从网页抓取数据(
简单的来说，对于爬取网页的内容来说的流程介绍)
　　
　　简单来说，对于爬取网页的内容：http在爬取过程中不需要输入账号和密码，而https需要账号和密码，还有密码账号带来的一系列问题。所以爬取https比较复杂。
　　二、选择框架scarpy2.1介绍scrapy
　　这里
　　使用 Scarpy 的简单框架简介
　　
　　2.1.1 Scrapy 结构2.1.2 数据流
　　数据流由执行引擎控制，如图中的各个步骤所示。
　　* Step1：scrapy引擎首先获取初始化的URL（Requests）。
　　* Step2：然后交给Scheduler调度Requests，请求下一个URL。
　　* Step3：调度器将下一个请求返回给scrapy引擎
　　* Step4：scrapy引擎通过Downloader Middlewares（process_request()）向Downloader发送请求。
　　* Step5：Downloader Middlewares完成网页下载后，会生成一个Response并通过Downloader Middlewares将其发送回scrapy引擎（process_response()）。
　　* Step6：scrapy引擎收到Response后，会通过Spider Middlewares发送给Spider做进一步处理。
　　* Step7：Spider在处理完Response后会将抓取的item和新的Requests（链接在下一页）返回给scrapy引擎。
　　* Step8：crapy引擎将处理后的item发送到Item Pipelines，然后将Requests发送回Scheduler，请求下一个可能的URL进行爬取。
　　* Step9：从step1开始重复上述操作，直到Scheduler中没有多余的URL请求为止
　　提示：解释第 7 步
　　Spider分析的结果有两种：
　　* 一种是针对需要进一步爬取的链接，比如“下一页”链接，会发回Scheduler；
　　* 另一个是需要保存的数据，发送到Item Pipeline进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）。
　　2.1.3第三部分爬取过程，半年爬取中国新闻网各类新闻
　　我的环境是Python3.6+Scrapy，Windows，IDE：PyCharm
　　3.1 创建一个新的scrapy项目**
　　在命令行输入scrapy startproject qqnews
　　会出现以下文件
　　
　　3.1.1个qqnew.py来写我们的主要爬取代码**
　　
　　首先我们需要导入对应的文件
　　from scrapy.spiders import Spider
from qqnews.items import QqnewsItem
　　spider会自动从start_urls抓取网页，可以收录多个url。
　　并且会默认调用parse函数，parse是蜘蛛抓取网页时的默认调用回调。
　　提示：因为我们要抓新闻半年的数据，先通过start_urls获取半年每个月的url，观察url的规律。 p>
　　我们可以通过拼接字符串来抓取每一天的网址
　　* 每天：
　　* 每个月：
　　代码中最后一句是scrapy.Request(url_month,callback=self.parse_month)生成的
　　* url_month: 是解析拼接后要抓取的每一天的url
　　* callback=self.parse_month：这句话的意思是每天的url都会调用自定义的parse_month来解析每天网页的内容
　　class QQNewsSpider(Spider):
name = 'qqnews'
start_urls=[#'http://www.chinanews.com/society.shtml',
#'http://www.chinanews.com/mil/news.shtml',
'http://finance.chinanews.com/it/gd.shtml',
]
def parse(self,response):
#找到所有连接的入口,一条一条的新闻做解析 //*[@id="news"] //*[@id="news"]/div[2]/div[1]/div[1]/em/a
for month in range(1,8):
for day in range(1,31):
if month is 2 and day>28 :
continue
elif month is 7 and day>6:
continue
else:
if day in range(1,10):
url_month='http://www.chinanews.com/scroll-news/it/2017/0'+str(month)+'0'+str(day)+'/news.shtml'
else:
url_month='http://www.chinanews.com/scroll-news/it/2017/0'+str(month)+str(day)+'/news.shtml'
yield scrapy.Request(url_month,callback=self.parse_month)
　　从前面的代码中，我们得到了每天新闻对应的链接URL，接下来我们应该抓取对应页面的新闻标题和新闻内容。
　　即自定义def parse_month(self,response)处理的内容。
　　用chrome浏览器右键“查看”，找到对应的每日新闻头条
　　scrapy 提供了一种方便的方式来解析网页中的数据，而 文章 中使用 Xpath 进行解析。
　　提示：
　　* //ul/li 表示选择ul标签下的所有li标签
　　* a/@href 表示选择所有a标签的href属性
　　* a/text() 表示选择一个标签文本
　　* div[@id="content_right"] 表示选择id属性为content_right的所有div标签
　　 def parse_month(self,response):
#print(response.body)
#到了没一个月的页面下，提取每一天的url
urls=response.xpath('//div[@id="content_right"]/div[@class="content_list"]/ul/li/div[@class="dd_bt"]/a/@href').extract()
for url in urls:
yield scrapy.Request(url,callback=self.parse_news)
　　找到新闻头条对应的新闻内容URL后，就可以抓取每日新闻头条和对应的新闻内容了。
　　然后通过 self.parse_news，
　　存储标题和内容，这是我们第一次导入时使用的item=QqnewsItem()
　　 def parse_news(self,response):
item=QqnewsItem()
item['title']=response.xpath('//div[@class="con_left"]/div[@id="cont_1_1_2"]/h1/text()').extract()
item['text']='\n'.join(response.xpath('//div[@class="left_zw"]/p/text()').extract())
yield item
　　在 items.py 中添加一些类
　　class QqnewsItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
text=scrapy.Field()#新闻的内容
title=scrapy.Field()#新闻的标题
　　最后，如果要将抓取的内容保存到文件中，可以新建一个begin.py，直接执行下面这句话。
　　在 begin.py 中
　　from scrapy import cmdline
cmdline.execute("scrapy crawl qqnews -o IT.csv".split())
　　然后我们可以根据fastText将爬取的数据处理成fastText格式，然后直接训练。
　　参考文献文章： 查看全部

　　从网页抓取数据(
怎么自动抓取网页数据？优采云帮你解决问题)
　　如何自动抓取网页数据？
　　目前，全球网络数据的增长率约为每年 40%。根据IDC（互联网数据中心）的报告，到2020年，全球数据总量将达到40zZB。大数据时代带来了，从网络中获取所需数据已成为进行竞争对手分析、商业数据挖掘和科学研究的竞争手段。
　　处理数据的朋友都知道，往往需要实时监控数据进行分析，做出相应的对策。那么如何自动抓取网页数据呢？本文推荐一个可以自动抓取数据的工具——优采云。
　　优采云是通用网页数据采集器，可以实现全网数据（网页、论坛、移动互联网、QQ空间、电话号码、邮件、图片）的自动化采集 ， 等等。） 。同时优采云提供单机采集和云端采集两种采集方法，另外还有自定义采集和简单< @采集 供不同用户和其他主要采集 模式选择。
　　
　　如果要自动捕获数据，优采云 的自动采集 就派上用场了。
　　定时采集是优采云采集器为需要不断更新网站信息的用户提供的功能，精确到分钟，可以设置一个时间段采集。设置正确的采集规则后，优采云会按照设置的时间在云服务器上启动采集任务，执行数据采集。定时功能采集必须使用云端采集进行数据采集，单机采集无法进行定时采集。
　　设置时序云采集有两种方式：
　　方法一：任务字段配置完成后，点击‘全选’→‘采集以下数据’→‘保存并启动采集’，进入“运行任务”界面，点击“设置”定时云采集'，弹出'定时云采集'配置页面。
　　
　　没有。一、如果需要保存时序设置，在'Sa​​ved configuration'输入框中输入名称，然后保存配置。配置保存成功后，如果其他任务需要同样的时序配置，下次可以选择该配置。
　　二、部分有4种定时模式设置，可以根据自己的需要选择启动方式和启动时间。全部设置完成后，如果需要启动计时云采集，选择下方的‘保存并启动’计时采集，然后点击确定。如果您不需要启动它，只需单击下面的“保存”计时采集 设置。
　　方法二：在任务列表页面，每个任务名称右侧都有一个“更多操作”选项。点击后在下拉选项中选择Cloud采集进行定时设置，也可以进行上述操作。
　　
　　相关 采集 教程：
　　初学者视频采集tutorial/tutorial/videotutorial/videoxsrm 优采云使用功能点的视频教程/tutorial/videotutorial/videognd 网站data采集实际视频教程/tutorial/videotutorial/videoszcz网络抓取工具/教程/xsksrm 入门
　　优采云爬虫软件入门/教程/xsksrm/rmzb
　　优采云数据爬取入门基本操作/教程/xsksrm/rmjccz
　　按照上面的方法，就可以自动采集网页数据了。
　　优采云——90万用户选择的网页数据采集器。
　　1、操作简单，任何人都可以使用：不需要技术背景，只要知道互联网采集。完成流程可视化，点击鼠标完成操作，2分钟快速上手。
　　2、功能强大，任意网站可选：点击、登录、翻页、身份验证码、瀑布流、Ajax脚本异步加载数据，都可以通过简单的设置进行设置< @采集。
　　3、云采集，你也可以关机。配置采集任务后，可以将其关闭，并可以在云端执行任务。庞大的云采集集群24*7不间断运行，无需担心IP阻塞和网络中断。
　　4、功能是免费+增值服务，按需选择。免费版具有满足用户基本采集需求的所有功能。同时设置一些增值服务（如私有云），满足高端付费企业用户的需求。 查看全部

　　从网页抓取数据(1.3网页数据抓取工具：爬取图片的数据成本和算法)
　　1.3 网页数据抓取
　　工具：
　　Linux：curl，通常不可用
　　使用无头浏览器通过命令行爬取网页，让管理员无法看到自己是在爬取数据还是在访问数据，但短时间内大量访问同一个IP也会引起怀疑。
　　需要很多ip
　　from selenium import webdriver
chrome_options = webdriver.ChromeOptions()
chrome_options.headless = True
chrome = webdriver.Chrome(
chrome_options=chrome_options)
page = chrome.get(url)
　　网页的HTML被爬取后怎么办？
　　抓取文字
　　
　　假设网页已经被爬取到磁盘上，然后使用Python自带的包BeautifulSoup解析html，提取出html中有趣的部分，比如链接中的id和category，找出来，使用“/”将其截取为一组数据，将id放在模板中。有了id后，可以修改id获取其他数据，输入id获取详细信息，同样获取其他数据。
　　接下来，我将解释如何抓取所有网页的具体信息并找出所有列表。一般可以使用Chrome中的inspect工具来获取要抓取的数据在HTML中的具体位置。（整个过程相当复杂）只是在这里刮一下文字。
　　抓取网页时，最好每 3 秒抓取一次，不要太频繁。
　　如何爬取图片？
　　
　　爬取图片的数据成本相当于爬取一个HTML网页，存储成本也比较高。
　　数据抓取还考虑法律问题。需要登录，收录个人隐私，收录版权等。
　　1.4数​​据标注
　　是否有足够的注解，如果有，考虑使用半监督模型
　　标签不够，有没有钱，有的话可以众包找人贴
　　如果没有足够的注释和金钱，可以考虑使用弱监督学习
　　半监督学习：
　　解决只有一小部分数据有标签的问题
　　半监督学习最常用的算法：自学习
　　自学习：先用一小部分标注数据训练一个模型，然后用这个模型预测未标注数据，得到一些伪标注数据（机器标注的数据，不是人工标注的），把伪标注的数据和标记的数据合并以训练一个新模型，然后重新训练。（每次只保留更有信心的数据标签，丢弃信心差的标签）
　　可以使用标准数据，不考虑成本，使用比较深的网络模型
　　使用众包标签
　　最广泛使用的数据标注方法
　　ImageNet 是众包标注
　　众包标签需要考虑的问题：
　　1.任务设计简单，注解简单
　　2.考虑成本
　　3.质量控制
　　使用主动学习让人们标记更难的标签。在这里，你也可以先使用一些更复杂的模型对难度进行分类和标注。
　　也使用主动学习+自学组合
　　
　　数据质量控制
　　一个任务是多人同时完成的；疑点比较高的问题同时发给多人
　　如果有监督学习
　　半自动生成注释
　　最常用的数据编程
　　比如判断是否是普通邮件 查看全部

　　从网页抓取数据(ChromeDevTools自带获取元素XPath的Intruder里还有ul吗？)
　　有时需要从网页上的表格中获取数据进行分析，例如：
　　
　　由于数据混合在HTML中，没有API，所以获取第二列的rrname比较麻烦。
　　一般的思路是，像lxml或者BeautifulSoup这样的库解析HTML来从中提取数据，当然，即使是正则的……
　　但是对于这个简单的需求，其实有一个很方便的方法。
　　Chrome的DevTools自带获取元素XPath的功能，在Elements中的目标元素上右击，点击Copy - Copy XPath。
　　
　　然后使用控制台中的 $x() 函数根据 XPath 定位元素。
　　但是有点可惜，这里的td里还有ul：
　　
　　所以如果你使用$x('/html/body/table/tbody/tr/td[2]')，它的innerText将收录ul中的值。如图，ul里面的SD比较多：
　　
　　查看XPath的语法，发现任何节点都可以用node()匹配：
　　
　　所以使用 $x('/html/body/table/tbody/tr/td[2]/node()[1]') 得到想要的rrname：
　　
　　将 rrname 放入域数组中：
　　var domains = [];
$x('/html/body/table/tbody/tr/td[2]/node()[1]').forEach(function(e){domains.push(e.data)})
　　
　　然后复制到系统剪贴板：
　　copy(domains.join(''))
　　您也可以使用 Scrapy 编写爬虫。以后遇到这种需求，可以更改需要抓取的网址。
　　另外，Burp Suite 的 Intruder 有一个 Grep - Extract 选项，视觉正则化相当有用。
　　参考：chrome爬取页面上表格中某列的数据 查看全部

　　从网页抓取数据(
2021-11-27信息采集工具有哪些？数据采集的方法)
　　
　　2021-11-27
　　资讯采集有哪些工具？data采集的方法有哪些？
　　资讯采集有哪些工具？数据采集的方法有哪些？大家在网上看到很多有用的资料，都想采集都去，却找不到方便快捷的方法。如果有工具可以帮助我们采集网络信息，工作和学习的效率会大大提高。所以今天主要讲信息采集有哪些工具呢？data采集的方法有哪些？接下来推荐十款信息采集工具：一、吉索克Gooseeker网页数据采集软件是一款网页数据采集/信息挖掘处理软件。可以抓取网页上的文字、图片、表格、超链接等网页元素，获取标准化数据。通过采集和寻找客户，可以让整个网页成为你的数据库，有效降低数据成本采集，获取全面灵活的多维度行业数据。二、优采云优采云是一款互联网数据抓取、处理、分析挖掘软件，它可以抓取网页上分散的数据信息，并通过一系列的分析处理，准确挖掘您需要的数据。它的用户定位主要针对有一定代码基础的人，规则写起来比较复杂，软件定位比较专业准确，适合编程老手。三、优采云优采云是一个通用的网页数据采集器，可以采集到网络上99%的公开数据。具有清新简洁的操作界面和可视化的操作流程。最重要的是，它易于上手，操作快捷，无需编程技能。如果不想制定采集规则，可以直接套用简单的采集操作方式，找到你需要的模板，按照例子简单设置...
　　赵斌2021-11-27
　　网站管理员工具
　　
　　2021-11-27
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　　赵斌2021-11-27
　　网站管理员工具
　　
　　2021-08-17
　　必备下载神器，可以下载市面上近99%的网络视频
　　必备的下载神器，可以下载市面上几乎99%的网络视频互联网下载管理器，简称IDM，相信很多朋友应该都听说过，是国外一款优秀的下载工具。目前，由于下载计算的速度优势，已经在外媒网站中广受好评，现已为大多数国人所熟知。今天小编主要推荐这款软件的网络视频下载功能。毫不夸张地说，几乎99%的网络视频都可以用这个软件下载（当然剩下的1%也可以解决，以后会介绍文章），所以这是经常有视频下载需求的伙伴必备软件。软件安装方法：首先解压小编提供的软件，然后点击“绿色”，自动完成主软件的安装。打开浏览器，将“IDMEdgeExt”文件拖到浏览器中，在网页上完成安装。使用方法打开你要下载的视频，视频旁边会有这样一个按钮，点击开始下载即可。软件获取[btn href="" type="success"]网页视频下载软件[/btn]免责声明1、大部分资源来源于网络，仅供学习交流。商业用途被严格禁止。如有侵权，请联系删除！2、所有软件和资源都是时间敏感的。如果遇到故障，请下载其他软件，或者... 自动完成主软件的安装。打开浏览器，将“IDMEdgeExt”文件拖到浏览器中，在网页上完成安装。使用方法打开你要下载的视频，视频旁边会有这样一个按钮，点击开始下载即可。软件获取[btn href="" type="success"]网页视频下载软件[/btn]免责声明1、大部分资源来源于网络，仅供学习交流。商业用途被严格禁止。如有侵权，请联系删除！2、所有软件和资源都是时间敏感的。如果遇到故障，请下载其他软件，或者... 自动完成主软件的安装。打开浏览器，将“IDMEdgeExt”文件拖到浏览器中，在网页上完成安装。使用方法打开你要下载的视频，视频旁边会有这样一个按钮，点击开始下载即可。软件获取[btn href="" type="success"]网页视频下载软件[/btn]免责声明1、大部分资源来源于网络，仅供学习交流。商业用途被严格禁止。如有侵权，请联系删除！2、所有软件和资源都是时间敏感的。如果遇到故障，请下载其他软件，或者... 文件到您的浏览器，并在网页上完成安装。使用方法打开你要下载的视频，视频旁边会有这样一个按钮，点击开始下载即可。软件获取[btn href="" type="success"]网页视频下载软件[/btn]免责声明1、大部分资源来源于网络，仅供学习交流。商业用途被严格禁止。如有侵权，请联系删除！2、所有软件和资源都是时间敏感的。如果遇到故障，请下载其他软件，或者... 文件到您的浏览器，并在网页上完成安装。使用方法打开你要下载的视频，视频旁边会有这样一个按钮，点击开始下载即可。软件获取[btn href="" type="success"]网页视频下载软件[/btn]免责声明1、大部分资源来源于网络，仅供学习交流。商业用途被严格禁止。如有侵权，请联系删除！2、所有软件和资源都是时间敏感的。如果遇到故障，请下载其他软件，或者... 软件获取[btn href="" type="success"]网页视频下载软件[/btn]免责声明1、大部分资源来源于网络，仅供学习交流。商业用途被严格禁止。如有侵权，请联系删除！2、所有软件和资源都是时间敏感的。如果遇到故障，请下载其他软件，或者... 软件获取[btn href="" type="success"]网页视频下载软件[/btn]免责声明1、大部分资源来源于网络，仅供学习交流。商业用途被严格禁止。如有侵权，请联系删除！2、所有软件和资源都是时间敏感的。如果遇到故障，请下载其他软件，或者...
　　赵斌2021-08-17
　　网站管理员工具 查看全部

　　从网页抓取数据(UA即user-agent原则及调整方法根据上述网站设置)
　　UA属性：UA即user-agent，是http协议中的一个属性，代表终端的身份，向服务器指示我在做什么，然后服务器可以根据不同的身份做出不同的反馈结果。
　　机器人协议：robots.txt 是一个更好的文件，搜索引擎在访问 网站 时可以访问该文件，以确定哪些允许爬取，哪些禁止爬取。robots.txt 必须放在网站 根目录下，文件名必须小写。robots.txt的详细写法请参考。百度严格遵守机器人协议。此外，它还支持在网页内容中添加名为 robots、index、follow、nofollow 等指令的元标记。
　　百度蜘蛛抓取频率原理及调整方法
　　百度蜘蛛根据上述网站设定的协议爬取网站页面，但不可能对所有网站一视同仁。它会综合考虑网站的实际情况来确定一个抓取配额，每天定量抓取网站内容，也就是我们常说的抓取频率。那么百度搜索引擎是通过哪些指标来判断一个网站的爬取频率呢？主要有四个指标：
　　1、网站更新频率：更新越频繁，更新越慢，直接影响百度蜘蛛的访问频率
　　2.网站更新质量：更新频率的提高只是为了吸引百度蜘蛛的注意。百度蜘蛛对质量有严格的要求。如果 网站 每天更新的大量内容被百度蜘蛛质量页面判断为低，仍然没有意义。
　　3.连通性：网站应该安全稳定，保持百度蜘蛛畅通，保持百度蜘蛛关闭不是好事
　　4、站点评价：百度搜索引擎会对每个站点都有一个评价，这个评价会根据站点情况不断变化。里面有很机密的资料。站点评级从不单独使用，并与其他因素和阈值一起影响 网站 的爬取和排名。
　　爬取频率间接决定了有多少页面网站可能被构建到数据库收录中。这么重要的值，如果不符合站长的期望，应该如何调整呢？百度站长平台提供爬频工具()，并已完成多次升级。除了提供爬取统计，该工具还提供了“频率调整”功能。站长要求百度蜘蛛根据实际情况增加或减少对百度站长平台的访问量。调整。
　　百度蜘蛛爬取异常的原因
　　有一些网页内容优质，用户可以正常访问，但Baiduspider无法正常访问和爬取，导致搜索结果覆盖不足，对百度搜索引擎和网站来说都是一种损失。百度称这种情况为“抢”。对于大量内容无法正常抓取的网站，百度搜索引擎会认为网站存在用户体验缺陷，降低对网站的评价，在爬取、索引和排序方面都会受到一定程度的负面影响，最终会影响到网站从百度获得的流量。
　　以下是爬取异常的一些常见原因：
　　1.服务器连接异常
　　服务器连接异常有两种情况：一种是网站不稳定，百度蜘蛛在尝试连接你的网站服务器时暂时无法连接；另一个是百度蜘蛛一直无法连接到你的网站的服务器。
　　服务器连接异常的原因通常是你的网站服务器太大，过载。还有可能是你的网站没有正常运行，请检查网站的web服务器（如apache、iis）是否安装运行正常，用浏览器查看主页面可以正常访问。您的 网站 和主机也可能阻止了百度蜘蛛的访问，您需要检查您的 网站 和主机的防火墙。
　　2、网络运营商异常：网络运营商分为电信和联通两类。百度蜘蛛无法通过中国电信或中国网通访问您的网站。如果出现这种情况，需要联系网络服务运营商，或者购买双线服务空间或者购买cdn服务。
　　3、DNS异常：当Baiduspider无法解析您的网站 IP时，会出现DNS异常。可能你的网站IP地址错误，或者你的域名服务商屏蔽了百度蜘蛛。请使用 WHOIS 或主机检查您的 网站IP 地址是否正确且可解析。如果不正确或无法解决，请联系域名注册商更新您的 IP 地址。
　　4、IP封禁：IP封禁是：限制网络的出口IP地址，禁止该IP段内的用户访问内容，这里特意禁止BaiduspiderIP。仅当您的 网站 不希望百度蜘蛛访问时，才需要此设置。如果您想让百度蜘蛛访问您的网站，请检查相关设置中是否错误添加了百度蜘蛛IP。也有可能是你网站所在的空间服务商封杀了百度IP。在这种情况下，您需要联系服务提供商更改设置。
　　5、UA禁止：UA是User-Agent，服务器通过UA识别访问者的身份。当网站返回异常页面（如403、500)或跳转到其他页面进行指定UA的访问时，属于UA禁令。当你的网站不想要百度蜘蛛时这个设置只有在访问时才需要，如果你想让百度蜘蛛访问你的网站，请检查useragent相关设置中是否有百度蜘蛛UA，并及时修改。
　　6、死链接：已经失效且无法为用户提供任何有价值信息的页面为死链接，包括协议死链接和内容死链接：
　　协议死链接：页面的TCP协议状态/HTTP协议状态明确表示的死链接，如404、403、503状态等。
　　内容死链接：服务器返回正常状态，但内容已更改为不存在、已删除或需要权限等与原创内容无关的信息页面。
　　对于死链接，我们建议网站使用协议死链接，通过百度站长平台——死链接工具提交给百度，这样百度可以更快的找到死链接，减少死链接对用户和搜索引擎的负面影响。
　　7.异常跳转：将网络请求重定向到另一个位置是跳转。异常跳转指以下几种情况：
　　1)当前页面为无效页面（删除内容、死链接等），直接跳转到上一个目录或首页，百度建议站长删除无效页面的入口超链接
　　2)跳转到错误或无效页面
　　注意：长期重定向到其他域名，如网站改域名，百度推荐使用301重定向协议进行设置。
　　8. 其他例外：
　　1)百度referrer异常：网页返回的行为与来自百度的referrer的正常内容不同。
　　2)百度UA异常：网页返回百度UA的行为与页面原创内容不同。
　　3)JS跳转异常：网页加载了百度无法识别的JS跳转代码，导致用户通过搜索结果进入页面后跳转。
　　4)压力过大导致的意外封禁：百度会根据网站规模、流量等信息自动设置合理的抓取压力。但在异常情况下，如压力控制异常时，服务器会根据自身负载进行保护性的偶尔封禁。在这种情况下，请在返回码中返回 503（表示“服务不可用”），这样百度蜘蛛会在一段时间后再次尝试抓取链接。如果 网站 是空闲的，它将被成功爬取。
　　判断新链接的重要性
　　好了，上面我们讲了影响百度蜘蛛正常爬取的原因，下面说一下百度蜘蛛的一些判断原则。建库前，Baiduspide会对页面进行初步的内容分析和链接分析，通过内容分析判断页面是否需要建索引库，通过链接分析发现更多页面，然后爬取更多页面——分析——是否建立一个图书馆并发现新链接的过程。理论上，百度蜘蛛会抓取新页面上所有“看到”的链接，那么面对众多的新链接，百度蜘蛛如何判断哪个更重要呢？两个方面：
　　更好的是，对用户的价值：
　　1.独特的内容，百度搜索引擎喜欢独特的内容
　　2. 主体突出，不要出现网页主体内容不突出被搜索引擎误判为空短页而未被抓取
　　3、内容丰富
　　4.广告合适
　　二、链接的重要性：
　　1.目录级别——浅层优先
　　2. 网站链接的受欢迎程度
　　百度优先建设重要库的原则
　　百度蜘蛛抓取的页数并不是最重要的，重要的是建了多少页到索引库中，也就是我们常说的“建库”。众所周知，搜索引擎的索引库是分层的。高质量的网页将分配到重要的索引库，普通网页将留在普通库，较差的网页将分配到低级库作为补充资料。目前60%的检索需求只需要调用重要的索引库就可以满足，这就解释了为什么有些网站的收录的高流量并不理想。
　　那么，哪些页面可以进入优质索引库呢？其实，总的原则是一个：对用户有价值。包括但不仅限于：
　　1.及时有价值的页面：在这里，及时性和价值并列，两者都缺一不可。有些网站为了生成时间敏感的内容页面做了很多采集的工作，导致一堆毫无价值的页面，百度不想看到。
　　2、内容优质的专题页：专题页的内容不一定是完全的原创，也就是可以很好的融合各方的内容，或者添加一些新鲜的内容，比如观点、评论等，给用户更丰富、更全面的内容。
　　3、高价值的原创内容页面：百度将原创定义为花费一定成本、积累大量经验后形成的文章。永远不要再问我们是否 伪原创 是原创。
　　4.重要的个人页面：这里只是一个例子，科比在新浪微博上开了一个账号，他需要不经常更新，但对于百度来说，它仍然是一个非常重要的页面。
　　哪些页面不能被索引
　　上面提到的优质网页都进入了索引库，所以其实网上的大部分网站都没有被百度收录列出来。不是百度没找到，而是建库前的筛选过程中被过滤掉了。那么在第一个链接中过滤掉了什么样的网页：
　　1、内容重复的网页：百度不需要收录互联网上已有的内容。
　　2. 主要内容为空、短的网页
　　1)有些内容使用了百度蜘蛛无法解析的技术，比如JS、AJAX等，虽然用户可以看到丰富的内容，但还是会被搜索引擎抛弃
　　2)加载太慢的网页也可能被视为空的短页。请注意，广告加载时间计入网页的总加载时间。
　　3)很多主体不太突出的网页，即使被爬回来，也会在这个链接中被丢弃。
　　3.一些作弊页面
　　第 2 节 - 检索排序
　　搜索引擎索引系统概述
　　众所周知，搜索引擎的主要工作流程包括爬取、存储、页面分析、索引、检索等几个主要流程。上一章我们主要介绍了一些爬取和存储链接的内容。本章简要介绍了索引系统。
　　在以十亿为单位的网页库中搜索特定的 关键词 类别就像大海捞针。有可能在一定时间内完成搜索，但用户等不起。从用户体验的角度来看，我们必须在毫秒级别。给用户满意的结果，否则用户只能流失。怎样才能满足这个要求？
　　如果可以知道用户正在查找的关键词类别（查询被分割后）中出现了哪些页面，那么用户检索的处理过程可以想象为收录不同页面的集合的交集部分查询。过程，检索成为页面名称之间的比较和交集。这样，以毫秒为单位的数十亿单位的检索成为可能。这就是所谓的倒排索引和交集检索过程。构建倒排索引的基本流程如下：
　　1.页面分析的过程其实就是对原创页面的不同部分进行识别和标记，例如：标题、关键词、内容、链接、锚点、评论、其他非重要区域等；
　　2、分词的过程实际上包括分词、分词、同义词转换、同义词替换等。以一个页面的标题切分为例，得到的数据会如：词条文本、词条、词性、词性等；
　　3、前面的准备工作完成后，下一步就是建立倒排索引，形成{termàdoc}。下图是索引系统中的倒排索引流程。
　　倒排索引是搜索引擎实现毫秒级检索的一个非常重要的环节。接下来，我们将介绍在索引系统中建立倒排索引的重要过程——入库和写入。
　　倒排索引的重要过程——存储和写入
　　索引系统在倒排索引建立的最后还需要一个入库和写库的过程。为了提高效率，这个过程还需要把所有的term和offset都保存在文件头中，并对数据进行压缩，这个涉及到技术性太强这里就不提了。这里简单介绍一下索引后的检索系统。
　　检索系统主要包括五个部分，如下图所示：
　　（1)查询串切分切分是指对用户的查询词进行切分，为后续查询做准备。以“地铁10号线故障”为例，可能的切分如下（同义词问题暂时略过）：
　　10 0x123abc
　　编号 0x13445d
　　行 0x234d
　　地铁 0x145cf
　　故障 0x354df
　　(2)找出收录每个词条的文档集，即找到候选集，如下：
　　0x123abc 1 2 3 4 7 9…..
　　0x13445d 2 5 8 9 10 11…
　　...
　　...
　　(3)对于交集，上面提到的交集，文档2和文档9可能是我们需要找到的。整个交集过程其实关系到整个系统的性能，其中就包括缓存的使用和其他性能优化手段；
　　（4)各种过滤，例子可能包括过滤掉死链接、重复数据、色情、垃圾邮件结果和你知道的；
　　（5)最终排序，首先对最符合用户需求的结果进行排序，可能收录有用信息如：网站的整体评价、网页质量、内容质量、资源质量、匹配度、分散程度、时效性等。
　　影响搜索结果排名的因素
　　上面的内容好像有点深奥，因为涉及到很多技术细节，这里只能说一下。那么再来说说大家最感兴趣的排序问题。用户进入关键词类别进行检索。百度搜索引擎在排序过程中要做两件事。最好从索引数据库中提取相关网页。分数是综合排序的。“不同维度”包括：
　　1.相关性：网页内容与用户检索需求的匹配程度，如用户勾选的网页中收录的关键词类别的数量，以及这些关键词所在的位置出现类别；锚文本等
　　2.权威性：用户喜欢网站提供的内容，具有一定的权威性。相应地，百度搜索引擎也相信优质权威网站提供的内容。
　　3. 时效性：时效性结果是指新的网页带有新鲜的内容。如今，时间敏感的结果在搜索引擎中变得越来越重要。
　　4.重要性：网页内容的重要性或受欢迎程度与用户的检查需求相匹配
　　5. 丰富性：丰富性看似简单，但却是一个非常广泛的命题。可以理解为网页内容丰富，可以充分满足用户的需求；既能满足用户的单一需求，又能满足用户的扩展需求。
　　6、流行度：指页面是否流行。
　　以上就是百度搜索引擎在确定搜索结果排名时考虑的六大原则。那么六项原则的重点是什么？哪个原理在实际应用中所占比例最大？事实上，这里没有确切的答案。在百度搜索引擎的早期，这些门槛确实是比较固定的。例如，“相关性”在整体排名中的权重可以占到 70%。然而，随着互联网的不断发展，检索技术的进步，以及网页数量的爆炸式增长，相关性已不再是问题。因此，百度搜索引擎引入了机器学习机制，让程序自动生成计算公式，推动排序策略更加合理。
　　低质量网页狙击策略——石榴算法
　　我们理解网站需要资金支持才能生存和发展，我们从不反对网站添加各种合法广告。不要再问我们，“我们会不会网站加XX联盟广告，会受到惩罚？” 此类问题。一些网站虽然在百度排名不错，但在页面上投放了大量不利于用户体验的广告，严重影响了百度搜索引擎的用户体验。为此，百度质量团队于2013年5月17日发布公告：针对低质量网页推出石榴算法，旨在打击存在大量不良广告阻碍用户正常浏览的页面，尤其是当大量低质量广告弹出，页面混乱。
　　如下网页截图所示，用户需要很长时间才能找到真正的下载地址，这是百度无法接受的。
　　百度质量团队希望站长能站在用户的角度出发，考虑长远发展，在不影响用户体验的情况下合理投放广告，赢得用户长期青睐是网站发展的基础和成长。
　　第 3 部分 - 外部投票
　　外部链接的作用（2014年版）
　　曾经，“内容为王，超链接为王”的说法流传了多年。通过计算超链接的得分来反映网页的相关性和重要性。它确实是搜索引擎评估网页的重要参考因素之一。搜索结果排序计算。但是随着越来越多的seo人员了解这项技术，hyperchain也逐渐失去了投票的意义。无论是谷歌还是百度，对超链数据的依赖程度越来越低。那么，目前超链的作用是什么？
　　1. 引蜘蛛爬：虽然百度在发现新的好网站方面下足了功夫，开放了多个数据提交入口，避开了社交发现渠道，但超链接仍然在发现收录链接。最重要的入口。
　　2、将相关信息传递给搜索引擎：百度除了通过TITLE、页面关键词类别、H标签等来判断网页内容外，还使用锚文本来帮助判断。使用图片作为点击入口的超链接，也可以通过alt属性和title标签向百度传达你的感受。
　　3、提升排名：百度搜索引擎虽然减少了对超链接的依赖，但对超链接的认可度从未下降，对优质链接、正常链接、垃圾链接和作弊链接制定了更严格的标准。对于作弊链接，除了对链接进行过滤和清理外，对链接的受益站点也进行了一定的处罚。相应地，百度依然欢迎优质链接。
　　4、内容分享获得口碑：优质内容广为传播，网站可能不会获得很多流量，但如果内容做得够好，也能树立自己的品牌效应.
　　*严格来说，这不属于超链接的作用。在百度眼里，网站的品牌远比超链接重要。
　　切断买卖的超链——路罗算法1.0&2.0
　　2013年2月19日，百度质量团队发布公告，上线lulu算法，再次强调买卖链接的行为：一方面，买卖链接的行为影响用户体验，干扰搜索引擎算法；得利，真正用心做好站内工作的站长们，在这个严酷的互联网超链环境下，是得不到应有的回报的。因此，以下三类网站在清除买卖环节外链计算的基础上会受到不同程度的影响：
　　1、超链中介：超链应该是互联网上比较优质的推荐。是普通用户和网站之间对页面内容和网站价值的肯定，但是现在各种超链作弊让真实的肯定变成了一些人谋取利益的垫脚石，用户找不到高-根据链接推荐需要的优质资源，严重干扰了搜索引擎对网站的评价。超链中介是在这个畸形的超链市场中形成的邪恶之花。我们有义务维护超链的纯粹性，保护用户的利益。我们也有责任引导站长朋友们停止花费不必要的开支。所以，
　　2、卖链接网站：一个网站赚钱的方式很多，用优质的原创内容吸引固定用户，引入优质的广告资源，甚至举办线下活动，这些盈利方式都是我们乐于看到的，也是一个网站的真正价值。但是有些网站的内容基本上是采集来自网络，靠卖超链仓为生；一些机构网站或被链接中介租用出售链接仓位，使得超链市场泡沫越来越大。这种调整也会影响这些网站。
　　3、购买链接网站：百度一直保护和支持优质网站，这是从用户需求和创业站长的角度来看的必然结果。然而，一些站长并没有把精力花在提高网站的质量上，而是选择了耍花招，用金钱换超链接，欺骗搜索引擎，然后欺骗用户。对于没有太多资源和金钱来支付此类费用的创业站长来说，这也是一种无形的伤害。如果不加以遏制，劣币将驱逐良币，势必导致更糟糕的互联网环境。此类网站本身也将受到此次调整的影响。
　　以上是百度质量团队首次推出鲁洛算法时的具体情况，后来被称为鲁洛算法1.0。时隔5个月，百度质量团队再次推出鲁洛算法2.0，对明显提升软文进行了更宽更严的处理。
　　处罚对象为发布软文的新闻网站，包括软文交易平台和软文收益网站。处罚包括：
　　1、对于软文的交易平台，将直接封禁；
　　2、对于软文 发布站，将有不同的处理方式。比如一条新闻网站，有发布软文的现象但情况不严重，搜索系统中的网站会被降级；使用子域发布大量软文，子域会被直接屏蔽，百度动态会被清空；即使为发布软文创建了大量子域，整个主域也会被屏蔽。
　　3、对于软文的收款站，如果一个网站的外链中有少量的软文外链，则将外链过滤掉，从重量计算系统中删除。对受益地点进行观察一段时间，视情况进一步处理；如果一个网站反向链接中有大量软文反向链接，那么此时受益站点将被降级或直接屏蔽。
　　第 4 部分 - 结果介绍
　　结构化数据 - 帮助您的网站获得更多点击
　　网页经过爬取和建库，参与排序计算，最终展现在搜索引擎用户面前。目前百度搜索左侧的结果展示形式有很多种，比如：凤巢、品牌专区、自然结果等，如何让一个自然结果获得更多点击是站长考虑的重要部分。
　　目前自然的结果分为两类，如下图，较好的一类是结构化展示，形式更加多样。目前覆盖了80%的搜索需求，也就是80%的关键词类都会有这种复杂的呈现风格；部分链接。
　　显然，结构化展示能够清晰地向用户传达信息，直击用户需求痛点，自然获得更好的点击量。目前结构化展示有几种风格：
　　1. 一般问答：提取答案方便搜索用户参考，部分结构化数据也提取问题
　　2. 下载：
　　3、时间戳：对于时效性强的信息，提取时间吸引用户点击，并有回复条目，可以显示链接的有效性和受欢迎程度
　　4.在线文档：出现文档格式示意图
　　5、原创标志：原创标志的使用最为严格。只有通过人工审核的网站才能有 原创 标记。爬取和排序有一定的优待，所以审稿很重要。严格，严格的质量控制。
　　6、带图片：扩大区域方便用户了解网页内容并吸引点击
　　那么站长如何才能得到显示的结果：
　　1.参与原创Spark计划：百度站长平台提供申请入口，需人工审核后提交
　　2.结构化数据提交工具：/wiki/197
　　3.结构化数据标注工具：/itemannotator/index
　　4、带图搜索结果：具体要求在文章的主要位置；图片与内容相关；图片上没有文字；图片比例接近121*91 查看全部

　　从网页抓取数据(推荐：如何使用BeautifulSoup抓取网页抓取任何任何网站的组件)
　　文章目录
　　使用 BeautifulSoup 从 HTML 中抓取 URL 链接
　　互联网是一个数据池，只要具备适当的技能，就可以使用它来获取大量新信息。您可以将数据复制粘贴到您的 excel 或 CSV 文件中，但这也既耗时又昂贵。Web 抓取、Web 采集或 Web 数据提取是用于从 网站 中提取数据的数据抓取。
　　
　　BeautifulSoup 是 Python 提供的一个流行的库，用于从网络上抓取数据。要充分利用它，您只需要具备本指南中介绍的 HTML 的基本知识。这篇博文向您介绍了如何使用 BeautifulSoup 从 HTML 中抓取 URL 链接。
　　推荐：Python 函数对象
　　网页的组成部分
　　如果您了解基本的 HTML，则可以跳过本节。任何网页的基本语法是：
　　






My first Web Scraping with Beautiful soup
<p>Let's scrap the website using python.

</p>
　　HTML 中的每个标记都可以具有有助于唯一标识元素的属性信息（即类、id、href 和其他有用信息）。
　　
　　推荐：如何用 BeautifulSoup 抓取网页
　　获取任何 网站 的步骤
　　在本文中，我们将了解如何使用 Python 从 URL 或 HTML 文档中提取所有链接。所需库：
　　bs4 (BeautifulSoup)：它是 python 中的一个库，可以轻松地从网页中抓取信息，并有助于从 HTML 和 XML 文件中提取数据。这个库需要从外部下载，因为它没有随 Python 包一起提供。要安装此库，请在终端中键入以下命令。
　　pip install bs4
　　requests：这个库使发送 HTTP 请求和获取 Web 内容变得容易。这个库也需要从外部下载，因为它没有随 Python 包提供。要安装此库，请在终端中键入以下命令。
　　pip install requests
　　了解和检查网页源数据
　　现在您已经了解了基本的 HTML 及其标签，您需要首先检查要抓取的页面。检查是网页抓取中最重要的工作；如果不了解网页的结构，就很难获得所需的信息。为了帮助检查，每个浏览器（如 Google Chrome 或 Mozilla Firefox）都带有一个名为开发者工具的便捷工具。
　　要了解您想要抓取的任何元素，只需右键单击文本并检查元素的标签和属性。
　　
　　推荐：如何从零基础开始学习Python
　　BeautifulSoup 从 HTML 中抓取链接的步骤：
　　
　　实施：
　　from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import re
# function to extract html document from given url
def getHTMLdocument(url):

response = requests.get(url)

return response.text

url_to_scrape = "https://top.baidu.com/board?tab=realtime"
html_document = getHTMLdocument(url_to_scrape)
soup = BeautifulSoup(html_document, 'html.parser')
# find all the anchor tags with "href"
for link in soup.find_all('a',
attrs={'href': re.compile("^https://")}):
# display the actual urls
print(link.get('href'))
　　输出：
　　https://www.baidu.com/s%3Fwd%3 ... _news
https://www.baidu.com/s%3Fwd%3 ... _news
https://www.baidu.com/s%3Fwd%3 ... _news
https://www.baidu.com/s%3Fwd%3 ... _news
.......
　　总结
　　以上就是博客介绍的使用BeautifulSoup从HTML爬取URL链接的全部内容。现在您已经了解了基本的 HTML 及其标签，以及简单地使用 Python 代码来抓取 网站 数据。希望它可以帮助你。
　　推荐：美汤教程
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　　从网页抓取数据(一个通用的网络爬虫的基本结构及工作流程(组图))
　　网络爬虫是搜索引擎爬虫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，形成网络内容的镜像备份。
　　本篇博客主要对爬虫和爬虫系统进行简要概述。
　　一、网络爬虫的基本结构和工作流程
　　一个通用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.首先选择一个精心挑选的种子 URL 的子集；
　　2.将这些网址放入待抓取的网址队列中；
　　3. 从待爬取URL队列中取出待爬取的URL，解析DNS，获取主机IP，下载该URL对应的网页，存入下载的网页库中。此外，将这些 URL 放入 Crawl URL 队列。
　　4.分析已经爬取的URL队列中的URL，分析其中的其他URL，将这些URL放入待爬取的URL队列，从而进入下一个循环。
　　二、从爬虫的角度划分互联网
　　相应地，互联网上的所有页面可以分为五个部分：
　　
　　1.下载了未过期的网页
　　2.已下载和过期网页：抓取的网页实际上是互联网内容的镜像和备份。互联网是动态的，互联网上的一些内容发生了变化。您访问的页面已过期。
　　3.待下载页面：URL队列中待抓取的页面
　　4. 已知网页：没有被爬取过，也不在待爬取的URL队列中，但是通过分析已经爬取过的页面得到的URL或者待爬取的URL对应的页面都可以视为已知网页。
　　5.还有一些网页是爬虫无法直接爬取下载的。称为不可知网页。
　　三、抓取策略
　　在爬虫系统中，待爬取的 URL 队列是一个重要的部分。待爬取的URL队列中的URL的排列顺序也是一个重要的问题，因为它涉及到先爬到哪个页面，再爬到哪个页面。确定这些 URL 排列顺序的方法称为爬取策略。下面重点介绍几种常见的爬取策略：
　　1.深度优先遍历策略
　　深度优先遍历策略是指网络爬虫会从起始页开始，一个接一个的链接，处理完该行再到下一个起始页，继续跟踪该链接。我们以下图为例：
　　
　　遍历的路径：AFG EHI BCD
　　2.广度优先遍历策略
　　广度优先遍历的基本思想是将新下载的网页中找到的链接直接插入待爬取URL队列的末尾。也就是说，网络爬虫会先爬取起始网页链接的所有网页，然后选择其中一个链接的网页，继续爬取该网页链接的所有网页。或者以上图为例：
　　遍历路径：ABCDEF GHI
　　3.反向链接计数策略
　　反向链接数是指从其他网页指向一个网页的链接数。反向链接的数量表示网页内容被他人推荐的程度。因此，在很多情况下，搜索引擎的爬取系统会使用这个指标来评估网页的重要性，从而确定不同网页的爬取顺序。
　　在真实的网络环境中，由于广告链接和作弊链接的存在，反向链接的数量并不能完全等同于他人的重要性。因此，搜索引擎倾向于考虑一些可靠的反向链接计数。
　　4.部分PageRank策略
　　Partial PageRank算法借鉴了PageRank算法的思想：对于下载的网页，与待爬取的URL队列中的URL一起形成一组网页，计算每个页面的PageRank值. URL 按 PageRank 值排序，并按该顺序抓取页面。
　　如果每次爬取一个页面都重新计算一次PageRank值，折中的解决方案是：每爬完K个页面，重新计算一次PageRank值。但是这种情况还是有一个问题：对于下载页面中分析的链接，也就是我们前面提到的那部分未知网页，暂时没有PageRank值。为了解决这个问题，会给这些页面一个临时的PageRank值：将这个网页所有传入链接传入的PageRank值聚合起来，从而形成未知页面的PageRank值，从而参与排序。以下示例说明：
　　5.OPIC 政策政策
　　该算法实际上为页面分配了一个重要性分数。在算法开始之前，所有页面都会获得相同的初始现金。当某个页面P被下载时，P的现金分配给从P分析的所有链接，P的现金被清空。根据现金数量对待爬取URL队列中的所有页面进行排序。
　　6.大网站优先策略
　　所有待爬取的URL队列中的网页都按照它们所属的网站进行分类。网站需要下载的页面较多，请先下载。这种策略也称为大站点优先策略。 查看全部

　　从网页抓取数据(如何最高效地从海量信息里获取数据？(组图)
)
　　齐鲁晚报5月19日电：数据进入各行各业并得到广泛应用，应用随之而来的是数据的获取和精准挖掘。我们可以应用的大部分数据来自内部资源库和外部运营商。内部数据已集成并可以使用，而外部数据则需要先获取。外部数据的最大载体是互联网。网页中无数的增量数据收录了很多对我们有用的信息。
　　如何最有效地从海量信息中获取数据？网页抓取工具优采云采集器有很大的花样，用自动化的智能工具代替人工采集数据，当然效率更高，准确率更高。
　　一、数据抓取的一般性
　　作为一款通用的网页抓取工具，基于源码的优采云采集器工作原理，允许99%的网页类型可以抓取，并具有自动登录、验证码识别、IP代理和其他功能以应对网站预防采集措施；采集对象的格式可以是文本、图片、音频、文件等，无需繁琐的操作，数据采集简单。
　　二、数据抓取的效率
　　效率是大数据时代对数据应用的又一重要要求。随着信息的爆炸式增长，如果跟不上速度，就会错过数据利用的最佳节点，因此数据获取的效率非常高。过去我们手动采集一天要抓取几百条数据，但是当网页抓取工具稳定运行时，每天可以达到10万条，比手动采集好几百倍。
　　三、数据采集的准确性
　　长期用肉眼识别和提取信息可能会造成疲劳，但软件识别可以继续提取，准确率很高。但是需要注意的是，当采集不同类型的网站或者数据时，优采云采集器配置的规则是不同的。只有分析具体情况，才能保证高性能。准确性。
　　响应大数据时代的号召，重视数据资源，善用网络抓取工具优采云采集器和优采云浏览器，轻松将数据收进包里，实现数据资产的高利用率和价值实现！
　　 查看全部

　　从网页抓取数据(
Python中正则表达式的3种抓取其中数据的方法（上）)
　　
　　3种方法来抓取其中的数据。首先是正则表达式，然后是流行的 BeautifulSoup 模块，最后是强大的 lxml 模块。
　　1 正则表达式
　　如果您是正则表达式的新手，或者需要一些提示，您可以查看它以获得完整的介绍。即使你在其他编程语言中使用过正则表达式，我仍然建议你逐步复习 Python 中正则表达式的编写。
　　由于可以在每章中构建或使用前几章的内容，因此我建议您遵循类似于本书代码库的文件结构。所有代码都可以从代码库的代码目录运行，以便导入工作正常。如果您希望创建不同的结构，请注意所有来自其他章节的导入都需要更改（例如，来自下面代码中的 chp1.advanced_link_crawler）。
　　当我们使用正则表达式获取国家（或地区）地区数据时，首先需要尝试匹配``元素中的内容，如下图所示。
　　
>>> import re
>>> from chp1.advanced_link_crawler import download
>>> url = &#39;http://example.python-scraping ... 39%3B
>>> html = download(url)
>>> re.findall(r&#39;(.*?)&#39;, html)
[&#39;<img />
&#39;,
&#39;244,820 square kilometres&#39;,
&#39;62,348,447&#39;,
&#39;GB&#39;,
&#39;United Kingdom&#39;,
&#39;London&#39;,
&#39;<a>EU</a>
&#39;,
&#39;.uk&#39;,
&#39;GBP&#39;,
&#39;Pound&#39;,
&#39;44&#39;,
&#39;@# #@@|@## #@@|@@# #@@|@@## #@@|@#@ #@@|@@#@ #@@|GIR0AA&#39;,
&#39;^(([A-Z]d{2}[A-Z]{2})|([A-Z]d{3}[A-Z]{2})|([A-Z]{2}d{2} [A-Z]{
2})|([A-Z]{2}d{3}[A-Z]{2})|([A-Z]d[A-Z]d[A-Z]{2}) |([A-Z]{2}d[A-Z]
d[A-Z]{2})|(GIR0AA))$&#39;,
&#39;en-GB,cy-GB,gd&#39;,
&#39;<a>IE </a>
&#39;]
　　从以上结果可以看出，``标签用于多个国家（或地区）属性。如果我们只想抓取国家（或地区）区域，我们可以选择第二个匹配元素，如下图。
　　
>>> re.findall(&#39;(.*?)&#39;, html)[1]
&#39;244,820 square kilometres&#39;
　　虽然这个方案现在可用，但如果页面发生变化，它很可能会失败。例如，表已更改为删除第二个匹配元素中的区域数据。如果我们只抓取当前的数据，我们可以忽略这种未来可能发生的变化。但是，如果我们希望将来能够再次获取这些数据，我们需要提出一个更强大的解决方案，尽可能避免这种布局更改的影响。为了使正则表达式更加明确，我们也可以添加它的父元素``。由于此元素具有 ID 属性，因此它应该是唯一的。
　　
>>> re.findall(&#39;Area:
(.*?)&#39;, html)
[&#39;244,820 square kilometres&#39;]
　　这个迭代版本看起来更好，但是网页更新还有很多其他方式也可以使这个正则表达式不令人满意。例如，将双引号更改为单引号，在`labels 之间添加额外的空格，或更改 area_label` 等。下面是一个改进版本，试图支持这些可能性。
　　
>>> re.findall(&#39;&#39;&#39;.*?(.*?)&#39;&#39;&#39;, html)
[&#39;244,820 square kilometres&#39;]
　　虽然这个正则表达式更容易适应未来的变化，但它也存在构造困难、可读性差的问题。此外，还有许多其他小的布局更改使此正则表达式无法令人满意，例如向`标签添加标题属性，或修改其 CSS 类或 ID 的 tr、td` 元素。
　　从这个例子可以看出，正则表达式为我们提供了一种抓取数据的捷径，但是这种方法过于脆弱，在页面更新后容易出现问题。幸运的是，有更好的数据提取解决方案，例如我们将在本章中介绍的其他抓取库。
　　2美汤
　　美丽的汤
　　是一个非常流行的 Python 库，它解析网页并提供方便的界面来定位内容。如果您尚未安装该模块，您可以使用以下命令安装其最新版本。
　　
pip install beautifulsoup4
　　使用 Beautiful Soup 的第一步是将下载的 HTML 内容解析成一个汤文档。因为很多网页没有很好的 HTML 格式，Beautiful Soup 需要修复其标签的打开和关闭状态。例如，在下面这个简单网页的清单中，存在属性值和未闭合标签周围缺少引号的问题。
　　
Area
Population
　　如果 Population 列表项被解析为 Area 列表项的子项，而不是两个并排的列表项，我们在抓取时会得到错误的结果。让我们看看Beautiful Soup是如何处理它的。
　　
>>> from bs4 import BeautifulSoup
>>> from pprint import pprint
>>> broken_html = &#39;AreaPopulation
&#39;
>>> # parse the HTML
>>> soup = BeautifulSoup(broken_html, &#39;html.parser&#39;)
>>> fixed_html = soup.prettify()
>>> pprint(fixed_html)

Area

Population

　　我们可以看到，使用默认的 html.parser 并不能得到正确解析的 HTML。从前面的代码片段可以看出，由于它使用了嵌套的 li 元素，会导致定位困难。幸运的是，我们还有其他解析器可供选择。我们可以安装LXML（详见2.2.3），或者使用html5lib。要安装 html5lib，只需使用 pip。
　　
pip install html5lib
　　现在，我们可以重复此代码，只需对解析器进行以下更改。
　　
>>> soup = BeautifulSoup(broken_html, &#39;html5lib&#39;)
>>> fixed_html = soup.prettify()
>>> pprint(fixed_html)


Area


Population


　　至此，使用html5lib的BeautifulSoup已经能够正确解析缺少的属性引号和结束标记，并且还添加了和标记，使其成为一个完整的HTML文档。使用 lxml 时也可以看到类似的结果。
　　现在，我们可以使用 find() 和 find_all() 方法来定位我们需要的元素。
　　
>>> ul = soup.find(&#39;ul&#39;, attrs={&#39;class&#39;:&#39;country_or_district&#39;})
>>> ul.find(&#39;li&#39;) # returns just the first match
Area
>>> ul.find_all(&#39;li&#39;) # returns all matches
[Area
, Population
　　有关可用方法和参数的完整列表，请访问 Beautiful Soup 的官方文档。
　　下面是示例网站中使用该方法提取国家（或地区）区域数据的完整代码。
　　
>>> from bs4 import BeautifulSoup
>>> url = &#39;http://example.python-scraping ... 39%3B
>>> html = download(url)
>>> soup = BeautifulSoup(html)
>>> # locate the area row
>>> tr = soup.find(attrs={&#39;id&#39;:&#39;places_area__row&#39;})
>>> td = tr.find(attrs={&#39;class&#39;:&#39;w2p_fw&#39;}) # locate the data element
>>> area = td.text # extract the text from the data element
>>> print(area)
244,820 square kilometres
　　此代码虽然比正则表达式代码更复杂，但更易于构建和理解。此外，布局的小变化，如额外的空白和制表符属性，我们不必再担心了。我们也知道 Beautiful Soup 可以帮助我们清理页面，即使它收录不完整的 HTML，允许我们从非常不完整的 网站 代码中提取数据。
　　3Lxml
　　lxml
　　它是基于 XML 解析库 libxml2 构建的 Python 库。它是用C语言编写的，解析速度比Beautiful Soup快，但安装过程也比较复杂，尤其是在Windows下。最新的安装说明可供参考。如果你自己安装库有困难，你也可以使用 Anaconda 来安装。
　　您可能不熟悉 Anaconda，它是一个员工创建的包和环境管理器，主要专注于开源数据科学包。您可以按照安装说明下载并安装 Anaconda。请务必注意，使用 Anaconda 的快速安装会将您的 PYTHON_PATH 设置为 Conda 的 Python 安装位置。
　　与 Beautiful Soup 一样，使用 lxml 模块的第一步是将可能无效的 HTML 解析为统一格式。下面是使用此模块解析相同的不完整 HTML 的示例。
　　
>>> from lxml.html import fromstring, tostring
>>> broken_html = &#39;AreaPopulation
&#39;
>>> tree = fromstring(broken_html) # parse the HTML
>>> fixed_html = tostring(tree, pretty_print=True)
>>> print(fixed_html)
Area
Population
　　同样，lxml 正确解析属性周围缺少的引号并关闭标签，但模块不会添加和标签。这些都不是标准 XML 的要求，因此 lxml 没有必要插入它们。
　　解析输入后，进入选择元素的步骤。此时，lxml 有几种不同的方法，例如类似于 Beautiful Soup 的 XPath 选择器和 find() 方法。然而，在这个例子中，我们将使用 CSS 选择器，因为它们更简洁，并且可以在第 5 章解析动态内容时重用。一些读者可能已经从他们使用 jQuery 选择器的经验或它们在前面的使用中熟悉了它们——结束 Web 应用程序开发。在本章后面，我们将比较这些选择器与 XPath 的性能。要使用 CSS 选择器，您可能需要先安装 cssselect 库，如下所示。
　　
pip install cssselect
　　现在，我们可以使用 lxml 的 CSS 选择器从示例页面中提取区域数据。
　　
>>> tree = fromstring(html)
>>> td = tree.cssselect(&#39;tr#places_area__row > td.w2p_fw&#39;)[0]
>>> area = td.text_content()
>>> print(area)
244,820 square kilometres
　　通过在代码树上使用cssselect方法，我们可以使用CSS语法选择表中ID为places_area__row的行元素，然后选择类为w2p_fw的子表数据标签。由于 cssselect 返回一个列表，我们需要获取其中的第一个结果并调用 text_content 方法遍历所有子元素并返回每个元素的关联文本。在这种情况下，虽然我们只有一个元素，但此功能对于更复杂的提取示例很有用。 查看全部

　　从网页抓取数据(基于python的爬虫框架requests框架框架的requests框架)
　　从网页抓取数据，分析数据都是基于python的爬虫框架requests，准备编写一个requests实现第一步。爬虫框架目前还是beautifulsoup.js，因为它对js文件支持的好。抓取列表：首先去百度上搜索出name那个词条的可能出现的出处。然后顺着首页的时间节点，用beautifulsoup去解析，如下：用浏览器直接打开看看。
　　linux系统下用beautifulsoup。android和ios平台下使用beautifulsearch。
　　可以用第三方库selenium，
　　chrome里面有chromedriver库，
　　chrome浏览器的apiguide，里面有每个节点的出处，
　　selenium。详细指南可以从我的博客中找。
　　googleselenium不在javah5api列表中。所以应该是没有，否则就有了。
　　beautifulsoup，爬网页用。
　　用网页模拟点击获取，可以设置时间段，
　　w3c搜索对应页面，然后看html文件。跟java没多大关系，看java可以看html，看html更容易懂。看到那个时间点，
　　selenium和chrome都可以抓取js库用chrome
　　network|page
　　用到libffi就能解决，
　　手头有人会吗？
　　浏览器本身就有一个控制台，和一个apiguide，你可以跟着做一下就知道了。 查看全部

　　从网页抓取数据(聚焦爬虫工作原理及关键技术的工作流程及应用)
　　1 重点介绍爬虫的工作原理及关键技术概述
　　网络爬虫是一种自动提取网页的程序。它从互联网上为搜索引擎下载网页，是搜索引擎的重要组成部分。
　　传统爬虫从一个或多个初始网页的URL开始，获取初始网页上的URL。在抓取网页的过程中，
　　不断地从当前页面中提取新的 URL 并放入队列中，直到满足系统的某个停止条件。
　　焦点爬虫的工作流程比较复杂，需要按照一定的网页分析算法过滤掉与主题无关的链接。
　　保留有用的链接并将它们放入等待抓取的 URL 队列中。然后，它会根据一定的搜索策略从队列中选择下一个要抓取的网页URL，
　　并重复上述过程，直到达到系统的某个条件，此外，爬虫爬取的所有网页都会被系统存储，
　　为后续的查询和检索进行一定的分析、过滤和索引；
　　对于重点爬虫来说，这个过程中得到的分析结果也可以为后续的爬取过程提供反馈和指导。
　　与通用网络爬虫相比，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：
　　(1)爬取目标的描述或定义；
　　(2)网页或数据的分析和过滤；
　　(3)URL 的搜索策略。
　　爬取目标的描述和定义是决定如何制定网页分析算法和URL搜索策略的基础。
　　网页分析算法和候选URL排序算法是确定搜索引擎提供的服务形式和爬虫爬取行为的关键。
　　这两部分的算法密切相关。
　　爬取目标描述
　　现有的焦点爬虫对爬取目标的描述可以分为三种类型：基于目标网页的特征、基于目标数据模式和基于领域概念。
　　爬虫根据目标网页的特征爬取、存储和索引的对象一般为网站或网页。根据种子样品的获取方式，可分为：
　　(1）预先给定的初始抓取种子样本；
　　(2）预先给定的网页类别和类别对应的种子样本，如Yahoo!类别结构等；
　　(3） 由用户行为决定的抓取目标示例分为：
　　a) 在用户浏览过程中显示标记的抓取样本；
　　b) 通过用户日志挖掘获取访问模式和相关样本。
　　网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征等。
　　现有的焦点爬虫对爬取目标的描述或定义可以分为三种类型：基于目标网页的特征、基于目标数据模式和基于领域概念。
　　爬虫根据目标网页的特征爬取、存储和索引的对象一般为网站或网页。
　　具体方法可分为：
　　(1）预先给定的初始抓取种子样本；
　　(2）预先给定的网页类别和类别对应的种子样本，如Yahoo!类别结构等；
　　(3）由用户行为决定的爬取目标样本。其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征等。
　　基于目标数据模式的爬虫针对网页上的数据，抓取到的数据一般符合一定的模式，或者可以转化或映射成目标数据模式。
　　另一种描述方式是构建目标域的本体或字典，用于从语义角度分析主题中不同特征的重要性。
　　3 网络搜索策略
　　网页抓取策略可以分为三种类型：深度优先、广度优先和最佳优先。
　　深度优先在很多情况下会导致爬虫被困的问题。目前，广度优先和最佳优先方法很常见。
　　3.1广度优先搜索策略
　　广度优先搜索策略是指在爬取过程中，完成当前一级搜索后，再进行下一级搜索。
　　该算法的设计和实现比较简单。目前，为了覆盖尽可能多的网页，一般采用广度优先搜索方式。也有许多研究将广度优先搜索策略应用于聚焦爬虫。
　　其基本思想是距初始 URL 一定链接距离内的网页具有较高的主题相关性概率。
　　另一种方法是将广度优先搜索与网页过滤技术相结合，首先使用广度优先策略抓取网页，然后过滤掉不相关的页面。
　　这些方法的缺点是随着爬取的网页数量的增加，会下载和过滤大量不相关的网页，算法的效率会变低。
　　3.2 最佳优先搜索策略
　　最佳优先级搜索策略是根据一定的网页分析算法预测候选URL与目标网页的相似度，或与主题的相关度，选择评价最好的一个或几个URL进行爬取。
　　它只访问页面分析算法预测为“有用”的页面。一个问题是爬虫爬取路径上的很多相关网页可能会被忽略，
　　因为最好的第一策略是局部最优搜索算法。因此，需要将最佳优先级与具体应用结合起来进行改进，从而跳出局部最优点。
　　在第 4 节中，将结合网页分析算法进行详细讨论。研究表明，这样的闭环调整可以将不相关页面的数量减少 30% 到 90%。
　　4 网页分析算法
　　网页分析算法可以分为三类：基于网络拓扑、基于网页内容和基于用户访问行为。
　　4.1 基于网络拓扑的分析算法
　　基于网页之间的链接，通过已知的网页或数据，评估与其有直接或间接链接关系的对象（可以是网页或网站等）的算法。
　　进一步分为三种：网页粒度、网站粒度和网页块粒度。
　　4.1.1 网页粒度分析算法
　　PageRank 和 HITS 算法是最常见的链接分析算法。两者都是通过网页间链接度的递归归一化计算得到每个网页的重要性。
　　PageRank算法虽然考虑了用户访问行为的随机性和Sink网页的存在性，但忽略了大部分用户访问的目的性，即网页和查询主题链接的相关性。
　　针对这个问题，HITS算法提出了两个关键概念：权威网页（authority）和中心网页（hub）。
　　链接爬取的问题是相关页面的主题组之间存在隧道现象，即爬取路径上很多离题的页面也指向了目标页面，
　　局部评估策略中断当前路径上的抓取行为。参考文献[21]提出了一种基于反向链接（BackLink）的分层上下文模型（ContextModel），
　　用于描述网页在指向目标网页的物理跳数一定半径内的拓扑图。中间的Layer0是目标网页，网页根据指向目标网页的物理跳数进行分层。
　　从外部网页到内部网页的链接称为反向链接。
　　4.1.2网站粒度分析算法
　　网站粒度资源发现和管理策略也比网页粒度更简单有效。网站粒度爬取的关键是站点的划分和SiteRank的计算。
　　SiteRank的计算方法与PageRank类似，但需要对网站之间的链接进行一定程度的抽象，并在一定模型下计算链接的权重。
　　网站划分分为两种：按域名划分和按IP地址划分。参考文献[18]讨论了在分布式情况下，通过划分同一域名下不同主机和服务器的IP地址，
　　使用类似于 PageRank 的方法构建站点地图并评估 SiteRank。同时根据每个站点不同文件的分布情况，构建文档图，
　　DocRank是结合SiteRank分布式计算得到的。参考文献[18]证明使用分布式SiteRank计算不仅大大降低了单机站点的算法成本，而且
　　此外，它还克服了单个站点对全网覆盖范围有限的缺点。一个额外的好处是，常见的 PageRank 欺诈很难欺骗 SiteRank。
　　4.1.3 网页块粒度分析算法
　　一个页面往往收录多个指向其他页面的链接，而这些链接中只有一部分指向与主题相关的网页，或者根据网页的链接锚文本表明其重要性高。
　　但是在PageRank和HITS算法中，这些链接是没有区分的，所以往往会给网页分析带来广告等噪声链接的干扰。
　　页面块级（Block?级）链接分析算法的基本思想是通过VIPS页面切分算法将页面划分为不同的页面块（pageblock）。
　　然后，为这些网页块建立page?to?block和block?to?page的链接矩阵，并且? 分别表示为 Z 和 X。然后，
　　page-to-page图上page block级别的PageRank是?W?p=X×Z；?
　　块到块图上的 BlockRank 是 ?W?b=Z×X。?
　　有人实现了块级PageRank和HITS算法，实验证明效率和准确率优于传统的对应算法。
　　4.2 基于网页内容的网页分析算法
　　基于网页内容的分析算法是指利用网页内容的特征（文本、数据等资源）对网页进行评价。网页内容主要是来自原文的超文本，
　　后来，动态页面（或称为HiddenWeb）的数据占主导地位，后者的数据量大约是直接可见页面数据（PIW，PubliclyIndexableWeb）的400到500倍。
　　另一方面，多媒体数据、WebService等各种形式的网络资源日益丰富。因此，基于网页内容的分析算法也是从原来比较简单的文本检索方法，
　　它已发展成为涵盖网页数据提取、机器学习、数据挖掘、语义理解等多种方法的综合应用。本节根据网页数据的不同形式，
　　基于网页内容的分析算法分为以下三类：第一类是针对以文本和超链接为主的非结构化或非常简单的网页；
　　二是针对结构化数据源（如RDBMS）动态生成的页面，其数据不能直接批量访问；
　　第三类目标数据介于第一类和第二类数据之间，结构更好，表明它遵循一定的模式或风格，可以直接访问。这个文章是按集合整理的，地址是： 查看全部

　　从网页抓取数据(一个Scrapy架构Scrapy的整体架构的应用案例)
　　Scrapy 是一个应用程序框架，用于抓取 网站 数据并提取结构化数据。它可以用于一系列程序，包括数据挖掘、信息处理或存储历史数据。
　　1. Scrapy 架构
　　Scrapy 的整体架构由五个组件组成：ScrapyEngine、Scheduler、Downloader、Spiders 和 itemPipeline。图 1 显示了系统中各个组件的交互和数据流。
　　
　　图 1 Scrapy 架构
　　Scrapy 的架构由以下 5 个组件和两个中间件组成。
　　
　　Scrapy中的数据流由Scrapy引擎控制，整体流程如下。**1）** Scrapy引擎打开一个网站，找到处理网站的爬虫，询问爬虫第一次爬到哪个URL。**2）** Scrapy引擎从爬虫获取第一次要爬取的URL，以Request的形式发送给调度器。**3）** Scrapy 引擎要求调度程序提供下一个要抓取的 URL。**4）** 调度器将下一个要爬取的URL返回给Scrapy引擎，Scrapy引擎通过下载器中间件将该URL转发给下载器。**5）** 下载器下载给定的网页，下载完成后，它生成页面的结果并通过下载器中间件将其发送到 Scrapy 引擎。**6）** Scrapy引擎接收下载器的下载结果，通过爬虫中间件发送给爬虫处理。**7）** 爬虫对结果进行处理，将爬取的数据项和需要跟进的新URL返回给Scrapy引擎。**8）** Scrapy 引擎将爬取的数据项发送到数据项管道，并将爬虫生成的新请求发送给调度程序。**9）** 从步骤 (2） 重复，直到调度程序中没有更多请求并且 Scrapy 引擎关闭该 网站。** Scrapy引擎从下载器接收下载结果，通过爬虫中间件发送给爬虫处理。**7）** 爬虫对结果进行处理，将爬取的数据项和需要跟进的新URL返回给Scrapy引擎。**8）** Scrapy 引擎将爬取的数据项发送到数据项管道，并将爬虫生成的新请求发送给调度程序。**9）** 从步骤 (2） 重复，直到调度程序中没有更多请求并且 Scrapy 引擎关闭该 网站。** Scrapy引擎从下载器接收下载结果，通过爬虫中间件发送给爬虫处理。**7）** 爬虫对结果进行处理，将爬取的数据项和需要跟进的新URL返回给Scrapy引擎。**8）** Scrapy 引擎将爬取的数据项发送到数据项管道，并将爬虫生成的新请求发送给调度程序。**9）** 从步骤 (2） 重复，直到调度程序中没有更多请求并且 Scrapy 引擎关闭该 网站。** Scrapy引擎将爬取的数据项发送到数据项管道，并将爬虫产生的新请求发送给调度器。**9）** 从步骤 (2） 重复，直到调度程序中没有更多请求并且 Scrapy 引擎关闭该 网站。** Scrapy引擎将爬取的数据项发送到数据项管道，并将爬虫产生的新请求发送给调度器。**9）** 从步骤 (2） 重复，直到调度程序中没有更多请求并且 Scrapy 引擎关闭该 网站。
　　2. Scrapy 用例
　　如果您需要从 网站 获取信息，但 网站 不提供 API 或以编程方式获取信息的机制，则可以使用 Scrapy 来执行此操作。
　　本节通过一个具体的应用来说明使用 Scrapy 抓取数据的方法。该应用程序想要获取当当网站出售的所有关于《Python核心编程》和《Python基础教程》的书籍的URL、名称、描述和价格。1）创建一个项目
　　在开始抓取之前，必须创建一个新的 Scrapy 项目。转到要存储代码的目录并运行以下命令。
　　1scrapy startproject tutorial
2
　　此命令将创建一个收录以下内容的教程目录。
　　1tutorial/
2 scrapy.cfg
3 tutorial/
4 —init_.py
5 items.py
6 pipelines.py
7 settings.py
8 spiders/
9 _init_.py
10 ...
11
　　这些文件如下。
　　
　　2）定义项目
　　在 Scrapy 中，Item 是一个用于存储爬取数据的容器。它的用法类似于 Python 字典，它提供了额外的保护机制来避免由拼写错误导致的未定义字段错误。
　　一般来说，Items是用scrapy.item.Item类创建的，属性是用scrapy.item.Field对象定义的。
　　如果要从网页中爬取的每本书的内容是标题（Title）、链接（Link）、介绍（Description）和价格（Price），那么根据要爬取的内容，Item的模型可以构建。
　　修改教程目录下的 items.py 文件，在原类之后添加一个新类。因为我们要抓取当当网站的内容，所以可以命名为DangItem，定义对应的字段。编辑教程目录中的 items.py 文件。
　　1import scrapy
2
3class DangItem(scrapy.Item):
4 title = scrapy.Field()
5 link. = scrapy.Field()
6 dese = scrapy.Field()
7 price = scrapy.Filed()
8
　　3）写蜘蛛
　　蜘蛛是用户编写的类，它们从单个（或组）网站 中抓取数据。它收录一个用于下载的初始 URL，一个负责跟踪页面中的链接的方法，一个负责分析页面中的内容的方法，以及一个负责提取生成的 Item 的方法。
　　创建的Spider必须继承scrapy.Spider类，需要定义以下3个属性。
　　下面是我们编写的爬虫代码，保存在tutorial/spiders目录下的dang_spider.py文件中。
　　
　　4）爬行
　　进入项目根目录，执行如下命令启动Spider。
　　1scrapy crawl dmoz
2
　　此命令将启动蜘蛛进行爬行，系统将产生类似的输出。
　　12017-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Scrapy started (bot: tutorial)
22017-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Optional features available: ...
32017-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Overridden settings: {}
42017-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled extensions: ...
52017-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled downloader middlewares: ...
62017-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled spider middlewares: ...
72017-01-23 18:13:07-0400 [scrapy] INFO: Enabled item.pipelines: ...
82017-01-23 18:13:07-0400 [dangdang] INFO: Spider opened
92017-01-23 18:13:08-0400： [dangdang] DEBUG: Crawled (200) (referer: None)
112017-01-23 18:13:08-0400 [dangdang] DEBUG: Crawled (200) (referer: None)
132017-01-23 18:13:09-0400 [dangdang] INFO: Closing spider (finished)
14
　　查看收录“当当”的输出，可以看到输出日志中收录了start_urls中定义的初始URL，并且与Spider一一对应。从日志中可以看出，它没有指向其他页面（referer:None）。
　　另外，根据parse方法，创建了两个收录URL对应内容的文件，分别是Python核心编程和Python基础教程。
　　在执行上述shell命令时，scrapy会创建一个scrapy.http.Request对象，将start_url传给它，抓取后回调parse函数。5）提取物品
　　在爬取任务中，一般不只是对网页进行爬取，而是将爬取结果直接转化为结构化数据。基于前面定义的 Item 数据模型，我们可以修改 Parser 并使用 Scmpy 内置的 XPath 解析 HTML 文档。
　　通过观察当当网页的源码，我们发现书籍的信息收录在第二个&lt;ul&gt;元素中，相关书籍以列表的形式展示。所以，我们可以使用下面的代码来选择本页图书列表中的所有图书
　　
　　添加 json 选项以将结果保存为 JSON 格式，并执行以下命令启动 Scrapy。
　　1scrapy crawl dangdang -o items.json
2
　　此命名会将抓取到的数据序列化为 JSON 格式，并生成 items.json 文件。 查看全部

　　从网页抓取数据(
GetdatafromXML处理json数据的处理步骤(图))
　　
　　将url获取的内容放到结果域result中。
　　第 3 步：从 XML 获取数据
　　我们知道通过这个url获取的数据是xml格式的，所以我们使用“Get data from XML”组件。第三步稍微复杂一些。
　　
　　因为上一步输出的字段是result，所以这一步的xml源字段就是result。切换到内容选项卡。
　　
　　解释“循环读取路径”。如果我们查看此示例的登录页面，我们会发现多条数据：
　　
　　所以要读取所有产品数据，需要使用循环，而要获取这些数据，需要使用 XPath 路径，即 /feed/entry/content/m:properties。因为XPath中有命名空间，所以勾选“考虑命名空间”。
　　切换到“字段”选项卡，在路径 /feed/entry/content/m:properties 下，假设我们只需要三个字段：
　　
　　第 4 步：使用“选择字段”组件轻松显示数据。
　　
　　完成以上步骤后，运行，即可获取数据，截图如下。
　　
　　获取json格式数据
　　提供了OData服务，所以我们也可以通过参数$format=json来获取json格式的数据。然后使用 HTTP Client 处理 json 数据。
　　Kettle的加工步骤如下：
　　
　　这里主要介绍与处理xml数据不同的部分。
　　第一步是生成记录。 url 的值多了一个参数：$format=json。 查看全部

　　从网页抓取数据(scrapyl_clientpython-wsgi-python-segmenitregisterwhenoisgivitregisterwhenoisgiv登录，要么绑定账号、实例化)
　　从网页抓取数据我们用到scrapy的wsgi接口scrapy依赖的工具包：python-wsgi-develpython-wsgi-devel_clientpython-wsgi-python-segmentfaultpython-wsgi-featureslwgprintzinespython-wsgi-logginglimitregisterwhenoisgiv登录，要么绑定账号、要么实例化，跟scrapy是一个套路。
　　我们不用gd-wsgi这种我实现的，自己分析分析吧！1.准备工作爬虫程序要能正常运行，需要base64_to_schema(base64)解码过程要完美，要不解码过程中schema将无法解析成功。有人会问，为什么要要解码，有些网站，cookie表示了我们的ip，有些只需要登录成功。3.接口api接口已经创建好了，拷贝下来放在dir下不想实例化，用wsgiref.examples（爬虫工程师不要自己建立工程师，因为它可能包含自己的工程师来维护，这样会让你很崩溃，代码太多，太重）url+mode=wsgiref_examples.exampleswsgiref目录是调度站点的基本空间，中的每个目录都是一个进程，只需要关注路径，这里是sitemap下。
　　找到我们需要的网站请求相应的接口。比如在我的个人网站，只需要get请求；在职友网，需要post请求等等。4.base64_to_schema过程1.创建一个base64_to_schema工程目录2.通过python-wsgiref的wsgirefragments=foo.foo'"'''添加你的schema的配置'''wsgirefragment=wsgiref.examples()wsgirefragment.schema=url.get_password'''改成base64_to_schema工程路径，wsgirefragment.schema配置文件路径'''加上时间戳：取时间戳可以用common.time.seconds.string，看你自己需要的time模式，如果你不需要那么精确，看情况就好，如果你需要用作保存的话就一定要用'''这里还是遇到问题，我用的环境是python2.7.14，而工程中带sitemap/wsgi.py，我把它打包在个人网站，wsgiref.examples（这是个工程，如果你会把sitemap/wsgi.py加到工程中）是无法加载进来的，下面是解决办法，所以dir只需要加一句views_css_loader_python=2.6然后wsgiref.examples这个路径要改一下，python会自动去在example中获取loader地址，如果你不需要，就自己加，也可以在项目根目录下，也可以在本地download新建个loader-system这个目录，把css,js,html转换好。
　　不过这里我就不演示了！改好之后就可以去读取不用schema（看样子这个是每次在request+cookie中）,我加了个api，我们在。 查看全部

　　从网页抓取数据(
)
　　出于练习目的，我正在尝试从本网站的表格中提取整个股票列表（我知道有 Yahoo APIs for Finance 等，但这是为了自学）：我正在尝试提取整个列表出于练习目的从本网站的表格中提取股票（我知道有 Yahoo APIs for Finance 等，但这是为了自学）：从 @> 的表格中提取整个股票列表以供练习（我知道有Yahoo APIs for Finance 等，但这是为了自学）：
　　使用 Python，我不想依赖诸如 selenium 之类的繁重的东西并多次单击 next 来遍历整个列表。 next 遍历整个列表。
　　所以我正在尝试挖掘“网络”选项卡，看看是否有数据来自的来源。也许是一个json文件左右。也许是一个json文件左右。
　　我好像找不到。我也尝试挖掘 Javascript 文件（有这么多！），我觉得我正在深入一个永无止境的海洋。我还尝试过挖掘 Javascript 文件（有这么多！），我觉得我正在潜入一个永无止境的海洋。我真的不知道我应该去哪里找。
　　我假设应该有一些与数据库的连接？谢谢您的帮助！感谢您的帮助！
　　更新：更新：
　　根据 Carcigenicate 提供的信息：根据 Carcigenicate 提供的信息：
　　我尝试了以下方法，但仍然没有得到正确的响应
　　url = 'https://www.nyse.com/api/quotes/filter'
payload = {"instrumentType":"EQUITY","pageNumber":5,
"sortColumn":"NORMALIZED_TICKER",
"sortOrder":"ASC","maxResultsPerPage":10,
"filterToken":""}
response = requests.post(url, data = payload)
print(response)
　　根据我是否使用 POST 或 GET，我会收到以下响应： 查看全部

　　从网页抓取数据(博客标题:将私有Android工程迁移至GitHub博客简介(图))
　　免责声明：本文仅用于技术交流和学习。如果您的合法权益受到侵犯，请发邮件至[emailprotected]通知您删除。
　　抓取到的内容是osc最新的推荐博客列表，分析博客的链接、标题、内容介绍、作者和发布时间。
　　
　　上图是ocs推荐的最新文章列表的html结构。从图中可以看出，所有的文章列表都在ul标签和ul的class="BlogList"中，每个文章的基本信息都在ul下的li标签中，href的每个li下h3下的a是博客内容链接，a的内容是博客标题，li下p标签的内容是博客介绍，li class="date"的div标签下的内容是作者和发布时间。
　　#-------------------------------------------------------------------------------
# coding: utf-8
# Version: python3.2
# Purpose:抓取测试 pageCrawl,抓取osc的最新推荐博客列表
#分析出博客链接、标题、内容简介、作者和发布时间
#
#声明：本例只供技术交流和练习使用，如侵害了您的权利，请发邮件给[email protected]通知删除
# Author: zdk
# Created: 07/03/2013
#-------------------------------------------------------------------------------
import httplib2
from html.parser import HTMLParser
def getPageContent(url):
'''
使用httplib2用编程的方式根据url获取网页内容
将bytes形式的内容转换成utf-8的字符串
'''
#使用ie9的user-agent，如果不设置user-agent将会得到403禁止访问
headers={'user-agent':'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)'}
if url:
response,content = httplib2.Http().request(url,headers=headers)
if response.status == 200 :
return str(content,'utf-8')
class MyHtmlParser(HTMLParser):
'''
根据html内容解析出相应的标签，获取标签的属性或相应的数据并输出
'''
def __init__(self):
HTMLParser.__init__(self)
self.href = [] #存放博客链接
self.title = [] #存放博客标题
self.summary = [] #存放博客内容简介
self.author = [] #存放作者和发布时间
self.ul = None #是否进入到了ul标签
self.ul_li = None #是否进入到了ul里的li标签
self.ul_li_h3 = None #是否进入到了ul里的li里的h3标签
self.ul_li_h3_a = None #是否进入到了ul里的li里的h3里的a标签
self.ul_li_p = None #是否进入到了ul里的li里的p标签
self.ul_li_div = None #是否进入到了ul里的li里的div标签
def handle_starttag(self, tag, attrs):
if tag == 'ul' :
for name,value in attrs:
if name == 'class' and value =='BlogList':
self.ul = 1 #进入到了ul标签
break
elif self.ul and tag == 'li':
self.ul_li = 1 #进入到了ul里的li标签
elif self.ul and self.ul_li and tag == 'h3':
self.ul_li_h3 = 1 #进入到了ul里的li里的h3标签
elif self.ul and self.ul_li and self.ul_li_h3 and tag== 'a':
self.ul_li_h3_a = 1 #进入到了ul里的li里的h3里的a标签
for name,value in attrs:
if name == 'href':
self.href.append(value) #取博客链接
print("博客链接:"+value) #输出博客链接
elif self.ul and self.ul_li and tag == 'p':
self.ul_li_p = 1 #进入到了ul里的li里的p标签
elif self.ul and self.ul_li and tag == 'div':
for name,value in attrs:
if name == 'class' and value =='date':
self.ul_li_div = 1 #进入到了ul里的li里的class='date'的div标签
break
def handle_data(self, text):
if self.ul and self.ul_li and self.ul_li_h3 and self.ul_li_h3_a :
self.title.append(text) #链接里面的数据即为标题
print("博客标题:"+text)
elif self.ul and self.ul_li and self.ul_li_p :
self.summary.append(text) #ul里的li里的p标签的内容为博客内容简介
print("博客简介:"+text)
elif self.ul and self.ul_li and self.ul_li_div :
self.author.append(text) #ul里的li里的div标签的内容为作者和更新时间
print("博客作者和更新时间:"+text)
def handle_endtag(self, tag):
if tag == 'a' and self.ul and self.ul_li and self.ul_li_h3 and self.ul_li_h3_a :
#退出了ul里的li里的h3里的a标签
#重置h3和a的标识数据
self.ul_li_h3 = None
self.ul_li_h3_a = None
elif tag == 'p' and self.ul and self.ul_li and self.ul_li_p:
#退出了ul里的li里的p标签
self.ul_li_p = None
elif tag == 'div' and self.ul and self.ul_li and self.ul_li_div:
#退出了ul里的li里的div标签
self.ul_li_div = None
elif tag == 'li' and self.ul and self.ul_li :
#退出了ul里的li标签
self.ul_li = None
elif tag == 'ul' and self.ul :
#退出了ul标签
self.ul = None
if __name__ == '__main__':
pageC = getPageContent('http://www.oschina.net/blog/more?p=1')
my = MyHtmlParser()
my.feed(pageC)
　　运行结果
　　博客链接：
　　博客标题：将私有 Android 项目迁移到 GitHub
　　博客介绍：之前对GitHub不太关心，因为记得他一直托管开源代码，适合大家分享开源代码。感谢党和政府最近的XX，也让我...
　　博主和更新者：lzpliu 发表​​于 4 小时前
　　博客链接：
　　...
　　博客链接：
　　博客标题：OceanBase 分布式系统负载均衡案例研究
　　博客介绍：如果集群出现负载不平衡的问题，负载最大的机器往往会成为影响系统整体性能的瓶颈和短板。为了避免这种...
　　博主和更新：NGINX08 发表于 4 天前
　　程序很简陋，只能抓取第一页的列表，没有代理（IP容易被封），没有多线程（不能同时抓取多个页面），就是只是给小弟学习python的一个练习，希望大家多多指教。 查看全部

　　从网页抓取数据(你不想用服务器和数据库？推荐用python和reactjs！)
　　从网页抓取数据的话是可以用php+mysql库来实现的，
　　想做的话建议买一个nginx
　　我做javaapi,在简单做一下的前提下，能不用网页做，就不用，能使用图片，就不上传。目前主要是php+nginxweb服务器＋项目lua小文件的sync。
　　php老哥教教我怎么用网页做数据抓取？
　　看看李智慧的thinkphp框架-网络爬虫
　　大的web服务要用很多php组件，看php自己官方给的例子吧，感觉都需要php扩展。比如登录，你要用get，怎么进去，
　　建议选一个好框架，先了解整个项目的数据流，把不想爬的网页都封死，爬下来后再封死一些页面，根据后台接口连起来，
　　很简单，用oauth+redis实现就是了。
　　百度爬虫你可以试一下。
　　你不想用服务器和数据库？推荐用python和reactjs！
　　1，有人说用scrapy，easyscrapyscrapy是世界级的爬虫框架，运行很快，而且相当容易上手。2，还有pyopengraw。基于python，由python自己在网上开发的一个应用程序，而且用python编写。
　　python2写的话,推荐用lxml,和openstreetmap的webapi类似,github上可以找到很多实例
　　都用php开发了， 查看全部

　　从网页抓取数据(网络信息抓取工具最受欢迎的20款作详细介绍介绍)
　　网络信息采集现已广泛应用于社会生活的各个领域。在接触网络信息采集之前，大部分人都认为这需要编程基础，所以对信息采集不屑一顾，但随着技术的发展，诞生了很多工具。数据被利用。
　　网页抓取工具有哪些优势？
　　市面上的信息抓取工具有很多，下面将挑选20个最流行的进行详细介绍。
　　1. 八分法
　　Octoparse 是一个强大的 网站 爬虫，它可以在 网站 上提取您需要的几乎所有类型的数据。您可以使用 Octoparse 来翻录具有广泛功能的 网站。它有两种操作模式——任务模板模式和高级模式——供非程序员快速上手。用户友好的点击式界面将指导您完成整个提取过程。因此，您可以轻松提取 网站 内容并将其保存为结构化格式，如 EXCEL、TXT、HTML 或数据库。
　　此外，它还提供定时云摄取功能，允许您实时摄取动态数据并跟踪网站更新。您还可以通过使用内置的 Regex 和 XPath 配置来精确定位元素，从而提取复杂的结构 网站。您无需担心您的 IP 被阻止。Octoparse 提供了一个 IP 代理服务器，它会自动强制执行 IP，而不会被激进的 网站 发现。
　　简而言之，Octoparse 可以满足用户最基本或最高级的网站爬取需求，无需任何编程基础。
　　2. 网络复制
　　顾名思义，WebCopy 是一个免费的 网站 爬虫，它允许您将部分或全部 网站 复制到本地硬盘以供离线使用。
　　您可以更改其设置，以便爬虫根据您自己的条件抓取信息。除此之外，您还可以配置域别名、用户代理字符串、默认文档等。
　　但是，WebCopy 不包括虚拟 DOM 或任何形式的 JavaScript 解析。如果 网站 大量使用 JavaScript，WebCopy 很可能无法创建真正的副本。由于大量使用 JavaScript，动态 网站 布局可能无法正确处理。
　　3. HTTrack
　　作为免费的 网站 爬虫软件，HTTrack 提供了非常适合将整个 网站 下载到您的 PC 的功能。有Windows、Linux、Sun Solaris等Unix系统版本，服务覆盖大部分用户。有趣的是，HTTrack 可以镜像一个站点，或者将多个站点镜像在一起（使用共享链接）。您可以在“设置选项”下确定下载网页时同时打开的连接数。您可以从其镜像副本 网站 中获取照片、文件和 HTML 代码，并恢复中断的下载。
　　此外，HTTrack 中还有代理支持以最大限度地提高速度。
　　HTTrack 可作为命令行程序使用，或通过 shell 供私人（捕获）或专业（在线 Web 镜像）使用。因此，HTTrack 是那些具有高级编程技能的人的首选。
　　4. 离开
　　Getleft 是一个免费且易于使用的 网站 爬虫。它可以下载整个 网站 或任何单个网页。启动 Getleft 后，您可以输入 URL 并选择要下载的文件，然后再开始下载。下载时，它将更改本地浏览的所有链接。此外，它支持多种语言。现在，Getleft 支持 14 种语言！但是，它只提供有限的 Ftp 支持，它会下载文件，但不会递归。
　　总的来说，Getleft 应该可以满足用户基本的爬取需求，而不需要复杂的动手能力。
　　5. 刮板
　　Scraper 是一款 Chrome 浏览器扩展，数据提取功能有限，但对在线研究很有帮助。它还允许将数据导出到 Google 电子表格。该工具适用于初学者和专家。您可以使用 OAuth 轻松地将数据复制到剪贴板或存储到电子表格。Scraper 可以自动生成 XPath 来定义要抓取的 URL。Scraper虽然并不适合所有情况，但操作简单，不需要复杂的配置。
　　6. OutWit 集线器
　　OutWit Hub 是 Firefox 浏览器的扩展，具有许多数据提取功能，可简化您的网络搜索。该网络爬虫工具可以浏览页面并以适当的格式存储提取的信息。
　　OutWit Hub 提供了一个界面，可以根据需要抓取尽可能少的数据。OutWit Hub 允许您从浏览器本身抓取任何网页。它甚至可以创建自动代理来提取数据。
　　它是最简单的网站爬虫之一，免费使用，无需编写代码即可提取网站数据。
　　7. ParseHub
　　Parsehub 是一款出色的网络爬虫工具，支持使用 AJAX 技术、JavaScript、cookie 等从 网站 采集数据。它的机器学习技术可以读取、分析网络文档，然后将其转换为相关数据。
　　Parsehub 的桌面应用程序支持 Windows、Mac OS X 和 Linux 等系统。您甚至可以使用浏览器内置的 Web 应用程序。
　　作为免费软件，Parsehub 最多可以同时构建五个抓取项目。付费计划允许同时创建 20 个抓取项目。
　　8. 视觉刮板
　　VisualScraper 是另一个很棒的免费且无需编码的 网站 刮板，具有简单的界面。可以从多个网页获取实时数据，提取的数据可以导出为 CSV、XML、JSON 或 SQL 文件。除了 SaaS，VisualScraper 还提供网络抓取服务，例如数据交付服务和软件提取器创建服务。
　　9. Scrapinghub
　　Scrapinghub 是一款基于云的数据抓取工具，可帮助成千上万的开发人员获取有价值的数据。它的开源可视化抓取工具允许用户在没有任何编程知识的情况下抓取网站。
　　Scrapinghub 使用 Crawlera，这是一种智能代理微调器，可以轻松爬取大型或受 bot 保护的站点，绕过 bot 对策。它使用户能够通过一个简单的 HTTP API 从多个 IP 和位置进行爬网，而无需代理管理。
　　Scrapinghub 可以将整个网页转换为有序文件。如果其爬虫无法满足您的要求，其专家团队将为您提供帮助。
　　10. Dexi.io
　　作为基于浏览器的网络爬虫，Dexi.io 允许从任何 网站 进行基于浏览器的抓取，并提供三种类型的爬虫来创建抓取任务——提取器、爬虫和管道。这个免费的工具为你的网络抓取提供了一个匿名的网络代理服务器，你提取的数据将在数据存档之前在 Dexi.io 的服务器上托管两周，或者你可以将提取的数据直接导出为 JSON 或 CSV 文件。它提供付费服务以满足您的实时数据需求。
　　11.Webhose.io
　　Webhose.io 能够抓取世界各地的在线资源。使用此网络爬虫，可以使用覆盖多个来源的多个过滤器来爬取数据并进一步提取多种不同语言的关键字。
　　您可以将抓取的数据保存为 XML、JSON 和 RSS 格式。用户可以从他们的档案中访问历史数据。此外，webhose.io 可抓取多达 80 种语言的结果。用户可以轻松索引和搜索 Webhose.io 爬取的结构化数据。
　　总体而言，Webhose.io 可以满足用户的基本爬取需求。
　　12. 导入.io
　　用户可以从特定网页导出数据并将数据保存为 CSV 文件。
　　Import.io 可以在几分钟内轻松抓取数千个网页，无需编写任何代码，或按需构建 1000 多个 API。公共 API 提供强大的功能和灵活性，或者您可以编写自己的程序来控制 Import.io 并自动访问您的数据，而 Import.io 只需单击几下或 网站 即可将 Web 数据集成到您自己的应用程序中使刮擦更容易。
　　为了更好地满足用户的爬取需求，它还提供了免费的Windows、Mac OS X和Linux应用程序，用于构建数据提取器和爬虫，下载数据并与在线账户同步。此外，用户可以每周、每天或每小时安排抓取任务。
　　13. 80 腿
　　80legs 是一个强大的网络爬虫工具，可以自定义和配置。支持海量数据的采集，提取的数据可立即下载。80legs 提供高性能的网络爬虫，运行速度快，只需几秒钟即可获取您需要的数据。
　　14. Spinn3r
　　Spinn3r 可以完全访问来自博客、新闻和社交媒体 网站 以及 RSS 和 ATOM 的数据。Spinn3r 与 Firehouse API 一起分发，它管理 95% 的索引工作。它提供了高级垃圾邮件拦截功能，可清除垃圾邮件以提高数据安全性。
　　Spinn3r 索引类似 Google 的内容，并将提取的数据保存在 JSON 文件中。网络爬虫不断扫描网络并从多个来源寻找实时发布的更新。它的管理控制台可让您控制抓取，而全文搜索允许对原创数据进行复杂查询。
　　15. 内容抓取器
　　Content Grabber 是面向企业的网络爬虫软件。它可以创建独立的网络爬虫代理。它可以从几乎任何 网站 中提取内容，并以我们选择的文件格式存储数据，包括 Excel、XML、CSV 等。
　　它提供了许多强大的脚本编辑、调试接口，因此更适合具有高级编程技能的人。允许用户使用 C# 或 VB.NET 调试或编写脚本来控制爬取过程的编程。例如，Content Grabber 可以与 Visual Studio 2013 集成，以根据用户的特定需求对高级、机智的自定义爬虫进行最强大的脚本编辑、调试和单元测试。
　　16.氦刮板
　　Helium Scraper 是一个可视化的网络数据爬取软件，在元素之间的关联较小的情况下效果很好。无需编码，无需定制。用户可以根据各种爬取需要使用在线爬取模板。
　　基本上可以满足用户基本的抓取需求。
　　17. UiPath
　　UiPath 是一款自动抓取网络数据的自动化软件。它可以自动从大多数第三方应用程序中抓取 Web 和桌面数据。如果您在 Windows 上运行它，您可以安装自动化软件。Uipath 能够跨多个网页提取表格和基于模式的数据。
　　Uipath 提供了用于进一步爬取的内置工具。这种方法在处理复杂的 UI 时非常有效。屏幕抓取器可以处理单个文本元素、文本组和文本块，例如以表格格式提取数据。
　　此外，创建智能网络代理无需编程，但您内部的 .NET 黑客将完全控制数据。
　　18.Scrape.it
　　Scrape.it 是一个 node.js 网页抓取软件。这是一个基于云的网络数据提取工具。它专为具有高级编程技能的人而设计，因为它提供公共和私有软件包，以便与全球数百万开发人员发现、重用、更新和共享代码。其强大的集成将帮助您根据需要构建自定义爬虫。
　　19. WebHarvy
　　WebHarvy 是点击式网页抓取软件。它是为非程序员设计的。WebHarvy 可以自动从 网站 中抓取文本、图像、URL 和电子邮件，并将抓取的内容以各种格式保存。它还提供内置的调度程序和代理支持，可以实现匿名爬取，防止网络爬取软件被网络服务器阻止，您可以选择通过代理服务器或 VPN网站 访问目标。
　　用户可以以多种格式保存从网页中提取的数据。当前版本的 WebHarvy Web Scraper 允许您将抓取的数据导出为 XML、CSV、JSON 或 TSV 文件。用户还可以将抓取的数据导出到 SQL 数据库。
　　20. 内涵
　　Connotate 是一种自动化网络爬虫，专为需要企业级解决方案的企业级网络内容提取而设计。业务用户无需任何编程即可在几分钟内轻松创建提取代理。用户只需单击一下即可轻松创建提取代理。 查看全部

　　从网页抓取数据(中文搜索引擎技术揭密：系统架构互联网发展的今天，你怎么想？)
　　《中文搜索引擎技术揭秘：系统架构介绍》由会员上传分享，可在线免费阅读。更多相关内容可参见行业资讯——天天图书馆。
　　1、中文搜索引擎技术启示：系统架构 当今互联网的发展，一方面离不开开放共享给人们带来的全新体验，另一方面也离不开数以亿计的它为各种网络节点提供了丰富的内容。在互联网普及之前，人们在寻找资料时首先想到的就是拥有大量书籍和资料的图书馆。你觉得今天怎么样？或许今天很多人会选择一种更方便、更快捷、更全面、更准确的方式——互联网。您可以坐在家里，只需点击几下鼠标，就能找到各种信息。在互联网普及之前，这只是一个梦想，但现在已经成为可能。帮助你在整个互联网上快速找到目标信息的，是日益重要的搜索引擎。互联网上已经有很多关于搜索引擎的技术资料，各种媒体关于搜索引擎经济的报道铺天盖地，所以这里不想多谈这些感受，只想重点说一下这个“在
　　等2、文字搜索引擎技术揭秘”系列文章全部完结，再来说说搜索引擎对小编的深远影响。记得2000年左右，互联网上开始出现大量免费的个人主页空间。小编只是一个刚进入IT圈的孩子。看到这些空间都流口水了，立马申请了。经过一个多月的刻苦训练和三遍修改，我是人生第一。个人主页诞生了。但是看着每天的几次访问，心里不舒服，又想不出什么好办法来解决问题。突然有一天，我发现一篇介绍如何在搜索引擎中注册自己的文章网站 文章，于是小编就按照文章所说的在搜狐、网易等搜索引擎的相关分类下注册了自己的个人主页。直到今天，小编才确切知道当时流行的搜索引擎都是“目录搜索引擎”。这其实是小编第一次使用和了解搜索引擎。
　　3、越来越多的个人主页感受到了搜索引擎的魔力。其实正是因为搜索引擎，小编的个人主页才被更多人所熟悉，以至于很多工作都是因为这个个人主页带来的机会。事实上，很多人可能对这些经历都有过切身感受，也有很多人因此而投身于互联网工作。这就像那句“世界这么精彩，你不看不知道”，小编在此再补充一句，“你怎么看，搜索引擎帮你！” 【特刊】互联网近10年发展迅速，互联网正在逐步深化人们的生活，改变着人们的生活。互联网经济也经历了起起落落，从缓慢起步到快速扩张，从泡沫破灭到逐步复苏；从“网络广告”到“拇指经济”，从“网络游戏”到“搜索力经济”。目前，搜索引擎已成为人们最关注的焦点之一，也成为亿万富翁的摇篮。越来越多
　　4、 公司都希望在搜索引擎金矿中找到金子，其中很多人会选择拥有自己的搜索引擎。国内知名搜索引擎公司百度总裁李彦宏表示：搜索引擎不是人人都能做的领域，进入门槛比较高。搜索引擎的门槛有多高？搜索引擎的门槛主要是技术门槛，包括快速网页数据采集、海量数据的索引和存储、搜索结果的相关性排序、搜索效率的毫秒级要求、分布式处理和负载均衡、自然语言对技术的了解等等，这些都是搜索引擎的门槛。对于一个复杂的系统，技术的各个方面都很重要，但整个系统的架构设计也不容忽视，搜索引擎也不例外。搜索引擎技术和分类搜索引擎技术和分类搜索引擎技术是基于全文检索技术的。1960年代以来，国外开始研究全文检索技术。全文检查
　　5、索引通常是指文本全文检索，包括信息存储、组织、性能、查询、访问等方面，其核心是文本信息的索引和检索，一般用于企事业单位。随着互联网信息的发展，搜索引擎在全文检索技术方面也逐渐发展并得到了广泛的应用，但搜索引擎与全文检索仍有区别。搜索引擎与传统意义上的全文检索的主要区别如下： 1、数据量 传统的全文检索系统是面向企业自身或与企业相关的数据。一般索引数据库的规模多为GB级。数据量只有几百万；但是互联网网页搜索需要处理数十亿的网页，搜索引擎的策略是使用服务器集群和分布式计算技术。2、内容相关的信息太多了，所以检查和整理很重要。谷歌等搜索引擎利用网络链接分析技术，根据互联网上的链接数量判断重要性；但全文搜索跨链的数据源
　　6、关联度不高，不能作为判断重要性的依据。它只能根据内容的相关性进行排名。3、安全互联网搜索引擎数据源都是互联网上的公开信息，除了正文，其他信息不是很重要；但是企业全文检索的数据源都是企业内部信息，有等级、权限等限制，对查询方式要求比较严格，所以一般都会将其数据存储在一个安全集中的数据仓库中方式来保证数据的安全性和管理要求。4、针对互联网访问者的个性化和智能搜索引擎。由于数据量和客户数量的限制，自然语言处理技术、知识检索、知识挖掘等计算密集型智能计算技术难以应用。这也是当前搜索引擎技术的发展方向；而全文检索数据量小，检索需求明确，客户数量少，在智能和个性上可以走得更远。除了以上的不同，搜索引擎和全文检索还结合了互联网信息的特点，形成了三种不同的 检索需求明确，客户数量少，在智力和个性上可以走得更远。除了以上的不同，搜索引擎和全文检索还结合了互联网信息的特点，形成了三种不同的 检索需求明确，客户数量少，在智力和个性上可以走得更远。除了以上的不同，搜索引擎和全文检索还结合了互联网信息的特点，形成了三种不同的
　　7、的类型：全文搜索搜索引擎：全文搜索引擎是名副其实的搜索引擎。国外的代表有Google()、yahoo()、AllTheWeb()等，国内比较有名的有Baidu()、中搜()。它们都是通过从互联网上提取每个网站（主要是网页文本）的信息，检索出符合用户查询条件的相关记录，然后按照一定的顺序将结果返回给用户而建立的数据库。，也是目前传统意义上的搜索引擎。目录搜索引擎：目录索引虽然具有搜索功能，但并不是严格意义上的真正搜索引擎。
　　8、网站列表仅指向目录类别。用户只需依靠类别目录即可找到所需的信息，而无需进行关键词 查询。比较有名的国外目录索引搜索引擎有yahoo() OpenDirectoryProject(DMOZ)()、LookSmart()等。国内搜狐()、新浪()、网易()搜索也有这类功能。元搜索引擎：当一个元搜索引擎接受用户的查询请求时，它同时在多个其他引擎上进行搜索，并将结果返回给用户。一个著名的元搜索引擎是 Dogpile (http
　　9、://)、Vivisimo()等。国内代表性的元搜索引擎有搜星()和优客()。在排列搜索结果方面，有的直接按照源引擎排列搜索结果，如Dogpile，有的按照自定义规则重新排列，如Vivisimo。新浪()、网易()、A9()等搜索引擎调用其他全文搜索引擎，或者根据搜索结果进行二次开发。搜索引擎系统架构 搜索引擎系统架构
　　10、这里主要介绍全文检索搜索引擎的系统架构。下文所称搜索引擎，如无特殊说明，亦指全文检索搜索引擎。搜索引擎的实现原理可以看成是四个步骤：从互联网上抓取网页→建立索引库→在索引库中搜索→对搜索结果进行处理和排序。1、从互联网爬取网页使用网络蜘蛛程序，自动从互联网采集网页，自动访问互联网并将任意网页中的所有URL爬取到其他网页，重复这个过程，并爬取所有网页被采集到服务器中。2、建立索引数据库。
　　11、一个关键词的相关性（或重要性），然后用这个相关信息建立一个网页索引数据库。3、在索引数据库中搜索当用户输入搜索关键词时，搜索请求被分解，搜索系统程序从网页索引中查找所有与关键词匹配的相关网页数据库。4、搜索结果的处理和排序所有与该关键词相关的网页都记录在索引数据库中。只需将相关信息与网页层级进行综合，形成相关度值，然后对相关信息进行排序。学历越高，排名越高。最后，页面生成系统将搜索结果的链接地址和页面内容摘要整理后返回给用户。下图是一个典型的搜索引擎系统架构图，搜索引擎的各个部分都会相互交织，相互依存。处理流程描述如下：“网络蜘蛛”从互联网上抓取网页，将网页发送到“网页数据库”，从网页“提取URL”，将URL发送到“URL数据库” ，《蜘蛛控》
　　12、获取网页的URL，控制“网络蜘蛛”抓取其他网页，重复循环，直到所有网页都被抓取完。系统从“网页数据库”中获取文本信息，发送到“文本索引”模块进行索引，形成“索引数据库”。同时进行“链接信息提取”，将链接信息（包括锚文本、链接本身等信息）发送到“链接数据库”，为“网页评分”提供依据。“用户”向“查询服务器”提交查询请求，服务器在“索引数据库”中搜索相关网页，“网页评分” 结合查询请求和链接信息来评估搜索结果的相关性。查询服务器”按相关性排序，提取关键词的内容摘要，整理最终页面返回给“用户”。搜索引擎索引和搜索引擎索引和搜索对于网络蜘蛛技术和排序技术，请参考作者的其他文章[1][2]，这里是谷歌搜索引擎
　　13、例子主要介绍了搜索引擎的数据索引和搜索过程。数据的索引分为三个步骤：网页内容的提取、词的识别、索引库的建立。Internet 上的大部分信息都以 HTML 格式存在，而对于索引，只处理文本信息。因此，需要提取网页中的文本内容，过滤掉一些脚本标识和一些无用的广告信息，同时记录文本的布局格式信息[1]。单词识别是搜索引擎中非常关键的部分，网页中的单词是通过字典文件来识别的。对于西方信息，需要识别不同形式的单词，例如单复数、过去时、复合词、词根等。对于一些亚洲语言（中文、日文、韩文等），需要进行分词处理[3]。识别网页中的每个单词，并分配一个唯一的 wordID 编号以服务于数据索引中的索引模块。索引库的建立是数据索引结构中最复杂的部分。一般需要建立两种索引：文档索引
　　1 4、 和 关键词 索引。文档索引为每个网页分配一个唯一的 docID 编号。根据docID索引，这个网页出现了多少个wordID，每个wordID出现的次数，位置，大写格式等，形成wordID对应的docID的数据列表；关键词@ &gt; 索引实际上是文档索引的反向索引。根据wordID索引，该词出现在那些网页中（以wordID表示），在每个网页中出现的次数、位置、大写格式等，形成wordID对应的docID列表。关于索引数据的详细数据结构，感兴趣的朋友可以参考文献[4]。搜索过程是满足用户搜索请求的过程。通过用户' s输入搜索关键词，搜索服务器对应关键词字典，搜索关键词转化为wordID，然后在索引数据库中获取。docID列表，扫描docID列表，匹配wordID
　　15、匹配，提取满足条件的网页，然后计算该网页与关键词的相关性，根据相关性的值返回前K个结果（不同的搜索引擎有每页不同的搜索结果）返回给用户。如果用户查看了第二页或页数，则再次进行搜索，将排序结果中K+1到2*Kth的网页组织返回给用户。处理流程如下图所示： 搜索引擎细化趋势 搜索引擎细化趋势 随着搜索引擎市场空间越来越大，搜索引擎的划分也越来越细。互联网没有国界，正如百度总裁李彦宏所说：搜索引擎市场是赢家通吃的市场。搜索引擎要想在搜索市场上占有一席之地，就必须有自己的特色。而且，亿万网民的搜索需求也不可能相同。不同类型的用户需要不同类型的搜索引擎。网络搜索只是搜索需求之一。特色搜索引擎也相继出现。从技能
　　16、从技术上讲，各种搜索引擎都有相似的系统架构，区别在于搜索的数据源不同。除了上面提到的网络搜索引擎之外，还有一些典型的搜索引擎： 新闻搜索引擎 新闻搜索引擎是很多网民上网的主要目的，新闻搜索已经成为查看新闻的重要工具。实现新闻搜索引擎的过程相对简单。一般是扫描国内外知名新闻网站，爬取新闻网页，建立自己的新闻数据库，然后提供搜索，但是新闻网页的抓取频率很高。有些需要每隔几分钟扫描一次。现在很多大型网络搜索引擎都提供了相应的新闻搜索功能，比如：谷歌新闻搜索()、中搜新闻搜索()、
　　17、音乐搜索引擎 音乐搜索引擎出现互联网后，音乐得到了广泛的传播。对于喜欢音乐的网民来说，音乐搜索引擎已经成为最喜欢的工具。音乐搜索引擎需要对互联网上的大规模音乐网站进行监控，捕捉其音乐数据的描述信息，形成自己的数据库。音乐下载和试听将在其原创音乐网站上进行。目前有：搜网()、百度mp3搜()、1234567搜()等。图片搜索引擎 图片搜索引擎 通过图片搜索引擎可以找到自己感兴趣的图片链接，各大搜索引擎也提供图片搜索功能。图像文件本身不能被搜索引擎索引，但是搜索引擎可以通过链接文本分析和图像注释来获取图像信息。目前：古格
　　18、le Image Search()、VisionNext Search()、Baidu Image Search()等 商机搜索引擎 商机搜索引擎 电子商务一直是互联网上的热点，商机搜索对电子商务的发展也起到了巨大的推动作用。销售模式。商机搜索引擎通过抓取电子商务网站的商品信息等商业信息，为访问者提供统一的搜索平台。目前有：搜搜价格搜索引擎()、8848购物搜索()、阿里巴巴商机搜索()
　　19、)等。其他特色搜索引擎包括专利搜索、软件搜索、ftp搜索、游戏搜索、法律搜索等，感兴趣的朋友可以参考文献[5]。更多参考： 更多参考： 关于搜索引擎系统架构的知识可以参考[4][6][7]。以下一些文档只列出了文章 的标题。可以在搜索引擎中输入标题进行搜索，直接获取下载链接。[1]中文搜索引擎技术解密：网络蜘蛛。作者：Winter，2004。 [2] 中文搜索引擎技术解密：排序技术。作者：Winter，2004。 [3] 中文搜索引擎技术解密：分词技术。作者：Winter, 2004. [4]TheAnatomyofaLarge-ScaleHypertextualWebSearchEngine.Author:SergeyBr
　　20、inandLawrencePage,199关键词9@>[5]搜索引擎目录。作者：搜索引擎指南网。. [6]WiseNutSearchEnginewhitepaper.Author:WisenutInc.2001.[7]AltaVistawhitepaper.Author:AltavistaInc.1999. 查看全部