最佳实践:如何在爬虫中调用一个http服务java程序中的服务
　　java爬虫抓取网页数据一直受人追捧，爬虫是一种面向对象的动态网络爬虫，能够自动地爬取网页。那么如何使用httpclient发起http请求，又如何在爬虫中调用一个http服务呢？在httpclient包中，有一个httpclient对象提供了client服务，并且提供了对server客户端的简单方法，使用这个java程序能够发起成功的http请求，从而响应服务器返回的信息。
　　
　　在分析相关类之前，我们需要先说明server和httpclient之间的关系。server是httpclient能够响应http请求，提供接受请求的http服务器，同时也作为http代理。另外一个属性是客户端请求头信息，可以监听http请求的相关内容，然后在响应中将其发送给url服务器。这样，发起请求的服务器就是server，响应的响应就是http的url服务器。
　　httpclient提供一个http服务，所以httpclient也是server。我们可以利用其发起http请求，同时在响应中发送请求的相关信息。java程序如何访问httpclient中的服务java程序中，可以直接使用httpclient的java.util.httpclientclient来访问client服务。
　　
　　首先定义一个httpclient对象，其中provider属性表示一个httpclient的全局代理。httpclientclient对象又提供了http服务代理，我们可以直接使用该java代理，像访问http一样访问该http。例如client.run(cx.getparameter("xxx"));cx.getparameter("xxx");cx.getparameter("xxx");本文档包含java爬虫爬取网页数据的整体框架。
　　内容包括：实战、爬虫、源码、视频。本文档如有不完善之处，还请指出本文档为原创文章，不经允许，严禁转载。 查看全部

　　强烈推荐一个课程：java爬虫抓取网页数据！！
　　java爬虫抓取网页数据！！！强烈推荐一个课程：java爬虫高级教程我看过视频教程，内容非常精简，有配套的大量练习。面向对象编程，只学两个点：1.栈（stack）2.队列（queue）重点是要学会看一个程序里面怎么去遍历一个个链表。java里面有很多种优化方法都可以达到同样的效果。比如arraylist，linkedlist，hashset，kqueue等等。
　　
　　此外面向对象编程里面还有一个重要的概念，就是继承。简单的说就是以后开发的时候可以直接使用类名去调用所有方法。其中常用到的有list和map。接下来就要讲讲面向对象编程最核心的部分了，封装。也就是把一些不同的实现类合并在一起，实现了一种通用的接口，而不是一个个的实现类。看一些封装的类：voidsetuserinfo(intid);voidsetitem(intx,inty);voidgetid(intid);类似这样的，当有需要的时候可以自己封装一个类。
　　最后一个model层就是用于接收这些类的所有变量和方法。最后一节课就是dubbo,所以说是java入门。
　　
　　java前端web，可以实现爬虫程序。如果设计数据库的sql语句需要用到前端知识。
　　哈哈，这种问题看个人。个人建议，做事先做人。是你的，总是你的。
　　你觉得自己除了算法和大数据，还会其他吗？其他都是在往后向后说的。 查看全部

　　在不同进程上设置应用程序的网络地址是什么？
　　java爬虫抓取网页数据一直是众多爬虫爱好者的梦想，在线爬虫很难把握网页内容的改变，因此有了模拟登录或者是爬虫联合拿回数据这种方法。通过提交数据库导出数据是目前人类所有爬虫最常见的数据提交方式，那么模拟登录或者通过对登录数据库的操作，能否通过爬虫拿回需要的数据？或者是通过正则匹配或者dump数据库，也能拿回数据，但是数据库的操作一般都不是在同一个进程中进行。
　　
　　所以本文的目的是介绍在不同进程上设置应用程序的网络地址，然后在该进程抓取应用程序的数据。requests库可以抓取互联网上任何站点数据，常见使用方法有get和post两种方式，且该库不局限于网页，我们知道的一些常见的java相关的库都能够实现。这里仅只介绍通过bs4搭建一个简单的requests，使用requests来模拟登录和设置登录的密码。
　　网页中进行登录设置了requests后，就可以直接读取表单提交的数据以及进行后续的数据读取操作。读取数据之后需要对数据库进行操作，常见操作如关联字段以及查询。1.读取数据库通过在表单中读取requests的一个request请求参数作为表单的一个字段，然后使用document对象.current_users()设置对应的列数，有了列表可以保存数据到数据库，使用sqlite3的连接函数连接数据库，可以读取数据，使用keynames()操作相关的值查询表单信息，也可以通过sql语句进行数据匹配。
　　
　　使用sqlite3中的keywords()进行查询可以得到列表中所有的字段以及进行相应的匹配得到表单中所有字段值。2.设置登录密码如果表单中设置了密码，那么还需要通过代码将密码注册，获取对应的字段列表，这时需要使用cookie()方法将cookie初始化为null。3.关联字段将所有的值从数据库中获取，这时需要根据数据库的不同使用不同的获取模式。
　　常见的有数字索引以及引用数字索引，或者是判断对象特征值。4.查询这里需要设置一个id以及token，该id与token用于关联字段的匹配，使用字典的使用password或者username的方式也可以。最后只有模拟登录成功时才能对其他进程请求获取数据进行操作。通过模拟请求处理原始的html文件，或者是使用python自身的一些库，模拟登录获取字段值，关联字段进行解析处理。
　　注意事项：如果你是安卓手机，你可以选择使用一些开源的库比如是selenium等来进行解析相关的数据，当然也可以使用一些开源的java类库来处理相关的数据。如果你是ios手机，你可以选择okhttp，multiprocessing等，同样也可以使用aiohttp库进行相关的数据解析处理。并且在ios下可以直接使用get来获取数据，而。 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据实现微信公众号网页抓取的方法
　　java爬虫抓取网页数据实现微信公众号网页抓取的方法用java如何模拟登录网页，
　　推荐你看一篇博客：实现一个微信公众号网页抓取系统架构
　　搜索node.js，
　　
　　web前端可以利用ajaxserver来将微信网页上的数据抓取下来，
　　mongodb足够大的数据量用数据库会比较好，或者像tb级别的数据建议用sqlite，至于解析的，
　　java的话，foresquid很好用，但是据说目前foresquid定位时轻量级facebookwebscraper，至于开发原理，建议阅读foresquidinterfacenotes这篇文章。
　　我们项目就是java实现抓取微信公众号文章，类似requests。facebook用websocket。数据自己封装成python对象。目前重点抓微信文章(因为关注一个公众号就需要关注他的公众号这一步)，至于开发环境，看官方文档即可。
　　
　　搜索html5,jsextension,能看懂别人写的写的demo,再上api试试！
　　nodejs.
　　java有websocketinterface，
　　elxiwiki
　　我学的是nodejs，里面封装了forward功能可以直接连接，所以不需要封装客户端也可以做；应该用了一些websocket的框架做了实现。 查看全部

　　如何架构出多线程并发爬虫框架也行不通
　　java爬虫抓取网页数据，我们只需要一款爬虫软件便可。几分钟看完了一篇最全的电商网站数据爬取，喜欢的兄弟姐妹可以按图索骥，去赶紧试试。小帅b数据分析课程仅仅只是教你初步的编程，这个网站详细的爬取还是得自己爬。那样爬的效率会高很多，但是还是要下载一些源代码，按照相应的章节学习。
　　方便写爬虫的话，可以用scrapy框架，不方便写的话，可以看lxml库。
　　
　　asyncio。用过imagequest后学习io，后来发现io简直是电商的终极杀器。记住，它能处理mt多图数据。
　　如果你想写一个高效爬虫，请用解释器。可以同时运行nodejs，javascrapy等，学好python和io多线程等，基本上可以达到同时爬两个网站的效果，若遇到异步多线程问题，程序自动切换线程，比你开多个execl一个一个eval要高效许多。或者采用微服务架构等。
　　
　　问题：如何架构出多线程并发爬虫，
　　excel处理不了异步多线程。这么多线程说白了就是同步非阻塞io，
　　你说的excel爬虫是excel工具书吧。理想情况是如果你原有的excel是单线程，比如word，写多线程爬虫一是需要cpu的线程数和处理器的核数，二是你爬取的时候并发要高到一定程度，这样就会同时有多个任务在跑，excel只是excel读写服务的很多子集。这就像java做javaapi兼容和spring兼容的解决方案，如果你想要使用excel，就按我这个方案处理，没必要使用更高级的框架。提高到libxml5框架也行，开多线程是需要操作系统支持的。 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据教程_python爬虫下载网页教程-devstore爬虫
　　java爬虫抓取网页数据教程_python爬虫下载网页数据教程-devstore你能问的其实是两个问题，我用vue和python之间的差异：vue框架生成数据：python爬虫抓取网页数据教程-devstore你用vue和python之间的差异是什么呢？这个不是本质的东西：java和python的生成的数据有很多区别。
　　
　　具体来说：（vue创建组件，python创建数据，然后数据传输而已。python数据不能同步服务器，也无法直接http请求到vue组件上。）“vue的加载速度快于python，vue的解析速度快于python，”是一个误解，不要想当然的下结论。是不是有比python更快的，然后解析速度也快于python？这真的要问java团队了，目前确实是有的，就是springboot。
　　es6异步编程，python就没有。python缺点是复制粘贴太多代码，复制粘贴的效率低。vue优点是简单，创建项目快（大概是下载一个包仅花费5秒），数据更新速度快（3秒），另外如果你能充分利用npm.js的管理功能就更棒了。目前存在的缺点是维护工作量大，对浏览器兼容性略差。如果对于python框架缺点没什么难搞的，其实python可以更好。
　　
　　python和java互通问题：实际上vue和python组件真的是互通的，请看此文：python和vue组件模板html部分打成一块儿完全没问题。和java也是一样的，这很正常。你不必担心模板提交会影响vue,java甚至是python的部分。让我们先搞点头绪，再看后面的东西。会不会是java先返回数据，然后生成java数据。
　　这个可能性好像有，那也是在各种控制器（babel／vuex／antd／webpack等）里面。很显然，可行度不高。vue的底层实现：正确的路径：vue-router（vue生态系统）angulartree（更好地解决页面滚动问题）serviceworker（动态网络请求）ifelse模块（es5dsl，dbesmodule）window/local（路由跳转）default-provider（vue-cli自带）js文件（模块化）route-map（路由）path-locator（路由切换）public（路由发布）private（私有化）vue-router路由其实已经继承自preset-routes，借鉴了ng的layout。
　　angulartree其实也只是相似的语法糖。grid（扁平路由），span（内容映射区域）的api是延续的。tree-package（java），vue-scss（prettier）。不要问为什么，因为我只熟悉scss。渲染fiber。esmodules最好不要定义：不要定义这个语法在render的时候执行什么，这样只会执行vue脚本(比如import,require等)。同样不要在字符串操作（比如set和g。 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据的作业：网页抓取本节课程
　　java爬虫抓取网页数据的作业：网页抓取，本节课程重点学习数据抓取，循环结构，正则表达式等知识点。关于第一节课程，不是为了凑课时，是完全为了对c++爬虫抓取网页数据有系统的学习。想学习更多java基础知识可以参考：学好java，几周带你入行。
　　
　　为什么用一天跟一本书读完一本书，然后和一门课读完一本书，作业都不一样呢？老师讲的东西老不过时，都在网上能找到。看书，能在某个知识点上对某类问题有全面的掌握，才能把知识点运用在生活中，以作业的形式反馈出来。python入门的话可以先从博客开始，毕竟理论结合实践是很重要的。至于花多长时间能学完，这就得看你自己的情况了。
　　
　　去哪个培训机构一定会学得更好？个人觉得不太好，首先去培训机构要面对的是一群学历本科生以及专科生，没有任何专业基础的。你自己不确定学习的效果能不能达到他们的要求，会很吃力。如果有人给你说能，那他一定是骗你。再一个，网上培训的比较多，机构有特色的培训班价格都要一万左右，而且需要一对一，不然很难跟进。而且机构有的时候会强制你去指定的培训机构学习，我觉得这就是坑。至于去哪个网上的学习，需要你自己决定，我个人觉得慕课网更适合一些。
　　两天时间学会java的基础语法如何？ 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据的主要思路-上海怡健医学
　　java爬虫抓取网页数据的主要思路如下:1.先创建一个服务器,然后通过mysql数据库连接,通过websocket发起http请求2.然后利用websocket/nodejs实现上面所有功能3.使用tornado实现回调,也就是ajax4.利用es/egg/goroutine实现异步通信。首先我们定义golang里的服务端类scrapy,scrapy使用request.send()来发送请求.接着使用bytecodecommons-preprocessor和javajdk8.0以上版本实现websocket,然后定义异步队列os.queue(newstage.sh).serve(pending_queue)等一系列基础功能,最后使用python或者nodejs等编程语言实现简单回调.(。
　　1)连接到网页进行抓取所谓抓取,其实就是你根据指定的页面元素在你的服务器(网站)上去查找下一个要抓取的页面元素,如果找到,则抓取一系列，同理，如果找不到,则得分步骤抓取。当然,ajax和python异步回调的机制下,你需要轮询websocket把之前你定义的一系列不断去滚动抓取一系列就可以搞定抓取页面。
　　
　　轮询websocket用于定时的发起http的header请求，websocket协议是一个通信协议，而不是一个客户端程序，它用于在web应用程序和服务器之间建立一种快速，低延迟的数据传输协议。websocket协议将给与第三方浏览器对服务器的可靠请求。websocket协议也定义了一种传输规则：设定从服务器(http)请求转发到服务器(websocket)和从服务器(http)请求转发到服务器(websocket)，也就是说，请求和服务器的通信必须来自同一对象，不需要任何代理层。(。
　　2)异步方式爬取爬虫实现本质是一个异步操作，抓取可以分为两种:一种是:异步连接抓取,根据指定的指定页面的页面元素进行抓取，如:页面数、页面数有多少等，另一种是:协同抓取，通过url实现异步抓取，如：根据指定url进行爬取,分为以下三种方式：1。get/post进行post抓取2。usernameusernamepassword3。手动生成url进行post抓取(。
　　
　　3)回调发起抓取页面到页面上一般分为两种情况：1.通过get/post提交数据2.通过发起send方法发起回调
　　1)第一种情况,使用request直接发起httpheader请求，这样在get发起数据时就会使用post发起方式。
　　2)第二种情况,与第一种情况类似,使用url发起httpheader请求.tornado抓取网页数据的思路 查看全部

　　Python爬虫超详细讲解（零基础入门，老年人都看的懂）
　　
　　讲解我们的爬虫之前，先概述关于爬虫的简单概念（毕竟是零基础教程）
　　爬虫
　　网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人）就是模拟浏览器发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。
　　原则上,只要是浏览器(客户端)能做的事情，爬虫都能够做。
　　为什么我们要使用爬虫
　　互联网大数据时代，给予我们的是生活的便利以及海量数据爆炸式的出现在网络中。
　　过去，我们通过书籍、报纸、电视、广播或许信息，这些信息数量有限，且是经过一定的筛选，信息相对而言比较有效，但是缺点则是信息面太过于狭窄了。不对称的信息传导，以致于我们视野受限，无法了解到更多的信息和知识。
　　互联网大数据时代，我们突然间，信息获取自由了，我们得到了海量的信息，但是大多数都是无效的垃圾信息。
　　例如新浪微博，一天产生数亿条的状态更新，而在百度搜索引擎中，随意搜一条——减肥100,000,000条信息。
　　在如此海量的信息碎片中，我们如何获取对自己有用的信息呢？
　　答案是筛选！
　　通过某项技术将相关的内容收集起来，在分析删选才能得到我们真正需要的信息。
　　这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等……都能够借助这个技术获取更精准有效的信息加以利用。
　　网络爬虫技术，虽说有个诡异的名字，让能第一反应是那种软软的蠕动的生物，但它却是一个可以在虚拟世界里，无往不前的利器。
　　爬虫准备工作
　　我们平时都说Python爬虫，其实这里可能有个误解，爬虫并不是Python独有的，可以做爬虫的语言有很多例如：PHP,JAVA,C#,C++,Python，选择Python做爬虫是因为Python相对来说比较简单，而且功能比较齐全。
　　首先我们需要下载python，我下载的是官方最新的版本 3.8.3
　　其次我们需要一个运行Python的环境，我用的是pychram
　　
　　也可以从官方下载，
　　我们还需要一些库来支持爬虫的运行（有些库Python可能自带了）
　　差不多就是这几个库了，良心的我已经在后面写好注释了
　　
　　（爬虫运行过程中，不一定就只需要上面几个库，看你爬虫的一个具体写法了，反正需要库的话我们可以直接在setting里面安装）
　　爬虫项目讲解
　　我做的是爬取豆瓣评分电影Top250的爬虫代码
　　我们要爬取的就是这个网站：
　　这边我已经爬取完毕，给大家看下效果图，我是将爬取到的内容存到xls中
　　我们的爬取的内容是：电影详情链接，图片链接，影片中文名，影片外国名，评分，评价数，概况，相关信息。
　　代码分析
　　先把代码发放上来，然后我根据代码逐步解析
　　# -*- codeing = utf-8 -*-from bs4 import BeautifulSoup # 网页解析，获取数据import re # 正则表达式，进行文字匹配`import urllib.request, urllib.error # 制定URL，获取网页数据import xlwt # 进行excel操作#import sqlite3 # 进行SQLite数据库操作<br />findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">') # 创建正则表达式对象，标售规则 影片详情链接的规则findImgSrc = re.compile(r', re.S)findTitle = re.compile(r'(.*)')findRating = re.compile(r'(.*)')findJudge = re.compile(r'(\d*)人评价')findInq = re.compile(r'(.*)')findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)', re.S)<br /><br /><br /><br />def main(): baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start=" #要爬取的网页链接 # 1.爬取网页 datalist = getData(baseurl) savepath = "豆瓣电影Top250.xls" #当前目录新建XLS，存储进去 # dbpath = "movie.db" #当前目录新建数据库，存储进去 # 3.保存数据 saveData(datalist,savepath) #2种存储方式可以只选择一种 # saveData2DB(datalist,dbpath)<br /><br /><br /># 爬取网页def getData(baseurl): datalist = [] #用来存储爬取的网页信息 for i in range(0, 10): # 调用获取页面信息的函数，10次 url = baseurl + str(i * 25) html = askURL(url) # 保存获取到的网页源码 # 2.逐一解析数据 soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") for item in soup.find_all('div', class_="item"): # 查找符合要求的字符串 data = [] # 保存一部电影所有信息 item = str(item) link = re.findall(findLink, item)[0] # 通过正则表达式查找 data.append(link) imgSrc = re.findall(findImgSrc, item)[0] data.append(imgSrc) titles = re.findall(findTitle, item) if (len(titles) == 2): ctitle = titles[0] data.append(ctitle) otitle = titles[1].replace("/", "") #消除转义字符 data.append(otitle) else: data.append(titles[0]) data.append(' ') rating = re.findall(findRating, item)[0] data.append(rating) judgeNum = re.findall(findJudge, item)[0] data.append(judgeNum) inq = re.findall(findInq, item) if len(inq) != 0: inq = inq[0].replace("。", "") data.append(inq) else: data.append(" ") bd = re.findall(findBd, item)[0] bd = re.sub('(\s+)?', "", bd) bd = re.sub('/', "", bd) data.append(bd.strip()) datalist.append(data)<br /> return datalist<br /><br /># 得到指定一个URL的网页内容def askURL(url): head = { # 模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息 "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122 Safari / 537.36" } # 用户代理，表示告诉豆瓣服务器，我们是什么类型的机器、浏览器（本质上是告诉浏览器，我们可以接收什么水平的文件内容）<br /> request = urllib.request.Request(url, headers=head) html = "" try: response = urllib.request.urlopen(request) html = response.read().decode("utf-8") except urllib.error.URLError as e: if hasattr(e, "code"): print(e.code) if hasattr(e, "reason"): print(e.reason) return html<br /><br /># 保存数据到表格def saveData(datalist,savepath): print("save.......") book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象 sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表 col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息") for i in range(0,8): sheet.write(0,i,col[i]) #列名 for i in range(0,250): # print("第%d条" %(i+1)) #输出语句，用来测试 data = datalist[i] for j in range(0,8): sheet.write(i+1,j,data[j]) #数据 book.save(savepath) #保存<br /># def saveData2DB(datalist,dbpath):# init_db(dbpath)# conn = sqlite3.connect(dbpath)# cur = conn.cursor()# for data in datalist:# for index in range(len(data)):# if index == 4 or index == 5:# continue# data[index] = '"'+data[index]+'"'# sql = '''# insert into movie250(# info_link,pic_link,cname,ename,score,rated,instroduction,info)# values (%s)'''%",".join(data)# # print(sql) #输出查询语句，用来测试# cur.execute(sql)# conn.commit()# cur.close# conn.close()<br /><br /># def init_db(dbpath):# sql = '''# create table movie250(# id integer primary key autoincrement,# info_link text,# pic_link text,# cname varchar,# ename varchar ,# score numeric,# rated numeric,# instroduction text,# info text# )### ''' #创建数据表# conn = sqlite3.connect(dbpath)# cursor = conn.cursor()# cursor.execute(sql)# conn.commit()# conn.close()<br /># 保存数据到数据库<br /><br /><br /><br /><br /><br /><br />if __name__ == "__main__": # 当程序执行时 # 调用函数 main() # init_db("movietest.db")     print("爬取完毕！")</p>
　　下面我根据代码，从下到下给大家讲解分析一遍
　　-- codeing = utf-8 --，开头的这个是设置编码为utf-8 ，写在开头，防止乱码。
　　然后下面import就是导入一些库，做做准备工作，（sqlite3这库我并没有用到所以我注释起来了）。
　　下面一些find开头的是正则表达式，是用来我们筛选信息的。
　　（正则表达式用到 re 库，也可以不用正则表达式，不是必须的。）
　　大体流程分三步走：
　　1. 爬取网页
　　2.逐一解析数据
　　3. 保存网页
　　先分析流程1，爬取网页，baseurl 就是我们要爬虫的网页网址，往下走，调用了 getData（baseurl) ,
　　我们来看 getData方法
　　 for i in range(0, 10): # 调用获取页面信息的函数，10次        url = baseurl + str(i * 25)
　　这段大家可能看不懂，其实是这样的：
　　因为电影评分Top250，每个页面只显示25个，所以我们需要访问页面10次，25*10=250。
　　baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="
　　我们只要在baseurl后面加上数字就会跳到相应页面，比如i=1时
　　我放上超链接，大家可以点击看看会跳到哪个页面，毕竟实践出真知。
　　
　　然后又调用了askURL来请求网页，这个方法是请求网页的主体方法，
　　怕大家翻页麻烦，我再把代码复制一遍，让大家有个直观感受
　　def askURL(url): head = { # 模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息 "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122 Safari / 537.36" } # 用户代理，表示告诉豆瓣服务器，我们是什么类型的机器、浏览器（本质上是告诉浏览器，我们可以接收什么水平的文件内容）<br /> request = urllib.request.Request(url, headers=head) html = "" try: response = urllib.request.urlopen(request) html = response.read().decode("utf-8") except urllib.error.URLError as e: if hasattr(e, "code"): print(e.code) if hasattr(e, "reason"): print(e.reason)    return html
　　这个askURL就是用来向网页发送请求用的，那么这里就有老铁问了，为什么这里要写个head呢？
　　
　　这是因为我们要是不写的话，访问某些网站的时候会被认出来爬虫，显示错误，错误代码
　　418
　　这是一个梗大家可以百度下，
　　418 I’m a teapot
　　The HTTP 418 I’m a teapot client error response code indicates that
　　the server refuses to brew coffee because it is a teapot. This error
　　is a reference to Hyper Text Coffee Pot Control Protocol which was an
　　April Fools’ joke in 1998.
　　我是一个茶壶
　　所以我们需要 “装” ，装成我们就是一个浏览器，这样就不会被认出来，
　　伪装一个身份。
　　
　　来，我们继续往下走，
　　  html = response.read().decode("utf-8")
　　这段就是我们读取网页的内容，设置编码为utf-8，目的就是为了防止乱码。
　　访问成功后，来到了第二个流程：
　　2.逐一解析数据
　　解析数据这里我们用到了 BeautifulSoup（靓汤） 这个库，这个库是几乎是做爬虫必备的库，无论你是什么写法。
　　下面就开始查找符合我们要求的数据，用BeautifulSoup的方法以及 re 库的
　　正则表达式去匹配，
　　findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">') # 创建正则表达式对象，标售规则 影片详情链接的规则findImgSrc = re.compile(r', re.S)findTitle = re.compile(r'(.*)')findRating = re.compile(r'(.*)')findJudge = re.compile(r'(\d*)人评价')findInq = re.compile(r'(.*)')findBd = re.compile(r'(.*?)', re.S)</p>
　　匹配到符合我们要求的数据，然后存进dataList， 所以dataList里就存放着我们需要的数据了。
　　最后一个流程：
　　3.保存数据
　　 # 3.保存数据 saveData(datalist,savepath) #2种存储方式可以只选择一种    # saveData2DB(datalist,dbpath)
　　保存数据可以选择保存到 xls 表， 需要（xlwt库支持）
　　也可以选择保存数据到 sqlite数据库， 需要（sqlite3库支持）
　　这里我选择保存到 xls 表 ，这也是为什么我注释了一大堆代码，注释的部分就是保存到 sqlite 数据库的代码，二者选一就行
　　保存到 xls 的主体方法是 saveData（下面的saveData2DB方法是保存到sqlite数据库）：
　　def saveData(datalist,savepath): print("save.......") book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象 sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表 col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息") for i in range(0,8): sheet.write(0,i,col[i]) #列名 for i in range(0,250): # print("第%d条" %(i+1)) #输出语句，用来测试 data = datalist[i] for j in range(0,8): sheet.write(i+1,j,data[j]) #数据    book.save(savepath) #保存
　　创建工作表，创列（会在当前目录下创建），
　　 sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表    col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")
　　然后把 dataList里的数据一条条存进去就行。
　　最后运作成功后，会在左侧生成这么一个文件
　　
　　打开之后看看是不是我们想要的结果
　　成了，成了！
　　
　　如果我们需要以数据库方式存储，可以先生成 xls 文件，再把 xls 文件导入数据库中，就可以啦
　　本篇文章讲解到这里啦，我感觉我讲的还算细致吧，爬虫我也是最近才可以学，对这个比较有兴趣，我肯定有讲的不好的地方，欢迎各位大佬来指正我 。
　　我也在不断的学习中，学到新东西第一时间会跟大家分享
　　大家可以动动小手，点波关注不迷路。
　　如果关于本篇文章有不懂的地方，欢迎大家下面留言，我知道的都会给大家一 一解答。
　　白嫖不好，创作不易。各位的点赞就是我创作的最大动力，如果我有哪里写的不对，欢迎评论区留言进行指正。
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　　java爬虫抓取网页数据 10 种最流行的 Web 挖掘工具!
　　互联网有数不清的网页，且不断在以指数级速度产生新内容。到 2022 年，整个互联网创建和复制的数据将达到 44 ZB，也就是 44 万亿 GB。
　　这么大体量内容的背后也带来了丰富信息源，唯一的问题是怎么在这浩如烟海的信息中检索到你想要的信息并带来价值。
　　直接解决方案就是使用 Web 挖掘工具 。Web 挖掘是应用数据挖掘技术，从 Web 数据中提取知识。这个 web 数据可以是 Web 文档，文档之间的超链接和/或网站的使用日志等。根据要挖掘的数据大致可以分为三类
　　
　　
　　Web 内容挖掘
　　Web 内容挖掘的快速发展主要是因为 Web 内容的快速增长。考虑到数十亿的网页上有很多很多这样的数据，网页也在不断增加。除此之外，普通用户不再仅仅是信息的消费者，而是传播者和内容的创造者。
　　一个网页有很多数据，它可以是文本，图像，音频，视频或结构化记录，如列表或表格。Web 内容挖掘就是从构成网页的数据中提取有用信息。
　　
　　Web 结构挖掘
　　Web 结构挖掘专注于创建一种关于网页和网站的结构摘要。基于超链接和文档结构，生成这样的结构概要。
　　主要使用 Pagerank 和超链接诱导搜索算法等算法来实现 Web 结构挖掘。通过发现网页之间的关系和链接层次结构，Web 结构挖掘在改进营销策略方面特别有用。
　　
　　Web 使用挖掘
　　Web 使用挖掘将其注意力集中在用户身上。它用于根据网站日志计算网站用户的分析。
　　Web 服务器日志，客户日志，程序日志，应用程序服务器日志等不同的日志开始发挥作用。Web 使用挖掘尝试基于用户的交互来找出有用的信息。
　　Web 使用挖掘很重要，因为它可以帮助组织找出客户的终身价值，设计跨产品和服务的跨营销策略，评估促销活动的功效，优化基于 Web 的应用程序的功能并提供更加个性化的内容访问他们的网络空间。
　　下面就来介绍 10 种最流行的 Web 挖掘工具和软件。
　　1.Data Miner（Web 内容挖掘工具）
　　
　　Data Miner
　　Data Miner是一种有名的数据挖掘工具，在从网页中提取数据方面非常有效。它将提取的数据提供到 CSV 文件或 Excel 电子表格中。
　　Data Miner 为许多知名网站提供了超过 40,000 个公共解决方案。借助这些方案，你可以轻松获得所需的结构化数据。
　　特征：2. Google Analytics（Web 使用挖掘工具）
　　Google Analytics被认为是最佳的商业分析工具之一，它可以跟踪和报告网站流量。
　　世界上超过 50％的人都使用它做网站分析，它可以帮助你执行有效的数据分析，以便为业务收集洞察力。
　　特征：3. SimilarWeb（Web 使用挖掘工具）
　　
　　SimilarWeb
　　SimilarWeb是一款功能强大的商业智能工具。借助此工具，用户可以快速了解网站的研究，排名和用户参与度。就 Web 测量和在线竞争情报而言，SimilarWeb Pro 是全球市场领导者。
　　它能比较网站流量，发现有关竞争对手网站的特点并找出增长机会。它还可以帮助你同时跟踪各个站点的网站流量和流量增强策略。
　　总之，SimilarWeb 是一个很好的工具，因为它可以帮助你跟踪你的整体业务健康状况，跟踪机会并做出有效的业务决策。
　　特征：
　　
　　Majestic（Web 结构挖掘工具）
　　
　　Majestic
　　Majestic是一个非常有效的业务分析工具，为搜索引擎优化策略，营销公司，网站开发人员和媒体分析师提供服务。
　　Majestic 可以帮助你访问世界上最大的链接索引数据库。你可以获得可靠的最新数据，以便分析网站和竞争对手的表现。它还可以帮助你通过链接分析或链接挖掘对每个页面和域进行分类。
　　特征：
　　
　　Scrapy（Web 内容挖掘工具）
　　
　　Scrapy
　　Scrapy是一个很棒的开源 Web 挖掘工具。它可以帮助你从网站中提取数据，可以管理请求，保留用户会话，遵循重定向和处理输出管道。
　　特征：
　　
　　Bixo（Web 结构挖掘工具）
　　
　　Bixo
　　Bixo是一个优秀的 Web 挖掘开源工具，在 Hadoop 之上运行一系列级联管道。通过构建定制的级联管道组件，你可以快速制定针对特定用例优化的专用 Web 挖掘应用程序。
　　特征：
　　
　　Oracle 数据挖掘（Web Usage Mining Tool）
　　Oracle Data Mining（ODM）由 Oracle 设计。作为数据挖掘软件，它提供了出色的数据挖掘算法，可以帮助你收集洞察力，制定预测并有效利用 Oracle 数据和投资。
　　借助 ODM，可以在 Oracle 数据库中找出预测模型，以便你可以轻松预测客户行为，专注于你的特定客户群并发展客户档案。你还可以发现交叉销售方面的机会，并找出欺诈的差异和前景。
　　使用 SQL 数据挖掘功能，可以挖掘数据表和视图，星型模式数据，包括事务数据，聚合，非结构化数据，即 CLOB 数据类型（使用 Oracle Text 提取令牌）和空间数据。
　　特征：
　　
　　Tableau（Web 使用挖掘工具）
　　Tableau是商业智能行业中使用最快，最快速增长的数据可视化工具之一。它可以使你将原始数据简化为可访问的格式。通过仪表板和工作表可以很方便地进行数据可视化。
　　Tableau 产品套件包括：
　　特征：
　　Tableau 具有许多使其受欢迎的功能。Tableau 的一些主要功能包括：
　　
　　WebScraper.io（Web 内容挖掘工具）
　　Web Scraper Chrome Extension 是用于抓取 Web 数据的最有用的工具之一。借助此工具，你可以制定有关网站导航的站点地图或计划。
　　完成后，Web Scrape Chrome 扩展将遵循给定的导航并提取数据。在网络抓取扩展方面，你可以在 Chrome 中找到许多内容。
　　特征：
　　
　　Weka（Web 使用挖掘工具）
　　Weka是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合。它包含用于数据准备，分类，回归，聚类，关联规则挖掘和可视化的工具。
　　Weka 是根据 GNU 通用公共许可证发布的开源软件。
　　Weka 主要被设计为分析来自农业领域的数据的工具，但最近完全基于 Java 的版本（Weka 3），其开发于 1997 年，现在用于许多不同的应用领域，特别是用于教育目的和研究。
　　特征：
　　以上是 10 种 Web 挖掘工具和软件的简单介绍，详细内容可以参考下方原文链接：
　　译者简介：高级农民工（苏克），985 硕士转行 Python，热爱爬虫、数据分析和挖掘，本文首发于个人公众号「mocun6」。
　　【END】
　　作为码一代，想教码二代却无从下手：
　　听说少儿编程很火，可它有哪些好处呢？
　　孩子多大开始学习比较好呢？又该如何学习呢？
　　最新的编程教育政策又有哪些呢？
　　下面给大家介绍CSDN新成员：极客宝宝（ID：geek_baby） 查看全部

　　数据化时代，爬虫工程师才是真正“扛把子”
　　
　　在如今信息化、数字化的时代，人们已经离不开网络搜索了，但细想一下，你在搜索过程中能够真正获得相关信息，是因为有人在帮你把与之相关的内容筛选和呈递到你面前了。
　　
　　就像在饭店里，你点了土豆并且能吃到，是因为有人帮你在土豆、萝卜、西红柿等中找到土豆，也有人把土豆拿到你桌上。在网络上，这两个动作都是由一位叫做爬虫的同学帮你实现的。
　　也就是说，没有爬虫，就没有今天的检索，你就不能精确地查找信息、有效地获取数据。今天DataHunter数猎哥就来说说爬虫在数据分析领域的应用，以及它是如何帮助我们提升数据分析质量的。
　　一、数据化时代，爬虫的本质是提升效率
　　网络爬虫也叫网络机器人，可以代替人们自动化浏览网络中的信息，进行数据的采集与整理。
　　它是一种程序，基本原理是向网站/网络发起请求，获取资源后分析并提取有用数据。从技术层面来说，就是通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据（图片、视频） 爬到本地，进而提取自己需要的数据，并存放起来使用。
　　
　　每一个程序都有自己的规则，网络爬虫也不例外。它穿梭于全球各个网站中间，会根据人们施加的规则去采集信息，我们称这些规则为网络爬虫算法。规则是人定的，是人根据自己的目的与需求设计的，因此，根据使用者的目的，爬虫可以有不同的功能。但所有爬虫的本质，都是方便人们在海量的互联网信息中找到并下载到自己要的那一类，提升信息获取效率。
　　二、爬虫的应用：搜索与帮助企业强化业务
　　1.搜索引擎：爬站点，为网络用户提供便利
　　在网络发展伊始，全球范围内能提供信息的网站数量不多，用户也不多。互联网只是文件传输协议（FTP）站点的集合，用户可以在这些站点中导航以找到特定的共享文件，而为了查找和组合互联网上可用的分布式数据，人们创建了一个自动化程序，称为网络爬虫/机器人，可以抓取网上的所有网页，然后将所有页面上的内容复制到数据库中制作索引。这也是最早期的搜索引擎。
　　
　　如今随着互联网的高速发展，我们能够在任何一个搜索引擎中看到来自全球各个网站的信息。百度搜索引擎的爬虫叫做百度蜘蛛（Baiduspider），360的爬虫叫360Spider，搜狗的爬虫叫Sogouspider，必应的爬虫叫Bingbot。搜索引擎离不开爬虫。
　　比如百度蜘蛛每天会在海量的互联网信息中进行爬取，爬取优质信息并收录。当用户在百度搜索引擎上检索对应关键词时，百度将对关键词进行分析处理，从收录的网页中找出相关网页，按照一定的排名规则进行排序并将结果展现给用户，工作原理如图所示。现在，我们可以大胆地说，你每天都在免费享受爬虫的福利。
　　
　　2.企业：监控舆情，高效获取有价值信息
　　我们说过，爬虫的本质是提升效率，爬虫的规则是人定的；那么企业就完全可以根据自己的业务需求去设计一个爬虫，第一时间得到网络上与其相关信息，并且进行清洗和整合。
　　大数据时代要进行数据分析，首先要有数据源，而网络爬虫可以让我们获取更多数据源的同时，按照我们的目的进行采集，从而去掉很多无关数据。
　　
　　比如在进行大数据分析或数据挖掘时，数据源可以从某些提供数据统计的网站获取，也可以从某些文献或内部资料中获得。但是这些获得数据的方式，有时很难满足我们对数据的需求。此时，就可以利用爬虫技术，自动地从互联网中获取更多我们感兴趣的的数据内容，从而进行更深层次的数据分析，并获得更多有价值的信息。
　　除此以外，网络爬虫还可以应用于金融分析中对金融数据进行采集，用以进行投资分析；应用于舆情监测与分析、目标客户精准营销等各个领域。
　　三、4种企业常用的网络爬虫
　　网络爬虫按照实现的技术和结构可以分为通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬虫、深层网络爬虫等类型。但实际的网络爬虫由于复杂的网络环境，通常是这几类爬虫的组合体。
　　1.通用网络爬虫
　　通用网络爬虫又叫作全网爬虫，顾名思义，爬取的目标资源在全互联网中，所爬取的目标数据是巨大的，并且爬行的范围也是非常大的。正是由于其爬取的数据是海量数据，所以对于这类爬虫来说，其爬取的性能要求是非常高的。这种网络爬虫主要应用于大型搜索引擎中，有非常高的应用价值。
　　
　　通用网络爬虫主要由初始URL集合、URL队列、页面爬行模块、页面分析模块、页面数据库、链接过滤模块等构成。通用网络爬虫在爬行的时候会采取一定的爬行策略，主要有深度优先爬行策略和广度优先爬行策略，具体详情在后文中会有介绍。
　　2.聚焦网络爬虫
　　聚焦网络爬虫也叫主题网络爬虫，是按照预先定义好的主题有选择地进行网页爬取的一种爬虫。聚焦网络爬虫主要应用在对特定信息的爬取中，主要为某一类特定的人群提供服务。
　　聚焦网络爬虫同样由初始URL集合、URL队列、页面爬行模块、页面分析模块、页面数据库、链接过滤模块、内容评价模块、链接评价模块等构成。其中的内容评价模块和链接评价模块可以根据链接和内容的重要性，确定哪些页面优先访问。聚焦网络爬虫的爬行策略主要有4种，如图所示：
　　
　　聚焦网络爬虫由于可以按对应的主题有目的地进行爬取，所以在实际的运用过程中可以节省大量的服务器资源和宽带资源，因而具有很强的实用性。这里我们以聚焦网络爬虫为例来了解爬虫运行的工作原理和流程。
　　
　　如图所示，聚焦网络爬虫拥有一个控制中心，该控制中心负责对整个爬虫系统进行管理和监控，主要包括控制用户交互、初始化爬行器、确定主题、协调各模块之间的工作、控制爬行过程等方面：
　　（1）控制中心将初始的URL集合传递给URL队列，页面爬行模块会从URL队列中读取第一批URL列表；
　　（2）根据这些URL地址从互联网中进行相应的页面爬取；爬取后，将爬取到的内容传到页面数据库中存储；
　　（3）在爬行过程中，会爬取到一些新的URL，此时，需要根据所定的主题使用链接过滤模块过滤掉无关链接，再将剩下来的URL链接根据主题使用链接评价模块或内容评价模块进行优先级的排序。完成后，将新的URL地址传递到URL队列中，供页面爬行模块使用；
　　（4）将页面爬取并存放到页面数据库后，需要根据主题使用页面分析模块对爬取到的页面进行页面分析处理，并根据处理结果建立索引数据库，用户检索对应信息时，可以从索引数据库中进行相应的检索，并得到对应的结果。
　　3.增量式网络爬虫
　　这里的“增量式”对应着增量式更新，增量式更新指的是在更新的时候只更新改变的地方，而未改变的地方则不更新。
　　增量式网络爬虫，在爬取网页的时候，只爬取内容发生变化的网页或者新产生的网页，对于未发生内容变化的网页，则不会爬取。增量式网络爬虫在一定程度上能够保证所爬取的页面，尽可能是新页面。
　　4.深层网络爬虫
　　在互联网中，网页按存在方式分类可分为表层页面和深层页面。表层页面指的是不需要提交表单，使用静态的链接就能够到达的静态页面；而深层页面是需要提交一定的关键词之后才能够获取得到的页面。而在互联网中，深层页面的数量往往比表层页面的数量要多很多。
　　
　　深层网络爬虫可以爬取互联网中的深层页面，爬取深层页面，需要想办法自动填写好对应表单。深层网络爬虫主要由URL列表、LVS列表（LVS指的是标签/数值集合，即填充表单的数据源）、爬行控制器、解析器、LVS控制器、表单分析器、表单处理器、响应分析器等部分构成。
　　四、网络爬虫的爬取策略
　　在前面我们说过网络爬虫算法是根据人们施加的规则去采集信息，而由于网络复杂的环境，所以相应的也有各种不同算法，也就是爬取策略。这里我们主要介绍下爬取的顺序与频率。
　　1.爬取顺序
　　在网络爬虫爬取的过程中，在带爬取的URL列表中可能有很多URL地址，那么爬虫爬取这些URL地址就会有先后顺序。
　　相对于通用网络爬虫，爬取的顺序并不是那么重要。但聚焦网络爬虫，爬取的顺序与服务器资源和宽带资源有关，所以非常重要，一般由爬行策略决定。爬行策略主要有深度优先爬行策略、广度优先爬行策略、大站优先策略、反链策略、其他爬行策略等。
　　
　　如图所示，假设有一个网站，ABCDEFG分别为站点下的网页，如图所示表示网页的层次结构。假如此时网页ABCDEFG都在爬行队列中，那么按照不同的爬行策略，其爬取的顺序是不同的。
　　深度优先爬行策略：A→D→E→B→C→F→G广度优先爬行策略：A→B→C→D→E→F→G
　　除了以上两种爬行策略之外，还可以采用大站爬行策略。可以按对应网页所属的站点进行归类，如果某个网站的网页数量多，则将其称为大站，按照这种策略，网页数量越多的网站越大，然后，优先爬取大站中的网页URL地址。
　　另外还有反链策略，一个网页的反向链接数，指的是该网页被其他网页指向的次数，这个次数在一定程度上代表着该网页被其他网页的推荐次数。所以，如果按反链策略去爬行的话，那么哪个网页的反链数量越多，则哪个网页将被优先爬取。
　　但是在实际情况中，如果单纯按反链策略去决定一个网页的优先程度的话，那么可能会出现大量的作弊情况。所以采用反向链接策略需要考虑可靠的反链数。除了以上这些爬行策略，在实际中还有很多其他的爬行策略，比如OPIC策略、Partial PageRank策略等。
　　2.爬取频率
　　一个网站的网页是经常更新的，作为爬虫方，网站的更新频率与爬虫访问网站的频率越接近，则效果越好。当然，在爬虫服务器资源有限的情况下，爬虫也需要根据对应策略，让不同的网页具有不同的更新优先级，优先级高的网页更新，将获得较快的爬取响应。常见的网页更新策略主要有如下3种：
　　
　　（1）用户体验策略：大部分用户在使用搜索引擎查询某个关键词的时候，只会关注排名靠前的网页，所以，在爬虫服务器资源有限的情况下，爬虫会优先更新排名结果靠前的网页。
　　（2）历史数据策略：指的是可以依据某一个网页的历史更新数据，通过泊松过程进行建模等手段，预测该网页下一次更新的时间，从而确定下一次对该网页爬取的时间。
　　（3）聚类分析策略：网页可能具有不同的内容，但是一般来说，具有类似属性的网页其更新频率类似，所以可以对海量的网页进行聚类分析，聚类完成后，可以依据同一个类型网页平均更新值来设定爬取的频率。
　　五、网络爬虫的实现技术
　　对于实现技术，本文不做展开，仅为有兴趣的同学提供几个常见的语言：Python、Java、PHP、Node.JS、C++、Go语言（此外，网络爬虫的开发语言还有很多）。
　　Python：爬虫框架非常丰富，并且多线程的处理能力较强，并且简单易学、代码简洁，优点很多。Java：适合开发大型爬虫项目。PHP：后端处理很强，代码很简洁，模块也较丰富，但是并发能力相对来说较弱。Node.JS：支持高并发与多线程处理。C++：运行速度快，适合开发大型爬虫项目，成本较高。Go语言：同样高并发能力非常强。
　　六、小结
　　说到爬虫，很多人都认为它是网络世界中一个不可而为之的灰色地带。恭喜你，读完这篇文章，你对此的认知就超过了好多人。
　　因为爬虫分为善意爬虫和恶意爬虫，例如，搜索引擎的爬虫。善意爬虫严格遵守Robots协议规范爬取网页数据（如URL），它的存在能够增加网站的曝光度，给网站带来流量；
　　
　　而恶意爬虫，它无视Robots协议，对网站中某些深层次的、不愿意公开的数据肆意爬取，其中不乏个人隐私或者商业秘密等重要信息。并且恶意爬虫的使用方希望从网站多次、大量的获取信息，所以其通常会向目标网站投放大量的爬虫。如果大量的爬虫在同一时间对网站进行访问，很容易导致网站服务器过载或崩溃，造成网站经营者的损失。
　　据统计，我国2017年互联网流量有42.2%是由网络机器人创造的，其中恶意机器（主要为恶意爬虫）流量占到了21.80%。我们应该依法合理地使用网络爬虫，这样才能运用技术为企业带来长久发展，用科学为社会创造更高价值。
　　第266篇 数据分析展示就用DataHunter
　　－End－
　　*参考资料：
　　【1】《什么是网络爬虫？有什么用？怎么爬？终于有人讲明白了》韦玮大数据
　　【2】《干货：一文看懂网络爬虫实现原理与技术（值得收藏）》韦玮大数据
　　【3】《网络爬虫的前世、今生、未来》优采云
　　关于DataHunter
　　DataHunter 是一家专业的数据分析和商业智能服务提供商，注册于2014年。团队核心成员来自IBM、Oracle、SAP等知名公司，深耕大数据分析领域，具有十余年丰富的企业服务经验。
　　DataHunter 旗下核心产品智能数据分析平台Data Analytics、数据大屏设计配置工具Data MAX已在业内形成自己的独特优势，并在各行业积累了众多标杆客户和成功案例。
　　成立以来，DataHunter就致力于为客户提供实时、高效、智能的数据分析展示解决方案，帮助企业查看分析数据并改进业务，成为最值得信赖的数据业务公司。
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　　计科前沿 || 用java获取小说网页章节列表
　　熟悉网络的人
　　想必都有了解过“网络爬虫”吧！
　　网络爬虫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
　　(当然以小编的实力还做不出来)
　　
　　今天小编就通过一段代码
　　来获取小说网页上指定小说的章节列表
　　（比如笔趣读里的圣墟：）
　　
　　首先我们需要在网上下载jsoup这个jar包
　　jsoup 是一款Java 的HTML解析器
　　可直接解析某个URL地址、HTML文本内容
　　Jsoup下载地址：
　　
　　接下来就是代码了
　　。。。
　　
　　importjava.io.BufferedReader;
　　importjava.io.IOException;
　　importjava.io.InputStreamReader;
　　.URL;
　　.URLConnection;
　　importjava.util.ArrayList;
　　importjava.util.List;
　　importorg.jsoup.Jsoup;
　　importorg.jsoup.nodes.Document;
　　importorg.jsoup.nodes.Element;
　　importorg.jsoup.select.Elements;
　　publicclassChapter {
　　/**
　　* 网页数据获取方法
　　* @paramurl
　　* @paramencoding
　　* @return
　　*/
　　publicstaticString getHtmlResourceByUrl(String url,String encoding)
　　{
　　StringBuffer buffer= newStringBuffer();
　　InputStreamReader isr= null;
　　try{
　　//建立网络链接，将字符串形式的链接地址转换为网络链接
　　URL urlObj= newURL(url);
　　//打开网络链接
　　URLConnection uc= urlObj.openConnection();
　　isr= newInputStreamReader(uc.getInputStream(),encoding);
　　//建立缓冲
　　BufferedReader reader= newBufferedReader(isr);
　　String line= "";
　　while((line=reader.readLine())!=null)
　　{
　　//一边读，一边写
　　buffer.append(line+"\n");
　　}
　　} catch(Exception e){
　　e.printStackTrace();
　　}
　　finally{
　　try{
　　if(isr!=null)
　　isr.close();
　　} catch(IOException e){
　　e.printStackTrace();
　　}
　　}
　　returnbuffer.toString();
　　}
　　/**
　　* 数据筛选核心方法
　　* @paramurl
　　* @return
　　*/
　　publicstaticList getsChapter(String url)
　　{
　　String html= getHtmlResourceByUrl(url,"utf-8");//获取网页源代码
　　List Chapters= newArrayList();
　　//解析源代码
　　Document document= Jsoup.parse(html);
　　//获取章节列表
　　Elements elements= document.select("#list dd a");
　　//遍历所有的章节
　　for(Element el: elements)
　　{
　　String chapter;
　　chapter=el.text();//获取章节名
　　Chapters.add(chapter+"\n");
　　}
　　returnChapters;
　　}
　　publicstaticvoidmain(String[] orgs){
　　List Chapters= newArrayList();
　　//在此处输入指定小说章节网址
　　Chapters= getsChapter("");
　　for(String chapter: Chapters){
　　System.out.println(chapter);
　　}
　　}
　　}
　　将这段代码运行之后，就能得到《圣墟》的章节列表了
　　
　　怎么样，想不想试一试？
　　 查看全部

　　Python 爬虫实战 — 爬取京东商品类目数据！
　　大家好，我是 zeroing~
　　今天介绍一下如何用 Python 来爬取京东商品类目，数据包含商品标题、价格、出版社、作者等信息，
　　
　　本次爬虫用到的核心库为 Selenium + pyquery ，Selenium 用于驱动浏览器对网页进行模拟访问，pyquery 用于解析页面信息做数据提取，先看一下最终效果
　　
　　启动脚本之后，Selenium 自动打开页面京东网页端页面，对商品页信息进行翻页操作，在浏览器翻页的同时，控制后台返回提取到的数据，
　　在介绍主程序之前，这里先介绍 Selenium 程序包
　　1，Selenium 的安装
　　Selenium 主要作为 Web 应用程序的测试工具，能够操控浏览器完成一系列步骤，模拟人为操作；比如自动刷课，自动填写文本，网页端自动查询快递单号 都是没问题的，目前支持 Java、Python、C#、Ruby 等多种语言；
　　
　　在做网页爬取时，有的网页的数据是以 Ajax 方式进行渲染，如微博，头条没有下一页入口通过刷新页面实现翻页效果；这类网页端数据并不是直接放在 html 中，是通过用户操作触发镶嵌在html 中的 js 命令，从而调用存放 json 文件中的数据，最终呈现；
　　对于这类网页采集时，一般有两种思路：
　　因此 Selenium 工具可以对于网页端的一些反爬措施能够达到一些有效的抑制；
　　Python 使用 Selenium 时可以借助封装好的 Selenium 库，安装时利用 pip 命令即可完成
　　pip install selenium <br />
　　目前 Selenium 支持的浏览器包括 Chrome 和 Firefox ，这里建议大家选择 Chrome 会好一点，因为网上关于 Chrome 的文档相对会多一点，
　　但在使用之前，除了保证 Chrome 浏览器安装好之外，还需要确保 chromedriver.exe 工具( Selenium 的核心为 webdriver，而 chromedriver.exe 为 Chrome 的 WebDriver 工具)也安装好
　　chromedriver 的版本需要与 Chrome 浏览器的版本对应，下载到本地即可
　　
　　下载地址如下：
　　2，爬虫逻辑
　　用 Selenium 模拟人为操作对京东数据进行抓取，分为以下几个步骤(这里以抓取 Python书籍 商品为例)：
　　
　　首先需要进行初始化，创建 webdriver 的 Chrome浏览器、数据的存储文件(这里我用的是 txt 文件)
　　def __init__(self,item_name,txt_path):<br />        url = 'https://www.jd.com/' # 登录网址<br />        self.url = url<br />        self.item_name = item_name<br /><br />        self.txt_file = open(txt_path,encoding='utf-8',mode='w+')<br /><br />        options = webdriver.ChromeOptions() # 谷歌选项<br /><br />        # 设置为开发者模式，避免被识别<br />        options.add_experimental_option('excludeSwitches',<br />                                        ['enable-automation'])<br />        self.browser  = webdriver.Chrome(executable_path= "C:/Program Files/Google/Chrome/Application/chromedriver.exe",<br />                                         options = options)<br />        self.wait   =  WebDriverWait(self.browser,2)<br />
　　webdriver.Chrome() 方法用于创建一个驱动的浏览器 Chrome ，将之前下载到本地的 chromedriver.exe 文件夹路径赋给 executable_path 参数，
　　在浏览器打开网页时，可能由于网速出现加载慢的问题，因此这里用 WebDriverWait 方法来创建一个 wait 方法，每次调用时浏览器都需要等待 2 秒之后再进行下一步操作；
　　初始化操作之后，接下来就是主程序进行模拟访问、输入、点击等操作；我把这部分操作全部封装到一个 run() 函数中，
　　 def run(self):<br />        """登陆接口"""<br />        self.browser.get(self.url)<br />        <br />        input_edit = self.browser.find_element(By.CSS_SELECTOR,'#key')<br />        input_edit.clear()<br />        input_edit.send_keys(self.item_name)<br /><br /><br />        search_button = self.browser.find_element(By.CSS_SELECTOR,'#search > div > div.form > button')<br />        search_button.click()# 点击<br />        time.sleep(2)<br /><br />        html = self.browser.page_source # 获取 html<br />        self.parse_html(html)<br />        current_url = self.browser.current_url # 获取当前页面 url<br />        initial_url = str(current_url).split('&pvid')[0]<br /><br />        for i in range(1,100):<br />            try:<br />                print('正在解析----------------{}图片'.format(str(i)))<br />                next_page_url = initial_url + '&page={}&s={}&click=0'.format(str(i*2+1),str(i*60+1))<br />                print(next_page_url)<br />                self.browser.get(next_page_url)<br /><br />                self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#J_goodsList > ul > li')))<br />                html = self.browser.page_source<br />                self.parse_html(html)# 对 html 网址进行解析<br />                time.sleep(2) # 设置频率<br />            except Exception as e:<br />                print('Error Next page',e)<br />                self.txt_file.close()# 关闭 txt 文件<br />
　　首先用 get() 方法访问京东主页面，再定位到页面中的搜索栏和搜索按钮标签 input_edit、search_button ；完成输入，点击操作
　　关于网页元素标签定位，如果不会的话可借助于浏览器开发者模式，分为下面几步(这里以 CSS_Selector 为例)：
　　
　　在进行翻页操作时，这里根据 京东 url 规律来进行构造的，
　　第 5 页
　　https://search.jd.com/Search%3 ... %3Bbr />
　　第 6 页
　　https://search.jd.com/Search%3 ... %3Bbr />
　　仔细查看的话会发现，这里第 5 页和第 6 页 url 唯一不同的就是其中两个参数 page 和 s ；
　　根据这个规律，通过更改 page 和 s 参数来构建京东商品前100 页商品信息，来完成数据的抓取；
　　关于数据提取部分，我利用 parse_html 函数来完成
　　
　　为了提高程序的友好性，我把全部功能封装到一个类中，使用者只需要输入两个参数，一个是用于需要采集的商品名称，另一个是存储文件路径；即可完成数据的爬取；
　　
　　最终把爬取到的数据存入 txt 文件中，结果如下
　　
　　3，总结
　　尽管 selenium 对于网页端的一些反爬机制实现有效地破解，但对于一些网站是没有用的，例如拉勾网，当你用 Selenium 驱动浏览器在拉钩官网模拟翻页操作时，网站能识别出非人为操作，对你的 IP 进行暂时性封禁并警告；
　　关于本篇文章涉及到的完整源码，在后台回复关键字：京东商品 ，即可获取！ 查看全部

　　快速带你学会Python网络爬虫
　　
　　但不管怎样，爬虫技术是无罪的，还是值得我们开发人员去学习了解一下的。在学习之前，我们还是要先了解一下相关概念。
　　什么是爬虫
　　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，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。
　　大数据时代，要进行数据分析，首先要有数据源，可数据源从哪里来，花钱买，没预算，只能从其它网站就行抓取。
　　细分下来，业内分为两类：爬虫和反爬虫。
　　反爬虫：顾名思义，就是防止你来我网站或APP上做爬虫的。
　　爬虫工程师和反爬虫工程师是一对相爱相杀的小伙伴，经常因为对方要加班写代码，甚至丢掉工作。比如下面这张图，大家用心感受一下：
　　
　　爬虫的基本原理
　　
　　如上图所示，爬虫的第一个步骤就是对所要爬取的网页进行请求，以获取其相应返回的结果，然后在使用一些方法，对响应内容解析，提取想要的内容资源，最后，将提取出来的资源保存起来。
　　爬虫工具和语言选择
　　一、爬虫工具
　　工欲善其事必先利其器的道理相信大家都懂的，想要提升效率，一些常用的工具是必不可少的，以下就是个人推荐的几款工具：Chrome、Charles、Postman、Xpath-Helper
　　二、爬虫语言
　　目前主流的Java、Node.js、C#、python等开发语言，都可以实现爬虫。
　　所以，在语言的选择上，你可以选择最擅长的语言来进行爬虫脚本的编写。
　　目前爬虫这块用的最多的是python，因为python语法简洁，方便修改，而且python里有多爬虫相关的库，拿过来就可以使用，网上的资料也比较多。
　　Python爬虫Selenium库的使用
　　一、基础知识
　　首先要使用python语言做爬虫，需要学习一下python的基础知识，还有HTML、CSS、JS、Ajax等相关的知识。这里，列出python中一些与爬虫相关的库和框架：
　　1.1、urllib和urllib2<br />1.2、Requests<br />1.3、Beautiful Soup<br />1.4、Xpath语法与lxml库<br />1.5、PhantomJS<br />1.6、Selenium<br />1.7、PyQuery<br />1.8、Scrapy<br />......<br />复制代码<br />
　　因为时间有限，本文只介绍Selenium库的爬虫技术，像自动化测试，还有其它库和框架的资料，感兴趣的小伙伴可以自行学习。
　　二、Selenium基础
　　2.1、Selenium是一个用于测试网站的自动化测试工具，支持各种浏览器包括Chrome、Firefox、Safari等主流界面浏览器，同时也支持phantomJS无界面浏览器。
　　2.2、安装方式
　　pip install Selenium<br />复制代码<br />
　　2.3、Selenium定位元素的8种方式
　　
　　爬虫实例演示
　　本案例的需求是：抓取豆瓣电影Top250电影信息。
　　url：https://movie.douban.com/top250<br />复制代码<br />
　　
　　开发工具采用PyCharm，数据库采用sqlServer2012。数据库表脚本：
　　CREATE TABLE Movies<br />(<br /> Id INT PRIMARY KEY IDENTITY(1,1),<br /> Name NVARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT '',<br /> EName NVARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',<br /> OtherName NVARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',<br /> Info NVARCHAR(600) NOT NULL DEFAULT '',<br /> Score NVARCHAR(5) NOT NULL DEFAULT '0',<br /> Number NVARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT '0',<br /> Remark NVARCHAR(200) NOT NULL DEFAULT '',<br /> createUser INT NOT NULL DEFAULT 0, <br /> createTime DATETIME DEFAULT GETDATE(),<br /> updateUser INT NOT NULL DEFAULT 0, <br /> updateTime DATETIME DEFAULT GETDATE()<br />);<br />
　　复制代码
　　爬虫的第一步，分析url，经过分析，豆瓣电影Top250页面的url有一定的规则：
　　每页显示25条电影信息，url规则如下，以此类推。
　　
　　接着，再对网页源码进行分析：
　　
　　最后，编写爬虫脚本：
　　import importlib<br />import random<br />import sys<br />import time<br />import pymssql<br />from selenium import webdriver<br />from selenium.webdriver.common.by import By<br /><br /># 反爬虫设置--伪造IP和请求<br />ip = ['111.155.116.210', '115.223.217.216', '121.232.146.39', '221.229.18.230', '115.223.220.59', '115.223.244.146',<br />      '180.118.135.26', '121.232.199.197', '121.232.145.101', '121.31.139.221', '115.223.224.114']<br />headers = {<br />    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.84 Safari/537.36",<br />    'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',<br />    'X-Forwarded-For': ip[random.randint(0, 10)],<br />    'Host': ip[random.randint(0, 10)]<br />}<br /><br />importlib.reload(sys)<br /><br />try:<br />    conn = pymssql.connect(host="127.0.0.1", user="sa", password="123", database="MySchool",charset="utf8")<br />except pymssql.OperationalError as msg:<br />    print("error: Could not Connection SQL Server!please check your dblink configure!")<br />    sys.exit()<br />else:<br />    cur = conn.cursor()<br /><br />def main():<br />    for n in range(0, 10):<br />        count = n*25<br />        url = 'https://movie.douban.com/top250?start='+str(count)<br />        j = 1<br />        # if(n == 7):<br />        #     j = 5<br />        for i in range(j, 26):<br />            driver = webdriver.PhantomJS(desired_capabilities=headers)  # 封装浏览器信息<br />            driver.set_page_load_timeout(15)<br />            driver.get(url)  # 加载网页<br />            # data = driver.page_source  # 获取网页文本<br />            # driver.save_screenshot('1.png')  # 截图保存<br /><br />            name = driver.find_elements(By.XPATH, "//ol/li["+str(i)+"]/div/div/div/a/span")[0].text.replace('\'', '')<br />            ename = driver.find_elements(By.XPATH, "//ol/li["+str(i)+"]/div/div/div/a/span")[1].text.replace("/", "").replace(" ", "").replace('\'', '')<br />            try:<br />                otherName = driver.find_elements(By.XPATH, "//ol/li["+str(i)+"]/div/div/div/a/span")[2].text.lstrip(' / ').replace("/", "|").replace(" ", "").replace('\'', '')<br />            except:<br />                otherName = ''<br />            info = driver.find_elements(By.XPATH, "//ol/li["+str(i)+"]/div/div/div/p")[0].text.replace("/", "|").replace(" ", "").replace('\'', '')<br />            score = driver.find_elements(By.XPATH, "//ol/li["+str(i)+"]/div/div/div/div/span[2]")[0].text.replace('\'', '')<br />            number = driver.find_elements(By.XPATH, "//ol/li["+str(i)+"]/div/div/div/div/span[4]")[0].text.replace("人评价", "").replace('\'', '')<br />            remark = driver.find_elements(By.XPATH, "//ol/li["+str(i)+"]/div/div/div/p/span")[0].text.replace('\'', '')<br /><br />            sql = "insert into Movies(Name,EName,OtherName,Info,Score,Number,Remark) values('"+name + \<br />                "','"+ename+"','"+otherName+"','"+info + \<br />                "','"+score+"','"+number+"','"+remark+"') "<br />            try:<br />                cur.execute(sql)<br />                conn.commit()<br />                print("第"+str(n)+"页，第"+str(i)+"条电影信息新增成功")<br />                time.sleep(30)<br />            except:<br />                conn.rollback()<br />                print("新增失败："+sql)<br />            driver.quit()<br /><br />if __name__ == '__main__':<br />    main()<br />
　　复制代码成果展示：
　　
　　<strong style="outline: 0px;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;word-spacing: 1.6px;text-align: center;white-space: pre-wrap;"><strong style="outline: 0px;font-family: -apple-system, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;word-spacing: 1.6px;caret-color: rgb(62, 62, 62);">●</strong>视频教程：0基础快速入门到精通</strong><strong style="outline: 0px;white-space: pre-wrap;letter-spacing: 0.544px;word-spacing: 1.6px;">●基础：</strong>20天学会Python基础●爬虫：20天学会Python爬虫<strong style="outline: 0px;font-family: -apple-system, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;text-align: center;white-space: normal;word-spacing: 1.6px;caret-color: rgb(62, 62, 62);">●数据分析：</strong>20天学会Python数据分析<strong style="outline: 0px;font-family: -apple-system, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;word-spacing: 1.6px;caret-color: rgb(62, 62, 62);">●</strong>办公自动化：20天学会Python办公自动化<strong style="outline: 0px;font-family: -apple-system, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;word-spacing: 1.6px;caret-color: rgb(62, 62, 62);">●</strong>实战案例：100个Python实战案例●趣味干货：用Python分析股市，练练手Python实现王者荣耀自动刷金币20行Python代码，无损压缩千百张图片！<br style="outline: 0px;" />进来看冰冰！用Python写了一个青年大学习提醒系统<br style="outline: 0px;" />Python制作进度条，原来有这么多方法
　　-END-Python 专栏关于 Python 都在这里
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　　Python爬虫9大入门学习知识点
　　爬虫是一种技术实现的功能，大部分编程语言都可以实现爬虫，但是对于初学者来说，想要快速学习爬虫技术，建议大家学习Python爬虫。Python编程语言相对于Java要更简单入门更容易，同时相对PHP使用范围更广泛，有利于后期的学习拓展知识。对于零基础想学习Python爬虫的同学应该掌握哪些知识，遵循怎样的学习路线呢？
　　1、掌握Python编程能基础
　　想要学习爬虫，首先要充分掌握Python编程技术相关的基础知识。爬虫其实就是遵循一定的规则获取数据的过程，所以在学习Python知识的过程中一定要重点学习其中的数据类型、第三方库的应用以及正则表达式相关的知识内容。
　　2、了解爬虫的基本原理及过程
　　爬虫的工作原理其实就是模拟我们通过浏览器获取网页信息的过程，无外乎“发送请求—获得页面—解析页面—抽取并储存内容”从这个过程中，我们可以获取到的信息是，在爬虫工作中需要涉及到前端页面相关的知识，网络协议相关的知识，以及数据存储的相关知识。因此根据这个过程我还需要进一步掌握的技术包括。
　　3、前端和网络知识必不可少
　　使用爬虫接触到最多的就是前端页面、网络以及数据这三个关键词，其实关于前端知识并不需要掌握太多，只要了解HTML、CSS、JS即可。对于网络主要掌握http协议中的POST/GET相关的知识并且在分析目标网页时正常的使用。
　　4、学习Python包并实现基本的爬虫过程
　　Python中有非常多关于爬虫的包，这也是为什么大家都喜欢学习Python来实现爬虫的重要原因之一。Python爬虫包有urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等。当你入门学习时，建议大家从最基本的建议你从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。此外 BeautifulSoup相比Xpath会更加简单。
　　5、了解非结构化数据存储
　　通过爬虫抓取到的数据可以直接用文档的形式存在本地，也可以存入数据库中，对于少量数据，可以直接通过Python语法或者pandas将数据存在text、csv文件中。当然一般抓取到的数据有时并非自己理想中的数据，可能会有确实，错误等。如果想要进一步处理数据，可以通过学习pandas包实现数据的处理，更深层次的数据处理则属于数据分析领域的知识了。
　　6、掌握各种技巧应对特殊网站的反爬措施
　　虽然爬虫可以直接实现静态页面的抓取，但是爬虫过程中难免会遇到一些网站设置有反爬虫措施，例如被网站封IP、UserAgent访问限制、各种动态加载等等，此时就必须学习一些反反爬虫那个的技巧来应对，常见的技巧设置访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。
　　7、学习爬虫框架搭建工程化的爬虫
　　scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
　　8、学习数据库基础，应用大规模的数据存储
　　当爬虫抓取数据量非常大的时候，用上文提到的文档存储形式已经不能够应对了，因此大家需要掌握相应的数据库知识。可以使用MongoDB、MySQL等等。MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。
　　9、分布式爬虫实现大规模并发采集
　　分布式爬虫主要是用来应对爬取海量数据的问题。其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，你需要掌握Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。Redis主要是用来存储要爬取的网页队列即任务队列。
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　　浅析Python爬虫技术，教你“抓取猎物”的正确姿势
　　
　　Python发展接近三十年，已经成为了编程语言中的“网红”。
　　为什么
　　程序员都喜欢Python？
　　首先，Python是一门比较适合普通人学习的语言，Python具有语法简单、语句清晰的特点，对于大多数人来说，都是非常容易入门学习的。
　　其次，Python语言应用非常广泛，从网站搭建到数据处理再到小工具小游戏的设计，都能用到Python，学习Python之后可以从事数据挖掘及分析、游戏开发、自动化测试、网站开发爬虫等工作；
　　而且，Python也是人工智能必备程序语言，随着人工智能的兴起，Python作为一种科学语言的流行程度急剧上升，有许多机器学习库就是用Python编写的。
　　总的来说，Python能成为如今的主流编程语言之一不是没有原因的。如Google，YouTube，Facebook等公司，也在技术领域中广泛使用Python，它们也在不断招收Python工程师们。因此他们的就业前景非常广阔，学会Python，也相当于拿到了职业敲门砖。
　　这里我们将详细介绍Python爬虫技术，并通过Python编写网络爬虫，演示如何在华为公有云上运行爬虫程序和存储图片。非常适合对Python编程感兴趣、对网络爬虫感兴趣、或者对华为公有云计算和存储服务感兴趣的零基础开发者。
　　什么
　　是网络爬虫？
　　网络爬虫是一种从互联网抓取数据信息的自动化程序；
　　如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网，数据便是存放于蜘蛛网的各个节点，而爬虫就是一只小蜘蛛（程序），沿着网络抓取自己的猎物（数据）。爬虫就是代替我们来完成这份爬取工作的自动化程序，它可以在抓取过程中进行各种异常处理、错误重试等操作，确保爬取持续高效地运行。爬虫分为通用爬虫和专用爬虫，本次课程中使用的抓取图片的爬虫即为专用爬虫；
　　
　　网络
　　爬虫如何工作呢？
　　
　　爬虫首先要做的工作就是获取网页，这里就是获取网页的源代码，源代码里包含了网页的部分有用信息，所以只要把源代码获取下来，就可以从中提取想要的信息了。
　　向网站的服务器发送一个请求，返回的响应体便是网页源代码。所以，最关键的部分就是构造一个请求并发送给服务器，然后接收到响应并将其解析出来；
　　Python提供了许多库来帮助我们实现这个操作，如urllib、requests等，我们可以用这些库来帮助我们实现HTTP请求操作，请求和响应都可以用类库提供的数据结构来表示，得到响应之后只需要解析数据结构中的Body部分即可，即得到网页的源代码，这样我们可以用程序来实现获取网页的过程了。
　　接下来就是分析网页源代码，从中提取我们想要的数据。首先，最通用的方法便是采用正则表达式提取，但是在构造正则表达式时比较复杂且容易出错；
　　由于网页的结构有一定的规则，所以还有一些根据网页节点属性、CSS选择器或XPath来提取网页信息的库，如Requests、pyquery、lxml等，使用这些库，我们可以高效快速地从中提取网页信息，如节点的属性、文本值等；
　　提取信息是爬虫非常重要的部分，它可以使杂乱的数据变得条理清晰，以便我们后续处理和分析数据。
　　网络
　　爬虫能做什么？
　　爬虫根据不同的用途，可以分为通用爬虫和专用爬虫，本次课程中使用的抓取图片的爬虫即为专用爬虫。
　　爬虫的主要用途有如下几种：
　　为什么使用Python编写爬虫？
　　而且，与其他变成语言相比，Python爬虫还有如下优势。
　　相比与其他静态编程语言，如java，c#，C++，Python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，Python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。（当然ruby也是很好的选择）
　　此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在Python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize
　　抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。Python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用Python能够干得最快，最干净。Life isshort， u need Python。
　　总的来说
　　什么是Python？
　　Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，主要特性有：
　　想要深入了解“Python网络爬虫技术原理及基础、华为云网络爬虫解决方案”吗？
　　目前华为云学院《使用Python爬虫抓取图片》微认证活动正在进行中
　　这里有华为云技术专家为你深入讲解Python爬虫技术，还会手把手教你如何通过华为云使用Python爬虫抓取图片，完成实战演练，帮助你深入了解“Python爬虫技术”，还可以一站式在线学习、实验与考试，获取华为云官网认证证书，为职场升级蓄力加油！
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　　爬虫抓取的门道——来看这篇
　　web是一个开放的平台，这也奠定了web从90年代初诞生直至今日将近30年来蓬勃的发展。然而，正所谓成也萧何败也萧何，开放的特性、搜索引擎以及简单易学的html、css技术使得web成为了互联网领域里最为流行和成熟的信息传播媒介；但如今作为商业化软件，web这个平台上的内容信息的版权却毫无保证，因为相比软件客户端而言，你的网页中的内容可以被很低成本、很低的技术门槛实现出的一些抓取程序获取到，这也就是这一系列文章将要探讨的话题—— 网络爬虫 。
　　
　　有很多人认为web应当始终遵循开放的精神，呈现在页面中的信息应当毫无保留地分享给整个互联网。然而我认为，在IT行业发展至今天，web已经不再是当年那个和pdf一争高下的所谓 “超文本”信息载体 了，它已经是以一种 轻量级客户端软件 的意识形态的存在了。而商业软件发展到今天，web也不得不面对知识产权保护的问题，试想如果原创的高质量内容得不到保护，抄袭和盗版横行网络世界，这其实对web生态的良性发展是不利的，也很难鼓励更多的优质原创内容的生产。
　　未授权的爬虫抓取程序是危害web原创内容生态的一大元凶，因此要保护网站的内容，首先就要考虑如何反爬虫。
　　从爬虫的攻防角度来讲
　　最简单的爬虫，是几乎所有服务端、客户端编程语言都支持的http请求，只要向目标页面的url发起一个http get请求，即可获得到浏览器加载这个页面时的完整html文档，这被我们称之为“同步页”。
　　作为防守的一方，服务端可以根据http请求头中的 User-Agent来检查客户端是否是一个合法的浏览器程序，亦或是一个脚本编写的抓取程序，从而决定是否将真实的页面信息内容下发给你。
　　这当然是最小儿科的防御手段，爬虫作为进攻的一方，完全可以伪造 User-Agent字段，甚至，只要你愿意，http的get方法里， request header的 Referrer 、 Cookie 等等所有字段爬虫都可以轻而易举的伪造。
　　此时服务端可以利用浏览器http头指纹，根据你声明的自己的浏览器厂商和版本（来自 User-Agent ），来鉴别你的http header中的各个字段是否符合该浏览器的特征，如不符合则作为爬虫程序对待。这个技术有一个典型的应用，就是 PhantomJS 1.x版本中，由于其底层调用了Qt框架的网络库，因此http头里有明显的Qt框架网络请求的特征，可以被服务端直接识别并拦截。
　　除此之外，还有一种更加变态的服务端爬虫检测机制，就是对所有访问页面的http请求，在 http response 中种下一个 cookie token ，然后在这个页面内异步执行的一些ajax接口里去校验来访请求是否含有cookie token，将token回传回来则表明这是一个合法的浏览器来访，否则说明刚刚被下发了那个token的用户访问了页面html却没有访问html内执行js后调用的ajax请求，很有可能是一个爬虫程序。
　　如果你不携带token直接访问一个接口，这也就意味着你没请求过html页面直接向本应由页面内ajax访问的接口发起了网络请求，这也显然证明了你是一个可疑的爬虫。知名电商网站Amazon就是采用的这种防御策略。
　　以上则是基于服务端校验爬虫程序，可以玩出的一些套路手段。
　　基于客户端js运行时的检测
　　现代浏览器赋予了JavaScript强大的能力，因此我们可以把页面的所有核心内容都做成js异步请求 ajax 获取数据后渲染在页面中的，这显然提高了爬虫抓取内容的门槛。依靠这种方式，我们把对抓取与反抓取的对抗战场从服务端转移到了客户端浏览器中的js运行时，接下来说一说结合客户端js运行时的爬虫抓取技术。
　　刚刚谈到的各种服务端校验，对于普通的python、java语言编写的http抓取程序而言，具有一定的技术门槛，毕竟一个web应用对于未授权抓取者而言是黑盒的，很多东西需要一点一点去尝试，而花费大量人力物力开发好的一套抓取程序，web站作为防守一方只要轻易调整一些策略，攻击者就需要再次花费同等的时间去修改爬虫抓取逻辑。
　　此时就需要使用headless browser了，这是什么技术呢？其实说白了就是，让程序可以操作浏览器去访问网页，这样编写爬虫的人可以通过调用浏览器暴露出来给程序调用的api去实现复杂的抓取业务逻辑。
　　其实近年来这已经不算是什么新鲜的技术了，从前有基于webkit内核的PhantomJS，基于Firefox浏览器内核的SlimerJS，甚至基于IE内核的trifleJS，有兴趣可以看看这里和这里 是两个headless browser的收集列表。
　　这些headless browser程序实现的原理其实是把开源的一些浏览器内核C++代码加以改造和封装，实现一个简易的无GUI界面渲染的browser程序。但这些项目普遍存在的问题是，由于他们的代码基于fork官方webkit等内核的某一个版本的主干代码，因此无法跟进一些最新的css属性和js语法，并且存在一些兼容性的问题，不如真正的release版GUI浏览器运行得稳定。
　　这其中最为成熟、使用率最高的应该当属 PhantonJS 了，对这种爬虫的识别我之前曾写过一篇博客，这里不再赘述。PhantomJS存在诸多问题，因为是单进程模型，没有必要的沙箱保护，浏览器内核的安全性较差。另外，该项目作者已经声明停止维护此项目了。
　　如今Google Chrome团队在Chrome 59 release版本中开放了headless mode api，并开源了一个基于Node.js调用的headless chromium dirver库，我也为这个库贡献了一个centos环境的部署依赖安装列表。
　　Headless Chrome可谓是Headless Browser中独树一帜的大杀器，由于其自身就是一个chrome浏览器，因此支持各种新的css渲染特性和js运行时语法。
　　基于这样的手段，爬虫作为进攻的一方可以绕过几乎所有服务端校验逻辑，但是这些爬虫在客户端的js运行时中依然存在着一些破绽，诸如：
　　基于plugin对象的检查
　　<p>if(navigator.plugins.length === 0) {
　　    console.log('It may be Chrome headless');
　　}</p>
　　基于language的检查
　　<p>if(navigator.languages === '') {
　　    console.log('Chrome headless detected');
　　}</p>
　　基于webgl的检查
　　<p>var canvas = document.createElement('canvas');
　　var gl = canvas.getContext('webgl');
　　var debugInfo = gl.getExtension('WEBGL_debug_renderer_info');
　　var vendor = gl.getParameter(debugInfo.UNMASKED_VENDOR_WEBGL);
　　var renderer = gl.getParameter(debugInfo.UNMASKED_RENDERER_WEBGL);
　　if(vendor == 'Brian Paul' && renderer == 'Mesa OffScreen') {
　　    console.log('Chrome headless detected');
　　}</p>
　　基于浏览器hairline特性的检查
　　<p>if(!Modernizr['hairline']) {
　　    console.log('It may be Chrome headless');
　　}</p>
　　基于错误img src属性生成的img对象的检查
　　<p>var body = document.getElementsByTagName('body')[0];
　　var image = document.createElement('img');
　　image.src = 'http://iloveponeydotcom32188.jg';
　　image.setAttribute('id', 'fakeimage');
　　body.appendChild(image);
　　image.onerror = function(){
　　    if(image.width == 0 && image.height == 0) {
　　        console.log('Chrome headless detected');
　　    }
　　}</p>
　　基于以上的一些浏览器特性的判断，基本可以通杀市面上大多数 HeadlessBrowser 程序。在这一层面上，实际上是将网页抓取的门槛提高，要求编写爬虫程序的开发者不得不修改浏览器内核的C++代码，重新编译一个浏览器，并且，以上几点特征是对浏览器内核的改动其实并不小，如果你曾尝试过编译Blink内核或Gecko内核你会明白这对于一个“脚本小子”来说有多难~
　　更进一步，我们还可以基于浏览器的 UserAgent 字段描述的浏览器品牌、版本型号信息，对js运行时、DOM和BOM的各个原生对象的属性及方法进行检验，观察其特征是否符合该版本的浏览器所应具备的特征。
　　这种方式被称为 浏览器指纹检查 技术，依托于大型web站对各型号浏览器api信息的收集。而作为编写爬虫程序的进攻一方，则可以在 Headless Browser 运行时里预注入一些js逻辑，伪造浏览器的特征。
　　另外，在研究浏览器端利用js api进行 Robots Browser Detect 时，我们发现了一个有趣的小技巧，你可以把一个预注入的js函数，伪装成一个Native Function，来看看下面代码：
　　<p>var fakeAlert = (function(){}).bind(null);
　　console.log(window.alert.toString()); // function alert() { [native code] }
　　console.log(fakeAlert.toString()); // function () { [native code] }</p>
　　爬虫进攻方可能会预注入一些js方法，把原生的一些api外面包装一层proxy function作为hook，然后再用这个假的js api去覆盖原生api。如果防御者在对此做检查判断时是基于把函数 toString之后对 [nativecode]的检查，那么就会被绕过。所以需要更严格的检查，因为 bind(null)伪造的方法，在 toString之后是不带函数名的，因此你需要在 toString之后检查函数名是否为空。
　　这个技巧有什么用呢？这里延伸一下，反抓取的防御者有一种 RobotDetect的办法是在js运行时主动抛出一个 alert，文案可以写一些与业务逻辑相关的，正常的用户点确定按钮时必定会有一个1s甚至更长的延时，由于浏览器里 alert会阻塞js代码运行（实际上在v8里他会把这个 isolate上下文以类似进程挂起的方式暂停执行），所以爬虫程序作为攻击者可以选择以上面的技巧在页面所有js运行以前预注入一段js代码，把 alert、 prompt、 confirm等弹窗方法全部hook伪造。如果防御者在弹窗代码之前先检验下自己调用的 alert方法还是不是原生的，这条路就被封死了。
　　反爬虫的银弹
　　目前的反抓取、机器人检查手段，最可靠的还是验证码技术。但验证码并不意味着一定要强迫用户输入一连串字母数字，也有很多基于用户鼠标、触屏（移动端）等行为的行为验证技术，这其中最为成熟的当属Google reCAPTCHA，基于机器学习的方式对用户与爬虫进行区分。
　　基于以上诸多对用户与爬虫的识别区分技术，网站的防御方最终要做的是 封禁ip地址或是对这个ip的来访用户施以高强度的验证码策略。这样一来，进攻方不得不购买ip代理池来抓取网站信息内容，否则单个ip地址很容易被封导致无法抓取。抓取与反抓取的门槛被提高到了 ip代理池经济费用的层面。
　　机器人协议
　　除此之外，在爬虫抓取技术领域还有一个“白道”的手段，叫做 robots协议。你可以在一个网站的根目录下访问 /robots.txt，比如让我们一起来看看github的机器人协议， Allow和 Disallow声明了对各个UA爬虫的抓取授权。
　　不过，这只是一个君子协议，虽具有法律效益，但只能够限制那些商业搜索引擎的蜘蛛程序，你无法对那些“野爬爱好者”加以限制。
　　写在最后
　　对网页内容的抓取与反制，注定是一个魔高一尺道高一丈的猫鼠游戏，你永远不可能以某一种技术彻底封死爬虫程序的路，你能做的只是提高攻击者的抓取成本，并对于未授权的抓取行为做到较为精确的获悉。
　　这篇文章中提到的对于验证码的攻防其实也是一个较为复杂的技术难点，在此留一个悬念，感兴趣可以加关注期待后续文章进行详细阐述。
　　另外，欢迎对抓取方面感兴趣的朋友关注我的一个开源项目webster, 项目以Node.js 结合Chrome headless模式实现了一个高可用性网络爬虫抓取框架，借以chrome对页面的渲染能力， 可以抓取一个页面中 所有的js及ajax渲染的异步内容；并结合redis实现了一个任务队列，使得爬虫程序可以方便的进行横向、纵向的分布式扩展。部署起来很方便，我已经为 webster提供了一个官方版的基础运行时docker镜像，如果你想先睹为快也可以试试这个webster demo docker镜像。 查看全部

　　爬虫为什么常用Python语言
　　说起网络爬虫，相信大家都不陌生，爬虫可以抓取某个网站或者某个应用的内容提取有用的价值信息。实现爬虫可以用多种编程语言，但Python确是最常用的，你知道为什么吗？和携趣代理一起来看看吧~
　　Python 和 C相比，虽然Python 和 C Python这门语言是由C开发而来，但在使用上，Python的库齐全并且方便，C语言就要麻烦很多。想要实现同样的功能，Python 只需要10行代码，而C语言可能就需要100行甚至更多。不过在运行速度方面，C语言要更胜一筹。
　　Python 和 Java相比，Java有很多解析器，对网页的解析支持很好，Java对于爬虫的相关库也有，但是没有Python那么多。不过就爬虫的效果来看，Java和Python都能做到，只不过工程量不同，实现的方式也有所差异。如果需要处理复杂的网页，解析网页内容生成结构化数据或者对网页内容精细的解析，java会更合适一些。
　　Python和其他语言没有什么本质区别，胜在Python语法的简洁清晰开发效率高。除此之外，python语言深受欢迎还有以下几个原因：
　　1.抓取网页的接口简洁;
　　相比其他动态脚本语言，Python提供了较为完整的访问网页文档的API;相比与其他静态编程语言，Python抓取网页文档的接口更简洁。
　　2.强大的第三方库
　　此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这时我们需要模拟User Agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登陆、模拟Session/Cookie的存储和设置。在Python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests或Mechanize。
　　3.数据处理快速方便
　　抓取的网页通常需要处理，比如过滤Html标签，提取文本等。Python的Beautiful Soup提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用Python能够干得最快、最干净。
　　高效爬虫除了使用开发效率高的编程语言，还需要代理IP的辅助。更多资讯，请点击或添加客服咨询。 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据(这是移动端微博信息_selenium_sina__)
　　这是新浪微博爬虫，使用python+selenium实现。免费资源，希望对你有所帮助，虽然是傻瓜式爬虫，但至少可以运行。同时rar收录源码和爬取示例。参考我的文章：【python爬虫】Selenium爬取新浪微博内容和用户信息【Python爬虫】Selenium爬取新浪微博客户端用户信息、热门话题和评论（上）主要爬取内容包括：新浪微博手机终端用户信息和微博信息。用户信息：包括用户ID、用户名、微博数、关注数、关注数等微博信息：包括转发或原创、点赞数、转发数、评论数、发布时间、微博内容等安装过程：1. 先安装Python环境，作者是Python2.7.82.然后安装pIP或者easy_install3.通过命令pip install selenium安装selenium，是一个工具进行自动测试爬取4.然后修改代码中的用户名和密码，填写自己的用户名和密码5.运行程序，自动调用火狐浏览器登录微博注意：移动端信息比较精致简洁，对动态加载没有一些限制，但是只显示微博或者粉丝id等20个页面，这是它的缺点；虽然客户端可能有动态加载，比如评论和微博，但它的信息更完整。【源码】抓取手机端微博信息spider_selenium_sina_content。 查看全部

　　java爬虫抓取网页数据(
如何利用Webkit从JS渲染网页中获取数据代码？)
　　
　　当我们进行网络爬取时，我们会使用一定的规则从返回的 HTML 数据中提取有效信息。但是如果网页收录 JavaScript 代码，我们必须渲染它以获取原创数据。在这一点上，如果我们仍然以通常的方式从中抓取数据，我们将一无所获。浏览器知道如何处理这段代码并显示出来，但是我们的程序应该如何处理这段代码呢？接下来，我将介绍一种简单粗暴的方法来抓取收录 JavaScript 代码的网页信息。
　　大多数人使用 lxml 和 BeautifulSoup 这两个包来提取数据。在这篇文章中我不会涉及任何爬虫框架的内容，因为我只使用了最基本的 lxml 包来处理数据。你可能想知道为什么我更喜欢 lxml。那是因为lxml使用元素遍历来处理数据，而不是像BeautifulSoup那样使用正则表达式来提取数据。在这篇文章中我将介绍一个非常有趣的案例——我突然发现我的文章出现在最近的Pycoders周刊147上，所以我想刮一下
　　
　　导入请求复制代码
　　当我们运行上述代码时，我们无法获得任何信息。这怎么可能？网页清楚地显示了这么多文件的信息。接下来我们需要考虑如何解决这个问题？
　　如何获取内容信息？
　　接下来我将展示如何使用 Web 工具包从 JS 渲染的网页中获取数据。什么是网络套件？Web 工具包可以做任何浏览器可以处理的事情。对于某些浏览器，Web kit 是底层的网页渲染工具。Web kit 是 QT 库的一部分，所以如果你已经安装了 QT 和 PyQT4 库，你可以直接运行它。
　　您可以使用命令行安装存储库：
　　sudo apt-get install python-qt4
　　现在所有的准备工作都完成了，我们将使用一种全新的方法来提取信息。
　　解决方案
　　我们首先通过 Web kit 发送请求信息，然后等待页面完全加载，然后将其分配给变量。接下来我们使用 lxml 从 HTML 数据中提取有效信息。这个过程需要一点时间，但您会惊讶地看到整个页面加载完毕。
　　import sys复制代码
　　Render 类可用于渲染网页。当我们创建一个新的 Render 类时，它可以加载 url 中的所有信息并将其存储在一个新的框架中。 查看全部