技术文章:爬虫与反爬虫技术简介
　　vivo 互联网安全团队 - 谢鹏
　　随着互联网大数据时代的到来，网络爬虫也成为了互联网的重要产业。它是一个自动获取网页数据和信息的爬虫程序，是网站搜索引擎的重要组成部分。通过爬虫，您可以获得您想要的相关数据信息，让爬虫辅助您的工作，从而降低成本，提高业务成功率，提高业务效率。
　　本文一方面从爬虫和反反爬虫的角度解释了如何高效爬取网络上的开放数据。采集提供一些关于数据处理服务器过载的建议。
　　爬虫是指按照一定的规则自动从万维网上抓取信息的程序。本次主要介绍爬虫、反爬虫、反爬虫的技术原理和实现。对于安全研究和学习，它不会做很多爬虫或商业应用。
　　一、爬虫技术原理及实现
　　1.1 爬虫的定义
　　爬虫分为两类：一般爬虫和重点爬虫。前者的目标是爬取尽可能多的网站，同时保持一定的内容质量。比如百度等搜索引擎就是这类爬虫，如图1是一般搜索引擎的基础架构：
　　首先选择互联网中的一部分网页，将这些网页的链接地址作为种子URL；
　　将这些种子URL放入待爬取的URL队列中，爬虫从待爬取的URL队列中依次读取；
　　通过DNS解析URL，并将链接地址转换为网站服务器对应的IP地址；
　　网页下载器通过网站服务器下载网页，下载的网页是网页文档的形式；
　　提取网页文档中的网址，过滤掉已抓取的网址；
　　继续抓取没有被抓取的网址，直到待抓取的网址队列为空。
　　图1.通用搜索引擎的基础架构
　　爬虫通常从一个或多个URL开始，在爬取过程中不断将符合要求的新URL放入待爬队列中，直到满足程序的停止条件。
　　我们日常看到的爬虫基本都是后者。目标是在抓取少量网站的同时尽可能保持准确的内容质量。一个典型的例子如图2所示，抢票软件，利用爬虫登录票务网络，爬取信息辅助业务。
　　图片2.抢票软件
　　了解了爬虫的定义之后，我们应该如何编写爬虫程序来爬取我们想要的数据。我们可以先了解一下目前常用的爬虫框架，因为它可以写一些常用爬虫功能的实现代码，然后留下一些接口。在做不同爬虫项目时，我们只需要根据实际情况编写少量改动即可。 ，并根据需要调用这些接口，即可以实现爬虫项目。
　　1.2爬虫框架介绍
　　常用的搜索引擎爬虫框架如图3所示。首先，Nutch是专门为搜索引擎设计的爬虫，不适合精准爬取。 Pyspider和Scrapy都是用python语言编写的爬虫框架，都支持分布式爬虫。另外，由于其可视化的操作界面，Pyspider比Scrapy的全命令行操作更加人性化，但功能不如Scrapy强大。
　　图3.爬虫框架对比
　　1.爬虫3个简单例子
　　除了使用爬虫框架进行爬取外，还可以从零开始编写爬虫程序。步骤如图4：
　　图4.爬虫基本原理
　　接下来，我们将通过一个简单的示例来实际演示上述步骤。我们要爬取的是某个应用市场的列表。我们以此为例，因为这个网站没有任何反爬的手段。通过以上步骤，我们可以轻松抓取内容。
　　图5.网页及其对应的源码
　　网页及其对应的源码如图5所示。对于网页上的数据，假设我们要爬取排行榜上每个应用的名称及其分类。
　　我们先分析网页的源码发现可以直接在网页的源码中搜索“抖音”等app的名字，然后看到名字应用的名称、应用的类别等都在一个标签中，所以我们只需要请求网页地址，获取返回的网页源代码，然后对网页源代码进行正则匹配，提取所需数据并保存，如图 6 所示。
　　#获取网页源码def get_one_page(url): try: response = requests.get(url) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: return None #正则匹配提取目标信息并形成字典def parse_one_page(html): pattern = re.compile('.*?data-src="(.*?)".*?.*?det.*?>(.*?)</a>.*?p.*?(.*?)</a>.*?',re.S) items = re.findall(pattern, html) j = 1 for item in items[:-1]: yield {'index': str(j), 'name': item[1], 'class':item[2] } j = j+1 #结果写入txtdef write_to_file(content): with open(r'test.txt', 'a', encoding='utf-8') as f: f.write(json.dumps(content, ensure_ascii=False)+'\n')
　　图6.爬虫代码及结果
　　二、反爬虫相关技术
　　在了解具体的反爬措施之前，我们先介绍一下反爬的定义和含义。限制爬虫程序访问服务器资源和获取数据的行为称为反爬虫。爬虫的访问速度和目的与普通用户不同。大多数爬虫都会毫无节制地爬取目标应用程序，给目标应用程序的服务器带来巨大压力。机器人发出的网络请求被运营商称为“垃圾流量”。为了保证服务器的正常运行或者降低服务器的压力和运行成本，开发者不得不借助各种技术手段来限制爬虫对服务器资源的访问。
　　那么为什么要做反爬虫呢？答案很明显。爬虫流量会增加服务器的负载。过多的爬虫流量会影响服务的正常运行，导致收入损失。另一方面，一些核心数据泄露会使数据所有者失去竞争力。
　　常见的反爬虫方法如图7所示，主要包括文本混淆、动态页面渲染、验证码校验、请求签名校验、大数据风控、js混淆和蜜罐等。文本混淆包括css偏移、图像伪装文字、自定义字体等。控制策略的制定往往基于参数验证、行为频率和模式异常。
　　图7.常用反爬虫方法
　　2.1 CSS 偏移反爬虫
　　在构建网页时，需要使用 CSS 来控制各种字符的位置。情况也是如此。可以使用 CSS 将浏览器中无序显示的文本存储在 HTML 中，从而限制爬虫。 CSS 偏移反爬是一种反爬的方法，它使用 CSS 样式将乱序的文本排版成正常的人类阅读顺序。这个概念不是很好理解，我们可以通过对比两段文字来加深对这个概念的理解：
　　以上两段浏览器显示的信息应该是正确的。如果我们按照上面提到的爬虫步骤，定期分析网页并提取信息，就会发现学号有误。
　　看图8所示的例子，如果我们要爬取这个网页上的机票信息，首先需要对网页进行分析。红框显示的467价格对应的是中国民航石家庄到上海的机票，但是分析网页源码发现代码中有3对b标签，第一对b tags 收录 3 对 i 标签，其中 i 标签中的数字都是 7，也就是说第一对 b 标签的显示结果应该是 777。第二对 b 标签中的数字是 6，而第三对b标签中的数字是4，所以我们无法直接通过正则匹配得到正确的票价。
　　图8.CSS偏移反爬虫示例
　　
　　2.2个图像伪装反爬虫
　　图片伪装反爬虫，其本质是用图片替换原创内容，使爬虫程序无法正常获取，如图9所示。这个反爬虫的原理很简单，就是在前端页面中，应该是普通文本内容的部分被替换为图片。这种情况下，可以直接用ocr来识别图片中的文字，绕过。而且因为是用图片而不是文字来显示，所以图片本身会比较清晰，没有很多噪声干扰，ocr识别的结果会非常准确。
　　图片9.图像伪装反爬虫示例
　　2.3 自定义字体反爬虫
　　在 CSS3 时代，开发者可以使用@font-face 来指定网页的字体。开发人员可以将自己喜欢的字体文件放在 Web 服务器上，并在 CSS 样式中使用它。当用户使用浏览器访问网页应用时，浏览器会下载对应的字体到用户的电脑，但是当我们使用爬虫程序时，由于没有对应的字体映射关系，无法直接获取到有效数据爬行。
　　如图10所示，该网页中每个店铺的评论数、人均、品味、环境等信息都是乱码，爬虫无法直接读取内容。
　　图10.自定义字体反爬虫示例
　　2.4页动态渲染反爬虫
　　根据渲染方式的不同，网页大致可以分为客户端渲染和服务器端渲染。
　　客户端渲染和服务端渲染最重要的区别就是谁来完成html文件的完整拼接。如果是在服务端做完再返回给客户端，就是服务端渲染，如果是前端做更多的工作完成html的拼接，就是客户端渲染。
　　图11.客户端渲染示例
　　2.5个验证码反爬虫
　　几乎所有应用都会弹出验证码供用户识别涉及用户信息安全的操作，确保操作是人的行为，而不是大型机器。那为什么会出现验证码呢？在大多数情况下，这是因为 网站 被访问太频繁或行为不端，或者是直接限制某些自动化操作。它们分类如下：
　　在许多情况下，例如登录和注册，这些验证码几乎总是可用的。其目的是限制恶意注册、恶意爆破等，也是一种反爬取手段。
　　当一些网站遇到访问频率过高的行为时，可能会直接弹出登录窗口，要求我们登录后才能继续访问。此时验证码直接绑定在登录表单上。 ，即使检测到异常，也会采用强制登录的方式进行反爬。
　　如果一些比较常规的网站遇到访问频率稍高的情况，会弹出验证码供用户识别提交，验证当前访问者网站是否为一个真人，用于限制某些机器的行为和实现反爬虫。
　　常见的验证码形式包括图形验证码、行为验证码、短信、扫描验证码等，如图12所示。对于是否成功通过验证码，除了能够根据验证码的要求准确完成相应的点击、选择、输入等，通过验证码风控也很关键；比如对于滑块验证码，验证码风控可能是检测滑动轨迹，如果检测到的轨迹是非人为的，则判断为高风险，导致无法通过成功。
　　图12.验证码反爬虫方法
　　2.6 请求签名验证反爬虫
　　签名验证是防止服务器被恶意链接和篡改数据的有效方法之一，也是后端API最常用的保护方法之一。签名是根据数据源进行计算或加密的过程。用户签名后，会生成一个一致且唯一的字符串，这是您访问服务器的身份标志。由于其一致性和唯一性两大特点，可以有效防止服务器将伪造数据或篡改数据当作正常数据处理。
　　上面2.4小节中提到的网站是通过客户端渲染网页，通过ajax请求获取数据，使得爬虫的难度增加到一定程度程度。接下来分析ajax请求，如图13所示，会发现ajax请求是用请求签名的，分析的是加密参数，如果要破解请求接口，需要破解的加密方法参数，这无疑进一步增加了难度。
　　图13.Ajax请求排名数据
　　2.7个蜜罐反爬虫
　　蜜罐反爬虫是一种隐藏链接的方法，用于检测网页中的爬虫程序。隐藏的链接不会显示在页面上，普通用户无法访问，但是爬虫程序可能会将链接进入待爬队列，向链接发起请求。开发者可以利用这个特性来区分普通用户和爬虫程序。如图14，查看网页源码，页面上只有6个产品，col-md-3
　　有8对
　　标签。这个 CSS 样式的作用是隐藏标签，所以我们在页面上只看到 6 个 item，爬虫会提取 8 个 item 的 URL。
　　图14.蜜罐反爬虫示例
　　三、防反爬相关技术
　　对于上节提到的反爬技术，反爬技术主要有以下几种：CSS偏移反爬、自定义字体反爬、动态页面渲染反爬、验证码破解等. . ，下面将详细介绍这些方法。
　　3.1 CSS 偏移反爬
　　3.1.1 CSS 偏移逻辑介绍
　　那么对于上述2.1css偏移反爬虫的例子，如何才能得到正确的机票价格呢？仔细看CSS样式，可以发现每个带数字的标签都有一个样式集，第一对b标签中的i标签对的样式是一样的，都是width: 16px；另外，还要注意最外层span标签对的样式是width:48px。
　　如果按照css样式的线索，第一对b标签中的3对i标签正好占据span标签对的位置，它们的位置如图15所示。页面上显示的价格此时应该是777，但是由于第2对和第3对b标签里面有值，所以我们还需要计算它们的位置。由于第二对b标签的位置样式是left:-32px，所以第二对b标签中的值6会覆盖原来第一对b标签中的第二个数字7，页面应该显示的数字是767.
　　根据这个规则，第三对b标签的位置样式是left：-48px，这个标签的值会覆盖第一对b标签中的第一个数字7，最终显示的票价是467 .
　　图15.偏移逻辑
　　3.1.2 CSS偏移反爬代码实现
　　那么接下来，我们将根据上面的css样式规则编写代码来爬取网页以获取正确的机票价格。代码和结果如图16所示。
　　if __name__ == '__main__': url = 'http://www.porters.vip/confusion/flight.html' resp = requests.get(url) sel = Selector(resp.text) em = sel.css('em.rel').extract() for element in range(0,1): element = Selector(em[element]) element_b = element.css('b').extract() b1 = Selector(element_b.pop(0)) base_price = b1.css('i::text').extract() print('css偏移前的价格：',base_price) alternate_price = [] for eb in element_b: eb = Selector(eb) style = eb.css('b::attr("style")').get() position = ''.join(re.findall('left:(.*)px', style)) value = eb.css('b::text').get() alternate_price.append({'position': position, 'value': value}) print('css偏移值：',alternate_price) for al in alternate_price: position = int(al.get('position')) value = al.get('value') plus = True if position >= 0 else False index = int(position / 16) base_price[index] = value print('css偏移后的价格：',base_price)
　　图16. CSS偏移反爬代码及结果
　　
　　3.2自定义字体反爬
　　针对上述2.3自定义字体反爬的情况，解决方法是在网页中提取自定义字体文件（通常是WOFF文件），并将映射关系收录到爬虫代码中，您可以获取有效数据。解决步骤如下：
　　发现问题：查看网页源码，发现关键字符被编码替换，如&#xefbe
　　分析：查看网页，发现css自定义字符集被隐藏了
　　查找：查找css文件的url，得到字符集对应的url，如PingFangSC-Regular-num
　　查找：查找并下载字符集url
　　对比：将字符集中的字符与网页源代码中的代码进行比较，发现代码的后四位对应的字符，即与网页源代码对应的味道网页是 8.9 分
　　3.3页动态渲染反爬
　　客户端渲染的反爬虫，页面代码在浏览器源码中看不到，需要进行渲染，进一步获取渲染结果。破解这个反爬虫有几种方法：
　　在浏览器中，可以通过开发者工具直接查看ajax的具体请求方式、参数等；
　　使用 selenium 模拟真人操作浏览器获取渲染结果。后续操作步骤与服务端渲染流程相同；
　　如果渲染的数据隐藏在html结果的js变量中，可以直接定时提取；
　　如果有JS生成的加密参数，可以找出加密部分的代码，然后用pyexecJS模拟JS的执行，并返回执行结果。
　　3.4验证码破解
　　以下是识别滑块验证码的示例。如图17所示，是使用目标检测模型识别滑块验证码间隙位置的结果示例。这种破解滑块验证码的方法对应的是模拟真人的方法。不使用接口破解的原因是加密算法很难破解，而且加密算法可能每天都在变化，所以破解的时间成本比较大。
　　图17.通过目标检测模型识别滑块验证码的差距
　　3.4.1爬取滑块验证码图片
　　由于yolov5使用的目标检测模型是监督学习，所以需要爬取滑块验证码的图片并做标记，然后输入到模型中进行训练。通过模拟真人在场景中爬取一些验证码。
　　图18.爬取的滑块验证码图片
　　3.4.2 手动打标
　　这次使用labelImg 手动标注图片。手动标记需要很长时间。 100张照片通常需要大约40分钟。自动标记码写起来比较复杂，主要是需要把验证码的所有背景图片和gap图片分别提取出来，然后随机生成gap位置作为标签，把gap放到对应的gap中位置生成图片作为输入。
　　图19.标记验证码图片和标记后生成的xml文件
　　3.4.3目标检测模型yolov5
　　clone yolov5的官方代码直接从github下载，基于pytorch。
　　接下来的步骤如下：
　　数据格式转换：将手动标注的图片和标签文件转换为yolov5接收到的数据格式，得到yolov5格式的1100张图片和1100个标签文件；
　　新建数据集：新建custom.yaml文件，创建自己的数据集，包括目录、类别个数、训练集和验证集的类别名称；
　　训练调优：修改模型配置文件和训练文件后，根据训练结果进行训练和超参数调优。
　　将xml文件转换为yolov5格式的部分脚本：
　　for member in root.findall('object'): class_id = class_text.index(member[0].text) xmin = int(member[4][0].text) ymin = int(member[4][1].text) xmax = int(member[4][2].text) ymax = int(member[4][3].text) # round(x, 6) 这里我设置了6位有效数字，可根据实际情况更改 center_x = round(((xmin + xmax) / 2.0) * scale / float(image.shape[1]), 6) center_y = round(((ymin + ymax) / 2.0) * scale / float(image.shape[0]), 6) box_w = round(float(xmax - xmin) * scale / float(image.shape[1]), 6) box_h = round(float(ymax - ymin) * scale / float(image.shape[0]), 6) file_txt.write(str(class_id)) file_txt.write(' ') file_txt.write(str(center_x)) file_txt.write(' ') file_txt.write(str(center_y)) file_txt.write(' ') file_txt.write(str(box_w)) file_txt.write(' ') file_txt.write(str(box_h)) file_txt.write('\n') file_txt.close()
　　训练参数设置：
　　parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--weights', type=str, default='yolov5s.pt', help='initial weights path')parser.add_argument('--cfg', type=str, default='./models/yolov5s.yaml', help='model.yaml path')parser.add_argument('--data', type=str, default='data/custom.yaml', help='data.yaml path')parser.add_argument('--hyp', type=str, default='data/hyp.scratch.yaml', help='hyperparameters path')# parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300)parser.add_argument('--epochs', type=int, default=50)# parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs')parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=8, help='total batch size for all GPUs')parser.add_argument('--img-size', nargs='+', type=int, default=[640, 640], help='[train, test] image sizes')parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training')parser.add_argument('--resume', nargs='?', const=True, default=False, help='resume most recent training')parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint')parser.add_argument('--notest', action='store_true', help='only test final epoch')parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable autoanchor check')parser.add_argument('--evolve', action='store_true', help='evolve hyperparameters')parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket')parser.add_argument('--cache-images', action='store_true', help='cache images for faster training')parser.add_argument('--image-weights', action='store_true', help='use weighted image selection for training')parser.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')parser.add_argument('--multi-scale', action='store_true', help='vary img-size +/- 50%%')parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train multi-class data as single-class')parser.add_argument('--adam', action='store_true', help='use torch.optim.Adam() optimizer')parser.add_argument('--sync-bn', action='store_true', help='use SyncBatchNorm, only available in DDP mode')parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=-1, help='DDP parameter, do not modify')parser.add_argument('--workers', type=int, default=8, help='maximum number of dataloader workers')parser.add_argument('--project', default='runs/train', help='save to project/name')parser.add_argument('--entity', default=None, help='W&B entity')parser.add_argument('--name', default='exp', help='save to project/name')parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')parser.add_argument('--quad', action='store_true', help='quad dataloader')parser.add_argument('--linear-lr', action='store_true', help='linear LR')parser.add_argument('--label-smoothing', type=float, default=0.0, help='Label smoothing epsilon')parser.add_argument('--upload_dataset', action='store_true', help='Upload dataset as W&B artifact table')parser.add_argument('--bbox_interval', type=int, default=-1, help='Set bounding-box image logging interval for W&B')parser.add_argument('--save_period', type=int, default=-1, help='Log model after every "save_period" epoch')parser.add_argument('--artifact_alias', type=str, default="latest", help='version of dataset artifact to be used')opt = parser.parse_args()
　　3.4.4个目标检测模型的训练结果
　　该模型在 50 次迭代时基本达到了精度、召回率和 mAP 的瓶颈。预测结果还存在以下问题：大部分gap都可以准确框起来，但也有少量的frame错误，两个gap，没有gap。
　　图20.上：模型训练结果图；
　　底部：模型在部分验证集上的预测结果
　　四、总结
　　这次简单介绍一下爬虫和反爬虫的技术手段。介绍的技术和案例仅用于安全研究和学习，不会用于大量爬虫或商业应用。
　　对于爬虫来说，为了抓取互联网上的公共数据进行数据分析等目的，我们应该遵守网站机器人协议，以免影响网站的正常运行并依法进行数据爬取；对于反爬虫来说，因为只要人类可以正常访问网页，爬虫当然可以用相同的资源抓取它们。因此，反爬虫的目的是防止爬虫在海量采集网站信息的过程中使服务器过载，从而防止爬虫行为阻碍用户体验，提高用户使用率网站 对服务很满意。
　　结束
　　（附源码）node.js知识分享网站 毕业设计 202038
　　研究背景
　　系统管理也都将通过计算机进行整体智能化操作，对于知识分享网站所牵扯的管理及数据保存都是非常多的，例如管理员；首首页、站点管理（轮播图、公告栏）用户管理（管理员、普通用户）内容管理（知识分享、分享分类列表、知识分类、知识分类列表）更多管理（知识推广情况）这给管理者的工作带来了巨大的挑战，面对大量的信息，传统的管理系统，都是通过笔记的方式进行详细信息的统计，后来出现电脑，通过电脑输入软件将纸质的信息统计到电脑上，这种方式比较传统，而且想要统计数据信息比较麻烦，还受时间和空间的影响，所以为此开发了知识分享网站；为用户提供了方便管理平台，方便管理员查看及维护，并且可以通过需求进行内容的编辑及维护等；对于用户而言，可以随时进行查询所需信息，管理员可以足不出户就可以获取到系统的数据信息等，而且还能节省用户很多时间，所以开发知识分享网站给管理者带来了很大的方便，同时也方便管理员对用户信息进行处理。
　　
　　本论文知识分享网站主要牵扯到的程序，数据库与计算机技术等。覆盖知识面大，可以大大的提高系统人员工作效率。
　　1.2 研究现状
　　
　　与其他国家相比，我国的软件产业相对落后，在信息化建设方面起步也比较晚，但是随着我国经济的不断发展，以及网络技术的不断提高，我国也在不断的进行软件行业的摸索，也得到了一些成果，我国的软件产业得到了快速的发展，越来越多的软件系统出现在人们的视线中，也逐渐改变着人们生活工作的方式。但是，对于信息化的建设，与很多发达国家相比，由于信息化程度的落后以及经费的不足，我国的知识分享网站开发方面还是相对落后的，因此，要不断的努力探索，争取开发出一个实用的信息化的知识分享网站，来实现商品管理的信息化。因此本课题以商品为例，目的是开发一个实用的知识分享网站。
　　知识分享网站的开发运用node.js的koa技术，以及MYSQL、的支持下共同完成了该网站系统的开发，实现了商品管理的信息化，用户可以有一个非常好的体验，管理员也可以通过该系统进行更加方便的管理操作，实现了之前指定好的计划。
　　通过对管理员和用户的需求分析，我们将该知识分享网站的功能逐步进行了添加，然后进行功能分析和检测，而且针对这两方面进行了深入研究探讨，该知识分享网站主要对开发背景、市场需求、数据库分析、功能模块以及开发技术进行了着重介绍和分析。最后对系统中的功能信息进行测试和分析。本次毕业实现的知识分享网站，不管是可行性分析、系统整体框架设计还是编码，都需要严格遵守软件开发的三个周期八个阶段，在该系统的开发过程中，要保证系统具有良好的时效性、易安装性以及稳定性。在代码编写时一定要按照要求进行，让代码编写看起来更美观，开发出一个便于用户的使用的知识分享网站是本次开发的主要目标。在系统完成之后，利用电脑来将系统进行安置，并且用户可以通过电脑随时查看商品信息管理。此次在知识分享网站的开发中，对系统要进行可行性分析、系统需求分析等基本分析，并且完成系统的部署和测试，在这些功能都实现之后，通过电脑进行操作系统。系统规划分析中，需要按照以下所示的技术路线。 查看全部

　　核心方法:Java广度优先爬虫示例(抓取复旦新闻信息)
　　以下内容仅供学习交流，请勿用于其他目的，否则后果自负。 一.使用的技术
　　这个爬虫是近半个月前学习爬虫技术的一个小例子。它相对简单。恐怕时间久了就会忘记。这是一个简短的总结。主要使用的外部Jar包有HttpClient4.3.4、HtmlParser2.1，使用的开发工具（IDE）是intelij 13.1，Jar包管理工具是Maven，不习惯使用intelij的同学也可以使用eclipse新建一个Project。
　　二.爬虫基础知识1.什么是网络爬虫？ （爬虫基本原理）
　　网络爬虫，在拆解方面，网络是指互联网，互联网就像蜘蛛网，而爬虫就像蜘蛛，可以四处爬行，处理爬取的数据。
　　维基百科上的解释：网络爬虫（又称网络蜘蛛、网络机器人，在FOAF社区，更常被称为网络追逐者），是一种按照一定规则自动抓取万维网信息的程序或脚本。其他不太常用的名称是 ant、auto-index、emulator 或 worm。
　　基本原理：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，它不断地从当前页面中提取新的 URL 并放入队列中，直到满足系统的要求。流程图中显示了某个停止条件。焦点爬虫的工作流程比较复杂。它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爬取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的一定条件并停止
　　2.常用的爬虫策略有哪些？
　　网页抓取策略可以分为三类：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。
　　2.1 宽度优先
　　广度优先遍历是连通图的一种遍历策略。因为它的思想是从一个顶点V0开始，径向遍历它周围更广阔的区域，所以得名。
　　基本思路：
　　1)，从图中的一个顶点V0开始，访问这个顶点；
　　2)，从V0开始，访问V0的每个未访问的相邻点W1，W2，...，Wk；然后，从W1，W2，...，Wk开始，依次访问每个未访问的相邻点；
　　3)，重复第2步，直到所有顶点都被访问过。
　　如下图：
　　2.2深度优先
　　假设初始状态是图中所有顶点都没有被访问过，那么深度优先搜索方法的步骤为：
　　[En]
　　假设初始状态是图中所有顶点都没有被访问，那么深度优先搜索方法的步骤为：
　　1）在图中选择一个顶点Vi作为起点，访问并标记该顶点；
　　2） 以Vi为当前顶点，依次搜索Vi的每个相邻点Vj，如果Vj没有被访问过，访问并标记相邻点Vj，如果Vj已经访问过，搜索Vi的下一个相邻点的相邻点Vj；
　　3）以Vj为当前顶点，重复步骤2，直到图中所有与Vi有路径的顶点都被访问过；
　　4）如果图中有没有被访问过的顶点（在不连通的情况下），可以以图中一个未访问过的顶点为起点，重复上述过程，直到图中的所有顶点都没有被访问。访问顶点。
　　以下是有向图和无向图的示例：
　　广度、深度和区别：
　　广度优先遍历是按照层的顺序，先搜索到某一层的所有节点，再搜索下一层；而深度优先遍历是在搜索分支上的所有节点之后。转向搜索其他分支上的所有节点。
　　2.3 最佳优先搜索
　　最佳优先级搜索策略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。这种搜索适合抓取暗网数据，只要内容符合要求即可。
　　3.本文爬虫示例
　　本文介绍的例子是抓取新闻信息，因为一般的新闻信息，重要的和最近的都会放在首页，网络层更深的信息的重要性一般会逐渐降低。 ，所以广度优先算法更合适。下图是本文将要爬取的网页结构：
　　三.广度优先爬虫示例1.要求：抓取复旦新闻资讯（只抓取100个网页）
　　这里只抓取100条信息，url必须以开头。
　　2.代码实现
　　使用maven导入外部jar包：
　　
org.apache.httpcomponentsgroupId>
httpclientartifactId>
4.3.4version>
dependency>

org.htmlparsergroupId>
htmlparserartifactId>
2.1version>
dependency>
　　程序主入口：
　　package com.amos.crawl;
import java.util.Set;
/**
* Created by amosli on 14-7-10.
*/
public class MyCrawler {
/**
* 使用种子初始化URL队列
*
* @param seeds
*/
private void initCrawlerWithSeeds(String[] seeds) {
for (int i = 0; i < seeds.length; i++) {
LinkQueue.addUnvisitedUrl(seeds[i]);
}
}
public void crawling(String[] seeds) {
//定义过滤器,提取以http://news.fudan.edu.cn/的链接
LinkFilter filter = new LinkFilter() {
@Override
public boolean accept(String url) {
if (url.startsWith("http://news.fudan.edu.cn")) {
return true;
}
return false;
}
};
//初始化URL队列
initCrawlerWithSeeds(seeds);
int count=0;
//循环条件:待抓取的链接不为空抓取的网页最多100条
while (!LinkQueue.isUnvisitedUrlsEmpty() && LinkQueue.getVisitedUrlNum() ) {
System.out.println("count:"+(++count));
//附头URL出队列
String visitURL = (String) LinkQueue.unVisitedUrlDeQueue();
DownLoadFile downloader = new DownLoadFile();
//下载网页
downloader.downloadFile(visitURL);
//该URL放入怩访问的URL中
LinkQueue.addVisitedUrl(visitURL);
//提取出下载网页中的URL
Set links = HtmlParserTool.extractLinks(visitURL, filter);
//新的未访问的URL入列
for (String link : links) {
System.out.println("link:"+link);
LinkQueue.addUnvisitedUrl(link);
}
}
}
public static void main(String args[]) {
//程序入口
MyCrawler myCrawler = new MyCrawler();
myCrawler.crawling(new String[]{"http://news.fudan.edu.cn/news/"});
}
}
　　工具类：Tools.java
　　package com.amos.tool;
import java.io.*;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import java.net.UnknownHostException;
import java.security.KeyManagementException;
import java.security.KeyStoreException;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
import java.security.cert.CertificateException;
import java.security.cert.X509Certificate;
import java.util.Locale;
import javax.net.ssl.SSLContext;
import javax.net.ssl.SSLException;
import org.apache.http.*;
import org.apache.http.client.CircularRedirectException;
import org.apache.http.client.CookieStore;
import org.apache.http.client.HttpRequestRetryHandler;
import org.apache.http.client.RedirectStrategy;
import org.apache.http.client.config.RequestConfig;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import org.apache.http.client.methods.HttpHead;
import org.apache.http.client.methods.HttpUriRequest;
import org.apache.http.client.methods.RequestBuilder;
import org.apache.http.client.protocol.HttpClientContext;
import org.apache.http.client.utils.URIBuilder;
import org.apache.http.client.utils.URIUtils;
import org.apache.http.conn.ConnectTimeoutException;
import org.apache.http.conn.HttpClientConnectionManager;
import org.apache.http.conn.ssl.SSLConnectionSocketFactory;
import org.apache.http.conn.ssl.SSLContextBuilder;
import org.apache.http.conn.ssl.TrustStrategy;
import org.apache.http.cookie.Cookie;
import org.apache.http.impl.client.*;
import org.apache.http.impl.conn.BasicHttpClientConnectionManager;
import org.apache.http.impl.cookie.BasicClientCookie;
import org.apache.http.protocol.HttpContext;
import org.apache.http.util.Args;
import org.apache.http.util.Asserts;
import org.apache.http.util.TextUtils;
import org.omg.CORBA.Request;
/**
* Created by amosli on 14-6-25.
*/
public class Tools {
/**
* 写文件到本地
*
* @param httpEntity
* @param filename
*/
public static void saveToLocal(HttpEntity httpEntity, String filename) {
try {
File dir = new File(Configuration.FILEDIR);
if (!dir.isDirectory()) {
dir.mkdir();
}
File file = new File(dir.getAbsolutePath() + "/" + filename);
FileOutputStream fileOutputStream = new FileOutputStream(file);
InputStream inputStream = httpEntity.getContent();
byte[] bytes = new byte[1024];
int length = 0;
while ((length = inputStream.read(bytes)) > 0) {
fileOutputStream.write(bytes, 0, length);
}
inputStream.close();
fileOutputStream.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 写文件到本地
*
* @param bytes
* @param filename
*/
public static void saveToLocalByBytes(byte[] bytes, String filename) {
try {
File dir = new File(Configuration.FILEDIR);
if (!dir.isDirectory()) {
dir.mkdir();
}
File file = new File(dir.getAbsolutePath() + "/" + filename);
FileOutputStream fileOutputStream = new FileOutputStream(file);
fileOutputStream.write(bytes);
//fileOutputStream.write(bytes, 0, bytes.length);
fileOutputStream.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 输出
* @param string
*/
public static void println(String string){
System.out.println("string:"+string);
}
/**
* 输出
* @param string
*/
public static void printlnerr(String string){
System.err.println("string:"+string);
}
/**
* 使用ssl通道并设置请求重试处理
* @return
*/
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault() {
<p>
try {
SSLContext sslContext = new SSLContextBuilder().loadTrustMaterial(null, new TrustStrategy() {
//信任所有
public boolean isTrusted(X509Certificate[] chain,String authType) throws CertificateException {
return true;
}
}).build();
SSLConnectionSocketFactory sslsf = new SSLConnectionSocketFactory(sslContext);
//设置请求重试处理,重试机制,这里如果请求失败会重试5次
HttpRequestRetryHandler retryHandler = new HttpRequestRetryHandler() {
@Override
public boolean retryRequest(IOException exception, int executionCount, HttpContext context) {
if (executionCount >= 5) {
// Do not retry if over max retry count
return false;
}
if (exception instanceof InterruptedIOException) {
// Timeout
return false;
}
if (exception instanceof UnknownHostException) {
// Unknown host
return false;
}
if (exception instanceof ConnectTimeoutException) {
// Connection refused
return false;
}
if (exception instanceof SSLException) {
// SSL handshake exception
return false;
}
HttpClientContext clientContext = HttpClientContext.adapt(context);
HttpRequest request = clientContext.getRequest();
boolean idempotent = !(request instanceof HttpEntityEnclosingRequest);
if (idempotent) {
// Retry if the request is considered idempotent
return true;
}
return false;
}
};
//请求参数设置,设置请求超时时间为20秒,连接超时为10秒,不允许循环重定向
RequestConfig requestConfig = RequestConfig.custom()
.setConnectionRequestTimeout(20000).setConnectTimeout(20000)
.setCircularRedirectsAllowed(false)
.build();
Cookie cookie ;
return HttpClients.custom().setSSLSocketFactory(sslsf)
.setUserAgent("Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/35.0.1916.153 Safari/537.36")
.setMaxConnPerRoute(25).setMaxConnPerRoute(256)
.setRetryHandler(retryHandler)
.setRedirectStrategy(new SelfRedirectStrategy())
.setDefaultRequestConfig(requestConfig)
.build();
} catch (KeyManagementException e) {
e.printStackTrace();
} catch (NoSuchAlgorithmException e) {
e.printStackTrace();
} catch (KeyStoreException e) {
e.printStackTrace();
}
return HttpClients.createDefault();
}
/**
* 带cookiestore
* @param cookieStore
* @return
*/
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefaultWithCookie(CookieStore cookieStore) {
try {
SSLContext sslContext = new SSLContextBuilder().loadTrustMaterial(null, new TrustStrategy() {
//信任所有
public boolean isTrusted(X509Certificate[] chain,String authType) throws CertificateException {
return true;
}
}).build();
SSLConnectionSocketFactory sslsf = new SSLConnectionSocketFactory(sslContext);
//设置请求重试处理,重试机制,这里如果请求失败会重试5次
HttpRequestRetryHandler retryHandler = new HttpRequestRetryHandler() {
@Override
public boolean retryRequest(IOException exception, int executionCount, HttpContext context) {
if (executionCount >= 5) {
// Do not retry if over max retry count
return false;
}
if (exception instanceof InterruptedIOException) {
// Timeout
return false;
}
if (exception instanceof UnknownHostException) {
// Unknown host
return false;
}
if (exception instanceof ConnectTimeoutException) {
// Connection refused
return false;
}
if (exception instanceof SSLException) {
// SSL handshake exception
return false;
}
HttpClientContext clientContext = HttpClientContext.adapt(context);
HttpRequest request = clientContext.getRequest();
boolean idempotent = !(request instanceof HttpEntityEnclosingRequest);
if (idempotent) {
// Retry if the request is considered idempotent
return true;
}
return false;
}
};
//请求参数设置,设置请求超时时间为20秒,连接超时为10秒,不允许循环重定向
RequestConfig requestConfig = RequestConfig.custom()
.setConnectionRequestTimeout(20000).setConnectTimeout(20000)
.setCircularRedirectsAllowed(false)
.build();
return HttpClients.custom().setSSLSocketFactory(sslsf)
.setUserAgent("Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/35.0.1916.153 Safari/537.36")
.setMaxConnPerRoute(25).setMaxConnPerRoute(256)
.setRetryHandler(retryHandler)
.setRedirectStrategy(new SelfRedirectStrategy())
.setDefaultRequestConfig(requestConfig)
.setDefaultCookieStore(cookieStore)
.build();
} catch (KeyManagementException e) {
e.printStackTrace();
} catch (NoSuchAlgorithmException e) {
e.printStackTrace();
} catch (KeyStoreException e) {
e.printStackTrace();
}
return HttpClients.createDefault();
}
}
</p>
　　查看代码
　　将网页写入本地下载类：DownLoadFile.java
　　package com.amos.crawl;
import com.amos.tool.Configuration;
import com.amos.tool.Tools;
import org.apache.http.*;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.HttpRequestRetryHandler;
import org.apache.http.client.config.RequestConfig;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import org.apache.http.client.protocol.HttpClientContext;
import org.apache.http.conn.ClientConnectionManager;
import org.apache.http.conn.ConnectTimeoutException;
import org.apache.http.impl.client.AutoRetryHttpClient;
import org.apache.http.impl.client.DefaultHttpClient;
import org.apache.http.protocol.HttpContext;
import javax.net.ssl.SSLException;
import java.io.*;
import java.net.UnknownHostException;
/**
* Created by amosli on 14-7-9.
*/
public class DownLoadFile {
public String getFileNameByUrl(String url, String contentType) {
//移除http http://
url = url.contains("http://") ? url.substring(7) : url.substring(8);
//text/html类型
if (url.contains(".html")) {
url = url.replaceAll("[\\?/:*|\"]", "_");
} else if (contentType.indexOf("html") != -1) {
url = url.replaceAll("[\\?/:*|\"]", "_") + ".html";
} else {
url = url.replaceAll("[\\?/:*|\"]", "_") + "." + contentType.substring(contentType.lastIndexOf("/") + 1);
}
return url;
}
/**
* 将网页写入到本地
* @param data
* @param filePath
*/
private void saveToLocal(byte[] data, String filePath) {
try {
DataOutputStream out = new DataOutputStream(new FileOutputStream(new File(filePath)));
for(int i=0;i){
out.write(data[i]);
}
out.flush();
out.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 写文件到本地
*
* @param httpEntity
* @param filename
*/
public static void saveToLocal(HttpEntity httpEntity, String filename) {
try {
File dir = new File(Configuration.FILEDIR);
if (!dir.isDirectory()) {
dir.mkdir();
}
File file = new File(dir.getAbsolutePath() + "/" + filename);
FileOutputStream fileOutputStream = new FileOutputStream(file);
InputStream inputStream = httpEntity.getContent();
if (!file.exists()) {
file.createNewFile();
}
byte[] bytes = new byte[1024];
int length = 0;
while ((length = inputStream.read(bytes)) > 0) {
fileOutputStream.write(bytes, 0, length);
}
inputStream.close();
fileOutputStream.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
<p>
}
public String downloadFile(String url) {
//文件路径
String filePath=null;
//1.生成HttpClient对象并设置参数
HttpClient httpClient = Tools.createSSLClientDefault();
//2.HttpGet对象并设置参数
HttpGet httpGet = new HttpGet(url);
//设置get请求超时5s
//方法1
//httpGet.getParams().setParameter("connectTimeout",5000);
//方法2
RequestConfig requestConfig = RequestConfig.custom().setConnectTimeout(5000).build();
httpGet.setConfig(requestConfig);
try {
HttpResponse httpResponse = httpClient.execute(httpGet);
int statusCode = httpResponse.getStatusLine().getStatusCode();
if(statusCode!= HttpStatus.SC_OK){
System.err.println("Method failed:"+httpResponse.getStatusLine());
filePath=null;
}
filePath=getFileNameByUrl(url,httpResponse.getEntity().getContentType().getValue());
saveToLocal(httpResponse.getEntity(),filePath);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return filePath;
}
public static void main(String args[]) throws IOException {
String url = "http://websearch.fudan.edu.cn/ ... 3B%3B
HttpClient httpClient = new DefaultHttpClient();
HttpGet httpGet = new HttpGet(url);
HttpResponse httpResponse = httpClient.execute(httpGet);
Header contentType = httpResponse.getEntity().getContentType();
System.out.println("name:" + contentType.getName() + "value:" + contentType.getValue());
System.out.println(new DownLoadFile().getFileNameByUrl(url, contentType.getValue()));
}
}
</p>
　　查看代码
　　创建过滤器接口：LinkFilter.java
　　package com.amos.crawl;
/**
* Created by amosli on 14-7-10.
*/
public interface LinkFilter {
public boolean accept(String url);
}
　　使用HtmlParser过滤url的方法：HtmlParserTool.java
　　package com.amos.crawl;
import org.htmlparser.Node;
import org.htmlparser.NodeFilter;
import org.htmlparser.Parser;
import org.htmlparser.filters.NodeClassFilter;
import org.htmlparser.filters.OrFilter;
import org.htmlparser.tags.LinkTag;
import org.htmlparser.util.NodeList;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
/**
* Created by amosli on 14-7-10.
*/
public class HtmlParserTool {
public static Set extractLinks(String url, LinkFilter filter) {
Set links = new HashSet();
try {
Parser parser = new Parser(url);
parser.setEncoding("GBK");
//过滤标签的filter,用来提取frame标签里的src属性
NodeFilter framFilter = new NodeFilter() {
@Override
public boolean accept(Node node) {
if (node.getText().contains("frame src=")) {
return true;
} else {
return false;
}
}
};
//OrFilter来设置过滤<a>标签和标签</a>
OrFilter linkFilter = new OrFilter(new NodeClassFilter(LinkTag.class), framFilter);
//得到所有经过过滤的标签
NodeList list = parser.extractAllNodesThatMatch(linkFilter);
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
Node tag = list.elementAt(i);
if (tag instanceof LinkTag) {
tag = (LinkTag) tag;
String linkURL = ((LinkTag) tag).getLink();
//如果符合条件那么将url添加进去
if (filter.accept(linkURL)) {
links.add(linkURL);
}
} else {//frame 标签
//frmae里src属性的链接,如
String frame = tag.getText();
int start = frame.indexOf("src=");
frame = frame.substring(start);
int end = frame.indexOf(" ");
if (end == -1) {
end = frame.indexOf(">");
}
String frameUrl = frame.substring(5, end - 1);
if (filter.accept(frameUrl)) {
links.add(frameUrl);
}
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return links;
}
}
　　管理网页url的实现队列：Queue.java
　　package com.amos.crawl;
import java.util.LinkedList;
/**
* Created by amosli on 14-7-9.
*/
public class Queue {
//使用链表实现队列
private LinkedList queueList = new LinkedList();
//入队列
public void enQueue(Object object) {
queueList.addLast(object);
}
//出队列
public Object deQueue() {
return queueList.removeFirst();
}
//判断队列是否为空
public boolean isQueueEmpty() {
return queueList.isEmpty();
}
//判断队列是否包含ject元素..
public boolean contains(Object object) {
return queueList.contains(object);
}
//判断队列是否为空
public boolean empty() {
return queueList.isEmpty();
}
}
　　网页链接进出队列的管理：LinkQueue.java
　　package com.amos.crawl;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
/**
* Created by amosli on 14-7-9.
*/
public class LinkQueue {
//已经访问的队列
private static Set visitedUrl = new HashSet();
//未访问的队列
private static Queue unVisitedUrl = new Queue();
//获得URL队列
public static Queue getUnVisitedUrl() {
return unVisitedUrl;
}
public static Set getVisitedUrl() {
return visitedUrl;
}
//添加到访问过的URL队列中
public static void addVisitedUrl(String url) {
visitedUrl.add(url);
}
//删除已经访问过的URL
public static void removeVisitedUrl(String url){
visitedUrl.remove(url);
}
//未访问的URL出队列
public static Object unVisitedUrlDeQueue(){
return unVisitedUrl.deQueue();
}
//保证每个URL只被访问一次,url不能为空,同时已经访问的URL队列中不能包含该url,而且因为已经出队列了所未访问的URL队列中也不能包含该url
public static void addUnvisitedUrl(String url){
if(url!=null&&!url.trim().equals("")&&!visitedUrl.contains(url)&&!unVisitedUrl.contains(url))
unVisitedUrl.enQueue(url);
}
//获得已经访问过的URL的数量
public static int getVisitedUrlNum(){
return visitedUrl.size();
}
//判断未访问的URL队列中是否为空
public static boolean isUnvisitedUrlsEmpty(){
return unVisitedUrl.empty();
}
}
　　爬取的思路是：先给出要爬取的url ==> 查询满足条件的url加入队列 ==> 依次取出队列中的url，访问，同时检索满足条件的url 条件url==>下载队列中的url网页，即逐层探索，最大限制100条数据。
　　3.3 张截图
　　原文：
　　作者：Hi_Amos
　　题目：Java广度优先爬虫示例（爬取复旦新闻信息）
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　　解密:爬虫与反爬虫技术简介
　　vivo 网络安全团队 - 谢鹏
　　随着互联网大数据时代的到来，网络爬虫也成为了互联网的重要产业。它是一个自动获取网页数据和信息的爬虫程序，是网站搜索引擎的重要组成部分。通过爬虫，您可以获得您想要的相关数据信息，并让爬虫辅助您的工作，从而降低成本，提高业务成功率，提高业务效率。
　　一方面，本文从爬虫和反反爬虫的角度解释了如何高效地爬取网络上的开放数据。另一方面，也介绍了反爬虫的技术手段。就数据处理如何使服务器过载提供一些建议。
　　爬虫是指按照一定的规则自动从万维网上抓取信息的程序。本次就简单介绍一下爬虫、反爬虫、反爬虫的技术原理和实现。介绍的案例仅用于安全研究。和学习，而不是做很多爬行或申请业务。
　　一、爬虫的技术原理与实现1.1 爬虫的定义
　　爬虫分为两类：通用爬虫和专注爬虫。前者的目标是爬取尽可能多的网站，同时保持一定的内容质量。比如百度等搜索引擎就是这类爬虫。图 1 是一个通用爬虫。搜索引擎基础设施：
　　首先，选择互联网中的一部分网页，将这些网页的链接地址作为种子URL；将这些种子URL放入待爬取URL队列中，爬虫依次从待爬取URL队列中读取；通过DNS解析URL，将链接地址转换为网站服务器对应的IP地址；网页下载器通过网站服务器下载网页，下载的网页为网页文档的形式。过滤掉已经爬取的网址；继续对没有被爬取的URL进行爬取，直到待爬取的URL队列为空。
　　图1.通用搜索引擎的基础架构
　　爬虫通常从一个或多个URL开始，在爬取过程中不断将符合要求的新URL放入待爬队列中，直到满足程序的停止条件。
　　我们日常看到的爬虫基本都是后者，目标是在爬取少量网站的同时尽可能保持准确的内容质量。一个典型的例子如图2所示，抢票软件，利用爬虫登录票务网络，爬取信息辅助业务。
　　图2. 抢票软件
　　在了解了爬虫的定义之后，我们应该如何编写爬虫程序来爬取我们想要的数据。我们可以先了解一下目前常用的爬虫框架，因为它可以写一些常用爬虫功能的实现代码，然后留下一些接口。在做不同爬虫项目时，我们只需要根据实际情况编写少量改动即可。，并根据需要调用这些接口，即可以实现一个爬虫项目。
　　1.2 爬虫框架介绍
　　常用的搜索引擎爬虫框架如图3所示。首先，Nutch是专门为搜索引擎设计的爬虫，不适合精准爬取。Pyspider和Scrapy都是用python语言编写的爬虫框架，都支持分布式爬虫。此外，由于其可视化的操作界面，Pyspider 比 Scrapy 的全命令行操作更加人性化，但功能不如 Scrapy 强大。
　　图3.爬虫框架对比
　　1.3 简单的爬虫示例
　　除了使用爬虫框架进行爬取外，还可以从零开始编写爬虫程序。步骤如图 4 所示：
　　图4.爬虫基本原理
　　接下来，我们将通过一个简单的示例来演示上述步骤。我们要爬取的是某个应用市场的列表。我们以此为例，因为这个网站没有任何反爬的手段。这些步骤可以很容易地爬取到内容。
　　图5.网页及其对应的源码
　　网页及其对应的源码如图5所示。对于网页上的数据，假设我们要爬取排行榜上每个应用的名称及其分类。
　　我们先分析网页源码发现可以直接在网页源码中搜索“抖音”等app名称，然后看到app名称，app category等都在一个tag中，所以我们只需要请求网页地址，获取返回的网页源码，然后对网页源码进行正则匹配，提取出想要的数据，保存即可，如图图 6。
　　#获取网页源码
def get_one_page(url):
try:
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
return response.text
return None
except RequestException:
return None

#正则匹配提取目标信息并形成字典
def parse_one_page(html):
pattern = re.compile('.*?data-src="(.*?)".*?.*?det.*?>(.*?)</a>.*?p.*?(.*?)</a>.*?',re.S)
items = re.findall(pattern, html)
j = 1
for item in items[:-1]:
yield {'index': str(j),
'name': item[1],
'class':item[2]
}
j = j+1

#结果写入txt
def write_to_file(content):
with open(r'test.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
f.write(json.dumps(content, ensure_ascii=False)+'\n')
　　图6.爬虫代码及结果
　　二、反爬虫相关技术
　　在了解具体的反爬措施之前，我们先介绍一下反爬的定义和含义。限制爬虫程序访问服务器资源和获取数据的行为称为反爬虫。爬虫的访问速度和目的与普通用户不同。大多数爬虫都会毫无节制地爬取目标应用程序，给目标应用程序的服务器带来巨大压力。机器人发出的网络请求被运营商称为“垃圾流量”。为了保证服务器的正常运行或者降低服务器的压力和运行成本，开发者不得不借助各种技术手段来限制爬虫对服务器资源的访问。
　　那么为什么要做反爬虫呢？答案很明显。爬虫流量会增加服务器的负载。过多的爬虫流量会影响服务的正常运行，导致收入损失。另一方面，部分核心数据的泄露会导致数据拥有者缺乏竞争力。
　　常见的反爬虫方法如图7所示，主要包括文本混淆、动态页面渲染、验证码校验、请求签名校验、大数据风控、js混淆和蜜罐等。文本混淆包括css偏移、图片伪装文本、自定义字体等。控制策略的制定往往基于参数验证、行为频率和模式异常。
　　图7.常用反爬虫方法
　　2.1 CSS 偏移反爬虫
　　在构建网页时，需要使用 CSS 来控制各种字符的位置。情况也是如此。您可以使用 CSS 将浏览器中显示的文本以无序的方式存储在 HTML 中，从而限制爬虫。CSS 偏移反爬是一种反爬的方法，它使用 CSS 样式将乱序的文本排版成正常的人类阅读顺序。这个概念不是很好理解。我们可以通过对比两段文字来加深对这个概念的理解：
　　在以上两段中，浏览器应该显示正确的信息。如果我们按照上面提到的爬虫步骤，定期分析网页并提取信息，就会发现学号有误。
　　看图8所示的例子，如果我们要爬取这个网页上的机票信息，我们首先需要对网页进行分析。红框显示的467价格对应的是中国民航石家庄到上海的机票，但是分析网页源码发现代码中有3对b标签，第一对b tags 收录 3 对 i 标签，其中 i 标签中的数字都是 7，也就是说第一对 b 标签的显示结果应该是 777。第二对 b 标签中的数字是 6，而第三对b标签中的数字是4，所以我们将无法通过正则匹配直接得到正确的票价。
　　图8.CSS偏移反爬虫示例
　　
　　2.2 图像伪装反爬虫
　　图片伪装反爬虫，其本质是用图片替换原创内容，使爬虫程序无法正常获取，如图9所示。这个反爬虫的原理很简单，就是将应该是将前端页面中的普通文字内容替换为图片。这种情况下，可以直接用ocr来识别图片中的文字，绕过。并且因为是用图片而不是文字来显示，所以图片本身会比较清晰，没有很多噪声干扰，ocr识别的结果会非常准确。
　　图 9. 图像伪装反爬虫示例
　　2.3 自定义字体反爬虫
　　在 CSS3 时代，开发者可以使用 @font-face 来指定网页的字体。开发人员可以将自己喜欢的字体文件放在 Web 服务器上，并在 CSS 样式中使用它。当用户使用浏览器访问网页应用时，浏览器会下载对应的字体到用户的电脑，但是当我们使用爬虫程序时，由于没有对应的字体映射关系，无法直接获取到有效数据爬行。
　　如图10所示，网页中各个店铺的评价数、人均、品味、环境等信息都是乱码，爬虫无法直接读取内容。
　　图10.自定义字体反爬虫示例
　　2.4页动态渲染反爬虫
　　根据渲染方式的不同，网页大致可以分为客户端渲染和服务器端渲染。
　　客户端渲染和服务端渲染最重要的区别就是谁来完成html文件的完整拼接。如果是在服务端完成，然后返回给客户端，就是服务端渲染。大量的工作完成了html的拼接，也就是客户端渲染。
　　图11.客户端渲染示例
　　2.5 验证码反爬虫
　　几乎所有的应用程序在涉及到用户信息的安全性时都会弹出验证码供用户识别，以确保操作是人的行为，而不是大型机器。那为什么会出现验证码呢？在大多数情况下，这是因为 网站 被访问太频繁或行为不端，或者是直接限制某些自动化操作。分类如下：
　　在很多情况下，比如登录和注册，这些验证码几乎都是可用的，它们的目的是为了限制恶意注册、恶意爆破等，这也是一种反爬的手段。当一些网站遇到访问频率高的行为时，可能会直接弹出登录窗口，需要我们登录才能继续访问。此时验证码直接绑定在登录表单上。检测到异常后，采用强制登录的方式进行反爬。一些比较常规的网站如果遇到访问频率稍高的情况，会主动弹出验证码供用户识别并提交，验证当前访问者是否网站是一个真实的人。
　　常见的验证码包括图形验证码、行为验证码、短信、扫描验证码等，如图12所示。对于是否成功通过验证码，除了能够准确完成相应的点击、选择、输入等根据验证码的要求，通过验证码风控也很关键；比如对于滑块验证码，验证码风控可能是检测滑动轨迹，如果检测到的轨迹是非人为的，则判断为高风险，导致无法通过成功。
　　图12.验证码反爬虫方法
　　2.6 请求签名验证反爬虫
　　签名验证是防止服务器被恶意链接和篡改数据的有效方法之一，也是后端API最常用的保护方法之一。签名是根据数据源进行计算或加密的过程。用户签名后，会生成一个一致且唯一的字符串，这是您访问服务器的身份标志。由于其一致性和唯一性两大特点，可以有效防止服务器将伪造数据或篡改数据当作正常数据处理。
　　上面2.4小节中提到的网站是通过客户端渲染网页，通过ajax请求获取数据，一定程度上增加了爬虫的难度。接下来分析ajax请求，如图13所示，会发现ajax请求是用请求签名的，分析的是加密参数，如果要破解请求接口，需要破解的加密方法参数，这无疑进一步增加了难度。
　　图1 3. Ajax 请求排名数据
　　2.7 蜜罐反爬虫
　　蜜罐反爬虫是一种隐藏链接的手段，用于检测网页中的爬虫程序。隐藏的链接不会显示在页面上，普通用户无法访问，但爬虫程序可能会放置要爬取的链接。排队，并向链接发起请求，开发者可以利用这个特性来区分普通用户和爬虫。如图14，查看网页源码，页面上只有6个产品，col-md-3的产品
　　有 8 对标签。这个 CSS 样式的作用是隐藏标签，所以我们在页面上只看到 6 个项目，爬虫会提取 8 个项目的 URL。
　　图14.蜜罐反爬虫示例
　　三、反反爬升相关技术
　　对于上节提到的反爬相关技术，反爬技术手段有以下几种：CSS偏移反爬、自定义字体反爬、动态页面渲染反爬、验证码破解等。这些方法都有详细描述。
　　3.1 CSS 偏移反爬3.1.1 CSS 偏移逻辑介绍
　　那么对于上面的2.1css偏移反爬虫的例子，我们如何才能得到正确的机票价格。仔细看CSS样式，可以发现每个带数字的标签都有一个样式集，第一对b标签中的i标签对的样式是一样的，都是width: 16px；另外，还要注意最外层span标签对的样式是width:48px。
　　如果按照CSS样式的线索分析，第一对b标签中的三对i标签刚好占据span标签对的位置，它们的位置如图15所示。此时价格显示在网页应该是777，但是由于第2对和第3对b标签里面有值，所以我们还需要计算它们的位置。由于第二对b标签的位置样式是left:-32px，所以第二对b标签中的值6会覆盖原来第一对b标签中的第二个数字7，页面应该显示的数字是767。
　　按照这个规则，第三对b标签的位置样式是left：-48px，这个标签的值会覆盖第一对b标签中的第一个数字7，最终显示的票价是467。
　　图15.偏移逻辑
　　3.1.2 CSS偏移反爬代码实现
　　因此，我们会根据上述CSS样式的规则编写代码来爬取网页以获得正确的机票价格。代码和结果如图 16 所示。
　　if __name__ == '__main__':
url = 'http://www.porters.vip/confusion/flight.html'
resp = requests.get(url)
sel = Selector(resp.text)
em = sel.css('em.rel').extract()
for element in range(0,1):
element = Selector(em[element])
element_b = element.css('b').extract()
b1 = Selector(element_b.pop(0))
base_price = b1.css('i::text').extract()
print('css偏移前的价格：',base_price)

alternate_price = []
for eb in element_b:
eb = Selector(eb)
style = eb.css('b::attr("style")').get()
position = ''.join(re.findall('left:(.*)px', style))
value = eb.css('b::text').get()
alternate_price.append({'position': position, 'value': value})
print('css偏移值：',alternate_price)

for al in alternate_price:
position = int(al.get('position'))
value = al.get('value')
plus = True if position >= 0 else False
index = int(position / 16)
base_price[index] = value
print('css偏移后的价格：',base_price)
　　
　　图16. CSS 偏移反爬代码及结果
　　3.2 自定义字体反爬
　　针对上述2.3自定义字体反爬虫情况，解决方法是在网页中提取自定义字体文件（通常是WOFF文件），并将映射关系收录到爬虫代码中，可以得到有效数据。解决步骤如下：
　　查找问题：查看网页源码，发现关键字符被编码替换，如
　　分析：查看网页，发现应用了css自定义字符集隐藏
　　查找：查找css文件的url，得到字符集对应的url，如PingFangSC-Regular-num
　　查找：查找和下载字符集 url
　　对比：将字符集中的字符与网页源代码中的代码进行比较，发现代码的后四位对应的字符，即网页源代码对应的味道是&lt; @8.9 分
　　3.3 页面动态渲染，防爬虫
　　客户端渲染的反爬虫，在浏览器源码中看不到页面代码，需要进行渲染，进一步获取渲染结果。对于这种反爬虫，有几种破解方法：
　　在浏览器中，可以通过开发者工具直接查看ajax的具体请求方法、参数等；模拟真人通过selenium操作浏览器，得到渲染结果。后续操作步骤与服务端渲染流程相同；如果渲染的数据隐藏在html结果的js变量中，可以直接定期提取；如果有JS生成的加密参数，可以找到加密部分的代码，然后用pyexecJS模拟JS的执行，返回执行结果。3.4 验证码破解
　　以下是识别滑块验证码的示例。如图 17 所示，是使用目标检测模型识别滑块验证码间隙位置的结果示例。这种破解滑块验证码的方法对应的是模拟真人。方法。不使用接口破解的原因是加密算法很难破解，而且加密算法可能每天都在变化，所以破解的时间成本比较大。
　　图17.通过目标检测模型识别滑块验证码的差距
　　3.4.1 爬取滑块验证码图片
　　因为yolov5使用的目标检测模型是监督学习，所以需要爬取滑块验证码的图片并标记，然后输入到模型中进行训练。通过模拟真人在场景中爬取一些验证码。
　　图1 8.抓取的滑块验证码图片
　　3.4.2 手动打标
　　这次使用 labelImg 手动标注图片。手动标记需要很长时间。100张照片通常需要大约40分钟。自动标记码写起来比较复杂，主要是需要把验证码的所有背景图片和gap图片分别提取出来，然后随机生成gap位置作为标签，把gap放到对应的gap中位置以生成图片作为输入。
　　图1 9.标注验证码图片及标注后生成的xml文件
　　3.4.3 目标检测模型yolov5
　　直接从github下载clone yolov5的官方代码，基于pytorch。
　　接下来的步骤如下：
　　数据格式转换：将手动标注的图片和标签文件转换为yolov5接收到的数据格式，得到yolov5格式的1100张图片和1100个标签文件；新建数据集：新建custom.yaml文件，创建自己的数据集，包括训练集和验证集的目录、类别个数、类别名称；训练调优：修改模型配置文件和训练文件后，进行训练，根据训练结果调优超参数。
　　将xml文件转换为yolov5格式的部分脚本：
　　for member in root.findall('object'):
class_id = class_text.index(member[0].text)

xmin = int(member[4][0].text)
ymin = int(member[4][1].text)
xmax = int(member[4][2].text)
ymax = int(member[4][3].text)

# round(x, 6) 这里我设置了6位有效数字，可根据实际情况更改
center_x = round(((xmin + xmax) / 2.0) * scale / float(image.shape[1]), 6)
center_y = round(((ymin + ymax) / 2.0) * scale / float(image.shape[0]), 6)
box_w = round(float(xmax - xmin) * scale / float(image.shape[1]), 6)
box_h = round(float(ymax - ymin) * scale / float(image.shape[0]), 6)

file_txt.write(str(class_id))
file_txt.write(' ')
file_txt.write(str(center_x))
file_txt.write(' ')
file_txt.write(str(center_y))
file_txt.write(' ')
file_txt.write(str(box_w))
file_txt.write(' ')
file_txt.write(str(box_h))
file_txt.write('\n')

file_txt.close()
　　训练参数设置：
　　parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--weights', type=str, default='yolov5s.pt', help='initial weights path')
parser.add_argument('--cfg', type=str, default='./models/yolov5s.yaml', help='model.yaml path')
parser.add_argument('--data', type=str, default='data/custom.yaml', help='data.yaml path')
parser.add_argument('--hyp', type=str, default='data/hyp.scratch.yaml', help='hyperparameters path')
# parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300)
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=50)
# parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs')
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=8, help='total batch size for all GPUs')
parser.add_argument('--img-size', nargs='+', type=int, default=[640, 640], help='[train, test] image sizes')
parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training')
parser.add_argument('--resume', nargs='?', const=True, default=False, help='resume most recent training')
parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint')
parser.add_argument('--notest', action='store_true', help='only test final epoch')
parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable autoanchor check')
parser.add_argument('--evolve', action='store_true', help='evolve hyperparameters')
parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket')
parser.add_argument('--cache-images', action='store_true', help='cache images for faster training')
parser.add_argument('--image-weights', action='store_true', help='use weighted image selection for training')
parser.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
parser.add_argument('--multi-scale', action='store_true', help='vary img-size +/- 50%%')
parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train multi-class data as single-class')
parser.add_argument('--adam', action='store_true', help='use torch.optim.Adam() optimizer')
parser.add_argument('--sync-bn', action='store_true', help='use SyncBatchNorm, only available in DDP mode')
parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=-1, help='DDP parameter, do not modify')
parser.add_argument('--workers', type=int, default=8, help='maximum number of dataloader workers')
parser.add_argument('--project', default='runs/train', help='save to project/name')
parser.add_argument('--entity', default=None, help='W&B entity')
parser.add_argument('--name', default='exp', help='save to project/name')
parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')
parser.add_argument('--quad', action='store_true', help='quad dataloader')
parser.add_argument('--linear-lr', action='store_true', help='linear LR')
parser.add_argument('--label-smoothing', type=float, default=0.0, help='Label smoothing epsilon')
parser.add_argument('--upload_dataset', action='store_true', help='Upload dataset as W&B artifact table')
parser.add_argument('--bbox_interval', type=int, default=-1, help='Set bounding-box image logging interval for W&B')
parser.add_argument('--save_period', type=int, default=-1, help='Log model after every "save_period" epoch')
parser.add_argument('--artifact_alias', type=str, default="latest", help='version of dataset artifact to be used')
opt = parser.parse_args()
　　3.4.4 目标检测模型的训练结果
　　该模型在 50 次迭代时基本达到了精度、召回率和 mAP 的瓶颈。预测结果也存在以下问题：大部分gap都可以准确框起来，但也有少量的frame error，两个gap，没有gap。
　　图20.顶部：模型训练结果趋势图；下：模型在部分验证集上的预测结果
　　四、总结
　　这次简单介绍一下爬虫和反爬虫的技术手段。介绍的技术和案例仅用于安全研究和学习，不会用于大量爬虫或商业应用。
　　对于爬虫，出于爬取互联网公开数据进行数据分析等目的，应遵守网站机器人协议，在不影响网站正常运行的前提下进行数据爬取，遵守与法律。对于反爬虫来说，只要人类能够正常访问网页，爬虫就可以用相同的资源进行爬取。因此，反爬虫的目的是防止爬虫在海量采集网站信息的过程中使服务器过载，从而防止爬虫行为阻碍用户体验，提高用户使用率网站 对服务很满意。
　　最佳实践:《Python3 网络爬虫开发实战》：什么是AJAX？
　　《Python3网络爬虫开发》：什么是AJAX
　　Ajax，全称是Asynchronous JavaScript and XML，即异步JavaScript和XML。它不是一种编程语言，而是一种使用 JavaScript 与服务器交换数据并更新网页的部分内容而不刷新页面且页面链接不改变的技术。
　　对于一个传统的网页，如果要更新它的内容，就必须刷新整个页面，但是使用Ajax，你可以在不完全刷新的情况下更新页面的内容。在这个过程中，页面实际上是在后台与服务器交互的。获取到数据后，使用 JavaScript 改变网页，从而更新网页的内容。
　　向服务器发送请求
　　要向服务器发送请求，需要用到 open() 和 send() 方法
　　xhttp.open("GET", "ajax_info.txt", true);
xhttp.send();
　　获取还是发布？
　　GET 比 POST 更简单、更快，并且可以在大多数情况下使用。
　　
　　但是，在以下情况下始终使用 POST：
　　获取请求
　　一个简单的 GET 请求：
　　1. 实例介绍
　　在浏览网页的时候，我们会发现很多网页已经向下滚动，可以查看更多选项。以微博为例：微博页面一直下滑。可以发现，往下滑几条微博后就消失了，取而代之的是一个加载动画，再过一会，下方还会继续出现新的微博。博客内容，这个过程其实就是**Ajax加载**的过程，如图。
　　2. 基本原理
　　在对Ajax有了初步的了解之后，我们再来详细了解一下它的基本原理。向网页更新发送 Ajax 请求的过程可以简单分为以下 3 个步骤：
　　下面我们将详细描述这些过程中的每一个。
　　这是 JavaScript 对 Ajax 的底层实现。实际上，它创建了一个新的 XMLHttpRequest 对象，然后调用 onreadystatechange 属性设置监听器，然后调用 open 和 send 方法向链接（即服务器）发送请求。用Python实现请求发送后，可以得到响应结果，但是这里的请求发送是通过JavaScript来完成的。由于设置了监听器，当服务器返回响应时，会触发onreadystatechange对应的方法，然后可以在该方法中解析响应内容。
　　
　　解析内容
　　得到响应后会触发onreadystatechange属性对应的方法，可以通过xmlhttp的responseText属性获取响应内容。这类似于 Python 中使用 requests 向服务器发出请求，然后得到响应的过程。那么返回的内容可能是 HTML，也可能是 JSON，然后你只需要在方法中使用 JavaScript 进行进一步处理即可。例如，如果是 JSON，则可以对其进行解析和转换。
　　呈现网页
　　JavaScript 具有更改网页内容的能力。解析响应内容后，可以调用 JavaScript 对网页进行解析处理。例如，通过document.getElementById().innerHTML的操作，可以改变一个元素中的源代码，从而改变网页上显示的内容。该操作也称为DOM操作，即对网页文档进行更改、删除等操作。
　　在上面的例子中，document.getElementById(“myDiv”).innerHTML=xmlhttp.responseText会将ID为myDiv的节点内部的HTML代码改成服务器返回的内容，这样服务器返回的新数据就是显示在 myDiv 元素内。页面的某些部分似乎已更新。
　　我们观察到这 3 个步骤实际上是由 JavaScript 完成的，它完成了请求、解析和渲染的整个过程。
　　回想一下微博的pull-to-refresh，这其实就是JavaScript向服务器发送Ajax请求，然后获取新的微博数据，解析，在网页中渲染。
　　因此，我们知道，真正的数据实际上是一次又一次地从 Ajax 请求中获取的。如果你想捕获这些数据，你需要知道这些请求是如何发送的，发送到哪里，发送了什么参数。如果我们知道这一点，难道我们不能用 Python 来模拟这个发送操作并得到结果吗？
　　总结
　　本节我们简单了解Ajax请求的基本原理及其带来的页面加载效果。在下一节中，我们将介绍如何分析 Ajax 请求。 查看全部

　　网页数据抓取或是cookie抓取都不是很推荐的
　　网页数据抓取或是cookie抓取都不是很推荐，因为是1对1的，按效率来讲，代价相对会比较大。web抓取最推荐的，应该是爬虫的爬虫。比如你要查询员工电话，可以采用爬虫程序来爬，你的目的只是想要知道大概是哪个员工，用爬虫程序去从这份电话清单中，或许能找到能联系上对方的办法。
　　
　　最开始我以为还是抓包啊，
　　现在的爬虫有很多种，如果是对所有网站都进行爬取，首先要学会的可能是把网页整理出一个大致的结构。而每一份结构，都会有一份代码。如果这份代码之中的存储数据并没有比较完整的结构的话，那么爬下来的数据，有可能无法通过索引节点来进行分析。这些代码都需要在编程课中学习并掌握。而如果你想通过对某一个网站进行爬取，那么你想要进行的操作，可能是希望对这个网站进行规划。
　　
　　目前针对爬虫大多存在两种方法：1.processingscript或是processingwebscript2.其他一些更高效的方法。这两种方法来说，processingscript的性能，可能会更快一些。目前的processingscript是一种极其简单的方法，更多的人采用webscript。webscript通过对网页的层次化，相对于processingscript可以更加便捷的对网页内的数据进行爬取。
　　当然它需要对所有的网页都去爬取，这就有些麻烦了。比较重要的是，script通过htmltag对这些数据进行遍历，会发现大多数的processingscript的数据都只有部分在一个点上，而这些数据大部分会被放到一个大的整体中去，在这个整体中，有很多的tag对数据进行分割。而这样的话，这个整体的部分会占到网页数据的一大部分。
　　虽然，这个整体是没有本质差别的，但是其中的其他一些点还是会具有局限性。至于在网页中搜索，这个方法我还是见过不少人做过，比如说scifinder这个网站，是全球最大的期刊相关信息网站，如果想去爬一下它的信息的话，有些不多见，但是值得一试。当然如果你只是想抓取某一个网站的，我认为直接找到这个网站，通过http协议，加上爬虫程序的方法，应该是更快的方法。 查看全部

　　中级数据分析工程师修炼之路：产品规划-技术选型-数据采集
　　网页数据抓取自己搭建环境前几天，ceo聊人工智能，ai创业迎来了又一次的寒冬，人工智能热潮仍未退去，继续留在圈子里的独角兽必须要克服ai产品数量少，推广难，推广耗时间等一系列问题，通过技术性ai的应用实现盈利。而对于传统行业，信息化的普及过程中，信息技术的发展中，催生出大量的新方法，可以应用于物流行业的智能配送，医疗方面的人工智能辅助诊断，教育方面的学习辅助等等。
　　
　　产品涉及到医疗，保险，零售等行业，也有解决特定人群的某方面问题。拿出来跟大家讨论分享。目标：以后的ai应用将会越来越复杂，越来越有深度，需要对业务深入进行分析，结合前沿技术应用实现对特定领域的技术提升。任务：产品规划-技术选型-数据采集-规划专家流程-相关运营-业务规划-实施落地想做到精准的程度是当然的，前期的数据采集是关键，数据挖掘是核心的能力，还有就是应用技术的选型也很重要，市面上比较好的机器学习系统，例如tensorflow,pytorch,keras，以及周边的框架：mlx，cnn,rnn，gan，one-shotlearning,embedding，decisiontrees，combinedfeatureextraction，cnn-basedpersonlookingateasysearch/detection，binary-linearmodel，以及很多不同的衍生的内容。
　　数据采集和数据分析主要是进行数据预处理，建立数据集，建立聚类。有了数据和数据分析的基础，才可以进行规划和采集数据，每一步的方法我们在《中级数据分析工程师修炼之路》中都讲过。数据采集之后，就可以上层的业务规划，基于预测结果做一些业务规划，基于规划数据集的分析结果，可以做特定的技术手段，主要包括：找出数据的潜在规律性，例如你先识别出来就应该判断用户是学生，那么你需要识别出用户的详细信息，例如他所在的城市，性别，学历，职位，年龄，在线时长等等信息，然后你需要对其进行分析，能够对应出来预测结果，比如学生学习能力比较好，那么可以给出用户最可能的学习时间，和用户的消费金额。
　　
　　以此为基础做出相应的技术方案，由此整个规划结果也基本形成了。剩下就是采集数据，数据从何而来，是实时的还是离线的。通过离线或者实时的方式获取数据，才能基于这个数据去做深度学习的模型训练。这里，实时方式的获取手段有三种：实时流传输，实时抓包，实时计算，实时计算是更节省时间的方式，例如实时的打包下载flash包，或者用随时上线的方式获取数据。
　　全国大部分地区都支持全国公网访问，网络流量下的光纤，电信，网通等宽带线路。物流行业也有类似的使用方式。现在物流行业都是无线网络的，如果。 查看全部

　　网页数据抓取的一些常见技巧，你学会了吗？
　　网页数据抓取是一项老生常谈的技术了，最常见的就是在搜索引擎中。今天就这个问题，我用django以及javascript，讲解一下网页数据抓取的一些常见技巧。数据抓取的原理在和朋友讨论这个问题之前，我觉得有必要讲一下爬虫的工作原理。如果你是一个经常写爬虫的人，应该对这个名词不陌生，如下图所示。一般都是通过web爬虫工具来完成，scrapy或者requests，在爬虫工具都是用到了requests的request对象。
　　
　　使用requests和javascript等多种技术完成的，同时我把javascript等传统的方法也用一下。通过上图我们可以清楚的知道，实际上根据传统的方法，爬虫是可以从各种需要爬取的资源中搜集数据的。比如在github上有很多项目，根据特定的代码片段来爬取一个网站的代码，去github上搜索代码片段，按照图中所示的路径是可以搜到相应的github项目。
　　
　　而django以及javascript爬虫基本上就是这样的应用场景。抓取知乎用户相关信息这个爬虫的目标就是抓取知乎用户相关的信息，就像下图是我这篇文章的抓取结果：完整代码：importrequestsfromdjango.dbimportmodelsclassdjangopipelist:user_info=models.foreignkey(info_text)title=models.foreignkey(title)category=models.foreignkey(category)gen_tag=models.foreignkey(gen_tag)user_rank=models.foreignkey(user_rank)gen_top=models.foreignkey(top)user_cookie=models.foreignkey(user_cookie)comment_name=models.foreignkey(comment_name)headers=models.charfield(max_length=500,height=2)type=models.foreignkey(type='sex')comment_list=models.foreignkey(comment_list)page_id=models.foreignkey(page_id)page_url=models.foreignkey(url)returnmodels.get(user_info,title,category,gen_tag,user_rank,comment_name,headers=user_info)以上是爬虫的代码，代码有一些简单的注释，可以移步这里去看：-goodeditors/random-bot-blog/jake48/chinaz_records.html上面这些内容其实简单的说是一个用户id值带上自己对应的两个字段信息抓取，就可以实现上面的抓取内容，django爬虫也可以通过models.foreignkey(info_text)来指定自己的请求头中必须包含的信息。
　　我是怎么爬取知乎答案这是一个单线程的爬虫，使用django中的requests库获取所需要的网页。由于知乎上的答案非常的稀缺，搜索很少， 查看全部

　　网页数据抓取 道客巴巴8）simonfurla9）baidu外卖（1）
　　网页数据抓取可以进行：
　　1）翻译工具（可选）：百度翻译
　　2）人人字幕组（很多比较好的片子出自那里）
　　3）支付宝口袋助手
　　4）360导航
　　5）yahoo搜索
　　6）google！
　　7）道客巴巴
　　8）simonfurla
　　
　　9）baidu外卖（1
　　0）
　　请用bing国际版
　　org-freemyfriendswirelessbrowser这个解决你的很多痛点.
　　tb3解决方案
　　谷歌镜像站
　　国内使用百度，国外使用yahoo(比较小众，需要注册)。如何为用户提供更好更实用的搜索方式？点击这里观看一个有趣且带感的视频，了解更多。
　　yahoo我手机上装的很多软件都是用它提供的搜索服务，
　　就像某大神@刘强告诉你的一样，谷歌我选择第一家。
　　bing！！！
　　
　　英文使用必应，汉语使用百度、必应、搜狗和360。
　　准备用一两个月webrowser自带的翻译服务可以用很久还可以换上合适的图标
　　谷歌，bing,百度，必应都可以，
　　百度，必应，
　　bing
　　yahoo
　　必应大部分
　　看我手机里哪个软件用的多一点
　　nobaidu
　　百度翻译必应自己常用的词组都有金山词霸在手机上的话我只会用金山词霸手机翻译除了写邮件外其他都可以直接翻译某些文本另外在写一些笔记时直接复制或者点点粘贴下来搜狗记事本也可以直接进行输入,也是可以直接同步到移动端金山词霸右键查看其他语言,浏览器可直接查看例如翻译某某明星某某节目某某网站,在某些翻译软件上直接使用翻译功能搜狗浏览器可以把翻译的内容通过url直接进行复制必应的话,只适合查字典偶尔会用到百度云会员月度限制得装个某云备份用来备份做笔记使用。 查看全部

　　网页数据抓取图片数据（python语言）(python)(图)
　　网页数据抓取图片数据抓取从飞瓜数据官网获取html代码（比如百度站内搜索图片不足判断&正则分析）从图片抓取图片数据（比如用百度识图）用微信公众号一个公众号一个公众号分析公众号的粉丝的来源情况（比如从微信个人号或公众号导流到其他公众号，
　　
　　淘宝的自动化来源检测网页解析(python语言)：文档解析（python语言）web页面解析（python语言）javapython语言的爬虫主要就是这两方面。详细的自己搜相关的论文研究。另外我觉得爬虫讲究个巧，你用一种语言，怎么也得练上一两个月才能开始进行大规模的网络爬虫的编写，但是对于整个互联网来说，现在的javapython爬虫已经完全够用了，不用练好多时间。
　　如果像淘宝、京东、美团等大型网站做基于api的内容抓取分析，c++语言是否合适？没有合适不合适，
　　
　　肯定可以但是学习门槛比较高建议你可以像我一样，
　　我之前说了就当过来人吧我先说网页爬虫写得简单点可以写基于python的p2p的内容抓取用户昵称，url等存储到数据库再用java..然后再搞java调api数据抓取网页数据经历对象。数据结构。反爬虫。其中我觉得最难最麻烦的是反爬虫。反爬虫中最难的是爬取伪目录url地址等都能帮你解决但是。有些东西我自己瞎编造一些容易导致bug我没提过代码不过我曾经提过一个url地址和url结构后来差点被爬虫发现。
　　反爬虫是门经验学问+耐心学网页爬虫写得简单点可以写基于python的p2p的内容抓取用户昵称，url等存储到数据库再用java..然后再搞java调api数据抓取。 查看全部

　　主动爬虫的几种主要爬虫类型和服务器配置推荐
　　网页数据抓取已经成为网站营销和互联网运营人员不可或缺的一部分。传统爬虫由于存在不同于人工爬虫的漏洞和劣势，很多时候网站处于保护和封杀状态，解决途径少。web2.0是一个提高网站价值，创造利润的渠道。web2.0网站看重用户的价值，而不是搜索引擎的价值，因此爬虫在网站建设初期能够发挥巨大的作用。传统爬虫在数据采集和整理时是客户端发起请求后，网站搜索引擎服务器响应就进行了。在进行数据采集和清洗时，需要考虑的问题包括：。
　　1、对不同请求进行处理，
　　2、过滤不规范请求，
　　3、对不同请求进行多次搜索和多种搜索策略混合分析，并进行汇总计算，
　　
　　4、cookie能识别不同访问用户，
　　5、爬虫的流量不依赖于搜索引擎服务器，而是借助于浏览器。在数据采集的过程中，寻找爬虫难于找到合适的爬虫，对应是可用的爬虫类型千差万别。依据上述规则，爬虫主要可以分为两大类：主动爬虫（自发爬虫）和被动爬虫（搜索引擎）。
　　主动爬虫的缺点为：
　　1、不受约束不利于保护数据；
　　2、速度慢且耗资源；
　　
　　3、成本高。
　　总结来说，即需要不断购买、养活、维护爬虫及服务器，
　　1、入门门槛低，
　　2、收敛性差且排除策略有问题的话可能会爬虫数据清洗效率低下，但只要识别出来问题后可以自己实现。主动爬虫的几种主要爬虫类型和服务器配置推荐1.调用他人的浏览器获取数据策略可参考：推荐指数：爬虫工具主要推荐两个：网页下载工具elasticsearch和爬虫cookie生成工具httpspowersource。
　　elasticsearch的抓取技术，可以参考《root@pc:/users/local/php/lib/phpmyadmin/root/public_html_view/phpmyadmin.phpconfig.php》中网页抓取指令来实现，详细参见《将phpmyadmin添加到你的drivercontexts中-console-phpmyadmin文章》httpspowersource，以博客爬虫来说，爬虫解析服务可以使用webdriver；爬虫配置可以使用apache+phpmyadmin+webdriver，其中apache有集成httpspowersource；爬虫管理工具有enable\unrest等。
　　由于httpspowersource有自己对应的版本，所以配置好es的webdriver可以，不需要改变其他脚本配置。enable代表你可以使用httpspowersource默认的技术来完成，而unrest代表你必须使用vipwall2才能使用该技术。2.提取特定网页内容进行数据采集策略可参考：推荐指数：。 查看全部

　　互联网中最基础的网络爬虫技术是怎样的？
　　网页数据抓取、网页存储、网页解析
　　1.微博数据抓取技术：文本摘要处理，聚类，关系抽取，网络爬虫，页面拼接等。2.代码：从wordpress页面爬取各个列表页、推荐页、微博列表页，
　　最近几年国内的互联网公司搞新闻爬虫太hin简单了，没有分析爬虫的算法过程，没有自己的研究方法和理论基础。所以能够找到开源的的论文，也就是前人挖的坑。这个过程对各个语言，各个爬虫框架都是设计者或者开发者的技术积累过程。看起来很简单，但是给没有基础的人对算法效率效果带来的落差一定是巨大的。
　　楼上搜米的答案已经很全面了，简单来说就是三种：1，解析网页，通过解析网页来获取对应的消息。2，通过文本和非文本数据交互，比如写入mysql数据库等。3，通过if的模型来处理爬虫中用于处理url内容的代码。我发现解析网页是互联网中最基础的网络爬虫技术。非常好理解，比如我们抓取某某网站的时候，要把网站上所有的url都爬下来，不可能有任何的第三方代理来帮我们拿request请求的url吧，那我们要用http协议去交互的话，就需要server这个角色去去解析请求http。
　　简单来说，当然我们也可以通过现在高效的浏览器登录，我们用浏览器保存登录信息，提取出url获取到我们需要的url，但这样的效率实在是低的可怕，分辨率受限，传输性能问题都是很大的问题。那么问题就来了，能不能通过解析网页，我们不用代理也能拿到我们需要的url呢？那就是爬虫中常用的聚类啦，一般用的都是nestedsetfactorization。
　　这种聚类可以说方便我们从一个互联网中去筛选出某一类群（比如聚类到一个facebook或者instagram的用户）。因为多看几个ip就可以找到不同类型的用户。但是如果我们还想知道用户的标签（比如找到网红用户等），我们就得需要用stringprocessor的话，那样就太麻烦了。于是这些聚类也被抽象成多种算法（nork，pai），这些算法还有很多优化啊，怎么组合的问题。基本上针对一个需求，即可以有多种变种方法。我说的这一些就是爬虫中的可视化组件啦，有人看再补充~。 查看全部

　　一个非官方的rolandobot网站爬虫（实验版）抓取效果图
　　网页数据抓取简单的有人性化的有高级版，比如说语雀就是，他有个搜索在线收集，非常简单便捷，快捷，爬虫再加上了语雀的语义整合，比如说你要爬取某个网站的某个图片信息，他可以提供一个爬虫工具，让你自己根据作者来创建名称，将要爬取的文件下载下来，然后再到正文中进行识别。github上边有一个需要的童鞋可以一起测试一下，人多去抢到，谢谢！。
　　爬虫其实跟定制版比较类似，简单说都是高级定制款，爬虫的好处是，可以自定义抓取策略，更加灵活，可重复利用，容易分析，扩展性更强，自适应抓取，可读性更好，网站还可以根据爬虫的访问记录来决定是否记录抓取来的网站信息。定制化版的主要优势有：1，直接调用爬虫工具。2，可以实现定制化。3，定制化难度更高。因为需要跟你的爬虫代码一一对应，给你的需求参数不一定合理，爬虫需要磨合的更多。
　　爬虫就像是一棵树，你根据树长的特点，去选择爬虫，需要培养爬虫的习惯，比如现在流行的群发功能，规则是每发一次广告就是自己跳转，如果你仅仅是把每次的规则发上去，也不是不行，但对于定制化版，必须是发送模式你才能发，目前所有爬虫都是这样设置的。之前写的代码请参考如下：一个非官方的rolandobot网站爬虫（实验版）爬虫效果图：（实验版）抓取效果图：。 查看全部

　　网页数据抓取-易数据，抓取数据非常详细！(组图)
　　网页数据抓取-易数据，抓取数据非常详细！数据抓取数据分析-echarts生成柱状图数据分析数据挖掘有需要的可以看看。
　　艾瑞网的数据可以来这里，爬取数据非常详细且完整。数据抓取：极速调用者|自助式威客网站数据抓取php爬虫是最适合初学者的php开发技术，快速、小巧，开发成本低，可以一试，适合小型的数据处理和运营工作，
　　数据分析：dataviz。
　　刚参加完这次的sbi简单说说，到处抓的数据才没用高深，但实际操作效果很好（zoomingzooming，高级）如果量少，抓自己手头的数据也很快，价格也不贵基本上要预约好pdf，手动打的。如果量多呢？数据多到一定程度，就要买一些管理的软件的，看你想做什么样的。
　　电商比赛可以试试ricequant和布隆协同过滤，老大说这些都是数据仓库领域用的比较多的技术。
　　关于这个话题，我最近也在思考，在这边分享一些自己平时在做数据分析的学习笔记。数据分析（dataanalysis）其实是从海量数据中抽象出有意义的信息，从而为决策分析提供有价值的信息。数据分析在英文中是数据挖掘（datamining）和机器学习（machinelearning）。关于如何选择，有很多专家学者研究并总结出了一套系统的理论和方法。
　　普通人一般可以从以下几个方面入手：数据收集：用什么数据和数据种类？ddp，bdp等数据分析工具如何收集数据？读取数据：datedif,if，excelcalculate，formula等函数，也可以用pandas，excel等数据文件格式读取分析：调用别人的工具，甚至是自己写代码(controls,xll等)，也可以用python等等数据可视化：如下拉历史详情可视化tableau，echarts，qlikview等，还可以用d3(相当于“数据可视化语言”）计算数据分析：分型，计算均值等等，excel也有一些在线的计算函数有待学习数据预处理：可以将数据由自己手工、手写处理到数据挖掘工具里，进行高效率数据处理数据提取：如采用统计学等方法或从日志或者自己的经验中进行数据提取。
　　数据预处理的难点在于，遇到难以理解的数据，可能无法清楚理解和处理的目的和准确性数据可视化：一般用在数据很多，但数据量不大的场景，比如在美剧中可以用pyecharts画出大量的不同类型的图像。如下面的图。ggplot2包含了90多种图形，有十多种图形分析：计算方法很多可以根据需要自己决定。如果后续再进一步的工作包括更加复杂的数据分析和可视化，可以用hmissiondashboard.js，python方面用d3.js等。怎么应用数据。 查看全部

　　网页数据抓取还是很简单的，你得会写html
　　网页数据抓取还是很简单的，要是传到服务器的话难度就会更大了，因为涉及java编程，首先你得会写html，会写web服务器，能用上一些工具，比如抓取youtube也是同样的道理。
　　可以，
　　这个我知道一个，就是用代理，像你说的github我就有详细的代理，而且还是直接去中心化的代理，后来收购。
　　题主用的是安卓的浏览器，我当初也是这样，建议用原生支持https，
　　不会https怎么办，取首页地址，再加入https，不过上的话把txt打成zip发给你，
　　你看一下github的页面就知道了。直接抓代码。
　　我知道一个，我自己也在写项目，dborganizer是没有，但是你可以试试。功能是将你的数据(有单个或者两个词的)放入一个箱子中，用用户自己写。如果一个词，你的单个用户所有地址都能看到。会很方便。
　　可以直接上数据库，
　　谢谢邀请。你可以先使用非https的网站开发框架，比如bootstrap，extjs，jade之类的。之后再上https相关的框架，也许会比较麻烦，但是你想要解决的问题一定能解决。
　　如果想拿到网站首页的源码数据，只能上传到代理池，并且有一定的代理库以保证匹配到网站所使用的所有后端代理；但是，你仍然不会推荐实际用什么框架吧。毕竟，https还是挺麻烦的， 查看全部

　　全球流行病学数据获取网站
　　我们在做一些医学研究的时候，经常需要知道一些全球疾病的情况，或者其他的一些和全球的数据。这个时候我们需要在哪里获取这些数据的呢？像这样的信息，一般来说我们可以通过查询一些文献来获得数据。但是这样检测的话，效率又很低。可能需要检索很多文献才能找到相关的东西。所以，今天我们就来推荐一个用来查询全球数据的网站Our World In Data()
　　
　　这个网站包括了各个领域的数据。例如：健康，食物，教育等等。其中在健康方面就有我们常见的信息，比如肿瘤方面，或者最近流行的COIVD-19方面的数据。所以如果想要研究COVID-19方面的分析的话，可以在这里下载比较全的各个国家的数据。
　　
　　这里我们就用COVID-19的结果来进行说明。其他的都差不多。在我们点击到COVID-19这个区域之后，网站会有他们自己分析的一个结果。我们可以看到看到他们基本分析的数据，同时也可以下载分析的原始数据。
　　目前由于新冠比较严重，所以数据基本上都是一天一更新。关于新冠，由于比较严重，所有数据都有一个直接的下载链接。我们可以点击Donwload来下载。
　　
　　同时，在每一个简单的分析结果里面，网站提供了图表、地图、表格以及数据下载的地方。这个在我们没有提供专门下载的区域，都可以在这里下载数据。例如，在COVID-19每日的死亡数据当中。我们就可以看到具体的图表。
　　同时这个数据是交互的，我们可以看具体的数据的变化
　　
　　另外如果数据是随时间变化的。点击下面的播放，还可以看到数据随着时间是怎么改变的。
　　
　　好了以上就是这个网站的基本的使用过程，主要还是可以查询一些公共数据，同时下载这些数据进行自己相关研究的分析。 查看全部

　　网页爬取自动化技术的地址在什么位置的位置
　　网页数据抓取在众多网站爬取技术中，网页爬取自动化技术可以说是一门技术通用语言了，没有专门的技术专门的编程语言来进行界面的开发，而是利用编程语言进行自动化的操作，比如抓取什么类型的网页，需要分析页面是哪些元素来进行去重，需要向网页发送一些什么样的网络请求。这样我们可以非常快速的爬取网页上的信息，比如截图批量的爬取某些在线视频网站上的视频，用python中的正则表达式将网站中的视频网址都抓取下来，并且对去重的效果进行了分析，可以说是非常适合日常中比较繁杂的开发使用。
　　利用beautifulsoup库来实现自动化。网页抓取我们已经了解了相关的知识，那么对于获取的网页的dom元素内容我们是如何处理的呢？下面我们就用代码来解答一下。首先我们先来看看这些分析出来的元素的结构图：再者我们接着使用beautifulsoup库来做网页下拉列表查询，以及页面的标题页等操作。这里我使用到了beautifulsoup库中的属性来控制代码：代码如下：我们分析出来这些获取的结构相当于对文字页的控制，如下：其实我们抓取某一网站的内容，抓取的结构是这样的：拿去网站内在搜索我们找一个关键词，找到了这个关键词下面的视频内容，这些是相关的页面内容，那么我们要想获取的网页地址是搜索栏下面的地址，那么根据前面获取的结构：我们可以得出得到：其实就是拿这个网站的结构去获取下面的页面内容：对应的代码如下：然后我们分析出了这些网站视频的地址在什么位置，以及针对每一个视频我们要抓取什么字段的信息。
　　并且获取下来了其中的字段，那么通过requests库，对这些字段进行解析显示出来就可以进行我们的爬取操作了。这个页面的抓取已经很简单了，我们通过sqlite库已经可以对页面的内容进行格式化提取，让我们方便的去批量化操作页面，即用beautifulsoup中的属性来控制代码：在使用sqlite库之前，需要先确定一个数据库，我之前见过一个常见的库就是mysql，由于mysql用于开发中需要控制的字段较多，而且针对大的连接数据库进行分库分表，如果没有一个强大的数据库管理系统，对于开发来说效率太低，这里其实可以通过使用sqlite库进行数据库的管理：在使用sqlite库之前，需要注意把开发平台环境切换到mysql：对应的代码如下：其实就是通过beautifulsoup库进行页面获取以及解析，提取出对应字段进行解析显示在页面上，具体的可以看一下我们的博客，这里我们抓取c站的页面：。 查看全部

　　这是哪路神仙网站，竟然可以一键获取带高度的建筑数据
　　给大家推荐一个神仙网站，收好—
　　
　　这个网站有点类似于OSM网站，
　　在这里可以下载很多适量的地理数据，
　　例如：路网、水系、建筑、公园等
　　但是，它的神仙之处在于——
　　获取方法简单，
　　支持格式多样，
　　还有，建筑数据竟然是带高度的！！！
　　
　　神仙一—简便的数据获取方法
　　这个网站的数据获取方式非常简单。
　　一，点击这个按钮，没有账号的话先注册一个，然后就可以进入数据获取页面。
　　
　　二、然后需要下载的区域，然后选择格式，点击右下角的按钮就可直接下载，如果你看英语有些费劲的话，可以用浏览器的翻译功能自动翻译成中文，这样你看起来会更方便些。
　　你还可以选择是否需要3D建筑，是否需要地形、是否需要道路中心线等，真是选择多多。
　　
　　
　　不过，要说明下，下载的区域面积在1KM²内的是免费下载的，超过1KM²的是需要付费的，费用的多少与下载区域的面积相关。
　　神仙二—支持多种格式
　　其实从上图就可以看出，下载的数据支持的软件格式非常丰富，包括CAD、SU、犀牛等主要的规划设计软件，基本不产生什么软件门槛。
　　
　　神仙三—带高度的建筑数据
　　这个网站可以下载路网、水系、建筑等点·线·面的矢量的基础地理数据，小飞飞下载了个CAD的数据，来看下——
　　
　　其实这个不算什么啦，最令人惊讶的是，这个建筑数据竟然是带高度的！
　　这......就需要到GIS中表达一下啦！
　　
　　把带高度的建筑和路网等数据都导入到Arcscene，可以构建立体的三维模型啦！
　　
　　因为下载数据时，小飞飞选择了带地形，所以构建的三维模型也带有地形起伏数据！
　　小飞飞推荐这个网站，希望给大家在获取数据的时候多一个选择，最后，再说明一下，下载的区域面积在1KM²内的是免费下载的，超过1KM²的是需要付费的，费用的多少与下载区域的面积相关。
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　　网页数据抓取？开发和测试需要知道，不然本来很简单
　　网页数据抓取？开发和测试需要知道，不然本来很简单的东西，人家都知道怎么做了，你就发现抓的数据错误百出。
　　fiddler。小功能，小case就用它。fiddler这种加密狗类似于webserver中的ipsec，互相可以依赖。各种源码的server不是好选择，安全性都不敢恭维。
　　我很久没有发到知乎了。我相信应该有很多牛人在做科研做研究。大致说几点，1，使用wireshark做服务端抓包抓取各种coursera,edx,udacity的课程是一种可行的方法，不过很多课程是非常专业化的。不是很适合本科的课程以及部分硕士博士。2，百度不能使用下载后的页面的资源，而只能使用自己开发的（也就是那一坨）提供服务端下载用户端的资源。
　　所以关键不是使用哪个抓包工具，重要的是使用哪个服务。这是学习任何新技术的第一步。3，无论哪个抓包工具，如果各种代码都仔细研究它们提供的底层数据结构。那么学习起来会非常简单。即使是很久没接触过这个也会不成问题的。4，这些抓包工具提供了从服务端（包括浏览器、服务器端、客户端、数据库等）到目标网页的解析过程，抓取返回数据当然一目了然。
　　但是用户程序（包括上传数据库）逻辑还是要自己来写的。这也是学习的第二步。5，搞懂这些抓包工具做的事情，当然对业务提升帮助巨大。基于很多年没写ruby或者python现在有大量的ml库，最基本的pandas做好导出数据，处理数据库，存储操作。常用的web功能（上传下载、关联查询等）有各种各样的基础包，还有各种操作系统编程语言编程库的大量模块可以使用。 查看全部

　　网页数据抓取 “经阅Sharing”｜第一期活动回顾
　　2022年4月30日晚，由经济学院研究生会主办的第一期“经阅Sharing”学术分享活动在线上举办。本次活动中，经济学院2020级博士研究生赵文天以“Python爬虫实用技能——从入门到进阶”为主题进行了分享。
　　
　　主讲人首先介绍了爬虫的基本功能和实现原理：爬虫是一种从众多公开网站中抓取数据的程序，在现今各个领域的学术研究中被广泛地应用。其次介绍了浏览器、HTML与web请求过程：浏览器将承载着包括对象、属性和过程等信息的HTML语言，翻译成人们可阅读的网页信息。这一过程可以分解为两步：第一步客户端向服务器发送请求信息；第二步服务器向客户端返回请求信息所要求的网页代码（HTML）和数据。
　　随后，主讲人为我们介绍了爬虫程序实现思路。核心就是用程序模拟浏览器的行为，向服务器发送请求，并接收对应的信息，最终再提取出我们想要的数据。主讲人以百度网页为例，向我们展示了在我们如何获取浏览器向服务器发送的请求指令，以及如何从指令中寻找规律，得到我们想要的结果。
　　
　　之后，主讲人开始演示爬虫的具体操作，分别以百度网页和中国知网为例，详细地介绍了利用requests库爬取同步加载和异步加载数据的主要思路，以及在这过程中可能遇到的问题和解决方式。
　　除此之外，主讲人还介绍了另一种爬虫库——selenium，比对了两种爬虫库在应用上的不同与优劣，并且还向我们介绍了re正则表达式语言，展示了该语言与requests相结合进行爬虫的主要方法。
　　
　　最后，主讲人与同学们就平时学习以及实践过程中的疑问进行交流，和同学们分享了自己在爬虫方面的诸多经验。本次“经阅Sharing”在大家的热烈讨论中结束。
　　本学期首次“经阅Sharing”举办活动圆满成功，之后会陆续推出技能介绍与经验分享等学术活动，欢迎大家持续关注！
　　文案｜杨惠婷
　　经济学院研究生会学术部供稿
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　　极为方便的爬虫工具web scraper
　　
　　概述
　　在新型涉网案件中，登录涉案网站后台后通常需要分析其中的数据，如网站后台受害人信息和嫌疑人的资金流水，收支账号信息等。数据分析的前提是将页面的数据固定至本地，如果不会编写脚本的话只能人工一条数据一条数据的复制粘贴，步骤繁琐且效率低下，今天推荐给大家一个方便实用的爬虫工具web scraper，其操作方法简单，且适用范围较广，下面介绍使用方法：
　　一.安装
　　安装方法有两种，进入浏览器拓展商店搜索下载安装，或者从其他网站下载安装。
　　Chrome浏览器拓展商店可直接搜索web scraper下载安装，这里不做过多赘述，倘若从其他网站直接下载安装文件，得到的是一个crx文件，下面介绍一下安装步骤，此插件推荐使用Chrome浏览器，Edge浏览器或者火狐浏览器。
　　1.打开浏览器设置，找到拓展程序。
　　
　　2.打开浏览器开发者模式。
　　
　　3.将crx文件拖向浏览器，如果文件没有问题会弹出安装拓展窗口，没有弹出或者安装失败请更换网站重新下载。
　　
　　4.成功部署webscraper。
　　
　　二.小试牛刀
　　1.尝试抓取ping检测监测结果网页内容。
　　（1）首先打开爬取数据的网页，打开调试板（开发者工具），找到web scraper,点击进去。
　　可以通过右击网页页面选择检查，或按快捷键F12进入开发者模式
　　进来后就是这样一个页面，这里显示的是我们的爬取规则。
　　
　　（2）选择创建一个新的爬取规则，需要给规则起个名字，命名方式没有严格要求，然后需要添加爬取数据网站的URL
　　
　　（3）创建完规则后会自动进行到下图页面，需要我们补充具体的爬取规则，可以理解为让机器了解你需要哪些数据的方法。
　　
　　点击按钮，配置我们的方法
　　
　　这里简单介绍下web scraper可以爬取的类型，这一步的意义在于我们需要的数据类型，比如我需要爬取网站的所有图片，那就选择Image，如果我需要爬取整个网页那就选择HTML，这次我爬取的是文本类型的数据，所以选择Text，这也是最常用的格式。
　　
　　（4). 配置爬取规则
　　配置规则的方法很简单，你只需要通过鼠标点击Click here to hotkeys（点击此处热键）然后界定开始结束的数据范围，然后点击Done selecting（已完成选择）就可以了。
　　
　　可以通过选择数据颜色的变化判断哪些数据将被爬取，确认无误后就可以点击Done selecting（已完成选择）了。
　　
　　选择Sitemap ping（ping是我的爬取规则的名字）下的Scrape（刮）顺便提一下Web scraper的中文直译是网络刮刀。
　　
　　(5).运行及结果。
　　
　　爬取完成后会显示下图页面，不要担心点击一下refresh（刷新）就可以了。
　　
　　(6). 结果
　　这就是设定的规则抓取到的数据。
　　
　　数据支持导出
　　
　　
　　好了，今天就到这里了，这个可能只有实际操作网页才能弄透彻，希望大家动手实操，一起学习，一起进步！有问题的话欢迎随时联系我。
　　安全为先，洞鉴未来，奇安信盘古石取证团队竭诚为您提供电子数据取证专业的解决方案与服务。如需试用，请联系奇安信各区域销售代表，或致电95015，期待您的来电！
　　“盘古石”团队是奇安信科技集团股份有限公司旗下专注于电子数据取证技术研发的团队，由来自国内最早从事电子数据取证的成员组成。盘古石团队以“安全为先，洞鉴未来”为使命，以“漏洞思维”解决电子数据取证难题，以“数据驱动安全”为技术思想，以安全赋能取证，研发新一代电子数据取证产品，产品涵盖计算机取证、移动终端取证、网络空间取证、IoT取证、取证数据分析平台等电子数据取证全领域产品和解决方案，为包括公安执法、党政机关、司法机关以及行政执法部门等提供全面专业的支持与服务。
　　 查看全部

　　网页数据抓取requests库，实现客户端登录，python数据实战案例系列
　　网页数据抓取requests库，实现客户端登录，
　　python数据抓取实战案例系列视频课程
　　python需要写一个servlet，才能拿到数据。先看你需要多少数据。然后根据需要来说，抓取的步骤和用到的库。如果是简单的话，学学爬虫的大概框架，例如beautifulsoup之类的，看看源码就可以写了，熟悉下知识没问题。看你需要什么数据了，现在这个就用爬虫的话能写个最简单的爬虫，基本能拿到数据就行。如果你要做的是商品点评，那就需要你对商品关键字多写点，爬取起来就容易点。
　　这个就不知道了，
　　python要看你做什么数据了，是抓取推荐，数据挖掘，还是学习网页游戏呢，你可以从网上百度看看怎么抓取数据。更多就是提问和问问题。
　　某宝某狗
　　net的人来一发吧其实给答案的都是在点答案，可能会漏掉一些细节。现在这个问题很大，不仅仅在数据量的大小，在于抓取能力的弱小，有的是压缩算法、多线程、异步渲染机制，有的是可扩展设计等等，统计方法方面需要定制，算法和机器之间关系同样重要，需要长期设计维护。更简单的是，如果抓取到的数据量不是很大，就使用mongodb，用excel统计好数据在python读写即可。
　　你要下载json数据，可以用pythonweb.pypythonweb.py-anopensourcejsonapiforpython，这个可以生成json，也可以用jsoup把json写到sqlite里面，也可以使用nginx做反向代理来读取，不仅仅提供服务的公司需要做数据抓取，个人或小公司也需要。
　　另外就是抓包了，可以先抓取异步网站，再用charles抓数据包，不过charles运行和抓包性能相对js要高，可以配合其他工具使用，例如httpclient。 查看全部