Crawler

- scrapy环境的安装 a. pip3 install wheel b. 下载twisted http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted c. 进入下载目录，执行 pip3 install Twisted‑17.1.0‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl d. pip3 install pywin32 e. pip3 install scrapy - scrapy使用 - 1.创建一个工程：scrapy startproject ProName （注 startproject 中间没有空格） - 2.cd ProName - 3.创建爬虫文件：scrapy genspider first www.xxx.com - 4.执行：（allowed_domains 注释掉） - settings.py: - 不遵从rbotes协议 - 进行UA伪装 - 指定日志等级：LOG_LEVEL = ‘ERROR’ scrapy crawl spiderName - 持久化存储 - 基于终端指令： - 前提：只可以将parse方法的返回值进行本地文件的持久化存储 - 指令：scrapy crawl spiderName -o filePath - 基于管道： - 编码流程： 1.数据解析 2

首先欢迎您来到本书的第二境，本境，我们将全力打造一个实际生产环境可用的爬虫应用了。虽然只是刚开始，虽然路漫漫其修远，不过还是有点小鸡冻：P 本境打算针对几大派生类做进一步深耕，包括与应用的结合、对比它们之间的区别、综合共性、封装。One-By-One。 System.IO.Packaging.PackWebRequest System.Net.FileWebRequest System.Net.FtpWebRequest System.Net.HttpWebRequest 第一节，我们先来说说最重要、最常用的HttpWebRequest。撸码的细节就不说了，看不懂的童鞋可以去看看第一境就明白了：） 示例解决方案分为两个项目，一个应用程序（控制台），一个类库(取了个高大上的名字：System.Crawler)。所以，在应用程序中需要引用System.Crawler。应用程序可以是控制台、窗体项目、Win服务、WPF等，随便整，随你随地大小便…… 先展示一下应用程序的最终的效果，然后我们再逐步引出类库的实现。 [Code 2.1.1] 1 using System.Crawler; 2 3 { 4 #region 以GET方式请求数据 5 var ant = new WorkerAnt 6 { 7 WorkerId = ( uint )Math.Abs(DateTime.Now

一 源起： requests模块作为python爬虫方向的基础模块实际上在日常实际工作中也会涉及到，比如用requests向对方接口url发送POST请求进行推送数据，使用GET请求拉取数据。 但是这里有一个状况需要我们考虑到：那就是超时的情况如何处理，超时后重试的机制。 二 连接超时与读取超时： 超时：可分为连接超时和读取超时。 连接超时 连接超时，连接时request等待的时间(s) import requests import datetime url = ' http://www.google.com.hk ' start = datetime.datetime.now() print ( ' start ' , start) try : html = requests.get(url, timeout=5 ).text print ( ' success ' ) except requests.exceptions.RequestException as e: print (e) end = datetime.datetime.now() print ( ' end ' , end) print ( ' 耗时： {time} ' .format(time=(end - start))) # 结果： # start 2019-11-28 14:19:24.249588 #

1 import asyncio 2 import aiohttp 3 import async_timeout 4 from lxml import html 5 from timeit import default_timer as timer 6 7 from db import DBData 8 9 10 class Crawler: 11 def __init__ (self, ** kwargs): 12 self.domains = kwargs[ " domains " ] 13 self.max_depth = kwargs[ " max_depth " ] 14 self.max_retries = 3 15 self.max_workers = 10 16 self.Q = asyncio.Queue() 17 self.db_Q = asyncio.Queue() 18 self.cache = set() 19 self.count = 0 20 self.loop = asyncio.get_event_loop() 21 self.db_data = DBData() 22 23 # Clear 24 self.db_data.clear_crawler() 25 26 async def get(self, url, timeout): 27

今天给大家推荐一位 Python 类的公众号 「 Air Pyth on 」 ，作者：星安果，果哥有 7 年的编程学习经验，热爱 Python 爬虫、自动化实战、软件测试、Web、数据分析及软件测试 ，平时喜欢分享一些实用、有趣的 Python 原创项目实战，值得你的关注。 从去年 12 月份到现在，已经更新了接近 90+ 篇 原创 文章，带动了 3w+ 的学习者，涵盖 Python 爬虫、自动化实战、Python Web、Python数据分析、软件测试等知识点，是一个有趣、有料的公众号，很多原创文章被各大技术号转载。 感兴趣的同学可以去关注下，阅读下他这一年的分享成果，我平时也会偷偷围观，从他的文章里面获益良多。 我这里简单罗列几篇他的原创文章： 1、自动化篇 我背着女朋友，用 Python 偷偷抓她的行踪 薅羊毛 | 让Python每天帮你薅一个早餐钱 薅羊毛 | 揭秘闲鱼方案，一部手机，实现随时随地薅羊毛 薅羊毛 | Python 带你抢视频红包，不放过一个红包！ 太鸡冻了！ 我用 Python 偷偷查到暗恋女生的名字 自动化篇 - 躺着收钱！ 闲鱼自动发货机器人来啦~ 谁偷偷删了你的微信？ 别慌！ Python 帮你都揪出来了 抖音上好看的小姐姐，Python给你都下载了 薅羊毛 | Python 自动化带你轻松赚钱（完结版） 自动化篇 | 朋友圈被折叠？会自动化不存在的

Scrapy Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。 其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。 Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下 Scrapy主要包括了以下组件： 引擎(Scrapy) 用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心) 调度器(Scheduler) 用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址 下载器(Downloader) 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的) 爬虫(Spiders) 爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面 项目管道(Pipeline) 负责处理爬虫从网页中抽取的实体

0 x 00: 简介 众所周知 , xray只能设置被动扫描多个站或者主动扫描单个网站 。（ 如果有大佬是能设置扫多个站的 ， 算我孤陋寡闻了 ） 虽然它很“强大” , 但是也有短板之处 。 我既不想被动扫描 ( 主要是我懒 ) 多个站 ， 也不想主动扫描一个站 。 所以就衍生我一个想法 ， 主动扫多个站 。 躺着它不香吗 。 0 x 01: 环境 python3 MAC Xray 1.5 破解版 0 x 02: 思路 测试利用 python 函数调用 xray 来爬网站并做扫描 ( 把 xray 放在脚本同一个目录下 ) os.system("./xray webscan --basic-crawler http ://www.xxx.com/ --html-output 1.html") 尝试加入授权网站列表 IP.txt（ 记得未授权会被请去喝茶的哟 ） import os #author:Jaky def xray(ip): #exp=(("./xray webscan --basic-crawler {0}/ --html-output {1}.html").format(ip,name)) #os.system(exp) print (("./xray webscan --basic-crawler {0}/ --html-output {1}.html")

点击上方“ IT共享之家 ”，进行关注 回复“ 资料 ”可获赠Python学习福利 一、面向对象简介 考虑现实生活中，我们的思维方式是放在学生这个个人上，是学生做了自我介绍。而不是像我们刚刚写出的代码，先有了介绍的行为，再去看介绍了谁。 用我们的现实思维方式该怎么用程序表达呢？ 面向过程：根据业务逻辑从上到下写代码。 面向对象：将数据与函数绑定到一起，进行封装，这样能够更快速的开发程序，减少了重复代码的重写过程。 面向过程编程最易被初学者接受，其往往用一长段代码来实现指定功能，开发过程的思路是将数据与函数按照执行的逻辑顺序组织在一起，数据与函数分开考虑。 今天来学习一种新的编程方式：面向对象编程（Object Oriented Programming，OOP，面向对象程序设计）。 面向对象编程的2个非常重要的概念：类和对象。 对象是面向对象编程的核心，在使用对象的过程中，为了将具有共同特征和行为的一组对象抽象定义，提出了另外一个新的概念——类。 类就相当于制造飞机时的图纸，用它来进行创建的 飞机就相当于对象。 二、分析类与对象 1. 类 物以类聚，人以群分。 具有相似内部状态和运动规律的实体的集合(或统称为抽象)。 具有相同属性和行为事物的统称。 类是抽象的，在使用的时候通常会找到这个类的一个具体的存在，使用这个具体的存在，一个类可以找到多个对象。 2. 对象 #

1. 架构 引擎(Scrapy)：用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心) 调度器(Scheduler)：用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址 下载器(Downloader)：用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的) 爬虫(Spiders)：爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面 项目管道(Pipeline)：负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。 下载器中间件(Downloader Middlewares)：位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。 爬虫中间件(Spider Middlewares)：介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。 调度中间件(Scheduler Middewares)：介于Scrapy引擎和调度之间的中间件

欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。 Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望我们都能在人生路上开心快乐、共同成长。 本文参考了作者CSDN的文章，链接如下： https://blog.csdn.net/Eastmount https://github.com/eastmountyxz/Python-zero2one 同时，作者新开的“娜璋AI安全之家”将专注于Python和安全技术，主要分享Web渗透、系统安全、人工智能、大数据分析、图像识别、恶意代码检测、CVE复现、威胁情报分析等文章。虽然作者是一名技术小白，但会保证每一篇文章都会很用心地撰写，希望这些基础性文章对你有所帮助，在Python和安全路上与大家一起进步。 文章目录 一.什么是网络爬虫 二.正则表达式 1.re模块 2.complie方法 3.match方法 4.search方法 5