爬虫抓取网页数据(用到修改excel的过程是什么？如何解决每天发日报繁琐问题)
　　最近，我在一家杀毒软件公司实习。主管得知我会丢那么多爬虫后，就让我解决每天出版报纸的繁琐问题。于是，我就用我学了一天的爬虫（我学了一天的爬虫教程）开始工作了。
　　主要需求是从N个广告主的每日广告收入网页中提取所需数据并保存为excel。并将保存的数据按照固定的日报表格式填入日报表模板中。
　　一开始，拿到爬取的N多条广告数据后，想到用python处理写excel，但是xlwt和xlrd库只用xls格式，模板是xlsx格式（python修改excel的过程）就是：将python中的原创数据copy一份到操作内存中，然后修改内存中的副本，然后将副本保存在内存中，如果原表中有公式，则只复制内存中的副本按值，所以会造成很多麻烦）。后来经过沟通，将爬取到的数据汇总成一个excel，再用excel中的VBA编程将汇总的数据写入日报表模板中。
　　使用的 Python 库
　　1、bs4：解析网页，读取网页中的元素
　　2、selenium：模拟真实浏览器自动运行（这里使用Chrome浏览器，需要对应版本的chromedriver）
　　3、xlwt：excel编写的相关库
　　4、xlrd：excel读取的相关库
　　5、xlutils：复制读取的excel，修改后保存
　　如下两图所示效果如下：
　　
　　图1
　　
　　图2
　　日报宏程序就是将图1中的日报data_total写入日报模板中。此代码涉及在VBA模式下在不同工作簿的工作表之间进行复制，以及在VBA模式下实现excel公式并将它们写入相应的单元格。
　　宏界面目前几乎如下图3所示，基本满足了目前的需求。
　　
　　图 3
　　对应的VBA代码位于下图中4、5处（图中编码了广告源的变量名，图5中的代码没有截断）
　　
　　图 4
　　
　　图 5
　　后续6、7网站需要写一个爬虫，然后一起写进日报模板。
　　python代码部分，有时间我贴一下，以后再解释。 查看全部

　　爬虫抓取网页数据(Python爬虫Python基础语法2.页面的内容抓取(数据抓取)
)
　　中国知名企业家：“马云”曾在2015年提到互联网即将从IT向DT转变。什么是DT？所谓DT就是数据加技术。今天是一个彻头彻尾的大数据时代。大数据贯穿我们的衣食住行。可以说，大数据是目前最宝贵的数据宝藏！
　　
　　什么是 Python 爬虫？
　　Python爬虫也叫网络爬虫
　　关于Python爬虫，我们需要知道：
　　1. Python 基本语法
　　2. HTML页面的内容爬取（数据爬取）
　　3. HTML 页面数据提取（数据清洗）
　　4. Scrapy框架和scrapy-redis分布式策略（第三方框架）
　　5. 蜘蛛、反蜘蛛和反蜘蛛之间的斗争。
　　
　　网络爬虫可分为通用爬虫和聚焦爬虫。
　　1.通用网络爬虫
　　从网上采集网页，去采集信息。这些网页信息用于为搜索引擎索引提供支持。它决定了整个引擎系统的内容是否丰富，信息是否及时，所以它的性能直接关系到搜索引擎的有效性。
　　2.关注爬虫
　　聚焦爬虫是一种“面向特定主题需求”的网络爬虫程序。它与一般搜索引擎爬虫的区别在于：聚焦爬虫在实现网页爬取时会对内容进行处理和过滤，并尽量保证只爬取到需求页面信息。
　　
　　【注：目前市面上流通的爬虫多为数据生成器，是一种随意写数字的程序，与上面提到的性质不同】
　　运营商大数据建模与捕获
　　在中国，运营商拥有庞大且绝对真实的数据资源和数据存储能力。运营商在数据利用方面的经验和经验拥有绝对的发言权。运营商的大数据无论是在抓取能力、数据管理、数据能力、标签能力、产品服务等方面，这些主要业务都有突出的表现。
　　运营商大数据是数据变现的最佳利器！相关企业只需要利用好运营商的数据和标注能力即可。运营商的大数据平台能力将能够为相关企业提供数据服务，最终实现数据变现。运营商是数据采集、数据处理、数据分析、数据访问、数据应用等全方位的数据管理平台。一个大数据平台应该有一个标准的架构。不同的行业和企业必须与他们合作。您可以将您的业务发展到一个新的高度！
　　
　　数据建模
　　运营商一直强调数据标准化和数据可视化。通过与运营商的大数据平台合作，相关企业可以按需建模。你所有的模型都应该与你公司的业务相符，这样整个公司使用的运营商数据才有效。通过运营商大数据，所有合作伙伴都可以拥有标准的建模和优秀的数据。
　　
　　数据管理
　　实现数据管理是所有企业的追求。如果是中小型公司，很难实现自己的数据管理。如果公司发展壮大，数据管理的成本仍然会非常高。因此，运营商的大数据可以系统化、透明化。一种无障碍的方式来帮助您的公司进行数据管理。
　　
　　数据应用
　　Python爬虫更适合一些依赖互联网的数据爬取。
　　运营商大数据可以进行有针对性的建模，进行多维度、多方向的数据抓取和数据分析。运营商大数据可抓取任意网站、网页、URL、手机APP、400电话、固话、小程序、关键词、APP新注册用户等数据信息，助力全行业与不同企业精准获取客户，提供营销服务！
　　
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　　爬虫抓取网页数据(爬虫抓取网页数据要用到urllib2这个库，但是具体如何找到具体的页面地址)
　　爬虫抓取网页数据要用到urllib2这个库，但是具体如何抓取网页数据呢？用网页爬虫的思路我认为可以分为如下步骤。第一步是如何找到具体的页面地址，如今有urllib2这个库可以免费下载到。具体方法如下：首先在谷歌中输入网页地址：，找到下图红框处的：这个就是咱们要找的网页地址了。然后尝试用浏览器打开它。然后浏览器按f12，可以看到一个虚拟选项，叫做network，大家会发现很多信息，如下图：点击下方，如下图所示，可以看到返回的html内容，因为是在浏览器上看到的。
　　然后用浏览器关闭浏览器重新打开一次网页，可以得到那个地址，再用googledoc搜索出它的url--page。恭喜您，离世界上最古老的网址布吉岛nicxxxjeoozusguylsjsnnk2o9i6gd7j1uuixzzjh4hhfa这个地址抓取完成了，上面的小脚本已经自动找到所有的网页了。这个时候用googlef12打开浏览器的开发者工具，可以发现页面地址被封装到一个json数据里了。
　　urllib2提供的是解析json数据的方法，而xml、json属于html的子类，都是文本格式。所以我们把所有的页面内容生成一个网页代码，方便进行解析，这里使用xml格式进行解析，如下：首先把要抓取的网页url拷贝到一个指定文件夹，比如urllib2_url,然后把解析出来的网页代码，进行解析生成特定格式的python页面代码，然后存到数据库里面即可。
　　这里我们遇到一个问题，每次修改url都得用代码重新输入一遍json数据，太麻烦了，好在有一个很好的工具：dominic。它会将爬虫抓取得到的网页数据保存在本地。然后关闭浏览器，在打开数据库中的网页代码即可抓取对应的数据。这篇文章我也不是原创，当初是最早一篇关于爬虫的文章的代码+关键是看别人的代码和解析方法论，稍微修改了一下，这里以get网页为例，进行说明。
<p>如下：第一步：需要用到urllib2库：classcrawlr:def__init__(self,page):self.page=pageself.source=json.loads(self.source)self.url=urllib2.urlopen(self.url)self.url2=urllib2.urlopen(self.url)self.page=self.url2.read()defget(self,request):url=request.urlopen(request.url).read()returntrueself.page2=self.url.format('<p>(? 查看全部

　　爬虫抓取网页数据(网络爬虫系统的原理和工作流程及注意事项介绍-乐题库)
　　网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公共API从网站获取数据信息。这种方法可以从网页中提取非结构化数据，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。支持采集的图片、音频、视频等文件或附件，可以自动关联附件和文字。
　　在互联网时代，网络爬虫主要为搜索引擎提供最全面、最新的数据。
　　在大数据时代，网络爬虫对于采集来自互联网的数据来说更是一种优势工具。已知的各种网络爬虫工具有数百种，网络爬虫工具基本上可以分为三类。
　　本节首先简要介绍网络爬虫的原理和工作流程，然后讨论网络爬虫的爬取策略，最后介绍典型的网络工具。网络爬虫的原理 网络爬虫是按照一定的规则自动抓取网络信息的程序或脚本。
　　网络爬虫可以自动采集所有可以访问的页面内容，为搜索引擎和大数据分析提供数据源。就功能而言，爬虫一般具有数据采集、处理和存储三个功能，如图1所示。
　　
　　图1 网络爬虫示意图
　　除了供用户阅读的文本信息外，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互联网上的其他网页。网络爬虫从一个或几个初始网页的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 并将它们放入队列中，直到满足系统的某个停止条件。
　　网络爬虫系统一般会选择一些输出度（网页中超链接的数量）较高的比较重要的URL作为种子URL集合。
　　网络爬虫系统使用这些种子集作为初始 URL 开始数据爬取。由于网页收录链接信息，因此可以通过现有网页的网址获取一些新的网址。
　　网页之间的指向结构可以看成是一片森林，每个种子URL对应的网页就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搜索算法遍历所有或深度优先搜索算法页面。
　　由于深度优先搜索算法可能会导致爬虫系统陷入网站内部，不利于搜索离网站首页较近的网页信息，所以广度优先搜索算法一般为用于 采集 网页。
　　网络爬虫系统首先将种子URL放入下载队列，简单地从队列头部取一个URL下载对应的网页，获取网页内容并存储，解析网页中的链接信息后，可以获得一些新的网址。
　　其次，根据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，放入URL队列等待抓取。
　　最后取出一个URL，下载其对应的网页，然后解析，如此循环往复，直到遍历全网或满足某个条件，才会停止。网络爬虫的工作流程如图2所示。网络爬虫的基本工作流程如下。
　　1）首先选择种子URL的一部分。
　　2）将这些URL放入URL队列进行爬取。
　　3） 从待爬取的URL队列中取出待爬取的URL，解析DNS得到主机的IP地址，下载该URL对应的网页并存储在下载的网页中图书馆。另外，将这些 URL 放入爬取的 URL 队列中。
　　4）对抓取到的URL队列中的URL进行分析，分析其中的其他URL，将这些URL放入待抓取的URL队列中，从而进入下一个循环。
　　
　　图2 网络爬虫的基本工作流程
　　网络爬虫抓取策略谷歌、百度等通用搜索引擎抓取的网页数量通常以亿为单位计算。那么，面对如此多的网页，网络爬虫如何才能尽可能地遍历所有网页，从而尽可能扩大网页信息的覆盖范围呢？这是网络爬虫系统面临的一个非常关键的问题。在网络爬虫系统中，爬取策略决定了爬取网页的顺序。
　　本节首先简单介绍一下网络爬虫的爬取策略中用到的基本概念。1）网页之间的关系模型 从互联网的结构来看，网页通过数量不等的超链接相互连接，形成一个庞大而复杂的相互关联的有向图。
　　如图3所示，如果把网页看成图中的某个节点，把网页中其他网页的链接看成这个节点到其他节点的边，那么我们就很容易看到整个Internet 网页被建模为有向图。
　　理论上，通过遍历算法遍历图，几乎可以访问互联网上的所有网页。
　　
　　图3 网页关系模型图
　　2）网页分类从爬虫的角度来划分互联网。互联网上的所有页面可以分为5个部分：已下载和未过期网页、已下载和已过期网页、待下载网页、已知网页和不可知网页，如图4所示。
　　获取的本地网页实际上是互联网内容的镜像和备份。互联网是动态变化的。当互联网上的部分内容发生变化时，抓取到的本地网页就会过期。因此，下载的网页分为两种：下载的未过期网页和下载的过期网页。
　　
　　图4 网页分类
　　待下载的页面指的是URL队列中待抓取的页面。
　　可以看出，网页指的是尚未被抓取的网页，不在待抓取的URL队列中，但可以通过分析抓取的页面或待抓取的URL对应的页面来获取。
　　还有一些网页是网络爬虫不能直接抓取下载的，称为不可知网页。
　　下面重点介绍几种常见的爬取策略。1. 万能网络爬虫 万能网络爬虫又称全网爬虫。爬取对象从一些种子网址扩展到整个Web，主要是门户搜索引擎和大型Web服务提供商采集数据。
　　为了提高工作效率，一般的网络爬虫都会采用一定的爬取策略。常用的爬取策略包括深度优先策略和广度优先策略。
　　1）深度优先策略
　　深度优先策略意味着网络爬虫会从起始页开始，逐个链接地跟随它，直到无法再深入为止。
　　爬行完成一个分支后，网络爬虫返回上一个链接节点，进一步搜索其他链接。当所有的链接都遍历完后，爬取任务结束。
　　这种策略更适合垂直搜索或站内搜索，但在抓取页面内容更深层次的网站时会造成资源的巨大浪费。
　　以图3为例，遍历的路径为1→2→5→6→3→7→4→8。
　　在深度优先策略中，当搜索到某个节点时，该节点的子节点和子节点的后继节点都优先于该节点的兄弟节点。深度优先策略是在搜索空间中。那个时候，它会尽量走，只有在找不到一个节点的后继节点时才考虑它的兄弟节点。
　　这样的策略决定了深度优先策略可能无法找到最优解，甚至由于深度的限制而无法找到解。
　　如果没有限制，它会沿着一条路径无限扩展，从而“陷入”海量数据。一般情况下，使用深度优先策略会选择一个合适的深度，然后反复搜索直到找到一个解，这样就降低了搜索的效率。因此，一般在搜索数据量较小时采用深度优先策略。
　　2）广度优先策略
　　广度优先策略根据网页内容目录级别的深度抓取页面，优先抓取较浅目录级别的页面。当同一级别的页面被爬取时，爬虫会进入下一层继续爬取。
　　仍以图3为例，遍历的路径为1→2→3→4→5→6→7→8
　　由于广度优先策略是在第N层节点扩展完成后进入第N+1层，所以可以保证最短路径找到解。
　　该策略可以有效控制页面的爬取深度，避免遇到无限深分支爬取无法结束的问题，实现方便，无需存储大量中间节点。缺点是爬到更深的目录层次需要很长时间。页。
　　如果搜索过程中分支过多，即该节点的后续节点过多，算法就会耗尽资源，在可用空间中找不到解。2. 专注于网络爬虫专注于网络爬虫，也称为主题网络爬虫，是指选择性抓取与预定义主题相关的页面的网络爬虫。
　　1） 基于内容评价的爬取策略
　　DeBra在网络爬虫中引入了文本相似度的计算方法，提出了Fish Search算法。
　　该算法以用户输入的查询词为主题，将收录查询词的页面视为与该主题相关的页面。它的局限性在于它无法评估页面与主题的相关性。
　　Herseovic 改进了 Fish Search 算法，提出了 Shark Search 算法，该算法使用空间向量模型来计算页面与主题之间的相关性。
　　使用基于连续值计算链接值的方法，不仅可以计算出哪些抓取的链接与主题相关，还可以量化相关性的大小。
　　2） 基于链接结构评估的爬行策略
　　网页不同于一般文本。它是一种收录大量结构化信息的半结构化文档。
　　网页不是单独存在的。页面中的链接表示页面之间的相互关系。基于链接结构的搜索策略模型利用这些结构特征来评估页面和链接的重要性来确定搜索顺序。其中，PageRank算法是这类搜索策略模型的代表。
　　PageRank算法的基本原理是，如果一个网页被多次引用，它可能是一个非常重要的网页。如果一个网页没有被多次引用，而是被一个重要的网页引用，那么它也可能是一个重要的网页。一个网页的重要性均匀地传递给它所指的网页。
　　将某个页面的PageRank除以该页面存在的前向链接，将得到的值与前向链接指向的页面的PageRank相加，即得到链接页面的PageRank。
　　如图 5 所示，PageRank 值为 100 的网页将其重要性平均传递给它引用的两个页面，每个页面获得 50。同样，PageRank 值为 9 的网页将其重要性传递给三个引用的页面. 为页面的每一页传递的值为 3。
　　PageRank 值为 53 的页面的值来自引用它的两个页面传递的值。
　　
　　,
　　图 5 PageRank 算法示例
　　3） 基于强化学习的爬行策略
　　Rennie 和 McCallum 将增强学习引入聚焦爬虫，使用贝叶斯分类器根据整个网页文本和链接文本对超链接进行分类，并计算每个链接的重要性，从而确定链接访问的顺序。
　　4） 基于上下文映射的爬取策略
　　勤奋等。提出了一种爬行策略，通过建立上下文映射来学习网页之间的相关性。该策略可以训练机器学习系统，通过该系统可以计算从当前页面到相关网页的距离。3. 增量网络爬虫 增量网络爬虫是指对下载的网页进行增量更新，只抓取新生成或变化的网页的爬虫。它可以在一定程度上保证被爬取的页面尽可能的新。
　　增量网络爬虫有两个目标：
　　为了实现第一个目标，增量网络爬虫需要重新访问网页以更新本地页面集中页面的内容。常用的方法有统一更新法、个体更新法和基于分类的更新法。
　　为了实现第二个目标，增量网络爬虫需要对网页的重要性进行排名。常用的策略包括广度优先策略、PageRank 优先策略等。4. 深网爬虫网页按存在方式可分为表层网页和深层网页。
　　深度网络爬虫架构由6个基本功能模块（爬虫控制器、解析器、表单分析器、表单处理器、响应分析器、LVS控制器）和两个爬虫内部数据结构（URL列表和LVS表）组成。
　　其中，LVS（LabelValueSet）表示标签和值的集合，用于表示填写表单的数据源。在爬虫过程中，最重要的部分是表单填写，包括基于领域知识的表单填写和基于网页结构分析的表单填写。 查看全部

　　爬虫抓取网页数据(爬虫抓取网页数据并自动完成数据分析，完成后就是一台)
　　爬虫抓取网页数据并自动完成数据分析，完成后就是一台小型数据分析工具。爬虫技术前后经历五次迭代：传统db采用mysql为主，debug遇到sql注入，errorpageisnull数据库能同时读写；互联网分析应用从es开始，不可能同时读写。web分析应用不依赖db，仅使用mongodb，传统db存储一条请求一条数据，写操作无能为力；实时web分析应用通过laravel，jsonproxy+logstash实现请求、json解析和存储，一般第一次不同网页请求是同一条数据，这个过程并不需要注入db，保证读写通道和不需要注入db就可以处理各类抓取爬虫。
　　各种分析工具：有抓取、分析、可视化功能，命令格式化/onlinedemo，可导出到excel；有自动重排版功能，调试方便。各种套路：请求重排、二进制保存、检查注入、json无法解析、remove(someurl)、parse参数、各种报错信息分析等等。后来全部切换webbrowser，没有cookie，离线版，前端入侵页面后处理后返回html源码。
　　有效缓解cookie丢失的风险；对于online和nuxt浏览器，需要定制反爬策略；各种技术online+pc互联网，多工作站，视觉体验统一，减少攻击成本，可追溯；对于selenium浏览器，定制过滤代理，可以脱离浏览器获取数据，可以像鼠标一样点击处理结果。安全方面：抓取处理https，浏览器认证处理，网页okhttp鉴权、ssl/tls轮询等。
　　互联网分析应用构架：介绍产品架构，典型产品，核心功能等，注意用户需求和处理漏洞等。爬虫需求分析：总体统计一下爬虫的用户数量，爬虫服务器配置，数据分析部分规模等；爬虫爬取规则规划，做python提高爬虫效率，并保证爬虫过程避免不安全问题；爬虫避免收费、针对整站的提交sql注入、邮件或外网操作、爬虫异常退出等影响。
　　爬虫测试方案：url规划、爬虫规划，样例和总结，入口。总结利用google、w3school等上线爬虫项目总结。为了后期保证爬虫效率和爬虫质量，爬虫处理和可视化工具以后我会逐步介绍。不做任何插件。小型数据分析工具有利于爬虫扩展，大型数据分析工具有利于复杂模型整合。一个具有分析性能的自动分析工具可以从多样角度完成分析，本质是sql语言的进一步完善。
　　大家可以学习相关内容或提出疑问，我会整理出来，分享给大家，同时也在学习如何通过python将数据转换成分析人员需要的能够处理的sql语言。产品架构介绍，分析应用架构，日志采集、自动可视化、sql/dll、命令格式化、可视化等。体系工具有总结，有注意事项介绍。采用接口、平台、接口、二次开发实现，平台是jsoup、html模块，实。 查看全部

　　爬虫抓取网页数据(老罗英语培训讲师罗永浩目前最受欢迎的英语讲师是谁？)
　　爬虫抓取网页数据后，
　　1、分析网页结构，有哪些内容。
　　2、根据网页结构，根据爬虫进行信息收集。
　　3、数据整理。
　　老罗英语培训讲师罗永浩目前最受欢迎的英语培训讲师是谁？根据文本提取公开信息。一般看名字而不看资质就会进坑。ps小爱音箱也是，不看产品，看名字而不看配置就会进坑。
　　拿到网站的数据，用各种程序进行挖掘分析，
　　存在seo问题，单纯拿到网站抓取页面有时候不够，还需要能拿到一些别的参数，这样才能从爬虫抓取的网页中获取你需要的东西。
　　所有的数据都是有来源的，
　　看seo，sem，sns，
　　如果要找抓取这个项目.你就要好好想想到底要不要做网络营销，是不是要进行这个项目？按照你目前的信息来看建议找抓取这个项目做，主要是想赚小钱，还是大钱。小钱就要准备那些收费，公司。大钱或者前景比较明朗的项目，例如教育培训等等，跟你团队有直接联系，能给你提供一些有用的数据和信息，对方也能帮你数据，合作方式也很重要。
　　这么多类型的网站都要，
　　如果是你的竞争对手，那就没有这个需求。反正肯定不是你发起的活动引入的。 查看全部

　　爬虫抓取网页数据(从爬虫的**角度来讲最简单的爬虫直接访问一个接口)
　　从爬虫的角度
　　最简单的爬虫是几乎所有服务器端和客户端编程语言都支持的http请求。只要向目标页面的url发起http get请求，浏览器加载这个页面时就可以获取到完整的html文档。我们称之为“同步页面”。
　　作为防御方，服务器可以根据http请求头中的User-Agent检查客户端是合法的浏览器程序还是脚本爬取程序，从而判断是否改变真实的页面信息内容发送给你.
　　这当然是最小的儿科防御方法。作为进攻方，爬虫可以伪造 User-Agent 字段。即使你想要，在http get方法中，请求头的Referrer、Cookie等，所有字段爬虫都可以轻松伪造。
　　此时服务端可以使用浏览器的http头指纹，根据你声明的浏览器厂商和版本（来自User-Agent），判断你的http头中的各个字段是否符合浏览器的特性，如果不符合要求，它将被视为爬虫。该技术的一个典型应用是 PhantomJS 1.x 版本。由于底层调用了Qt框架网络库，所以http头中有明显的Qt框架网络请求特征，可以被服务器直接识别。并拦截。
　　另外还有一个比较异常的服务端爬虫检测机制，就是在对页面的所有http请求的http响应中植入一个cookie token，然后在这个页面异步执行的一些ajax接口中进行检查。检查访问请求中是否收录cookie token，返回token表示这是一次合法的浏览器访问，否则表示刚刚发出token的用户访问了页面html但是没有访问到执行js后调用的ajax在 html 中的请求很可能是爬虫。
　　如果直接访问一个没有token的接口，说明你没有请求html页面，直接向页面中应该通过ajax访问的接口发起网络请求。这显然证明你是一个可疑的爬虫。知名电商网站亚马逊采用了这种防御策略。
　　以上是一些基于服务端验证爬虫程序可以播放的例程。
　　基于客户端js运行时的检测
　　现代浏览器赋予了 JavaScript 强大的能力，所以我们可以把页面的所有核心内容都变成 js 异步请求 Ajax 获取数据然后渲染到页面上，这显然提高了爬虫爬取内容的门槛。依靠这种方式，我们将对抗爬虫和反爬虫的战场从服务端转移到了客户端浏览器中的js运行时。接下来说一下结合客户端js运行时的爬虫爬取技术。
　　刚才提到的各种服务端验证，对于普通python和java语言编写的HTTP爬虫程序都有一定的技术门槛。毕竟，Web 应用程序是未经授权的爬虫的黑匣子。很多东西都需要一点一点的去尝试，大量的人力物力都花在了开发一套爬虫程序上。作为网站的防御方，只要容易调整一些策略，攻击者就需要再次花费同样的时间来修改爬虫。拿逻辑。
　　这时候就需要无头浏览器了。这是一种什么样的技术？其实说白了就是让程序操作浏览器来访问网页，这样写爬虫的人就可以通过调用浏览器暴露给程序的api来实现复杂的爬虫业务逻辑。
　　事实上，这并不是近年来的新技术。曾经有基于webkit内核的PhantomJS，基于Firefox浏览器内核的SlimerJS，甚至还有基于IE内核的trifleJS。如果您有兴趣，可以在此处和此处查看两个无头浏览器。采集清单。
　　这些无头浏览器程序的实现原理，其实就是将一些开源的浏览器核心C++代码进行改造和封装，实现一个简单的浏览器程序，无需GUI界面渲染。但是这些项目的共同问题是，因为他们的代码是基于官方fork webkit等内核的某个版本的主干代码，无法跟进一些最新的css属性和js语法，并且有一些兼容性问题，不如真实的。GUI浏览器发行版运行稳定。
　　其中，最成熟、最常用的应该是PhantonJS。关于这种爬虫的识别我之前写过一篇博文，这里不再赘述。PhantomJS 有很多问题，因为是单进程模型，没有必要的沙箱保护，浏览器内核的安全性较差。此外，该项目的作者已宣布将停止维护该项目。
　　现在谷歌 Chrome 团队已经在 Chrome 59 发布版本中开放了 headless 模式 api，并开源了一个基于 Node.js 调用的 headless chrome 驱动程序库。我还为这个库贡献了一个centos环境部署依赖安装列表。
　　Headless Chrome 可谓是 Headless Browser 中独一无二的大杀器。因为它本身是一个 chrome 浏览器，所以它支持各种新的 CSS 渲染功能和 js 运行时语法。
　　基于这种方法，作为进攻方的爬虫可以绕过几乎所有的服务器端验证逻辑，但是这些爬虫在客户端js运行时仍然存在一些缺陷，例如：
　　基于插件对象检查
　　if(navigator.plugins.length === 0) {
console.log('It may be Chrome headless');
}
　　基于语言的检查
　　if(navigator.languages === '') {
console.log('Chrome headless detected');
}
　　基于 Webgl 的检查
　　var canvas = document.createElement('canvas');
var gl = canvas.getContext('webgl');
var debugInfo = gl.getExtension('WEBGL_debug_renderer_info');
var vendor = gl.getParameter(debugInfo.UNMASKED_VENDOR_WEBGL);
var renderer = gl.getParameter(debugInfo.UNMASKED_RENDERER_WEBGL);
if(vendor == 'Brian Paul' && renderer == 'Mesa OffScreen') {
console.log('Chrome headless detected');
}
　　根据浏览器细线特征检查
　　if(!Modernizr['hairline']) {
console.log('It may be Chrome headless');
}
　　检查根据错误的 img src 属性生成的 img 对象
　　var body = document.getElementsByTagName('body')[0];
var image = document.createElement('img');
image.src = 'http://iloveponeydotcom32188.jg';
image.setAttribute('id', 'fakeimage');
body.appendChild(image);
image.onerror = function(){
if(image.width == 0 && image.height == 0) {
console.log('Chrome headless detected');
}
}
　　根据以上一些浏览器特性的判断，基本可以杀掉市面上大部分的Headless Browser程序。在这个层面上，它实际上提高了网络爬虫的门槛，要求编写爬虫的开发者必须修改浏览器内核的C++代码，重新编译浏览器。此外，上述功能是特定于浏览器的。内核的变化其实不小。如果你曾经尝试过编译 Blink 内核或者 Gecko 内核，你就会明白对于一个“脚本小子”来说有多难~
　　此外，我们还可以根据浏览器 UserAgent 字段中描述的浏览器品牌、版本和型号信息，检查 js 运行时、DOM 和 BOM 的每个原生对象的属性和方法，观察其特性是否与浏览一致这个版本的设备应该具备的特性。
　　这种方法被称为浏览器指纹检测技术，它依靠大型网站来采集各类浏览器的api信息。作为编写爬虫程序的进攻方，你可以在 Headless Browser 运行时中预先注入一些 js 逻辑，从而锻造浏览器的特性。
　　另外，在研究浏览器端使用js api进行Robots Browser Detect时，我们发现了一个有趣的技巧。您可以将预先注入的 js 函数伪装成 Native Function。看看下面的代码：
　　var fakeAlert = (function(){}).bind(null);
console.log(window.alert.toString()); // function alert() { [native code] }
console.log(fakeAlert.toString()); // function () { [native code] }
　　爬虫攻击者可能会预先注入一些js方法，用代理函数包裹一些原生api作为钩子，然后利用这个假js api覆盖原生api。如果防御者根据toString函数后的[native code]的检查来判断这个，那么就会绕过。所以需要更严格的检查，因为bind(null)的伪造方法在toString之后没有携带函数名，所以需要检查toString之后的函数名是否为空。
　　这个技术有什么用？这是一个扩展。反爬虫卫士有Robot Detect方法，在js运行时主动抛出告警。副本可以写一些与业务逻辑相关的东西。当一个普通用户点击OK按钮时，肯定会有1s甚至更长的延迟，因为浏览器中的alert会阻塞js代码的运行（实际上在v8中，他会以类似的方式挂起isolate上下文的执行）处理挂起），所以爬虫程序可以选择上面的作为黑客上述技术在页面上所有js运行之前预先注入一段js代码，并钩住alert、prompt等所有弹窗方法确认。如果防御者在弹出代码之前首先检查他调用的警报方法不是原生的，则道路被阻塞。
　　防爬虫银弹
　　目前防抢和机器人检测最可靠的方法是验证码技术。但是，验证码并不意味着必须强制用户输入一系列字母数字。还有很多基于用户鼠标、触摸屏（移动终端）等行为的行为验证技术。其中最成熟的是基于机器学习的 Google reCAPTCHA。区分用户和爬虫。
　　基于以上多种识别和区分用户和爬虫的技术，网站的防御者最终需要做的就是对该ip的访问用户进行屏蔽或强加高强度验证码策略. 因此，攻击者必须购买一个ip代理池来捕获网站的内容，否则单个ip地址很容易被拦截而无法捕获。爬虫和反爬虫的门槛提高到了ip代理池的经济成本水平。
　　机器人协议
　　此外，在爬虫爬行技术领域还有一种“白道”方法，叫做robots协议。Allow 和 Disallow 声明每个 UA 爬虫的爬取权限。
　　不过，这只是君子之约。虽然具有法律利益，但只能限制商业搜索引擎的蜘蛛程序。你不能限制那些“野生爬虫”。
　　写在最后
　　网页内容的爬取和反控，注定是一场一尺高一丈的猫捉老鼠游戏。你永远无法用某种技术完全封锁爬虫程序。你所能做的就是提高* **人的爬行成本，更准确地了解未经授权的爬行行为。 查看全部

　　爬虫抓取网页数据(网络爬虫软件都有哪些比较知名的工具，Mark!)
　　目前市场上有几家数据抓取公司，每家公司都有自己的百度爬虫特点。
　　1.优采云：可视化采集百度爬虫，一些比较简单的采集工作基本可以实现，但是对于一些比较难的采集，脚本什么的都需要学写，客服不及时，可能是因为市场份额比较大。
　　2.前嗅：成立15年，也是视觉运营。不用说，简单的爬取就可以让他们代为爬，也可以直接买模板自己爬，或者让他们代为爬。他们代写脚本，相对小众，但解决了百度爬虫的问题。
　　3.优采云：爬虫界的大哥，不过对应的就没那么灵活了。现在人不是很多。
　　比较知名的网络爬虫软件有哪些？
　　排名前 20 的网络爬虫工具，马克！
　　
　　
　　
　　
　　网络爬虫广泛应用于许多领域。它的目标是从 网站 获取新数据并将其存储以便于访问。网络爬虫工具越来越为人们所熟悉，因为它们可以简化和自动化整个爬虫过程，让每个人都可以轻松访问网络数据资源。1. Octoparse
　　
　　Octoparse 是一款免费且功能强大的 网站 爬虫工具，用于从 网站 中提取所需的各种类型的数据。它有两种学习模式——向导模式和高级模式，所以非程序员也可以使用它。您可以下载网站的几乎所有内容，并以EXCEL、TXT、HTML或数据库等结构化格式保存。通过定时云抽取功能，您可以获得网站的最新信息。提供IP代理服务器，不用担心被攻击性的网站检测到。
　　
　　总之，Octoparse 应该可以满足用户最基本或者高端的爬虫需求，不需要任何编码技能。
　　
　　
　　2. Cyotek WebCopy
　　
　　WebCopy 是一款免费的网站 爬虫工具，允许将部分或完整的网站 内容本地复制到硬盘上以供离线阅读。它在将网站的内容下载到硬盘之前扫描指定的网站，并自动重新映射网站中的图像和其他网络资源的链接以匹配它们的本地路径。还有其他功能，例如下载副本中收录的 URL，但不抓取它。您还可以配置域名、用户代理字符串、默认文档等。
　　
　　但是，WebCopy 不包括虚拟 DOM 或 JavaScript 解析。
　　
　　3. HTTrack
　　
　　作为一款网站爬虫免费软件，HTTrack提供的功能非常适合将整个网站从网上下载到PC上。它提供了适用于 Windows、Linux、Sun Solaris 和其他 Unix 系统的版本。它可以镜像一个或多个站点（共享链接）。在“设置”下决定下载网页时同时打开的连接数。您可以从整个目录中获取照片、文件、HTML 代码，更新当前镜像 网站 并恢复中断的下载。
　　
　　此外，HTTTrack 提供代理支持以最大限度地提高速度并提供可选的身份验证。
　　
　　
　　4. 左转
　　
　　Getleft 是一款免费且易于使用的 网站 爬虫工具。启动Getleft后，输入网址，选择要下载的文件，然后开始下载网站 另外，提供多语言支持，目前Getleft支持14种语言。但是，它只提供有限的 Ftp 支持，它可以下载文件但不能递归。
　　
　　总的来说，Getleft 应该能满足用户基本的爬虫需求，不需要更复杂的技能。
　　
　　5. 刮板
　　
　　Scraper 是一款 Chrome 扩展工具，数据提取功能有限，但对于在线研究和导出数据到 Google 电子表格非常有用。适合初学者和专家，您可以轻松地将数据复制到剪贴板或使用 OAuth 将其存储在电子表格中。不提供包罗万象的爬虫服务，但对新手也很友好。
　　
　　6. OutWit 中心
　　OutWit Hub 是一个 Firefox 插件，具有数十种数据提取功能，可简化网络搜索。浏览页面后，提取的信息会以合适的格式存储。您还可以创建自动代理来提取数据并根据设置对其进行格式化。
　　它是最简单的网络爬虫工具之一，可以自由使用，提供方便的网页数据提取，无需编写代码。
　　7. ParseHub
　　Parsehub 是一款优秀的爬虫工具，支持使用 AJAX 技术、JavaScript、cookies 等方式获取网页数据。其机器学习技术可以读取、分析网络文档并将其转换为相关数据。Parsehub 的桌面应用程序支持 Windows、Mac OS X 和 Linux 等系统，您也可以使用浏览器内置的 Web 应用程序。
　　8.视觉抓取工具
　　VisualScraper 是另一个很棒的免费和非编码爬虫工具，它通过一个简单的点击界面从互联网上采集数据。您可以从多个网页获取实时数据，并将提取的数据导出为 CSV、XML、JSON 或 SQL 文件。除了SaaS，VisualScraper还提供网页抓取服务，例如数据传输服务和创作软件提取服务。
　　Visual Scraper 使用户能够在特定时间运行他们的项目，也可以使用它来获取新闻。
　　9. Scrapinghub
　　Scrapinghub 是一种基于云的数据提取工具，可以帮助成千上万的开发人员获取有价值的数据。其开源的可视化爬虫工具允许用户在没有任何编程知识的情况下爬取网站。
　　Scrapinghub 使用 Crawlera，一个智能代理微调器，支持绕过 bot 机制，轻松抓取大量受 bot 保护的 网站。它使用户能够通过简单的}
　　10. Dexi.io
　　作为基于浏览器的爬虫工具，}
　　11. Webhose.io
　　}
　　捕获的数据可以以 XML、JSON 和 RSS 格式保存，并且可以从其存档中访问历史数据。还，}
　　12.导入。io
　　用户只需要从特定网页导入数据，并将数据导出为CSV，即可形成自己的数据集。
　　无需编写任何代码，您可以在几分钟内轻松抓取数千个网页，并根据您的需求构建 1,000 多个 API。公共 API 提供强大而灵活的功能以编程控制}
　　为了更好地满足用户的爬取需求，它还提供了Windows、Mac OS X和Linux的免费应用程序来构建数据提取器和爬取工具，下载数据并与在线帐户同步。此外，用户可以每周/每天/每小时安排爬虫任务。
　　13.80条腿
　　80legs是一款功能强大的网络爬虫工具，可根据客户需求进行配置。80legs 提供了一个高性能的网络爬虫，可以快速工作，在几秒钟内获取所需的数据。
　　14. Spinn3r
　　Spinn3r 允许您从博客、新闻和社交媒体 网站 以及 RSS 和 ATOM 中获取所有数据。Spinn3r 发布了一个防火墙 API 来管理 95% 的索引工作。提供先进的垃圾邮件防护功能，杜绝垃圾邮件和不当语言，提高数据安全性。
　　Spinn3r 索引类似于 Google 的内容，并将提取的数据保存在 JSON 文件中。
　　15. 内容抓取器
　　Content Graber 是一款针对企业的爬虫软件。它允许您创建一个独立的网络爬虫代理。
　　它更适合具有高级编程技能的人，因为它为有需要的人提供了许多强大的脚本编辑和调试接口。允许用户使用 C# 或}
　　16. 氦气刮刀
　　Helium Scraper是一款可视化的网络数据爬取软件，当元素之间的相关性较小时效果更好。它是非编码和非配置的。用户可以根据各种爬取需求访问在线模板。
　　基本可以满足用户初期的爬取需求。
　　17. UiPath
　　UiPath 是一款免费的自动爬虫软件。它可以自动从第三方应用程序抓取网页和桌面数据。Uipath 可以跨多个网页提取表格数据。
　　Uipath 提供了用于进一步爬行的内置工具。这种方法在处理复杂的 UI 时非常有效。屏幕抓取工具可以处理单个文本元素、文本组和文本块。
　　18. 刮擦。它
　　Scrape.it 是一种基于云的 Web 数据提取工具。它是为具有高级编程技能的人设计的，因为它提供了公共和私有包来发现、使用、更新和与全球数百万开发人员共享代码。其强大的集成功能可以帮助用户根据自己的需求构建自定义爬虫。
　　19. 网络哈维
　　WebHarvy 是为非程序员设计的。它可以自动抓取来自网站的文本、图片、URL和电子邮件，并将抓取到的内容以各种格式保存。它还提供了内置的调度程序和代理支持，可以匿名爬行并防止被 Web 服务器阻止。可以选择通过代理服务器或VPN访问目标。网站。
　　当前版本的 WebHarvy Web Scraper 允许用户将抓取的数据导出为 XML、CSV、JSON 或 TSV 文件，或导出到 SQL 数据库。
　　20. 内涵
　　Connotate 是一款自动化的网络爬虫软件，专为企业级网络爬虫设计，需要企业级解决方案。业务用户无需任何编程即可在几分钟内轻松创建提取代理。
　　它可以自动提取95%以上的网站，包括基于JavaScript的动态网站技术，如Ajax。
　　此外，Connotate 还提供了网页和数据库内容的集成功能，包括从 SQL 数据库和 MongoDB 数据库中提取的内容。 查看全部

　　爬虫抓取网页数据(网页爬虫：将页面的所有链接获取到这些网页数据)
　　网络爬虫就是抓取目标网页，然后遍历到数据信息，再继续遍历链接，如此回调。
　　第 1 步：获取页面上的所有链接。
　　你会发现会有一些无用的数据，一些href值只是作为跳转到页面块使用，我们可以用正则表达式优化过滤掉，只获取HTML结尾的链接
　　第 2 步：递归获取网页。
　　第一步，我们基本上得到了一个网页的所有链接地址，第二步显然是获取这些链接网页的链接，进一步获取这些网页的数据。例如，我们在 Wiki 上的 Python 条目下获得相关条目的链接。既然有我们不关心的链接，就需要过滤掉一部分正则表达式，然后大量的链接链接，电话采集 软件我们用不完，就搞定了一些随机条目。
　　采集整个网站和URL，指定任意URL域名。
　　这里是整个网站的所有链接采集。当然还有很多像wiki这样的大规模网站数据。基本上不可能全部获得采集。使用 Scrapy采集，高层建筑是用最简单的一砖一瓦建造的。写一个网络爬虫也是由很多简单重复的操作组成，去寻找页面的关键信息和外链，然后像这样循环往复。Scrapy 库可以大大减少网页链接搜索（无需自己做很多过滤条件和正则表达式），还可以降低识别的复杂度。
　　
　　使用参考官网的介绍；第一个Scrapy helloworld 基本完成，流程大致如下：
　　Scrapy在Spider的start_urls属性中为每个URL创建一个scrapy.Request对象，并将parse方法作为回调函数分配给Request。Request对象调度好后，scrapy.http.Response对象被生成并发回spider parse()方法。 查看全部

　　爬虫抓取网页数据(大数据时代下爬虫采集数据为例算法借鉴算法)
　　大数据时代，数据采集推动数据分析，数据分析推动发展。但是在这个过程中会出现很多问题。以最简单最基础的爬虫采集数据为例，在这个过程中你会面临很多问题，比如IP被封、爬行受限、非法操作等，所以在爬取数据之前，一定要了解预测。爬上网站是否涉及非法操作，寻找合适的代理IP访问网站等一系列问题。
　　掌握爬虫技术也成为当下技术流的营销推广人员的必修课。爬虫入门，这些知识你一定要了解。
　　一、一个网络爬虫的基本工作流程如下：
　　1.首先选择一些精心挑选的种子网址；
　　2.将这些URL放入URL队列进行抓取；
　　3. 从待爬取的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，并保存到下载的网页库中。另外，将这些 URL 放入爬取的 URL 队列中。
　　4.对爬取的URL队列中的URL进行分析，分析其中的其他URL，将这些URL放入待爬取的URL队列中，从而进入下一个循环。
　　二、抓取策略
　　在爬虫系统中，要爬取的URL队列是一个非常重要的部分。URL队列中要爬取的URL的顺序也是一个很重要的问题，因为它涉及到先爬哪个页面，后爬哪个页面。确定这些 URL 顺序的方法称为抓取策略。下面重点介绍几种常见的爬取策略：
　　1.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，连同要爬取的URL队列中的URL，形成一个网页集合，计算每个页面的PageRank值，经过计算完成后，将要抓取的URL队列中的URL按照PageRank值的大小进行排列，依次抓取页面。
　　如果每个页面都被抓取，则重新计算 PageRank 值。一个折衷的方案是：每爬取K个页面后，重新计算PageRank值。但是，这种情况下仍然存在一个问题：对于从下载页面中分析出来的链接，也就是我们前面提到的未知网页部分，暂时没有PageRank值。为了解决这个问题，这些页面会被赋予一个临时的PageRank值：将所有传入该页面链中的PageRank值汇总，从而形成未知页面的PageRank值，参与排名.
　　2.宽度优先遍历策略
　　广度优先遍历策略的基本思想是将新下载的网页中找到的链接直接插入到待爬取的URL队列的末尾。即网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后选择其中一个链接的网页，继续抓取该网页中链接的所有网页。
　　3.大站优先策略
　　URL队列中所有要爬取的网页，按照所属的网站进行分类。网站需要下载的页面较多，优先下载。这种策略因此被称为大站优先策略。
　　4.反向链接计数策略
　　反向链接数是指从其他网页链接到某个网页的数量。反向链接的数量表示网页内容被他人推荐的程度。因此，很多时候搜索引擎的爬取系统都会使用这个指标来评估网页的重要性，从而决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，反向链接的数量不能完全坐等别人的重视。因此，搜索引擎通常会考虑一些可靠的反向链接。
　　5.OPIC 策略
　　该算法实际上对页面的重要性进行评分。在算法开始之前，给所有页面相同的初始现金（cash）。下载某个页面P后，将P的现金分配给所有从P分析的链接，并清除P的现金。待抓取的 URL 队列中的所有页面均按照现金数量进行排序。
　　6.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，逐个跟踪每一个链接，处理完这一行后转移到下一个起始页，继续跟踪链接。
　　三、从爬虫的角度划分互联网
　　相应地，互联网的所有页面可以分为五个部分：
　　1.下载了未过期的网页
　　2.已下载并过期的网页：抓取的网页实际上是互联网内容的镜像和备份。互联网是动态变化的，互联网上的部分内容已经发生了变化。此时，这部分爬取到的页面已经过期。
　　3.要下载的页面：URL队列中要爬取的那些页面
　　4. 已知网页：尚未被抓取，也不在待抓取的 URL 队列中，但通过分析抓取的页面得到的 URL 或待抓取的 URL 对应的页面可以认为是已知的网页 。
　　5. 还有一些网页是爬虫无法直接抓取下载的。它被称为不可知页面。
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　　爬虫抓取网页数据(爬虫抓取网页数据包的方法(一)(图))
　　爬虫抓取网页数据是大家在日常工作中最常用的抓取网页数据的方法，尤其是爬虫网站平台，像西祠胡同，主页收录量相当高，即便单个页面抓取量不大，但每个页面抓取页面节点的数量相对较多，对数据结构的要求就比较高，并且由于抓取数据结构均为sql数据库，数据量变化较快，容易出现页面抓取失败的情况。专业网站有专业的爬虫处理工具，例如乐网等，不如接下来我将介绍的方法方便快捷，适合在爬虫网站抓取数据时使用，基本在抓取数据较少或网站数据结构比较少的情况下，就足够满足我们的需求了。
　　通过抓取it开发者大本营网站的抓取数据包到html中，可以非常轻松的获取搜索结果中数据包含的列表url，如下：/，如上图所示，我抓取的结果是包含了61条数据内容，分别为百度图片、昵图网、吉布斯。我们通过google浏览器页面翻译可以看到structlib：origintitletranslator-/#/mweb-express-origin-title;itemid=61translator_text_id=or-54f57c3414eeb8fa316af417d70408348d13b4f686e880613440583d2f5116f6612aa3daff22;ax=1&ax_save=1&ax_start=2&ax_end=1&ax_chunk_name=foo.a&ax_index=0(jpg)这个就是我们要抓取的url，而这个就是我们要获取数据的数据包。
　　因为通过爬虫爬取网站获取的数据包已经在html文件中定义好了，我们可以直接使用，如下图：由于html是有标签结构的，我们将html文件进行分析一下，发现其定义了几个标签，其中最大的是content标签，其次是button标签，最小的是select标签。同时url结构也是按照标签级别划分了的，可以根据页面的规格，对url进行重命名，例如：sr1首页，f2搜索结果页，av1生活等。
　　这样我们就能快速获取所需要的html文件，并且不破坏数据包定义的标签结构。接下来，我们直接获取包含59条数据内容的数据包，打开抓取数据包，如下图：在这个数据包中，仅含了一个url，按照我们前面分析的获取方法，我们直接使用google浏览器翻译的url：，如下图：已经可以准确的获取数据包内的标签定义内容，用urlpattern可以直接进行构造，如下图：然后我们用urlpattern编写sql语句，如下图：编写完成之后，我们直接浏览器抓取数据包的内容，如下图：我们能看到抓取到一个由58条数据组成的数据包。
　　只不过数据包是这个图片包所以我们可以获取图片包内数据的url,再利用sql查询语句进行读取数据包即可：这样就直接能进行数。 查看全部

　　爬虫抓取网页数据(用Python爬虫进行网站数据获取（I）本次(组图))
　　这是一个很久以前反弹的文章。我很幸运今天能够弥补。也是因为最近才开始想明白一些事情。如果你还没有通过第一篇文章，你可以点击下面的链接来看看。本文假设大家已经掌握了python的基本语法和简单的爬虫技术。
　　点击跳转第一篇：网站用Python爬虫数据采集（上）
　　这次我们来讲解一个豆瓣爬虫，包括验证码校验和登录后简单的数据爬取。
　　好了，废话少说，给我看代码
　　首先，我们需要了解一个背景知识。登录网站实际上是向服务器提交了一些数据，包括：用户名密码、验证码等一些你看不到的数据。这部分你看不到的数据随网站而变化，但是基本套路都会收录一个类似id的数据，而且每次提交的值都不一样，前端看不到就提交.
　　第一步，我们查看chrome上的登录页面，观察到前面提到的一些值需要提交。
　　/登录
　　这里有一个小技巧。如果不使用fidler或charles等抓包工具直接登录，是看不到需要提交的数据的。因此，笔者估计是输入了错误的验证码进行验证。通过查看元素的登录，可以看到需要提交的数据。
　　
　　如上图，可以找到其他隐藏提交信息，其中：captcha-solution为验证码，captcha-id为隐藏id值。
　　第二步，找到隐藏的id和验证码提交。
　　解决验证码提交问题。主流方法有两种。一种是手动输入，适合低复杂度、低并发的新手爬虫。这就是我们介绍的；另一种是利用ocr图像识别技术，以一定的准确率训练数据。判断，这种方法比较重，不适合初学者。有兴趣的小朋友可以自行尝试。
　　手动输入，首先我们要看到验证码，然后输入。采用的方法是将验证码图片下载到本地，使用时到对应路径打开图片输入，然后提交登录表单。
　　通过观察我们可以发现验证码图片是存放在这个路径下的，所以解析页面找到这个路径后就可以下载图片了。
　　获取隐藏id比较简单。在源码下找到对应的id，然后动态赋值给提交表单。
　　#coding=utf-8
#没有上面这行输入中文会报错，注意
import requests
from lxml import html
import os
import re
import urllib.request
login_url ="https://www.douban.com/login"
s = requests.session()
r = s.get(login_url)
tree = html.fromstring(r.text)
el = tree.xpath(&#39;//input[@name="captcha-id"]&#39;)[0]
captcha_id = el.attrib[&#39;value&#39;]
#获取隐藏id
el2 = tree.xpath(&#39;//img[@id="captcha_image"]&#39;)[0]
captcha_image_url = el2.attrib[&#39;src&#39;]
imgPath = r&#39;E:\img&#39;
res=urllib.request.urlopen(captcha_image_url)
filename=os.path.join(imgPath,"1"+&#39;.jpg&#39;)
with open(filename,&#39;wb&#39;) as f:
f.write(res.read())
#保存验证码图片
captcha_solution= input(&#39;请输入验证码：&#39;)
　　第三步是提交表单。
　　形式与第一步观察到的值一致。
　　
　　操作结果如下：
　　
　　好了，到这里爬虫就完成了。对于下一篇文章的内容，其实很多人已经发现API数据获取是一种更加方便和稳定的方式。通过页面爬虫的实践，网页的结构会发生变化，其次，你需要和对方一起反爬虫。该机制是明智而勇敢的。相反，使用API​​ 的方式是一种方便，高速和高光泽的方法。 查看全部

　　爬虫抓取网页数据(推荐python学习视频课程：Python400集_零基础入门学习Python)
　　大数据时代，互联网成为海量信息的载体。机械复制粘贴不再实用，不仅费时费力，而且极易出错。这时候爬虫的出现，以其高速爬行和定向抓取的能力解放了大家的双手。赢得了大家的青睐。
　　爬虫越来越流行，不仅是因为它可以快速爬取海量数据，还因为像python这样简单易用的语言让爬虫可以快速上手。
　　对于小白来说，爬取可能是一件非常复杂且技术难度很大的事情，但是掌握正确的方法，能够在短时间内爬取主流网站数据，其实很容易实现。但建议您从一开始就有一个特定的目标。
　　在您的目标驱动下，您的学习将更加精确和高效。所有你认为必要的前置知识都可以在实现目标的过程中学习。
　　筛选和筛选要学习的知识以及从哪里获取资源是许多初学者面临的常见问题。
　　接下来我们将拆解学习框架，详细介绍各个部分并推荐一些相关资源，告诉大家学什么、怎么学、去哪里学。
　　推荐python学习视频课程：Python400集_零基础入门学习Python全套教程_Python教程从入门到精通_学习Python看这套就够了
　　爬虫简介
　　爬虫是按照一定的规则自动抓取万维网上信息的程序或脚本。
　　这个定义看起来很生硬，我们换个更好的理解：我们作为用户获取网络数据的方式是向浏览器提交请求-&gt;下载网页代码-&gt;解析/渲染成页面；而爬取的方式是模拟浏览器发送请求-&gt;下载网页代码-&gt;只提取有用的数据-&gt;存入数据库或文件中。爬虫和我们的区别在于，爬虫程序只提取网页代码中对我们有用的数据，爬虫爬得快，量级大。
　　随着数据的规模化，爬虫获取数据的高效性能越来越突出，可以做的事情也越来越多：市场分析：电商分析、商圈分析、一二级市场分析等。市场监测：电商、新闻、房屋监测等·商机发现：招投标情报发现、客户信息发现、企业客户发现等。
　　要学习爬虫，首先要明白它是一个网页。那些我们肉眼可见的明亮漂亮的网页，是由HTML、css、javascript等网页的源代码支持的。这些源代码被浏览器识别并转换成我们看到的网页。这些源代码中肯定有很多规则，我们的爬虫可以根据这些规则抓取到需要的信息。
　　没有规则就没有规则。Robots 协议是爬虫中的规则。它告诉爬虫和搜索引擎哪些页面可以被爬取，哪些页面不能被爬取。通常是一个名为robots.txt的文本文件，放在网站的根目录下。
　　轻量级爬虫
　　“获取数据-解析数据-存储数据”是爬虫三部曲。大多数爬虫都遵循这个过程，它实际上模拟了使用浏览器获取网页信息的过程。
　　1、获取数据
　　爬虫的第一个操作是模拟浏览器向服务器发送请求。基于python，无需了解数据的实现，HTTP、TCP、IP的网络传输结构，一路到服务器响应与响应的原理，因为python提供了一个功能齐全的类库来实现帮助我们满足这些要求。Python自带的标准库urllib2用的比较多。它是python内置的HTTP请求库。如果只做基本的抓取网页抓取，那么urllib2就足够了。Requests 的口号是“Requests 是 Python 唯一的 Non-GMO HTTP 库，对人类消费安全”。和urllib2相比，requests使用起来确实简洁很多，而且自带json解析器。如果需要爬取异步加载的动态网站，你可以学习浏览器捕获来分析真实的请求，或者学习 Selenium 来实现自动化。当然对于爬虫来说，只要能爬到数据，越快越好。显然，传统的同步代码不能满足我们对速度的需求。
　　（ps：据国外统计：一般情况下，我们请求同一个页面100次，至少需要30秒，但是如果我们异步请求同一个页面100次，大约只需要3秒。）
　　aiohttp 是一个你值得拥有的库。借助 async/await 关键字，aiohttp 的异步操作变得更加简洁明了。当使用异步请求库进行数据获取时，效率会大大提高。
　　可以根据自己的需要选择合适的请求库，但是建议从python自带的urllib入手。当然，您可以在学习的同时尝试所有方法，以更好地了解这些库的使用。
　　2、分析数据
　　爬虫爬取的是页面的指定部分数据值，而不是整个页面的数据。这时候，往往需要在存储之前对数据进行分析。
　　web返回的数据类型很多，主要有HTML、javascript、JSON、XML等格式。解析库的使用相当于在HTML中搜索需要的信息时使用了规律性，可以更快速的定位到具体的元素，获得相应的信息。
　　Css 选择器是一种快速定位元素的方法。
　　Pyqurrey 使用 lxml 解析器快速操作 xml 和 html 文档。它提供了类似于jQuery的语法来解析HTML文档，支持CSS选择器，使用起来非常方便。
　　Beautiful Soup 是一种借助网页的结构和属性等特征来解析网页的工具，可以自动转换编码。支持Python标准库中的HTML解析器，也支持部分第三方解析器。
　　Xpath 最初用于搜索 XML 文档，但它也适用于搜索 HTML 文档。它提供了 100 多个内置函数。这些函数用于字符串值、数值、日期和时间比较、节点和QName 处理、序列处理、逻辑值等，XQuery 和XPointer 都建立在XPath 之上。
　　Re正则表达式通常用于检索和替换符合某种模式（规则）的文本。个人认为前端基础比较扎实，pyquery最方便，beautifulsoup也不错，re速度比较快，但是写regular比较麻烦。当然，既然你用的是python，那你自己用肯定是最好的。
　　3、数据存储
　　当爬回的数据量较小时，可以以文档的形式存储，支持TXT、json、csv等格式。
　　但是当数据量变大时，文档的存储方式就不行了，所以需要掌握一个数据库。
　　Mysql作为关系型数据库的代表，有着较为成熟的系统，成熟度较高。可以很好的存储一些数据，但是处理海量数据时效率会明显变慢，已经不能满足一些大数据的需求。加工要求。
　　MongoDB 已经流行了很长时间。与 MySQL 相比，MongoDB 可以轻松存储一些非结构化数据，例如各种评论的文本、图片链接等。您还可以使用 PyMongo 更轻松地在 Python 中操作 MongoDB。因为这里要用到的数据库知识其实很简单，主要是如何存储数据，如何提取，需要的时候学习。
　　Redis 是一个不妥协的内存数据库。Redis支持丰富的数据结构，包括hash、set、list等，数据全部存储在内存中，访问速度快，可以存储大量数据，一般用于分布式的数据存储爬虫。
　　工程履带
　　通过掌握前面的技术，可以实现轻量级爬虫，一般量级的数据和代码基本没有问题。
　　但面对复杂的情况，表现却不尽如人意。这时候，一个强大的爬虫框架就非常有用了。
　　第一个是 Nutch，来自一个著名家族的顶级 Apache 项目，它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的所有工具。
　　支持分布式爬取，通过Hadoop支持，可以进行多机分布式爬取、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，可以方便的扩展各种网页内容分析、各种数据采集、查询、聚类、过滤等功能。
　　接下来是GitHub上大家star的scrapy，severe是一个非常强大的爬虫框架。
　　它不仅可以轻松构造请求，还具有强大的选择器，可以轻松解析响应。然而，最令人惊讶的是它的超高性能，它可以让你对爬虫进行工程化和模块化。
　　学习了scrapy之后就可以自己搭建一些爬虫框架了，基本就具备爬虫工程师的思维了。
　　最后，Pyspider作为国内大神开发的框架，满足了大部分Python爬虫的针对性爬取和结构化分析的需求。
　　可以在浏览器界面进行脚本编写、函数调度、实时查看爬取结果，后端使用常用数据库存储爬取结果。
　　它的功能是如此强大，以至于它更像是一个产品而不是一个框架。
　　这是三个最具代表性的爬虫框架。它们都有着远超其他的优势，比如Nutch的自然搜索引擎解决方案，Pyspider产品级的WebUI，以及Scrapy最灵活的定制爬取。建议先从最接近爬虫本质的可怕框架入手，然后接触为搜索引擎而生的人性化的Pyspider和Nutch。
　　防爬虫对策
　　爬虫就像一个虫子，密密麻麻地爬到每一个角落获取数据。这个错误可能是无害的，但它总是不受欢迎的。
　　由于爬虫技术网站对带宽资源的侵犯导致大量IP访问，以及用户隐私和知识产权等危害，很多互联网公司都会下大力气“反爬虫”。
　　你的爬虫会遇到比如被网站拦截，比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
　　常见的反爬虫措施有：
　　·通过Headers反爬虫
　　·基于用户行为的反爬虫
　　·基于动态页面的反爬虫
　　·字体爬取.....
　　遇到这些反爬虫方法，当然需要一些高深的技巧来应对。尽量控制访问频率，保证页面加载一次，数据请求最小化，增加每次页面访问的时间间隔；禁止 cookie 可以防止使用 cookie 来识别爬虫。网站 禁止我们；根据浏览器正常访问的请求头，修改爬虫的请求头，尽量与浏览器保持一致，以此类推。
　　往往网站在高效开发和反爬虫之间偏向于前者，这也为爬虫提供了空间。掌握这些反爬虫技巧，大部分网站对你来说不再难。
　　分布式爬虫
　　爬取基础数据没有问题，也可以用框架来面对更复杂的数据。这时候，就算遇到了防爬，也已经掌握了一些防爬的技巧。
　　你的瓶颈将集中在爬取大量数据的效率上。这时候，相信你自然会接触到一个非常强大的名字：分布式爬虫。
　　分布式这个东西听上去很吓人，其实就是利用多线程的原理，将多台主机结合起来，共同完成一个爬虫任务。需要掌握Scrapy+Redis+MQ+Celery等工具。
　　前面说过，Scrapy是用来做基础的页面爬取，Redis用来存放要爬取的网页的队列，也就是任务队列。
　　在scrapy中使用scarpy-redis实现分布式组件，通过它可以快速实现简单的分布式爬虫。
　　由于高并发环境，请求经常被阻塞，因为来不及同步处理。通过使用消息队列MQ，我们可以异步处理请求，从而减轻系统压力。
　　RabbitMQ本身支持很多协议：AMQP、XMPP、SMTP、STOMP，这使得它非常重量级，更适合企业级开发。
　　Scrapy-rabbitmq-link 是一个组件，它允许您从 RabbitMQ 消息队列中检索 URL 并将它们分发给 Scrapy 蜘蛛。
　　Celery 是一个简单、灵活、可靠的分布式系统，可以处理大量消息。它支持RabbitMQ、Redis甚至其他数据库系统作为其消息代理中间件，在处理异步任务、任务调度、处理定时任务、分布式调度等场景中表现良好。
　　所以分布式爬虫听起来有点吓人，但仅此而已。当你可以编写分布式爬虫时，那么你就可以尝试构建一些基本的爬虫架构。
　　实现一些更自动化的数据采集。
　　你看，沿着这条完整的学习路径走下去，爬虫对你来说根本不是问题。
　　因为爬虫技术不需要你系统地精通一门语言，也不需要非常先进的数据库技术。
　　解锁各部分知识点，有针对性地学习。经过这条顺利的学习路径，你将能够掌握python爬虫。
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　　爬虫抓取网页数据(
爬虫是什么网络爬虫（又被称为网页蜘蛛、网络机器人）
)
　　
　　01 什么是爬虫
　　网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中更常见的网络追逐者）是根据某些规则自动抓取万维网上信息的程序或脚本。其他不太常用的名称是蚂蚁、自动索引、模拟器或蠕虫。
　　网络爬虫的工作原理是爬取 Internet 上 网站 服务器的内容。它是用计算机语言编写的程序或脚本，用于自动从互联网上获取信息或数据，扫描并抓取每个需要的页面上的一些信息，直到处理完所有可以正常打开的页面。
　　作为搜索引擎的重要组成部分，爬虫的主要功能是抓取网页数据（如图2-1所示）。目前市场上流行的采集器软件都是利用了网络爬虫的原理或功能。
　　
　　▲图2-1 网络爬虫象形图
　　02 爬虫的含义
　　现在大数据时代已经到来，网络爬虫技术已经成为这个时代不可或缺的一部分。企业需要数据来分析用户行为、产品的不足、竞争对手的信息等。这一切的首要条件是数据。采集。
　　网络爬虫的价值其实就是数据的价值。在互联网社会，数据是无价的。一切都是数据。谁拥有大量有用的数据，谁就拥有决策的主动权。网络爬虫的应用领域有很多，比如搜索引擎、数据采集、广告过滤、大数据分析等。
　　1） 抓取各大电商网站的产品销售信息和用户评论进行分析，如图2-2所示。
　　
　　▲图2-2 电商网站产品销售信息
　　2）分析大众点评、美团等餐饮网站的用户消费、评价及发展趋势，如图2-3所示。
　　
　　▲图2-3 餐饮用户消费信息网站
　　3）分析各城市中学区的房屋比例，学区房的价格比普通二手房高多少，如图2-4所示。
　　
　　▲图2-4 学区房占比及价格对比
　　以上数据是通过预嗅探ForeSpider数据采集软件爬取下来的。有兴趣的读者可以尝试自己爬取一些数据。
　　03 爬虫原理
　　我们通常将网络爬虫的组件分为初始链接库、网络爬取模块、网页处理模块、网页分析模块、DNS模块、待爬取的链接队列、网页库等。 网络爬虫的各个系统模块可以组成一 循环系统持续分析捕捉。
　　爬虫的工作原理可以简单的解释为先找到目标信息网络，然后是页面爬取模块，然后是页面分析模块，最后是数据存储模块。具体细节如图2-5所示。
　　
　　▲图2-5 履带示意图
　　爬虫工作的基本过程：
　　首先在互联网上选择一部分网页，将这些网页的链接地址作为种子网址；将这些种子URL放入待爬取的URL队列，爬虫依次从待爬取的URL队列中读取；通过 DNS 解析 URL；将链接地址转换为网站服务器对应的IP地址；网页下载器通过网站服务器下载网页；下载的网页为网页文件形式；提取网页文档中的网址；过滤去除已经爬取过的网址；继续爬取未爬取的URL，直到待爬取的URL队列为空。04 爬行技术的种类
　　聚焦网络爬虫是“面向特定学科需求”的爬虫程序，而通用网络爬虫是搜索引擎爬虫系统（百度、谷歌、雅虎等）的重要组成部分。主要目的是将互联网上的网页下载到本地，形成互联网内容的镜像备份。
　　增量爬取就是爬取某个站点的数据。当网站的新数据或站点数据发生变化时，会自动捕获新的或变化的数据。
　　网页按存在方式可分为表面网页（surface Web）和深层网页（又称隐形网页或隐藏网页）。
　　更详细的爬虫技术类型解释，请戳并详解4种爬虫技术。
　　作者简介：赵国胜，哈尔滨师范大学教授，工学博士，硕士生导师，黑龙江省网络安全技术领域特殊人才。主要从事可信网络、入侵容忍、认知计算、物联网安全等方面的教学和科研工作。
　　本文摘自《Python Web爬虫技术与实战》，经出版社授权发布。
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　　爬虫抓取网页数据(爬虫是Python的一个重要的应用，使用Python爬虫我们可以轻松的从互联网中抓取)
　　爬虫是 Python 的一个重要应用。使用Python爬虫，我们可以很方便的从网上抓取我们想要的数据。本文将以抓取B站的视频热搜榜数据并存储为例，详细介绍Python爬虫。基本流程。如果您还处于初始爬虫阶段或者不知道爬虫的具体工作流程，请仔细阅读本文
　　第 1 步：尝试请求
　　先到b站首页，点击排行榜，复制链接
　　现在启动 Jupyter notebook 并运行以下代码
　　
　　在上面的代码中，我们完成了以下三件事
　　导入请求
　　使用get方法构造请求
　　使用 status_code 获取网页状态码
　　可以看到返回值为200，说明服务器响应正常，可以继续。
　　第二步：解析页面
　　上一步我们通过requests向网站请求数据后，成功获取到一个收录服务器资源的Response对象，现在可以使用.text查看其内容
　　
　　《爬虫四步》教你如何使用Python抓取和存储网页数据！可以看到返回了一个字符串，里面收录了我们需要的热门列表视频数据，但是直接从字符串中提取内容比较复杂，效率低下，所以我们需要对其进行解析，将字符串转换成结构化的网页数据，以便您可以轻松找到 HTML 标记及其属性和内容。
　　在 Python 中有很多方法可以解析网页。您可以使用正则表达式，也可以使用 BeautifulSoup、pyquery 或 lxml。本文将基于 BeautifulSoup 来解释它们。
　　Beautiful Soup 是一个第三方库，可以从 HTML 或 XML 文件中提取数据。安装也非常简单。使用 pip install bs4 安装它。让我们用一个简单的例子来说明它是如何工作的
　　
　　上面代码中，我们使用bs4中的BeautifulSoup类，将上一步得到的html格式字符串转换为BeautifulSoup对象。注意使用的时候需要开发一个解析器，这里使用的是html.parser。
　　然后就可以获取其中一个结构化元素及其属性，比如使用soup.title.text获取页面标题，也可以使用soup.body、soup.p等获取任意需要的元素。
　　第 3 步：提取内容
　　上面两步我们使用requests向网页请求数据，使用bs4解析页面。现在我们到了最关键的一步：如何从解析后的页面中提取出需要的内容。
　　在 Beautiful Soup 中，我们可以使用 find/find_all 来定位元素，但我更习惯使用 CSS 选择器 .select，因为我们可以像使用 CSS 选择元素一样向下访问 DOM 树。
　　下面我们用代码来说明如何从解析后的页面中提取B站的热门列表数据。首先，我们需要找到存储数据的标签。在列表页面上按 F12 并按照下面的说明找到它。
　　
　　可以看到每条视频信息都包裹在class="rank-item"的li标签下，那么代码可以这样写
　　
　　上面代码中，我们首先使用soup.select('li.rank-item')，然后返回一个收录每个视频信息的列表，然后遍历每个视频信息，依然使用CSS选择器提取我们想要的字段信息以字典的形式存储在开头定义的空列表中。
　　可以注意到，我使用了多种选择方法来提取元素。这也是 select 方法的灵活性。有兴趣的读者可以自行进一步研究。
　　第 4 步：存储数据
　　通过前面三步，我们成功使用requests+bs4从网站中提取出需要的数据，最后只需要将数据写入Excel并保存即可。
　　如果你对pandas不熟悉，可以使用csv模块来编写。需要注意的是设置了 encoding='utf-8-sig' 否则会出现中文乱码的问题
　　
　　如果你熟悉pandas，你可以轻松地将字典转换为DataFrame，只需一行代码
　　
　　
　　概括
　　至此，我们已经成功地使用Python在本地存储了b站的热门视频列表数据。大多数基于请求的爬虫基本上都是按照以上四个步骤进行的。
　　然而，虽然看起来简单，但在真实场景中的每一步都不是那么容易。从请求数据开始，目标网站有多种形式的反爬和加密，后期解析、提取甚至存储数据的方式也很多。需要进一步探索和学习。
　　本文选择B站视频热榜正是因为它足够简单，希望通过这个案例，让大家了解爬取的基本过程，最后附上完整的代码
　　
　　结尾 查看全部

　　爬虫抓取网页数据(利用Python网络爬虫获取电影天堂视频下载链接(组图))
　　阿里云&gt;云栖社区&gt;主题图&gt;P&gt;python网络爬虫获取页面内容
　　
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　　爬虫抓取网页数据(velocityjson库中关于http报文的重点格式的java项目)
　　爬虫抓取网页数据的时候经常会遇到网页加载不完整导致抓取不到数据的情况，这种时候你需要做的就是将这些数据全部生成一个json对象再传给后端去解析。这种情况比较常见，目前主流的浏览器都具有自己的json解析接口，能支持将多种json对象（如asdf等）解析为json对象，而中间转换工具的选择也是redis也是大家常见的使用json格式的java项目。
　　下面我们将对velocityjson库中关于http报文的重点讲一下，这个在后面会重点阐述。http报文一般包含如下几个部分。一方面是http请求报文，另一方面是http响应报文。1.报文格式http报文：报文格式如下：我们通过connect方法得到服务器连接到我们的浏览器：connect()方法的重点在于服务器最后我们只要把这个连接传给后端就可以了，让后端分析我们的浏览器请求去响应响应：response(connection)方法我们通过endoffor方法传一个done()给后端，后端会解析得到我们的http响应内容，与之前的请求对比我们得到done方法的返回值，将我们的http响应json对象根据我们要后端去解析的不同格式，在不同的缓存区域存储。
　　常见的有json、xml、xls，或者其他任何格式的数据，并把解析结果存储在我们的数据库。functiondone(done,express){//解析此请求信息{end:function(done){return{status:done,flags:express.endoffor('status')2.解析响应http响应：http响应可以分为如下4个方面解析。
　　aclcookiesessioncookierefererformfield解析请求信息-acl之前的部分会直接存储在httpheader或者form表单的头部，所以这里我们只需要把header和formcookie这两部分解析即可。http请求首部：首部不用说太多，直接拿来用也行，但我们通过velocity的java脚本语言去解析下首部首部accept-language"authorization/verification"//我们的请求头部传递的信息requestheader:cookiekey=xxxxx//这个xxxxx可以是我们的sessionkey，同时xxxxx也可以是我们的username（我们经常认为它是用户唯一的）requestheader:form-field:"xxxxx"解析响应header：velocity文档中其实已经详细解释了响应header具体的格式，可以参考这里-request-header示例如下解析响应首部的格式velocity.requestheader.size=1velocity.requestheader.type="accept-language"//响应头部下面2个内容：表示请求是否是http请求，keys-bytes-bytes单项；length-bytes-bytes多项，这2个只能单项，如果对多项要求不严格。 查看全部

　　爬虫抓取网页数据(Web爬虫与网络爬虫（请记住，抓取与抓取）)
　　抓取和抓取定义
　　在开始之前，让我们定义一下互联网上的各种“草稿”和“爬虫”，以及我们将在本文中使用的“草稿”和“爬虫”。
　　一般来说，有两种类型的划痕。有可能：
　　网页抓取
　　数据抓取
　　同样是爬行：
　　网络搜索
　　数据检索
　　现在，Web 和数据的定义已经很明确了，但是为了安全起见，Web 是可以在 Internet 上找到的任何东西，而数据是可以在任何地方找到的信息、统计数据和事实（不仅是互联网）。
　　在我们的文章中，我们将介绍什么是网络爬虫和网络爬虫（记住，数据爬虫和技术数据爬虫是一样的，只是它们不在网络上执行）。
　　正如我们的数据分析师告诉我们的那样，有几种方法可以将网络爬虫与网络抓取区分开来。所以请注意，我们将介绍一种区分它们的方法。你们中的一些人可能不同意我们的意见，不同意！在下面的评论中让我们知道您的想法，这是网络爬虫和网络抓取之间的主要区别！
　　现在我们已经摆脱困境，让我们跳到这里。
　　网络爬行和爬行 #2
　　什么是网络爬虫？
　　网络爬虫通常意味着从……你猜对了——在万维网上采集数据！传统上，要做很多工作，但不限于少量工作。爬虫将通过（或像蜘蛛一样爬行）许多不同的目标并点击它们。
　　根据我们的 Python 开发人员的说法，搜索器是“连接到网页并下载其内容的程序”。
　　他解释说，搜索器程序只是上网查找以下两件事：
　　用户正在搜索的数据
　　抓取更多目标
　　因此，如果我们尝试爬取一个真正的网站，过程将如下所示：
　　搜索器将转到您预定义的目标 –
　　发现产品页面
　　然后查找并下载产品数据（价格、标题、描述等）
　　但是，关于最后一点（我们已经方便地为您加粗了），我们将其从 YunCube 注释中排除，并将其称为划痕。
　　请花点时间在网络爬虫上查看他的完整文章。Cloud Cube 对网络爬虫的工作方式和爬虫的不同阶段做了详细的介绍，如果你从技术角度对此感兴趣，请查看他的个人博客。
　　什么是网络爬虫？
　　如果网络抓取意味着遍历和点击不同的目标，那么网络抓取就是您获取数据并下载的部分。网络爬虫就是知道先拿什么再拿（比如在网络爬虫/爬虫的情况下，通常可以爬取的是商品数据、价格、标题、描述等）。
　　因此，正如您可能已经采集到的，网络爬虫通常与爬虫同时运行。在进行网络爬虫时，您可以随时下载在线可用的信息。之后，您将过滤掉不需要的信息，并通过抓取仅选择您需要的信息。
　　但是，您可以在没有爬虫的帮助下手动爬网（尤其是在需要采集少量数据的情况下），而网络爬虫通常会伴随着爬虫来过滤掉不需要的信息。
　　网络爬行和爬行
　　所以，爬行和爬行——让我们梳理一下两者之间的所有主要区别，以清楚地了解两者：
　　运动的：
　　仅限网页抓取的“抓取”数据（获取所选数据并下载）。
　　仅限网络爬虫的“爬虫”数据（通过选定的目标）。
　　劳工：
　　网页抓取-可以手动完成，手工制作。
　　网络爬虫——只能使用爬虫代理（蜘蛛机器人）来完成。
　　重复数据删除：
　　网页抓取-重复数据删除并不总是必要的，因为它可以手动完成，因此规模较小。
　　网络爬虫——网上很多内容都是重复的，为了不采集太多重复的信息，爬虫会过滤掉这些数据。
　　综上所述
　　网页抓取和网页抓取的区别非常明显——爬虫会抓取互联网上的各种目标，就像蜘蛛在他们的网页上爬行一样。一旦爬虫到达目标，就会被爬取——采集并下载选定目标的数据。返回搜狐查看更多 查看全部

　　爬虫抓取网页数据(爬虫抓取网页数据分析和研究人员、网站管理者所必备的能力)
　　爬虫抓取网页数据是数据分析和研究人员、网站管理者所必备的能力。爬虫主要工作方式是：利用nodejs等前端爬虫工具，模拟浏览器抓取页面，获取数据。常用的chrome浏览器是浏览器中最为常用的前端浏览器之一，通过浏览器的全局代理和自定义代理，使得浏览器能够更快速、稳定的抓取页面，具有极高的可扩展性。使用全局代理的效果是，一旦切换页面，代理服务器均能访问。
　　全局代理：官方定义全局代理是一种特殊的proxyhook机制，一旦代理服务器切换到另一个主机，代理服务器会立即重新访问所在主机的唯一ip，以便这个主机的客户端可以访问、对外提供服务。为便于管理，一般会在项目中指定某个公网ip来接受此次请求。自定义代理：自定义代理，顾名思义自定义代理，它是hook机制的一种应用，一旦代理服务器切换到另一个主机，代理服务器会立即重新访问所在主机的唯一ip，以便这个主机的客户端可以访问、对外提供服务。
　　爬虫的特点每次更新页面都要全部抓取，需要定时备份。并且这些抓取的页面会由http协议格式数据保存，大型网站的数据量更是十分巨大，对于这些数据进行分析，包括从这些数据中抽取点击量数据、电商数据、资讯数据等统计信息，为后续开发的其他应用提供帮助。chrome浏览器中存在很多的开源代理。websocket可实现代理的高效用法，推荐使用websocket来接收页面的http请求，实现高速交互。
　　chromesocket基本架构和最后输出结果1.爬虫代理池定义在目录web-socket中install命令安装，目录位置web-socket/web-socket2.浏览器配置[启用代理]设置浏览器窗口代理为你代理的域名，会自动出现在你的浏览器主页。[安装代理]首先安装nodejs插件，建议使用chrome浏览器。
　　googlechromeconnect：（谷歌浏览器插件）npminstallgoogle-chrome-connect&&gitclone-chrome-connect.git/#el-lambda使用cmd命令：npminstallgoogle-chrome-connect&&gitcn--globalcn#或者chmod644chromeinstall命令的主要作用为：模拟网页时浏览器的全局代理。
　　当全局代理设置的浏览器时，它只会访问当前路径下的web-socket文件夹内的浏览器代理，而不会被替换到目标代理目录。如果全局代理不存在或者没被使用，则默认使用第三方代理。例如，假设当前浏览器没有设置google-chrome，默认浏览器为chrome,则启用一个全局代理服务，即web-socket，它会自动更新浏览器的全局代理；假设需要更改浏览器代理状态时，在打开的每个新页面都要使用代理服务器。 查看全部

　　爬虫抓取网页数据(Python网络爬虫内容提取器的小伙伴们可以参考一下)
　　本文文章主要介绍Python爬虫使用Selenium+PhantomJS抓取Ajax和动态HTML内容。有一定的参考价值，感兴趣的朋友可以参考。
　　1、简介
　　在Python网络爬虫内容提取器一文中，我们详细讲解了核心组件：可插拔内容提取器类gsExtractor。本文记录了在确定gsExtractor技术路线过程中所做的编程实验。这是第二部分。第一部分是使用xslt一次性提取静态网页内容并转换成xml格式的实验。这就留下了一个问题：如何提取javascript管理的动态内容？那么这篇文章就回答了这个问题。
　　2、提取动态内容的技术组件
　　上一篇Python使用xslt提取网页数据，提取的内容直接从网页源码中获取。但是有些Ajax动态内容在源码中是找不到的，所以需要找一个合适的库来加载异步或者动态加载的内容，交给本项目的提取器进行提取。
　　Python可以使用selenium来执行javascript，selenium可以让浏览器自动加载页面，获取需要的数据。Selenium本身没有浏览器，可以使用Firefox、Chrome等第三方浏览器，也可以使用PhantomJS等无头浏览器在后台执行。
　　3、源码和实验过程
　　假设我们要抓取京东手机页面的手机名称和价格（网页源码中没有找到价格），如下图：
　　
　　第一步：利用直观的采集搜索客户标记功能，可以很快自动生成调试好的抓包规则，其实就是一个标准的xslt程序，如下图，将生成的xslt程序复制到下面可以在程序中。注：本文仅记录实验过程。在实际系统中，xslt 程序会以多种方式注入到内容提取器中。
　　
　　第二步：执行如下代码（windows10下测试，python3.2，源码下载地址可在文章末尾的GitHub上找到），请注意：xslt是比较长的字符串，如果删除这个字符串，代码不是几行，足以展示Python的强大
　　 #/usr/bin/python from urllib import request from lxml import etree from selenium import webdriver import time # 京东手机商品页面 url = "http://item.jd.com/1312640.html" # 下面的xslt是通过集搜客的谋数台图形界面自动生成的 xslt_root = etree.XML("""\ """) # 使用webdriver.PhantomJS browser = webdriver.PhantomJS(executable_path='C:\\phantomjs-2.1.1-windows\\bin\\phantomjs.exe') browser.get(url) time.sleep(3) transform = etree.XSLT(xslt_root) # 执行js得到整个dom html = browser.execute_script("return document.documentElement.outerHTML") doc = etree.HTML(html) # 用xslt从dom中提取需要的字段 result_tree = transform(doc) print(result_tree)
　　第三步：如下图所示，网页上手机的名称和价格已被正确抓取
　　
　　4、阅读下一个
　　至此，我们已经演示了如何通过两个文章来抓取静态和动态的网页内容，这两个文章都使用xslt一次从网页中提取需要的内容。实际上，xslt 是一种更复杂的编程语言。如果你手动写xslt，那么最好写离散xpath。如果这个xslt不是手工写的，而是程序自动生成的，这是有道理的，程序员不再需要花时间编写和调试捕获规则，这是一项非常耗时费力的工作。下一篇文章《1分钟快速生成用于Web内容提取的Xslt》将介绍如何生成xslt。
　　5、Jisouke GooSeeker开源代码下载源码
　　1. GooSeeker 开源 Python 网络爬虫 GitHub 源码
　　6、文档修订历史
　　2016-05-26：V2.0，添加文字说明
　　2016-05-29：V2.1，增加第五章：源码下载源码，修改github源码地址
　　以上就是Python爬虫使用Selenium+PhantomJS抓取Ajax和动态HTML内容的详细内容。更多详情请关注其他相关html中文网站文章！ 查看全部