最新信息:如何查看网站被百度抓取的情况？
　　百度用来抓取网页的程序叫做Baiduspider——百度蜘蛛。我们主要分析网站被百度爬取的情况。 网站日志中百度蜘蛛Baiduspider的活动：爬取频率，返回HTTP状态码。
　　如何查看日志：
　　通过FTP，在网站的根目录下找到一个日志文件，文件名一般收录日志，下载解压里面的记事本，这是网站的日志，记录网站 被访问和操纵。
　　由于每个服务器和主机的情况不同，不同主机的日志功能记录的内容也不同，有的甚至没有日志功能。
　　
　　日志内容如下：
　　61.135.168.22 - - [11/Jan/2009:04:02:45 +0800] "GET /bbs/thread-7303-1- 1.html HTTP/1.1" 200 8450 "-" "百度蜘蛛+(+)"
　　分析：
　　GET /bbs/thread-7303-1-1.html代表，抓取/bbs/thread-7303-1-1.html这个页面。
　　200 表示抓取成功。
　　
　　8450 表示抓取了 8450 个字节。
　　如果你的日志中的格式不是这样的，说明日志格式设置不一样。
　　在很多日志中可以看到200 0 0和200 0 64代表正常爬取。
　　爬取频率是通过查看每日日志中的百度蜘蛛爬取次数得出的。爬取频率没有标准化的时间表或频率数，我们一般通过多天的日志对比来判断。当然，我们希望百度蜘蛛每天爬的次数越多越好。返回搜狐，查看更多
　　汇总:突发新闻实时监控聚合显示方法
　　作为一名记者，您需要尽快了解突发新闻，以便快速跟进报道和评论。
　　本文简要说明了如何及时从多个新闻类别网站中获取突发新闻，并将所有网站相关新闻汇总到一个列表中，方便查看新闻内容。
　　首先打开网站信息监控工具软件，依次点击工具菜单，关键词管理。在关键词管理窗口中，将关键词组的名称改为Outbreak关键词，并添加多个相关关键词，如“事故、车祸、爆炸、火山”。
　　
　　然后，添加监控URL，设置网站标题和代码，选择A元素监控方案，根据情况选择源监控或元素监控，勾选关键词监控，开启burst关键词组。
　　添加多条新闻网站如上。注意：如果您更喜欢使用源码监控，如果监控失败，您可以更改元素监控。
　　
　　最后，在软件历史列表中，可以查看相关新闻，任何网站中收录关键词的新闻都会立即出现在列表的第一行。点击新闻标题，直接打开新闻内容页面。
　　从一个案例来推论，同样的方法也适用于金融股新闻的监控，只是改变关键词的地址，监控网站。 查看全部

　　一般浏览器都自带图片下载程序，直接就有imagecapture
　　网页爬虫抓取百度图片，
　　不需要，一般浏览器都自带图片抓取程序，直接用。如果从网页端下载图片，还需要用到javascript。
　　一般浏览器自带的有自己的图片下载程序，
　　
　　还是用服务器直接存放为jpg好一些
　　ie浏览器就有imagecapture呀，这个真的很方便，基本只要按下ctrl+c就可以，
　　看浏览器自己
　　facebook有个musicformusicproductionandinternetservices.可以在苹果商店下载付费软件。
　　
　　一般浏览器都可以自带有下载图片的功能，
　　这个不是很了解。google貌似也有这个功能。我们当时adsense需要图片，直接就forward谷歌。
　　多次试验：下载百度图片png类的小图片，用浏览器自带的图片下载功能。下载pdf文件，用ie自带的图片下载功能。headless情况下浏览器自带图片下载功能也可以，浏览器自带浏览器的图片下载功能，请使用firefoxie浏览器自带图片下载功能（请使用navigator扩展内的图片浏览器打开headless页面）。
　　chrome，
　　有比如我用了一下就是我的一个模拟手机浏览器功能图片不是很准确， 查看全部

　　Python爬虫中的"静态网页"和"动态网页"！
　　大家好，我是黄同学
　　网络爬虫又称为网络蜘蛛，是一段计算机程序，它从互联网上按照一定的逻辑和算法抓取和下载互联网的网页，是搜索引擎的一个重要组成部分。简单来说，网络爬虫就是一段程序，它模拟人类访问互联网的形式，不停地从网络上抓取我们需要的数据。我们可以定制各种各样的爬虫，来满足不同的需求，如果法律允许，你可以采集在网页上看到的、任何你想要获得的数据。
　　当我们在编写一个爬虫程序前，首先要明确待爬取的页面是静态的，还是动态的，只有确定了页面类型，才方便后续对网页进行分析和程序编写。对于不同的网页类型，编写爬虫程序时所使用的方法也不尽相同。今天我带大家了解一下静态网页和动态网页的相关概念。
　　静态网页
　　
　　静态网页是标准的 HTML 文件，通过 GET 请求方法可以直接获取，文件的扩展名是.html、.htm等，网面中可以包含文本、图像、声音、FLASH 动画、客户端脚本和其他插件程序等。静态网页是网站建设的基础，早期的网站一般都是由静态网页制作的。静态并非静止不动，它也包含一些动画效果，这一点不要误解。
　　我们知道当网站信息量较大的时，网页的生成速度会降低，由于静态网页的内容相对固定，且不需要连接后台数据库，因此响应速度非常快。但静态网页更新比较麻烦，每次更新都需要重新加载整个网页。
　　静态网页的数据全部包含在 HTML 中，因此爬虫程序可以直接在 HTML 中提取数据。通过分析静态网页的 URL，并找到 URL 查询参数的变化规律，就可以实现页面抓取。与动态网页相比，并且静态网页对搜索引擎更加友好，有利于搜索引擎收录。
　　动态网页
　　动态网页指的是采用了动态网页技术的页面，比如 AJAX（是指一种创建交互式、快速动态网页应用的网页开发技术）、ASP(是一种创建动态交互式网页并建立强大的 web 应用程序)、JSP(是 Java 语言创建动态网页的技术标准) 等技术，它不需要重新加载整个页面内容，就可以实现网页的局部更新。
　　
　　动态页面使用“动态页面技术”与服务器进行少量的数据交换，从而实现了网页的异步加载。下面看一个具体的实例：打开百度图片（）并搜索 Python，当滚动鼠标滑轮时，网页会从服务器数据库自动加载数据并渲染页面，这是动态网页和静态网页最基本的区别。如下所示：
　　动态网页中除了有 HTML 标记语言外，还包含了一些特定功能的代码。这些代码使得浏览器和服务器可以交互，服务器端会根据客户端的不同请求来生成网页，其中涉及到数据库的连接、访问、查询等一系列 IO 操作，所以其响应速度略差于静态网页。
　　当然动态网页也可以是纯文字的，页面中也可以包含各种动画效果，这些都只是网页内容的表现形式，其实无论网页是否具有动态效果，只要采用了动态网站技术，那这个网页就称为动态网页。
　　抓取动态网页的过程较为复杂，需要通过动态抓包来获取客户端与服务器交互的 JSON 数据。抓包时，可以使用谷歌浏览器开发者模式（快捷键：F12）Network选项，然后点击 XHR，找到获取 JSON 数据的 URL，如下所示：
　　或者您也可以使用专业的抓包工具 Fiddler（点击访问）。
　　推荐"经典原创"文章点击标题可跳转
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　　网页爬虫抓取百度图片的基本知识以及图片相关的代码
　　网页爬虫抓取百度图片是一个值得从事的技术工作,主要工作内容是按照指定的方法爬取指定网站的图片。今天跟大家分享下图片抓取的一些基本知识以及图片抓取相关的代码。
　　一、代码结构：1.1基本语法：图片：/获取指定url：jpg：（转义）gif：（转义）imageloader：（转义）imagereloader:（转义）image：按需图片上传：(直传)1.2，需要注意：图片标题一定要有一个英文冒号testlogo.png,不然上传不成功。图片评分等于看十个imgurls_index的值加起来。
　　
　　1.3图片源程序可能的结构：image-test.png（源程序的样式）image-test.jpg（用户的样式）image-test.png（爬虫图片）image-test.jpg（网页源程序的样式）。
　　二、图片爬取工具的引用ide#pragmaonce#include#include#include#include#includeintmain(intargc,char*argv[]){strings="";inttarget_url=int(argc*argv);//ie插件中的url地址对应正则表达式匹配stringsorted_url="/";//排序后的内容存放在sorted_url中stringtarget_name="testlogo。
　　png";//返回testlogo。png标签target_url+=s;target_name+=url;target_url-=target_url;target_url-=url;while(case"/"){vectorbi=array_index(s);vectorfile_buf=bi。size();if(file_buf。
　　
　　empty()){target_buf=bi。front();}file_buf。copy(s+target_url);}if(is_image(file_buf)){//要获取指定目录下所有图片的idvectorimg_index_images(file_buf);intlast_url=file_buf。
<p>size();//图片idstringindex=img_index_images。size();stringurl="";for(inti=0;i 查看全部

　　大数据思维与设计之后的购物攻略(一级)
　　
　　网页爬虫抓取百度图片：豆瓣网图片数据可抓取豆瓣网图片百度图片：分析百度抓取图片，其他网站尽量避免网页爬虫采集：大部分网站都需要登录保证网站的安全使用第三方云加速：非常麻烦，很多网站第三方云加速也不稳定全球独一无二：pwa。互联网应用将在2020年前达到30%的普及率人工智能将迎来爆发式增长优网助手大数据分析平台：大数据思维与设计之后再做下一步学术化：学术平台快速获取信息教材整理：教材图书整理很重要购物攻略：从学生到父母都很喜欢的学习咨询平台一级学科的划分为：数学、物理、化学、生物、经济学、历史、地理、军事医学科学、工程、教育学、艺术学、哲学、法学以下专业的课程也将跨越很大的专业领域即将实施四年大三（规培、高教都取消了）必修课：数据结构与算法数据库系统与网络数据挖掘与机器学习实践等专业课程的划分从本科4年改为2-3年结束研究生可按照导师分配专业博士3年硕士3年论文的分类：论文分为核心期刊论文，普通期刊论文，论文普刊基本是核心期刊区域性论文各省级，各大区域发的核心期刊：微观金融分析，系统金融分析，现代金融分析，经济金融分析大数据分析数据挖掘网络营销应用数据应用企业价值体现医疗情报与健康网络数据规划跨国情报分析，政治国际关系与大数据数据的管理与使用校验机制对外、内部多源数据之间的匹配，数据库合并、拷贝等关系数据的安全传播的数学前沿我是数据分析师其实就是数据分析结果变现所有数据分析师都是干货站数据分析师各种专业术语应该不少于10个很多数据分析师都喜欢用“技术”做自我调侃也可以说做技术的人都是孤独的吧入门的话mysql入门会python再加上最好对常用的数据库会mysql配置啥的关系型数据库需要会个etl对聚合查询和分组查询有了解再接着在了解一些外围的内容比如数据挖掘模型的使用等等各领域的很多基础，相关的语言要熟悉，都要会一点点爬虫又是另外一种东西啦。
　　 查看全部

　　chrome,,360浏览器都可以爬到国内所有的网站
　　网页爬虫抓取百度图片，chrome、safari、ie。抓取微信公众号图片抓取图片很简单，选择微信图片获取来源，
　　chrome，safari，googlechrome，
　　
　　我也发现这个问题搜了一下tineye找了各种爬虫第一个爬到了国内所有的网站我用的chrome浏览器其他浏览器应该也都可以毕竟我就是从chrome开始自己写一些小爬虫的现在我找了talkingdata和华尔街每天差不多有2亿条数据talkingdata貌似都是一些公开的数据比如搜索量什么的华尔街的话保密性较强基本无爬虫的要求目前自己写了一个小爬虫就可以从谷歌搜索一些公开的数据例如百度的数据做比较研究感觉挺有意思的。
　　chrome，safari,ie都可以爬，下面这个连接可以帮你爬中国网站的数据，我自己也写了爬虫，还有字体列表。
　　不能。因为并不是真正的爬虫，只是在抓取网页。
　　
　　能的，
　　我做过一个爬虫，抓取你的聊天记录。
　　有中国站站的网页，不仅你用chrome可以抓取，ie也行，firefox也行，不要想歪了，
　　chrome,firefox,360浏览器都可以抓取美国网站的数据,非常简单.详细参看链接chromeinternals但是国内访问量稍微大点的网站，如果要爬的话是不行的。 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片一图流(图)抓取
　　网页爬虫抓取百度图片一图流作者：白猫首先打开浏览器，搜索关键词百度就可以看到相关结果。拉到上面第一张图上方显示全部的。从上往下这3个都可以看到对应的地址。下面三个是没有图片的。我们先要获取最上面那个地址然后到网页最后，分别找到链接里头的文件名。然后到百度这个地址里面。这个文件名应该在图片那个位置。我们也一步步来。
　　
　　1先拿下那个地址。应该是c:\users\zhihu\appdata\local\google\common\login\login.js下边的login.js里头发现是一个myxmlview.js拿到链接以后，就可以直接去到google图片了。看看这里的配置location="page路径"然后拿到那个路径。
　　
　　document.getelementbyid("currentpage").innerhtml=json.stringify({"color":"#01076"})那么他就能发出json数据了。2下面拿到html代码，里头看不到google的js。3找到代码以后也发现，api是不行的。有三种办法。1是用他自己写的api。
<p>2是去改他的api。需要重新找spider接口。3是通过反爬虫的方式。把你的网页反爬。4反爬虫的话，就需要程序有足够的精力和强大的反爬虫技术。反爬虫的话，可以用图片方面的。最后上图。随便搞一张。login</a>spam</a>great</a> 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片，转化成json，用python解析
　　网页爬虫抓取百度图片，转化成json，用python解析。用selenium+webdriver+javascript。封装selenium。chrome、ie、firefox等科学上网。看什么网站。
　　
　　我可以写个东西，。电脑上运行xx游戏。手机上运行xx游戏。vps的话有digitalocean等。
　　国内好像没多少做爬虫的，都是做前端的基于css+js做爬虫。scrapy?想用后端web爬虫，大概java、python、go、ruby、php、python等都可以胜任。搜一下python爬虫也有很多，还有解析html的，
　　
　　一些介绍、指南、相关的文章。或者系统的学习。我看过的觉得入门先html，css基础，javascript基础。然后基于requests库爬取一些简单的页面，尝试使用正则，以及正则表达式获取链接中的变量。（requests库的作者介绍的方法，一边写html一边爬取了大量的数据）然后基于beautifulsoup库转换css为xpath，将xpath转换为正则表达式。再然后。-x2nduhihetfrtw92ua(二维码自动识别)。
　　谢邀。教你个第三方开发者平台，进行爬虫即可，支持scrapy，pyspider等，通过代理或者ua构造。有需要可以联系我。开源的部分都可以定制化或者直接去到官网下载。 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片，get百度的图片都是加密的
　　网页爬虫抓取百度图片，get百度的图片都是加密的，需要服务器解密。如果你用了浏览器安全模块，直接把你的post形式的数据提交给服务器服务器解密即可。
　　可以用ecshop的镜像功能。比如，你有30000的业务在一个站点，正常访问需要3~5分钟，复制ecshop/viewschema镜像到application目录下，那么不需要用户输入servername，直接从application拿过来数据就好了。
　　
　　一、异步加载用http协议抓取图片和图片的restfulapi，可以用phantomjs等异步框架。
　　二、读取本地图片有利于减少对服务器的请求。
　　三、用户多次抓取的时候不影响其它用户抓取。
　　
　　看你是想要哪方面，不同的用户可能要抓取的数据有差异。例如抓取不同域名之间的数据，抓取不同图片，抓取不同下载链接，抓取不同图片的大小等等，不同需求可以针对抓取出来的结果封装函数。
　　我很同意下面网友所说的，既然是python爬虫，其实并不需要执行加密方式的restfulurl提交，通过http协议就可以了。举个例子：获取淘宝首页的banner。那么可以抓取阿里同学提供的一个图片地址。然后做一个简单的pipinstall上传图片，即可获取app中主要页面。再通过api向后台的开发者工具上传成功后，通过图片json格式提交即可。
　　restfulurl提交，分别发起baiduspider-spider包(google/googlebrowser)和facebook-spider包(facebook/facebookbanner)的url请求;就会在一个表单里， 查看全部

　　爬虫实战 | 手把手教你批量抓取百度指数
　　皮卡丘联合爬虫业界大牛FastGets整理，介绍python爬虫基础知识、大牛多年反爬经验，有难度网站抓取实战、爬虫系统架构设计、安卓app逆向分析。帮助小白入门，初级工程师成为资深工程师，大神回顾。大家有任何问题可留言交流，欢迎转发分享。
　　一、百度指数链接分析
　　百度指数是需要先登陆的，我们先登陆，然后搜索“爬虫”这个词，如下图，可以看到百度指数的曲线图。
　　我们看爬虫的百度指数链接
　　%C5%C0%B3%E6
　　这其实是“爬虫”经过gbk编码，然后在经过编码后得到，如下代码：
　　二、百度指数登陆
　　在我们没有登陆百度的情况下，在浏览器中打开链接
　　%C5%C0%B3%E6
　　会弹出叫我们登陆的表单，如下图：
　　登陆次数多了，会出现验证码：
　　读者想了解百度登陆的详细过程，可以参考上期文章【】，里面详细介绍了百度登陆过程。
　　由于百度指数需要登陆后才能访问，所以我们在打开每个百度指数页面后，首先需要判断是否需要登陆，需要的话，我们进行登陆操作，下面是登陆过程代码，代码旁边附有注释。
　　
　　在批量抓取时，百度指数存在较为严重的反爬，我们在登陆后，访问过多的百度指数页面时，也会出现验证码，因此我们在打开页面后，需要先判断是否有验证码，有的话，需要先识别，代码如下：
　　三、获取百度指数
　　百度指数实际值，是图片悬浮的方式展示，获取较为麻烦，如下图：
　　百度指数的曲线画在图上，其必定有每个点在图上的坐标值，我们根据图上的坐标位置，以及纵坐标的数字，可以大致计算出每天的百度指数，如下图：
　　我们需要先从这些数字中解析出每个点在图上的位置值，然后识别出纵坐标数字，即可大概计算出每个点的实际值。下面代码：打开“爬虫”的百度指数页面后，先判断是否需要登陆，是否需要验证，都通过后，我们再来解析和识别。
　　下面是纵坐标识别的函数，笔者这里用到了pytesseract 包，读者如果不熟悉，可以百度下安装方法和简单的使用方法。
　　下面是百度指数抓取程序入口：
　　读者可以按照笔者的注释，自己写一遍代码，即可学会百度指数抓取全过程，完整的代码读者也可以到这里查看：
　　如果读者想研究百度指数抓取的其他方法，可以到github上去搜索baiduindx，然后去看看这些人写的代码，如下图：
　　【往期精彩文章】
　　喜欢的话，点个赞呗！ 查看全部

　　超轻量级爬虫框架：looter
　　♚
　　作者：半载流殇，Pythonistia && Otaku，努力转行中的一位测绘人员です
　　主页：/people/ban-zai-liu-shang
　　爬虫总共就三大步骤：发起请求——解析数据——存储数据，这样就足以写出最基本的爬虫了。诸如像Scrapy这样的框架，可以说是集成了爬虫的一切，但是新人可能会用的不怎么顺手，看教程可能还会踩各种各样的坑，而且Scrapy本身体积也有点大。因此，本人决定亲手写一个轻量级的爬虫框架——looter，里面集成了调试和爬虫模板这两个核心功能，利用looter，你就能迅速地写出一个高效的爬虫。另外，本项目的函数文档也相当完整，如果有不明白的地方可以自行阅读源码。
　　安装
　　<p>$ pip install looter</p>
　　仅支持Python3.6及以上版本。
　　快速开始
　　让我们先来撸一个非常简单的图片爬虫：首先，用shell获取网站
　　<p>$ looter shell konachan.com/post</p>
　　然后用2行代码就可以将图片抓取到本地
　　<p>>>> imgs = tree.cssselect('a.directlink')
　　>>> save_imgs(imgs)</p>
　　或者只用1行也行:d
　　<p>>>> save_imgs(links(res, search='jpg'))</p>
　　工作流
　　如果你想迅速撸出一个爬虫，那么你可以用looter提供的模板来自动生成一个
　　<p>$ looter genspider [--async]</p>
　　在这行代码中，tmpl是模板，分为data和image两种模板。
　　async是一个备用的选项，它使得生成的爬虫核心用asyncio而非线程池。
　　在生成的模板中，你可以自定义domain和tasklist这两个变量。
　　什么是tasklist？实际上它就是你想要抓取的页面的所有链接。
　　以为例，你可以使用列表推导式来创建自己的tasklist：
　　<p>domain = 'https://konachan.com'
　　tasklist = [f'{domain}/post?page={i}' for i in range(1, 9777)]</p>
　　然后你就要定制你的crawl函数，这是爬虫的核心部分。
　　<p>def crawl(url):
　　    tree = lt.fetch(url)
　　    items = tree.cssselect('ul li')
　　    for item in items:
　　        data = dict()
　　        # data[...] = item.cssselect(...)
　　        pprint(data)</p>
　　在大多数情况下，你所要抓取的内容是一个列表（也就是HTML中的ul或ol标签），可以用css选择器将它们保存为items变量。
　　然后，你只需使用for循环来迭代它们，并抽取你想要的数据，将它们存储到dict中。
　　但是，在你写完这个爬虫之前，最好用looter提供的shell来调试一下你的cssselect代码是否正确。
　　<p>>>> items = tree.cssselect('ul li')
　　>>> item = items[0]
　　>>> item.cssselect(anything you want to crawl)
　　# 注意代码的输出是否正确！</p>
　　调试完成后，你的爬虫自然也就完成了。怎么样，是不是很简单:)
　　当然，本人也编写了好几个爬虫例子，可供参考。
　　函数
　　looter为用户提供了很多实用的函数。
　　view
　　在爬取页面前，你最好确认一下页面的渲染是否是你想要的
　　<p>>>> view(url)</p>
　　save_imgs
　　当你获取了一堆图片链接时，用它可以直接将它们保存到本地
　　<p>>>> img_urls = [...]
　　>>> save_imgs(img_urls)</p>
　　alexa_rank
　　可以获取网站的reach和popularity指数（人气度），此函数返回一个元组(url, reachrank, popularityrank)
　　<p>>>> alexa_rank(url)</p>
　　links
　　获取网页的所有链接
　　<p>>>> links(res)                  # 获取所有链接
　　>>> links(res, absolute=True)   # 获取绝对链接
　　>>> links(res, search='text')   # 查找指定链接</p>
　　同样地，你也可以用正则表达式来获取匹配的链接
　　<p>>>> re_links(res, r'regex_pattern')</p>
　　saveasjson
　　将所得结果保存为json文件，支持按键值排序
　　<p>>>> total = [...]
　　>>> save_as_json(total, name='text', sort_by='key')</p>
　　parse_robots
　　用于爬取网站robots.txt上的所有链接。这个在做全站爬虫或者递归式url爬虫时颇为有效
　　<p>>>> parse_robots(url)</p>
　　login
　　有一些网站必须要先登录才能爬取，于是就有了login函数，本质其实就是建立session会话向服务器发送带有data的POST请求。 但是，每个网站的登录规则都各不相同，想要找到合适的postdata还是要费一番功夫的，而且更有甚者还要你构造param或header参数。 不过幸运的是在github上已经有人整理好了各大网站的模拟登录方法——fuck-login，本人很是佩服。 总之考验各位抓包的能力了，以下为模拟登录网易126邮箱（要求参数：postdata和param）
　　<p>>>> params = {'df': 'mail126_letter', 'from': 'web', 'funcid': 'loginone', 'iframe': '1', 'language': '-1', 'passtype': '1', 'product': 'mail126',
　　 'verifycookie': '-1', 'net': 'failed', 'style': '-1', 'race': '-2_-2_-2_db', 'uid': 'webscraping123@126.com', 'hid': '10010102'}
　　>>> postdata = {'username': 你的用户名, 'savelogin': '1', 'url2': 'http://mail.126.com/errorpage/error126.htm', 'password': 你的密码}
　　>>> url = "https://mail.126.com/entry/cgi/ntesdoor?"
　　>>> res, ses = login(url, postdata, params=params) # res为post请求后的页面，ses为请求会话
　　>>> index_url = re.findall(r'href = "(.*?)"', res.text)[0] # 在res中获取重定向主页的链接
　　>>> index = ses.get(index_url) # 用ses会话访问重定向链接，想确认成功的话print下即可</p>
　　Python网络爬虫学习系列课程共9节，提供课件和所有小节课程源代码。课程由《从零开始学Python网络爬虫》图书作者、简书知名博主、Python网络爬虫专家罗攀负责主讲。
　　第1讲：Python零基础语法入门
　　环境安装
　　变量与字符串
　　流程控制
　　数据结构
　　文件操作
　　第2讲：正则表达式爬虫
　　网络连接
　　爬虫原理
　　Chrome浏览器安装和使用
　　Request库使用
　　正则表达式
　　csv文件存储
　　第3讲：Lxml库与xpath语法
　　Excel存储
　　lxml库
　　Xpath语法
　　第4讲：API爬虫
　　API概念
　　百度地图API调用
　　JSON数据解析
　　图片爬虫
　　第5讲：异步加载
　　MySQL数据库安装
　　MySQL数据库简单使用
　　Python操作数据库
　　异步加载
　　逆向工程
　　综合案例
　　第6讲：表单交互与模拟登陆
　　post请求
　　逆向工程
　　提交cookie
　　综合案例
　　第7讲：Selenium模拟浏览器
　　Selenium
　　PhantomJS
　　异步加载处理
　　网页操作处理
　　综合案例
　　第8讲：Scrapy入门
　　Scrapy安装
　　创建项目
　　各组件介绍
　　综合案例
　　第9讲：Scrapy精进
　　跨页面爬虫
　　存储数据库 查看全部

　　第54天：爬虫介绍
　　
　　作为程序员，相信大家对“爬虫”这个词并不陌生，身边常常会有人提这个词，在不了解它的人眼中，会觉得这个技术很高端很神秘。不用着急，我们的爬虫系列就是带你去揭开它的神秘面纱，探寻它真实的面目。
　　爬虫是什么
　　网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
　　通俗地讲，我们把互联网比作一张大蜘蛛网，每个站点资源比作蜘蛛网上的一个结点，爬虫就像一只蜘蛛，按照设计好的路线和规则在这张蜘蛛网上找到目标结点，获取资源。
　　为什么使用爬虫
　　为什么我们需要使用爬虫呢？
　　大家可以想象一下一个场景：你非常崇拜一个微博名人，对他的微博非常着迷，你想把他十年来微博上的每一句话摘抄下来，制作成名人语录。这个时候你怎么办呢？手动去 Ctrl+C 和 Ctrl+V 吗？这种方法确实没错，数据量小的时候我们还可以这样做，但是数据成千上万的时候你还要这样做吗？
　　我们再来想象另一个场景：你要做一个新闻聚合网站，每天需要定时去几个新闻网站获取最新的新闻，我们称之为 RSS 订阅。难道你会定时去各个订阅网站复制新闻吗？恐怕个人很难做到这一点吧。
　　上面两种场景，使用爬虫技术可以很轻易地解决问题。所以，我们可以看到，爬虫技术主要可以帮助我们做两类事情：一类是数据获取需求，主要针对特定规则下的大数据量的信息获取；另一类是自动化需求，主要应用在类似信息聚合、搜索等方面。
　　爬虫的分类
　　从爬取对象来看，爬虫可以分为通用爬虫和聚焦爬虫两类。
　　通用网络爬虫又称全网爬虫（Scalable Web Crawler），爬行对象从一些种子 URL 扩充到整个 Web，主要为搜索引擎和大型 Web 服务提供商采集数据。这类网络爬虫的爬取范围和数量巨大，对于爬行速度和存储空间要求较高，对于爬行页面的顺序要求相对较低。例如我们常见的百度和谷歌搜索。我们输入关键词，它们会从全网去找关键词相关的网页，并且按照一定的顺序呈现给我们。
　　聚焦网络爬虫（Focused Crawler），是指选择性地爬取那些与预先定义好的主题相关页面的网络爬虫。和通用网络爬虫相比，聚焦爬虫只需要爬取特定的网页，爬取的广度会小很多。例如我们需要爬取东方财富网的基金数据，我们只需要针对东方财富网的页面制定规则爬取就行。
　　通俗地讲，通用爬虫就类似于一只蜘蛛，需要寻找特定的食物，但是它不知道蜘蛛网的哪个节点有，所以它只能从一个节点开始寻找，遇到节点就看一下，如果有食物就获取食物，如果这个节点指示某某节点有食物，那它就顺着指示去寻找下个节点。而聚焦网络爬虫就是这只蜘蛛知道哪个节点有食物，它只需要规划好路线到达那个节点就能获取到食物。
　　浏览网页的过程
　　在用户浏览网页的过程中，我们可能会看到许多好看的图片，比如 ，我们会看到几张图片以及百度搜索框，类似下面图片这样：
　　
　　baidu_pic_index
　　这个过程其实就是用户输入网址之后，经过DNS服务器，找到服务器主机，向服务器发出一个请求，服务器经过解析之后，发送给用户的浏览器 HTML、JS、CSS 等文件，浏览器解析出来，用户便可以看到形形色色的图片了。
　　因此，用户看到的网页实质是由 HTML 代码构成的，爬虫爬来的便是这些内容，通过分析和过滤这些 HTML 代码，实现对图片、文字等资源的获取。
　　URL的含义
　　URL，即统一资源定位符，也就是我们说的网址，统一资源定位符是对可以从互联网上得到的资源的位置和访问方法的一种简洁的表示，是互联网上标准资源的地址。互联网上的每个文件都有一个唯一的URL，它包含的信息指出文件的位置以及浏览器应该怎么处理它。
　　URL 的格式由三部分组成：
　　由于爬虫的目标是获取资源，而资源都存储在某个主机上，所以爬虫爬取数据时必须要有一个目标的 URL 才可以获取数据，因此，它是爬虫获取数据的基本依据，准确理解它的含义对爬虫学习有很大帮助。
　　爬虫的流程
　　我们接下来的篇章主要讨论聚焦爬虫，聚焦爬虫的工作流程如下图：
　　
　　spider_flow
　　从这个爬虫的流程来看，大家应该能够联想到学习爬虫需要学习的关键步骤。首先我们需要像浏览器一样请求某个 URL ，来获取某个主机的资源，那么请求的方法和正确地获取内容就是我们学习的重点。我们获取到资源（也就是请求 URL 之后获得的响应内容）之后，我们需要对响应的内容进行解析，从而获取到对我们有价值的数据，这里面的解析方法就是学习的重点了。我们获取到数据之后，接下来就需要存储数据了，数据的存储方法也很重要。
　　所以我们学习的爬虫技术，实际上可以归纳为请求、解析和存储三个基本问题。熟练掌握这三个问题对应的解决方法，爬虫技术就算是掌握了。大家在学习爬虫的过程中，紧紧围绕这三个问题展开，就不会走弯路了。
　　总结
　　本节给大家介绍了爬虫的基本概念，让大家对爬虫有一个大致的了解，以便后续章节的学习。开胃菜吃完了，下一节我们就要开始吃大餐了哟，你准备好了吗？
　　文中示例代码：
　　系列文章
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　　网页爬虫的分发模式从垂直化网站到数据化平台
　　网页爬虫抓取百度图片一直以来以高并发为业界标杆的解决方案，网页爬虫自推出多年来，从未进入更新频率较高的互联网平台，但科技进步、商业模式迭代，从技术上来说，网页爬虫的分发模式已经从垂直化网站到数据化平台。网页爬虫的分发网页爬虫抓取，抓取分发的多种场景，从网页结构来看，仅仅是最简单的页面内容抓取，既通过分词分解数据获取，所以这类场景适合请求非常快，传输数据量又小的网站，比如我们经常碰到的竞价、新闻站点等。
　　但随着网站速度的提升，请求变得越来越慢，如果硬要要求完全不抓取的话，那得请求所有页面，则无法承受服务器负荷，平时开发和调试时都会非常不便。所以设计的最高性能的python爬虫，要满足高并发需求，则需要首先满足分段快、分布式等情况。分布式解决方案尽管我们平时设计的解决方案中会用python处理多线程问题，但现在肯定不是每个阶段都需要同时把内容分发到远端服务器上。
　　按在python中的用法，可以用：python-sftp获取远端服务器的文件或者日志信息，这是解决分布式首选。更多大的场景可以参考celery这个框架，可以支持很多特定的应用场景。分布式这个设计里，我们也可以使用lvs、zookeeper这类工具，存储http，同样作为分布式的最终一致性。但随着互联网用户的越来越多，解决分布式的方案本身不可避免要出现多版本和并发安全问题，在这里我们提到的最高性能爬虫，我们已经是在分布式项目中有过探索，在分布式项目中，比如目前openresty就提供了大量工具来处理并发安全问题。
　　redis从redis来看，它其实分布式处理并发量有些困难，一个是大数据集合并发量相对更高，另一个高并发处理需要庞大的内存，这很可能造成丢失数据或者大量消耗内存，所以理论上看这个解决方案没有问题，但实际业务中不需要那么复杂的并发，于是redis在目前应用不是那么广泛。设计最高性能爬虫，会用redis，但这个问题还是需要解决的，如果考虑架构优化，redis存储http，也同样可以满足高并发量要求。
　　http-server的处理在http-server中，爬虫会需要支持http协议和baseurl请求，baseurl方法在redis协议中也是支持的，但需要在http-server的src目录下写入客户端进程ip和端口号，也就是说redis会在redis读写锁中加入一个特殊字段monkeypool，定期修改，其实一个客户端进程是不能连接多个redis进程的，因为主从锁总是竞争的。
　　另外还要在post请求中关闭monkeypool。解决思路在proxy的设计理念中，所有的请求都是会放到本地处理，抓包会先对请求做http的压缩。 查看全部

　　干货 | python爬虫系列文章：从入门到精通
　　皮卡丘联合爬虫业界大牛FastGets整理一系列文章，介绍python爬虫基础知识、大牛多年反爬经验，有难度网站抓取实战、爬虫系统架构设计、安卓app逆向分析。帮助小白入门，初级工程师成为资深工程师，大神回顾。大家有任何问题可留言交流，欢迎转发分享。
　　为什么要写爬虫系列文章
　　1. 比较廉价的获取数据的途径，大家都懂的。
　　2. 目前市场上关于python爬虫的书籍不多，而且比较基础与陈旧，实战性不强。
　　3. 目前这个岗位人员也比较缺，薪水可观。
　　文章目录
　　1. python3抓取模块介绍及实战
　　主要介绍Chrome抓包和python3的requests模块的网页抓取和图片抓取，中间穿插一些反爬经验。
　　2. python3网页源码解析模块介绍及实战
　　主要介绍xpath和正则表达式解析网页源码，提取需要的信息。
　　3. 爬虫代理模块介绍
　　主要介绍廉价代理购买和代理模块设计。
　　4. python3 + selenium + chrome 抓取比较困难的网站
　　主要介绍linux下的环境配置和页面中的js请求得到的数据。
　　5. 爬虫登录模块介绍
　　主要介绍cookie登录模块，以及批量生成cookie，验证码识别。
　　6. python3爬虫实战----百度指数抓取
　　主要使用python3 + selenium + chrome 获取百度指数。
　　7. 任务队列介绍和数据存贮
　　主要介绍redis安装和python3+redis使用 和抓取数据存入mongodb。
　　8. python3爬虫反爬：抓取速度控制
　　主要介绍爬虫抓取速度控制设计思路和代码。
　　9. 爬虫监控模块开发
　　爬虫抓取实时监控，能够让爬虫工程师知道爬虫运行情况，能够及时修复，好的监控系统，可以大量节省人力，降低企业成本。
　　10. 爬虫系统架构设计 + 爬虫系统开源框架fastgets
　　主要介绍爬虫系统架构设计思想以及开源爬虫框架fastgets使用。
　　11. python3爬虫实战----微博抓取
　　使用fastgets框架抓取新浪微博。
　　12. app抓取
　　主要介绍app抓包工具charles的使用。
　　13. 微信公众号文章抓取
　　微信公众号文章抓取思路和代码实战。
　　14. 安卓app逆向分析
　　安卓app逆向分析突破app数据加密或者url请求参数加密。
　　皮卡丘争取一个礼拜至少一篇，希望大家监督。明天更新第一篇，如果大家有任务问题，可以留言交流。
　　 查看全部

　　企业网站一直正常打开，为什么在百度搜索不到了呢？
　　
　　我们的企业网站每年都续着费，网站也正常运行着，当我们搜索公司名称的时候找不到了，只能输入网址才可以打开网站。
　　今天建站张来给大家说下原因。
　　你的网站一定是很长时间没更新了。
　　在成千上万个网站中，百度怎么能发现你的网站，他们是靠百度爬虫（百度爬虫又被称为百度蜘蛛,是一种网络机器人，一种技术手段）去抓取你的网站信息，访问收集你网站的网页、图片、视频等内容,建立数据库,然后在搜索引擎上,就可以找到咱们网站。
　　当你的网站长时间不更新，百度爬虫就不会在抓取你网站信息，时间长了搜索引擎服务器上就没有了网站的信息，所以就搜不到你的网站了。
　　我们网站做好是第一步，后期的运行维护也很重要，不要把网站这么好的一个“营销人员”置之不理。 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片20张，一定能把你的数据分析出来！
　　网页爬虫抓取百度图片20张，一定能把你的数据分析出来！图片分析做的目标是：抓取百度搜索结果第一页，评论页的图片分析了一下抓取难度，30秒抓取900+图片点击图片即跳转，多图不解释，像这样点击图片后一屏十张，每10张图片要跳转10次，每一屏要抓取100条完整图片点击评论页数据，需要点击10+条评论最后大数据分析出来就是这么简单，数据地址如下：爬取1。图片分析工具：：-strip/python-http。py。
　　爬虫不都是自动加载的么？selenium没用过，也许你有更合适的？模拟浏览器执行爬虫过程，你现在遇到的这些情况都是可以避免的，看看我之前的回答，希望有用。
　　这里有几种解决方案，可以尝试一下。【爬虫教程】selenium+jquery配合googleanalytics组合爬取uc智慧之心教育平台学生信息-逆流行人-博客园。
　　点赞的人都是好样的，同意的点个赞呗。
　　一个不会爬虫的程序员打算在知乎做一个selenium实战，今天刚刚做完效果，今天还需要一些注释文本以及requests提取数据。另外由于题主涉及高数，有大神能说一下需要用到的高数知识吗？大神可以一起交流交流。
　　可以练一下python爬虫抓取
　　selenium库一般是要自己装的
　　感觉题主你问的问题用爬虫还是用selenium比较合适,因为你确实没有别的选择! 查看全部

　　巨细！Python爬虫详解
　　<p style="margin-right: 16px;margin-left: 16px;visibility: visible;line-height: 2em;">↑ 关注 + 星标 ，每天学Python新技能<br /></p>
　　<p style="margin-right: 16px;margin-left: 16px;visibility: visible;line-height: 2em;">后台回复【大礼包】送你Python自学大礼包</p>
　　
　　文 |潮汐来源：Python 技术「ID: pythonall」
　　
　　爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在 FOAF 社区中间，更经常的称为网页追逐者）；它是一种按照一定的规则，自动地抓取网络信息的程序或者脚本。如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网，那一台计算机上的数据便是蜘蛛网上的一个猎物，而爬虫程序就是一只小蜘蛛，他们沿着蜘蛛网抓取自己想要的猎物/数据。
　　
　　爬虫的基本流程
　　
　　网页的请求与响应
　　网页的请求和响应方式是 Request 和 ResponseRequest：用户将自己的信息通过浏览器（socket client）发送给服务器（socket server）Response：服务器接收请求，分析用户发来的请求信息，收到请求信息后返回数据（返回的数据中可能包含其他链接，如：image、js、css等）浏览器在接收 Response 后，会解析其内容来显示给用户，而爬虫程序在模拟浏览器发送请求然后接收 Response 后，是要提取其中的有用数据。1、发起请求：Request请求的发起是使用 http 库向目标站点发起请求，即发送一个RequestRequest对象的作用是与客户端交互，收集客户端的 Form、Cookies、超链接，或者收集服务器端的环境变量。Request 对象是从客户端向服务器发出请求，包括用户提交的信息以及客户端的一些信息。客户端可通过 HTML 表单或在网页地址后面提供参数的方法提交数据。然后服务器通过 request 对象的相关方法来获取这些数据。request 的各种方法主要用来处理客户端浏览器提交的请求中的各项参数和选项。Request 包含：请求 URL、请求头、请求体等Request 请求方式：GET/POST请求url:url全称统一资源定位符，一个网页文档、一张图片、 一个视频等都可以用url唯一来确定请求头：User-agent：请求头中如果没有 user-agent 客户端配置，服务端可能将你当做一个非法用户；cookies：cookie 用来保存登录信息一般做爬虫都会加上请求头
　　例如：抓取百度网址的数据请求信息如下：
　　
　　
　　2、获取响应内容爬虫程序在发送请求后，如果服务器能正常响应，则会得到一个Response，即响应；Response 信息包含：html、json、图片、视频等，如果没报错则能看到网页的基本信息。例如：一个的获取网页响应内容程序如下：
　　import requests<br />request_headers={<br />'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9',<br />'Cookie': 'BIDUPSID=088AEC1E85F75590978FB3643E131FBA; PSTM=1603682377; BD_UPN=12314753; BDUSS_BFESS=s877ukkvpiduup96naoovu0b94; __yjs_duid=1_04c448abb85383e7fef98fb64b828cce1611538687284; BAIDUID=C6421D51B2DBFF82716EE84B116A4EF8:FG=1; BDSFRCVID_BFESS=rqtOJeC62uF1xmOeQXfguRnVq2hi4t5TH6aINJzxxKt_7w4IsZNSEG0PVf8g0Kubuo1BogKKWeOTHx8F_2uxOjjg8UtVJeC6EG0Ptf8g0f5; H_BDCLCKID_SF_BFESS=tbCH_ItXfCP3JRnYb-Qoq4D_MfOtetJyaR0fKU7vWJ5TEJjz3tuabp_8Lx4H3bQNaHc3Wlvctn3cShPCy-7m-p_z-J6bK6jULNchMhrL3l02VMQae-t2ynLV5HAOW-RMW23U0l7mWPPWsxA45J7cM4IseboJLfT-0bc4KKJxbnLWeIJEjjChDTcyeaLDqbQX2COXsROs2ROOKRcgq4bohjPDynn9BtQmJJrtX4Jtb4oqE4FxQRoChlKJhJAO2JJqQg-q3R5lLt02VlQueq3vBP0Fbfv80x-jLIOOVn0MW-KVo-Jz5tnJyUPibtnnBnkO3H8HL4nv2JcJbM5m3x6qLTKkQN3T-PKO5bRu_CFbtC_hMD-6j6RV-tAjqG-jJTkjt-o2WbCQ-tjM8pcNLTDK5f5L2Mc9Klov5DvtbJrC-CosjDbmjqO1j4_PX46EhnvibN8fLKbY-McFVp5jDh34b6ksD-Rt5JQytmry0hvcQb5cShn9eMjrDRLbXU6BK5vPbNcZ0l8K3l02V-bIe-t2b6Qh-p52f6LjJbC83e; BDORZ=B490B5EBF6F3CD402E515D22BCDA1598; H_PS_PSSID=33425_33439_33258_33272_31660_33463_33459_33321_33264; BAIDUID_BFESS=983CAD9571DCC96332320F573A4A81D5:FG=1; delPer=0; BD_CK_SAM=1; PSINO=7; BDRCVFR[tox4WRQ4-Km]=mk3SLVN4HKm; BDRCVFR[-pGxjrCMryR]=mk3SLVN4HKm; BDRCVFR[CLK3Lyfkr9D]=mk3SLVN4HKm; BDRCVFR[dG2JNJb_ajR]=mk3SLVN4HKm; BD_HOME=1; H_PS_645EC=0c49V2LWy0d6V4FbFplBYiy6xyUu88szhVpw2raoJDgdtE3AL0TxHMUUFPM; BA_HECTOR=0l05812h21248584dc1g38qhn0r; COOKIE_SESSION=1_0_8_3_3_9_0_0_7_3_0_1_5365_0_3_0_1614047800_0_1614047797%7C9%23418111_17_1611988660%7C5; BDSVRTM=1',<br />'Host':'www.baidu.com',<br />'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.182 Safari/537.36'}<br /><br />response = requests.get('https://www.baidu.com/s',params={'wd':'帅哥'},headers=request_headers) #params内部就是调用urlencode<br />print(response.text)<br />
　　以上内容输出的就是网页的基本信息，它包含 html、json、图片、视频等，如下图所示：
　　
　　Response 响应后会返回一些响应信息，例下：
　　1、响应状态2、Respone header3、preview 是网页源代码3、解析内容解析 html 数据：解析 html 数据方法有使用正则表达式、第三方解析库如 Beautifulsoup，pyquery 等解析 json 数据：解析 json数据可使用 json 模块解析二进制数据:以 b 的方式写入文件4、保存数据爬取的数据以文件的形式保存在本地或者直接将抓取的内容保存在数据库中，数据库可以是 MySQL、Mongdb、Redis、Oracle 等……写在最后爬虫的总流程可以理解为：蜘蛛要抓某个猎物-->沿着蛛丝找到猎物-->吃到猎物；即爬取-->解析-->存储；在爬取数据过程中所需参考工具如下：总结今天的文章是对爬虫的原理做一个详解，希望对大家有帮助，同时也在后面的工作中奠定基础！
　　—————END—————
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　　聊聊搜索引擎–爬虫篇
　　之前写过一点和搜索相关的文章，一篇是适合大众的搜索技巧分享，《不想浪费生命？那就掌握这些搜索技巧吧》，另一篇文章是列了一些爬虫的技术大纲，文章是《网页爬虫分享大纲，以及一份常见爬虫问题列表》，不吹牛地说，如果那些爬虫模块和问题，你都深入思考过，也自己实现过，找个年薪百万地机会应该是有的，只要找机会有点耐心。搜索引擎其实挺大的，要做好搜索难度更高。搜索行业不仅仅存在技术壁垒，还存在资金壁垒和数据壁垒等。
　　我已经很久没怎么做搜索相关的事情了，本身也不是在大的搜索公司工作，所以目前也不靠搜索吃饭。这里写点搜索方面的技术分享，希望对有志从事搜索技术研发的读者朋友有帮助。
　　搜索引擎的分类方法很多，一般分为网页搜索和垂直搜索。谷歌、百度是搜索搜索，腾讯视频，QQ音乐是垂直搜索。（后续再专文聊聊垂直搜索和网页搜索的差异）
　　咱们这里不想聊怎么分类，而是想聊聊搜索引擎分为几个模块，各个模块的主要难点在哪里，哪些深入研究是有市场竞争力的，哪些工作是容易在各个公司找机会的。
　　这里我把搜索引擎主要模块划分为爬虫模块，网页处理，索引模块，检索模块，排序模块。考虑到文章篇幅，这篇文章先讲讲爬虫的部分，后续再一次展开其他部分。
　　爬虫
　　爬虫要解决几个问题：覆盖率，更新率，时效性。两个问题是有矛盾的，不更新的网页几秒钟去重新抓一次，不仅浪费带宽，而且在对方网站能够容许的抓取频率下，抓别的就受影响了。
　　几个工程挑战：怎么存储几百甚至千亿规模的网页？存储怎么去做压缩？怎么对这些数据集进行高校分析？比如分析哪些网页需要重新抓取，分析哪些网站死了，分析标题，分析正文，分析链接农场，计算PageRank等。工程挑战很多，这方面可以去阅读GFS, Bigtable, MapReduce 相关的论文。
　　还有一个工程挑战是，怎么去实时计算一个简化的pagerank ? 因为pagerank 正常是需要离线计算的，一次计算大概需要几天的时间。而判断一个网页是否重要，容不得等上几天的时间，否则搜索引擎的时效性就会比较差。
　　另外，怎么去挖掘和判断哪些网站是作弊网站，哪些网站的质量很差，哪些网页值得高频抓取，是否有Sitemap，如何利用RSS来抓取，怎么做到爬虫系统比较友好？ 这些都是爬虫工程师经常要思考的问题。
　　笔者之前参与开发过的爬虫系统，每天抓取的规模都在1-10亿之间。呆过的两三家公司，都接到大大小小站长的电话反馈或者投诉。这方面就是百度这样成熟的爬虫系统，也难免会被投诉。不过我做网页爬虫那会，基本还是PC搜索时代，百度的流量很值钱，百度的爬虫出了什么问题，一般的站长也不会为难你。但是如果是不太知名的搜索引擎公司，就比较麻烦了，随时封你IP，或者加你的spider Agent 到Robots 文件的Not Allow 列表里。
　　爬虫还有几个挑战，比如，网页搜索的时效性怎么搞？新一集电视剧出来了，能不能及时收录？能不能搞一个收录平台，让各家都主动接入？论坛有帖子更新了，能及时收录么？突然一条新闻火了，怎么在几秒钟内收录并且索引完毕？微博起来了，微博的内容怎么抓取？公众号火了，那能不能抓取公众号？
　　海外的网页怎么抓取？IP不够用怎么办？IP无法访问怎么办？代理是什么？怎么买代理？或者怎么自己挖掘代码IP？
　　另一个挑战是，一个网站之前没抓过，突然谈了个合作，或者突然允许抓取了，一个站点上亿的网页规模，要几天内全部抓取完毕，怎么办？火力全开，人家anti-spider 的策略很高级，怎么办？好不容易抓回来了，结果抓取的网页是有问题的，比如文字变成了图片，怎么办？有时候文字response code 是200，但是网页却空空如也，怎么办？
　　一些相关资料
　　Jeaf Dean 的分享：Challenges in Building Large-Scale Information Retrieval Systems
　　这个PPT虽然知识有点老，不过对了解搜索引擎足够了。如果你能够深入了解里面的每一页，应该足够成为一名搜索引擎的高级工程师了。
　　另外就是谷歌的三大神器了。GFS，BigTable, MapReduce。文章链接就不放了，如果不知道怎么搜索，请翻阅文章开头我写过的搜索技巧。 查看全部

　　百度图片搜索怎么优化？
　　01
　　百度图片是什么，有什么好处？
　　百度图片是什么？它是百度下面的搜索图片的一个垂直图片工具。从数十亿级中文网页提取图片，目前可检索图片超过5亿张！
　　
　　做好百度图片搜索有什么好处？
　　一是现在百度APP日活2亿+，而使用百度图片搜索每天也有百万级以上，潜在用户量多。二是如果能把自己的图片让百度收录，就有可能吸引大量免费流量。02百度图片搜索收录基本原则
　　如何让图片被百度图片收录呢？这里，我们先要了解下百度图片收录基本原则。主要有三个方面：
　　1、图片的网页维度
　　1.1、图片与所在的网站主题一致，这样百度图片搜索认为该网页图片可信度高。比如搜索PCB线路板点进去图片所在网页截图如下。网站也是PCB生产厂家。
　　
　　1.2、图片所在网页的周边有相关文字描述，以及图片做了alt标签属性。如上图，图片中加了ALT文字：线路板。查看源代码即如图：
　　
　　1.3、图片所在的网页没有权限要求，即不是要登录才能查看网页内容及图片
　　2、图片的网站维度
　　图片所在网站维度这里也分二小点：一是百度对于网站有一个评分，只要是正规SEO的话，一般网站较好排名，其网站图片也会有好的表现。
　　二是图片所在网站的稳定性了，这点至关重要。很多人说自己图片没带百度图片收录，可自己网站经常因不稳定打不开，何谈收录？
　　3、图片的自身维度
　　除了上面两大站图片所在网页维度与网站维度，第三点可能被百度图片搜索抓取的维度即图片本身！首先是图片清晰度，清晰度越高这个在参与排名越好；
　　
　　其次是图片尺寸适配内容
　　第三是图片水印，不是说不能有，而是水印不要挡住图片主要部分，可以放图片左上角或右下角。
　　
　　第四是新奇特图片，或者说稀缺图片，因为这也是百度图片需要的。最好图片周尾加上描述。03百度图片如何做优化？
　　百度图片优化，其实也是网站内部站内SEO优化，主要分三步：
　　第一步：图片本身的优化
　　图片的尺寸和大小要注意。一般建议大于450*450这个尺寸，图片过小对用户不太好。
　　图片的体积大小进行优化。一般网站图片过大适当进行压缩，增加打开速度。
　　图片中是否有第三方的水印。比如很多网站的内容和图片都是采集发别人的网站内容，但图片水印还是别人的。举例如图：
　　
　　第二步：图片与文字搭配优化
　　图片的alt属性的优化、title标签优化、周围文字的优化以及图片命名。
　　举例：
　　
　　
　　/UploadFiles/FCK/201801/20180129X4RVVXB204.jpg" title="线路板" alt="线路板" />
　　喷锡多层PCb线路板（电路板）加工厂商
　　alt="线路板"即是ALT标签优化，加了线路板三个字。
　　title="线路板"，title属性进行优化。
　　喷锡多层PCb线路板（电路板）加工厂商，这个就是图片周边文字描述。
　　第三步：图片在网站中优化
　　图片建议要本地化上传，不要用网上图片。另外要善用“width、height”标签设置图片宽高调整。
　　04百度图片搜索排名技巧
　　其实关于图片搜索排名技巧，有以下三点：
　　1、找到高权重第三方网站
　　如果你去看看，会发现某些类别的关键词新闻类站点的图片索引与展现的排名相对靠前，这一点在早期四大门户网站的新闻页面中，更加明显。
　　
　　
　　（某新闻站发布商标注册新闻稿搜图片看到）
　　所以，如果你想用图片排名时，并非需要自己网站，你可以考虑行业的垂直网站，比如虎嗅网。比如发新闻网站，或者社交网站，比如新浪微博等。
　　2、做高质量网页内容
　　我们所说的高质量内容，主要是指图片这个网页的内容载体，充分的把图片说清楚。
　　网页标题(title)覆盖图片ALT标签关键词。（上面讲优化有举例）
　　图片上下文，围绕图片相关内容，进行写作的。
　　图片里描述名称。需要排名的图片位置，尽量出现在网页上方第一张图片，最好是居中对齐哈。
　　3、提高网页加载速度
　　现在移动优先索引，确保首页加载速度最好在1秒以内！它直接影响百度爬虫对页面元素的有效抓取。当然包括图片抓取，所以这个速度很重要！
　　05百度图片搜索如何做引流？
　　百度图片其实是一个很容易被忽略的引流渠道，上面讲百度图片意义有提到过。很多人上百度图片搜索一些配图，你可以利用百度图片搜索规则，上传自己的产品图片放上联系方式进行引流。
　　引流方法如下： 查看全部

　　爬虫工程师是干什么的？你真的知道了吗？
　　点击上方“咸鱼学Python”，选择“加为星标”
　　第一时间关注Python技术干货！
　　
　　程序员有时候很难和外行人讲明白自己的工作是什么，甚至有些时候，跟同行的人讲清楚“你是干什么的”也很困难。比如我自己，就对Daivd在搞的语义网一头雾水。所以我打算写一篇博客，讲一下“爬虫工程师”的工作内容是什么，需要掌握哪些技能，难点和好玩的地方等等，讲到哪里算哪里吧。
　　一、爬虫工程师是干嘛的？1.主要工作内容？互联网是由一个一个的超链接组成的，从一个网页的链接可以跳到另一个网页，在新的网页里，又有很多链接。理论上讲，从任何一个网页开始，不断点开链接、链接的网页的链接，就可以走遍整个互联网！这个过程是不是像蜘蛛沿着网一样爬？这也是“爬虫”名字的由来。作为爬虫工程师，就是要写出一些能够沿着网爬的”蜘蛛“程序，保存下来获得的信息。一般来说，需要爬出来的信息都是结构化的，如果不是结构化的，那么也就没什么意义了（百分之八十的数据是非结构化的）。爬虫的规模可达可小，小到可以爬取豆瓣的top 250电影，定时爬取一个星期的天气预报等。大到可以爬取整个互联网的网页（例如google）。下面这些，我认为都可以叫做爬虫：爬知乎的作者和回答爬百度网盘的资源，存到数据库中（当然，只是保存资源的链接和标题），然后制作一个网盘的搜索引擎同上，种子网站的搜索引擎也是这样的到这里，我们知道爬虫的任务是获取数据。现在比较流行大数据，从互联网方面讲，数据可以分成两种，一种是用户产生的（UGC），第二种就是通过一些手段获得的，通常就是爬虫。爬虫又不仅仅局限于从网页中获得数据，也可以从app抓包等。
　　简而言之，就是聚合数据并让他们结构化。那么，哪些工作需要爬虫呢？2.爬虫能做什么？典型的数据聚合类的网站都需要爬虫。比如Google搜索引擎。Google能在几毫秒之内提供给你包含某些关键字的页面，肯定不是实时给你去找网页的，而是提前抓好，保存在他们自己的数据库里（那他们的数据库得多大呀）。所以种子搜索引擎，网盘搜索引擎，Resillio key引擎等都是用爬虫实现抓好数据放在数据库里的。另外有一些提供信息对比的网站，比如比价类的网站，就是通过爬虫抓取不同购物网站商品的价格，然后将各个购物网站的价格展示在网站上。购物网站的价格时时都在变，但是比价网站抓到的数据不会删除，所以可以提供价格走势，这是购物网站不会提供的信息。除此之外，个人还可以用爬虫做一些好玩的事情。比如我们想看大量的图片，可以写一个爬虫批量下载下来，不必一个一个点击保存，还要忍受网站的广告了；比如我们想备份自己的资料，例如保存下来我们在豆瓣发布过的所有的广播，可以使用爬虫将自己发布的内容全部抓下来，这样即使一些网站没有提供备份服务，我们也可以自己丰衣足食。二、爬虫工程师需要掌握哪些技能？我见过这样的说法：“爬虫是低级、重复性很多的工作，没有发展前途”。
　　这是误解。首先，对于程序员来说基本上不存在重复性的工作，任何重复劳动都可以通过程序自动解决。例如博主之前要抓十几个相似度很高但是html结构不太一样的网站，我就写了一个简单的代码生成器，从爬虫代码到单元测试代码都可以自动生成，只要对应html结构稍微修改一下就行了。所以我认为，重复性的劳动在编程方面来说基本上是不存在的，如果你认为自己做的工作是重复性的，说明你比较勤快，不愿意去偷懒。而我还认为，勤快的程序员不是好程序员。下面我根据自己这段时间的工作经历，讲一讲爬虫需要哪些相关的技能。1.基本的编码基础（至少一门编程语言）这个对于任何编程工作来说都是必须的。基础的数据结构你得会吧。数据名字和值得对应（字典），对一些url进行处理（列表）等等。事实上，掌握的越牢固越好，爬虫并不是一个简单的工作，也并不比其他工作对编程语言的要求更高。熟悉你用的编程语言，熟悉相关的框架和库永远是百益无害。我主要用Python，用Java写爬虫的也有，理论上讲任何语言都可以写爬虫的，不过最好选择一门相关的库多，开发迅速的语言。用C语言写肯定是自找苦吃了。2.任务队列当爬虫任务很大的时候，写一个程序跑下来是不合适的：如果中间遇到错误停掉，重头再来？这不科学我怎么知道程序在哪里失败了？任务和任务之间不应该相互影响如果我有两台机器怎么分工？所以我们需要一种任务队列，它的作用是：讲计划抓取的网页都放到任务队列里面去。
　　然后worker从队列中拿出来一个一个执行，如果一个失败，记录一下，然后执行下一个。这样，worker就可以一个接一个地执行下去。也增加了扩展性，几亿个任务放在队列里也没问题，有需要可以增加worker，就像多一双亏筷子吃饭一样。常用的任务队列有kafka，beanstalkd，celery等。3.数据库这个不用讲了，数据保存肯定要会数据库的。不过有时候一些小数据也可以保存成json或者csv等。我有时想抓一些图片就直接按照文件夹保存文件。推荐使用NoSQL的数据库，比如mongodb，因为爬虫抓到的数据一般是都字段-值得对应，有些字段有的网站有有的网站没有，mongo在这方面比较灵活，况且爬虫爬到的数据关系非常非常弱，很少会用到表与表的关系。4.HTTP知识HTTP知识是必备技能。因为要爬的是网页，所以必须要了解网页啊。首先html文档的解析方法要懂，比如子节点父节点，属性这些。我们看到的网页是五彩斑斓的，只不过是被浏览器处理了而已，原始的网页是由很多标签组成的。处理最好使用html的解析器，如果自己用正则匹配的话坑会很多。我个人非常喜欢xpath，跨语言，表达比价好，但是也有缺点，正则、逻辑判断有点别扭。
　　HTTP协议要理解。HTTP协议本身是无状态的，那么“登录”是怎么实现的？这就要求去了解一下session和cookies了。GET方法和POST方法的区别（事实上除了字面意思不一样没有任何区别）。浏览器要熟练。爬虫的过程其实是模拟人类去浏览器数据的过程。所以浏览器是怎么访问一个网站的，你要学会去观察，怎么观察呢？Developer Tools！Chrome的Developer Tools提供了访问网站的一切信息。从traffic可以看到所有发出去的请求。copy as curl功能可以给你生成和浏览器请求完全一致的curl请求！我写一个爬虫的一般流程是这样的，先用浏览器访问，然后copy as curl看看有哪些header，cookies，然后用代码模拟出来这个请求，最后处理请求的结果保存下来。5.运维这个话题要说的有很多，实际工作中运维和开发的时间差不多甚至更多一些。维护已经在工作的爬虫是一个繁重的工作。随着工作时间增加，一般我们都会学着让写出来的爬虫更好维护一些。比如爬虫的日志系统，数据量的统计等。将爬虫工程师和运维分开也不太合理，因为如果一个爬虫不工作了，那原因可能是要抓的网页更新了结构，也有可能出现在系统上，也有可能是当初开发爬虫的时候没发现反扒策略，上线之后出问题了，也可能是对方网站发现了你是爬虫把你封杀了，所以一般来说开发爬虫要兼顾运维。
　　所以爬虫的运维我可以提供下面几个思路：首先，从数据增量监控。定向爬虫（指的是只针对一个网站的爬虫）比较容易，一段时间之后对一些网站的数据增量会有一个大体的了解。经常看看这些数据的增加趋势是否是正常就可以了（Grafana）。非定向爬虫的数据增量不是很稳定，一般看机器的网络状况，网站的更新情况等（这方面我的经验不多）。然后看爬虫执行的成功情况。在上面提到了用任务队列控制爬虫工作，这样解耦可以带来很多好处，其中一个就是可以就是可以对一次爬虫执行进行日志。可以在每次爬虫任务执行的时候，将执行的时间、状态、目标url、异常等放入一个日志系统（比如kibana），然后通过一个可视化的手段可以清晰地看到爬虫的失败率。爬虫抛出的Exception。几乎所有的项目都会用到错误日志收集（Sentry），这里需要注意的一点是，忽略正常的异常（比如Connection错误，锁冲突等），否则的话你会被这些错误淹没。三、爬虫与反爬这同样是很深的一个话题，就像攻击武器与防御武器一样，双方总是在不断升级。常见的反爬措施（我遇到过的）有下面几种：1.访问频率很好理解，如果访问太频繁网站可能针对你的ip封锁一段时间，这和防DDoS的原理一样。
　　对于爬虫来说，碰到这样的限制一下任务的频率就可以了，可以尽量让爬虫想人类一样访问网页（比如随机sleep一段时间，如果每隔3s访问一次网站很显然不是正常人的行为）。2.登录限制也比较常见。不过公开信息的网站一般不会有这个限制，这样让用户也麻烦了。其实反爬措施都或多或少的影响真实用户，反爬越严格，误杀用户的可能性也越高。对爬虫来说，登录同样可以通过模拟登录的方式解决，加个cookie就行了（话又说回来，网络的原理很重要）。3.通过Header封杀一般浏览器访问网站会有header，比如Safari或者Chrome等等，还有操作系统信息。如果使用程序访问并不会有这样的header。破解也很简单，访问的时候加上header就行。4.JavaScript脚本动态获取网站数据有一些网站（尤其是单页面网站）的内容并不是通过服务器直接返回的，而是服务器只返回一个客户端JavaScript程序，然后JavaScript获取内容。更高级的是，JavaScript在本地计算一个token，然后拿这个token来进行AJAX获取内容。而本地的JavaScript又是经过代码混淆和加密的，这样我们做爬虫的通过看源代码几乎不可能模拟出来这个请求（主要是token不可能破解），但是我们可以从另一个角度：headless的浏览器，也就是我们直接运行这个客户端程序，这可以100%地模拟真实用户！5.验证码这几乎是终极武器了，验证码是专门用来区分人和计算机的手段。
　　对于反爬方来说，这种方式对真实用户和搜索引擎（其实可以通过记录搜索引擎爬虫的ip来区别对待，可以解决）的危害比较大，相信读者都有输入验证码的痛苦经历。但这种方法也并不是无敌的！通过现在很火的机器学习可以轻松的识别大部分的验证码！Google的reCAPTCHA是一种非常高级的验证码，但是听过通过模拟浏览器也是可以破解的。6.ip限制网站可能将识别的ip永久封杀，这种方式需要的人力比较大，而且误伤用户的代价也很高。但是破解办法却非常简单。目前代理池几乎是搞爬虫的标配了，甚至还有很多高匿代理等好用的东西。所以这基本上只能杀杀小爬虫。7.网站内容反爬有一些网站将网站内容用只有人类可以接收的形式来呈现（其实反爬就是区别对待人类和机器嘛）。比如将内容用图片的形式显示。但是近几年来人类和机器的差别越来越小，图片可以用OCR准确率非常高地去识别。反爬总结爬虫和反爬是典型的攻防双方的互相升级。但是我认为，这种升级不像军事，军事是无尽头的，但是爬虫和反爬是有尽头的。爬虫的尽头就是浏览器，一旦使用浏览器，程序完全可以模拟真实用户发出请求，缺点是就是消耗资源，因为需要新开一个进程，解析DOM，运行客户端JavaScript代码。
　　（chrome的node api在github开源仅仅两天，就拿到8k个star）反爬的尽头就是像Google这种超级厉害的验证码，毕竟验证码的根本目的就是识别人类和机器的。我正好有一个反爬做的非常好的例子。Google Arts Project项目是一个汇聚世界名画的艺术长廊，我比较喜欢里面的一些画，所以想下载一些（当然这是不对的），然后发现这个网站反爬做的相当好（因为版权属于收藏作品的博物馆，所以Google Arts Project肯定不会提供下载），要下载几乎是不可能的。我有点不服，开始用各种手段试图下载原图。尝试了一番，发现这个网站block掉了鼠标右键功能、审查元素发现图片并不是一个常规的图片、追踪网络包发现原图竟然不是一次网络请求拿到的，而是分成了好几次请求base64编码的字符流每次请求图片的一部分，然后在客户端组装起来图片！当然在客户端的代码也是经过加密和混淆的！这完全可以作为反爬的教科书了，既没有误伤用户，又让爬虫无法下手。图片每次只请求部分四、职业道德成规模的爬虫一般都会使用集群，一般的小网站服务器规模可能不如爬虫集群的规模大。所以很多时候我们最好对要爬的网站限制一下频率。
　　否则这些爬虫就相当于DoS攻击集群了！一般的网站都会有robots.txt可以参考。好了，总结来说，写爬虫需要经验积累，需要灵活的思路。比如说我之前就遇到过网站，需要验证码验证拿到一个token，可是通过看网络请求发现这个token长得很像一个时间戳，然后本地自己生成一个时间戳发现也是能用的！于是就这样绕过了验证码。所以多多积累和尝试，可以偷不少懒，嘿嘿。另外爬虫也不是和我之前想的那样是一个枯燥无味的工作，比如我就发现了不少很垃圾，很搞笑的网站，乐趣也蛮多的。学到的东西也不少。万变不离其宗嘛。五、工作内容互联网时代信息无处不在，我们日常所接触的大量信息例如微博、社交媒体网站的帖子、消费者点评、新闻、销售人员的拜访记录，这些都是常见的非结构化数据来源。非结构化数据分析能够揭示潜藏在文本当中的趋势和关联，为商业决策、研究行业趋势和热点内容分析提供有力支持。纬横团队致力于打造最出色的中文语义分析技术，通过自主研发的中文分词、句法分析、搜素引擎和实体识别技术，结合海量行业语料的不断积累，为企业客户（营销、公关、客服、销售和产品部门）、研究机构和政府部门等提供数据监测和采集、分析和可视化以及专业服务，增强用户在大数据时代的竞争力。
　　岗位职责1. 分布式网页抓取平台的研发、完善和运维，每天支持数千万级的网页采集、清洗和分析；2. 产品后端 API 的开发，实现高性能、高可用及可扩展的后端代码；3. 线上分布式环境的自动化运维、监控、性能调优。职位要求1. 扎实的算法与数据结构功底，对新的知识和技术有强烈热情；2. 具有较强的分析和解决问题的能力；3. 拥有良好的编程习惯；4. 熟悉至少一门高级编程语言（例如 Python/C++/JAVA ）并有实际开发的经验。
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