网络爬虫

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 从事爬虫方向开发马上也将近两年时间了,今天基友问我关于爬虫的架构设计问题.其实这么久也想总结一下自己的整个开发的过程,架构的设计问题..对自己进行一些总结..仅作参考. 1.爬虫的分类 : 对于我来说,爬虫分为两类: 需要载入配置文件的爬虫与不需要载入配置文件的爬虫. 其实也就是人们常说的垂直型爬虫跟宽度(深度)遍历爬虫. 2.爬虫的架构: 1.宽度遍历爬虫. 做过SEO的朋友大概都知道,如果一个网站需要百度能够尽快的抓取,那么仅仅优化关键词,提高权重等都是比较简单的优化,爬虫友好性需要网站在建设的时候就考虑到爬虫的友好.如:标签设置,架构设计... 宽度遍历爬虫就是宽度抓取,网站在设计的时候就直接是按照宽度设计...不太好理解,也不太好解释... 大概的意思就是深度少...如; 进入首页之后---就能看到各个分类,点击分类就能看到分类列表---点击分类列表就是内容...减少与用户的交互,也让爬虫能直接找到重点. 各大搜索引擎应用的都是宽度遍历方式来抓取数据.不信你可以建一个网站.设置十几级深度..首页-分类--再分类---再分类之后十几级之后才能看到内容..你可以试一下,爬虫抓取的效果怎么样. 宽度遍历爬虫比较常见的很多,Nutch、Heritrix等都是宽度遍历爬虫的典型代表,比较常用的就是Nutch. 2

引入 今日概要 图片懒加载 selenium phantomJs 谷歌无头浏览器 知识点回顾 验证码处理流程 今日详情 动态数据加载处理 一.图片懒加载 什么是图片懒加载？ 案例分析：抓取站长素材http://sc.chinaz.com/中的图片数据 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import requests from lxml import etree if __name__ == "__main__": url = 'http://sc.chinaz.com/tupian/gudianmeinvtupian.html' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36', } #获取页面文本数据 response = requests.get(url=url,headers=headers) response.encoding = 'utf-8' page_text = response.text #解析页面数据（获取页面中的图片链接） #创建etree对象 tree =

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 网络爬虫是捜索引擎抓取系统的重要组成部分。爬虫的主要目的是将互联网上的网页下载到本地形成一个或联网内容的镜像备份。这篇博客主要对爬虫以及抓取系统进行一个简单的概述。 一、网络爬虫的基本结构及工作流程 一个通用的网络爬虫的框架如图所示： 网络爬虫的基本工作流程如下： 1.首先选取一部分精心挑选的种子URL； 2.将这些URL放入待抓取URL队列； 3.从待抓取URL队列中取出待抓取在URL，解析DNS，并且得到主机的ip，并将URL对应的网页下载下来，存储进已下载网页库中。此外，将这些URL放进已抓取URL队列。 4.分析已抓取URL队列中的URL，分析其中的其他URL，并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一个循环。 二、从爬虫的角度对互联网进行划分 对应的，可以将互联网的所有页面分为五个部分： 1.已下载未过期网页 2.已下载已过期网页：抓取到的网页实际上是互联网内容的一个镜像与备份，互联网是动态变化的，一部分互联网上的内容已经发生了变化，这时，这部分抓取到的网页就已经过期了。 3.待下载网页：也就是待抓取URL队列中的那些页面 4.可知网页：还没有抓取下来，也没有在待抓取URL队列中，但是可以通过对已抓取页面或者待抓取URL对应页面进行分析获取到的URL，认为是可知网页。 5.还有一部分网页

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 四、更新策略 互联网是实时变化的，具有很强的动态性。网页更新策略主要是决定何时更新之前已经下载过的页面。常见的更新策略又以下三种： 1.历史参考策略 顾名思义，根据页面以往的历史更新数据，预测该页面未来何时会发生变化。一般来说，是通过泊松过程进行建模进行预测。 2.用户体验策略 尽管搜索引擎针对于某个查询条件能够返回数量巨大的结果，但是用户往往只关注前几页结果。因此，抓取系统可以优先更新那些现实在查询结果前几页中的网页，而后再更新那些后面的网页。这种更新策略也是需要用到历史信息的。用户体验策略保留网页的多个历史版本，并且根据过去每次内容变化对搜索质量的影响，得出一个平均值，用这个值作为决定何时重新抓取的依据。 3.聚类抽样策略 前面提到的两种更新策略都有一个前提：需要网页的历史信息。这样就存在两个问题：第一，系统要是为每个系统保存多个版本的历史信息，无疑增加了很多的系统负担；第二，要是新的网页完全没有历史信息，就无法确定更新策略。 这种策略认为，网页具有很多属性，类似属性的网页，可以认为其更新频率也是类似的。要计算某一个类别网页的更新频率，只需要对这一类网页抽样，以他们的更新周期作为整个类别的更新周期。基本思路如图： 五、分布式抓取系统结构 一般来说，抓取系统需要面对的是整个互联网上数以亿计的网页

上周学习了BeautifulSoup的基础知识并用它完成了一个网络爬虫（ 使用Beautiful Soup编写一个爬虫 系列随笔汇总 ）， BeautifulSoup是一个非常流行的Python网络抓取库，它提供了一个基于HTML结构的Python对象。 虽然简单易懂，又能非常好的处理HTML数据，但是相比Scrapy而言，BeautifulSoup有一个最大的缺点： 慢 。 Scrapy 是一个开源的 Python 数据抓取框架， 速度快 ， 强大 ，而且使用 简单 。 来看一个官网主页上的简单并完整的爬虫： 虽然只有10行左右的代码，但是它的确是一个完整的爬虫服务： 当执行scrapy runspider xxx.py命令的时候， Scrapy在项目里查找Spider(蜘蛛🕷️)并通过爬虫引擎来执行它。 首先从定义在start_urls里的URL开始发起请求，然后通过parse()方法处理响应。response参数就是返回的响应对象。 在parse()方法中，通过一个CSS选择器获取想要抓取的数据。 Scrapy所有的请求都是 异步 的，也就是说Scrapy不需要等一个请求完成才能处理下一条请求，而是同时发起另一条请求。 而且，异步请求的另一个好处是当某个请求失败了，其他的请求不会受到影响。 安装(Mac) pip install scrapy 其他操作系统请参考完整安装指导：

网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开 API 等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。 在互联网时代，网络爬虫主要是为搜索引擎提供最全面和最新的数据。 在大数据时代，网络爬虫更是从互联网上采集数据的有利工具。目前已经知道的各种网络爬虫工具已经有上百个，网络爬虫工具基本可以分为 3 类。 分布式网络爬虫工具，如 Nutch。 Java 网络爬虫工具，如 Crawler4j、WebMagic、WebCollector。 非 Java 网络爬虫工具，如 Scrapy(基于 Python 语言开发)。 本节首先对网络爬虫的原理和工作流程进行简单介绍，然后对网络爬虫抓取策略进行讨论，最后对典型的网络工具进行描述。 网络爬虫原理 网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取 Web 信息的程序或者脚本。 Web 网络爬虫可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，为搜索引擎和大数据分析提供数据来源。从功能上来讲，爬虫一般有数据采集、处理和存储 3 部分功能，如图 1 所示。 图 1 网络爬虫示意 网页中除了包含供用户阅读的文字信息外，还包含一些超链接信息。 网络爬虫系统正是通过网页中的超链接信息不断获得网络上的其他网页的。网络爬虫从一个或若干初始网页的

一、什么是网络爬虫随着大数据时代的来临，网络爬虫在互联网中的地位将越来越重要。 互联网中的数据是海量的，如何自动高效地获取互联网中我们感兴趣的信息并为我们所用是一个重要的问题，而爬虫技术就是为了解决这些问题而生的。我们感兴趣的信息分为不同的类型：如果只是做搜索引擎，那么感兴趣的信息就是互联网中尽可能多的高质量网页；如果要获取某一垂直领域的数据或者有明确的检索需求，那么感兴趣的信息就是根据我们的检索和需求所定位的这些信息，此时，需要过滤掉一些无用信息。前者我们称为通用网络爬虫，后者我们称为聚焦网络爬虫。 二、网络爬虫的类型 通用网络爬虫首先我们为大家介绍通用网络爬虫（General Purpose Web Crawler）。通用网络爬虫又叫作全网爬虫，顾名思义，通用网络爬虫爬取的目标资源在全互联网中。通用网络爬虫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，故而对于这类爬虫来说，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。 聚焦网络爬虫聚焦网络爬虫（Focused Crawler）也叫主题网络爬虫，顾名思义

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 随着Web的发展，RIA越来越多，JavaScript和Complex AJAX Libraries给网络爬虫带来了极大的挑战，解析页面的时候需要模拟浏览器执行JavaScript才能获得需要的文本内容。 好在有一个Java开源项目 HtmlUnit ，它能模拟Firefox、IE、Chrome等浏览器 ，不但可以用来测试Web应用，还可以用来解析包含JS的页面以提取信息。 下面看看HtmlUnit的效果如何： 首先，建立一个maven工程，引入 junit 依赖和HtmlUnit依赖： <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.8.2</version> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>net.sourceforge.htmlunit</groupId> <artifactId>htmlunit</artifactId> <version>2.14</version> </dependency> 其次，写一个junit单元测试来使用HtmlUnit提取页面信息： /** *

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 最近在用Jsoup抓取某网站数据，可有些页面是ajax请求动态生成的，去群里问了一下，大神说模拟ajax请求即可。去网上搜索了一下，发现了这篇文章，拿过来先用着试试。转帖如下： 网上关于网络爬虫实现方式有很多种，但是很多都不支持Ajax，李兄说：模拟才是王道。确实，如果能够模拟一个没有界面的浏览器，还有什么不能做到的呢？ 关于解析Ajax网站的框架也有不少，我选择了HtmlUnit,官方网站：http://htmlunit.sourceforge.net /,htmlunit可以说是一个Java版本的无界面浏览器，几乎无所不能，而且很多东西都封装得特别完美。这是这几天来积累下来的心血，记录一下。 package com.lanyotech.www.wordbank; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.net.MalformedURLException; import java.util.List; import com.gargoylesoftware.htmlunit

这个行为其实挺不好的，我写博客只是记录自己的学习和思考过程。本来就是想着互相交流的。 不定期看到有人转载自己的笔记还是很开心的，证明有帮助到了其他人。 可这类以此为牟利的方式，我是接受不了的。转载我的博客，附上自己的收款码，只能这行为说确实很不道德。 这个行为让我想起了今年在B站上关于敬汉卿被侵权的事。 我们热爱技术，我们热爱交流，我们热爱分享。 但不可否认这个世界存在灰度，会有那么一群人把技术用在不是很光彩的地方。 这个事到没什么，就只是用了爬虫而已，可这种行为让我感到不舒服，把时间用在反爬虫和维权上，只是浪费时间而已。 既然感觉不舒服，那就不写好了。 还没想好接下来怎么办，只是博客是不打算写了。 来源： https://www.cnblogs.com/tamkery/p/12026715.html