免费获取:如何利用Python网络爬虫抓取微信好友数量以及微信好友的男女比例
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　　前几天给大家分享了使用Python网络爬虫爬取微信朋友圈的动态（上）和使用Python网络爬虫爬取微信朋友圈-附代码（下），数据抓取到Python word已经进行了云和艺术字的可视化。有兴趣的小伙伴可以戳这个文章：使用Python词云和wordart可视化工具，可视化朋友圈数据。
　　今天继续关注微信，不过这次给大家带来的是使用Python网络爬虫抓取微信好友总数和微信好友性别分布。代码实现相当简单，具体教程如下。朋友们，文章最后还有彩蛋~~
　　相信大家都知道，直接通过网页抓取微信数据是不可行的，但是强大的Python提供了一个itchat库，搭建了链接微信好友信息的友好桥梁，直接上传代码，如图下图。
　　
　　对代码的关键部分进行了注释以便于理解。程序运行时，会弹出一个微信二维码。这时候需要用手机扫码授权登录。如果你当时登录的是微信PC版，微信会强制你注销再授权。授权成功后程序会继续执行，过一会会返回给你微信好友数。
　　这里以小编的微信好友为例，程序运行后，获取到的信息如下图：
　　如您所见，编辑器中有1637个微信好友。相信很多朋友已经知道，在手机微信页面的第二个标签“通讯录”下，将好友列表拉到最后，就可以看到自己的微信好友数量了。你可以试试看。 Python程序捕获的数字是否一致。
　　接下来，小编将继续带大家去发现微信好友中的男女比例。其实很简单，代码实现也很容易。这里有两种方式，如下图所示。 （注：代码按照上一个程序继续写）
　　可以自定义获取性别信息的函数，也可以直接调用value_counts()方法，可以更方便的统计每一项出现的次数。小编的男女微信好友数量如下图所示。这里，1代表男性，2代表女性，0代表未知性别（因为有些朋友没有设置性别）。
　　
　　可以看出，小编有884个男性朋友，655个女性朋友，还有近100个性别不明的朋友。
　　至此，使用Python网络爬虫抓取微信好友数量和微信好友男女比例就完成了。小伙伴们可以打开电脑快速尝试一下。几行代码就教你怎么和微信朋友一起玩~~~
　　这个文章的主要参考链接在这里：谢谢你的想法和方法。
　　下一篇文章，小编会继续和大家分享微信好友的那些事儿，带大家使用Python网络爬虫抓取微信好友的省市分布，并进行可视化尊重请注意~~
　　最后祝大家520假期愉快！有女朋友就抱女朋友，有老婆就抱老婆，一无所有就抱女朋友~~
　　免费的:万能免费信息采集工具-网站信息内容文章采集导出工具
　　万能免费资料采集软件，今天给大家分享一款免费的万能资料采集软件，支持任意网站数据采集，可以导出为任意格式。并批量自动清理分类内容。详情请参阅图片教程。
　　从根本上说，如果一个网站可以在搜索引擎中排名靠前，那么通用的免费信息采集软件意味着这个网站可以获得更高的点击率。由于今天大多数人只阅读一些顶级的网站，他没有太多时间阅读这些较低的网站。因此，对于很多网站经理和站长来说，他们会希望通过各种方式让自己的网站搜索排名更高。
　　但是，想要让你的网站搜索排名靠前，还需要多方面下一定的功夫。例如，网站中的通用免费信息采集软件的内容需要一定的努力。原创 性别。不要表现出抄袭的迹象，这会降低整个网站在搜索引擎中的排名。另一个是关于网站的标题和相关关键词的选择。网站 最好不要选择流行的关键词，流行的关键词也放下网站。
　　另外，需要注意网站的结构。如果一个搜索用户点击了某个网站，发现这个网站的结构很复杂，很难理解，那么我相信搜索用户是不愿意点击这个< @网站 再次。因此，对于网站和managers，也需要注意网站的结构。网站的结构应该清晰易懂网站的大概构造是什么？
　　网站热搜排名还需要注意在多个社交平台的分享和推广。万能免费资讯采集软件 现在很多社交软件和平台都可以分享一些链接。所以我可以抓住这个优势，以各种方式让网站为大家所熟知。这样，我可以尝试增加这个网站的点击次数，这样我才能进步。这个 网站 在搜索引擎中的活跃度。
　　
　　在seo这个词不断发展的今天，它的热度依然很高，软件从业者也很多，但很多人只知道它的一个方面。比如有的人只能做一些编辑，有的人只能发链，但是从头到尾真的是知之甚少。这也是一个很大的缺陷。要想做好网站，就得一步一步来。在知道该做什么、该做什么、不该做什么之前，您必须先知道该做什么。下面简单介绍一下SEO优化过程：
　　1.选择一个好的网站程序模板
<p>不要用那些不好的设计模板，注意删除模板中那些暗淡的链接，万能免费资料采集软件做了一个有利于优化的目录结构（最好的树形结构），有 查看全部

　　爬虫抓取网页数据（具体见前面回答）(图)
　　爬虫抓取网页数据（具体见前面回答）但是抓取的数据只是展示给用户的页面内容，用户只能看到被抓取的网页部分数据，如果想完整显示并且获取到整个页面就需要将抓取来的页面内容进行提取出html源代码。这就是我们说的爬虫抓取。提取页面出来，再提取出页面内容，就会在google搜索出网页网址。可以google搜索“组合”，就可以得到对应页面的网址。这个页面就是我们想要爬取的数据。
　　
　　给楼主解释一下三种网站的抓取原理:1。crawler抓取网页获取数据;2。request获取请求;3。navigator展示抓取内容;crawler抓取网页获取数据就是多个抓取用crawler并发处理网页内容，获取数据最新;request是一个类似于数据库访问和关系数据库一样的接口，而我们爬虫需要request就是一个网站订阅者，用户点击链接你就可以获取对应网页内容，request抓取返回页面内容，然后用户再查看你的数据，那么我们怎么才能获取到数据呢?。
　　seleniumie浏览器试试抓，其他浏览器都不行。
　　
　　楼主这个问题问的比较笼统，抓取其实有很多种，有浏览器抓取，一个浏览器多个入口可以说是批量抓取；还有还有一些网站已经为你特制了反爬虫机制，你得根据你的需求对抓取的url进行改变，比如知乎的话题个人中心。如果需要抓取整个知乎网站，那么你需要对每个话题都抓取，而且得是大站，每个话题页面得支持跳转，比如汽车话题页面要支持用户发车和未发车，而人类话题页面也要支持点赞和发帖，这样才有效果，当然，前提是每个话题页面你的目标网站要支持。
　　除此之外，给你推荐一篇文章，说的是爬虫分类，你可以看一下。[1]yujunhucai,yedianwan,rebellwong,andyoungqinyi.weblibraryrequests:runinamultiplepages.sigurinskr2014,26(8):3333-3441.copyright2013-11-09.。 查看全部

　　爬虫抓取网页数据，如何可以进行有效信息的分析？
　　爬虫抓取网页数据，如何可以进行有效信息的分析？实践中发现，大家处理信息的时候多是“黑盒”思维，当把抽象的数据进行具体化之后才发现处理的时候非常的复杂。还有一种更是极端，完全把数据建立在神学概念或者哲学模型中去分析，也完全不考虑真实世界。所以这里尝试来总结一下我对“处理数据有效信息”和“还原真实世界”的看法。
　　
　　首先，来看一下bigsec最近的一篇研究：数据挖掘中的数据建模。本文由南京大学刘畅所作，引用量高达8500+。根据论文的介绍，在这篇数据挖掘中重点是通过给定特征的输入带入噪声给出模型的输出。在这篇论文中，用到了模型的两个基本假设，第一个假设是特征不用任何标签就可以建模；第二个假设是特征依赖于上一层所有的数据来对其建模。
　　本文的研究方法主要是通过logisticregression和fm/em方法。在amazonre-id的logistic回归数据集中，用户特征1是真实的特征，因此使用贝叶斯回归模型，后续根据这些特征预测目标用户和交易标签的概率，最后通过模型去对目标用户和交易去预测。举个例子，从商品图片获取来的用户标签是一个二维的向量，根据这个二维的向量模型去预测用户是谁，再根据预测出来的用户的特征去输入到贝叶斯框架中分析该用户以后所表现出来的行为。
　　
　　在本文中是通过二维向量0,1的矩阵分解的公式去预测。对应p=0.5，0.5*p=0.125（正态分布），最终获得的下一层特征的cvj总体积作为最终分析的参考数据进行输入和预测。更详细的解释请参考原文，在这里我只是提供了一个思考模型的思路和关键参数的解释。下面的方法略微有点绕，主要是想说明一下如何通过贝叶斯回归算法去预测，再对贝叶斯回归的上层更深入的分析。
　　贝叶斯公式bj为二维矩阵，它就是我们预测二维向量fg对应的cvj（cvj为取正实数或者负实数）的元素ejjjhgh（ejj为没有上一层的所有数据）。那么就可以得到如下的公式表达式（bjjjhgh指的是在贝叶斯的框架下）如果对于如下这样的二维向量求解这个方程，得到的cvj总体积为1，说明对应的这个cvj具有对应的行为fg。
　　解释如下：比如说存在了一个这样的用户i（自然人），我们不知道他有没有上一层的浏览过这个商品（从p=0.5推断为不可能），然后要先求出他i的i个特征，即矩阵的所有元素的矩阵myjjh，才能得到他的i个特征矩阵myjjhh,用myjjh对应的特征cvjjh求个最值，进而得到他的i个特征。比如说我们得到一个特征cjjh，然后求解它的最值和矩阵myjjh一样， 查看全部

　　爬虫抓取网页数据的话，可以尝试每次先写入cookie,
　　爬虫抓取网页数据的话，可以尝试每次先写入cookie,之后在js里随机生成一个随机值;也可以尝试采用selenium模拟浏览器行为，那就可以用户进入网页之后可以逐步返回数据，如此循环，但因此需要每次都重新输入账号密码，能否解决该问题还是不得而知。
　　去试试windows的cookie功能。
　　cookie实际上是临时保存在浏览器的，当用户需要的时候提取。我认为可以试试selenium+localstorage/sessionstorage。
　　
　　相信我,localstorage不适合用来保存账号密码。至于web开发的网页抓取.可以参考此项目。reactnative个人感觉不适合web开发。我很好奇题主是怎么学习的。
　　可以考虑看看我写的基于web的聊天机器人开发框架
　　爬虫首先要保证只有自己登录并且输入的是正确的账号密码。还有，就是上网的时候可以尽量尝试同一账号在多个网站输入，保证安全。
　　
　　其实你只需要对所有网站做分析，在翻墙软件上不停抓下去，你可以尝试翻墙。
　　你太单纯了，你哪有那么闲一次登录就一个账号，试试cookie,那玩意儿随机的，随机到用户，
　　对于社交网站，建议可以将该用户的账号及密码保存到自己的key中。如果是电商网站，可以一键登录所有网站。
　　我一个个把账号试了一遍， 查看全部

　　java入门网java自学大全之爬虫抓取网页数据要经过服务器
　　爬虫抓取网页数据要经过服务器的，当然有可能存在数据丢失或者丢失个别信息。云平台对数据抓取有一定的数据限制，可以根据需要上传数据。
　　要有跟数据库的连接，才可以把数据导入到数据库的，最简单的话可以自己用线连接一下，线连接需要了解下数据库方面的知识，推荐java入门网java自学大全，根据网上的教程能够最快把数据库，操作系统，方便操作，最简单地是用阿里云服务器，其实也可以的，也可以在学校内置买一台，个人建议大学毕业前一定把数据库弄懂，对以后会很有帮助的。
　　
　　这是云平台接入接口的规则。
　　不晓得你所说的是线上监控还是线下的。如果是线上监控是可以的，我所了解的做的好的线上监控基本都是redis集群，内存数据库。
　　你可以从一开始就用个codis之类的集群。可以在读取时一起从集群读取/查询的，你可以快速加入到应用中。
　　
　　数据监控分中小企业和大企业，针对小企业，使用pymysql非常普遍了，如果是想了解实时性要求高的应用，可以上ps。ps有个短连接的监控，你可以看看。线下很多公司是用redis的，当然mysql也是可以的，有专门的监控，分三类。
　　1、sharedpoints：实时不限制时间
　　2、conditionalsocket：实时不限制时间
　　3、dynamicsocket：实时不限制时间仅供参考 查看全部

　　阿里巴巴开发的python爬虫工具tidy发布运行脚本程序爬取获取数据
　　爬虫抓取网页数据的用户很多，这本身是件简单的事，可如果你只是获取到一张简单的图片就觉得完成了作业，还是太可惜了。那么网页中的图片如何才能获取呢？今天阿里巴巴开发的python爬虫工具tidy发布了新版本，通过运行脚本程序，爬取主页获取数据。tidy是一款开源免费的python编程工具，可用于网络爬虫、邮件摘要和其他类型的web服务器应用程序开发。
　　
　　网页中可以抓取多少图片？请参考网页地址我们可以在网页中发现，一个javascript解析器可以获取整个页面的图片地址。下面来看看tidy是如何爬取该地址的。打开我们刚才运行的tidy工具，可以看到tidy是以http的方式进行网页解析。那么为什么是以http进行解析呢？对于每一个页面来说，不可能都是以http/1.1或http/1.1.1的标准模式。
　　因为我们要考虑的是查询时的反爬虫机制。如果用dns请求来解析就可以解析xhr（xmlhttprequest对象）中的cookie，为了确保用户有爬取的能力，所以必须去匹配一个本地的cookie，也就是存放在/for/xhr中。因此，该http/1.1/0标准就被定义为python解析器在请求时cookie的设置。
　　
　　tidy框架通过http请求在cookie上的标准化设置来处理cookie的请求。如果网页地址中包含cookie，那么所有爬取图片的请求，都会被设置到http/1.1/0中。通过上面的说明，我们知道图片的cookie（cookie）是用tidy请求时，将cookie添加到请求请求cookie中，如果xhr访问该图片时，根据给定的图片cookie信息，就可以获取该图片。
　　下面有个示例代码：importrequestsimportsyspage=requests.get('')headers={'user-agent':'mozilla/5.0(windowsnt6.1;wow64)applewebkit/537.36(khtml,likegecko)chrome/69.0.3012.117safari/537.36'}cookies=requests.get('',headers=headers)html=cookies.json()html=requests.get('',headers=headers)print('httpheaders:',headers.cookies)获取数据文件存放地址：。 查看全部

　　爬虫代理爬虫和异步任务实现一致性性初始化数据库
　　爬虫抓取网页数据，通常会涉及到爬虫代理爬虫和异步任务返回。爬虫代理是一种运行时节省计算成本的技术。异步任务是指有基于tomcat的ci/cd流程，在启动应用前，先启动一个tomcat服务器做一系列的验证和绑定操作，在启动应用时通过一定的消息队列发布通知给应用程序。代理只是一种实现手段。代理的选择通常也是根据防御攻击策略来进行的。
　　
　　模拟登录mysql：登录可能会导致访问超时，所以必须有应对超时的post请求设置代理软件，建议用nginx或者proxy-passive软件：wgetgoagentget、jenkins.js、softimage等。代理软件的设置：mysql、postgresql等数据库，默认用mysql进行远程post请求；其他如网络爬虫等，默认会用http协议作为远程post请求代理软件抓取的数据通常格式如下图：所以，想要爬虫抓取的数据格式一致，需要大量配置，如代理软件和配置文件等。
　　那么本文主要介绍一些方法，让你的爬虫代理爬虫和异步任务实现一致性抓取。程序抓取网页代理抓取-通过定制程序初始化mysql数据库环境：root权限代理采用curl所在的root权限进行代理定制程序：proxying.java是一个javajava应用程序，为一个opensourceonlineweblibraryopensourceonline(opl)library是由微软公司推出的一个在线服务，让开发者同时开发web服务和online程序。
　　
　　opl的核心思想是在服务器上提供简单、高效的web服务，让开发者同时开发web服务和online程序。它为开发者提供了更高质量、更快速度的web应用，并将用户体验做到极致。业务逻辑与代理配置一致最主要的代理组件guardian.java:（爬虫）代理采用springboot中的proxyproxyproxyimpl所定制代理roleid.java:（代理调度）代理采用linode商城的groupidkey来定制udp代理cmdb.java:（定制程序）将代理添加到mysql数据库，配置好mysql数据库的初始用户名和密码book.java:（读取、验证文件）采用proxyengine.transport.protocoltivirus.transport.protocol将代理类接入jdbc驱动spi和roleid采用jdk动态代理模块spitoolkit来实现异步任务（request和response）使用arbitrarypromise库来注册异步消息驱动到代理参数book.java：（groupidkey）参数为groupid：表示任务类型，可为组、列表等；等号左边默认为组arbitrarypromise：异步信息消息：普通任务参数：user_ticket等；等号右边默认为读取content（user_ticket）。
　　参数值为content：user_ticket：list，其实就是一个字典：{id:groupid:gro。 查看全部

　　抓取网页数据时的方法介绍-模块介绍参考
　　爬虫抓取网页数据时，会得到静态文件下的html文件，如何把生成的html文件自动同步到运行环境下的python目录中，其实不复杂，之前也说了有一些方法可以实现，例如pyexecutor模块，基本思想都是一样的。这次使用pyexecutor模块也同样是为了满足自动同步的需求，以下就是其方法介绍：模块介绍参考：pyexecutor.py-executor-afastandeasywaytogettheresultsofhtml.py真机使用示例javacopy代码这部分是对java类的代码，就是用sun.misc模块提供的`.annotations.java.java.lang.executor`进行的。
　　
　　path这块可能是很多人的问题，也是这篇文章的重点，如果说java抓包想让代码跑在真机上，难点就在path.分割文件夹的处理上，而这里可以简单的利用`python.misc.datetime`模块做到，不需要经过`python.misc.datetime`这个模块调用，只需要把真机的环境属性改成java环境即可。
　　java调用真机，把属性修改如下：environmentcmd_env=java_envpath_path=java_pathpath_dirs=java_pathpath_term=current_path这个环境属性可以自己填写，反正path_path是把字符串形式作为url的path，如：java_env=java_env.jdk_homepath_path=java_path./jdk_home把第一个参数的值编写在内然后用`java.data.datetime`模块来调用path属性，可以如下：path_path='java_path'doc=filetoload(document.class,environment.newdinteger(true))alert(doc.documentnotfoundexception)加上`doc.documentnotfoundexception`来检查是否存在openhttperror错误。
　　
　　其他参数都可以改动，尽量保证正确性。parse方法首先要把返回值存储在`java_env.parse(java_path.'//')`这个头文件，这里的`java_env.parse(java_path.'//')`头文件就是以下parse方法的定义：intparse(parse_results,java_path_path,java_tag)方法中第一个参数是返回值，第二个参数是要从'/'这个路径中提取的具体文件。
　　一般来说是一些重要文件，比如vscode等。然后就是parse生成的返回值和返回的路径名对应如下：java_env.parse(path,parse_results,java_tag)header'{"url":"java"}'如果返回的内容是'/'这个url属性中的话，就可以把路径生成在字符串中：java_env.parse(path,"../python。 查看全部

　　爬虫爬取图像数据识别技术的解决方案-爬虫抓取
　　爬虫抓取网页数据我们可以采用爬虫爬取百度爬虫网站的方式，但是爬虫会存在许多的弊端，因为无法保证数据的质量，还有时间问题，而现在数据流数据抓取平台会把爬虫识别和图像识别结合起来，无疑将在一定程度上解决爬虫存在的弊端和时间问题。我们可以通过爬虫爬取图像数据，来获取商品真实信息。图像识别图像识别由于能够识别人的语言，因此最早是应用于航海领域，如今也有很多用于比赛领域，如打车软件，比赛回来后，再通过数据流图像识别，把比赛结果和位置展示给用户。
　　总体来说，图像识别目前是一个前景非常不错的领域，数据流图像识别技术方案主要包括两部分：一部分是基于自动识别和深度学习技术的图像识别技术，一部分是传统的图像采集、处理以及大规模图像数据的处理方法。基于自动识别技术，目前有光学图像识别和深度学习图像识别技术方案。光学图像识别是指通过人工照射被摄物体(红外、紫外、超声波、微波或x射线)，探测被摄物体物理特征的物理和数学方法，应用于检测和识别光电设备在非常复杂的工业和生产环境中产生的成像。
　　它包括识别红外光源、激光（毫米波、x射线、近红外、远红外等）、雷达或激光测距、laser、光生电子技术等传感器。深度学习图像识别是基于生物信息的文字检测、图像分割等技术。以摄像头中的光学照片作为输入物，在数据集上进行数据筛选，然后使用大数据方法进行筛选。商品的真实性图像识别平台为用户提供包括商品真实性（商品图像、文字、品牌、、侵权、内容类）等情况的解决方案。
　　在图像识别领域，真实性图像识别研究是分析商品信息的重要基础，通过图像识别，减少人工判断时间，提高客户商品的真实性。比如，可以通过图像识别技术判断在核桃中农药是否超标，给出不超标的概率，从而使客户提高核桃的不放心程度。为提高商品服务提供保障，可通过图像识别技术判断某公司或某商品的是否侵权，从而给出不侵权的概率。在实际工作中，还可以通过图像识别来判断商品是否被黑中介、假货、转手、炒作等情况的出现。 查看全部

　　Python爬虫抓取名人名言网站
　　
　　1、输入网址
　　/，进入网站首页，观察网页的结构,我们发现网页的内容很清晰，
　　
　　主要分为：名人名言，作者，标签三个主要字段，同时三个字段的内容为本次提取的内容。
　　2、确定需求，分析网页结构
　　打开开发者工具，点击networ进行网络数据抓包分析，网站是以get方式进行请求，不需要携带参数，那我们就可以以request请求库中的get()方法，进行模拟请求，需要带上headers请求，模拟浏览器信息验证，防止被网站服务器检测为爬虫请求。
　　也可以点击开发者工具的最左边小箭头，可以帮助我们快速定位，网页数据在element标签页所在的位置。
　　3、解析网页结构，提取数据。
　　请求成功之后，可以开始提取数据啦~，我用的是xpath的解析方法，所以，先来解析xpath页面，点击最左边小箭头，可以帮助我们快速定位数据所，网页数据在element标签页所在的位置.因为网页的请求方式数据以列表的方式逐条排序，所以我们可以先定位整个列表的数据。在通过lxm中html解析器，逐个字段抓取并保存至列表，方便下一步的数据清洗。
　　4、保存至csv文件 查看全部

　　爬虫抓取网页数据 学完Python后，都能干点什么？
　　
　　Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
　　当下Python有多火我不再赘述，Python有哪些作用呢？
　　
　　相比其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。
　　此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
　　抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
　　
　　其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
　　就目前Python发展而言，Python主要有以下五大主要应用：
　　接下来和大家一一聊聊学完python之后可以从事哪些方面的工作：
　　Python Web开发工程师：我们都知道Web网站开发一直都是所有互联网公司开发的重点之一，我们离不开互联网，离不开Web技术，利用Python的Web框架可以迅速开发Web应用。
　　Python爬虫开发工程师：在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生，除了日常的抓取数据和解析数据的需求，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
　　Python大数据工程师：在大数据时代，数据是公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务，而Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持。
　　Python人工智能工程师：人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，当前人工智能发展进入新阶段。
　　
　　Python拥有强大的脚本处理功能，它在操作Linux系统方面具有先天的优势，许多云平台、运维监控管理工具都是使用Python开发的，Python自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高！
　　当然也不是说让所有人都去追逐新技术，什么流行学什么。工作或者学习之余，学些热门技术，可以让自己保持敏锐度和竞争力，因为说不好什么时候这些热门技术就成了你的饭碗。 查看全部

　　爬虫抓取网页数据 学完Python后，都能干点什么？
　　
　　Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
　　当下Python有多火我不再赘述，Python有哪些作用呢？
　　
　　相比其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。
　　此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
　　抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
　　
　　其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
　　就目前Python发展而言，Python主要有以下五大主要应用：
　　接下来和大家一一聊聊学完python之后可以从事哪些方面的工作：
　　Python Web开发工程师：我们都知道Web网站开发一直都是所有互联网公司开发的重点之一，我们离不开互联网，离不开Web技术，利用Python的Web框架可以迅速开发Web应用。
　　Python爬虫开发工程师：在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生，除了日常的抓取数据和解析数据的需求，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
　　Python大数据工程师：在大数据时代，数据是公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务，而Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持。
　　Python人工智能工程师：人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，当前人工智能发展进入新阶段。
　　
　　Python拥有强大的脚本处理功能，它在操作Linux系统方面具有先天的优势，许多云平台、运维监控管理工具都是使用Python开发的，Python自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高！
　　当然也不是说让所有人都去追逐新技术，什么流行学什么。工作或者学习之余，学些热门技术，可以让自己保持敏锐度和竞争力，因为说不好什么时候这些热门技术就成了你的饭碗。 查看全部

　　【教程】银行信息如何爬取？是否违法？（爬虫实际应用）
　　但是当你下拉一下右上角的“网点类型”，重新选择“全部”选项之后，会发现“下一页”按钮生效了。
　　
　　这应该是网页的一个bug，但我们知道了纠错方法，现在的问题是：
　　如何在爬虫中应用
　　所谓爬虫程序，只是对真实操作的模拟。
　　就像你有个助理一样，只要把规则跟他说清楚，他就会自动工作。
　　按照我们之前的教程，爬虫可以完成“点击网点类型”之后的所有操作，那我们只要想办法帮它跳过这一步，后面就没有什么问题了。
　　
　　看不懂这个图的读者，可以参考这篇教程《》
　　具体操作方法有三种。
　　第三种算是一种脑洞，大家一定要看一下，并且体会如何“活学活用”已有工具。
　　2.方法一：手动辅助操作
　　在我们开始爬虫之前，会设置“爬取间隔时间”。
　　
　　如果我们按照原定的2000毫秒（2秒）来设置的话，爬取窗口一弹出，基本就开始翻页爬取了，留给我们手动操作的时间太短。
　　所以，我们可以把间隔时间设置长一些（比如8000毫秒），让我们有时间手动点击一下“网点类型”，排除一下网页的故障，再让爬虫继续爬取。
　　
　　相当于把重复任务给助理之前，先帮他完成第一步，然后他就能顺利工作了。
　　方法二：数据预览功能
　　除了正常爬取之外，我们其实还可以利用“数据预览”功能，直接查看爬取到的结果。
　　
　　比如，我可以在点击完“网点类型”，确定网页没有故障之后，直接点击重复单元旁边的“数据预览(data preview)”。
　　过一会儿就能看到，网页开始翻页，就像模拟真实爬取过程一样。
　　
　　等它翻到最后一页之后，下方的窗口中会弹出一个数据表格，里面的内容就是我们要抓取的数据。
　　把这部分数据复制下来，粘贴到我们想要存储的文件中，做一点格式的调整就可以了。
　　
　　“数据预览(data preview)”功能非常重要，能帮我们解决大量问题。
　　比如，有些网页爬取的第一步，可能并非“点击一下”这么简单，而是需要填写用户名和密码等信息，我们预留的“间隔时间”可能不够。
　　这时，就不必非得“正式爬取”，而是在编写好规则之后，直接点击对应元素的“数据预览”，然后把结果直接复制粘贴下来。
　　可以把“数据预览”想象成一个调试过程。
　　如果调试正确了，我们就直接把结果拿出来，而不必真的再重复运行一次爬虫。
　　注意：
　　如果爬虫中设置了“重复单元”，要点击它对应的“数据预览”，这样重复单元里的所有数据都可以显现出来。
　　
　　
　　如果只点击重复单元下的单个元素的预览，那么最终的结果只会显示那一个元素。
　　
　　
　　方法三：活学活用click
　　以上两种，算是比较常规的操作。
　　但我后来又想到了一个“旁门左道”，可以把第一步的“手动操作”也写进自动化爬虫中。
　　方法其实不复杂。
　　之前我们手动操作时，要做的就是点击一下“网点类型”，然后再重新点击一下“全部”这个选项。
　　也就是说，如果我能让爬虫自动点击，就不用我手动操作了。
　　虽然WebScraper并没有单独的“点击”选项，但我们之前的教程中，其实有一个selector里是可以实现点击的。
　　
　　只不过这次我不需要爬取任何element，我只需要爬虫帮我点击一个按钮而已。
　　按照这个思路，我们就可以新建一个selector，选择任意爬取对象（因为我们不需要爬取，而是想借用点击功能）。
　　然后在选择click selector时，选中我们想要点击的按钮，并且在click type里选择“只点一次(click once)”。
　　
　　这样我们就相当于模拟出了，手动操作里第一步（点击下拉菜单）。
　　以此类推，我们也可以新建一个click selector，让它在下拉菜单中，点击“全部”这个选项。
　　注意：在用select选择“全部”这个元素前，要保证网点类型的下拉菜单已经拉开，否则无法选中。
　　
　　有了前两步的点击之后，我们就可以按照正常流程，添加后面的爬取规则了。
　　因为WebScraper是按照顺序来执行命令，所以它会先完成两次设置好的点击，然后再开始后面的爬取。
　　
　　
　　3.有关法律法规
　　关于爬虫，之前就有朋友问过我如下的问题：
　　
　　因为这次爬取的是银行的网页，所以又简单查了一下相应的法规。
　　理论上只要是公开数据，通常不会被判为侵权。像百度，谷歌这些搜索引擎，其实就是就是这么爬取信息的。
　　但是要注意，根据相关条例：
　　
　　所以，你要让电脑帮你自动复制粘贴，而不是让它一天访问几百万次，搞垮对方的服务器。
　　这就好比，你可以叫一个跑腿的服务，帮你去餐馆取餐，但不能叫几千个小哥，同时挤进一家店，那别人还怎么做生意。
　　但大家也不必有太大的担心。
　　一来是因为大家浏览的网页信息，通常都是公开可查询的，不公开的东西，你也找不到。
　　二来是为了防止恶意访问，网站通常会有反爬机制，没等你触犯法律，就已经触碰到了网站的底线了。
　　对于担心是否违规的朋友，我的回答是：
　　不是不想，而是不能。
　　
　　4.总结
　　具体的干货，上面都已经分享完了，但在写这篇文章时，有了几点很深的感受。
　　首先，工具是死的，但人是活的。
　　只要愿意开动脑筋，办法总是比问题多。就像我给出的第三种click方法，其实人家估计也没那么设计，但不妨碍我们这么使用。
　　这方面，我觉得真得学习下公园里健身的大爷。
　　大爷们会根据自己的需求，重新定义各种健身器械，抛开是否科学安全不谈，这种创新开拓的精神，真值得我们学习。
　　
　　其次，“无知”不可怕，对“无知”的无知才可怕。
　　当我知道自己“无知”时，起码有学习的机会和动力，但当我完全不知道自己的“无知”时，连基本的改善空间都没有。
　　这也是我想要探索和学习新技能和新工具的原动力。
　　学会了一个技能之后，除了感受到喜悦之外，也会出一身冷汗。心想要是不知道这些知识，未来的人生要多费多大力气啊！
　　最后，成为1%的人不困难。
　　我在文章中的“案例说明”当中，说了这么一句：
　　
　　但真正会做的人，我估计连1%都不到。
　　也就是说，只要你开始行动，不管结果是否理想，都已经超过了99%的人了。
　　至于这个结论是如何得到的，我会在后面的文章里详细叙述（因为这几天在手机上看书时，发现了一个有趣的数据）。
　　最后的最后，读者才是作者最大的财富。
　　在帮他解决完问题之后，他发来了一条信息。
　　
　　《》中刚说过，得为读者创造价值，才有可能获得认可，这里就给出了反馈。
　　如果你在工作中遇到了什么问题，也欢迎你留言描述，说不定我这边就有工具，帮你解决困扰已久的问题。 查看全部

　　三个Python爬虫版本，带你以各种方式爬取校花网，轻松入门爬虫
　　
　　
　　爬虫是什么？
　　如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网，数据便是存放于蜘蛛网的各个节点，而爬虫就是一只小蜘蛛，
　　沿着网络抓取自己的猎物（数据）爬虫指的是：向网站发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序；
　　从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据（图片、视频） 爬到本地，进而提取自己需要的数据，存放起来使用；
　　基本环境配置
　　版本：Python3
　　系统：Windows
　　IDE：Pycharm
　　爬虫所需工具：
　　请求库：requests,selenium（可以驱动浏览器解析渲染CSS和JS，但有性能劣势（有用没用的网页都会加载）；）
　　解析库：正则，beautifulsoup，pyquery
　　存储库：文件，MySQL，Mongodb，Redis
　　
　　Python爬虫基本流程
　　
　　基础版：
　　
　　函数封装版
　　
　　并发版
　　（如果一共需要爬30个视频，开30个线程去做，花的时间就是 其中最慢那份的耗时时间）
　　
　　明白了Python爬虫的基本流程，然后对照代码是不是觉得爬虫特别的简单呢？
　　*声明：本文于网络整理，版权归原作者所有，如来源信息有误或侵犯权益，请联系我们删除或授权事宜。 查看全部

　　网络爬虫为什么要用爬虫代理
　　很多用户在爬虫的时候认为是必须要用爬虫代理IP的，没有代理IP爬虫工作会很难进行。但也有人认为不一定必须使用。下面就为大家详细介绍，网络爬虫为什么要用爬虫代理。
　　爬虫程序就是就是访问网页的时候，进行数据抓取，很多网站都有反爬虫技术，当服务器侦查到有爬虫操作，就会对其进行限制封IP。很多用户是自己写的爬虫程序，爬虫的工作量巨大，没有代理IP爬虫程序很容易被封，根本无法工作。
　　想要更完善的采集数据，优质的爬虫代理是爬虫工作者最好的选择。选择代理不仅要看价格，还要看使用是否稳定，可以通过测试来进行对比。携趣代理提供稳定的IP资源，操作简单，是您爬虫代理的不二之选。 查看全部

　　爬虫抓取网页数据(就是安装mysql教程(一)--)
　　最近刚学Python，做了一个简单的爬虫。作为一个简单的demo，希望对像我这样的初学者有所帮助。
　　代码使用python制作的爬虫2.7在51job上抓取职位、公司名称、工资、发布时间等。
　　直接上代码，代码中的注释比较清楚，如果没有安装mysql需要屏蔽相关代码：
　　
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

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


class Jobs(object):

# 初始化
"""docstring for Jobs"""

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

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

#log日志的显示
self.logger = logging.getLogger("sjk")

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

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

self.logger.info('初始化完成')

# 模拟请求数据
def jobshtml(self, key, page='1'):
try:
self.logger.info('开始请求第' + page + '页')
#网页url
searchurl = "https://search.51job.com/list/040000,000000,0000,00,9,99,{key},2,{page}.html?lang=c&stype=&postchannel=0000&workyear=99&cotype=99°reefrom=99&jobterm=99&companysize=99&providesalary=99&lonlat=0%2C0&radius=-1&ord_field=0&confirmdate=9&fromType=&dibiaoid=0&address=&line=&specialarea=00&from=&welfare="

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

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

response = urllib2.urlopen(request)
#等待网页加载完成
time.sleep(3)
#gbk格式解码
info = response.read().decode('gbk')

self.logger.info('请求网页网页')

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

except urllib2.HTTPError as e:
print e.reason

# 解析网页数据
def decodeHtml(self, info, key, page):
self.logger.info('开始解析网页数据')
#BeautifulSoup 解析网页
soup = BeautifulSoup(info, 'html.parser')
#找到class = t1 t2 t3 t4 t5 的标签数据
ps = soup.find_all(attrs={"class": re.compile(r'^t[1-5].*')})
#打开txt文件 a+ 代表追加
f = codecs.open(key + '.txt', 'a+', 'UTF-8')
#清除之前的数据信息
f.truncate()

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

count = 1

arr = []
#做一些字符串的处理，形成数据格式 iOS开发工程师 有限公司 深圳-南山区 0.9-1.6万/月 05-16
for pi in ps:
spe = " "
finalstr = pi.getText().strip()
arr.append(finalstr)
if count % 5 == 0:
#每一条数据插入数据库，如果没有安装mysql 可以将当前行注释掉
self.connectMySQL(arr=arr)
arr = []
spe = "\n"
writestr = finalstr + spe
count += 1
f.write(writestr)
f.close()

self.logger.info('解析完成')

#数据库操作 没有安装mysql 可以屏蔽掉
def connectMySQL(self,arr):
work=arr[0]
company=arr[1]
place=arr[2]
salary=arr[3]
time=arr[4]

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

queryresult = self.cursor.fetchall()
#数据库中不存在就插入数据 存在就可以更新数据 不过我这边没有写
if len(queryresult) > 0:
sql = "insert into Jobs_tab(work_name,company_name,work_place,salary\
,time) values('%s','%s','%s','%s','%s')" %(work,company,place,salary,time)

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

except Exception as e:
self.logger.info('写入数据库失败')


#模拟登陆
# def login(self):
# data = {'action':'save','isread':'on','loginname':'18086514327','password':'kui4131sjk'}


# 开始抓取 主函数
def run(self, key):

# 只要前5页的数据 key代表搜索工做类型 这边我是用的ios page是页数
for x in xrange(1, 6):
self.jobshtml(key=key, page=str(x))

self.logger.info('写入数据库完成')

self.db.close()

if __name__ == '__main__':

Jobs().run(key='iOS')
　　这种方式获取的数据格式如下：
　　
　　以上就是本文的全部内容。希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持甜甜圈教程。 查看全部

　　爬虫抓取网页数据(
从HttpFox的POSTData项看到(图)Data(组图)
)
　　#表示删不去这一行，这个代码框框啊 啊啊啊啊啊
　　一、作为python爬虫，在爬取数据之前，一般需要对网页进行简单的分析。这里推荐火狐的HttpFox，简单实用。
　　如下图，来自巨潮资讯网，通过查询显示想要的数据，然后抓取。
　　
　　二、爬取查询数据，查询的类型表示需要post过去的相关数据才能得到想要的数据。
　　通过HttpFox分析，获取相关数据，post过去的数据比较复杂。从 HttpFox 的 POST Data 项中可以看到如下一大串信息：
　　stock=&searchkey=&plate=sz%3Bszmb%3Bszzx%3Bszcy%3Bshmb%3B&category=category_sjdbg_szsh%3Bcategory_ndbg_szsh
　　%3Bcategory_bndbg_szsh%3Bcategory_yjdbg_szsh%3B&trade=&column=szse&columnTitle=%E5%8E%86%E5%8F%B2%E5%85
　　%AC%E5%91%8A%E6%9F%A5%E8%AF%A2&pageNum=1&pageSize=30&tabName=fulltext&sortName=&sortType=&limit=&showTitle
　　category_sjdbg_szsh%2Fcategory%2F%E4%B8%89%E5%AD%A3%E5%BA%A6%E6%8A%A5%E5%91%8A%3Bcategory_ndbg_szsh
　　%2Fcategory%2F%E5%B9%B4%E5%BA%A6%E6%8A%A5%E5%91%8A%3Bcategory_bndbg_szsh%2Fcategory%2F%E5%8D%8A%
　　E5%B9%B4%E5%BA%A6%E6%8A%A5%E5%91%8A%3Bcategory_yjdbg_szsh%2Fcategory%2F%E4%B8%80%E5%AD%A3%E5
　　%BA%A6%E6%8A%A5%E5%91%8A%3Bsz%2Fplate%2F%E6%B7%B1%E5%B8%82%E5%85%AC%E5%8F%B8% 3Bszmb%2F盘
　　%2F%E6%B7%B1%E5%B8%82%E4%B8%BB%E6%9D%BF%3Bszzx%2Fplate%2F%E4%B8%AD%E5%B0%8F%E6% 9D%BF%3Bszcy
　　%2Fplate%2F%E5%88%9B%E4%B8%9A%E6%9D%BF%3Bshmb%2Fplate%2F%E6%B2%AA%E5%B8%82%E4%B8%BB% E6%9D%B
　　F&seDate=2016-10-13
　　我想专注于捕获第一季度、半年、第三季度和年度的年度报告。查看类别选择：
　　category=category_sjdbg_szsh%3Bcategory_ndbg_szsh%3Bcategory_bndbg_szsh
　　%3Bcategory_yjdbg_szsh%3B
　　有了这么复杂的帖子数据，我不知道如何构建自己的帖子数据项。特别是当某个后置变量取多个值时。注意：%3B 是一个 URL 编码值，表示分号“;”。这样一个变量的多值问题就解决了。
　　#-*- coding: utf8 -*-
import urllib2
import urllib
import re
import time,datetime
import os
import shutil
def getstock(page,strdate):
values = {
'stock':'',
'searchkey':'',
'plate':'sz;szmb;szzx;szcy;shmb',
#%category_bndbg_szsh半年报告；category_sjdbg_szsh三季度；category_ndbg_szsh年度；category_yjdbg_szsh一季度
'category':'category_bndbg_szsh;category_sjdbg_szsh;category_ndbg_szsh;category_yjdbg_szsh',
'trade':'',
'column':'szse',
'columnTitle':'%E5%8E%86%E5%8F%B2%E5%85%AC%E5%91%8A%E6%9F%A5%E8%AF%A2',
'pageNum':page,
'pageSize':'50',
'tabName':'fulltext',
'sortName':'',
'sortType':'',
'limit':'',
'seDate':strdate}
data = urllib.urlencode(values)
url = "http://www.cninfo.com.cn/cninf ... ot%3B
request = urllib2.Request(url,data)
datime = datetime.datetime.now()
response = urllib2.urlopen(request,timeout=4)
re_data = response.read()
re_data = re_data.decode('utf8')
dict_data = eval(re_data.replace('null','None').replace('true','True').replace('false','False'))
print dict_data #转成dict数据，输出看看
return dict_data
try:
date2 = time.strftime('%Y-%m-%d', time.localtime())
page = 1
ret = getstock(str(page),str(date2))
except Exception as error:
print error
　　good luck！ 查看全部

　　爬虫抓取网页数据(1.网络爬虫的基本概念网络蜘蛛，机器人都能够做到！
)
　　1.网络爬虫基本概念
　　网络爬虫（也称为网络蜘蛛或机器人）是模拟客户端发送网络请求并接收请求响应的程序。它是一个按照一定的规则自动抓取互联网信息的程序。
　　只要浏览器能做任何事情，原则上爬虫都能做到。
　　2.网络爬虫函数
　　
　　网络爬虫可以手动替换很多东西，比如用作搜索引擎，或者爬取网站上的图片。比如有的朋友把一些网站上的所有图片都爬进去，集中在上面。可以进行投资分析。
　　有时候，可能有几个我们比较喜欢的新闻网站，每次浏览都单独打开这些新闻网站比较麻烦。这时候就可以用网络爬虫来爬取这多条新闻网站中的新闻信息，集中阅读。
　　有时候，我们在网上浏览信息的时候，会发现有很多广告。这时也可以利用爬虫来爬取相应网页上的信息，从而自动过滤掉这些广告，方便信息的阅读和使用。
　　有时候，我们需要做营销，所以如何找到目标客户和目标客户的联系方式是一个关键问题。我们可以手动搜索互联网，但这会非常低效。这时候，我们可以通过爬虫设置相应的规则，自动采集从互联网上获取目标用户的联系方式，供我们营销使用。
　　有时候，我们想分析某个网站的用户信息，比如分析网站的用户活跃度、发言次数、热门文章等信息，如果我们没有网站@ &gt;管理员，手动统计将是一个非常庞大的工程。此时，您可以使用爬虫轻松采集对这些数据进行进一步分析，并且所有的爬取操作都是自动进行的，我们只需要编写相应的爬虫并设计相应的爬虫即可。规则会做。
　　此外，爬虫还可以实现很多强大的功能。总之，爬虫的出现在一定程度上可以替代人工访问网页。因此，我们需要手动访问互联网信息的操作现在可以通过爬虫实现自动化，可以更好地利用互联网中的有效信息。.
　　3.安装第三方库
　　在爬取和解析数据之前，需要在 Python 运行环境中下载并安装第三方库请求。
　　在Windows系统中，打开cmd（命令提示符）界面，在界面输入pip install requests，回车安装。（注意连接网络）如下图
　　
　　安装完成，如图
　　 查看全部

　　爬虫抓取网页数据(什么是爬虫？爬虫就是使用任何技术手段，批量获取网站信息的一种方式)
　　什么是爬行动物？爬虫是一种利用任何技术手段批量获取信息的方式。关键在于批处理。说白了，其实就是模拟真实用户请求大量数据。
　　下面将介绍爬虫方法和实际应用场景。
　　内容
　　1、爬虫之道
　　2、爬虫应用场景
　　3、反爬虫攻略
　　爬行动物的方式
　　从网页交互的角度来看，爬虫主要分为两种方式，即常规爬虫和自动化爬虫。
　　1、常规爬虫
　　常规爬虫，也叫裸码爬虫，是最原创的爬取方式。
　　例如，如果要爬取微博热搜榜，需要经过3个步骤：
　　1、确定目标地址
　　分析页面请求格式，找到微博实时热搜的网址：
　　2、目标信息分析
　　请求特定页面后，需要解析页面中的数据，而你爬回来的页面其实就是一堆前端代码。可以通过dom api读取代码中的数据。例如，如果要获取每个热搜的名称，则需要获取热搜名称在网页的DOM结构中的路径。
　　3、数据存储
　　解析出目标信息后，可以存储在数据库中，也可以写入文件以备后用。
　　总结：可见常规爬虫必须提前知道需要爬取的每个页面的具体地址，一次只能爬取一个页面，不能爬取整个站点；每个页面都要写相应的代码来模拟Request比较麻烦。
　　随着时代的发展，自动化爬虫框架应运而生。往下看~
　　2、自动爬虫
　　有几个自动爬虫框架。下面介绍比较经典的 puppeteer 框架。
　　Puppeteer 是来自 Google Chrome 的无头 chrome 工具。它提供了一个高级 api 来控制 headless chrome。
　　puppeteer可以模拟大部分用户操作，包括点击、滚动、悬停、聚焦等大部分交互，所以只要知道一个网站的首页地址，就可以通过调用api爬取来模拟用户操作整个 网站 数据。
　　比如要爬取百度python的搜索数据，只需要调用api模拟键盘输入“python”=&gt;回车=&gt;点击搜索项=&gt;解析爬取的内容。
　　接下来我们来看看puppeteer爬虫更多的应用场景。
　　爬虫应用场景
　　前面提到了puppeteer自动化爬虫框架，很多应用场景也是基于puppeteer诞生的。
　　1、爬取网页数据
　　从爬虫数据中诞生的产品，比如比价购物、各种热搜排名、舆情追踪、新闻追踪、盗版VIP视频网站等。
　　2、UI 自动化测试
　　因为 puppeteer 提供了很多 API 来模拟用户操作，所以现在很多公司基于 puppeteer 做一些自动化测试。例如，如果要测试一个前端页面的兼容性，以及前端页面的UI是否存在bug，只需要模拟表单提交和键盘的执行即可。页面输入等操作。
　　3、生成页面截图和PDF
　　puppeteer 还提供了用于屏幕截图和 pdf 生成的 API。
　　4、监控网页数据
　　通过对前端数据的爬取，可以监控网站数据是否异常（如数据掉线0）。如果数据异常，可以向数据人员报警。
　　5、监控网页性能
　　它可以捕获 网站 的时间线跟踪，以帮助诊断性能问题。
　　反爬虫策略
　　如果有爬虫，就可能有反爬虫。一些 网站 数据更敏感，不希望您获取它们。此时，公司将采取各种反爬虫措施。
　　1、屏蔽ip
　　这是一种比较简单粗暴的方式。查看单位时间内请求次数过多的账号，然后查看该账号的电脑IP，直接屏蔽这台电脑的访问，但是误伤率也比较高，慎用。
　　2、用图片替换敏感信息
　　电商平台上的商品价格信息比较敏感。有些平台会用图片显示价格和型号信息而不是显示，这确实可以防止爬虫。但是，随着机器学习的发展，识别图片的技术也越来越强。慢慢地，这种治疗方法的效果就不那么好了。
　　3、你看到的不是你得到的
　　通过一定的算法规则，将虚假信息和真实信息进行映射，虚假信息存储在网页代码中，但在显示时，使用算法规则和ttf字体文件映射真实信息。
　　4、手动输入动态码
　　有的网站为了避免被爬取，比如在你访问页面之前，输入一个动态码，验证你的身份，并且有一个有效期。
　　5、法律途径
　　爬行动物违法吗？目前的爬虫在法律层面还是有点边缘化的。爬虫诉讼还是有的，法律手段也算是保护数据的一种方式。
　　来源 | 产品技术课程（ID：pm_it_course）
　　作者 | 小柠檬；编辑 | 鱼丸饺子 查看全部

　　爬虫抓取网页数据(Python开源爬虫框架：Scrapy架构分析()架构)
　　Python开源爬虫框架：Scrapy架构分析
　　蟒蛇爬虫
　　所谓网络爬虫，就是在互联网上到处或有针对性地爬取数据的程序。当然，这种说法不够专业。更专业的描述是爬取特定的网站网页。
　　HTML 数据。但是，由于一个网站的页面很多，而且。
　　调度器
　　调度器
　　中间件
　　互联网
　　物品
　　管道
　　蜘蛛
　　下载器
　　刮擦
　　引擎
　　下载器中间件
　　蜘蛛中间件
　　绿线是数据流向，首先从初始
　　Spider分析的结果有两种：一种是
　　将被发送回调度程序；另一个是需要保存的数据，发送到
　　URL启动，Scheduler会交给Downloader下载，下载完成后交给Spider输入
　　下一步爬取的链接，比如前面分析的下一页的链接，这些东西
　　ItemPipeline，即对数据进行后处理（详细
　　分析、过滤、存储等）。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。
　　二、组件
　　1、ScrapyEngine
　　Scrapy引擎用于控制整个系统的数据处理流程，触发事务处理。有关详细信息，请参阅下面的数据处理流程。
　　2、调度器
　　Scrapy 引擎在发出请求后返回它们。
　　调度程序接受来自 Scrapy 引擎的请求并将它们排队
　　3、下载器
　　（下载器）
　　下载器的主要职责是抓取网页并将网页内容返回给蜘蛛
　　（蜘蛛）。
　　4、蜘蛛
　　爬虫由 Scrapy 用户定义，用于解析网页并爬取指定名称。也就是说，它是用来定义具体的网站获取和解析规则的。
　　URL返回的内容类，每个蜘蛛可以处理一个域名或一组域
　　蜘蛛的整个爬取过程（周期）如下：
　　start_requests() 端
　　首先获取第一个URL的初始请求，并在请求返回时调用回调函数。第一个请求是通过调用该方法。该方法默认从start_urls中的Url生成请求，并解析调用回调函数。
　　在回调函数中，您可以解析网页响应并返回项目对象和请求对象或两者的迭代。这些请求还将收录一个回调，然后将由 Scrapy 下载，然后使用指定的回调进行处理。
　　在回调函数中，您解析 网站 的内容，使用 Xpath 选择器（但您也可以使用 BeautySoup、Ixml 或其他
　　您喜欢的任何程序），并生成解析的数据项。
　　最后，从蜘蛛返回的项目通常最终在项目管道中。
　　5、ItemPipeline
　　项目管道的主要职责是处理蜘蛛从网页中提取的项目，他的主要任务是对数据进行澄清、验证和存储。当页面被蜘蛛解析时，它被发送到项目管道，并按几个特定的​​顺序处理数据。每个项目管道的组件都是具有一种简单方法的 Python 类。他们获取项目并执行他们的方法，他们还需要决定是否需要继续进行项目管道中的下一步或将其丢弃。
　　项目管道通常执行以下过程：
　　清理 HTML 数据
　　验证解析的数据（检查项目是否收录必要的字段）
　　检查重复数据（如果重复则删除）
　　将解析后的数据存入数据库 查看全部