网页视频抓取脚本(B站在小视频功能处提供了API接口,(图))
　　B站在小视频功能上提供了API接口。今天的任务是爬取哔哩哔哩视频~
　　B 站视频网址：#/?tab=all
　　
　　这次爬取视频，爬到了前100~
　　我们准备好了~
　　API 查找和提取
　　我们用F12打开开发者模式，然后在Networking->Name栏下找到这个链接：
　　
http://api.vc.bilibili.com/boa ... %3Dpc
　　让我们检查一下 Headers 属性
　　
　　
非诚勿扰：正在学习python的小伙伴或者打算学习的，可以私信小编“01”领取资料！
　　我们可以看到Request URL的属性值。当我们向下滑动加载视频时，发现只有这个网址没有变化。
　　
http://api.vc.bilibili.com/board/v1/ranking/top?
　　Next_offset 会不断变化。我们可以猜测，这可能是为了获取下一个视频序列号。我们只需要取出这部分参数，将next_offset写成一个变量值，以JSON格式返回给目标网页即可。
　　
　　代码实现
　　我们通过上面的尝试写了一段代码，发现B站做了一定程度的反爬虫操作，所以需要先获取头部信息，否则下载的视频为空，然后定义params参数存储JSON数据，然后通过requests.get获取参数值信息，以JSON格式返回目标网页。实现代码如下：
　　
def get_json(url):
headers = {
'User-Agent':
'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36'
}
params = {
'page_size': 10,
'next_offset': str(num),
'tag': '今日热门',
'platform': 'pc'
}
try:
html = requests.get(url,params=params,headers=headers)
return html.json()
except BaseException:
print('request error')
pass
　　为了能清楚的看到我们的下载情况，我们折腾了一个下载器，实现代码如下：
　　
def download(url,path):
start = time.time() # 开始时间
size = 0
headers = {
'User-Agent':
'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url,headers=headers,stream=True) # stream属性必须带上
chunk_size = 1024 # 每次下载的数据大小
content_size = int(response.headers['content-length']) # 总大小
if response.status_code == 200:
print('[文件大小]:%0.2f MB' %(content_size / chunk_size / 1024)) # 换算单位
with open(path,'wb') as file:
for data in response.iter_content(chunk_size=chunk_size):
file.write(data)
size += len(data) # 已下载的文件大小
　　效果如下：
　　
　　总结以上代码，整个实现过程如下：
　　
#!/usr/bin/env python#-*-coding:utf-8-*-import requestsimport randomimport timedef get_json(url):
headers = {
'User-Agent':
'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36'
}
params = {
'page_size': 10,
'next_offset': str(num),
'tag': '今日热门',
'platform': 'pc'
}
try:
html = requests.get(url,params=params,headers=headers)
return html.json()
except BaseException:
print('request error')
passdef download(url,path):
start = time.time() # 开始时间
size = 0
headers = {
'User-Agent':
'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url,headers=headers,stream=True) # stream属性必须带上
chunk_size = 1024 # 每次下载的数据大小
content_size = int(response.headers['content-length']) # 总大小
if response.status_code == 200:
print('[文件大小]:%0.2f MB' %(content_size / chunk_size / 1024)) # 换算单位
with open(path,'wb') as file:
for data in response.iter_content(chunk_size=chunk_size):
file.write(data)
size += len(data) # 已下载的文件大小
if __name__ == '__main__':
for i in range(10):
url = 'http://api.vc.bilibili.com/boa ... 39%3B
num = i*10 + 1
html = get_json(url)
infos = html['data']['items']
for info in infos:
video_url = info['item']['video_playurl'] # 小视频的下载链接
print(title)
# 为了防止有些视频没有提供下载链接的情况
try:
download(video_url,path='%s.mp4' %title)
print('成功下载一个!')

except BaseException:
print('凉凉,下载失败')
pass
time.sleep(int(format(random.randint(2,8)))) # 设置随机等待时间
　　爬取效果图如下：
　　
　　结果：
　　
　　好像爬行效果还可以。当然喜欢的朋友不要忘记点赞、分享和转发哦。
　　最后，我是一名python开发工程师。这里我整理了一套最新的python系统学习教程，包括基础python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等，想要这些资料的可以关注小编，私信给后台编辑器：“01”接收。 查看全部

　　网页视频抓取脚本(如何通过自定义脚本制作免费看VIP视频的脚本？(一))
　　前面文章介绍了如何通过自定义JS脚本制作免费观看VIP视频的脚本。今天的文章文章主要讲的是如何获取更多的JS脚本代码。同时，通过学习各种免费VIP视频脚本，您可以轻松掌握一门技巧，免费观看无广告VIP视频（无需脚本或客户端下载）。
　　
　　只是JS编程语言不是一朝一夕就能学会的，我也没有专门学过这方面的知识。所以这里只能从个人认知的角度做介绍，注重实用性。
　　言归正传，如果我们想要获取JS脚本，我们必须知道有哪些JS脚本网站可以获取我们想要的JS脚本。据我所知，只有三个网站：GreasyFork，和OpenUserJS。如下所示：
　　
　　至于如何从这三个网站中获取，在前面的文章中已经介绍过了。所以这里我就不赘述了。如果您使用的是360安全浏览器，您只需要安装一个tampermonkey（常见的“油猴”）扩展脚本。至于为什么GreasyFork排名第一？因为里面的脚本都是中文的，方便大家使用。如下所示：
　　
　　而且OpenUserJS都是英文的，如下图：
　　
　　
　　我英文水平不高，但不知所措，所以一直在使用GreasyFork来获取我需要的脚本。毕竟我的英文也很烂。
　　当然，要想得到更多的脚本，OpenUserJS的两个脚本网站必须“征服”。毕竟，脚本越多，我们就越有可能找到满意的脚本。
　　但是，在此之前，我们必须征服这些英语。幸运的是，解决总是比困难更难，我们可以通过浏览器中的翻译功能轻松解决，只要翻译当前页面即可。如下所示：
　　
　　了解了JS脚本的获取方式，我们现在可以从中选择我们需要的脚本了，如下图：
　　
　　该脚本的源代码在箭头处。由于文章已经讲过脚本的使用，这里就不演示它的安装和使用了。源码之所以标有箭头，是因为接下来我要介绍的是如何从这个script-VIP视频解析URL的源码中提取出我们想要使用的东西。如下所示：
　　
　　红框中是本脚本的VIP视频解析地址。我们只需要复制它们，并结合前面文章中介绍的方法，就可以创建一个我们可以使用的免费VIP视频脚本。
　　当然，我们不需要制作脚本，只要保存这些VIP视频解析网址，在观看其他视频网站VIP视频时添加到地址栏即可。如下所示
　　
　　首先我们打开我们要观看的VIP视频，然后将上面的VIP视频解析器URL复制粘贴到地址栏中，然后打开观看，如下图：
　　
　　通过对比上下图中的网址，我想大家应该都知道如何使用这些解析出来的网址了。上例中使用的VIP解析端口URL如下图红框所示：
　　
　　说到这里，我相信只要你看过这个文章，它就会在那里。为了避免打广告的嫌疑，我就不直接写文章来分析上面VIP视频的网址了。你可以自己观看和尝试。
　　当然，如果觉得输入麻烦，可以使用文字识别工具识别图片的文字，复制粘贴即可。另外，有什么问题可以评论或者留言或者私信给我。这是本文的结尾。喜欢的话请点赞转发采集，谢谢！ 查看全部

　　网页视频抓取脚本(抖音快手b站阿里巴巴京东都可以发视频，只是通过展示)
　　网页视频抓取脚本可以抓取一些网站，是会有时间上限制，如果是高手一个小时应该就可以了，但是这个模式是不是你需要的，能不能我给你说下，比如有个只要5毛钱就可以上今日头条的模式，？希望可以给你带来帮助，
　　看你想去哪个平台那种类型的平台了，如果是大平台，需要的也就是自然语言识别技术之类的，网页视频抓取pv,流量只是基础，
　　一个小时够干嘛的？
　　我昨天跟朋友（好像找到了死对头）去看钢化玻璃展厅现场展示的视频时一个电视机引来了我的目光，当时也不懂那是啥，看到那个抓手同样的操作步骤居然可以抓取到视频，我忍不住好奇自己试了一下，
　　抖音快手b站阿里巴巴京东都可以发视频，只是通过展示，
　　楼主你是想问有多少种方法？比如一般的自己拍摄上传视频,然后通过算法精准计算推送到用户那里等等不是，比如新的应用或者物品页面，做互动或者做通知（活动邀请）等等用户评论好的话，通过算法推送到用户那里新的评论功能上线后，你会发现，他分布在几个应用分类下面，你可以试着找找。
　　学习网页制作，选择，ppt，音频，图片，视频，音频， 查看全部

　　网页视频抓取脚本(新闻信息在线提取方法研究文献：基于统计理论的技术)
　　新闻文本信息在线提取方法研究
　　证件识别码：A（文章No.BP）文章No.：16727800（2017）004000905
　　0 引言 目前，互联网资源丰富，如何从海量信息中获取所需信息已成为Web智能信息处理研究领域面临的重大问题之一。由于实际新闻网页往往收录大量与主题无关的导航区、超链接、广告信息、版权信息等噪声信息，在设计搜索引擎工具时，按主题搜索相关信息时，新闻信息应该使用提取技术来消除网页中的噪音。信息，从而获取整个新闻的正文信息。新闻信息抽取技术是一种以Web为信息源的信息抽取技术，即，从新闻页面收录的非结构化或半结构化信息中识别用户所需的数据。为了提高Web新闻信息提取的准确性和效率，许多学者提出了自己的方法并不断改进。它们可以分为四类：基于统计理论的技术、基于文档对象模型的技术、基于模板的技术和基于视觉特征技术的技术。
　　（1）基于统计理论的方法，利用统计方法和规律，通过将HTML文档作为一个整体或去除网页标签来获取网页文本信息。这种方法克服了数据来源的限制，具有通用性。Arias et阿尔。
　　[1] 从网页标签序列中找出对应的文本序列。由于网页正文和非文本在长度和标签数量上的差异，可以在此基础上构建网页文本密度图，并通过统计方法识别网页正文部分；并参考文献[2]提出了一种基于行块分布的方法。这种方法摆脱了网页结构的限制，可以高效准确地提取网页文本，但需要人工干预，对网页其他信息提取不足。
　　（2）基于文档对象模型方法，将HTML文档解析成DOM树，利用节点特征制定相应的抽取规则。目前已有很多形成系统和经典算法，如RoadRunner系统、DSE算法、MDR算法等。
　　[3]。许多学者在此基础上进行了深入研究。比如王琦
　　[4] 基于DOM规范，将HTML文档转换为收录语义信息的STU-DOM树，进行基于结构的过滤和基于语义的剪枝，提取网页主题；古普塔等。
　　[5] 使用启发式规则构造过滤器来过滤和删除DOM树中无用的节点。黑名单策略用于过滤广告。这种方法依靠文档本身的结构优势，不需要复杂的技术和人工干预，但不具有通用性。
　　（3）基于网页模板的提取算法。这类算法大致可以分为两类，一类是从具有相同结构的网页中提取模板作为参考，这种模板一般来自相同的网站 从不同的网页中提取；另一种是从各种不同的网页中进行分类，分别提取更高层次的抽象、更通用的模板、Reis等。
　　[6] 使用树状正则表达式pe-pattern，用RTDM算法对样本网页进行聚类，从聚类结果的DOM树中提取ne-pattern作为聚类模板；维埃拉等人。
　　[7] 扩展了RTDM算法，利用树的最小编辑距离实现DOM树模板的检测和删除。这些方法从模板的角度提供了比较新颖的思路，但是计算量很大，在处理海量数据时效率低下。
　　（4） 基于视觉块的提取算法。这种算法从用户对网页的视觉感知出发，根据网页中节点的样式特征对页面进行划分，然后找到块在哪里文本从块的结果中定位，以达到提取文本的目的。黄文北等。
　　[8] 以TVPS算法为参考，构建DOM树，寻找最低容器节点的每个文本节点与等效容器标签合并，计算信息量，比较最低容器节点与其兄弟节点， parent nodes 信息量，从而选择可以形成文本块的节点。该方法考虑了收录在 DOM 中的文本节点的结构。与原算法相比，准确率有了一定的提高，但算法的计算复杂度还是比较大的。这些提取文本信息的方法的前提是所有的文本信息都在网页中，但是新闻图片网页的文本信息一般不会全部在网页中，比如：腾讯、搜狐、新浪、凤凰等新闻图片频道，大多需要用户点击翻页。要获取更多信息，传统方法很难准确获取此类新闻网页信息。因此，本文在研究现有提取技术的基础上，采用动态网页信息提取方法、行块分析算法和DOM技术，实现了面向大型新闻门户的新闻网页文本信息提取系统。该系统不仅解决了网页文本提取问题，还解决了文本信息不完整的网页文本提取问题。传统方法很难准确获取此类新闻网页信息。因此，本文在研究现有提取技术的基础上，采用动态网页信息提取方法、行块分析算法和DOM技术，实现了面向大型新闻门户的新闻网页文本信息提取系统。该系统不仅解决了网页文本提取问题，还解决了文本信息不完整的网页文本提取问题。传统方法很难准确获取此类新闻网页信息。因此，本文在研究现有提取技术的基础上，采用动态网页信息提取方法、行块分析算法和DOM技术，实现了面向大型新闻门户的新闻网页文本信息提取系统。该系统不仅解决了网页文本提取问题，还解决了文本信息不完整的网页文本提取问题。
　　1 系统概述
　　系统整体分为3部分：预处理模块（Pretreatment）、动态网页信息提取模块（Dywebextract）、新闻常用网页信息提取模块（Stwebextract）。系统总体框架如图1所示。 预处理模块（Pretreatment）：预处理模块是一个提取正文信息的预处理模块，可以提前获取新闻标题、发布时间等信息；对不同的新闻网页进行分类，动态网页使用动态网页提取模块。对于新闻普通网页使用静态网页信息提取模块。动态网页信息提取模块（Dywebextract）：该模块的主要功能是解析新闻图片网页，识别翻页字符，获取文本信息。通用新闻网页信息提取模块（Stwebextract）：该模块分析通用新闻网页。它基于行块分布算法提取文本信息，并通过中文语法规范降低噪声。
　　2 各模块算法设计与实现
　　2.1 预处理模块在新闻文本信息提取系统中，为保证新闻文本信息提取的质量和效率，在提取相关信息时应根据网页类型采用不同的提取方法（即大部分新闻图片网页采用动态提取方式，一般新闻网页采用行块分布方式）。可以看出，在提取信息之前应该对网页进行分类。根据提取目的，预处理模块用于完成新闻网页的分类。另外，由于行块分布算法不依赖于网页结构本身，提取新闻标题等信息显然是不够的。所以，需要在预处理模块中使用DOM技术提取新闻标题、发布时间等信息，并将新闻标题和新闻网页HTML文档、新闻URL等信息打包发送给下级模块。因此，预处理模块的作用是对网页进行分类，利用文档对象模型提取新闻标题等信息。2.1.1网页新闻分类新闻网页一般分为导航网页和话题网页两种。话题网页通常通过文字、图片和其他信息的段落来描述新闻话题。为便于处理，可分为两个子类： ① 一般新闻网页。这种类型的网页类似于静态网页。网页加载完成后，采集需要的信息在网页上。大多数新闻网页都属于这一类；②动态网页。即图片新闻（指具有相同事件主题和简短文字说明的图片集合）。网页加载后，采集的信息并非全部在网页中。需要翻页才能更新网页内容。很多新闻图片网页都属于这一类，如图2所示。 一般互联网上的每一种资源，如网页、图片、视频等，都有一个唯一的URL，其信息包括位置文件以及浏览器如何处理它。URL的一般格式为：协议类型：//服务器地址（一般情况下默认不写端口号）/路径名/[? 查询][#信息片], 其中方括号[]是可选的，例如： 通过观察验证，属于同一新闻网站的内容动态网页的布局和样式外观类似。同时，同一网站的动态网页的URL相似度也很高。这是来自web开发，网站管理的效率和便利性也很合理，所以用URL相似度来对新闻网页进行分类。齐等。同一个网站的动态网页的URL相似度也很高。这是来自web开发，网站管理的效率和便利性也很合理，所以用URL相似度来对新闻网页进行分类。齐等。同一个网站的动态网页的URL相似度也很高。这是来自web开发，网站管理的效率和便利性也很合理，所以用URL相似度来对新闻网页进行分类。齐等。
　　[9]在URL相似度的计算中使用了Dice系数，并结合使用统计方法完成了URL相似度的测量。该方法从字符串处理的角度出发，由于URL的格式特性，本文在协议、服务器名、域名相同的情况下，利用新闻URL特性来判断动态网页。具体如下： ①如果新闻网址字符在字符串中，如果路径中收录“pic”、“photo”等图片相关的英文字符串，则说明新闻网址为动态网页。例如：人民网、新华网等网站中的网址中收录这些图片字符串；②如果新闻网址后缀遇到递增数字或递增字母，新闻页面为动态页面，如：腾讯，新浪、搜狐、网易、凤凰等网站中的URL后缀具有很强的格局，不断增加。2.1.2〓文档对象模型文档对象模型（DOM）是用于处理HTML和XML文档的标准应用程序接口（API），它将文档表示为树状结构、HTML标签、属性，或文本都被视为树的一个节点。基于DOM的信息抽取技术利用网页的结构特征，简单高效地从网页中抽取所需的内容。它克服了行分割算法提取新闻标题、发布时间等信息的缺点。所以本文在提取文本信息之前使用了HtmlUnit 如：腾讯、新浪、搜狐、网易、凤凰等网站中的网址后缀，格局非常强，数量不断增加。2.1.2〓文档对象模型文档对象模型（DOM）是用于处理HTML和XML文档的标准应用程序接口（API），它将文档表示为树状结构、HTML标签、属性，或文本都被视为树的一个节点。基于DOM的信息抽取技术利用网页的结构特征，简单高效地从网页中抽取所需的内容。它克服了行分割算法提取新闻标题、发布时间等信息的缺点。所以本文在提取文本信息之前使用了HtmlUnit 如：腾讯，新浪、搜狐、网易、凤凰等网站中的URL后缀，格局非常强，数量不断增加。2.1.2〓文档对象模型文档对象模型（DOM）是用于处理HTML和XML文档的标准应用程序接口（API），它将文档表示为树状结构、HTML标签、属性，或文本都被视为树的一个节点。基于DOM的信息抽取技术利用网页的结构特征，简单高效地从网页中抽取所需的内容。它克服了行分割算法提取新闻标题、发布时间等信息的缺点。所以本文在提取文本信息之前使用了HtmlUnit @网站 如新浪、搜狐、网易、凤凰等都有很强的格局，不断增加。2.1.2〓文档对象模型文档对象模型（DOM）是用于处理HTML和XML文档的标准应用程序接口（API），它将文档表示为树状结构、HTML标签、属性，或文本都被视为树的一个节点。基于DOM的信息抽取技术利用网页的结构特征，简单高效地从网页中抽取所需的内容。它克服了行分割算法提取新闻标题、发布时间等信息的缺点。所以本文在提取文本信息之前使用了HtmlUnit @网站 如新浪、搜狐、网易、凤凰等都有很强的格局，不断增加。2.1.2〓文档对象模型文档对象模型（DOM）是用于处理HTML和XML文档的标准应用程序接口（API），它将文档表示为树状结构、HTML标签、属性，或文本都被视为树的一个节点。基于DOM的信息抽取技术利用网页的结构特征，简单高效地从网页中抽取所需的内容。它克服了行分割算法提取新闻标题、发布时间等信息的缺点。所以本文在提取文本信息之前使用了HtmlUnit 增加数量。2.1.2〓文档对象模型文档对象模型（DOM）是用于处理HTML和XML文档的标准应用程序接口（API），它将文档表示为树状结构、HTML标签、属性，或文本都被视为树的一个节点。基于DOM的信息抽取技术利用网页的结构特征，简单高效地从网页中抽取所需的内容。它克服了行分割算法提取新闻标题、发布时间等信息的缺点。所以本文在提取文本信息之前使用了HtmlUnit 增加数量。2.1.2〓文档对象模型文档对象模型（DOM）是用于处理HTML和XML文档的标准应用程序接口（API），它将文档表示为树状结构、HTML标签、属性，或文本都被视为树的一个节点。基于DOM的信息抽取技术利用网页的结构特征，简单高效地从网页中抽取所需的内容。它克服了行分割算法提取新闻标题、发布时间等信息的缺点。所以本文在提取文本信息之前使用了HtmlUnit 2〓文档对象模型文档对象模型（DOM）是处理HTML和XML文档的标准应用程序接口（API），它将文档表示为树状结构，HTML标签、属性或文本都被视为一个节点。那个树。基于DOM的信息抽取技术利用网页的结构特征，简单高效地从网页中抽取所需的内容。它克服了行分割算法提取新闻标题、发布时间等信息的缺点。所以本文在提取文本信息之前使用了HtmlUnit 2〓文档对象模型文档对象模型（DOM）是处理HTML和XML文档的标准应用程序接口（API），它将文档表示为树状结构，HTML标签、属性或文本都被视为一个节点。那个树。基于DOM的信息抽取技术利用网页的结构特征，简单高效地从网页中抽取所需的内容。它克服了行分割算法提取新闻标题、发布时间等信息的缺点。所以本文在提取文本信息之前使用了HtmlUnit 基于DOM的信息抽取技术利用网页的结构特征，简单高效地从网页中抽取所需的内容。它克服了行分割算法提取新闻标题、发布时间等信息的缺点。所以本文在提取文本信息之前使用了HtmlUnit 基于DOM的信息抽取技术利用网页的结构特征，简单高效地从网页中抽取所需的内容。它克服了行分割算法提取新闻标题、发布时间等信息的缺点。所以本文在提取文本信息之前使用了HtmlUnit
　　[10] 渲染新闻网页获取HTML源代码，然后使用Jsoup中的DOM对象提取新闻标题、发布时间等信息。例如：提取新闻标题时，先提取标签中的标签内容，然后截取“―”、“_”、“/”等标签（内容常用于将标题和新闻来源分开）作为新闻标题。2.2 动态网页信息提取模块 Dywebextract 模块接受预处理模块的数据，主要功能是动态网页翻页识别和文本信息提取。对于动态网页翻页识别，采用了两种策略：①如果新闻网页有本地url模式模板（系统在初始化时根据各大新闻网站动态网页url的特点添加url模式）或XPath模板（有效元素路径），翻页自行根据url模式模板（url后缀数字增加或字母减少）或触发点击XPath。如果新闻页面的标题相同，则循环翻页，直到没有捕获到有效页面（出现重复页面或死链接）；②如果本地没有对应的url模式模板或XPath，获取HTML中的候选有效元素，然后触发，最后通过触发validity过滤掉有效元素。对于文本信息提取，本文利用了同一新闻门户中动态网页高度相似的结构，并采用两种策略：①是否有XPath模式模板？欤?，根据XPath模式模板提取文本信息；②如果不是，利用布局相似度的网页正文内容提取方法
　　[11] 提取身体信息。XPath模式模板库的管理采用时序管理方式。如果 XPath 模式模板库中的某个 XPath 一周未使用，则该模板将被视为无效的 XPath 并被删除。该模块的算法流程如图3所示，下面重点介绍几个主要环节。
　　2.2.1 备选有效元素集合 动态网页收录有效元素。触发有效元素后，会异步生成动态信息，而静态网页不需要触发有效元素来获取信息。但是，动态网页收录许多触发元素（如按钮、文本框、链接等）。有效元素产生的动态信息是有价值的动态信息，无效元素产生的动态信息是无效信息。例如，触发元素仅更改了网页的字体颜色或其他嘈杂部分。在动态网页中，诸如，等标签所代表的元素可能会导致页面发生变化
　　[12]，从而产生有价值的动态信息，因此该系统将有效元素筛选限制为仅和标签。为了进一步缩小有效元素的搜索范围，提高获取页面信息的效率，需要在搜索有效元素之前确定有效元素的标签集。对于本系统，有效元素是可以点击下一页的元素来获取下一页的文本信息。因此，本文统计了腾讯网站等8个大型新闻门户网站，从这些新闻门户网站中随机抽取了100个新闻网页，发现大部分有效元素的属性值都收录“next”和“对”。", "Next (page)" 等词。一个有效的元素通常绑定到一个有效的事件上，用户点击该元素执行脚本程序或网页跳转以获取更多网页信息，因此其属性值收录JavaScript或URL。对于一个标签，如果没有子标签，则认为它是一个有效标签。综上所述，本系统将属性中收录“next”、“next”等词的标签定义为候选有效标签。
　　2.2.2 触发元素动态网页采用异步加载技术。当用户点击触发元素时，会触发绑定到有效元素的特定事件，浏览器会执行该事件程序对应的JavaScript动态脚本。因此，需要一个工具来模拟用户的点击操作，而HtmlUnit正好可以解决这个模拟问题。HtmlUnit是一个开源的Java页面分析工具，使用Rhinojs引擎，可以模拟浏览器操作，运行速度非常快。本系统采用全检测扫描算法[13]对有效元素集中的所有元素进行点击操作。2.2.3 触发有效性判断 当动态网页触发有效元素时，会改变DOM树的结构。触发器有效性判断也可以表示为DOM树结构的变化，因此可以比较DOM树结构的相似度作为触发器有效性的指标。由于每次获取下一页，只有网页中的图片和文字信息发生变化，其他杂音、链接等部分基本不变。因此，在判断DOM树的相似度之前，通过正则表达式过滤中文文本信息。何欣等 链接等部分基本不变。因此，在判断DOM树的相似度之前，通过正则表达式过滤中文文本信息。何欣等 链接等部分基本不变。因此，在判断DOM树的相似度之前，通过正则表达式过滤中文文本信息。何欣等
　　[14] 使用简单的树匹配算法判断DOM树的相似度。是一种限制匹配算法，利用动态规划计算两棵树的最大匹配节点数，得到两棵树结构的相似度；罗斯特等待
　　[15] 提出了一种比较页面的方法。该方法首先比较各个模块，为模块定位DOM树结构的特征部分。如果确定内容相同，则过滤掉部分信息，将剩余的内容传递给下一个A比较模块，否则可以直接确定两个DOM树不相似。以上两种方法更多是基于DOM树结构，考虑到新闻页面的有效信息在中文文本中。在页面标题的情况下，系统将新获取的网页中文信息与触发前的网页中文信息进行比较。如果只有少量更改，则认为新获取的网页无效，触发器无效；除此以外，获取的网页被认为是有效的，有效元素XPath存储在XPath模板库中。2.3 新闻常用网页信息提取模块新闻常用网页信息提取模块的目标是提取新闻常用网页的正文信息。一般新闻网页的正文结构通常比较紧凑，网页中的图片较少，正文代码中的大部分文字占一行，超链接长度所占的百分比也不大。并且由于行块分布算法对主题网页通用性好、准确率高，所以采用行块分布算法。线块分析算法的思想由哈尔滨工业大学信息检索中心陈欣等人提出。网页文本块的起始行块号Xstart和结束行块号Xend的确定必须同时满足以下条件，这里定义Y(X)为带有行号的行块的长度X 为轴。(1）Ystart> Y(Xt)，其中Y(Xt)为线块长度的第一个膨胀点，膨胀点的线块长度必须大于预先定义的阈值。
　　（2）Y(Xn)不等于0（其中n属于[start+1,start+n]），紧接膨胀点的行块长度不能为0，以消除噪声。
　　(3）Y(Xm)=0（其中m属于[end,end+1]），下垂点的长度和下垂点后面的行块为0，保证文本提取结束.根据线块分布算法的思想，本文利用Java中的JFreeChart绘制工具，得到如图4所示的线块分布函数折线图，从图4可以看出，内容很多阻止[start=743, end=745], [start=749, end=773], [start=1160, end=1165], [start=1198, end=1205]，内容块可能有噪音还没有清除，所以根据新闻页面对于噪音的特性，增加了第四个约束。
　　(4）Ystart
　　3 实验测试
　　3.1 实验准备
　　测试系统机器环境为：1台台式电脑（CPU为Intel四核2.93GHz，4G内存，硬盘7200r/min，操作系统Win7，10M网速）。系统采用纯Java实现，有效元素路径存储在MySQL5.5数据库中。为了让结果更有说服力，本文设计了一个轻量级主题爬虫，从知名新闻网站（如腾讯新闻、网易新闻、搜狐新闻、新浪新闻等）中抓取网页。作为实验页面的集合。实验主要测试提取新闻正文信息的正确率和速度，而新闻标题是从网页采集器中提取的（一般导航网页，新闻标题和新闻网址是一起的），这里不做处理. 对于动态新闻，提取的文本完全覆盖了真实含义，未过滤的噪声占文本的不到5%为合格。对于静态网页，本文用准确率来表示建议正文信息的准确率：准确率=正确过滤的网页数/网页总数×100%
　　3.2实验结果表1为系统网页文本提取准确率和在线文本提取率，其中动态网页和静态网页各100个，共1600个网页。表1的测试结果表明，该系统提取静态网页的准确率高于93%，对原创新闻网页正文内容的提取较为完整，而动态网页的提取准确率均在80%以上。报错的原因是不同主题的设计风格不一样，并且存在人们对网页中文字定义的差异等因素，本文算法的结果或多或少会受到影响. 对于正文内容为纯文本的网页，本文算法的准确率非常高。影响本系统准确性的主要因素总结如下： ①动态网页与普通新闻网页的区分是根据网址的相似度和网址是否收录标识符来判断的；②对于普通新闻网页的正文内容和噪声部分如果网页的主要内容是图片或视频，过短的文本内容会作为噪声，从而降低提取结果的准确性；③如果在普通新闻网页中嵌入图片，文字部分之间的距离会相差较大。①动态网页和普通新闻网页的区别是根据网址的相似度和网址是否收录标识符来判断的；②对于普通新闻网页的正文内容和噪声部分如果网页的主要内容是图片或视频，过短的文本内容会作为噪声，从而降低提取结果的准确性；③如果在普通新闻网页中嵌入图片，文字部分之间的距离会相差较大。①动态网页和普通新闻网页的区别是根据网址的相似度和网址是否收录标识符来判断的；②对于普通新闻网页的正文内容和噪声部分如果网页的主要内容是图片或视频，过短的文本内容会被当作噪声，从而降低提取结果的准确性；③如果在普通新闻网页中嵌入图片，文字部分之间的距离会相差较大。
　　4实验结论本文提出的新闻网页正文提取系统采用行阻塞算法提取网页信息和DOM技术，同时利用动态网页结构的相似性特征实现大规模新闻网站新闻正文信息萃取。该系统不依赖大量训练集，能够更准确地提取新闻文本信息。实验结果验证了其有效性。但是，对于英文网页和结构复杂的网页，提取效果并不理想，尤其是对于嵌入了图形信息的普通新闻网页。该方法只能提取文本信息，无法获取网页图片。下一步，我们可以对英文网页优化进行深入研究，
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　　网页视频抓取脚本教程：课程地址：bilibili-youtube视频抓取，抓取到20000视频200万的视频列表及链接可以从bilibili里看到这200万个视频在bilibili的排名、相关话题和音乐大小同样类型的视频可以被播放2000万次。文件大小3g可用环境win732位电脑方法网页视频抓取脚本可以调用系统自带的浏览器，软件对局域网内可以自动。拖入url地址栏，执行获取方法并保存即可看到1969400的正确排名。原地址：-event.jpg。
　　一般我们视频在哪搜，网站自己就会爬取，比如腾讯就自己在官网了抓取，对外可以爬取爬取百度视频。那么我建议你去百度看看有没有，应该有百度视频抓取脚本。或者去天翼云看有没有，自己估算一下用运营商和网络带宽效果就知道了。
　　你可以用白帽汇搜索获取真实外链。
　　来，各位搬好小板凳准备好。我们还有一节来自up主的ppt课，教大家学会抓取b站全部的高清视频，包括youtube，推特等。可以跳过（友情提示！ppt是免费的！划重点！请戳下图视频公开课——自己下载）这节课主要介绍两方面内容：（1）如何抓取百度视频（2）抓取谷歌视频第一部分：百度视频先上视频展示：我的电脑上看到这个：还挺好看的，那有没有破解版的，比如谷歌视频呢？两个字——贵！而且大白帽汇这个网站比较牛叉，买不起，买了也不能轻易拿出来的。
　　那我们怎么办呢？看我上个图，打开我们的uc浏览器在搜索框中输入bilibili，再点击下拉菜单之后，会出现这个页面：这个视频图标也挺好看，我们点击它，就可以直接跳转到我们的b站观看了。第二部分：谷歌视频用谷歌浏览器打开，也是直接进入我们的观看地址。那我们还是注意下如何获取我们想要观看的视频地址，还是来看我们的网址：打开我们的百度地址，用百度浏览器打开：打开之后，可以看到，整个页面都被缩小了，可以点击大图。
　　点击大图可以看到我们想要的视频，可以保存。那用电脑怎么调用谷歌浏览器的呢？从谷歌浏览器打开bilibili，点击搜索按钮（用右上角的搜索栏）：那我们的百度浏览器怎么打开呢？百度本身是可以搜索bilibili的，但是它需要安装谷歌浏览器，如果你没有谷歌浏览器，那就想办法了，看我下面这张图的视频截图。截图那么如何用谷歌浏览器把bilibili的视频添加到谷歌浏览器浏览列表呢？进入我们的谷歌浏览器，点击下面的搜索按钮，然后再选择我们的bilibili视频抓取器。
　　在里面找到我们想要的视频，拖拽到我们想要添加到我们的谷歌浏览器中。这样我们谷歌浏览器就可以直接在我们想要添加视频的谷歌浏览器列表中查。 查看全部

　　网页视频抓取脚本(
如何创建简单的Python函数的简单知识-乐题库
)
　　
　　本课程教你如何抢电商网站。您将学习如何从 Shopify 电子商务 网站 中提取产品信息。您将学习一种技术，允许您从 Shopify 电子商务 网站 中提取和采集产品标题、图像、链接和描述。本课程的好消息是您不需要 Python 或任何编程语言的高级知识。您所需要的只是关于如何创建简单的 Python 函数的简单知识。
　　今天存在的意图的数据量是巨大的。您只需要从多个网页复制和粘贴数据的日子已经一去不复返了，因为您需要永远采集大量数据。因此，创建一个可以从 Shopify 商店采集电子商务产品的脚本就派上用场了。它会节省很多时间。更何况它还会把网络上的数据采集成一个有组织的文件，你也不必花时间和金钱来修复采集到的数据。
　　在本课程结束时，您将使用 Python 编程语言构建一个可以从电子商务中采集产品信息的脚本网站。
　　你为什么想参加这个课程？
　　这门课程非常重要的原因有很多。第一个也是最突出的是，您将学习 Python 最重要的特性之一。如您所知，Python 几乎可以做任何事情！但它在某些领域比其他领域更好。毫无疑问，由于机器学习和网络抓取，它是处理数据的最佳语言。那么让我列出你应该参加这门课程的原因：
　　1. 完成本课程后，您可以专攻电子商务网络爬虫。
　　2. 你将加强你的 Python 技能。
　　3. 您将能够根据您的目标修改脚本。
　　4. 你的简历里会有一个新技能。
　　您将在本课程中学到什么？
　　1. 创建目录。
　　2. 创建一个文件。
　　3. 写文件
　　4. 修改文件。
　　5. 删除文件。
　　6.如何使用 BeautifulSoup 库。
　　7.如何编写一个可以从Shopify商店抓取产品的python函数。
　　8. 提取商品信息，如标题、图片、链接、描述等。
　　9. 网络爬虫功能是如何协同工作的。
　　10.如何编写一个脚本，可以有效地从Shopify电商网站获取具体的商品信息。
　　10. 更多...
　　注意：将提供本课程将创建的项目，以便您可以下载并用于商业和非商业目的。
　　了解如何使用 Python 抓取 Shopify 电子商务网站
　　MP4 | 视频：h264, 1280×720 | 音频: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
　　类型：在线学习 | 语言：英语+srt | 持续时间：47 个讲座 (3h 50m) | 大小：2.12 GB
　　你将学习：
　　如何安装 Python
　　在 Python 中用 Python 创建文件
　　创建目录
　　创建一个可以抓取网页的函数
　　构建完整的 Shopify 网络爬虫脚本
　　提取数据 Shoify 业务网站
　　保存采集的数据
　　提取产品信息，例如价格和描述
　　还有更多
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　　网页视频抓取脚本(如何用一些有用的数据抓取一个网页数据(图))
　　前不久在LearnML分论坛看到一个帖子。主机在这篇文章中提到他需要为他的机器学习项目抓取网络数据。很多人在回复中给出了自己的方法，主要是学习如何使用BeautifulSoup和Selenium。
　　我在一些数据科学项目中使用过 BeautifulSoup 和 Selenium。在本文中，我将告诉您如何抓取收录一些有用数据的网页并将其转换为 Pandas 数据结构（DataFrame）。
　　为什么要转换成数据结构？这是因为大多数机器学习库都可以处理 Pandas 数据结构，并且您只需稍作修改即可编辑您的模型。
　　首先，我们需要在维基百科上找一张表，转换成数据结构。我抓到的表格显示了维基百科上观看次数最多的运动员数据。
　　
　　许多任务之一是浏览 HTML 树以获取我们需要的表格。
　　
　　通过请求和正则表达式库，我们开始使用 BeautifulSoup。
　　复制代码
　　接下来，我们将从网页中提取 HTML 代码：
　　复制代码
　　从语料库中采集所有表格，我们有一个小的表面积可供搜索。
　　复制代码
　　因为有很多表，所以需要一种过滤它们的方法。
　　据我们所知，克里斯蒂亚诺·罗纳尔多（Cristiano Ronaldo）（又名葡萄牙足球运动员罗纳尔多）有一个锚标记，这在几张表中可能是独一无二的。
　　
　　使用 Cristiano Ronaldo 文本，我们可以过滤那些由锚点标记的表格。此外，我们还发现了一些收录此锚标记的父元素。
　　复制代码
　　父元素只显示单元格。
　　这是一个带有浏览器 Web 开发工具的单元格。
　　复制代码
　　使用 tbody，我们可以返回收录先前锚标记的其他表。
　　为了进一步过滤，我们可以在下表中搜索不同的标题：
　　复制代码
　　第三个看起来很像我们需要的表。
　　接下来，我们开始创建必要的逻辑来提取和清理我们需要的细节。
　　复制代码
　　分解一下：
　　复制代码
　　下面我们从上面的列表中选择第三个元素。这是我们需要的表。
　　接下来，创建一个空列表来存储每一行​​的详细信息。遍历这个表时，创建一个循环来遍历表中的每一行，并将其保存到rows变量中。
　　复制代码
　　
　　复制代码
　　建立一个嵌套循环。遍历上一个循环中保存的每一行。在遍历这些单元格时，我们将每个单元格保存在一个新变量中。
　　
　　复制代码
　　这段简短的代码使我们能够在从单元格中提取文本时避免出现空单元格并防止出现错误。
　　复制代码
　　在这里，我们将各种单元格清理成纯文本格式。清除的值存储在其列名下的变量中。
　　复制代码
　　在这里，我们将这些值添加到行列表中。然后输出清洗后的值。
　　复制代码
　　将其转换为如下数据结构：
　　复制代码
　　
　　现在您可以在机器学习项目中使用 pandas 数据结构。您可以使用您喜欢的库来拟合模型数据。
　　关于作者：
　　对技术感兴趣的 Tobi Olabode 目前专注于机器学习。
　　原文链接：
　　","force_purephv":"0","gnid":"9d93d1380ff6130c3","img_data":[{"flag":2,"img":[{"desc":"","height":"455" ,"title":"","url":"。ssl。图像。360快。com/t0111b4386451c14232。jpg","width":"640"},{"desc":"","height":"344","title":"","url":". ssl。图像。360快。com/t0163abae7d0afa4a52。jpg","width":"640"},{"desc":"","height":"304","title":"","url":". ssl。图像。360快。com/t01e1854e1192196759。jpg","width":"640"},{"desc":"","height":"359"," 标题":" ","url":"。ssl。图像。360快。com/t01817bde479df695d7。
　　jpg","width":"640"},{"desc":"","height":"359","title":"","url":". ssl。图像。360快。com/t01068432b557b6b0cc。jpg","width":"640"},{"desc":"","height":"277","title":"","url":". ssl。图像。360快。com/t011c419ec86e03caa9。jpg","width":"640"}]}],"original":"0","pat":"art_src_0,fts0,sts0","powerby":"pika","pub_time":00,"纯":"","rawurl":"。消息。所以。com/4d924b0a317bf4ce1a0bec36b5f436e5","re​​direct":0,"rptid":"d34f0bbfbed58571","src":"不拥抱不爱","标签": 机器学习","u":""},{"clk":"ktechnology_1:数据结构","k":"数据结构","u":"" }],"title":"如何抓取您的机器学习项目的网页数据？如何抓取网页上的数据-？--->> 1、用工具分析js最终生成的url是什么，具体请求中发送的是什么数据。相关参考：【教程】教你如何使用工具（ie9的f12)分析模拟登录网站的内部逻辑过程（百度主页）如果你不了解它背后的逻辑，你可参考：【整理】关于... 机器学习","u":""},{"clk":"ktechnology_1:数据结构","k":"数据结构","u":"" }],"title":"如何抓取您的机器学习项目的网页数据？如何抓取网页上的数据-？--->> 1、用工具分析js最终生成的url是什么，具体请求中发送的是什么数据。相关参考：【教程】教你如何使用工具（ie9的f12)分析模拟登录网站的内部逻辑过程（百度主页）如果你不了解它背后的逻辑，你可参考：【整理】关于... title":"如何为您的机器学习项目抓取网页数据？如何抓取网页上的数据-？--->> 1、用工具分析js最终生成的url是什么，具体请求中发送的是什么数据。相关参考：【教程】教你如何使用工具（ie9的f12)分析模拟登录网站的内部逻辑过程（百度主页）如果你不了解它背后的逻辑，你可参考：【整理】关于... title":"如何为您的机器学习项目抓取网页数据？如何抓取网页上的数据-？--->> 1、用工具分析js最终生成的url是什么，具体请求中发送的是什么数据。相关参考：【教程】教你如何使用工具（ie9的f12)分析模拟登录网站的内部逻辑过程（百度主页）如果你不了解它背后的逻辑，你可参考：【整理】关于...
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　　网页视频抓取脚本(【闲鱼推荐】不少vip怎么办？？腾讯视频使用无压力)
　　很抱歉现在没有vip看视频，没有vip怎么办？闲鱼推荐这个Tampermonkey（油猴）脚本：vip视频破解脚本。这个脚本提供了很多视频解析地址。闲鱼测试，爱奇艺、腾讯、芒果都能轻松观看VIP视频。当然，有些视频解析地址是无效的，其余的都可以，不影响使用。
　　
　　脚本功能
　　功能使用
　　支持扩展
　　可以修改cracks数组自行添加接口，参数如下
　　{
　　name:"界面显示名称",
　　url: "接口地址，%s 代表当前的href",
　　title: "可选，代表鼠标悬停在当前界面时显示的提示说明"
　　}
　　影响
　　使用截图：
　　
　　芒果TV无压力
　　
　　爱奇艺无压力
　　
　　腾讯视频无压力
　　指示：
　　安装Tampermonkey（油猴）插件，点击安装；安装脚本，点击安装；运行Tampermonkey（油猴）插件中的脚本，打开任意视频网络，打开VIP视频，在左上角的下拉框中选择视频分析（旁边的两个）一个选择：立即分析，可以嵌入也可以自己选择嵌入，建议选择）。
　　脚本中解析出来的地址不保证永远有效，不能用就别找闲鱼了，哈哈。脚本可以自己DIY，这只是一个小工具。
　　本文最后更新于2019年6月20日，已超过1年未更新。如果文章的内容或图片资源无效，请留言反馈，我们会及时处理，谢谢！ 查看全部

　　网页视频抓取脚本(soup=BeautifulSoup(resContent)printsoupsoup()本地)
　　这取决于您是捕捉静态还是动态。下面是静态表信息的代码：
　　from BeautifulSoup import BeautifulSoup import urllib2 import re import string defearse(strline,ch) :left = 0right = strline.find(ch)while right !=-1 :strline = strline.replace(ch,'')right = strline.find(ch)return strline url = r"" resContent = urllib2.urlopen(url).read() resContent = resContent.decode('gb18030').encode('utf8') 汤 = BeautifulSoup (resContent) 打印汤('title')[0].string tab = soup.findAll('table') trs = tab[len(tab)-1].findAll('tr') for trIter in trs :tds = trIter.findAll('td')for tdIter in tds :span = tdIter('span')for i in range(len(span)) :if span[i].string :printearse(span[i].string, '').strip(),else :passprint
　　使用的python的request和csv模块
　　import requesimport reimport csv_re = requests.get(url)re_text = re.findall(str, _re.text, re.S) # str 正则 with open('1.csv','wb') as f: csv.writer(f).writerow(re_text)
　　本地网页？
　　如果是一般的网页，表格是csv格式或者txt格式，可以使用pandas包来读取，例如：如果是csv格式，就这样写：
　　将熊猫导入为 pd
　　df = pd.read_csv('http:\\......')#表所在的URL
　　df#显示表格数据
　　如果是txt格式，直接用read_table替换read_csv即可。
　　Python 是一种使用非常广泛的脚本语言。 Google 的网页是用 python 编写的。 Python在生物信息学、统计学、网页制作、计算等诸多领域都展示了强大的功能。 Python和java、R、Perl等其他脚本语言可以直接在命令行上运行脚本。工具/材料
　　蟒蛇； CMD命令行；视窗操作系统
　　方法/步骤
　　1、首先下载安装python，建议安装2.7版本及以上，3.0版本以下，因为3.0版本及以上不向下兼容，体验较差。
　　2、打开文本编辑器，推荐editplus、notepad等，文件保存为.py格式，editplus和notepad支持python语法识别。
　　脚本的第一行一定要写#!usr/bin/python
　　表示脚本文件是一个可执行的python脚本
　　如果python目录不在usr/bin目录下，替换为当前python执行程序的目录。
　　3、 写好脚本后注意调试，可以直接用editplus调试。调试方法可以百度。脚本写好后，打开CMD命令行，前提是python已经添加到环境变量中，如果还没有添加到环境变量中，请自行百度
　　4、在CMD命令行输入“python”+“空格”，即“python”；将已经写入的脚本文件拖到当前光标位置，然后回车运行。
　　使用beautifulsoup4
　　resp = urllib.request.urlopen(yoururl).read().decode("utf-8")
　　soup = bs4.Beautifulsoup(resp)
　　soup.findall("table", {"width": "550"})[0]
　　那就做你想做的吧。不懂语言，可以直接在某宝中找到楚江数据，可以代写爬虫，也可以直接让他们爬取数据。
　　如何使用Python爬虫抓取网页内容？ -
　　------ 首先你要安装requests和BeautifulSoup4，然后执行下面的代码。 62232425262728293031323334 importrequests frombs4 importBeautifulSoup iurl ='
　　求教如何通过python抓取网页中的表格信息
　　------ 手头没有现成的代码，就不贴了。告诉你思路：虽然URL中的地址都一样，但实际上是不同的。需要f12来分析后台代码；那么有两种方式， 1. 就是f12解析代码后爬取真实地址； 2. 使用py模拟输入“下一页”。具体代码不麻烦，度娘好找。
　　如何使用python抓取网页的特定内容-
　　------ 最简单的使用urllib的方法，python2.x和python3.x的用法不同，以python2.x为例：import urllib html = urllib .open(url) text = html.read() 复杂的可以使用requests库，支持各种请求类型，支持cookies、headers等，复杂的可以使用selenium，支持抓取文本由javascript生成
　　如何用python抓取网页内容-
　　------ 给你一个简单的抓取百度页面的爬虫案例代码，自己测试一下：#coding=utf-8import urllib2def postu(url): header = {”User-Agent ": "Mozilla/ 5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/52. 0. 2743....
　　如何用python爬取网页-
　　------ #coding=utf-8 import urllib import re#百度贴吧URL:#根据URL获取网页的HTML内容 def getHtmlContent(url): page = urllib. urlopen(url) return page.read()#从HTML解析所有jpg图片的URL# jpg来自HTML...
　　如何使用python抓取简单的网页-
　　------推荐：《pyspider爬虫教程（二):ajax和http》-ajax因为ajax实际上是通过http传输数据的，所以我们可以用chrome开发者工具找到真正的请求，直接发起对真实请求的爬取获取数据，ajax一般通过xmlhttprequest对象接口发送请求，xmlhttprequest一般简写为xhr。
　　如何使用python抓取网页并实现一些提交操作？ -
　　------ 下面的程序是一个抓取网页的例子。 MyOpener 类是模拟浏览器客户端，使用随机选择的方式来防止网站 把你当机器人。 MyFunc 函数抓取你指定的 url 并提取其中的 href 链接。图像采集类似，一般
　　
　　比如...
　　如何使用python抓取网页并实现一些提交操作？
　　------ 这个，可以百度：python爬虫入门。然后会有一些视频或者在线教程，教你如何抓取网页数据并使用post方式提交操作
　　如何使用python抓取网页数据
　　------ 这个需要借用网站的api，自己找，可以用模块解析网页自己抓取
　　如何使用python抓取国外网站 -
　　------ 网页抓取是提取网络数据的过程。借助合适的工具，您可以提取任何您能看到的数据。在本文中，我们将重点介绍自动提取过程的程序，以帮助您在短时间内采集大量数据。除了作者提到的用例，爬虫技术的用途还包括：SEO跟踪、职位跟踪、新闻分析，以及作者最喜欢的社交媒体情感分析！ 查看全部

　　网页视频抓取脚本(高手必备的三款chrome神器插件，直接提取网页你所需要的资源)
　　说到下载，大家都不陌生。无论是视频、图片还是音乐，都使用下载。下载的方式有很多种，那么有没有更简单直接的方式，直接从网页中提取需要的资源，一键下载，批量下载怎么样？
　　说到这里，不得不提一下插件。浏览器插件是浏览器功能的扩展和增强。它可以称为浏览器专有插件。作为资深铬粉，今天小编为大家带来一位高手。三个必备的chrome神器插件，可以直接从网页中提取你需要的资源。
　　Fatkun 智能下载器（图片/视频/音乐/文档）。该插件除了具有提取下载一般网页图片、视频、音乐的功能外，还集成了许多网站的智能脚本。智能脚本的功能是按需提取你需要的内容，比如电商网站，只提取主图，sku，详细图片，微博只提取9格图，漫画网站按顺序和章节提取...插件集成的智能脚本几乎涵盖了国内外主要ip类别网站，并且持续更新中，是我极力推荐的插件。
　　下载链接：AIX Smart Downloader（图片/视频/音乐/文档）
　　- 图片下载。高清大图智能分析；多个网站智能脚本，按需提取；多条件过滤；智能重命名；包下载...
　　
　　电商网站主图sku详细分类展示
　　
　　微博直接提取9方格子原图
　　- 视频下载。支持国内外主流视频网站，如微博、B站，以及国外FB、INS...等视频下载，下载非常方便。该插件还支持部分直播网站抓取直播流，内置播放器可让您在下载前预览内容。
　　
　　B站视频可以选择分辨率下载
　　- 音乐下载。支持大部分音乐网站；内置播放器允许您在下载之前预览所需的音乐。需要提醒的是，部分音乐网站需要点击播放才能解压。
　　
　　2. Chrono 下载管理器。Chrono 下载管理器是 Chrome™ 浏览器下的全功能下载管理工具。Chrono Resource Sniffer 除了有效管理下载任务外，还可以检测网页上的所有链接、图片、音频和视频。
　　下载链接：Chrono 下载管理器
　　
　　
　　3. ODM。ODM在线下载管理器是一个通用的下载管理器，您可以直接从您访问的页面中选择下载视频、音乐、图像、文档和更多其他文件类型。虽然在功能上可以下载网站的大部分资源，但是是收费的扩展，新用户安装可以免费使用7天，相比前两个来说不够真实.
　　下载链接：ODM-PRO在线视频和媒体下载器
　　这三个插件的共同点
　　一、具有下载管理功能；
　　二、 可以提取和下载网页图片、视频、音乐和文档；
　　三、 都支持多线程下载。
　　区别：
　　AIX智能下载器主要专注于网页资源的提取和下载，针对不同的网站做了不同的处理，节省了用户筛选的时间，大大提高了用户的下载效率；
　　Chrono主要专注于下载管理，其下载管理功能可以说是chrome中最好的下载管理器。
　　ODM集成了下载管理和资源提取，但缺点是是付费插件。
　　总结：这三个插件都是下载网页资源的优秀插件。可以提取下载网页图片、视频、音乐等，如果你是下载党，建议采集体验。 查看全部

　　网页视频抓取脚本(网页视频抓取脚本推荐几款我自己用过觉得比较好)
　　网页视频抓取脚本推荐几款我自己用过觉得比较好的，可以按照自己的需求搭配使用1.ezhuvvvvv抓取脚本是一款自动抓取代码和网页视频，点击设置好的内容发送至自己的服务器然后进行下载。其实讲道理不算是一款良心的软件，但是因为它非常实用，所以依然受到了很多人的喜爱。2.ffmepgexperimentat仿真对单视频进行抓取，随机抓取几个视频进行试用，体验一下抓取网页视频的感觉。
　　3.flipcarstickexperimentflickexperiment用在多媒体中，抓取并分析文件中的声音、图像、文字信息。4.hao123代理抓取（cpanel中自带，请使用cpanel进行抓取）这个可以抓取这几个网站的代理，抓取效率很高。5.http地址查询我们可以通过它来查询地址和123456等，抓取发送到自己服务器的内容，进行下载。
　　6.mailchimp这个软件最早是一个国外的短邮件的网站，因为短小方便，深受网民喜爱，现在有了国内分享软件之后很多人就开始用它来收发短信了。这些软件都有自己的特色，如果想查询代理的话可以直接用代理查询版，直接把自己需要的代理代进去使用就行了。下载地址：。
　　简单的网页视频抓取视频网站的视频可以通过从rtmp中读取,通过post的形式发送给远程服务器,也可以通过lllustar或curl等类似的脚本来完成。其中.rtmp读取的封装格式是".rtmp"，通过它可以对一些封装好的rtmp封装库进行读取或者写入。至于如何获取。就不是我擅长的了，你可以参考一下这篇博客。rtmp文件格式详解小小博客。 查看全部

　　网页视频抓取脚本(Dec12月21日免费可商用的中文字体集合LIVINGiOSDesignKitFunny视频助手Facebookliveradio)
　　12 月 21 日，免费商用中文字体合集 LIVINGiOSDesignKitFunny 视频助手 Facebookliveradio。
　　在手机上提取网络上的视频需要浏览器下载到本地手机。具体操作方法如下：1、以小米8为例，打开手机QQ浏览器。
　　工具最初是指工作所需的设备，后来扩展为实现、完成或促进某事物的手段。工具是一个相对的概念，因为概念不是具体的物质，所以只要物质能改变物质，相对于能被它改变的物质。
　　网页播放视频后，运行主程序，找到手机网页视频提取工具，更多下载资源和学习资料，请访问CSDN下载通道。
　　在手机上从互联网上提取视频需要浏览器下载到本地手机。具体操作方法如下： 13、 然后会出现网页上的视频。
　　
　　网络视频采集软件（WebVideoDownloader），网络视频采集是一款易于使用的工具软件，可以采集视频网站的视频；您可以免费下载。
　　安卓软件视频采集工具是一款功能强大的安卓软件视频采集工具。APP具有强大的视频直链提取功能，支持蓝作云、妙拍、陌陌等主流视频。
　　
　　2020年06月02日，邱在华为苹果手机商店上线了一款非常实用的网络视频抓取下载工具，是邱在ios上看电影最常用的软件。 查看全部

　　网页视频抓取脚本(抓取B站每日的小视频排行榜完整的分析过程)
　　抓取B站每日小视频排名，本周和本月用同样的方法。
　　网址：
　　工具：python3、谷歌浏览器、pycharm
　　模块：请求、时间、随机
　　网页：
　　
　　打开开发者工具并按 F12。刷新网页并抓取数据。我们将抓取红色部分的数据。
　　点击这条数据，先看标题。
　　
　　
　　再看参数信息
　　
　　显然，请求的 URL 是由基本 URL 和参数拼接而成。
　　我们点击预览，查看，发现是一个json数据，与我们抓取的视频一一对应。您可以轻松获取文章 标题并下载数据。
　　
　　我们很容易知道视频网站是动态加载的。继续往下滑，看看还有没有这样的json数据，如果有，请求URL的参数做了哪些改变。
　　
　　果然还有这样的数据，我们再来看看head参数。
　　
　　继续向下滚动视频，
　　
　　我又找数据，观察参数变化，发现只有next_offset字段在变化，每次都比上一次多10个。这个很简单，把变量next_offset写成变量，返回目标网页的json数据。
　　这就是完整的分析过程。完整代码如下：
　　完整代码：
　　import requests
import time
import random
#获取网页原数据
def get_json(url):
headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36'}
params={
'page_size':'10',
'next_offset':str(num),
'tag':'今日热门',
'platform':'pc',
}
try:
html=requests.get(url,headers=headers,params=params)
return html.json()
except:
print("请求错误")
pass
#下载视频
def downloader(url,path):
start=time.time()#开始时间
size=0
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36'}
response=requests.get(url,headers,stream=True)#stream属性必须带上
chunk_size=1024#每次下载的数据大小
content_size=int(response.headers['content-length'])#总大小
if response.status_code==200:
print('[文件大小]：%0.2fMB'%(content_size/chunk_size/1024))#换算单位
with open(path,'wb')as f:
for data in response.iter_content(chunk_size=chunk_size):
f.write(data)
size+=len(data)
if __name__ == '__main__':
for i in range(10):
url='http://api.vc.bilibili.com/boa ... 39%3B
num=i*10+1
html=get_json(url)
infos=html['data']['items']
for info in infos:
title=info['item']['description']#小视频的标题
video_url=info['item']['video_playurl']#视频地址
print(title,video_url)
#为了防止视频没有video_url
try:
downloader(video_url,path="%s.mp4"%title)
print("成功下载一个")
except BaseException:
print("下载失败")
pass
time.sleep(int(format(random.randint(2,8))))#设置随机等待时间
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　　网页视频抓取脚本(
java通过url读取远程数据并保持到本地的方法介绍)
　　Java通过url读取远程数据并保存到本地实例代码
　　更新时间：2018-07-03 10:21:26 作者：狐筱筱生
　　本文通过示例代码向大家介绍java中通过url读取远程数据并保存在本地的方法。本文为您介绍的很详细，具有一定的参考价值。有需要的朋友可以参考
　　前几天，老太太突然告诉我，她在京东上买了一本电子书。购买后如何查询，只能在网上或自带阅读器查看，很不方便，让我想想办法。
　　我开始想知道如何。一开始，我直接用Acrobat Reader打开，发现只有一个目录，没有别的，全在页面上。我认为可能可以为正确的内容添加掩码，而我只能使用“密钥”。人们可以过滤它。想要破解别人的编辑器，短时间内肯定不行。网上很多人也想到了用自动化脚本自动给官方读者截图，但是我发现截图并不是逐页截图的。，这是非常令人生畏的。最后，只能通过在线阅读此行来找到方法。
　　这个方法和网友的差不多。它保存为图片以及如何使用pdf工具将其制作为pdf。
　　网上看了一下，发现文档真的不错，每页一张图，已经为你准备好了，但是每次只更新当前页面前后几张，其他的都会清零。这时，思路就出来了：
　　跳转到第 n 页并拉取刷新后的图像路径。将图像路径保存到缓存中（我使用的是 redis）。通过网络工具，将缓存中的所有图片地址下载到本地。这一次，通过pdf处理图像将图像转换为pdf
　　步骤 1 到 3 需要重复，这可以使用自动工具和脚本来实现。
　　第四步是写一个控制器，最简单的java接口就可以了。
　　第 5 步可以通过直接在线服务来实现。
　　为什么要先在下载中缓存？这涉及到效率和图像去重和过滤的问题，因为每次调整后得到的图像可能是重复的。如果它们存储在redis映射中，它们将被自动删除；这也是为了避免在获取图片路径时，下载过程意外退出以及任务无法正常完成等问题。然后脚本获取路径并将其保存到自己的服务器。唯一的问题可能是跨域问题。原来还是少了几张图片，所以可以体会到使用缓存的好处，可以直接通过代码验证缺失的图片，不需要检查jpg文件，那几位文件，最后手动完成。
　　这种方式得到的图片唯一的缺陷就是有“京东阅读”字样，而且图片的分辨率不是很高，字体也显得有些邋遢。如果您有强迫症或追求高品质，请使用官方阅读器。个人比较清楚，是文档，不是图片！！！
　　下面是java通过URL获取网络数据并保存到本地的代码。
　　
public class HttpURLConnectionUtil {
// 通过get请求得到读取器响应数据的数据流
public static InputStream getInputStreamByGet(String url) {
try {
HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) new URL(url)
.openConnection();
conn.setReadTimeout(5000);
conn.setConnectTimeout(5000);
conn.setRequestMethod("GET");
if (conn.getResponseCode() == HttpURLConnection.HTTP_OK) {
InputStream inputStream = conn.getInputStream();
return inputStream;
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
// 将服务器响应的数据流存到本地文件
public static void saveData(InputStream is, File file) {
try (BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(is);
BufferedOutputStream bos = new BufferedOutputStream(
new FileOutputStream(file));) {
byte[] buffer = new byte[1024];
int len = -1;
while ((len = bis.read(buffer)) != -1) {
bos.write(buffer, 0, len);
bos.flush();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
　　转移：
　　
Set imgNumber = (Set) redisTemplate.opsForHash().keys(MAP_KEY);
imgNumber.stream().forEach(e->{
String url = (String) redisTemplate.opsForHash().get(MAP_KEY,e);
String fileName = e+".jpg";
File file = new File("E:\\pdfͼƬ\\", fileName);
InputStream inputStream = HttpURLConnectionUtil
.getInputStreamByGet(url);
HttpURLConnectionUtil.saveData(inputStream, file);
});
　　总结
　　以上是java通过url读取远程数据并保存在本地的示例代码。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。非常感谢您对脚本之家网站的支持！ 查看全部

　　网页视频抓取脚本(
老鱼的故事：,文中通过示例代码介绍的详细介绍)
　　Python爬虫爬取笔趣小说网站过程图解
　　更新时间：2019年11月18日08:25:44 作者：老鱼的故事
　　本文文章主要介绍python爬虫爬取笔趣网小说网站的过程。文章通过示例代码对其进行了详细介绍。对大家的学习或工作有一定的参考学习价值，是需要的。朋友可以参考
　　第一：文章 使用的解析库介绍
　　美汤：
　　Beautiful Soup 提供了一些简单的、python 风格的函数来处理导航、搜索、修改分析树和其他功能。
　　它是一个工具箱，为用户提供需要通过解析文档来捕获的数据。由于其简单性，无需太多代码即可编写完整的应用程序。
　　Beautiful Soup 自动将输入文档转换为 Unicode 编码，输出文档为 utf-8 编码。
　　不需要考虑编码方式，除非文档没有指定编码方式，此时Beautiful Soup无法自动识别编码方式。然后，您只需要解释原创编码方法。
　　Beautiful Soup 已成为与 lxml 和 html6lib 一样优秀的 Python 解释器，灵活地为用户提供不同的解析策略或强大的速度。
　　爬小说缘由的背景：
　　我以前喜欢在网上看小说，但很多都是花钱的。穷学生没多少钱，于是找了笔趣。
　　笔趣是小说网站，起点中文网站有很多免费小说，而这个网站只能在线浏览，不支持小说包下载。
　　所以这次爬取就是从这个网站爬取并保存一本名为《一念永恒》的小说。
　　另外，本次爬取只是示例演示，请支持正版资源！！！！！！！！！！！
　　这么简单的爬行就开始了：
　　①打开url链接，按F12或右键-check进入开发者工具
　　
　　② 在开发者工具中，捕获我们要查找的请求入口信息
　　选择主文章的一部分，选择复制粘贴部分，
　　然后打开开发者工具栏：
　　“网络——选择放大镜图标sreach——然后将我们要搜索的内容粘贴到搜索栏中”
　　
　　然后你会得到下面的item信息，点击它，页面就会跳转到加载body的请求响应item。
　　我们可以看到：
　　正文部分位于 id 为 content 和 class 为 showtxt 的 div 中。
　　③构造URL请求
　　上面的信息还不够，因为现在网站有反爬虫能力，我们需要的是模拟一个浏览器正常发送的url请求链接。
　　这里我们会用到：User-Agent（浏览器识别）
　　也是一个开发者工具，点击Headers，可以看到Request-Response项的详细信息。
　　
　　④ 提出要求：
　　有了字段的详细内容，我们就可以编写代码来请求页面了
　　
　　⑤ 获取对应的内容，然后运行，内容如下：
　　
　　解析响应数据
　　接下来我们使用BeautifulSoup来分析运行... 代码结果如图：
　　
　　至此，小说完成。
　　以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。 查看全部

　　网页视频抓取脚本(本文仅供参考学习,禁止用于任何形式的商业用途，违者自行承担责任
)
　　本文仅供参考，禁止用于任何形式的商业用途，违者自负。
　　准备好工作了：
　　（1），手机（安卓、ios均可）/安卓模拟器，今天主要是安卓模拟器，操作流程一样。
　　(2），抓包工具：Fiddel 下载链接：()
　　（3），编程工具：pycharm
　　（4），安卓模拟器上安装抖音（逍遥安装模拟器）
　　一、fiddler 配置
　　在工具中的选项中，根据图勾选复选框，然后点击操作
　　
　　配置远程链接：
　　选择允许远程链接监控，端口可以随意设置，只要不重复，默认是8888
　　
　　然后：重新启动提琴手！！！该配置可以生效。
　　二、安卓模拟器/手机配置
　　首先查看机器的IP：在cmd中输入ipconfig，记住这个IP
　　
　　确保手机和电脑在同一个局域网内。
　　手机配置：配置连接的WiFi，代理选择手动，输入上图中ip端口号为8888
　　模拟器配置：在设置中，长按连接的wifi，代理选择手动，然后输入上图中的ip端口号为8888
　　
　　
　　设置好代理后，在浏览器中输入你设置的ip:端口，例如10.10.16.194:8888，就会打开fiddler页面。然后点击fiddlerRoot证书安装证书，不然手机会认为环境不安全。
　　证书名称随意设置，可能还需要设置锁屏密码。
　　
　　然后就可以在fiddler中抓取手机/模拟器软件包了。
　　三、抖音 抓包
　　打开抖音，观察fiddler中的所有包
　　
　　有一个包，包类型是json（json是网页返回的数据，具体百度），主机地址如图，包大小一般不小，这就是视频包。
　　
　　点击这个json包，在fdder右侧，点击decode，我们将解码视频包的json
　　
　　解码后：点击aweme_list，每个大括号代表一个视频，这个和bilibili弹幕或者快手一样，每次加载一点，等你看完预加载的，再重新加载一些。
　　
　　Json 是一本字典。我们的视频链接在：aweme_list。在每个视频下的video下play_addr下的url_list中，一共有6个url，都是一模一样的视频，可以用来应对不同的环境，但是一般第3个或者4个链接的视频不容易出现到问题。复制链接并将其粘贴到浏览器中以查看视频。
　　
　　接下来解决几个问题，
　　1、 视频数量。每个包中只有很少的视频。怎么抢更多？
　　这时候就需要用模拟器的模拟鼠标翻页，让模拟器一直在翻页，这样json包才会不断出现。
　　
　　2、如何将json保存到本地使用
　　一种方法可以手动复制粘贴，但是这种方法很低。
　　所以我们使用fidder自带的脚本，在里面添加规则，刷出视频json包时自动保存json包。
　　自定义规则包：
　　提取码：7z0l
　　单击规则脚本，然后将自定义规则放置在如图所示的位置：
　　
　　这个脚本有两点需要修改：
　　（1）第一行的网址：
　　这是从视频包的 url 中提取的。抖音 会不定时更新这个url，所以如果不能使用就更新：
　　比如现在的和昨天的不一样，记得修改。
　　
　　（2）路径，也就是我设置json包保存的地址，一定要自己修改，并创建文件夹，修改后记得保存。
　　
　　打开并设置好模拟器和脚本后，稍等片刻，就可以看到文件夹中保存的包：
　　
　　四、爬虫脚本
　　接下来在pycharm中写一个脚本，获取json包中的视频链接：
　　指南包：
　　导入操作系统、json、请求
　　迷彩头：
　　headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
　　逻辑代码：
　　
　　运行代码：
　　
　　影响：
　　
　　源代码：
　　 import os,json,requests
#伪装头
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'}
videos_list = os.listdir('C:/Users/HEXU/Desktop/抖音数据爬取/抖音爬取资料/raw_data/') #获取文件夹内所有json包名
count = 1 #计数，用来作为视频名字
for videos in videos_list: #循环json列表，对每个json包进行操作
a = open('./抖音爬取资料/raw_data/{}'.format(videos),encoding='utf-8') #打开json包
content = json.load(a)['aweme_list'] #取出json包中所有视频
for video in content: #循环视频列表，选取每个视频
video_url = video['video']['play_addr']['url_list'][4] #获取视频url，每个视频有6个url，我选的第5个
videoMp4 = requests.request('get',video_url,headers=headers).content #获取视频二进制代码
with open('./抖音爬取资料/VIDEO/{}.mp4'.format(count),'wb') as f: #以二进制方式写入路径，记住要先创建路径
f.write(videoMp4) #写入
print('视频{}下载完成'.format(count)) #下载提示
count += 1 #计数+1 查看全部

　　网页视频抓取脚本(使用perl实现网页抓取，对网络蜘蛛的初步尝试。
)
　　使用perl实现网络爬虫，初步尝试网络蜘蛛。
　　环境
　　windows xp、IIS、perl 5.88、CMD
　　使用的模块
　　使用 LWP::Simple;获取网页
　　使用 HTML::HeadParser;解析部分以获取标题、代码、关键词 等
　　使用 HTML::FormatText::WithLinks;将html变成文本可读的样式
　　使用编码qw/编码解码/；解决不同网页的编码问题
　　要求
　　在CMD中调试，最后在IIS中调用。分析结果必须保存在数据库中。数据库使用utf8编码，解析出来的网页是gb2312编码，所以明确编码尤为重要。
　　首先要明确编码的概念
　　垃圾问题
　　脚本使用ANSI编码，但数据库内容使用解码。结果内容出现了一些乱码，就是HTML::FormatText::WithLinks；将 html 转换为文本可读样式时出现问题。可以算是一个bug
　　解决方案
　　脚本使用 utf8 编码。首先对获取的网页进行解码，然后进行其他处理。问题解决了，但是在cmd下调试的时候，会出现“Wide character in print”的警告信息，因为环境是gbk，输出urt8编码会报警。使用encode("euc-cn", $value)对输出进行转义可以解决这个问题，但是网上说添加使用编码"utf-8";无法解决这个问题。
　　其他需要注意的问题
　　遗留问题：IIS支持perl，配置没问题，增加了.pl和.cgi的定义。测试中发现在IE下正常，firefox下弹出保存文件的对话框，但之前的.pl正常。估计跟haed的输出有关，需要进一步测试。
　　编码和解码功能说明
　　encode 函数用于对 Perl 字符串进行编码。它将Perl字符串中的字符按照指定的编码格式进行编码，最后转换成字节流的形式，所以在处理Perl处理环境之外的事情时经常需要用到它。
　　格式很简单：
　　$octets = encode(ENCODING, $string [, CHECK])
　　$string：Perl 字符串
　　encoding：是给定的编码方式
　　$octets：是编码后的字节流
　　check：指示如何处理转换过程中扭曲的字符（即 Perl 无法识别的字符）。一般不需要
　　decode 函数用于对字节流进行解码。它根据您提供的编码格式来解释给定的字节流，并使用 utf8 编码将其转换为 Perl 字符串。一般来说，从终端或文件中获取的文本数据应该使用 decode 转换为 Perl 字符串形式。其格式为：
　　$string = decode(ENCODING, $octets [, CHECK])
　　$string、ENCODING、$octets 和 CHECK 含义同上。
　　如何使用此功能的示例：
　　use Encode;
$dat="测试文本";
$str=decode("gb2312",$dat);
@chars=split //,$str;
foreach $char (@chars) {
print encode("gb2312",$char),"/n";
} 查看全部

　　网页视频抓取脚本(百度到底是怎么分辨先收录那篇文章的呢？)
　　很多人不明白。这么多相同的网页，百度如何区分第一篇收录文章文章？明明内容是一样的，为什么别人网站收录拥有却没有收录，我们来看看百度蜘蛛的收录一个网站揭秘全过程，有需要的朋友可以参考
　　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，就像一个递归过程，这样它就不会停止一年四季的累活。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，蜘蛛就会开始跟踪抓取网页上的链接。比如我置顶文章“SEO概述|什么是SEO，什么是SEO？”，引擎会到文章所在的网页多进程抓取信息，而且会很糟糕。，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抓取的网址，然后蜘蛛会根据这个表从数据库中提取URL，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，首先会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做成表进行索引。
　　索引中有正向索引和反向索引。正向索引为对应网页内容的关键词，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

　　网页视频抓取脚本(关于Muketool网课助手对超星学习通、智慧树知到网课平台提供功能扩展增强的脚本)
　　关于 Muketool 在线课程助手
　　为超星学习传播与智慧树智道在线课程平台提供功能扩展和增强的脚本。支持视频、网页视频、pdf文件一键下载、在线搜索答疑等功能。
　　主要功能下载安装名称在线安装最新版本
　　在线课堂提升助手（Superstar）
　　Greeasyfork 在线安装
　　v1.0.7
　　在线课堂提升助手（Superstar 测试）
　　Greeasyfork 在线安装
　　v1.0.7
　　在线升课助手（智慧树）
　　Greeasyfork 在线安装
　　v1.0.7
　　安装教程 1. 安装脚本管理器（如果你已经安装了可以跳过这一步）
　　要使用任何脚本，您首先需要在浏览器中安装 Tampermonkey 脚本管理器扩展。在下表中选择您使用的浏览器，然后先尝试在线安装。如果在线安装不成功，您可以尝试离线安装。
　　浏览器在线安装 离线安装
　　谷歌浏览器
　　Chrome 扩展商店
　　点击下载
　　火狐浏览器
　　火狐扩展商店
　　点击下载
　　Microsoft Edge 浏览器（推荐）
　　边缘附加商店
　　点击下载
　　国内浏览器通用
　　（请自行前往对应的扩展店）
　　点击下载
　　离线安装的两种方法：
　　方法一：
　　① 下载上述插件的离线安装版本（扩展名为.crx的文件）。
　　② 点击谷歌浏览器右上角的自定义和控制按钮，在下拉框中选择工具选项，然后点击扩展程序，打开浏览器的扩展程序管理器页面。
　　③ 在打开的浏览器的扩展管理器中，用户可以看到一些已经安装了程序的插件，或者没有插件。安装本地插件前勾选开发者模式，然后将我们的插件直接拖到下方插件区，就会自动安装。
　　方法二：
　　① 由于一些特殊原因，当很少有插件使用上述安装方式时，浏览器会提示“该程序只能通过在线应用商店安装”。
　　② 将下载的离线插件的扩展名.crx 的文件扩展名更改为.zip 或.rar。
　　③ 右击文件，使用压缩软件（如winrar、好压缩、360压缩等）将压缩文件解压，保存到系统任意文件夹（安装后文件夹不能删除）成功）。
　　④ 解压成功后，插件会以文件夹的形式存在于操作系统的某个目录下，打开浏览器的扩展管理界面。勾选开发者模式选项后，此页面会出现“加载开发中的扩展”等按钮，点击“加载开发中的扩展”按钮，选择刚刚解压的插件文件夹所在的位置。
　　⑤ 如果此时没有任何反应，则插件将成功加载到浏览器中。
　　⑥ 基于此模式安装的插件会被浏览器警告，因为用户开启了开发者模式，用户可以选择忽略来自浏览器的警告。
　　2. 安装脚本
　　点击上表“下载安装”中的【Greasyfork在线安装】按钮，进入GreasyFork网页，点击【安装脚本】，会弹出扩展提示，然后点击【安装】。
　　条款和条件
　　这个脚本的初衷是让学生的在线学习更轻松、更高效。同时，为了保护部分平台和学校的合法权益，我们将通过多种方式检测和屏蔽IP等策略，防止脚本在以下场景中被使用： 脚本用于学校考试作弊，扰乱网络课程平台或学校正常教学秩序。② 使用本脚本搭建刷课平台，为他人提供批量刷课服务。......
　　取缔策略包括但不限于： ①屏蔽学校专业课试题，防止其在学校考试中使用。②对请求频率异常的IP地址进行屏蔽，防止其被用于组织刷课。...... 查看全部

　　网页视频抓取脚本(【】请求url参数的对比过程分段请求链接)
　　工具：google浏览器+fiddler抓包工具
　　注意：这里没有发布代码，[只是想法！！！】
　　原创网址 = [链接到您可以随机找到的电影] 将其称为原创网址
　　开始分析：
　　打开fiddler，然后打开google，输入url，按F12.得到如下图：
　　
　　分析上图的内容：首先通过fiddler抓包，我们知道真实的播放地址是一段一段的，就像上面的3号图标，然后把播放地址的一小段复制到浏览器打开它，并得到一个 403 错误。可以看出需要重新打开链接。先构造一些东西，然后才能通过代码发送请求，否则会被拒绝。因此，它来到上面的图标编号 4 并分析请求 url。首先分析不同视频段的url差异。对比发现只有[ts_seg_no]参数不同，参数从0开始，逐渐+1，但结束尚不得而知。然后分析请求的视频网址的区别' 不同时间打开原创网址时的真实地址。旧的方法是在新标签页中再次打开原创URL，并比较请求的两次打开的URL。请求url参数对比过程略，参数对比结果如下：
　　
　　可以看到每次开启时，psid和vkey这两个参数都在变化，代表什么还是未知数。不同视频段同时打开的请求URL，ts_start、ts_end、ts_seg_no参数也有变化。虽然知道变化规律，但不确定三个参数什么时候结束，所以还不得而知。分析到这里，可以确定在分割的视频链接之前一定有链接或者js文件加载了这些未知参数或者这些未知的请求url链接。于是尝试在网络中搜索psid和vkey这两个值，有一部分链接是这样的[/playlist/m3u8?]，然后点击查看响应，如下图：
　　
　　恰巧响应的内容只是视频片段的请求链接。所以现在不需要重构视频片段的请求链接了，关注上图中的url链接【暂且称之为播放url】，只要能获取到播放url，那么这个任务就会完成。
　　然后开始分析播放url，如下图所示：
　　
　　看起来有点复杂，所以我用了之前的比较分析url的方法，得到了播放url参数的差异。区别如下：
　　
　　分析这个链接，链接中唯一需要重构的参数就是psid和ups_key。于是开始分析这两个参数的来源。
　　因此，在google network中通过ctrl+f搜索psid和ups_key，发现在名为[]的链接中出现了两个参数，这个链接[称之为js链接]如下图；
　　
　　这个js链接是一个js文件。点击后查看响应，发现响应是一个json格式的js函数，如下图：
　　
　　然后我在响应中搜索了psid和ups_key的值，找到了之前的播放链接，并给出了一张图：
　　
　　好的！现在一切都清楚了，只要能拿到这个js链接的响应信息，再提取m3u8_url再请求，提取响应【这个响应才是真正的视频播放地址】。所以现在我们要弄清楚如何获得这个js链接，
　　问题的出现
　　嗯。. . ? （猜中...）从响应中我们可以看到json格式是mtopjsonp1()，那么这个mtopjsonp1()是什么？它是一个js函数吗？如果是js函数，那么你可以尝试搜索看看【我试过了，但是没有看到完全相同的函数】，你尝试请求这个js链接吗？【这个链接也看了，很长，看起来好复杂，这条路先不考虑】，如果不考虑前两条，那你就得开始考虑重构播放url了，毕竟， play 只要url找到psid和ups_key这两个参数就可以了。于是我开始思考：如果这两条路径存在，那应该是在某个js函数中，于是我开始在网络中搜索psid和ups_key这两个参数。好吧，我发现了 psid 参数的痕迹。如下所示：
　　
　　我确实在另一个 js 文件中找到了 psid，但它不是很相似。而且就算是，如果对js不是很熟悉，我也无法弄清楚psid是如何生成的。所以，先放这个变量，再搜索。ups_key，很遗憾，这个变量在js文件中没有找到，所以我们需要回到猜测【如何找到请求那个很长很复杂的js链接的方法】。为什么复杂？看看下面的图片：
　　
　　它仍然是一个 GET 请求来发送一个指向数据的链接。下图为链接的参数（先绝望）：
　　
　　老实说，看到这样的链接，我真的不想得到它。
　　不过我还是得花点时间弄清楚，不然我的爬虫技术就到此为止了。（我还是得做，但是一想到爬虫的问题就忍不住很伤心，没人能问。技术瓶颈只能自己在未知的时间里堆积起来） 继续。
　　写在最后
　　我现在在爬虫破解js方向有技术瓶颈。上次破解搜索网站也是js加密的参数，因为无法解决js加密，最后失败了。想了想，技术瓶颈只能是现在开始学js，自己学做js加密数据。如此周而复始，想必js破解指日可待。以后学了js，自己加密，自己破解。
　　另外，文章里写的完全是我自己的想法。可能是对的，也可能是错的，可能是其中的一部分等等，如果你不幸看到我的文章，不幸看到这个地方，我真诚地希望你能纠正错误。
　　另外，如果后续破解成功，会更新这个文章。 查看全部