处理一些JS脚本标签、CSS代码内容、空格字符、HTML标签等。爬虫的基本工作是由解析器完成的。资源库用于存储下载的网络资源。通常使用大型数据库，例如 Oracle 数据库来存储和索引它。
　　控制器
　　控制器是网络爬虫的中央控制器。主要负责根据系统发送的URL链接分配一个线程，然后启动线程调用爬虫爬取网页。
　　解析器
　　解析器负责网络爬虫的主要部分。它的主要任务是：下载网页的功能，处理网页的文本，如过滤，提取特殊的HTML标签，分析数据。
　　资源库
　　它主要是一个容器，用于存储从网页下载的数据记录，并为索引生成提供目标源。大中型数据库产品包括：Oracle、Sql Server等。
　　网络爬虫系统一般会选择一些比较重要的出度（网页中超链接数）网站较大的URL作为种子URL集。网络爬虫系统使用这些种子集作为初始 URL 来开始数据爬取。因为网页中收录链接信息，所以会通过已有网页的URL获取一些新的URL。网页之间的指向结构可以看作是一片森林。每个种子 URL 对应的网页是森林中一棵树的根节点。. 这样，网络爬虫系统就可以按照广度优先算法或深度优先算法遍历所有网页。由于深度优先搜索算法可能导致爬虫系统陷入网站内部，不利于搜索距离网站首页比较近的网页信息，一般采用广度优先搜索算法采集网页。网络爬虫系统首先将种子 URL 放入下载队列，然后简单地从队列头部获取一个 URL 来下载其对应的网页。获取网页内容并存储后，通过解析网页中的链接信息可以得到一些新的URL，并将这些URL加入到下载队列中。然后取出一个URL，下载其对应的网页，然后解析，以此类推，直到遍历全网或者满足某个条件。网络爬虫系统首先将种子 URL 放入下载队列，然后简单地从队列头部获取一个 URL 来下载其对应的网页。获取网页内容并存储后，通过解析网页中的链接信息可以得到一些新的URL，并将这些URL加入到下载队列中。然后取出一个URL，下载其对应的网页，然后解析，以此类推，直到遍历全网或者满足某个条件。网络爬虫系统首先将种子 URL 放入下载队列，然后简单地从队列头部获取一个 URL 来下载其对应的网页。获取网页内容并存储后，通过解析网页中的链接信息可以得到一些新的URL，并将这些URL加入到下载队列中。然后取出一个URL，下载其对应的网页，然后解析，以此类推，直到遍历全网或者满足某个条件。
　　
　　网络爬虫的基本工作流程如下：
　　1.首先选择一个精心挑选的种子 URL 的子集；
　　2.将这些网址放入待抓取的网址队列中；
　　3. 从待爬取URL队列中取出待爬取的URL，解析DNS，获取主机IP，下载该URL对应的网页，存入下载的网页库中。此外，将这些 URL 放入 Crawl URL 队列。
　　4.解析URL队列中已经爬取的URL，分析其中的其他URL，将URL放入待爬取的URL队列，从而进入下一个循环。
　　
　　
　　2.3 爬取策略
　　在爬虫系统中，待爬取的 URL 队列是一个重要的部分。待爬取的URL队列中的URL的排列顺序也是一个重要的问题，因为它涉及到先爬到哪个页面，再爬到哪个页面。确定这些 URL 排列顺序的方法称为爬取策略。下面重点介绍几种常见的爬取策略：
　　2.3.1 深度优先遍历策略
　　深度优先遍历策略是指网络爬虫会从起始页开始，每次一个链接跟踪每个链接，处理完该行后移动到下一个起始页，并继续跟踪该链接。我们以下图为例：
　　遍历的路径：AFG EHI BCD
　　
　　2.3.2 广度优先遍历策略
　　广度优先遍历的基本思想是将新下载的网页中找到的链接直接插入待爬取URL队列的末尾。也就是说，网络爬虫会先爬取起始网页链接的所有网页，然后选择其中一个链接的网页，继续爬取该网页链接的所有网页。或者以上图为例：
　　遍历路径：ABCDEF GHI
　　2.3.3 反向链接策略
　　反向链接数是指从其他网页指向一个网页的链接数。反向链接的数量表示网页内容被他人推荐的程度。因此，在很多情况下，搜索引擎的爬取系统会使用这个指标来评估网页的重要性，从而确定不同网页的爬取顺序。
　　在真实的网络环境中，由于广告链接和作弊链接的存在，反向链接的数量并不能完全等同于他人的重要性。因此，搜索引擎倾向于考虑一些可靠的反向链接计数。
　　2.3.4部分PageRank策略
　　Partial PageRank算法借鉴了PageRank算法的思想：对于下载的网页，与待爬取的URL队列中的URL一起形成一组网页，计算每个页面的PageRank值. URL 按 PageRank 值排序，并按该顺序抓取页面。
　　如果每次爬取一个页面都重新计算一次PageRank值，折中的解决方案是：每爬完K个页面，重新计算一次PageRank值。但是这种情况还是有一个问题：对于下载页面中分析的链接，也就是我们前面提到的那部分未知网页，暂时没有PageRank值。为了解决这个问题，会给这些页面一个临时的PageRank值：把这个网页的所有传入链接传入的PageRank值聚合起来，从而形成未知页面的PageRank值，从而参与排序。以下示例说明：
　　2.3.5OPICStrategy
　　该算法实际上为页面分配了一个重要性分数。在算法开始之前，所有页面都会获得相同的初始现金。当某个页面P被下载时，P的现金分配给从P分析的所有链接，P的现金被清空。根据现金数量对待爬取URL队列中的所有页面进行排序。
　　2.3.六大网站优先策略
　　所有待爬取的URL队列中的网页都按照它们所属的网站进行分类。网站需要下载的页面较多，请先下载。这种策略也称为大站点优先策略。
　　3、爬虫分类
　　我应该选择 Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector 还是其他来开发网络爬虫？上面提到的爬虫类，基本上可以分为三类：
　　(1）分布式爬虫：Nutch
　　(2）JAVA 爬虫：Crawler4j、WebMagic、WebCollector
　　（3）非JAVA爬虫：scrapy（基于Python语言开发）
　　3.1 分布式爬虫
　　爬虫使用分布式，主要解决两个问题：
　　1)海量网址管理
　　2)网速
　　现在比较流行的分布式爬虫是Apache的Nutch。但是对于大多数用户来说，Nutch 是这些爬虫中最差的选择，原因如下：
　　1)Nutch 是为搜索引擎设计的爬虫。大多数用户需要一个爬虫来进行准确的数据爬取（精细提取）。Nutch 运行的三分之二的流程是为搜索引擎设计的。提取意义不大。换句话说，使用 Nutch 进行数据提取会在不必要的计算上浪费大量时间。而如果你试图通过Nutch的二次开发使其适合提取业务，你基本上会破坏Nutch的框架，将Nutch改得面目全非，并且有能力修改Nutch，还不如自己写一个新的. 分布式爬虫框架。
　　2)Nutch 依赖hadoop 运行，hadoop 本身消耗大量时间。如果集群机器数量少，爬取速度不如单机爬虫快。
　　3)虽然Nutch有一套插件机制，但还是作为亮点来宣传的。可以看到一些开源的Nutch插件，提供精准提取功能。但是任何开发过 Nutch 插件的人都知道 Nutch 的插件系统有多糟糕。使用反射机制加载和调用插件，使得程序的编写和调试变得异常困难，更不用说在其上开发复杂的提取系统了。并且 Nutch 没有提供对应的插件挂载点进行精细提取。Nutch的插件只有五六个挂载点，而这五六个挂载点都是给搜索引擎服务的，不提供细提取的挂载点。Nutch 的大部分精炼提取插件都挂载在“页面解析”（parser）挂载点上。这个挂载点其实是用来解析链接（为后续爬取提供URL）和提供一些搜索引擎的。易于提取的网页信息（元信息、网页文本）。
　　4)使用Nutch进行爬虫的二次开发，编写和调试爬虫所需的时间往往是单机爬虫所需时间的十倍以上。学习 Nutch 源码的成本非常高，更何况团队中的每个人都必须了解 Nutch 源码。在调试过程中，会出现程序本身以外的各种问题（hadoop问题、hbase问题）。
　　5)很多人说Nutch2有gora，可以将数据持久化到avro文件、hbase、mysql等，其实很多人都误解了。这里所说的持久化数据是指在avro、hbase、mysql中存储URL信息（URL管理所需的数据）。不是您要提取的结构化数据。事实上，对于大多数人来说，URL 信息存在于何处并不重要。
　　6)Nutch2 的版本目前不适合开发。Nutch的官方稳定版是nutch2.2.1，但是这个版本绑定了gora-0.3。如果要使用hbase和nutch（大多数人使用nutch2是为了使用hbase），只能使用版本0.90左右的hbase，相应地，将hadoop版本降低到hadoop 0.左右@>2。而且nutch2的官方教程也颇具误导性。Nutch2的教程有两个，分别是Nutch1.x和Nutch2.x。这个Nutch2.x官网是为了支持hbase0.94而写的。但其实这个Nutch2.x是指Nutch2.3之前和Nutch2.2.1之后的一个版本，在官方SVN中不断更新。而且它'
　　所以，如果你不是搜索引擎，尽量不要选择 Nutch 作为爬虫。一些团队喜欢跟风。他们坚持选择Nutch来开发精制履带。其实是针对Nutch的名声（Nutch的作者是Doug Cutting）。当然，最终的结果往往是项目延期。
　　如果你在做搜索引擎，Nutch1.x 是一个非常不错的选择。Nutch1.x 和 solr 或 es 可以组成一个非常强大的搜索引擎。如果必须使用 Nutch2，建议等到 Nutch2.3 发布。当前的 Nutch2 是一个非常不稳定的版本。
　　
　　分布式爬虫平台架构图
　　3.2 JAVA爬虫
　　在这里，将JAVA爬虫划分为一个单独的类别，因为JAVA在网络爬虫的生态系统中非常完善。相关资料也是最全的。这里可能有争议，我只是随便说说。
　　其实开源网络爬虫（框架）的开发非常简单，前人已经解决了困难和复杂的问题（如DOM树解析定位、字符集检测、海量URL去重等），可以据说没有技术含量。. 包括Nutch，其实Nutch的技术难点就是开发hadoop，代码本身也很简单。从某种意义上说，网络爬虫类似于遍历本机的文件以查找文件中的信息。没有任何困难。选择开源爬虫框架的原因是为了省事。比如爬虫的URL管理、线程池等模块，任何人都可以做，但是需要一段时间的调试和修改才能稳定下来。
　　对于爬虫的功能。用户比较关心的问题往往是：
　　1）爬虫是否支持多线程，爬虫可以使用代理，爬虫可以抓取重复数据，爬虫可以抓取JS生成的信息吗？
　　不支持多线程、不支持代理、不能过滤重复URL的不叫开源爬虫，叫循环执行http请求。
　　js生成的信息能否被爬取与爬虫本身关系不大。爬虫主要负责遍历网站和下载页面。爬取js产生的信息与网页信息提取模块有关，往往需要通过模拟浏览器（htmlunit、selenium）来完成。这些模拟浏览器通常需要花费大量时间来处理一个页面。因此，一种策略是利用这些爬虫遍历网站，当遇到需要解析的页面时，将网页的相关信息提交给模拟浏览器，完成对JS生成信息的提取。
　　2）爬虫可以抓取ajax信息吗？
　　网页上有一些异步加载的数据。爬取数据有两种方式：使用模拟浏览器（问题1中描述），或者分析ajax的http请求，自己生成ajax请求的url，获取返回的数据。如果你自己生成ajax请求，那么使用开源爬虫有什么意义呢？其实就是利用开源爬虫的线程池和URL管理功能（比如断点爬取）。
　　如果我已经可以生成我需要的ajax请求（列表），我该如何使用这些爬虫来爬取这些请求呢？
　　爬虫往往被设计成广度遍历或深度遍历的方式来遍历静态或动态页面。爬取ajax信息属于深网（deep web）的范畴，虽然大部分爬虫并不直接支持。但它也可以通过某些方式完成。例如，WebCollector 使用广度遍历来遍历 网站。爬虫的第一轮爬取就是爬取种子集（seeds）中的所有url。简单来说就是将生成的ajax请求作为种子，放入爬虫中。使用爬虫对这些种子进行深度为 1 的广度遍历（默认为广度遍历）。
　　3）爬虫如何爬取待登录的网站？
　　这些开源爬虫都支持在爬取时指定cookies，而模拟登录主要依赖cookies。至于如何获取cookies，就不是爬虫管理的问题了。您可以手动获取cookies，使用http请求模拟登录，或者使用模拟浏览器自动登录。
　　4）爬虫如何从网页中提取信息？
　　开源爬虫一般会集成网页提取工具。主要支持两种规范：CSS SELECTOR 和 XPATH。至于哪个更好，我这里就不评论了。
　　5）爬虫是如何保存网页信息的？
　　有一些爬虫带有一个负责持久性的模块。例如，webmagic 有一个名为 pipeline 的模块。通过简单的配置，爬虫提取的信息可以持久化到文件、数据库等。还有一些爬虫不直接为用户提供数据持久化模块。比如 crawler4j 和 webcollector。让用户在网页处理模块中添加提交数据库的操作。至于用管道模块好不好，就类似于用ORM操作数据库好不好的问题，看你的业务。
　　6）爬虫被网站拦截了怎么办？
　　爬虫被网站阻塞，可以通过使用多个代理（随机代理）来解决。但是这些开源爬虫一般不直接支持随机代理的切换。因此，用户经常需要将获取到的agent放入一个全局数组中，并编写一段代码让agent随机获取（从数组中）。
　　7）网页可以调用爬虫吗？
　　爬虫的调用是在Web的服务器端调用的。您可以按照平时使用的方式使用它。可以使用这些爬虫。
　　8）爬虫速度怎么样？
　　单机开源爬虫的速度基本可以用到本地网速的极限。爬虫速度慢往往是因为用户减少了线程数，网速慢，或者数据持久化时与数据库的交互慢。而这些东西往往是由用户的机器和二次开发的代码决定的。这些开源爬虫的速度非常好。
　　9） 明明代码写对了，但是数据爬不出来。爬虫有问题吗？不同的爬虫可以解决吗？
　　如果代码写得正确，无法爬取数据，其他爬虫也将无法爬取。在这种情况下，要么是 网站 阻止了您，要么您抓取的数据是由 javascript 生成的。如果无法爬取数据，则无法通过更改爬虫来解决。
　　10）哪个爬虫可以判断网站是否已经爬完，哪个爬虫可以根据主题爬取？
　　爬虫无法判断网站是否已经爬完，只能尽量覆盖。
　　至于根据主题爬，爬虫把内容爬下来后就知道主题是什么了。因此，通常是整体爬下来，然后对内容进行过滤。如果爬取的范围太广，可以通过限制 URL 正则化来缩小范围。
　　11）哪个爬虫的设计模式和架构比较好？
　　设计模式是胡说八道。都说软件设计模式不错，软件开发后总结了几种设计模式。设计模式对软件开发没有指导意义。使用设计模式设计爬虫只会让爬虫的设计更加臃肿。
　　至于架构，目前开源爬虫主要是设计详细的数据结构，比如爬取线程池、任务队列等，大家都可以控制。爬虫的业务太简单了，用任何框架都谈不上。
　　所以对于 JAVA 开源爬虫，我认为，只要找到一个运行良好的。如果业务复杂，使用哪个爬虫，只能通过复杂的二次开发来满足需求。
　　3.3 非JAVA爬虫
　　在非JAVA语言编写的爬虫中，不乏优秀的爬虫。这里提取为一个类别，不是为了讨论爬虫本身的好坏，而是为了讨论larbin、scrapy等爬虫对开发成本的影响。
　　先说python爬虫，python用30行代码就可以完成JAVA 50行代码的任务。Python写代码确实很快，但是在调试代码阶段，调试python代码所消耗的时间往往比编码阶段节省的时间要多得多。使用python开发，为了保证程序的正确性和稳定性，需要编写更多的测试模块。当然，如果爬取规模不大，爬取业务也不复杂，用scrapy还是不错的，可以轻松完成爬取任务。
　　
　　上图是Scrapy的架构图。绿线是数据流。从初始 URL 开始，Scheduler 会将其交给 Downloader 进行下载。下载完成后交给 Spider 进行分析，将要保存的数据发送到 Item Pipeline ，也就是对数据进行后处理。此外，可以在数据流通道中安装各种中间件，进行必要的处理。因此，在开发爬虫时，最好先规划好各个模块。我的做法是分别规划下载模块、爬取模块、调度模块、数据存储模块。
　　对于C++爬虫来说，学习成本会比较大。而且不能只计算一个人的学习成本。如果软件需要一个团队来开发或者移交，那就是很多人的学习成本。软件调试不是那么容易。
　　还有一些ruby和php爬虫，这里就不多评价了。确实有一些非常小的data采集任务，在ruby或者php中都用得上。但是，要选择这些语言的开源爬虫，一方面需要调查相关的生态系统，另一方面，这些开源爬虫可能存在一些你找不到的bug（很少有人使用它们，而且信息也较少）
　　4、反爬虫技术
　　由于搜索引擎的普及，网络爬虫已经成为一种非常流行的网络技术。除了专注于搜索的谷歌、雅虎、微软和百度之外，几乎每个大型门户网站网站都有自己的搜索引擎，无论大小。可以叫的名字有几十种，不知道的种类有上万种。对于一个内容驱动的网站，难免会被网络爬虫光顾。
　　一些智能搜索引擎爬虫的爬取频率比较合理，资源消耗也比较小，但是很多不良网络爬虫对网页的爬取能力较差，经常会循环重复上百个请求。拿，这种爬虫对中小型网站来说往往是毁灭性的打击，尤其是一些缺乏爬虫编写经验的程序员编写的爬虫，破坏性极大，导致网站访问压力会很大非常大，这将导致 网站 访问缓慢甚至无法访问。
　　一般网站反爬虫从三个方面：用户请求的头文件、用户行为、网站目录和数据加载方式。前两种比较容易遇到，从这些角度来看，大部分网站都是反爬虫。会使用第三种使用ajax的网站，增加了爬取的难度。
　　4.1 反爬虫通过Headers
　　反爬取用户请求的头部是最常见的反爬取策略。很多网站会检测Headers的User-Agent，有的网站会检测Referer（有些资源的防盗链网站就是检测Referer）。如果遇到这种反爬虫机制，可以直接在爬虫中添加Headers，将浏览器的User-Agent复制到爬虫的Headers中；或者将Referer值改为目标网站域名【注释：往往很容易被Ignore，通过对请求的抓包分析，确定referer，在模拟访问请求的header中添加】在节目中。对于检测Headers的反爬虫，在爬虫中修改或添加Headers可以很好的绕过。
　　4.2 基于用户行为的反爬虫
　　网站的另一部分是检测用户行为，比如同一IP在短时间内多次访问同一页面，或者同一账号在短时间内多次执行同一操作。【这个反爬需要有足够的ip来处理】
　　大多数网站都是前一种情况，使用IP代理就可以了。可以专门写一个爬虫来爬取网上公开的代理ip，检测到后全部保存。这样的代理ip爬虫经常使用，最好自己准备一个。有大量代理IP，可以每隔几次更换一个IP，这在requests或者urllib2中很容易做到，这样就可以轻松绕过第一个反爬虫。[评论：动态拨号也是一种解决方案]
　　对于第二种情况，下一个请求可以在每个请求之后以几秒的随机间隔发出。一些有逻辑漏洞的网站可以通过多次请求、注销、重新登录、继续请求的方式绕过同一账号短时间内不能多次请求的限制。【点评：账号反爬限制一般比较难处理，随机几秒的请求可能经常被屏蔽。如果可以有多个账号，切换使用，效果会更好】
　　4.3 动态页面的反爬虫
　　以上情况大多出现在静态页面中，也有一些网站，我们需要爬取的数据是通过ajax请求获取的，或者通过Java生成的。一、使用Firebug或者HttpFox分析网络请求【点评：我感觉Google和IE的网络请求分析和使用也很不错】。如果我们能找到ajax请求并分析出具体参数和响应的具体含义，我们可以使用上面的方法直接使用requests或者urllib2来模拟ajax请求，分析响应json得到需要的数据。
　　能够直接模拟ajax请求获取数据是很棒的，但是有的网站把ajax请求的所有参数都加密了。我们根本无法构造对我们需要的数据的请求。我这几天爬的网站就是这样的。除了对ajax参数进行加密外，还封装了一些基础功能，都是调用自己的接口，接口参数是加密的。遇到这样的网站，我们就不能使用上面的方法了。我使用selenium+phantomJS框架调用浏览器内核，使用phantomJS执行js模拟人类操作，触发页面中的js脚本。从填表到点击按钮再到页面滚动，都可以模拟，不管具体的请求和响应过程，只是一个完整的模拟人们浏览页面获取数据的过程。[评论：支持phantomJS]
　　使用这个框架几乎可以绕过大部分反爬虫，因为它不是冒充浏览器获取数据（上面提到的添加header在一定程度上是冒充浏览器），它本身就是浏览器，而且phantomJS 是一个没有界面的浏览器，但控制浏览器的不是人。使用selenium+phantomJS可以做很多事情，比如识别touch-type（12306）或者滑动验证码，暴力破解页面表单等）。它还将在自动化渗透中发挥重要作用，并将在未来发挥作用。提到这一点。
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　　抓取ajax动态网页java(
Java爬虫遇到需要登录的网站，该怎么办还是反向解析法呢
)
　　
　　这是 Java 爬虫系列的第三篇文章。上一篇Java爬虫遇到网站需要登录，怎么办？在本文中，我们简要说明了爬虫遇到的登录问题的解决方案。在这个文章中，我们来谈谈遇到爬虫时数据异步加载的问题。这也是爬虫常见的问题。
　　现在很多前后端分离的项目，会使得异步数据加载的问题更加突出，所以在爬取的时候遇到这样的问题不要惊讶，不要慌。一般来说，这类问题有两种解决方案：
　　1、内置浏览器内核
　　内置浏览器是在爬虫程序中启动一个浏览器内核，这样我们就可以拿到js渲染出来的页面，这样我们就和采集的静态页面一样了。此类常用工具有以下三种：
　　这些工具可以帮助我们解决异步数据加载的问题，但是它们都存在缺陷，即效率低下且不稳定。
　　2、逆向分析法
　　什么是逆向分析？我们js渲染页面的数据是通过ajax从后端获取的，我们只需要找到对应的ajax请求连接就可以了，这样我们就得到了我们需要的数据，逆向分析方法的优点是这样得到的数据都是json格式的，解析起来也比较方便。另一个优点是界面变化的概率相对于页面来说更小。它也有两个缺点。一是在使用Ajax时需要耐心和熟练，因为需要在庞大的推送请求中找到自己想要的东西，二是对JavaScript渲染的页面无能为力。
　　以上是异步数据加载的两种解决方案。为了加深大家的理解以及如何在项目中使用，我以采集网易新闻为例。网易新闻地址：.使用两种申诉方式获取网易新闻的新闻列表。
　　内置浏览器Selenium方式
　　Selenium 是一种用于模拟浏览器并执行自动化测试的工具。它提供了一组 API 来与真正的浏览器内核进行交互。常用于自动化测试，常用于解决爬虫时的异步加载。如果我们想在我们的项目中使用Selenium，我们需要做两件事：
　　
　　
　　完成以上两步后，我们就可以编写和使用Selenium采集网易新闻了。具体代码如下：
　　
　　运行这个方法，得到如下结果：
　　
　　我们已经使用 Selenium 从网易新闻列表中正确提取了新闻。
　　逆向分析法
　　反向分析的方法是通过ajax异步获取链接获取数据，直接获取新闻数据。如果没有技巧，找Ajax的过程会很痛苦，因为一个页面加载的链接太多，看看网易新闻的网络：
　　
　　有数百个请求，我怎样才能找到哪个请求了新闻？不嫌麻烦的话，可以一一去点，一定能找到的。另一种快速的方法是使用网络的搜索功能。如果你不知道搜索按钮，我在上图中圈出了它。只需在新闻中复制一个新闻标题，然后搜索，即可得到结果，如下图：
　　
　　这样我们就快速的获取到了要闻数据的请求链接，链接为https://temp.163.com/special/0 ... lback
　　访问链接，查看链接返回的数据，如下图：
　　
　　从数据上可以看出，我们需要的数据都在这里了，所以我们只需要解析这一段数据。有两种方法可以从这块数据中解析出新闻标题和新闻链接。一种是正则表达式，一种是将数据转换成json或者list。这里我选择第二种方法，使用fastjson将返回的数据转换成JSONArray。所以我们要引入fastjson，并在pom.xml中引入fastjson依赖：
　　
　　除了引入fastjson依赖，我们还需要对转换前的数据进行简单的处理，因为当前数据不符合list的格式，需要去掉data_callback（也是最后一个）。获取网易新闻的具体逆向分析代码如下：
　　
　　编写main方法，执行上面的方法。需要注意的地方是：此时的传入链接是
　　https://temp.163.com/special/0 ... lback
　　不是
　　 https://news.163.com/
　　得到如下结果：
　　
　　两种方法都成功获取了网易新闻异步加载的新闻列表。对于这两种方式的选择，我个人更倾向于使用逆向分析的方式，因为它的性能和稳定性都比内置浏览器要好 浏览器的内核是可靠的，但是对于一些使用 JavaScript 片段渲染的页面，内置浏览器更可靠。所以要根据具体情况选择。
　　希望这篇文章文章对你有所帮助。下一篇是关于爬虫IP被封的问题。如果你对爬虫感兴趣，不妨关注一波，互相学习，共同进步
　　源代码：
　　https://github.com/BinaryBall/java-
base/blob/master/crawler/src/main/java/com/jamal/crawler/CrawlerNews.java
作者：平头哥的技术博文
来源：掘金
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　　抓取ajax动态网页java(GWT纯Ajax站点主页的问题是什么？怎么解决？)
　　GWT 通常是一个纯 Ajax 站点。它的内容是由 Javascript 动态创建的。因此，它在搜索可抓取性和与社交网站和其他网站的共享方面带来了很多问题。
　　在典型的社交网络上共享我的 GWT 应用程序时，生成的“快照”或“屏幕截图”只是一个空白页面（通常是背景颜色）。
　　尝试使用 Google 等工具将 GWT 应用程序添加到搜索索引时也是如此。
　　关于主页的问题：
　　场景：网站
　　此页面是应用程序的主页。
　　有哪些有效的方法可以使应用程序（例如）被抓取并获得站点的快照以进行 SNS 共享？
　　关于收录要抓取的内容列表的动态页面（例如搜索结果）的问题：
　　场景：页面是，/#PostsPage
　　此页面通过 Ajax 调用（RPC 或 Restlet）生成要发布的列表，然后动态构建列表。
　　点击一个特定的帖子，它会被转发到一个名为#PostPage;id=123的页面，这个页面也收录了爬虫需要到达的东西。
　　应该对 GWT 应用程序进行哪些调整，以便搜索抓取工具可以抓取所有列表及其每个页面。
　　同样，对于首页，有没有什么方法可以将/#PostPage;id=123页面分享到SNS网站，得到正确渲染的页面？
　　这回答了你所有的问题，即使这个问题是一个骗局。 查看全部

　　抓取ajax动态网页java(谷歌黑板报《GET，POST以及安全获取更多网络信息》
)
　　相关主题
　　Google 适当地将 POST 请求添加到 GET 以获取网页内容
　　15/12/201113:58:00
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　　搜索引擎面对互联网上数以万亿计的网页。如何高效抓取这么多网页到本地镜像？这是网络爬虫的工作。我们也称它为网络蜘蛛。作为站长，我们每天都与它保持密切联系。
　　
　　JAVA中如何使用AJAX处理中文乱码
　　19/8/202015:02:59
　　JAVA中应用AJAX中文乱码的解决方法：1、提交ajax时使用escape或encodeURI方法，必须使用两次； 2、Backstage java 使用了 [.URLDecoder] 类的解码方法。 【相关学习推荐：java基础
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　　抓取ajax动态网页java(李凯旋创建快速动态网页的索引页分析及解决办法)
　　1043-Python-群：李凯旋
　　工具：
　　先解释Ajax
　　Ajax 是一种用于创建快速动态网页的技术。通过在后台与服务器交换少量数据，Ajax 可以使网页异步更新。就像打开某个网页，用鼠标往下拉，就增加了网页的一部分内容。在这个过程中，只加载了多余的部分内容，并没有重新加载整个页面内容。这样的技术是 Ajax 创造的快速动态。网络技术。
　　例如：
　　
　　Ajax 异步加载
　　鼠标下拉时，加载样式为Ajax异步加载。
　　目标站点分析
　　输入网址网址为“街拍”
　　我们的目标是抓取街拍图集，返回图集的标题，并将每个图集的每个子图保存到项目根目录：
　　索引页
　　
　　索引页详情页
　　点击图库后会出现详细信息页面。这是我们想要得到的图片之一。
　　
　　分析详情页索引页下的网页源码（按F12）
　　首先动态加载肯定不在Doc目录下，所以应该在XHR（异步）下搜索
　　
　　索引页分析1
　　根据观察，向下滚动网页，我们会发现有一个?offset标签被刷新了，每次增加20个。然后我们找到Preview找到响应的代码，里面收录data标签下的图片和标题。
　　图片中的标题是我们需要的图集的标题，url是我们需要的图集的链接。
　　
　　Index page analysis 2 详情页源码分析（按F12）
　　
　　详情页分析1
　　这组图片下有8张图片，每张图片的链接都收录gallery的变量字典。
　　下一节，我们开始获取索引页并解析索引页。 查看全部

　　抓取ajax动态网页java(网站内容由前端的动态生成，如何对网页进行爬city？
)
　　网站的部分内容是前端JS动态生成的。由于网页呈现的内容是由JS生成的，我们可以在浏览器上看到，但是在HTML源代码中是找不到的。 例如，今天的头条新闻：
　　浏览器渲染出来的网页是这样的：
　　
　　Python网络爬虫：解析JSON，获取JS动态内容-抓取今日头条，抓取json内容
　　查看源代码，但看起来是这样的：
　　
　　Python网络爬虫：解析JSON，获取JS动态内容-抓取今日头条，抓取json内容
　　网页上的新闻在HTML源代码中找不到，都是JS动态生成和加载的。
　　在这种情况下，我们应该如何抓取网页？有两种方式：
　　1、从网页响应中找到JS脚本返回的JSON数据； 2、使用Selenium模拟访问网页
　　这里只介绍第一种方法。关于Selenium的使用有专门的文章。
　　一、从网页响应中查找JS脚本返回的JSON数据
　　即使网页内容是由JS动态生成和加载的，JS也需要调用一个接口，根据接口返回的JSON数据进行加载和渲染。
　　这样我们就可以找到JS调用的数据接口，从数据接口中找到网页最后呈现的数据。
　　以今日头条为例说明：
　　1、找到JS请求的数据接口
　　F12 打开网页调试工具
　　
　　Python网络爬虫：解析JSON，获取JS动态内容-抓取今日头条，抓取json内容
　　选择“网络”选项卡后，我们发现有很多响应。让我们过滤并只查看 XHR 响应。
　　（XHR 是 Ajax 中的一个概念，意思是 XMLHTTPrequest）
　　然后我们发现很多链接都没有了，随便点一个看看：
　　我们选择city，预览中有一串json数据：
　　
　　Python网络爬虫：解析JSON，获取JS动态内容-抓取今日头条，抓取json内容
　　让我们再次点击打开它：
　　
　　Python网络爬虫：解析JSON，获取JS动态内容-抓取今日头条，抓取json内容
　　原来都是城市列表，应该用来加载地区新闻。
　　现在你应该明白如何找到JS请求的接口了吧？但是刚才没有找到想要的消息，所以再找一下：
　　有一个焦点，我们点一下看看：
　　
　　Python网络爬虫：解析JSON，获取JS动态内容-抓取今日头条，抓取json内容
　　首页图片新闻呈现的数据是一样的，所以数据应该是有的。
　　查看其他链接：
　　
　　Python网络爬虫：解析JSON，获取JS动态内容-抓取今日头条，抓取json内容
　　这应该是热搜关键词
　　
　　Python网络爬虫：解析JSON，获取JS动态内容-抓取今日头条，抓取json内容
　　这是照片新闻下的新闻。
　　我们打开一个接口链接看看：/api/pc/focus/
　　
　　Python网络爬虫：解析JSON，获取JS动态内容-抓取今日头条，抓取json内容
　　返回一串乱码，但从响应中看到的是正常编码的数据：
　　
　　Python网络爬虫：解析JSON，获取JS动态内容-抓取今日头条，抓取json内容
　　有了对应的数据接口，我们就可以模仿前面的方法向数据接口请求并得到响应
　　2、请求解析数据接口数据
　　先上传完整代码：
　　#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import requests
import json
url = 'http://www.toutiao.com/api/pc/focus/'
wbdata = requests.get(url).text
data = json.loads(wbdata)
news = data['data']['pc_feed_focus']
for n in news:
title = n['title'] if 'title' in n else 'no title'
# if 'title' in n : title = n['title']
# else : title = 'no title'
img_url = n['image_url'] if 'image_url' in n else 'no image_url'
url = n['media_url'] if 'media_url' in n else 'no media_url'
print(url,title,img_url)
　　返回结果如下：
　　
　　Python网络爬虫：解析JSON，获取JS动态内容-抓取今日头条，抓取json内容
　　像往常一样，稍微解释一下代码：
　　代码分为四部分，
　　第 1 部分：导入相关库
　　# coding：utf-8
import requests
import json
　　第 2 部分：向数据接口发出 http 请求
　　url = 'http://www.toutiao.com/api/pc/focus/'
wbdata = requests.get(url).text 查看全部

　　抓取ajax动态网页java(上海交易所官网怎么做官网的方法介绍及方法)
　　上交所官网有很多有意义的数据，包括公司的最新公告、财务报告以及基金申购赎回数据。作为羊毛党，最好及时获取这些信息。当然，你可以每天浏览网页，但你不一定有这个时间。最好的方法是抓取所需的数据并通过电子邮件或微信公众号发送给自己。这就是我学习python的原因。
<p>爬虫的第一步是分析网页的结构和数据加载模式。观察上交所官网发现，由于使用了ajax、JavaScript等技术，无法像静态网页那样直接获取数据。上海证券交易所有两种类型的数据链接。一种类型的数据存储在 xhr 中。这很简单。您不需要构造请求标头。可以直接找到xhr链接，请求下载，然后进行数据处理；另一种类型的数据存放在script文件中，这需要构建请求头和请求参数，伪装成正常访问，否则会提示http 500错误代码和“页面繁忙”。 查看全部

　　抓取ajax动态网页java(
Google官方的搜寻引擎与索引(Index)超完整攻略)
　　
　　抓取和索引是 SEO 领域中两个非常非常基本的概念。它们是学习 SEO 之前必须了解的基本概念。但是检索和索引的优化概念非常多，仅仅通过一个文章我可能无法完全讲完，所以在这个文章中我只会先解释基本概念，而链接到我在文章文章写的相关的，帮助大家学习：)
　　Google 还为 网站 运算符提供了许多官方 HTML 语法。通过这些语法和HTML标签，你可以优化搜索引擎爬虫如何检索和理解你的网站，但是每个语法的功能都不一样，所以我会把每个语法写在一个单独的文章中，比如:
　　三分钟看懂SEO“元机器人，robots.txt”
　　认识SEO排名杀手，“重复内容”超全攻略
　　（重复内容中提到的Canonical标签文章是常用的SEO标签）
　　认识SEO的Title Tag
　　但是在阅读以上文章之前，建议大家一定要先阅读这篇文章，确保自己有检索（Crawl）和索引（Index）的概念。
　　了解SEO的“搜索”和“索引”
　　网络爬虫这个词比较抽象。 Google 正式将其称为 Google Spider 或 Google Bot。你可以把整个互联网世界想象成一个巨大的蜘蛛网，而搜索引擎本身就有一个属于它的爬虫程序。 , 这个程序会像蜘蛛一样在这个巨大的网上爬行，采集信息。
　　做SEO工作，维护好搜索引擎爬虫和网站的关系很重要。我们一定要尽量让它爬取你网站上的优质内容，否则会对你的网站SEO造成影响（我会在这个文章慢慢说到)，搜索引擎运行的原理可以简单分为三个阶段：
　　
　　Phase 1-Retrieval（爬取）：搜索引擎的爬虫来你的网站爬取下载网站的数据。这个动作叫做检索，在谷歌的官方文档上正式的专有名词叫做“搜索”，但SEO行业更习惯用白话来称呼它。通常我们称之为爬行、爬行和其他更白话的术语。在这个阶段，谷歌的爬虫会爬取你的网站上所有可以爬取的数据，包括你的网页内容、代码、图片等所有的网络信息。
　　Phase 2-Indexing (收录)：收录 将您的网页数据构建到搜索引擎中的操作称为索引（用白话来说，它是 收录 的意思），但即使你的网站在搜索引擎中是收录，也不代表你会获得可观的搜索流量。谷歌可能愿意为收录你的网站，但你可能不愿意给你一个很好的网站搜索排名（取决于你的网站是否是一个高-质量网站以及是否优化得很好，否则谷歌可能愿意收录网站，但我不希望你的网站经常被搜索）很多人们认为网站没有搜索流量就意味着你没有被Google收录。其实这个概念是错误的。 “有没有收录”和“有没有排名和流量”是两件事。但至少让 Google收录 进入搜索引擎是很好的第一步。如果谷歌连收录你的网站都不愿意，更不用说搜索流量和SEO了。
　　Stage 3-Exposure in search results：当搜索者查询关键词时，你的网站可能会被谷歌提供给搜索者，你的品牌也会获得搜索流量（但这取决于你是不是你的网站@ > 一个高质量的网站，有没有SEO？
　　为什么在学习SEO时需要理解“搜索”和“索引”？
　　在实践中，我们在学习SEO的时候，会在网上遇到很多文章的主题，围绕所谓的“排名因素”，这就是你网站如何上Google Ranked在搜索结果的前面，但在实践中，网站将面临的SEO问题有很多方面，根据网站的结构，网站的行业，市场所在它位于等等。它取决于因素，而不仅仅是优化“排名因素”。如果谷歌不能以健康的方式抓取你的网站数据，那么网站的排名因子优化将毫无用处。 ，因为他的爬虫根本看不到你网站里面的数据，所以你要了解搜索引擎的爬虫是怎么检索的（爬取数据），然后是怎么索引的（收录 )网站。
　　比如在我们的实践中，经常会遇到客户网站使用AJAX程序构建动态瀑布流。当你输入网站时，你会看到四个文章链接，然后当你用鼠标向下滚动时，程序就会触发，接下来的四个就会出现（简而言之，这就是Facebook现在所做的，俗称瀑布流）。通常，在这种情况下，Google 的爬虫只会爬到一开始的前几件事只是文章，因为网络爬虫不会像人类用户那样向下滚动并触发 AJAX 程序的瀑布。在这种情况下，谷歌的爬虫看到的网页信息很少，当然会伤害你的SEO（不管你的网站有多好，不管你的网站有多好，只要谷歌的爬虫看不出来，基本没意义）。
　　
　　因此，作为SEOer，研究和了解爬虫的有效性很重要。我们必须了解搜索引擎爬虫的性能限制，哪些网络技术不能被爬虫正确抓取（比如瀑布流，在大多数情况下是没有办法的。搜索爬虫在爬取数据方面非常有效），而谷歌爬虫和必应/Yahoo 搜索引擎爬虫是由不同的团队/公司开发的，所以它们的爬虫性能有些不同。如果你想做SEO 除了谷歌，雅虎/必应也可以优化，所以你得花时间研究一下。
　　如何判断“搜索”或“索引”状态是否有问题
　　这个话题有很多方面可以讨论。在这篇文章中，我将首先谈谈一些基本的概念和方法。
　　首先，在大多数情况下，只要你的网站被谷歌“抓取”的非常健康，收录就不会有问题。通常情况下，如果谷歌对你的网站有健康搜索，但没有收录你的网站，这意味着你的网站可能违反了规则或使用了作弊方法做SEO被谷歌处罚（违规处罚除外）另外，很少有网站可以检索，但谷歌不愿意收录你的网站） .
　　那么，您如何检查 Google 是否正在健康地抓取（检索）您的 网站？常用的方法之一是使用搜索控制台报告（示例如下图所示）。
　　（如果你不知道 Search Console 是什么，可以参考这个 Search Console 初学者教程）
　　
　　此报告顶部的蓝色趋势图是“每天检索的网页数量”。此图表表示“Google 抓取您的 网站 时每天抓取的网页数量”。通常图形会在一个范围内波动。在大多数情况下，Google 每天抓取的网页数量取决于三件事：
　　1.你的网站在市场上有多重要，你的SEO权重有多高网站（也称为抓取预算）
　　2.你的网站架构是否使用了不利于爬虫的技术，导致爬虫难以爬取数据
　　3.你主动阻止谷歌对你爬行吗？网站（屏蔽谷歌的部分可以阅读非技术人员也能看懂的“meta robots，robots.txt”）
　　以上报告可以帮助您检查Google是否健康地“抓取”了您的网站。通常情况下，如果谷歌爬取你网页的次数离你的网站太远，那对于SEO来说都不太好。比如你的网站一共有8000个网页，但是Google每天抓取你的网站却只抓取了50~100页左右。如果您的 网站 有 8,000 页，那么 Google 每天抓取 500 到 1,000 页是正常的。
　　但是“索引”呢？如何检查 Google 是否拥有我的 网站 的健康索引？在这部分，您可以阅读我的网站说明，以学习使用和诊断“Google 索引”的状态。里面有非常完整的教导。
　　如何避免SEO中的“搜索”和“索引”问题？
　　排除你的违规和作弊行为导致谷歌不愿意处理你的网站，这里列举几个常见的优化项目，也是我们在担任SEO顾问时通常会检查的优化项目。项目：
<p>虽然谷歌近年来声称搜索引擎现在可以有效解析 JavaScript 和 AJAX 技术，但仍有许多 网站 JavaScript 和 AJAX 技术无法被谷歌有效解析（这个 查看全部

　　抓取ajax动态网页java(
302重定向与反爬虫，是相爱相杀的一对吗？)
　　
　　爬行动物和反爬行动物是相爱相杀的一对。我可以写出壮观的斗争史。但是在大数据时代，数据就是毛爷爷，很多公司都为自己的网站设计了反爬虫机制，防止网页上的数据被爬虫爬取。但是，如果反爬虫机制过于严格，也可能会不小心伤害到真实的用户请求；如果想把爬虫打到最后，保证极低的误伤率，那么就会增加研发成本，这是公司不想看到的结果。
　　如果没有反爬虫机制，简单的低级爬虫速度快，伪装低。它们可以快速抓取大量数据，甚至可能因请求过多而导致服务器崩溃。那些公司会哭，所以一般有能力的公司会为自己的网站建立反爬机制。
　　1、爬取过程中的302重定向
　　我在爬链家和的过程中遇到过：当你爬取某个网站请求过多或过快时，这个网站会发送给你的客户端发送一个链接并要求您验证图片。
　　
　　针对302重定向的问题，由于爬行速度过快，导致网络流量异常。服务器自动识别请求是本机发送的，然后将请求返回链接设置为特定链接，主要是验证图片或者空链接。
　　这种情况你已经暴露了，需要使用代理ip继续爬取。
　　
　　3、模拟登录
　　大部分登录过程都伴随着验证码。这里需要通过selenium构造post数据提交，将返回验证码的图片的链接地址输出到控制台，点击图片链接识别验证码，输入进行验证。编码并提交，以达到完成登录的目的。 （有兴趣或者不是很清楚的同学可以加我们的Python学习交流。里面有完整的源代码，大神会不定期分享收益。大神8点会有详细的视频讲解:30 pm, (59 O3 4O 2O 5） 赶快加入学习。
　　
　　
　　关于一个网页是否被ajax加载，我们只需要将网页的内容打印到控制台，与网页的原创内容进行对比即可。如果有缺失数据，则由ajax加载数据。例如：我们想在京东上获取商品的价格、销量、好评等数据。但是，请求的网页不收录这些数据。因为这些数据都是ajax加载的。对于ajax加载的页面，一般有两种方法。
　　
　　有兴趣的请关注我的头条号，带大家去爬取所有网站。 查看全部

　　抓取ajax动态网页java(动态网页数据抓取(一)_软件分析_光明网
)
　　动态网页数据抓取一、网页
　　1.传统网页：
　　如果需要更新内容，则需要重新加载网页。
　　2.动态网页：
　　使用 AJAX 不需要加载和更新整个网页，实现部分内容更新。
　　二、什么是AJAX？
　　AJAX (Asynchronouse JavaScript And XML) 异步 JavaScript 和 XML。
　　理解：通过后台与服务器的少量数据交换【通常是post请求】，Ajax可以实现网页的异步更新。这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下更新网页的某些部分。
　　例如：百度图片使用Ajax加载页面。
　　
　　Ajax加载页面的特点：交互产生的数据不会出现在网页的源代码中，也就是说我们不能直接通过python发送请求来获取这些新出现的数据，那么爬虫只能抓取那些不存在的数据通过 Ajax 交互生成。数据。假设一个网页是Ajax动态加载的，一共有十页，但是如果通过Python获取，一般只能获取一页，无法直接获取后面的九页数据。
　　Ajax加载页面的原理：通过一定的接口【可以理解为一个URL】与服务器交换数据，从而在当前页面加载新的数据。
　　Ajax加载页面的优点：
　　1.反爬虫。对于一些初级爬虫工程师来说，如果不了解异步加载，总觉得代码没问题，但是拿不到自己想要的数据，于是怀疑自己的代码有问题，直到怀疑他们的生活。
　　2. 更便捷的响应用户数据，优化用户体验。一个页面通常具有相同的内容。如果每次都重复加载一个页面，实际上是重复加载了完全相同的差异，浪费了响应时间。
　　Ajax加载页面的缺点：
　　破坏浏览器后退按钮的正常行为。例如，一个网页有十页。动态加载后，十个页面都加载在同一个页面上，但是你不可能回到第九个页面。因此，浏览器的后退按钮对于这种情况是无效的。向上。
　　三、爬虫如何处理Ajax
　　1.找一个接口
　　既然Ajax是通过某个接口【特定的URL】与服务器交互的，那么我们只需要找到这个接口，然后模拟浏览器发送请求即可。
　　技术难点：
　　（1)可能有多个接口，一个网页可能有多个具体的数据交互接口，这就需要我们自己去尝试多次查找，增加了爬取的难度。
　　（2)与服务器交互的数据是加密的，比较难破解。与服务器交互时需要发送数据，但这部分数据是网站的开发者设置的@>. 浏览器发送的数据是什么？大多数情况下，我们都能找到，但是数据是加密的，破解起来比较困难。
　　（3)要求爬虫工程师有较高的js功底。
　　2.使用 selenium 模拟浏览器行为
　　它相当于使用代码来操纵浏览器行为。浏览器能拿到什么数据，我们就能拿到什么数据。
　　技术难点：
　　代码量大。
　　3.两种方法的比较
　　方式优缺点
　　分析界面
　　代码量小，性能高。
　　有些网站@>接口比较复杂，尤其是一些被js混淆的接口，必须有一定的js基础。很容易被发现是爬虫。
　　硒
　　模拟浏览器的行为。浏览器可以请求的也可以用selenium来请求，爬虫更稳定。
　　代码量大，性能低。
　　四、总结：
　　先分析界面。如果接口简单，那么使用接口来获取数据。如果界面比较复杂，那就用selenium来模拟浏览器的行为，获取数据。
　　一切都有优点和缺点。一方面是快捷方便，另一方面难免会带来复杂性。因此，由您来权衡利弊或成本。
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　　抓取ajax动态网页java(
Ajax函数参数()执行流程()(图)
)
　　AJAX 是一种用于创建快速动态网页的技术。
　　通过在后台与服务器交换少量数据，AJAX 可以使网页异步更新。这意味着可以在不重新加载整个页面的情况下更新页面的某些部分
　　它是默认异步执行机制的函数。AJAX分为同步（async=false）和异步（async=true）
　　同步请求（false）和异步请求（默认：true）
　　同步：提交请求-&gt;等待服务器处理-&gt;处理后返回（客户端浏览器在此期间不能做任何事情）
　　异步：请求由事件触发-&gt;服务端处理（此时浏览器还可以做其他事情）-&gt;处理完成
　　实施过程
　　
　　Ajax函数参数的含义：
　　参数功能说明
　　网址
　　识别请求的地址（url地址）
　　类型
　　请求类型（GET 和 POST 请求的类型）。例如输入：“POST”
　　数据
　　提交的数据。例如：数据："username="123"&amp;pwd="123"
　　数据类型
　　提交的数据类型。（一类是json）
　　成功
　　当服务端正常响应时，会自动调用success参数方法，将服务端返回的数据以参数的形式传递给该方法的参数
　　错误
　　当服务端没有正常响应时，自动调用error参数的方法，将服务端返回的数据以参数的形式传递给该方法的参数
　　$ajax({
url: "code14/1.get.php",
data: {
username: "123",
pwd: "123"
},
success: function(result){
alert("GET请求到的数据：" + result);
},
error: function(msg){
alert("GET请求数据错误：" + msg);
}
}) 查看全部