微博关键词爬虫，数据解析最关键的一步！
　　requests 库是 Python 爬虫中最常用的库。与内置的urllib库相比，更加简洁高效。是每个爬虫必须掌握的基础；但它也有缺点，就是不支持异步操作，可以通过多线程解决，但是当需要发送大量请求时，创建大量线程会浪费太多资源；这时候出现了一个新的库aiohttp，它支持异步操作，可以在线程中，通过异步多任务快速发送请求，提高效率。这一次，我基于这两个库做了一个高效的微博关键词爬虫。源代码在文章末尾。
　　首先，我从微博的移动地址开始，发现是一个 ajsx 请求。在请求参数中，除了页码，其他都是不变的。因此，要实现多页请求，直接发送页码作为参数。能够。但是页面返回的json数据并没有直接表示总页数，需要自己计算。经过进一步分析，发现数据收录微博帖子总数和每页帖子数。这是突破点。对它进行简单的计算就可以得到总页数。这里只需要发送一次请求即可获取信息，所以这里使用的是requests。
　　
　　
　　def get_page():
"""
先用requests构造请求，解析出关键词搜索出来的微博总页数
:return: 返回每次请求需要的data参数
"""
data_list = []
data = {
'containerid': '100103type=1&q={}'.format(kw),
'page_type': 'searchall'}
resp = requests.get(url=url, headers=headers, params=data)
total_page = resp.json()['data']['cardlistInfo']['total'] # 微博总数
# 一页有10条微博，用总数对10整除，余数为0则页码为总数/10，余数不为0则页码为（总数/10）+1
if total_page % 10 == 0:
page_num = int(total_page / 10)
else:
page_num = int(total_page / 10) + 1
# 页码为1，data为当前data，页码不为1，通过for循环构建每一页的data参数
if page_num == 1:
data_list.append(data)
return data_list
else:
for i in range(1, page_num + 1):
data['page'] = i
data_list.append(copy.deepcopy(data))
return data_list
　　页码分析
　　得到页码后，就可以分析数据了。每个页面都需要发送一个单独的请求。这里为了提高效率，使用了aiohttp。通过 async关键词 定义一个特殊的函数并返回一个协程对象。请注意，函数内的所有代码都必须支持异步操作。构造请求时需要注意具体的格式。
　　
　　
　　# async定义函数，返回一个协程对象
async def crawl(data):
"""
多任务异步解析页面，存储数据
:param data: 请求所需的data参数
:return: None
"""
async with aiohttp.ClientSession() as f: # 实例化一个ClientSession
async with await f.get(url=url, headers=headers, params=data) as resp: # 携带参数发送请求
text = await resp.text() # await 等待知道获取完整数据
text_dict = json.loads(text)['data']['cards']
parse_dict = {}
for card in text_dict:
if card['card_type'] == 9:
scheme = card['scheme']
if card['mblog']['isLongText'] is False:
text = card['mblog']['text']
text = re.sub(r'|\n+', '', text)
else:
text = card['mblog']['longText']['longTextContent']
user = card['mblog']['user']['profile_url']
comments_count = card['mblog']['comments_count']
attitudes_count = card['mblog']['attitudes_count']
parse_dict['url'] = scheme
parse_dict['text'] = text
parse_dict['author'] = user
parse_dict['comments_count'] = comments_count
parse_dict['attitudes_count'] = attitudes_count
parse_dict_list.append(copy.deepcopy(parse_dict))
　　数据分析
　　最关键的一步是将协程对象添加到事件循环中，实现异步执行。
　　
　　
　　task_list = [] # 定义一个任务列表
for data in data_list:
c = crawl(data) # 调用协程，传参
task = asyncio.ensure_future(c) # 创建任务对象
task_list.append(task) # 将任务添加到列表中
loop = asyncio.get_event_loop() # 创建事件循环
loop.run_until_complete(asyncio.wait(task_list)) # 开启循环，并将阻塞的任务挂起
　　事件循环
　　以上部分是整个爬虫的关键。剩下的数据写入（导出到excel）直接放在源码里面。如有不足之处请指正！
　　
　　
　　import copy
import aiohttp
import requests
import re
import asyncio
import json
import xlwt
def get_page():
"""
先用requests构造请求，解析出关键词搜索出来的微博总页数
:return: 返回每次请求需要的data参数
"""
data_list = []
data = {
'containerid': '100103type=1&q={}'.format(kw),
'page_type': 'searchall'}
resp = requests.get(url=url, headers=headers, params=data)
total_page = resp.json()['data']['cardlistInfo']['total'] # 微博总数
# 一页有10条微博，用总数对10整除，余数为0则页码为总数/10，余数不为0则页码为（总数/10）+1
if total_page % 10 == 0:
page_num = int(total_page / 10)
else:
page_num = int(total_page / 10) + 1
# 页码为1，data为当前data，页码不为1，通过for循环构建每一页的data参数
if page_num == 1:
data_list.append(data)
return data_list
else:
for i in range(1, page_num + 1):
data['page'] = i
data_list.append(copy.deepcopy(data))
return data_list
# async定义函数，返回一个协程对象
async def crawl(data):
"""
多任务异步解析页面，存储数据
:param data: 请求所需的data参数
:return: None
"""
async with aiohttp.ClientSession() as f: # 实例化一个ClientSession
async with await f.get(url=url, headers=headers, params=data) as resp: # 携带参数发送请求
text = await resp.text() # await 等待知道获取完整数据
text_dict = json.loads(text)['data']['cards']
parse_dict = {}
for card in text_dict:
if card['card_type'] == 9:
scheme = card['scheme']
if card['mblog']['isLongText'] is False:
text = card['mblog']['text']
text = re.sub(r'|\n+', '', text)
else:
text = card['mblog']['longText']['longTextContent']
user = card['mblog']['user']['profile_url']
comments_count = card['mblog']['comments_count']
attitudes_count = card['mblog']['attitudes_count']
parse_dict['url'] = scheme
parse_dict['text'] = text
parse_dict['author'] = user
parse_dict['comments_count'] = comments_count
parse_dict['attitudes_count'] = attitudes_count
parse_dict_list.append(copy.deepcopy(parse_dict))
def insert_data(file_name):
"""
将数据导出到excle中
:param file_name: 文件名
:return:
"""
wr = xlwt.Workbook(encoding='utf8')
table = wr.add_sheet(file_name)
table.write(0, 0, '原链接')
table.write(0, 1, '正文')
table.write(0, 2, '作者首页')
table.write(0, 3, '评论数')
table.write(0, 4, '点赞数')
for index, data in enumerate(parse_dict_list):
table.write(index + 1, 0, data['url'])
table.write(index + 1, 1, data['text'])
table.write(index + 1, 2, data['author'])
table.write(index + 1, 3, data['comments_count'])
table.write(index + 1, 4, data['attitudes_count'])
file_path = file_name + '.xls'
wr.save(file_path)
def main(file_name):
"""
开启多任务循环
:return: None
"""
data_list = get_page() # 接收data参数列表
task_list = [] # 定义一个任务列表
for data in data_list:
c = crawl(data) # 调用协程，传参
task = asyncio.ensure_future(c) # 创建任务对象
task_list.append(task) # 将任务添加到列表中
loop = asyncio.get_event_loop() # 创建事件循环
loop.run_until_complete(asyncio.wait(task_list)) # 开启循环，并将阻塞的任务挂起
insert_data(file_name)
if __name__ == '__main__':
kw = input('关键词：')
headers = {
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/534.57.2 (KHTML, like Gecko) Version/5.1.7 Safari/534.57.2'}
url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex'
parse_dict_list = [] # 临时存放爬取的数据
main(kw)
　　完整代码
　　注意，由于微博的反爬虫机制，每次短时间的大量请求都会导致ip短时间被禁用，这里可以通过添加代理来解决。我的想法是在页码分析部分添加代理池，随机选择代理。如果当前ip返回的状态码为200，会解析页码，将ip带到页面进行分析；如果状态码不是200，会重复选择下一个ip。 查看全部

　　
百度大数据的一种统计方式，需要cookie池！
　　Python关键词百度index采集，抓包Cookie和json数据处理
　　1.抓包处理
　　2.Cookie 使用添加
　　3.json 数据处理转换
　　百度指数是基于百度海量互联网用户行为数据的数据分析平台。是当前互联网乃至整个数据时代最重要的统计分析平台之一。已成为众多企业营销决策的重要参考。
　　#关键词百度指数采集
#20191119 by 微信：huguo00289
# -*- coding: UTF-8 -*-
import requests,json,time
def get_index(keyword,cook):
headers={
'Accept': 'application/json, text/plain, */*',
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
'Connection': 'keep-alive',
'Cookie': cook,
'Host': 'index.baidu.com',
'Referer': 'http://index.baidu.com/v2/main/index.html',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36',
'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
}
#keyword="seo"
url=f'http://index.baidu.com/api/SearchApi/index?word={keyword}&area=0&days=30'
response=requests.get(url,headers=headers).text
time.sleep(2)
#req=requests.get(url,headers=headers).json() #转换为json
req=json.loads(response) #转换为json
print(req)
print(req['data']['generalRatio'][0])
for k,v in req['data']['generalRatio'][0].items():
print(k,v)
data=req['data']['generalRatio'][0]
all_avg=data['all']['avg'] #百度指数
pc_avg=data['pc']['avg'] #百度pc端指数
wise_avg=data['wise']['avg'] #百度移动端指数
print(f'百度指数:{all_avg}')
print(f'百度指数:{pc_avg}')
print(f'百度指数:{wise_avg}')
if __name__ == '__main__':
keyword=input('请输入要查询百度指数的关键词：')
cook =input('请添加百度账号的cookies：')
get_index(keyword, cook)
　　
　　批量采集关键词百度索引，需要cookie池！
　　百度账号cookie为“BDUSS=xxx”
　　百度指数是百度大数据的一种统计方法。以数据的形式呈现关键词在百度上的每日搜索量，让您更好的了解每个关键词的搜索量。
　　百度索引有什么用？
　　1：查询关键词热度
　　百度指数可以直观的看到每个关键词的热度。指数越高，该词的商业价值越高。
　　2：查询趋势
　　当你放大指数的时间，你会发现关键词的整体趋势是上升还是下降？它将帮助您对未来的业务决策做出判断。
　　3：查询相关词
　　点击需求图，看看搜索关键词的人在看什么。通过分析，你可以知道每个人都在搜索什么。
　　4：查看人群肖像
　　点击人群画像，可以看到搜索关键词的人群画像，分为地区、年龄分布、性别分布。 查看全部

　　一个简单的图片爬虫，运行日志的处理和记录
　　一个简单的图像爬虫。 采集对象是原燕雅设计官网的设计作品，实现了设计作品的采集爬取，包括采集对图片文字信息的处理，下载，但是视频的播放没有找到链接，也没有实现回放，所以没有写处理。
　　目标网址：
　　这里是使用self.log进行简单的操作日志处理和记录！
　　几个关键点：
　　1.正常操作，访问错误重试
　　这里只是简单重试访问错误，不排除其他访问错误。处理比较简单粗暴。
　　参考代码：
　　 # 六次重试
def s(self, url, headers,timeout=10, num_retries=6):
print(f">>正在爬取 {url}")
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=timeout)
time.sleep(2)
except:
if num_retries > 0: #num_retries是我们限定的重试次数
time.sleep(6) #延迟六秒
print(u'获取网页出错，8S后将获取倒数第：', num_retries, u'次')
return self.s(url, headers, timeout, num_retries - 1)
else:
print(f">> 访问 {url} 失败！")
with open("fail_url.txt", 'a+', encoding='utf-8') as f:
f.write(f'{url}\n')
print(f'保存访问失败网页链接成功！')
response = []
return response
　　2.多线程下载图片
　　应用多线程下载图片比较简单，一定程度上提高了下载图片的效率。
　　参考源代码：
　　 #多线程下载图片
def dowm_imgs(self,img_urls,path):
threadings=[]
for img_url in img_urls:
t= threading.Thread(target=self.get_img,args=(img_url,path))
threadings.append(t)
t.start()
for x in threadings:
x.join()
print("多线程下载图片完成")
　　3.re 常规简单应用，替换非法字符
　　其实在保存文件的时候，很多特殊字符都是非法的，需要替换，否则保存文件的时候会报错，尤其是用它来创建保存路径并命名为文件的时候名字！
　　参考源代码：
　　 #替换不合法字符
def filter(self,old_str):
pattern=r'[\|\/\\:\*\?\\\"]'
new_str= re.sub(pattern, "_", old_str) # 剔除不合法字符
return new_str
　　4.获取所有链接
　　参考源代码：
　　 #获取列表链接
def get_urllist(self):
for i in range(1,13):
if i==1:
url=self.url
else:
url="https://www.ndc.co.jp/works/page/{}/".format(i)
response=self.s(url,self.headers)
html=response.content.decode('utf-8')
tree=etree.HTML(html)
hrefs=tree.xpath('//div[@class="worksCard js-loadItem"]/a/@href')
hrefs=["https://www.ndc.co.jp{}".format(href) for href in hrefs]
print("已获取到第 {} 页作品链接为：".format(i))
print(hrefs)
self.urllist.extend(hrefs)
print("恭喜，共获取 {} 条链接！".format(len(self.urllist)))
　　5.另存为文本文件
　　参考源代码：
　　 #保存文本内容
def save_txt(self,title,content,path):
print("开始保存 {} 内容".format(title))
with open(f'{path}{title}.txt','w',encoding='utf-8') as f:
f.write(content)
print("保存 {} 内容成功！".format(title))
　　6.下载图片
　　参考源代码：
　　 #下载图片
def get_img(self,img_url,path):
r=self.s(img_url,self.headers)
if r:
img_name=img_url.split('/')[-1]
with open(f'{path}{img_name}.jpg','wb')as f:
f.write(r.content)
print("下载图片成功！")
time.sleep(1)
else:
print("下载图片失败！")
with open(f"{path}fail_img.txt", 'a+', encoding='utf-8') as f:
f.write(f'{img_url}\n')
print(f'保存访问失败的图片链接成功！')
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　　2021优化版帝国CMS仿《描写文章资讯》模板，纯文章
　　EmpirecmsImitated“Description文章资讯”模板2021优化版，纯文章信息模板诗歌、随笔+源码搜索网采集+安装教程
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　　PC/电脑版演示地址：
　　WAP/手机版演示地址：（请使用手机访问）
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　　源代码是EmpirecmsUTF8版本。如需GBK版本请自行转码！
　　这个模板是楼主自己复制的。不修改Empire程序默认的表前缀，不保留各种恶心的AD广告。
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　　想做好一个网站还是要长期坚持，在好的网站无人打理一样掉！
　　想要成为一个好的网站，还是要坚持很久，才会像一个好的网站一样被无情地抛弃！
　　关于网站关键词优化设置的三个设置：
　　网站title、关键词 和网站description、
　　关于网站关键词优化教程，首页关键词应该包括网站综合名称的摘要，明确你的网站属于哪个行业，澄清后确定标题。以后不要轻易改变它。每次更改标题，收录都会被降级。
　　标题字数一般为28个字符。百度搜索完全可以显示。如果超过28个字符，就会被隐藏，没有用处。最多80个字符，自行计算关键词。
　　关键词应该在20个以内，不超过100个字符，一般5-10个字符更好，关键词应该收录标题中所有能出现的文字，一般2-4个字符为一个关键词最好，如果有更多，它会变成一个句子。无论谁搜索，都会将一个句子放入搜索中。
　　网站描述设置一般在200字以内，157字以内，百度可以显示全文，会省略。描述文字必须包括出现在标题中的文字和关键词，并且必须对齐 标题和关键词中的文字构成一个介绍句，不在标题或关键词中的词是浪费和没有效果。
　　关键词Optimization 不只是做主页，还有关键词optimization 的分页和列。和首页方式关键词设置方式一样，一定要准确收录栏目中要呈现的项目或者文章文字越准确越有效，书写没有效果。
　　网站关键词 设置对您的网站 later收录 和排名非常重要。希望这个方法可以帮到你！ 查看全部

　　网络上留存有不少人将下拉词直接进行引流
　　对于词研究，每个搜索者都必须知道。除了比较热门的百度相关搜索词外，百度下拉框关键词应该也是很多人研究的范围，不过大部分人关注的都是下拉框词的数量，毕竟百度下拉框关键词采集已被淹没。
　　百度下拉菜单的正式名称是百度建议词，也称为百度建议词或百度下拉菜单。百度为方便广大网友搜索，提高输入效率而推出的一项服务。
　　例如，当我们在百度中输入“营销”两个词时，百度从推荐词条库中检索以“营销”两个词开头的词条，并按照搜索量从大到小排序，分组为一个下拉菜单。百度下拉菜单最多10个。
　　百度下拉框关键词的含义：可以作为长尾词，也可以作为标题。毕竟，它可以在用户搜索时触发关键词search 选择。很多人用下拉词来引导流量，比如曝光品牌，导向指定页面。您可以采集分析竞争对手的相关操作，也可以自行曝光自己的品牌。不同的人有不同的看法！
　　网上有很多采集下拉词的工具和源码。让我们在这里再次分享它们！
　　版本一：直接抓取网页实现采集下拉词
　　def get_keywords(word):
　　url=f"百度网址/sugrec?pre=1&ie=utf-8&json=1&prod=pc&wd={word}"
　　html=requests.get(url)
　　html=html.json()
　　#print(html)
　　#print(html['g'])
　　key_words=[]
　　对于 html['g'] 中的关键字：
　　打印(key_word['q'])
　　key_words.append(key_word['q'])
　　#print(key_words)
　　返回key_wordscopy代码
　　版本二：使用官方接口如：def get_sug(word):
　　url ='百度官方界面/su?wd=%s&sugmode=2&json=1&p=3&sid=1427_21091_21673_22581&req=2&pbs=%%E5%%BF%%AB%%E6%%89%%8B&csor=%&p=2 E5%%BF%%AB%%E6%%89%%8B&cb=jQuery752020363_68&_=81'%字
　　r = requests.get(url, verify=False)#请求API接口，取消HTTPS验证
　　cont = r.content#获取返回的内容
　　res = cont[41: -2].decode('gbk')#只取返回结果中的一段json格式，解码成unicode
　　res_json = json.loads(res)#json格式转换
　　return res_json['s']#返回关键词List复制代码
　　版本 3：另一个接口地址 def get_word(word):
　　url=f'另一个百度界面地址/su?wd={word}&sugmode=3&json=1'
　　html=requests.get(url).text
　　html=html.replace("window.baidu.sug(",'')
　　html = html.replace(")",'')
　　html = html.replace(";",'')
　　#print(html)
　　html = json.loads(html)
　　key_words=html['s']
　　#print(key_words)
　　返回key_wordscopy代码
　　本质上第二个和第三个性质是一样的，我们参考使用吧！
　　加长版：这里有个小技巧，就是在关键词后输入w，会出现拼音中以w开头的一系列关键词，比如“黄山w”，“黄山温泉”会出现出现，“黄山”玩几天”，“黄山五绝”等等关键词（见上面截图）。因此，当我们遍历a~z时，会出现更多的关键词。 def get_more_word(word ):
　　more_word=[]
　　for i in'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz':
　　more_word.extend(get_keywords('%s%s'%(word,i)))
　　打印(more_word)
　　打印(len(more_word))
　　打印(len(list(set(more_word))))
　　返回列表(set(more_word))#去重操作
　　def get_more_sug(word):
　　all_words = []
　　for i in'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz':
　　all_words += get_sug(word+i)# 遍历字母表 |使用之前的功能
　　print(len(list(set(all_words))))
　　return list(set(all_words))#复制代码重复
　　这里使用版本2的接口形式，避免被统一，但是如果使用requests模块请求无效的网站，会直接报错。您可以将 verify 参数设置为 False 来解决这个问题 r = requests.get(url, verify=False ) 但是设置 verify=False 会抛出 InsecureRequestWarning 警告。这看起来很糟糕。解决方案： from requests.packages.urllib3.exceptions import InsecureRequestWarning
　　#禁用安全请求警告
　　requests.packages.urllib3.disable_warnings(InsecureRequestWarning)复制代码
　　运行效果
　　为了方便大家使用和玩，渣男特为你们打包了低版本的exe工具，方便大家使用！获取百度网盘的exe工具
　　以下为exe下载信息，可回复！
　　访客，如果您想查看本帖隐藏内容，请回复
　　以上代码仅供参考！如果有效，请给个好评，谢谢！ ！
　　好评，谢谢！ ！
　　66666，值得学习
　　66666，值得学习
　　金币+1贡献+5
　　标签：采集源码解读关键词下拉框
　　转载：感谢您对Yudi Silent个人博客网站platform的认可，以及网站分享的经验、工具和文章。欢迎各位朋友分享给您的个人站长或朋友圈，但转载请注明文章出处。
　　()
　　上一篇：“SEO工具”百度下拉框关键词无限裂变采集 查看全部

　　
入关键字采集各搜索引擎的网址、域名、标题、描述
　　关键词URL采集器【按关键词采集Search Engine收录URL】
　　输入关键字采集各个搜索引擎的网址、域名、标题、描述等信息
　　支持百度、搜狗、谷歌、必应、雅虎、360等每个关键词600到800，采集example
　　关键词可以收录搜索引擎参数，就像在网页上输入关键词search一样，
　　如果百度搜索结果网址必须收录bbs的关键词，则输入“关键词inurl:bbs”。
　　保存模板可以引用的数据：
　　#URL#
　　采集的原创网址
　　#标题#
　　URL对应的网页标题
　　#域名#
　　原创网址的域名部分，如“”中的“”
　　#顶级域名#
　　取原网址的顶级域名部分，如“”中的“”
　　#描述#
　　页面标题下方的一段描述性文字
　　Excel 导出：
　　csv 是一个文本表格，可以通过 Excel 显示为多列多行数据。只需在保存模板中将其设置为：
　　“#URL#”、“#title#”、“#描述#”
　　此格式为 csv 格式。用引号将每一项括起来，多个项之间用逗号隔开，然后保存扩展名并填写csv。
　　问题重点：
　　1.为什么采集一段时间后不能采集？
　　可能是采集受搜索引擎限制比较多。一般可以通过更改IP来继续采集（如使用VPN更改IP）。如果不改，只能在搜索引擎解封后继续采集。百度的屏蔽时间一般是半小时到几个小时。
　　但是，即使验证码被屏蔽，软件也会弹出手动输入的验证码（百度、谷歌）
　　2.不同批次关键词采集为什么会有一些重复的网址？
　　特别是在只引用#domain#或#top-level domain#之后，这种部分URL重复的情况更为常见。这也是正常的，因为网站的每个内页可能收录很多主题，不同的关键词可能是采集到网站的不同内页，引用域名时，相同的网站' s 不同的内页页面的域名结果自然是一样的。
　　另外，软件中的自动去重是针对这个采集的结果在内部进行的。之前采集的结果不在这次的范围内。如果两个采集的结果中有一些重复的URL，可以合并在一起，用软件去重（优采云·text deduplication scrambler）。
　　3.为什么采集返回的URL主题和关键词不一致？
　　因为在引用#domain#或#top-level domain#后，取的是域名部分。域名打开网站的主页，采集的原网址可能不是主页，而是网站的文章内页的一篇文章，内页收录关键词主题，所以可以通过搜索引擎收录获取，软件可以采集。但是取域名后，您打开的域名首页可能没有关键词。
　　为了对比采集是否正确，可以在保存的模板中输入：#Title#
　　，另存为htm文件，采集后可以打开文件查看对比。
　　
　　下载链接：
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　　实操一遍+调试，让你对python采集技术有更进一步的理解
　　关键词文章采集源码复制贴吧/公众号采集花瓣，猪八戒，，自媒体视频采集/插件vsapi，及一键翻译自制翻译器，
　　刚刚开始接触，
　　采集a站视频比较简单，爬虫框架我们有找到了，想要的话可以免费分享给你，有需要就私聊我。
　　/python+es+requests+re可以找到
　　自己实践了这么久，能精确获取网站首页数据，干了很多事，从中有些地方得出一些感想。以下的干货，实操一遍+调试，能让你对python采集技术有更进一步的理解（知乎专栏）。采集网站根据题主的问题，相对比较小众，小众意味着需要更多的知识和能力，即使选择了自己实现这个项目，依然要去看看关于python采集的书，学学正则表达式，相对比较简单的三部曲，我要开始学着写，顺便模仿实践一下（针对一些大牛），后面把过程中遇到的坑记录一下。
　　首先我们要对a站准备好一个采集框架，这个框架准备开始写采集源码了。一般爬虫源码都在github的仓库里，这个框架其实只是一个采集框架。采用了httplib2库完成抓取json数据，通过动态库完成更多爬虫需要操作的逻辑。定义好请求方式，以及每一次请求的数据格式，用的是getserver和sessioniosoperimental.html模块。
　　采集框架采用的是python3,也有人采用python2，我用的是3,毕竟2不是我长期采用的。源码下载地址：《有哪些你只需要看几行代码就能实现的技术？》。python的开发环境我一般用的是pycharm。因为pycharm是一个有专门文档的ide。methodoutput模块输出为excel，xml和json格式。
<p>xml为xml文件格式的图片。excelxml格式为xml格式的字典，有一些扩展api能够读取json文件，形如这样。json为json格式的文本文件。xml格式还能输出为array和csv格式，完成类似于javaapi:[{a:""a="b"></img>"a=""content=" 查看全部

　　【采集源码】黑马程序员，网易云课堂（demo）
　　关键词文章采集源码demo下载地址点击这里python视频课程下载地址：课程源码，免费送~~限量500套，领取方式添加微信号：700602816，备注：python，即可免费领取~有问题还可以留言评论哦。
　　只学python和爬虫的话那就只能去看些视频资料和官方文档了，老师推荐的话，黑马程序员，网易云课堂很多。
　　我觉得比较好的是，segmentfault上，慕课网上的有视频也有人贴出了源码。我只有一个大略的流程，具体细节可以参考一下另外，我目前的工作是爬虫。update1:1.代码对于你的工作没有太大意义，经验和代码经验比较重要。update2:如果目标是做数据分析，可以去下个数据库软件，比如mysql,linux下下用freebsd（商业版）或者freenews。
　　本地用windows下的mysql就行。update3:如果要做量化，用matlab,mathematica或者其他搞下也可以的。
　　题主的疑问要思考一下，编程有两种手段，一种是，用自己的编程思想编出代码，然后编译，部署，跑起来，另一种是，别人的代码，当然自己必须懂一些编程语言和一些数据结构，然后编译，转换，部署，跑起来。你应该是问技术难点在哪里。代码层面：一般的公司都有自己的基础架构，或者架构师，你的代码不在他的研发范围之内，你要被他的代码碾压，比如处理一些列服务器，数据库，或者一些底层的系统。
　　这类编程大概最难的就是分析架构的语言相关问题。逻辑层面：一般有些底层逻辑库是一个个大大小小的语言或者框架，公司的底层是业务逻辑，这部分是你学习基础架构需要接触到的东西。 查看全部

　　学了python，但是又不知道可以用来开发一个计算器？
　　我学习了python，但不知道它可以用来做什么。开发计算器？它太低了。开发一个网站？感觉网站涉及的知识点太多，一个人处理不了。别慌，本文介绍一个最近很火的文章自动生成器。用python写的，一秒能生成6000字的文章，看起来很时尚。
　　
　　人工智能写文章
　　故事应该从一个论坛开始。一开始，论坛上有一个问题，“学生退学申请6000字怎么写？”。然后，我们被讨厌形式主义的热心网友看到了。然后，还有这个“狗屎但不是文章generator”
　　
　　论坛有问题
　　由于头条上有很多python初学者，我将代码整理一下，写成类的形式供大家学习。好了，废话不多说，让我们开始吧。
　　一、环境配置：
　　Python 版本：3.6.0
　　编辑：pycharm
　　ps：每一步都有代码和布局截图，方便学习
　　第一步：导入相关python包# encoding:utf-8import randomimport json
　　random包用于生成随机数，主要是在生成文章时从指定数据源随机获取句子进行汇编。 json包是一种文本序列化，人性化，方便你修改（打开记事本，可以看到里面的所有内容，就知道了。）
　　
　　第2步：参数设置类CONF：path = "data.json"#数据路径article_length = 6000#文章字数repeat_rate = 2#句子重复性
　　这是个人编程的习惯。我习惯把一些配置，比如文件路径和配置参数，放在一个类中。当然，实际项目开发的时候，是存放在config文件中的，不会直接写在代码里。为了演示方便，写在一起，运行起来也方便。
　　
　　第三步：一个简单的文件读取工具函数 def read_json(file_name): """ Read json file: param file_name::return:""" with open(file_name,mode='r',encoding ="utf- 8") as file:return json.loads(file.read()) 文件读取在实际工作中经常用到，所以建议写一个工具类，积累起来，每次使用时直接调用，有无需重复。
　　
　　第四步：初始化模型类class Model: def __init__(self,饱含名气，before，after，bosh，config)：self.着名=着名#a代表前面的词，b代表后面的词self .before = before#在名人名言前获取boshself.after = after#在名人名言后获取boshself.bosh = bosh#代表文章main bosh source self.article_length = config.article_lengthself.repeat_rate = config.repeat_rateself.next_bosh = self.__shuffle_for_each(self.bosh)self.next_spiring = self.__shuffle_for_each(self.known) """模型初始化""" @classmethod def initialize(cls, config):#获取数据源data = read_json(config.path)著名 = data["著名"]# a 代表之前的单词，b 代表之前的单词 = data["before"]# 在名言之前获得一分 boshafter = data['after']# 获得一分之后名言 boshbosh = data['bosh']# 代表文章 废话返回cls（著名，之前，之后，bosh，配置）的主要来源。 . . initialize()函数和__init__()函数是对象的初始化和实例化，包括基本参数的赋值、模型的导入、模型的训练、模型的保存，最后返回一个对象给用户。这里作为类的基本操作属于通用模板，可以写在大多数项目中。
　　
　　第五步：继续完善模型类，添加一些常用的模块类Model:。 . . def __shuffle_for_each(self, data_list): """ shuffle traversal (iterator) """ pool = list(data_list) * self.repeat_rate while True:random.shuffle(pool)for line in pool:yield line def __get_spiring(self, ):""" 一些名人名言"""t_known = next(self.next_spiring)t_spiring = t_饱受赞誉.replace("a", random.choice(self.before))t_spiring = t_饱受赞誉。 choice(self.after))return t_known @staticmethod def __another_section():return ".\r\n "比较难理解的是shuffle遍历函数__shuffle_for_each()，它使用了关键字yield。如果你对yield没有初步的了解，那你先把yield当成“回报”。这是直观的。首先，它是一种回报。普通返回的意思是在程序中返回某个值。 yield 每次返回值都是基于原创状态，可以简单理解为迭代器。
　　
　　第六步：在model类中添加一个最重要的函数---生成文章def get_article(self, title)的主流程："""生成一篇文章文章:param title::返回：" "" section_flag = False content = str() 而 len(content)
　　
　　第七步：调用main函数 if __name__ =='__main__': model = Model.initialize(config=CONF) while True:title = input("请输入正文主题:") if'Exit' == title :breakarticle = model.get_article(title)print(article) 主函数 main() 是你整个程序的起点，它控制着所有的步骤。虽然不需要写main函数，但是为了规范编程，每次写程序都必须写main函数。
　　
　　好的，让我们运行代码。输入题目：“好好学习”，不到一秒就会生成一个文章。
　　前端页面输出：
　　
　　后端输出：
　　
　　如果有什么问题想索取源码（其实代码就在上面），可以后台给我发私信回复：python文章generated。我会把源代码发给你。最后，感谢大家的阅读，祝大家工作生活愉快！
　　本文链接： 查看全部

　　关键词文章采集源码：牛牛采集器的多类型功能
　　关键词文章采集源码：牛牛采集器牛牛采集器是什么：牛牛采集器由牛牛自主研发的一款采集器，它基于文本与视频形式下载爱奇艺、优酷等视频网站内容。牛牛采集器核心实现了接入多种demo接口，支持将视频存入本地进行下载，或者上传网盘进行转存。牛牛采集器团队团队成员大部分都是从业6年以上的采集器产品经理。牛牛采集器特色功能：一键热点视频、视频发布中特性分析：牛牛采集器拥有海量采集器地址列表，非常容易上手，所以热点采集也是牛牛采集器特色功能之一。
　　该功能支持优酷、爱奇艺、奇艺的热点播放列表、视频频道，播放列表，热门列表、频道等。线下高校校园会议/学生毕业设计交流/面试前推送；线上针对不同行业推送不同数据量需求的数据采集；网站排行榜、用户评价、网络排行榜等热门网站采集；地图采集助手、微博舆情监控、新闻云抓取工具；抓取模拟器：灵活改变采集类型。一键热点：采集功能初期的快速上线，一键发布视频模块，一键加速热点采集。
　　视频发布中：自动完成搜索过滤结果发布。分享功能：分享以及答疑。基于采集器发布过程中，针对目标网站的使用用户体验，做了响应对策，不影响用户浏览器体验的采集器将提供相应的应对策略，解决用户可能出现的疑问。接入牛牛采集器的多类型视频源需求：直播/点播;alllist=false采集器插件与在线版：目前牛牛采集器采集器插件插件代理、加速、屏蔽规则采集工具方便采集器用户使用。
　　当采集器请求高并发，有线下高校校园会议/学生毕业设计交流/面试前推送需求时，可选择用在线版。本地采集方式：线下用户实地采集可以采用线下采集的方式，既可以采集到高并发的视频数据，又可以节省周转成本。视频压缩、重命名功能牛牛采集器团队已经制作完成。热点采集推荐关注公众号：iiotqqyu同步推荐关注微信公众号：牛牛采集器。 查看全部

　　搜易站内搜索引擎(SearchEasySiteSearchSearchEngineEngine)
　　如果下载的源代码需要作者授权，请修改源代码。本站免费分享资源不会增加授权
　　1。修复单个二字搜索结果不准确的问题；
　　2.解决了XML接口的输出结果与前台搜索不一致的问题。
　　搜一站搜索引擎介绍
　　SearchEasy 站点搜索引擎（SearchEasy Site Search Engine）是一种针对互联网的现场搜索解决方案 网站。响应网站利用数据库搜索性能和体验，将搜索引擎技术应用于现场搜索。 本系统搭载中文分词、智能摘要、关键词高亮等技术，可与数据库无缝集成。目前，它支持 MS SQL 2000/2005 和 My SQL 数据库。软件基于B/S架构技术，前后端设计精美，操作体验良好。
　　搜一站搜索引擎软件特点：
　　1。智能中文分词：集成自主研发的细粒度中文分词进行现场搜索优化，充分兼顾搜索准确率和搜索率；
　　2、多数据库支持：目前支持使用最广泛的MS SQL SERVER 2000/2005、MySQL数据库，后台点击鼠标即可完成数据库数据匹配到索引数据库中；
　　3，毫秒级的速度：基于倒排索引全文索引技术的核心，索引可以以块为单位存储数千万的数据，并且搜索速度处于毫秒级；
　　4。强大的搜索功能：利用数据建模的概念，可以创建跨数据库、跨表格的博客、视频、下载等多种搜索功能。当然，全站也不会缺少搜索功能！
　　5。持续研发：基于多年研发的易搜索全文检索中间件的构建，保证持续提升能力，瞬息万变的互联网，只有持续的研发才能不断超越用户的搜索期望，发现搜索新价值！
　　搜一站搜索引擎【安装】
　　一、确保服务器支持.NET 2.0
　　2.新建站点，建议有独立的应用池，将所有文件复制到站点目录，设置数据目录可写，权限可修改。
　　三、进入backend/admincp.aspx，登录后台，密码账号：admin，默认密码：888888，登录后先修改密码。
　　四、通过搜索类型菜单，新建搜索类型，按照提示操作即可。
　　如果需要使用标签系统，还需要设置标签目录具有读写和可编辑权限。另外，升级版请覆盖
　　数据目录下的subject.config文件
　　搜索引擎网站上的搜索引擎首页：
　　
　　2、搜索列表：
　　
　　3、后台页面：
　　 查看全部

　　关键词文章采集源码学习相关工具电脑字幕srtsrt字幕
　　关键词文章采集源码学习相关工具电脑字幕速览srtsrt字幕在字幕内增加unicode编码，用unicode字符替代ascii字符（即unicode字符），可以缩小字体，提高显示效果。srt字幕属于html格式。在以下图表中的设置中：```div{font-family:arial-serif;}```根据你的宽度设置选择字体。
　　按下图设置进行剪切：「核心算法」本文主要讲了srt字幕在编码转换和内嵌动画制作过程中的专门技巧。先简单介绍下srt字幕。srt字幕分ascii和html两种编码。ascii是一个程序能解析的编码，html是一个页面能解析的编码。多数网站都使用ascii字符编码（finalcutpro2expansion）。
　　但是ascii字符还有另一种编码，我们将它叫做html字符编码（htmlcharactermode）。srt属于html字符编码。我们先解释下字符编码的定义。对于页面里的html文件（或unicode文件），该页面编码为：ascii字符编码的utf-8/gbk编码，以1开头，0开头。```div{font-family:sans-serif;}对于程序，则转换成ascii编码的utf-8/gbk编码。
　　如下图的srt文件中，显示为了ascii编码，解码后是html字符。字符编码不同，会在字体中保留的字符与位置不同。下图是html转换成ascii字符编码（utf-8编码）：我们插入动画，调整字幕大小、尺寸、速度以及对齐方式。将动画和原有的ascii字符编码（utf-8编码）字幕一起放进ppt动画中就可以放映啦~演示下这个小动画：（如下图）来源：srt转化成ascii字符编码字幕工具--字幕之家。 查看全部

　　采集源码test.py-v:xx最后wheelview页面展示页图
　　关键词文章采集源码test.py-v:xx最后wheelview页面展示页图表示文章内链接地址1.最新发布的一篇文章，文章作者已经删除，但是也是上架前发布的，与await的源码是一致的。2.10篇文章内链接地址可以采集，并且带前几个词，不像await是词为单位加上链接。2.2-await:xx附带wheel用户页面显示，加入源码下面即可采集。
　　想知道一篇文章列表页有哪些url不错，需要复制内容到wheel.py里面。{#definethewheelviewtoxx:xxcontent_list=[]forcontentincontent_list:forkeyinpage_key:ifkey=='f':xx_view=xx_view.group(content_list)else:xx_view.append('xx')usethespider'spurposewheretheawait(xx_view.index)istrueif'xx'incontent_list:#behandledwiththespider'ssplittingpurposeiflen(key)>1:#print(key)iflen(content_list)>1:#iflen(xx_view)==1:xx_view.remove('xx')else:xx_view.append('xx')notethatthexx_view'smatchesthis'sortcontentitem',whicharethenumberofwheelviewswhichtheitemisstartedwhenthespiderendstopurchaseoneurl.headers={'accept':'*/*','accept-encoding':'gzip','connection':'keep-alive','x-requested-with':'*','x-requested-with-user-agent':'mozilla/5.0(windowsnt6.1;wow64)applewebkit/537.36(khtml,likegecko)chrome/61.0.3460.132safari/537.36'}#wheel_view=xx_view.group(content_list)defpercive_all_items(content):returnsorted(content[::-1],key=content[::-1],reverse=true)3.然后用post直接推送数据进来。view.post('xxx',{'viewname':content})。 查看全部

　　关于「前端学习路线图」的回答，点赞近1w次
　　关键词文章采集源码讲解阿里博客、知乎、csdn、百度文库、豆丁、道客巴巴等知道程序猿都去哪里了大环境这样，以后赚钱会变难么专注一点吧，只关注最新的，最热的哈哈！发现自己也就微薄之力，连收藏都收藏不全人类太复杂，我们根本无法理解所以不要说自己掌握了什么，
　　我不知道你这算不算前端知识普及，我只知道你大概的印象可能有点不准确。毕竟，你在别人眼里还是无知的。我推荐你看看@张鑫旭关于「前端学习路线图」的回答，这个比较详细的介绍了，你可以看看。在前端开发中，有哪些专门用来培养专业能力，或者说，至少对一个新人来说是“容易”入门的技术？你看的是资料，你觉得付出了，但是别人可能在细节上，非常用心，甚至可能是自己一开始就画了很多小点。
　　对于前端来说，如果你在详细的地方说的不对，请私信我再跟你说。就我目前理解，前端没有你想象的那么简单，至少知乎很多问题都是找你的主观去判断，看我回答后，做出的判断，而非实际情况。所以，没有办法细谈。以上。
　　分享了17168次楼主的问题，点赞近1w次，其中能称为干货的就98个。收藏117，好评21。3.前端新人需要学习那些知识？5.后端新人需要学习那些知识？5.1前端新人应该怎么养成思维和工具意识？10.1前端新人应该具备哪些能力？10.5可以私信我你的问题么？11.收藏的知乎问题该怎么加入收藏夹以及已经收藏的问题该怎么删除？9.0正好也想自己做个帖子，我以前总是觉得自己什么都学不会，但是，我发现，这个帖子就可以帮我解决这些问题。
　　如何学习前端和前端开发？有兴趣的话可以试着先看看我写的。不过，可能并不一定能学好，毕竟我们不能一起成长呀。我有空的时候就会回来看看。6.哈哈哈哈。我真的很喜欢你，但是真的不能和你一起学习。哈哈哈哈哈~！7.跟小哥哥在一起，很开心，我是女生，但是.所以，我选择看书！看书！看书！：）7.每次翻一下收藏夹，才感觉到自己还有好多收藏。
　　嘿嘿~！所以，我希望大家都能找到心仪的javascript！我们一起学javascript！7.收藏了一堆svg，看着很心累..收藏了这么多我也看不过来？所以，我选择不收藏！哈哈哈哈哈！对，是：藏起来！不要叫我姐姐，不然我有点害羞！8.觉得我写代码效率低？那就抓紧一起学前端好了。8.高中生要想学好前端，应该看哪些书？如何看书？7.html入门第一本书籍？如何入门？4.这位前端大佬关于前端如何入门的回答，你要不要看？3.你有哪些「。 查看全部

　　
搜易站内搜索引擎无缝支持多种数据库数据汇入索引
　　
　　Souyi站点搜索引擎是针对Internet 网站点的站点搜索解决方案。它具有强大的功能和优越的性能。它可以帮助网站以大数据量和大搜索量解决低成本的现场搜索质量和效率问题。
　　基于Lucene开发的站点搜索解决方案，它集成了专为站点​​搜索而设计的细粒度中文分词，有效地考虑了搜索准确性和搜索完成率，无缝支持各种数据库数据导入索引，并支持整个站点，信息，博客和其他类型的同时搜索，支持按相关性/时间进行搜索，支持按时间进行过滤器搜索，并且还具有实用的功能，例如智能提示，相关搜索和搜索历史。
　　软件功能：
　　1。智能中文分词：将自主开发的细粒度中文分词集成到现场搜索优化中，充分考虑了搜索准确率和搜索完成率；
　　2，多数据库支持：当前支持使用最广泛的MS SQL SERVER，Access和MySQL数据库。您可以在后台单击鼠标来完成数据库数据与索引数据库的匹配；
　　3，毫秒级速度：基于倒排索引全文索引技术的核心，索引可以以块为单位存储数千万的数据，并且搜索速度处于毫秒级；
　　4。频道管理模式：使用频道化的概念，您可以跨数据库和表格为各种频道类别（例如博客，视频，下载等）创建搜索功能。当然，整个网站上都不会缺少搜索功能；
　　5。同义词搜索：提供自定义的同义词组功能，搜索结果更符合用户需求；
　　6。广告空间管理：管理广告更方便，更快捷；
　　7，TAG聚合功能：批量导入，生成高度相关的TAG聚合静态页面，作为网站的必要流量武器；
　　8，搜索关键词条记录：了解用户需求为了解用户提供了一种新途径，以便更好地留住用户；
　　9，JS外部调用：实现“相关文章”，为关键词主题创建最方便，最佳的解决方案；
　　10。移动版本：针对移动终端（例如手机）进行了优化的站点搜索。在移动互联网时代，网站搜索并不落后；
　　11。敏感过滤词管理：提供自定义过滤敏感词功能，以方便对特定搜索进行过滤关键词。
　　操作环境：
　　支持Microsoft .Net Framework 2. 0 / 4. 0的Windows7 / 2003/2008/2012系列操作系统需要安装IIS组件服务。
　　适用字段：
　　适用于各种网站现场全文搜索新闻信息，博客日志，新颖下载等。它还适用于企业内使用的数据库的全文搜索，也可以用于为中小型行业构建垂直搜索引擎。
　　Souyi网站搜索引擎6. 3更新日志：2020-03-14
　　1.细节调整和局部性能优化。 查看全部

　　优采云采集器V9为例，讲解文章采集的实例(组图)
　　在我们的日常工作和研究中，对某些有价值的文章进行采集可以帮助我们提高信息的利用率和集成率。对于新闻，学术论文和其他类型的电子产品文章，我们可以将网络抓取工具用于采集。
　　这种类型的采集比较容易比较一些数字化的不规则数据。这里我们以网络抓取工具优采云 采集器 V9为例，说明每个人都学习的文章 采集示例。
　　熟悉优采云 采集器的朋友知道您可以通过官方网站上的常见问题解答来检索采集过程中遇到的问题，因此这里以采集常见问题为例进行说明Web爬行工具采集]的原理和过程。
　　在此示例中，我们将演示地址。
　　（[1）创建新的采集规则
　　选择一个组并单击鼠标右键，选择“新建任务”，如下所示：
　　
　　（[2）添加开始URL
　　在这里，假设我们需要采集 5页数据。
　　分析网址变量的规律
　　首页地址：
　　第二页地址：
　　第三页地址：
　　由此我们可以推断出p =之后的数字是分页的含义，我们使用[地址参数]来表示：
　　因此设置如下：
　　
　　地址格式：使用[地址参数]表示更改后的页码。
　　编号更改：从1开始，即第一页；每增加1，即每页的更改数量；共5项，共采集 5页。
　　预览：采集器将根据上述设置生成一部分URL，以便您判断添加的内容是否正确。
　　然后确认。
　　（[3） [常规模式]获取内容URL
　　普通模式：默认情况下，此模式获取第一级地址，即从起始页面的源代码获取到内容页面A的链接。
　　在这里，我将向您展示如何通过自动获取地址链接+设置区域来获取它。
　　检查页面的源代码以查找文章地址所在的区域：
　　
　　设置如下：
　　注意：有关更详细的分析说明，请参阅本手册：
　　操作指南>软件操作> URL 采集规则>获取内容URL
　　
　　点击URL 采集测试以查看测试效果
　　
　　（[3） Content 采集 URL
　　以标签采集为例进行说明
　　注意：有关更详细的分析说明，请参阅本手册
　　操作指南>软件操作>内容采集规则>标记编辑
　　我们首先检查其页面的源代码，然后找到“标题”所在的代码：
　　导入Excle是一个对话框〜打开Excle- 优采云 采集器帮助中心时出错
　　已分析：起始字符串为：
　　结尾字符串为：
　　数据处理内容的替换/排除：需要替换为优采云 采集器帮助中心为空
　　
　　设置内容标签的原理相似。在源代码中找到内容的位置
　　
　　已分析：起始字符串为：
　　结尾字符串为：
　　数据处理-HTML标记排除：过滤不想要的A链接等。
　　
　　设置另一个“源”字段
　　
　　完成了一个简单的文章 采集规则。我不知道网民是否已经学会了。顾名思义，Web抓取工具适用于在网页上抓取数据。您也可以使用上面的示例。可以看出，这类软件主要通过源代码分析来分析数据。有些未在此处列出的情况，例如登录采集，使用代理采集等。如果您对网络爬网工具感兴趣，则可以登录采集器官方网站进行学习你自己。 查看全部

　　如何制作很高逼格的横版插图图片文字特效封面？
　　关键词文章采集源码提供vba制作教程每个学习vba的同学，都绕不开的话题就是写学习文章，但写作文章，可以建立一套流程，进行多次产生不同的文章的过程，文章质量和数量可以由第二次文章的数量来控制，可以避免文章作者在短时间内，写出大量的文章。并且出现很多同学在写作时间上，产生更多的拖延症。ppt源码可以根据需要，对ppt的主题样式，进行随意更改，还可以自定义内容。
　　至于pptx和ppt格式，各有各的优势，并且可以无缝兼容，对于使用者来说，vba学习者而言，都需要进行转换的同时，了解编程的方法即可，这方面，个人认为不是难点。最主要的，要了解内容的更改与优化的内容，每一种格式都有自己的优点。
　　先去pptstore下载个最新的，
　　更新了一个答案，修改下吧。制作ppt，最主要的是效率要高，而不是形式。就你提出的两个问题，更多是一种工作方式的问题。ppt我个人的看法，在字多的时候，最好使用辅助线进行渐变填充。辅助线条：-logo-icon-image-for-ppt/blob/master/qihuxau%3a1%e5%8c%b8%e7%9a%84%e4%b9%80%e6%94%b5%e8%a9%b7%e7%88%b9%e4%ba%ac%e7%94%b8%e5%a4%a0%e5%89%8f%e4%bd%8d%e4%b8%9e%e6%9c%ac/然后我们再看看这个教程，希望对你有帮助。
　　如何制作ppt逼格很高的横版插图图片文字特效封面？-靳宇的回答-知乎如何制作ppt逼格很高的横版插图图片文字特效封面？。 查看全部

　　对于动态加载的网站我推荐使用selenium库来爬取
　　如果您要订阅此博客的内容，它将每天自动发送到您的邮箱，请单击此处
　　为抓取和下载图片三网站个图片搜索结果。
　　首先，通过在爬网过程中遇到的问题，总结如下：
　　1、一次网站上加载在页面上的图片数量是可变的，并且每次翻页时都会刷新。对于具有大量数据的爬网程序，几乎所有人都需要使用翻页功能，有以下两种方法：
　　1）通过网站上的URL刷新，例如Bing Pictures：
　　url = 'http://cn.bing.com/images/async?q={0}&first={1}&count=35&relp=35&lostate=r
&mmasync=1&dgState=x*175_y*848_h*199_c*1_i*106_r*0'



1


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　　2）使用硒来模拟鼠标操作来翻页，这将在Google图像抓取中进行说明。
　　2、每个网站应用程序都有不同的图片加载技术。对于静态加载的图片网站，抓取图片非常容易，因为每张图片的网址都直接显示在网页的源代码中。查找每个图片可以使用urlretrieve（）下载与图片相对应的url。但是，对于动态加载的网站，它更加复杂，并且需要对特定问题进行特定分析。例如，Google图片每次都会加载35张图片（只能获得35张图片的网址）。滚动一次时，网页不会刷新，但会再次加载一批图片，并将它们与先前加载的图片一起显示在网页的源代码中。对于动态加载的网站，我建议使用selenium库进行爬网。
　　基本上，抓取图像的过程如下（对于网站来说，它可以通过URL翻页或不需要翻页）：
　　1.找到抓取图片所需的网站。 （以Bing为例）
　　
　　2.使用google元素检查（未使用过，将不会介绍其他内容）来查看网页的源代码。
　　
　　3.使用左上角的元素检查来找到对应图像的代码。
　　
　　4.通过观察找到翻页的规则（某些网站动态加载是完全不可见的，不建议使用此方法）
　　
　　从图中可以看到标记div，当我们滚动页面并首先打开页面时，class ='dgControl hover'中的data-nexturl的内容将始终改变，q = binary code是的二进制表示我们的关键字。添加前缀后，我们获得了要使用的网址。
　　5.我们将网页的源代码放入BeautifulSoup中，代码如下：
　　url = 'http://cn.bing.com/images/async?q={0}&first={1}&count=35&relp=35&lostate=r&mmasync=1&dgState=x*175_y*848_h*199_c*1_i*106_r*0' agent = {'User-Agent': "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/31.0.165063 Safari/537.36 AppEngine-Google."}
page1 = urllib.request.Request(url.format(InputData, i*35+1), headers=agent)
page = urllib.request.urlopen(page1)
soup = BeautifulSoup(page.read(), 'html.parser')



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　　我们得到的汤是“ bs 4. BeautifulSoup”类对象，可以直接对其进行操作，并且可以自己搜索特定内容。
　　首先选择所需网址所在的类，如下所示：
　　
　　波浪线是我们需要的网址。
　　我们从以下代码中获得所需的网址：
　　if not os.path.exists("./" + word):#创建文件夹 os.mkdir('./' + word) for StepOne in soup.select('.mimg'):
link=StepOne.attrs['src']#将得到的转化为字典形式并取src对应的value。 count = len(os.listdir('./' + word)) + 1 SaveImage(link,word,count)#调用函数保存得到的图片。



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　　最后调用urlretrieve（）函数下载我们得到的图像URL，代码如下：
　　 try:
time.sleep(0.2)
urllib.request.urlretrieve(link,'./'+InputData+'/'+str(count)+'.jpg') except urllib.error.HTTPError as urllib_err:
print(urllib_err) except Exception as err:
time.sleep(1)
print(err)
print("产生未知错误，放弃保存") else:
print("图+1,已有" + str(count) + "张图")



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　　这里需要强调的是，除了错误测试外，打开URL和当前下载的图片都需要使用try，否则，程序在发生错误时很容易崩溃，这极大地浪费了数据时间采集。 查看全部

　　关键词文章采集源码下载，搜狗pdf搜索-打开pdf的秘密
　　关键词文章采集源码下载，
　　pexels2.1商业文章，直接点击json然后跳转到pic的response，
　　选择要查询的书籍或是站点，
　　网址：pexels有浏览和下载两种
　　搜狗pdf查询网址:1.搜狗pdf搜索-打开pdf的秘密2.、和访问在线文档|课件|书籍|词典|听书和pdf转word技术贴
　　老版pc端没有搜狗pdf搜索，所以需要使用windows的浏览器进行搜索，有些用户会使用网页版pc端搜索网址：/，
　　textwrangler截图另存为页面，再截图，
　　搜狗搜索-内容丰富的在线pdf阅读器
　　pipinstallpexels即可实现，相关视频教程，
　　osx上可以这样，分享给你们怎么用pexels其它linux系统要靠大神咯。
　　windows系统的话：在library/applicationsupport/pexels/目录下，有个psr-5.0系列标准文件。按照它的要求，你得先找一个能用的浏览器，比如说firefox或者chrome。打开某个页面，新建一个标签。其实很多项目都已经写好了psr-5.0系列标准文件（比如说eclipsefinereader的finereader），你只需要按照它的要求，找到psr-5.0系列标准文件并打开，再去搜索就行了。图标有点像英文版的safari网页版标签页。firefox或者chrome也可以找到对应的页面。 查看全部