网页内容抓取工具(WebScraperWebScraperMac版(Mac网站数据抓取工具)全面介绍
)
　　WebScraper for Mac（Mac网站数据抓取工具）是Mac平台上一款非常好用的网站数据抓取工具。小编带来的WebScraper Mac版软件功能强大，功能全面。使用后，可以帮助用户更轻松便捷的抓取网站数据，非常方便实用。WebScraper Mac 版通过使用一个简单的应用程序将数据导出为 JSON 或 CSV，WebScraper Mac 版可以快速提取与网页相关的信息（包括文本内容）。WebScraper 使您能够以最少的努力从在线资源中快速提取内容。您可以完全控制将导出到 CSV 或 JSON 文件的数据。欢迎有需要的朋友下载使用。
　　特征：
　　使用多线程快速扫描任何网站
　　在 WebScraper 主窗口中，您必须指定要扫描的网页的 URL 地址以及用于完成此过程的线程数。您可以借助简单的滑块调整以下参数。为避免任何不必要的扫描，您可以选择仅抓取单个网页，然后通过简单的鼠标单击开始该过程。在实时查看窗口中，您可以看到每个链接返回的状态消息，这在处理调试任务时可能会很有用。
　　提取各种类型的信息并将数据导出为 CSV 或 JSON
　　在 WebScraper 输出面板中，您可以选择希望实用程序从网页中提取的信息类型：URL、标题、描述、与不同类别或 ID 关联的内容、标题、各种格式的页面内容（纯文本、HTML或 MarkDown) 和最后修改日期。
　　您还可以选择输出文件格式（CSV 或 JSON），决定合并空格，并在文件超过一定大小时设置警报。如果您选择使用 CSV 格式，您可以选择何时在列周围使用引号、用引号替换引号或行分隔符的类型。最后但并非最不重要的是，WebScraper 还允许您更改用户代理、设置链接数量和主页点击次数的限制、忽略查询字符串以及使用根域的子域作为内部页面。
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　　网页内容抓取工具(CommomCrawlCrawl的开发者开发此工具是因为开发工具)
　　大家好，欢迎来到pypyai游乐园！
　　任何数据科学项目都离不开数据。没有数据就没有“数据科学”。大多数数据科学项目中用于分析和构建机器学习模型的数据都存储在数据库中，但有时数据也来自互联网。
　　您可以从某个网页采集有关某个产品的数据，或者从社交媒体中发现某种模式，也许是情感分析。无论您为什么采集数据或计划如何使用它，从 Web 采集数据（Web 抓取）都是一项非常繁琐的任务。你需要做一些乏味的工作来实现你的目标。
　　网页抓取是您作为数据科学家需要掌握的重要技能之一。为了使结果准确且有意义，您需要知道如何查找、采集和清理数据。
　　
　　网页抓取一直是法律的灰色地带。在我们深入研究数据提取工具之前，我们需要确保您的活动完全合法。2020年，美国法院将全面合法化在互联网上抓取公共数据。换句话说，如果任何人都可以在网上找到数据（例如Wiki文章），那么爬取网页也是合法的。
　　但是，在执行此操作时，请确保：
　　您不会以侵犯版权的方式重复使用或重新发布数据。
　　您尊重您要抓取的 网站 的服务条款。
　　你有一个合理的爬网率。
　　您不应该尝试抓取 网站 的非共享内容。
　　只要您不违反任何这些条款，您的网络抓取活动就是合法的。
　　如果你使用 Python 构建一个数据科学项目，你可以使用 BeatifulSoup 来采集数据，然后使用 Pandas 来分析它。本文将为您提供 6 款不收录 BeatifulSoup 的网页抓取工具，您可以免费使用它们来采集您下一个项目所需的数据。
　　公共爬网
　　Common Crawl 的开发人员开发了这个工具，因为他们相信每个人都应该有机会探索和分析他们周围的世界并发现它的模式。他们坚持开源信念，提供只有大公司和研究机构才能免费获得的高质量数据。这意味着，如果你是一名正在探索数据科学领域的大学生，或者是一个正在寻找下一个感兴趣话题的研究人员，或者只是一个喜欢揭示模式和寻找趋势的好奇者，你可以使用这个工具而无需担心关于费用或任何其他复杂的财务问题。Common Crawl 提供原创 Web 数据和用于文本提取的开放数据集。为了方便教育者教授数据分析，它还提供了无需编码的用例和资源。
　　爬行
　　Crawly 是另一个了不起的爬虫工具，特别是如果你只需要从网站 中提取基本数据，或者如果你想提取 CSV 格式的数据，你不想写任何代码来分析它的时候。您需要做的就是输入一个 URL，发送电子邮件地址以提取数据，以及所需的数据格式（在 CSV 或 JSON 之间选择）。然后立即，捕获的数据在您的邮件收件箱中。您可以使用 JSON 格式，然后使用 Pandas 和 Matplotlib 或任何其他编程语言来分析 Python 中的数据。如果您不是程序员，或者刚开始使用数据科学和网络抓取技术，Crawly 是完美的选择，但它有其局限性。它只能提取一组有限的 HTML 标签，包括标题、作者、图像 URL 和发布者。
　　内容抓取器
　　Content Grabber 是我最喜欢的网络抓取工具之一，因为它非常灵活。如果您只想抓取网页而不想指定任何其他参数，则可以使用其简单的 GUI 进行操作。但是 Content Grabber 还可以让您完全控制参数选择。Content Grabber 的优点之一是您可以安排它自动从 Web 抓取信息。众所周知，大多数网页都会定期更新，因此定期提取内容非常有用。它还为提取的数据提供多种格式，从 CSV、JSON 到 SQL Server 或 MySQL。
　　网管网
　　Webhose.io 是一种网络抓取工具，可让您从任何在线资源中提取企业级实时数据。Webhose.io 采集的数据结构化，清晰地收录情感和实体识别，可以使用不同的格式，如 XML、RSS 和 JSON。Webhose.io 数据涵盖所有公开的网站。此外，它提供了许多过滤器来优化提取的数据，因此只需较少的清理工作，即可直接进入分析阶段。Webhose.io 的免费版本每月提供 1,000 个 HTTP 请求。付费计划提供更多爬网请求。Webhose.io具有强大的数据提取支持，并提供图像分析、地理定位等多项功能，以及长达10年的历史数据存档。
　　分析中心
　　ParseHub 是一个强大的网络抓取工具，任何人都可以免费使用。只需单击一个按钮，即可提供可靠且准确的数据提取。还可以设置爬取时间，及时更新数据。ParseHub 的优势之一是它可以轻松处理复杂的网页。您甚至可以指示它搜索表单、菜单、登录 网站，甚至单击图像或地图以获取更多数据。您还可以为 ParseHub 提供各种链接和一些关键字，几秒钟就可以提取相关信息。最后，您可以使用 REST API 以 JSON 或 CSV 格式下载提取的数据进行分析。您还可以将采集的数据导出为 Google Sheets 或 Tableau。
　　刮蜂
　　我们介绍的最后一个抓取工具是 Scrapingbee。Scrapingbee 提供了一个用于网页抓取的 API，它甚至可以处理最复杂的 Javascript 页面并将它们转换为原创 HTML 供您使用。此外，它还具有专用 API，可用于使用 Google 搜索进行网络抓取。Scrapingbee 可以通过以下三种方式之一使用： 1. 定期网络爬行，例如，提取股票价格或客户评论。2. 搜索引擎结果页面通常用于搜索引擎优化或关键字监控。3. 增长黑客，包括提取联系信息或社交媒体信息。Scrapingbee 提供免费计划，其中包括 1000 次限制和无限制使用的付费计划。
　　最后
　　在数据科学项目工作流程中，为项目采集数据可能是最有趣也最乏味的一步。这项任务可能会非常耗时，如果你在公司工作，甚至作为自由职业者，你都知道时间就是金钱，这总是意味着如果有更有效的方法来做某事，最好用好它。好消息是网络爬行不必太麻烦。您不需要执行它，甚至不需要花费大量时间手动执行它。使用正确的工具可以帮助您节省大量时间、金钱和精力。此外，这些工具可能对分析师或编码背景不足的人有用。当你想选择一个爬取网页的工具时，你需要考虑以下几个因素，比如API集成度和大规模爬取的可扩展性。本文为您提供了一些可用于不同数据采集机制的工具。使用这些工具来确定哪种方法可以为下一个数据采集项目事半功倍。
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　　网页内容抓取工具(使用python程序实现简单的网页图片抓取：获取网页源码
)
　　使用python程序实现简单的网页图片抓取
　　最终目标：使用python中的urllib、gevent、re模块，完成从网页源码到抓取整个网页图片的功能。
　　第一步：获取网页源码
　　1、使用谷歌浏览器打开需要抓取的网页，在空白处右击查看网页源码
　　2、CTRL+a 全选 CTRL+c 复制整个网页源码
　　3、新建一个文件（img.html）保存网页源码
　　第 2 步：使用正则表达式处理网页源代码
　　import re
def get_img_link():
"""使用正则表达式处理网页源码"""
# 打开保存网页源码的文件
f = open("img.html", "rb")
# 读取文件里的内容
file_content = f.read()
# 关闭文件
f.close()
# 使用正则表达式筛选链接
img_link_list = re.findall(r"https://.*?.jpg", file_content.decode("utf-8"))
return img_link_list
　　第 3 步：访问链接并下载图片
　　import urllib.request
import os
def download_img(img_link):
# 访问链接
link_file = urrlib.request.urlopen(img_link)
# 读取链接图片信息
link_img_content = link_file.read()
# 创建文件夹保存download文件
download_folder = os.mkdir("download")
# 以读的方式打开一个文件
with open(download + "/" + "[复制]图片.jpg", "wb")
f.write(link_img_content)
　　第四步：由于下载过程中的网络延迟，可以使用多线程实现多任务处理，提高下载效率
　　import gevent
from gevent import monkey
gevent.monkey.patch_all() # gevent 补丁包
def main（）：
link_lists = get_link()
# 多任务download
i = 0
link_lists_length = len(link_lists)
while i < link_lists_length:
j = i + 1
k = i + 2
gevent.joinall([gevent.spawn(download, link_lists[i], i + 1, link_lists_length),
gevent.spawn(download, link_lists[j], j + 1, link_lists_length),
gevent.spawn(download, link_lists[k], k + 1, link_lists_length)])
i += 3
print("下载已完成！")
if __name__ == &#39;__main__&#39;:
main()
　　代码
　　import re
import urllib.request
import gevent
from gevent import monkey
import os
num = 0
def get_link():
# 打开保存从网上得到的网页源码
f = open("link_resource.txt", "rb")
# 读取里面的内容
file_content = f.read()
# 关闭文件
f.close()
# 使用正则表达式筛选正确的链接
link_lists = re.findall(r"https://.*?.jpg", file_content.decode("utf-8"))
return link_lists
def download(link_list, i, link_list_length):
global num
# 访问链接
link_file = urllib.request.urlopen(link_list)
# 读取内容
file_content = link_file.read()
try:
# 建文件夹 文件保存内容
os.mkdir("download")
except:
pass
folder = "download"
with open(folder + "/" "图片%d.jpg" % i, "wb") as f:
f.write(file_content)
num += 1
# print("\r总共:%d已经下载:%d张照片，下载进度%.2f%%,%.2f%%" % (link_list_length, i, i / link_list_length * 100, num / link_list_length * 100), end="")
print("\r总共:%d已经下载:%d张照片，下载进度%.2f%%" % (link_list_length, num, num / link_list_length * 100), end="")
def main():
gevent.monkey.patch_all()
# 过去网上链接资源 get_link
link_lists = get_link()
# 多任务download
i = 0
link_lists_length = len(link_lists)
while i < link_lists_length:
j = i + 1
k = i + 2
gevent.joinall([gevent.spawn(download, link_lists[i], i + 1, link_lists_length),
gevent.spawn(download, link_lists[j], j + 1, link_lists_length),
gevent.spawn(download, link_lists[k], k + 1, link_lists_length)])
i += 3
print("下载已完成！")
if __name__ == &#39;__main__&#39;:
main() 查看全部

　　网页内容抓取工具(
1.88非凡软件站下载“Word文档提取汇总工具”(图))
　　Excel多文档提取汇总工具
　　将多个Excel文档的指定行或单元格（指定行、指定列）的内容提取汇总成Excel表格的工具。
　　例如，公司数十名或数百名员工根据某个Excel模板分别填写简历数据表。现在需要将所有人员的信息提取汇总到一张表中。如果手动复制粘贴，工作量会非常巨大。《Excel多文档提取汇总工具》将多个Excel文档的指定行或单元格（指定行、指定列）的内容提取汇总成一个Excel表格。
　　
　　
　　下载《Excel多文档提取汇总工具》1.88
　　非凡软件站下载“Excel多文档提取汇总工具”
　　Word文档提取汇总工具
　　多个Word文档（*.doc；*.docx）的指定内容，例如通过设置提取内容的前标记或后标记，或指定Word文档中表格的指定行和指定列，然后将提取后的内容汇总到Excel表格，或者Word表格工具。
　　比如，公司几十个或者几百个员工按照某个Word模板填写了简历数据表。现在需要将所有人员的信息提取汇总到一张表中。如果手动复制粘贴，工作量会非常巨大。《Word多文档提取汇总工具》可以将多个Word文档的指定内容提取汇总成Excel表格、Word表格或网页文件表格。
　　
　　下载《Word文档提取汇总工具》1.81 求助：如何提取Word文档中的表格内容？如何提取Word文档中的非表格内容？ 查看全部

　　网页内容抓取工具(永久授权单文件版无需图片工具使用方法介绍-Eagle)
　　Eagle是一款可以直接从网页中获取图片并保存到电脑中进行管理的工具。它的使用需要浏览器插件和本地软件的结合才能完成。使用Eagle，您可以轻松获取和管理海量图片素材，支持采集、整理、搜索等多种操作。房主为大家推荐单文件版永久授权，无需安装、打开、使用。
　　
　　【鹰图工具功能】：
　　1、直接从网页拖拽图片保存；
　　2、独有的“穿透技术”可以穿透右击、反下载等网站的限制，如Instagram、500px、Flickr等，轻松保存图片。
　　3、 当前网页图片一键下载，支持按图片大小过滤下载；
　　4、快速给图片添加标签，在后期使用中快速找到；
　　5、 分层图片管理，层次清晰，使用方便；
　　6、支持快捷键操作，使用更快更方便；
　　
　　7、快速截图，支持区域截图、可视化页面截图、全页面截图；
　　8、 提供多种过滤工具，根据颜色、关键词等特征快速搜索图片；
　　9、支持多种文件格式。
　　
　　【鹰图工具使用方法】：
　　1、通过本文底部描述的方法下载
　　Eagle 网页图片快速抓取和管理工具；
　　2、 解压打开运行；
　　3、以谷歌浏览器为例，在地址栏中输入chrome://extensions/回车进入；
　　4、拖入eagle-extension-1.9.0.0.crx插件在浏览器中安装，会出现在上安装完成后浏览器右上角的圆球图标就可以使用了。
　　
　　【相关下载】：
　　Eagle网页图片快速抓取下载，管理工具下载地址：
　　
　　隐藏内容，登录后可见 查看全部

　　网页内容抓取工具(Swift-使用CoreData进行数据持久化存储（2）)
　　（本文代码已升级为Swift3）
　　市场上有很多新闻客户端提供离线阅读功能。用户可以在本地下载新闻页面，然后在没有网络的情况下离线浏览。或者在使用wifi的时候缓存一些页面，这样在使用手机网络的时候就不再做网络请求，直接读取读取缓存，既提高了响应速度，又节省了流量。
　　本文介绍如何在本地缓存网页，然后从缓存中读取。
　　一、实现原理
　　整个应用使用的核心技术是：URLProtocol 拦截。通过 URLProtocol 拦截，我们可以捕获并处理所有网络请求。
　　例如，当我们通过WebView访问一个网页时，我们首先将抓取到的url地址与本地缓存中的数据进行匹配。如果有这个url对应的缓存数据，则直接使用缓存数据。
　　如果未找到，则发出网络请求并将接收到的数据缓存以备下次使用。
　　前面说过，所有的请求都可以通过URLProtocol拦截，也就是说无论是html页面还是其中用到的css、js、image等文件都可以被拦截缓存。
　　2. 使用 Core Data 进行数据持久化存储。本示例使用 Core Data 来缓存网页数据。如果对Core Data不熟悉，可以参考我的原创文章文章：Swift-Use Core Data for Data Persistent storage
　　（1） 创建项目时，勾选“Use Core Data”
　　
　　（2）打开项目中的xcdatamodeld文件，添加实体“CachedURLResponse”，在Attribute栏中添加如下属性：
　　
　　数据：内容数据
　　encoding: 响应编码
　　mimeType：响应数据类型
　　timestamp：时间戳（记录缓存时间）
　　url: 请求地址
　　3.创建拦截类（1）通过继承URLProtocol，我们创建拦截类：MyURLProtocol.swift
　　import UIKit
import CoreData
//记录请求数量
var requestCount = 0
class MyURLProtocol: URLProtocol , URLSessionDataDelegate, URLSessionTaskDelegate{

//URLSession数据请求任务
var dataTask:URLSessionDataTask?
//url请求响应
var urlResponse: URLResponse?
//url请求获取到的数据
var receivedData: NSMutableData?


//判断这个 protocol 是否可以处理传入的 request
override class func canInit(with request: URLRequest) -> Bool {
//对于已处理过的请求则跳过，避免无限循环标签问题
if URLProtocol.property(forKey: "MyURLProtocolHandledKey", in: request) != nil {
return false
}
return true
}

//回规范化的请求（通常只要返回原来的请求就可以）
override class func canonicalRequest(for request: URLRequest) -> URLRequest {
return request
}

//判断两个请求是否为同一个请求，如果为同一个请求那么就会使用缓存数据。
//通常都是调用父类的该方法。我们也不许要特殊处理。
override class func requestIsCacheEquivalent(_ aRequest: URLRequest,
to bRequest: URLRequest) -> Bool {
return super.requestIsCacheEquivalent(aRequest, to:bRequest)
}

//开始处理这个请求
override func startLoading() {
requestCount+=1
print("Request请求\(requestCount): \(request.url!.absoluteString)")
//判断是否有本地缓存
let possibleCachedResponse = self.cachedResponseForCurrentRequest()
if let cachedResponse = possibleCachedResponse {
print("----- 从缓存中获取响应内容 -----")

//从本地缓中读取数据
let data = cachedResponse.value(forKey: "data") as! Data!
let mimeType = cachedResponse.value(forKey: "mimeType") as! String!
let encoding = cachedResponse.value(forKey: "encoding") as! String!

//创建一个NSURLResponse 对象用来存储数据。
let response = URLResponse(url: self.request.url!, mimeType: mimeType,
expectedContentLength: data!.count,
textEncodingName: encoding)

//将数据返回到客户端。然后调用URLProtocolDidFinishLoading方法来结束加载。
//（设置客户端的缓存存储策略.NotAllowed ，即让客户端做任何缓存的相关工作）
self.client!.urlProtocol(self, didReceive: response,
cacheStoragePolicy: .notAllowed)
self.client!.urlProtocol(self, didLoad: data!)
self.client!.urlProtocolDidFinishLoading(self)
} else {
//请求网络数据
print("===== 从网络获取响应内容 =====")

let newRequest = (self.request as NSURLRequest).mutableCopy() as! NSMutableURLRequest
//NSURLProtocol接口的setProperty()方法可以给URL请求添加自定义属性。
//（这样把处理过的请求做个标记，下一次就不再处理了，避免无限循环请求）
URLProtocol.setProperty(true, forKey: "MyURLProtocolHandledKey",
in: newRequest)

//使用URLSession从网络获取数据
let defaultConfigObj = URLSessionConfiguration.default
let defaultSession = Foundation.URLSession(configuration: defaultConfigObj,
delegate: self, delegateQueue: nil)
self.dataTask = defaultSession.dataTask(with: self.request)
self.dataTask!.resume()
}
}

//结束处理这个请求
override func stopLoading() {
self.dataTask?.cancel()
self.dataTask = nil
self.receivedData = nil
self.urlResponse = nil
}

//URLSessionDataDelegate相关的代理方法
func urlSession(_ session: URLSession, dataTask: URLSessionDataTask,
didReceive response: URLResponse,
completionHandler: @escaping (URLSession.ResponseDisposition) -> Void) {

self.client?.urlProtocol(self, didReceive: response,
cacheStoragePolicy: .notAllowed)
self.urlResponse = response
self.receivedData = NSMutableData()
completionHandler(.allow)
}

func urlSession(_ session: URLSession, dataTask: URLSessionDataTask,
didReceive data: Data) {
self.client?.urlProtocol(self, didLoad: data)
self.receivedData?.append(data)
}

//URLSessionTaskDelegate相关的代理方法
func urlSession(_ session: URLSession, task: URLSessionTask
, didCompleteWithError error: Error?) {
if error != nil {
self.client?.urlProtocol(self, didFailWithError: error!)
} else {
//保存获取到的请求响应数据
saveCachedResponse()
self.client?.urlProtocolDidFinishLoading(self)
}
}

//保存获取到的请求响应数据
func saveCachedResponse () {
print("+++++ 将获取到的数据缓存起来 +++++")

//获取管理的数据上下文 对象
let app = UIApplication.shared.delegate as! AppDelegate
let context = app.persistentContainer.viewContext

//创建NSManagedObject的实例，来匹配在.xcdatamodeld 文件中所对应的数据模型。
let cachedResponse = NSEntityDescription
.insertNewObject(forEntityName: "CachedURLResponse",
into: context) as NSManagedObject
cachedResponse.setValue(self.receivedData, forKey: "data")
cachedResponse.setValue(self.request.url!.absoluteString, forKey: "url")
cachedResponse.setValue(Date(), forKey: "timestamp")
cachedResponse.setValue(self.urlResponse?.mimeType, forKey: "mimeType")
cachedResponse.setValue(self.urlResponse?.textEncodingName, forKey: "encoding")

//保存（Core Data数据要放在主线程中保存，要不并发是容易崩溃）
DispatchQueue.main.async(execute: {
do {
try context.save()
} catch {
print("不能保存：\(error)")
}
})
}

//检索缓存请求
func cachedResponseForCurrentRequest() -> NSManagedObject? {
//获取管理的数据上下文 对象
let app = UIApplication.shared.delegate as! AppDelegate
let context = app.persistentContainer.viewContext

//创建一个NSFetchRequest，通过它得到对象模型实体：CachedURLResponse
let fetchRequest = NSFetchRequest()
let entity = NSEntityDescription.entity(forEntityName: "CachedURLResponse",
in: context)
fetchRequest.entity = entity

//设置查询条件
let predicate = NSPredicate(format:"url == %@", self.request.url!.absoluteString)
fetchRequest.predicate = predicate

//执行获取到的请求
do {
let possibleResult = try context.fetch(fetchRequest)
as? Array
if let result = possibleResult {
if !result.isEmpty {
return result[0]
}
}
}
catch {
print("获取缓存数据失败：\(error)")
}
return nil
}
}
　　（2）在 AppDelegate.swift 的 didFinishLaunchingWithOptions 方法中注册。
　　这样，程序运行后，MyURLProtocol 会处理每一个请求，并传递给 URL Loading System。包括直接调用加载系统的代码，很多系统组件依赖加载框架的URL，比如UIWebView。
　　import UIKit
import CoreData
@UIApplicationMain
class AppDelegate: UIResponder, UIApplicationDelegate {
var window: UIWindow?
func application(application: UIApplication,
didFinishLaunchingWithOptions launchOptions: [NSObject: AnyObject]?) -> Bool {
// Override point for customization after application launch.
//注册URL Loading System协议，让每一个请求都会经过MyURLProtocol处理
URLProtocol.registerClass(MyURLProtocol.self)
return true
}
//................
　　4.测试页面（1）我们在textField中输入url，点击“确定”，然后使用下面的webView加载对应的页面。
　　
　　（2）页面对应的代码如下，这个和之前用webView没什么区别。（其实程序已经在后台默默的拦截并缓存了请求）
　　import UIKit
class ViewController: UIViewController , UITextFieldDelegate {

//网址输入框
@IBOutlet var textField: UITextField!
@IBOutlet var webView: UIWebView!

override func viewDidLoad() {
super.viewDidLoad()
}

//确定按钮点击
@IBAction func buttonGoClicked(_ sender: UIButton) {
if self.textField.isFirstResponder {
self.textField.resignFirstResponder()
}
self.sendRequest()
}

//键盘确定按钮点击
func textFieldShouldReturn(_ textField: UITextField) -> Bool {
textField.resignFirstResponder()
self.sendRequest()
return true
}

//请求页面
func sendRequest() {
if let text = self.textField.text {
let url = URL(string:text)
let request = URLRequest(url:url!)
self.webView.loadRequest(request)
}
}

override func didReceiveMemoryWarning() {
super.didReceiveMemoryWarning()
}
}
　　5.开始测试（1）访问
　　
　　（2）可以看到控制台会打印出所有的请求请求，因为是第一次访问，本地没有发现缓存数据，程序通过网络请求数据，缓存起来。
　　
　　（3） 然后再访问几个页面（无论是点击页面跳转还是重新输入url请求）
　　
　　
　　（4） 然后关闭网络，访问之前访问过的页面。可以看到页面在没有网络的情况下仍然可以加载。
　　
　　（5）查看控制台，发现这些请求请求都是从本地缓存中获取数据的（如果网络不变，也会从缓存中获取数据）
　　
　　源码下载：
　　
　　hangge_1118.zip 查看全部

　　网页内容抓取工具(pandas网页取数pandas数据结构学习html5爬虫基础网页抓取工具)
　　网页内容抓取工具就比较多了。
　　用自己开发的爬虫工具：我们是用的蜘蛛，利用他回调+网页抓取工具+验证码回调结合，可以抓取到很多内容。首页的一些抓取工具：：，要结合自己网站的抓取需求。可以提前用js元素抓取看看效果。
　　pandas网页取数pandas数据结构学习html5爬虫基础
　　网页抓取工具用node.js+python的模拟浏览器就可以，
　　nodejs需要nginx，不知道有没有nodejsbeef对于通用url记忆一个，先爬取一个爬虫，把url存在本地，代码或者别的模板引擎一般叫后台程序，python编写，
　　像beautifulsoup那种工具一定是要python来实现的。但是，你若要快速地采集资讯的话，可以按照百度"采集google广告联盟数据"的常规做法是：1、爬虫写好，每次爬取有新的数据都会重新再爬取一遍。2、代码模板前端加载了，一次性去采集。
　　可以使用requests+python=nodejs这种方式啊，采用requests先抓取，然后存在本地，然后处理getpost请求。 查看全部

　　网页内容抓取工具(易用的抓取工具怎么使用？首先你需要创建一个对应站点的规则文件)
　　这是一个非常简单易用的爬虫工具
　　怎么用？首先需要创建一个站点对应的规则文件，比如testsite.yaml
　　action: main name: "vc动漫" subaction: - action: fetcher url: http://www.verycd.com/base/cartoon/page${1,1}${0,9} subaction: - action: parser rule: .entry_cover_list li subaction: - action: shell group: default subaction: - {action: parser, rule: '.entry_cover .cover_img', setField: img} - {action: parser, rule: 'a', pos: 0, attr: href, setField: src} - {action: parser, strip: 'true', rule: '.entry_cover .score', setField: score} - {action: parser, rule: '.bio a', setField: dest} - action: fetcher url: http://www.verycd.com${#src} subaction: - {action: parser,strip: 'true', rule: '#contents_more', setField: description}
　　然后将其作为代码中的任务添加到 railgun
　　from railgun import RailGun railgun = RailGun() railgun.setTask(file("testsite.yaml")); railgun.fire(); nodes = railgun.getShells('default') print nodes
　　那么就可以得到一个收录所有解析数据的节点列表[{img:xxx,src:xxx,score:xxx,dest:xxx,description:xxx},{img:xxx,src:xxx, score: xxx,dest:xxx,描述:xxx}]
　　项目主页： 查看全部

　　网页内容抓取工具(善肯网页TXT采集器介绍及规则设置的介绍)
　　山垦网页TXT采集器是一款小巧、绿色、易操作的网页文字抓取工具。部分网站不支持文字复制，但是这个工具可以帮你把指定网页采集的所有文字都复制下来，特别适合采集小说，软件可以自动帮你以TXT格式保存文件。
　　
　　功能模块介绍
　　1、规则设置：
　　①在规则设置窗口，直接在网站中找到一篇文章，不写任何规则。先点击实时预览，看看能不能拿到网页的源码。如果你能得到它，然后写规则。如果你不能得到它，就没有必要继续下去。
　　②规则设置使用正则表达式匹配内容。最好有一定的基础。如果没有基础，可以参考给出的例子。学习简单，不需要经常学习。
　　③设置规则时，目录页和内容页需要分开预览，也需要两个链接，一个目录页链接和一个内容页链接。
　　④ 关于更换，有一般更换和定制更换。目前不需要正则化，普通替换即可。需要注意的是，必须输入一个值，一个空格也可以。删除：选择整行，然后按住删除键。当内置的\n 用作替换数据时，表示换行。
　　⑤编码，目前只设置了GBK和UFT-8，几乎大部分网站都是这两种编码之一。
　　2、解析下载
　　①解析请按2键解析地址。按钮1目前是任性的，不想被删除，以后会开发其他功能。
　　②支持单章下载和全文下载。
　　③支持添加章节号【部分小说无章节号时可以查看】
　　④ 支持在线观看，但需要联网。此功能只是辅助功能，并非专业的小说阅读软件。
　　⑤显示下载进度和总时间，内置多线程。
　　3、关于软件
　　①其实只要.exe就够了，规则都是自己添加的，commonrule.xml中收录了常用的替换规则。网站规则在规则文件夹中。我在里面放了两条网站规则，主要是为了测试。其他网站规则可以自行添加，也可以支持开发者。
　　②软件未打包，c#开发，不含病毒。别担心，请不要使用它，我不会收回它。
　　③ 关于软件中跳转到论坛的问题，我亲自测试跳转时360提示的。也可能是因为跳转到了360浏览器。不知道你会不会遇到这个问题。
　　④ 如果xml中的内容不清晰，请勿触摸，以免软件识别失败和错误。 查看全部

　　网页内容抓取工具(
怎么做推送网站上线后如何向搜索引擎主动提交链接？)
　　
　　搜狗（百度、神马、360、bing、今日头条、谷歌）网站收录推送工具
　　什么是推
　　百度推送工具的第二天收录方法。网站建成后，第一件事就是向百度、搜狗、360、神马、今日头条、谷歌、必应等搜索引擎提交新的网站。搜索引擎提交包括提交到搜索引擎爬虫和提交到分类目录。提交给搜索引擎爬虫的目的是让搜索引擎网站收录进入索引库。
　　完成的网站、非收录的页面和链接，或者新生成的页面和链接也需要主动推送给搜索引擎，让搜索引擎随时抓取你的链接，达到更多收录的目的。
　　为什么要主动推送？主动推送功能是最快的提交方式。您可以提交指向单个页面的链接，并且该链接已针对该页面进行了更新。如果网站中有​​些页面没有收录，可以采集提交。
　　链接提交功能是搜索引擎为SEO人员提供的工具，可以加快搜索引擎对网站内容的抓取。当搜索引擎抓取您的网页时，可以大大提高您的收录率。
　　怎么做推
　　网站上线后如何主动向搜索引擎提交链接？多种途径教你！
　　一、百度：
　　1.主动推送（API）：网站发布新内容，可以立即主动推送链接到百度，保证新链接尽快被百度收录。可提交的有效链接数量上限根据您提交的新有价值链接的数量确定。百度会根据您提交的数量不时调整上限。您提交的有价值的链接越多，您可以提交的新的有价值的链接就越多。可以提交的链接上限越高。
　　2.Sitemap(网站Map)：将Sitemap文件上传到网站的根目录，使用百度站长工具上传网站地图。百度会定期抓取提交的Sitemaps，收录的速度会比较慢。
　　3.手动提交：如果不想通过程序提交，可以手动提交链接到百度。一个账户每天提交的次数是有限制的。
　　二、360：
　　1.sitemap(网站Map)：将Sitemap文件上传到网站的根目录，使用360站长工具上传网站地图。360会定时抓取提交的Sitemap，收录的速度会相对较慢。
　　2.URL收录（主动提交）：手动提交URL给360，手动手动大规模操作不现实，大规模提交需要通过工具实现
　　3.Auto收录（添加js代码）：Auto收录是指在你的网站的每一页都添加360提供的一段JS代码，每一页都是必填的HTML 代码收录自动推送 JS 代码。
　　三、搜狗：
　　1.已验证站点提交（单个站点每日限制200个，每次最多20个，手动操作）
　　2.未验证站点提交（未验证站点单账号每日200个，每次一个，手动操作）
　　四、神马：
　　1.站点地图（网站地图）：根据网站的质量等级，可以提交的URL的上限，从10,000到10,000，20,000到100,000等。
　　2. 主动推送（MIP）：网站 发布新内容，可以立即主动推送链接到神马，保证新链接尽快被神马使用收录。
　　3.列表页提交：神马搜索拥有优质网页，内容原创，更新快，网站评分3-5网站开放列表页提交功能。提交符合要求的列表页面后，神马将进行质量审核。审核通过的列表页会优先抓取子链接，收录，更好的显示在搜索结果中。
　　
　　网站收录 推送神器
　　推痛点
　　通过对各大搜索引擎推送方式的研究，可以得出各个平台的推送方式完全不同。一个网站每天完成所有平台推送是极其低效的，大多数站长都不止一个网站。直接导致大部分站长只能为一个搜索引擎做，没有时间去照顾所有的搜索引擎，批量推送需要耗费大量的时间和人力成本。
　　综上所述，推送是加速收录的重要一环，但不应在这部分花费大量时间和人力，而应更多地关注其他SEO优化工作。针对这种情况，我们推出了147SEO全平台推送工具，让工具自动完成这一系列任务，让您的工作更有效率！
　　147SEO全平台推送工具功能和特点
　　1.支持百度、搜狗、神马、360、头条、谷歌、必应
　　2.一键导入网站域名
　　3.定时自动获取最新链接网站（无需每天导入导出）
　　4. 定时自动推送各大搜索引擎（无需每天导入导出）
　　5.一个软件解决以上所有功能
　　147SEO工具，功能强大，不止一点。同时，软件配备了搜狗批量反馈（搜狗快照更新）、搜狗批量投诉（K站神器）、360批量反馈（360快照更新）、链接爬取工具、泛目录和泛分析生成。
　　
　　147seo全平台批量推送工具 查看全部

　　网页内容抓取工具(XPath的节点（Node）中的核心就是节点及其关系)
　　上一节我们详细介绍了lxml.html的各种操作。接下来，如果我们熟练掌握XPath，就可以熟练地提取网页内容。
　　什么是 XPath？
　　XPath 的全称是 XML Path Language，它是一种用于在 XML (HTML) 文档中查找信息的语言。它有4个特点：
　　
　　我们从网页中提取数据，主要应用前两点。
　　XPath 路径表达式
　　使用XPath，我们可以很方便的定位网页中的节点，也就是找到我们关心的数据。这些路径与计算机目录和URL的路径非常相似，路径的深度用/表示。
　　XPath注解函数库
　　标头中内置了 100 多个函数。当然，我们对数据提取的使用是有限的，因此没有必要记住所有 100 多个函数。
　　Xpath节点（Node）
　　XPath 的核心是 Node，它定义了 7 种不同类型的节点：Element、Attribute、Text、Namespace、Processing-instruction、Comment（注释）和 Document 节点
　　这些节点形成一个节点树，树的根节点称为文档节点。
　　注释是html中的注释：``
　　命名空间、处理指令和网页数据提取基本无关，这里不再赘述。
　　下面我们以一个简单的html文档为例来说明不同的节点及其关系。
　　
      ABC              home         python       
　　这个 html 中的节点是：
　　XPath 节点之间的关系
　　节点之间的关系完全复制了人类继承的世代关系，但只是直接关系，并没有叔叔叔叔等旁系关系。
　　我们以上面的html文档为例来说明节点关系：
　　家长
　　每个元素节点（Element）及其属性都有一个父节点。
　　比如body的父节点是html，body是div和ul的父节点。
　　孩子们
　　每个元素节点可以有零个、一个或多个子节点。
　　例如，body 有两个孩子：div 和 ul，ul 也有两个孩子：两个 li。
　　兄弟
　　同一代具有相同的父节点。
　　例如，div 和 ul 是同一代。
　　祖先
　　节点的父节点及其上方的节点。
　　比如li的父母是：ul, div, body, html
　　后裔
　　节点的子节点及其后代。
　　比如body的后代是：div、ul、li。
　　XPath 节点的选择
　　节点的选择是通过路径表达来实现的。这是我们从网络中提取数据时的关键，我们需要精通它。
　　下表是更有用的路径表达式：
　　表情说明
　　节点名
　　选择当前节点的所有名为 nodename 的子节点。
　　/
　　从根节点选择，当在路径中间时，表示一级路径
　　//
　　从当前节点中选择文档中的节点，可以是多级路径
　　.
　　从当前节点中选择
　　..
　　从父节点中选择
　　@
　　按属性选择
　　接下来我们通过具体的例子来加深对路径表达式的理解：
　　路径表达式说明
　　/html/body/ul/li
　　按照路径选择从根节点开始的 li 元素。返回多个。
　　//ul/li[1]
　　li 元素仍然被选中，但路径在多个阶段跳转到 ul/li。[1] 表示只取第一个 li。
　　//li[last()]
　　还是选择了li，只是路径比较曲折。[last()] 表示取最后一个 li 元素。
　　//li[@class]
　　选择名称为 li 且具有 class 属性的根节点的所有后代。
　　//li[@class="item"]
　　选择名称为li、class属性为item的根节点的所有后代。
　　//正文/*/li
　　选择名为 li 的 body 的孙节点。* 是通配符，表示任意节点。
　　//li[@*]
　　选择所有具有属性的 li 元素。
　　//身体/div `
　　`//身体/ul
　　选择 body 的所有 div 和 ul 元素。
　　正文/div
　　相对路径，选择当前节点的body元素的子元素div。绝对路径以 / 开头。
　　XPath 函数
　　Xpath 的功能很多，涉及到错误、值、字符串、时间等，但是我们在从网页中提取数据的时候只用到了一小部分。其中最重要的是与字符串相关的函数，例如 contains() 函数。
　　收录(a, b)
　　如果字符串 a 收录字符串 b，则返回 true，否则返回 false。
　　例如：contains('猿人学习Python','Python')，返回true
　　那么什么时候使用呢？我们知道一个html标签的class可以有多个属性值，比如：
　　
     ... 
　　此 html 中的 div 具有三个类值。第一个貌似是贴文，后两个是格式的更多设置。如果我们想提取网页中所有已发布的消息，只需要匹配post-item，那么我们可以使用contains：
　　
doc.xpath(&#39;//div[contains(@class, "post-item")]&#39;)
　　还有类似于 contains() 的字符串匹配函数：
　　但是在lxml的xpath中使用ends-with(),matches()会报错
　　
In [232]: doc.xpath(&#39;//ul[ends-with(@id, "u")]&#39;) --------------------------------------------------------------------------- XPathEvalError                            Traceback (most recent call last)  in () ----> 1 doc.xpath(&#39;//ul[ends-with(@id, "u")]&#39;) src/lxml/etree.pyx in lxml.etree._Element.xpath() src/lxml/xpath.pxi in lxml.etree.XPathElementEvaluator.__call__() src/lxml/xpath.pxi in lxml.etree._XPathEvaluatorBase._handle_result() XPathEvalError: Unregistered function
　　lxml不支持ends-with(),matches()函数
　　去官方的lxml 网站看看，原来它只支持XPath 1.0：
　　lxml 以符合标准的方式通过 libxml2 和 libxslt 支持 XPath 1.0、XSLT 1.0 和 EXSLT 扩展。
　　然后我在维基百科上找到了 Xpath 2.0 和 1.0 之间的区别。果然，ends-with(),matches()只属于2.0。下图中，粗体部分收录在1.0中，其他部分也收录在2.0中：
　　
　　XPath 2.0 和 1.0 的区别
　　好了，Xpath 提取网页内容的部分就完成了。
　　来自“ITPUB博客”，链接：，如需转载请注明出处，否则将追究法律责任。 查看全部

　　网页内容抓取工具(乐思网络信息采集和数据抓取市场最具影响力软件)
　　近年来，随着国内大数据战略的日趋清晰，数据采集与信息化采集系列产品迎来了巨大的发展机遇，采集产品的数量也出现了快速增长。然而，与产品品类的快速增长相反，信息采集技术相对薄弱，市场竞争激烈，质量参差不齐。在此，本文列出当前信息采集和数据采集市场最具影响力的软件，供采购大数据和智能中心建设单位时参考：
　　TOP.1 乐思网络信息采集 System()
　　乐思网络信息采集系统的主要目标是解决网络信息采集和网络数据采集的问题。它基于用户自定义的任务配置，批量准确地从互联网目标网页中提取半结构化和非结构化数据，并转化为结构化记录，存储在本地数据库中，供内部使用或外网发布。快速获取外部信息。
　　系统主要用于：大数据基础设施建设、舆情监测、品牌监测、价格监测、门户网站新闻采集、行业资讯采集、竞争情报获取、业务数据整合、市场研究、数据库营销等领域。
　　TOP.2 优采云采集器()
　　优采云采集器是一款专业的网络数据采集/信息挖掘处理软件。通过灵活的配置，您可以轻松快速地从网页中抓取结构化文本、图片和图片。可以对文件等资源信息进行编辑过滤后发布到网站后台、各种文件或其他数据库系统。广泛应用于数据挖掘、垂直搜索、信息聚合与门户、企业网络信息聚合、商业智能、论坛或博客迁移、智能信息代理、个人信息检索等领域。采集探索有需要的群体。
　　TOP.3 优采云采集器软件()
　　优采云采集器软件利用熊猫精准搜索引擎的分析核心，实现网页内容的浏览器式分析，并在此基础上利用原创的技术实现网页的框架内容和核心内容 相似页面的分离、提取、有效比较和匹配。因此，用户只需要指定一个参考页面，优采云采集器软件系统就可以相应的匹配相似的页面，实现用户所需的采集素材批量采集@ &gt;.
　　TOP.4 优采云采集器()
　　优采云采集器是一套专业的网站内容采集软件，支持各种论坛发帖和回复采集、网站和博客文章内容抓取，通过相关配置，您可以轻松使用采集80%的网站内容供自己使用。根据各种建站程序的不同，分为优采云采集器子论坛采集器、cms采集器和博客采集器三种类型@>，共支持近40种类型数百个版本的数据采集和主流建站程序的发布任务，支持图片本地化，支持网站登录采集，页面抓取，全面模拟手动登录发布，软件运行速度快，安全稳定！论坛采集器还支持论坛会员无限制注册、自动增加发帖人数、自动发帖等。
　　TOP.5 网络外观()
　　网络神彩是一个专业的网络信息采集系统。通过灵活的规则，您可以获取任何类型的网站采集信息，例如新闻网站、论坛、博客、电子商务网站、招聘网站和很快。支持网站登录采集、网站跨层采集、POST采集、脚本页面采集、动态页面采集和其他高级采集功能。支持存储过程、插件等，可二次开发扩展功能。
　　TOP.6 蓝蜘蛛互联网采集系统()
　　蓝蜘蛛网采集系统不需要配置网站的入口URL。系统会根据用户输入的关键词自动通过主流搜索门户在整个互联网上进行元搜索，然后搜索结果页面就会采集下来。在采集的过程中，会根据预设的模板自动分析或过滤您感兴趣的内容、标题或信息项。 查看全部

　　网页内容抓取工具(flash制作软件依然烂大街了,这款网页FLASH抓取器绿色版)
　　flash制作软件还是烂的。本网页绿色版FLASH动画采集器是一款简单易用的Flash动画保存软件。您只需要输入一个网址，它就可以自动检测网站 SWF文件上的，它不仅支持在网页中保存Flash动画，绿色版的网页FLASH动画抓取器还可以文件并列出所有Flash 文件，支持下载前预览功能，或将 Flash 动画下载到不同类别，有兴趣的朋友可以试试！
　　
　　绿色版网页FLASH动画抓取器使用说明：
　　绝大多数网站只提供FLASH播放，不能下载。对于一些自己喜欢的精美FLASH歌曲或游戏，无法保存。网页FALSH抓取器可以轻松抓取网页。里面的FLASH，只要在网页中打开一个FLASH就可以保存，并且具有FLASH采集管理功能，也是一款非常小巧的FLASH播放器。本软件操作非常简单，绿色免费软件，无需安装，下载后直接运行。
　　绿色版网页FLASH动画抓取器的使用方法：
　　先进入FLASH动画网站，播放自己喜欢的FLASH。
　　点击搜索按钮，您刚刚播放的FLASH会出现在左上角的列表中。
　　单击“另存为”按钮将 FLASH 保存到您的计算机。
　　点击采集按钮，将FLASH添加到采集夹集中管理。
　　采集夹默认路径为C:\MyFlashh，您可以点击操作→更改采集夹进行修改。 查看全部

　　网页内容抓取工具(603999.SH读者传媒:2017年年度报告获取网页pdf下载地址
)
　　任务：批量抓取网页pdf文件
　　有一个 excel，其中有数千个指向 pdf 下载链接的网页地址。现在需要批量抓取这些网页地址中的pdf文件。
　　Python环境：
　　蟒蛇3
　　打开pyxl
　　Beautifulsoup4 读取excel，获取网页地址
　　使用 openpyxl 库读取 .xslx 文件；
　　（我尝试使用xlrd库读取.xsl文件，但是无法获取超链接）
　　安装 openpyxl
　　pip install openpyxl
　　提取 xslx 文件中的超链接
　　示例文件结构
　　公告日期 证券代码公告名称
　　2018-04-20
　　603999.SH
　　读者媒体：2017年年报
　　2018-04-28
　　603998.SH
　　方盛药业：2017年年报
　　def readxlsx(path):
workbook = openpyxl.load_workbook(path)
Data_sheet = workbook.get_sheet_by_name(&#39;sheet1&#39;)
rowNum = Data_sheet.max_row #读取最大行数
c = 3 # 第三列是所需要提取的数据
server = &#39;http://news.windin.com/ns/&#39;
for row in range(1, rowNum + 1):
link = Data_sheet.cell(row=row, column=c).value
url = re.split(r&#39;\"&#39;, link)[1]
print(url)
downEachPdf(url, server)
　　获取网页pdf下载地址
　　进入阅读媒体：2017年年报，可以在Chrome浏览器中按F12查看网页源码，以下是源码截取：
　　附件: <a href=[getatt.php?id=91785868&att_id=32276645](http://news.windin.com/ns/geta ... 276645) class=&#39;big&#39; title=603999读者传媒2017年年度报告.pdf>603999读者传媒2017年年度报告.pdf </a>   (2.00M)  &nbsp
　　可以看到herf下载链接在a标签中，解析html源码就可以得到下载链接。
　　这里使用 BeautifulSoup 来解析 html。
　　Beautiful Soup 是一个用 Python 编写的 HTML/XML 解析器。它可以处理不规则标签并生成解析树。它提供了简单常用的导航（navigating）、搜索和修改分析树的操作。它可以大大节省您的编程时间。安装 BeautifulSoup4
　　pip install beautifulsoup4
　　获取pdf下载链接并下载
　　def downEachPdf(target, server):
req = requests.get(url=target)
html = req.text
bf = BeautifulSoup(html, features="lxml")
a = bf.find_all(&#39;a&#39;)
for each in a:
url = server + each.get(&#39;href&#39;)
print("downloading:", each.string, url)
urllib.request.urlretrieve(url, &#39;./report/&#39; + each.string)
　　从同一个ip重复访问同一个服务器被拒绝
　　以上方法已经可以批量下载网页pdf。但是在实际操作过程中，你会发现如果同一个IP频繁访问某个服务器，访问就会被拒绝（可能会误判为DOS攻击，通常一个Rate -limit 网站就会停止响应一段时间，可以抓到这个Exception，休眠一段时间，参考）。因此，对下载逻辑进行了调整。
　　使用try-catch，具体逻辑是：一般情况下，按顺序下载文件，如果是同一个文件，下载失败次数超过10次，跳过，下载下一个文件，并记录错误信息。
　　import os
import time
def downloadXml(flag_exists, file_dir, file_name, xml_url):
if not flag_exists:
os.makedirs(file_dir)
local = os.path.join(file_dir, file_name)
try:
urllib.request.urlretrieve(xml_url, local)
except Exception as e:
print(&#39;the first error: &#39;, e)
cur_try = 0
total_try = 10
if cur_try < total_try:
cur_try += 1
time.sleep(15)
return downloadXml(flag_exists, file_dir, file_name, xml_url)
else:
print(&#39;the last error: &#39;)
with open(test_dir + &#39;error_url.txt&#39;, &#39;a&#39;) as f:
f.write(xml_url)
raise Exception(e) 查看全部

　　网页内容抓取工具(网页内容抓取工具的默认fetch的模式及使用方法介绍)
　　网页内容抓取工具一般都是用requests+beautifulsoup或者item=requests.get(url)直接到网页内容。业务逻辑的内容可以使用python的selenium+webdriver来调用浏览器的功能来获取数据，通过selenium测试的速度是python的10倍左右，webdriver是python3+。还有就是关于网页抓取框架之类的方法。比如python的jieba，flask之类的。
　　如果是对http有一定基础的话可以尝试下beautifulsoup，由于http请求大部分使用get，所以网页内容抓取工具默认fetch的模式。如果网页没有进行http请求就先用bs4来进行简单的搜索尝试，看看能不能直接找到网页的内容，如果能直接拿到数据，做简单的分析。如果不能直接拿到数据，那就直接用逆http或者反爬虫策略。如果网页是js加载的那就试试fiddler抓包调试下。
　　找个好点的c++爬虫工具试试，各家有各家的方案。
　　花瓣tornado+requests库用。
　　软件是个大坑，找清楚用什么东西做可以稍微好点。网站核心代码往往非常复杂。可以先看一下requests库里面用的第三方库就行。例如urllib2（抓取页面的时候首页有很多人都在传值，用了urllib2包可以得到所有页面的值。浏览器把你的参数转换成url，传递给requests是通过requests.get(url,session,session_key)）,json（json字符串就是python中的一个对象，它包含的信息如果有需要的话，可以去httpgetandpost函数取出来。
　　）还有datetime（这个我只看time模块，它里面包含的addtime,multimetype有很多内容可以自己看看）找到一个自己想要的数据源，然后到数据处理模块那里，例如pip一下。 查看全部

　　网页内容抓取工具(SysNucleusWebHarvy可以自动从网页中提取数据的工具介绍介绍)
　　SysNucleus WebHarvy 是一个抓取网页数据的工具。该软件可以帮助您自动从网页中提取数据并以不同格式保存以提取内容。该软件可以自动抓取网页上的文字、图片、网址、邮件等内容，也可以直接将整个网页保存为HTML格式，提取网页中的所有文字和图标内容。
　　软件特点：
　　1、SysNucleus WebHarvy 允许您分析网络上的数据
　　2、可以显示和分析来自 HTML 地址的连接数据
　　3、可以扩展到下一个网页
　　4、可以指定搜索数据的范围和内容
　　5、您可以下载并保存扫描的图像
　　6、支持浏览器复制链接搜索
　　7、支持配置搜索对应的资源项
　　8、可以使用项目名称和资源名称查找
　　9、SysNucleus WebHarvy 可以轻松提取数据
　　10、 提供更高级的多词搜索和多页搜索
　　特征：
　　1、视觉点和点击界面
　　WebHarvy 是一个可视化的网页提取工具。实际上，无需编写任何脚本或代码来提取数据。使用 WebHarvy 的内置浏览器浏览网页。您可以选择通过单击鼠标来提取数据。太容易了！
　　2、智能识别模式
　　自动识别网页中出现的数据模式。因此，如果您需要从网页中抓取项目列表（姓名、地址、电子邮件、价格等），则无需进行任何额外配置。如果数据重复，WebHarvy 会自动抓取它。
　　3、导出捕获的数据
　　您可以以各种格式保存从网页中提取的数据。当前版本的 WebHarvy网站 抓取器允许您将抓取的数据导出为 XML、CSV、JSON 或 TSV 文件。您还可以将抓取的数据导出到 SQL 数据库。
　　4、 从多个页面中提取
　　通常网页会在多个页面上显示数据，例如产品目录。WebHarvy 可以自动从多个网页中抓取和提取数据。刚刚指出“链接到下一页，WebHarvy网站 抓取器将自动从所有页面抓取数据。
　　5、基于关键字的提取
　　基于关键字的提取允许您捕获从搜索结果页面输入的关键字的列表数据。在挖掘数据时，您创建的配置将自动为所有给定的输入关键字重复。可以指定任意数量的输入关键字
　　6、通过生成{over}{filtering}server提取
　　要提取匿名并防止提取网络软件被阻止的网络服务器，您必须通过{over}{filtering}选项来访问目标网站。您可以使用单个代理服务器地址或代理服务器地址列表。
　　7、提取分类
　　WebHarvy网站 抓取工具允许您从链接列表中提取数据，从而在 网站 中生成类似的页面。这允许您使用单个配置在 网站 中抓取类别或小节。
　　8、使用正则表达式提取
　　WebHarvy 可以在网页的文本或 HTML 源代码中应用正则表达式（正则表达式），并提取匹配的部分。这种强大的技术为您提供了更大的灵活性，同时也可以为您提供数据。 查看全部

　　网页内容抓取工具(智能识别模式WebHarvy自动识别网页数据抓取工具的功能介绍(组图))
　　WebHarvy 是一个网页数据抓取工具。该软件可以从网页中提取文字和图片，并通过输入网址打开它们。默认情况下使用内部浏览器。支持扩展分析，自动获取相似链接列表。软件界面直观，操作简单。.
　　相关软件软件大小版本说明下载地址
　　WebHarvy 是一个网页数据抓取工具。该软件可以从网页中提取文字和图片，并通过输入网址打开它们。默认情况下使用内部浏览器。支持扩展分析，自动获取相似链接列表。软件界面直观，操作简单。
　　
　　特征
　　智能识别模式
　　WebHarvy 自动识别出现在网页中的数据模式。因此，如果您需要从网页中抓取项目列表（姓名、地址、电子邮件、价格等），则无需进行任何额外配置。如果数据重复，WebHarvy 会自动抓取它。
　　导出捕获的数据
　　您可以以各种格式保存从网页中提取的数据。当前版本的 WebHarvy网站 抓取器允许您将抓取的数据导出为 XML、CSV、JSON 或 TSV 文件。您还可以将抓取的数据导出到 SQL 数据库。
　　从多个页面中提取
　　通常网页会在多个页面上显示数据，例如产品目录。WebHarvy 可以自动从多个网页中抓取和提取数据。只需指出“链接到下一页”，WebHarvy网站 抓取工具就会自动从所有页面抓取数据。
　　直观的操作界面
　　WebHarvy 是一个可视化的网页提取工具。实际上，无需编写任何脚本或代码来提取数据。使用 webharvy 的内置浏览器浏览网页。您可以选择通过单击鼠标来提取数据。太容易了！
　　基于关键字的提取
　　基于关键字的提取允许您捕获从搜索结果页面输入的关键字的列表数据。在挖掘数据时，您创建的配置将自动为所有给定的输入关键字重复。可以指定任意数量的输入关键字
　　提取分类
　　WebHarvy网站 抓取工具允许您从链接列表中提取数据，从而在 网站 中生成类似的页面。这允许您使用单个配置在 网站 中抓取类别或小节。
　　使用正则表达式提取
　　WebHarvy 可以在网页的文本或 HTML 源代码中应用正则表达式（正则表达式），并提取匹配的部分。这种强大的技术为您提供了更大的灵活性，同时也可以为您提供数据。
　　
　　软件特点
　　WebHarvy 是一个可视化的网络爬虫。绝对不需要编写任何脚本或代码来抓取数据。您将使用 WebHarvy 的内置浏览器来浏览网络。您可以选择要单击的数据。这很简单！
　　WebHarvy 自动识别网页中出现的数据模式。因此，如果您需要从网页中抓取项目列表（姓名、地址、电子邮件、价格等），则无需执行任何其他配置。如果数据重复，WebHarvy 会自动删除它。
　　您可以以多种格式保存从网页中提取的数据。当前版本的 WebHarvy Web Scraper 允许您将抓取的数据导出为 Excel、XML、CSV、JSON 或 TSV 文件。您还可以将捕获的数据导出到 SQL 数据库。
　　通常，网页会在多个页面上显示产品列表等数据。WebHarvy 可以自动从多个页面抓取和提取数据。只需指出“链接到下一页”，WebHarvy Web Scraper 就会自动从所有页面中抓取数据。
　　更新日志
　　修复了页面启动时连接可能被禁用的问题
　　可以为页面模式配置专用的连接方式
　　可以自动搜索可以配置在HTML上的资源 查看全部

　　网页内容抓取工具(网页抓取小工具.rar用IE提取网页资料的好处)
　　网页爬虫小工具（IE法）-吴姐
　　使用IE提取网页信息的好处是：所见即所得，一般可以得到网页上能看到的信息。
　　这个工具功能不多，主要是方便提取网页显示信息所在元素的代码。我希望我能帮到你一点点。
　　
　　网页抓取widget.rar(22.91 KB, 下载次数：2426)
　　如何使用此工具：
　　1、在B1输入网址，可以是打开的网页，也可以是未打开的网页
　　2、 A2和B2的内容不要改变，第二行的其他单元格可以自己输入元素的属性名称。其中，innertext单元格有一个下拉选项
　　3、点击“开始分析”来分析网页元素。
　　4、A 列是每个元素的对象代码。
　　5、在innertext列中找到要提取的内容后，选中该行，点击“生成excel”。
　　您可以提取Table标签的表格或下载IMG标签的图片。
　　6、在新生成的excel中，点击“执行代码”按钮，看看是否可以生成需要的数据。
　　如果生成的数据与您开始分析的数据不匹配，原因可能是：
　　1、网页未完全加载，对应标签的数据尚未加载，代码自动提取后续标签数据。
　　可能的解决方案：添加 do...loop 时间延迟。
　　2、网页为动态网页，标签序号可变。
　　可能的解决方案：如果元素有id名称，使用getelementbyid("id name")获取，如果没有，抓包改成xmlhttp。
　　3、需要选择相关选项或者需要登录才能解压。
　　可能的解决方法：先登录或选择相关选项再提取
　　这个工具主要是针对初学者的。浏览器可以分析它，但它不能给出特定元素的 vba 代码。在工具中可以直接生成抓网的vba代码。ajax和frame中的内容也可以自动生成代码。 查看全部

　　网页内容抓取工具(近探中国定制的数据收集及就业前景分析、缺点分析)
　　金坛中国主要提供商业数据定制服务、数据采集服务、网络数据服务、数据处理服务、数据录入服务、数据转换服务、图像识别服务、数据分析服务、数据建模服务、AI情感分析服务、文本观点分析、社会情绪分析、市场情报分析、数据延伸服务等服务。
　　1. ParseHub
　　ParseHub 的主要特点是在下载数据之前清理文本和 HTML，并且具有简单易用的图形界面。ParseHub 允许您自动采集和存储服务器上的数据，自动 IP 轮换，并允许您在逻辑墙后面进行刮擦。提供适用于 Windows、Mac OS 和 Linux 的桌面客户端。数据以 JSON 或 Excel 格式导出。可以从表格和地图中提取数据。
　　缺点：对于较大的项目，故障排除并不容易。输出有时可能非常有限（无法发布完整的爬网输出）。
　　2. Scrapy
　　Scrapy 是 Python 开发人员用来构建可扩展的网络爬虫的 Web Scraping 库。它是一个完整的网络爬虫框架，可以处理所有构建网络爬虫困难的功能，如代理中间件、查询请求等。Scrapy的主要特点是开源工具。便携式 Python，部署简单可靠。中间件模块可用于集成有用的工具。它是一个免费的开源工具，由 Scrapinghub 和其他贡献者管理。
　　缺点：在JavaScript支持方面，检查和开发爬虫模拟AJAX/PJAX请求非常耗时。
　　3.探索中国 ()
　　金坛中国主要提供图像/文件/视频/音频/数据采集服务，利用图像识别技术、OCR技术、AI神经网络技术采集提取网页、视频、音频、APP、图片、PDF等任意格式或者文档数据的大小。我们采集数据以使用工具、机器人和 AI 智能的最佳组合来捕获跨源类型的数据。金坛中国的定制数据以客户要求的格式交付，支持的格式从excel电子表格、pdf、csv文件到自定义数据库以及客户内部应用产品如CRM和ERP的自动更新。金坛中国一直在数字创新和人工智能技术领域进行生产和开发，提供快速、高性价比的数据解决方案，帮助中小企业解决所有数据挑战！中国通过自主研发的全球人工智能引擎技术，构建了覆盖全网4亿多家企业的全知识图谱。在此基础上，结合NLP、机器学习算法等人工智能技术，为B端企业提供信息。数据聚合、数据分析、商机分析、线索挖掘、商业智能分析服务。它结合了NLP和机器学习算法等人工智能技术，为B端企业提供信息。数据聚合、数据分析、商机分析、线索挖掘、商业智能分析服务。它结合了NLP和机器学习算法等人工智能技术，为B端企业提供信息。数据聚合、数据分析、商机分析、线索挖掘、商业智能分析服务。
　　4. ץȡAPI
　　Scraper API 是为构建网络爬虫的设计师设计的。它处理浏览器、代理和验证码，这意味着可以通过简单的 API 调用获取来自任何 网站 的原创 HTML。Scraper API 的主要特性是一个地理定位旋转代理，它以极快的速度和可靠性构建了一个可扩展的网络爬虫。电商价格爬取、搜索引擎爬取、社交媒体爬取等特殊代理池。
　　缺点：Scraper API 被认为不适合作为 Web Scraping Tool 浏览。
　　5. 莫曾达
　　Mozenda 迎合了寻求基于云的自助 Web Scraping 平台的公司。Mozenda 已经抓取了超过 70 亿个页面，并且在全球拥有企业客户。Mozenda 的主要功能提供了一个点击式界面，可立即创建 Web Scraping 事件、请求阻止功能和作业排序器以实时采集 Web 数据。最好的客户支持和一流的帐户管理。可以采集数据并将其发布到首选的 BI 工具或数据库。为所有客户提供电话和电子邮件支持。
　　缺点：与目前讨论的其他网页抓取工具相比，Mozenda 有点贵，他们的最低计划起价为每月 250 美元。
　　6. Webhose.io
　　Webhose.io 最适合正在寻找成熟的网络爬虫和数据提供商进行内容营销、共享等的平台或服务。该平台提供的成本对于成长型公司来说是相当实惠的。Webhose.io 的主要特点是相当快的内容索引、高度可靠的专业支持团队以及与不同解决方案的轻松集成。易于使用的 API 提供对语言和源选择的完全控制。高级功能允许您对要提供的数据集进行细粒度分析。
　　缺点：少数用户无法使用历史数据的数据保留选项，用户无法在Web界面自行更改计划，需要销售团队的介入。对于非开发者来说，设置并没有那么简单。
　　7. 内容抓取器
　　Content Grabber 是一种基于云的网络抓取工具，可以帮助各种规模的企业进行数据提取。内容爬虫的主要功能，与众多竞争对手相比，Web数据提取速度更快。允许您使用专用 API 构建 Web 应用程序，允许您直接从 网站 执行 Web 数据。您可以安排它自动从互联网上抓取信息，并为提取的数据提供多种格式，例如 CSV、JSON 等。
　　缺点：需要 HTML 和 HTTP 的先验知识。之前爬取的网站的预配置爬虫不可用。
　　8. 常见爬取
　　常见爬行标志 常见爬行主要特点 开放原创网页数据和文本提取数据集，支持非基于代码的用例，为教育者提供资源和教授数据分析，常见爬行定价 Common Crawl 允许任何有兴趣的人使用工具而无需担心费用或任何其他并发症。它是一个注册的非营利平台，依靠捐赠来保持其运营顺利进行。
　　缺点：不支持实时数据，不支持基于AJAX的站点，Common Crawl中可用的数据没有结构化，无法过滤。
　　结论：这个博客首先给出了关于 Web Scraping 的一般概念。然后，它列出了在做出有关购买 Web Scraping Tool 的明智决定时要记住的基本因素，然后考虑一系列因素来了解市场上 8 种最佳 Web Scraping Tools。因此，本博客的主要内容是最终用户应该选择适合自己需求的Web Scraping Tools。从不同数据源提取复杂数据可能是一项具有挑战性的任务，而这正是 Hevo 拯救世界的地方！ 查看全部

　　网页内容抓取工具(你在公司又干了什么'回答:3000万人都在看你的资源)
　　网页内容抓取工具有很多很多，我给你推荐一个免费、好用、不要钱的网页抓取工具。
　　2017年春节期间趁着假期在天猫专营上买了小太阳面膜，11月2号快递员打电话来提示各种问题，截止到3号，跟客服沟通，说是货物没有到达指定地址，本人自己联系也没有用，中间和快递员沟通3次，每次都被告知4号。4号来了货物，直接放在快递的货架上面，正准备拆开是快递员就跟我说你快点把货物放到寄件人指定的地址吧。
　　我一开始以为快递会送到物流公司里面的，结果他说快递已经发到郊区了，拿快递需要运费20块钱。这不坑人吗。我以为快递公司应该会安排的吧。没想到说是你让地址就是发到你的，结果现在自己找不到呢？太坑人了吧。
　　骗子一个来公司面试，说她公司有一套前后端的开发工具，送上门，培训10天上岗，每天晚上14:00到14:30，三个月，3000一个月试用期过后，
　　网页内容刷新工具的话，
　　推荐一个小程序，
　　我只知道一个还不错。主要是为了网上有很多变态的cx索引，查你要的内容。不用用网页上所有的内容，还不用担心是广告。比如你想要的某个内容包含以下标题:回答:你在公司又干了什么'回答:3000万人都在看你的资源。我能100%控制你的评论。这个算不算傻瓜小工具。 查看全部