网页抓取数据百度百科(爬虫自动抓取互联网信息的程序-苏州安嘉网络
)
　　爬虫是一种自动从互联网上抓取信息的程序。通常，少量信息是从互联网上手动获取的。爬虫可以从一个 URL 开始，访问与之关联的 URL，并从每个页面获取有价值的数据。
　　
　　这是一款轻量级（无需登录和异步加载静态网页抓取）开发的网络爬虫，用python语言编写，主要包括URL管理器、网页下载器（urllib2)、网页解析器（BeautifulSoup）），以实现百度百科爬虫入口相关的N个（自行设置）页面数据。简单爬虫的结构如下：
　　
　　简单的爬虫架构流程如下：
　　
　　程序根据架构分为以下五个主要的py文件：
　　
　　主要的调度文件是spider_main.py
　　#coding:utf8
import html_outputer
import html_parser
import url_manager
import html_downloader
class SpiderMain(object):
def __init__(self):
self.urls = url_manager.UrlManager()
self.downloader = html_downloader.HtnlDownloader()
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/item/%2 ... ot%3B
obj_spider = SpiderMain()
obj_spider.craw(root_url)
　　URL 管理器 url_manager.py
　　#coding:utf8
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
　　htmldownloaderhtml_downloader.py
　　#coding:utf8
import urllib2
class HtnlDownloader(object):
def download(self, url):
if url is None:
return None
response = urllib2.urlopen(url)
if response.getcode()!=200:
return
return response.read()
　　html 解析器 html_parser.py
　　# coding:utf8
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import urlparse
class HtmlParser(object):
def _get_new_urls(self, page_url, soup):
new_urls = set()
links = soup.find_all('a', href=re.compile(r"/item/"))
for link in links:
new_url = link['href']
new_full_url = urlparse.urljoin(page_url, new_url)
new_urls.add(new_full_url)
return new_urls
def _get_new_data(self, page_url, soup):
res_data = {}
res_data['url'] = page_url
#Python
title_node = soup.find('dd',class_="lemmaWgt-lemmaTitle-title").find("h1")
res_data['title'] = title_node.get_text()
#
para_node = soup.find('div',class_="para")
res_data['para'] = para_node.get_text()
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, 'html.parser', from_encoding='utf-8')
new_urls = self._get_new_urls(page_url, soup)
new_data = self._get_new_data(page_url, soup)
return new_urls, new_data
　　html 输出器 html_outputer.py
　　#coding:utf8
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('output.html','w')
fout.write("")
fout.write("")
fout.write("")
#ascii
for data in self.datas:
fout.write("")
fout.write("%s"%data['url'])
fout.write("%s"%data['title'].encode('utf-8'))
fout.write("%s"%data['para'].encode('utf-8'))
fout.write("")
fout.write("")
fout.write("")
fout.write("")
fout.close()
　　爬取的结果：
　　 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(百度贴吧前五页数据进行操作系统(图)使用工具)
　　结合第一个实例，这次我们将继续获取网页并存储它。
　　简要说明：从百度抓取前五页数据贴吧
　　操作系统：macOS Mojave 10.14.3
　　使用工具：PyCharm
　　流程：构建URL->访问URL->抓取网页代码->构建存储文件目录->存储抓取的文件
　　这个时候就需要注意了。按照第一步中的方法，以“c语言栏”为例：language&fr=search
　　打印得到的网页代码后，发现需要网站无法准确定位。这涉及到 url 编码的问题。
　　打开谷歌浏览器，首先我们输入c语言贴吧，在网页上右键选择“检查”，输入“网络”刷新网站，可以看到第一次加载的内容
　　
　　实际请求地址为 %E8%AF%AD%E8%A8%80&fr=search&red_tag=u0923371448
　　而我们输入的网址是：language&fr=search&red_tag=u0923371448
　　因为之前玩过一个丢失的密码框，所以很快就发现了一个涉及搜索内容的转码问题
　　
　　包括转码 URL：
　　所以，我们在搜索内容的时候，有两种选择，一：构造URL时填写转换后的URL编码，二：使用quote函数进行转换。
　　方法一：emmmm...URL直接改成%E8%AF%AD%E8%A8%80&fr=search&red_tag=u0923371448。
　　方法二：在输入数据的时候使用quote函数，后面的代码会用到这个方法。
　　代码如下（前五页网址也有规则，很容易找到，本帖内容暂时缺失）：
<p>from urllib.request import urlopen
from urllib.parse import quote
def open_baidu(name,page):
#建立url
url='https://tieba.baidu.com/f?kw={}&ie=utf-8&pn={}'.format(quote(name),page)
print(url)
response=urlopen(url)
return response.read().decode()
def save_baidu(page,html,name):
#建立文件路径
file_name='tieba/{}_page_{}.html'.format(name,page)
with open(file_name,'w',encoding='UTF-8') as file:
file.write(html)
return html
if __name__ == '__main__':
x=input('请输入需要搜索的贴吧：')
i=0
while i 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(介绍中小企业该如何通过SEO优化把企业的推广产品！)
　　#服装设计服装厂家介绍
　　中小企业应该如何通过SEO优化来推广自己的产品！从互联网的发展来看，如果中小企业和小工厂目前做SEO优化做的不错的话，从搜索引擎获得的客户还是相当可观的，但难点是大部分中小企业或小工厂都不懂SEO优化，更不用说晋升。产品方面，已经有大量的企业上当受骗，所以即使他们认为有效，他们仍然选择放弃。我们对此也感到非常头疼。例如，我们为客户规划了许多可行的促销计划，因为市场条件使其难以实施。下面分析中小企业如何通过搜索引擎优化来推广产品。我希望它能对大家有所帮助。一、没有企业时如何推广网站 SEO定义为搜索引擎优化，目的是让我们的网站更符合搜索引擎算法标准，从而获得更好的排名并提高曝光率。这说明搜索引擎优化操作是基于有网站的需要，那么我们公司没有网站怎么优化呢？我们可以使用其他平台创建页面来完成搜索引擎优化过程，比如今日头条、搜狐、企鹅、微博运营、QQ群运营、微信公众号、其他b2b平台等。 企业需要确定是哪个平台或哪些平台我们应该根据产品类型来推广我们的产品。如果你能很好地掌握和运营任何一个平台，那么对于现在的中小企业来说，你就可以带来新的客户来源。请密切关注我们，免费为大家分析产品定位和推广方向。
　　并不是所有的产品都适合推广。有些产品可能会耗费大量的人力和资金，没有办法达到效果。因此，不要盲目宣传。二、企业品牌网站SEO运营 首先说一下常规的SEO优化流程。根据产品定位关键词，确定关键词在搜索引擎品牌网站建设中的可操作性，合理布局关键词，开发符合搜索引擎的页面，并做好网站结构优化-确定优化方向，制定SEO优化方案，按照方案实施-根据网站的优化效果，及时调整优化策略-长-学期排名维护工作。从以上步骤，可以看出，关键词的定位是在网站的构建之前，也就是说不是每一个网站都可以优化。如果有人逼我说很多公司不是这样经营的，那也是有可能的。给我简单的关键词。我不需要担心网站的结构和关键词的布局。这些都不重要，因为它们很简单，所以它们是可能的。当然，也有一些非常规的黑帽方法可以操作，我们也提供这方面的服务。可能也有人会问，为什么有的公司不到1000元就能建一个网站。事实上，我们可以做到。如果客户只是想为公司创建一个网站，以后不会有促销活动，那么就可以通过模板站来完成。对于想要优化SEO的公司，如果公司有资格招聘SEO操作员，建议公司老板不要过多干涉自己的想法。如果你知道SEO是可以的，如果你是外行，那就不要给太多的指导。工作。你要的是效果。制定好计划后，就看员工了。SEO是一个长期的工作，他不会马上回你，但回你的时候，他不会吝啬。如果没有特别说明，文章都是拉18原创制作的。如转载请注明出处。服装设计服装制造商 建议公司老板不要过多干涉自己的想法。如果你知道SEO还可以，如果你是外行，那就不要给太多指导。工作。你要的是效果。制定好计划后，就看员工了。SEO是一个长期的工作，他不会马上回你，但回你的时候，他不会吝啬。如果没有特别说明，文章都是拉18原创制作的。如转载请注明出处。服装设计服装制造商 建议公司老板不要过多干涉自己的想法。如果你知道SEO是可以的，如果你是外行，那就不要给太多的指导。工作。你要的是效果。制定好计划后，就看员工了。SEO是一个长期的工作，他不会马上回你，但回你的时候，他不会吝啬。如果没有特别说明，文章都是拉18原创制作的。如转载请注明出处。服装设计服装制造商 但当它回到你身边时，他不会吝啬。如果没有特别说明，文章都是拉18原创制作的。如转载请注明出处。服装设计服装制造商 但当它回到你身边时，他不会吝啬。如果没有特别说明，文章都是拉18原创制作的。如转载请注明出处。服装设计服装制造商
　　
<p>如何做好企业网站的seo优化工作？目前，不少企业正逐步从传统营销模式向互联网转移，互联网逐渐成为企业订单和收益的主战场。如何优化企业网站？企业网站如何做搜索引擎优化？网站关键词优化网站关键词一般分为核心关键词、精度关键词、长尾关键词等&lt; @网站关键词必须在网站构建之初就确定，所以最好在网站构建之初就让有经验的网站优化师帮忙确定 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(【Python基础爬虫篇】本篇讲解一个比较简单的Python爬虫)
　　[基础爬虫文章]
　　本文介绍了一个相对简单的 Python 爬虫。
　　这个爬虫虽然简单，但是五脏俱全。基础爬虫有大爬虫的模块，但大爬虫做的更全面、更多样化。
　　1. 实现的功能：该爬虫实现的功能是抓取百度百科中的词条信息。爬取结果见6。
　　2.背景知识：(1).Python 语法；(2).BeautifulSoup；(3).HTML 知识；
　　学习Python基础语法请参考：推荐《Python编程-从入门到实践》，或廖雪峰的Python博客。
　　BeautifulSoup的主要语法请参考：BeautifulSoup的主要知识点
　　3.基本爬虫框架及运行流程：
　　基本爬虫包括五个模块，分别是爬虫调度器、URL管理器、HTML下载器、HTML解析器和数据存储。
　　功能分析如下：
　　(1)。爬虫调度器主要负责协调其他四个模块的协调；
　　(2)。URL管理器负责管理URL链接，维护已爬取的URL集合和未爬取的URL集合，并提供获取新URL链接的接口；
　　(3).HTML下载器用于从URL管理器获取未抓取的URL链接并下载HTML网页；
　　(4)。HTML解析器用于从HTML下载器获取下载的HTML网页，解析新的URL链接到URL管理器，将有效数据解析到数据存储。
　　(5)。数据存储用于将HTML解析器解析的数据以文件或数据库的形式进行解析。
　　
　　文件组织目录：
　　
　　__init__.py 的内容是空的，它的作用只是把这个包变成一个模块，身份已经改变了。
　　1.网址管理器
　　链接去重是Python爬虫开发中的必备技能。主要有以下三种解决方案：1)。内存重复数据删除； 2)。关系型数据库重复数据删除； 3)。缓存数据库重复数据删除；在这个基础爬虫中，由于数据量比较小，我使用了Python中set的内存去重方法。
　　# url管理器
class UrlManager(object):
def __init__(self):
self.new_urls = set()
self.old_urls = set()
def has_new_url(self):
&#39;&#39;&#39;
判断是否有未爬取的URL
:return:
&#39;&#39;&#39;
return self.new_url_size() != 0
def get_new_url(self):
&#39;&#39;&#39;
获取一个未爬取的URL
:return:
&#39;&#39;&#39;
new_url = self.new_urls.pop()
self.old_urls.add(new_url)
return new_url
def add_new_url(self, url):
&#39;&#39;&#39;
将新的URL添加到未爬取的URL集合中
:param url: 单个url
:return:
&#39;&#39;&#39;
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):
&#39;&#39;&#39;
将新的URL添加到未爬取的URL集合中
:param urls: urls:url集合
:return:
&#39;&#39;&#39;
if urls is None or len(urls) == 0:
return
for url in urls:
self.add_new_url(url)
def new_url_size(self):
&#39;&#39;&#39;
获取未爬取的URL集合的大小
:return:
&#39;&#39;&#39;
return len(self.new_urls)
def old_url_size(self):
&#39;&#39;&#39;
获取已经爬取的URL集合的大小
:return:
&#39;&#39;&#39;
return len(self.old_urls)
　　2.HTML 下载器
　　HTML 下载器用于下载网页。这时候需要注意网页的编码，确保下载的网页没有乱码。下载器使用Requests模块，比urllib强大很多。
　　import requests
import chardet
class HtmlDownloader(object):
def download(self, url):
if url is None:
return None
user_agent = &#39;Mozilla/4.0 (compatible); MSIE 5.5; Windows NT&#39;
headers = {&#39;User-Agent&#39;: user_agent}
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
response.encoding = chardet.detect(response.content)[&#39;encoding&#39;]
return response.text
else:
print(&#39;网页打开失败！&#39;)
return None
　　3.HTML 解析器
　　HTML 解析器使用 BeautifulSoup 进行 HTML 解析。需要解析的部分主要分为提取相关条目页面的URL和提取当前条目的标题和摘要信息。
　　4.数据存储
　　数据存储主要包括两种方法：store_data(data)用于将解析后的数据存储在内存中，output_html()用于将存储的数据输出为指定的文件格式（自定义）。
　　import codecs
class DataOutput(object):
def __init__(self):
self.datas = []
def store_data(self, data):
if data is None:
return
self.datas.append(data)
def output_html(self):
fout = codecs.open(&#39;baike.html&#39;, &#39;a&#39;, encoding=&#39;utf-8&#39;)
fout.write(&#39;&#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;)
self.datas.remove(data)
fout.write(&#39;&#39;)
fout.write(&#39;&#39;)
fout.write(&#39;&#39;)
fout.close()
　　5.爬虫调度器
　　爬虫调度器用于协调和管理这些模块。
　　# encoding:utf-8
from The_Basic_Spider.DataOutput import DataOutput
from The_Basic_Spider.HtmlDownloader import HtmlDownloader
from The_Basic_Spider.HtmlParser import HtmlParser
from The_Basic_Spider.URLManager import UrlManager
class SpiderMan(object):
def __init__(self):
self.manager = UrlManager()
self.downloader = HtmlDownloader()
self.parser = HtmlParser()
self.output = DataOutput()
def crawl(self, root_url):
# 添加入口URL
self.manager.add_new_url(root_url)
# 判断url管理器中是否有新的url,同时判断抓取了多少个url
while(self.manager.has_new_url() and self.manager.old_url_size() < 100):
try:
# 从URL管理器中获取新的url
new_url = self.manager.get_new_url()
print(new_url)
# HTML下载器下载网页
html = self.downloader.download(new_url)
# HTML解析器抽取网页数据
new_urls, data = self.parser.parser(new_url, html)
print(new_urls, data)
# 将抽取的url添加到URL管理器中
self.manager.add_new_urls(new_urls)
# 数据存储器存储文件
self.output.store_data(data)
print(&#39;已经抓取了%s个链接&#39; % self.manager.old_url_size())
except Exception:
print(&#39;crawl failed&#39;)
# 数据存储器将文件输出成指定格式
self.output.output_html()
if __name__ == &#39;__main__&#39;:
spider_man = SpiderMan()
spider_man.crawl(&#39;http://baike.baidu.com/view/284853.htm&#39;)
　　然后就可以抓取100条百度百科词条了~抓取到的信息会保存在baike.html中。
　　6.爬取结果（baike.html）
　　
　　当然你也可以尝试爬取你想爬取的网络数据~
　　如果有帮助，请点个赞~ 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(
运行结果：什么样获取百度百科页面：name属性的问题
)
　　# coding=utf-8
import urllib
import urllib2
#url地址
#url=‘https://www.baidu.com/s‘
url=‘http://www.baidu.com/s‘
#参数
values={
‘ie‘:‘UTF-8‘,
‘wd‘:‘test‘
}
#进行参数封装
data=urllib.urlencode(values)
#组装完整url
#req=urllib2.Request(url,data)
url=url+‘?‘+data
#访问完整url
#response = urllib2.urlopen(req)
response = urllib2.urlopen(url)
html=response.read()
print html
　　再次运行即可实现正常访问
　　
　　根据输入关键词获取百度百科页面：
　　根据上面的参考资料可以看到，在使用get方法时，传输的数据直接显示在url地址栏中，可以快速为其设置参数实现访问：
　　values={
‘ie‘:‘UTF-8‘,
‘wd‘:‘test‘
}
　　但是在使用百度百科时，输入条目后传递的参数不会显示在地址栏中，那么问题来了，你怎么知道传递什么样的参数呢？通过分析百度的源代码：
　　
　　从上图中，您可以找到“百度点击”按钮。相应地，您可以找到输入框。可以看到get方法传递的参数'wd'就是输入框的name属性。那么，只要找到百度百科搜索框的位置，并得到其name属性的名称，就可以知道传递什么样的参数了：
　　
　　从图中可以看出name属性的值为“word”，因此我们可以设置参数如下：
　　values = {
&#39;word&#39;:input #其中input为用户输入
}
　　在百度百科页面按F12查看请求地址、请求方法等。
　　
　　这个可以分析url地址并设置url=''
　　请求方法是 GET 方法。
　　所以读取输入条目对应的页面的代码是：
　　import urllib
import urllib2
url = &#39;http://baike.baidu.com/search/word?&#39;
input = raw_input("enter:")
values = {
&#39;word&#39;:input
}
data = urllib.urlencode(values)
url = url + data
response = urllib2.urlopen(url)
html = response.read()
file = open(&#39;ex2.html&#39;,&#39;w&#39;)
file.write(html.strip())
file.close()
　　程序运行结果：
　　
　　获取文字介绍
　　由于嵌套标签的问题，处理起来比较麻烦：
　　
　　可以参考python官方文档中BeautifulSoup的介绍：
　　
　　import urllib
import urllib2
#import re
from bs4 import BeautifulSoup
url = &#39;http://baike.baidu.com/search/word?&#39;
input = raw_input("enter:")
values = {
&#39;word&#39;:input
}
data = urllib.urlencode(values)
url = url + data
response = urllib2.urlopen(url)
html = response.read()
file = open(&#39;ex2.html&#39;,&#39;w&#39;)
file.write(html.strip())
file.close()
soup= BeautifulSoup(html,"html.parser")
tags = soup.find_all("div",attrs={"class": "para"})
for tag in tags:
for string in tag.stripped_strings:
print((string)),
　　操作结果：
　　
　　抓取第一段并将其存储在数据库中
　　ex2.py文件
#-*- coding:utf-8 -*-
import urllib
import urllib2
from bs4 import BeautifulSoup
from DB import DBCLASS
#https://www.crummy.com/softwar ... c.zh/
def getTag(url):
response = urllib2.urlopen(url)
soup= BeautifulSoup(response,"html.parser")
tags = soup.find_all("div")
#text = soup.find_all("div",attrs={"class": "para"})
#divide = soup.find("div",{"class":"configModuleBanner"})
str = ""
for tag in tags:
#print tag[&#39;class&#39;] Error
if tag.get(&#39;class&#39;) == [u&#39;configModuleBanner&#39;]:
return str
elif tag.get(&#39;class&#39;) == [u&#39;para&#39;]:
for item in tag.contents:
str =str + item.string
print item.string,
print ""
str += "\n"
else:
continue
if __name__ == &#39;__main__&#39;:
url = &#39;http://baike.baidu.com/search/word?&#39;
db = DBCLASS()
input = raw_input("enter:")
insertvalue = []
while input != "quit":
values = {
&#39;word&#39;: input
}
data = urllib.urlencode(values)
str = getTag(url + data)
insertvalue.append((input,str))
input = raw_input("enter:")
db.insertValue(insertvalue)
　　DB.py文件
import sqlite3
class DBCLASS:
def __init__(self):
self.cx = sqlite3.connect("baike.db")
self.cx.text_factory = str
self.cu = self.cx.cursor()
# self.cu.execute("drop table if exists discription")
# self.cu.execute("create table discription(word text primary key ,first_para text)")
def insertValue(self,insertvalue ):
for value in insertvalue:
self.cu.execute("insert into discription (word,first_para)values(?,?)",value)
self.cx.commit()
　　操作结果：
　　 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(简单网络爬虫的工作流程简单的网络爬虫原理(组图))
　　什么是网络爬虫
　　简单的说，网络爬虫就是一个自动抓取互联网资源的程序。
　　简单的网络爬虫
　　网络爬虫的简单原理就是以特定的网址为种子，通过一定的规则获取网页上需要的信息和新的网址，并对新的网址进行爬取。
　　简单的网络爬虫架构
　　下图展示了一个简单的网络爬虫的主要架构。主要分为三个部分：url解析器、网页下载器、网页解析器。
　　
　　pp1-简单爬虫架构.PNG
　　URL解析器：负责管理待爬取的URL集合和待爬取的URL集合。其中包括：防止重复爬行、防止循环爬行等。
　　网页下载器：下载已爬取到的url对应的网页，提供给网页解析器。
　　网页解析器：主要作用是获取下载的网页中的目标数据，然后生成新的url设置给url管理器。
　　一个简单的网络爬虫的工作流程
　　
　　一个简单爬虫的运行过程.PNG
　　编写一个简单的网络爬虫
　　以百度百科python入口页面的超链接为例，代码使用python语言。
　　网址管理器
　　url manager 主要管理 url 集合。这里使用了python set()集合，因为set()中不存在相同的元素。
　　网页下载器
　　这里使用python的基本库urllib2.urlopen()方法下载网页url。
　　import urllib2
class HtmlDownloader(object):
def download(self,url):
if url is None:
return None
#直接请求
response = urllib2.urlopen(url)
#获取状态码，返回200代表下载成功
if response.getcode()!= 200:
return None;
return response.read()
　　网页解析器
　　这里使用的是 Python 库-BeautifulSoup。它的主要功能是从网页中获取数据，然后从获取的数据中找到目标数据并给url管理器一组新的新url。代码显示如下：
　　from bs4 import BeautifulSoup
import re
import urlparse
class HtmlParse(object):
#使用BeautifulSoup解析网页下载器下载的网页数据
def parse(self,page_url,html_cont):
if page_url is None or html_cont is None:
return
soup = BeautifulSoup(html_cont,'html.parser',from_encoding='utf8')
#获取新的url集合
new_urls = self._get_new_urls(page_url,soup)
#获取目标数据
new_data = self._get_new_data(page_url,soup)
return new_urls,new_data
#获取新的待爬取url
def _get_new_urls(self, page_url, soup):
new_urls = set()
#使用正则表达式从BeautifulSoup获取的数据中找到新的url
#页面的url格式/item/%E8%9C%98%E8%9B%9B/8135707
#这里的soup.find_all() 可获取全部符合条件的标签对象
links = soup.find_all('a',href =re.compile(r"/item/[%A_Z0_9]+"))
for link in links:
new_url = link['href']
#生成完整的的url：http://baike.baidu.com/item/%2 ... 35707
new_full_url = urlparse.urljoin(page_url,new_url)
new_urls.add(new_full_url)
return new_urls
#获取目标数据，这里只是获取了标签和中的内容
def _get_new_data(self, page_url, soup):
res_data = {}
#url
res_data['url'] = page_url
#Python
#这里的soup.find() 将获取第一个符合条件的标签对象
title_node = soup.find('dd',class_="lemmaWgt-lemmaTitle-title").find("h1")
res_data["title"] = title_node.getText()
#
#这里的soup.find() 将获取第一个符合条件的标签对象
summary_node = soup.find("div",class_="lemma-summary")
res_data["summary"] = summary_node.getText()
return res_data
　　数据输出
　　这里只是将获取的数据输出到一个html文件中。当然，也可以输出到数据库、本地文件等其他地方，看具体需求。
　　 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('output.html','w')
fout.write("")
fout.write("")
fout.write("")

#默认是ascii，为了防止中文乱码，需要转成utf8
for data in self.datas:
fout.write("")
fout.write("%s" % data['url'])
fout.write("%s" % data['title'].encode('utf8'))
fout.write("%s" % data['summary'].encode('utf8'))
fout.write("")

fout.write("")
fout.write("")
fout.write("")
　　最后，连接所有类：
　　#不要忘记引入其他类
from baike_py import html_downloader, html_outputer, html_parser
from baike_py import url_manager
class SpiderMain(object):
def __init__(self):
self.urls =url_manager.UrlManager()
self.downloader = html_downloader.HtmlDownloader()
self.parser = html_parser.HtmlParse()
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)
#这里只是抓取了1000条url数据
if count == 1000:
break
count = count + 1
except :
print (“craw failed”)
self.outputer.output_html()
if __name__=="__main__":
root_url = "http://baike.baidu.com/item/Python"
obj_spider = SpiderMain()
obj_spider.craw(root_url)
　　总结 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(如何实现一下Java网络编程中的HTML又是啥
)
　　为了巩固Java网络编程中的知识点，结合网上一些爬虫帖子，手写一个网络爬虫获取网站的信息，个人学习。. . 我不应该去喝茶 2333
　　先看效果。根据DOM结构获取表单信息。输入关键字。运行程序以获取对标题和链接的查询。
　　
　　所以问题是，这些是什么，什么是蜘蛛？
　　首先，让我解释一下Spider。根据百度百科上的定义：网络爬虫（也称为网络蜘蛛、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。它实际上是一个基于关键字的小脚本，用于获取 URL。什么？还是不明白？嗯，百度相当于一个写得很好的爬虫。. . 这次明白了。
　　让我们开始解释如何实现它。
　　当然，HTML 的处理是爬虫的重点。在此示例中，使用了 Java HTML 解析器。它可以直接解析一个 URL 地址和 HTML 文本内容。它提供了一个非常省力的API，可以通过DOM、CSS和类似jQuery的操作方法来检索和操作数据。
　　Rule.java 实体类封装查询信息
　　package util;
/**
* 规则类
*
* @author wyq
*
*/
public class Rule
{
/**
* 链接
*/
private String url;
/**
* 参数集合
*/
private String[] params;
/**
* 参数对应的值
*/
private String[] values;
/**
* 对返回的HTML，第一次过滤所用的标签，请先设置type
*/
private String resultTagName;
/**
* CLASS / ID / SELECTION
* 设置resultTagName的类型，默认为ID
*/
private int type = ID ;

/**
*GET / POST
* 请求的类型，默认GET
*/
private int requestMoethod = GET ;

public final static int GET = 0 ;
public final static int POST = 1 ;

public final static int CLASS = 0;
public final static int ID = 1;
public final static int SELECTION = 2;
public Rule()
{
}

public Rule(String url, String[] params, String[] values,
String resultTagName, int type, int requestMoethod)
{
super();
this.url = url;
this.params = params;
this.values = values;
this.resultTagName = resultTagName;
this.type = type;
this.requestMoethod = requestMoethod;
}
public String getUrl()
{
return url;
}
public void setUrl(String url)
{
this.url = url;
}
public String[] getParams()
{
return params;
}
public void setParams(String[] params)
{
this.params = params;
}
public String[] getValues()
{
return values;
}
public void setValues(String[] values)
{
this.values = values;
}
public String getResultTagName()
{
return resultTagName;
}
public void setResultTagName(String resultTagName)
{
this.resultTagName = resultTagName;
}
public int getType()
{
return type;
}
public void setType(int type)
{
this.type = type;
}
public int getRequestMoethod()
{
return requestMoethod;
}
public void setRequestMoethod(int requestMoethod)
{
this.requestMoethod = requestMoethod;
}
}
　　LinkTypeDate 封装查询结果信息
　　package util;
public class LinkTypeData
{
private int id;
/**
* 链接的地址
*/
private String linkHref;
/**
* 链接的标题
*/
private String linkText;
/**
* 摘要
*/
private String summary;
/**
* 内容
*/
private String content;
public int getId()
{
return id;
}
public void setId(int id)
{
this.id = id;
}
public String getLinkHref()
{
return linkHref;
}
public void setLinkHref(String linkHref)
{
this.linkHref = linkHref;
}
public String getLinkText()
{
return linkText;
}
public void setLinkText(String linkText)
{
this.linkText = linkText;
}
public String getSummary()
{
return summary;
}
public void setSummary(String summary)
{
this.summary = summary;
}
public String getContent()
{
return content;
}
public void setContent(String content)
{
this.content = content;
}
}
　　用于测试的MainTest.java文件（内网真快了）
　　package util;
import java.util.List;
public class MainTest {
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
MainTest mainTest=new MainTest();
mainTest.getDatasByCssQueryUserNEU();
}
public void printf(List datas) {
for (LinkTypeData data : datas) {
System.out.println(data.getLinkText());
System.out.println(data.getLinkHref());
System.out.println("***********************************");
}
}
public void getDatasByCssQueryUserNEU() {
Rule rule = new Rule("http://www.neupioneer.com", new String[] { "s" }, new String[] { "软件学院" }, null, -1,
Rule.GET);
List extracts = ExtractService.extract(rule);
printf(extracts);
}
} 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(一家的用途是什么？是怎么做的？？)
　　作为大数据公司的运营编辑，经常有人问我，“诶？你说的爬虫是什么？” “爬虫的目的是什么？” “你们公司卖爬虫吗？你们有蜥蜴吗？” 等一系列问题，编辑绝望了。那么究竟什么是爬虫呢？
　　
　　一、什么是爬虫
　　以下是百度百科对网络爬虫的定义：
　　网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中，更常见的是网络追逐）是按照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。
　　通俗地说，履带是一个程序或脚本，可以自动访问互联网和下载网站的内容。它类似于一个机器人，可以在自己的电脑上获取其他人的网站信息，并做一些更多的过滤、筛选、汇总、排序、排序等操作。
　　网络爬虫的英文名字是Web Spider，这是一个非常形象的名字。把互联网比作蜘蛛网，那么蜘蛛就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛通过网页的链接地址搜索网页。从某个页面（通常是首页）开始，阅读网页内容，找到网页中的其他链接地址，然后通过这些链接地址进行搜索。一个网页，这样一直循环下去，直到这个网站的所有网页都被抓取完。如果把整个互联网看作一个网站，那么网络蜘蛛就可以利用这个原理抓取互联网上的所有网页。
　　二、爬虫能做什么
　　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，分析自己产品的不足，分析竞争对手的信息等等，但这些最重要的条件是数据的采集。从招聘网站可以看出，很多公司都在招聘爬虫工程师，薪水很高。但是，作为一项专业技能，网络爬虫不可能在很短的时间内学会。随着互联网的飞速发展，网站的种类越来越多。很多传统企业因为跟不上时代的发展，被竞争对手甩在了后面。一些公司渴望获得一些行业数据，却苦于不了解技术，
　　三、不懂爬虫技术怎么办
　　ForeSpider数据预嗅探采集系统是一款通用的互联网数据采集软件。该软件高度可视化的特点让每个人都能轻松上手，操作简单，精准智能采集，让企业能够以极低的成本获取所需的数据。同时，采集速度快，服务范围全面，也给用户带来了极大的便利。
　　前端嗅探还可以帮助企业用户进行数据分析。当企业面临海量数据却不知道如何处理时，Front-sniffing可以根据用户需求提供定制化服务，分析行业发展趋势，帮助企业用户打造多方面优势。.
　　在各个行业高速发展的时代，下一步有可能被行业浪潮淹没。每天新增和消失的公司数量是难以想象的。企业要实现长期稳定发展，就必须紧跟时代步伐。，甚至快一步，而这快一步，就是倩倩能为你做的。 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(网页抓取数据百度百科和谷歌百科对比起来，广告太多了)
　　网页抓取数据百度百科的广告（百度百科和谷歌百科对比起来，
　　广告太多了，大多广告多都是没用的，看的人不知道该相信谁，反正我不敢相信。
　　没有图片识别功能。
　　百度这个广告做的不到位。一般情况下基本上是未注册账号才会发布广告，而且这个广告做的差劲不文明，图片来源不明显，那对正常人没有影响。而且文案广告无精准定位。例如你就会发现这个为你留言的人明明他是个男的，但是就是把自己是女的做了好长一段文案，这是百度的很大不足。
　　网页爬虫服务这块用的国外的。但是说真的。一个网站没有谷歌百度，谈何成功，尤其是像北京这种知名的人力密集型网站，完全的竞价排名，靠的是数量和效果取胜，百度说你做错了，你只能祈祷别出事。不过国内还是坚持出台了相关政策的。因为做了会死，百度怕有些不道德的竞价排名公司过分依赖这个，
　　已经弃用百度的我不是来抬杠的，事实证明百度的打假已经没有什么用了，给大家参考下，其他公司公布的严查。
　　还有一个是网页量有问题， 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(衡量网页质量的维度--浏览体验不同质量网页管理)
　　采集知名小说网站的盗版小说页。
　　
　　3、内容质量差：
　　百度搜索引擎认为主要内容的内容是信息较少，或者没有有效信息，或者信息已经过时。都是内容质量较差的页面，对用户没有任何实质性帮助，应该减少他们的显示机会。同时，如果此类网页在网站中所占比例过大，也会影响百度搜索引擎对该网站的评分，尤其是UGC网站、电子商务网站@ &gt;、黄页网站要特别注意过期失效网页的管理。例如：
　　已下架的产品页面，或已过期的团购页面；
　　已过期的招聘和交易页面；
　　资源已过期，如视频被删除、软件下载后无法使用等。
　　4、 没有内容质量可言：
　　完全没有内容质量的网页是指制作成本低，制作以次充好的网页；来自别处采集的内容无需最少编辑即可在线放置；挂木马等病毒；收录欺骗或意图；完全不能满足用户需求甚至收录欺骗性内容的网页。例如：
　　内容短，内容少，但不能支持页面的主要意图；
　　问答页面有问题没有答案，或者答案根本解决不了问题；
　　网站上的搜索结果页面，但没有给出相关信息
　　除了上述网页之外，欺骗用户和搜索引擎的网页在完全没有内容质量的集合中占有很高的比例。百度搜索引擎对作弊网页的定义是：不满足用户需求的网页，通过不正当手段欺骗用户和搜索引擎牟利。目前，这部分网页在互联网上的数量还很少，但作弊网页的价值是负的，对用户的危害很大。搜索引擎对此类网页采取坚决打击的态度。
　　衡量网页质量的维度——浏览体验
　　不同质量的网页浏览体验会有很大的差距，优质网页的浏览体验应该是正面的。用户希望看到干净且易于阅读的网页。混乱的版式和过多的广告会影响用户对网页主要内容的访问。在百度搜索引擎网页质量体系中，用户对网页主要内容的获取成本与浏览体验成反比，即获取成本越高，浏览体验越低。面对内容质量相似的网页，浏览体验更好的网页更有可能获得更高的排名。对于浏览体验较差的网页，百度搜索引擎会视情况降低其显示概率，甚至拒绝收录。
　　影响用户浏览体验质量的因素有很多。目前，百度搜索引擎主要从内容布局和广告影响力两个方面考虑网页：
　　内容布局：用户进入网页时首先看到的是内容布局。布局决定了用户对网页的第一印象，也决定了用户获取内容的成本。
　　广告影响力：百度搜索引擎明白网站的生存和发展需要资金支持，支持在网页上投放合法广告。网页应以满足用户需求为主要目的，最好的状态是“内容为主，广告满足用户需求，内容为主，广告为辅”，广告不应成为页面的主体。
　　我们以一个例子来体验一下百度搜索引擎是如何对网页的浏览体验进行分类的，站长可以以此为基础对比测试自己网站的浏览体验：
　　1、良好的浏览体验：
　　页面布局合理，用户获取主要内容的成本低。一般来说，它具有以下特点：
　　布局合理，布局美观，便于阅读浏览；
　　用户需要的内容占据网页最重要的位置；
　　可以通过页面标签或页面布局清楚地区分什么是广告；
　　广告不占据主要内容的位置，不妨碍用户访问主要内容；
　　
　　示例参考：什么是 seo？。
　　2、糟糕的浏览体验：
　　页面布局和广告投放影响用户对主要内容的访问，增加用户访问信息的成本，让用户反感。包括但不限于以下情况：
　　正文内容不换行也不拆分，用户阅读困难；
　　字体和背景颜色相似，内容难以区分；
　　页面布局不合理，页面首屏看不到有价值的主要内容；
　　广告掩盖了主要内容；或者在一般分辨率下，首屏全是广告，主要内容不可见；
　　弹出广告太多；
　　浮动广告太多影响阅读
　　当点击链接时，会出现一个意想不到的弹出窗口；
　　广告和内容混淆，不易区分；
　　衡量网页质量的维度——可访问性
　　用户希望从搜索引擎中快速获取他们需要的信息。百度搜索引擎为用户提供可以直接一次性获取所有信息的网页结果。百度搜索引擎认为无法直接获取主要内容的网页对用户不友好，会根据情况调整其显示概率。
　　百度搜索引擎会从正常打开、权限限制、有效性三个方面来判断网页的可访问性。对于可以正常访问的网页，可以参与正常排序；对于有权限限制的网页，通过其他维度观察；对于无效的网页，其展示机制将被降低甚至从数据库中删除。
　　1、一个可以正常访问的网页
　　没有权限限制，您可以直接访问所有主要内容网页。
　　2、有权限限制的网页
　　此类网页有两种类型：打开权限和资源访问权限
　　1)打开权限：表示需要登录权限才能打开网页。未经许可，您根本看不到具体内容。普通用户拿不到或成本高。百度搜索引擎将减少其出现的机会。不包括以登录为主要功能的网页。
　　2) 资源获取权限：指获取网页的主要内容，如文档、软件、视频等，需要权限或需要安装插件才能获取完整内容。这时候会出现三种情况：
　　网站 提供高质量、真实的内容。由于内容建设成本高，虽然查看全文或下载需要权限或安装插件，但在用户的预料之内，百度搜索引擎不认为权限行为会对用户造成伤害. , 给予与普通可访问页面相同的处理。
　　对于一些非优质、非正版资源，来自用户转载甚至机器采集，成本低，内容不唯一，用户对资源的访问有访问限制——用户需要注册登录或付费查看，百度搜索引擎会根据具体情况决定是否调整其显示。
　　还有一些视频和下载资源页面。或许他们自己的资源质量还不错，但是他们需要安装非常冷门的插件才能正常访问。例如，当需要安装“xx大片播放器”时，百度搜索引擎就会怀疑其有恶意倾向。
　　
　　示例参考：
　　3、无效网页
　　它通常指具有死链接和主要资源故障的网页。百度搜索引擎认为这些页面无法提供有价值的信息。如果网站上此类页面过多，也会影响百度搜索引擎的收录和评分。建议站长设置此类网页，及时登录百度站长平台，并使用死链提交工具通知百度搜索引擎。
　　无效网页包括但不限于：
　　404、403、503等网页；
　　程序代码错误网页；
　　打开后提示内容被删除，或者因为内容不存在而跳转到首页的页面；
　　收录已删除内容的论坛帖子、已删除的视频页面（主要出现在 UGC 网站上）
　　Internet网络资源的现状
　　CNNIC 2014年初发布的《中国互联网发展状况统计报告》指出：截至2013年12月，中国网页数据为1500亿，比2012年同期增长22.2% . 2013年，单个网站的平均网页数和单个网页的平均字节数保持增长，显示中国互联网内容更加丰富：网站的平均网页数网站达到4.69万台，比去年同期增长2.3%。
　　为保证搜索质量，提高用户满意度，百度搜索引擎每周都会对网页质量进行抽样评估。但是，从过去一年的评测数据中，我们发现优质网页的绝对数量非常少，几乎没有增加；普通网页的比例在下降，相应地，低质量网页的比例显着增加。截至2014年5月，统计数据显示，在百度网络搜索发现的海量网页中，优质网页仅占7.4%，劣质网页高达21%，其余普通网页占71.6%。
　　
　　通过一系列的筛选、识别、分析、赋能工作，百度搜索力求将更多优质的网页呈现给用户。每天，它都会命中数以万计的劣质网站，涉及数百万个网页。可以减少劣质网页对用户的干扰。从下图2014年5月的网页展示分析数据可以看出，当前展示在用户面前的网页质量分布中，优质网页占比40%，劣质网页减少至11%—— ——虽然这个变化已经很明显了，但百度网搜索还是希望能和广大站长一起，把劣质的比例降到更低。
　　
　　互联网的所有页面
　　百度搜索中显示的网页
　　质量网页
　　7.4%
　　41%
　　普通网页
　　71.6%
　　49%
　　低质量的页面
　　二十一％
　　11%
　　上述低质量网页包括两部分：低质量网页和垃圾网页。低质量网页问题分布如下图所示：
　　从上图我们可以看出，低质量网页中最严重的问题是广告过多导致浏览体验不佳，占据网页主要位置，以及意外弹窗、短内容、需要权限的网页获取资源并过期。信息也是低质量网页的重要组成部分。
　　除低质量网页外，没有质量垃圾页面的低质量网页问题分布如下图所示：
　　
　　从上图我们可以看出，低质量网页中最严重的问题是广告过多导致浏览体验不佳，占据网页主要位置，以及意外弹窗、短内容、需要权限的网页获取资源并过期。信息也是低质量网页的重要组成部分。
　　除低质量网页外，没有质量垃圾页面的低质量网页问题分布如下图所示：
　　
　　死链接对用户、网站和搜索引擎毫无意义，垃圾网页占比最大。二是对用户和搜索引擎有害的作弊网页。无效的资源、未回答的问题和不相关的搜索结果页面都是浪费用户时间的网页。搜索引擎不想向用户展示它们。
　　百度搜索引擎给站长的建议
　　以上介绍了百度搜索引擎判断网页质量的标准。对应这些标准，站长在实际工作中应该遵循几个原则：
　　设计网页时主要考虑的是用户，而不是搜索引擎
　　永远把用户体验放在第一位
　　根据用户需求创建内容
　　多想想如何让你的网站独特价值
　　着眼长远，过度广告弊大于利
　　及时删除低质量内容
　　","force_purephv":"0","gnid":"97188c27bedb51c50","img_data":[{"flag":2,"img":[{"desc":"","height":"369" ,"title":"","url":"。ssl。图像。360快。com/t01033d54ef5d5f8579。jpg","width":"980"},{"desc":"","height":"185","title":"","url":". ssl。图像。360快。com/t0128f39fa4fe1f57e9。jpg","width":"980"},{"desc":"","height":"369","title":"","url":". ssl。图像。360快。com/t01033d54ef5d5f8579。jpg","width":"980"},{"desc":"","height":"231"," 标题":" ","url":"。ssl。图像。360快。com/t01b8a72fed89567446。
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　　如何在手机上打开电脑网页？-
　　1、UC浏览器是很多人都会使用的手机浏览器。我们需要在手机端网页的电脑版上使用。我们先打开UC浏览器。2、 点击下方编辑器框选择打开主菜单，在弹出的界面中找到编辑器选中的齿轮状按钮。由于UC浏览器版本不同，齿轮状符号...
　　您好，百度体验所有网页都打不开，访问行为异常。我该如何解决？
　　尝试其他浏览器
　　百度体验入口在哪里——
　　百度体验入口：百度体验-官网百度体验是百度于2010年10月推出的新生活知识产品，主要解决用户“怎么做”，专注解决实际问题。在架构上，它整合了Questions和百度百科的格式标准。经验是一篇文章，可以引导人们达到某种目的...
　　如何在百度上免费发布自己的网页信息——
　　在百度空间博客注册后，即可使用百度博客发布信息。2关于如何在百度网页上免费发布信息，搜索贴吧名称发布信息。3、在百度相应贴吧发布信息贴吧发布信息:1? 我知道下面有三种方法
　　如何制作网页？
　　首先可以告诉想学习网页制作的朋友。学习制作网页和学习其他知识是一样的。它必须有一个基础。在此基础上学习会更容易、更快。其次，你要清楚它的用途。建议你有条件：熟练电脑操作，使用电脑一年以上，上网...
　　百度加经验点登录那个网页——
　　你好，你在哪里登录？您只需单击您回答的问题。在您的右侧，您可以看到您的头像，就在您的头像下方（登录位置）。很有帮助，希望采纳。
　　百度体验页面显示不正常怎么办。以前是一页一页显示的，现在变成这样了
　　你是手机的浏览界面，你可以换成浏览器来浏览，比如：UC不会这样。
　　如何使用百度经验？
　　查看更多1、 首先去百度“百度体验”，然后你会看到百度体验官网，搜索排名第一，点击进入，登录百度账号，如果你没有，去注册一个。很简单，是的，不用我多说。2、首页点击分享计划，进入下图页面，然后点击左侧加入分享计划，进入学生注册页面3、点击学生注册，在用户协议中勾选协议，点击确定，然后选择类型。您可以选择自己主要擅长的方面。4、下一步就是选择导师，根据你选择的类型，百度经验会选择一些更优秀的人作为你的导师，他们会帮助你获得毕业资格。选择后，会向您发送一条消息，如下图所示。查看更多
　　百度图书馆的经验知道，当网页打不开时，其他网页都正常
　　这是系统问题。建议您使用其他浏览器，或者您可以关闭网页稍后使用，或者直接退出。这两天前发生在我身上。 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(自动识别的GitHub百科数据整体较为规范，自动将与标题相对应的内容存放)
　　代码已经同步到GitHub，之前的代码以后会陆续整理出来，分享到GitHub上。欢迎收看。
　　qingmm 的 GitHub
　　百科词条数据整体上还是比较规范的，至少在网络上是这样的。但是在实际爬取中，可以发现正文内容的标题和内容都在同一层级下，无法直接获取到某一层级标题下的所有对应内容。因此，需要巧妙设计代码，自动识别多级标题，自动将标题对应的内容存储在标题下。
　　目前网上抓取百度百科词条数据的代码，大多来自同一个视频教程。虽然功能划分了，写了五个代码文件，但还是不能满足实际需要，教学效果大于实际效果。因此专门研究了下百科词条html页面的代码规则，最终通过一定的规则实现页面内容的自动、规范化获取。
　　输入是术语的名称，输出是一个json文件，数据以字典dict格式存储。
　　这是代码：
　　#-*-coding:utf-8-*-
import re
import requests
import bs4
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import codecs
import sys
import os
path = sys.path[0] + os.sep
headers = {
"Accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8",
"Accept-Encoding":"gzip, deflate, br",
"Accept-Language":"zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8,zh-HK;q=0.7,en-US;q=0.6",
"Connection":"keep-alive",
"Cookie":"BAIDUID=12D740BD92DEA90B607F5B827987F30E:FG=1; BIDUPSID=12D740BD92DEA90B607F5B827987F30E; PSTM=1534166632; BKWPF=3; BDUSS=lleW52cG9MalVYcUhKeWJSYllpMlgzQXpnN2lORml-UXh3b1BqRGpqSnBtcVJiQVFBQUFBJCQAAAAAAAAAAAEAAAARJts6wu3D98flt-cAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGkNfVtpDX1bT1; PSINO=1; H_PS_PSSID=1447_21105_20882_26350_26924_20927; BDORZ=B490B5EBF6F3CD402E515D22BCDA1598; pgv_pvi=419963904; pgv_si=s2644193280; Hm_lvt_55b574651fcae74b0a9f1cf9c8d7c93a=1534920932,1535362634,1535362645,1535362662; Hm_lpvt_55b574651fcae74b0a9f1cf9c8d7c93a=1535362662",
"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36",
"Host": 'baike.baidu.com',
"Upgrade-Insecure-Requests":"1"
}
def craw(url, item):
html = requests.get(url, headers=headers).content
data = dict()
data['url'] = url
data['name'] = item
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
title = soup.find('h2').get_text()
data['abstract'] = soup.find('div', class_='lemma-summary').get_text().strip().replace('\n', '').replace('\t', '')
basic_info = soup.find('div', class_='basic-info')
dts = basic_info.find_all('dt', class_='name')
dds = basic_info.find_all('dd', class_='value')
data['basic_info'] = dict()
for i in range(len(dts)):
name = dts[i].get_text().strip().replace('\n', '').replace('\t', '')
value = dds[i].get_text().strip().replace('\n', '').replace('\t', '')
data['basic_info'][name] = value
paras = soup.find_all('div', class_=['para-title', 'para'])
content = dict()
# move cursor to div: para-title level-2
for i in range(len(paras)):
if 'level-2' in paras[i]['class']:
paras = paras[i:]
break
level3_flag = False
# traversal content, caution: there is level-3 para, so the code will be more complicate
for para in paras:
if 'level-2' in para['class']:
prefix = para.span.get_text().strip().replace('\n', '')
name = para.h2.get_text().strip().replace('\n', '').replace(prefix, '')
print 'name', name
content[name] = ''
level3_flag = False
elif 'level-3' in para['class']:
if not level3_flag:
content[name] = dict()
prefix = para.span.get_text().strip().replace('\n', '')
children = para.h3.get_text().strip().replace('\n', '').replace(prefix, '')
print 'children', children
content[name][children] = ''
level3_flag = True
else:
text = para.get_text().strip().replace('\n', '').replace('\t', '')
if level3_flag:
content[name][children] += text
else:
content[name] += text
data['content'] = content
f = codecs.open(path + 'baike.json', 'w', 'utf-8')
json.dump(data, f, ensure_ascii=False)
f.write('\n')
f.close()
if __name__ == '__main__':
baseurl = 'http://baike.baidu.com/item/'
# items = ['Python', u'北京市', u'朝阳区']
items = [u'北京市']
for item in items:
url = baseurl + item
print url
craw(url, item)
　　以上，欢迎交流。 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(【知识点】该工具需要使用mysql,等使用方法)
　　多义词", "summary": "\n在百度百科中，当同一个词条名称可以指代不同含义和概念的事物时，该词条称为多义词。如词条“Apple”既可以代表一种水果，也可以指代苹果，所以“apple”是一个多义词。\n", "summarylinks": [["百度维基"], ["/item/百度百度" ]], "basicinfo": [[], []], "content": "", "contentlinks": [["义项"], ["/item/义项"]]}5.in baike /mysql/json_test.py 有团队生成baike.json相关调试 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(聊一聊Python与网络爬虫的主要框架程序的特点及应用)
　　谈谈 Python 和网络爬虫。
　　1、爬虫的定义
　　爬虫：一种自动爬取互联网数据的程序。
　　2、爬虫的主要框架
　　
　　爬虫程序的主要框架如上图所示。爬虫调度器通过URL管理器获取要爬取的URL链接。如果URL管理器中存在要爬取的URL链接，则爬虫调度器调用网页下载器下载对应的网页，然后调用网页解析器解析网页，并在网页中添加新的URL到 URL 管理器输出有价值的数据。
　　3、爬虫时序图
　　
　　4、网址管理器
　　URL管理器对要爬取的URL集合和已爬取的URL集合进行管理，防止重复爬取和循环爬取。URL管理器的主要功能如下图所示：
　　
　　在 URL 管理器的实现方面，Python 主要使用内存（集合）和关系数据库（MySQL）。对于小程序，一般在内存中实现，Python 内置的 set() 类型可以自动判断元素是否重复。对于较大的程序，通常使用数据库。
　　5、网页下载器
　　Python 中的网页下载器主要使用 urllib 库，它是 Python 自带的一个模块。对于2.x版本中的urllib2库，在python3.x中，以及它的request等子模块中都集成到urllib中。urllib 中的 urlopen 函数用于打开 url 并获取 url 数据。urlopen 函数的参数可以是 url 链接或请求对象。对于简单的网页，直接使用url字符串作为参数就可以了，但是对于有反爬虫机制的复杂网页，使用urlopen函数时，需要添加http头。对于有登录机制的网页，需要设置cookies。
　　6、网页解析器
　　网页解析器从网页下载器下载的URL数据中提取有价值的数据和新的URL。对于数据提取，可以使用正则表达式、BeautifulSoup 等方法。正则表达式使用基于字符串的模糊匹配，对特征鲜明的目标数据有较好的效果，但通用性不强。BeautifulSoup 是一个第三方模块，用于对 URL 内容进行结构化分析。下载的网页内容被解析为DOM树。下图是百度百科中使用BeautifulSoup打印的网页的一部分输出。
　　
　　关于BeautifulSoup的具体使用，后面会在文章写。以下代码使用python抓取百度百科英雄联盟条目中其他与联盟相关的条目，并将这些条目保存在新创建的excel中。在代码上：
　　
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import xlrd
import xlwt
from urllib.request import urlopen



excelFile=xlwt.Workbook()
sheet=excelFile.add_sheet('league of legend')
## 百度百科：英雄联盟##
html=urlopen("http://baike.baidu.com/subview ... 6quot;)
bsObj=BeautifulSoup(html.read(),"html.parser")
#print(bsObj.prettify())

row=0

for node in bsObj.find("div",{"class":"main-content"}).findAll("div",{"class":"para"}):
links=node.findAll("a",href=re.compile("^(/view/)[0-9]+\.htm$"))
for link in links:
if 'href' in link.attrs:
print(link.attrs['href'],link.get_text())
sheet.write(row,0,link.attrs['href'])
sheet.write(row,1,link.get_text())
row=row+1


excelFile.save('E:\Project\Python\lol.xls')
　　部分输出截图如下：
　　
　　excel部分截图如下：
　　
　　以上就是本文的全部内容，希望对大家学习Python网络爬虫有所帮助。 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(一家的用途是什么？是怎么做的？？)
　　作为大数据公司的编辑，经常有人问我，“诶？你说的爬虫是什么？” “爬虫的目的是什么？” “你们公司卖爬虫吗？你们有蜥蜴吗？” 等一系列问题，编辑绝望了。那么究竟什么是爬虫呢？
　　
　　一、什么是爬虫
　　以下是百度百科对网络爬虫的定义：
　　网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中，更常见的是网络追逐）是按照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。
　　通俗的说，爬虫就是可以自动上网并下载网站内容的程序或脚本。它类似于一个机器人，可以在自己的电脑上获取其他人的网站信息，并做一些更多的过滤、筛选、汇总、排序、排序等操作。
　　网络爬虫的英文名字是Web Spider，这是一个非常形象的名字。把互联网比作蜘蛛网，那么蜘蛛就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛通过网页的链接地址搜索网页。从某个页面（通常是首页）开始，阅读网页内容，找到网页中的其他链接地址，然后通过这些链接地址进行搜索。一个网页，这样一直循环下去，直到这个网站的所有网页都被抓取完。如果把整个互联网看作一个网站，那么网络蜘蛛就可以利用这个原理抓取互联网上的所有网页。
　　二、爬虫能做什么
　　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，分析自己产品的不足，分析竞争对手的信息等等，但这些最重要的条件是数据的采集。从招聘网站可以看出，很多公司都在招聘爬虫工程师，薪水很高。但是，作为一项专业技能，网络爬虫不可能在很短的时间内学会。随着互联网的飞速发展，网站的种类越来越多。很多传统企业因为跟不上时代的发展，被竞争对手甩在了后面。一些公司渴望获得一些行业数据，却苦于不了解技术，
　　三、不懂爬虫技术怎么办
　　预嗅ForeSpider数据采集系统是一款通用的互联网数据采集软件。该软件高度可视化的特点让每个人都能轻松上手，操作简单，精准智能采集，让企业能够以极低的成本获取所需的数据。同时，采集速度快，服务范围全面，也给用户带来了极大的便利。
　　前端嗅探还可以帮助企业用户进行数据分析。当企业面临海量数据却不知道如何处理时，Front-sniffing可以根据用户需求提供定制化服务，分析行业发展趋势，帮助企业用户打造多方面优势。.
　　在各个行业高速发展的时代，下一步有可能被行业浪潮淹没。每天新增和消失的公司数量是难以想象的。企业要想实现长期稳定发展，就必须紧跟时代步伐。，甚至快一步，而这快一步，正是倩倩能为你做的。 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(网页爬虫：就是服务器端部署一个1.html网页的数据思路)
　　网络爬虫：是一种用于获取互联网上指定规则的数据的程序。
　　想法：
　　1.为了模拟网络爬虫，我们现在可以在我们的 tomcat 服务器上部署一个 1.html 网页。（部署步骤：在tomcat目录的webapps目录的ROOTS目录下新建1.html。使用notepad++编辑内容：
　　)
　　2.使用URL与网页建立联系
　　3.获取输入流，用于读取网页内容
　　4.建立正则规则，因为这里我们是爬取网页中的邮箱信息，所以创建一个匹配邮箱的正则表达式：String regex="\w+@\w+(\.\w+)+" ;
　　5.将提取的数据放入集合中。
　　代码：
　　
import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.URL;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
/*
* 网页爬虫:就是一个程序用于在互联网中获取指定规则的数据
*
*
*/
public class RegexDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {

List list=getMailByWeb();
for(String str:list){
System.out.println(str);
}

}
private static List getMailByWeb() throws Exception {

//1.与网页建立联系。使用URL
String path="http://localhost:8080//1.html";//后面写双斜杠是用于转义
URL url=new URL(path);
//2.获取输入流
InputStream is=url.openStream();
//加缓冲
BufferedReader br=new BufferedReader(new InputStreamReader(is));
//3.提取符合邮箱的数据
String regex="\\w+@\\w+(\\.\\w+)+";
//进行匹配
//将正则规则封装成对象
Pattern p=Pattern.compile(regex);
//将提取到的数据放到一个集合中
List list=new ArrayList();

String line=null;
while((line=br.readLine())!=null){
//匹配器
Matcher m=p.matcher(line);
while(m.find()){
//3.将符合规则的数据存储到集合中
list.add(m.group());
}
}

return list;
}
}
　　注意：执行前需要开启tomcat服务器
　　操作结果：
　　总结
　　以上就是小编介绍的使用正则表达式实现网络爬虫的思路的详细讲解。我希望它会对你有所帮助。如果有什么问题，请给我留言，小编会及时回复您。非常感谢您对网站的支持！ 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(EXCEL表格如何自动获取网页数据？excel2016数据里面的自网站)
　　EXCEL表格如何自动获取网页数据？
　　来自wps excel2016中的数据网站根据菜单栏
　　1、首先双击电脑上的wps excel2016快捷方式，打开表单应用，进入编辑界面。
　　2、 然后在出现的编辑窗口中，点击打开主菜单栏中的“数据”设置选项。
　　3、 然后在弹出的数据菜单栏窗口中，可以看到“From 网站”的设置选项。
　　Excel表格使用网站得到数据乱码，如何解决？
　　获取网络数据，自带的网络还是有限的
　　VBA中有一个特殊的对象来处理网络数据捕获，大家都叫网络捕获
　　新手难，VBA程序员都能写！
　　在excel中，由于网站“获取外部数据”，网页中的表格无法识别...
　　获取网络数据，自带的网络还是有限的
　　VBA中有一个特殊的对象来处理网络数据捕获，大家都叫网络捕获
　　新手难，VBA程序员都能写！
　　wps excel2016数据中的self网站在哪里？
　　来自wps excel2016中的数据网站根据菜单栏
　　1、首先双击电脑上的wps excel2016快捷方式，打开表单应用，进入编辑界面。
　　2、 然后在出现的编辑窗口中，点击打开主菜单栏中的“数据”设置选项。
　　3、 然后在弹出的数据菜单栏窗口中，可以看到“From 网站”的设置选项。
　　电脑的Excel是网站和之前的不一样，不能从网上的内部人那里抓取...
　　1、首先我们找一个网页播放，复制网址。
　　2、 然后，我们打开Excel，点击菜单栏中的“数据”选项卡，点击功能区“来自网站”。
　　3、在地址栏中右击，将我们复制的网址粘贴到地址栏中，点击“前往”。
　　4、进入网页后，如图，我们点击右下角的“导入”。
　　5、这时候发现表中的数据已经导入到excel中了。 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(【干货】如何选择合适的方式爬取数据？（一）)
　　大家好，这是我第一次写这样的分享项目文章。可能很水，不完整，肯定有一些错误。希望大家在评论中指点迷津。谢谢！
　　一、前言
　　网络爬虫（又称网络蜘蛛、网络机器人）是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是蚂蚁、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。
　　目前在一线城市，爬虫的薪资待遇都比较客观。后来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。
　　软件：PyCharm
　　所需的库：Scrapy、selenium、pymongo、user_agent、datetime
　　目标 网站：
　　http://bbs.foodmate.net
　　插件：chromedriver（版本必须正确）
　　四、项目分析1、确定爬取的结构网站
　　简而言之：确定网站的加载方式，如何正确进入post逐级抓取数据，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非常重要，也是编写代码的主要部分。
　　2、如何选择正确的方式抓取数据？
　　目前我知道的爬虫方法大概有以下几种（不全，但比较常用）：
　　1）请求框架：使用这个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，比较轻巧灵活，高并发分布式部署也很灵活，功能可以更好的实现。
　　2）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；同时抓取不同的 URL；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；我们打开了组织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、步骤二：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。
　　
　　很多人学习python，不知道从哪里开始。
　　很多人学习python，掌握了基本语法后，不知道从哪里找案例上手。
　　许多做过案例研究的人不知道如何学习更高级的知识。
　　所以对于这三类人，我会为大家提供一个很好的学习平台，免费领取视频教程、电子书、课程源码！
　　QQ群：721195303
　　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('#ct > div.mn > div:nth-child(2) > div')[:-1]
for column_path in column_path_list:
col_paths = column_path.css('div > table > tbody > tr > td > div > a').xpath('@href').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 == 'http://www.foodmate.net/know/':
pass
else:
try:
nums = response.css('#fd_page_bottom > div > label > span::text').extract_first().split(' ')[-2]
except:
nums = 1
for num in range(1, int(nums) + 1):
tbody_list = response.css('#threadlisttableid > tbody')
for tbody in tbody_list:
if 'normalthread' in str(tbody):
item = LunTanItem()
item['article_url'] = response.urljoin(
tbody.css('* > tr > th > a.s.xst').xpath('@href').extract_first())
item['type'] = response.css(
'#ct > div > div.bm.bml.pbn > div.bm_h.cl > h1 > a::text').extract_first()
item['title'] = tbody.css('* > tr > th > a.s.xst::text').extract_first()
item['spider_type'] = "论坛"
item['source'] = "食品论坛"
if item['article_url'] != 'http://bbs.foodmate.net/':
yield scrapy.Request(
url=item['article_url'],
callback=self.get_data,
meta={'item': item, 'content_info': []}
)
try:
callback_url = response.css('#fd_page_bottom > div > a.nxt').xpath('@href').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['item']
content_list = []
divs = response.xpath('//*[@id="postlist"]/div')
user_name = response.css('div > div.pi > div:nth-child(1) > a::text').extract()
publish_time = response.css('div.authi > em::text').extract()
floor = divs.css('* strong> a> em::text').extract()
s_id = divs.xpath('@id').extract()
for i in range(len(divs) - 1):
content = ''
try:
strong = response.css('#postmessage_' + s_id[i].split('_')[-1] + '').xpath('string(.)').extract()
for s in strong:
content += s.split(';')[-1].lstrip('\r\n')
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('于 ')[-1], # %Y-%m-%d %H:%M:%S'
id='#' + floor[i], # 楼层
)
content_list.append(datas)
except IndexError:
pass
item['content_info'] = response.meta['content_info']
item['scrawl_time'] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
item['content_info'] += content_list
data_url = response.css('#ct > div.pgbtn > a').xpath('@href').extract_first()
if data_url != None:
data_url = response.urljoin(data_url)
yield scrapy.Request(
url=data_url,
callback=self.get_data,
meta={'item': item, 'content_info': item['content_info']}
)
else:
item['scrawl_time'] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
self.logger.info("正在存储！")
print('储存成功')
yield item
　　3、第三步：确定爬取方式
　　由于是静态网页，我首先决定使用scrapy框架直接获取数据，通过初步测试，发现该方法确实可行。爬虫限制了爬取速度，导致我被网站限制，网站从静态加载的网页改成：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。
　　但是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。
　　代码的实现部分如下：
　　def process_request(self, request, spider):
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument('--headless') # 使用无头谷歌浏览器模式
chrome_options.add_argument('--disable-gpu')
chrome_options.add_argument('--no-sandbox')
# 指定谷歌浏览器路径
self.driver = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options,
executable_path='E:/pycharm/workspace/爬虫/scrapy/chromedriver')
if request.url != 'http://bbs.foodmate.net/':
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('utf-8'), encoding='utf-8',
request=request)
　　4、第四步：确定爬取数据的存储格式
　　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: '财经', '体育', '社会'
spider_type = Field() # str: forum | 只能写 'forum'
　　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，格式要求也没有那么高。可灵活存储多维数据。一般是爬虫首选的数据库（别跟我说redis，知道的我会用，主要是不会）
　　代码：
　　import pymongo
class FMPipeline():
def __init__(self):
super(FMPipeline, self).__init__()
# client = pymongo.MongoClient('139.217.92.75')
client = pymongo.MongoClient('localhost')
db = client.scrapy_FM
self.collection = db.FM
def process_item(self, item, spider):
query = {
'article_url': item['article_url']
}
self.collection.update_one(query, {"$set": dict(item)}, upsert=True)
return item
　　这时候，有聪明的朋友会问：同一个数据爬两次怎么办？（换句话说，就是重复检查功能）
　　我之前没想过这个问题。后来问了大佬才知道。这是我们保存数据的时候做的，就这句话：
　　query = {
'article_url': item['article_url']
}
self.collection.update_one(query, {"$set": dict(item)}, upsert=True)
　　通过帖子的链接判断是否有重复数据爬取。如果重复数据可以理解为覆盖它，那么数据也可以被更新。
　　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。我不会在这里详细介绍。
　　七、效果展示
　　1、 点击运行，控制台会显示结果，如下图所示。
　　
　　
　　2、 中途将很多帖子的爬取任务堆到队列中，再进行多线程处理。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。
　　八、总结
　　1、本文文章主要介绍食物网站数据采集和存储过程，并详细讲解如何分析网页结构、爬取策略和网站类型。，层级关系，爬取方式和数据存储过程，最后实现将帖子的每条评论都爬进数据库，并且可以更新数据，防止重复爬取，反爬取等，干货满满.
　　2、 总的来说，这个项目并不是特别难。只要思路正确，找到数据规律，可以说是轻而易举。我想只是我之前没有完全走完这个过程。我希望它会对你有所帮助。这将是我最大的荣幸。
　　3、遇到问题，首先想到的不是问同事、朋友、老师，而是去谷歌、百度，看看有没有类似的情况，看看别人的经历，而你一定要学会自己发现问题、思考问题、解决问题。，这对以后的工作很有帮助（之前有人说我还没有离开我的学生时代，就是我喜欢问同事）。在网上查了一些资料，还是没有头绪，再问别人，别人会做的我更愿意帮你~
　　还是要推荐一下自己搭建的Python学习群：721195303，群里都是学Python的。如果您想学习或正在学习Python，欢迎您加入。大家是软件开发党，不定期分享干货（仅限Python软件开发相关），包括2021年自己编译的最新Python进阶资料和零基础教学。欢迎进阶有兴趣的朋友在 Python 中加入！ 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(如何快速入门HeadlessChrome进行网页抓取的经验(组图))
　　翻译：没有两个
　　Headless Chrome 是 Chrome 浏览器的一种非界面形式。它可以在不打开浏览器的情况下运行具有 Chrome 支持的所有功能的程序。与现代浏览器相比，Headless Chrome 更方便测试web应用、获取网站的截图、做爬虫抓取信息等，更贴近浏览器环境。下面就来看看作者分享的使用Headless Chrome的网页爬虫体验吧。
　　PhantomJS 的发展已经停止，Headless Chrome 成为热点关注的焦点。每个人都喜欢它，包括我们。现在，网络爬虫是我们工作的很大一部分，现在我们广泛使用 Headless Chrome。
　　本文 文章 将告诉您如何快速开始使用 Headless Chrome 生态系统，并展示从抓取数百万个网页中学到的经验。
　　文章总结：
　　1. 控制Chrome的库有很多，大家可以根据自己的喜好选择。
　　2. 使用 Headless Chrome 进行网页抓取非常简单，尤其是在掌握了以下技巧之后。
　　3. 可以检测到无头浏览器访问者，但没有人可以检测到。
　　无头镀铬简介
　　Headless Chrome 基于 Google Chrome 团队开发的 PhantomJS（QtWebKit 内核）。团队表示将专注于该项目的研发，未来将继续维护。
　　这意味着对于网页抓取和自动化需求，您现在可以体验到 Chrome 的速度和功能，因为它具有世界上最常用的浏览器的特性：支持所有 网站，支持 JS 引擎，以及伟大的开发者工具 API。它是可怕的！
　　我应该使用哪个工具来控制 Headless Chrome？
　　
　　市面上确实有很多NodeJS库支持Chrome新的headless模式，每个库都有自己的特点。我们自己的一个是 NickJS。如果你没有自己的爬虫库，你怎么敢说你是网络爬虫专家。
　　还有一套与社区一起发布的其他语言的库，比如基于GO语言的。我们推荐使用 NodeJS 工具，因为它和网页解析语言是一样的（你会在下面看到它有多方便）。
　　网络爬虫？不违法吗？
　　我们无意挑起无休止的争议，但不到两周前，一位美国地区法官命令第三方抓取 LinkedIn 的公开文件。到目前为止，这只是一项初步法律，诉讼还将继续。LinkedIn肯定会反对，但是放心，我们会密切关注情况，因为这个文章讲了很多关于LinkedIn的内容。
　　无论如何，作为技术文章，我们不会深入研究具体爬虫操作的合法性。我们应该始终努力尊重目标网站的ToS。并且不会对您在此文章 中了解到的任何损害负责。
　　到目前为止学到的很酷的东西
　　下面列出的一些技术几乎每天都在使用。代码示例使用 NickJS 爬网库，但它们很容易被其他 Headless Chrome 工具重写。重要的是分享这个概念。
　　将饼干放回饼干罐中
　　使用全功能浏览器进行爬取，让人安心，不用担心CORS、session、cookies、CSRF等web问题。
　　但有时登录表单会变得很棘手，唯一的解决办法就是恢复之前保存的会话cookie。当检测到故障时，一些网站会发送电子邮件或短信。我们没有时间这样做，我们只是使用已设置的会话 cookie 打开页面。
　　LinkedIn有一个很好的例子，设置li_atcookie可以保证爬虫访问他们的社交网络（记住：注意尊重目标网站Tos）。
　　await nick.setCookie({
name: "li_at",
value: "a session cookie value copied from your DevTools",
domain: "www.linkedin.com"
})
　　我相信像LinkedIn这样的网站不会使用有效的会话cookie来阻止真正的浏览器访问。这是相当危险的，因为错误的信息会引发愤怒用户的大量支持请求。
　　jQuery 不会让你失望
　　我们学到的一件重要事情是，通过 jQuery 从网页中提取数据非常容易。现在回想起来，这是显而易见的。网站 提供了一个高度结构化、可查询的收录数据元素的树（称为 DOM），而 jQuery 是一个非常高效的 DOM 查询库。那么为什么不使用它进行爬行呢？这种技术将被一次又一次地尝试。
　　很多网站已经用过jQuery了，所以在页面中添加几行就可以获取数据了。
　　await tab.open("news.ycombinator.com")
await tab.untilVisible("#hnmain") // Make sure we have loaded the page
await tab.inject("https://code.jquery.com/jquery-3.2.1.min.js") // We&#39;re going to use jQuery to scrape
const hackerNewsLinks = await tab.evaluate((arg, callback) => {
// Here we&#39;re in the page context. It&#39;s like being in your browser&#39;s inspector tool
const data = []
$(".athing").each((index, element) => {
data.push({
title: $(element).find(".storylink").text(),
url: $(element).find(".storylink").attr("href")
})
})
callback(null, data)
})
　　印度、俄罗斯和巴基斯坦在屏蔽机器人的做法上有什么共同点？
　　
　　答案是使用验证码来解决服务器验证。几块钱就可以买到上千个验证码，生成一个验证码通常需要不到30秒的时间。但是到了晚上，因为没有人，一般都比较贵。
　　一个简单的谷歌搜索将提供多个 API 来解决任何类型的验证码问题，包括获取谷歌最新的 recaptcha 验证码（21,000 美元）。
　　将爬虫机连接到这些服务就像发出一个 HTTP 请求一样简单，现在机器人是一个人。
　　在我们的平台上，用户可以轻松解决他们需要的验证码问题。我们的 Buster 库可以：
　　if (await tab.isVisible(".captchaImage")) {
// Get the URL of the generated CAPTCHA image
// Note that we could also get its base64-encoded value and solve it too
const captchaImageLink = await tab.evaluate((arg, callback) => {
callback(null, $(".captchaImage").attr("src"))
})
// Make a call to a CAPTCHA solving service
const captchaAnswer = await buster.solveCaptchaImage(captchaImageLink)
// Fill the form with our solution
await tab.fill(".captchaForm", { "captcha-answer": captchaAnswer }, { submit: true })
}
　　等待DOM元素，不是固定时间
　　经常看到爬行初学者要求他们的机器人在打开页面或点击按钮后等待 5 到 10 秒——他们想确保他们所做的动作有时间产生效果。
　　但这不是应该做的。我们的 3 步理论适用于任何爬行场景：您应该等待的是您要操作的特定 DOM 元素。它更快更清晰，如果出现问题，您将获得更准确的错误提示。
　　await tab.open("https://www.facebook.com/phbus ... 6quot;)
// await Promise.delay(5000) // DON&#39;T DO THIS!
await tab.waitUntilVisible(".permalinkPost .UFILikeLink")
// You can now safely click the "Like" button...
await tab.click(".permalinkPost .UFILikeLink")
　　在某些情况下，可能确实有必要伪造人为延迟。可以使用
　　await Promise.delay(2000 + Math.random() * 3000)
　　鬼混。
　　MongoDB
　　我们发现MongoDB非常适合大部分的爬虫工作，它拥有优秀的JS API和Mongoose ORM。考虑到你在使用 Headless Chrome 的时候已经在 NodeJS 环境中了，为什么不采用呢？
　　JSON-LD 和微数据开发
　　有时网络爬虫不需要了解DOM，而是要找到正确的“导出”按钮。记住这一点可以节省很多时间。
　　严格来说，有些网站会比其他网站容易。例如，他们所有的产品页面都以 JSON-LD 产品数据的形式显示在 DOM 中。您可以与他们的任何产品页面交谈并运行
　　JSON.parse(document . queryselector(" # productSEOData "). innertext)
　　你会得到一个非常好的数据对象，可以插入到MongoDB中，不需要真正的爬取！
　　网络请求拦截
　　
　　因为使用了DevTools API，所以编写的代码具有使用Chrome的DevTools的等效功能。这意味着生成的机器人可以拦截、检查甚至修改或中止任何网络请求。
　　通过从LinkedIn下载PDF格式的简历来测试网络请求拦截。点击配置文件中的“Save to PDF”按钮，触发XHR，响应内容为PDF文件，是一种截取文件写入磁盘的方法。
　　let cvRequestId = null
tab.driver.client.Network.responseReceived((e) => {
if (e.type === "XHR" && e.response.url.indexOf("profile-profilePdf/") > 0) {
cvRequestId = e.requestId
}
})
tab.driver.client.Network.loadingFinished((e) => {
if (e.requestId === cvRequestId) {
tab.driver.client.Network.getResponseBody({ requestId: cvRequestId }, (err, cv) => {
require("fs").writeFileSync("linkedin-cv.pdf", Buffer.from(cv.body, (cv.base64Encoded ? &#39;base64&#39; : &#39;utf8&#39;)))
})
}
})
　　值得一提的是，DevTools 协议发展很快，现在有一种方法可以使用 Page.setDownloadBehavior() 来设置下载传入文件的方法和路径。我们还没有测试它，但它看起来很有希望！
　　广告拦截
　　const nick = new Nick({
loadImages: false,
whitelist: [
/.*\.aspx/,
/.*axd.*/,
/.*\.html.*/,
/.*\.js.*/
],
blacklist: [
/.*fsispin360\.js/,
/.*fsitouchzoom\.js/,
/.*\.ashx.*/,
/.*google.*/
]
})
　　还可以通过阻止不必要的请求来加速爬行。分析、广告和图像是典型的阻塞目标。但是，请记住，这会使机器人变得不像人类（例如，如果所有图片都被屏蔽，LinkedIn 将无法正确响应页面请求——不确定这是不是故意的）。
　　在 NickJS 中，用户可以指定收录正则表达式或字符串的白名单和黑名单。白名单特别强大，但是一不小心，很容易让目标网站崩溃。
　　DevTools 协议还有 Network.setBlockedURLs()，它使用带有通配符的字符串数组作为输入。
　　更重要的是，新版Chrome会自带谷歌自己的“广告拦截器”——它更像是一个广告“过滤器”。该协议已经有一个名为 Page.setAdBlockingEnabled() 的端点。
　　这就是我们正在谈论的技术！
　　无头 Chrome 检测
　　最近发表的一篇文章文章列举了多种检测Headless Chrome访问者的方法，也可以检测PhantomJS。这些方法描述了基本的 User-Agent 字符串与更复杂的技术（例如触发错误和检查堆栈跟踪）的比较。
　　在愤怒的管理员和聪明的机器人制造者之间，这基本上是猫捉老鼠游戏的放大版。但我从未见过这些方法正式实施。检测自动访问者在技术上是可能的，但谁愿意面对潜在的错误消息？这对于大型 网站 来说尤其危险。
　　如果你知道那些网站有这些检测功能，请告诉我们！
　　结束语
　　爬行从未如此简单。借助我们最新的工具和技术，它甚至可以成为我们开发人员的一项愉快而有趣的活动。
　　顺便说一句，我们受到了 Franciskim.co “我不需要一个臭 API”的启发 文章，非常感谢！此外，有关如何开始使用 Puppets 的详细说明，请单击此处。
　　下一篇文章，我会写一些“bot缓解”工具，比如Distill Networks，聊聊HTTP代理和IP地址分配的奇妙世界。
　　网络上有一个我们的抓取和自动化平台库。如果你有兴趣，还可以了解一下我们3个爬行步骤的理论信息。 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(robots.txt可以告诉百度您网站的哪些页面可以被抓取)
　　HTTPS协议站点信息更安全，同时可以降低网站被劫持的风险。比如网站有HTTP和HTTPS两种站点，这个工具可以用来认证，方便百度搜索识别。网站成功识别HTTP和HTTPS的对应关系后，搜索器会及时显示网站HTTPS 资源。
　　机器人
　　这里可以提交网站的robots.txt文件。robots.txt可以告诉百度网站的哪些页面可以爬取，哪些页面不能爬取。在这里您可以使用机器人工具来创建、验证和更新您的 robots.txt 文件，或在百度中检查您的 网站robots.txt 文件的状态。
　　死链接提交
　　死链提交工具是网站向百度提交死链的数据推送工具，被推送的死链会被百度搜索屏蔽。网站 有很多死链接，会影响网站的网站评分。建议有很多死链接网站，用这个工具。死链提交工具3天内生效。如果超时生效，请在反馈中心提交；死链接提交工具只识别404数据，请提交404数据；如果您错误地使用了这个工具并且网站内容不是死链接，那么提交将不会生效。
　　流和 关键词
　　提供网站热门关键词在百度搜索结果和点击量数据中的展示，并提供关键词自定义功能，方便网站根据需要设置关键词。通过监控关键词的性能，帮助网站更好的优化。该工具旨在全面帮助站长了解网站在百度搜索引擎中的表现，确定页面和网站的优化方向，为网站运营决策提供分析依据。这也可以用来查看网站相关关键词的排名。
　　网站修订版
　　当一个站点的域名或目录发生变化时，如果想让百度快速收录变化后的新链接，替换之前的旧链接，则需要使用百度搜索的网站资源平台 修改工具用于提交您的修改关系，加速百度用收录替换新旧链接。修改规则中的新旧链接必须使用301方法跳转。
　　闭站保护
　　由于网站自身原因（改版、暂停服务等）、客观原因（服务器故障、政策影响等），网站长时间无法正常访问，百度搜索引擎会认为该站点属于 Disabled。站长可以通过封闭站点保护工具提交申请。申请通过后，百度搜索引擎将暂时保留索引，暂停对该网站的抓取，并暂停其在搜索结果中的显示。网站恢复正常后，站长可以通过闭站保护工具申请恢复。申请通过后，百度搜索引擎将恢复对网站的抓取和展示，不影响网站的评价分数。站长在关闭站点后应立即申请站点关闭保护。如果申请不及时，网站可能会被判断为死链接，影响后续的收录和展示。
　　抓取异常
　　百度蜘蛛无法正常爬取，即爬取异常。对于无法正常抓取大量内容的网站，搜索引擎会认为网站存在用户体验缺陷，减少对网站的评估、抓取、索引、权重的需求受到一定程度的负面影响，最终会影响到网站从百度获得的流量。
　　综上所述，充分利用百度搜索资源平台，对网站的百度SEO有很大帮助，使网站优化事半功倍。 查看全部

　　网页抓取数据百度百科(优采云采集器过程中涉及到的一些名词-乐题库)
　　以下是优采云采集器使用中涉及到的一些名词。
　　采集 规则：
　　这是一个优采云采集器记录采集任务具体设置信息的程序脚本，可以进行导入导出操作。导入现有规则后，您可以对其进行修改，也可以根据配置的规则自动执行数据，无需修改。导出的规则可以发送给其他用户使用。
　　X路径：
　　这是一种路径查询语言。简单的说，就是通过一个路径表达式来查找我们需要的数据在网页中的位置。
　　以下介绍来自百度百科，详情请点击这里：
　　XPath 是 XML 路径语言，它是一种用于确定 XML（标准通用标记语言的子集）文档某个部分的位置的语言。XPath 基于 XML 树结构，具有不同类型的节点，包括元素节点、属性节点和文本节点，并提供在数据结构树中查找节点的能力。最初，XPath 的初衷是将其用作 XPointer 和 XSLT 之间的通用语法模型。但是 XPath 很快就被开发人员采用为一种小型查询语言。
　　如果您想更深入地学习，请点击此处查看W3school中的学习教程。
　　HTML：
　　这是一种用于描述网页的语言，主要用于控制数据的显示和外观。HTML 文档也称为网页。
　　以下介绍来自百度百科，更多详细内容请点击这里。
　　超文本标记语言，标准通用标记语言下的应用。“超文本”是指页面可以收录非文本元素，例如图片、链接，甚至音乐和程序。
　　超文本标记语言的结构包括“head”部分（英文：Head）和“body”部分（英文：Body），其中“head”部分提供网页信息，“body”部分提供网页信息。网页的具体内容。
　　如果您想更深入地学习，请点击此处查看W3school中的学习教程。
　　网址：
　　URL是网站的网址。
　　以下介绍来自百度百科，更多详细内容请点击这里。
　　统一资源定位符是互联网上可用资源的位置和访问方式的简明表示，是互联网上标准资源的地址。Internet 上的每个文件都有一个唯一的 URL，其中收录指示文件位置以及浏览器应如何处理它的信息。[1]
　　它最初是由蒂姆·伯纳斯·李 (Tim Berners Lee) 发明的，作为万维网上的一个地址。它现已被万维网联盟编译为 Internet 标准 RFC1738。
　　饼干：
　　Cookie是服务器临时存储在您计算机上的一段信息（例如您在网站上输入的文字，如用户名、密码等，以及一些其他操作记录），以便服务器可以识别你的电脑。
　　以下介绍来自百度百科，更多详细内容请点击这里。
　　Cookie，有时也以复数形式使用，是指存储在用户本地终端上的某些网站数据（通常是加密的），以识别用户身份并进行会话跟踪。RFC2109 和 2965 中定义的定义已经过时，最新的替代规范是 RFC6265 [1]。（可以称为浏览器缓存）
　　正则表达式：
　　这是一个过滤数据的规则，用于在采集期间提取和替换数据。
　　以下介绍来自百度百科，更多详细内容请点击这里。
　　正则表达式，也称为正则表达式。（英文：Regular Expression，在代码中常缩写为regex、regexp或RE），计算机科学的一个概念。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。
　　许多编程语言都支持使用正则表达式进行字符串操作。例如，强大的正则表达式引擎内置于 Perl 中。正则表达式的概念首先由 Unix 中的工具（如 sed 和 grep）普及。正则表达式通常缩写为“regex”。单数包括regexp和regex，复数包括regexps、regexes和regexen。 查看全部