网络爬虫

网络爬虫技术总结 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTI2NzkxMA==&mid=2247484132&idx=1&sn=8db587fabc3c630decf0419b6130770e&scene=23&srcid=0720ZByjAlOM9YC5c76N9uKU#rd 　　对于大数据行业，数据的价值不言而喻，在这个信息爆炸的年代，互联网上有太多的信息数据，对于中小微公司，合理利用爬虫爬取有价值的数据，是弥补自身先天数据短板的不二选择，本文主要从爬虫原理、架构、分类以及反爬虫技术来对爬虫技术进行了总结。 1、爬虫技术概述 网络爬虫(Web crawler)，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，它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。从功能上来讲，爬虫一般分为数据采集，处理，储存三个部分。 传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL

Python 3网络爬虫开发实战书籍，教你学会如何用Python 3开发爬虫 本书介绍了如何利用Python 3开发网络爬虫，书中首先介绍了环境配置和基础知识，然后讨论了urllib、requests、正则表达式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、数据存储、Ajax数据爬取等内容，接着通过多个案例介绍了不同场景下如何实现数据爬取，*后介绍了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬虫。 很多初学者，对Python的概念都是模糊不清的，Python能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，详情可以点击有道云笔记链接了解： http://note.youdao.com/noteshare?id=e4fa02e7b56d7909a27674cdb3da08aa 来源： CSDN 作者： Python新手学习之家 链接： https://blog.csdn.net/qq_45327272/article/details/103792926

爬虫学习 04.Python网络爬虫之requests模块（1） 引入 Requests 唯一的一个 非转基因 的 Python HTTP 库，人类可以安全享用。 警告 ：非专业使用其他 HTTP 库会导致危险的副作用，包括：安全缺陷症、冗余代码症、重新发明轮子症、啃文档症、抑郁、头疼、甚至死亡。 今日概要 基于requests的get请求 基于requests模块的post请求 基于requests模块ajax的get请求 基于requests模块ajax的post请求 综合项目练习：爬取国家药品监督管理总局中基于中华人民共和国化妆品生产许可证相关数据 知识点回顾 常见的请求头 常见的相应头 https协议的加密方式 今日详情 - 基于如下5点展开requests模块的学习 什么是requests模块 requests模块是python中原生的基于网络请求的模块，其主要作用是用来模拟浏览器发起请求。功能强大，用法简洁高效。在爬虫领域中占据着半壁江山的地位。 为什么要使用requests模块 因为在使用urllib模块的时候，会有诸多不便之处，总结如下： 手动处理url编码 手动处理post请求参数 处理cookie和代理操作繁琐 … 使用requests模块： 自动处理url编码 自动处理post请求参数 简化cookie和代理操作 … 如何使用requests模块 安装：

1. Beautiful Soup安装 pip install beautifulsoup linux要用 pip3 2. 使用 使用这个网站： https://python123.io/ws/demo.html # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jan 21 21:29:56 2020 @author: douzi """ import requests from bs4 import BeautifulSoup r = requests.get("http://python123.io/ws/demo.html") print(r.text) demo = r.text soup = BeautifulSoup(demo, "html.parser") print(soup.prettify()) 来源： https://www.cnblogs.com/douzujun/p/12227172.html

文章大纲 一、网络爬虫基本介绍 二、java常见爬虫框架介绍 三、WebCollector实战 四、项目源码下载 五、参考文章 一、网络爬虫基本介绍 1. 什么是网络爬虫   网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在社区中间，更经常的称为网页追逐者），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。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。 2. 常见问题介绍 爬虫可以爬取ajax信息么？   网页上有一些异步加载的数据，爬取这些数据有两种方法：使用模拟浏览器（问题1中描述过了），或者分析ajax的http请求，自己生成ajax请求的url，获取返回的数据。如果是自己生成ajax请求，使用开源爬虫的意义在哪里？其实是要用开源爬虫的线程池和URL管理功能（比如断点爬取）。   如果我已经可以生成我所需要的ajax请求（列表），如何用这些爬虫来对这些请求进行爬取？   爬虫往往都是设计成广度遍历或者深度遍历的模式，去遍历静态或者动态页面。爬取ajax信息属于deep web（深网）的范畴，虽然大多数爬虫都不直接支持。但是也可以通过一些方法来完成。比如WebCollector使用广度遍历来遍历网站。爬虫的第一轮爬取就是爬取种子集合(seeds)中的所有url。简单来说，就是将生成的ajax请求作为种子，放入爬虫。用爬虫对这些种子，进行深度为1的广度遍历

设计爬虫架构 一个设计良好的爬虫架构必须满足如下需求。 (1) 分布式：爬虫应该能够在多台机器上分布执行。 (2) 可伸缩性：爬虫结构应该能够通过增加额外的机器和带宽来提高抓取速度。 (3) 性能和有效性：爬虫系统必须有效地使用各种系统资源，例如，处理器、存储空间和网络带宽。 (4) 质量：鉴于互联网的发展速度，大部分网页都不可能及时出现在用户查询中，所以爬虫应该首先抓取有用的网页。 (5) 新鲜性：在许多应用中，爬虫应该持续运行而不是只遍历一次。 (6) 更新：因为网页会经常更新，例如论坛网站会经常有回帖。爬虫应该取得已经获取的页面的新的拷贝。例如一个搜索引擎爬虫要能够保证全文索引中包含每个索引页面的较新的状态。对于搜索引擎爬虫这样连续的抓取，爬虫访问一个页面的频率应该和这个网页的更新频率一致。 (7) 可扩展性：为了能够支持新的数据格式和新的抓取协议，爬虫架构应该设计成模块化的形式。 爬虫架构 1. 爬虫的简化版本架构如下图所示 这里最主要的关注对象是爬虫和存储库。其中的爬虫部分阶段性地抓取互联网上的内容。存储库存储爬虫下载下来的网页，是分布式的和可扩展的存储系统。在往存储库中加载新的内容时仍然可以读取存储库。 2. 实际的爬虫逻辑架构如下图所示 [ 单线程爬虫结构 ] 。 其中： (1) URLFrontier 包含爬虫当前待抓取的 URL( 对于持续更新抓取的爬虫

网络爬虫，又称为网页蜘蛛（WebSpider），非常形象的一个名字。如果你把整个互联网想象成类似于蜘蛛网一样的构造，那么我们这只爬虫，就是要在上边爬来爬去，顺便获得我们需要的资源。我们之所以能够通过百度或谷歌这样的搜索引擎检索到你的网页，靠的就是他们大量的爬虫每天在互联网上爬来爬去，对网页中的每个关键词进行索引，建立索引数据库。在经过复杂的算法进行排序后，这些结果将按照与搜索关键词的相关度高低，依次 最近，主要的任务就是开发性感 美女图片大全 ，使用python进行图片采集 1 urllib模块 urllib模块实际上是综合了url和lib的一个包。 url的一般格式为： protocol://hostname[:port]/path/[;parameters][?query]#fragment URL 由三部分组成： 第一部分是协议：http,https,ftp,file,ed2k… 第二部分是存放资源的服务器的域名系统或IP地址（有时候要包含端口号，各种传输协议都有默认的端口，如http的默认端口是80） 第三部分是资源的具体地址，如目录或者文件名等 举一个例子说明： import urllib.request response = urllib.request.urlopen("http://www.meimei169.com/") html = response.read(

为想学Python或正在进阶的小伙伴提供一种轻松的入门方式，小编会由浅入深的详解爬虫技术。 介绍 什么是爬虫？ 先看看百度百科的定义: 把这段代码保存为get_html.py，然后运行，看看输出了什么： 定位到的html代码： 有了这些信息，就可以用BeautifulSoup提取数据了。升级一下代码： 把这段代码保存为get_data.py，然后运行，看看输出了什么： 没错，得到了我们想要的数据！ BeautifulSoup提供一些简单的、Python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。怎么样，是不是觉得只要复制粘贴就可以写爬虫了？简单的爬虫确实是可以的！ 一个迷你爬虫 我们先定一个小目标：爬取网易云音乐播放数大于500万的歌单。 打开歌单的url: http://music.163.com/#/discover/playlist，然后用BeautifulSoup提取播放数<span class=”nb”>3715</span>。结果表明，我们什么也没提取到。难道我们打开了一个假的网页？ Selenium：是一个强大的网络数据采集工具，其最初是为网站自动化测试而开发的。近几年，它还被广泛用于获取精确的网站快照，因为它们可以直接运行在浏览器上。Selenium

本章我们将学习网络爬虫，其中包括学习Python中的 BeautifulSoup 库，它用于从网站中提取数据。 本章包含以下主题。 什么是网络爬虫。 数据提取。 从维基百科网站提取信息。 1　什么是网络爬虫 网络爬虫是指从网站提取数据的技术，该技术可以将非结构化数据转换为结构化数据。 网络爬虫的用途是从网站提取数据，提取的数据可以存储到本地文件并保存在系统中，也可以将其以表格的形式存储到数据库中。网络爬虫使用HTTP或Web浏览器直接访问 万维网（WWW） 。网络爬虫或机器人抓取网页的过程是一个自动化流程。 抓取网页的过程分为获取网页、提取数据。Web抓取程序可以获取网页，它是网络爬虫的必需组件。在获取网页后，就需要提取网页数据了。我们可以搜索、解析，并将提取的数据保存到表格中，然后重新整理格式。 2　数据提取 本节我们学习数据提取。我们可以使用Python的 BeautifulSoup 库进行数据提取。这里还需要用到Python库的 Requests 模块。 运行以下命令以安装 Requests 和 BeautifulSoup 库。 $ pip3 install requests $ pip3 install beautifulsoup4 2.1　Requests库 使用 Requests 库可以易懂的格式在Python脚本中使用HTTP，这里使用Python中的

爬虫学习 06.Python网络爬虫之requests模块（2） 今日内容 session处理cookie proxies参数设置请求代理ip 基于线程池的数据爬取 知识点回顾 xpath的解析流程 bs4的解析流程 常用xpath表达式 常用bs4解析方法 了解cookie和session - 无状态的http协议 - 如上图所示，HTTP协议 是无状态的协议，用户浏览服务器上的内容，只需要发送页面请求，服务器返回内容。对于服务器来说，并不关心，也并不知道是哪个用户的请求。对于一般浏览性的网页来说，没有任何问题。 　　- 但是，现在很多的网站，是需要用户登录的。以淘宝为例：比如说某个用户想购买一个产品，当点击 “ 购买按钮 ” 时，由于HTTP协议 是无状态的，那对于淘宝来说，就不知道是哪个用户操作的。 　　- 为了实现这种用户标记，服务器就采用了cookie这种机制来识别具体是哪一个用户的访问。 了解Cookie - 如图，为了实现用户标记，在Http无状态请求的基础之上，我们需要在请求中携带一些用户信息（比如用户名之类，这些信息是服务器发送到本地浏览器的，但是服务器并不存储这些信息），这就是cookie机制。 - 需要注意的是：cookie信息是保存在本地浏览器里面的，服务器上并不存储相关的信息。 在发送请求时，cookie的这些内容是放在 Http协议中的header