网页抓取数据百度百科(新建立一个网站，要被各大搜索引擎和网站地图收录)
　　朋友们，我一定都知道。要建立一个新网站，您希望提高其知名度。必须被各大搜索引擎收录，才能被关键词搜索到，才能参与排名。如果你想被收录，你必须做好网页内容和站点地图。今天我们来聊聊站点地图。
　　百度百科上的定义：站点地图可以让站长方便的告知搜索引擎哪些页面可以在他们的网站上抓取。最简单的 Sitemap 形式是 XML 文件，其中列出了网站中的 URL 以及关于每个 URL 的其他元数据（上次更新的时间、更改的频率以及它相对于网站上其他 URL 的重要性等）。 ) ，让搜索引擎更智能地抓取网站。
　　
　　谷歌、雅虎、微软都支持一种叫做xml Sitemaps的协议，而百度Sitemap是指百度支持的收录
标准，是原协议的扩展。百度站点地图的作用是通过站点地图告诉百度蜘蛛综合站点链接，优化自己的网站。百度Sitemap分为三种格式：txt文本格式、xml格式、Sitemap索引格式。
　　当然，我想更多人的选择肯定是sitemap.xml。言归正传，既然知道了这个的作用，就是用来帮助搜索引擎（蜘蛛）爬虫更快的找到网站的内链。此处建议应使用站点地图创建新网站。也许它会更快。被包括在内。但这也需要页面内容丰富、原创性高等。
　　
　　sitemap.xml 文件的格式是这样的，包括url、更新时间、更新频率、优先级等。站点地图需要存放在服务器的根目录下，即[域名/sitemap.xml]，这样才能访问。如果是springboot项目，应该放在static文件夹下吧。
　　我们制作好站点地图后，很多人都会把它放在前端页面上，让人们一目了然地了解站点结构。另外当然要在各大站长平台上提交。但是你需要先做一个网站验证，其实就是证明这个网站是你的。大多数网站验证只需要在网站首页的header中添加代码即可。当然，其中一些也可以通过文件验证和域名解析来验证。我不会在这里谈论它。下面我们就去各大站长平台看看吧。顺便说一下，百度效率最高，采集
速度最快。bing浏览器非常麻烦，需要很长时间才能采集
网站和更新快照。
　　如果我们真的手动构建站点地图，会不会太麻烦了，尤其是运行jar包的时候，每隔一段时间就要修改一下，重新打包上传。想知道如何让springboot自动构建站点地图文件吗？留下一点悬念，我们下次再说。
　　原文来自：什么是站点地图，站点地图可以做什么？-施德生个人博客 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(参数解码和解码函数urlencode函数用浏览器发送请求的方法)
　　本文内容
　　前言
　　继续学习python，这次学习爬虫，听说比较好玩，我也学习了。
　　什么是网络爬虫？爬虫的实际例子：什么是网络爬虫？通用爬虫和聚焦爬虫基本上可以用大多数语言编写爬虫，但是python有其独特的优势。网络请求urlopen函数使用
　　urllib 库是python中最基本的网络请求库。可以模仿浏览器的行为，向指定的服务器发送请求，可以保存服务器返回的数据。
　　在 Python3 的 urllib 库中，所有与网络请求相关的方法都集成在 urllib.request 模块下。栗子的基本用途：
　　from urllib import request
resp = request.urlopen("http://www.baidu.com")
print(resp.read())
　　
　　其实如果你用浏览器访问百度，右击查看源码，你会发现和上面打印的数据是一样的。也就是说，上面三行代码已经帮我把百度首页的代码全部爬下来了。
　　urlopen函数详细介绍：
　　url: 请求的url
data: 请求的data，如果设置了这个值，那么将变成post请求。
返回值: 返回值是一个http.client.HTTPResponse对象，这个对象是一个类文件句柄对象。有read(size)、 readline、 readlines以及getcode等方法。
　　getcode 是获取当前响应的状态码。
　　Urlretrieve 函数用法
　　此功能可以方便地将网页上的文件保存到本地。以下代码可以方便的将百度主页下载到本地：
　　from urllib import request
request.urlretrieve('http://www.baidu.com/','baidu.html')
　　
　　这是抓取的百度页面
　　还可以爬图
　　随便找一张图片，复制它的地址，然后修改参数就可以爬取了
　　
　　这是鲁班的图片，成功爬下来。
　　参数解码和解码功能
　　urlencode 函数
　　使用浏览器发送请求时，如果 URL 中收录
中文或其他特殊字符，浏览器会自动对其进行编码。如果您使用代码发送请求，则必须手动对其进行编码。这时候就应该使用urlencode函数来实现了。urlencode 可以将字典数据转换为 URL 编码的数据。示例代码如下
　　from urllib import parse
data = {
'name':'m0re',"age":18,'great':'hello,world'}
j4y = parse.urlencode(data)
print(j4y)
　　结果：
　　name=m0re&age=18&great=hello%2Cworld
　　还可以
　　
　　parse_qs 函数可以对 urlencode 函数编码的字符串进行解码
　　如下
　　
　　urlparse 和 urlsplit
　　有时候你拿到一个网址，想要拆分网址的各个组成部分，那么可以使用 urlparse 或者 urlsplit 来拆分。示例代码如下：
　　#encoding: utf-8
from urllib import request,parse
url = 'http://www.baidu.com/s?username=zhiliao'
result = parse.urlsplit(url)
print('scheme',result.scheme)
print('netloc',result.netloc)
print('path',result.path)
print('query',result.query)
　　
　　Urlparse 和 urlsplit 基本相同。唯一的区别是urlparse中多了一个params属性，而urlsplit没有这个属性。例如，如果有一个 URL；hello?wd=python&username=abc#1，那么urlparse可以获取hello，urlsplit却获取不到。但是URL中的params也用的比较少。
　　请求类
　　如果要在请求时添加一些请求头，必须使用 request.Request 类来实现。比如添加一个User-Agent，示例代码
　　#encoding: utf-8
from urllib import request
url = 'https://www.xxxxxx.com/zhaopin/Python/?labelWords=label'
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.116 Safari/537.36'}
req = request.Request(url,headers=headers)
resp = request.urlopen(req)
print(resp.readlines())
　　可见也可以爬取
　　
　　那么我们要记住，如果不添加User-Agent，爬虫在爬取时是得不到有用信息的。您可以尝试删除上面代码中的用户代理。如果您不添加 User-Agent，那将很容易。识别爬虫，然后拒绝爬取有用的信息。
　　当时有些信息只能通过爬取js代码来获取。例如，抓取某网站的招聘信息。
　　首先找到需要爬取的网站的如下信息：
　　
　　首先找到信息所在的网页，查看请求的URL和请求方式
　　第二个是数据
　　
　　写在代码中，模仿浏览器访问网页，达到爬取信息的目的
　　#encoding: utf-8
from urllib import request,parse
#url = 'https://www.xxxxx.com/jobs/list_python?labelWords=&fromSearch=true&suginput='
#resp = request.urlopen(url)
#print(resp.read())
url = 'https://www.xxxxxx.com/jobs/positionAjax.json?px=default&city=%E5%8C%97%E4%BA%AC&needAddtionalResult=false'
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.116 Safari/537.36' }
data = {

'first': 'true',
'pn': 1,
'kd': 'python'
}
req = request.Request(url, headers=headers, data=parse.urlencode(data).encode('utf-8'), method='POST')
resp = request.urlopen(req)
print(resp.read())
　　爬取某招聘网站的职位信息。这是一个初步的模型，但无法抓取任何信息。因为目前大部分网站都有反爬虫机制，所以报这样的错误。事实上，这不是一个错误。是浏览器返回的信息。
　　b'{"status":false,"msg":"\xe6\x82\xa8\xe6\x93\x8d\xe4\xbd\x9c\xe5\xa4\xaa\xe9\xa2\x91\xe7\xb9\x81,\xe8\xaf\xb7\xe7\xa8\x8d\xe5\x90\x8e\xe5\x86\x8d\xe8\xae\xbf\xe9\x97\xae","clientIp":"42.226.97.244","state":2402}\n'
　　这是 URL 编码的。如果你解码它，它太频繁了。让我们稍后访问它。但是回到浏览器访问完全没有问题。
　　原因是抗爬虫机制的作用。我的爬虫还是很容易查出来的，需要模仿的还是比较像的。添加Referer（也到浏览器的开发者界面找）
　　部分网站反爬虫机制比较强，添加Referer后可能无法抓取有用信息。
　　需要深度学习添加其他验证身份的条件，比如下面要学习的Cookie。
　　ProxyHandler 处理器（代理设置）
　　很多网站都会检测一定时间段内某个IP的访问次数（通过流量统计、系统日志等）。如果访问次数不像正常人那样，就会禁止访问这个IP。所以解决办法是设置一些代理服务器，每隔一段时间就换一个代理。即使IP地址被禁止，您仍然可以更改IP继续抓取。
　　ProxyHandler 用于在 urllib 中设置代理服务器。
　　前提：
　　#encoding: utf-8
from urllib import request
url = "http://httpbin.org/ip"
# 传入代理
handler = request.ProxyHandler({
"http":"49.70.89.14:9999"})
# 使用上面创建的handler构建一个opener
opener = request.build_opener(handler)
# 使用opener去发送一个请求
resp = opener.open(url)
print(resp.read())
　　注意：
　　代理需要自己设置一个有用的代理。我只是一个免费的人。我现在可以做到。不知道明天能不能用 而已。
　　然后各种报错，emmm，代码没问题，是配置问题
　　错误一：
　　urllib.error.URLError:
　　这与请求的 URL 相关。解决办法是把请求的URL改成双引号就OK了。（以上代码已修改）
　　错误二：
　　urllib.error.URLError:
　　这个百度有的，但是有的因为电脑配置无法解决。
　　可以参考
　　配置问题，我就不赘述了。
　　
　　这里介绍几个常用的代理，如果需要更多请百度。
　　常用的代理有：
　　cookie模拟登录
　　在浏览器中找到cookie并添加到爬虫脚本中。
　　
　　添加到标题，然后爬行。
　　以人人网为例。在人人网中，访问用户主页浏览信息需要登录，即需要cookie信息。如果想通过代码访问，需要正确的cookie信息才能访问。解决方法有两种：第一种是使用浏览器访问，然后将cookie信息复制到headers中。（没有账号，懒得注册） 缺点是每次访问都需要从浏览器复制cookie，比较麻烦。Python中处理cookies一般与http.cookiejar模块和urllib模块的HTTPCookieProcessor处理器类一起使用。http.cookiejar 模块的作用是提供存储cookies的对象。
　　爬虫自动登录访问授权页面 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(JAVA爬虫框架有哪些？不支持分布式,只能单机2.)
　　前言
　　在网上搜索“什么是JAVA爬虫框架”，一般会有以下几种：Apache Nutch、WebMagic、WebCollector、Heritrix3、Selenium
　　这些框架的优缺点是什么？
　　-Nutch
　　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。正是因为如此。该框架让Nutch的插件开发变得非常容易，第三方插件层出不穷，大大提升了Nutch的功能和美誉度。
　　缺点：定制能力弱，社区活跃度低。网上的资料大多是几年前的。
　　-WebMagic
　　API简单，模块化结构可快速使用，可轻松扩展提供多线程和分布式支持
　　缺点：现在一些主流网站都是通过JS渲染页面，不支持JS页面爬取，只能获取JS渲染前的页面。
　　-WebCollector
　　1.基于文本密度自动提取网页正文
　　2.支持断点重爬
　　3.支持代理
　　缺点：
　　1. 不支持分布式，只支持单机
　　2.无URL优先调度
　　3.不是很活跃
　　-Heritrix3
　　Heritrix 的爬虫有很多自定义参数
　　缺点
　　1.单实例爬虫不能相互配合。
　　2. 在机器资源有限的情况下，需要复杂的操作。
　　3. 仅官方支持，仅在 Linux 上测试。
　　4.每个爬虫独立工作，更新没有任何修改。
　　5.在出现硬件和系统故障时，恢复能力较差。
　　6. 花在优化性能上的时间很少。
　　7.相比Nutch，Heritrix只是一个爬虫工具，没有搜索引擎。如果要对爬取的站点进行排序，则必须实现类似于 Pagerank 的复杂算法。
　　硒
　　框架底层使用JavaScript模拟真实用户操作浏览器。测试脚本执行时，浏览器会根据脚本代码自动进行点击、输入、打开、验证等操作，就像真实用户一样，站在最终用户的角度测试应用。尽管不同浏览器之间仍然存在细微差别，但可以自动进行浏览器兼容性测试。使用简单，可以使用Java、Python语言实现爬虫
　　缺点：速度慢，适合对每天爬取数据要求不高的爬虫，因为selenium框架必须打开浏览器再模拟点击网页。这个过程与你手动打开浏览器打开网址访问网站的速度是一样的。这个速度比较慢。如果你想每天采集
10,000 到 20,000 条数据，那么你可以使用这个 selenium 框架。但我认为它是最可靠的爬虫框架，如果采集
的数据量不大，强烈推荐使用。 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(百度词条是什么？百度百科全部内容删除词条怎么回事？)
　　什么是百度词条？
　　全球最大的中文搜索引擎，致力于让网民更方便地获取信息，找到自己想要的东西。借助百度超过 1000 亿个中文网页的数据库，您可以立即找到相关的搜索结果。
　　词条（拼音：cítiáo）也称为词条，指的是词语及其解释。词条可以是字、词，也可以是词、词等组成的词条。在百度百科中，词条是其构成的基本单位，是对各种事物、现象等概念的解释。
　　百度词条的构成
　　条目可以是字符、单词或由单词、单词等组成。条目还包括说明。如：明朝，朝代的名称；北京，中国的首都；朝鲜民主主义人民共和国、位于朝鲜半岛北部的国家等，其中“明”、“北京”、“朝鲜民主主义人民共和国”均为词条。由字、词等组成的词条，必须是固定的，不能分割，更不能制作。条目不能是句子。例如，“学校”是一个条目，而“学校班级”不是一个条目；“朝鲜”是一个条目，但“朝鲜首都”不是一个条目。
　　
　　百度术语是什么意思？
　　百度词条是对一些词和事物的解释，词条是对大家的贡献。到目前为止，我找不到删除条目的功能。
　　进去了解一下。
　　百度百科创建词条是什么？百度百科创建词条有什么用
　　百度百科的全部内容对所有网民开放。条目的创建和编辑只能由已注册并登录百度网站的百度用户参与，用户不能匿名编写条目。理论上，除因严重违反百度协议被禁的用户外，其他百度用户均享有同等的写作权。但是，为了降低词条恶意编辑的发生率，百度对不同用户的编辑权限有一定的限制。例如：达到4级且录入审核通过率超过85%的用户可以编辑百科名片，而未同时满足这两个标准的用户无权修改相应的内容。编辑一些更全面的条目存在类似的限制。任何用户无法编辑涉及敏感话题或因反复恶意编辑而被暂时锁定的条目。如果用户认为有必要进行编辑，则必须在百科全书投诉栏提交申请。申请获得批准后，可对相关条目进行修改。
　　
　　如何申请百度百科的功能入口？
　　在合理的逻辑顺序中没有严格的唯一性。唯一的标准就是能够最高效的获取到词条各个部分的内容，不至于让人一头雾水，在一堆词中找到自己想要的东西。的东西
　　如何创建百度词条
　　创建百度词条的方法如下：
　　写入条目内容
　　您可以在编辑器中根据自己的理解，或者根据相关书籍和互联网上找到的信息，尽可能全面地定义、解释和解释您想要创建的条目。您还可以使用编辑器顶部的功能键将条目的文本加粗、斜体，将其设置为链接或段落标题，并插入特殊符号；目前，百科编辑器最多只能输入20000个汉字。
　　设置开放类别
　　编辑完条目的正文内容后，需要为创建的条目设置合理的开放分类。为条目设置正确、合理的开放分类，可以方便您创建的条目被更多的网友浏览，体验与他人分享知识的乐趣。
　　您最多可以设置五个打开的类别，以逗号“,”分隔。
　　上传相关图片
　　上传与词条内容相关的图片，可以使词条更加直观，更具可读性。
　　在此阶段，每个条目允许上传十张图片，编辑器中的第一张图片将在条目浏览页面的右上角显示为条目“第一张图片”。上传图片大小控制在2MB以内。具体操作请参见“如何为一个条目上传多张图片”。
　　填写参考资料
　　如果条目涉及书籍、网页或其他人的文章等，请务必在参考条目中注明引用内容的来源；一旦在百科中创建的条目存在知识产权纠纷，该条目的创建者必须承担相应的法律责任；需要指出的是，百科全书在2011年底加大了审核力度，普通企业和个人很难成功创建和修改百科全书。参考资料最多不能超过1000字。
　　最后一步，点击页面底部的“提交”按钮，参赛作品提交成功，进入审核阶段。在搜索框中输入术语的名称
　　在百度百科每个页面的顶部，您都可以看到百度搜索框。在搜索框中输入要查看的术语的名称。
　　例如，输入“百度”，然后单击“输入条目”。之后，如果百科已经有你想查看的词条，就会进入词条浏览页面；如果您要查看的条目尚未创建，则会进入条目创建页面。
　　入口被锁定
　　如果您在条目浏览页面的上部看到“条目被锁定”，则说明没有编辑条目可供编辑；表示参赛内容可能存在争议，为了保证内容的公正性和客观性，参赛作品被暂时锁定。
　　条目的锁定状态是临时的。如果您认为条目内容需要更新，请到百度百科投诉栏反馈：）
　　————————————————————————————————
　　如果您要查看的条目尚未创建：
　　接下来，您将进入一个词条创建页面，在这里您可以创建您感兴趣的词条，并将您自己创建的词条添加到百度百科在线百科全书！
　　a：写入条目的内容：
　　您可以在编辑器中根据自己的理解，或者根据相关书籍和互联网上找到的信息，尽可能全面地定义、解释和解释您想要创建的条目。
　　您还可以使用编辑器顶部的功能键将条目的文本加粗、斜体，将其设置为链接或段落标题，并插入特殊符号；目前，您在编辑百科全书时最多只能输入20,000个汉字。
　　b：设置打开的类别：
　　编辑完条目的正文内容后，需要为创建的条目设置合理的开放分类。为条目设置正确合理的开放分类，可以方便您的作品条目被更多网友浏览，体验与他人分享知识的乐趣：）
　　您最多可以设置五个打开的类别，以逗号“,”分隔。
　　c: 上传相关图片：
　　为您的条目上传与条目内容相关的图片可以使您的条目更加直观和更具可读性。
　　在此阶段，每个条目允许上传十张图片，编辑器中的第一张图片将在条目浏览页面的右上角显示为条目“第一张图片”。请将上传图片的大小控制为 2mb (2048kb)。具体操作请参见“如何为一个条目上传多张图片”。
　　d：填写参考资料：
　　如果您的条目内容涉及书籍、网页或他人的文章，请务必在参考条目中注明引用内容的来源；一旦您在百科中创建的词条存在知识产权纠纷，需要创建词条的人自己承担相应的法律责任；参考资料不超过1000字。
　　e: 预览条目：
　　在提交之前，您还可以预览创建的条目。预览页面显示的效果是您的参赛作品提交成功后在参赛作品浏览页面显示的效果。如果觉得版面不够美观，可以返回继续编辑。
　　f：提交条目：
　　最后一步，点击页面底部的“提交”按钮，恭喜！您创建的条目已提交成功！提交成功后就可以看到自己创建的条目了！:)
　　————————————————————————————————
　　如果您要查看的条目之前已创建：
　　接下来，您将进入编辑条目页面，您可以在其中编辑和修改您感兴趣的条目：
　　a：修改现有条目的内容：
　　您可以修改现有条目的内容，尽可能全面地补充和改进，或者删除重复和繁琐的内​​容。
　　您还可以使用编辑器顶部的功能键将条目的文本加粗、斜体，将其设置为链接或段落标题，并插入特殊符号；目前，您在编辑百科全书时最多只能输入20,000个汉字。
　　b：修改开放分类：
　　您可以为条目添加合理的开放分类，或者删除或修改原来错误的开放分类，让您编辑的条目被更多的网友看到，体验与条目创建者合作为条目贡献并共同分享的经验。知识的乐趣:)
　　修改开放类别时，最多可以设置五个开放类别，以“,”分隔。
　　c：修改入口图片：
　　您可以使用“单击此处查看”链接查看条目的现有图片。如果您觉得条目的原创
图片不够清晰准确，或者您需要修改图片，请直接选择并上传新图片覆盖旧图片。请注意，上传的最大图片不能超过 2mb。
　　d：填写和修改参考资料：
　　如果您编辑的条目内容涉及书籍、网页或其他人的文章，请务必在引用项中注明引用内容的来源；或者您发现该条目的现有参考资料收录
广告或其他无意义信息（如果参考链接已过期），请核实后删除。
　　一旦您对在百科中创建的条目发生知识产权纠纷，该条目的创建者必须承担相应的法律责任；参考资料不能超过1000字。
　　e：填写修改原因：
　　? 请准确、全面地总结出条目修改的原因，方便条目的创建者或其他像您一样的编辑比较浏览历史版本，以便更好地合作，修改条目.
　　f：预览入口：
　　在提交之前，您还可以预览编辑后的条目。预览页面展示的效果为参赛作品提交成功后在参赛作品浏览页面展示的效果。如果觉得版面不够美观，可以返回继续编辑。提交您编辑过的条目：
　　g：提交条目：
　　最后一步，点击页面底部的“提交”按钮，恭喜！您编辑的条目已提交成功！
　　提交成功后，您将可以看到自己编辑完善的参赛作品！:)
　　————————————————————————————————
　　请注意：您创建或编辑的条目不应出现违反“百科全书协议”的情况，否则条目将被删除并扣20分。情节严重的，百度有权关闭部分权限、暂停甚至删除您的百度帐号。如何在百度百科上创建或编辑条目
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　　方法/步骤，
　　如何创建或编辑条目，
　　在输入框中输入术语的名称。在每个页面的顶部，您可以看到“输入条目”的输入框。在输入框中输入您要查看的术语的名称。比如输入“糖醋排骨”，点击“进入条目”。如果条目不存在： 接下来，您将进入一个条目创建页面，您可以在其中创建条目： 接下来，您将进入一个条目创建页面，您可以在其中创建条目：
　　A：详细输入条目的内容：您可以根据自己的理解在此详细定义您要创建的条目，并尽可能全面地进行说明。您还可以使用编辑框上方的功能键将条目的内容加粗，将其设置为链接，并插入特殊符号。每个条目的内容最多不能超过 20,000 字。
　　B：设置打开分类：为您创建的条目设置一个合理的打开分类，方便网民浏览的条目的进入。您最多可以设置五个打开的类别，以“,”分隔。
　　C：上传相关图片：上传相关图片，让您的参赛作品更具可读性和直观性。请注意，上传的最大图片不能超过 2MB。
　　D：填写参考资料：某些条目的内容引用其他书籍、网页等文章时，请务必注明出处；如发生知识产权纠纷，被申请人应承担相应的法律责任。参考资料最多不能超过1000字。
　　E：点击页面底部的“提交”按钮，ok，您创建的条目提交成功。
　　F：提交前，您还可以预览创建的条目。如果条目已经存在：接下来，您将进入编辑条目页面，您可以在其中编辑和修改现有条目：
　　———————————————————————
　　A：修改现有条目的内容：您可以修改现有条目的内容，尽可能全面地补充和完善。您还可以使用编辑框上方的功能键将条目的内容加粗，将其设置为链接，并插入特殊符号。每个条目最多不能超过 20,000 字。
　　B：修改问题分类：您可以为您编辑的条目设置合理的打开分类，或者删除或补充原来的打开分类，以便网民浏览该条目。您最多可以设置五个打开的类别，以“,”分隔。
　　C：修改相关图片：您可以​​通过“点此查看”链接查看条目现有图片。如果需要修改图片，可以直接上传新图片覆盖旧图片。请注意，上传的最大图片不能超过 2MB。
　　D：填写参考资料：当您修改部分条目内容引用其他书籍、网页和其他文章时，请务必注明出处；如发生知识产权纠纷，被申请人应承担相应的法律责任。参考资料最多不能超过1000字。
　　E：填写修改原因：请准确、全面、简洁地说明您修改条目的原因，方便其他用户与历史版本进行对比和浏览。
　　F：点击页面底部的“提交”按钮，ok，您编辑的条目提交成功。G：提交前，您还可以预览编辑后的条目。
　　预防措施，
　　1、 条目名称要准确。为便于他人在创建词条时理解，请勿使用无意义或含糊不清的标题，尽量使用全名。
　　2、条目的具体说明。在创建或修改条目时，要尽可能全面、完整、客观地介绍条目的概念。修改原因要写详细，方便其他网友查看修改版本和历史版本的区别。我在创建百科全书方面有发言权。我想我永远不会忘记它。修改了20多遍，差不多用了两三个月的时间。我真的想不通。朋友推荐我关注新闻。三五天后就会结束。我不得不佩服它。
　　
　　如何创建个人百度词条如何创建百度词条
　　, 首先打开百度浏览器，进入百度百科界面。
　　2、然后点击背面进入入口
　　3、然后点击“我会创建”进入百科创建页面。
　　4、 完成以上步骤后，在界面中点击Create Entry。
　　5、完成后，选择人物，然后选择人物的行业
　　6、 然后点击提交按钮，等待百度百科系统审核。如果您没有经验，请不要自己动手。不管怎么做，总会提示参考资料有误。最后，小乐的计划是好的。每个条目的右侧都有一个“编辑条目”按钮，单击您可以对其进行编辑。然后写下你的信息，提交后等待审核。 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(搜索引擎蜘蛛收录的基本原理工具/原料、网页方法/步骤)
　　古语有云：百战百胜，知己知彼。这句古老的军事格言告诉我们，作为一个合格的SEOer或个人站长，显然对搜索引擎蜘蛛的爬行一无所知收录。今天和大家一起探讨一下搜索引擎蜘蛛爬取收录的基本原理。
　　工具/材料
　　1、搜索引擎爬虫（别名：搜索引擎蜘蛛）
　　2、网页
　　方法/步骤
　　1、什么是搜索引擎蜘蛛？
　　搜索引擎蜘蛛是一种按照一定的规则自动抓取互联网信息的程序或脚本。由于互联网具有四通八达的“拓扑结构”，非常类似于蜘蛛网，搜索引擎爬虫在互联网上无休止地“爬行”，所以人们称搜索引擎爬虫为蜘蛛。
　　2、互联网储备了丰富的资源和数据，那么这些资源数据是怎么来的呢？众所周知，搜索引擎不会自行生成内容，在蜘蛛的帮助下不断从数以万计的网站 上面“采集”网页数据来“填充”自己的页面数据库。这就是为什么当我们使用搜索引擎检索数据时，我们可以获得大量匹配的资源。
　　说了这么多，还是发个图吧。下图是搜索引擎爬取收录的基本示意图：
　　
　　一般工作流程如下：
　　① 搜索引擎在网络上安排蜘蛛到网站去抓取网页数据，然后将抓取到的数据带回搜索引擎的原创页面数据库。蜘蛛抓取页面数据的过程是无限循环的，只有这样，我们搜索出来的结果才会不断更新。
　　②原创页面数据库中的数据不是最终结果，而是相当于面试的“初试”。搜索引擎会对数据进行“二次处理”。在这个过程中会有两个处理结果：
　　（1)对于抄袭、采集或重复内容，不符合搜索引擎规则、不符合用户体验的垃圾页面从原页面数据库中删除。
　　（2) 将符合搜索引擎规则的优质页面加入索引库，等待进一步分类排序。
　　③搜索引擎对索引库中的数据进行分类、整理、计算链接关系、处理，将符合规则的网页展示在搜索引擎展示区，供用户使用和查看。
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　　网页抓取数据百度百科(加快百度快照更新频率有两个重要的因素有哪些？)
　　一、什么是百度快照？
　　百度的每个网页收录都在百度服务器上存储了一个纯文本备份，称为“百度快照”。百度快照作为网站遇到故障或某些原因，无法显示，可以点击百度快照浏览。简单的说，百度快照只是网页的纯文本备份。
　　二、什么情况下会更新百度快照？
　　百度快照更新的原因是：在网页中添加了重要且有价值的内容。百度蜘蛛爬取后会对网页地址进行索引，百度快照的时间就是索引建立的时间。
　　三、如何加快百度快照的更新频率？
　　每一个网站，也就是百度的收录，baiduspider会根据网站内容的更新频率来到采集，如果从上一段采集@ > 到这个时候采集，当有有价值的内容产生时，就会在百度服务器上建立索引，建立索引的时间就是更新百度快照的时间。
　　四、 加快百度快照更新频率的因素有哪些？
　　加快快照更新频率的重要因素有两个：一是网站定期更新，持续定期更新，可以方便百度蜘蛛baiduspider更高效的抓取网站信息；第二个是网站更新的内容一定是有价值的。对于一个网页的价值，可以认为是网页更新内容的及时性，有重要的更新内容等。
　　五、百度快照和网站权重有什么关系？
　　作为很多互联网新人接触到的第一类网站，在网站优化过程中，交换友情链接是为数不多的互联网新人优化方式之一。但是在友情链交流的过程中，发现评价一个网站是好是坏。百度快照被认为是一个非常重要的指标。快照越新，权重越高。其实，这是一种误解。@网站 的权重没有直接关系。
　　六、百度快照落后的原因是什么？
　　分析：一般来说，对于一个重要的网页，百度服务器会同时保存多个网页快照，这些快照的抓取时间是不同的。在某些特殊情况下，例如百度的算法更新，网页快照可能会回退。当然，这不一定与网站的惩罚有关。判断网站是否受到处罚，还需要更详细的数据来判断。TAG标签时间：0.371582秒 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(百度蜘蛛优化网站或多或少的内容有哪些？增长超人小编)
　　网页快照是百度蜘蛛进入网页的时间，它会抓取网页并存储在服务器的缓存中。网站 快照需要经常更新，快照的变化一般是快照的内容和时间。
　　网页快照一定要持续更新，更新的网站内容一定要优质，坚持原创性，不要所有重复的内容或没有营养的内容，这对百度蜘蛛来说很烦；网站更新的内容是面向用户的，可以给用户很好的体验，处理用户需求。这是百度蜘蛛的最爱。对于网站的输入更好，有更大的帮助。
　　百度蜘蛛会根据网站内容的更新频率进行爬取。如果它捕获了有价值的内容，它将在服务器上建立一个索引。建立索引的时间就是更新快照的时间；网站是必需的 坚持某些链接。百度蜘蛛爬过链接。好友链接的质量和数量对网站有影响。如果上一个快照有40个友情链接，而这次快照只有20个友情链接，或多或少会对网站产生影响，这是很多新手都会遇到的问题。
　　相信我们也遇到过快照回不来的情况。多个网页快照存储在服务器中。快照是在不同时间拍摄的。如果遇到百度算法或其他原因，快照将返回。
　　我们在优化网站时可能会遇到各种问题。遇到问题时不要惊慌。冷静是王道。以上是超人编辑分享的网页截图内容。希望能帮到我们。, 如果想了解更多，可以在本站观看其他文章！ 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(利用Python/.NET语言实现一个糗事百科的爬虫)
　　1.前言分析
　　以前用Python/.NET语言来实现爬虫，但现在作为前端开发者，自然需要精通NodeJS。下面我们用NodeJS语言实现一个尴尬百科的爬虫。另外，本文使用的部分代码是es6语法。
　　实现爬虫所需的依赖库如下。
　　request：使用get或post等方法获取网页的源代码。Cheerio：分析网页源代码，获取所需数据。
　　本文首先介绍了爬虫所需的依赖库及其使用，然后利用这些依赖库实现了一个尴尬百科的网络爬虫。
　　2. 请求库
　　request 是一个轻量级的 http 库，非常强大且易于使用。可以用它来实现Http请求，并支持HTTP认证、自定义请求头等。下面介绍一下请求库中的部分功能。
　　安装请求模块如下：
　　
npm install request
　　请求安装后，就可以使用了。现在使用请求请求百度的网页。
　　
const req = require('request');
req('http://www.baidu.com', (error, response, body) => {
if (!error && response.statusCode == 200) {
console.log(body)
}
})
　　未设置 options 参数时，请求方法默认为 get 请求。而我喜欢使用request对象的具体方法如下：
　　
req.get({
url: 'http://www.baidu.com'
},(err, res, body) => {
if (!err && res.statusCode == 200) {
console.log(body)
}
});
　　但是，很多情况下，直接请求从网站获取的html源代码，往往无法获取到我们需要的信息。一般来说，需要考虑请求头和网页编码。
　　网页请求头的编码
　　下面介绍如何在请求时添加网页请求头和设置正确的编码。
　　
req.get({
url : url,
headers: {
"User-Agent" : "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36",
"Host" : "www.zhihu.com",
"Upgrade-Insecure-Requests" : "1"
},
encoding : 'utf-8'
}, (err, res, body)=>{
if(!err)
console.log(body);
})
　　设置options参数并添加headers属性来设置请求头；添加 encoding 属性来设置网页的编码。需要注意的是，如果encoding:null，则get请求获取的内容是一个Buffer对象，即body是一个Buffer对象。
　　上面介绍的功能足以满足下面的需求
　　3.cheerio 图书馆
　　Cheerio 是一个服务端的 Jquery，它以轻巧、快速、易学的特性深受开发者的喜爱。有了jquery的基础，学习cheerio库就很容易了。可以快速定位网页中的元素，其规则与Jquery中定位元素的方法相同；它还可以非常方便的形式修改html中元素的内容并获取它们的数据。下面主要介绍cheerio对网页中元素的快速定位以及获取其内容的介绍。
　　首先安装cheerio库
　　
npm install cheerio
　　下面先给出一段代码，然后解释cheerio库的用法。分析博客园的首页，然后提取每个页面的文章的标题。
　　首先分析博客园的首页。如下所示：
　　
　　分析html源代码后，首先通过.post_item获取所有title，然后分析每个.post_item，使用a.titlelnk匹配每个title的a标签。下面通过代码实现。
　　
const req = require('request');
const cheerio = require('cheerio');
req.get({
url: 'https://www.cnblogs.com/'
}, (err, res, body) => {
if (!err && res.statusCode == 200) {
let cnblogHtmlStr = body;
let $ = cheerio.load(cnblogHtmlStr);
$('.post_item').each((index, ele) => {
let title = $(ele).find('a.titlelnk');
let titleText = title.text();
let titletUrl = title.attr('href');
console.log(titleText, titletUrl);
});
}
});
　　当然cheerio库也支持链式调用，上面的代码也可以改写为：
　　
let cnblogHtmlStr = body;
let $ = cheerio.load(cnblogHtmlStr);
let titles = $('.post_item').find('a.titlelnk');
titles.each((index, ele) => {
let titleText = $(ele).text();
let titletUrl = $(ele).attr('href');
console.log(titleText, titletUrl);
　　上面的代码很简单，就不再赘述了。以下是我认为更重要的几点。
　　使用find()方法获取节点集合A，如果再次使用A集合中的元素作为根节点定位其子节点并获取子元素的内容和属性，则需要执行$(A [i ]) 包装，如上面的 $(ele)。在上面的代码中使用$(ele)，实际上可以使用$(this)。但是因为我用的是es6的箭头函数，所以我把每个方法中回调函数的this指针都改了。因此，我使用 $(ele); Cheerio 库也支持链式调用，比如上面的 $('.post_item').find('a.titlelnk') 。需要注意的是cheerio对象A调用了find()方法。如果A是一个集合，那么A集合中的每个子元素都会调用find()方法，放回一个结果组合。如果 A 调用 text()，
　　最后，我将总结一些比较常用的方法。
　　first() last() children([selector])：这个方法和find类似，只是这个方法只搜索子节点，而find搜索整个后代节点。
　　4. 尴尬百科爬虫
　　通过上面request和cheerio类库的介绍，下面两个类库将用于抓取尴尬百科的页面。
　　1、 在项目目录下新建一个httpHelper.js文件，通过url获取尴尬百科的网页源码，代码如下：
　　
//爬虫
const req = require('request');
function getHtml(url){
return new Promise((resolve, reject) => {
req.get({
url : url,
headers: {
"User-Agent" : "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36",
"Referer" : "https://www.qiushibaike.com/"
},
encoding : 'utf-8'
}, (err, res, body)=>{
if(err) reject(err);
else resolve(body);
})
});
}
exports.getHtml = getHtml;
　　2、 在项目目录下新建Spliter.js文件，分析尴尬百科的网页代码，提取自己需要的信息，通过改变url的id建立爬取不同页面数据的逻辑.
　　
const cheerio = require('cheerio');
const httpHelper = require('./httpHelper');
function getQBJok(htmlStr){
let $ = cheerio.load(htmlStr);
let jokList = $('#content-left').children('div');
let rst = [];
jokList.each((i, item)=>{
let node = $(item);
let titleNode = node.find('h2');
let title = titleNode ? titleNode.text().trim() : '匿名用户';
let content = node.find('.content span').text().trim();
let likeNumber = node.find('i[class=number]').text().trim();
rst.push({
title : title,
content : content,
likeNumber : likeNumber
});
});
return rst;
}
async function splider(index = 1){
let url = `https://www.qiushibaike.com/8hr/page/${index}/`;
let htmlStr = await httpHelper.getHtml(url);
let rst = getQBJok(htmlStr);
return rst;
}
splider(1);
　　在获取尴尬百科网页的信息时，首先在浏览器中分析源码，定位到你需要的标签，然后提取标签的文本或属性值，从而完成对网页的分析。
　　Splider.js 文件的入口是spliter 方法。首先根据传入的方法的索引构造尴尬百科的url，然后获取该url的网页源代码，最后将获取的源代码传递给getQBJok方法进行分析。本文仅分析各文字笑话的作者、内容、喜好。
　　直接运行Spliter.js文件，抓取第一页的笑话信息。然后你可以改变spliter方法的参数来抓取不同页面的信息。
　　在上述代码的基础上，使用koa和vue2.0构建一个浏览文本的页面，效果如下：
　　
　　源码已经上传到github。下载链接： ;
　　项目依赖节点 v7.6.0 及以上。首先，从 Github 克隆整个项目。
　　
git clone https://github.com/StartAction/SpliderQB.git
　　克隆后，进入项目目录，运行以下命令。
　　
node app.js
　　5. 总结
　　通过实现完整的爬虫功能，加深了对Node的理解，实现的部分语言使用了es6语法，从而加快了es6语法的学习进度。另外，在这个实现中，遇到了Node的异步控制的知识。本文使用了 async 和 await 关键字，这也是我最喜欢的。但是，在 Node.js 中有几种方法可以实现异步控制。关于具体的方法和原则，有时间我再总结一下。 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(百度蜘蛛是怎么实现网页关键词索引当蜘蛛工作过程)
　　搜索引擎的工作过程非常复杂。今天跟大家分享一下我是怎么知道百度蜘蛛是如何实现网页的收录的。
　　
　　搜索引擎的工作大致可以分为四个过程。
　　1、 蜘蛛爬行爬行。
　　2、 信息过滤。
　　3、创建网页关键词索引。
　　4、用户搜索输出结果。
　　蜘蛛爬行
　　当百度蜘蛛来到一个页面时，它会跟随页面上的链接，从这个页面爬到下一个页面，就像一个递归的过程，这样它就不会停止一年四季的劳累。比如蜘蛛来到我博客的首页，它会先读取根目录下的robots.txt文件。如果不禁止搜索引擎抓取，蜘蛛就会开始对网页上的链接进行跟踪和抓取。比如我置顶文章“seo 概览|什么是seo，seo是做什么的？”，引擎会到文章所在的这个网页多进程抓取信息，所以跟着路径走。，没有尽头。
　　信息过滤
　　为了避免重复抓取和抓取网址，搜索引擎会记录已抓取和未抓取的地址。如果你有新的网站，可以到百度官网提交网站的网址，引擎会记录下来归类到一个没有被爬过的网址，然后蜘蛛会根据这张表从数据库中提取出网址，访问并抓取页面。
　　蜘蛛不会收录所有页面，它必须经过严格的检查。蜘蛛在抓取网页内容时，会进行一定程度的复制内容检测。如果网页网站的权重很低，而且大部分文章都是抄袭的，那么蜘蛛你可能不会再喜欢你的网站了。如果你不继续爬行，你就不会收录你的网站。
　　创建网页关键词索引
　　蜘蛛抓取页面后，首先分析页面的文本内容。通过分词技术，将网页内容简化为关键词，将关键词和对应的URL做成表格建立索引。
　　索引中有正向索引和反向索引。正向索引为网页内容对应的关键词，反向为关键词对应的网页信息。
　　输出结果
　　当用户搜索某个关键词时，会通过上面建立的索引表进行关键词匹配，通过反向索引表找到关键词对应的页面，并对页面进行综合评分通过引擎计算后，根据网页的分数确定网页的排名顺序。 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(小编一起爬虫python爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫)
　　爬虫简介
　　根据百度百科的定义：网络爬虫（又称网络蜘蛛、网络机器人，在FOAF社区中，更多时候是网络追逐者），是一种按照一定的规则或脚本自动抓取万维网上信息的程序。其他不太常用的名称包括蚂蚁、自动索引、模拟器或蠕虫。
　　随着大数据的不断发展，爬虫技术也慢慢进入了人们的视野。可以说，爬虫是大数据的产物。至少我在去除大数据后了解了爬虫技术。
　　随着数据的海量增长，我们需要在互联网上选择所需的数据进行自己的研究分析和实验。这里用到了爬虫技术，跟着小编第一次认识python爬虫吧！
　　一、请求-响应
　　使用python语言实现爬虫时，主要用到两个库，urllib和urllib2。先用一段代码来解释如下：
　　
import urllib
import urllib2
url="http://www.baidu.com"
request=urllib2.Request(url)
response=urllib2.urlopen(request)
print response.read()
　　我们知道一个网页是由html作为骨架，js作为肌肉，css作为衣服组成的。上述代码实现的功能是将百度网页源代码抓取到本地。
　　其中，url为要爬取的网页的URL；request 发出请求，response 是接受请求后给出的响应。最后，read()函数的输出就是百度网页的源码。
　　二、GET-POST
　　两者都是将数据传输到网页。最重要的区别是GET方法是以链接的形式直接访问的。该链接收录所有参数。当然，如果收录密码，是一个不安全的选择，但是你可以直观地看到你提交的内容。
　　POST不会把URL上的所有参数都显示出来，但是如果想直接查看已经提交的内容，就不是很方便了。您可以根据自己的需要进行选择。
　　POST方法：
　　
import urllib
import urllib2
values={'username':'2680559065@qq.com','Password':'XXXX'}
data=urllib.urlencode(values)
url='https://passport.csdn.net/account/login?from=http://my.csdn.net/my/mycsdn'
request=urllib2.Request(url,data)
response=urllib2.urlopen(request)
print response.read()
　　获取方法：
　　
import urllib
import urllib2
values={'username':'2680559065@qq.com','Password':'XXXX'}
data=urllib.urlencode(values)
url = "http://passport.csdn.net/account/login"
geturl = url + "?"+data
request=urllib2.Request(geturl)
response=urllib2.urlopen(request)
print response.read()
　　三、异常处理
　　处理异常时，使用 try-except 语句。
　　
import urllib2
try:
response=urllib2.urlopen("http://www.xxx.com")
except urllib2.URLError,e:
print e.reason
　　总结
　　以上就是小编为大家介绍的python爬虫的基础知识。我希望它会对你有所帮助。如有问题，请给我留言，小编会及时回复您。非常感谢大家对脸圈教程网站的支持！ 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(开源中国网络爬虫框架列表33款可用来抓数据的开源爬虫软件工具)
　　文章目录爬虫和反爬虫网页节点分析方法Jsoup、WebCollector、Htmlunit分析实例WebMagic介绍及使用WebMagic+Selenium自动登录爬虫实践总结与参考
　　本文项目san-spider的源地址
　　履带概念
　　1、爬虫的基本概念
　　爬虫的概念：网络爬虫（在FOAF社区也称为网络蜘蛛、网络机器人，更多时候是网络追逐）是按照一定的规则自动抓取万维网上信息的程序或脚本。这是百度百科对爬虫的定义。其实简单的说，爬虫就是利用编写好的程序自动提取网页信息。
　　2、 爬虫分类
　　通用爬虫：通用爬虫是搜索引擎（百度、谷歌、雅虎等）“爬虫系统”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。简单来说，就是尽可能多；将互联网上的所有网页下载到本地服务器上，形成备份点，对这些网页进行相关处理（提取关键词，去除广告），最终提供用户搜索界面。
　　聚焦爬虫：聚焦爬虫按照指定的要求爬取网络上的指定数据。例如：获取豆瓣上的电影名称和评论，而不是获取整个页面的所有数据值。
　　增量爬虫：增量用于检测网站数据的更新，可以爬取网站的更新数据。
　　3、爬虫的价值
　　网上抓取的数据，对于我来说，数据量很大，就像有一个数据库一样，下一步就是如何将抓取到的数据进行产品化和商业化。
　　
　　想象
　　开源的爬虫框架有很多，各种语言（如：python、java）实现的，有单机的，也有大规模分布式的，多达上百种。详情可见：
　　开源中文网络爬虫框架列表
　　33款可用于抓取数据的开源爬虫软件工具
　　爬虫项目经验总结
　　github上有哪些优秀的java爬虫项目
　　我们的要求不高：
　　选择爬虫开源框架后，一定要考虑自己的业务特点，设计自己的项目架构。大多数使用爬虫的人都有类似的基本需求。
　　最后，一般的爬虫项目是这样的：
　　尽快下拉目标网站的页面
　　然后解析出有用的内容
　　存储到数据库并缓存在地上
　　稍微成熟的爬虫开源框架已经基本实现了第一步。
　　在分析了实际业务规则之后，我们需要考虑如何实施和保持更新网站变更策略。
　　爬虫框架选择
　　可以参考如何选择一个开源的网络爬虫框架吗？
　　在考虑选择时，主要有以下参考项目：
　　上面提到的爬虫基本上可以分为三类：
　　分布式爬虫
　　正午：
　　优点：分布式爬取、存储和索引、Hadoop支持、丰富的第三方插件
　　缺点：使用难度大，用Nutch进行爬虫二次开发，爬虫的准备和调试所需要的时间，往往是单机爬虫所需时间的十倍以上。
　　独立爬虫
　　对于单机爬虫框架，日常开发中最耗时的部分就是网页内容解析，所以首先要介绍一下优秀的HTML网页解析器：Jsoup和Htmlunit以及神器Selenium
　　在上面列出的独立爬虫中，Gecco 是基于注解实现的。官方demo无法运行，体验太差。首先，它会被排除在外。
　　至于其他的，功能非常丰富，而且都在不断更新中。
　　名称 Github Star 文档丰富度 使用项目数 网络博客帖子丰富度 (10)
　　爬虫4j
　　3.9k
　　5
　　199
　　6
　　网络魔术师
　　9.1k
　　很完整
　　586
　　7.5
　　网络采集器
　　2.6k
　　7
　　72
　　7.5
　　从以上指标来看，都是优秀的
　　根据我的实际项目操作对比，WebMagic文档丰富，上手快，demo项目也很多，所以我每天都在使用WebMagic。
　　非Java独立爬虫
　　主要说Python爬虫，以Scrapy为头，比较Java的主要优势是
　　总之：
　　分布式爬虫Nucth有点矫枉过正，开发效率不高，暂时不考虑。
　　在日常的Java项目中，我更喜欢WebMagic，当做爬虫工作需要很多时间和精力的时候，我会选择Python的Scrapy。
　　爬行动物和反爬行动物
　　网站反爬虫策略如何处理？如何高效抓取海量数据？
　　爬虫突破禁令的6种常用方法
　　常见的反爬虫机制及对策
　　爬行动物与反爬行动物之间的博弈
　　爬虫和反爬虫都在改进。下面是爬虫和反爬虫应用中涉及到的一些常见知识点。
　　网页节点的解析方法
　　CSS选择器+Xpath+正则表达式整理
　　xpath 表达式
　　Jsoup、WebCollector、Htmlunit 分析实例
　　Jsoup源代码
　　WebCollector 源代码
　　接下来我主要在大篇幅介绍Webmagic，因为我会先简单介绍一下其他的解析器。 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(IT或者说关注互联网发展的不知道协议的应该很少)
　　机器人协议防君子容易，防坏人难。
　　robots.txt（统一小写）是一种存储在
　　网站
　　在根目录
　　ASCII码
　　编码
　　文本文件
　　,它通常告诉网络
　　搜索引擎
　　机器人（也称为
　　网络蜘蛛
　　)，这个网站中哪些内容不应该被搜索引擎的bot获取，哪些内容可以被bot获取。由于某些系统中的URL 区分大小写，因此robots.txt 的文件名应统一小写。robots.txt应该放在网站的根目录下。如果想单独定义搜索引擎robots访问子目录时的行为，可以将自定义设置合并到根目录下的robots.txt中，或者使用robots
　　元数据
　　（元数据，也称为元数据）。____ 摘自维基百科
　　这个协议不是一个规范，而只是一个约定。一些搜索引擎会遵守这个规范，而另一些则不会。通常搜索引擎会识别这个元数据，不会索引这个页面，以及这个页面的链接页面。注意这个加粗的句子。机器人协议不是强制性的。搜索引擎可以遵守，也可以不遵守。（当然不合规是有代价的。）我觉得是关注IT或者互联网的发展。不知道机器人协议的人应该很少。2012年，百度与360打响了一场封杀与反封杀之战，将原本为程序员所熟知的Robots协议变成了媒体热词。北京市第一中级法院'
　　大家都知道，互联网上有很多协议，比如我们经常使用的ipv4、ipv6、WiFi协议。这些协议的目的是让大家在访问端口时有一个统一的规范。应该是遵守了，就彻底乱了。这就好比国家制定的国家标准，或者行业指定的行业标准。只有统一的规范才能保证兼容性。然而，百度的行为完全无视行业标准，随意抓取他人的网页内容，犹如窃取。比如微信做个公章后，积累了大量的优质作者和文章，培养了大量用户的阅读习惯。腾讯投资搜狗，开放微信数据供搜狗搜索独家使用。这部分数据可以极大地帮助用户满足他们的浏览和阅读需求。来到“差异化”的体验点。因此，搜索依托腾讯的资源，将微信公众号文章嵌入到搜狗搜索中，同时还开发了基于公众号的微信头条推荐应用。
　　当然，这种高质量、专属的数据是需要专属保护的。搜狗还使用搜索引擎常用的robots协议来限制相应的目录，不允许其他搜索引擎对其进行抓取。但是百度在搜索相关关键词的时候抓取了这部分内容，放到了自己的搜索页面上。知道百度今天还在做这个，随便搜索一个微信公众号，你就会看到下面的结果。
　　
　　如果不违法，那么大家自己判断是否存在道德问题。
　　在WiFi早年成为共识之前，WAPI协议是由中国工业和信息化部推动的。自2003年以来，我国先后颁布了一系列采用WAPI安全协议的无线局域网基本国家标准。 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(开始我们的网站合集！DIY可视化地图网站，可以最快速度生成)
　　大家好，我是三山学长，因为国土空间规划，已经有一个月没有联系了。
　　
　　（采集的时候点个赞~~~）
　　在图纸质量和数量日益增加的环境中，学生的工作时间也越来越长。领导者经常要很多漂亮的视觉图。因为有的同学操作不熟练，不自觉。陷入加班的恶性循环。
　　在最近的磋商中，我多次被问到同样的问题：“效率”。即面对炫酷的可视化效果图，如何有效压缩绘图时间，提高绘图效率。当这个问题开始困扰越来越多的人时，Sansan 的前辈们就会去帮助大家解决问题。毕竟有的同学在ArcGIS工作了很多天自己画图，有的专业人士可能已经在网上做了，并且开源了。
　　经过多日的翻箱倒柜，三三学长整理了一本数据可视化网站百科全书，希望对同学们有所帮助。如果你在阅读后学到了一些东西，我希望能支持和鼓励你。
　　
　　根据数据类型和应用方向的不同，本次可视化数据集将分为DIY可视化地图、特殊可视化地图、可视化图表、可视化插件、词云可视化和可视化数据6个部分采集。需要指出的一点是，对于网站或类似功能的材料，Sansan只选择了其中一些他认为有用的介绍。毕竟，没有什么可以列出所有网站。实际意义。闲话不多说，开始我们的网站合集吧！
　　1
　　DIY视觉图
　　本节主要分享一些在线DIY视觉图网站，可以尽快生成我们需要的视觉图内容。
　　名称：高德开放平台地图实验室网址：/简介：可以准确显示和分析位置数据。它是Sansan前辈的网站最爱之一。可视化类型更丰富，数据源支持CSV。各种数据文件，如Excel、TXT、MySQL等。
　　
　　Name: Pixel Map Generator URL: /Introduction: 一个世界尺度的地图可视化网页，可以改变地图投影方向，调整各种元素的颜色，添加和编辑图例，以及地图像素化处理和导出。
　　
　　名称：智图位置智能平台GeoQ 网址：/简介：综合平台，可以选择不同类型的地图，提供各类矢量数据、导航数据、地理编码和区块数据。
　　
　　名称：CADMAPPER 网址：/简介： 提供每次一平方公里的免费CAD数据下载（包括建筑轮廓和高度）。
　　
　　名称：吉海GeoHey 网址：/data/private-data 简介：开源数据可视化制作网站，优点是有大量用户提供数据供参考学习。
　　
　　名称：Mapbox 网址：/（原网站）/（中国） 简介：老牌地图可视化网站，同学们都懂。
　　
　　名称：OpenStreetMap 网址：/#map=16/39.1344/117.1880&layers=H 简介：地图会话的维基百科，开源很早，很多人用，所以自然而然的共享数据量是海量的。同时还提供了矢量数据的下载！
　　
　　2 专业可视化地图 本节主要分享几个成熟的专业可视化地图。在某些特定场景下，它可能会大大提高您的工作效率。名称： Weather Map Visualization Ventusky 网址：/?p=35;89;2&l=temperature-2m 介绍：非常酷的在线服务，是一款实时天气图，可以显示温度、降雨量、云量在线图、风速、气压等信息。
　　
　　名称：全球光污染地图 LightpollutionMap 网址：/#zoom=4&lat=5759860&lon=1619364&layers=B0FFFFFTFFFFFFFFF 简介：一个公益网站，主要是在线展示此刻世界各地的光污染状况，用户可以使用地图快来看看世界各地的光污染情况。
　　
　　名称：地形图网址：/简介：世界各地地形渲染图的可视化网站。
　　
　　名称：腾讯位置大数据网站：/简介：以腾讯APP为数据源，对位置流量趋势、区域热图、人口迁移等多维数据进行统计，并进行可视化。
　　
　　名称：高德城市交通分析报告 网址：/m/dist/#/ct 简介：国内城市的城市交通状况、拥堵状况、交通预测等多维数据统计。是交通专项规划的强大数据源。（界面有点丑）
　　
　　3
　　可视化图表 本节主要分享几种不同类型的在线可视化图表网站，只要你有想法，数据可能就在网站上，你只需知道并打开网站只需编辑它。名称：BDP个人版网址：/index.html#/dash_edit 简介：在线，免费的可视化分析工具，通过数据访问、数据处理、数据分析，可以实现可视化展示和结果共享。
　　
　　名称：百度图鉴网址：/intro 简介：更专业的大数据可视化分析平台，由百度Echarts团队出品，非常适合商务PPT制作，优采云福音。
　　
　　名称：AntV 数据可视化 AntV 网址：antv.vision/zh 简介：简单、方便、专业、可靠的数据可视化最佳实践。共有8个大项和112个小项进行视觉表达。重点是图形的表达，提供了一种从基本图形元素的不同特征到数据的映射方法。
　　
　　名称：阿里云DataV 网址：/product/bigdata/datav 简介：针对非程序员，提供海量模板，满足会展、业务监控、风险预警、地理信息分析等业务的展示需求。屏幕材质很棒。
　　
　　名称：数据视图 URL：/product
　　简介：一个有利于商业企业的数据可视化平台。
　　
　　4
　　可视化词云
　　本节主要分享一个视觉词云网站。我觉得这个可以满足大部分同学的需求，其他的就不再分享了。
　　名称：艺术字网址：/
　　简介：一个在线运行、高度可编辑的词云网站。您可以根据需要任意设置词云的形状、颜色和比例。实际测试非常好用的网站。
　　
　　名称：语料库在线-词频统计网址：/cncorpus/CpsTongji.aspx
　　简介：界面虽然丑，但是很实用的网站，可以快速统计高频词的比例，高频词，结合前面的词云网站混合使用效果更好。
　　
　　5
　　可视化插件
　　本节主要分享几个基于Excel的数据可视化插件，第三方前辈已准备好下载链接！服务超级周到吗？有同名GZ号的下载方法~
　　名称：DataMap简介：基于百度地图的数据可视化Excel插件，由国内某大神打造，整个插件充满了21世纪初的中国极客精神。安装后Excel栏会多出一栏内容，包括地址解析、地图标记、轨迹点分析、线性相关、距离测量、数据分析等，是居家必备软件之一。
　　
　　名称：PowerMap简介：另一个数据可视化Excel插件，支持Excel2013以上版本。PowerMap 是一款全新的 3D 可视化 Excel 地图插件，可以探索地理和时间维度的数据转换，发现和分享新的见解。具体可以参考三三前辈贴的教程。教程：安装EXCEL后一周没打开GIS
　　6
　　可视化数据采集 既然是说数据可视化，如果没有数据源，再怎么开源软件，聪明的女人也难做无米之炊。所以三三前辈最后还是会认真的给大家推荐几个数据。采集 工具~名称：优采云采集器 网址：/简介：优采云采集器是最常用的互联网数据捕获、处理、分析和挖掘软件之一。该软件配置灵活，性能强大，非常适合有基础编程基础的学生使用。特点是采集无限的网页和无限的内容。
　　
　　名称：优采云采集器 网址：/简介：一个网页采集软件，可以从不同的网站获取标准化数据，非常好用，完全可视化的图形操作，非常适合小白。
　　
　　名称：清博舆情 网址：/site/home 简介：又名CALL粉丝评价网，提供海量数据资源，结合数据源，可生成舆情阶段报告、热点事件综合分析、新媒体传播报道、粉丝画像分析、行业研究报告、政府和企业顶级刊物、政策实施效果分析等。偶像不火，看看就知道了。
　　/2019Universitylist/（自动识别二维码）
　　名称：Gooseeker Gooseeker 网址：/介绍：一款简单易用的网络信息爬取软件，可以抓取网页文本、图表、超链接等网页元素，提供易用的网络爬取软件和数据挖掘策略，行业资讯、前沿科技等。 可以在手机上抓取数据网站，支持抓取指数图表上浮动显示的数据等。
　　
　　一口气看到这么多网站，可能需要慢慢消化，别着急，更多精彩教程还在后面，记得关注【数据规划】 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(抓取策略确定目标：确定抓取哪个网站的哪些页面的哪部分数据)
　　爬取策略
　　
　　确定目标：确定要抓取哪个网站的哪个页面的哪一部分数据。本例抓取百度百科python入口页面和python相关入口页面的标题和介绍。
　　分析目标：分析要爬取的URL的格式，限制爬取的范围。分析要捕获的数据的格式。在本例中，我们将分析标题和介绍这两个数据所在的标签格式。分析要爬取的页面编码的格式。在页面解析器部分，您必须指定页面编码才能进行正确的分析。
　　编写代码：在网页解析器部分，要使用分析目标得到的结果。
　　执行爬虫：数据抓取。
　　分析目标
　　1、网址格式
　　进入百度百科的python词条页面，页面上相关词条的链接比较统一，多为/view/xxx.htm。
　　
　　2、数据格式
　　标题位于 lemmaWgt-lemmaTitle-title 类下的 h1 子标签中，介绍位于 lemma-summary 类下。
　　
　　
　　3、编码格式
　　查看页面编码格式，utf-8。
　　
　　经过以上分析，结果如下：
　　
　　代码编写项目结构
　　在sublime下新建一个文件夹baike-spider作为项目根目录。
　　创建spider_main.py 作为爬虫通用调度器。
　　创建一个新的 url_manger.py 作为 url 管理器。
　　创建一个新的 html_downloader.py 作为 html 下载器。
　　创建一个新的 html_parser.py 作为 html 解析器。
　　创建一个新的 html_outputer.py 作为写出数据的工具。
　　最终的项目结构如下：
　　
　　蜘蛛主.py
　　# coding:utf-8
import url_manager, html_downloader, html_parser, html_outputer
class SpiderMain(object):
def __init__(self):
self.urls = url_manager.UrlManager()
self.downloader = html_downloader.HtmlDownloader()
self.parser = html_parser.HtmlParser()
self.outputer = html_outputer.HtmlOutputer()
def craw(self, root_url):
count = 1
self.urls.add_new_url(root_url)
while self.urls.has_new_url():
try:
new_url = self.urls.get_new_url()
print('craw %d : %s' % (count, new_url))
html_cont = self.downloader.download(new_url)
new_urls, new_data = self.parser.parse(new_url, html_cont)
self.urls.add_new_urls(new_urls)
self.outputer.collect_data(new_data)
if count == 10:
break
count = count + 1
except:
print('craw failed')
self.outputer.output_html()
if __name__=='__main__':
root_url = 'http://baike.baidu.com/view/21087.htm'
obj_spider = SpiderMain()
obj_spider.craw(root_url)
　　url_manger.py
　　# coding:utf-8
class UrlManager(object):
def __init__(self):
self.new_urls = set()
self.old_urls = set()
def add_new_url(self, url):
if url is None:
return
if url not in self.new_urls and url not in self.old_urls:
self.new_urls.add(url)
def add_new_urls(self, urls):
if urls is None or len(urls) == 0:
return
for url in urls:
self.add_new_url(url)
def has_new_url(self):
return len(self.new_urls) != 0
def get_new_url(self):
new_url = self.new_urls.pop()
self.old_urls.add(new_url)
return new_url
　　html_downloader.py
　　# coding:utf-8
import urllib.request
class HtmlDownloader(object):
def download(self, url):
if url is None:
return None
response = urllib.request.urlopen(url)
if response.getcode() != 200:
return None
return response.read()
　　html_parser.py
　　# coding:utf-8
from bs4 import BeautifulSoup
import re
from urllib.parse import urljoin
class HtmlParser(object):
def _get_new_urls(self, page_url, soup):
new_urls = set()
# /view/123.htm
links = soup.find_all('a', href=re.compile(r'/view/\d+\.htm'))
for link in links:
new_url = link['href']
new_full_url = urljoin(page_url, new_url)
# print(new_full_url)
new_urls.add(new_full_url)
#print(new_urls)
return new_urls
def _get_new_data(self, page_url, soup):
res_data = {}
# url
res_data['url'] = page_url
# Python
title_node = soup.find('dd', class_='lemmaWgt-lemmaTitle-title').find('h1')
res_data['title'] = title_node.get_text()
# <p class="lemma-summary" label-module="lemmaSummary">
summary_node = soup.find(&#39;p&#39;, class_=&#39;lemma-summary&#39;)
res_data[&#39;summary&#39;] = summary_node.get_text()
# print(res_data)
return res_data
def parse(self, page_url, html_cont):
if page_url is None or html_cont is None:
return
soup = BeautifulSoup(html_cont, &#39;html.parser&#39;)
# print(soup.prettify())
new_urls = self._get_new_urls(page_url, soup)
new_data = self._get_new_data(page_url, soup)
# print(&#39;mark&#39;)
return new_urls, new_data
　　html_outputer.py
　　# coding:utf-8
class HtmlOutputer(object):
def __init__(self):
self.datas = []
def collect_data(self, data):
if data is None:
return
self.datas.append(data)
def output_html(self):
fout = open(&#39;output.html&#39;,&#39;w&#39;, encoding=&#39;utf-8&#39;)
fout.write(&#39;&#39;)
fout.write(&#39;&#39;)
fout.write(&#39;&#39;)
for data in self.datas:
fout.write(&#39;&#39;)
fout.write(&#39;%s&#39; % data[&#39;url&#39;])
fout.write(&#39;%s&#39; % data[&#39;title&#39;])
fout.write(&#39;%s&#39; % data[&#39;summary&#39;])
fout.write(&#39;&#39;)
fout.write(&#39;&#39;)
fout.write(&#39;&#39;)
fout.write(&#39;&#39;)
fout.close()
　　跑
　　在命令行下，执行python spider_main.py。
　　编码问题
　　问题描述：UnicodeEncodeError:'gbk' codec can't encode character 'xa0' in position ...
　　在Python写文件的时候，或者把网络数据流写到本地文件的时候，大多数情况下都会遇到这个问题。关于如何解决这个问题，网上有很多类似的文章，但无非就是编码和解码。这是问题的真正原因吗？不。很多时候，我们使用decode和encode，尝试了各种编码，utf8、utf-8、gbk、gb2312等，所有的编码都试过了，但是还是出现错误，让人崩溃。
　　windows下写python脚本有严重的编码问题。在将网络数据流写入文件时，我们会遇到几种编码：
　　1、#encoding='XXX'
　　这里的编码（即python文件第一行的内容）是指python脚本文件本身的编码，无所谓。只要XXX的编码和文件本身是一样的。
　　例如，可以在notepad++的“格式”菜单中设置各种编码。这时候需要确保本菜单中设置的编码与编码XXX一致。如果不同，就会报错。
　　2、网络数据流的编码
　　比如获取一个网页，那么网络数据流的编码就是网页的编码。需要使用decode解码成unicode编码。
　　3、目标文件的编码
　　将网络数据流写入新文件，文件代码如下：
　　fout = open(&#39;output.html&#39;,&#39;w&#39;)
fout.write(str)
　　在Windows下，新建文件的默认编码是gbk，python解释器会使用gbk编码来解析我们的网络数据流str。但是， str 是解码后的 unicode 编码。这会导致解析失败和上述问题。解决办法是改变目标文件的编码：
　　fout = open(&#39;output.html&#39;,&#39;w&#39;, encoding=&#39;utf-8&#39;)
　　操作结果
　　
　　
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　　网页抓取数据百度百科(网络爬虫（蜘蛛）如何选择合适的方式有哪些？)
　　一、前言
　　网络爬虫（也称为网络蜘蛛或网络机器人）是一种按照一定的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包括蚂蚁、自动索引、模拟器或蠕虫。------百度百科
　　用人类的话说，爬虫是用来定时获取海量数据，然后进行处理和使用的。是大数据、金融、机器学习等领域的必要支撑条件之一。
　　目前一线城市，爬虫的薪资待遇都比较客观，以后晋升中高级爬虫工程师、数据分析师、大数据开发岗位都是不错的过渡。
　　二、项目目标
　　其实这里介绍的项目不需要太复杂。最终目的是将帖子的每条评论爬取到数据库中，并进行数据更新、防止重复爬取、反爬取等措施。
　　三、项目准备
　　这部分主要介绍本文用到的工具、涉及的库、网页等信息等。
　　软件：PyCharm
　　所需的库：Scrapy、selenium、pymongo、user_agent、datetime
　　目标 网站：
　　美食论坛
　　插件：chromedriver（版本必须正确）
　　四、项目分析1、 确定网站的结构
　　简而言之：确定网站的加载方式，如何正确进入post逐层抓取数据，使用什么格式保存数据等。
　　其次，观察网站的层次结构，也就是如何按照版块一点一点的进入post页面。这对于这个爬虫任务来说非常重要，也是编写代码的主要部分。
　　2、如何选择合适的方法来捕获数据？
　　目前我知道的爬取方法如下（不全，但比较常用）：
　　请求框架：利用这个http库灵活抓取需要的数据。简单但过程有点繁琐，可以配合抓包工具来获取数据。但是需要确定headers和对应的请求参数，否则无法获取数据；很多app爬取，图片视频爬取，爬取停止，比较轻量灵活，高并发分布式部署也很灵活，功能可以更好的实现。Scrapy框架：scrapy框架可以说是爬虫最常用、最好的爬虫框架。它有很多优点：scrapy 是异步的；它采用更具可读性的 xpath 而不是常规的；强大的统计和日志系统；同时在不同的 url 上爬行；支持shell模式，方便独立调试；支持编写中间件，方便编写一些统一的过滤器；它可以通过管道存储在数据库中，等等。这也是本次要介绍的框架（结合selenium库）文章。五、项目实现1、 第一步：确定网站的类型
　　先说明什么意思，看什么网站，先看网站的加载方式，是静态加载，动态加载（js加载），还是其他方式；根据不同的加载方式需要不同的方法。然后我们观察了今天爬取的网站，发现这是一个按时间顺序排列的论坛。首先猜测是静态加载网站；我们开启了组织js加载的插件，如下图。
　　
　　刷新后发现确实是静态的网站（如果能正常加载，基本就是静态加载了）。
　　2、第二步：确定层级关系
　　其次，今天我们要爬取的网站是美食论坛网站，它是静态加载的网站，在前面的分析中我们已经了解了，然后是层次结构：
　　
　　大概就是上面这个过程，一共三个层次的渐进访问，然后到达post页面，如下图。
　　
　　部分代码显示：
　　一级接口：
　　def parse(self, response):
self.logger.info("已进入网页！")
self.logger.info("正在获取版块列表！")
column_path_list = response.css(&#39;#ct > div.mn > div:nth-child(2) > div&#39;)[:-1]
for column_path in column_path_list:
col_paths = column_path.css(&#39;div > table > tbody > tr > td > div > a&#39;).xpath(&#39;@href&#39;).extract()
for path in col_paths:
block_url = response.urljoin(path)
yield scrapy.Request(
url=block_url,
callback=self.get_next_path,
)
　　次要接口：
　　def get_next_path(self, response):
self.logger.info("已进入版块！")
self.logger.info("正在获取文章列表！")
if response.url == &#39;http://www.foodmate.net/know/&#39;:
pass
else:
try:
nums = response.css(&#39;#fd_page_bottom > div > label > span::text&#39;).extract_first().split(&#39; &#39;)[-2]
except:
nums = 1
for num in range(1, int(nums) + 1):
tbody_list = response.css(&#39;#threadlisttableid > tbody&#39;)
for tbody in tbody_list:
if &#39;normalthread&#39; in str(tbody):
item = LunTanItem()
item[&#39;article_url&#39;] = response.urljoin(
tbody.css(&#39;* > tr > th > a.s.xst&#39;).xpath(&#39;@href&#39;).extract_first())
item[&#39;type&#39;] = response.css(
&#39;#ct > div > div.bm.bml.pbn > div.bm_h.cl > h1 > a::text&#39;).extract_first()
item[&#39;title&#39;] = tbody.css(&#39;* > tr > th > a.s.xst::text&#39;).extract_first()
item[&#39;spider_type&#39;] = "论坛"
item[&#39;source&#39;] = "食品论坛"
if item[&#39;article_url&#39;] != &#39;http://bbs.foodmate.net/&#39;:
yield scrapy.Request(
url=item[&#39;article_url&#39;],
callback=self.get_data,
meta={&#39;item&#39;: item, &#39;content_info&#39;: []}
)
try:
callback_url = response.css(&#39;#fd_page_bottom > div > a.nxt&#39;).xpath(&#39;@href&#39;).extract_first()
callback_url = response.urljoin(callback_url)
yield scrapy.Request(
url=callback_url,
callback=self.get_next_path,
)
except IndexError:
pass
　　三级接口：
　　def get_data(self, response):
self.logger.info("正在爬取论坛数据！")
item = response.meta[&#39;item&#39;]
content_list = []
divs = response.xpath(&#39;//*[@id="postlist"]/div&#39;)
user_name = response.css(&#39;div > div.pi > div:nth-child(1) > a::text&#39;).extract()
publish_time = response.css(&#39;div.authi > em::text&#39;).extract()
floor = divs.css(&#39;* strong> a> em::text&#39;).extract()
s_id = divs.xpath(&#39;@id&#39;).extract()
for i in range(len(divs) - 1):
content = &#39;&#39;
try:
strong = response.css(&#39;#postmessage_&#39; + s_id[i].split(&#39;_&#39;)[-1] + &#39;&#39;).xpath(&#39;string(.)&#39;).extract()
for s in strong:
content += s.split(&#39;;&#39;)[-1].lstrip(&#39;\r\n&#39;)
datas = dict(content=content, # 内容
reply_id=0, # 回复的楼层,默认0
user_name=user_name[i], # ⽤户名
publish_time=publish_time[i].split(&#39;于 &#39;)[-1], # %Y-%m-%d %H:%M:%S&#39;
id=&#39;#&#39; + floor[i], # 楼层
)
content_list.append(datas)
except IndexError:
pass
item[&#39;content_info&#39;] = response.meta[&#39;content_info&#39;]
item[&#39;scrawl_time&#39;] = datetime.now().strftime(&#39;%Y-%m-%d %H:%M:%S&#39;)
item[&#39;content_info&#39;] += content_list
data_url = response.css(&#39;#ct > div.pgbtn > a&#39;).xpath(&#39;@href&#39;).extract_first()
if data_url != None:
data_url = response.urljoin(data_url)
yield scrapy.Request(
url=data_url,
callback=self.get_data,
meta={&#39;item&#39;: item, &#39;content_info&#39;: item[&#39;content_info&#39;]}
)
else:
item[&#39;scrawl_time&#39;] = datetime.now().strftime(&#39;%Y-%m-%d %H:%M:%S&#39;)
self.logger.info("正在存储！")
print(&#39;储存成功&#39;)
yield item
　　3、第三步：确定获取方式
　　因为是静态网页，所以首先决定使用scrapy框架直接获取数据，通过初步测试，发现该方法确实可行。不过，当时年少轻狂，低估了网站的保护措施。由于耐心有限，没有添加时间。爬虫限制了爬取速度，导致我被网站限制，并且网站从静态加载的网页改为：进入网页前动态加载的网页验证算法，直接访问会被拒绝背景。
　　但这种问题怎么会是我的小聪明呢？经过短暂的思考（1天），我将方案改为scrapy框架+selenium库的方法，通过调用chromedriver，模拟访问网站等网站加载后，爬取没有完成。后续证明该方法确实可行且有效。
　　下载器中间件实现的部分代码如下：
　　def process_request(self, request, spider):
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument(&#39;--headless&#39;) # 使用无头谷歌浏览器模式
chrome_options.add_argument(&#39;--disable-gpu&#39;)
chrome_options.add_argument(&#39;--no-sandbox&#39;)
# 指定谷歌浏览器路径
self.driver = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options,
executable_path=&#39;E:/pycharm/workspace/爬虫/scrapy/chromedriver&#39;)
if request.url != &#39;http://bbs.foodmate.net/&#39;:
self.driver.get(request.url)
html = self.driver.page_source
time.sleep(1)
self.driver.quit()
return scrapy.http.HtmlResponse(url=request.url, body=html.encode(&#39;utf-8&#39;), encoding=&#39;utf-8&#39;,
request=request)
　　4、第四步：确定抓取数据的存储格式
　　这部分不用说了，根据自己的需要，在items.py中设置需要爬取的数据格式。只需使用此格式保存在项目中：
　　class LunTanItem(scrapy.Item):
"""
论坛字段
"""
title = Field() # str: 字符类型 | 论坛标题
content_info = Field() # str: list类型 | 类型list: [LunTanContentInfoItem1, LunTanContentInfoItem2]
article_url = Field() # str: url | 文章链接
scrawl_time = Field() # str: 时间格式 参照如下格式 2019-08-01 10:20:00 | 数据爬取时间
source = Field() # str: 字符类型 | 论坛名称 eg: 未名BBS, 水木社区, 天涯论坛
type = Field() # str: 字符类型 | 板块类型 eg: &#39;财经&#39;, &#39;体育&#39;, &#39;社会&#39;
spider_type = Field() # str: forum | 只能写 &#39;forum&#39;
　　5、第五步：确认保存数据库
　　本项目选用的数据库是 mongodb。因为是非关系型数据库，优势很明显。格式要求不高，可以灵活存储多维数据。一般是爬虫首选的数据库（别跟我说redis，知道的我就用，主要是不会）
　　piplines.py 代码的一部分：
　　class FMPipeline():
def __init__(self):
super(FMPipeline, self).__init__()
# client = pymongo.MongoClient(&#39;139.217.92.75&#39;)
client = pymongo.MongoClient(&#39;localhost&#39;)
db = client.scrapy_FM
self.collection = db.FM
def process_item(self, item, spider):
query = {
&#39;article_url&#39;: item[&#39;article_url&#39;]
}
self.collection.update_one(query, {"$set": dict(item)}, upsert=True)
return item
　　这时候，有聪明的朋友会问：同一个数据爬两次怎么办？（换句话说，重复检查功能）
　　我之前没想过这个问题。后来在问大佬的过程中才知道。这是在我们保存数据时完成的。这句话是：
　　query = {
&#39;article_url&#39;: item[&#39;article_url&#39;]
}
self.collection.update_one(query, {"$set": dict(item)}, upsert=True)
　　使用帖子的链接来判断是否存在重复数据爬取。如果重复，可以理解为覆盖，这样数据也可以更新。
　　6、其他设置
　　多线程、头、管道传输顺序等问题，都在settings.py文件中设置。详情请参考编辑器的项目查看。我不会在这里重复它们。
　　六、效果展示
　　1、 点击运行，控制台会显示结果，如下图所示。
　　
　　
　　2、 中间会有很多帖子在队列爬取任务，然后多线程处理，我设置了16个线程，速度还是很可观的。
　　
　　3、数据库显示：
　　
　　content_info 存储了每个帖子的所有评论以及相关用户的公开信息。
　　欢迎大家点赞、留言、转发、转载，感谢您的陪伴与支持 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(
技术经理桑文锋：用户行为数据的演变)
　　
　　桑文峰，原技术经理。2007年加入百度，从零开始搭建百度用户行为大数据处理平台。2015年4月离职创立神测数据，为互联网企业提供大数据分析服务。目前拥有近200家客户，包括聚美优品、Domob、妙拍、融360等。
　　近日，桑文峰在小餐桌人工智能创业课上做了主题演讲，主要有以下几点：
　　1、百度数据从网页数据到用户行为数据的演变；
　　2、搜索引擎发展的3个阶段；
　　3、 多次尝试增加“百度知道”回答数量；
　　4、 数据平台的两个关键问题：元数据和数据源。
　　小餐桌已经在不影响初衷的情况下进行了整理。以下为分享记录：
　　2007年在“百度知道”做产品研发。在那之后的 7 年多时间里，我的工作围绕着用户行为数据展开。
　　去年4月，我从百度辞职后，创立了“神测数据”，为互联网公司解决用户行为分析问题。下面我的演讲内容与用户分析有关。
　　百度内部资料版块
　　百度内部有两条数据比较重要：网页数据和用户行为数据。就网页数据而言，2000年百度做搜索业务时，全国中文网页的数量并没有超过2亿，而从网页中抓取的整体数据只有几十GB。早期，Google 抓取了超过 2500 万个网页的内容。1997 年和 1998 年，仅从网页中抓取了 47GB 的数据。
　　谷歌和百度都在不断迭代。大约3年前，百度开始进入比较稳定的状态，常用网页库有数百PB的数据，网页库数量趋于稳定。
　　在用户行为数据方面，百度经历了几个阶段。2008年，百度知道、百度百科等新产品每天产生数十TB的新数据。去年离开百度的时候，我能拿到的采集用户行为数据每天都达到PB级。现在，百度每天产生的数据比去年高出50%以上，也就是几乎几个月就可以产生数百PB的数据，和之前整个网络图书馆的数据一样大。
　　只要我们创建一个内容，它就会被多次查看和多次访问。因此，用户行为数据比网页本身高一个数量级。
　　搜索引擎发展的三个阶段
　　一开始，搜索是上下文相关的。那个时候，网页和网上资料并不多，只要你搜索的关键词能与实际网页内容相符即可。
　　但是随着内容的增加，谁排第一，谁排在后面就成了问题。最初，所有搜索引擎都根据关键词匹配相关内容，但开始出现作弊现象。如果塞进垃圾邮件，用户将无法搜索有用的东西。
　　但当时有一些人非常聪明。一位是谷歌的拉里佩奇，一位是百度的李彦宏，一位是学术界的。
　　他们三人都意识到链接本身非常重要。网页被链接的次数决定了网页本身的权重。这就是谷歌和百度开始的。很多人认为百度抄袭了谷歌，但我研究了李彦宏和拉里佩奇的专利。Robin Li 的专利是在 1997 年提出的，Larry Page 的专利。1998年就提到过，李彦宏更早。
　　这就进入了搜索引擎的第二阶段，根据链接关系来决定谁排在第一位。
　　2005年左右，搜索引擎进入了基于用户行为的第三次浪潮。虽然从网页权重的角度来看，有些东西是排在第一位的，但是出现了一个新问题——旧网页肯定会比新网页权重高，但新网页可能更能满足用户的需求。群众的眼睛是挑剔的。用户搜索时，看到更好的结果就会点击。
　　然后，根据“用户点击”的数据，您可以决定排名第一。到目前为止，用户行为已经占据了非常大的比例。有业内专家表示，用户行为的权重已经超过50%。
　　7年以上百度经验
　　接下来重点分享一下我在百度做用户行为数据7年多的经验。
　　在百度了解了一年的研发之后，我对接下来要做什么感到困惑。《百度知道》于2005年上线，从2008年到现在已经三年了，产品形态是一问一答。产品本身非常成熟，数据非常稳定。每天有超过90,000个问题和250,000个答案。
　　我认为要改造这个产品，我们需要研究用户，针对不同的用户采取不同的策略，甚至给他们展示不同的风格和界面，以提高百度知道的产品的粘性和价值。
　　2008年，为了增加百度知道的答案量，我们做了两个功能。
　　第一个特征是基于核心用户。我们选择了 350,000 名在过去一个月内回答了超过 6 个问题的核心用户。经过3个多月的时间，我们根据他们过去回答的问题提取了17万多个感兴趣的单词。新版本上线后，我们发现回答的用户数。没有发生任何变化。
　　我们分析了当时的原因，发现在进行个性化推荐后，用户从之前的分类页面简单地从回答问题变成了个人中心，但平均回答6个问题的数量没有变化。
　　后来想了想改进产品只有两个办法：要么吸引更多的用户，要么从一个用户身上榨出更多的东西。现在单个用户几乎被挤出来了，我们会招募新用户，扩大用户规模，从做核心用户推荐到推荐给所有用户。只要用户访问百度知道，我们就会在整个百度范围内采集他的数据。
　　当时百度内部有个项目叫“优采云”，源于2008年百度做个性化广告的想法，即用户搜索时出现的广告不仅仅基于关键词，也是基于用户的行为体验，虽然当时做这个有点早，但确实帮我们打下了基础。当时我们已经采集了贴吧、知乎或网页上的各种用户行为数据，并在这个数据集上进行训练。
　　当用户在浏览器中访问时，就会植入 cookie。基于此，我们记录了用户的所有浏览信息。
　　基于这些信息，我们为每个用户提取了 5 个最重要的感兴趣的词。当用户访问百度知道详情页面时，我们会根据他们感兴趣的词进行实时搜索，并在页面右侧放置七八个未解决的问题。.
　　这样做的效果非常好。新版本上线后，百度知道的答案增加了7.5%，我也因此获得了2008年的“百度最佳人物”奖。
　　此后，我对百度知道做了一些改进，包括让推荐问题更加多样化。比如用户半年前的兴趣通过权重不断迭代衰减，对最近的回答进行权重。调整。但我发现这并不容易改进。然后我开始做用户行为分析。
　　统一数据要求
　　百度文化有一个特点，就是用数据说话，无论是做产品调研还是效果评估，都要用统计数据。任何产品访问都会在服务器端留下日志，可以根据日志进行统计分析。
　　但是百度的产品很多，需要对各种数据进行统计分析。如何让数据统计更好？
　　我当时遇到了几个问题。一是需求周期长。从提出统计需求到处理需求，我们需要排队，因为只有两三个工程师在处理这件事。结果将需要几天时间才能发送给您。
　　此外，运维成本高。每次需求统计都是这样处理的，团队很快就维护了差不多六七百个统计程序，经常出现问题。比如贴吧爆炸了，程序就会异常。
　　还有一点就是运行速度慢。当时，它是一台独立的机器。300G文件运行没有问题，但800G文件跑不出来。
　　第四个问题是员工的成长空间有限。要求员工编写统计脚本。他们写了3个月。他们不想在 6 个月后这样做。他们在1年后立即逃跑。这也造成了团队管理上的问题。
　　当时在百度内部，有些任务是基于Hadoop运行的，但不知道能解决到什么程度。我们设置的架构是先提供一个接口，期望各业务线的产品经理和工程师自己做统计，而不是每次都把任务交给我们的团队。将界面设计得更白，应用性能更高。其实只是大家通过接口分配任务，使用调度器和代码生成器调度生成Hadoop的任务。
　　将近一年半的时间，整个公司都统一在了这个平台上。这也是我在百度八年做的最充实的事情。
　　后来我们和其他团队合作，花了两个半月的时间做了一个框架，并在2011年申请了专利，提高了开发效率。以前做一个统计需要几天时间，但现在只需要几分钟或更短的时间。时间可以做到。很快，所有人的注意力都集中在了统计平台上，新的问题出现了——资源太膨胀了。当时我们团队只有五六个人。我认为如果这种情况继续下去，数据规模将太大而无法控制。
　　当时我的想法是受云计算的影响，一直想打造一个更好的计算引擎，但后来觉得这个想法是错误的，还是应该专注于数据。2011年上半年，我和另一位项目经理商量，将两个团队合并，组成一个数据团队。后来，我们的高级主管从谷歌招聘了一个人才。这个人在雅虎工作了7年，然后在谷歌工作了5年。他一直在做数据仓库工作。他带领我们按照构建整个用户行为的思路构建数据。库。
　　百度拥有 70 或 80 条核心业务线。我们将这些业务线产生的数据进行结构化，并使用谷歌的Protocol Buffer将格式转换成一张表。在此基础上，我们再构建上层主题数据。总之，让百度的各种用户行为数据都统一到一张表中。在过去一年多的时间里，我和很多大的IT公司沟通过，他们在这方面做了非常基础的数据，没有把基础数据打通，在底层做的很好。
　　从2008年到2012年，我开始做数据，在过去的三四年里，我慢慢思考。归根结底，数据是一个“流”。我们将数据从源头转移到平台。在此基础上，进行数据存储、存储构建和管理。然后进行产品分析和各种应用。
　　经验
　　数据平台有两个关键环节，一是元数据，二是数据源。如果一家公司可以同时管理元数据和数据源，整个平台也不会差。
　　在我们常用的业务数据库中，实际存储的数据和元信息是一起管理的，所以你感觉不到元数据本身的重要性，但是在大数据处理的情况下，需要将元数据分开数据。
　　要想做好一个数据平台，数据源很重要。以百度为例。网络搜索是其核心业务线。其他业务线为附属业务线。这些业务线都将使用网络搜索。如果我想改变搜索，依赖它的下游业务程序可能都挂了，所以升级格式之前必须提前告诉他们，否则可能会出现问题。但是如果我们把源码本身结构化，下游就不需要跟着源码走，数据分析的效率会更高。
　　总结一下，我在百度做用户行为数据的经验：
　　首先，数据源很重要。这也是我们创业思维的核心点。在数据采集中，应该使用“big”、“full”、“fine”和“time”。“大”是指宏观尺寸而不是物理尺寸。例如，苹果在全国各个地级市的每日价格数据只有2MB，但基于它的苹果智能调度系统是一个大数据应用。“全”强调多数据源；“细”强调数据维度；“时间”强调及时性。
　　第二点是用户行为事件模型非常有效。在对用户行为进行标准化和结构化之后，许多数据分析变得更加容易。事件模型是指事件模型，前者称为流量模型。
　　我把2000年后的互联网分为3个阶段：
　　2000年到2006年是流量时代，谁流量大谁就欺负谁；
　　从2006年到2011年，我们进入了第二阶段。我们称之为用户时代。谁拥有更多的用户将是最好的。比如开心网、人人网、Facebook，不再考虑整体流量，而是关心活跃用户数和注册用户数；
　　2011年至今属于订单时代。无论是全民团购，还是O2O、在线教育、互联网金融，无非是将线下交易转移到线上，这本身就与订单有关。 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(北京信息职业技术学院|郑淑晖伊新宽度优先遍历策略)
　　广度优先遍历策略北京信息职业技术学院|郑树辉以新广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URL的末尾要抓取的队列。即网络爬虫会先抓取起始网页中所有链接的网页，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。2 来源（百度百科）宽度优先遍历策略如图：Depth-first 采集 规则：如左图，采集顺序为ABCDE-FGHI34 广度优先遍历策略. 页面中的所有超链接，然后继续搜索下一级，直到最底层。例如，一个HTML文件中有三个超链接，选择其中一个处理对应的HTML文件，然后第二个HTML文件中不再选择任何超链接，而是返回选择第二个超链接，处理对应的HTML文件，走再次返回，选择第三个超链接并处理相应的 HTML 文件。一旦第一层的所有超链接都被选中，您就可以开始在刚刚处理的 HIML 文件中搜索剩余的超链接。这确保了先处理浅层。当遇到无尽的深分支时，不会导致策略。广度优先搜索策略还有一个优势，那就是它可以找到两个 HTML 文件之间的最短路径。广度优先搜索策略通常是实现爬虫的最佳策略，因为它易于实现并且具有大部分预期功能。但是如果你想遍历一个指定的站点或一组深度嵌套的 HTML 文件，使用宽度优先搜索策略将需要相对较长的时间才能到达深层 HTML 文件。6 广度优先遍历策略考虑了以上几种策略以及国内信息导航系统搜索信息的特点。国内一般采用广度优先搜索策略为主，线性搜索策略为补充搜索策略。对于一些没有被引用或很少被引用的HTML文件，宽度优先搜索策略可能会遗漏这些孤立的信息源，可以使用线性搜索策略作为其补充。71.网络数据采集王伟《电子制作》， 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(360网站卫士,内置有requests库，你只需要弄清楚ajax的含义)
　　网页抓取数据百度百科-页面抓取360网站卫士,内置有requests库，你只需要弄清楚ajax的含义就可以了，就是在不刷新页面的情况下，获取页面的变化量(可能是一个值，可能是一个json数据)数据抓取抓取指通过使用http方法，从目标网站提取页面上存储在特定缓存里的内容，而不是传统意义上通过get、post等方法获取。
　　按w3c上的定义来看，python的web服务器并不是一个单独的系统，而是一个工具。像curl是python支持的，numpy是python用来数组处理的，sys是用来调试c++代码用的。可参考这个，把每一个函数都先看看。
　　个人觉得你要从需求出发，如果做网站，就用框架解决，如果是做爬虫，就用爬虫框架。
　　我觉得你应该基于需求来选择使用什么框架。如果没有cookie、session等东西，可以用requests库代替。requests确实能解决我们抓取网页的很多需求。
　　自己下载视频自己学习一下吧，
　　爬虫是做网络抓取
　　你可以看一下python自带的http库，里面包含了session、requests等，方便你抓取网页，至于别的怎么做，
　　其实，除了楼上所说的以外，还有一个httplib库是专门用来设计网页上的接口，爬虫工具可以借助这个来编写，baidu下载一下就有了。 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(加快百度快照更新频率有两个重要的因素有哪些？)
　　2020-05-14
　　一、什么是百度快照？
　　百度的每个网页收录都在百度服务器上存储了一个纯文本备份，称为“百度快照”。百度快照作为网站遇到故障或某些原因，无法显示，可以点击百度快照浏览。简单的说，百度快照只是网页的纯文本备份。
　　二、什么情况下会更新百度快照？
　　百度快照更新的原因是：网页中增加了重要且有价值的内容。百度蜘蛛爬取后会对网页地址进行索引，百度快照的时间就是索引建立的时间。
　　三、如何加快百度快照的更新频率？
　　每一个网站，也就是百度的收录，baiduspider会根据网站内容的更新频率来到采集，如果从上一段采集到这个时候采集，当有有价值的内容产生时，就会在百度服务器上建立索引，建立索引的时间就是更新百度快照的时间。
　　四、 加快百度快照更新频率的因素有哪些？
　　加快快照更新频率的重要因素有两个：一是网站定期更新，持续定期更新，可以方便百度蜘蛛baiduspider更高效的抓取网站信息；第二个是网站更新的内容一定是有价值的。对于一个网页的价值，可以认为是网页更新内容的及时性，有重要的更新内容等。
　　五、百度快照和网站权重有什么关系？
　　作为很多互联网新人接触到的第一类网站，在网站优化过程中，交换友情链接是为数不多的互联网新人优化方式之一。但是在交友的过程中，发现评价一个网站是好是坏。百度快照被认为是一个非常重要的指标。快照越新，权重越高。其实，这是一种误解。@网站 的权重没有直接关系。
　　六、百度快照落后的原因是什么？
　　分析：一般来说，对于一个重要的网页，百度服务器会同时保存多个网页快照，这些快照的抓取时间是不同的。在某些特殊情况下，例如百度的算法更新，网页快照可能会回退。当然，这不一定与网站被处罚有关。判断网站是否受到处罚，还需要更详细的数据来判断。TAG标签耗时：0.868164秒 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(爬取百度百科的历史记录，结果在时隔四个月之后再次遇到的对手)
　　动态页面抓取
　　好久没写爬虫了。今天敲了一个爬虫——爬取百度百科的历史记录。结果，我四个月后再次遇到的对手其实是动态页面（一开始我觉得百度太简单了），但是经过一番努力，还是达到了目标，然后写了一篇博客之类的审查。
　　一、概念
　　动态页面实际上是相对于静态页面的。面对静态页面时，直接查看响应一般是网页的全部代码，但动态页面则不然。通常，动态页面的响应与您重新打开时在网页上看到的不同。
　　二、 练习和练习前
　　因为太喜欢练了，就不讲了，练了。实践会导致真正的知识，更多的实践会帮助你理解它。
　　登陆页面：万科百度百科历史版
　　实现环境：win32
　　版本：python 3.6.2
　　练习目标：获取万科百度百科历史版本的历史修改时间，并制作成图表或csv文件
　　三、流程说明
　　和所有爬虫一样，我们的第一步会是分析网页，因为我们的目标是选择一个动态网页，所以我们也需要跟踪json文件。
　　过程：
　　1、网络分析
　　2、查询跟踪json等文件或xhr
　　3、 进行文本匹配
　　4、画图或制作csv
　　四、刀具准备
　　我们需要的库是（所有最新版本）：
　　1.请求
　　2.重新
　　（下面的库对于爬虫来说不是必须的，但是这次是我需要的）
　　3.matplotlib（用于可视化）
　　4.datetime（按时操作）
　　5.Pandas（python强大的数据处理库）
　　6.os（操作系统）
　　（我更喜欢原来的re库，当然这里用正则表达式可以解决所有问题）
　　你需要知道的：
　　1.Python 语法基础
　　2.正则表达式匹配规则
　　（以下对于爬虫来说不是必须的）
　　3.datetime的一些基本功能
　　4. Matplotlib 可视化操作（虽然这对于爬虫来说不是必须的，但是很多情况下数据可视化会让数据更直观，更容易让人做出判断）
　　5.pandas库的基本使用（爬虫不需要此项，但数据分析需要）
　　五、网络分析
　　首先我们打开我们的目标页面→万科百度百科历史版。
　　
　　看起来一切正常，然后我们查看url，也有前面提到的规则，但是真的一切正常吗？
　　
　　
　　如果你把这个网页当成一个静态页面，那就完蛋了，因为我一开始就是这么做的。当你查询第一页的代码时，你会发现一切正常，但是当你查询第二页的代码时，你会发现你看到的第二页的代码甚至是一样的直到最后一页。你认为它违反常识吗？
　　六、跟踪
　　事实上，这很正常。很多页面会动态化，使用json或者其他文件传输数据（不准确，也可能是使用java、JavaScript等代码调用端口等）。这更安全。
　　这时候很多人会选择使用fiddle等第三方软件来抓包。
　　经过一番搜索，我们锁定了我们需要的几个文件和 xhr 文件。
　　
　　很多网页的数据都会隐藏在json中，会不会也是这个？当然，检查后失败了，然后我们在xhr中看到，发现这个非常熟悉的领域（当然我可能更熟悉）
　　
　　显而易见的答案在这里，简单解释一下
　　get historylist，获取历史数据
　　我猜tk是万科的quantio句子（不知道这个词是不是拼错了，不过我用的比较少，搞前后端的朋友可能都知道）
　　lemmald，这不是百度的万科数量吗？
　　from是第七页一目了然
　　大小显示 25 条消息
　　这个发现很棒，解决了很多问题。
　　七、伪装
　　作为一个爬虫，了解反爬虫的套路是非常有必要的。如果你对xhr进行正常的爬取，你会发现返回的是{error:xxxxx}。这个时候，你应该保持警惕。这证明你的机器人的身份是被百度查到的，它拒绝给你数据，所以我们需要做一些简单的伪装。我之前讲过更改标题，但这次我会讲得更多。
　　1.headers 伪装，服务器用它来确定你使用的浏览器。当出现这种情况时，服务器会将其视为来自浏览器的正常请求。
　　2.Referer：浏览器使用它来确定您从哪个网页重定向。
　　3.ip伪装，这个只要建好ip池就没有问题，建议去西水代理查一些需求
　　4.Cookie 伪装。服务器使用 Cookie 来识别您的当前状态。例如，您已经登录等，每次向服务器请求cookie时，都会相应更新。
　　最常用的就是上面这些。上面越来越难从上到下调整。面对百度，光是改header显然是不行的，所以加了Referer和cookie代码（关键是两个月前创建的IP池已经取消了，懒得调整了）。
　　好了，这样做之后，我们发现可以正常获取数据了。
　　八、文本匹配
　　不得不说，解决了以上问题之后，文本匹配就成了最简单的事情了。
　　
　　其实这是一种类似字典的格式，但是懒得去想的作者决定使用简单粗暴的正则表达式。
　　九、 转换时间戳
　　这时候，我们就会发现，给creattime的时间到底是什么鬼？
　　但是仔细想想，你会发现这是一个时间戳
　　Python时间戳：从1970年1月1日凌晨12:00到现在的秒数
　　不是崩溃吗？
　　但幸运的是，只需要几段简短的代码就可以解决这个问题。
　　
　　输入时间戳，OK，问题解决。
　　十、画图，制作csv
　　图片
　　
　　文件
　　
　　十一、总结及代码
　　感觉这个爬虫还可以。两个多月后，想起来对我来说并不容易。写这个博客纯粹是一个评论。至于怎么做图和怎么做csv的原因，我可以说博主是不是突然不想写了？
　　这是代码：
　　（注：博主懒得写评论了，有不明白的可以评论问，谢谢） 查看全部