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　　云数据库产品概述
　　
　　
　　作者：阿里云官网
　　ApsaraDB是稳定、可靠、可弹性扩展的在线数据库服务产品的总称。可以轻松运维全球90%以上的主流开源和商业数据库（MySQL、SQL Server、Redis等），同时为POLARDB提供6倍以上开源数据库的性能和开源的价格源数据库和自研的具有数百TB数据实时计算能力的HybridDB数据库等，并拥有容灾、备份、恢复、监控、迁移等一整套解决方案。
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　　Python3爬虫尴尬百，不是妹子
　　
　　
　　作者：异步社区 20133 浏览评论：03年前
　　点击关注异步书籍，坚持顶级公众号，每天与你分享IT好书和技术干货。重要提示1：本文所列程序均基于Python3.6，低于Python3.6的Python版本可能无法使用。重要说明2：由于捕捉到的网站可能随时改变显示内容，程序也需要及时跟进。重要的
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　　python数据抓取分析（python+mongodb）
　　
　　
　　作者：天池上航699 浏览评论：04年前
　　分享一些好东西！！！Python数据抓取分析编程模块：requests、lxml、pymongo、time、BeautifulSoup 首先获取所有产品的类别URL： 1 def step(): 2 try: 3 headers = { 4 . . . . . 5 }
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　　使用 Python 爬虫抓取免费代理 IP
　　
　　
　　作者：小技术能手 2872人 浏览评论：03年前
　　不知道大家有没有遇到过“访问频率太高”的网站提示，我们需要等待一会或者输入验证码解封，不过以后还是会出现这种情况。出现这种现象的原因是我们要爬取的网页采取了反爬虫措施。例如，当某个ip在单位时间内请求的网页过多时，服务器会拒绝服务。
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　　Python selenium 自动网页爬虫
　　
　　
　　作者：天池上航1546 浏览评论：04年前
　　（天天快乐~---bug上瘾） 直奔主题---python selenium自动控制浏览器抓取网页的数据，包括按钮点击、跳转页面、搜索框输入、页面值数据存储、 mongodb自动id识别等1、先介绍Python selen
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　　初学者指南 | 使用 Python 进行网页抓取
　　
　　
　　作者：小旋风柴津2425查看评论：04年前
　　简介 从网页中提取信息的需求和重要性正在增长。每隔几周，我自己就想从网上获取一些信息。例如，上周我们考虑建立一个关于各种数据科学在线课程的受欢迎程度和意见指数。我们不仅需要识别新课程，还需要获取课程评论，总结它们并建立一些指标。
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　　教你用Python抓取QQ音乐数据（第三弹）
　　
　　
　　作者：python进阶387人查看评论：01年前
　　[一、项目目标] 通过教你如何使用Python抓取QQ音乐数据（第一弹），我们实现了指定音乐的歌曲的歌曲名、专辑名、播放链接歌手并在指定页数上排名。通过教你如何使用Python抓取QQ音乐数据（第二弹），我们实现了音乐指定歌曲的歌词和指令。
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　　教你用Python抓取QQ音乐数据（第三弹）
　　
　　
　　作者：python进阶397人查看评论：01年前
　　[一、项目目标] 通过教你如何使用Python抓取QQ音乐数据（第一弹），我们实现了指定音乐的歌曲的歌曲名、专辑名、播放链接歌手并在指定页数上排名。通过教你如何使用Python抓取QQ音乐数据（第二弹），我们实现了音乐指定歌曲的歌词和指令。
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　　教你用Python抓取QQ音乐数据（初玩）
　　
　　
　　作者：python进阶688人查看评论：01年前
　　[一、项目目标] 获取指定艺人单曲排名中指定页数的歌曲的歌曲名、专辑名、播放链接。从浅到深，非常适合初学者练手。[二、需要的库]主要涉及的库有：requests,json,openpyxl [三、项目实现]1.了解音乐
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　　网页数据抓取(如何从网站爬网数据中获取结构化数据？()
)
　　原创来源：Works (3 Best Ways to Scrape Data from 网站) / 网站 Name (Octoparse)
　　原创链接：从网站抓取数据的最佳 3 种方法
　　在过去的几年里，抓取数据的需求变得越来越大。爬取的数据可用于不同领域的评估或预测。在这里，我想谈谈我们可以采取的三种方法来从 网站 爬取数据。
　　1.使用网站API
　　许多大型社交媒体 网站，例如 Facebook、Twitter、Instagram、StackOverflow，都提供 API 供用户访问他们的数据。有时，您可以选择官方 API 来获取结构化数据。如下面的 Facebook Graph API 所示，您需要选择要查询的字段，然后对数据进行排序、执行 URL 查找、发出请求等。要了解更多信息，请参阅 /docs/graph-api/using-graph-api。
　　
　　2.构建自己的爬虫
　　但是，并非所有 网站 都向用户提供 API。部分网站由于技术限制或其他原因拒绝提供任何公共API。有人可能会提出 RSS 提要，但由于使用受限，我不会建议或评论它们。在这种情况下，我想讨论的是，我们可以构建自己的爬虫来处理这种情况。
　　爬虫如何工作？换句话说，爬虫是一种生成可以由提取器提供的 URL 列表的方法。爬虫可以定义为查找 URL 的工具。首先，您为爬虫提供一个要启动的网页，它们会跟随该页面上的所有链接。然后该过程将继续循环。
　　
　　然后，我们可以继续构建自己的爬虫。众所周知，Python 是一种开源编程语言，您可以找到许多有用的函数库。这里我推荐 BeautifulSoup（一个 Python 库），因为它易于使用并且具有许多直观的字符。更准确地说，我将使用两个 Python 模块来抓取数据。
　　BeautifulSoup 无法为我们获取网页。这就是我将 urllib2 与 BeautifulSoup 库一起使用的原因。然后我们需要处理 HTML 标记以找到页面标记和右表中的所有链接。之后，遍历每一行 (tr) 并将 tr (td) 的每个元素分配给一个变量并将其附加到列表中。首先我们看一下表格的HTML结构（我不会提取表格头信息）。
　　通过采用这种方法，您的爬虫是定制的。它可以处理API提取中遇到的一些困难。您可以使用代理来防止它被某些 网站 等阻止。整个过程在您的控制范围内。这种方法对于具有编码技能的人应该是有意义的。您抓取的数据框应如下图所示。
　　
　　3.使用现成的爬虫工具
　　但是，以编程方式自行抓取 网站 网络可能会很耗时。对于没有任何编码技能的人来说，这将是一项艰巨的任务。因此，我想介绍一些爬虫工具。
　　八度分析
　　Octoparse 是一个强大的基于 Visual Windows 的网络数据爬虫。用户可以使用其简单友好的用户界面轻松掌握此工具。要使用它，您需要在本地桌面上下载此应用程序。
　　如下图所示，您可以在 Workflow Designer 窗格中单击并拖动这些块来自定义您自己的任务。Octoparse 提供两种版本的爬虫服务订阅计划——免费和付费。两者都可以满足用户基本的刮或刮需求。使用免费版本，您可以在本地运行任务。
　　
　　如果您将免费版切换到付费版，您可以通过将任务上传到云平台来使用基于云的服务。6 到 14 台云服务器将同时以更高的速度运行您的任务，并在更广泛的范围内爬行。此外，您可以使用 Octoparse 的匿名代理功能自动提取数据而不留下任何痕迹，该功能可以轮流使用大量 IP，从而可以防止您被某些 网站 阻止。这是一个介绍 Octoparse 云提取的视频。
　　Octoparse 还提供 API 以将您的系统实时连接到您抓取的数据。您可以将 Octoparse 数据导入您自己的数据库或使用 API 请求访问您帐户的数据。完成任务配置后，您可以将数据导出为CSV、Excel、HTML、TXT和数据库（MySQL、SQL Server和Oracle）等多种格式。
　　进口
　　Import.io，也称为网络爬虫，涵盖了所有不同级别的爬虫需求。它提供了一个神奇的工具，无需任何培训即可将站点转换为表格。对于更复杂的 网站 爬取，建议用户下载他们的桌面应用程序。构建 API 后，它们会提供许多简单的集成选项，例如 Google Sheets、Plot.ly、Excel 以及 GET 和 POST 请求。当您考虑到所有这些都伴随着终生免费的价格标签和强大的支持团队时，import.io 无疑是那些寻找结构化数据的人的首选。他们还为寻求更大规模或更复杂数据提取的公司提供企业级付费选项。
　　
　　本山达
　　Mozenda 是另一个用户友好的网络数据提取器。它为用户提供点击式 UI，无需任何编码技能即可使用。Mozenda 还消除了自动化和发布提取数据的麻烦。一次告诉 Mozenda 您想要什么数据，然后根据需要多次获取。此外，它允许使用 REST API 进行高级编程，用户可以直接连接 Mozenda 帐户。它还提供基于云的服务以及 IP 轮换。
　　
　　刮框
　　搜索引擎优化专家、在线营销人员甚至垃圾邮件发送者应该对 ScrapeBox 非常熟悉，它具有非常人性化的界面。用户可以轻松地从 网站 采集数据以获取电子邮件、检查页面排名、验证工作代理和 RSS 提交。通过使用数以千计的轮换代理，您将能够隐藏竞争对手的 网站 关键字、对 .gov网站 进行研究、采集数据并发表评论，而不会被阻止或检测到。
　　
　　谷歌网络爬虫插件
　　如果人们只是想以一种简单的方式抓取数据，我建议您选择 Google Web Scraper 插件。它是一个基于浏览器的网络爬虫，其工作方式类似于 Firefox 的 Outwit Hub。您可以将其作为扩展程序下载并安装在浏览器中。您需要突出显示要抓取的数据字段，右键单击并选择“Scrape like...”。与您突出显示的内容类似的任何内容都将呈现在一个准备导出的表格中，并且与 Google Docs 兼容。最新版本的电子表格仍有一些错误。虽然它操作简单，但它应该是所有用户都应该注意的，但它不能大量抓取图像和抓取数据。
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　　网页数据抓取(第三方工具使用工具的方法和内容的区别)
　　一、使用第三方工具，其中最著名的是优采云采集器，这里不再赘述。
　　二、自己写程序来抓包，这种方法需要站长自己写程序，可能需要站长的开发能力。
　　起初，我也尝试使用第三方工具来获取我需要的数据。因为网上流行的第三方工具要么不符合我的要求，要么太复杂，一时不明白怎么用，就干脆决定自己写了。嗯，现在基本上半天就能搞定一个网站（只是程序开发时间，不包括数据采集时间）。
　　经过一段时间的数据爬取生涯，我也遇到了很多困难。最常见的一种是分页数据的爬取。原因是数据分页的形式有很多种。下面我主要介绍三种形式。抓取分页数据的方法，虽然在网上看过很多文章，但是每次拿别人的代码，总是会出现各种各样的问题。以下方式的代码都是正确的。实现，我目前正在使用它。本文的代码实现是用C#语言实现的，我觉得其他语言的原理大致相同。
　　让我们切入正题：
　　第一种方式：URL地址收录分页信息。这种形式是最简单的。使用第三方工具爬取这个表单也很简单。基本上，您不需要编写代码。对我来说，我宁愿花半天时间自己写。懒得学第三方工具的人还是可以自己写代码来实现的；
　　该方法是通过循环生成数据分页的URL地址，如： 这样通过HttpWebRequest访问对应的URL地址，返回对应页面的html文本。接下来的任务是解析字符串并将需要的内容保存到本地数据库；抓取的代码可以参考以下：
　　公共字符串 GetResponseString（字符串 url）{
　　字符串 _StrResponse = "";
　　HttpWebRequest _WebRequest = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(url);
　　_WebRequest.UserAgent = "MOZILLA/4.0（兼容；MSIE 7.0；WINDOWS NT 5.2；.NET CLR 1.1.4322；.NET CLR 2.0.50727;.NET CLR 3.0.04506.648;.NET CLR 3.5.21022;. NET CLR 3.0.4506.2152; .NET CLR 3.5.30729)";
　　_WebRequest.Method = "GET";
　　WebResponse _WebResponse = _WebRequest.GetResponse();
　　StreamReader _ResponseStream = new StreamReader(_WebResponse.GetResponseStream(), System.Text.Encoding.GetEncoding("gb2312"));
　　_StrResponse = _ResponseStream.ReadToEnd();
　　_WebResponse.Close();
　　_ResponseStream.Close();
　　返回_StrResponse；
　　}
　　上面的代码可以返回对应页面的html内容的字符串，剩下的工作就是从这个字符串中获取你关心的信息。
　　第二种方式：可能会遇到通过asp.NET开发的网站，它的分页控件通过post向后台代码提交分页信息，比如.net下Gridview自带的分页功能，当你点击的时候分页页码，你会发现URL地址没有变，但是页码变了，页面内容也变了。仔细看会发现，当你把鼠标移到每个页码上的时候，状态栏会显示：__dopostback("gridview","page1") 等等，这个表格其实也不是很难，因为毕竟，有一个地方可以得到页码的规则。
　　我们知道提交HTTP请求有两种方式：一种是get，另一种是post，第一种是get，第二种是post。具体提交原理无需赘述，不是本文重点
　　爬取这类页面需要注意asp.Net页面的几个重要元素
　　一、 __VIEWSTATE ，这应该是 .net 独有的，也是 .net 开发人员又爱又恨的东西。当你打开一个网站的页面时，如果你发现了这个东西，并且后面跟着很多乱七八糟的字符，那么这个网站一定要写；
　　二、__dopostback 方法，这是一个页面自动生成的javascript方法，包括两个参数，__EVENTTARGET，__EVENTARGUMENT，这两个参数可以参考页码对应的内容，因为点击翻页的时候，页码信息将传递给这两个参数。
　　三、__EVENTVALIDATION 这也应该是独一无二的
　　不需要太在意这三样东西是干什么的，只要在自己写代码抓取页面的时候记得提交这三个元素就可以了。
　　和第一种方法一样，_dopostback的两个参数必须通过循环拼凑，只有收录页码信息的参数需要拼凑。这里有一点需要注意，就是每次通过Post提交下一页的请求，都应该先获取当前页的__VIEWSTATE信息和__EVENTVALIDATION信息，这样第一页的分页数据就可以使用第一种方法获得。然后，同时取出对应的__VIEWSTATE信息和__EVENTVALIDATION信息，然后循环处理下一页，然后在每页抓取后记录__VIEWSTATE信息和__EVENTVALIDATION信息，提交给下一页post数据用法
　　参考代码如下：
　　for (int i = 0; i < 1000; i++){
　　System.Net.WebClient WebClientObj = new System.Net.WebClient();
　　System.采集s.Specialized.NameValue采集 PostVars = new System.采集s.Specialized.NameValue采集();
　　PostVars.Add("__VIEWSTATE", "这里是需要提前获取的信息");
　　PostVars.Add("__EVENTVALIDATION", "这里是您需要提前获取的信息");
　　PostVars.Add("__EVENTTARGET", "这里是__dopostback方法对应的参数");
　　PostVars.Add("__EVENTARGUMENT", "这里是__dopostback方法对应的参数");
　　WebClientObj.Headers.Add("ContentType", "application/x-www-form-urlencoded");
　　尝试
　　{
　　byte[] byte1 = WebClientObj.UploadValues("", "POST", PostVars);
　　string ResponseStr = Encoding.UTF8.GetString(byte1);//获取当前页面对应的html文本字符串
　　GetPostValue(ResponseStr);//获取上面需要的信息，比如当前页面对应的__VIEWSTATE，用于抓取下一页
　　SaveMessage(ResponseStr);//将你关心的内容保存到数据库中
　　}catch（例外前）{
　　Console.WriteLine(ex.Message);
　　}
　　}
　　第三种方式：第三种方式是最麻烦最恶心的。这种页面在翻页过程中找不到任何地方的页码信息。这种方式耗费了我不少心血，后来采用了更狠的方法，用代码来模拟手动翻页。该方法应该能够处理任何形式的翻页数据。原理是用代码模拟手动点击翻页链接，用代码逐页翻页。然后逐页抓取。
　　俗话说，外行看热闹，行家看门道。很多人可能看到这个，说可以通过使用Webbrowser控件来实现。是的，我遵循的方式是使用 WebBrowser 控件来实现它。其实.net下应该有这么一个类似的类，不过我没有研究过，希望有人有别的办法，可以回复我，分享给大家。
　　WebBroser控件在自己的程序中嵌入了一个浏览器，就像IE、Firefox等一样，你也可以用它来开发自己的浏览器。至于用它开发的浏览器的效果，我想肯定不如IE和Firefox。哈哈
　　让我们减少八卦并切入主题：
　　使用WebBroser控件基本上可以实现任何你可以在IE中对网页进行操作的功能，所以当然也可以点击翻页按钮。既然可以手动点击WebBroser中的翻页按钮，自然我们也可以用程序代码来指令WebBroser。自动为我们翻页。
　　其实原理很简单，主要分为以下几个步骤：
　　第一步，打开你要抓取的页面，例如：
　　调用webBrowser控件的方法Navigate("")；
　　此时，您应该在您的 WebBrowser 控件中看到您的网页信息，与您在 IE 中看到的一样；
　　第二步，WebBrowser控件的DocumentCompleted事件非常重要。当你访问的页面全部加载完毕，就会触发这个事件。所以我们分析页面元素的过程也需要在这个事件中完成
　　字符串 _ResponseStr=this.WebBrowser1.Document.Body.OuterHtml;
　　这段代码可以获取当前打开页面的html元素的内容。
　　既然已经获取了当前打开页面的html元素的内容，剩下的工作自然就是解析这个大字符串，得到自己关心的内容，以及解析字符串的过程，大家应该会可以自己写。
　　第三步，重点在这第三步，因为页面快要翻了，那么第二步，解析完字符串后，还是在DocumentCompleted事件中，调用方法
　　WebBrowser1.Document.GetElementById("页码id").InvokeMember("点击");
　　从代码的方法名应该可以理解，调用该方法后，WebBrwoser控件中的网页会实现翻页，和手动点击翻页按钮是一样的。
　　重点是在翻页之后，DocumentCompleted事件也会被触发，所以第二步和第三步都在循环中，所以需要注意判断跳出循环的时机。
　　其实用WebBrowser可以做的事情有很多，比如自动登录、注销论坛、保存session、cockie，所以这个控件基本上可以实现你对网页的任何操作，即使你想破解一个网站暴利的登录密码，当然不推荐这样。哈哈 查看全部

　　网页数据抓取(网页数据抓取机制这东西可不是谁想用就用的)
　　网页数据抓取机制这东西可不是谁想用就用的，请一定考虑清楚再用，避免情况出现1.不要把别人的代码给当成自己的了2.http访问量太大请分开抓包或者用urllib3.抓包软件推荐用curl，毕竟抓包还是c++方便，python对c++支持更好吧4.太大的请求会对你的服务器造成很大的压力，分析抓包请求报文数据会耽误你很多时间5.你不可能等到某个重要数据在很长时间还没出来就去连续抓包吧？这样只会打断你的工作流程。
　　最简单的方法，去看这些网站上面有没有类似页面抓取的脚本，看下有没有有没有你需要的数据，看是不是能满足你的需求。
　　python这种脚本语言最好不要直接把网站抓进内存，而是让代码执行起来缓慢很多。代码问题，代码中缺少方法和类，函数的定义，导致程序运行更慢。
　　个人感觉主要原因是c++性能比python高。wikimedia比现在一票爬虫和微博数据抓取都要慢好多倍，抓取速度明显不够快。
　　代码写的比较多，网站建设的比较好，技术也不落后。
　　可能是因为c++的性能更好
　　主要是有magic函数的原因：（magic函数记得所有的magic函数在python中没有）importsysfrompilimportimagehj=image。open('g:/where')#这里，黑名单传入了image_files,sys。stdout_image=image。open('g:/where')#这里，黑名单传入了text_to_file,sys。
　　stdout_text=image。open('g:/where')#list_text传入了parse_string,sys。stdout_text=image。open('g:/where')#list_text传入了parse_radio,sys。stdout_radio=image。open('g:/where')#list_text传入了parse_text,sys。
　　stdout_text=image。open('g:/where')#pipe('#')forpinimage:pipe('>>>')。 查看全部

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

　　网页数据抓取(如何吸引搜索引擎蜘蛛来网站，怎样才能被搜索引擎收录的条件)
　　对于网站运营商来说，网站的流量很大程度上是由搜索引擎决定的。如何找到我们的网站，如何吸引搜索引擎蜘蛛去爬网站，如何获取搜索引擎收录？让我们谈谈。
　　正如我们在 SEO 中所做的那样，我们了解到如果 网站 想要在搜索引擎中排名良好，它必须被蜘蛛抓取以收录我们的页面。搜索引擎蜘蛛将爬取的代码放入自己的数据库中，这样我们就可以在搜索引擎上搜索我们的网站。
　　我们网站SEO 的第一步是吸引蜘蛛爬取我们的网站。搜索引擎蜘蛛会爬到我们的网站，会有踪迹，而且会有自己的代理名。每个 网站 管理员都可以在日志文件中区分搜索引擎蜘蛛。
　　常见的搜索引擎蜘蛛包括：
　　如果网站站长想要吸引蜘蛛爬取我们的SEO网站，他们必须做一些工作，因为蜘蛛不可能爬取互联网上的每一个网站。事实上，好的搜索引擎只抓取互联网的一小部分。
　　如果 SEO 希望 网站 更好地被搜索引擎覆盖，他们必须想办法吸引蜘蛛来获取它。搜索引擎经常抓取重要页面。为了满足蜘蛛爬行重要性的规则，我们需要满足以下条件：
　　1、网站权重问题，网站蜘蛛的权重越高，爬得越深，几乎每个页面都会被爬取，内页也会收录更多。
　　2.导入链接，分为外部链接和内部链接。如果蜘蛛在抓取页面，页面必须有入站链接，否则蜘蛛根本无法知道页面的存在，所以高质量的入站链接可以引导蜘蛛抓取我们的页面。
　　3.网站 更新频率。蜘蛛将每次爬取的网站存储起来，方便二次浏览。如果蜘蛛第二次爬到优化后的网站，发现页面已经更新，就会爬到新的内容。如果它们每天更新，蜘蛛将习惯于每天定期在您的 网站 上爬行。
　　4.对于质量和可读性高的页面，搜索引擎更有可能抓住它们，所以在收录它们之后，页面权重会有所提高。下一次，我们将继续爬取我们的 网站，因为搜索引擎会喜欢有价值的页面、可读页面和逻辑页面。
　　5.该页面在主页上有一个链接。通常，我们将更新 网站。更新后的链接会尽可能多的出现在首页，因为首页的权限更高，蜘蛛的访问量最大，而我们的首页是访问频率最高的。如果主页上有更新的链接，蜘蛛可以更快更好地爬到我们更新的页面，从而更好地包括我们的页面。
　　这五点都和你对网站的收录的优化有关，直接影响你网站的seo优化效果，所以建议你在你的网站中做好这五件事网站seo 训练点。此外，一些 网站 管理员还说在日志文件中发现了蜘蛛，但在网页中没有。这样做的原因是简单的。如果爬虫发现你的网站之前抓取的内容过于相似，就会认为你的网站是抄袭或抄袭别人的内容，很可能不会继续爬取你的网站@ >，从而创建蜘蛛，但不是你的页面。
　　要想做好SEO，就必须掌握搜索引擎bot访问的时机和规则。我们所有 网站 管理员所要做的就是等到搜索引擎机器人获得访问权限以制作更好的 网站。最后，优化固然重要，但网站自身的内容建设才是网站可持续发展的生命线。 查看全部

　　网页数据抓取(如何应对数据匮乏的问题？最简单的方法在这里)
　　作者|LAKSHAY ARORA 编译|Flin Source|analyticsvidhya
　　概述
　　我们的数据太少，无法构建机器学习模型。我们需要更多数据！
　　如果这句话听起来很熟悉，那么您并不孤单！想要获得更多数据来训练我们的机器学习模型是一个持续存在的问题。我们无法获得可以直接在数据科学项目中使用的 Excel 或 .csv 文件，对吧？
　　那么，如何应对数据稀缺的问题呢？
　　实现这一目标的最有效和最简单的方法之一是通过网络抓取。我个人认为网络抓取是一种非常有用的技术，可以从多个 网站 中采集数据。今天，一些 网站 还为您可能想要使用的许多不同类型的数据提供 API，例如 Tweets 或 LinkedIn 帖子。
　　
　　但有时您可能需要从不提供特定 API 的 网站 采集数据。这就是网络抓取功能派上用场的地方。作为数据科学家，您可以编写一个简单的 Python 脚本并提取所需的数据。
　　因此，在本文中，我们将学习网页抓取的不同组件，然后直接深入 Python 以了解如何使用流行且高效的 BeautifulSoup 库执行网页抓取。
　　我们还为本文创建了免费课程：
　　请注意，网络抓取受许多准则和规则的约束。并非每个 网站 都允许用户抓取内容，因此存在法律限制。在尝试执行此操作之前，请确保您已阅读 网站 的网站 条款和条件。
　　内容
　　3 个流行的 Python 网络爬取工具和库
　　网络爬虫的组成部分
　　CrawlParse 和 TransformStore
　　从网页抓取 URL 和电子邮件 ID
　　抓取图片
　　在页面加载时获取数据
　　3 个流行的 Python 网络爬取工具和库
　　您将在 Python 中遇到几个用于 Web 抓取的库和框架。以下是三种用于高效完成工作的流行工具：
　　美丽汤
　　刮擦
　　硒
　　网络爬虫的组成部分
　　这是构成网络抓取的三个主要组件的绝佳说明：
　　
　　让我们详细了解这些组件。我们将通过 goibibo网站 获取酒店详细信息，例如酒店名称和每间客房的价格以执行此操作：
　　
　　注意：始终遵循目标 网站 的 robots.txt 文件，也称为机器人排除协议。这告诉网络机器人不要抓取哪些页面。
　　
　　因此，我们可以从目标 URL 中抓取数据。我们很高兴为我们的网络机器人编写脚本。开始吧！
　　第 1 步：爬行
　　网页抓取的第一步是导航到目标 网站 并下载网页的源代码。我们将使用 requests 库来执行此操作。http.client 和 urlib2 是另外两个用于发出请求和下载源代码的库。
　　下载网页的源代码后，我们需要过滤我们想要的内容：
　　"""
Web Scraping - Beautiful Soup
"""
# importing required libraries
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# target URL to scrap
url = "https://www.goibibo.com/hotels ... ot%3B
# headers
headers = {
'User-Agent': "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/77.0.3865.90 Safari/537.36"
}
# send request to download the data
response = requests.request("GET", url, headers=headers)
# parse the downloaded data
data = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(data)
　　第 2 步：解析和转换
　　网页抓取的下一步是将这些数据解析为 HTML 解析器，为此我们将使用 BeautifulSoup 库。现在，如果您注意到我们的登录页面，与大多数页面一样，特定酒店的详细信息在不同的卡片上。
　　所以下一步是从完整的源代码中过滤卡片数据。接下来，我们将选择该卡并单击“检查元素”选项以获取该特定卡的源代码。你会得到这样的东西：
　　
　　所有卡片都有相同的类名，我们可以通过传递标签名称和具有如下名称的属性（如标签）来获取这些卡片的列表：
　　# find all the sections with specifiedd class name
cards_data = data.find_all('div', attrs={'class', 'width100 fl htlListSeo hotel-tile-srp-container hotel-tile-srp-container-template new-htl-design-tile-main-block'})
# total number of cards
print('Total Number of Cards Found : ', len(cards_data))
# source code of hotel cards
for card in cards_data:
print(card)
　　
　　我们从网页的完整源代码中过滤掉了卡片数据，其中每张卡片都收录有关单个酒店的信息。仅选择酒店名称，执行“检查元素”步骤，并对房价执行相同操作：
　　
　　现在对于每张卡，我们必须找到上面的酒店名称，只能从
　　从标签中提取。这是因为每张卡和费率只有一个标签和标签和类别名称：
　　# extract the hotel name and price per room
for card in cards_data:
# get the hotel name
hotel_name = card.find('p')
# get the room price
room_price = card.find('li', attrs={'class': 'htl-tile-discount-prc'})
print(hotel_name.text, room_price.text)
　　
　　第三步：存储（存储数据）
　　最后一步是将提取的数据存储在 CSV 文件中。在这里，对于每张卡片，我们将提取酒店名称和价格并将其存储在 Python 字典中。然后我们最终将它添加到列表中。
　　接下来，让我们继续将此列表转换为 Pandas 数据框，因为它允许我们将数据框转换为 CSV 或 JSON 文件：
　　# create a list to store the data
scraped_data = []
for card in cards_data:
# initialize the dictionary
card_details = {}
# get the hotel name
hotel_name = card.find('p')
# get the room price
room_price = card.find('li', attrs={'class': 'htl-tile-discount-prc'})
# add data to the dictionary
card_details['hotel_name'] = hotel_name.text
card_details['room_price'] = room_price.text
# append the scraped data to the list
scraped_data.append(card_details)
# create a data frame from the list of dictionaries
dataFrame = pd.DataFrame.from_dict(scraped_data)
# save the scraped data as CSV file
dataFrame.to_csv('hotels_data.csv', index=False)
　　
　　恭喜！我们已经成功创建了一个基本的网络抓取工具。我希望您尝试这些步骤并尝试获取更多数据，例如酒店的评级和地址。现在，让我们看看如何执行一些常见任务，例如在页面加载时抓取 URL、电子邮件 ID、图像和抓取数据。
　　从网页中获取 URL 和电子邮件 ID
　　我们尝试通过网络抓取来抓取的两个最常见的功能是 网站URL 和电子邮件 ID。我确定您参与过需要大量提取电子邮件 ID 的项目或挑战。那么让我们看看如何在 Python 中抓取这些内容。
　　使用 Web 浏览器的控制台 查看全部

　　网页数据抓取(数据可视化(Datavisualization)中提取制作的人物关系图)
　　前提介绍：首先感谢@drizzt 协助我爬取数据。
　　本文章介绍了数据可视化的一些具体应用。
　　使用的主要工具有 Python（抓取和分析数据）、Gephi（数据可视化软件）
　　（另外：我将介绍两个在Facebook上抓取数据的应用程序（Netvizz v1.42)）第一张图：
　　
　　这是五一粉丝-mily（原May Day Fan-mily）Facebook Group制作的社交网络图，作为数据采集的来源。
　　
　　而这张图是从《哈利波特与魔法石》中提取的人物关系图。
　　好的！我们正式开始了！！
　　首先，让我们看看如何获​​取数据。
　　数据获取方式主要有两种：
　　1.直接从网络获取的数据
　　2、通过数据分析得到的数据
　　有很多方法可以直接从网络获取数据。像流行的 Python 爬虫或来自 网站 的开放 API。
　　这里介绍的Netvizz是Facebook开放API提取数据的app。
　　会翻墙的同学可以直接在Facebook搜索栏输入Netvizz进行查找。
　　
　　图1
　　但有一点需要注意，为了保障用户隐私，Facebook 已经关闭了针对个人用户的 API 接口数据提取服务。
　　因此，我们现在只获取组和页面的数据。
　　
　　图 2
　　选择组数据（Group data）后，我们会进入一个选项页面（图3）。这里我们需要填写组id（group id），如何获取组ID？点击next找到组ids here. 回车，填写所选FB组的连接，会得到一串数字，即组ID（图5）.
　　
　　（注意，Data to get 的勾去掉）
　　图 3
　　
　　图 4
　　
　　图 5
　　然后返回 Netvizz 页面。输入 ID，您就可以抓取了。
　　下载文件里面会有一个.gdf文件夹，用Gehpi打开就可以看到初始化画面了。
　　
　　图 6
　　控制面板的左侧是：
　　节点（node）：控制屏幕中的小圆点。
　　边：连接点的线。
　　布局：根据算法改变点和线的分布。
　　风格自由发挥，难度不大。想了解更多的同学可以去Gephi官网，里面有很多具体的教程。
　　
　　图 7
　　正如我这次所说，Node中的Attribute设置为Comment_count，Layout选择Fruchterman Reingold算法。对于这些布局算法（force-directed layout algorithm）的细节，其基本思想是移动节点并改变它们之间的力以尽量减少系统能量。您可以在 wiki 上搜索其他算法。然后黑色网格变得富有结构和色彩。
　　
　　图 8
　　右侧是统计相关数据。我不明白很多意思。我还在学习，这里就不介绍了。
　　哈利波特与魔法石的画面是怎么来的？
　　首先要做的是从网上找到哈利波特与魔法石的文字并下载。
　　爬虫的这一部分是由@drizzt 为我完成的，再次感谢！
　　
　　拿到小说后。
　　这需要用 Python 对整本书进行文本分析。
　　在分析之前，我们首先需要创建一个人名列表。
　　百度搜索哈利波特的字符表制作成txt如下：
　　
　　这里选择使用jieba进行分词
　　
　　然后定义3个关系
　　
　　然后根据字典类型名称保存字符，字典的key是字符名，value是字符在全文中出现的次数。字典类型关系保存了字符之间关系的有向边。字典的key是有向边的起点，value是一条字典边，边的key是有向边的终点，value是有向边的权重，代表两个的接近度人物之间的联系。lineNames 是一个缓存变量，用于存储每个段的当前段落中出现的字符名称。lineNames[i] 是一个存储出现在第 i 段中的字符的列表。
　　
　　获取node.txt和edge.txt，然后导入Gephi。选择导入电子表格，导入node.txt（在选项中选择节点图）和edge.txt（
　　选项，选择边表图）。
　　
　　美化和算法调整布局后，大家可以自由发挥了。
　　最后，让我们介绍一些社交网络分析的概念。
　　第一：网络密度
　　网络的密度是给定网络中关系（边）的数量与网络中节点之间可能的关系总数的比率
　　这是确定如何连接良好网络的常用措施
　　全连接网络的密度为 1
　　下面的网络示例显示了 0.83 的密度
　　公式：可观察到的实际连接数/总潜在连接数 = 关系密度
　　如图，可以看出关系数为（5)，可能的关系数（6），所以关系密度为5/6）
　　密度是一种有用的衡量网络相互比较的方法
　　密度测量与跟踪现象有关，例如信息的传播（例如，思想、谣言、疾病等的传播）。
　　这是因为它假设在紧密连接的网络中，信息传播得更快并到达更广泛的节点集
　　网络越密集，就越有可能被认为是一个有凝聚力的社区（即社会支持和有效沟通的来源）
　　第二：层（度）
　　指特定参与者与网络的其他成员所拥有的关系的数量和类型
　　要点：单向关系（directed relationship）和对称关系（symmetric relationship）
　　
　　
　　学位
　　
　　特定节点与其他节点之间的关系
　　出度
　　
　　表示节点 1 和 2 之间的往复运动
　　基本上是联系强度的一种度量，与分析整个网络同样相关（权重度）
　　衡量权重可以是：互动频率、交换项目数量、个人对关系强度的感知
　　3.结构孔
　　结构孔的想法描述了网络密度的对立面，即缺乏连接。
　　
　　结构洞归因于节点，否则网络的密集连接部分被划分为重要的连接节点。这些连接网络部分的节点称为“经纪人”。
　　和大的一样。
　　
　　弱关系的概念与结构空洞的概念密切相关
　　与结构洞相似，弱关系在网络中的嵌入较少。
　　尽管如此，它们仍执行重要的功能：
　　它们促进集群之间的信息流（即来自网络的遥远部分）
　　弱联系有助于整合原本支离破碎且不连贯的社会系统
　　4. 聚类
　　计算和识别网络中的集群，尤其是大型网络可能很麻烦
　　预定义算法有助于识别网络中的集群和社区
　　Force Atlas 和 Force Altas 2：大型网络社区中最常用的确定算法之一（例如在 Gephi 中）
　　所用算法的优点：不需要现有的知识图论来可视化和分析集群网络
　　缺点：它们的准确性高度依赖于我们正在分析的网络类型。
　　
　　参考：
　　对于算法内容，可以从这个文章Force Atlas开始：ForceAtlas2，一个为Gephi软件设计的便捷网络可视化的连续图布局算法
　　Python基于同现提取《釜山行》人物关系教程完成：Python基于同现提取《釜山行》人物关系 - 侯景仪的博客 - 博客频道 - CSDN.NET 查看全部

　　网页数据抓取(专业网络推广很有多优化人员每天都钻研有关蜘蛛)
　　专业的网络推广有很多优化人员，每天都在研究蜘蛛爬行的规则、时间、偏好等。关键词排名的几率。也有优化者表示，在观察某些数据的时候，发现蜘蛛有时候会爬到网站，但是页面还是不是收录，那么为什么会出现这种现象呢？下面专业的网络推广带你了解。
　　
　　1、域名不好
　　有时网站可能购买了一个便宜的质量差的域名，这会导致搜索引擎蜘蛛对域名产生误解和偏见。因此，当蜘蛛去爬取新标题 网站 时，如果发现该域名是一个坏域名，很可能会出现这种情况，使得域名变得更加困难收录。因此，如果您希望域名尽快为收录，建议尽快更换质量更好的域名。
　　2、过早安装百度统计
　　一般情况下，新上线的网站尽量不要过早安装百度统计，因为安装百度统计后，蜘蛛会被抓得更频繁更深，但是新的网站并没有更新更多内容和操作不完善等，可能会让蜘蛛感到孤独，只会导致速度变慢网站收录，所以专业网络推广建议一个月内不要上传百度统计代码.
　　3、内容质量不佳
　　蜘蛛在不断的爬和网站的收录内容页面，尤其是你的网站内容原创，高质量而且定期更新，会对蜘蛛爬有好处，但是网站内容页面质量太差，不利于百度的爬取，所以专业的网络推广认为大家应该尽量写原创，这样蜘蛛更容易爬到你的网站，赶紧为你的网站背书，从而完善收录。
　　4、外链质量不高
　　发布的外链质量不高，也会影响百度的收录，所以在网站的建设过程中要保证发布质量更高的外链，逐步获得蜘蛛的青睐，从而提高收录Rate。但也要注意合理地发布反向链接，以免蜘蛛认为你在作弊。
　　专业网络推广表示，搜索引擎蜘蛛的爬取情况也很无奈，所以优化者一定要多加小心，找到更高效的技术来帮助网站收录改进，慢帮助网站在主页上。 查看全部

　　网页数据抓取(网页数据抓取之后可以免费下载一些比如最终视频转换成格式)
　　网页数据抓取云栖社区视频都抓取之后可以免费下载一些比如最终视频视频有mp4格式，然后用mp4lib转换器把其中的5分钟时间的视频转换成mp4格式。
　　就是可以把短视频的画质调高。
　　这是一个靠谱的问题。
　　视频编辑很简单，你可以用chrome自带浏览器，然后下载当前网页上有的视频，
　　想知道这个问题怎么解决？用chrome浏览器f12就可以看到下载地址
　　收费。
　　meijiaspeed
　　推荐一个国内做视频转换的网站给你，上面的视频质量相当不错，
　　大家有见过什么样的类似的网站吗
　　图片公用，那是用ps的设置在一个图片里显示好几个尺寸的图片的。
　　可以把视频的网站地址转成ppt的地址，
　　其实不用那么麻烦最笨的方法就是有人上传过视频后你打上这个视频的时间然后让他给你去源文件找图片就行了不过真的不推荐。如果你非要用ppt转视频的话，直接用裁剪功能拼接就行了。
　　meijiaspeed。comundefinedattributes:*[publickey]:windows,*[metrics]:administrators,*[username]:pptdialogcontainingshortimages[set-path]:-pp,//orplacesallthetwoversionsofthepptxs。
　　metrics:*[times]:max-time,max-timenonames(0,1)total-warningcount*[theaters]:theshortpointintheppt,*[image]:downloadedvideo,*[localization]:theequalrangeofseconds*[locale]:[localization]rangeofthetexttothepreviouslyseparateddialogimagetranslationinsteadofaspecifiedconfiguration。
　　*[access]:*[accessibility]:determinestheaccessoftheotherdialogs,andothertext。[itemobjectclass]:text-->item,butinuseof*[files]-->powerfultext-->text->undefinedattributes:*[data]:version,*[connection]:*[certificateoriginalidentifier]:[*[metrics]]:datamessage,takeoutandeverydaywhenpresent。
　　[en]:don’timportthefollowingdatainmyppt。connection:*[provider]:*[accessibility]:*[internetconnection]:*[urlformat]:*[selector]:text-->item,butinuseof*[video]-->text-->undefinedattributes:*[dashboard]:selectther。 查看全部

　　网页数据抓取(获取Excel高手都在用的“插件合集+插件使用小技巧”！)
　　获取Excel高手正在使用的“加载项集合+加载项使用技巧”！
　　一时兴起，在知乎中搜索了Excel，想学习一些好评文章的写作方法。
　　
　　看到这些标题，完结了，顿时激起了下载采集的欲望！
　　如何捕获所有 文章 高度喜欢的？
　　当我开始时，我考虑过使用 Python。
　　想了想，好像可以用Power query来实现，于是做了如下效果。
　　
　　在表单中输入搜索词，然后右键刷新，即可得到搜索结果。
　　
　　你明白我必须拿表格吗？
　　因为Excel可以直接按照“点赞数”排序！
　　那种感觉就像在排队。无论我在哪里排队，我都会是第一个并选择最好的！
　　
　　好了，废话不多说，我们来看看这个表格是怎么做出来的。
　　大致可以分为4个步骤：
　　❶ 获取 JSON 数据连接；
　　❷ 电源查询处理数据；
　　❸ 配置搜索地址；
　　❹ 添加超链接。
　　01 操作步骤
　　❶ 获取 JSON 数据连接
　　通常在浏览网页时，它是一个简单的网址。
　　
　　网页中看到的数据其实有一个单独的数据链接，可以在浏览器中找到。
　　
　　我们需要的数据链接对应的是JSON格式的数据，如下所示。
　　
　　找到方法需要进入开发者模式，然后查看数据的网络变化，找到xhr类型的链接，其中之一就是数据传输连接。
　　
　　复制此链接，这是 Power 查询将获取数据的链接。
　　❷ 电量查询处理
　　你可能不知道，除了在 Excel 中捕获数据，Power Query 还可以
　　您还可以抓取多种类型的数据，例如 SQL 和 Access：
　　
　　网站Data 也是其中之一：
　　
　　将我们之前获取的链接粘贴到PQ中，链接就可以抓取数据了。
　　
　　然后得到网页的数据格式。如何获取具体的 文章 数据？
　　Power Query的强大之处在于它可以自动识别json数据格式，并解析提取具体内容。
　　整个过程，我们不需要做任何操作，只需点击鼠标即可完成。
　　
　　这时候我们获取的数据会有一些不必要的冗余数据。
　　例如：thumbnail_info（缩略图信息）、relationship、question、id.1等。
　　
　　只需删除它们并仅保留所需的 文章 标题、作者、超链接等。
　　
　　数据处理完成后，在开始选项卡中，点击“关闭并上传”即可完成数据抓取，非常简单。
　　
　　❸ 配置搜索地址
　　但是，此时我们抓取的数据是固定的，没有办法根据我们输入的关键词进行更新。
　　这是因为数据超链接中收录的搜索词没有更新。
　　
　　所以在这一步中，我们需要配置这个数据链接，实现基于搜索词的动态更新。
　　在表中创建一个新数据，然后将其加载到 Power 查询中。
　　
　　然后获取搜索词，以变量的形式放入搜索地址中，完成搜索地址的配置。
　　
　　修改后的地址码如下：
　　  getdata = (page)=>
  let
      keywords = 搜索词[ 搜索词]{0},
      源 = Json.Document(Web.Contents("https://www.zhihu.com/api/v4/s ... mp%3B keywords & "&correction=1&offset="& Text.From(page*20) &"&limit=20&random=" & Text.From(Number.Random()))),
      data = 源[data],
      jsondata = Table.FromList(data, Splitter.SplitByNothing(), null, null, ExtraValues.Error)
  in
      jsondata,
  转换为表 = Table.Combine(List.Transform({1..10}, getdata)),  
　　▲ 左右滑动查看
　　❹ 添加超链接
　　至此所有数据都已经处理完毕，但是如果要查看原创的知乎页面，需要复制这个超链接并在浏览器中打开。
　　
　　每次点击几次鼠标很麻烦；
　　这里我们使用 HYPERLINK 函数来生成一个可点击的超链接，这使得访问变得更加容易。
　　
　　❺ 最终效果
　　最后的效果是：
　　
　　❶ 输入搜索词；
　　❷ 右键刷新；
　　❸ 找到点赞最多的；
　　❹点击【点击查看】，享受跳线的感觉！
　　
　　02总结
　　知道在表格中搜索的好处吗？
　　❶ 按“赞”和“评论”排序；
　　❷ 看过文章的可以加个栏目写笔记；
　　❸您可以过滤您喜欢的“作者”等。
　　明白为什么，精英都是Excel控制的吧？
　　大多数电子表格用户仍然使用 Excel 作为报告工具、绘制表格和编写公式。
　　请记住以下 Excel 新功能。这些功能让Excel成为了一个强大的数据统计和数据分析软件，不再只是你印象中的报表。
　　❶ 强力查询：数据整理清理工具，搭载M强大的M语言，可以实现多表合并，也是本文的主要技术。
　　❷ Power Pivot：数据统计工具，可以自定义统计方式，实现数据透视表多字段计算，自定义DAX数据计算方式。
　　❸ Power BI：强大易用的可视化工具，实现交互式数据呈现，是企业业务数据报表的优质解决方案。
　　欢迎在留言区聊天：
　　您还知道 Excel 的其他哪些神奇用途？
　　您最想在 Excel 中拥有什么功能？
　　... 查看全部

　　网页数据抓取(我是一个新的提到的问题，刚刚开始学习刮和爬行的网站)
　　我对上述问题不熟悉，刚刚开始学习 网站 抓取和爬行。我开始学习 python BeautifulSoup4，它非常适合从 网站 中提取数据。我的主要问题是处理很多 网站。例如，超过 10,000 个不同的 网站s。据我所知，到目前为止，当我们告诉程序不同标签的类时，爬虫就完成了，比如
　　Hello World
　　所以从页面中提取。 python scrapy 程序如下所示。你知道吗？
　　 url = 'http://www.anyurl.com'
source = requests.get(url)
plain_text = source.text
soup = BeautifulSoup(plain_text,"html.parser")
h3_text = soup.find('h3', {'class':'this'})
print(h3_text.text)
　　从上面的示例中可以清楚地看出，我们有一个网站，其中 h3 标签有一个类“this”。现在有超过 10,000 个不同的 网站，具有不同的类和结构。最好的方法是什么？我正在尝试开发像“Google”这样的搜索引擎，但有一些特定数量的 网站（即 10000 或将来可能更多）。你知道吗？ 查看全部

　　网页数据抓取(Python爬虫第二章爬虫爬虫基础第3节爬虫的基本原理)
　　文章目录Python爬虫第2章爬虫基础第三节爬虫基本原理一、爬虫概述
　　获取网页：
　　行
　　得到网页的源代码后，接下来就是分析网页的源代码，从中提取出我们想要的数据。首先，最常用的方法是使用正则表达式提取，这是一种通用的方法，但是在构造正则表达式时比较复杂且容易出错。
　　保存数据
　　提取的数据可以以各种形式保存。比如可以简单的保存为TXT文本或者JSON文本，也可以保存到数据库，比如MySQL、MongoDB等，也可以保存到远程服务器，比如借助SFTP等。
　　爬虫可以代替我们自动完成这个爬取工作。可以在爬取过程中进行各种异常处理、错误重试等操作，保证爬取的持续高效运行。
　　二、可爬取的数据 常规网页，它们对应HTML代码，也是最常爬取的HTML源代码。此外，有些网页可能会返回 JSON 字符串而不是 HTML 代码（大多数 API 接口使用这种形式）。这种格式的数据易于传输和解析。它们也可以被捕获，并且数据提取更方便。此外，我们还可以看到图片、视频、音频等各种二进制数据。使用爬虫，我们可以抓取这些二进制数据，并保存为对应的文件名。此外，您还可以看到具有各种扩展名的文件，例如 CSS、JavaScript 和配置文件。这些实际上是最常见的文件。只要它们可以在浏览器中访问，您就可以抓取它们。
　　上面的内容其实是对应了它们各自的URL，都是基于HTTP或者HTTPS协议的。只要是这种数据，爬虫就可以
　　爬行。
　　三、通过 JavaScript 渲染的页面
　　如今，越来越多的网页使用 Ajax 和前端模块化工具构建。整个网页可能会被 JavaScript 渲染，这意味着原创的 HTML 代码是一个空壳，这导致我们使用 urllib 或请求来爬取网页。，你得到的源代码实际上和你在浏览器中看到的不同。
　　喜欢
　　1
2
3
　　是指引入app.js，负责渲染整个网站
　　在浏览器中打开页面时，会先加载HTML内容，然后浏览器会发现里面引入了一个app.js文件，然后会继续请求这个文件。获取文件后，它将执行 JavaScript 代码，该代码更改 HTML 中的节点，向它们添加内容，并最终得到一个完整的页面。
　　但是当使用 urllib 或 requests 等库请求当前页面时，我们得到的只是这段 HTML 代码，它不会帮助我们继续加载 JavaScript 文件，因此我们将无法在浏览器中看到内容。
　　因此，使用基本的HTTP请求库得到的源代码可能与浏览器中的页面源代码不一样。对于这样的情况，我们可以分析它的后台Ajax接口，或者使用Selenium、Splash等库来模拟JavaScript渲染。 查看全部

　　网页数据抓取(百度spider抓取新资源的途径有哪些？-八维教育)
　　目前百度蜘蛛抓取新资源有两种方式：
　　1、 主动找抢；
　　2、从搜索资源平台的常用收录 工具中获取数据。
　　其中，通过资源平台“收到”的数据，最受百度蜘蛛的欢迎。
　　有开发者想问，为什么我提交了数据，还是没有收录？涉及的因素很多。在蜘蛛捕获中，影响 收录 的因素有：
　　网站禁令
　　别笑，真的有同学屏蔽百度蜘蛛，疯狂提交数据给百度，当然不能收录。内容延迟的同学收录，去看看你的网站有没有禁止百度蜘蛛！
　　质量筛选
　　百度蜘蛛不断更新，对低质量内容的识别越来越准确。从爬取的那一刻起，就进行内容质量评估和筛选，过滤掉大量优化过度、内容质量低劣的页面。如果你的内容没有被收录，那么你需要看看内容的质量是否通过了测试。对于低质量内容和低质量体验的资源，百度搜索不会收录！
　　抓取失败
　　爬取失败的原因有很多，有时候在办公​​室访问没问题，但是百度蜘蛛就麻烦了。开发者要时刻注意保证网站在不同时间、不同地点的稳定性。
　　网站安全
　　通常，网站被黑后页面数量会突然爆发，这会影响蜘蛛抓取优质链接。因此，网站除了保证稳定访问外，还要注意网站的安全，防止网站被黑。
　　以上是从蜘蛛抓取方向分析。重点内容已经加粗加红，大家一定要牢记！ 查看全部

　　网页数据抓取(三种抓取网页数据的方法-2.Beautiful)
　　下面我们将介绍三种抓取网页数据的方法，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，请查看正则表达式 HOWTO 以获得完整的介绍。
　　当我们使用正则表达式抓取国家/地区数据时，我们首先尝试匹配元素的内容，如下所示：
　　>>> import re
>>> import urllib2
>>> url = 'http://example.webscraping.com ... 39%3B
>>> html = urllib2.urlopen(url).read()
>>> re.findall('(.*?)', html)
['/places/static/images/flags/gb.png', '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，标签用于多个国家属性。要隔离 area 属性，我们只需选择其中的第二个元素，如下所示：
　　>>> 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，该表已更改为删除第二行中的土地面积数据。如果我们现在只抓取数据，我们可以忽略这种未来可能发生的变化。但是，如果我们以后想再次获取这些数据，我们需要一个更健壮的解决方案，尽可能避免这种布局更改的影响。为了使正则表达式更加健壮，我们也可以添加它的父元素。由于元素具有 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，在标签之间添加额外的空格，或者更改 area_label 等。下面是一个尝试支持这些可能性的改进版本。
　　>>> 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，还有一些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。
　　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。好在还有一些更好的解决方案，后面会介绍。
　　2. 靓汤
　　Beautiful Soup 是一个非常流行的 Python 模块。该模块可以解析网页并提供方便的界面来定位内容。如果您还没有安装该模块，可以使用以下命令安装其最新版本（需要先安装pip，请自行百度）：
　　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。由于大多数网页不是格式良好的 HTML，Beautiful Soup 需要确定它们的实际格式。例如，在下面这个简单网页的清单中，存在属性值和未闭合标签周围缺少引号的问题。
　　
Area
Population
　　如果 Population 列表项被解析为 Area 列表项的子项，而不是两个并排的列表项，我们在抓取时会得到错误的结果。让我们看看Beautiful Soup是如何处理它的。
　　>>> from bs4 import BeautifulSoup
>>> broken_html = 'AreaPopulation'
>>> # parse the HTML
>>> soup = BeautifulSoup(broken_html, 'html.parser')
>>> fixed_html = soup.prettify()
>>> print fixed_html

Area

Population


　　从上面的执行结果可以看出，Beautiful Soup 能够正确解析缺失的引号并关闭标签。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'})
>>> ul.find('li') # return just the first match
AreaPopulation
>>> ul.find_all('li') # return all matches
[AreaPopulation, Population]
　　注意：由于不同版本的Python内置库的容错能力存在差异，处理结果可能与上述不同。详情请参考：Beautiful Soup 官方文档
　　以下是使用此方法提取样本国家地区数据的完整代码。
　　>>> from bs4 import BeautifulSoup
>>> import urllib2
>>> url = 'http://example.webscraping.com ... 39%3B
>>> html = urllib2.urlopen(url).read()
>>> # locate the area row
>>> tr = soup.find(attrs={'id':'places_area__row'})
>>> # locate the area tag
>>> td = tr.find(attrs={'class':'w2p_fw'})
>>> area = td.text # extract the text from this tag
>>> 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，布局中的一些小变化，例如额外的空白和制表符属性，我们不再需要担心它了。
　　3. Lxml
　　Lxml 是基于 XML 解析库 libxml2 的 Python 包装器。模块用C语言编写，解析速度比Beautiful Soup快，但安装过程比较复杂。最新安装说明可以参考。**
　　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。以下是使用此模块解析不完整 HTML 的示例：
　　>>> import lxml.html
>>> broken_html = 'AreaPopulation'
>>> # parse the HTML
>>> tree = lxml.html.fromstring(broken_html)
>>> fixed_html = lxml.html.tostring(tree, pretty_print=True)
>>> print fixed_html
Area
Population
　　同样，lxml 正确解析属性周围缺少的引号并关闭标签，但模块不会添加和标签。
　　解析输入后，是时候选择元素了。此时，lxml 有几种不同的方法，例如 XPath 选择器和 Beautiful Soup 之类的 find() 方法。但是，我们将来会使用 CSS 选择器，因为它更简洁，可以在解析动态内容时重用。此外，一些有 jQuery 选择器经验的读者会更熟悉它。
　　以下是使用 lxml 的 CSS 选择器提取区域数据的示例代码：
　　>>> import urllib2
>>> import lxml.html
>>> url = 'http://example.webscraping.com ... 39%3B
>>> html = urllib2.urlopen(url).read()
>>> tree = lxml.html.fromstring(html)
>>> td = tree.cssselect('tr#places_area__row > td.w2p_fw')[0] # *行代码
>>> area = td.text_content()
>>> print area
244,820 square kilometres
　　*行代码会先找到ID为places_area__row的表格行元素，然后选择类为w2p_fw的表格数据子标签。
　　CSS 选择器表示用于选择元素的模式。以下是一些常用选择器的示例：
　　选择所有标签: *
选择 <a> 标签: a
选择所有 class="link" 的元素: .link
选择 class="link" 的 <a> 标签: a.link
选择 id="home" 的 <a> 标签: a#home
选择父元素为 <a> 标签的所有 子标签: a > span
选择 <a> 标签内部的所有 标签: a span
选择 title 属性为"Home"的所有 <a> 标签: a[title=Home]
　　W3C 在
　　Lxml 已经实现了大部分 CSS3 属性，其不支持的功能可以在： .
　　注意：lxml 的内部实现实际上将 CSS 选择器转换为等效的 XPath 选择器。
　　4. 性能比较
　　在下面的代码中，每个爬虫会执行1000次，每次执行都会检查爬取结果是否正确，然后打印总时间。
　　# -*- coding: utf-8 -*-
import csv
import time
import urllib2
import re
import timeit
from bs4 import BeautifulSoup
import lxml.html
FIELDS = (&#039;area&#039;, &#039;population&#039;, &#039;iso&#039;, &#039;country&#039;, &#039;capital&#039;, &#039;continent&#039;, &#039;tld&#039;, &#039;currency_code&#039;, &#039;currency_name&#039;, &#039;phone&#039;, &#039;postal_code_format&#039;, &#039;postal_code_regex&#039;, &#039;languages&#039;, &#039;neighbours&#039;)
def regex_scraper(html):
results = {}
for field in FIELDS:
results[field] = re.search(&#039;.*?(.*?)&#039;.format(field), html).groups()[0]
return results
def beautiful_soup_scraper(html):
soup = BeautifulSoup(html, &#039;html.parser&#039;)
results = {}
for field in FIELDS:
results[field] = soup.find(&#039;table&#039;).find(&#039;tr&#039;, id=&#039;places_{}__row&#039;.format(field)).find(&#039;td&#039;, class_=&#039;w2p_fw&#039;).text
return results
def lxml_scraper(html):
tree = lxml.html.fromstring(html)
results = {}
for field in FIELDS:
results[field] = tree.cssselect(&#039;table > tr#places_{}__row > td.w2p_fw&#039;.format(field))[0].text_content()
return results
def main():
times = {}
html = urllib2.urlopen(&#039;http://example.webscraping.com ... 23039;).read()
NUM_ITERATIONS = 1000 # number of times to test each scraper
for name, scraper in (&#039;Regular expressions&#039;, regex_scraper), (&#039;Beautiful Soup&#039;, beautiful_soup_scraper), (&#039;Lxml&#039;, lxml_scraper):
times[name] = []
# record start time of scrape
start = time.time()
for i in range(NUM_ITERATIONS):
if scraper == regex_scraper:
# the regular expression module will cache results
# so need to purge this cache for meaningful timings
re.purge() # *行代码
result = scraper(html)
# check scraped result is as expected
assert(result[&#039;area&#039;] == &#039;244,820 square kilometres&#039;)
times[name].append(time.time() - start)
# record end time of scrape and output the total
end = time.time()
print &#039;{}: {:.2f} seconds&#039;.format(name, end - start)
writer = csv.writer(open(&#039;times.csv&#039;, &#039;w&#039;))
header = sorted(times.keys())
writer.writerow(header)
for row in zip(*[times[scraper] for scraper in header]):
writer.writerow(row)
if __name__ == &#039;__main__&#039;:
main()
　　请注意，我们在 *line 代码中调用了 re.purge() 方法。默认情况下，正则表达式会缓存搜索结果，公平起见，我们需要使用这种方法来清除缓存。
　　这是在我的计算机上运行脚本的结果：
　　
　　由于硬件条件的不同，不同计算机的执行结果也会有一定的差异。但是，每种方法之间的相对差异应该具有可比性。从结果可以看出，Beautiful Soup 在爬取我们的示例网页时比其他两种方法慢 7 倍以上。事实上，这个结果是意料之中的，因为 lxml 和正则表达式模块是用 C 编写的，而 Beautiful Soup 是用纯 Python 编写的。一个有趣的事实是 lxml 的性能与正则表达式差不多。由于 lxml 必须在搜索元素之前将输入解析为内部格式，因此会产生额外的开销。当爬取同一个网页的多个特征时，这个初始解析的开销会减少，lxml会更有竞争力，所以lxml是一个强大的模块。
　　5. 总结
　　三种网页抓取方式的优缺点：
　　抓取方式 性能 使用难度 安装难度
　　正则表达式
　　快的
　　困难
　　简单（内置模块）
　　美丽的汤
　　慢的
　　简单的
　　简单（纯 Python）
　　lxml
　　快的
　　简单的
　　比较困难
　　如果您的爬虫的瓶颈是下载页面，而不是提取数据，那么使用较慢的方法（如 Beautiful Soup）不是问题。正则表达式在一次性提取中非常有用，除了可以避免解析整个网页的开销，如果只需要抓取少量数据并想避免额外的依赖，那么正则表达式可能更适合. 但是，总的来说，lxml 是抓取数据的最佳选择，因为它不仅速度更快，功能更强大，而正则表达式和 Beautiful Soup 仅在某些场景下才有用。 查看全部

　　网页数据抓取(
抓取网页数据的思路有好，抓取抓取数据思路
)
　　一个用python程序爬取网页html信息的小例子，python爬取
　　抓取网页数据的方式有很多种，一般有：直接代码请求http、模拟浏览器请求数据（一般需要登录验证）、控制浏览器实现数据抓取等。本文不考虑复杂情况，放一个小读取简单网页数据的示例：
　　目标数据
　　将所有这些参赛者的超链接保存在 ittf网站 上。
　　
　　数据请求
　　我真的很喜欢符合人类思维的库，比如请求。如果要直接取网页的文字，一句话就能搞定：
　　
doc = requests.get(url).text
　　解析html获取数据
　　以beautifulsoup为例，包括获取标签、链接、根据html层级遍历等方法。请参阅此处以供参考。以下代码片段来自 ittf网站，获取指定页面上指定位置的链接。
　　
url = 'http://www.ittf.com/ittf_ranking/WR_Table_3_A2.asp?Age_category_1=&Age_category_2=&Age_category_3=&Age_category_4=&Age_category_5=&Category=100W&Cont=&Country=&Gender=W&Month1=4&Year1=2015&s_Player_Name=&Formv_WR_Table_3_Page='+str(page)
doc = requests.get(url).text
soup = BeautifulSoup(doc)
atags = soup.find_all('a')
rank_link_pre = 'http://www.ittf.com/ittf_ranking/'
mlfile = open(linkfile,'a')
for atag in atags:
#print atag
if atag!=None and atag.get('href') != None:
if "WR_Table_3_A2_Details.asp" in atag['href']:
link = rank_link_pre + atag['href']
links.append(link)
mlfile.write(link+'\n')
print 'fetch link: '+link
mlfile.close() 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]
　　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的行为来获取数据，即只需要访问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]
　　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(文件名乱码遇到这个问题Ultra乱码怎么办？(图))
　　经常因为某种原因，我们需要爬取某个网站或者直接复制某个站点。我们在网上找了很多工具进行测试，尝试了很多不同的问题。最后，我们选择了 Teleport Ultra 并使用了它。非常好; 具体的操作手册和其他的东西这里就不说了。有很多在线搜索。以下是遇到的主要问题：
　　软件下载地址：
　　工具截图：
　　测试抓取的网站是简单的心理学：
　　抓取后渲染
　　一般我会选择复制100级，基本上把网站的东西都复制了，但是因为Teleport Ultra是用UTF-8编码取的，如果文件中有汉字，或者gbk编码的文件就会出现乱码如下图：
　　当然你也可以在浏览器中手动选择UTF-8，但是我们不能每次打开都这样。于是我就去网站找了一个软件叫：TelePort乱码修复工具（siteRepair-v2.0），经过测试可以解决乱码问题，这个工具也可以清除一些无效链接和 html 符号等。
　　软件下载地址：
　　软件截图：
　　绝大多数网站经过这两步应该就OK了，但是有些网站在层次结构中使用了中文目录或者中文文件名，会出现乱码，类似于下面的URL地址：
　　除了加锁，还有什么办法可以解决资源争用的问题吗？/solution.html
　　这样，当抓到网站的结构时，就会出现两种乱码：1）乱码文件夹名2）乱码文件名
　　遇到这个问题，siteRepair-v2.0工具会报错。我猜它无法识别乱码文件夹或文件。
　　后来在网上找到了一个PHP程序，简单的修改测试就可以解决这个问题
　　PHP代码：convert.php
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　　在代码同级目录下新建convert文件夹，将乱码文件放入该目录，然后执行convert.php。 查看全部

　　网页数据抓取(值得收藏和推荐的网页数据抓取工具的几个技巧)
　　网页数据抓取是一项必备的技能，使用这些工具可以帮助你获取网站上的数据。然而，大多数互联网用户可能对浏览器内置的post工具使用得不熟练。那么在这篇文章中，我将详细探讨，并为大家提供一些有关实用抓取工具的技巧。1.免费的抓取工具网上有很多专门的网页数据抓取工具，但很少有人能真正掌握他们，因为数据抓取过程非常复杂，掌握这些工具也可以让你写出更好的restfulwebservice程序。
　　本文会罗列那些被作为值得收藏和推荐的网页数据抓取工具。值得收藏：.交互式本地图片浏览器电子地图软件、机器学习的numpy包以及alexa等高级数据库管理工具。这些工具对那些基于chrome浏览器的用户非常有用。3.web任务服务器web工具提供灵活的web操作界面，用户无需下载curl命令行工具，就可以使用交互式本地图片浏览器。
　　还可以用gmail做例子，它是一个比较好的web服务器实例。4.restfuljson-facebookfacebookmessenger协议支持传递json数据，因此可以用它构建json数据抓取工具。例如，scrapejson-facebookconnectionbackend可以用于给标准json文件插入图片。
　　5.httphtap-facebookpaymentbackendhttphtap是即将发布的通用互联网协议，允许http网站将重要的本地用户信息发送到公共和公开的服务器上。6.react-restfulclireact-restfulcli同样帮助你构建简单的工具来抓取json数据。如果你使用vscode，则可以配置这些命令来简化postman工具，它会在无须编写一行代码的情况下就可以轻松抓取网页数据。
　　7.filezilla以及scrapejson-facebookpaymentbackend用于restful网站的filezilla无需安装，而scrapejson-facebookconnectionbackend在需要json文件时会自动帮助你抓取数据。除此之外，它还提供了对json的支持，可以让你抓取任何json格式的数据。
　　8.xpathsxv1.0github已经有一个xpath语法支持restfulrequest的包，因此可以使用下面的工具来抓取网页数据。也可以用xpath文件来构建抓取和执行检查。使用这些语法让你可以在web浏览器中构建一个强大的restfulwebservice程序。9.postman或scrapejson-facebookconnectionbackend目前postman和scrapejson-facebookconnectionbackend是postman的更新版本，它们现在可以用于抓取网页数据。 查看全部

　　网页数据抓取(网页数据抓取这块想了解的同学可以来了解一下)
　　网页数据抓取这块想了解的同学可以来了解一下，特别是那些对于java开发有所关注的同学们，如果你热爱开发，不妨加入我们互联网市场部，一起快速成长，如果你不热爱开发，那么就需要考虑一下换行的问题，毕竟这个领域对你来说已经不再是那么简单，不过这也不一定就是坏事，一方面你在这个行业待久了，然后总结出点经验对自己也好，另一方面你在这个领域待久了后发现自己也没有足够的能力，然后也不失为一个好的选择，总体来说呢还是看你们公司对你的期望是什么，是只要能干活就行吗，还是也希望你去公司能力更全面。
　　如果你已经入行几年，想要通过技术提升自己，建议你可以多想一想，就目前网页数据抓取这块来说，你如果真的热爱这个行业，当然要去更好的公司，如果只是为了找一份好工作，并且愿意考虑转行的问题，对公司有些期待那么我这里还是有建议的，因为本身目前网页数据抓取这块很大，然后每个领域都有专精的人，所以你如果对这块不感兴趣，那么就找一个稍微小一点的公司，像拉勾网平台专门做这块的公司很多，所以你可以关注一下，有没有什么你感兴趣的，不要想着你去了一个公司后再花时间去找什么感兴趣的，毕竟目前这块不管你做什么，后续都有可能向着做好这方面发展，最怕自己可以选择的只有走不走一个选择，其他什么都没有，所以提前想好自己到底想要的是什么。
　　然后进公司后，如果领导要求你关注本公司目前开发的那些业务或者项目这种不管做什么都会牵扯到你，对你技术一点提升作用没有，所以你可以考虑一下是否要去关注更高的技术。 查看全部