网页源代码抓取工具(学爬虫的流程简单来说获取网页并提取和保存信息程序)
　　总之，爬虫可以帮助我们快速提取并保存网站上的信息。
　　我们可以把互联网比作一个大的网络，爬虫（即网络爬虫）是在网络上爬行的蜘蛛。将网络的节点比作网页，爬虫对其进行爬取，相当于访问页面，可以提取网页上的信息。我们可以将节点之间的连接比作网页与网页的链接关系，这样蜘蛛经过一个节点后，可以继续沿着该节点连接爬行到达下一个节点，即继续获取后续web页面通过一个网页，这样整个web的节点都可以被蜘蛛爬取，并且可以抓取到网站的数据。
　　1. 爬虫有什么用？
　　通过以上的话，你可能对爬虫是做什么的有了初步的了解，但是一般我们要学习一件事。我们必须知道如何处理它，对吧？
　　事实上，爬行动物更有用。
　　除此之外，还有很多其他的技术，比如黄牛抢票、自助抢课、网站排名等技术也离不开爬虫。爬虫的用处可以说是非常大了。可以说大家应该都知道点击爬虫了。
　　另外，学习爬虫也可以顺便帮助我们学习Python。要学习爬虫，我的第一个建议是 Python 语言。如果对 Python 不熟悉也没关系，爬虫作为入门 Python 的一种方式非常适合学习。在学习爬虫的同时，可以同时学习 Python。
　　不仅如此，爬虫技术和其他领域几乎都有交集，比如前端和后端web开发、数据库、数据分析、人工智能、运维、安全等领域都和爬虫有关，所以学习爬虫well相当于它也为其他领域铺平了一步，以后如果想进入其他领域，可以更轻松的连接。Python爬虫是学习计算机的很好的入门方向之一。
　　2. 爬虫进程
　　简而言之，爬虫是一种自动程序，可以获取网页并提取和保存信息，如下所述。
　　(1) 获取网页
　　爬虫要做的第一个工作就是获取网页，这里是网页的源代码。源代码中收录了网页的一些有用信息，所以只要得到源代码，就可以从中提取出想要的信息。
　　当我们用浏览器浏览网页时，浏览器实际上为我们模拟了这个过程。浏览器一一向服务器发送请求，返回的响应体就是网页的源代码，然后由浏览器解析和渲染。所以，我们要做的爬虫其实和浏览器差不多。获取网页的源代码并解析内容是好的，但是我们使用的不是浏览器，而是Python。
　　刚才说了，最关键的部分是构造一个请求并发送给服务器，然后接收并解析响应，那么如何在Python中实现这个过程呢？
　　Python提供了很多库来帮助我们实现这个操作，比如urllib、requests等，我们可以使用这些库来实现HTTP请求操作。请求和响应都可以用类库提供的数据结构来表示。得到响应后，我们只需要解析数据结构的body部分，即获取网页的源代码，这样我们就可以使用程序来实现获取网页的过程。
　　(2) 提取信息
　　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。
　　另外，因为网页的结构有一定的规则，所以也有一些库是根据网页节点属性、CSS选择器或者XPath来提取网页信息的，比如Beautiful Soup、pyquery、lxml等。使用这些库，我们可以高效、快速地提取网页信息，如节点属性、文本值等。
　　提取信息是爬虫非常重要的一个环节，它可以让杂乱无章的数据变得有条不紊，清晰明了，方便我们后期对数据进行处理和分析。
　　(3) 保存数据
　　提取信息后，我们一般将提取的数据保存在某处以备后用。这里的保存有多种形式，比如简单的保存为TXT文本或者JSON文本，或者保存到数据库，比如MySQL和MongoDB，或者保存到远程服务器，比如使用SFTP操作。
　　(4) 自动化
　　说到自动化程序，我的意思是爬虫可以代替人类执行这些操作。首先，我们当然可以手动提取这些信息，但是如果当量特别大或者想要快速获取大量数据，还是得使用程序。爬虫是代表我们完成爬取工作的自动化程序。可以在爬取过程中进行各种异常处理、错误重试等操作，保证爬取持续高效运行。
　　3. 我可以爬取什么样的数据？
　　我们可以在网页中看到各种各样的信息，最常见的是常规网页，它们对应的是HTML代码，而最常见的爬取就是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，是基于HTTP或者HTTPS协议的。只要是这种数据，爬虫就可以爬取。
　　4. 总结
　　本节结束，我们对爬虫有了基本的了解，让我们一起进入爬虫学习的世界吧！
　　另外，我的新书《Python3网络爬虫开发（第二版）》已经正式上线啦！本书从零基础详细介绍了使用Python开发爬虫的各个方面。与第一版相比，增加了JavaScript逆向、Android逆向、异步爬虫、深度学习、Kubernetes相关内容。同时，本书也获得了Python之父。Guido的推荐，有兴趣的可以点击下方链接了解更多： 查看全部

　　网页源代码抓取工具(WebAccessibilityChecker验证器的应用测试框架(图))
　　W3C 标记验证服务
　　W3C 验证器可以检查任何 网站 标记并根据标准发现不准确之处。此外，W3C 的验证包括许多值得称道的特性：永恒的特性检查、跨浏览器兼容性、提高网页的加载速度、易于维护和维修、更好的搜索引擎排名等等。
　　PageSpeed洞察力
　　速度对于任何一个网站来说都是最重要的，大家都希望自己浏览的网站能够尽快加载，PageSpeed Insights是一个在线的网站速度测试工具，可以在研究他们的页面后提供提高 网站 速度和性能的策略。（注：此工具为谷歌开发工具，国内用户需连接代理）
　　浏览器截图
　　Browsershots 检查 网站 的跨浏览器兼容性。它是一个开源在线 Web 应用程序，可为您提供不同浏览器和操作系统中的 网站 屏幕截图。
　　Web 可访问性检查器（又名 AChecker）
　　AChecker 是一个用于 Web 可用性检查的开源工具，由多伦多大学包容性设计研究中心于 2009 年开发。它用于计算 HTML 内容的可用性问题。要使用此工具，您必须提交网页 URL 或上传 HTML 文件或粘贴整个 HTML 源代码。
　　观察者
　　Watcher 是一个专注于调试的工具插件，测试人员经常使用它来解决网络安全问题。它是用于 HTTP Web 应用程序的反向搜索工具，并且由于它被用作“被动”，因此对于云、主机和 网站 后端来说，它不是一个危险的工具。
　　访问颜色
　　AccessColor 用于测试文档对象模型 (DOM) 中背景和前景的所有组件的颜色亮度和颜色对比度。它的主要目的是在 HTML 和 CSS 文件中找到合适的颜色组合，而不是查找您输入的每个颜色值。
　　硒
　　Selenium 是一个基于 Ja*a 脚本的开源 Web 应用程序测试框架，这是 Jason Huggins 10 年前开发的综合自动化测试套件。
　　索莱克斯 查看全部

　　网页源代码抓取工具(网络爬虫的专门邮箱邮箱的功能（待续）java)
　　为了使他们的数据库足够强大，网络爬虫和搜索引擎不分昼夜地在互联网上搜索信息，以使他们的信息更加全面。我们都知道，互联网信息是无限的、爆发式的增长。他们不可能手动获取信息。他们编写小程序不断获取互联网上的信息，因此网络爬虫诞生了。
　　下面我实现了一个简单的java抓取邮箱的小工具，很粗糙，仅供大家参考。
　　这是渲染图
　　
　　? 什么都不说，直接上代码
<p>import java.awt.BorderLayout;
import java.awt.Dimension;
import java.awt.Image;
import java.awt.MenuItem;
import java.awt.PopupMenu;
import java.awt.Toolkit;
import java.awt.event.ActionEvent;
import java.awt.event.ActionListener;
import java.awt.event.WindowAdapter;
import java.awt.event.WindowEvent;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.net.URLConnection;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
import javax.swing.ImageIcon;
import javax.swing.JButton;
import javax.swing.JComboBox;
import javax.swing.JFrame;
import javax.swing.JLabel;
import javax.swing.JOptionPane;
import javax.swing.JPanel;
import javax.swing.JScrollPane;
import javax.swing.JTextArea;
import javax.swing.JTextField;
import javax.swing.UIManager;
import javax.swing.UnsupportedLookAndFeelException;
/**
*
* @author http://javaflex.iteye.com/
*
*/
public class MainFrm extends JFrame implements ActionListener {

private static final long serialVersionUID = 1L;
static int count=1;
static int countUrl=1;
JFrame frame;
JButton b1;
JButton b2;
JTextArea t1;
JTextField tf;
JPanel panel;
JScrollPane jScrollPane1;
JLabel label;
JComboBox comb;
PopupMenu pm;
List t = new ArrayList();
static int m = 0;
MainFrm into() {
pm = new PopupMenu();
MenuItem openItem = new MenuItem("1.打 开");
MenuItem closeItem = new MenuItem("2.退 出");
MenuItem aboutItem = new MenuItem("3.关 于");
openItem.addActionListener(this);
closeItem.addActionListener(this);
aboutItem.addActionListener(this);
pm.add(openItem);
pm.add(closeItem);
pm.add(aboutItem);
String[] petStrings = { "Baidu", "Google", "Yahoo", "Bing", "Sogou" };
comb = new JComboBox(petStrings);
java.net.URL imgURL = MainFrm.class.getResource("mail.png");
ImageIcon imageicon = new ImageIcon(imgURL);
panel = new JPanel();
tf = new JTextField(50);
tf.setText("留下邮箱");
label = new JLabel("关键字:");
frame = new JFrame("邮箱抓取(注：抓取深度暂时默认为2) QQ:三二八二四七六七六");
frame.setIconImage(imageicon.getImage());
b1 = new JButton("提取邮箱");
b1.addActionListener(this);
b2 = new JButton("ֹͣץȡ");
b2.addActionListener(this);
t1 = new JTextArea();
t1.setLineWrap(true);
jScrollPane1 = new JScrollPane(t1);
jScrollPane1.setPreferredSize(new Dimension(200, 200));
this.setDefaultCloseOperation(DO_NOTHING_ON_CLOSE);
frame.addWindowListener(new WindowAdapter() { // 窗口关闭事件
public void windowClosing(WindowEvent e) {
System.exit(0);
};
public void windowIconified(WindowEvent e) { // 窗口最小化事件
frame.setVisible(false);
systemTray();
}
});
panel.add(label);
panel.add(tf);
panel.add(comb);
panel.add(b1);
panel.add(b2);
frame.getContentPane().add(panel, BorderLayout.NORTH);
frame.getContentPane().add(jScrollPane1, BorderLayout.CENTER);
frame.setSize(300, 400);
frame.pack();
frame.setVisible(true);
Dimension winSize = Toolkit.getDefaultToolkit().getScreenSize();
frame.setLocation((winSize.width - frame.getWidth()) / 2,
(winSize.height - frame.getHeight()) / 2);
frame.setAlwaysOnTop(true);
return this;
}
public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException,
InstantiationException, IllegalAccessException,
UnsupportedLookAndFeelException {
// TODO Auto-generated method stub
UIManager.setLookAndFeel(UIManager.getSystemLookAndFeelClassName());
new MainFrm().into().systemTray();

}
@SuppressWarnings({ "unchecked", "deprecation", "static-access" })
@Override
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
if ("提取邮箱".equals(e.getActionCommand())) {
count=1;
t1.setText("");
// get("http://dzh.mop.com/whbm/200601 ... 6quot;);
String http = "";
int combo = (comb.getSelectedIndex());
switch (combo) {
case 0:
http = "http://www.baidu.com/s?wd=";
break;
case 1:
http = "http://www.google.com.hk/searc ... 3B%3B
break;
case 2:
http = "http://www.yahoo.cn/s?q=";
break;
case 3:
http = "http://cn.bing.com/search?q=";
break;
case 4:
http = "http://www.sogou.com/web?query=";
break;
default:
http = "http://www.baidu.com/s?wd=";
break;
}
final List list = get(http + tf.getText());
m = list.size();
for (int i = 0, n = list.size(); i < n; i++) {
final Map map = list.get(i);
Thread tt = new Thread() {
public void run() {
Iterator iterator = map.values().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
String u=iterator.next();
get(u);
}
}
};
t.add(tt);
tt.start();
}
} else if ("终止抓取".equals(e.getActionCommand())) {
for (int i = 0; i < t.size(); i++) {
t.get(i).stop();
}
} else if ("1.打 开".equals(e.getActionCommand())) {
frame.setVisible(true);
frame.setExtendedState(frame.NORMAL);
} else if ("2.退 出".equals(e.getActionCommand())) {
System.exit(0);
}else if ("3.关 于".equals(e.getActionCommand())) {
JOptionPane.showMessageDialog(null, "本程序仅供初学参考 QQ：三二八二四七六七六");
}
}
@SuppressWarnings("unchecked")
public List get(String urlStr) {
List list = new ArrayList();
try {
URL url = new URL(urlStr);
URLConnection rulConnection = url.openConnection();
HttpURLConnection httpUrlConnection = (HttpURLConnection) rulConnection;
httpUrlConnection.setRequestProperty("User-Agent",
"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.0; Windows NT; DigExt)");
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(
httpUrlConnection.getInputStream()));
String line = "";
while ((line = br.readLine()) != null) {
Map map = pr(line);
list.add(map);
}
} catch (FileNotFoundException e) {
//e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
//e.printStackTrace();
} finally {
m--;
if (m 查看全部

　　网页源代码抓取工具(【师】Google建议您的临时响应方法及解析（二）)
　　一、临时回复
　　1xx（临时回复）
　　表示临时响应并要求请求者继续操作的状态代码。
　　100（继续）请求者应继续请求。服务器返回此代码表示已收到请求的第一部分并正在等待其余部分。
　　101 (Switch protocol) 请求者已请求服务器切换协议，服务器已确认并准备切换。
　　二、成功
　　2xx（成功）
　　指示请求已成功处理的状态代码。
　　200 (Success) 服务器已成功处理请求。通常，这意味着服务器提供了所请求的网页。如果您的 robots.txt 文件显示此状态代码，则表示 Googlebot 已成功检索该文件。
　　201 (Created) 请求成功，服务器创建了新资源。
　　202 (Accepted) 服务器已接受请求但尚未处理。
　　203 (Unauthorized Information) 服务器已成功处理请求，但返回的信息可能来自其他来源。
　　204 (No Content) 服务器成功处理请求但没有返回任何内容。
　　205（内容重置）服务器成功处理请求但没有返回任何内容。与 204 响应不同，此响应要求请求者重置文档视图（例如，清除表单内容以输入新内容）。
　　206（部分内容）服务器成功处理了部分 GET 请求。
　　三、重定向
　　3xx（重定向）
　　要完成请求，需要采取进一步行动。通常，这些状态代码用于重定向。Google 建议您对每个请求使用不超过 5 个重定向。您可以使用 网站管理工具查看 Googlebot 是否在抓取重定向页面时遇到问题。诊断下的网络抓取页面列出了 Googlebot 由于重定向错误而无法抓取的网址。
　　300（多选） 服务器可以对请求进行各种操作。服务器可以根据请求者（用户代理）选择一个动作，或者提供一个动作列表供请求者选择。
　　301（永久移动）请求的网页已永久移动到新位置。当服务器返回此响应（对 GET 或 HEAD 请求）时，它会自动将请求者重定向到新位置。您应该使用此代码告诉 Googlebot 页面或 网站 已永久移动到新位置。
　　302（临时移动）服务器当前正在响应来自不同位置的网页的请求，但请求者应继续使用原创位置进行未来的请求。此代码类似于响应 GET 和 HEAD 请求的 301 代码，并且会自动将请求者带到不同的位置，但您不应使用此代码告诉 Googlebot 页面或 网站 已移动，因为 Googlebot将继续抓取旧位置和索引。
　　303（查看其他位置）当请求者应使用单独的 GET 请求对不同位置检索响应时，服务器会返回此代码。对于除 HEAD 之外的所有请求，服务器会自动转到其他位置。
　　304（未修改）自上次请求以来，请求的页面尚未修改。当服务器返回此响应时，不会返回任何网页内容。
　　如果自请求者的最后一次请求以来页面没有更改，您应该配置您的服务器以返回此响应（称为 If-Modified-Since HTTP 标头）。服务器可以告诉 Googlebot 该页面自上次抓取以来没有更改，从而节省了带宽和开销。
　　.
　　305 (Use Proxy) 请求者只能使用代理访问所请求的网页。如果服务器返回这个响应，也表明请求者应该使用代理。
　　307（临时重定向）服务器当前正在响应来自不同位置的网页的请求，但请求者应继续使用原创位置进行将来的请求。此代码类似于响应 GET 和 HEAD 请求的 301 代码，并且会自动将请求者带到不同的位置，但您不应使用此代码告诉 Googlebot 页面或 网站 已移动，因为 Googlebot将继续抓取旧位置和索引。
　　四、请求错误
　　4xx（请求错误）
　　这些状态代码表明请求可能出错，阻止服务器处理它。
　　400 (Bad Request) 服务器不理解请求的语法。
　　401（未授权）请求需要身份验证。服务器可能会为登录后请求的网页返回此响应。
　　403 (Forbidden) 服务器拒绝了请求。如果您在 Googlebot 尝试在您的 网站 上抓取有效页面时看到此状态代码（您可以在 Google 网站Admin Tools Diagnostics 下的网络抓取页面上看到此状态代码），则可能是您的服务器或主机拒绝 Googlebot 访问。
　　404（未找到）服务器找不到请求的网页。例如，对于服务器上不存在的页面，通常会返回此代码。
　　如果您的 网站 上没有 robots.txt 文件，并且您在 Google 网站 管理工具的“诊断”标签的 robots.txt 页面上看到此状态代码，那么这是正确的状态码。但是，如果您有 robots.txt 文件并看到此状态代码，则您的 robots.txt 文件可能命名不正确或位于错误的位置（它应该位于名为 robots.txt 的顶级域中）。
　　如果您在 Googlebot 抓取的网址中看到此状态代码（在“诊断”标签中的 HTTP 错误页面上），则表示 Googlebot 可能正在跟踪来自另一个页面的死链接（旧链接或输入错误的链接）。
　　405 (Method Disabled) 禁用请求中指定的方法。
　　406（不接受）无法使用请求的内容属性响应请求的网页。
　　407（需要代理授权）此状态码类似于 401（未授权），但指定请求者应授权使用代理。如果服务器返回这个响应，也表明请求者应该使用代理。
　　408（请求超时）服务器在等待请求时超时。
　　409 (Conflict) 服务器在完成请求时发生冲突。服务器必须在响应中收录有关冲突的信息。服务器可能会返回此代码以响应与先前请求冲突的 PUT 请求，以及两个请求之间差异的列表。
　　410 (Deleted) 如果请求的资源已被永久删除，服务器返回此响应。此代码类似于 404（未找到）代码，但有时在资源曾经存在但现在不存在的情况下代替 404 代码。如果资源已被永久移动，则应使用 301 指定资源的新位置。
　　411（需要有效长度）服务器将不接受不收录有效负载长度标头字段的请求。
　　412 (Precondition not met) 服务器不满足请求者在请求中设置的前提条件之一。
　　413 (Request Entity Too Large) 服务器无法处理请求，因为请求实体太大，服务器无法处理。
　　414 (Requested URI too long) 请求的 URI（通常是 URL）太长，服务器无法处理。
　　415 (Unsupported media type) 请求的页面不支持请求的格式。
　　416（请求的范围不符合要求）如果页面不能提供请求的范围，服务器返回此状态码。
　　417 (Expected value not met) 服务器不满足“Expected”请求头域的要求。
　　五、服务器错误
　　5xx（服务器错误）
　　这些状态代码表明服务器在处理请求时遇到了内部错误。这些错误可能是服务器本身的错误，而不是请求。
　　500（内部服务器错误）服务器遇到错误，无法完成请求。
　　501（尚未实现）服务器没有能力完成请求。例如，当服务器无法识别请求方法时，可能会返回此代码。
　　502 (Bad Gateway) 作为网关或代理的服务器收到来自上游服务器的无效响应。
　　503（服务不可用）服务器当前不可用（由于过载或停机维护）。通常，这只是暂时的状态。
　　504 (Gateway Timeout) 服务器作为网关或代理，但没有及时收到上游服务器的请求。 查看全部

　　网页源代码抓取工具(就是异步技术(Chrome开发者工具)对网页进行抓包分析)
　　在本期文章中，我们将尝试使用直观的网页分析工具（Chrome Developer Tools）对网页进行抓取和分析，从而更深入地了解网络爬虫的本质和内涵
　　1、测试环境
　　浏览器：Chrome浏览器
　　浏览器版本：67.0.3396.99（正式版）（32位）
　　网络分析工具：开发者工具
　　2、网页分析（1）网页源码分析
　　我们知道网页分为静态网页和动态网页。很多人误以为静态网页就是没有动态效果的网页。事实上，这种说法是错误的。
　　另外，目前很多动态网站都采用异步加载技术（Ajax），这也是为什么抓到的源码和网站显示的源码不一致的原因，至于怎么爬取动态网页，这里有两种方法：
　　下面以京东产品为例，分析如何通过Chrome抓包。我们先打开一个产品的首页
　　
　　进入网页空白处，右键，选择查看网页源代码（或使用快捷键Ctrl+U直接打开）
　　请注意查看网页源代码获取的是网站最原创的源代码，通常是我们抓取的源代码
　　
　　再次进入网页空白处，右键选择Inspect（或使用快捷键Ctrl+Shift+I/F12直接打开）
　　请注意，检查结果是通过Ajax加载并通过JavaScript渲染的源代码，也就是网站当前显示的内容的源代码
　　
　　经过对比我们可以发现两者的内容是不一样的，这是异步加载技术（Ajax）的典型例子
　　目前，至少京东产品的价格是异步加载生成的。这里有三种方法可以判断网页中的某个内容是否是动态生成的：
　　
　　(2）网页抓包分析
　　下面以京东产品为例进行讲解，打开某款产品的首页，尝试抓取动态加载的产品价格数据
　　使用快捷键Ctrl+Shift+I或F12打开开发者工具，然后选择Network选项卡进行抓包分析
　　此时按快捷键F5刷新页面。可以看到开发者工具中出现了各种包。我们使用过滤器来过滤包。
　　
　　首先，我们选择Doc，我们可以看到列表中只出现了一个包
　　一般来说，这是浏览器接收到的第一个获取请求原创源代码的数据包网站
　　点击Header查看其header参数设置
　　单击响应以查看返回的源代码。不难发现，其实和查看网页源码返回的信息是一样的。
　　
　　让我们回到主题。对于抓包的动态加载分析，我们主要看XHR和JS选项卡。
　　选择JS进行过滤，发现列表中有很多包。经过分析，我们过滤掉下图中标记的包。
　　这个包返回了关于价格的信息，但是仔细分析后发现这些价格不属于当前产品，而是属于相关产品。
　　
　　但是怎么说这个包还是跟价格有关，我们先来看看这个包的请求URL。
　　https://p.3.cn/prices/mgets%3F ... em-pc
　　过滤包括回调在内的不必要参数以获得简单有效的URL
　　https://p.3.cn/prices/mgets%3F ... 49638
　　直接用浏览器打开网址，可以看到返回的JSON数据中收录价格信息（可惜是其他商品的价格）
　　
　　通过分析URL的参数，可以推断出skuId应该是每个产品的唯一标识，那么在哪里可以找到我们需要的产品的skuId呢？
　　实际上，SKU是物流、运输等行业常用的缩写。它的全称是Stock Keeping Unit，是库存进出计量的基本单位。现已扩展为统一产品编号的缩写。每个产品都有一个独特的 SKU 查看全部

　　网页源代码抓取工具(
Chrome控制台打开方法总结(图)总结及总结)
　　Chrome 开发者工具显示动作
　　Chrome 开发者工具显示动作
　　笔者日常爬虫开发还是偏爱Chrome谷歌浏览器，所以在接下来的JS交互中，平台以Chrome谷歌浏览器为主。
　　打开开发者工具
　　因为要调试前端JS文本，与控制台交互是必不可少的，很多网站都会在这上面做文章，比如禁止你的F12或者右键等等，所以作者将所有打开Chrome控制台的方法总结一下：
　　F12; CTRL+SHIFT+我；右击页面查看；浏览器 -&gt; 更多工具 -&gt; 开发者工具；打开一个空白页面，打开开发者工具，切换回要调试的页面；
　　还是希望大家能掌握几种打开开发者工具的方法。
　　元素元素面板
　　一般来说，我们切换到元素面板，它的所有HTML节点都是关闭的，我们可以选择任意元素，右键递归展开，打开所有节点。我们在元素面板中看到的页面源代码实际上并不是原创代码，而是 CSS 和 HTML 中和的结果。如果我们要获取页面的源代码，有两种方式：
　　切换到资源Sources面板，选择左侧的索引文件右键查看网页源代码，或者快捷键CTRL+U
　　
　　如果我们想隐藏一个页面节点，比如有时候页面有一些烦人的广告，但是直接点击可能会误进入，我们可以在定位元素面板后按h。当然我们日常的CTRL+C/CTRL+V复制粘贴和CTRL+Z撤消也可以在里面使用。
　　右键单击元素上的 Add 属性也很有用。比如倒计时抓包，其实就是对元素的 CSS 做个小修改。我们可以将入口状态更改为活动状态，以达到抓包的效果。
　　
　　在一个元素的右侧，我们可以看到一个Event Listeners选项卡，就是绑定到元素的事件，但是事件绑定不是很准确。
　　如果有读者对网络爬虫感兴趣，应该知道我们可以在元素面板中按下快捷键CTRL+F，然后下方会弹出一个书写框，我们可以在其中编写CSS选择器或者XPATH语法。当然也可以直接选择元素，右键复制，直接复制Selector或者xpath也可以，但是在实际使用中可能无法定位到元素。比如在使用Python编写网络爬虫时，bs4或者lxml定位元素时，直接cpy复制的Selector或者xpath往往效果不佳。
　　元素面板中的节点也可以有 DOM 断点。右击元素，会看到Break on有3个断点，分别是修改子树/改变属性/移除节点时触发的断点。我们任意选择一个，Sources面板的DOM断点中会多出一条断点记录。
　　控制台控制台面板
　　我们可以在其中选择一个元素，元素面板中的$0是对我们当前选择的节点的引用，$1是对我们最后选择的节点的引用，我们可以回到$4。
　　或者我们可以复制一个节点的Selector，使用document.querySelector('#app &gt; div &gt; div.view-container &gt; div &gt; div &gt; div &gt; div.header &gt; img') 或者使用$('#app &gt; div &gt; div.view-container &gt; div &gt; div &gt; div &gt; div.header &gt; img') 选择节点，但前者是对象，后者是文本。选择所有符合语法的页面元素，我们可以使用$$，它返回一个节点数组，这样我们就可以监听事件或者批量添加元素。
　　来源面板
　　我们需要知道的是 Snippets 选项卡，我们可以在其中创建一个新的代码片段来存储我们的 JS 代码。
　　
　　这样，我们就可以在控制台中使用自己的JS代码，比如Base64或者CryptoJS的一些基本转换等，直接调用里面的函数即可。
　　修改后，代码并没有执行。我们需要选中js文件并右键运行，否则直接调用会报错。如下图，我们可以直接调用自己写的JS代码。
　　
　　网络网络面板
　　网络面板主要抓取网页数据包。我们可以在Filter中过滤数据包，比如method: POST过滤POST请求包，status-code: 200过滤状态码为200的请求包。
　　在标题栏中，我们可以自定义设置，添加或删除标题栏。
　　
　　左上角的小箭头可以选择网页中的元素，然后可以导航到元素面板中的源代码节点。旁边的电话形按钮可以切换电话模拟器。
　　应用面板
　　我们可以在Storage中看到当前页面的数据库中存储了哪些数据。里面的cookies等元素也可以编辑。
　　
　　设置面板
　　我们可以在开发者工具中按F1跳出设置面板，如下：
　　
　　我们可以在 Console 中查看 Log XMLHttpRequests，这是一个 AJAXHook。当我们发起请求时，它会直接为我们输出。 查看全部

　　网页源代码抓取工具(服务器的gzip服务的好处及好处化的方法介绍)
　　查看引用不安全/混合内容（图像或其他文件）的页面列表
　　测试单个页面的加载速度以查找慢元素或测量总重量
　　查看未压缩和压缩文件大小，轻松了解服务器 gzip 服务的优势
　　4、机器人化：
　　以浏览器所见的方式查看页面 - 即仅提取并单独列出文本、标题、链接、元数据。
　　此工具可用作独立的纯文本 Web 浏览器
　　5、网站地图：
　　导出为 XML（符合标准协议以提交给搜索引擎）
　　对于较大的站点，站点地图生成为带有站点地图索引文件的一系列文件（从 v6.8.9 开始）
　　生成后将站点地图文件 FTP 到服务器
　　在 Scrutiny 中以可视化形式查看站点地图
　　可视化现在包括“飞行”3D 结构
　　导出为 .dot 文件以在 Omnigraffle 等第三方可视化软件中显示。（评论现在可以使用一系列主题显示这些可视化，我现在有一个单独的免费应用程序来显示这些可视化）
　　6、SEO 审核：
　　显示 SEO 参数，如 url、标题、描述、主标题、noindex/nofollow
　　关键字密度警报 - 查看出现在特定阈值（“填充”）内容内的任何关键字的页面。双击查看该页面的分析，最多检查 4 个单词。
　　关键字/短语分析 - 查看 url/title/deion/content 中任何单词/短语的计数
　　列出缺少 SEO 参数（标题、描述等）的页面
　　列出可能的重复页面（相同的内容，不同的 URL）
　　列表页面描述太长/太短
　　列出标题过长的页面（从 v5.6 开始新增。）
　　列出收录太多链接的页面
　　列出内容稀少的页面
　　列出收录混合内容的页面（://resources in pages）
　　列出深层内容（X 链接大于主页）
　　查找没有替代文字的图像
　　列出带有重定向链的页面
　　显示每个页面的统计信息，例如字数、链接数、内容大小、图像数、图像权重
　　7、拼写和语法：
　　扫描时检查页面是否存在拼写和语法问题
　　逐步浏览这些并查看建议
　　选择拼写检查器在每个站点使用的语言
　　8、孤儿检查：
　　
　　比较通过 ftp 从服务器获取的页面与通过爬网获取的页面，报告可能是孤立页面
　　从7.2，可以遍历本地文件/目录，并与http:crawl进行比较
　　9、报告：
　　可在计划或临时扫描后生成可定制的摘要报告，其中收录关于坏链接、SEO 问题和拼写/语法问题的统计信息
　　完整报告收录主表的摘要报告和csv
　　饼图（用于链接）和雷达图（用于 SEO）收录在摘要报告中。
　　自定义标题可以收录在此报告中，以便提交给客户或经理
　　使用外部工具构建您自己的自定义报告 - 导出的 csv 文件与 Google Data Studio 兼容
　　可以保存和重新加载审查数据 - 继续处理损坏的链接或其他问题而无需重新扫描
　　10、网站监视器：
　　设置任意数量的 URL，以您设置的频率进行测试
　　如果收到意外的响应代码，可以在屏幕上发出警报、发送电子邮件和/或写入日志文件
　　使用 W3C 验证器对单个页面进行 HTML 验证
　　安排扫描（例如每周或每月）定期检查网站，无需记住
　　从 v5 开始，这更容易，并且提供了许多可以在扫描完成时执行的操作。
　　无需详细扫描即可执行详细扫描。
　　许多导出选项，包括完整报告、站点地图 xml、任何表格的 csv、图形可视化
　　存档功能现在得到了增强，可以在扫描时以站点吸盘类型的方式创建可浏览的本地存档
　　使用不同的设置管理任意数量的 网站
　　改进的 v5 - 更大的图标、可排序的列（名称、url 或上次检查的日期）和搜索框
　　通过停靠图标查看进度
　　Scrutiny 9 Mac版软件常见问题
　　1、检索完成，只报告了一个链接
　　快速测试 - 关闭浏览器中的 javascript 和 cookie 并尝试重新加载页面。如果您没有按预期看到您的页面，则您的 网站 需要启用一项或两项。这些选项位于站点设置和高级选项卡下的选项下。
　　首先要尝试将用户代理字符串切换到 Googlebot（这是首选项中的第一项，第一个选项卡，您应该能够从下拉列表中选择 googlebot）。如果这不起作用，请切换到“真正的”浏览器用户代理字符串之一，即 Safari 或 Firefox。
　　现在，审查现在有一个工具来帮助诊断此类故障。它可能会预测问题并在尝试爬网后为您提供诊断窗口。如果您拒绝或没有看到该报价，您仍然可以从“工具”菜单“启动 URL 的详细分析”中访问该工具。（无论抓取是否成功，此工具都可以从菜单中获得）。它显示了很多内容，包括加载了 Scrutiny 接收到的页面的浏览器窗口、html 代码本身以及请求/响应的详细信息。
　　2、页面超时/网络服务器停止响应/509/429/999状态码
　　这并不少见。一些服务器会同时响应许多请求，但其他服务器会遇到问题，或者如果受到相同 IP 的轰炸，可能会故意停止响应。
　　引入延迟的解决方案。从版本 8 开始，Scrutiny 可以更优雅地处理它。现在线程滑块上方有一个控件，可让您指定每分钟的最大请求数。
　　您无需对超时和延迟进行任何数学计算；这不是“每个线程”。Review 将根据您设置的线程数对事物进行计数（使用一些线程将有助于保持事物顺利运行）。如果它符合您指定的最大请求，它将减少线程数。
　　如果您的服务器响应缓慢，您可以增加超时时间。
　　据我们所知，999 是 LinkedIn 特有的，它们似乎在阻止自动检查器和机器人方面非常成功。如果您真的不想在结果中使用这些代码，唯一合理的方法是设置规则以忽略或不检查它们。
　　3、审查似乎抓取了比现有/扫描更多的页面而没有接近完成
　　Scrutiny 可能陷入循环的原因有很多。查询字符串中很可能存在某种会话 ID 或跟踪 ID，这使得每个 URL 看起来都是唯一的，甚至是对同一页面的重复访问。这可能是一个论坛/讨论区。一个简单的解决方案是使用“忽略查询字符串”设置。
　　如果您必须允许查询字符串，因为其中有一个页面 ID，Scrutiny 可以选择忽略会话 ID（或其他单个参数）。
　　4、浏览器中显示正常的链接会报404或其他错误
　　这发生在 http:// 链接和 https:// 链接都出现在 网站 上的某些服务器上。似乎有些服务器不喜欢对 http 和 https url 的快速请求。尝试从 https:// url 开始并将 http:// 链接列入黑名单（制定规则“不要检查收录 http://”的 url）并查看 https:// 链接是否返回正确的代码。
　　更改首选项中的用户代理字符串也是值得的，服务器有时会对浏览器不感知的 UA 字符串做出不同的响应，尽管版本 8 会自动使用其他设置进行一定数量的重试
　　5、[Social网站ie Youtube、Facebook] 的链接在 Scrutiny 中被报告为错误链接或错误，但链接在我的浏览器中可以正常工作吗？
　　在您的浏览器中，退出相关的 网站，然后访问该链接。然后您将看到 Scrutiny 看到的同一页面，因为默认情况下它不会尝试进行身份验证。
　　如果您看到一个页面显示“您需要登录才能查看此内容”，那么这就是答案。如果网页要求您登录，网站 是否应该返回 404 是有争议的，但这应该与相关的 网站 一起使用。
　　你有几个选择。您可以在 Scrutiny 中打开身份验证和 cookie（并使用这些复选框右侧的按钮登录）。您可以设置规则，使 Scrutiny 不会检查这些链接，或者您可以更改社交 网站 上的个人资料，以便每个人都可以看到内容。
　　如果问题是 LinkedIn 链接给出状态 999，那么这是另一个问题，LinkedIn 正在检测自动请求并发送 999 代码以示抗议。避免这种情况的唯一方法（据我所知）是严格限制审查（参见上面的“页面超时/网络服务器停止响应”），但这会严重减慢扫描速度，所以最好设置一个规则来忽略 LinkedIn链接
　　Scrutiny 9 for Mac 软件要求
　　系统要求
　　需要 Mac OS 10.8 或更高版本，英特尔。支持 10.12 (Sierra) 和视网膜屏幕
　　10.6 个用户应该运行 6.8.版本 21
　　10.5 个用户应该运行 4.5.版本 5（运行 32 位）
　　需要飞利浦 Hue 灯泡及其“桥”（所有零件原包装）
　　为了让一切正常工作，Bridge 的固件必须是最新的（免费且易于操作） 查看全部

　　网页源代码抓取工具(
思考：网站如何来判定是人类正常访问还是爬虫程序访问？
)
　　# 导入模块库（python内置的模块库）
from urllib import request
url = 'https://www.sina.com.cn/'
# 通过request的urlopen方法访问目标网站，获得响应对象
res = request.urlopen(url)
# 使用响应对象的read方法得到网页源代码，但是得到的是bytes格式的，需要用decode方法转成string
html = res.read().decode('utf-8')
print(html)
　　运行结果：
　　
　　注意：以上只是运行结果的部分截图；同时得到的response对象的read方法得到的结果是bytes，可以通过decode方法转成string，通过encode可以把string转成bytes格式。
　　思考：网站如何判断是正常人访问还是爬虫程序访问？ ? ?
　　一段代码解释上述思路
　　# 导入模块库（python内置的模块库）
from urllib import request
url = 'http://httpbin.org/get'
# 通过request的urlopen方法访问目标网站，获得响应对象
res = request.urlopen(url)
# 使用响应对象的read方法得到网页源代码，但是得到的是bytes格式的，需要用decode方法转成string
html = res.read().decode('utf-8')
print(html)
　　与之前的代码相比，只有url发生了变化。
　　我们来看看响应内容：
　　
　　看到这里，相信思考提出的问题已经得到解答。是的，就是通过请求头来确认是人还是程序访问网站。那么我们如何武装自己呢？不让网站发现我们是python程序怎么样？
　　是的，让我们从代码开始：
　　from urllib import request
# 定义常用变量
url = 'http://httpbin.org/get'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/4.0 '}
# 包装请求
req = request.Request(url=url, headers=headers)
# 获取页面响应
res = request.urlopen(req)
# 获得页面源代码
html = res.read().decode('utf-8')
print(html)
　　我们来看看结果：
　　
　　从运行结果可以看出，请求头应该是我们修改的。修改后的方法是使用request.Request()
　　案例一
　　前面的代码不难，现在来看一个案例。
　　百度贴吧数据采集
　　要求
　　1.输入贴吧名称
2.输入起始页
3.输入终止页
4.保存到本地文件：第1页.html、第2页.html ...
　　案例步骤
　　1.查找 URL 模式
　　 1.不同吧
对于不同吧，url中kw不同 。
2.不同页
第1页:http://tieba.baidu.com/f?kw=????&pn=0
第2页:http://tieba.baidu.com/f?kw=????&pn=50
第n页:pn=(n-1)*50
对于不同页，参数pn不同
　　2.获取网页内容
　　3 保存（本地文件、数据库）
　　别说了，让我们来看看代码吧！ ！ ！
　　from urllib import request,parse
import time
import random
class Tieba_Spider():
# 定义常用变量
def __init__(self):
self.url = 'http://tieba.baidu.com/f?kw={}&pn={}'
self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/4.0'}
# 获取页面源代码
def get_page(self, url):
req = request.Request(url=url, headers=self.headers)
res = request.urlopen(req)
html = res.read().decode('utf-8')
return html
# 解析源代码，提取数据
def parse_page(self):
pass
# 保存数据
def write_page(self, filename, html):
with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(html)
# 主函数
def main(self):
name = input('请输入你要去的吧名:')
start = int(input('请输入访问的起始页:'))
end = int(input('请输入访问的终止页:'))
kw = parse.quote(name)
for item in range(start, end+1):
url = self.url.format(kw, (item-1)*50)
html = self.get_page(url=url)
filename = '{}-第{}页.html'.format(name, item)
self.write_page(filename=filename, html=html)
print('第{}页下载完成'.format(item))
time.sleep(random.randint(1, 3))
if __name__ == '__main__':
spider = Tieba_Spider()
spider.main()
　　运行结果：
　　
　　 查看全部

　　网页源代码抓取工具(网站优化的入门非常简单，但是很难掌握，SEOer掌握和技能)
　　网站优化的介绍很简单，但是很难掌握。SEOer需要自主学习一些相关的知识点和技能，然后通过大量的实践来验证。今天给大家讲讲代码优化的注意事项（）。
　　
　　代码优化主要包括一些无用的代码删除、简化注释代码、代码压缩和js优化调整。通过网站优化代码优化，方便爬虫更快的爬取我们的代码，提高爬虫的爬取效率。特别是一些站点代码冗余的站点，增加了爬虫的压力，可能导致爬虫无法正常抓取整个页面的内容。在这种情况下，需要进行代码优化。
　　一、无用代码去除，精简注释代码
　　很多网站前端看起来很不错，但是看源码就会发现内容太混乱了。文章 中的注释代码加上各种无效的js和一些前端不显示但出现在源代码中的东西。此时，我们需要删除无用代码和注释代码。如果我们担心代码以后可能会被使用，我们可以制作一个备份文件来保存代码。
　　如果你用百度模拟爬取，你会发现百度给出的提示是只爬取网页源代码的前200K内容。如果我们的网站的源码内容只能超过200K，百度爬的可能性大吗？我们的页面有什么问题？因此，适当简化代码是避免影响百度爬取的必要条件。
　　二、代码压缩
　　代码压缩就是通过一些第三方工具对页面进行压缩。压缩后的代码可以减小源代码的大小，其目的也是为了提高爬虫的爬取效率。但是代码压缩会大大影响源码的阅读，因为整个源码中没有空行，所有的代码都接近了，但是你想看的源码可以通过代码解压来美化一下，这样就可以了可以正常读取代码。
　　三、css、js 精简
　　css和js被简化为两部分。先将一些用js和css写的内容以外部检索的形式写在源码中。然后合并js和css文件。多个这样的js文件可以合并为一个，从根本上减少了很多js和css的冗余代码，达到提高网站加载速度的目的。另外，css文件可以写在代码前面，js文件末尾的网站可以写，因为大部分js会影响加载速度，但不会影响前端显示，可以避免影响网站显示效率。 查看全部

　　网页源代码抓取工具(workspace中搜索stack-server、server、signal的packagespreference包的方法)
　　网页源代码抓取工具：1.libpython资源共享群：626017123官网：.gitbashgithub-pandaspanda/gitbash:powerfulcommand-lineapplicationtoolfortheweb3.pycharmpycharm的packagespreference菜单下就有很多文件了、还有projects、workspace、resources等菜单，上面这些都需要导出。
　　4.eclipse+pyenv在eclipse的workspace菜单下就可以找到相应的文件夹、直接打开，在workspace中搜索stack-server、server、signal就可以找到相应的python包的路径，就可以导入、抓取数据了。一、网页源代码获取篇二、整站提取资源下面提供一些方法：1.扒flaskrestfulapi例子地址：/#!python2.flask项目例子地址：env-python网页抓取secret-key抓取flaskapi图片抓取data、microblog数据2.1keyageonly网页源代码抓取同样可以打开flask网页源代码的下面是zkeaspredits.py地址：/~gohlke/pythonlibs/#!python3.x，打开以后，有下面这个地址，就是要找的数据，地址如下图所示。
　　同样我们可以搜索visit、time、info、account等词，获取数据，这个地址也是我们要找的地址。同样的方法可以获取name、email、path等数据。同样，也可以搜索all、everybody等数据。2.2扒neo4j/jimbowle网页源代码地址：。我们可以找到jimovea和jimoveobb。
　　经过以上方法，我们可以直接扒取jimovea的数据，同时我们还可以通过jimovea的数据、提取mail这个数据；我们也可以直接搜索pickup、all、allnew数据、知乎等数据、提取知乎数据；我们还可以直接搜索article、python这些数据，提取article数据；我们甚至还可以得到在stack-server的数据。
　　2.3nuget包地址：-packages/nuget-doctor-version/env-doctor-version可以找到不少包的位置2.4go包地址：-packages/这个可以直接抓取console、js、img等数据以及task等数据可以看到我们有源代码的文件夹，相当于libpython这个包。
　　test这个数据包、相当于抓取数据的包。3.爬取blog网页源代码例子地址：：projects3.1apis下面是github-coghfix/api-jimbo:toolsfornodebloggo网页源代码3.2packagetree3.3packages3.4documents-paths-packagedeclared3.5packages4.取得静态资源例子地址：4.1简单下载zhuangbbom/blogs4.2参考看一下代码#-*-coding:utf-8-*-importrequests#一直到解决了这个提示ajax问题asp=requests.get('')。 查看全部

　　网页源代码抓取工具(动态网页的爬取方式和静态网页(组图))
　　写在开头
　　鸽了很久，主要是最近几篇博客的阅读量实在是惨淡。最后几篇博客主要是关于笔记的内容。它们针对的是没有接触过这个领域的新手。它们似乎不是很受欢迎，或者它们可能写得不好（安静而有力）。经过几个月的积累和很多项目，是时候写点东西了！
　　如何从动态网页中获取数据？本博客将教您如何获取数据。
　　数据源
　　*nw*=1&amp;*anw*=1
　　以上两个网站就是我们教学的数据源！但是，这两个 网站 有点不同。腾讯新闻的爬取难度为入门级，网易新闻的爬取难度为进阶版。
　　这次让我们从入门级开始。毕竟，我们必须先学会走路才能跑。
　　流程实现
　　找到要爬取的源网站后，首先要做的永远是分析网页的结构，这也是最复杂的一步，需要不断尝试积累经验。
　　一般爬虫教程都是在静态网页上做的，这次我们处理的是动态网页。动态网页的爬取方式与静态网页的爬取方式有很大不同。事不宜迟，让我们开始吧！
　　1.网页F12大法
　　分析一个网页，对于一个静态网页，看源码，如下图：
　　红色框标记了工件。只要你能看到前端网页上的元素，就可以利用这个神器，在源码中找到一个元素的位置，而不用像剥洋葱一样让你一层一层剥。它的心，估计你真的要哭了！
　　
　　但是当我们看到页面底部的图表时，这个神器就不行了，因为前端图表已经跨入了另一个领域，那就是动态网页。例如下图
　　
　　你去刚才的神器里找，会得到如下代码。图表信息这么多，为什么只有一行代码？
　　
　　因为图表隐藏了一些东西，它是什么？没错，就是数据！这就是我们要和爬虫一起挖掘的宝藏！可明知有宝物，藏在何处？那我就教你动态网页的“寻龙”！
　　在F12页面找到Network接口，如下图：
　　
　　为什么一个是空白的？因为此时网页已经渲染完毕，我们只需要点击F5刷新页面，捕捉页面渲染的过程即可。
　　
　　好了，至此我们找到了宝藏，接下来就是挖三尺，挖出数据！
　　
　　经过大量的搜索和逐个文件的点击，我们挖掘到了终极宝藏！
　　
　　点击第一个文件，发现网页的网址是这样的。这个 URL 有 JQuery 参数，我们不能使用。我们需要删除以下参数。
　　
　　
　　让我们看一下数据格式。就是json数据格式，是一种很常见的动态网页数据格式，对阅读操作非常友好。有的朋友可能第一次看到这种格式的数据，那我们就用一些工具让数据看起来更好看吧！
　　工具网址
　　在线JSON解析
　　选中网页中的所有JSON数据，然后复制到工具网站中，发现格式变清晰了。
　　有的小伙伴可能对数据处理有一定的了解，会发现这其实是一个复合字典。
　　2.编码实现
　　前面解析了这么多网页。如果你耐心阅读，我希望你能从中有所收获。
　　成为 CV 战士是没有意义的。毕竟每次遇到不一样的事情，知道怎么解决问题然后用代码实现才是核心。
　　我们来实现一个爬取各种数据，并将csv文件保存到本地
　　1import requests
2import json
3import csv
4
5def china_total_data():
6 chinatotal_url = &#x27;https://view.inews.qq.com/g2/g ... 27%3B
7 response = requests.get(chinatotal_url).json() # 发出请求并json化处理
8 # 将获取到的json格式的字符串类型数据转换为python支持的字典类型数据
9 data = json.loads(response[&#x27;data&#x27;])
10 chinaDayList = data["chinaDayList"]
11 with open("病例.csv", "w+", newline="") as csv_file:
12 writer = csv.writer(csv_file)
13 header = ["date", "confirm", "suspect", "dead", "heal"] # 定义表头
14 writer.writerow(header)
15 for i in range(len(chinaDayList)):
16 data_row1 = [chinaDayList[i]["date"], chinaDayList[i]["confirm"], chinaDayList[i]["suspect"],
17 chinaDayList[i]["dead"], chinaDayList[i]["heal"]]
18 writer.writerow(data_row1)
19
20if __name__ == &#x27;__main__&#x27;:
21 china_total_data()
22
23
　　这样数据就爬下来保存在本地，保存为csv文件，供后续读取处理。
　　总结
　　这一次，我简单地实现了一个数据爬取工作。代码就不给太多了，希望小伙伴们可以看看这个例子，做个推论。
　　对了，上面不是有网页新闻页面吗，仅供大家练习使用！说是进阶版当然有道理，就等你自己去探索！
　　以后有机会的话，关于爬取数据的处理和可视化的教程也会发表博客，敬请期待！
　　结语
　　如果这个文章教会了你一些知识，请点赞关注，让博主看到。说明中如有错误或遗漏，请在评论中指出或提问。，博主会第一时间更新和回复，谢谢！ 查看全部

　　网页源代码抓取工具(【知识点】如何认识HTML源代码说到解析网页？)
　　文章目录​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​
　　上图已经神奇反转了，哈哈哈，想爬就爬，别拦着。
　　识别 HTML 源代码
　　说到解析网页，是不是需要我们自己先了解这些网页呢？
　　看看这个页面：
　　
　　解析网页
　　来，我们就拿这个网页来研究一下它的结构。其余网页是通用的。
　　首先，可以看到在网页的左侧，输入框是彩色的。在网页的右侧，还有一个颜色代码，这个胖四是怎么回事？
　　这称为标记、搜索或映射，无论您想如何称呼它。我们只需要知道左右两个颜色的地方是一一对应的。
　　那么，如何根据页面元素查找对应的代码块其实并不难。
　　
　　先点击我圈出来的地方，然后点击网页上对应的元素。
　　当我们专注于右边的代码时，我们可以看到很多三角形。稍微想一想，你就会知道那些三角形是上下层的关系。
　　
　　这些三角形是可扩展的。我们称每个三角形及其收录的所有内容为：标签。
　　（当然有些没有三角形的也叫标签，比如）
　　
　　如何查看标签，以“”作为标签的结尾。
　　这时候就会有兄弟标签和从属标签的区别。我习惯称它们之间的关系：父标签、子标签、兄弟标签、祖先标签。
　　这些概念在稍后讨论 Xpath 标记提取时将非常重要，因此请记住。
　　了解 Xpath
　　XPath 是一种将 XML 文档的层次结构描述为关系的方法。因为 HTML 是由 XML 元素组成的，所以我们可以使用 XPath 从 HTML 文档中定位和选择元素。
　　实际上有很多方法可以从网页源代码中提取数据。例如，有些人动不动就想出一个正则表达式。正则表达式在本系列的主干中没有提到，但最多是作为“附加文章”添加的。这是多么容易。
　　有些人还使用beautifulsoup。当我还是初学者时，我也学习了这个库。后来发现有很多不便，所以决定放弃。
　　其实并没有太大的不便，就是学了Xpath之后怎么看汤不顺眼。
　　我们来看看他们三者的性能对比：
　　爬取方式
　　表现
　　使用困难
　　安装难度
　　常规的
　　快的
　　困难
　　内置模块
　　美丽的汤
　　慢
　　简单的
　　简单（纯 Python）
　　lxml
　　快的
　　简单的
　　不难
　　你可以看到为什么美丽是缓慢的。在pycharm下，安装难度不大。
　　Xpath使用过程
　　看完Xpath的性能优势，我们再来看看Xpath是如何解析网页并获取我们需要的数据的。
　　
　　别着急，让我来解释一下图片。
　　1、首先，导入Xpath支持的模块，位于lxml包里面的etree模块，如果用pycharm时出现“报错”，别管它，能运行的，历史遗留原因。<br />2、其次，获取网页源码，这里需要使用content方法来对获取到的网页数据进行转换，不能使用text。<br />3、接着，对转换出的数据进行编解码。不然会看到一堆的乱码。<br />4、HTML方法，没什么好说的。<br />5、xpath方法，这里需要传入参数为待提取标签的Xpath路径。关于这个路径，一会儿会讲。<br />6、批量提取，关于这个批量提取，一会儿也会讲。<br />7、没什么好说的了。
　　Xpath 路径提取
　　
　　打开谷歌浏览器，在标签顶部右键，点击“复制”，在里面选择“复制Xpath”。如果没有问题，不要去“复制完整的 Xpath”。
　　这里我们统一使用谷歌浏览器。
　　这时候，我们就得到了相对的Xpath路径。
　　Xpath 基本语法摘录
　　Xpath 中有太多的语法，但我们一般不会用到那么多。无需死记硬背。我只为你挑选一些常用的。
　　
　　例子：
　　
　　
　　还有一个text()方法需要注意，没必要做那么多花里胡哨的。
　　Xpath函数封装
　　现在Xpath部分已经差不多完成了，我们来封装函数，做一个小demo。
　　如果要提取单个路径下的标签，可以使用以下方法：
　　def get_data(html_data,Xpath_path):<br /> '''<br /> 这是一个从网页源数据中抓取所需数据的函数<br /> :param html_data:网页源数据 (单条数据)<br /> :param Xpath_path: Xpath寻址方法<br /> :return: 存储结果的列表<br /> '''<br /><br /> data = html_data.content<br /> data = data.decode().replace("", "") #删除数据中的注释<br /> tree = etree.HTML(data) #创建element对象<br /><br /> el_list = tree.xpath(Xpath_path)<br /> return el_list
　　如果要从多个 Xpath 中提取数据，可以使用以下方法：
　　def get_many_data(html_data,Xpath_path_list):<br /> '''<br /> 通过多个Xpath对数据进行提取<br /> :param html_data: 原始网页数据<br /> :param Xpath_paths: Xpath寻址列表<br /> :return: 二维列表，一种寻址数据一个列表<br /> '''<br /> el_data = []<br /><br /> data = html_data.content<br /> data = data.decode().replace("", "")<br /> tree = etree.HTML(data)<br /><br /> for Xpath_path in Xpath_path_list:<br /> el_list = tree.xpath(Xpath_path)<br /> el_data.append(el_list)<br /> el_list = [] #安全起见就自己清理了吧<br /><br /> return el_data
　　至于要不要刷，看个人喜好了。
　　Xpath实践爬取小demo
　　做个小demo，搞定
　　
　　（图片已被替换，不知道为什么图片不合法）
　　这里是热榜文字和网址，一一匹配。
　　首先，我们查看以下页面：
　　
　　学得快的可以看到两条线索，有经验的可以看到三条线索：
　　
　　URL和文字都可以看，但如果我们想一次性全部拿走，我们需要查看其他几个标签的位置，然后找到我们需要的所有标签中最小的共同祖先标签。
　　
　　通过堆叠标签，我们可以很容易地看到它们都在​​​​
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　　网页源代码抓取工具(问题描述计算机硕士，YYDS！如何从HTML中提取文本)
　　本文介绍了从HTML网站抓取pdf文件的处理方法，对大家解决问题有一定的参考价值。有需要的朋友，和小编一起学习吧！
　　问题描述
　　计算机科学硕士，YYDS！
　　如何从 HTML 中删除 pdf 文档？我正在使用 R 并且只能从 HTML 中提取文本。 网站下面是我要抓取的示例。
　　如何从 HTML 中删除 pdf 文档？我正在使用 R，我只能从 HTML 中提取文本。我要报废的网站示例如下。
　　.th/English/MonetaryPolicy/Northern/EconomicReport/Pages/Releass_Economic_north.aspx
　　谢谢
　　推荐答案
　　当您说要从 HTML 页面中获取 PDF 文件时，我认为您面临的第一个问题实际上是确定这些 PDF 文件的位置。/p>
　　当您说要从 HTML 页面中抓取 PDF 文件时，我认为您面临的第一个问题是实际识别这些 PDF 文件的位置。
<p>library(XML)
library(RCurl)
url 查看全部

　　网页源代码抓取工具(
安装BeautifulSoup库的使用规则介绍及重点知识介绍库)
　　
　　BeautifulSoup 库
　　虽然 XPath 比正则表达式使用起来更方便，但并不是最方便，只是更方便。我们的 BeautifulSoup 库可以让您更轻松地抓取您想要的内容。
　　安装 BeautifulSoup 库
　　在使用之前，还是老规矩先安装 BeautifulSoup 库。说明如下：
　　pip install beautifulsoup4
　　其中文开发文件：
　　https://www.crummy.com/softwar ... .html
　　BeautifulSoup 库简介
　　BeautifulSoup 库是一个强大的 Python 语言 XML 和 HTML 解析库。它提供了一些简单的函数来处理导航、搜索、修改解析树等。
　　BeautifulSoup 库还可以自动将输入文档转换为 Unicode 编码，将输出文档自动转换为 UTF-8 编码。
　　所以在使用BeautifulSoup库的过程中，开发时不需要考虑编码问题，除非你解析的文档没有指定编码方式，开发时需要进行编码处理。
　　接下来详细介绍一下 BeautifulSoup 库的使用规则。
　　选择翻译
　　下面，我们来详细介绍一下 BeautifulSoup 库的关键知识。
　　首先，BeautifulSoup 库中的一个重要概念是解释器的选择。因为它的底层依赖都是这些解释器，所以我们有必要去了解它们。博主特意列了一张表：
　　口译员
　　如何使用
　　优势
　　缺点
　　Python 标准库
　　BeautifulSoup(code,'html.parser')
　　Python内置标准库，执行速度适中，容错能力强
　　Python2.7.3 和 Python3.2.2 之前的版本容错性差
　　lxml HTML解析器
　　BeautifulSoup（代码，'lxml'）
　　解析速度快，容错能力强
　　需要安装C语言库
　　lxml XML解析器
　　BeautifulSoup（代码，'xml'）
　　快速解析，唯一支持XML的解析器
　　需要安装C语言库
　　html5lib
　　BeautifulSoup（代码，'html5lib'）
　　最佳容错性，以浏览器的方式解析文档，生成HTML5格式的文档
　　解析很慢
　　从上表可以看出，爬虫我们一般使用lxml HTML解析器。它不仅速度快，而且兼容性强。只是安装C语言库的一个缺点（不能叫缺点，应该叫麻烦）。
　　基本用法
　　使用BeautifulSoup库需要像其他库一样导入，但是虽然安装了beautifulsoup4，但是导入的名字不是beautifulsoup4，而是bs4。用法如下：
　　from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(&#39;Hello World&#39;, &#39;lxml&#39;)
print(soup.h1.string)
　　运行后，输出文本如下：
　　
　　节点选择器
　　基本用法很简单，这里就不赘述了。下面开始详细学习BeautifulSoup库的所有重要知识点，第一个就是节点选择器。
　　所谓节点选择器，就是直接通过节点名称来选择节点，然后使用字符串属性来获取节点中的文本，是最快的获取方式。
　　例如，在基本用法中，我们使用 h1 直接获取 h1 节点，然后通过 h1.string 获取其文本。但是这种用法有一个明显的缺点，就是不适合复杂的关卡。
　　因此，我们需要在使用节点选择器之前收缩文档。比如一个文档很大，但是我们获取的内容只是在id为blog的div中，那么非常适合我们先获取这个div，然后在div里面使用节点选择器。
　　HTML 示例代码：
　　
我是一个测试页面
我的主页
CSDN首页
Python板块
　　在下面的示例中，我们仍然使用这段 HTML 代码来解释节点选择器。
　　获取节点名称属性内容
　　这里先教大家如何获取节点的name属性和内容。示例如下：
　　from bs4 import BeautifulSoup
with open(&#39;demo.html&#39;, &#39;r&#39;, encoding=&#39;utf-8&#39;) as f:
html = f.read()
soup = BeautifulSoup(html, &#39;lxml&#39;)
# 获取节点的名称
print(soup.title.name)
# 获取节点的属性
print(soup.meta.attrs)
print(soup.meta.attrs[&#39;charset&#39;])
# 获取节点的内容(如果文档有多个相同属性，默认获取第一个)
print(soup.a.string)
# 也可以一层一层的套下去
print(soup.body.ul.li.a.string)
　　运行后效果如下：
　　
　　这里注释的代码很详细，这里不再赘述。
　　获取所有子节点
　　一般来说，一个节点的子节点可能有很多个，通过上述方法只能得到第一个。如果要获取一个标签的所有子节点，有两种方法。我们先来看代码：
　　from bs4 import BeautifulSoup
with open(&#39;demo.html&#39;, &#39;r&#39;, encoding=&#39;utf-8&#39;) as f:
html = f.read()
soup = BeautifulSoup(html, &#39;lxml&#39;)
# 获取直接子节点
print("获取直接子节点")
contents = soup.head.contents
print(contents)
for content in contents:
print(content)
children = soup.head.children
print(children)
for child in children:
print(child)
　　运行后效果如下：
　　
　　如上代码所示，我们有两种方式获取所有子节点，一种是通过contents属性，另一种是通过children属性，两种遍历的结果是一样的。
　　但是需要特别注意，这里要获取所有的子节点，它会将换行符一起计算，所以在控制台输出中会看到很多空行。因此，在实际爬虫中，遍历时必须删除这些空行。
　　获取所有后代节点
　　由于可以得到直接的子节点，所以也可以得到所有的后代节点。BeautifulSoup 库为我们提供了 descendants 属性来获取后代节点。示例如下：
　　from bs4 import BeautifulSoup
with open(&#39;demo.html&#39;, &#39;r&#39;, encoding=&#39;utf-8&#39;) as f:
html = f.read()
soup = BeautifulSoup(html, &#39;lxml&#39;)
# 获取ul的所有子孙节点
print(&#39;获取ul的所有子孙节点&#39;)
lis = soup.body.ul.descendants
print(lis)
for li in lis:
print(li)
　　运行后效果如下：
　　
　　同样，后代在获取后代节点时也会计算换行符。重要的是要注意，descendants 属性将文本内容本身计为后代节点。
　　父节点和兄弟节点
　　同样，在实际的爬虫程序中，我们有时需要反向搜索父节点，或者搜索兄弟节点。
　　BeautifulSoup库为我们提供了parent属性获取父节点，next_sibling属性获取当前节点的下一个兄弟节点，previous_sibling属性获取上一个兄弟节点。
　　示例代码如下：
　　from bs4 import BeautifulSoup
with open(&#39;demo.html&#39;, &#39;r&#39;, encoding=&#39;utf-8&#39;) as f:
html = f.read()
soup = BeautifulSoup(html, &#39;lxml&#39;)
# 获取第一个a标签的父亲节点的class属性
print(soup.a.parent[&#39;class&#39;])
li1 = soup.li
li3 = li1.next_sibling.next_sibling.next_sibling.next_sibling
li2 = li3.previous_sibling.previous_sibling
print(li1)
print(li2)
print(li3)
for sibling in li3.previous_siblings:
print(sibling)
　　运行后效果如下：
　　
　　前面说过，节点选择器也会把换行符'\n'算作一个节点，所以第一个li需要传递两个next_sibling才能得到下一个li节点。上一个也是如此。其实还有一种更简单的方法可以避免这些换行符被计算在内，就是在获取网页源代码的时候，简单的去掉换行符和空格即可。
　　方法选择器
　　对于节点选择器，博主介绍过可以用更少的文本内容来完成。但是，爬虫实际抓取到的url数据量很大，不适合开始使用节点选择器。所以，我们不得不考虑通过方法选择器进行处理的第一步。
　　find_all() 方法
　　find_all()方法主要用于根据节点名称、属性、文本内容等选择所有满足要求的节点，其完整定义如下：
　　def find_all(self, name=None, attrs={}, recursive=True, text=None,
limit=None, **kwargs):
　　范围
　　意义
　　姓名
　　指定节点名称
　　属性
　　指定属性名和值，比如找到value="text"的节点，attrs={"value":"text"}
　　递归的
　　Boolean 类型，值为 True 查找后代节点，值为 False 为直接子节点，默认为 True
　　文本
　　指定要查找的文本
　　限制
　　因为find_all返回的是一个列表，可以长也可以短，limit类似于数据库语法，限制了获取的次数。不设置全部返回
　　【实战】还是测试上面的HTML，我们得到name=a，attr={"class":"aaa"}，文本等于text="Python section" section的节点。
　　示例代码如下所示：
　　from bs4 import BeautifulSoup
with open(&#39;demo.html&#39;, &#39;r&#39;, encoding=&#39;utf-8&#39;) as f:
html = f.read()
soup = BeautifulSoup(html.strip(), &#39;lxml&#39;)
a_list = soup.find_all(name=&#39;a&#39;, attrs={"class": &#39;aaa&#39;}, text=&#39;Python板块&#39;)
for a in a_list:
print(a)
　　运行后效果如下：
　　
　　查找（）方法
　　find() 和 find_all() 的区别只有一个 all，但结果有 2 点不同：
　　1.find() 只查找第一个满足条件的节点，而 find_all() 查找所有满足条件的节点 2.find() 方法返回 bs4.element.Tag 对象，并且 find_all() 返回一个 bs4.element.ResultSet 对象
　　接下来，我们在上面的 HTML 中查找 a 标签，看看返回的结果有什么不同。示例如下：
　　from bs4 import BeautifulSoup
with open(&#39;demo.html&#39;, &#39;r&#39;, encoding=&#39;utf-8&#39;) as f:
html = f.read()
soup = BeautifulSoup(html.strip(), &#39;lxml&#39;)
a_list = soup.find_all(name=&#39;a&#39;)
print("find_all()方法")
for a in a_list:
print(a)
print("find()方法")
a = soup.find(name=&#39;a&#39;)
print(a)
　　运行后效果如下：
　　
　　CSS 选择器
　　首先，我们来了解一下 CSS 选择器的规则：
　　1..classname：选择样式名为classname的节点，即class属性值为classname的节点2.#idname：选择id属性为idname的节点3.nodename ：用nodename选择节点名node
　　一般来说，在 BeautifulSoup 库中，我们使用函数 select() 来操作 CSS 选择器。一个例子如下：
　　from bs4 import BeautifulSoup
with open(&#39;demo.html&#39;, &#39;r&#39;, encoding=&#39;utf-8&#39;) as f:
html = f.read()
soup = BeautifulSoup(html.strip(), &#39;lxml&#39;)
li = soup.select(&#39;.li1&#39;)
print(li)
　　在这里，我们选择类等于 li1 的节点。运行后效果如下：
　　
　　嵌套选择节点
　　因为，我们需要实现嵌套 CSS 选择器的使用，但是上面的 HTML 并不适合。在这里，我们稍作修改，改一下 查看全部

　　网页源代码抓取工具(如何通过Chrome开发者工具寻找一个网站上特定数据的抓取)
　　网上爬虫教程太多了，去知乎搜索，估计能找到不少于100篇。每个人都高兴地从互联网上刮下另一个 网站。但是只要对方网站更新，很有可能文章中的方法已经失效了。
　　每一个网站捕获的代码都不一样，但是背后的原理是一样的。对于绝大多数 网站 来说，爬取程序就是这样。今天的文章文章不讲任何具体的捕获网站，只讲一个常见的事情：
　　如何使用 Chrome DevTools 找到一种方法来抓取 网站 上的特定数据。
　　我这里演示的是Mac上的英文版Chrome，在Windows上使用中文版的方法是一样的。
　　&gt; 查看网页源代码
　　右键单击网页并选择“查看页面源代码”以在新选项卡中显示与此 URL 对应的 HTML 代码文本。
　　
　　此功能不被视为“开发人员工具”的一部分，但非常常用。此内容与您直接从代码中向该 URL 发出 GET 请求（无论权限如何）所获得的内容相同。如果你能在这个源码页上搜索到你想要的内容，你可以按照它的规则通过regular、bs4、xpath等方式提取文本中的数据。
　　
　　但是，对于许多异步加载数据的 网站，您无法从该页面中找到您想要的内容。或者因为权限、验证等限制，代码中得到的结果与页面显示不一致。在这些情况下，我们需要更强大的开发人员工具来提供帮助。
　　&gt; 元素
　　在网页上右击选择“Inspect”进入Chrome开发者工具的元素选择器。在工具中是元素选项卡。
　　
　　元素有几个功能：
　　
　　从 Elements 工具中定位数据比我们之前在源代码中直接搜索更方便，因为您可以清楚地看到它所在的元素结构。但这里有一个特别提醒：
　　Elements中看到的代码不等于请求URL得到的返回值。
　　它是网页经过浏览器渲染后的最终效果，包括异步请求数据，以及浏览器本身对代码的优化更改。因此，您无法完全按照 Elements 中显示的结构获取元素，在这种情况下，您可能不会得到正确的结果。
　　&gt; 网络
　　选择开发者工具中的Network选项卡，进入网络监控功能，也就是我们常说的“抓包”。
　　
　　这是爬虫使用的最重要的功能。主要解决两个问题：
　　抓什么
　　怎么抓
　　抓什么是指如何找到通过异步请求获取的数据的来源。
　　打开Network页面，打开记录，然后刷新页面，可以看到所有发送的请求，包括数据、JS、CSS、图片、文档等都会显示出来。您可以从请求列表中找到您的目标。
　　一个一个找到它们会很痛苦。分享几个tips：
　　找到收录数据的请求后，下一步是以编程方式获取数据。现在是第二个问题：如何捕捉它。
　　并不是所有的 URL 都可以直接通过 GET 获取（相当于在浏览器中打开地址），通常还要考虑以下几点：
　　请求方法，GET 或 POST。
　　请求附带的参数数据。GET 和 POST 以不同的方式传递参数。
　　头信息。常用的有user-agent、host、referer、cookie等。cookie是用来识别请求者身份的关键信息。对于需要登录的网站，这个值是必不可少的。网站 经常使用其他项目来识别请求的合法性。相同的请求可以在浏览器中完成，但不能在程序中完成。大多数情况下，标题信息不正确。您可以将这些信息从 Chrome 复制到程序中，从而绕过对方的限制。
　　通过单击列表中的特定请求，可以找到上述所有信息。
　　
　　
　　
　　找到正确的请求，设置正确的方法，传递正确的参数和头信息，网站上的大部分信息都可以做到。
　　网络还有一个功能：右键点击列表，选择“Save as HAR with content”，保存到文件。该文件收录列表中所有请求的参数和返回值信息，方便您查找和分析。（实践中发现直接搜索往往无效，保存到文件后才能搜索）
　　
　　除了 Elements 和 Network 之外，开发者工具中还有一些功能，例如：
　　来源，查看资源列表和调试 JS。
　　控制台，显示页面的错误和输出，可以执行JS代码。很多网站都会把彩蛋放在这里招募（找比较有名的网站试试）。
　　
　　但这些功能与爬虫关系不大。如果开发 网站 并优化 网站 以提高速度，则需要处理其他功能。这里不多说。
　　总结一下，其实你应该牢记以下几点：
　　在“查看源代码”中可以看到的数据可以通过程序直接请求当前的URL来获取。
　　Elements 中的 HTML 代码不等于请求返回值，只能作为辅助。
　　在网络中使用内容关键字搜索，或保存为 HAR 文件并搜索以找到收录数据的实际请求
　　查看请求的具体信息，包括方法、头、参数等，复制到程序中使用。
　　了解了这些步骤后，网上的大部分资料都可以得到。说“解决一半问题”不是头条新闻。
　　当然，说起来容易一些，但是想要精通的话，还有很多细节需要考虑，还需要不断的练习。但是考虑到这几点，再看各种爬虫案例，思路就会更加清晰。 查看全部

　　网页源代码抓取工具(2021年12月份开发者@wmjordan发布开放源代码1.0版本)
　　PDF Patcher 是专门用于处理 PDF 文档的 Windows 工具。它有12年的历史，可以执行修改PDF、编辑PDF书签、合并、拆分、提取页面内容和OCR等功能。供对PDF编辑感兴趣的开发者参考，新版本中移除了捐赠二维码。@Appinn
　　
　　感谢@mate 的提醒。
　　“PDF Patcher”开源代码
　　我只是从开发者的官网了解到细节。2021年12月，开发者@wmjordan发布文章：PDF patcher将发布开源1.0版本，其中提到因家事受自己影响，决定开源PDF补丁：
　　过去一个月，我一直在想PDF Patcher之前已经免费供大家使用，偶尔也有朋友希望开源代码。或许，现在也是做出一些调整的时候了。
　　新版PDF补丁将保持一致绿色、免费、无过期、无广告。除第三方组件外，源代码将完全开放。希望关心的人能够使用这些代码——无论是收费的还是免费的——来制作造福世界的工具。授权表格也将更改，不再包括捐赠页面。具体授权书将在发布时披露。
　　而就在前几天，也就是2021年12月24日，@wmjordan 在 GitHub 上正式开放了源代码：
　　PDF Patcher 是我从 2009 年开始开发的多功能 PDF 文档工具箱，到现在已经十二年了。致力于为PDF文档免去烦恼，拥有强大的PDF书签编辑器（可以自动生成书签），超快速的从PDF文档中提取图片不丢失的能力，并且可以合并图片和PDF文档统一页面大小，消除了文档的打印和复印限制，这是用户多年来喜爱的功能。针对高端开发者，提供了文档结构分析器等一系列功能。
　　根据此前文章的公告，从今天开始，PDF补丁的源代码（第三方组件除外）将完全开放给想学习PDF文档处理技术的人。用户请注意，本软件及源代码采用“良心授权”协议——如果用户每次使用本软件都受益，就应该做好事；如果源代码用于开发新软件并获得收益，应将不少于千分之一的收益捐赠给社会弱势群体。
　　急，如果以后可以删除捐赠二维码，软件就不再需要用户捐赠了，以后软件界面也会删除捐赠二维码。
　　主要功能：PDF补丁接口
　　下面的截图来自这里。
　　
　　它看起来没有那么漂亮，但在简单的界面下，它是一个高效的界面。在左侧栏中选择一个功能后，右侧会打开一个新的选项卡进行处理，可以同时打开多个功能，互不干扰。
　　
　　这样，大部分人对PDF文档的处理需求都可以在这个小工具上实现。
　　并且，开发者更特别的许可协议：
　　许可协议
　　“PDF Patcher”软件（以下简称软件）受著作权法、国际条约规定和其他知识产权法律和条约的保护。该软件对最终用户免费，但有附加条件。在遵守本软件的前提下，您可以在遵守本协议的基础上自由使用和传播。一旦您安装、复制或使用本软件，即表示您已同意本协议的各项条款。如果您不同意本协议，请不要安装和使用本软件，也不要使用其源代码。
　　附加条件：每一位使用本软件的用户，如果本软件对您有帮助，请您在使用本软件后做好一件事。善行不分大小。例如：
　　如果有父母在，可以为父母做一顿美味的饭菜，或者为他们按摩或洗脚；如果他们在很远的地方，你可以给他们打电话，向他们问好他们的健康和生活。下大雨的时候，如果你有一把伞，你可以和你的旅伴分享；阳光明媚的时候，如果看到在阳光下工作的环卫工人，可以给他们买一瓶水；在公共交通工具上，或在公共场所排队等候时，如果有座位，请给老人、孕妇或举重者。你可以用自己擅长的技能为身边的人解决问题；您可以与他人分享您的知识，以便他们受益；你可以把钱捐给比你更困难的人。如果你觉得这款软件真的好用，请将其用法介绍给他人，以便他人使用本软件受益；或者介绍其他你认为好用的软件给别人。
　　如果您在使用本软件后不能做一件好事，请记住这一点。一有机会就做好事。是否遵守本用户协议完全取决于您的良心。这是“良心授权”。
　　获得
　　原文链接： 查看全部

　　网页源代码抓取工具(殊不知更改网页地址后旧网页301重定向的代码精选！！
)
　　2012 年 4 月 6 日：02:58
　　很多网站，为了吸引访问者的注意力，添加了很多组件，但是这样的组件越多，网站的打开速度就越慢；另一方面，如果你的网站是图片站，那么更需要通过代码细化来合理优化首页代码，配合数据展示
　　
　　Nginx下更改网页地址后旧网页301重定向的代码
　　2018 年 2 月 3 日 01:09:49
　　总结：Nginx下更改网页地址后旧网页301重定向的代码
　　
　　精选！网页设计媒体图标素材汇总【免费下载】
　　2/6/202115:15:24
　　网页设计离不开各种社交媒体图标，比如常见的YouTube、Facebook、Twitter等，那么根据网页设计的风格，应该选择不同类型的媒体图标风格，比如黑白风格、水彩风格, 平面样式 等等
　　
　　实现网站（网页）跳转并可以隐藏跳转后URL的代码
　　2/3/2018 01:10:32
　　实现网站（网页）跳转的代码，跳转后隐藏URL Chengzi 2017-04-0423:44:01 浏览304条评论0 阿里云域名根目录http网页设计UIhtdocscharsetindexhtml总结：实现网站(网页)跳转并隐藏跳转后URL的代码
　　
　　网页登录成功后如何在php中实现网页跳转
　　9/7/202009:03:32
　　网页登录成功后php实现网页跳转的方法：首先打开编辑器，新建一个php文件；然后输入代码“header('Location:index.php');” 在php文件中；最后在浏览器中运行它，这将跳转到索引时
　　
　　90后黑客入侵最高检网站改源码盗取流量
　　15/12/2010 12:02:00
　　19岁的范冬冬和文超被指控多次入侵包括最高人民检察院在内的多个政府机构的网站后台，并将其他网站的网页源代码更改为提高搜索排名率以获取利润。记者昨日获悉，涉嫌非法侵入电脑...
　　
　　码农在网站的源码中吐槽老大，最后被炒了
　　17/1/2013 11:08:00
　　上周，一条关于网站源代码的微博给大家带来了欢乐。在某网站主页的源码中，程序员发泄了自己的不满，抱怨公司没有年终奖，并好心劝告不要指望任何想来公司的人。
　　
　　百度竞价网络调用代码：如何实现一个网页的多个入口
　　2016 年 12 月 8 日 09:07:00
　　最近百度对恶意代码检查也很严格，业内都懂，不过用百度自己的产品也没关系。早在一年前，百度的竞价码就在很多地方被使用。今天就来说说如何灵活尝试百度的web调用代码，而不是只在后台设置简单的页面，体验不好或者不符合网站的结构。一般做竞价的朋友会在一些网站看到一个页面有多个电话
　　
　　如何制作网页，制作个人网页的简单教程
　　15/1/2021 15:05:40
　　前面我们谈到了如何创建自己的网站 以及如何构建网站。在制作网站的时候，首先要得到我们自己的head部分，而网站的header就是我们的网页。首先，在创建网页的时候，我们需要知道
　　
　　即无法显示此页面
　　2021 年 12 月 4 日 18:13:58
　　ie无法显示网页的解决方法：先点击“工具”图标，然后在弹出的菜单栏中点击“Internet选项”菜单；然后单击“高级”选项卡；重置设备。本文
　　
　　如何使用casperjs实现网页截图
　　24/6/2021 21:12:40
　　这篇云计算文章 文章 向你展示了如何使用 casperjs 对网页进行截图。内容简洁易懂。绝对会让你眼前一亮。通过这个文章的详细介绍，希望你能
　　 查看全部

　　网页源代码抓取工具(网页源代码抓取工具:主要有两个，一个是jsoup)
　　网页源代码抓取工具:，主要有两个，一个是jsoup，一个是requests。这两个都是python语言写的，只是一个基于http协议，一个基于https协议。
　　以前写过一个用javascript编写的爬虫，用浏览器即可，但是需要自己封装一个浏览器。我写这个爬虫的本意是方便自己查看自己数据，以便对数据做深入分析的。
　　你说的这种情况应该是指python爬虫吧，这个最简单的有现成的库可以使用scrapy，
　　可以使用pythonscrapy模块
　　最简单的有一个scrapy。
　　使用网站库+脚本管理+自行封装工具+代理服务器，
　　可以参考下，
　　用javascript代码可以很轻松就实现。
　　阿里巴巴的购物爬虫有一些利用js实现。其他网站不清楚。
　　可以用extrememarket3js/malloc·github看看有没有写过的js库。
　　会写html基本语法吗？nodejs？rapidjs这种包还没用上过！
　　搞一个html模板字符串（写上图片等），
　　可以使用requests库来处理网络js动态加载资源的例子：helloworldhttprequests库支持网络请求，而且是原生的http类型， 查看全部

　　网页源代码抓取工具(seo网站优化中怎样增加百度蜘蛛？SEO工作中的问题)
　　源代码是指原创代码，可以是任何语言代码seo网站源代码。源代码是指编写的最原创程序的代码。要运行的软件是编写好的，程序员需要他们的“语言”来编写程序。计算机中运行的一切都是用程序编译的（包括操作系统，如Windows、Word等，还有网络游戏），用计算机语言编写程序，直接用计算机语言编译的程序就是它称为源代码。比如VisualBasic写的源代码文件一般是.bas文件，而C++写的源代码文件一般是.cpp文件。源代码不能直接运行，必须编译运行。源代码编译处理后，可以直接在操作系统下运行。&lt; @2.很多站长都喜欢使用构建的程序的源代码网站，因为它可以很方便的修改，对于任何seo人员来说都是一个很好的切入点。3.从字面上看，源文件指的是一个文件，指的是源代码的集合。源代码是一组可以实现特定功能的具有特定含义的字符（程序开发代码）。4.“源代码”在大多数情况下等于“源文件”。源代码是一组可以实现特定功能的具有特定含义的字符（程序开发代码）。4.“源代码”在大多数情况下等于“源文件”。源代码是一组可以实现特定功能的具有特定含义的字符（程序开发代码）。4.“源代码”在大多数情况下等于“源文件”。
　　如何在seo网站优化中增加百度蜘蛛抓取？
　　在SEO工作中，适当增加百度蜘蛛对网站的抓取，有助于增加网站内容的收录量，从而进一步提高seo网站源码的排名.
　　
　　这是每个网站运营经理都必须思考的问题，所以在增加网站百度蜘蛛抓取量之前，我们必须考虑的问题之一就是seo网站源码：增加网站的开启速度。
　　保证页面打开速度符合百度标准要求，让百度蜘蛛顺利爬取每个页面，如seo网站源码：移动端优先索引，要求首页加载速度保持在3以内秒。
　　为此，我们可能需要 seo网站 源代码：
　　① 简化网站程序代码，如：合并CSS和JS。
　　② 打开服务器缓存，配置cdn云加速，或者百度MIP等。
　　③ 定期清理网站冗余数据库信息等。
　　④ 压缩网站图片，尤其是菜谱和食物网站。
　　当我们很好地解决了网站打开速度的问题，为了提高百度蜘蛛的爬取量，我们可以尝试以下方法：
　　1、提高页面更新频率
　　这里我们一般采用以下三种方法：
　　①持续输出符合用户搜索需求的原创有价值的内容，有助于提升搜索引擎对优质内容的偏好。
　　并且，保持一定的更新频率，而不是三天打鱼两天晒网，没有规律可循。
　　② 在网页的侧边栏中，调用“随机文章”标签，有利于增加页面的新鲜度，从而保持页面不断出现文章@而不是收录@ &gt; 过去，但被认为是新内容 &gt;。
　　③ 合理利用有一定排名的老页面，其中适当增加一些内链指向新的文章，在满足一定数量的基础上，有利于转移权重，提高爬取百度蜘蛛。
　　2、大量的外部链接
　　从搜索引擎的角度来看，权威的、相关的、权重高的外部链接被比作外部投票和推荐。如果您的每个栏目页面在一定时期内持续获取这些链接。
　　那么，搜索引擎就会认为这些栏目页面中的内容值得抓取，从而增加百度蜘蛛的访问量。
　　3、提交百度链接
　　通过主动向百度提交新链接，也可以达到目标URL被抓取的概率。具体方法可以如下：
　　①制作网站地图，在百度搜索资源平台后台提交sitemap.xml版本的地图。同样，您也可以创建一个 Html 版本的站点地图，并将其放在主页的导航中。
　　② 使用百度API接口向搜索引擎提交新链接。
　　③在网站Html源码页面中，添加百度给出的JS代码，只要有人访问任何页面，就会自动ping百度蜘蛛抓取。
　　4、创建百度蜘蛛池
　　这是一个资源密集型的策略，一般不推荐给大家，主要是通过构建大量的网站，在每个网站之间形成一个闭环。
　　这些网站的内容每天定期分批更新，以吸引百度蜘蛛访问这些网站。
　　然后，利用这些网站中的“内部链接”指向需要爬取的目标URL，从而增加目标网站，百度蜘蛛爬取的量。
　　总结：SEO网站优化，增加百度蜘蛛的爬取次数，首先需要保证页面速度，其次可以使用的相关策略，如上所述，基本可以满足爬取一般网站的要求。仅供参考和讨论。 查看全部

　　网页源代码抓取工具(
WebScraper：如何从网页中提取数据的Chrome网页数据提取插件)
　　
　　我要分享的工具是一个Chrome插件，叫做：Web Scraper，这是一个Chrome网页数据提取插件，可以从网页中提取数据。从某种意义上说，你也可以把它当作一个爬虫工具来使用。
　　也因为最近在梳理36氪文章的一些标签，想看看还有哪些其他风险投资相关的标准网站可以参考，所以找到了一家公司，名字叫：“恩牛”数据”网站，它提供的一组“行业系统”标签，具有很大的参考价值。意思是我们要抓取页面上的数据，集成到我们自己的标签库中，如下图红色部分：
　　
　　如果是规则显示的数据，也可以用鼠标选中，然后复制粘贴，不过还是需要想一些办法嵌入到页面中。这时候才想起之前安装了Web Scraper，于是就试了一下。让大家安心~
　　Web Scraper 是一个 Chrome 插件，一年前在三门课程的公开课上看到过。号称是不知道编程就可以实现爬虫爬取的黑科技。不过好像找不到三门课程的官网。你可以百度：《爬虫三课》还是可以找到的。名字叫《人人都能学的数据爬虫课程》，但好像要交100块钱。我觉得这个东西可以看网上的文章，比如我的文章~
　　简单来说，Web Scraper 是一个基于 Chrome 的网页元素解析器，可以通过视觉点击操作从自定义区域中提取数据/元素。同时还提供定时自动提取功能，可以作为一套简单的爬虫工具使用。
　　这里顺便解释一下网页提取器爬虫和真实写代码爬虫的区别。使用网页提取器自动提取页面数据的过程有点类似于模拟手动点击的机器人。它首先让您定义要在页面上抓取的元素。，以及抓取哪些页面，然后让机器替人操作；而如果你用Python写爬虫，你更有可能使用网页请求命令下载整个网页，然后用代码解析HTML页面元素，提取出你想要的内容，一遍遍重复再次。相比之下，使用代码会更灵活，但解析的成本会更高。如果是简单的页面内容提取，我也推荐使用Web Scraper。
　　关于Web Scraper的具体安装过程和完整功能的使用，今天的文章我就不展开了。第一个是我只使用我需要的部分，第二个是因为市面上有很多关于Web Scraper的教程，大家可以自行查找。
　　这里只是一个实际的过程，给大家简单介绍一下我是如何使用它的。
　　第一步是创建站点地图
　　打开Chrome浏览器，按F12调出开发者工具，Web Scraper在最后一个标签，点击它，然后选择“创建站点地图”菜单，点击“创建站点地图”选项。
　　
　　首先输入你要爬取的网站网址，以及你自定义的爬取任务的名称。比如我取的名字是：xiniulevel，网址是：
　　第二步，创建抓取节点
　　我要抓取的是一级标签和二级标签，所以先点击我刚刚创建的Sitemap，然后点击“添加新选择器”进入抓取节点选择器配置页面，点击“选择”页面上的按钮，您将看到一个浮动层出现
　　
　　此时，当您将鼠标移入网页时，它会自动将您鼠标悬停的位置以绿色突出显示。这时候你可以先点击一个你想选中的区块，你会发现这个区块变成了红色。如果要选中同级的所有块，可以继续点击下一个相邻的块，那么工具会默认选中同级的所有块，如下图：
　　
　　我们会发现下方悬浮窗的文本输入框自动填充了block的XPATH路径，然后点击“完成选择！” 结束选择，浮动框消失，选中的 XPATH 自动填充到下方的 Selector 行中。还要确保选中“多个”以声明您要选择多个块。最后，单击保存选择器按钮结束。
　　
　　第三步获取元素值
　　完成Selector的创建后，回到上一页，你会发现多了一行Selector表格，那么你可以直接点击Action中的Data preview，查看你想要获取的所有元素值。
　　
　　
　　上图所示的部分是我添加了两个选择器的情况，一个一级标签，一个二级标签。我点击数据预览时弹出的窗口内容其实就是我想要的，直接复制到EXCEL即可，不需要太复杂。自动爬取处理。
　　以上就是对Web Scraper使用过程的简单介绍。当然，我的使用并不是完全高效，因为每次想要获取二级标签，都得手动切换一级标签，然后执行抓取命令。应该有更好的方法，但对我来说已经足够了。这个文章主要是跟大家普及一下这个工具，不是教程，更多功能还需要根据自己的需要去探索~
　　怎么样，对你有帮助吗？期待与我分享你的讯息~ 查看全部