网页数据抓取(抓取网站数据不再难（其实是想死的！）)
　　首先，从标题开始，为什么抓网站数据不再难（其实抓网站数据很难），SO EASY！！！使用 Fizzler 可以做到这一切。我相信大多数人或公司应该都有捕获他人网站数据的经验。比如我们博客园每次发布文章都会被其他网站给我抢，不信你看就知道了。还有人在网站上抢别人的邮箱、电话、QQ等有用信息。这些信息绝对可以卖钱或做其他事情。我们每天都会不时收到垃圾短信或电子邮件。就是这样，同感，O(∩_∩)O哈哈~。
　　前段时间写了两个程序，一个程序是采集彩票网站（双色球）的数据，另一个是采集求职网站（猎聘，武城武城，智联招聘）等）数据，写这两个程序的时候显示特别棘手，看到一堆HTML标签真想死。首先，让我们回顾一下我之前是如何解析 HTML 的。这是一种非常普遍的做法。我通过WebRequest获取HTML内容，然后使用HTML标签一步步截取你想要的内容。下面的代码是截取双色球的红球和篮球的代码。一旦网站的标签稍有变化，就有可能面临重新编程，使用起来很不方便。
　　下面是我在解析红球和篮球双色球的代码。我做的最多的就是截取（正则表达式）标签的对应内容。也许这段代码不是很复杂，因为截取的数据有限，很有用。因此，规则相对简单。
　　 1 #region * 在一个TR中，解析TD，获取一期的号码
2 ///
3 /// 在一个TR中，解析TD，获取一期的号码
4 ///
5 ///
6 ///
7 private void ResolveTd(ref WinNo wn, string trContent)
8 {
9 List redBoxList = null;
10 //匹配期号的表达式
11 string patternQiHao = "0)
17 {
18 info.Position = NodesMainContent1.ToArray()[0].InnerText;
19 }
20 //--公司名称
21 IEnumerable NodesMainContent2 = AnalyzeHTML.GetHtmlInfo(html, "div.title-info h3");
22 if (NodesMainContent2.Count() > 0)
23 {
24 info.Company = NodesMainContent2.ToArray()[0].InnerText;
25 }
26 //--公司性质/公司规模
27 IEnumerable NodesMainContent4 = AnalyzeHTML.GetHtmlInfo(html, "div.content.content-word ul li");
28 if (NodesMainContent4.Count() > 0)
29 {
30 foreach (var item in NodesMainContent4)
31 {
32 if (item.InnerHtml.Contains("企业性质"))
33 {
34 string nature = item.InnerText;
35 nature = nature.Replace("企业性质：", "");
36 info.Nature = nature;
37 }
38 if (item.InnerHtml.Contains("企业规模"))
39 {
40 string scale = item.InnerText;
41 scale = scale.Replace("企业规模：", "");
42 info.Scale = scale;
43 }
44 }
45 }
46 else//第二次解析企业性质和企业规模
47 {
48 IEnumerable NodesMainContent4_1 = AnalyzeHTML.GetHtmlInfo(html, "div.right-post-top div.content.content-word");
49 if (NodesMainContent4_1.Count() > 0)
50 {
51 foreach (var item_1 in NodesMainContent4_1)
52 {
53 string[] arr = item_1.InnerText.Split("\r\n".ToCharArray(), StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
54 if (arr != null && arr.Length > 0)
55 {
56 foreach (string str in arr)
57 {
58 if (str.Trim().Contains("性质"))
59 {
60 info.Nature = str.Replace("性质：", "").Trim();
61 }
62 if (str.Trim().Contains("规模"))
63 {
64 info.Scale = str.Replace("规模：", "").Trim();
65 }
66 }
67 }
68 }
69 }
70 }
71 //--工作经验
72 IEnumerable NodesMainContent5 = AnalyzeHTML.GetHtmlInfo(html, "div.resume.clearfix span.noborder");
73 if (NodesMainContent5.Count() > 0)
74 {
75 info.Experience = NodesMainContent5.ToArray()[0].InnerText;
76 }
77 //--公司地址/最低学历
78 IEnumerable NodesMainContent6 = AnalyzeHTML.GetHtmlInfo(html, "div.resume.clearfix");
79 if (NodesMainContent6.Count() > 0)
80 {
81 foreach (var item in NodesMainContent6)
82 {
83 string lable = Regex.Replace(item.InnerHtml, "\\s", "");
84 lable = lable.Replace("", "");
85 string[] arr = lable.Split("".ToCharArray(), StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
86 if (arr != null && arr.Length > 2)
87 {
88 info.Address = arr[0];//公司地址
89 info.Education = arr[1];//最低学历
90 }
91 }
92 }
93 //--月薪
94 IEnumerable NodesMainContent7 = AnalyzeHTML.GetHtmlInfo(html, "div.job-title-left p.job-main-title");
95 if (NodesMainContent7.Count() > 0)
96 {
97 info.Salary = NodesMainContent7.ToArray()[0].InnerText;
98 }
99 //--发布时间
100 IEnumerable NodesMainContent8 = AnalyzeHTML.GetHtmlInfo(html, "div.job-title-left p.release-time em");
101 if (NodesMainContent8.Count() > 0)
102 {
103 info.Time = NodesMainContent8.ToArray()[0].InnerText;
104 }
105 //--
106 if (GetJobEnd != null)
107 {
108 GetJobEnd("", info);
109 }
110 }
111 catch (Exception exMsg)
112 {
113 throw new Exception(exMsg.Message);
114 }
115 }
　　上面的方法也解析了一个招聘网站标签的内容，但是我已经看不到复杂的正则表达式来拦截HTML标签了，这使得代码更加干练和简单，整个配置页面可以应付爬取< @网站tag 频繁更换的问题，所以看来抓取别人的网站数据是一件很简单的事情，O(∩_∩)O哈哈~是不是！！！
　　以上只是我个人的看法！！！ 查看全部

　　网页数据抓取(
Python中正则表达式的3种抓取其中其中数据的方法)
　　
　　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`misu中的内容，如下图。
　　>>> import re>>> from chp1.advanced_link_crawler import download>>> url = 'http://example.python-scraping.com/view/UnitedKingdom-239'>>> html = download(url)>>> re.findall(r'(.*?)', html)['', '244,820 square kilometres', '62,348,447', 'GB', 'United Kingdom', 'London', 'EU', '.uk', 'GBP', 'Pound', '44', '@# #@@|@## #@@|@@# #@@|@@## #@@|@#@ #@@|@@#@ #@@|GIR0AA', '^(([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))$', 'en-GB,cy-GB,gd', '
　　IE
　　']
　　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的misu，如下图。
　　>>> re.findall('(.*?)', html)[1]'244,820 square kilometres'
　　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次匹配中的区域数据。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('Area: (.*?)', html)['244,820 square kilometres']
　　这个迭代版本看起来好一点，但是网页更新还有很多其他的方式也会让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('''.*?(.*?)''', html)['244,820 square kilometres']
　　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，还有许多其他细微的布局更改可能会使此正则表达式无法令人满意，例如为`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。
　　如果将 Population 列表项解析为 Area 列表项的子元素，而不是并排的两个列表项，我们会在获取时得到错误的结果。让我们看看Beautiful Soup是如何处理它的。
　　>>> from bs4 import BeautifulSoup>>> from pprint import pprint>>> broken_html = '
　　'>>> # 解析 HTML>>> soup = BeautifulSoup(broken_html, 'html.parser')>>> fixed_html = soup.prettify()>>> pprint(fixed_html)
　　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，由于它使用嵌套的 limpids，因此可能会导致定位困难。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, 'html5lib')>>> fixed_html = soup.prettify()>>> pprint(fixed_html)
　　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('ul', attrs={'class':'country_or_district'})>>> ul.find('li') # returns just the first match
　　区域
　　>>> ul.find_all('li') # 返回所有匹配项[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 = 'http://example.python-scraping.com/places/view/United-Kingdom-239'>>> html = download(url)>>> soup = BeautifulSoup(html)>>> # locate the area row>>> tr = soup.find(attrs={'id':'places_area__row'})>>> td = tr.find(attrs={'class':'w2p_fw'}) # 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 = '
　　'>>> tree = fromstring(broken_html) # 解析 HTML>>> fixed_html = tostring(tree, pretty_print=True)>>> print(fixed_html)
　　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。
　　解析输入内容后，进入选择misu的步骤。此时，lxml 有几种不同的方法，例如 XPath 选择器和类似于 Beautiful Soup 的 find() 方法。然而，对于这个例子，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('tr#places_area__row > td.w2p_fw')[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，然后是w2p_fw类的子表数据标签。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，即使我们只有一个 mime，此功能对于更复杂的提取示例也很有用。 查看全部

　　网页数据抓取(WebScraper有多么好爬，以及大致怎么用问题)
　　网上有很多关于用Python爬取网页内容的教程，但一般都需要写代码。没有相应基础的人，短时间内还是有入门门槛的。事实上，在大多数场景下，都可以使用 Web Scraper（一个 Chrome 插件）快速爬取到目标内容。重要的是不需要下载任何东西，基本不需要代码知识。
　　在开始之前，有必要简单了解几个问题。
　　一种。什么是爬行动物？
　　自动抓取目标 网站 内容的工具。
　　湾。爬虫有什么用？
　　提高数据采集的效率。任何人都不应该希望他们的手指不断重复复制和粘贴的动作。机械的东西应该交给工具。快速采集数据也是分析数据的基础。
　　C。爬虫的原理是什么？
　　要理解这一点，您需要了解人类浏览网络的原因。我们通过输入网址、关键字、点击链接等方式向目标计算机发送请求，然后将目标计算机的代码下载到本地，然后解析/渲染到你看到的页面中。这就是上线的过程。
　　爬虫所做的就是模拟这个过程，但它比人类移动得更快，并且可以自定义抓取的内容，然后将其存储在数据库中以供浏览或下载。搜索引擎的工作原理类似。
　　但爬虫只是工具。要让工具发挥作用，你必须让爬虫了解你想要什么。这就是我们要做的。毕竟，人类的脑电波不能直接流入计算机。也可以说，爬虫的本质就是寻找规律。
　　以豆瓣电影Top250为例（很多人用这个练习，因为豆瓣网页是正规的），看看Web Scraper是多么容易爬，以及如何粗略的使用它。
　　1、在 Chrome 应用商店中搜索 Web Scraper，然后点击“添加扩展”即可在 Chrome 扩展栏中看到蜘蛛网图标。
　　（如果日常浏览器不是Chrome，强烈建议更换。Chrome和其他浏览器的区别就像谷歌和其他搜索引擎的区别一样）
　　
　　2、打开要爬取的网页，比如豆瓣Top250的网址，然后同时按option+command+i进入开发者模式（如果使用Windows，是ctrl+shift+i，不同browsers 默认快捷键可能不一样），那么就可以看到网页上弹出这样一个对话框，别害羞，这只是当前网页的HTML（一种超文本标记语言，会造砖和网络世界的砖块）。
　　
　　只要按照步骤1添加Web Scraper扩展，就可以在箭头所指的位置看到Web Scraper，点击它，就是下图中的爬虫页面。
　　
　　3、点击create new sitemap和create sitemap依次创建爬虫。随意填写sitemap名称，只是为了自己识别，比如填写dbtop250（不要写汉字、空格、大写字母）。在start url中，我们通常会复制粘贴要爬取的网页的URL，但是为了让爬虫了解我们的意图，最好先观察一下网页的布局和URL。比如top250采用分页方式，250部电影分10页分布。25 页。
　　第一个页面的 URL 是
　　第二页以
　　第三页是
　　…
　　只有一个数字略有不同。我们的目的是抓取top250的电影数据，所以不能简单的粘贴start url，应该是[0-250:25]&filter=
　　启动后注意[]中的内容，表示每25个是一个网页，爬取10个网页。
　　最后点击创建站点地图，爬虫就搭建好了。
　　（URL也可以爬取，但是不能让Web Scraper明白我们要爬取的是所有top250页面的数据，只会爬取第一页的内容。）
　　4、爬虫搭建后的工作是重点。为了让 Web Scraper 理解意图，必须创建一个选择器并单击添加新选择器。
　　然后就会进入选择器编辑页面，其实就是简单点。它的原理是几乎所有用 HTML 编辑的网页都是由长度相同或相近的框（或容器）组成，每个容器中的布局和标签也相似。是统一的，从HTML代码就可以看出来。
　　因此，如果我们设置选择元素和顺序，爬虫可以根据设置自动模拟选择，也可以整齐的爬下数据。当你想爬取多个元素时（比如你想爬豆瓣top250，同时想爬排名、电影名、收视率、一句话影评），可以先选择容器，然后依次选择容器中的元素。
　　如图所示，
　　在 id 字段中键入容器。Web Scraper 所以在你想输入的地方，不要输入汉字。
　　从类型下拉选项中选择元素。Web Scraper的种类很多，可以满足不同网页类型、不同场景的爬虫需求。
　　勾选Multiple（多项选择），因为你要爬所有。
　　单击选择器中的选择。
　　单击网页中的第一个框（容器）。当指针在网页内容上移动时，会自动显示不同大小的框，当框收录整部电影的所有信息时点击（边缘位置）。
　　同时单击第二个容器。此时可以看到当前页面的所有电影都被选中了，因为Web Scraper明白你要全选。
　　单击完成选择。选择完成后，Seletor的第四个输入框会自动填充.grid_view li。如果可以在输入框中直接写.grid_view li 也可以。
　　最后点击保存选择。保存选择器。
　　5、第四步，为容器创建一个选择器。Web Scraper 仍然不明白我们要抓取什么。我们需要在容器中进一步选择我们想要的数据（电影排名、电影名称、评分、一句话影评）。
　　完成第四步保存选择后，会看到爬虫的根目录root，点击创建的容器栏。
　　当您看到根目录 root 后跟容器时，单击添加新选择器以创建子选择器。
　　再次进入选择器编辑页面，如下图，这次不同的是id里面填的是我们要抓取的元素的定义，可以随便写，比如先抓取电影排名，并写一个数字；因为排名是文本类型，所以选择Text in Type；这次只选择了容器中的一个元素，因此不勾选 Multiple。另外，在选择排名的时候，不要选错地方，因为随便选什么爬虫都可以爬。然后以相同的方式单击完成选择并保存选择器。
　　此时爬虫已经知道要爬取top250网页中所有容器的视频排名。同理，再创建3个子选择器（注意是在容器目录下），分别爬取电影名、评分、一句话影评。
　　这是创建后的样子。至此，所有的选择器都创建好了，爬虫已经完全理解了意图。
　　6、接下来就是让爬虫跑起来，点击sitemap dbtop250 依次抓取
　　这时候Web Scraper会让你填写请求间隔和延迟时间，保持默认2000（单位是毫秒，也就是2秒），除非网速非常快或者非常慢，然后点击开始刮擦。
　　到了这里，会弹出一个新的自动滚动网页，就是我们创建爬虫时输入的网址。大约一分钟左右，爬虫完成工作，弹窗自动消失（自动消失表示爬取完成）。
　　而Web Scraper页面会变成这样
　　7、点击刷新预览爬虫结果：豆瓣电影top250排名、电影名、评分、一句话影评。看看有没有问题。（比如有null，如果有null，说明对应的选择器没有选好。一般页面越规则，null越少。当遇到HTML不规则的网页时，比如知乎，有很多null，可以return调整选择器）
　　这时候可以说大功告成了，只要依次点击sitemap dbtop250和Export date as CSV，就可以下载CSV格式的数据表，然后随意使用。
　　值得一提的是，浏览器抓取的内容一般都存储在本地的starage数据库中，功能比较简单，不支持自动排序。所以如果你不安装额外的数据库并设置它，那么被爬取的数据表将是乱序的。在这种情况下，一种解决方案是将其导入谷歌表格然后清理它。另一种一劳永逸的解决方案是安装一个额外的数据库，比如CouchDB，在爬取数据之前将数据保存路径更改为CouchDB，然后依次爬取数据，预览和下载，比如上面的预览图。
　　整个过程看似麻烦，但熟悉之后其实很简单。这种小规模的数据，从头到尾两三分钟就可以了。而像这种少量的数据，爬虫并没有完全体现出它的用途。数据量越大，爬虫的优越性越明显。
　　比如爬取知乎的各个topic的选中内容，可以同时爬取，20000条数据只需要几十分钟。
　　如果你看到这个，你会觉得按照上面的步骤仍然很难。有一个更简单的方法：
　　通过Import sitemap，复制粘贴以下爬虫代码，导入，就可以直接开始抓取豆瓣top250的内容了。（由以上一系列配置生成）
　　{"_id":"douban_movie_top_250","startUrl":[""],"selectors":[{"id":"next_page","type":"SelectorLink","parentSelectors":["_root"," next_page"],"selector":".next a","multiple":true,"delay":0},{"id":"container","type":"SelectorElement","parentSelectors":[" _root","next_page"],"selector":".grid_view li","multiple":true,"delay":0},{"id":"title","type":"SelectorText","parentSelectors ":["container"],"selector":"span.title:nth-of-type(1)","multiple":false,"regex":"","延迟":0}, {"id":"number","type":"SelectorText","parentSelectors":["container"],"selector":"em","multiple":false,"regex" :"","延迟":0}]}
　　最后，这个文章只涉及到Web Scraper和爬虫的冰山一角。不同的网站有不同的样式，不同的元素布局，不同的爬取需求，不同的爬取方式。
　　比如有的网站需要点击“加载更多”才能加载更多，有的网站下拉加载，有的网页比较乱，有时需要限制爬取次数（否则，爬虫会一直不停的爬爬），有时需要抓取二级和多级页面的内容，有时需要抓取图片，有时需要抓取隐藏信息，等等。有很多种情况。爬豆瓣top250只是入门体验版操作。只有了解爬虫的原理，遵守网站的规则，才能真正用好Web Scraper，爬取你想要的。 查看全部

　　网页数据抓取([讲堂]前端使用JavaScript耍花样)
　　来源，忘记复制地址了:cry:
　　[大小=中等]
　　第一个技巧：判断访问是否来自浏览器，如果不是，直接跳转到网站的一些与数据无关的页面。
　　这一招没过多久，人们开始模仿谷歌、百度等浏览器或爬虫。这个技巧已经过时了。
　　第二招：设置登录，需要登录才能看到有用的数据。但是很快就有人模拟了爬之前登录的过程。诡计失败了。
　　第三招：设置验证码，这个招对用户体验不好。为了弥补，设置验证码访问N次以上，然后输入验证码。
　　没过多久，人们就开始寻找代理 IP、设置 IP 数组并动态循环。诡计失败了。
　　第四招：这一招和第二招的效果基本一样，监控一段时间内某个IP的访问量，
　　如果访问次数超过N，会跳转到错误页面或者提醒访问太频繁。随着第二步被破，也失败了。
　　第五招：使用cookies记录用户的访问信息，在用户访问过于频繁时给出验证码。
　　但最后我想出了一个办法，就是用按钮精灵控制360定时删除cookies。感觉这招不安全，再想其他招。
　　第六招：将数据中的重要信息加密或转换成图片，然后解析加密数据和他人的图片数据。还是不够安全。
　　第七招：前端用JavaScript玩花样[/size] 查看全部

　　网页数据抓取(实战安装Linux移动多个文件命令_weixin_47088026实战)
　　制图师配置和安装
　　Cartographer_ros 实战安装
　　Linux移动多个文件command_weixin_47088026的博客
　　Linux命令移动多个文件 使用Linux命令移动多个文件到同一个指定目录有两种方式： 方法一：#将文件a、b、c移动到d目录 mv abcd 注意：最后一个是目录，上一个不能重新出现目录方法二：#将文件a、b和eat移动到同一个目录d mv abc -td 注意：不能出现多个目录，只能移动到同一个目录欢迎使用Markdown编辑器您好！这是您将首次使用 Markdown 编辑器显示的欢迎页面。如果你想学习如何使用 Markdown 编辑器，可以仔细阅读这篇 文章 了解 Markdo
　　iOS百度地图移动轨迹的角度_Creator_Su的博客 - 程序员大本营
　　请求实时百度位置的时候，有返回一个方向、速度、角度的值，但是我用百度数据CGAffineTransformMakeRotation(方向)返回的值，角度会出错，也是百度晚上的方法：#define pi 3. 979323846#define degreeToRadian(x) (pi * x / 180.0)#define radiansToDe
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　　1、下载 MySQL Community Server 并打开链接： 解压 MySQL zip 包 将下载的 MySQL zip 包解压到自定义目录。比如我解压到“D:\mysql\mysql-5.7.17-winx64”，并复制了配置文件。注意：没有数据文件夹
　　Linux命令（三） move file mv_ay-a's blog-programmer baby_linux move file command mv
　　用户可以使用 mv 命令将文件或目录移动到另一个文件或目录，以及重命名目录或文件。如果将文件移动到现有的目标文件中，目标文件的内容将被覆盖。mv 命令接收两个参数时，第一个参数代表源文件或目录，第二个参数代表目标文件或目录。接收多个参数时，如果最后一个参数对应一个目录且新目录存在，mv会将每个参数指定的文件或目录移动到该目录下。如果目标文件存在，它将被覆盖。...
　　百度地图api实现轨迹运动效果
　　百度地图api实现轨迹运动效果的逻辑：轨迹运动的效果无非是将一段旅程细分为很多点，然后根据这些点绘制运动轨迹。实现过程：1）使用DrivingRoute根据起点和终点的位置自动生成路线点。2）创建一个定时任务，使用Polyline不断渲染经过这些点的运动轨迹。3）使用Marker的setPosition改变标记点的位置，实现播放功能。直接上代码，完全可用：<!DOCTYPE html><html><head> <m 查看全部

　　网页数据抓取(无论是从源收集数据的过程，网络数据将越来越多！)
　　无论是个人还是企业，数据都是我们生活中必不可少的一部分，随着我们不断上网，网络数据会越来越多。实际上，数据可以用于各种目的，这就是网络抓取如此受欢迎的原因。网页抓取是从来源采集数据的过程。通过采集和分析公开可用的数据，公司可以帮助提高效率。
　　
　　当需要获取少量在线数据时，一般通过复制粘贴的方式获取所需信息，不需要太多时间。但是，如果需要获取大量数据，手动复制粘贴数据是非常不切实际的。
　　目前最常用的方法是通过爬虫工具获取大量数据，可以快速高效地获取网站公开数据。现在很多网站都设置了反爬机制。当同一个IP过度访问网站时，会被网站屏蔽。这就是代理 IP 派上用场的地方。
　　当您从 网站 抓取数据时，此过程每秒会发生多次。爬虫向网站发出请求，抓取数据，返回存储数据。网站这个流程很容易识别，如果服务器在一秒钟内看到多个请求，但是如果它们都来自不同的IP地址，那么它们被禁止的可能性很小，旋转代理可以实现这个功能。
　　当用户想要访问具有位置限制的 网站 时，代理可以帮助用户这样做。代理可以提供不同地域的IP地址供用户访问网站，让用户可以不受限制地爬取网站，不被封禁。
　　IPIDEA提供的代理IP资源遍布全球220+国家和地区，日均真实住宅IP资源高达9000万，高速、高可用。客服响应也比较及时，还支持免费检测。欢迎参观。 查看全部

　　网页数据抓取(Python爬虫框架CrawlSpider模块的使用综述(2)框架)
　　Python爬虫5.8——scrapy框架的CrawlSpider模块的使用
　　概览
　　本系列文档用于提供Python爬虫技术学习的简单教程。在巩固你的技术知识的同时，如果它恰好对你有用，那就更好了。
　　Python 版本是 3.7.4
　　在之前的文章文章中，我们对Scrapy框架进行了全面的介绍，以及一些基础功能的使用教程。让我们开始学习 Scrapy 框架的一些高级用法。
　　CrawlSpider 简介
　　上面那个囧百科的爬虫第一种情况，我们解析整个页面后获取到下一页的url，然后重新发送请求。有时候我们想这样做，只要满足一定条件的url一定要爬取。然后我们可以通过 CrawlSpider 为我们做这件事。 CrawlSpider继承自Spider，但是在前一个的基础上增加了新的功能，可以定义爬取url的规则。以后scrapy会抓取满足条件的url，不需要手动yieldRequest()。
　　CrawlSpider爬虫创建CrawlSpider爬虫
　　之前创建爬虫的方式是通过scrapy genspider [爬虫名称] [域名]。如果你想创建一个 CrawlSpider 爬虫，你应该使用以下命令创建它：
　　scrapy genspider -t crawl [爬虫名字] [域名]
　　链接提取器
　　在没有程序员的情况下使用 LinkExtractors 提取所需的 url，然后发送请求。所有这些任务都可以交给LinkExtractors，它会在所有爬取的页面中找到符合计划的URL，实现自动爬取。以下是LinkExtractors类的简单介绍：
　　class scrapy.linkextractors.LinkExtractor {

allow = {
},
deny = {
},
allow_domains = {
},
deny_domains = {
},
deny_extensions = None,
restrict_xpath = {
},
tags = ('a','area'),
attrs = ('href'),
canonicalize = True,
unique = True,
process_value = None
}
　　主要参数说明：
　　规则规则类
　　定义爬虫的规则类。下面是这个类的简单介绍：
　　class scrapy.spider.Rule {

link_extractor,
callback = None,
cb_kwargs = None,
follow = None,
process_links = None,
process_request = None
}
　　主要参数说明：
　　微信小程序社区CrawlSpider用例
　　根据以下命令创建项目：
　　# 创建项目
scrapy startproject wxapp
# 创建爬虫
scrapy genspider -t crawl wxapp_spider wxapp-union.com
　　修改setting.py文件改变和完善爬虫配置，修改items.py文件定义item内容（这两个文件的代码这里就不贴了）。然后在wxapp_spider.py文件中编写如下代码：
　　# -*- coding: utf-8 -*-
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from wxapp.items import WxappItem
class WxappSpiderSpider(CrawlSpider):
name = 'wxapp_spider'
allowed_domains = ['wxapp-union.com']
start_urls = ['http://www.wxapp-union.com/portal.php?mod=list&catid=2&page=1']
# 定义提取url地址规则
rules = (
# LinkExtractor链接提取器，获取符合要求的url链接地址
# callback 提取出来的url地址的response会交给callback处理
# follow 当前url地址的相应是否重新经过Rules来提取url地址
Rule(LinkExtractor(allow=r'.+mod=list&catid=2&page=\d+'), follow=True),
Rule(LinkExtractor(allow=r'.+article-.+\.html'), callback="parse_detail", follow=False),
)
# parse函数有特殊功能，不能定义，此函数名已被底层使用，不能重新定义覆盖
def parse_detail(self, response):
title = response.xpath('//h1[@class="ph"]/text()').get()
author_p = response.xpath('//p[@class="authors"]')
author = author_p.xpath('.//a/text()').get()
pub_time = author_p.xpath('.//span/text()').get()
content = response.xpath('//td[@id="article_content"]//text()').getall()
item = WxappItem(title=title, author=author, pub_time=pub_time, content=content)
yield item
　　在pipeline.py中编写相应代码保存数据，允许时查看效果。
　　爬虫总结
　　CrawlSpider需要用到LinkExtractor和Rule，这两个东西决定了爬虫的具体方向。
　　allow 设置规则的方法：为了能够限制到我们想要的url，不要生成和其他url一样的正则表达式。何时使用follow：如果需要在抓取页面时对符合当前条件的url进行follow，则设置为True，否则设置为False。什么情况下需要指定回调：如果这个url对应的页面只是为了获取更多的url，不需要里面的数据，那么可以不指定回调。如果要获取url对应的页面中的数据，需要指定回调。其他博客文章的链接 查看全部

　　网页数据抓取(
另一个内部系统导出数据存到数据库做分析方案)
　　Selenium爬虫实践：ajax请求抓包，浏览器退出
　　2022-04-07 16:00 软件测试 Mumu
　　前言
　　最近忙于公司内部制度，累了。我需要从另一个内部系统导出数据并将其存储在数据库中进行分析。有很多数据采集工作，但是我也无法直接获取到那个系统的接口，也很难，只能爬虫，但是cookie还是经常失效。为了不每次登录失败都来找我重新注入cookie，我写了一个手机版的网页后台控制selenium的自动登录，拦截token和cookie。
　　
　　Ajax请求抓包方案
　　找资料的过程真的很痛苦，好在这段时间没有浪费，问题终于解决了……
　　根据查到的资料，在Selenium中抓取ajax请求中的数据有几种方式。
　　· 使用本地代理：browsermob-proxy
　　·使用selenium的execute js函数注入ajax hook并执行，然后在本地开一个服务器接收截取的ajax数据
　　·使用第三方库selenium-wire，这是GitHub上的一个开源项目，可以直接截取response_code和body，原理应该是代理
　　·开启selenium的性能捕获，可以在性能日志中做修改拦截response_body
　　使用本地代理
　　本文使用代理服务器Browsermob-Proxy，它是用Java编写的，有一个python封装的接口包，方便交互...
　　先去下载：
　　安装python包：
　　pip install browsermob-proxy
　　代码中用到，这里截取了项目的部分代码，随便看看，完整的代码可以看官网文档或者参考资料~
　　有几个坑需要注意，我在代码中标注了。
　　# 创建代理服务器
　　self.server =服务器（
　　#windows是bat，如果linux是另一种不带后缀的
　　r'path\bin\browsermob-proxy.bat',
　　# 这里可以自定义端口
　　选项={'端口'：9090}
　　)
　　# 这里启动服务器，有机会再关掉，否则下次使用时端口占用会冲突
　　self.server.start()
　　# 注意这里一定要trustAllServers，否则selenium后面会报error_tunnel错误
　　self.proxy = self.server.create_proxy(params={'trustAllServers': 'true'})
　　# 为 selenium 设置代理
　　选项 = ChromeOptions()
　　options.add_argument('
　　--忽略证书错误'）
　　options.add_argument(f'--proxy-server={self.proxy.proxy}')
　　self.driver = webdriver.Chrome(options=options)
　　使用代理抓包，我的项目需要从ajax请求的头部提取token和cookie。截取关键部分的代码如下：
　　self.proxy.new_har('自己创建捕获名称', options={'captureHeaders': True, 'captureContent': True})
　　# 找到需要点击的元素
　　elem_query =
　　self.driver.find_element_by_css_selector(elem_css_selector)
　　elem_query.click()
　　# 点击按钮后，等待获取数据
　　时间.sleep(5)
　　结果 = self.proxy.har
　　数据 = {}
　　输入结果['log']['entries']：
　　url = 条目['请求']['url']
　　# 根据URL查找数据接口
　　如果 'xxx/query' 在 url:
　　_response = 条目['响应']
　　_content = _response['content']['text']
　　对于条目中的项目['request']['headers']：
　　# 提取头部中的token
　　如果项目['名称'] == '授权'：
　　数据['授权'] = 项目['价值']
　　# 提取头部中的cookie
　　如果项目['名称'] == 'Cookie'：
　　数据['cookie'] = 项目['值']
　　休息
　　打印（数据）
　　上面的代码也不是完整的代码，但是抓包的具体过程已经完整表达了。有需要的同学可以根据自己的实际需要进行编码。只要能抓到数据，一切都好说~
　　浏览器和代理服务器注销
　　这个没什么好写的，不过也有个小坑，浇水吧~
　　从上面的代码也可以看出，我写了一个类来操作Selenium。程序执行后，必须关闭代理和服务器，否则selenium会在后台留下一个chromedriver.exe进程，长期占用资源。，系统内存已满。
　　我在类的__del__方法中添加了关闭代理服务器和浏览器的代码，如下：
　　def __del__(self):
　　print('SeleniumFxxkUnicom 已被删除。')
　　self.proxy.close()
　　self.server.stop()
　　为了赢得
　　self.driver.window_handles：
　　self.driver.switch_to.window(win)
　　self.driver.close()
　　os.system('taskkill /im chromedriver.exe /F')
　　注意这个循环的 driver.close() 。__del__ 中无法正常执行 driver.quit()。按理说quit是最好的退出方式，但是他还需要导入一些乱七八糟的模块，导致我在这个__del__执行失败，只好曲线曲线救国，先关闭所有标签，然后使用系统命令结束进程... 查看全部

　　网页数据抓取(如何从网页抓取数据信息？运用小说完本完全免费下载全本阅读手机软件)
　　如何从网页中抓取数据信息？使用小说全书免费下载全书阅读手机软件，一次免费阅读小说全文。现在我们强烈推荐一款完全免费的全文txt小说图书下载手机软件，使用网络图书抓取器，并申请全文TXT图书免费小说下载，客户可以使用网络小说采集抓取器抓取网页上的小说，并快速下载全书阅读TXT电子书。多特软件站已经给出了网络图书抓取器的详细下载地址，全本小说一定要免费下载的小伙伴们快来下载试试吧，感受一下强大的网页数据信息抓取专用工具，体验一下抓取器的便捷作用小说采集下载器。
　　网络图书抓取器详细介绍
　　网页抓书器是一款手机在线文本下载软件，可以辅助客户下载特定网页的某本书和某章。进行组合，方便下载阅读文章，适合上传下载，如果网络有问题，或者其他问题导致小说章节章节下载终止，可以点击下载再次，无需再次下载，然后再次下载再次下载的内容。下载完成后，您可以使用电脑上的小说应用阅读文章小说的最终版本。
　　手机软件的功能
　　1、章节调整：解压文件目录后，可以进行移动、删除、反转等实际调整操作。调整将立即影响最终书籍和更改章节顺序的输出。
　　2、自动重试：在爬取过程中，可能会出现对互联网元素的爬取不成功。这个程序流程很可能会自动重试，直到成功，爬取可以暂时终止（中断）。关闭程序后不影响进度），等到网络好了再试。
　　3、 终止与修复：整个爬取过程随时随地都可以终止，退出系统后仍能保证进度（章节信息会保存在记录中，爬取完成后即可修复程序流程的下一步操作。注意：退出前必须使用终止功能键终止程序流程，如果立即退出将很难修复）。
　　4、一键截取：又称“傻瓜方式”，基本可以完成自动截取和组合，并立即输出最终的文本文档。很有可能你必须输入最重要的网站地址、存储位等信息（会出现重要的操作提示）。一键抓取还可以在章节后调整应用，会自行抓取并结合实际操作。操作。
　　5、适用网址：已输入10个适用网站（选择后可快速打开网址搜索所需书籍），也可自动插入相应编号，或可以用于其他小说的网址勾选，如果是共享的，可以手动添加到设置文件并保留。
　　6、方便的电子书制作：可以在设置文档中添加每个章节名称的前缀和后缀，非常方便编辑视频后期制作电子书的文件目录。
　　手机软件功能
　　1、许多小说平台的小说集。
　　2、应用多种文本编码方式，防止乱码。
　　3、一键提取小说所有文件目录并查询。
　　4、适合调整小说章节的部分可以左右移动。
　　5、适用于在线查询章节内容，防止提取错误章节。
　　6、方块抓取不成功时，可以手动或自动重新抓取。
　　7、以下采集将被存储为章节和文本。
　　8、一键将所有章节组合成一个文本，方便存储。
　　手机软件的优势
　　是一款非常适合网络文字抓取的手机软件。使用它，客户可以在文本文件中快速从十多个小说网站中提取小说的章节和内容，并存储在本地。
　　这个专用的抓取工具比较齐全，也很友好。为客户配备4种文本伺服电机，防止客户提取小说集时出现乱码，并可一键提取提取文件。合并到一个文档中
　　该软件使用方便，运行稳定，出错率极低。如果你是小说采集爱好者，强烈推荐你使用这款手机软件捕捉小说采集。
　　如何操作网络图书抓取器
　　1.下载减压网络小说合集下载手机软件后，双击鼠标应用，首次操作会自动生成设置文件。客户可以手动调整文件，打开软件，应用系统新颖的采集功能，
　　2.首先输入要下载的小说网页，输入小说名称，点击解压文件目录，解压目录后可以进行移动、删除、删除等调整操作倒车，设置存储方式，逐步点击。您可以逐步下载。
　　3.可以提取和调整特定小说目录页的章节信息，然后按照章节的顺序抓取小说的内容，然后开始组合。整个爬取过程可以随时随地终止，关闭程序流程后可以恢复之前的日常任务。
　　4.在设置文档中添加每个章节名称作为前缀和后缀名称，非常方便编辑视频后期制作电子书的文件目录。已输入 10 个合适的 URL。选择后可以快速打开网址搜索所需书籍，还可以自动插入合适的编号。
　　升级日志（2020.09.05)
　　你可以提取和调整特定小说目录页的章节信息，然后按照章节的顺序抓取小说的内容，然后进行组合。
　　整个爬取过程可以随时随地终止，关闭程序流程后可以恢复之前的日常任务。
　　热门推荐
　　以上就是网络图书抓取器绿色版的全部详细介绍。Dote软件站也有大量类似的小说合集可以下载手机软件。如果您需要，请下载并体验。我强烈推荐另外两个强大的功能。小说采集下载手机软件：网络图书采集（网络图书采集的专用工具），精品学校小说下载器。 查看全部

　　网页数据抓取(网页数据抓取的第二种方法form-requestactionaction)
　　网页数据抓取的原理其实就是比较容易理解的通过url抓取对应的数据或者通过指定的form去点击,点到对应的接口在这个接口下传递参数给服务器,由服务器生成一个新的url并返回给浏览器里面的小伙伴这里我们用第二种方法form-request。xml。form-data:我们这边我们举个例子xa://基本的爬虫需要的传入一个actionageguestform-request:form-request。
<p>xml是表单数据请求,我们是要去guest那边获取我们输入的用户的id和username是在form-request。xml里面进行识别的,相应的类型会一一对应出来所以有了action的识别之后我们就可以根据action进行相应的xml代码抓取。当然很多网站都会自带form,例如阿里,谷歌等等这些是有xml转form格式的代码格式一样,我们进行了解析,form里面的元素对应xml里面的代码age 查看全部

　　网页数据抓取(Python爬虫架构详细分析及调度器的一个应用方法介绍
)
　　Python爬虫架构主要由五部分组成，分别是调度器、URL管理器、网页下载器、网页解析器和应用程序（爬取有价值的数据）。
　　调度器：相当于一台计算机的CPU，主要负责调度URL管理器、下载器、解析器之间的协调。
　　URL管理器：包括要爬取的URL地址和已经爬取的URL地址，防止URL重复爬取和URL循环爬取。实现 URL 管理器的方式主要有 3 种：内存、数据库和缓存数据库。
　　网页下载器：通过传入 URL 地址下载网页并将网页转换为字符串。网页下载器有urllib2（Python官方基础模块），包括需要登录、代理和cookies、requests（第三方包）
　　网页解析器：通过解析一个网页字符串，可以根据我们的需求提取我们有用的信息，或者按照DOM树的解析方式进行解析。网页解析器有正则表达式（直观地说，就是将网页转换成字符串，通过模糊匹配提取有价值的信息，当文档比较复杂时，这种方法提取数据会很困难），html。parser（Python自带），beautifulsoup（第三方插件，可以使用Python自带的html.parser解析，也可以使用lxml，比别人更强大），lxml（第三方插件） ，可以解析xml和HTML），html.parser和beautifulsoup和lxml都是用DOM树的方式解析的。
　　应用程序：它是由从网页中提取的有用数据组成的应用程序。
　　1.爬虫入门程序
　　首先，我们调用urllib2库中的urlopen方法，传入一个URL。这个网址是百度主页，协议是HTTP协议。当然你也可以把HTTP换成FTP、FILE、HTTPS等，只是代表一种访问。控制协议，
　　urlopen一般接受三个参数，其参数如下： urlopen(url, data, timeout) 第一个参数url是URL，
　　第二个参数data是访问URL时要传输的数据，
　　第三次超时是设置超时时间。
　　第二个和第三个参数不能传送。data的默认值为None，timeout的默认值为socket._GLOBAL_DEFAULT_TIMEOUT。必须传输第一个参数 URL。在这个例子中，我们传输百度的 URL。执行 urlopen 方法后，返回一个响应对象，返回的信息存储在其中。
　　#导入功能库 urllib2
import urllib2
#调用urllib2库的urlopen方法 第一个参数url即为URL
response = urllib2.urlopen("http://www.baidu.com")
#response 对象有一个 read 方法，可以返回获取到的网页内容。
print response.read()
　　2.爬虫添加数据，headers，然后post请求
　　我们介绍了urllib库，现在我们模拟登录CSDN。当然，上面的代码可能无法登录，因为CSDN也有序列号字段。原则。一般登录网站一般都是这样写的。我们需要定义一个名为values的字典，参数我设置的用户名和密码，下面使用urllib的urlencode方法对字典进行编码，命名为data。构造请求时，传入url和data两个参数，运行程序，返回的是POST后渲染的页面内容。注意上面的字典还有另一种定义方式，下面的写法是等价的
　　部分网站 不会同意直接以上述方式访问程序。如果识别出了问题，那么网站根本不会响应，所以为了完全模拟浏览器的工作，我们需要设置一些Headers属性。首先打开我们的浏览器，调试浏览器F12，我用的是Chrome，打开网络监控，如下图，比如知乎，登录后我们会发现登录后界面变了，和一个新的本质上，这个页面收录了很多内容。这些内容不是一次加载的。实际上，执行了许多请求。一般是先请求HTML文件，再加载JS、CSS等。经过多次请求，网页的骨架和肌肉都完成了，整个网页的效果就出来了。
　　#导入功能库库名 urllib urllib2
import urllib
import urllib2
#填写地址url
url = &#39;http://www.server.com/login&#39;
#设置Headers 的参数
user_agent = &#39;Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)&#39;
#设置data 参数是访问URL时要传送的数据
values = {&#39;username&#39; : &#39;cqc&#39;, &#39;password&#39; : &#39;XXXX&#39; }
#设置Headers 的属性
headers = { &#39;User-Agent&#39; : user_agent }
#对data数据进行编码
data = urllib.urlencode(values)
#进行请求
request = urllib2.Request(url, data, headers)
#进行访问
response = urllib2.urlopen(request)
#返回获取到的网页内容
page = response.read()
　　3.爬虫添加cookie
　　cookielib 模块的主要作用是提供可以存储cookie 的对象，供urllib2 模块使用以访问Internet 资源。Cookielib 模块非常强大，我们可以使用该模块的 CookieJar 类的对象来捕获 cookie 并在后续的连接请求中重新发送，例如模拟登录的能力。该模块的主要对象是 CookieJar、FileCookieJar、MozillaCookieJar、LWPCookieJar。它们的关系：CookieJar -- 派生 --&gt; FileCookieJar -- 派生 --&gt; MozillaCookieJar 和 LWPCookieJar
　　import urllib
import urllib2
import cookielib
filename = &#39;cookie.txt&#39;
#声明一个MozillaCookieJar对象实例来保存cookie，之后写入文件
cookie = cookielib.MozillaCookieJar(filename)
opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie))
postdata = urllib.urlencode({
&#39;stuid&#39;:&#39;201200131012&#39;,
&#39;pwd&#39;:&#39;23342321&#39;
})
#登录教务系统的URL
loginUrl = &#39;http://jwxt.sdu.edu.cn:7890/pl ... 39%3B
#模拟登录，并把cookie保存到变量
result = opener.open(loginUrl,postdata)
#保存cookie到cookie.txt中
cookie.save(ignore_discard=True, ignore_expires=True)
#利用cookie请求访问另一个网址，此网址是成绩查询网址
gradeUrl = &#39;http://jwxt.sdu.edu.cn:7890/pl ... 39%3B
#请求访问成绩查询网址
result = opener.open(gradeUrl)
print result.read()
　　4.正则表达式
　　Python中re模块的主要作用是使用正则表达式来匹配和处理字符串。import 重新导入模块后，可以使用模块下的所有方法和属性
　　import re
#定义正则化规则=匹配模式，r表示原生字符串
pattern=re.compile(r"hello")
#匹配文本
# result1=re.search(pattern,"hello hello");
# # print(result1)
result1=re.match(pattern,"hello hello")
print(result1)
#点代表任意字符
pattern2=re.compile(r&#39;a.c&#39;)
result2=re.match(pattern2,&#39;abcdefgg&#39;)
print(result2)
#\转义字符
pattern3=re.compile(r&#39;a\.c&#39;)
result3=re.match(pattern3,&#39;a.cdefgg&#39;)
print(result3)
#[...]字符串中间包含 -包含 ^不包含
pattern4=re.compile(r"a[a-z,A-z]bc")
result4=re.match(pattern4,r&#39;aabcv&#39;)
print(result4)
#\d数字 \D不是数字
pattern6=re.compile(r"a\dbc")
result6=re.match(pattern6,&#39;a6bcdd&#39;)
print(result6)
#\s空白字符 \S不是空白字符
pattern7=re.compile(r"a\sbc")
result7=re.match(pattern7,&#39;a bcdd&#39;)
print(result7)
#\w 单词字符[A-Z,a-z,0-9] \W非单词字符
pattern8=re.compile(r"a\wbc")
result8=re.match(pattern8,&#39;a bcdd&#39;)
print(result8)
#匹配邮箱
pattern9=re.compile(r"\d+@\w+\.\w+")
result9=re.search(pattern9,"1231qw@qq.com")
print(result9)
#*表示0个或者无无限次
rexg=re.compile(r&#39;\d*\w*&#39;)
res=re.search(rexg,&#39;1dddd&#39;)
print(res)
#+前一个字符一次或者无限次
rexg=re.compile(r&#39;\d+\w&#39;)
res=re.search(rexg,&#39;1dddd&#39;)
print(res)
#？表示一个或者0个
rexg=re.compile(r&#39;\d?ddd&#39;)
res=re.search(rexg,&#39;123dddd&#39;)
res2=re.match(rexg,&#39;123dddd&#39;)
print(res)
print(res2)
#{m}匹配前一个字符m个
rexg=re.compile(r&#39;1\d{10}&#39;)
res=re.search(rexg,&#39;16666666666&#39;)
print(res)
#{m,n}m至n次
rexg=re.compile(r&#39;\d{5,12}@\w{2}\.\w{3}&#39;)
res=re.search(rexg,&#39;1436619325@qq.com&#39;)
print(res)
#非贪恋模式
rexg=re.compile(r&#39;\d{5,10}?&#39;)
res=re.search(rexg,&#39;1436619325&#39;)
print(res)
#^字符串开头支持多行
rexg=re.compile(r&#39;^abc&#39;)
res=re.search(rexg,&#39;abc123&#39;)
print(res)
#$字符串结尾支持多行
rexg=re.compile(r&#39;abc$&#39;)
res=re.search(rexg,&#39;123abc&#39;)
print(res)
#\A字符串结尾支持多行
rexg=re.compile(r&#39;\Aabc&#39;)
res=re.search(rexg,&#39;abc123&#39;)
print(res)
#\z字符串结尾支持多行
rexg=re.compile(r&#39;abc\Z&#39;)
res=re.search(rexg,&#39;123abc&#39;)
print(res)
#|满足任意提交
rexg=re.compile(r&#39;1\d{10}|d{5,12}@qq\.com&#39;)
res=re.search(rexg,&#39;dsafsd13424234324234sssss111111111111@qq.com&#39;)
print(res)
#分组
rexg=re.compile(r&#39;(abc){3}&#39;)
res=re.search(rexg,&#39;abcabcabcss&#39;)
print(res)
#分组+别名
rexg=re.compile(r&#39;(?Pabc)88(?P=tt)&#39;)
res=re.search(rexg,&#39;abcabc88abcss&#39;)
print(res)
#分组+编号
rexg=re.compile(r&#39;(\d{3})uu\1&#39;)
res=re.search(rexg,&#39;123uu123&#39;)
print(res) 查看全部

　　网页数据抓取(网页数据抓取提取出来的肯定是json格式的，详解)
　　网页数据抓取提取出来的肯定是json格式的，相对于html和xml，数据抓取效率更快，用这个可以很轻松获取各种新闻网站，博客网站的数据。python、nodejs、c++...都可以从scrapy这个web框架中获取相应的数据，最为详细的参考我文章后面的链接。
　　cookies详解。其实是推荐看看这篇文章吧。没必要多说多实践了。
　　因为是用爬虫采集的，
　　你的情况根本就不是人人都可以自己创建一个爬虫嘛。那肯定是免费的，
　　个人认为技术都是基于市场导向（不然再好的技术公司也没人学嘛）的，技术人员的水平不是决定经济效益的主要因素（当然你说的拉帮结派也有贡献），主要是看该领域有多少人有相应的需求，在社会上还有多少这个领域的人需要和你解决类似的问题。ps：美国的发展不是中国的发展能比得上的。最后，我发现@朱博文说的很对啊，你主要是谈到公司，估计是个公司，然后去爬行？爬这些数据又用于什么场景？美国市场上没几个这方面的数据创建方了吧？ps：从数据角度来说，爬虫是不可缺少的，但说到实现技术难度，只要你能找到源头数据（越接近社会需求的数据越容易获取），人类就有能力去实现。
　　说到创造需求也不是不可以，或许是另一种方法。另外除非你能直接在知乎上提出这个问题，然后找数据创建方合作，否则，这种事情美国市场上从来没有出现过。 查看全部

　　网页数据抓取(WebScraper安装方式及功能说明数据的思路(组图))
　　Web Scraper 是一款面向普通用户（无需专业 IT 技能）的免费爬虫工具，通过鼠标和简单的配置即可轻松获取您想要的数据。比如知乎答案列表、微博热门、微博评论、电商网站产品信息、博客文章列表等。
　　安装过程
　　在线安装方式
　　在线安装需要启用 FQ 的网络并访问 Chrome App Store
　　1、在线访问 web Scraper 插件并单击“添加到 CHROME”。
　　
　　2、然后在弹出的窗口中点击“添加扩展”
　　
　　3、安装完成后，在顶部工具栏中显示 Web Scraper 图标。
　　
　　本地安装
　　1、打开Chrome，在地址栏输入chrome://extensions/，进入扩展管理界面，然后下载下载的扩展Web-Scraper_v0.3.7. crx拖放到这个页面，点击“添加到扩展”完成安装。如图所示：
　　
　　2、安装完成后在顶部工具栏中显示 Web Scraper 图标。
　　${{2}}$
　　了解网络爬虫
　　打开网络抓取工具
　　开发者可以路过，回头看看
　　windows系统下可以使用快捷键F12，部分型号的笔记本需要按Fn+F12；
　　Mac系统下，可以使用快捷键command+option+i；
　　也可以直接在Chrome界面操作，点击设置-&gt;更多工具-&gt;开发者工具
　　
　　打开后的效果如下。绿框部分是开发者工具的完整界面，红框部分是Web Scraper区域，也就是我们后面要操作的部分。
　　
　　注意：如果在浏览器右侧区域打开开发者工具，需要将开发者工具的位置调整到浏览器底部。
　　
　　原理及功能说明
　　数据爬取的思路大致可以简单概括如下：
　　1、通过一个或多个入口地址获取初始数据。比如一个 文章 列表页，或者一个带有某种规则的页面，比如一个带有分页的列表页；
　　2、根据入口页面的某些信息，如链接指向，进入下一级页面获取必要信息；
　　3、根据上一关的链接继续进入下一关，获取必要的信息（此步骤可无限循环进行）；
　　原理大致相同。接下来我们正式认识一下Web Scraper这个工具。来吧，打开开发者工具，点击Web Scraper选项卡，看到它分为三个部分：
　　
　　创建新的sitemap：首先了解sitemap，字面意思是网站地图，这里可以理解为入口地址，可以理解为对应一个网站，对应一个需求，假设你想要得到 知乎 回答问题，创建站点地图，并将问题的地址设置为站点地图的起始 URL，然后点击“创建站点地图”创建站点地图。
　　
　　站点地图：站点地图的集合，所有创建的站点地图都会显示在这里，您可以在这里输入站点地图来修改和获取数据。
　　
　　站点地图：进入站点地图，可以进行一系列操作，如下图：
　　
　　添加新选择器的红框部分是必不可少的步骤。什么是选择器，字面意思：选择器，一个选择器对应网页的一部分，也就是收录我们要采集的数据的部分。
　　需要说明的是，一个站点地图下可以有多个选择器，每个选择器可以收录子选择器。一个选择器可以只对应一个标题或整个区域。该区域可能收录标题、副标题、作者信息、内容等和其他信息。
　　选择器：查看所有选择器。
　　选择器图：查看当前站点地图的拓扑图，什么是根节点，收录几个选择器，以及选择器下收录的子选择器。
　　编辑元数据：您可以修改站点地图信息、标题和起始地址。
　　刮：开始数据刮工作。
　　将数据导出为 CSV：以 CSV 格式导出捕获的数据。
　　至此，有一个简单的了解就足够了。只有实践了真知，具体的操作案例才能令人信服。下面举几个例子来说明具体用法。
　　案例实践
　　简单试水hao123
　　由浅入深，先从最简单的例子开始，只是为了进一步了解Web Scraper服务
　　需求背景：见下文hao123页面红框部分。我们的要求是统计这个区域中所有网站的名字和链接地址，最后生成到Excel中。因为这部分内容足够简单，当然实际的需求可能比这更复杂，而且手动统计这么几条数据的时间也很快。
　　
　　开始
　　1、假设我们打开了hao123页面，打开该页面底部的开发者工具，找到Web Scraper标签栏；
　　2、点击“创建站点地图”；
　　
　　3、 然后输入站点地图名称和起始网址。名字只是为了方便我们标记，所以取名为hao123（注意不支持中文），起始url是hao123的网址，然后点击create sitemap；
　　
　　4、Web Scraper 自动定位到这个站点地图后，我们添加一个选择器，点击“添加新选择器”；
　　
　　5、首先给选择器分配一个id，这只是一个方便识别的名字。我在这里把它命名为热。因为要获取名称和链接，所以将Type设置为Link，这是专门为网页链接准备的。选择链接类型后，会自动提取名称和链接两个属性；
　　
　　6、之后点击选择，然后我们在网页上移动光标，我们会发现光标的颜色会发生变化，变成绿色，说明是当前选中的区域我们。我们将光标定位到需求中提到的栏目中的一个链接，比如第一条头条新闻，点击这里，这部分会变红，说明已经被选中，我们的目的是选中有多个，所以选中后这个，继续选择第二个，我们会发现这一行的链接都变成了红色，没错，这就是我们想要的效果。然后点击“完成选择！” （数据预览是选中元素的标识，可以手动修改。元素由类和元素名决定，如：div.p_name a)，最后don'
　　
　　7、最后保存，保存选择器。点击元素预览可以预览选中的区域，点击数据预览可以在浏览器中预览截取的数据。后面文本框中的内容对于懂技术的同学来说是很清楚的。这是xpath。我们可以不用鼠标操作直接写xpath；
　　完整的操作流程如下：
　　
　　8、经过上一步，就可以真正导出了。别着急，看看其他操作，Sitemap hao123下的Selector图，可以看到拓扑图，_root是根选择器，创建站点地图会自动有一个_root节点，可以看到它的子选择器，即我们是否创建了热选择器；
　　
　　9、Scrape 开始抓取数据。
　　10、在Sitemap hao123下浏览，可以通过浏览器直接查看爬取的最终结果，需要重新；
　　
　　11、最后使用Export data as CSV，以CSV格式导出，其中hot栏为标题，hot-href栏为链接；
　　
　　怎么样，马上试试
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　　网页数据抓取(网页数据抓取可视化神器（3小时内完成抓取）学习)
　　网页数据抓取可视化神器（3小时内完成抓取）学习任务1.在3小时内把你的个人网站建成可用的电子商务网站。2.获取数据并生成图表。3.与图表同步的数据记录。1网页抓取3小时1.技术部分这部分我们只要学会使用bootstrap框架进行网页抓取，对于初学者来说，掌握一些常用的脚本就可以满足我们对于网页抓取的需求。
　　建议学习第一个版本bootstrap的一些基本使用即可。脚本的熟练掌握我推荐去微信公众号下载已经简化过的bootstrap官方脚本，再根据自己的需求进行修改。首先，写一个简单的页面，为了测试编写的正确性，可以将源码放置在同一网页上看看能不能正常运行。网页地址：:///client/jquery.vue.js现在我们来写一个jquery.vue.js，在css中定义几个比较简单的布局样式，然后写入文件中这样就能得到一个简单的网页了。
　　网页地址：:///client/aquery.vue.js网页结构参考代码：【不能打开没关系】taobao.js定义的a-z全包含，但并不是说wx.cookie要全包含，其实我们可以通过对页面元素的分析，简单的将wx.cookie全部包含，有利于缓存。
　　那么一个网页最重要的是有那些元素呢？1图片。2显示view通俗来说就是网页有一个弹窗并且显示出来。3外部链接。其实这里我们并不需要完全了解外部链接是啥东西，对于传统页面就不用考虑了，只需要掌握一下index.html和index.css页面定义就足够了。4链接。这个我们将使用webpack打包。【鼠标悬停时显示弹窗】，当鼠标悬停时显示弹窗就是bootstrap的用法，放心，不是为了学新技术而为之。
　　网页地址：taobao.js定义的visible对象，所以设置它吧。//设置样式p{color:#000000}//定义index.css定义index.css也是必须定义的，因为这里我们是通过一个脚本控制一个网页的弹窗的颜色。【重复值记录】1wx.dispatchmessage({useragent:"mozilla/5.0(windowsnt6.1;win64;x64)applewebkit/537.36(khtml,likegecko)chrome/39.0.2267.0safari/537.36"}),之后我们会看到wx.dispatchmessage({useragent:"mozilla/5.0(windowsnt6.1;win64;x64)applewebkit/537.36(khtml,likegecko)chrome/37.0.2009.22safari/537.36"}),如果使。 查看全部

　　网页数据抓取(获取特定数据的id（账号）(expire)抓取原理)
　　网页数据抓取原理今天主要以python3环境下分析postgresql的select语句为例，进行数据抓取。获取特定数据的id（账号）在某个时间点只会生成一条新的记录，将抓取到的数据分析统计后在每条记录进行追加提交，就得到原始的数据。因此在提交的时候需要注意刷新id。//获取特定时间的记录when_first_sorter_change(expire)then'first_all'else'first_message'end//数据初始化forjson_range[]indataset:ifjson_range[].get_json('{:3}').size()>0then'json_module'.into(json_range[1])else'json_range'.into(json_range[2])endif_first_sorter_change(select_id,index_connections,set_connections,prev_connections)then'user_connection'.into(connections)else'user_connection'.into(connections)end//提交selectbio;//统计数据库数据提交的id（账号）//后面采用全局循环扫描数据库ifnotfull_range('xxxx')thenbio=[];//数据库表名[].push(bio)//将数据压缩为了[link]类型client=bio.fromarthandler()whileclient.insert_object(id,(list)[1]):client.execute('postgres/select/id;bio')database=bio.database(select_id)//将各种格式的数据写入到table数据库中client.set('session',bio.session_fullserver)//要么直接将数据写入table,要么写入客户端bio.insert_table(id,(list)[1]).format({'start':'','num':1,'end':''})bio.fromarthandler().trace()//抓取逻辑client.postgres({'alias':bio.select,'params':[]})bio.postgres({'alias':bio.select,'params':[]})sql语句分析代码分析selectbio;//从文件a文件中的bio中返回每个id//再次加载bio,如果没有加载bio,postgres将不会执行,直接返回"first_all";from{bio.select('{:3}').size()>0to'{:3}';};//用已经加载过bio的a文件,提交的时候重写postgres.insert_table(id,(list)[1]);from{bio.select('{:3}').size()>0to'{:3}';};//从文件b文件提交的bio后的connection中获取sql语句postgres.set('session',。 查看全部

　　网页数据抓取(网页数据抓取，有很多工具，这里介绍一下我)
　　网页数据抓取，有很多工具，这里介绍一下我自己一直在用的一个，xseach，selenium在web领域里，selenium算是web工程里面最容易上手的了，因为开发工具集成的比较好，基本上都是各种浏览器版本的，而xsee是通过xhr等来接收http请求的，简单的说，我们可以通过它来让一个项目能够打败各种web框架selenium+seleniumapiforpythonforexamples:xsee这个是由百度大神用selenium实现的一个检测网页内容是否在原位置，每个标签页内容是否能够存放在页面页面中，能够截图等，还能做一些简单的扫描，识别等各种功能，特别是对安卓app的识别。
　　这个工具也是先是被百度的某员工推荐给我的，我们都知道，当他们想要抓取一个网站内容的时候，可能仅仅希望这个页面内容在某个地方是正常的，但是有的时候这个地方却显示乱码，而不能够正常的显示给用户，我这里做一下对比，主要是通过github上面抓取的那一大批代码，在这里感谢一下systemsoft同学。看一下效果：从上图可以看到，和xsee差不多的效果，页面里面的文字有的变成乱码，没办法显示给用户。
　　这里面有几个点的分析：1.原始请求内容，把原始请求内容进行后处理，xsee也是用的http,post方式传输的，返回的代码是：selenium代码：c++代码：2.首先用xsee抓取全部页面，发现返回的内容是这样的：此时我已经知道可能是请求图片的时候获取不到图片中的jpg地址，而xsee正是支持jpg的。
　　即可以从返回的内容中发现，全部是一大串jpg文件的id然后列表标签页名字，后面跟一个http请求，值是jpg文件的id，这样这个图片就能够直接读取到xsee代码：encodecsha1::string，此时我们发现有一个图片id，表示了图片是哪一个，点击查看源码中的代码，可以发现是代码中的png的data然后把这些jpg转换为jpg：xsee代码：main.py代码：classsales(json.loadstring):def__init__(self,url):json_data={"picture":url}self.utils=open('c:\\users\\administrator\\desktop\\json_data.jpg','wb')self.utils.write(json_data)self.png_image=open('c:\\users\\administrator\\desktop\\json_data.png','wb')self.png_image.write(json_data)self.powerfulkey=10self.utils.read('c:\\users\\administrator\\desktop\\json_data.jpg')self.utils.write('c:\。 查看全部

　　网页数据抓取(本文就用Java给大家演示如何抓取网站的数据：（1）)
　　原文链接：
　　有时候，由于各种原因，我们需要某个网站的采集的数据，但是由于网站的不同，数据的显示方式略有不同！
　　本文用Java给大家展示如何抓取网站的数据：(1）抓取网页原创数据；(2）抓取网页Javascript返回的数据.
　　一、 抓取原创页面。
　　在这个例子中，我们将从上面获取 ip 查询的结果：
　　第一步：打开这个网页，然后输入IP：111.142.55.73，点击查询按钮，可以看到网页上显示的结果：
　　p>
　　
　　第二步：查看网页的源码，我们看到源码中有这么一段：
　　
　　从这里可以看出，重新请求一个网页后，显示查询的结果。
　　查询后查看网址：
　　
　　也就是说，我们只要访问这样一个URL，就可以得到ip查询的结果，然后看代码：
　　[java]查看纯副本
　　publicvoidcaptureHtml(Stringip)throwsException{StringstrURL=""+ip;URLurl=newURL(strURL);HttpURLConnectionhttpConn=(HttpURLConnection)url.openConnection();InputStreamReaderinput=newInputStreamReader(httpConn.getInputStream(),"utf-8") ;BufferedReaderbufReader=newBufferedReader(input);Stringline="";StringBuildercontentBuf=newStringBuilder();while((line=bufReader.readLine())!=null){contentBuf.append(line);}Stringbuf=contentBuf.toString() ;intbeginIx=buf.indexOf("查询结果[");intendIx=buf.indexOf("以上四项依次显示");Stringresult=buf.substring(beginIx,endIx);System.out.println(" captureHtml() 结果：\n"+result);}
　　使用HttpURLConnection连接网站，使用bufReader保存网页返回的数据，然后通过自定义解析方式显示结果。
　　这里我只是随便解析了一下。如果解析非常准确，需要我自己处理。
　　解析结果如下：
　　captureHtml() 的结果：
　　搜索结果[1]：111.142.55.73 ==>> 1871591241 ==>> 福建省漳州市移动
　　二、抓取网页的JavaScript返回的结果。
　　有时网站为了保护自己的数据，不是直接在网页源码中返回数据，而是采用异步方式，用JS返回数据，可以避开搜索引擎和其他工具来网站数据捕获。
　　先看这个页面：
　　
　　第一种方式查看网页源码，但是没有找到运单的跟踪信息，因为是通过JS获取结果的。
　　但是有时候我们需要获取JS数据，这个时候我们应该怎么做呢？
　　这时候，我们需要用到一个工具：HTTP Analyzer。这个工具可以拦截Http的交互内容。我们使用这个工具来实现我们的目的。
　　第一次点击开始按钮后，开始监听网页的交互行为。
　　我们打开网页：，可以看到HTTP Analyzer列出了网页的所有请求数据和结果：
　　
　　为了更方便查看JS的结果，我们先清除数据，然后在网页中输入快递号：7，点击查询按钮，然后查看HTTP Analyzer的结果：
　　
　　这是点击查询按钮后HTTP Analyzer的结果，我们继续查看：
　　
　　
　　从上面两张图可以看出，HTTP Analyzer可以截取JS返回的数据并显示在Response Content中，同时可以看到JS请求的网页地址。
　　这种情况下，我们只需要分析HTTP Analyzer的结果，然后模拟JS的行为获取数据，也就是我们只需要访问JS请求的网页地址就可以获取数据，当然，前提是数据没有加密，我们记下JS请求的URL：
　　那就让程序请求这个网页的结果吧！
　　代码如下：
　　[java]查看纯副本
　　publicvoidcaptureJavascript(Stringpostid)throwsException{StringstrURL=""+postid+"&channel=&rnd=0";URLurl=newURL(strURL);HttpURLConnectionhttpConn=(HttpURLConnection)url.openConnection();InputStreamReaderinput=newInputStreamReader(httpConn.getInputStream() ,"utf-8");BufferedReaderbufReader=newBufferedReader(input);Stringline="";StringBuildercontentBuf=newStringBuilder();while((line=bufReader.readLine())!=null){contentBuf.append(line);} System.out.println("captureJavascript()的结果：\n"+contentBuf.toString());}
　　你看，爬取JS的方式和之前爬取原创网页的代码一模一样，我们只是做了一个解析JS的过程。
　　以下是程序执行的结果：
　　captureJavascript() 的结果：
　　运单追踪信息【7】
　　这些数据是JS返回的结果，我们的目的已经达到了！
　　希望这篇文章可以对需要的朋友有所帮助。如需程序源代码，请点击这里下载！ 查看全部

　　网页数据抓取(网页数据抓取无非就是三个最基本的思路了)
　　网页数据抓取无非就是三个最基本的思路了。1，采集网页源码2，解析源码转换成数据表格3，根据数据表格做可视化1，采集网页源码，你想用哪个ie浏览器来访问，想怎么读取，用哪个浏览器都行。采集以asp为基准的。2，解析源码后转换成数据表格，直接在常用的sqlexpress,mysql里面可以读取。-forward-sql-applications-python-and-pandas/在windows下无法使用其他数据库，可以使用一个简单的安装包mysqliinstaller让python读取mysql的数据。
　　或者直接在python里面forname获取到数据库的基本信息。如果有多个python开发的javapymysql,可以使用mysqliinstaller读取sql解析转换成csv。然后在pandas里面使用dataframe读取。sql转换也可以使用pandasconnect进行。2，转换成数据库可视化可以选择mysqlimportjsonimportxlsimportdatetimeimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrompyechartsimportecharts2.1url可以转化为jsones=exportjsonurlretrieve("json_file","/")printes2.2数据库数据转换成数据分析pandas可以在数据库中读取。
　　之前大数据可视化基本可以使用spark+hive,使用pandas转换数据量增大可以spark-sql或者tensorflow2.3可视化根据需要来抓取数据，同时调用函数，或者使用工具包。比如利用百度爬虫模块。babel模块。fromrequestsimportrequesturl=""#命令行加载url=""#pythonpipinstallurl2.4封装一下url命令和python函数airbot=self.url_export(url)printairbot2.5个人能力薄弱，只能想到这些，如果大佬更好。 查看全部

　　网页数据抓取(免费下载或者VIP会员资源能否直接商用？浏览器下载)
　　免费下载或者VIP会员资源可以直接商业化吗？
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　　网页数据抓取(如何定时地爬取页面是不是可以呢？？)
　　网页数据抓取网页数据抓取技术可以实现页面的随机刷新与更新。比如我们抓取一个的商品页的话，如果没有去重的话，每次爬取只获取一个页面，这样是非常非常浪费的。那么我们如何定时地爬取页面是不是可以呢？方法有两种，其中一种比较简单，就是我们可以去你选择的源码里面，根据下一次想要获取的列表页面的形式把数据抓下来。
　　另外一种技术我会写一个爬虫程序，每一次爬取一个源码列表页，然后根据返回的结果判断什么时候需要什么列表页。那么就是需要计算数据库里的条件，如果满足某个条件，就把页面里面的内容抓取下来并重新写一个新的页面。事实上，我们的页面数据抓取的工作，只需要两步：1，去除我们不需要的页面。2，匹配我们已经建立好数据库里的对应记录（抓取过程中我们是没有记录任何数据的）。
　　来看一个简单的例子。anything.js如果有修改，需要大家自己修改html里面的anything的源码。varanything=document.createelement('script');anything.src='./js/anything.js';//anything的网址varanything=document.createelement('div');anything.innerhtml='{{mydiv.href}}';思路：我们可以去对数据库里的记录进行查询。
　　利用url地址完成如果没有数据库的话，需要去我们数据库里面抓取数据。例如js爬虫，我们可以去数据库里面抓取对应的app的名字。这时候我们要爬取我们建立好的数据库里面的信息的话，我们需要去数据库里面抓取相应的url地址。即：对于app的名字，我们会有一个记录，那么在抓取之前我们需要爬取它的地址（因为它是在浏览器中抓取的）。
　　然后可以调用爬虫程序去里面找到它，然后进行如下操作。对于抓取app的名字，我们可以将页面的dom元素的信息一一列出来，然后去url里面匹配获取相应的app的信息：对于抓取app的名字，我们可以根据地址匹配数据库中已经存在的数据库记录，也可以依据地址去浏览器中去抓取相应的信息。一旦数据库中的记录与我们需要抓取的app的记录不匹配的话，那么这个页面就不能再继续抓取。
　　api程序利用api实现爬虫程序。在爬虫程序上，首先我们建立好自己的数据库，要获取的信息存在数据库里。然后爬虫程序会根据我们的数据库信息去请求api获取信息。然后爬虫程序就会发送请求来查询数据库，比如一个商品a的id，商品类别，价格等等。爬虫程序会将这些信息输出到一个json或者html格式的返回。这个爬虫程序要写在你。 查看全部