gecko

前言 老司机带你去看车，网上的几千条的二手车数据，只需几十行代码，就可以统统获取，保存数据到我们本地电脑上 知识点： 1.python基础知识 2.函数 3.requests库 4.xpath适合零基础的同学 环境： windows + pycharm + python3 爬虫流程： 1.目标网址 2. 发送请求，获取响应 3. 解析网页 提取数据 4. 保存数据 加企鹅群695185429即可免费获取，资料全在群文件里。资料可以领取包括不限于Python实战演练、PDF电子文档、面试集锦、学习资料等 步骤： 1.导入工具 import io import sys import requests # pip install requests from lxml import etree # pip 2.获取汽车详情页面的url，解析网站 def get_detail_urls(url): # 目标网址 # url = 'https://www.guazi.com/cs/buy/o3/' # 发送请求，获取响应 resp = requests.get(url,headers= headers) text = resp.content.decode( ' utf-8 ' ) # 解析网页 html = etree.HTML(text) ul = html.xpath( ' //ul[

爬取热门视频的bv号 爬取首页html const axios = require('axios') const url = 'https://www.bilibili.com/' const headers = { "accept": "*/*", "accept-language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8", "content-type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8", "sec-fetch-dest": "empty", "sec-fetch-mode": "cors", "sec-fetch-site": "same-site", "referrer": "https://www.bilibili.com", 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.106 Safari/537.36', } const resp = axios.get(url, {headers}) resp.then( ({data}) => { console.log(data) } ) 根据dom,

b站经验获取 如何获得经验值？ 投币前 投币后 csrf对应的cookie字段 投币和点赞需要重写headers中的referer, 不然会出错, 即请求是由视频页面发出的 投币 // 投币 export async function coin(aid, multiply = 1, select_like = 0) { const url = "https://api.bilibili.com/x/web-interface/coin/add" headers['referer'] = `https://www.bilibili.com/video/${enc(aid)}` const data = { aid, // av的id号 multiply, // 硬币数目 select_like, // 是否同时喜欢 cross_domain: true, // 跨域 csrf } let resp = await axios.post( url, data, {headers}, ) return resp.data } 点赞 // 点赞 export async function like(aid, like = 1) { headers['referer'] = `https://www.bilibili.com/video/${enc(aid)}` const data = {

本次所以的要求来自： https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3075 前言 本次作业是爬取拉勾网python相关岗位的信息，通过爬取岗位id、城市、公司全名、福利待遇、工作地点、学历要求、工作类型、发布时间、职位名称、薪资、工作年限等数据并对其进行数据分析从而得出相应结论。 网页爬虫 1.代理IP 在爬取数据之前我们可以考虑使用代理ip进行爬取，所以这里我写了一段代码检测ip的有效性，这里我使用的是 西刺免费代理ip 进行测试。不过在测试中我发现可用的免费代理ip少之又少，并且时效性较短，用起来不太方便，所以如果有专门的爬虫需求的人可以考虑使用付费ip。 测试代理ip时效性代码如下： import requests import random proxies = { ' http ' : '' } def loadip(): url = ' https: // proxy.horocn.com / api / proxies?order_id = 3JXK1633928414619951 & num = 20 & format = text & line_separator = win & can_repeat = yes ' req = requests.get(url) date = req.json()

前言 百度贴吧是以兴趣主题聚合志同道合者的互动平台，同好网友聚集在这里交流话题、展示自我、结交朋友。贴吧中有的帖子当中有用户上传的图片，今天跟着老师把约会吧全吧的图片给爬取下来吧 预先清理磁盘哦~~ 本文亮点： 1、分析页面（静态or动态） 2、两层数据解析 3、海量图片数据保存 环境介绍： python 3.6 pycharm requests parsel（xpath） 爬虫的一般思路 1、确定爬取的url路径，headers参数 2、发送请求 -- requests 模拟浏览器发送请求，获取响应数据 3、解析数据 -- parsel 转化为Selector对象，Selector对象具有xpath的方法，能够对转化的数据进行处理 4、保存数据 开始我们的案例吧 步骤 1、导入工具 import requests import parsel 2、确定爬取的url路径，headers参数 base_url = ' https://tieba.baidu.com/f?ie=utf-8&kw=%E7%BE%8E%E5%A5%B3&fr=search ' headers = { ' User-Agent ' : ' Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko ' } 3、发送请求 --

Scrapy 官方介绍是 An open source and collaborative framework for extracting the data you need from websites. In a fast, simple, yet extensible way. 意思就是 一个开源和协作框架，用于以快速，简单，可扩展的方式从网站中提取所需的数据。 环境准备 本文项目使用环境及工具如下 python3 scrapy mongodb python3 scrapy的安装就不再叙述 mongodb是用来存储数据的nosql非关系型数据库 官方下载地址 https://www.mongodb.com/download-center/community?jmp=docs mongodb图形化管理工具推荐使用nosqlmanager 项目创建 没错，我们还是挑软柿子捏，就爬取最简单的豆瓣电影top250 😂这个网站几乎是每个学习爬虫的人都会去爬取的网站，这个网站特别有代表性 话不多说，项目开始 创建scrapy项目需要在命令行中进行 切换到工作目录，然后输入指令 scrapy startproject douban 即创建成功，然后使用pycharm打开项目 首先看下目录结构 我们发现项目spiders中只有一个文件，放爬虫的地方怎么会只有一个__init__.py呢

为什么要对 Web日志进行分析 随着 Web 技术不断发展，Web 被应用得越来越广泛，现在很多企业对外就一个网站来提供服务，所以网站的业务行为，安全性显得非常重要。正如安全行业的一句话：“世界上只有两种人，一种是知道自己被黑了的，另外一种是被黑了还不知道的”。 对网站的业务行为分析，网站的安全性分析一个很重要的途径就是通过日志。通过WEB日志分析最直接明显的几个目的： 一为网站安全自检查，了解服务器上正在发生的安全事件； 二为应急事件中的分析取证； 三是可根据日志分析一些常用的业务行为。 如何进行日志分析？ 在进行日志分析之前，我们先来了解一下 Web服务器中产生的日志是什么样子。我们来看一条 Apache 的访问日志为例： 114.221.137.87 - - [10/Sep/2019:14:52:28 +0800] "GET /login HTTP/1.1" 200 1068 https://secilog.secisland.com/ Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.105 Safari/537.36 Vivaldi/2.4.1488.40 通过以上信息，我们可以得知服务器会记录来自客户端的每一个请求

Nginx 细说proxy_set_header $remote_addr和X-Forwarded-For 先来看下proxy_set_header的语法 语法: proxy_set_header field value; 默认值: proxy_set_header Host $proxy_host; proxy_set_header Connection close; 上下文: http, server, location 允许重新定义或者添加发往后端服务器的请求头。value可以包含文本、变量或者它们的组合。 当且仅当当前配置级别中没有定义proxy_set_header指令时，会从上面的级别继承配置。 默认情况下，只有两个请求头会被重新定义： proxy_set_header Host $proxy_host; proxy_set_header Connection close; proxy_set_header也可以自定义参数，如：proxy_set_header test paroxy_test; 如果想要支持下划线的话，需要增加如下配置： underscores_in_headers on; 可以加到http或者server中 语法：underscores_in_headers on|off 默认值：off 使用字段：http, server

学习python可能最先入手的就是爬虫了，闲来没事就找了找爬点什么内容比较好。突然发现最近很流行爬去美女图片啊！！！！二话不说，搞起来。 先来看看网站长啥样。 再看看网站的Html结构。 好了，知道了网站html结构，name就开干吧。先创建py文件，引入第三方包urllib.request、BeautifulSoup和os。 1、创建文件保存方法 2、定义请求头 3、网页分析 4、主函数 5、结果 6、程序源码 import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import os def Download(url, picAlt, name): path = ' D:\\tupian\\ ' + picAlt + ' \\ ' # 判断系统是否存在该路径，不存在则创建 if not os.path.exists(path): os.makedirs(path) # 下载图片并保存在本地 urllib.request.urlretrieve(url, ' {0}{1}.jpg ' .format(path, name)) #定义请求头 header = { " User-Agent " : ' Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like

1.浏览器内核及前缀 　　在CSS中新的属性标准尚未明确的情况下，各浏览器厂商对新属性的支持情况也不相同，这个阶段会对属性加厂商前缀进行区分。 　　根据不同的浏览器内核，CSS前缀有所不同，最基本的浏览器内核有四种，其他内核都是基于此四种进行再研发的。 　　① Gecko内核，前缀为“-moz-”，火狐浏览器 　　② Webkit内核，前缀是“-webkit-”，也叫谷歌内核，Chrome浏览器最先开发使用，Safari浏览器也使用该内核 　　　　　　　　　 目前，国内很多浏览器也使用了webkit内核，如360极速、世界之窗、猎豹等 　　③ Trident内核，前缀为“-ms-”，也称 IE内核 　　④ Presto内核，前缀是“-o-”，目前只有Opera使用 　　代码实例 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>CSS浏览器内核</title> <style> div { width: 500px; height: 500px; background-color:orange; border: 36px solid rgba(255,255,255,0.5); margin: 60px auto; padding: 50px; font-size: 200px; font