网页采集器的自动识别算法
爬虫方法_优采云采集器
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 118 次浏览 • 2022-06-20 09:45
爬虫方法_优采云采集器
常用爬虫软件
优采云采集器
简单易学，通过可视化界面、鼠标点击即可采集数据、向导模式，用户无需任何技术基础，输入网址，一键提取数据。
这是我接触的第1个爬虫软件，
优点：
1- 使用流程简单，上手入门特别好。
缺点：
1- 导入数量限制。采集下来的数据，非会员只能导出时限制1000条。
2- 导出格式限制。非会员只能导出txt文本格式。
2- 优采云
无需再学爬虫编程技术，简单三步就可以轻松抓取网页数据，支持多种格式一键导出，快速导入数据库
优采云无法满足我的需求之后，开始尝试更专业的采集软件，找到了优采云。
优点：
1- 采集功能更强大，可以自定义采集流程。
2- 导出格式、数据量没有限制。
缺点：
1- 流程有些复杂，新手入门学起来有些困难。
3- 优采云采集器（推荐）
智能识别数据，小白神器
基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。自动识别列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
这是我现在用的采集软件，可以说是中和了前两个采集器的优缺点，使用体验更好。
优点：
1- 自动识别页面信息，入门上手简单
2- 导出格式、数据量都没有限制
目前没有发现缺点。
3- 爬虫操作过程
注意啦，注意啦，接下来是动手的环节了。
我们以「幕布精选文章」为例，用「优采云采集器」体验一下爬虫的快乐。
采集后的效果如下：
1- 复制采集的链接
打开幕布官网，点击「精选」，进入到精选文章页面。
复制精选页面的网址：
2- 优采云采集数据
1- 登录「优采云采集器」官网，下载并安装采集器。
2- 打开采集器后，点击「智能模式」中的「开始采集」，新建一个智能采集。
3- 贴入幕布精选的网址，点击立即创建
这个过程中，采集器会自动识别页面中的列表、数据内容，整个过程是AI算法自动完成的，等着识别完成。
页面分析识别中 ↑
页面识别完成 ↑
4- 点击「开始采集」->「启动」，开启爬虫的旅程。
3- 采集数据导出
在数据爬取过程中，你可以点击「停止」结束数据爬取。
或者等待数据爬取完成后，在弹出的对话框里，点击「导出数据」。
导出格式，选择Excel，然后导出即可。
4- 使用HYPERLINK函数，添加超链接
打开导出的表格，在I列添加HYPERLINK公式，添加超链接，一点打开对应的文章。
公式如下：
=HYPERLINK(B2,"点击查看")
爬虫之旅就完成了！ 查看全部
常用爬虫软件
优采云采集器
简单易学，通过可视化界面、鼠标点击即可采集数据、向导模式，用户无需任何技术基础，输入网址，一键提取数据。
这是我接触的第1个爬虫软件，
优点：
1- 使用流程简单，上手入门特别好。
缺点：
1- 导入数量限制。采集下来的数据，非会员只能导出时限制1000条。
2- 导出格式限制。非会员只能导出txt文本格式。
2- 优采云
无需再学爬虫编程技术，简单三步就可以轻松抓取网页数据，支持多种格式一键导出，快速导入数据库
优采云无法满足我的需求之后，开始尝试更专业的采集软件，找到了优采云。
优点：
1- 采集功能更强大，可以自定义采集流程。
2- 导出格式、数据量没有限制。
缺点：
1- 流程有些复杂，新手入门学起来有些困难。
3- 优采云采集器（推荐）
智能识别数据，小白神器
基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。自动识别列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
这是我现在用的采集软件，可以说是中和了前两个采集器的优缺点，使用体验更好。
优点：
1- 自动识别页面信息，入门上手简单
2- 导出格式、数据量都没有限制
目前没有发现缺点。
3- 爬虫操作过程
注意啦，注意啦，接下来是动手的环节了。
我们以「幕布精选文章」为例，用「优采云采集器」体验一下爬虫的快乐。
采集后的效果如下：
1- 复制采集的链接
打开幕布官网，点击「精选」，进入到精选文章页面。
复制精选页面的网址：
2- 优采云采集数据
1- 登录「优采云采集器」官网，下载并安装采集器。
2- 打开采集器后，点击「智能模式」中的「开始采集」，新建一个智能采集。
3- 贴入幕布精选的网址，点击立即创建
这个过程中，采集器会自动识别页面中的列表、数据内容，整个过程是AI算法自动完成的，等着识别完成。
页面分析识别中 ↑
页面识别完成 ↑
4- 点击「开始采集」->「启动」，开启爬虫的旅程。
3- 采集数据导出
在数据爬取过程中，你可以点击「停止」结束数据爬取。
或者等待数据爬取完成后，在弹出的对话框里，点击「导出数据」。
导出格式，选择Excel，然后导出即可。
4- 使用HYPERLINK函数，添加超链接
打开导出的表格，在I列添加HYPERLINK公式，添加超链接，一点打开对应的文章。
公式如下：
=HYPERLINK(B2,"点击查看")
爬虫之旅就完成了！ 查看全部
爬虫方法_优采云采集器
常用爬虫软件
优采云采集器
简单易学，通过可视化界面、鼠标点击即可采集数据、向导模式，用户无需任何技术基础，输入网址，一键提取数据。
这是我接触的第1个爬虫软件，
优点：
1- 使用流程简单，上手入门特别好。
缺点：
1- 导入数量限制。采集下来的数据，非会员只能导出时限制1000条。
2- 导出格式限制。非会员只能导出txt文本格式。
2- 优采云
无需再学爬虫编程技术，简单三步就可以轻松抓取网页数据，支持多种格式一键导出，快速导入数据库
优采云无法满足我的需求之后，开始尝试更专业的采集软件，找到了优采云。
优点：
1- 采集功能更强大，可以自定义采集流程。
2- 导出格式、数据量没有限制。
缺点：
1- 流程有些复杂，新手入门学起来有些困难。
3- 优采云采集器（推荐）
智能识别数据，小白神器
基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。自动识别列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
这是我现在用的采集软件，可以说是中和了前两个采集器的优缺点，使用体验更好。
优点：
1- 自动识别页面信息，入门上手简单
2- 导出格式、数据量都没有限制
目前没有发现缺点。
3- 爬虫操作过程
注意啦，注意啦，接下来是动手的环节了。
我们以「幕布精选文章」为例，用「优采云采集器」体验一下爬虫的快乐。
采集后的效果如下：
1- 复制采集的链接
打开幕布官网，点击「精选」，进入到精选文章页面。
复制精选页面的网址：
2- 优采云采集数据
1- 登录「优采云采集器」官网，下载并安装采集器。
2- 打开采集器后，点击「智能模式」中的「开始采集」，新建一个智能采集。
3- 贴入幕布精选的网址，点击立即创建
这个过程中，采集器会自动识别页面中的列表、数据内容，整个过程是AI算法自动完成的，等着识别完成。
页面分析识别中 ↑
页面识别完成 ↑
4- 点击「开始采集」->「启动」，开启爬虫的旅程。
3- 采集数据导出
在数据爬取过程中，你可以点击「停止」结束数据爬取。
或者等待数据爬取完成后，在弹出的对话框里，点击「导出数据」。
导出格式，选择Excel，然后导出即可。
4- 使用HYPERLINK函数，添加超链接
打开导出的表格，在I列添加HYPERLINK公式，添加超链接，一点打开对应的文章。
公式如下：
=HYPERLINK(B2,"点击查看")
爬虫之旅就完成了！
【建议收藏】教你一个最最最最最最简单的爬虫方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-06-19 15:30
【建议收藏】教你一个最最最最最最简单的爬虫方法
今日目标：
了解数据爬虫的过程
程序员最难学的，不是java或者c++，而是社交，俗称：撩妹。
在社交这方面，我算是程序员里，比较出类拔萃的了。
比如之前，做了《》，我撩到了社群运营的小姐姐。
这已经是上个月的事情了，这个月我又一头扎进了爬虫的技术研究里了。
技术满足的反面，就是孤独空虚。
于是，我决定用爬虫再撩一次妹。。。
结果。。。
我成功了！！！
我把微博营销案例，全部爬虫到一个了Excel表格里。
700多个运营分析报告，一键下载。
网站中的案例，要一个个下载 ↑
表格中的案例，哪个点赞多下载哪个↑
社群运营的妹子们，都快疯掉了！
秋叶Excel抖音女主：小美↑
微博手绘大V博主，有姜姜 ↑
社群运营老司机：颜敏姐 ↑
我跟你讲，如果我早两年会爬虫，现在的同床室友，还指不定是谁呢？！
1- 什么是爬虫
爬虫，即网络爬虫。是指按照一定的规则，自动抓取网络上的数据。
比如前面，自动抓取「社会化营销案例库」的案例。
想象一下，如果是人工浏览页面，来下载这些案例的话，流程是这样的：
1- 打开案例库页面
2- 点击案例，进入详情页
3- 点击下载案例pdf
4- 回到案例库页面，点击下一个案例，重复前面的3个步骤。
如果想要下载所有的pdf案例的话，需要安排一个专人，反复的、机械式的下载，显然这个人的价值含量是很低的。
爬虫就是替代这种机械重复、低价值的获取数据动作，用程序或代码自动、批量完成数据抓取。
爬虫的好处
简单的总结一下，爬虫的好处主要有两个方面：
1- 自动抓取，解放人力提升效率
机械的、低价值的工作，用机器来完成是最优的方案。
2- 数据分析，插队获取优质内容
和人工浏览数据不同，爬虫可以把数据汇总整合成一个数据表，方便我们后续做数据统计、数据分析。
比如「社会营销案例库」中，每个案例都有浏览数、下载数，想要按照浏览数排序，优先看浏览最多的案例，数据爬取到Excel表格中，使用排序功能，轻松的浏览。
爬虫的案例
凡是数据，皆可爬。
掌握到了爬虫的技能，可以做的事情有很多。
Excelhome的帖子爬取
我是教Excel的，Excelhome论坛是个大宝藏。
一个一个看太费劲，爬取1.4万帖，挑浏览数最多的看。
幕布精选文章爬取
幕布是一个梳理大纲的好工具，很多大咖用幕布写读书笔记，不用整本通读也能学习到要点。
没时间挨个浏览幕布的精选文章，爬取所有篇精选，做梳理自己的知识大纲。
曹将的公众号文章爬取
我很喜欢曹将，拥有我这个年龄欠缺的逻辑、归纳、表达能力，文章篇篇精华。
公众号太多，用手机阅读容易分心？爬取到Excel里，先挑阅读最高的开始看。
另外还有，抖音播放数据、公众号阅读、评论数据，B站弹幕数据、网易云评论数据。
爬虫+数据分析，给网络带来了更多的乐趣。
2- 爬虫易，利其器
提到爬虫，大部分会想到编程技术，python、数据库、beautiful、html结构等等，让人望而生畏。
其实，基础的爬虫非常的简单，借助一些采集软件，点点按钮就可以轻松的完成。
常用爬虫软件
下面几个软件，是我爬取数据时用过的，推荐给大家：
1- 优采云采集器
简单易学，通过可视化界面、鼠标点击即可采集数据、向导模式，用户无需任何技术基础，输入网址，一键提取数据。
这是我接触的第1个爬虫软件，
优点：
1- 使用流程简单，上手入门特别好。
缺点：
1- 导入数量限制。采集下来的数据，非会员只能导出时限制1000条。
2- 导出格式限制。非会员只能导出txt文本格式。
2- 优采云
无需再学爬虫编程技术，简单三步就可以轻松抓取网页数据，支持多种格式一键导出，快速导入数据库
优采云无法满足我的需求之后，开始尝试更专业的采集软件，找到了优采云。
优点：
1- 采集功能更强大，可以自定义采集流程。
2- 导出格式、数据量没有限制。
缺点：
1- 流程有些复杂，新手入门学起来有些困难。
3- 优采云采集器（推荐）
智能识别数据，小白神器
基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。自动识别列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
这是我现在用的采集软件，可以说是中和了前两个采集器的优缺点，使用体验更好。
优点：
1- 自动识别页面信息，入门上手简单
2- 导出格式、数据量都没有限制
目前没有发现缺点。
3- 爬虫操作过程
注意啦，注意啦，接下来是动手的环节了。
我们以「幕布精选文章」为例，用「优采云采集器」体验一下爬虫的快乐。
采集后的效果如下：
1- 复制采集的链接
打开幕布官网，点击「精选」，进入到精选文章页面。
复制精选页面的网址：
2- 优采云采集数据
1- 登录「优采云采集器」官网，下载并安装采集器。
2- 打开采集器后，点击「智能模式」中的「开始采集」，新建一个智能采集。
3- 贴入幕布精选的网址，点击立即创建
这个过程中，采集器会自动识别页面中的列表、数据内容，整个过程是AI算法自动完成的，等着识别完成。
页面分析识别中 ↑
页面识别完成 ↑
4- 点击「开始采集」->「启动」，开启爬虫的旅程。
3- 采集数据导出
在数据爬取过程中，你可以点击「停止」结束数据爬取。
或者等待数据爬取完成后，在弹出的对话框里，点击「导出数据」。
导出格式，选择Excel，然后导出即可。
4- 使用HYPERLINK函数，添加超链接
打开导出的表格，在I列添加HYPERLINK公式，添加超链接，一点打开对应的文章。
公式如下：
=HYPERLINK(B2,"点击查看")
到这里，你的第1次爬虫之旅就圆满的完成了！
4- 总结
爬虫就像VBA里的录制宏，把重复的动作录制下来，替代人工重复操作。
今天看到的，只是简单的数据采集，爬虫的话题还有很多，很深入的内容。比如：
1- 身份验证。爬取页面需要登录。
2- 浏览器检验。比如公众号文章，只能在微信里获取阅读数量。
3- 参数校验（验证码）。页面需要输入验证码。
4- 请求频率。比如页面访问时间不能低于10秒
5- 数据处理。爬取的数据，需要提取其中的数字、英文等内容。
了解了爬虫的过程之后，你现在最想爬取的数据是什么呢？
我猜大部分人，想到的都是：
- 公众号文章爬取
- 抖音数据爬取 查看全部
今日目标：
了解数据爬虫的过程
程序员最难学的，不是java或者c++，而是社交，俗称：撩妹。
在社交这方面，我算是程序员里，比较出类拔萃的了。
比如之前，做了《》，我撩到了社群运营的小姐姐。
这已经是上个月的事情了，这个月我又一头扎进了爬虫的技术研究里了。
技术满足的反面，就是孤独空虚。
于是，我决定用爬虫再撩一次妹。。。
结果。。。
我成功了！！！
我把微博营销案例，全部爬虫到一个了Excel表格里。
700多个运营分析报告，一键下载。
网站中的案例，要一个个下载 ↑
表格中的案例，哪个点赞多下载哪个↑
社群运营的妹子们，都快疯掉了！
秋叶Excel抖音女主：小美↑
微博手绘大V博主，有姜姜 ↑
社群运营老司机：颜敏姐 ↑
我跟你讲，如果我早两年会爬虫，现在的同床室友，还指不定是谁呢？！
1- 什么是爬虫
爬虫，即网络爬虫。是指按照一定的规则，自动抓取网络上的数据。
比如前面，自动抓取「社会化营销案例库」的案例。
想象一下，如果是人工浏览页面，来下载这些案例的话，流程是这样的：
1- 打开案例库页面
2- 点击案例，进入详情页
3- 点击下载案例pdf
4- 回到案例库页面，点击下一个案例，重复前面的3个步骤。
如果想要下载所有的pdf案例的话，需要安排一个专人，反复的、机械式的下载，显然这个人的价值含量是很低的。
爬虫就是替代这种机械重复、低价值的获取数据动作，用程序或代码自动、批量完成数据抓取。
爬虫的好处
简单的总结一下，爬虫的好处主要有两个方面：
1- 自动抓取，解放人力提升效率
机械的、低价值的工作，用机器来完成是最优的方案。
2- 数据分析，插队获取优质内容
和人工浏览数据不同，爬虫可以把数据汇总整合成一个数据表，方便我们后续做数据统计、数据分析。
比如「社会营销案例库」中，每个案例都有浏览数、下载数，想要按照浏览数排序，优先看浏览最多的案例，数据爬取到Excel表格中，使用排序功能，轻松的浏览。
爬虫的案例
凡是数据，皆可爬。
掌握到了爬虫的技能，可以做的事情有很多。
Excelhome的帖子爬取
我是教Excel的，Excelhome论坛是个大宝藏。
一个一个看太费劲，爬取1.4万帖，挑浏览数最多的看。
幕布精选文章爬取
幕布是一个梳理大纲的好工具，很多大咖用幕布写读书笔记，不用整本通读也能学习到要点。
没时间挨个浏览幕布的精选文章，爬取所有篇精选，做梳理自己的知识大纲。
曹将的公众号文章爬取
我很喜欢曹将，拥有我这个年龄欠缺的逻辑、归纳、表达能力，文章篇篇精华。
公众号太多，用手机阅读容易分心？爬取到Excel里，先挑阅读最高的开始看。
另外还有，抖音播放数据、公众号阅读、评论数据，B站弹幕数据、网易云评论数据。
爬虫+数据分析，给网络带来了更多的乐趣。
2- 爬虫易，利其器
提到爬虫，大部分会想到编程技术，python、数据库、beautiful、html结构等等，让人望而生畏。
其实，基础的爬虫非常的简单，借助一些采集软件，点点按钮就可以轻松的完成。
常用爬虫软件
下面几个软件，是我爬取数据时用过的，推荐给大家：
1- 优采云采集器
简单易学，通过可视化界面、鼠标点击即可采集数据、向导模式，用户无需任何技术基础，输入网址，一键提取数据。
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优点：
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缺点：
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2- 导出格式限制。非会员只能导出txt文本格式。
2- 优采云
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优点：
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2- 导出格式、数据量没有限制。
缺点：
1- 流程有些复杂，新手入门学起来有些困难。
3- 优采云采集器（推荐）
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基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。自动识别列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
这是我现在用的采集软件，可以说是中和了前两个采集器的优缺点，使用体验更好。
优点：
1- 自动识别页面信息，入门上手简单
2- 导出格式、数据量都没有限制
目前没有发现缺点。
3- 爬虫操作过程
注意啦，注意啦，接下来是动手的环节了。
我们以「幕布精选文章」为例，用「优采云采集器」体验一下爬虫的快乐。
采集后的效果如下：
1- 复制采集的链接
打开幕布官网，点击「精选」，进入到精选文章页面。
复制精选页面的网址：
2- 优采云采集数据
1- 登录「优采云采集器」官网，下载并安装采集器。
2- 打开采集器后，点击「智能模式」中的「开始采集」，新建一个智能采集。
3- 贴入幕布精选的网址，点击立即创建
这个过程中，采集器会自动识别页面中的列表、数据内容，整个过程是AI算法自动完成的，等着识别完成。
页面分析识别中 ↑
页面识别完成 ↑
4- 点击「开始采集」->「启动」，开启爬虫的旅程。
3- 采集数据导出
在数据爬取过程中，你可以点击「停止」结束数据爬取。
或者等待数据爬取完成后，在弹出的对话框里，点击「导出数据」。
导出格式，选择Excel，然后导出即可。
4- 使用HYPERLINK函数，添加超链接
打开导出的表格，在I列添加HYPERLINK公式，添加超链接，一点打开对应的文章。
公式如下：
=HYPERLINK(B2,"点击查看")
到这里，你的第1次爬虫之旅就圆满的完成了！
4- 总结
爬虫就像VBA里的录制宏，把重复的动作录制下来，替代人工重复操作。
今天看到的，只是简单的数据采集，爬虫的话题还有很多，很深入的内容。比如：
1- 身份验证。爬取页面需要登录。
2- 浏览器检验。比如公众号文章，只能在微信里获取阅读数量。
3- 参数校验（验证码）。页面需要输入验证码。
4- 请求频率。比如页面访问时间不能低于10秒
5- 数据处理。爬取的数据，需要提取其中的数字、英文等内容。
了解了爬虫的过程之后，你现在最想爬取的数据是什么呢？
我猜大部分人，想到的都是：
- 公众号文章爬取
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【建议收藏】教你一个最最最最最最简单的爬虫方法
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了解数据爬虫的过程
程序员最难学的，不是java或者c++，而是社交，俗称：撩妹。
在社交这方面，我算是程序员里，比较出类拔萃的了。
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技术满足的反面，就是孤独空虚。
于是，我决定用爬虫再撩一次妹。。。
结果。。。
我成功了！！！
我把微博营销案例，全部爬虫到一个了Excel表格里。
700多个运营分析报告，一键下载。
网站中的案例，要一个个下载 ↑
表格中的案例，哪个点赞多下载哪个↑
社群运营的妹子们，都快疯掉了！
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我跟你讲，如果我早两年会爬虫，现在的同床室友，还指不定是谁呢？！
1- 什么是爬虫
爬虫，即网络爬虫。是指按照一定的规则，自动抓取网络上的数据。
比如前面，自动抓取「社会化营销案例库」的案例。
想象一下，如果是人工浏览页面，来下载这些案例的话，流程是这样的：
1- 打开案例库页面
2- 点击案例，进入详情页
3- 点击下载案例pdf
4- 回到案例库页面，点击下一个案例，重复前面的3个步骤。
如果想要下载所有的pdf案例的话，需要安排一个专人，反复的、机械式的下载，显然这个人的价值含量是很低的。
爬虫就是替代这种机械重复、低价值的获取数据动作，用程序或代码自动、批量完成数据抓取。
爬虫的好处
简单的总结一下，爬虫的好处主要有两个方面：
1- 自动抓取，解放人力提升效率
机械的、低价值的工作，用机器来完成是最优的方案。
2- 数据分析，插队获取优质内容
和人工浏览数据不同，爬虫可以把数据汇总整合成一个数据表，方便我们后续做数据统计、数据分析。
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爬虫的案例
凡是数据，皆可爬。
掌握到了爬虫的技能，可以做的事情有很多。
Excelhome的帖子爬取
我是教Excel的，Excelhome论坛是个大宝藏。
一个一个看太费劲，爬取1.4万帖，挑浏览数最多的看。
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另外还有，抖音播放数据、公众号阅读、评论数据，B站弹幕数据、网易云评论数据。
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2- 爬虫易，利其器
提到爬虫，大部分会想到编程技术，python、数据库、beautiful、html结构等等，让人望而生畏。
其实，基础的爬虫非常的简单，借助一些采集软件，点点按钮就可以轻松的完成。
常用爬虫软件
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2- 优采云
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优点：
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2- 导出格式、数据量没有限制。
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优点：
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3- 爬虫操作过程
注意啦，注意啦，接下来是动手的环节了。
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采集后的效果如下：
1- 复制采集的链接
打开幕布官网，点击「精选」，进入到精选文章页面。
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2- 优采云采集数据
1- 登录「优采云采集器」官网，下载并安装采集器。
2- 打开采集器后，点击「智能模式」中的「开始采集」，新建一个智能采集。
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页面分析识别中 ↑
页面识别完成 ↑
4- 点击「开始采集」->「启动」，开启爬虫的旅程。
3- 采集数据导出
在数据爬取过程中，你可以点击「停止」结束数据爬取。
或者等待数据爬取完成后，在弹出的对话框里，点击「导出数据」。
导出格式，选择Excel，然后导出即可。
4- 使用HYPERLINK函数，添加超链接
打开导出的表格，在I列添加HYPERLINK公式，添加超链接，一点打开对应的文章。
公式如下：
=HYPERLINK(B2,"点击查看")
到这里，你的第1次爬虫之旅就圆满的完成了！
4- 总结
爬虫就像VBA里的录制宏，把重复的动作录制下来，替代人工重复操作。
今天看到的，只是简单的数据采集，爬虫的话题还有很多，很深入的内容。比如：
1- 身份验证。爬取页面需要登录。
2- 浏览器检验。比如公众号文章，只能在微信里获取阅读数量。
3- 参数校验（验证码）。页面需要输入验证码。
4- 请求频率。比如页面访问时间不能低于10秒
5- 数据处理。爬取的数据，需要提取其中的数字、英文等内容。
了解了爬虫的过程之后，你现在最想爬取的数据是什么呢？
我猜大部分人，想到的都是：
- 公众号文章爬取
- 抖音数据爬取
除了Python以外，还有哪些工具可以用来爬取数据？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 420 次浏览 • 2022-06-18 13:08
除了Python以外，还有哪些工具可以用来爬取数据？
●我是来自【真诚恳切的学术与生活关怀】群（也就是学社的学术1群）的Glitter，就读于广东某985高校会计学专业。首先我想说明的是，给学社君投稿这样一篇爬虫教程的动机并不是为了秀自己的任何优越感，而是因为深度认同了学社的公益学术理念：让每一个有一技之长的普通学生都有机会把自己的所学所长分享给同辈。
●看到学社君以前有过很厉害的大佬学长分享过Python爬虫教程(），虽然心里很佩服学长的能力，也很感激学长码了那么长的教程直接用推文分享出来，但我还是觉得Python对于一般人而言是存在门槛的。如果只是相对简单的数据爬取工作，在Python以外完全可以依靠傻瓜菜单操作的小工具来一键实现，无需任何编程基础。
●这篇分享实际上来自以下这段日常的线上对话。大家会发现爬虫的起点其实很低，这门技能除了在学术研究抓取数据时用得到，各行各业里只要和数据打交道的公司白领们或许也会觉得有用。千万不要自己给自己贩卖焦虑哦~
学长，平常用excel一点点导入数据真的好麻烦，有没有快一点的方法呢？
可以使用爬虫哦！一般指的是网络爬虫，即通过算法，按照个人的要求抓取万维网上的信息。
听起来很方便的样子呢，那爬虫又是怎样工作的？
当我们决定去某个网页后，首先，爬虫可以模拟浏览器去向服务器发出请求；其次，等服务器响应后，爬虫程序还可以代替浏览器帮我们解析数据；接着，爬虫可以根据我们设定的规则批量提取相关数据，而不需要我们去手动提取；最后，爬虫可以批量地把数据存储到本地。
因此，爬虫的工作可以分为获取数据、解析数据、提取数据和储存数据四部分。下面主要介绍Excel、优采云采集器和优采云采集器的数据爬取功能。
爬虫工具介绍
1) Excel
其实Excel也有爬虫功能，而且人人都能学会用，下面我们用Excel来采集全国空气质量排名数据，地址如下：
下面以Excel2019操作为例:
输入采集对象
首先，单击【数据】选项卡，在【获取数据】选项组中，选择【自其他源】→【自网站】
然后将网址输入URL地址，系统会跳转到需要采集数据的页面。
采集和导出
然后，选定页面上的表格，单击【加载】按钮即可把数据导入到工作表中，如下所示：
注：用Excel爬取数据，主要是使用它去获取网页中的表格数据，对于非表格数据则不建议使用，因为格式凌乱，一般都不是我们需要的效果。
2) 优采云采集器
优采云采集器是一款桌面应用软件，支持三大操作系统：Linux、Windows 和 Mac，可以直接在官网免费下载，地址如下：
优采云采集器把采集工作分为两种类型：智能模式和流程图模式。
智能模式就是加载网页后，软件自动分析网页结构，智能识别网页内容，简化操作流程，这种模式比较适合简单的网页。
流程图模式的本质就是图形化编程。我们可以利用优采云采集器提供的各种控件，模拟编程语言中的各种条件控制语句，从而模拟真人浏览网页的各种行为爬取数据。
下载安装完毕后，打开优采云采集器可以看到它简洁的主界面，其主打的智能采集模式对小白最为友好，只要我们将想要搜寻信息的网址输入，就能自动进入智能采集模式。
下面以实习僧官网作为爬取对象举例：
打开采集器，输入网址
点击智能采集
*第一次爬取数据建议用智能采集。
可以看到，优采云采集器会自动识别输入网址的页面类型，识别文字内容和其他要素，智能采集的功能已经帮助我们把重要信息（公司、地点、时间等）提取出来了。
若该网页不止1页，一般优采云采集器会默认选择自动分页识别，我们也可以点击分页设置，设置分页按钮。
设置采集范围
例如，我们只想要前3页的数据，就可以在设置采集范围里设置结束页-自定义-数值选到3即可。
数据筛选
例如，我们想采集这个网页中地点在重庆、且属于金融实习相关的，就可以点击【数据筛选】-【新建条件】-【选择字段名称和条件】。因为公司地点内容是city，所以字段名称选择city，条件选择包含，值框里输入重庆，这就建立好了第一个条件。
但是我们还想要金融实习相关这第二个条件，又因为这两个条件是并且的关系，所以点击新建条件。（若第二个条件与第一个条件是或者的关系，那就要点击新建分组）。
此时，由于金融实习在之前的数据框是f-l，所以第2个条件的字段名称就是f-l，条件选择包含，值框填金融实习。点击确定保存筛选条件。
采集和导出
然后我们就可以点击【开始采集】。
可以自主选择定时启动或直接启动。（定时启动收费，直接启动免费）
采集完毕后，我们点击【导出数据】，可以自主选择Excel、CSV、TXT、HTML四种格式将数据导出，就可以到导出的文件中去看爬取的数据啦~
3)优采云采集器
优采云采集器是一款可根据不同网站，提供多种网页采集策略与配套资源，访问网页文档的互联网数据采集器。它操作简单，完全可视化图形操作，可以非常容易的从任何网页精确采集我们需要的数据，生成自定义的、规整的数据格式。
优采云采集器分为简易采集和自定义采集两种模式，简易采集内置主流数据源，无需配置；自定义采集可以自由配置，灵活契合所有业务场景。
下面以采集【东方财富网股吧帖子内容信息】为例介绍一下简易采集的操作流程：
选择对象
首先点击【简易采集】，选择简易采集中东方财富网图标
进入到东方财富网版块后可以进行具体规则模板的选择，此时我们选择【东方财富网-股吧-帖子内容采集】，如图：
设置采集范围
然后会进入到信息设置页面，根据个人需要设置翻页次数，例如这里我们选择3页：
采集和导出
点击保存并启动后就可以进行数据采集了，以下是本地采集效果示例，如图：
采集结束后，点击【导出数据】，可以自由选择Excel、CSV、HTML等格式，导出数据的情况如下：
编者语
●非常感谢Glitter学长真诚恳切的分享。上面介绍的这些爬虫工具的功能之强大远远超过以上所列举的这些，操作上也都很简单快捷。归根结底，爬虫工具的使用是为了方便我们提取数据，消除日常工作中那些提取数据过程中简单重复的工作。学习技能贵在有清晰的目的和规划，如果仅仅是为了赶时髦而去学Python，未免有买椟还珠之意。我们出来做公益学术不是为了让受众变得越来越焦虑、内卷，而是希望切实拉近知识技能与每一个普通人的距离，消除信息不对称。
●学术讲究的是“独立之精神，自由之思想”，当然在今天这样一个知识经济的时代，还要辅以“扎实之技能”。我们提倡的公益学术无非就是希望尽可能以免费无偿的形式把这样一种学术精神和技能干货分享出来。更深层地，我们认为公益学术分享并不需要分享者有多么好看的个人title，也不应过分强调知识与技能所带来的功利结果，只需顺其本位将知识与技能本身的魅力展示出来即可，只需切实地拉近大众与这些知识与技能的距离即可。至于受众拿这些知识与技能去赚钱还是谋求学术上的深造，这些是不应该由我们去定义或引导的。换言之，关注学术（及其衍生出来的知识与技能）本身，而非学术所带来的附加结果的公益学术分享，才有可能是更纯粹的公益学术。
●对于希望入门Python的朋友，学社君曾经推送过Glitter学长投稿的个人Python学习笔记，以下是当初为学长的笔记专门制作的宣传推文（点击图片转跳）：
如今该笔记已无需通过填写问卷领取，直接在后台回复【Glitter_Python】即可获完整笔记的提取链接。
●目前学社有3个活跃的公益学术交流群：【真诚恳切的学术与生活关怀】、【始终如一的学术与生活关怀】、【一脉相承的学术与生活关怀】，每一个群的风格与定位都有所不同。如有进群交流的需求，可以在后台回复【进群】获取进群规则。
文案 | Glitter学长、Z学长
排版 | 言音学姐
审核 | 言音学姐、Z学长
关 于 我 们
金融计量学社是一个私人公众号，专注于经济与金融相关知识科普。我们追求学术与实践相结合，追求义利合一，倡导金融业界关注社会责任，帮助在校学生树立对商业与经济的理性认知。我们不是社团，也不是组织。与任何院校，单位，部门均无关。我们不以盈利为目的，本号只是一群志同道合、至心为人且热爱学习的小伙伴们，自发自愿为同学们建立的公益学术传播交流平台。所有的学术资料整理、排版和小助手等工作均是由我们学术分享群里的志愿者朋友们公益、无偿，不计回报的自愿劳动。
查看全部
●我是来自【真诚恳切的学术与生活关怀】群（也就是学社的学术1群）的Glitter，就读于广东某985高校会计学专业。首先我想说明的是，给学社君投稿这样一篇爬虫教程的动机并不是为了秀自己的任何优越感，而是因为深度认同了学社的公益学术理念：让每一个有一技之长的普通学生都有机会把自己的所学所长分享给同辈。
●看到学社君以前有过很厉害的大佬学长分享过Python爬虫教程(），虽然心里很佩服学长的能力，也很感激学长码了那么长的教程直接用推文分享出来，但我还是觉得Python对于一般人而言是存在门槛的。如果只是相对简单的数据爬取工作，在Python以外完全可以依靠傻瓜菜单操作的小工具来一键实现，无需任何编程基础。
●这篇分享实际上来自以下这段日常的线上对话。大家会发现爬虫的起点其实很低，这门技能除了在学术研究抓取数据时用得到，各行各业里只要和数据打交道的公司白领们或许也会觉得有用。千万不要自己给自己贩卖焦虑哦~
学长，平常用excel一点点导入数据真的好麻烦，有没有快一点的方法呢？
可以使用爬虫哦！一般指的是网络爬虫，即通过算法，按照个人的要求抓取万维网上的信息。
听起来很方便的样子呢，那爬虫又是怎样工作的？
当我们决定去某个网页后，首先，爬虫可以模拟浏览器去向服务器发出请求；其次，等服务器响应后，爬虫程序还可以代替浏览器帮我们解析数据；接着，爬虫可以根据我们设定的规则批量提取相关数据，而不需要我们去手动提取；最后，爬虫可以批量地把数据存储到本地。
因此，爬虫的工作可以分为获取数据、解析数据、提取数据和储存数据四部分。下面主要介绍Excel、优采云采集器和优采云采集器的数据爬取功能。
爬虫工具介绍
1) Excel
其实Excel也有爬虫功能，而且人人都能学会用，下面我们用Excel来采集全国空气质量排名数据，地址如下：
下面以Excel2019操作为例:
输入采集对象
首先，单击【数据】选项卡，在【获取数据】选项组中，选择【自其他源】→【自网站】
然后将网址输入URL地址，系统会跳转到需要采集数据的页面。
采集和导出
然后，选定页面上的表格，单击【加载】按钮即可把数据导入到工作表中，如下所示：
注：用Excel爬取数据，主要是使用它去获取网页中的表格数据，对于非表格数据则不建议使用，因为格式凌乱，一般都不是我们需要的效果。
2) 优采云采集器
优采云采集器是一款桌面应用软件，支持三大操作系统：Linux、Windows 和 Mac，可以直接在官网免费下载，地址如下：
优采云采集器把采集工作分为两种类型：智能模式和流程图模式。
智能模式就是加载网页后，软件自动分析网页结构，智能识别网页内容，简化操作流程，这种模式比较适合简单的网页。
流程图模式的本质就是图形化编程。我们可以利用优采云采集器提供的各种控件，模拟编程语言中的各种条件控制语句，从而模拟真人浏览网页的各种行为爬取数据。
下载安装完毕后，打开优采云采集器可以看到它简洁的主界面，其主打的智能采集模式对小白最为友好，只要我们将想要搜寻信息的网址输入，就能自动进入智能采集模式。
下面以实习僧官网作为爬取对象举例：
打开采集器，输入网址
点击智能采集
*第一次爬取数据建议用智能采集。
可以看到，优采云采集器会自动识别输入网址的页面类型，识别文字内容和其他要素，智能采集的功能已经帮助我们把重要信息（公司、地点、时间等）提取出来了。
若该网页不止1页，一般优采云采集器会默认选择自动分页识别，我们也可以点击分页设置，设置分页按钮。
设置采集范围
例如，我们只想要前3页的数据，就可以在设置采集范围里设置结束页-自定义-数值选到3即可。
数据筛选
例如，我们想采集这个网页中地点在重庆、且属于金融实习相关的，就可以点击【数据筛选】-【新建条件】-【选择字段名称和条件】。因为公司地点内容是city，所以字段名称选择city，条件选择包含，值框里输入重庆，这就建立好了第一个条件。
但是我们还想要金融实习相关这第二个条件，又因为这两个条件是并且的关系，所以点击新建条件。（若第二个条件与第一个条件是或者的关系，那就要点击新建分组）。
此时，由于金融实习在之前的数据框是f-l，所以第2个条件的字段名称就是f-l，条件选择包含，值框填金融实习。点击确定保存筛选条件。
采集和导出
然后我们就可以点击【开始采集】。
可以自主选择定时启动或直接启动。（定时启动收费，直接启动免费）
采集完毕后，我们点击【导出数据】，可以自主选择Excel、CSV、TXT、HTML四种格式将数据导出，就可以到导出的文件中去看爬取的数据啦~
3)优采云采集器
优采云采集器是一款可根据不同网站，提供多种网页采集策略与配套资源，访问网页文档的互联网数据采集器。它操作简单，完全可视化图形操作，可以非常容易的从任何网页精确采集我们需要的数据，生成自定义的、规整的数据格式。
优采云采集器分为简易采集和自定义采集两种模式，简易采集内置主流数据源，无需配置；自定义采集可以自由配置，灵活契合所有业务场景。
下面以采集【东方财富网股吧帖子内容信息】为例介绍一下简易采集的操作流程：
选择对象
首先点击【简易采集】，选择简易采集中东方财富网图标
进入到东方财富网版块后可以进行具体规则模板的选择，此时我们选择【东方财富网-股吧-帖子内容采集】，如图：
设置采集范围
然后会进入到信息设置页面，根据个人需要设置翻页次数，例如这里我们选择3页：
采集和导出
点击保存并启动后就可以进行数据采集了，以下是本地采集效果示例，如图：
采集结束后，点击【导出数据】，可以自由选择Excel、CSV、HTML等格式，导出数据的情况如下：
编者语
●非常感谢Glitter学长真诚恳切的分享。上面介绍的这些爬虫工具的功能之强大远远超过以上所列举的这些，操作上也都很简单快捷。归根结底，爬虫工具的使用是为了方便我们提取数据，消除日常工作中那些提取数据过程中简单重复的工作。学习技能贵在有清晰的目的和规划，如果仅仅是为了赶时髦而去学Python，未免有买椟还珠之意。我们出来做公益学术不是为了让受众变得越来越焦虑、内卷，而是希望切实拉近知识技能与每一个普通人的距离，消除信息不对称。
●学术讲究的是“独立之精神，自由之思想”，当然在今天这样一个知识经济的时代，还要辅以“扎实之技能”。我们提倡的公益学术无非就是希望尽可能以免费无偿的形式把这样一种学术精神和技能干货分享出来。更深层地，我们认为公益学术分享并不需要分享者有多么好看的个人title，也不应过分强调知识与技能所带来的功利结果，只需顺其本位将知识与技能本身的魅力展示出来即可，只需切实地拉近大众与这些知识与技能的距离即可。至于受众拿这些知识与技能去赚钱还是谋求学术上的深造，这些是不应该由我们去定义或引导的。换言之，关注学术（及其衍生出来的知识与技能）本身，而非学术所带来的附加结果的公益学术分享，才有可能是更纯粹的公益学术。
●对于希望入门Python的朋友，学社君曾经推送过Glitter学长投稿的个人Python学习笔记，以下是当初为学长的笔记专门制作的宣传推文（点击图片转跳）：
如今该笔记已无需通过填写问卷领取，直接在后台回复【Glitter_Python】即可获完整笔记的提取链接。
●目前学社有3个活跃的公益学术交流群：【真诚恳切的学术与生活关怀】、【始终如一的学术与生活关怀】、【一脉相承的学术与生活关怀】，每一个群的风格与定位都有所不同。如有进群交流的需求，可以在后台回复【进群】获取进群规则。
文案 | Glitter学长、Z学长
排版 | 言音学姐
审核 | 言音学姐、Z学长
关 于 我 们
金融计量学社是一个私人公众号，专注于经济与金融相关知识科普。我们追求学术与实践相结合，追求义利合一，倡导金融业界关注社会责任，帮助在校学生树立对商业与经济的理性认知。我们不是社团，也不是组织。与任何院校，单位，部门均无关。我们不以盈利为目的，本号只是一群志同道合、至心为人且热爱学习的小伙伴们，自发自愿为同学们建立的公益学术传播交流平台。所有的学术资料整理、排版和小助手等工作均是由我们学术分享群里的志愿者朋友们公益、无偿，不计回报的自愿劳动。
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除了Python以外，还有哪些工具可以用来爬取数据？
●我是来自【真诚恳切的学术与生活关怀】群（也就是学社的学术1群）的Glitter，就读于广东某985高校会计学专业。首先我想说明的是，给学社君投稿这样一篇爬虫教程的动机并不是为了秀自己的任何优越感，而是因为深度认同了学社的公益学术理念：让每一个有一技之长的普通学生都有机会把自己的所学所长分享给同辈。
●看到学社君以前有过很厉害的大佬学长分享过Python爬虫教程(），虽然心里很佩服学长的能力，也很感激学长码了那么长的教程直接用推文分享出来，但我还是觉得Python对于一般人而言是存在门槛的。如果只是相对简单的数据爬取工作，在Python以外完全可以依靠傻瓜菜单操作的小工具来一键实现，无需任何编程基础。
●这篇分享实际上来自以下这段日常的线上对话。大家会发现爬虫的起点其实很低，这门技能除了在学术研究抓取数据时用得到，各行各业里只要和数据打交道的公司白领们或许也会觉得有用。千万不要自己给自己贩卖焦虑哦~
学长，平常用excel一点点导入数据真的好麻烦，有没有快一点的方法呢？
可以使用爬虫哦！一般指的是网络爬虫，即通过算法，按照个人的要求抓取万维网上的信息。
听起来很方便的样子呢，那爬虫又是怎样工作的？
当我们决定去某个网页后，首先，爬虫可以模拟浏览器去向服务器发出请求；其次，等服务器响应后，爬虫程序还可以代替浏览器帮我们解析数据；接着，爬虫可以根据我们设定的规则批量提取相关数据，而不需要我们去手动提取；最后，爬虫可以批量地把数据存储到本地。
因此，爬虫的工作可以分为获取数据、解析数据、提取数据和储存数据四部分。下面主要介绍Excel、优采云采集器和优采云采集器的数据爬取功能。
爬虫工具介绍
1) Excel
其实Excel也有爬虫功能，而且人人都能学会用，下面我们用Excel来采集全国空气质量排名数据，地址如下：
下面以Excel2019操作为例:
输入采集对象
首先，单击【数据】选项卡，在【获取数据】选项组中，选择【自其他源】→【自网站】
然后将网址输入URL地址，系统会跳转到需要采集数据的页面。
采集和导出
然后，选定页面上的表格，单击【加载】按钮即可把数据导入到工作表中，如下所示：
注：用Excel爬取数据，主要是使用它去获取网页中的表格数据，对于非表格数据则不建议使用，因为格式凌乱，一般都不是我们需要的效果。
2) 优采云采集器
优采云采集器是一款桌面应用软件，支持三大操作系统：Linux、Windows 和 Mac，可以直接在官网免费下载，地址如下：
优采云采集器把采集工作分为两种类型：智能模式和流程图模式。
智能模式就是加载网页后，软件自动分析网页结构，智能识别网页内容，简化操作流程，这种模式比较适合简单的网页。
流程图模式的本质就是图形化编程。我们可以利用优采云采集器提供的各种控件，模拟编程语言中的各种条件控制语句，从而模拟真人浏览网页的各种行为爬取数据。
下载安装完毕后，打开优采云采集器可以看到它简洁的主界面，其主打的智能采集模式对小白最为友好，只要我们将想要搜寻信息的网址输入，就能自动进入智能采集模式。
下面以实习僧官网作为爬取对象举例：
打开采集器，输入网址
点击智能采集
*第一次爬取数据建议用智能采集。
可以看到，优采云采集器会自动识别输入网址的页面类型，识别文字内容和其他要素，智能采集的功能已经帮助我们把重要信息（公司、地点、时间等）提取出来了。
若该网页不止1页，一般优采云采集器会默认选择自动分页识别，我们也可以点击分页设置，设置分页按钮。
设置采集范围
例如，我们只想要前3页的数据，就可以在设置采集范围里设置结束页-自定义-数值选到3即可。
数据筛选
例如，我们想采集这个网页中地点在重庆、且属于金融实习相关的，就可以点击【数据筛选】-【新建条件】-【选择字段名称和条件】。因为公司地点内容是city，所以字段名称选择city，条件选择包含，值框里输入重庆，这就建立好了第一个条件。
但是我们还想要金融实习相关这第二个条件，又因为这两个条件是并且的关系，所以点击新建条件。（若第二个条件与第一个条件是或者的关系，那就要点击新建分组）。
此时，由于金融实习在之前的数据框是f-l，所以第2个条件的字段名称就是f-l，条件选择包含，值框填金融实习。点击确定保存筛选条件。
采集和导出
然后我们就可以点击【开始采集】。
可以自主选择定时启动或直接启动。（定时启动收费，直接启动免费）
采集完毕后，我们点击【导出数据】，可以自主选择Excel、CSV、TXT、HTML四种格式将数据导出，就可以到导出的文件中去看爬取的数据啦~
3)优采云采集器
优采云采集器是一款可根据不同网站，提供多种网页采集策略与配套资源，访问网页文档的互联网数据采集器。它操作简单，完全可视化图形操作，可以非常容易的从任何网页精确采集我们需要的数据，生成自定义的、规整的数据格式。
优采云采集器分为简易采集和自定义采集两种模式，简易采集内置主流数据源，无需配置；自定义采集可以自由配置，灵活契合所有业务场景。
下面以采集【东方财富网股吧帖子内容信息】为例介绍一下简易采集的操作流程：
选择对象
首先点击【简易采集】，选择简易采集中东方财富网图标
进入到东方财富网版块后可以进行具体规则模板的选择，此时我们选择【东方财富网-股吧-帖子内容采集】，如图：
设置采集范围
然后会进入到信息设置页面，根据个人需要设置翻页次数，例如这里我们选择3页：
采集和导出
点击保存并启动后就可以进行数据采集了，以下是本地采集效果示例，如图：
采集结束后，点击【导出数据】，可以自由选择Excel、CSV、HTML等格式，导出数据的情况如下：
编者语
●非常感谢Glitter学长真诚恳切的分享。上面介绍的这些爬虫工具的功能之强大远远超过以上所列举的这些，操作上也都很简单快捷。归根结底，爬虫工具的使用是为了方便我们提取数据，消除日常工作中那些提取数据过程中简单重复的工作。学习技能贵在有清晰的目的和规划，如果仅仅是为了赶时髦而去学Python，未免有买椟还珠之意。我们出来做公益学术不是为了让受众变得越来越焦虑、内卷，而是希望切实拉近知识技能与每一个普通人的距离，消除信息不对称。
●学术讲究的是“独立之精神，自由之思想”，当然在今天这样一个知识经济的时代，还要辅以“扎实之技能”。我们提倡的公益学术无非就是希望尽可能以免费无偿的形式把这样一种学术精神和技能干货分享出来。更深层地，我们认为公益学术分享并不需要分享者有多么好看的个人title，也不应过分强调知识与技能所带来的功利结果，只需顺其本位将知识与技能本身的魅力展示出来即可，只需切实地拉近大众与这些知识与技能的距离即可。至于受众拿这些知识与技能去赚钱还是谋求学术上的深造，这些是不应该由我们去定义或引导的。换言之，关注学术（及其衍生出来的知识与技能）本身，而非学术所带来的附加结果的公益学术分享，才有可能是更纯粹的公益学术。
●对于希望入门Python的朋友，学社君曾经推送过Glitter学长投稿的个人Python学习笔记，以下是当初为学长的笔记专门制作的宣传推文（点击图片转跳）：
如今该笔记已无需通过填写问卷领取，直接在后台回复【Glitter_Python】即可获完整笔记的提取链接。
●目前学社有3个活跃的公益学术交流群：【真诚恳切的学术与生活关怀】、【始终如一的学术与生活关怀】、【一脉相承的学术与生活关怀】，每一个群的风格与定位都有所不同。如有进群交流的需求，可以在后台回复【进群】获取进群规则。
文案 | Glitter学长、Z学长
排版 | 言音学姐
审核 | 言音学姐、Z学长
关 于 我 们
金融计量学社是一个私人公众号，专注于经济与金融相关知识科普。我们追求学术与实践相结合，追求义利合一，倡导金融业界关注社会责任，帮助在校学生树立对商业与经济的理性认知。我们不是社团，也不是组织。与任何院校，单位，部门均无关。我们不以盈利为目的，本号只是一群志同道合、至心为人且热爱学习的小伙伴们，自发自愿为同学们建立的公益学术传播交流平台。所有的学术资料整理、排版和小助手等工作均是由我们学术分享群里的志愿者朋友们公益、无偿，不计回报的自愿劳动。
优采云采集器——信息批量抓取
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 110 次浏览 • 2022-06-16 02:22
优采云采集器——信息批量抓取
了解爬虫的都知道，想要一个网页上的图片、标题及价格等信息，只需要写个代码就能完成了。但是对于小白来说，啥是爬虫？会爬的虫？更别说敲代码了。有那个敲代码的时间，工作都完成了！不用担心，今天给大家推荐一款神器——优采云采集器，可以免费批量的抓取信息，以后就可以不用加班了。先看介绍——
【智能识别数据，小白神器】
智能模式：基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
【可视化点击，简单上手】
流程图模式：只需根据软件提示在页面中进行点击操作，完全符合人为浏览网页的思维方式，简单几步即可生成复杂的采集规则，结合智能识别算法，任何网页的数据都能轻松采集。
可模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
【支持多种数据导出方式】
采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)和网站(Wordpress、Discuz等)，提供丰富的发布插件供您使用。
【功能强大，提供企业级服务】
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性或是采集效率，都能够满足个人、团队和企业级采集需求。
丰富的功能：该款优采云采集器软件具有定时采集，智能防屏蔽，自动导出，文件下载，加速引擎，按组启动和导出，Webhook，RESTful API，智能识别SKU和电商大图等等功能，满足企业用户的需求。当然，这个功能一般是用不到的！普通用户就随便搞搞，满足自己的学习工作需要就行，没有额外的那么大的需求。
【云端账号，方便快捷】
云端存储，防止数据丢失，随登随用，方便快捷。创建优采云采集器账号并登录，您的所有采集任务都将自动同步保存到优采云的云端服务器，无需担心采集任务丢失。优采云采集器对账号没有终端绑定限制，您切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。当然，首选的是导出到本地，云端也存一份，以防万一误删，到时候还要再去爬一份。
【使用教程】
软件首页下方就有教程哈!有些定时功能不能使用，需要升级，不要点！直接关掉就行！软件免费使用，升级指定功能才需要收费，如果操作失误充值了，我们不负责呀！
【获取方式】
需要的小伙伴们，后台回复“优采云”获取本次的安装包哦！包括Windows和Mac版本的！整理不易，转发和关注都是支持！让每一次分享都有意义！ 查看全部
了解爬虫的都知道，想要一个网页上的图片、标题及价格等信息，只需要写个代码就能完成了。但是对于小白来说，啥是爬虫？会爬的虫？更别说敲代码了。有那个敲代码的时间，工作都完成了！不用担心，今天给大家推荐一款神器——优采云采集器，可以免费批量的抓取信息，以后就可以不用加班了。先看介绍——
【智能识别数据，小白神器】
智能模式：基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
【可视化点击，简单上手】
流程图模式：只需根据软件提示在页面中进行点击操作，完全符合人为浏览网页的思维方式，简单几步即可生成复杂的采集规则，结合智能识别算法，任何网页的数据都能轻松采集。
可模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
【支持多种数据导出方式】
采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)和网站(Wordpress、Discuz等)，提供丰富的发布插件供您使用。
【功能强大，提供企业级服务】
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性或是采集效率，都能够满足个人、团队和企业级采集需求。
丰富的功能：该款优采云采集器软件具有定时采集，智能防屏蔽，自动导出，文件下载，加速引擎，按组启动和导出，Webhook，RESTful API，智能识别SKU和电商大图等等功能，满足企业用户的需求。当然，这个功能一般是用不到的！普通用户就随便搞搞，满足自己的学习工作需要就行，没有额外的那么大的需求。
【云端账号，方便快捷】
云端存储，防止数据丢失，随登随用，方便快捷。创建优采云采集器账号并登录，您的所有采集任务都将自动同步保存到优采云的云端服务器，无需担心采集任务丢失。优采云采集器对账号没有终端绑定限制，您切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。当然，首选的是导出到本地，云端也存一份，以防万一误删，到时候还要再去爬一份。
【使用教程】
软件首页下方就有教程哈!有些定时功能不能使用，需要升级，不要点！直接关掉就行！软件免费使用，升级指定功能才需要收费，如果操作失误充值了，我们不负责呀！
【获取方式】
需要的小伙伴们，后台回复“优采云”获取本次的安装包哦！包括Windows和Mac版本的！整理不易，转发和关注都是支持！让每一次分享都有意义！ 查看全部
优采云采集器——信息批量抓取
了解爬虫的都知道，想要一个网页上的图片、标题及价格等信息，只需要写个代码就能完成了。但是对于小白来说，啥是爬虫？会爬的虫？更别说敲代码了。有那个敲代码的时间，工作都完成了！不用担心，今天给大家推荐一款神器——优采云采集器，可以免费批量的抓取信息，以后就可以不用加班了。先看介绍——
【智能识别数据，小白神器】
智能模式：基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
【可视化点击，简单上手】
流程图模式：只需根据软件提示在页面中进行点击操作，完全符合人为浏览网页的思维方式，简单几步即可生成复杂的采集规则，结合智能识别算法，任何网页的数据都能轻松采集。
可模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
【支持多种数据导出方式】
采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)和网站(Wordpress、Discuz等)，提供丰富的发布插件供您使用。
【功能强大，提供企业级服务】
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性或是采集效率，都能够满足个人、团队和企业级采集需求。
丰富的功能：该款优采云采集器软件具有定时采集，智能防屏蔽，自动导出，文件下载，加速引擎，按组启动和导出，Webhook，RESTful API，智能识别SKU和电商大图等等功能，满足企业用户的需求。当然，这个功能一般是用不到的！普通用户就随便搞搞，满足自己的学习工作需要就行，没有额外的那么大的需求。
【云端账号，方便快捷】
云端存储，防止数据丢失，随登随用，方便快捷。创建优采云采集器账号并登录，您的所有采集任务都将自动同步保存到优采云的云端服务器，无需担心采集任务丢失。优采云采集器对账号没有终端绑定限制，您切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。当然，首选的是导出到本地，云端也存一份，以防万一误删，到时候还要再去爬一份。
【使用教程】
软件首页下方就有教程哈!有些定时功能不能使用，需要升级，不要点！直接关掉就行！软件免费使用，升级指定功能才需要收费，如果操作失误充值了，我们不负责呀！
【获取方式】
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优采云采集器——信息批量抓取
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 269 次浏览 • 2022-06-15 08:58
优采云采集器——信息批量抓取
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【智能识别数据，小白神器】
智能模式：基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 110 次浏览 • 2022-06-15 03:29
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-06-14 02:57
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智能模式：基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
【可视化点击，简单上手】
流程图模式：只需根据软件提示在页面中进行点击操作，完全符合人为浏览网页的思维方式，简单几步即可生成复杂的采集规则，结合智能识别算法，任何网页的数据都能轻松采集。
可模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
【支持多种数据导出方式】
采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)和网站(Wordpress、Discuz等)，提供丰富的发布插件供您使用。
【功能强大，提供企业级服务】
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性或是采集效率，都能够满足个人、团队和企业级采集需求。
丰富的功能：该款优采云采集器软件具有定时采集，智能防屏蔽，自动导出，文件下载，加速引擎，按组启动和导出，Webhook，RESTful API，智能识别SKU和电商大图等等功能，满足企业用户的需求。当然，这个功能一般是用不到的！普通用户就随便搞搞，满足自己的学习工作需要就行，没有额外的那么大的需求。
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云端存储，防止数据丢失，随登随用，方便快捷。创建优采云采集器账号并登录，您的所有采集任务都将自动同步保存到优采云的云端服务器，无需担心采集任务丢失。优采云采集器对账号没有终端绑定限制，您切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。当然，首选的是导出到本地，云端也存一份，以防万一误删，到时候还要再去爬一份。
【使用教程】
软件首页下方就有教程哈!有些定时功能不能使用，需要升级，不要点！直接关掉就行！软件免费使用，升级指定功能才需要收费，如果操作失误充值了，我们不负责呀！
【获取方式】
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优采云采集器——信息批量抓取
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 1011 次浏览 • 2022-06-09 12:31
优采云采集器——信息批量抓取
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 103 次浏览 • 2022-06-08 18:55
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 100 次浏览 • 2022-06-08 14:29
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可模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
【支持多种数据导出方式】
采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)和网站(Wordpress、Discuz等)，提供丰富的发布插件供您使用。
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-06-06 22:30
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干货 | 分享一下爬虫正确的学习路径
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-06-06 16:34
干货 | 分享一下爬虫正确的学习路径
“
阅读本文大概需要 10 分钟
”
当今大数据的时代，网络爬虫已经成为了获取数据的一个重要手段，但要学习好爬虫并没有那么简单
首先知识点和方向实在是太多了，它关系到了计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App 开发与逆向、网络安全、数据库、运维、机器学习、数据分析等各个方向的内容，它像一张大网一样把现在一些主流的技术栈都连接在了一起
正因为涵盖的方向多，因此学习的东西也非常零散和杂乱，很多初学者搞不清楚究竟要学习哪些知识，学习过程中遇到反爬也不知道用什么方法来解决，本篇我们来做一些归纳和总结
初学爬虫
一些最基本的网站，往往不带任何反爬措施。比如某个博客站点，我们要爬全站的话就顺着列表页爬到文章页，再把文章的时间、作者、正文等信息爬下来就可以了。
那代码怎么写呢？用 Python 的 requests 等库就够了，写一个基本的逻辑，顺着把一篇篇文章的源码获取下来，解析的话用 XPath、BeautifulSoup、PyQuery 或者正则表达式，或者粗暴的字符串匹配把想要的内容抠出来，再加个文本写入存下来就完事了。
代码很简单，就几个方法调用。逻辑很简单，几个循环加存储。最后就能看到一篇篇文章就被我们存到自己的电脑里面了。当然有的同学可能不太会写代码或者都懒得写，那么利用基本的可视化爬取工具，如某爪鱼、某采集器也能通过可视化点选的方式把数据爬下来。
如果存储方面稍微扩展一下的话，可以对接上 MySQL、MongoDB、Elasticsearch、Kafka 等等来保存数据，实现持久化存储。以后查询或者操作会更方便。
反正，不管效率如何，一个完全没有反爬的网站用最最基本的方式就搞定了。
到这里，你就说你会爬虫了吗？不，还差的远呢。
Ajax、动态渲染
随着互联网的发展，前端技术也在不断变化，数据的加载方式也不再是单纯的服务端渲染了。现在你可以看到很多网站的数据可能都是通过接口的形式传输的，或者即使不是接口那也是一些 JSON 的数据，然后经过 JavaScript 渲染得出来的。
这时候，你要再用 requests 来爬那就不顶用了，因为 requests 爬下来的源码是服务端渲染得到的，浏览器看到页面的和 requests 获取的结果是不一样的。真正的数据是经过 JavaScript 执行的出来的，数据来源可能是 Ajax，也可能是页面里的某些 Data，也可能是一些 ifame 页面等等，不过大多数情况下可能是 Ajax 接口获取的。
所以很多情况下需要分析 Ajax，知道这些接口的调用方式之后再用程序来模拟。但是有些接口带着加密参数，比如 token、sign 等等，又不好模拟，咋整呢？
一种方法就是去分析网站的 JavaScript 逻辑，死抠里面的代码，揪出来这些参数是怎么构造的，找出思路来了之后再用爬虫模拟或重写就行了。如果你解出来了，那么直接模拟的方式效率会高非常多，这里面就需要一些 JavaScript 基础了，当然有些网站加密逻辑做的太牛逼了，你可能花一个星期也解不出来，最后放弃了。
那这样解不出来或者不想解，那咋办呢？这时候可以有一种简单粗暴的方法就是直接用模拟浏览器的方式来爬取，比如用 Puppeteer、Pyppeteer、Selenium、Splash 等，这样爬取到的源代码就是真正的网页代码，数据自然就好提取了，同时也就绕过分析 Ajax 和一些 JavaScript 逻辑的过程。这种方式就做到了可见即可爬，难度也不大，同时模拟了浏览器，也不太会有一些法律方面的问题。
但其实后面的这种方法也会遇到各种反爬的情况，现在很多网站都会去识别 webdriver，看到你是用的 Selenium 等工具，直接干掉或不返回数据，所以你碰到这种网站还得来专门解一下这个问题。
多进程、多线程、协程
上面的情况如果用单线程的爬虫来模拟是比较简单的，但是有个问题就是速度慢啊。
爬虫是 IO 密集型的任务，所以可能大多数情况下都在等待网络的响应，如果网络响应速度慢，那就得一直等着。但这个空余的时间其实可以让 CPU 去做更多事情。那怎么办呢？多开点线程吧。
所以这时候我们就可以在某些场景下加上多进程、多线程，虽然说多线程有 GIL 锁，但对于爬虫来说其实影响没那么大，所以用上多进程、多线程都可以成倍地提高爬取速度，对应的库就有 threading、multiprocessing 了。
异步协程就更牛逼了，用 aiohttp、gevent、tornado 等等的基本上你想搞多少并发就搞多少并发，但是还是悠着点，别把人家网站搞挂了。
总之，用上这几个，爬虫速度就提上来了。
但速度提上来了不一定是好事，反爬接着肯定就要来了，封你 IP、封你账号、弹验证码、返回假数据，所以有时候龟速爬似乎也是个解决办法？
分布式
多线程、多进程、协程都能加速，但终究还是单机的爬虫。要真正做到规模化，还得来靠分布式爬虫来搞。
分布式的核心是什么？资源共享。比如爬取队列共享、去重指纹共享等等。
我们可以使用一些基础的队列或组件来实现分布式，比如 RabbitMQ、Celery、Kafka、Redis 等等，但经过很多人的尝试，自己去实现一个分布式爬虫，性能和扩展性总会出现一些问题，当然特别牛逼的除外哈。不少企业内部其实也有自己开发的一套分布式爬虫，和业务更紧密，这种当然是最好了。
现在主流的 Python 分布式爬虫还是基于 Scrapy 的，对接 Scrapy-Redis、Scrapy-Redis-BloomFilter 或者用 Scrapy-Cluster 等等，他们都是基于 Redis 来共享爬取队列的，总会多多少少遇到一些内存的问题。所以一些人也考虑对接到了其他的消息队列上面，比如 RabbitMQ、Kafka 等等，解决一些问题，效率也不差。
总之，要提高爬取效率，分布式还是必须要掌握的。
验证码
爬虫难免遇到反爬，验证码就是其中之一。要会反爬，那首先就要会解验证码。
现在你可以看到很多网站都会有各种各样的验证码了，比如最简单的图形验证码，要是验证码的文字规整的话，OCR 过一遍或者基本的模型库都能识别，不想搞这个的话可以直接去对接个打码平台来搞，准确率还是有的。
然而你可能现在都见不到什么图形验证码了，都是一些行为验证码，如某验、某盾等等，国外也有很多，比如 reCaptcha 等等。一些稍微简单一点的，比如滑动的，你可以找点办法识别缺口，比如图像处理比对、深度学习识别都是可以的。轨迹呢自己写个模拟正常人行为的，加点抖动之类的。有了轨迹之后咋模拟呢，如果你牛逼，那么可以直接去分析验证码的 JavaScript 逻辑，把轨迹数据录入，那就能得到里面的一些加密参数，直接拿着这些参数放到表单或接口里面就能直接用了。当然也可以用模拟浏览器的方式来拖动，也能通过一定的方式拿到加密参数，或者直接用模拟浏览器的方式把登录一起做了，拿着 Cookies 来爬也行。
当然拖动只是一种验证码，还有文字点选、逻辑推理等，要是真不想搞，可以找打码平台来解出来再模拟，但毕竟花钱的，一些高手就会选择自己训练深度学习相关的模型，收集数据、标注、训练，针对不同的业务训练不同的模型。这样有了核心技术，也不用再去花钱找打码平台了，再研究下验证码的逻辑模拟一下，加密参数就能解出来了。不过有的验证码难得很，有的我也没搞定。
当然有些验证码可能是请求过于频繁而弹出来的，这种如果换个 IP 什么的也能解。
封 IP
封 IP 也是个令人头疼的事，行之有效的方法就是换代理了。
代理很多种，市面上免费的，收费的太多太多了。
首先可以把市面上免费的代理用起来，自己搭建一个代理池，收集现在全网所有的免费代理，然后加一个测试器一直不断测试，测试的网址可以改成你要爬的网址。这样测试通过的一般都能直接拿来爬你的目标网站
付费代理也是一样，很多商家提供了代理提取接口，请求一下就能获取几十几百个代理，我们可以同样把它们接入到代理池里面。但这个代理也分各种套餐，什么开放代理、独享代理等等的质量和被封的几率也是不一样的。
有的商家还利用隧道技术搭了代理，这样代理的地址和端口我们是不知道的，代理池是由他们来维护的，比如某布云，这样用起来更省心一些，但是可控性就差一些。
还有更稳定的代理，比如拨号代理、蜂窝代理等等，接入成本会高一些，但是一定程度上也能解决一些封 IP 的问题。
不过这些背后也不简单，为啥一个好好的高匿代理就是莫名其妙爬不了，背后的一些事就不多讲了。
封账号
有些信息需要模拟登录才能爬嘛，如果爬的过快，人家网站直接把你的账号封禁了，就啥都没得说了。比如爬公众号的，人家把你 WX 号封了，那就全完了。
一种解决方法当然就是放慢频率，控制下节奏。
还有种方法就是看看别的终端，比如手机页、App 页、wap 页，看看有没有能绕过登录的法子。
另外比较好的方法，那就是分流。如果你号足够多，建一个池子
比如：Cookies 池、Token 池、Sign 池反正不管什么池吧，多个账号跑出来的 Cookies、Token 都放到这个池子里面，用的时候随机从里面拿一个。
如果你想保证爬取效率不变，那么 100 个账号相比 20 个账号，对于每个账号对应的 Cookies、Token 的取用频率就变成原来的了 1/5，那么被封的概率也就随之降低了
奇葩的反爬
上面说的是几种比较主流的反爬，当然还有非常多奇葩的反爬。比如返回假数据、返回图片化数据、返回乱序数据、返回骂人的数据、返回求饶的数据，那都具体情况看着办吧。
这些反爬也得小心点，之前见过一个反爬直接返回rm -rf /的也不是没有，你要是正好有个脚本模拟执行返回结果，后果自己想象哈。
JavaScript 逆向
说到重头了。随着前端技术的进步和网站反爬意识的增强，很多网站选择在前端上下功夫，那就是在前端对一些逻辑或代码进行加密或混淆。当然这不仅仅是为了保护前端的代码不被轻易盗取，更重要的是反爬。比如很多 Ajax 接口都会带着一些参数，比如 sign、token 等等，这些前文也讲过了。这种数据我们可以用前文所说的 Selenium 等方式来爬，但总归来说效率太低了，毕竟它模拟的是网页渲染的整个过程，而真实的数据可能仅仅就藏在一个小接口里。
如果我们能够把一些接口的参数真正找出其中的逻辑，用代码来模拟执行，那效率就会有成倍的提升，而且还能在一定程度上规避上述的反爬现象。
但问题是什么？难啊
Webpack 是一方面，前端代码都被压缩和转码成一些 bundle 文件，一些变量的含义已经丢失，不好还原。然后一些网站再加上一些 obfuscator 的机制，把前端代码变成你完全看不懂的东西，比如字符串拆散打乱、变量十六进制化、控制流扁平化、无限 debug、控制台禁用等等，前端的代码和逻辑已经面目全非。有的用 WebAssembly 等技术把前端核心逻辑直接编译，那就只能慢慢抠了，虽然说有些有一定的技巧，但是总归来说还是会花费很多时间。但一旦解出来了，那就万事大吉了。怎么说？就像奥赛题一样，解出来升天，解不出来 GG
很多公司招聘爬虫工程师都会问有没有 JavaScript 逆向基础，破解过哪些网站，比如某宝、某多、某条等等，解出来某个他们需要的可能就直接录用你。每家网站的逻辑都不一样，难度也不一样
App
当然爬虫不仅仅是网页爬虫了，随着互联网时代的发展，现在越来越多的公司都选择将数据放到 App 上面，甚至有些公司只有 App 没有网站。所以数据只能通过 App 来爬。
咋爬呢？基本的就是抓包工具了，Charles、Fiddler 一把梭，抓到接口之后，直接拿来模拟就行了。
如果接口有加密参数怎么办呢？一种方法你可以边爬边处理，比如 mitmproxy 直接监听接口数据。另一方面你可以走 Hook，比如上 Xposed 也可以拿到。
那爬的时候又怎么实现自动化呢？总不能拿手来戳吧。其实工具也多，安卓原生的 adb 工具也行，Appium 现在已经是比较主流的方案了，当然还有其他的某精灵都是可以实现的。
最后，有的时候可能真的就不想走自动化的流程，我就想把里面的一些接口逻辑抠出来，那就得搞逆向了，IDA Pro、jdax、FRIDA 等工具就派上用场了，当然这个过程和 JavaScript 逆向一样很痛苦，甚至可能得读汇编指令。搞一个案例掉一把头发也不是不可能的。
智能化
上面的这一通，都搞熟了，恭喜你已经超过了百分之八九十的爬虫玩家了，当然专门搞 JavaScript 逆向、App 逆向的都是站在食物链顶端的男人，这种严格来说已经不算爬虫范畴了，这种神我们就不算在里面了，反正我不是。
除了上面的一些技能，在一些场合下，我们可能也需要结合一些机器学习的技术，让我们的爬虫变得更智能起来。
比如现在很多博客、新闻文章，其页面结构相似度比较高，要提取的信息也比较类似。
比如如何区分一个页面是索引页还是详情页？如何提取详情页的文章链接？如何解析文章页的页面内容？这些其实都是可以通过一些算法来计算出来的。
所以，一些智能解析技术也营运而生，比如提取详情页，一位朋友写的 GeneralNewsExtractor 表现就非常好。
假如说我来了一个需求，我要爬取一万个新闻网站数据，要一个个写 XPath 吗？写死我吧。如果有了智能化解析技术，在容忍一定错误的条件下，完成这个就是分分钟的事情。
总之，如果我们能把这一块也学会了，我们的爬虫技术就会如虎添翼。
运维
这块也是一个重头戏。爬虫和运维也是息息相关。
比如写完一个爬虫，怎样去快速部署到 100 台主机上跑起来。
比如怎么灵活地监控每个爬虫的运行状态。
比如爬虫有处代码改动，如何去快速更新。
比如怎样监控一些爬虫的占用内存、消耗的 CPU 状况。
比如怎样科学地控制爬虫的定时运行、
比如爬虫出现了问题，怎样能及时收到通知，怎样设置科学的报警机制。
这里面，部署大家各有各的方法，比如用 Ansible 当然可以。如果用 Scrapy 的话有 Scrapyd，然后配合上一些管理工具也能完成一些监控和定时任务。不过我现在用的更多是还是 Docker + Kubernetes，再加上 DevOps 一套，比如 GitHub Actions、Azure Pipelines、Jenkins 等等，快速实现分发和部署。
定时任务大家有的用 crontab，有的用 apscheduler，有的用管理工具，有的用 Kubernetes，我的话用 Kubernetes 就多一些了，定时任务也是很好实现。
至于监控的话，也有很多，专门的一些爬虫管理工具自带了一些监控和报警功能。一些云服务也带了一些监控的功能。我用的是 Kubernetes + Prometheus + Grafana，什么 CPU、内存、运行状态，一目了然，报警机制在 Grafana 里面配一下也很方便，支持 Webhook、邮件甚至某钉。
数据的存储和监控，用 Kafka、Elasticsearch 个人感觉也挺方便的，我主要用的是后者，然后再和 Grafana 配合起来，数据爬取量、爬取速度等等监控也都一目了然。
结语
至此，爬虫的一些涵盖的知识点也就差不多了，怎么样，梳理一下，是不是计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App 开发与逆向、网络安全、数据库、运维、机器学习都涵盖到了？
上面总结的可以算是从爬虫小白到爬虫高手的路径了，里面每个方向其实可研究的点非常多，每个点做精了，都会非常了不起。
爬虫往往学着学着，就成为了一名全栈工程师或者全干工程师，因为你可能真的啥都会了。但是没办法啊，都是被爬虫逼的啊，如果不是生活所困，谁愿意一身才华呢？
然而有了才华之后呢？摸摸头顶，卧槽，我的头发呢？
嗯，大家都懂的。
最后最重要的，珍爱生命、珍爱每一根头发！ 查看全部
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当今大数据的时代，网络爬虫已经成为了获取数据的一个重要手段，但要学习好爬虫并没有那么简单
首先知识点和方向实在是太多了，它关系到了计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App 开发与逆向、网络安全、数据库、运维、机器学习、数据分析等各个方向的内容，它像一张大网一样把现在一些主流的技术栈都连接在了一起
正因为涵盖的方向多，因此学习的东西也非常零散和杂乱，很多初学者搞不清楚究竟要学习哪些知识，学习过程中遇到反爬也不知道用什么方法来解决，本篇我们来做一些归纳和总结
初学爬虫
一些最基本的网站，往往不带任何反爬措施。比如某个博客站点，我们要爬全站的话就顺着列表页爬到文章页，再把文章的时间、作者、正文等信息爬下来就可以了。
那代码怎么写呢？用 Python 的 requests 等库就够了，写一个基本的逻辑，顺着把一篇篇文章的源码获取下来，解析的话用 XPath、BeautifulSoup、PyQuery 或者正则表达式，或者粗暴的字符串匹配把想要的内容抠出来，再加个文本写入存下来就完事了。
代码很简单，就几个方法调用。逻辑很简单，几个循环加存储。最后就能看到一篇篇文章就被我们存到自己的电脑里面了。当然有的同学可能不太会写代码或者都懒得写，那么利用基本的可视化爬取工具，如某爪鱼、某采集器也能通过可视化点选的方式把数据爬下来。
如果存储方面稍微扩展一下的话，可以对接上 MySQL、MongoDB、Elasticsearch、Kafka 等等来保存数据，实现持久化存储。以后查询或者操作会更方便。
反正，不管效率如何，一个完全没有反爬的网站用最最基本的方式就搞定了。
到这里，你就说你会爬虫了吗？不，还差的远呢。
Ajax、动态渲染
随着互联网的发展，前端技术也在不断变化，数据的加载方式也不再是单纯的服务端渲染了。现在你可以看到很多网站的数据可能都是通过接口的形式传输的，或者即使不是接口那也是一些 JSON 的数据，然后经过 JavaScript 渲染得出来的。
这时候，你要再用 requests 来爬那就不顶用了，因为 requests 爬下来的源码是服务端渲染得到的，浏览器看到页面的和 requests 获取的结果是不一样的。真正的数据是经过 JavaScript 执行的出来的，数据来源可能是 Ajax，也可能是页面里的某些 Data，也可能是一些 ifame 页面等等，不过大多数情况下可能是 Ajax 接口获取的。
所以很多情况下需要分析 Ajax，知道这些接口的调用方式之后再用程序来模拟。但是有些接口带着加密参数，比如 token、sign 等等，又不好模拟，咋整呢？
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但其实后面的这种方法也会遇到各种反爬的情况，现在很多网站都会去识别 webdriver，看到你是用的 Selenium 等工具，直接干掉或不返回数据，所以你碰到这种网站还得来专门解一下这个问题。
多进程、多线程、协程
上面的情况如果用单线程的爬虫来模拟是比较简单的，但是有个问题就是速度慢啊。
爬虫是 IO 密集型的任务，所以可能大多数情况下都在等待网络的响应，如果网络响应速度慢，那就得一直等着。但这个空余的时间其实可以让 CPU 去做更多事情。那怎么办呢？多开点线程吧。
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总之，用上这几个，爬虫速度就提上来了。
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分布式
多线程、多进程、协程都能加速，但终究还是单机的爬虫。要真正做到规模化，还得来靠分布式爬虫来搞。
分布式的核心是什么？资源共享。比如爬取队列共享、去重指纹共享等等。
我们可以使用一些基础的队列或组件来实现分布式，比如 RabbitMQ、Celery、Kafka、Redis 等等，但经过很多人的尝试，自己去实现一个分布式爬虫，性能和扩展性总会出现一些问题，当然特别牛逼的除外哈。不少企业内部其实也有自己开发的一套分布式爬虫，和业务更紧密，这种当然是最好了。
现在主流的 Python 分布式爬虫还是基于 Scrapy 的，对接 Scrapy-Redis、Scrapy-Redis-BloomFilter 或者用 Scrapy-Cluster 等等，他们都是基于 Redis 来共享爬取队列的，总会多多少少遇到一些内存的问题。所以一些人也考虑对接到了其他的消息队列上面，比如 RabbitMQ、Kafka 等等，解决一些问题，效率也不差。
总之，要提高爬取效率，分布式还是必须要掌握的。
验证码
爬虫难免遇到反爬，验证码就是其中之一。要会反爬，那首先就要会解验证码。
现在你可以看到很多网站都会有各种各样的验证码了，比如最简单的图形验证码，要是验证码的文字规整的话，OCR 过一遍或者基本的模型库都能识别，不想搞这个的话可以直接去对接个打码平台来搞，准确率还是有的。
然而你可能现在都见不到什么图形验证码了，都是一些行为验证码，如某验、某盾等等，国外也有很多，比如 reCaptcha 等等。一些稍微简单一点的，比如滑动的，你可以找点办法识别缺口，比如图像处理比对、深度学习识别都是可以的。轨迹呢自己写个模拟正常人行为的，加点抖动之类的。有了轨迹之后咋模拟呢，如果你牛逼，那么可以直接去分析验证码的 JavaScript 逻辑，把轨迹数据录入，那就能得到里面的一些加密参数，直接拿着这些参数放到表单或接口里面就能直接用了。当然也可以用模拟浏览器的方式来拖动，也能通过一定的方式拿到加密参数，或者直接用模拟浏览器的方式把登录一起做了，拿着 Cookies 来爬也行。
当然拖动只是一种验证码，还有文字点选、逻辑推理等，要是真不想搞，可以找打码平台来解出来再模拟，但毕竟花钱的，一些高手就会选择自己训练深度学习相关的模型，收集数据、标注、训练，针对不同的业务训练不同的模型。这样有了核心技术，也不用再去花钱找打码平台了，再研究下验证码的逻辑模拟一下，加密参数就能解出来了。不过有的验证码难得很，有的我也没搞定。
当然有些验证码可能是请求过于频繁而弹出来的，这种如果换个 IP 什么的也能解。
封 IP
封 IP 也是个令人头疼的事，行之有效的方法就是换代理了。
代理很多种，市面上免费的，收费的太多太多了。
首先可以把市面上免费的代理用起来，自己搭建一个代理池，收集现在全网所有的免费代理，然后加一个测试器一直不断测试，测试的网址可以改成你要爬的网址。这样测试通过的一般都能直接拿来爬你的目标网站
付费代理也是一样，很多商家提供了代理提取接口，请求一下就能获取几十几百个代理，我们可以同样把它们接入到代理池里面。但这个代理也分各种套餐，什么开放代理、独享代理等等的质量和被封的几率也是不一样的。
有的商家还利用隧道技术搭了代理，这样代理的地址和端口我们是不知道的，代理池是由他们来维护的，比如某布云，这样用起来更省心一些，但是可控性就差一些。
还有更稳定的代理，比如拨号代理、蜂窝代理等等，接入成本会高一些，但是一定程度上也能解决一些封 IP 的问题。
不过这些背后也不简单，为啥一个好好的高匿代理就是莫名其妙爬不了，背后的一些事就不多讲了。
封账号
有些信息需要模拟登录才能爬嘛，如果爬的过快，人家网站直接把你的账号封禁了，就啥都没得说了。比如爬公众号的，人家把你 WX 号封了，那就全完了。
一种解决方法当然就是放慢频率，控制下节奏。
还有种方法就是看看别的终端，比如手机页、App 页、wap 页，看看有没有能绕过登录的法子。
另外比较好的方法，那就是分流。如果你号足够多，建一个池子
比如：Cookies 池、Token 池、Sign 池反正不管什么池吧，多个账号跑出来的 Cookies、Token 都放到这个池子里面，用的时候随机从里面拿一个。
如果你想保证爬取效率不变，那么 100 个账号相比 20 个账号，对于每个账号对应的 Cookies、Token 的取用频率就变成原来的了 1/5，那么被封的概率也就随之降低了
奇葩的反爬
上面说的是几种比较主流的反爬，当然还有非常多奇葩的反爬。比如返回假数据、返回图片化数据、返回乱序数据、返回骂人的数据、返回求饶的数据，那都具体情况看着办吧。
这些反爬也得小心点，之前见过一个反爬直接返回rm -rf /的也不是没有，你要是正好有个脚本模拟执行返回结果，后果自己想象哈。
JavaScript 逆向
说到重头了。随着前端技术的进步和网站反爬意识的增强，很多网站选择在前端上下功夫，那就是在前端对一些逻辑或代码进行加密或混淆。当然这不仅仅是为了保护前端的代码不被轻易盗取，更重要的是反爬。比如很多 Ajax 接口都会带着一些参数，比如 sign、token 等等，这些前文也讲过了。这种数据我们可以用前文所说的 Selenium 等方式来爬，但总归来说效率太低了，毕竟它模拟的是网页渲染的整个过程，而真实的数据可能仅仅就藏在一个小接口里。
如果我们能够把一些接口的参数真正找出其中的逻辑，用代码来模拟执行，那效率就会有成倍的提升，而且还能在一定程度上规避上述的反爬现象。
但问题是什么？难啊
Webpack 是一方面，前端代码都被压缩和转码成一些 bundle 文件，一些变量的含义已经丢失，不好还原。然后一些网站再加上一些 obfuscator 的机制，把前端代码变成你完全看不懂的东西，比如字符串拆散打乱、变量十六进制化、控制流扁平化、无限 debug、控制台禁用等等，前端的代码和逻辑已经面目全非。有的用 WebAssembly 等技术把前端核心逻辑直接编译，那就只能慢慢抠了，虽然说有些有一定的技巧，但是总归来说还是会花费很多时间。但一旦解出来了，那就万事大吉了。怎么说？就像奥赛题一样，解出来升天，解不出来 GG
很多公司招聘爬虫工程师都会问有没有 JavaScript 逆向基础，破解过哪些网站，比如某宝、某多、某条等等，解出来某个他们需要的可能就直接录用你。每家网站的逻辑都不一样，难度也不一样
App
当然爬虫不仅仅是网页爬虫了，随着互联网时代的发展，现在越来越多的公司都选择将数据放到 App 上面，甚至有些公司只有 App 没有网站。所以数据只能通过 App 来爬。
咋爬呢？基本的就是抓包工具了，Charles、Fiddler 一把梭，抓到接口之后，直接拿来模拟就行了。
如果接口有加密参数怎么办呢？一种方法你可以边爬边处理，比如 mitmproxy 直接监听接口数据。另一方面你可以走 Hook，比如上 Xposed 也可以拿到。
那爬的时候又怎么实现自动化呢？总不能拿手来戳吧。其实工具也多，安卓原生的 adb 工具也行，Appium 现在已经是比较主流的方案了，当然还有其他的某精灵都是可以实现的。
最后，有的时候可能真的就不想走自动化的流程，我就想把里面的一些接口逻辑抠出来，那就得搞逆向了，IDA Pro、jdax、FRIDA 等工具就派上用场了，当然这个过程和 JavaScript 逆向一样很痛苦，甚至可能得读汇编指令。搞一个案例掉一把头发也不是不可能的。
智能化
上面的这一通，都搞熟了，恭喜你已经超过了百分之八九十的爬虫玩家了，当然专门搞 JavaScript 逆向、App 逆向的都是站在食物链顶端的男人，这种严格来说已经不算爬虫范畴了，这种神我们就不算在里面了，反正我不是。
除了上面的一些技能，在一些场合下，我们可能也需要结合一些机器学习的技术，让我们的爬虫变得更智能起来。
比如现在很多博客、新闻文章，其页面结构相似度比较高，要提取的信息也比较类似。
比如如何区分一个页面是索引页还是详情页？如何提取详情页的文章链接？如何解析文章页的页面内容？这些其实都是可以通过一些算法来计算出来的。
所以，一些智能解析技术也营运而生，比如提取详情页，一位朋友写的 GeneralNewsExtractor 表现就非常好。
假如说我来了一个需求，我要爬取一万个新闻网站数据，要一个个写 XPath 吗？写死我吧。如果有了智能化解析技术，在容忍一定错误的条件下，完成这个就是分分钟的事情。
总之，如果我们能把这一块也学会了，我们的爬虫技术就会如虎添翼。
运维
这块也是一个重头戏。爬虫和运维也是息息相关。
比如写完一个爬虫，怎样去快速部署到 100 台主机上跑起来。
比如怎么灵活地监控每个爬虫的运行状态。
比如爬虫有处代码改动，如何去快速更新。
比如怎样监控一些爬虫的占用内存、消耗的 CPU 状况。
比如怎样科学地控制爬虫的定时运行、
比如爬虫出现了问题，怎样能及时收到通知，怎样设置科学的报警机制。
这里面，部署大家各有各的方法，比如用 Ansible 当然可以。如果用 Scrapy 的话有 Scrapyd，然后配合上一些管理工具也能完成一些监控和定时任务。不过我现在用的更多是还是 Docker + Kubernetes，再加上 DevOps 一套，比如 GitHub Actions、Azure Pipelines、Jenkins 等等，快速实现分发和部署。
定时任务大家有的用 crontab，有的用 apscheduler，有的用管理工具，有的用 Kubernetes，我的话用 Kubernetes 就多一些了，定时任务也是很好实现。
至于监控的话，也有很多，专门的一些爬虫管理工具自带了一些监控和报警功能。一些云服务也带了一些监控的功能。我用的是 Kubernetes + Prometheus + Grafana，什么 CPU、内存、运行状态，一目了然，报警机制在 Grafana 里面配一下也很方便，支持 Webhook、邮件甚至某钉。
数据的存储和监控，用 Kafka、Elasticsearch 个人感觉也挺方便的，我主要用的是后者，然后再和 Grafana 配合起来，数据爬取量、爬取速度等等监控也都一目了然。
结语
至此，爬虫的一些涵盖的知识点也就差不多了，怎么样，梳理一下，是不是计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App 开发与逆向、网络安全、数据库、运维、机器学习都涵盖到了？
上面总结的可以算是从爬虫小白到爬虫高手的路径了，里面每个方向其实可研究的点非常多，每个点做精了，都会非常了不起。
爬虫往往学着学着，就成为了一名全栈工程师或者全干工程师，因为你可能真的啥都会了。但是没办法啊，都是被爬虫逼的啊，如果不是生活所困，谁愿意一身才华呢？
然而有了才华之后呢？摸摸头顶，卧槽，我的头发呢？
嗯，大家都懂的。
最后最重要的，珍爱生命、珍爱每一根头发！ 查看全部
干货 | 分享一下爬虫正确的学习路径
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当今大数据的时代，网络爬虫已经成为了获取数据的一个重要手段，但要学习好爬虫并没有那么简单
首先知识点和方向实在是太多了，它关系到了计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App 开发与逆向、网络安全、数据库、运维、机器学习、数据分析等各个方向的内容，它像一张大网一样把现在一些主流的技术栈都连接在了一起
正因为涵盖的方向多，因此学习的东西也非常零散和杂乱，很多初学者搞不清楚究竟要学习哪些知识，学习过程中遇到反爬也不知道用什么方法来解决，本篇我们来做一些归纳和总结
初学爬虫
一些最基本的网站，往往不带任何反爬措施。比如某个博客站点，我们要爬全站的话就顺着列表页爬到文章页，再把文章的时间、作者、正文等信息爬下来就可以了。
那代码怎么写呢？用 Python 的 requests 等库就够了，写一个基本的逻辑，顺着把一篇篇文章的源码获取下来，解析的话用 XPath、BeautifulSoup、PyQuery 或者正则表达式，或者粗暴的字符串匹配把想要的内容抠出来，再加个文本写入存下来就完事了。
代码很简单，就几个方法调用。逻辑很简单，几个循环加存储。最后就能看到一篇篇文章就被我们存到自己的电脑里面了。当然有的同学可能不太会写代码或者都懒得写，那么利用基本的可视化爬取工具，如某爪鱼、某采集器也能通过可视化点选的方式把数据爬下来。
如果存储方面稍微扩展一下的话，可以对接上 MySQL、MongoDB、Elasticsearch、Kafka 等等来保存数据，实现持久化存储。以后查询或者操作会更方便。
反正，不管效率如何，一个完全没有反爬的网站用最最基本的方式就搞定了。
到这里，你就说你会爬虫了吗？不，还差的远呢。
Ajax、动态渲染
随着互联网的发展，前端技术也在不断变化，数据的加载方式也不再是单纯的服务端渲染了。现在你可以看到很多网站的数据可能都是通过接口的形式传输的，或者即使不是接口那也是一些 JSON 的数据，然后经过 JavaScript 渲染得出来的。
这时候，你要再用 requests 来爬那就不顶用了，因为 requests 爬下来的源码是服务端渲染得到的，浏览器看到页面的和 requests 获取的结果是不一样的。真正的数据是经过 JavaScript 执行的出来的，数据来源可能是 Ajax，也可能是页面里的某些 Data，也可能是一些 ifame 页面等等，不过大多数情况下可能是 Ajax 接口获取的。
所以很多情况下需要分析 Ajax，知道这些接口的调用方式之后再用程序来模拟。但是有些接口带着加密参数，比如 token、sign 等等，又不好模拟，咋整呢？
一种方法就是去分析网站的 JavaScript 逻辑，死抠里面的代码，揪出来这些参数是怎么构造的，找出思路来了之后再用爬虫模拟或重写就行了。如果你解出来了，那么直接模拟的方式效率会高非常多，这里面就需要一些 JavaScript 基础了，当然有些网站加密逻辑做的太牛逼了，你可能花一个星期也解不出来，最后放弃了。
那这样解不出来或者不想解，那咋办呢？这时候可以有一种简单粗暴的方法就是直接用模拟浏览器的方式来爬取，比如用 Puppeteer、Pyppeteer、Selenium、Splash 等，这样爬取到的源代码就是真正的网页代码，数据自然就好提取了，同时也就绕过分析 Ajax 和一些 JavaScript 逻辑的过程。这种方式就做到了可见即可爬，难度也不大，同时模拟了浏览器，也不太会有一些法律方面的问题。
但其实后面的这种方法也会遇到各种反爬的情况，现在很多网站都会去识别 webdriver，看到你是用的 Selenium 等工具，直接干掉或不返回数据，所以你碰到这种网站还得来专门解一下这个问题。
多进程、多线程、协程
上面的情况如果用单线程的爬虫来模拟是比较简单的，但是有个问题就是速度慢啊。
爬虫是 IO 密集型的任务，所以可能大多数情况下都在等待网络的响应，如果网络响应速度慢，那就得一直等着。但这个空余的时间其实可以让 CPU 去做更多事情。那怎么办呢？多开点线程吧。
所以这时候我们就可以在某些场景下加上多进程、多线程，虽然说多线程有 GIL 锁，但对于爬虫来说其实影响没那么大，所以用上多进程、多线程都可以成倍地提高爬取速度，对应的库就有 threading、multiprocessing 了。
异步协程就更牛逼了，用 aiohttp、gevent、tornado 等等的基本上你想搞多少并发就搞多少并发，但是还是悠着点，别把人家网站搞挂了。
总之，用上这几个，爬虫速度就提上来了。
但速度提上来了不一定是好事，反爬接着肯定就要来了，封你 IP、封你账号、弹验证码、返回假数据，所以有时候龟速爬似乎也是个解决办法？
分布式
多线程、多进程、协程都能加速，但终究还是单机的爬虫。要真正做到规模化，还得来靠分布式爬虫来搞。
分布式的核心是什么？资源共享。比如爬取队列共享、去重指纹共享等等。
我们可以使用一些基础的队列或组件来实现分布式，比如 RabbitMQ、Celery、Kafka、Redis 等等，但经过很多人的尝试，自己去实现一个分布式爬虫，性能和扩展性总会出现一些问题，当然特别牛逼的除外哈。不少企业内部其实也有自己开发的一套分布式爬虫，和业务更紧密，这种当然是最好了。
现在主流的 Python 分布式爬虫还是基于 Scrapy 的，对接 Scrapy-Redis、Scrapy-Redis-BloomFilter 或者用 Scrapy-Cluster 等等，他们都是基于 Redis 来共享爬取队列的，总会多多少少遇到一些内存的问题。所以一些人也考虑对接到了其他的消息队列上面，比如 RabbitMQ、Kafka 等等，解决一些问题，效率也不差。
总之，要提高爬取效率，分布式还是必须要掌握的。
验证码
爬虫难免遇到反爬，验证码就是其中之一。要会反爬，那首先就要会解验证码。
现在你可以看到很多网站都会有各种各样的验证码了，比如最简单的图形验证码，要是验证码的文字规整的话，OCR 过一遍或者基本的模型库都能识别，不想搞这个的话可以直接去对接个打码平台来搞，准确率还是有的。
然而你可能现在都见不到什么图形验证码了，都是一些行为验证码，如某验、某盾等等，国外也有很多，比如 reCaptcha 等等。一些稍微简单一点的，比如滑动的，你可以找点办法识别缺口，比如图像处理比对、深度学习识别都是可以的。轨迹呢自己写个模拟正常人行为的，加点抖动之类的。有了轨迹之后咋模拟呢，如果你牛逼，那么可以直接去分析验证码的 JavaScript 逻辑，把轨迹数据录入，那就能得到里面的一些加密参数，直接拿着这些参数放到表单或接口里面就能直接用了。当然也可以用模拟浏览器的方式来拖动，也能通过一定的方式拿到加密参数，或者直接用模拟浏览器的方式把登录一起做了，拿着 Cookies 来爬也行。
当然拖动只是一种验证码，还有文字点选、逻辑推理等，要是真不想搞，可以找打码平台来解出来再模拟，但毕竟花钱的，一些高手就会选择自己训练深度学习相关的模型，收集数据、标注、训练，针对不同的业务训练不同的模型。这样有了核心技术，也不用再去花钱找打码平台了，再研究下验证码的逻辑模拟一下，加密参数就能解出来了。不过有的验证码难得很，有的我也没搞定。
当然有些验证码可能是请求过于频繁而弹出来的，这种如果换个 IP 什么的也能解。
封 IP
封 IP 也是个令人头疼的事，行之有效的方法就是换代理了。
代理很多种，市面上免费的，收费的太多太多了。
首先可以把市面上免费的代理用起来，自己搭建一个代理池，收集现在全网所有的免费代理，然后加一个测试器一直不断测试，测试的网址可以改成你要爬的网址。这样测试通过的一般都能直接拿来爬你的目标网站
付费代理也是一样，很多商家提供了代理提取接口，请求一下就能获取几十几百个代理，我们可以同样把它们接入到代理池里面。但这个代理也分各种套餐，什么开放代理、独享代理等等的质量和被封的几率也是不一样的。
有的商家还利用隧道技术搭了代理，这样代理的地址和端口我们是不知道的，代理池是由他们来维护的，比如某布云，这样用起来更省心一些，但是可控性就差一些。
还有更稳定的代理，比如拨号代理、蜂窝代理等等，接入成本会高一些，但是一定程度上也能解决一些封 IP 的问题。
不过这些背后也不简单，为啥一个好好的高匿代理就是莫名其妙爬不了，背后的一些事就不多讲了。
封账号
有些信息需要模拟登录才能爬嘛，如果爬的过快，人家网站直接把你的账号封禁了，就啥都没得说了。比如爬公众号的，人家把你 WX 号封了，那就全完了。
一种解决方法当然就是放慢频率，控制下节奏。
还有种方法就是看看别的终端，比如手机页、App 页、wap 页，看看有没有能绕过登录的法子。
另外比较好的方法，那就是分流。如果你号足够多，建一个池子
比如：Cookies 池、Token 池、Sign 池反正不管什么池吧，多个账号跑出来的 Cookies、Token 都放到这个池子里面，用的时候随机从里面拿一个。
如果你想保证爬取效率不变，那么 100 个账号相比 20 个账号，对于每个账号对应的 Cookies、Token 的取用频率就变成原来的了 1/5，那么被封的概率也就随之降低了
奇葩的反爬
上面说的是几种比较主流的反爬，当然还有非常多奇葩的反爬。比如返回假数据、返回图片化数据、返回乱序数据、返回骂人的数据、返回求饶的数据，那都具体情况看着办吧。
这些反爬也得小心点，之前见过一个反爬直接返回rm -rf /的也不是没有，你要是正好有个脚本模拟执行返回结果，后果自己想象哈。
JavaScript 逆向
说到重头了。随着前端技术的进步和网站反爬意识的增强，很多网站选择在前端上下功夫，那就是在前端对一些逻辑或代码进行加密或混淆。当然这不仅仅是为了保护前端的代码不被轻易盗取，更重要的是反爬。比如很多 Ajax 接口都会带着一些参数，比如 sign、token 等等，这些前文也讲过了。这种数据我们可以用前文所说的 Selenium 等方式来爬，但总归来说效率太低了，毕竟它模拟的是网页渲染的整个过程，而真实的数据可能仅仅就藏在一个小接口里。
如果我们能够把一些接口的参数真正找出其中的逻辑，用代码来模拟执行，那效率就会有成倍的提升，而且还能在一定程度上规避上述的反爬现象。
但问题是什么？难啊
Webpack 是一方面，前端代码都被压缩和转码成一些 bundle 文件，一些变量的含义已经丢失，不好还原。然后一些网站再加上一些 obfuscator 的机制，把前端代码变成你完全看不懂的东西，比如字符串拆散打乱、变量十六进制化、控制流扁平化、无限 debug、控制台禁用等等，前端的代码和逻辑已经面目全非。有的用 WebAssembly 等技术把前端核心逻辑直接编译，那就只能慢慢抠了，虽然说有些有一定的技巧，但是总归来说还是会花费很多时间。但一旦解出来了，那就万事大吉了。怎么说？就像奥赛题一样，解出来升天，解不出来 GG
很多公司招聘爬虫工程师都会问有没有 JavaScript 逆向基础，破解过哪些网站，比如某宝、某多、某条等等，解出来某个他们需要的可能就直接录用你。每家网站的逻辑都不一样，难度也不一样
App
当然爬虫不仅仅是网页爬虫了，随着互联网时代的发展，现在越来越多的公司都选择将数据放到 App 上面，甚至有些公司只有 App 没有网站。所以数据只能通过 App 来爬。
咋爬呢？基本的就是抓包工具了，Charles、Fiddler 一把梭，抓到接口之后，直接拿来模拟就行了。
如果接口有加密参数怎么办呢？一种方法你可以边爬边处理，比如 mitmproxy 直接监听接口数据。另一方面你可以走 Hook，比如上 Xposed 也可以拿到。
那爬的时候又怎么实现自动化呢？总不能拿手来戳吧。其实工具也多，安卓原生的 adb 工具也行，Appium 现在已经是比较主流的方案了，当然还有其他的某精灵都是可以实现的。
最后，有的时候可能真的就不想走自动化的流程，我就想把里面的一些接口逻辑抠出来，那就得搞逆向了，IDA Pro、jdax、FRIDA 等工具就派上用场了，当然这个过程和 JavaScript 逆向一样很痛苦，甚至可能得读汇编指令。搞一个案例掉一把头发也不是不可能的。
智能化
上面的这一通，都搞熟了，恭喜你已经超过了百分之八九十的爬虫玩家了，当然专门搞 JavaScript 逆向、App 逆向的都是站在食物链顶端的男人，这种严格来说已经不算爬虫范畴了，这种神我们就不算在里面了，反正我不是。
除了上面的一些技能，在一些场合下，我们可能也需要结合一些机器学习的技术，让我们的爬虫变得更智能起来。
比如现在很多博客、新闻文章，其页面结构相似度比较高，要提取的信息也比较类似。
比如如何区分一个页面是索引页还是详情页？如何提取详情页的文章链接？如何解析文章页的页面内容？这些其实都是可以通过一些算法来计算出来的。
所以，一些智能解析技术也营运而生，比如提取详情页，一位朋友写的 GeneralNewsExtractor 表现就非常好。
假如说我来了一个需求，我要爬取一万个新闻网站数据，要一个个写 XPath 吗？写死我吧。如果有了智能化解析技术，在容忍一定错误的条件下，完成这个就是分分钟的事情。
总之，如果我们能把这一块也学会了，我们的爬虫技术就会如虎添翼。
运维
这块也是一个重头戏。爬虫和运维也是息息相关。
比如写完一个爬虫，怎样去快速部署到 100 台主机上跑起来。
比如怎么灵活地监控每个爬虫的运行状态。
比如爬虫有处代码改动，如何去快速更新。
比如怎样监控一些爬虫的占用内存、消耗的 CPU 状况。
比如怎样科学地控制爬虫的定时运行、
比如爬虫出现了问题，怎样能及时收到通知，怎样设置科学的报警机制。
这里面，部署大家各有各的方法，比如用 Ansible 当然可以。如果用 Scrapy 的话有 Scrapyd，然后配合上一些管理工具也能完成一些监控和定时任务。不过我现在用的更多是还是 Docker + Kubernetes，再加上 DevOps 一套，比如 GitHub Actions、Azure Pipelines、Jenkins 等等，快速实现分发和部署。
定时任务大家有的用 crontab，有的用 apscheduler，有的用管理工具，有的用 Kubernetes，我的话用 Kubernetes 就多一些了，定时任务也是很好实现。
至于监控的话，也有很多，专门的一些爬虫管理工具自带了一些监控和报警功能。一些云服务也带了一些监控的功能。我用的是 Kubernetes + Prometheus + Grafana，什么 CPU、内存、运行状态，一目了然，报警机制在 Grafana 里面配一下也很方便，支持 Webhook、邮件甚至某钉。
数据的存储和监控，用 Kafka、Elasticsearch 个人感觉也挺方便的，我主要用的是后者，然后再和 Grafana 配合起来，数据爬取量、爬取速度等等监控也都一目了然。
结语
至此，爬虫的一些涵盖的知识点也就差不多了，怎么样，梳理一下，是不是计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App 开发与逆向、网络安全、数据库、运维、机器学习都涵盖到了？
上面总结的可以算是从爬虫小白到爬虫高手的路径了，里面每个方向其实可研究的点非常多，每个点做精了，都会非常了不起。
爬虫往往学着学着，就成为了一名全栈工程师或者全干工程师，因为你可能真的啥都会了。但是没办法啊，都是被爬虫逼的啊，如果不是生活所困，谁愿意一身才华呢？
然而有了才华之后呢？摸摸头顶，卧槽，我的头发呢？
嗯，大家都懂的。
最后最重要的，珍爱生命、珍爱每一根头发！
优采云采集器——信息批量抓取
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 88 次浏览 • 2022-06-06 02:01
优采云采集器——信息批量抓取
了解爬虫的都知道，想要一个网页上的图片、标题及价格等信息，只需要写个代码就能完成了。但是对于小白来说，啥是爬虫？会爬的虫？更别说敲代码了。有那个敲代码的时间，工作都完成了！不用担心，今天给大家推荐一款神器——优采云采集器，可以免费批量的抓取信息，以后就可以不用加班了。先看介绍——
【智能识别数据，小白神器】
智能模式：基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
【可视化点击，简单上手】
流程图模式：只需根据软件提示在页面中进行点击操作，完全符合人为浏览网页的思维方式，简单几步即可生成复杂的采集规则，结合智能识别算法，任何网页的数据都能轻松采集。
可模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
【支持多种数据导出方式】
采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)和网站(Wordpress、Discuz等)，提供丰富的发布插件供您使用。
【功能强大，提供企业级服务】
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性或是采集效率，都能够满足个人、团队和企业级采集需求。
丰富的功能：该款优采云采集器软件具有定时采集，智能防屏蔽，自动导出，文件下载，加速引擎，按组启动和导出，Webhook，RESTful API，智能识别SKU和电商大图等等功能，满足企业用户的需求。当然，这个功能一般是用不到的！普通用户就随便搞搞，满足自己的学习工作需要就行，没有额外的那么大的需求。
【云端账号，方便快捷】
云端存储，防止数据丢失，随登随用，方便快捷。创建优采云采集器账号并登录，您的所有采集任务都将自动同步保存到优采云的云端服务器，无需担心采集任务丢失。优采云采集器对账号没有终端绑定限制，您切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。当然，首选的是导出到本地，云端也存一份，以防万一误删，到时候还要再去爬一份。
【使用教程】
软件首页下方就有教程哈!有些定时功能不能使用，需要升级，不要点！直接关掉就行！软件免费使用，升级指定功能才需要收费，如果操作失误充值了，我们不负责呀！
【获取方式】
需要的小伙伴们，后台回复“优采云”获取本次的安装包哦！包括Windows和Mac版本的！整理不易，转发和关注都是支持！让每一次分享都有意义！
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了解爬虫的都知道，想要一个网页上的图片、标题及价格等信息，只需要写个代码就能完成了。但是对于小白来说，啥是爬虫？会爬的虫？更别说敲代码了。有那个敲代码的时间，工作都完成了！不用担心，今天给大家推荐一款神器——优采云采集器，可以免费批量的抓取信息，以后就可以不用加班了。先看介绍——
【智能识别数据，小白神器】
智能模式：基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
【可视化点击，简单上手】
流程图模式：只需根据软件提示在页面中进行点击操作，完全符合人为浏览网页的思维方式，简单几步即可生成复杂的采集规则，结合智能识别算法，任何网页的数据都能轻松采集。
可模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
【支持多种数据导出方式】
采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)和网站(Wordpress、Discuz等)，提供丰富的发布插件供您使用。
【功能强大，提供企业级服务】
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性或是采集效率，都能够满足个人、团队和企业级采集需求。
丰富的功能：该款优采云采集器软件具有定时采集，智能防屏蔽，自动导出，文件下载，加速引擎，按组启动和导出，Webhook，RESTful API，智能识别SKU和电商大图等等功能，满足企业用户的需求。当然，这个功能一般是用不到的！普通用户就随便搞搞，满足自己的学习工作需要就行，没有额外的那么大的需求。
【云端账号，方便快捷】
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【使用教程】
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优采云采集器——信息批量抓取
了解爬虫的都知道，想要一个网页上的图片、标题及价格等信息，只需要写个代码就能完成了。但是对于小白来说，啥是爬虫？会爬的虫？更别说敲代码了。有那个敲代码的时间，工作都完成了！不用担心，今天给大家推荐一款神器——优采云采集器，可以免费批量的抓取信息，以后就可以不用加班了。先看介绍——
【智能识别数据，小白神器】
智能模式：基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
【可视化点击，简单上手】
流程图模式：只需根据软件提示在页面中进行点击操作，完全符合人为浏览网页的思维方式，简单几步即可生成复杂的采集规则，结合智能识别算法，任何网页的数据都能轻松采集。
可模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
【支持多种数据导出方式】
采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)和网站(Wordpress、Discuz等)，提供丰富的发布插件供您使用。
【功能强大，提供企业级服务】
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性或是采集效率，都能够满足个人、团队和企业级采集需求。
丰富的功能：该款优采云采集器软件具有定时采集，智能防屏蔽，自动导出，文件下载，加速引擎，按组启动和导出，Webhook，RESTful API，智能识别SKU和电商大图等等功能，满足企业用户的需求。当然，这个功能一般是用不到的！普通用户就随便搞搞，满足自己的学习工作需要就行，没有额外的那么大的需求。
【云端账号，方便快捷】
云端存储，防止数据丢失，随登随用，方便快捷。创建优采云采集器账号并登录，您的所有采集任务都将自动同步保存到优采云的云端服务器，无需担心采集任务丢失。优采云采集器对账号没有终端绑定限制，您切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。当然，首选的是导出到本地，云端也存一份，以防万一误删，到时候还要再去爬一份。
【使用教程】
软件首页下方就有教程哈!有些定时功能不能使用，需要升级，不要点！直接关掉就行！软件免费使用，升级指定功能才需要收费，如果操作失误充值了，我们不负责呀！
【获取方式】
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多平台 精品 资源爬取！完美爆款！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 61 次浏览 • 2022-06-06 01:43
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【软件功能简介】
1.支持WIN、MAC以及LINUX版本。
2.化繁为简，让数据触手可得。
3.大数据采集分析，简易快速收集数据。
4.支持根据时间、周期定时采集以及定量自动发布。
5.从此告别手写规则，智能识别、鼠标点选自动生成规则。
6.一键采集的特色功能，提升了采集配置的效率。
7.集成强大的SEO工具，并实现了智能识别、可视化点选生成采集规则。
8.智能识别集成引擎，自动翻页、网站详情信息识别提取，速度更快。
9.高效的网页采集器，采集和发布导出更加简单化。
10.关键词泛采集通过搜索引擎、智能算法，简单高效的采集数据。
11.通过关键词采集汇集信息，进行监控、产品分析，实时掌握数据信息动向。
12.无需编辑网站源代码、规则编写，智能识别采集规则就是这么简单。
13.在线可视化采集功能，智能识别，轻松导出编辑。
14.数据采集器在线配置和云采集，功能强大且操作非常简单，配置快捷高效。
15.数据采集、存储、编辑、发布，一键式开启，无需手动操作，挂起即可。
16.简单智能更贴近用户需求，快速获取想要的网站数据，并灵活的处理。
17.提供自动内链、翻译等辅助工具，自动过滤无用内容以及广告。
18.支持可自定义采集网站数据，为企业以及个人、工作室进行各种数据分析采集。
19.随时随地一键采集文章，浏览器的书签也可以采集了。
20.多样化的图片存储方式，简单的配置即可自动下载图片以及替换链接。
21.自动识别列表、表格、链接、图片、价格等数据，可视化操作。
22.流程图模式：只需根据软件提示在页面中进行点击操作，完全符合
23.个性化的网页操作方式，简单几步生成复杂的采集规则。
24.结合智能识别算法，轻松采集任何网页的数据。
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优采云采集器——信息批量抓取
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 314 次浏览 • 2022-06-05 05:56
优采云采集器——信息批量抓取
了解爬虫的都知道，想要一个网页上的图片、标题及价格等信息，只需要写个代码就能完成了。但是对于小白来说，啥是爬虫？会爬的虫？更别说敲代码了。有那个敲代码的时间，工作都完成了！不用担心，今天给大家推荐一款神器——优采云采集器，可以免费批量的抓取信息，以后就可以不用加班了。先看介绍——
【智能识别数据，小白神器】
智能模式：基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。
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优采云采集器——信息批量抓取
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 96 次浏览 • 2022-06-04 13:32
优采云采集器——信息批量抓取
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了解爬虫的都知道，想要一个网页上的图片、标题及价格等信息，只需要写个代码就能完成了。但是对于小白来说，啥是爬虫？会爬的虫？更别说敲代码了。有那个敲代码的时间，工作都完成了！不用担心，今天给大家推荐一款神器——优采云采集器，可以免费批量的抓取信息，以后就可以不用加班了。先看介绍——
【智能识别数据，小白神器】
智能模式：基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
【可视化点击，简单上手】
流程图模式：只需根据软件提示在页面中进行点击操作，完全符合人为浏览网页的思维方式，简单几步即可生成复杂的采集规则，结合智能识别算法，任何网页的数据都能轻松采集。
可模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
【支持多种数据导出方式】
采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)和网站(Wordpress、Discuz等)，提供丰富的发布插件供您使用。
【功能强大，提供企业级服务】
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性或是采集效率，都能够满足个人、团队和企业级采集需求。
丰富的功能：该款优采云采集器软件具有定时采集，智能防屏蔽，自动导出，文件下载，加速引擎，按组启动和导出，Webhook，RESTful API，智能识别SKU和电商大图等等功能，满足企业用户的需求。当然，这个功能一般是用不到的！普通用户就随便搞搞，满足自己的学习工作需要就行，没有额外的那么大的需求。
【云端账号，方便快捷】
云端存储，防止数据丢失，随登随用，方便快捷。创建优采云采集器账号并登录，您的所有采集任务都将自动同步保存到优采云的云端服务器，无需担心采集任务丢失。优采云采集器对账号没有终端绑定限制，您切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。当然，首选的是导出到本地，云端也存一份，以防万一误删，到时候还要再去爬一份。
【使用教程】
软件首页下方就有教程哈!有些定时功能不能使用，需要升级，不要点！直接关掉就行！软件免费使用，升级指定功能才需要收费，如果操作失误充值了，我们不负责呀！
【获取方式】
需要的小伙伴们，后台回复“优采云”获取本次的安装包哦！包括Windows和Mac版本的！整理不易，转发和关注都是支持！让每一次分享都有意义！
优采云采集器——信息批量抓取
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 92 次浏览 • 2022-06-03 06:43
优采云采集器——信息批量抓取
了解爬虫的都知道，想要一个网页上的图片、标题及价格等信息，只需要写个代码就能完成了。但是对于小白来说，啥是爬虫？会爬的虫？更别说敲代码了。有那个敲代码的时间，工作都完成了！不用担心，今天给大家推荐一款神器——优采云采集器，可以免费批量的抓取信息，以后就可以不用加班了。先看介绍——
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智能模式：基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
【可视化点击，简单上手】
流程图模式：只需根据软件提示在页面中进行点击操作，完全符合人为浏览网页的思维方式，简单几步即可生成复杂的采集规则，结合智能识别算法，任何网页的数据都能轻松采集。
可模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
【支持多种数据导出方式】
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【云端账号，方便快捷】
云端存储，防止数据丢失，随登随用，方便快捷。创建优采云采集器账号并登录，您的所有采集任务都将自动同步保存到优采云的云端服务器，无需担心采集任务丢失。优采云采集器对账号没有终端绑定限制，您切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。当然，首选的是导出到本地，云端也存一份，以防万一误删，到时候还要再去爬一份。
【使用教程】
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【获取方式】
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采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)和网站(Wordpress、Discuz等)，提供丰富的发布插件供您使用。
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【支持多种数据导出方式】
采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)和网站(Wordpress、Discuz等)，提供丰富的发布插件供您使用。
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丰富的功能：该款优采云采集器软件具有定时采集，智能防屏蔽，自动导出，文件下载，加速引擎，按组启动和导出，Webhook，RESTful API，智能识别SKU和电商大图等等功能，满足企业用户的需求。当然，这个功能一般是用不到的！普通用户就随便搞搞，满足自己的学习工作需要就行，没有额外的那么大的需求。
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云端存储，防止数据丢失，随登随用，方便快捷。创建优采云采集器账号并登录，您的所有采集任务都将自动同步保存到优采云的云端服务器，无需担心采集任务丢失。优采云采集器对账号没有终端绑定限制，您切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。当然，首选的是导出到本地，云端也存一份，以防万一误删，到时候还要再去爬一份。
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爬虫方法_优采云采集器
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 118 次浏览 • 2022-06-20 09:45
爬虫方法_优采云采集器
常用爬虫软件
优采云采集器
简单易学，通过可视化界面、鼠标点击即可采集数据、向导模式，用户无需任何技术基础，输入网址，一键提取数据。
这是我接触的第1个爬虫软件，
优点：
1- 使用流程简单，上手入门特别好。
缺点：
1- 导入数量限制。采集下来的数据，非会员只能导出时限制1000条。
2- 导出格式限制。非会员只能导出txt文本格式。
2- 优采云
无需再学爬虫编程技术，简单三步就可以轻松抓取网页数据，支持多种格式一键导出，快速导入数据库
优采云无法满足我的需求之后，开始尝试更专业的采集软件，找到了优采云。
优点：
1- 采集功能更强大，可以自定义采集流程。
2- 导出格式、数据量没有限制。
缺点：
1- 流程有些复杂，新手入门学起来有些困难。
3- 优采云采集器（推荐）
智能识别数据，小白神器
基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。自动识别列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
这是我现在用的采集软件，可以说是中和了前两个采集器的优缺点，使用体验更好。
优点：
1- 自动识别页面信息，入门上手简单
2- 导出格式、数据量都没有限制
目前没有发现缺点。
3- 爬虫操作过程
注意啦，注意啦，接下来是动手的环节了。
我们以「幕布精选文章」为例，用「优采云采集器」体验一下爬虫的快乐。
采集后的效果如下：
1- 复制采集的链接
打开幕布官网，点击「精选」，进入到精选文章页面。
复制精选页面的网址：
2- 优采云采集数据
1- 登录「优采云采集器」官网，下载并安装采集器。
2- 打开采集器后，点击「智能模式」中的「开始采集」，新建一个智能采集。
3- 贴入幕布精选的网址，点击立即创建
这个过程中，采集器会自动识别页面中的列表、数据内容，整个过程是AI算法自动完成的，等着识别完成。
页面分析识别中 ↑
页面识别完成 ↑
4- 点击「开始采集」->「启动」，开启爬虫的旅程。
3- 采集数据导出
在数据爬取过程中，你可以点击「停止」结束数据爬取。
或者等待数据爬取完成后，在弹出的对话框里，点击「导出数据」。
导出格式，选择Excel，然后导出即可。
4- 使用HYPERLINK函数，添加超链接
打开导出的表格，在I列添加HYPERLINK公式，添加超链接，一点打开对应的文章。
公式如下：
=HYPERLINK(B2,"点击查看")
爬虫之旅就完成了！ 查看全部
常用爬虫软件
优采云采集器
简单易学，通过可视化界面、鼠标点击即可采集数据、向导模式，用户无需任何技术基础，输入网址，一键提取数据。
这是我接触的第1个爬虫软件，
优点：
1- 使用流程简单，上手入门特别好。
缺点：
1- 导入数量限制。采集下来的数据，非会员只能导出时限制1000条。
2- 导出格式限制。非会员只能导出txt文本格式。
2- 优采云
无需再学爬虫编程技术，简单三步就可以轻松抓取网页数据，支持多种格式一键导出，快速导入数据库
优采云无法满足我的需求之后，开始尝试更专业的采集软件，找到了优采云。
优点：
1- 采集功能更强大，可以自定义采集流程。
2- 导出格式、数据量没有限制。
缺点：
1- 流程有些复杂，新手入门学起来有些困难。
3- 优采云采集器（推荐）
智能识别数据，小白神器
基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。自动识别列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
这是我现在用的采集软件，可以说是中和了前两个采集器的优缺点，使用体验更好。
优点：
1- 自动识别页面信息，入门上手简单
2- 导出格式、数据量都没有限制
目前没有发现缺点。
3- 爬虫操作过程
注意啦，注意啦，接下来是动手的环节了。
我们以「幕布精选文章」为例，用「优采云采集器」体验一下爬虫的快乐。
采集后的效果如下：
1- 复制采集的链接
打开幕布官网，点击「精选」，进入到精选文章页面。
复制精选页面的网址：
2- 优采云采集数据
1- 登录「优采云采集器」官网，下载并安装采集器。
2- 打开采集器后，点击「智能模式」中的「开始采集」，新建一个智能采集。
3- 贴入幕布精选的网址，点击立即创建
这个过程中，采集器会自动识别页面中的列表、数据内容，整个过程是AI算法自动完成的，等着识别完成。
页面分析识别中 ↑
页面识别完成 ↑
4- 点击「开始采集」->「启动」，开启爬虫的旅程。
3- 采集数据导出
在数据爬取过程中，你可以点击「停止」结束数据爬取。
或者等待数据爬取完成后，在弹出的对话框里，点击「导出数据」。
导出格式，选择Excel，然后导出即可。
4- 使用HYPERLINK函数，添加超链接
打开导出的表格，在I列添加HYPERLINK公式，添加超链接，一点打开对应的文章。
公式如下：
=HYPERLINK(B2,"点击查看")
爬虫之旅就完成了！ 查看全部
爬虫方法_优采云采集器
常用爬虫软件
优采云采集器
简单易学，通过可视化界面、鼠标点击即可采集数据、向导模式，用户无需任何技术基础，输入网址，一键提取数据。
这是我接触的第1个爬虫软件，
优点：
1- 使用流程简单，上手入门特别好。
缺点：
1- 导入数量限制。采集下来的数据，非会员只能导出时限制1000条。
2- 导出格式限制。非会员只能导出txt文本格式。
2- 优采云
无需再学爬虫编程技术，简单三步就可以轻松抓取网页数据，支持多种格式一键导出，快速导入数据库
优采云无法满足我的需求之后，开始尝试更专业的采集软件，找到了优采云。
优点：
1- 采集功能更强大，可以自定义采集流程。
2- 导出格式、数据量没有限制。
缺点：
1- 流程有些复杂，新手入门学起来有些困难。
3- 优采云采集器（推荐）
智能识别数据，小白神器
基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。自动识别列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
这是我现在用的采集软件，可以说是中和了前两个采集器的优缺点，使用体验更好。
优点：
1- 自动识别页面信息，入门上手简单
2- 导出格式、数据量都没有限制
目前没有发现缺点。
3- 爬虫操作过程
注意啦，注意啦，接下来是动手的环节了。
我们以「幕布精选文章」为例，用「优采云采集器」体验一下爬虫的快乐。
采集后的效果如下：
1- 复制采集的链接
打开幕布官网，点击「精选」，进入到精选文章页面。
复制精选页面的网址：
2- 优采云采集数据
1- 登录「优采云采集器」官网，下载并安装采集器。
2- 打开采集器后，点击「智能模式」中的「开始采集」，新建一个智能采集。
3- 贴入幕布精选的网址，点击立即创建
这个过程中，采集器会自动识别页面中的列表、数据内容，整个过程是AI算法自动完成的，等着识别完成。
页面分析识别中 ↑
页面识别完成 ↑
4- 点击「开始采集」->「启动」，开启爬虫的旅程。
3- 采集数据导出
在数据爬取过程中，你可以点击「停止」结束数据爬取。
或者等待数据爬取完成后，在弹出的对话框里，点击「导出数据」。
导出格式，选择Excel，然后导出即可。
4- 使用HYPERLINK函数，添加超链接
打开导出的表格，在I列添加HYPERLINK公式，添加超链接，一点打开对应的文章。
公式如下：
=HYPERLINK(B2,"点击查看")
爬虫之旅就完成了！
【建议收藏】教你一个最最最最最最简单的爬虫方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-06-19 15:30
【建议收藏】教你一个最最最最最最简单的爬虫方法
今日目标：
了解数据爬虫的过程
程序员最难学的，不是java或者c++，而是社交，俗称：撩妹。
在社交这方面，我算是程序员里，比较出类拔萃的了。
比如之前，做了《》，我撩到了社群运营的小姐姐。
这已经是上个月的事情了，这个月我又一头扎进了爬虫的技术研究里了。
技术满足的反面，就是孤独空虚。
于是，我决定用爬虫再撩一次妹。。。
结果。。。
我成功了！！！
我把微博营销案例，全部爬虫到一个了Excel表格里。
700多个运营分析报告，一键下载。
网站中的案例，要一个个下载 ↑
表格中的案例，哪个点赞多下载哪个↑
社群运营的妹子们，都快疯掉了！
秋叶Excel抖音女主：小美↑
微博手绘大V博主，有姜姜 ↑
社群运营老司机：颜敏姐 ↑
我跟你讲，如果我早两年会爬虫，现在的同床室友，还指不定是谁呢？！
1- 什么是爬虫
爬虫，即网络爬虫。是指按照一定的规则，自动抓取网络上的数据。
比如前面，自动抓取「社会化营销案例库」的案例。
想象一下，如果是人工浏览页面，来下载这些案例的话，流程是这样的：
1- 打开案例库页面
2- 点击案例，进入详情页
3- 点击下载案例pdf
4- 回到案例库页面，点击下一个案例，重复前面的3个步骤。
如果想要下载所有的pdf案例的话，需要安排一个专人，反复的、机械式的下载，显然这个人的价值含量是很低的。
爬虫就是替代这种机械重复、低价值的获取数据动作，用程序或代码自动、批量完成数据抓取。
爬虫的好处
简单的总结一下，爬虫的好处主要有两个方面：
1- 自动抓取，解放人力提升效率
机械的、低价值的工作，用机器来完成是最优的方案。
2- 数据分析，插队获取优质内容
和人工浏览数据不同，爬虫可以把数据汇总整合成一个数据表，方便我们后续做数据统计、数据分析。
比如「社会营销案例库」中，每个案例都有浏览数、下载数，想要按照浏览数排序，优先看浏览最多的案例，数据爬取到Excel表格中，使用排序功能，轻松的浏览。
爬虫的案例
凡是数据，皆可爬。
掌握到了爬虫的技能，可以做的事情有很多。
Excelhome的帖子爬取
我是教Excel的，Excelhome论坛是个大宝藏。
一个一个看太费劲，爬取1.4万帖，挑浏览数最多的看。
幕布精选文章爬取
幕布是一个梳理大纲的好工具，很多大咖用幕布写读书笔记，不用整本通读也能学习到要点。
没时间挨个浏览幕布的精选文章，爬取所有篇精选，做梳理自己的知识大纲。
曹将的公众号文章爬取
我很喜欢曹将，拥有我这个年龄欠缺的逻辑、归纳、表达能力，文章篇篇精华。
公众号太多，用手机阅读容易分心？爬取到Excel里，先挑阅读最高的开始看。
另外还有，抖音播放数据、公众号阅读、评论数据，B站弹幕数据、网易云评论数据。
爬虫+数据分析，给网络带来了更多的乐趣。
2- 爬虫易，利其器
提到爬虫，大部分会想到编程技术，python、数据库、beautiful、html结构等等，让人望而生畏。
其实，基础的爬虫非常的简单，借助一些采集软件，点点按钮就可以轻松的完成。
常用爬虫软件
下面几个软件，是我爬取数据时用过的，推荐给大家：
1- 优采云采集器
简单易学，通过可视化界面、鼠标点击即可采集数据、向导模式，用户无需任何技术基础，输入网址，一键提取数据。
这是我接触的第1个爬虫软件，
优点：
1- 使用流程简单，上手入门特别好。
缺点：
1- 导入数量限制。采集下来的数据，非会员只能导出时限制1000条。
2- 导出格式限制。非会员只能导出txt文本格式。
2- 优采云
无需再学爬虫编程技术，简单三步就可以轻松抓取网页数据，支持多种格式一键导出，快速导入数据库
优采云无法满足我的需求之后，开始尝试更专业的采集软件，找到了优采云。
优点：
1- 采集功能更强大，可以自定义采集流程。
2- 导出格式、数据量没有限制。
缺点：
1- 流程有些复杂，新手入门学起来有些困难。
3- 优采云采集器（推荐）
智能识别数据，小白神器
基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。自动识别列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
这是我现在用的采集软件，可以说是中和了前两个采集器的优缺点，使用体验更好。
优点：
1- 自动识别页面信息，入门上手简单
2- 导出格式、数据量都没有限制
目前没有发现缺点。
3- 爬虫操作过程
注意啦，注意啦，接下来是动手的环节了。
我们以「幕布精选文章」为例，用「优采云采集器」体验一下爬虫的快乐。
采集后的效果如下：
1- 复制采集的链接
打开幕布官网，点击「精选」，进入到精选文章页面。
复制精选页面的网址：
2- 优采云采集数据
1- 登录「优采云采集器」官网，下载并安装采集器。
2- 打开采集器后，点击「智能模式」中的「开始采集」，新建一个智能采集。
3- 贴入幕布精选的网址，点击立即创建
这个过程中，采集器会自动识别页面中的列表、数据内容，整个过程是AI算法自动完成的，等着识别完成。
页面分析识别中 ↑
页面识别完成 ↑
4- 点击「开始采集」->「启动」，开启爬虫的旅程。
3- 采集数据导出
在数据爬取过程中，你可以点击「停止」结束数据爬取。
或者等待数据爬取完成后，在弹出的对话框里，点击「导出数据」。
导出格式，选择Excel，然后导出即可。
4- 使用HYPERLINK函数，添加超链接
打开导出的表格，在I列添加HYPERLINK公式，添加超链接，一点打开对应的文章。
公式如下：
=HYPERLINK(B2,"点击查看")
到这里，你的第1次爬虫之旅就圆满的完成了！
4- 总结
爬虫就像VBA里的录制宏，把重复的动作录制下来，替代人工重复操作。
今天看到的，只是简单的数据采集，爬虫的话题还有很多，很深入的内容。比如：
1- 身份验证。爬取页面需要登录。
2- 浏览器检验。比如公众号文章，只能在微信里获取阅读数量。
3- 参数校验（验证码）。页面需要输入验证码。
4- 请求频率。比如页面访问时间不能低于10秒
5- 数据处理。爬取的数据，需要提取其中的数字、英文等内容。
了解了爬虫的过程之后，你现在最想爬取的数据是什么呢？
我猜大部分人，想到的都是：
- 公众号文章爬取
- 抖音数据爬取 查看全部
今日目标：
了解数据爬虫的过程
程序员最难学的，不是java或者c++，而是社交，俗称：撩妹。
在社交这方面，我算是程序员里，比较出类拔萃的了。
比如之前，做了《》，我撩到了社群运营的小姐姐。
这已经是上个月的事情了，这个月我又一头扎进了爬虫的技术研究里了。
技术满足的反面，就是孤独空虚。
于是，我决定用爬虫再撩一次妹。。。
结果。。。
我成功了！！！
我把微博营销案例，全部爬虫到一个了Excel表格里。
700多个运营分析报告，一键下载。
网站中的案例，要一个个下载 ↑
表格中的案例，哪个点赞多下载哪个↑
社群运营的妹子们，都快疯掉了！
秋叶Excel抖音女主：小美↑
微博手绘大V博主，有姜姜 ↑
社群运营老司机：颜敏姐 ↑
我跟你讲，如果我早两年会爬虫，现在的同床室友，还指不定是谁呢？！
1- 什么是爬虫
爬虫，即网络爬虫。是指按照一定的规则，自动抓取网络上的数据。
比如前面，自动抓取「社会化营销案例库」的案例。
想象一下，如果是人工浏览页面，来下载这些案例的话，流程是这样的：
1- 打开案例库页面
2- 点击案例，进入详情页
3- 点击下载案例pdf
4- 回到案例库页面，点击下一个案例，重复前面的3个步骤。
如果想要下载所有的pdf案例的话，需要安排一个专人，反复的、机械式的下载，显然这个人的价值含量是很低的。
爬虫就是替代这种机械重复、低价值的获取数据动作，用程序或代码自动、批量完成数据抓取。
爬虫的好处
简单的总结一下，爬虫的好处主要有两个方面：
1- 自动抓取，解放人力提升效率
机械的、低价值的工作，用机器来完成是最优的方案。
2- 数据分析，插队获取优质内容
和人工浏览数据不同，爬虫可以把数据汇总整合成一个数据表，方便我们后续做数据统计、数据分析。
比如「社会营销案例库」中，每个案例都有浏览数、下载数，想要按照浏览数排序，优先看浏览最多的案例，数据爬取到Excel表格中，使用排序功能，轻松的浏览。
爬虫的案例
凡是数据，皆可爬。
掌握到了爬虫的技能，可以做的事情有很多。
Excelhome的帖子爬取
我是教Excel的，Excelhome论坛是个大宝藏。
一个一个看太费劲，爬取1.4万帖，挑浏览数最多的看。
幕布精选文章爬取
幕布是一个梳理大纲的好工具，很多大咖用幕布写读书笔记，不用整本通读也能学习到要点。
没时间挨个浏览幕布的精选文章，爬取所有篇精选，做梳理自己的知识大纲。
曹将的公众号文章爬取
我很喜欢曹将，拥有我这个年龄欠缺的逻辑、归纳、表达能力，文章篇篇精华。
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另外还有，抖音播放数据、公众号阅读、评论数据，B站弹幕数据、网易云评论数据。
爬虫+数据分析，给网络带来了更多的乐趣。
2- 爬虫易，利其器
提到爬虫，大部分会想到编程技术，python、数据库、beautiful、html结构等等，让人望而生畏。
其实，基础的爬虫非常的简单，借助一些采集软件，点点按钮就可以轻松的完成。
常用爬虫软件
下面几个软件，是我爬取数据时用过的，推荐给大家：
1- 优采云采集器
简单易学，通过可视化界面、鼠标点击即可采集数据、向导模式，用户无需任何技术基础，输入网址，一键提取数据。
这是我接触的第1个爬虫软件，
优点：
1- 使用流程简单，上手入门特别好。
缺点：
1- 导入数量限制。采集下来的数据，非会员只能导出时限制1000条。
2- 导出格式限制。非会员只能导出txt文本格式。
2- 优采云
无需再学爬虫编程技术，简单三步就可以轻松抓取网页数据，支持多种格式一键导出，快速导入数据库
优采云无法满足我的需求之后，开始尝试更专业的采集软件，找到了优采云。
优点：
1- 采集功能更强大，可以自定义采集流程。
2- 导出格式、数据量没有限制。
缺点：
1- 流程有些复杂，新手入门学起来有些困难。
3- 优采云采集器（推荐）
智能识别数据，小白神器
基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。自动识别列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
这是我现在用的采集软件，可以说是中和了前两个采集器的优缺点，使用体验更好。
优点：
1- 自动识别页面信息，入门上手简单
2- 导出格式、数据量都没有限制
目前没有发现缺点。
3- 爬虫操作过程
注意啦，注意啦，接下来是动手的环节了。
我们以「幕布精选文章」为例，用「优采云采集器」体验一下爬虫的快乐。
采集后的效果如下：
1- 复制采集的链接
打开幕布官网，点击「精选」，进入到精选文章页面。
复制精选页面的网址：
2- 优采云采集数据
1- 登录「优采云采集器」官网，下载并安装采集器。
2- 打开采集器后，点击「智能模式」中的「开始采集」，新建一个智能采集。
3- 贴入幕布精选的网址，点击立即创建
这个过程中，采集器会自动识别页面中的列表、数据内容，整个过程是AI算法自动完成的，等着识别完成。
页面分析识别中 ↑
页面识别完成 ↑
4- 点击「开始采集」->「启动」，开启爬虫的旅程。
3- 采集数据导出
在数据爬取过程中，你可以点击「停止」结束数据爬取。
或者等待数据爬取完成后，在弹出的对话框里，点击「导出数据」。
导出格式，选择Excel，然后导出即可。
4- 使用HYPERLINK函数，添加超链接
打开导出的表格，在I列添加HYPERLINK公式，添加超链接，一点打开对应的文章。
公式如下：
=HYPERLINK(B2,"点击查看")
到这里，你的第1次爬虫之旅就圆满的完成了！
4- 总结
爬虫就像VBA里的录制宏，把重复的动作录制下来，替代人工重复操作。
今天看到的，只是简单的数据采集，爬虫的话题还有很多，很深入的内容。比如：
1- 身份验证。爬取页面需要登录。
2- 浏览器检验。比如公众号文章，只能在微信里获取阅读数量。
3- 参数校验（验证码）。页面需要输入验证码。
4- 请求频率。比如页面访问时间不能低于10秒
5- 数据处理。爬取的数据，需要提取其中的数字、英文等内容。
了解了爬虫的过程之后，你现在最想爬取的数据是什么呢？
我猜大部分人，想到的都是：
- 公众号文章爬取
- 抖音数据爬取 查看全部
【建议收藏】教你一个最最最最最最简单的爬虫方法
今日目标：
了解数据爬虫的过程
程序员最难学的，不是java或者c++，而是社交，俗称：撩妹。
在社交这方面，我算是程序员里，比较出类拔萃的了。
比如之前，做了《》，我撩到了社群运营的小姐姐。
这已经是上个月的事情了，这个月我又一头扎进了爬虫的技术研究里了。
技术满足的反面，就是孤独空虚。
于是，我决定用爬虫再撩一次妹。。。
结果。。。
我成功了！！！
我把微博营销案例，全部爬虫到一个了Excel表格里。
700多个运营分析报告，一键下载。
网站中的案例，要一个个下载 ↑
表格中的案例，哪个点赞多下载哪个↑
社群运营的妹子们，都快疯掉了！
秋叶Excel抖音女主：小美↑
微博手绘大V博主，有姜姜 ↑
社群运营老司机：颜敏姐 ↑
我跟你讲，如果我早两年会爬虫，现在的同床室友，还指不定是谁呢？！
1- 什么是爬虫
爬虫，即网络爬虫。是指按照一定的规则，自动抓取网络上的数据。
比如前面，自动抓取「社会化营销案例库」的案例。
想象一下，如果是人工浏览页面，来下载这些案例的话，流程是这样的：
1- 打开案例库页面
2- 点击案例，进入详情页
3- 点击下载案例pdf
4- 回到案例库页面，点击下一个案例，重复前面的3个步骤。
如果想要下载所有的pdf案例的话，需要安排一个专人，反复的、机械式的下载，显然这个人的价值含量是很低的。
爬虫就是替代这种机械重复、低价值的获取数据动作，用程序或代码自动、批量完成数据抓取。
爬虫的好处
简单的总结一下，爬虫的好处主要有两个方面：
1- 自动抓取，解放人力提升效率
机械的、低价值的工作，用机器来完成是最优的方案。
2- 数据分析，插队获取优质内容
和人工浏览数据不同，爬虫可以把数据汇总整合成一个数据表，方便我们后续做数据统计、数据分析。
比如「社会营销案例库」中，每个案例都有浏览数、下载数，想要按照浏览数排序，优先看浏览最多的案例，数据爬取到Excel表格中，使用排序功能，轻松的浏览。
爬虫的案例
凡是数据，皆可爬。
掌握到了爬虫的技能，可以做的事情有很多。
Excelhome的帖子爬取
我是教Excel的，Excelhome论坛是个大宝藏。
一个一个看太费劲，爬取1.4万帖，挑浏览数最多的看。
幕布精选文章爬取
幕布是一个梳理大纲的好工具，很多大咖用幕布写读书笔记，不用整本通读也能学习到要点。
没时间挨个浏览幕布的精选文章，爬取所有篇精选，做梳理自己的知识大纲。
曹将的公众号文章爬取
我很喜欢曹将，拥有我这个年龄欠缺的逻辑、归纳、表达能力，文章篇篇精华。
公众号太多，用手机阅读容易分心？爬取到Excel里，先挑阅读最高的开始看。
另外还有，抖音播放数据、公众号阅读、评论数据，B站弹幕数据、网易云评论数据。
爬虫+数据分析，给网络带来了更多的乐趣。
2- 爬虫易，利其器
提到爬虫，大部分会想到编程技术，python、数据库、beautiful、html结构等等，让人望而生畏。
其实，基础的爬虫非常的简单，借助一些采集软件，点点按钮就可以轻松的完成。
常用爬虫软件
下面几个软件，是我爬取数据时用过的，推荐给大家：
1- 优采云采集器
简单易学，通过可视化界面、鼠标点击即可采集数据、向导模式，用户无需任何技术基础，输入网址，一键提取数据。
这是我接触的第1个爬虫软件，
优点：
1- 使用流程简单，上手入门特别好。
缺点：
1- 导入数量限制。采集下来的数据，非会员只能导出时限制1000条。
2- 导出格式限制。非会员只能导出txt文本格式。
2- 优采云
无需再学爬虫编程技术，简单三步就可以轻松抓取网页数据，支持多种格式一键导出，快速导入数据库
优采云无法满足我的需求之后，开始尝试更专业的采集软件，找到了优采云。
优点：
1- 采集功能更强大，可以自定义采集流程。
2- 导出格式、数据量没有限制。
缺点：
1- 流程有些复杂，新手入门学起来有些困难。
3- 优采云采集器（推荐）
智能识别数据，小白神器
基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。自动识别列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
这是我现在用的采集软件，可以说是中和了前两个采集器的优缺点，使用体验更好。
优点：
1- 自动识别页面信息，入门上手简单
2- 导出格式、数据量都没有限制
目前没有发现缺点。
3- 爬虫操作过程
注意啦，注意啦，接下来是动手的环节了。
我们以「幕布精选文章」为例，用「优采云采集器」体验一下爬虫的快乐。
采集后的效果如下：
1- 复制采集的链接
打开幕布官网，点击「精选」，进入到精选文章页面。
复制精选页面的网址：
2- 优采云采集数据
1- 登录「优采云采集器」官网，下载并安装采集器。
2- 打开采集器后，点击「智能模式」中的「开始采集」，新建一个智能采集。
3- 贴入幕布精选的网址，点击立即创建
这个过程中，采集器会自动识别页面中的列表、数据内容，整个过程是AI算法自动完成的，等着识别完成。
页面分析识别中 ↑
页面识别完成 ↑
4- 点击「开始采集」->「启动」，开启爬虫的旅程。
3- 采集数据导出
在数据爬取过程中，你可以点击「停止」结束数据爬取。
或者等待数据爬取完成后，在弹出的对话框里，点击「导出数据」。
导出格式，选择Excel，然后导出即可。
4- 使用HYPERLINK函数，添加超链接
打开导出的表格，在I列添加HYPERLINK公式，添加超链接，一点打开对应的文章。
公式如下：
=HYPERLINK(B2,"点击查看")
到这里，你的第1次爬虫之旅就圆满的完成了！
4- 总结
爬虫就像VBA里的录制宏，把重复的动作录制下来，替代人工重复操作。
今天看到的，只是简单的数据采集，爬虫的话题还有很多，很深入的内容。比如：
1- 身份验证。爬取页面需要登录。
2- 浏览器检验。比如公众号文章，只能在微信里获取阅读数量。
3- 参数校验（验证码）。页面需要输入验证码。
4- 请求频率。比如页面访问时间不能低于10秒
5- 数据处理。爬取的数据，需要提取其中的数字、英文等内容。
了解了爬虫的过程之后，你现在最想爬取的数据是什么呢？
我猜大部分人，想到的都是：
- 公众号文章爬取
- 抖音数据爬取
除了Python以外，还有哪些工具可以用来爬取数据？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 420 次浏览 • 2022-06-18 13:08
除了Python以外，还有哪些工具可以用来爬取数据？
●我是来自【真诚恳切的学术与生活关怀】群（也就是学社的学术1群）的Glitter，就读于广东某985高校会计学专业。首先我想说明的是，给学社君投稿这样一篇爬虫教程的动机并不是为了秀自己的任何优越感，而是因为深度认同了学社的公益学术理念：让每一个有一技之长的普通学生都有机会把自己的所学所长分享给同辈。
●看到学社君以前有过很厉害的大佬学长分享过Python爬虫教程(），虽然心里很佩服学长的能力，也很感激学长码了那么长的教程直接用推文分享出来，但我还是觉得Python对于一般人而言是存在门槛的。如果只是相对简单的数据爬取工作，在Python以外完全可以依靠傻瓜菜单操作的小工具来一键实现，无需任何编程基础。
●这篇分享实际上来自以下这段日常的线上对话。大家会发现爬虫的起点其实很低，这门技能除了在学术研究抓取数据时用得到，各行各业里只要和数据打交道的公司白领们或许也会觉得有用。千万不要自己给自己贩卖焦虑哦~
学长，平常用excel一点点导入数据真的好麻烦，有没有快一点的方法呢？
可以使用爬虫哦！一般指的是网络爬虫，即通过算法，按照个人的要求抓取万维网上的信息。
听起来很方便的样子呢，那爬虫又是怎样工作的？
当我们决定去某个网页后，首先，爬虫可以模拟浏览器去向服务器发出请求；其次，等服务器响应后，爬虫程序还可以代替浏览器帮我们解析数据；接着，爬虫可以根据我们设定的规则批量提取相关数据，而不需要我们去手动提取；最后，爬虫可以批量地把数据存储到本地。
因此，爬虫的工作可以分为获取数据、解析数据、提取数据和储存数据四部分。下面主要介绍Excel、优采云采集器和优采云采集器的数据爬取功能。
爬虫工具介绍
1) Excel
其实Excel也有爬虫功能，而且人人都能学会用，下面我们用Excel来采集全国空气质量排名数据，地址如下：
下面以Excel2019操作为例:
输入采集对象
首先，单击【数据】选项卡，在【获取数据】选项组中，选择【自其他源】→【自网站】
然后将网址输入URL地址，系统会跳转到需要采集数据的页面。
采集和导出
然后，选定页面上的表格，单击【加载】按钮即可把数据导入到工作表中，如下所示：
注：用Excel爬取数据，主要是使用它去获取网页中的表格数据，对于非表格数据则不建议使用，因为格式凌乱，一般都不是我们需要的效果。
2) 优采云采集器
优采云采集器是一款桌面应用软件，支持三大操作系统：Linux、Windows 和 Mac，可以直接在官网免费下载，地址如下：
优采云采集器把采集工作分为两种类型：智能模式和流程图模式。
智能模式就是加载网页后，软件自动分析网页结构，智能识别网页内容，简化操作流程，这种模式比较适合简单的网页。
流程图模式的本质就是图形化编程。我们可以利用优采云采集器提供的各种控件，模拟编程语言中的各种条件控制语句，从而模拟真人浏览网页的各种行为爬取数据。
下载安装完毕后，打开优采云采集器可以看到它简洁的主界面，其主打的智能采集模式对小白最为友好，只要我们将想要搜寻信息的网址输入，就能自动进入智能采集模式。
下面以实习僧官网作为爬取对象举例：
打开采集器，输入网址
点击智能采集
*第一次爬取数据建议用智能采集。
可以看到，优采云采集器会自动识别输入网址的页面类型，识别文字内容和其他要素，智能采集的功能已经帮助我们把重要信息（公司、地点、时间等）提取出来了。
若该网页不止1页，一般优采云采集器会默认选择自动分页识别，我们也可以点击分页设置，设置分页按钮。
设置采集范围
例如，我们只想要前3页的数据，就可以在设置采集范围里设置结束页-自定义-数值选到3即可。
数据筛选
例如，我们想采集这个网页中地点在重庆、且属于金融实习相关的，就可以点击【数据筛选】-【新建条件】-【选择字段名称和条件】。因为公司地点内容是city，所以字段名称选择city，条件选择包含，值框里输入重庆，这就建立好了第一个条件。
但是我们还想要金融实习相关这第二个条件，又因为这两个条件是并且的关系，所以点击新建条件。（若第二个条件与第一个条件是或者的关系，那就要点击新建分组）。
此时，由于金融实习在之前的数据框是f-l，所以第2个条件的字段名称就是f-l，条件选择包含，值框填金融实习。点击确定保存筛选条件。
采集和导出
然后我们就可以点击【开始采集】。
可以自主选择定时启动或直接启动。（定时启动收费，直接启动免费）
采集完毕后，我们点击【导出数据】，可以自主选择Excel、CSV、TXT、HTML四种格式将数据导出，就可以到导出的文件中去看爬取的数据啦~
3)优采云采集器
优采云采集器是一款可根据不同网站，提供多种网页采集策略与配套资源，访问网页文档的互联网数据采集器。它操作简单，完全可视化图形操作，可以非常容易的从任何网页精确采集我们需要的数据，生成自定义的、规整的数据格式。
优采云采集器分为简易采集和自定义采集两种模式，简易采集内置主流数据源，无需配置；自定义采集可以自由配置，灵活契合所有业务场景。
下面以采集【东方财富网股吧帖子内容信息】为例介绍一下简易采集的操作流程：
选择对象
首先点击【简易采集】，选择简易采集中东方财富网图标
进入到东方财富网版块后可以进行具体规则模板的选择，此时我们选择【东方财富网-股吧-帖子内容采集】，如图：
设置采集范围
然后会进入到信息设置页面，根据个人需要设置翻页次数，例如这里我们选择3页：
采集和导出
点击保存并启动后就可以进行数据采集了，以下是本地采集效果示例，如图：
采集结束后，点击【导出数据】，可以自由选择Excel、CSV、HTML等格式，导出数据的情况如下：
编者语
●非常感谢Glitter学长真诚恳切的分享。上面介绍的这些爬虫工具的功能之强大远远超过以上所列举的这些，操作上也都很简单快捷。归根结底，爬虫工具的使用是为了方便我们提取数据，消除日常工作中那些提取数据过程中简单重复的工作。学习技能贵在有清晰的目的和规划，如果仅仅是为了赶时髦而去学Python，未免有买椟还珠之意。我们出来做公益学术不是为了让受众变得越来越焦虑、内卷，而是希望切实拉近知识技能与每一个普通人的距离，消除信息不对称。
●学术讲究的是“独立之精神，自由之思想”，当然在今天这样一个知识经济的时代，还要辅以“扎实之技能”。我们提倡的公益学术无非就是希望尽可能以免费无偿的形式把这样一种学术精神和技能干货分享出来。更深层地，我们认为公益学术分享并不需要分享者有多么好看的个人title，也不应过分强调知识与技能所带来的功利结果，只需顺其本位将知识与技能本身的魅力展示出来即可，只需切实地拉近大众与这些知识与技能的距离即可。至于受众拿这些知识与技能去赚钱还是谋求学术上的深造，这些是不应该由我们去定义或引导的。换言之，关注学术（及其衍生出来的知识与技能）本身，而非学术所带来的附加结果的公益学术分享，才有可能是更纯粹的公益学术。
●对于希望入门Python的朋友，学社君曾经推送过Glitter学长投稿的个人Python学习笔记，以下是当初为学长的笔记专门制作的宣传推文（点击图片转跳）：
如今该笔记已无需通过填写问卷领取，直接在后台回复【Glitter_Python】即可获完整笔记的提取链接。
●目前学社有3个活跃的公益学术交流群：【真诚恳切的学术与生活关怀】、【始终如一的学术与生活关怀】、【一脉相承的学术与生活关怀】，每一个群的风格与定位都有所不同。如有进群交流的需求，可以在后台回复【进群】获取进群规则。
文案 | Glitter学长、Z学长
排版 | 言音学姐
审核 | 言音学姐、Z学长
关 于 我 们
金融计量学社是一个私人公众号，专注于经济与金融相关知识科普。我们追求学术与实践相结合，追求义利合一，倡导金融业界关注社会责任，帮助在校学生树立对商业与经济的理性认知。我们不是社团，也不是组织。与任何院校，单位，部门均无关。我们不以盈利为目的，本号只是一群志同道合、至心为人且热爱学习的小伙伴们，自发自愿为同学们建立的公益学术传播交流平台。所有的学术资料整理、排版和小助手等工作均是由我们学术分享群里的志愿者朋友们公益、无偿，不计回报的自愿劳动。
查看全部
●我是来自【真诚恳切的学术与生活关怀】群（也就是学社的学术1群）的Glitter，就读于广东某985高校会计学专业。首先我想说明的是，给学社君投稿这样一篇爬虫教程的动机并不是为了秀自己的任何优越感，而是因为深度认同了学社的公益学术理念：让每一个有一技之长的普通学生都有机会把自己的所学所长分享给同辈。
●看到学社君以前有过很厉害的大佬学长分享过Python爬虫教程(），虽然心里很佩服学长的能力，也很感激学长码了那么长的教程直接用推文分享出来，但我还是觉得Python对于一般人而言是存在门槛的。如果只是相对简单的数据爬取工作，在Python以外完全可以依靠傻瓜菜单操作的小工具来一键实现，无需任何编程基础。
●这篇分享实际上来自以下这段日常的线上对话。大家会发现爬虫的起点其实很低，这门技能除了在学术研究抓取数据时用得到，各行各业里只要和数据打交道的公司白领们或许也会觉得有用。千万不要自己给自己贩卖焦虑哦~
学长，平常用excel一点点导入数据真的好麻烦，有没有快一点的方法呢？
可以使用爬虫哦！一般指的是网络爬虫，即通过算法，按照个人的要求抓取万维网上的信息。
听起来很方便的样子呢，那爬虫又是怎样工作的？
当我们决定去某个网页后，首先，爬虫可以模拟浏览器去向服务器发出请求；其次，等服务器响应后，爬虫程序还可以代替浏览器帮我们解析数据；接着，爬虫可以根据我们设定的规则批量提取相关数据，而不需要我们去手动提取；最后，爬虫可以批量地把数据存储到本地。
因此，爬虫的工作可以分为获取数据、解析数据、提取数据和储存数据四部分。下面主要介绍Excel、优采云采集器和优采云采集器的数据爬取功能。
爬虫工具介绍
1) Excel
其实Excel也有爬虫功能，而且人人都能学会用，下面我们用Excel来采集全国空气质量排名数据，地址如下：
下面以Excel2019操作为例:
输入采集对象
首先，单击【数据】选项卡，在【获取数据】选项组中，选择【自其他源】→【自网站】
然后将网址输入URL地址，系统会跳转到需要采集数据的页面。
采集和导出
然后，选定页面上的表格，单击【加载】按钮即可把数据导入到工作表中，如下所示：
注：用Excel爬取数据，主要是使用它去获取网页中的表格数据，对于非表格数据则不建议使用，因为格式凌乱，一般都不是我们需要的效果。
2) 优采云采集器
优采云采集器是一款桌面应用软件，支持三大操作系统：Linux、Windows 和 Mac，可以直接在官网免费下载，地址如下：
优采云采集器把采集工作分为两种类型：智能模式和流程图模式。
智能模式就是加载网页后，软件自动分析网页结构，智能识别网页内容，简化操作流程，这种模式比较适合简单的网页。
流程图模式的本质就是图形化编程。我们可以利用优采云采集器提供的各种控件，模拟编程语言中的各种条件控制语句，从而模拟真人浏览网页的各种行为爬取数据。
下载安装完毕后，打开优采云采集器可以看到它简洁的主界面，其主打的智能采集模式对小白最为友好，只要我们将想要搜寻信息的网址输入，就能自动进入智能采集模式。
下面以实习僧官网作为爬取对象举例：
打开采集器，输入网址
点击智能采集
*第一次爬取数据建议用智能采集。
可以看到，优采云采集器会自动识别输入网址的页面类型，识别文字内容和其他要素，智能采集的功能已经帮助我们把重要信息（公司、地点、时间等）提取出来了。
若该网页不止1页，一般优采云采集器会默认选择自动分页识别，我们也可以点击分页设置，设置分页按钮。
设置采集范围
例如，我们只想要前3页的数据，就可以在设置采集范围里设置结束页-自定义-数值选到3即可。
数据筛选
例如，我们想采集这个网页中地点在重庆、且属于金融实习相关的，就可以点击【数据筛选】-【新建条件】-【选择字段名称和条件】。因为公司地点内容是city，所以字段名称选择city，条件选择包含，值框里输入重庆，这就建立好了第一个条件。
但是我们还想要金融实习相关这第二个条件，又因为这两个条件是并且的关系，所以点击新建条件。（若第二个条件与第一个条件是或者的关系，那就要点击新建分组）。
此时，由于金融实习在之前的数据框是f-l，所以第2个条件的字段名称就是f-l，条件选择包含，值框填金融实习。点击确定保存筛选条件。
采集和导出
然后我们就可以点击【开始采集】。
可以自主选择定时启动或直接启动。（定时启动收费，直接启动免费）
采集完毕后，我们点击【导出数据】，可以自主选择Excel、CSV、TXT、HTML四种格式将数据导出，就可以到导出的文件中去看爬取的数据啦~
3)优采云采集器
优采云采集器是一款可根据不同网站，提供多种网页采集策略与配套资源，访问网页文档的互联网数据采集器。它操作简单，完全可视化图形操作，可以非常容易的从任何网页精确采集我们需要的数据，生成自定义的、规整的数据格式。
优采云采集器分为简易采集和自定义采集两种模式，简易采集内置主流数据源，无需配置；自定义采集可以自由配置，灵活契合所有业务场景。
下面以采集【东方财富网股吧帖子内容信息】为例介绍一下简易采集的操作流程：
选择对象
首先点击【简易采集】，选择简易采集中东方财富网图标
进入到东方财富网版块后可以进行具体规则模板的选择，此时我们选择【东方财富网-股吧-帖子内容采集】，如图：
设置采集范围
然后会进入到信息设置页面，根据个人需要设置翻页次数，例如这里我们选择3页：
采集和导出
点击保存并启动后就可以进行数据采集了，以下是本地采集效果示例，如图：
采集结束后，点击【导出数据】，可以自由选择Excel、CSV、HTML等格式，导出数据的情况如下：
编者语
●非常感谢Glitter学长真诚恳切的分享。上面介绍的这些爬虫工具的功能之强大远远超过以上所列举的这些，操作上也都很简单快捷。归根结底，爬虫工具的使用是为了方便我们提取数据，消除日常工作中那些提取数据过程中简单重复的工作。学习技能贵在有清晰的目的和规划，如果仅仅是为了赶时髦而去学Python，未免有买椟还珠之意。我们出来做公益学术不是为了让受众变得越来越焦虑、内卷，而是希望切实拉近知识技能与每一个普通人的距离，消除信息不对称。
●学术讲究的是“独立之精神，自由之思想”，当然在今天这样一个知识经济的时代，还要辅以“扎实之技能”。我们提倡的公益学术无非就是希望尽可能以免费无偿的形式把这样一种学术精神和技能干货分享出来。更深层地，我们认为公益学术分享并不需要分享者有多么好看的个人title，也不应过分强调知识与技能所带来的功利结果，只需顺其本位将知识与技能本身的魅力展示出来即可，只需切实地拉近大众与这些知识与技能的距离即可。至于受众拿这些知识与技能去赚钱还是谋求学术上的深造，这些是不应该由我们去定义或引导的。换言之，关注学术（及其衍生出来的知识与技能）本身，而非学术所带来的附加结果的公益学术分享，才有可能是更纯粹的公益学术。
●对于希望入门Python的朋友，学社君曾经推送过Glitter学长投稿的个人Python学习笔记，以下是当初为学长的笔记专门制作的宣传推文（点击图片转跳）：
如今该笔记已无需通过填写问卷领取，直接在后台回复【Glitter_Python】即可获完整笔记的提取链接。
●目前学社有3个活跃的公益学术交流群：【真诚恳切的学术与生活关怀】、【始终如一的学术与生活关怀】、【一脉相承的学术与生活关怀】，每一个群的风格与定位都有所不同。如有进群交流的需求，可以在后台回复【进群】获取进群规则。
文案 | Glitter学长、Z学长
排版 | 言音学姐
审核 | 言音学姐、Z学长
关 于 我 们
金融计量学社是一个私人公众号，专注于经济与金融相关知识科普。我们追求学术与实践相结合，追求义利合一，倡导金融业界关注社会责任，帮助在校学生树立对商业与经济的理性认知。我们不是社团，也不是组织。与任何院校，单位，部门均无关。我们不以盈利为目的，本号只是一群志同道合、至心为人且热爱学习的小伙伴们，自发自愿为同学们建立的公益学术传播交流平台。所有的学术资料整理、排版和小助手等工作均是由我们学术分享群里的志愿者朋友们公益、无偿，不计回报的自愿劳动。
查看全部
除了Python以外，还有哪些工具可以用来爬取数据？
●我是来自【真诚恳切的学术与生活关怀】群（也就是学社的学术1群）的Glitter，就读于广东某985高校会计学专业。首先我想说明的是，给学社君投稿这样一篇爬虫教程的动机并不是为了秀自己的任何优越感，而是因为深度认同了学社的公益学术理念：让每一个有一技之长的普通学生都有机会把自己的所学所长分享给同辈。
●看到学社君以前有过很厉害的大佬学长分享过Python爬虫教程(），虽然心里很佩服学长的能力，也很感激学长码了那么长的教程直接用推文分享出来，但我还是觉得Python对于一般人而言是存在门槛的。如果只是相对简单的数据爬取工作，在Python以外完全可以依靠傻瓜菜单操作的小工具来一键实现，无需任何编程基础。
●这篇分享实际上来自以下这段日常的线上对话。大家会发现爬虫的起点其实很低，这门技能除了在学术研究抓取数据时用得到，各行各业里只要和数据打交道的公司白领们或许也会觉得有用。千万不要自己给自己贩卖焦虑哦~
学长，平常用excel一点点导入数据真的好麻烦，有没有快一点的方法呢？
可以使用爬虫哦！一般指的是网络爬虫，即通过算法，按照个人的要求抓取万维网上的信息。
听起来很方便的样子呢，那爬虫又是怎样工作的？
当我们决定去某个网页后，首先，爬虫可以模拟浏览器去向服务器发出请求；其次，等服务器响应后，爬虫程序还可以代替浏览器帮我们解析数据；接着，爬虫可以根据我们设定的规则批量提取相关数据，而不需要我们去手动提取；最后，爬虫可以批量地把数据存储到本地。
因此，爬虫的工作可以分为获取数据、解析数据、提取数据和储存数据四部分。下面主要介绍Excel、优采云采集器和优采云采集器的数据爬取功能。
爬虫工具介绍
1) Excel
其实Excel也有爬虫功能，而且人人都能学会用，下面我们用Excel来采集全国空气质量排名数据，地址如下：
下面以Excel2019操作为例:
输入采集对象
首先，单击【数据】选项卡，在【获取数据】选项组中，选择【自其他源】→【自网站】
然后将网址输入URL地址，系统会跳转到需要采集数据的页面。
采集和导出
然后，选定页面上的表格，单击【加载】按钮即可把数据导入到工作表中，如下所示：
注：用Excel爬取数据，主要是使用它去获取网页中的表格数据，对于非表格数据则不建议使用，因为格式凌乱，一般都不是我们需要的效果。
2) 优采云采集器
优采云采集器是一款桌面应用软件，支持三大操作系统：Linux、Windows 和 Mac，可以直接在官网免费下载，地址如下：
优采云采集器把采集工作分为两种类型：智能模式和流程图模式。
智能模式就是加载网页后，软件自动分析网页结构，智能识别网页内容，简化操作流程，这种模式比较适合简单的网页。
流程图模式的本质就是图形化编程。我们可以利用优采云采集器提供的各种控件，模拟编程语言中的各种条件控制语句，从而模拟真人浏览网页的各种行为爬取数据。
下载安装完毕后，打开优采云采集器可以看到它简洁的主界面，其主打的智能采集模式对小白最为友好，只要我们将想要搜寻信息的网址输入，就能自动进入智能采集模式。
下面以实习僧官网作为爬取对象举例：
打开采集器，输入网址
点击智能采集
*第一次爬取数据建议用智能采集。
可以看到，优采云采集器会自动识别输入网址的页面类型，识别文字内容和其他要素，智能采集的功能已经帮助我们把重要信息（公司、地点、时间等）提取出来了。
若该网页不止1页，一般优采云采集器会默认选择自动分页识别，我们也可以点击分页设置，设置分页按钮。
设置采集范围
例如，我们只想要前3页的数据，就可以在设置采集范围里设置结束页-自定义-数值选到3即可。
数据筛选
例如，我们想采集这个网页中地点在重庆、且属于金融实习相关的，就可以点击【数据筛选】-【新建条件】-【选择字段名称和条件】。因为公司地点内容是city，所以字段名称选择city，条件选择包含，值框里输入重庆，这就建立好了第一个条件。
但是我们还想要金融实习相关这第二个条件，又因为这两个条件是并且的关系，所以点击新建条件。（若第二个条件与第一个条件是或者的关系，那就要点击新建分组）。
此时，由于金融实习在之前的数据框是f-l，所以第2个条件的字段名称就是f-l，条件选择包含，值框填金融实习。点击确定保存筛选条件。
采集和导出
然后我们就可以点击【开始采集】。
可以自主选择定时启动或直接启动。（定时启动收费，直接启动免费）
采集完毕后，我们点击【导出数据】，可以自主选择Excel、CSV、TXT、HTML四种格式将数据导出，就可以到导出的文件中去看爬取的数据啦~
3)优采云采集器
优采云采集器是一款可根据不同网站，提供多种网页采集策略与配套资源，访问网页文档的互联网数据采集器。它操作简单，完全可视化图形操作，可以非常容易的从任何网页精确采集我们需要的数据，生成自定义的、规整的数据格式。
优采云采集器分为简易采集和自定义采集两种模式，简易采集内置主流数据源，无需配置；自定义采集可以自由配置，灵活契合所有业务场景。
下面以采集【东方财富网股吧帖子内容信息】为例介绍一下简易采集的操作流程：
选择对象
首先点击【简易采集】，选择简易采集中东方财富网图标
进入到东方财富网版块后可以进行具体规则模板的选择，此时我们选择【东方财富网-股吧-帖子内容采集】，如图：
设置采集范围
然后会进入到信息设置页面，根据个人需要设置翻页次数，例如这里我们选择3页：
采集和导出
点击保存并启动后就可以进行数据采集了，以下是本地采集效果示例，如图：
采集结束后，点击【导出数据】，可以自由选择Excel、CSV、HTML等格式，导出数据的情况如下：
编者语
●非常感谢Glitter学长真诚恳切的分享。上面介绍的这些爬虫工具的功能之强大远远超过以上所列举的这些，操作上也都很简单快捷。归根结底，爬虫工具的使用是为了方便我们提取数据，消除日常工作中那些提取数据过程中简单重复的工作。学习技能贵在有清晰的目的和规划，如果仅仅是为了赶时髦而去学Python，未免有买椟还珠之意。我们出来做公益学术不是为了让受众变得越来越焦虑、内卷，而是希望切实拉近知识技能与每一个普通人的距离，消除信息不对称。
●学术讲究的是“独立之精神，自由之思想”，当然在今天这样一个知识经济的时代，还要辅以“扎实之技能”。我们提倡的公益学术无非就是希望尽可能以免费无偿的形式把这样一种学术精神和技能干货分享出来。更深层地，我们认为公益学术分享并不需要分享者有多么好看的个人title，也不应过分强调知识与技能所带来的功利结果，只需顺其本位将知识与技能本身的魅力展示出来即可，只需切实地拉近大众与这些知识与技能的距离即可。至于受众拿这些知识与技能去赚钱还是谋求学术上的深造，这些是不应该由我们去定义或引导的。换言之，关注学术（及其衍生出来的知识与技能）本身，而非学术所带来的附加结果的公益学术分享，才有可能是更纯粹的公益学术。
●对于希望入门Python的朋友，学社君曾经推送过Glitter学长投稿的个人Python学习笔记，以下是当初为学长的笔记专门制作的宣传推文（点击图片转跳）：
如今该笔记已无需通过填写问卷领取，直接在后台回复【Glitter_Python】即可获完整笔记的提取链接。
●目前学社有3个活跃的公益学术交流群：【真诚恳切的学术与生活关怀】、【始终如一的学术与生活关怀】、【一脉相承的学术与生活关怀】，每一个群的风格与定位都有所不同。如有进群交流的需求，可以在后台回复【进群】获取进群规则。
文案 | Glitter学长、Z学长
排版 | 言音学姐
审核 | 言音学姐、Z学长
关 于 我 们
金融计量学社是一个私人公众号，专注于经济与金融相关知识科普。我们追求学术与实践相结合，追求义利合一，倡导金融业界关注社会责任，帮助在校学生树立对商业与经济的理性认知。我们不是社团，也不是组织。与任何院校，单位，部门均无关。我们不以盈利为目的，本号只是一群志同道合、至心为人且热爱学习的小伙伴们，自发自愿为同学们建立的公益学术传播交流平台。所有的学术资料整理、排版和小助手等工作均是由我们学术分享群里的志愿者朋友们公益、无偿，不计回报的自愿劳动。
优采云采集器——信息批量抓取
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 110 次浏览 • 2022-06-16 02:22
优采云采集器——信息批量抓取
了解爬虫的都知道，想要一个网页上的图片、标题及价格等信息，只需要写个代码就能完成了。但是对于小白来说，啥是爬虫？会爬的虫？更别说敲代码了。有那个敲代码的时间，工作都完成了！不用担心，今天给大家推荐一款神器——优采云采集器，可以免费批量的抓取信息，以后就可以不用加班了。先看介绍——
【智能识别数据，小白神器】
智能模式：基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
【可视化点击，简单上手】
流程图模式：只需根据软件提示在页面中进行点击操作，完全符合人为浏览网页的思维方式，简单几步即可生成复杂的采集规则，结合智能识别算法，任何网页的数据都能轻松采集。
可模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
【支持多种数据导出方式】
采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)和网站(Wordpress、Discuz等)，提供丰富的发布插件供您使用。
【功能强大，提供企业级服务】
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性或是采集效率，都能够满足个人、团队和企业级采集需求。
丰富的功能：该款优采云采集器软件具有定时采集，智能防屏蔽，自动导出，文件下载，加速引擎，按组启动和导出，Webhook，RESTful API，智能识别SKU和电商大图等等功能，满足企业用户的需求。当然，这个功能一般是用不到的！普通用户就随便搞搞，满足自己的学习工作需要就行，没有额外的那么大的需求。
【云端账号，方便快捷】
云端存储，防止数据丢失，随登随用，方便快捷。创建优采云采集器账号并登录，您的所有采集任务都将自动同步保存到优采云的云端服务器，无需担心采集任务丢失。优采云采集器对账号没有终端绑定限制，您切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。当然，首选的是导出到本地，云端也存一份，以防万一误删，到时候还要再去爬一份。
【使用教程】
软件首页下方就有教程哈!有些定时功能不能使用，需要升级，不要点！直接关掉就行！软件免费使用，升级指定功能才需要收费，如果操作失误充值了，我们不负责呀！
【获取方式】
需要的小伙伴们，后台回复“优采云”获取本次的安装包哦！包括Windows和Mac版本的！整理不易，转发和关注都是支持！让每一次分享都有意义！ 查看全部
了解爬虫的都知道，想要一个网页上的图片、标题及价格等信息，只需要写个代码就能完成了。但是对于小白来说，啥是爬虫？会爬的虫？更别说敲代码了。有那个敲代码的时间，工作都完成了！不用担心，今天给大家推荐一款神器——优采云采集器，可以免费批量的抓取信息，以后就可以不用加班了。先看介绍——
【智能识别数据，小白神器】
智能模式：基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。
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【可视化点击，简单上手】
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可模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
【支持多种数据导出方式】
采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)和网站(Wordpress、Discuz等)，提供丰富的发布插件供您使用。
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了解爬虫的都知道，想要一个网页上的图片、标题及价格等信息，只需要写个代码就能完成了。但是对于小白来说，啥是爬虫？会爬的虫？更别说敲代码了。有那个敲代码的时间，工作都完成了！不用担心，今天给大家推荐一款神器——优采云采集器，可以免费批量的抓取信息，以后就可以不用加班了。先看介绍——
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智能模式：基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。
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【可视化点击，简单上手】
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【支持多种数据导出方式】
采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)和网站(Wordpress、Discuz等)，提供丰富的发布插件供您使用。
【功能强大，提供企业级服务】
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性或是采集效率，都能够满足个人、团队和企业级采集需求。
丰富的功能：该款优采云采集器软件具有定时采集，智能防屏蔽，自动导出，文件下载，加速引擎，按组启动和导出，Webhook，RESTful API，智能识别SKU和电商大图等等功能，满足企业用户的需求。当然，这个功能一般是用不到的！普通用户就随便搞搞，满足自己的学习工作需要就行，没有额外的那么大的需求。
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【使用教程】
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优采云采集器——信息批量抓取
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 269 次浏览 • 2022-06-15 08:58
优采云采集器——信息批量抓取
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智能模式：基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。
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【可视化点击，简单上手】
流程图模式：只需根据软件提示在页面中进行点击操作，完全符合人为浏览网页的思维方式，简单几步即可生成复杂的采集规则，结合智能识别算法，任何网页的数据都能轻松采集。
可模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
【支持多种数据导出方式】
采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)和网站(Wordpress、Discuz等)，提供丰富的发布插件供您使用。
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丰富的功能：该款优采云采集器软件具有定时采集，智能防屏蔽，自动导出，文件下载，加速引擎，按组启动和导出，Webhook，RESTful API，智能识别SKU和电商大图等等功能，满足企业用户的需求。当然，这个功能一般是用不到的！普通用户就随便搞搞，满足自己的学习工作需要就行，没有额外的那么大的需求。
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可模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
【支持多种数据导出方式】
采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)和网站(Wordpress、Discuz等)，提供丰富的发布插件供您使用。
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优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性或是采集效率，都能够满足个人、团队和企业级采集需求。
丰富的功能：该款优采云采集器软件具有定时采集，智能防屏蔽，自动导出，文件下载，加速引擎，按组启动和导出，Webhook，RESTful API，智能识别SKU和电商大图等等功能，满足企业用户的需求。当然，这个功能一般是用不到的！普通用户就随便搞搞，满足自己的学习工作需要就行，没有额外的那么大的需求。
【云端账号，方便快捷】
云端存储，防止数据丢失，随登随用，方便快捷。创建优采云采集器账号并登录，您的所有采集任务都将自动同步保存到优采云的云端服务器，无需担心采集任务丢失。优采云采集器对账号没有终端绑定限制，您切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。当然，首选的是导出到本地，云端也存一份，以防万一误删，到时候还要再去爬一份。
【使用教程】
软件首页下方就有教程哈!有些定时功能不能使用，需要升级，不要点！直接关掉就行！软件免费使用，升级指定功能才需要收费，如果操作失误充值了，我们不负责呀！
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【支持多种数据导出方式】
采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)和网站(Wordpress、Discuz等)，提供丰富的发布插件供您使用。
【功能强大，提供企业级服务】
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性或是采集效率，都能够满足个人、团队和企业级采集需求。
丰富的功能：该款优采云采集器软件具有定时采集，智能防屏蔽，自动导出，文件下载，加速引擎，按组启动和导出，Webhook，RESTful API，智能识别SKU和电商大图等等功能，满足企业用户的需求。当然，这个功能一般是用不到的！普通用户就随便搞搞，满足自己的学习工作需要就行，没有额外的那么大的需求。
【云端账号，方便快捷】
云端存储，防止数据丢失，随登随用，方便快捷。创建优采云采集器账号并登录，您的所有采集任务都将自动同步保存到优采云的云端服务器，无需担心采集任务丢失。优采云采集器对账号没有终端绑定限制，您切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。当然，首选的是导出到本地，云端也存一份，以防万一误删，到时候还要再去爬一份。
【使用教程】
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优采云采集器——信息批量抓取
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 110 次浏览 • 2022-06-15 03:29
优采云采集器——信息批量抓取
了解爬虫的都知道，想要一个网页上的图片、标题及价格等信息，只需要写个代码就能完成了。但是对于小白来说，啥是爬虫？会爬的虫？更别说敲代码了。有那个敲代码的时间，工作都完成了！不用担心，今天给大家推荐一款神器——优采云采集器，可以免费批量的抓取信息，以后就可以不用加班了。先看介绍——
【智能识别数据，小白神器】
智能模式：基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。
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【可视化点击，简单上手】
流程图模式：只需根据软件提示在页面中进行点击操作，完全符合人为浏览网页的思维方式，简单几步即可生成复杂的采集规则，结合智能识别算法，任何网页的数据都能轻松采集。
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【支持多种数据导出方式】
采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)和网站(Wordpress、Discuz等)，提供丰富的发布插件供您使用。
【功能强大，提供企业级服务】
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性或是采集效率，都能够满足个人、团队和企业级采集需求。
丰富的功能：该款优采云采集器软件具有定时采集，智能防屏蔽，自动导出，文件下载，加速引擎，按组启动和导出，Webhook，RESTful API，智能识别SKU和电商大图等等功能，满足企业用户的需求。当然，这个功能一般是用不到的！普通用户就随便搞搞，满足自己的学习工作需要就行，没有额外的那么大的需求。
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云端存储，防止数据丢失，随登随用，方便快捷。创建优采云采集器账号并登录，您的所有采集任务都将自动同步保存到优采云的云端服务器，无需担心采集任务丢失。优采云采集器对账号没有终端绑定限制，您切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。当然，首选的是导出到本地，云端也存一份，以防万一误删，到时候还要再去爬一份。
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软件首页下方就有教程哈!有些定时功能不能使用，需要升级，不要点！直接关掉就行！软件免费使用，升级指定功能才需要收费，如果操作失误充值了，我们不负责呀！
【获取方式】
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优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性或是采集效率，都能够满足个人、团队和企业级采集需求。
丰富的功能：该款优采云采集器软件具有定时采集，智能防屏蔽，自动导出，文件下载，加速引擎，按组启动和导出，Webhook，RESTful API，智能识别SKU和电商大图等等功能，满足企业用户的需求。当然，这个功能一般是用不到的！普通用户就随便搞搞，满足自己的学习工作需要就行，没有额外的那么大的需求。
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云端存储，防止数据丢失，随登随用，方便快捷。创建优采云采集器账号并登录，您的所有采集任务都将自动同步保存到优采云的云端服务器，无需担心采集任务丢失。优采云采集器对账号没有终端绑定限制，您切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。当然，首选的是导出到本地，云端也存一份，以防万一误删，到时候还要再去爬一份。
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【支持多种数据导出方式】
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-06-14 02:57
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丰富的功能：该款优采云采集器软件具有定时采集，智能防屏蔽，自动导出，文件下载，加速引擎，按组启动和导出，Webhook，RESTful API，智能识别SKU和电商大图等等功能，满足企业用户的需求。当然，这个功能一般是用不到的！普通用户就随便搞搞，满足自己的学习工作需要就行，没有额外的那么大的需求。
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【获取方式】
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 73 次浏览 • 2022-06-13 08:30
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 1011 次浏览 • 2022-06-09 12:31
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流程图模式：只需根据软件提示在页面中进行点击操作，完全符合人为浏览网页的思维方式，简单几步即可生成复杂的采集规则，结合智能识别算法，任何网页的数据都能轻松采集。
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 97 次浏览 • 2022-06-08 11:47
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-06-06 22:30
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干货 | 分享一下爬虫正确的学习路径
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-06-06 16:34
干货 | 分享一下爬虫正确的学习路径
“
阅读本文大概需要 10 分钟
”
当今大数据的时代，网络爬虫已经成为了获取数据的一个重要手段，但要学习好爬虫并没有那么简单
首先知识点和方向实在是太多了，它关系到了计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App 开发与逆向、网络安全、数据库、运维、机器学习、数据分析等各个方向的内容，它像一张大网一样把现在一些主流的技术栈都连接在了一起
正因为涵盖的方向多，因此学习的东西也非常零散和杂乱，很多初学者搞不清楚究竟要学习哪些知识，学习过程中遇到反爬也不知道用什么方法来解决，本篇我们来做一些归纳和总结
初学爬虫
一些最基本的网站，往往不带任何反爬措施。比如某个博客站点，我们要爬全站的话就顺着列表页爬到文章页，再把文章的时间、作者、正文等信息爬下来就可以了。
那代码怎么写呢？用 Python 的 requests 等库就够了，写一个基本的逻辑，顺着把一篇篇文章的源码获取下来，解析的话用 XPath、BeautifulSoup、PyQuery 或者正则表达式，或者粗暴的字符串匹配把想要的内容抠出来，再加个文本写入存下来就完事了。
代码很简单，就几个方法调用。逻辑很简单，几个循环加存储。最后就能看到一篇篇文章就被我们存到自己的电脑里面了。当然有的同学可能不太会写代码或者都懒得写，那么利用基本的可视化爬取工具，如某爪鱼、某采集器也能通过可视化点选的方式把数据爬下来。
如果存储方面稍微扩展一下的话，可以对接上 MySQL、MongoDB、Elasticsearch、Kafka 等等来保存数据，实现持久化存储。以后查询或者操作会更方便。
反正，不管效率如何，一个完全没有反爬的网站用最最基本的方式就搞定了。
到这里，你就说你会爬虫了吗？不，还差的远呢。
Ajax、动态渲染
随着互联网的发展，前端技术也在不断变化，数据的加载方式也不再是单纯的服务端渲染了。现在你可以看到很多网站的数据可能都是通过接口的形式传输的，或者即使不是接口那也是一些 JSON 的数据，然后经过 JavaScript 渲染得出来的。
这时候，你要再用 requests 来爬那就不顶用了，因为 requests 爬下来的源码是服务端渲染得到的，浏览器看到页面的和 requests 获取的结果是不一样的。真正的数据是经过 JavaScript 执行的出来的，数据来源可能是 Ajax，也可能是页面里的某些 Data，也可能是一些 ifame 页面等等，不过大多数情况下可能是 Ajax 接口获取的。
所以很多情况下需要分析 Ajax，知道这些接口的调用方式之后再用程序来模拟。但是有些接口带着加密参数，比如 token、sign 等等，又不好模拟，咋整呢？
一种方法就是去分析网站的 JavaScript 逻辑，死抠里面的代码，揪出来这些参数是怎么构造的，找出思路来了之后再用爬虫模拟或重写就行了。如果你解出来了，那么直接模拟的方式效率会高非常多，这里面就需要一些 JavaScript 基础了，当然有些网站加密逻辑做的太牛逼了，你可能花一个星期也解不出来，最后放弃了。
那这样解不出来或者不想解，那咋办呢？这时候可以有一种简单粗暴的方法就是直接用模拟浏览器的方式来爬取，比如用 Puppeteer、Pyppeteer、Selenium、Splash 等，这样爬取到的源代码就是真正的网页代码，数据自然就好提取了，同时也就绕过分析 Ajax 和一些 JavaScript 逻辑的过程。这种方式就做到了可见即可爬，难度也不大，同时模拟了浏览器，也不太会有一些法律方面的问题。
但其实后面的这种方法也会遇到各种反爬的情况，现在很多网站都会去识别 webdriver，看到你是用的 Selenium 等工具，直接干掉或不返回数据，所以你碰到这种网站还得来专门解一下这个问题。
多进程、多线程、协程
上面的情况如果用单线程的爬虫来模拟是比较简单的，但是有个问题就是速度慢啊。
爬虫是 IO 密集型的任务，所以可能大多数情况下都在等待网络的响应，如果网络响应速度慢，那就得一直等着。但这个空余的时间其实可以让 CPU 去做更多事情。那怎么办呢？多开点线程吧。
所以这时候我们就可以在某些场景下加上多进程、多线程，虽然说多线程有 GIL 锁，但对于爬虫来说其实影响没那么大，所以用上多进程、多线程都可以成倍地提高爬取速度，对应的库就有 threading、multiprocessing 了。
异步协程就更牛逼了，用 aiohttp、gevent、tornado 等等的基本上你想搞多少并发就搞多少并发，但是还是悠着点，别把人家网站搞挂了。
总之，用上这几个，爬虫速度就提上来了。
但速度提上来了不一定是好事，反爬接着肯定就要来了，封你 IP、封你账号、弹验证码、返回假数据，所以有时候龟速爬似乎也是个解决办法？
分布式
多线程、多进程、协程都能加速，但终究还是单机的爬虫。要真正做到规模化，还得来靠分布式爬虫来搞。
分布式的核心是什么？资源共享。比如爬取队列共享、去重指纹共享等等。
我们可以使用一些基础的队列或组件来实现分布式，比如 RabbitMQ、Celery、Kafka、Redis 等等，但经过很多人的尝试，自己去实现一个分布式爬虫，性能和扩展性总会出现一些问题，当然特别牛逼的除外哈。不少企业内部其实也有自己开发的一套分布式爬虫，和业务更紧密，这种当然是最好了。
现在主流的 Python 分布式爬虫还是基于 Scrapy 的，对接 Scrapy-Redis、Scrapy-Redis-BloomFilter 或者用 Scrapy-Cluster 等等，他们都是基于 Redis 来共享爬取队列的，总会多多少少遇到一些内存的问题。所以一些人也考虑对接到了其他的消息队列上面，比如 RabbitMQ、Kafka 等等，解决一些问题，效率也不差。
总之，要提高爬取效率，分布式还是必须要掌握的。
验证码
爬虫难免遇到反爬，验证码就是其中之一。要会反爬，那首先就要会解验证码。
现在你可以看到很多网站都会有各种各样的验证码了，比如最简单的图形验证码，要是验证码的文字规整的话，OCR 过一遍或者基本的模型库都能识别，不想搞这个的话可以直接去对接个打码平台来搞，准确率还是有的。
然而你可能现在都见不到什么图形验证码了，都是一些行为验证码，如某验、某盾等等，国外也有很多，比如 reCaptcha 等等。一些稍微简单一点的，比如滑动的，你可以找点办法识别缺口，比如图像处理比对、深度学习识别都是可以的。轨迹呢自己写个模拟正常人行为的，加点抖动之类的。有了轨迹之后咋模拟呢，如果你牛逼，那么可以直接去分析验证码的 JavaScript 逻辑，把轨迹数据录入，那就能得到里面的一些加密参数，直接拿着这些参数放到表单或接口里面就能直接用了。当然也可以用模拟浏览器的方式来拖动，也能通过一定的方式拿到加密参数，或者直接用模拟浏览器的方式把登录一起做了，拿着 Cookies 来爬也行。
当然拖动只是一种验证码，还有文字点选、逻辑推理等，要是真不想搞，可以找打码平台来解出来再模拟，但毕竟花钱的，一些高手就会选择自己训练深度学习相关的模型，收集数据、标注、训练，针对不同的业务训练不同的模型。这样有了核心技术，也不用再去花钱找打码平台了，再研究下验证码的逻辑模拟一下，加密参数就能解出来了。不过有的验证码难得很，有的我也没搞定。
当然有些验证码可能是请求过于频繁而弹出来的，这种如果换个 IP 什么的也能解。
封 IP
封 IP 也是个令人头疼的事，行之有效的方法就是换代理了。
代理很多种，市面上免费的，收费的太多太多了。
首先可以把市面上免费的代理用起来，自己搭建一个代理池，收集现在全网所有的免费代理，然后加一个测试器一直不断测试，测试的网址可以改成你要爬的网址。这样测试通过的一般都能直接拿来爬你的目标网站
付费代理也是一样，很多商家提供了代理提取接口，请求一下就能获取几十几百个代理，我们可以同样把它们接入到代理池里面。但这个代理也分各种套餐，什么开放代理、独享代理等等的质量和被封的几率也是不一样的。
有的商家还利用隧道技术搭了代理，这样代理的地址和端口我们是不知道的，代理池是由他们来维护的，比如某布云，这样用起来更省心一些，但是可控性就差一些。
还有更稳定的代理，比如拨号代理、蜂窝代理等等，接入成本会高一些，但是一定程度上也能解决一些封 IP 的问题。
不过这些背后也不简单，为啥一个好好的高匿代理就是莫名其妙爬不了，背后的一些事就不多讲了。
封账号
有些信息需要模拟登录才能爬嘛，如果爬的过快，人家网站直接把你的账号封禁了，就啥都没得说了。比如爬公众号的，人家把你 WX 号封了，那就全完了。
一种解决方法当然就是放慢频率，控制下节奏。
还有种方法就是看看别的终端，比如手机页、App 页、wap 页，看看有没有能绕过登录的法子。
另外比较好的方法，那就是分流。如果你号足够多，建一个池子
比如：Cookies 池、Token 池、Sign 池反正不管什么池吧，多个账号跑出来的 Cookies、Token 都放到这个池子里面，用的时候随机从里面拿一个。
如果你想保证爬取效率不变，那么 100 个账号相比 20 个账号，对于每个账号对应的 Cookies、Token 的取用频率就变成原来的了 1/5，那么被封的概率也就随之降低了
奇葩的反爬
上面说的是几种比较主流的反爬，当然还有非常多奇葩的反爬。比如返回假数据、返回图片化数据、返回乱序数据、返回骂人的数据、返回求饶的数据，那都具体情况看着办吧。
这些反爬也得小心点，之前见过一个反爬直接返回rm -rf /的也不是没有，你要是正好有个脚本模拟执行返回结果，后果自己想象哈。
JavaScript 逆向
说到重头了。随着前端技术的进步和网站反爬意识的增强，很多网站选择在前端上下功夫，那就是在前端对一些逻辑或代码进行加密或混淆。当然这不仅仅是为了保护前端的代码不被轻易盗取，更重要的是反爬。比如很多 Ajax 接口都会带着一些参数，比如 sign、token 等等，这些前文也讲过了。这种数据我们可以用前文所说的 Selenium 等方式来爬，但总归来说效率太低了，毕竟它模拟的是网页渲染的整个过程，而真实的数据可能仅仅就藏在一个小接口里。
如果我们能够把一些接口的参数真正找出其中的逻辑，用代码来模拟执行，那效率就会有成倍的提升，而且还能在一定程度上规避上述的反爬现象。
但问题是什么？难啊
Webpack 是一方面，前端代码都被压缩和转码成一些 bundle 文件，一些变量的含义已经丢失，不好还原。然后一些网站再加上一些 obfuscator 的机制，把前端代码变成你完全看不懂的东西，比如字符串拆散打乱、变量十六进制化、控制流扁平化、无限 debug、控制台禁用等等，前端的代码和逻辑已经面目全非。有的用 WebAssembly 等技术把前端核心逻辑直接编译，那就只能慢慢抠了，虽然说有些有一定的技巧，但是总归来说还是会花费很多时间。但一旦解出来了，那就万事大吉了。怎么说？就像奥赛题一样，解出来升天，解不出来 GG
很多公司招聘爬虫工程师都会问有没有 JavaScript 逆向基础，破解过哪些网站，比如某宝、某多、某条等等，解出来某个他们需要的可能就直接录用你。每家网站的逻辑都不一样，难度也不一样
App
当然爬虫不仅仅是网页爬虫了，随着互联网时代的发展，现在越来越多的公司都选择将数据放到 App 上面，甚至有些公司只有 App 没有网站。所以数据只能通过 App 来爬。
咋爬呢？基本的就是抓包工具了，Charles、Fiddler 一把梭，抓到接口之后，直接拿来模拟就行了。
如果接口有加密参数怎么办呢？一种方法你可以边爬边处理，比如 mitmproxy 直接监听接口数据。另一方面你可以走 Hook，比如上 Xposed 也可以拿到。
那爬的时候又怎么实现自动化呢？总不能拿手来戳吧。其实工具也多，安卓原生的 adb 工具也行，Appium 现在已经是比较主流的方案了，当然还有其他的某精灵都是可以实现的。
最后，有的时候可能真的就不想走自动化的流程，我就想把里面的一些接口逻辑抠出来，那就得搞逆向了，IDA Pro、jdax、FRIDA 等工具就派上用场了，当然这个过程和 JavaScript 逆向一样很痛苦，甚至可能得读汇编指令。搞一个案例掉一把头发也不是不可能的。
智能化
上面的这一通，都搞熟了，恭喜你已经超过了百分之八九十的爬虫玩家了，当然专门搞 JavaScript 逆向、App 逆向的都是站在食物链顶端的男人，这种严格来说已经不算爬虫范畴了，这种神我们就不算在里面了，反正我不是。
除了上面的一些技能，在一些场合下，我们可能也需要结合一些机器学习的技术，让我们的爬虫变得更智能起来。
比如现在很多博客、新闻文章，其页面结构相似度比较高，要提取的信息也比较类似。
比如如何区分一个页面是索引页还是详情页？如何提取详情页的文章链接？如何解析文章页的页面内容？这些其实都是可以通过一些算法来计算出来的。
所以，一些智能解析技术也营运而生，比如提取详情页，一位朋友写的 GeneralNewsExtractor 表现就非常好。
假如说我来了一个需求，我要爬取一万个新闻网站数据，要一个个写 XPath 吗？写死我吧。如果有了智能化解析技术，在容忍一定错误的条件下，完成这个就是分分钟的事情。
总之，如果我们能把这一块也学会了，我们的爬虫技术就会如虎添翼。
运维
这块也是一个重头戏。爬虫和运维也是息息相关。
比如写完一个爬虫，怎样去快速部署到 100 台主机上跑起来。
比如怎么灵活地监控每个爬虫的运行状态。
比如爬虫有处代码改动，如何去快速更新。
比如怎样监控一些爬虫的占用内存、消耗的 CPU 状况。
比如怎样科学地控制爬虫的定时运行、
比如爬虫出现了问题，怎样能及时收到通知，怎样设置科学的报警机制。
这里面，部署大家各有各的方法，比如用 Ansible 当然可以。如果用 Scrapy 的话有 Scrapyd，然后配合上一些管理工具也能完成一些监控和定时任务。不过我现在用的更多是还是 Docker + Kubernetes，再加上 DevOps 一套，比如 GitHub Actions、Azure Pipelines、Jenkins 等等，快速实现分发和部署。
定时任务大家有的用 crontab，有的用 apscheduler，有的用管理工具，有的用 Kubernetes，我的话用 Kubernetes 就多一些了，定时任务也是很好实现。
至于监控的话，也有很多，专门的一些爬虫管理工具自带了一些监控和报警功能。一些云服务也带了一些监控的功能。我用的是 Kubernetes + Prometheus + Grafana，什么 CPU、内存、运行状态，一目了然，报警机制在 Grafana 里面配一下也很方便，支持 Webhook、邮件甚至某钉。
数据的存储和监控，用 Kafka、Elasticsearch 个人感觉也挺方便的，我主要用的是后者，然后再和 Grafana 配合起来，数据爬取量、爬取速度等等监控也都一目了然。
结语
至此，爬虫的一些涵盖的知识点也就差不多了，怎么样，梳理一下，是不是计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App 开发与逆向、网络安全、数据库、运维、机器学习都涵盖到了？
上面总结的可以算是从爬虫小白到爬虫高手的路径了，里面每个方向其实可研究的点非常多，每个点做精了，都会非常了不起。
爬虫往往学着学着，就成为了一名全栈工程师或者全干工程师，因为你可能真的啥都会了。但是没办法啊，都是被爬虫逼的啊，如果不是生活所困，谁愿意一身才华呢？
然而有了才华之后呢？摸摸头顶，卧槽，我的头发呢？
嗯，大家都懂的。
最后最重要的，珍爱生命、珍爱每一根头发！ 查看全部
“
阅读本文大概需要 10 分钟
”
当今大数据的时代，网络爬虫已经成为了获取数据的一个重要手段，但要学习好爬虫并没有那么简单
首先知识点和方向实在是太多了，它关系到了计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App 开发与逆向、网络安全、数据库、运维、机器学习、数据分析等各个方向的内容，它像一张大网一样把现在一些主流的技术栈都连接在了一起
正因为涵盖的方向多，因此学习的东西也非常零散和杂乱，很多初学者搞不清楚究竟要学习哪些知识，学习过程中遇到反爬也不知道用什么方法来解决，本篇我们来做一些归纳和总结
初学爬虫
一些最基本的网站，往往不带任何反爬措施。比如某个博客站点，我们要爬全站的话就顺着列表页爬到文章页，再把文章的时间、作者、正文等信息爬下来就可以了。
那代码怎么写呢？用 Python 的 requests 等库就够了，写一个基本的逻辑，顺着把一篇篇文章的源码获取下来，解析的话用 XPath、BeautifulSoup、PyQuery 或者正则表达式，或者粗暴的字符串匹配把想要的内容抠出来，再加个文本写入存下来就完事了。
代码很简单，就几个方法调用。逻辑很简单，几个循环加存储。最后就能看到一篇篇文章就被我们存到自己的电脑里面了。当然有的同学可能不太会写代码或者都懒得写，那么利用基本的可视化爬取工具，如某爪鱼、某采集器也能通过可视化点选的方式把数据爬下来。
如果存储方面稍微扩展一下的话，可以对接上 MySQL、MongoDB、Elasticsearch、Kafka 等等来保存数据，实现持久化存储。以后查询或者操作会更方便。
反正，不管效率如何，一个完全没有反爬的网站用最最基本的方式就搞定了。
到这里，你就说你会爬虫了吗？不，还差的远呢。
Ajax、动态渲染
随着互联网的发展，前端技术也在不断变化，数据的加载方式也不再是单纯的服务端渲染了。现在你可以看到很多网站的数据可能都是通过接口的形式传输的，或者即使不是接口那也是一些 JSON 的数据，然后经过 JavaScript 渲染得出来的。
这时候，你要再用 requests 来爬那就不顶用了，因为 requests 爬下来的源码是服务端渲染得到的，浏览器看到页面的和 requests 获取的结果是不一样的。真正的数据是经过 JavaScript 执行的出来的，数据来源可能是 Ajax，也可能是页面里的某些 Data，也可能是一些 ifame 页面等等，不过大多数情况下可能是 Ajax 接口获取的。
所以很多情况下需要分析 Ajax，知道这些接口的调用方式之后再用程序来模拟。但是有些接口带着加密参数，比如 token、sign 等等，又不好模拟，咋整呢？
一种方法就是去分析网站的 JavaScript 逻辑，死抠里面的代码，揪出来这些参数是怎么构造的，找出思路来了之后再用爬虫模拟或重写就行了。如果你解出来了，那么直接模拟的方式效率会高非常多，这里面就需要一些 JavaScript 基础了，当然有些网站加密逻辑做的太牛逼了，你可能花一个星期也解不出来，最后放弃了。
那这样解不出来或者不想解，那咋办呢？这时候可以有一种简单粗暴的方法就是直接用模拟浏览器的方式来爬取，比如用 Puppeteer、Pyppeteer、Selenium、Splash 等，这样爬取到的源代码就是真正的网页代码，数据自然就好提取了，同时也就绕过分析 Ajax 和一些 JavaScript 逻辑的过程。这种方式就做到了可见即可爬，难度也不大，同时模拟了浏览器，也不太会有一些法律方面的问题。
但其实后面的这种方法也会遇到各种反爬的情况，现在很多网站都会去识别 webdriver，看到你是用的 Selenium 等工具，直接干掉或不返回数据，所以你碰到这种网站还得来专门解一下这个问题。
多进程、多线程、协程
上面的情况如果用单线程的爬虫来模拟是比较简单的，但是有个问题就是速度慢啊。
爬虫是 IO 密集型的任务，所以可能大多数情况下都在等待网络的响应，如果网络响应速度慢，那就得一直等着。但这个空余的时间其实可以让 CPU 去做更多事情。那怎么办呢？多开点线程吧。
所以这时候我们就可以在某些场景下加上多进程、多线程，虽然说多线程有 GIL 锁，但对于爬虫来说其实影响没那么大，所以用上多进程、多线程都可以成倍地提高爬取速度，对应的库就有 threading、multiprocessing 了。
异步协程就更牛逼了，用 aiohttp、gevent、tornado 等等的基本上你想搞多少并发就搞多少并发，但是还是悠着点，别把人家网站搞挂了。
总之，用上这几个，爬虫速度就提上来了。
但速度提上来了不一定是好事，反爬接着肯定就要来了，封你 IP、封你账号、弹验证码、返回假数据，所以有时候龟速爬似乎也是个解决办法？
分布式
多线程、多进程、协程都能加速，但终究还是单机的爬虫。要真正做到规模化，还得来靠分布式爬虫来搞。
分布式的核心是什么？资源共享。比如爬取队列共享、去重指纹共享等等。
我们可以使用一些基础的队列或组件来实现分布式，比如 RabbitMQ、Celery、Kafka、Redis 等等，但经过很多人的尝试，自己去实现一个分布式爬虫，性能和扩展性总会出现一些问题，当然特别牛逼的除外哈。不少企业内部其实也有自己开发的一套分布式爬虫，和业务更紧密，这种当然是最好了。
现在主流的 Python 分布式爬虫还是基于 Scrapy 的，对接 Scrapy-Redis、Scrapy-Redis-BloomFilter 或者用 Scrapy-Cluster 等等，他们都是基于 Redis 来共享爬取队列的，总会多多少少遇到一些内存的问题。所以一些人也考虑对接到了其他的消息队列上面，比如 RabbitMQ、Kafka 等等，解决一些问题，效率也不差。
总之，要提高爬取效率，分布式还是必须要掌握的。
验证码
爬虫难免遇到反爬，验证码就是其中之一。要会反爬，那首先就要会解验证码。
现在你可以看到很多网站都会有各种各样的验证码了，比如最简单的图形验证码，要是验证码的文字规整的话，OCR 过一遍或者基本的模型库都能识别，不想搞这个的话可以直接去对接个打码平台来搞，准确率还是有的。
然而你可能现在都见不到什么图形验证码了，都是一些行为验证码，如某验、某盾等等，国外也有很多，比如 reCaptcha 等等。一些稍微简单一点的，比如滑动的，你可以找点办法识别缺口，比如图像处理比对、深度学习识别都是可以的。轨迹呢自己写个模拟正常人行为的，加点抖动之类的。有了轨迹之后咋模拟呢，如果你牛逼，那么可以直接去分析验证码的 JavaScript 逻辑，把轨迹数据录入，那就能得到里面的一些加密参数，直接拿着这些参数放到表单或接口里面就能直接用了。当然也可以用模拟浏览器的方式来拖动，也能通过一定的方式拿到加密参数，或者直接用模拟浏览器的方式把登录一起做了，拿着 Cookies 来爬也行。
当然拖动只是一种验证码，还有文字点选、逻辑推理等，要是真不想搞，可以找打码平台来解出来再模拟，但毕竟花钱的，一些高手就会选择自己训练深度学习相关的模型，收集数据、标注、训练，针对不同的业务训练不同的模型。这样有了核心技术，也不用再去花钱找打码平台了，再研究下验证码的逻辑模拟一下，加密参数就能解出来了。不过有的验证码难得很，有的我也没搞定。
当然有些验证码可能是请求过于频繁而弹出来的，这种如果换个 IP 什么的也能解。
封 IP
封 IP 也是个令人头疼的事，行之有效的方法就是换代理了。
代理很多种，市面上免费的，收费的太多太多了。
首先可以把市面上免费的代理用起来，自己搭建一个代理池，收集现在全网所有的免费代理，然后加一个测试器一直不断测试，测试的网址可以改成你要爬的网址。这样测试通过的一般都能直接拿来爬你的目标网站
付费代理也是一样，很多商家提供了代理提取接口，请求一下就能获取几十几百个代理，我们可以同样把它们接入到代理池里面。但这个代理也分各种套餐，什么开放代理、独享代理等等的质量和被封的几率也是不一样的。
有的商家还利用隧道技术搭了代理，这样代理的地址和端口我们是不知道的，代理池是由他们来维护的，比如某布云，这样用起来更省心一些，但是可控性就差一些。
还有更稳定的代理，比如拨号代理、蜂窝代理等等，接入成本会高一些，但是一定程度上也能解决一些封 IP 的问题。
不过这些背后也不简单，为啥一个好好的高匿代理就是莫名其妙爬不了，背后的一些事就不多讲了。
封账号
有些信息需要模拟登录才能爬嘛，如果爬的过快，人家网站直接把你的账号封禁了，就啥都没得说了。比如爬公众号的，人家把你 WX 号封了，那就全完了。
一种解决方法当然就是放慢频率，控制下节奏。
还有种方法就是看看别的终端，比如手机页、App 页、wap 页，看看有没有能绕过登录的法子。
另外比较好的方法，那就是分流。如果你号足够多，建一个池子
比如：Cookies 池、Token 池、Sign 池反正不管什么池吧，多个账号跑出来的 Cookies、Token 都放到这个池子里面，用的时候随机从里面拿一个。
如果你想保证爬取效率不变，那么 100 个账号相比 20 个账号，对于每个账号对应的 Cookies、Token 的取用频率就变成原来的了 1/5，那么被封的概率也就随之降低了
奇葩的反爬
上面说的是几种比较主流的反爬，当然还有非常多奇葩的反爬。比如返回假数据、返回图片化数据、返回乱序数据、返回骂人的数据、返回求饶的数据，那都具体情况看着办吧。
这些反爬也得小心点，之前见过一个反爬直接返回rm -rf /的也不是没有，你要是正好有个脚本模拟执行返回结果，后果自己想象哈。
JavaScript 逆向
说到重头了。随着前端技术的进步和网站反爬意识的增强，很多网站选择在前端上下功夫，那就是在前端对一些逻辑或代码进行加密或混淆。当然这不仅仅是为了保护前端的代码不被轻易盗取，更重要的是反爬。比如很多 Ajax 接口都会带着一些参数，比如 sign、token 等等，这些前文也讲过了。这种数据我们可以用前文所说的 Selenium 等方式来爬，但总归来说效率太低了，毕竟它模拟的是网页渲染的整个过程，而真实的数据可能仅仅就藏在一个小接口里。
如果我们能够把一些接口的参数真正找出其中的逻辑，用代码来模拟执行，那效率就会有成倍的提升，而且还能在一定程度上规避上述的反爬现象。
但问题是什么？难啊
Webpack 是一方面，前端代码都被压缩和转码成一些 bundle 文件，一些变量的含义已经丢失，不好还原。然后一些网站再加上一些 obfuscator 的机制，把前端代码变成你完全看不懂的东西，比如字符串拆散打乱、变量十六进制化、控制流扁平化、无限 debug、控制台禁用等等，前端的代码和逻辑已经面目全非。有的用 WebAssembly 等技术把前端核心逻辑直接编译，那就只能慢慢抠了，虽然说有些有一定的技巧，但是总归来说还是会花费很多时间。但一旦解出来了，那就万事大吉了。怎么说？就像奥赛题一样，解出来升天，解不出来 GG
很多公司招聘爬虫工程师都会问有没有 JavaScript 逆向基础，破解过哪些网站，比如某宝、某多、某条等等，解出来某个他们需要的可能就直接录用你。每家网站的逻辑都不一样，难度也不一样
App
当然爬虫不仅仅是网页爬虫了，随着互联网时代的发展，现在越来越多的公司都选择将数据放到 App 上面，甚至有些公司只有 App 没有网站。所以数据只能通过 App 来爬。
咋爬呢？基本的就是抓包工具了，Charles、Fiddler 一把梭，抓到接口之后，直接拿来模拟就行了。
如果接口有加密参数怎么办呢？一种方法你可以边爬边处理，比如 mitmproxy 直接监听接口数据。另一方面你可以走 Hook，比如上 Xposed 也可以拿到。
那爬的时候又怎么实现自动化呢？总不能拿手来戳吧。其实工具也多，安卓原生的 adb 工具也行，Appium 现在已经是比较主流的方案了，当然还有其他的某精灵都是可以实现的。
最后，有的时候可能真的就不想走自动化的流程，我就想把里面的一些接口逻辑抠出来，那就得搞逆向了，IDA Pro、jdax、FRIDA 等工具就派上用场了，当然这个过程和 JavaScript 逆向一样很痛苦，甚至可能得读汇编指令。搞一个案例掉一把头发也不是不可能的。
智能化
上面的这一通，都搞熟了，恭喜你已经超过了百分之八九十的爬虫玩家了，当然专门搞 JavaScript 逆向、App 逆向的都是站在食物链顶端的男人，这种严格来说已经不算爬虫范畴了，这种神我们就不算在里面了，反正我不是。
除了上面的一些技能，在一些场合下，我们可能也需要结合一些机器学习的技术，让我们的爬虫变得更智能起来。
比如现在很多博客、新闻文章，其页面结构相似度比较高，要提取的信息也比较类似。
比如如何区分一个页面是索引页还是详情页？如何提取详情页的文章链接？如何解析文章页的页面内容？这些其实都是可以通过一些算法来计算出来的。
所以，一些智能解析技术也营运而生，比如提取详情页，一位朋友写的 GeneralNewsExtractor 表现就非常好。
假如说我来了一个需求，我要爬取一万个新闻网站数据，要一个个写 XPath 吗？写死我吧。如果有了智能化解析技术，在容忍一定错误的条件下，完成这个就是分分钟的事情。
总之，如果我们能把这一块也学会了，我们的爬虫技术就会如虎添翼。
运维
这块也是一个重头戏。爬虫和运维也是息息相关。
比如写完一个爬虫，怎样去快速部署到 100 台主机上跑起来。
比如怎么灵活地监控每个爬虫的运行状态。
比如爬虫有处代码改动，如何去快速更新。
比如怎样监控一些爬虫的占用内存、消耗的 CPU 状况。
比如怎样科学地控制爬虫的定时运行、
比如爬虫出现了问题，怎样能及时收到通知，怎样设置科学的报警机制。
这里面，部署大家各有各的方法，比如用 Ansible 当然可以。如果用 Scrapy 的话有 Scrapyd，然后配合上一些管理工具也能完成一些监控和定时任务。不过我现在用的更多是还是 Docker + Kubernetes，再加上 DevOps 一套，比如 GitHub Actions、Azure Pipelines、Jenkins 等等，快速实现分发和部署。
定时任务大家有的用 crontab，有的用 apscheduler，有的用管理工具，有的用 Kubernetes，我的话用 Kubernetes 就多一些了，定时任务也是很好实现。
至于监控的话，也有很多，专门的一些爬虫管理工具自带了一些监控和报警功能。一些云服务也带了一些监控的功能。我用的是 Kubernetes + Prometheus + Grafana，什么 CPU、内存、运行状态，一目了然，报警机制在 Grafana 里面配一下也很方便，支持 Webhook、邮件甚至某钉。
数据的存储和监控，用 Kafka、Elasticsearch 个人感觉也挺方便的，我主要用的是后者，然后再和 Grafana 配合起来，数据爬取量、爬取速度等等监控也都一目了然。
结语
至此，爬虫的一些涵盖的知识点也就差不多了，怎么样，梳理一下，是不是计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App 开发与逆向、网络安全、数据库、运维、机器学习都涵盖到了？
上面总结的可以算是从爬虫小白到爬虫高手的路径了，里面每个方向其实可研究的点非常多，每个点做精了，都会非常了不起。
爬虫往往学着学着，就成为了一名全栈工程师或者全干工程师，因为你可能真的啥都会了。但是没办法啊，都是被爬虫逼的啊，如果不是生活所困，谁愿意一身才华呢？
然而有了才华之后呢？摸摸头顶，卧槽，我的头发呢？
嗯，大家都懂的。
最后最重要的，珍爱生命、珍爱每一根头发！ 查看全部
干货 | 分享一下爬虫正确的学习路径
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阅读本文大概需要 10 分钟
”
当今大数据的时代，网络爬虫已经成为了获取数据的一个重要手段，但要学习好爬虫并没有那么简单
首先知识点和方向实在是太多了，它关系到了计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App 开发与逆向、网络安全、数据库、运维、机器学习、数据分析等各个方向的内容，它像一张大网一样把现在一些主流的技术栈都连接在了一起
正因为涵盖的方向多，因此学习的东西也非常零散和杂乱，很多初学者搞不清楚究竟要学习哪些知识，学习过程中遇到反爬也不知道用什么方法来解决，本篇我们来做一些归纳和总结
初学爬虫
一些最基本的网站，往往不带任何反爬措施。比如某个博客站点，我们要爬全站的话就顺着列表页爬到文章页，再把文章的时间、作者、正文等信息爬下来就可以了。
那代码怎么写呢？用 Python 的 requests 等库就够了，写一个基本的逻辑，顺着把一篇篇文章的源码获取下来，解析的话用 XPath、BeautifulSoup、PyQuery 或者正则表达式，或者粗暴的字符串匹配把想要的内容抠出来，再加个文本写入存下来就完事了。
代码很简单，就几个方法调用。逻辑很简单，几个循环加存储。最后就能看到一篇篇文章就被我们存到自己的电脑里面了。当然有的同学可能不太会写代码或者都懒得写，那么利用基本的可视化爬取工具，如某爪鱼、某采集器也能通过可视化点选的方式把数据爬下来。
如果存储方面稍微扩展一下的话，可以对接上 MySQL、MongoDB、Elasticsearch、Kafka 等等来保存数据，实现持久化存储。以后查询或者操作会更方便。
反正，不管效率如何，一个完全没有反爬的网站用最最基本的方式就搞定了。
到这里，你就说你会爬虫了吗？不，还差的远呢。
Ajax、动态渲染
随着互联网的发展，前端技术也在不断变化，数据的加载方式也不再是单纯的服务端渲染了。现在你可以看到很多网站的数据可能都是通过接口的形式传输的，或者即使不是接口那也是一些 JSON 的数据，然后经过 JavaScript 渲染得出来的。
这时候，你要再用 requests 来爬那就不顶用了，因为 requests 爬下来的源码是服务端渲染得到的，浏览器看到页面的和 requests 获取的结果是不一样的。真正的数据是经过 JavaScript 执行的出来的，数据来源可能是 Ajax，也可能是页面里的某些 Data，也可能是一些 ifame 页面等等，不过大多数情况下可能是 Ajax 接口获取的。
所以很多情况下需要分析 Ajax，知道这些接口的调用方式之后再用程序来模拟。但是有些接口带着加密参数，比如 token、sign 等等，又不好模拟，咋整呢？
一种方法就是去分析网站的 JavaScript 逻辑，死抠里面的代码，揪出来这些参数是怎么构造的，找出思路来了之后再用爬虫模拟或重写就行了。如果你解出来了，那么直接模拟的方式效率会高非常多，这里面就需要一些 JavaScript 基础了，当然有些网站加密逻辑做的太牛逼了，你可能花一个星期也解不出来，最后放弃了。
那这样解不出来或者不想解，那咋办呢？这时候可以有一种简单粗暴的方法就是直接用模拟浏览器的方式来爬取，比如用 Puppeteer、Pyppeteer、Selenium、Splash 等，这样爬取到的源代码就是真正的网页代码，数据自然就好提取了，同时也就绕过分析 Ajax 和一些 JavaScript 逻辑的过程。这种方式就做到了可见即可爬，难度也不大，同时模拟了浏览器，也不太会有一些法律方面的问题。
但其实后面的这种方法也会遇到各种反爬的情况，现在很多网站都会去识别 webdriver，看到你是用的 Selenium 等工具，直接干掉或不返回数据，所以你碰到这种网站还得来专门解一下这个问题。
多进程、多线程、协程
上面的情况如果用单线程的爬虫来模拟是比较简单的，但是有个问题就是速度慢啊。
爬虫是 IO 密集型的任务，所以可能大多数情况下都在等待网络的响应，如果网络响应速度慢，那就得一直等着。但这个空余的时间其实可以让 CPU 去做更多事情。那怎么办呢？多开点线程吧。
所以这时候我们就可以在某些场景下加上多进程、多线程，虽然说多线程有 GIL 锁，但对于爬虫来说其实影响没那么大，所以用上多进程、多线程都可以成倍地提高爬取速度，对应的库就有 threading、multiprocessing 了。
异步协程就更牛逼了，用 aiohttp、gevent、tornado 等等的基本上你想搞多少并发就搞多少并发，但是还是悠着点，别把人家网站搞挂了。
总之，用上这几个，爬虫速度就提上来了。
但速度提上来了不一定是好事，反爬接着肯定就要来了，封你 IP、封你账号、弹验证码、返回假数据，所以有时候龟速爬似乎也是个解决办法？
分布式
多线程、多进程、协程都能加速，但终究还是单机的爬虫。要真正做到规模化，还得来靠分布式爬虫来搞。
分布式的核心是什么？资源共享。比如爬取队列共享、去重指纹共享等等。
我们可以使用一些基础的队列或组件来实现分布式，比如 RabbitMQ、Celery、Kafka、Redis 等等，但经过很多人的尝试，自己去实现一个分布式爬虫，性能和扩展性总会出现一些问题，当然特别牛逼的除外哈。不少企业内部其实也有自己开发的一套分布式爬虫，和业务更紧密，这种当然是最好了。
现在主流的 Python 分布式爬虫还是基于 Scrapy 的，对接 Scrapy-Redis、Scrapy-Redis-BloomFilter 或者用 Scrapy-Cluster 等等，他们都是基于 Redis 来共享爬取队列的，总会多多少少遇到一些内存的问题。所以一些人也考虑对接到了其他的消息队列上面，比如 RabbitMQ、Kafka 等等，解决一些问题，效率也不差。
总之，要提高爬取效率，分布式还是必须要掌握的。
验证码
爬虫难免遇到反爬，验证码就是其中之一。要会反爬，那首先就要会解验证码。
现在你可以看到很多网站都会有各种各样的验证码了，比如最简单的图形验证码，要是验证码的文字规整的话，OCR 过一遍或者基本的模型库都能识别，不想搞这个的话可以直接去对接个打码平台来搞，准确率还是有的。
然而你可能现在都见不到什么图形验证码了，都是一些行为验证码，如某验、某盾等等，国外也有很多，比如 reCaptcha 等等。一些稍微简单一点的，比如滑动的，你可以找点办法识别缺口，比如图像处理比对、深度学习识别都是可以的。轨迹呢自己写个模拟正常人行为的，加点抖动之类的。有了轨迹之后咋模拟呢，如果你牛逼，那么可以直接去分析验证码的 JavaScript 逻辑，把轨迹数据录入，那就能得到里面的一些加密参数，直接拿着这些参数放到表单或接口里面就能直接用了。当然也可以用模拟浏览器的方式来拖动，也能通过一定的方式拿到加密参数，或者直接用模拟浏览器的方式把登录一起做了，拿着 Cookies 来爬也行。
当然拖动只是一种验证码，还有文字点选、逻辑推理等，要是真不想搞，可以找打码平台来解出来再模拟，但毕竟花钱的，一些高手就会选择自己训练深度学习相关的模型，收集数据、标注、训练，针对不同的业务训练不同的模型。这样有了核心技术，也不用再去花钱找打码平台了，再研究下验证码的逻辑模拟一下，加密参数就能解出来了。不过有的验证码难得很，有的我也没搞定。
当然有些验证码可能是请求过于频繁而弹出来的，这种如果换个 IP 什么的也能解。
封 IP
封 IP 也是个令人头疼的事，行之有效的方法就是换代理了。
代理很多种，市面上免费的，收费的太多太多了。
首先可以把市面上免费的代理用起来，自己搭建一个代理池，收集现在全网所有的免费代理，然后加一个测试器一直不断测试，测试的网址可以改成你要爬的网址。这样测试通过的一般都能直接拿来爬你的目标网站
付费代理也是一样，很多商家提供了代理提取接口，请求一下就能获取几十几百个代理，我们可以同样把它们接入到代理池里面。但这个代理也分各种套餐，什么开放代理、独享代理等等的质量和被封的几率也是不一样的。
有的商家还利用隧道技术搭了代理，这样代理的地址和端口我们是不知道的，代理池是由他们来维护的，比如某布云，这样用起来更省心一些，但是可控性就差一些。
还有更稳定的代理，比如拨号代理、蜂窝代理等等，接入成本会高一些，但是一定程度上也能解决一些封 IP 的问题。
不过这些背后也不简单，为啥一个好好的高匿代理就是莫名其妙爬不了，背后的一些事就不多讲了。
封账号
有些信息需要模拟登录才能爬嘛，如果爬的过快，人家网站直接把你的账号封禁了，就啥都没得说了。比如爬公众号的，人家把你 WX 号封了，那就全完了。
一种解决方法当然就是放慢频率，控制下节奏。
还有种方法就是看看别的终端，比如手机页、App 页、wap 页，看看有没有能绕过登录的法子。
另外比较好的方法，那就是分流。如果你号足够多，建一个池子
比如：Cookies 池、Token 池、Sign 池反正不管什么池吧，多个账号跑出来的 Cookies、Token 都放到这个池子里面，用的时候随机从里面拿一个。
如果你想保证爬取效率不变，那么 100 个账号相比 20 个账号，对于每个账号对应的 Cookies、Token 的取用频率就变成原来的了 1/5，那么被封的概率也就随之降低了
奇葩的反爬
上面说的是几种比较主流的反爬，当然还有非常多奇葩的反爬。比如返回假数据、返回图片化数据、返回乱序数据、返回骂人的数据、返回求饶的数据，那都具体情况看着办吧。
这些反爬也得小心点，之前见过一个反爬直接返回rm -rf /的也不是没有，你要是正好有个脚本模拟执行返回结果，后果自己想象哈。
JavaScript 逆向
说到重头了。随着前端技术的进步和网站反爬意识的增强，很多网站选择在前端上下功夫，那就是在前端对一些逻辑或代码进行加密或混淆。当然这不仅仅是为了保护前端的代码不被轻易盗取，更重要的是反爬。比如很多 Ajax 接口都会带着一些参数，比如 sign、token 等等，这些前文也讲过了。这种数据我们可以用前文所说的 Selenium 等方式来爬，但总归来说效率太低了，毕竟它模拟的是网页渲染的整个过程，而真实的数据可能仅仅就藏在一个小接口里。
如果我们能够把一些接口的参数真正找出其中的逻辑，用代码来模拟执行，那效率就会有成倍的提升，而且还能在一定程度上规避上述的反爬现象。
但问题是什么？难啊
Webpack 是一方面，前端代码都被压缩和转码成一些 bundle 文件，一些变量的含义已经丢失，不好还原。然后一些网站再加上一些 obfuscator 的机制，把前端代码变成你完全看不懂的东西，比如字符串拆散打乱、变量十六进制化、控制流扁平化、无限 debug、控制台禁用等等，前端的代码和逻辑已经面目全非。有的用 WebAssembly 等技术把前端核心逻辑直接编译，那就只能慢慢抠了，虽然说有些有一定的技巧，但是总归来说还是会花费很多时间。但一旦解出来了，那就万事大吉了。怎么说？就像奥赛题一样，解出来升天，解不出来 GG
很多公司招聘爬虫工程师都会问有没有 JavaScript 逆向基础，破解过哪些网站，比如某宝、某多、某条等等，解出来某个他们需要的可能就直接录用你。每家网站的逻辑都不一样，难度也不一样
App
当然爬虫不仅仅是网页爬虫了，随着互联网时代的发展，现在越来越多的公司都选择将数据放到 App 上面，甚至有些公司只有 App 没有网站。所以数据只能通过 App 来爬。
咋爬呢？基本的就是抓包工具了，Charles、Fiddler 一把梭，抓到接口之后，直接拿来模拟就行了。
如果接口有加密参数怎么办呢？一种方法你可以边爬边处理，比如 mitmproxy 直接监听接口数据。另一方面你可以走 Hook，比如上 Xposed 也可以拿到。
那爬的时候又怎么实现自动化呢？总不能拿手来戳吧。其实工具也多，安卓原生的 adb 工具也行，Appium 现在已经是比较主流的方案了，当然还有其他的某精灵都是可以实现的。
最后，有的时候可能真的就不想走自动化的流程，我就想把里面的一些接口逻辑抠出来，那就得搞逆向了，IDA Pro、jdax、FRIDA 等工具就派上用场了，当然这个过程和 JavaScript 逆向一样很痛苦，甚至可能得读汇编指令。搞一个案例掉一把头发也不是不可能的。
智能化
上面的这一通，都搞熟了，恭喜你已经超过了百分之八九十的爬虫玩家了，当然专门搞 JavaScript 逆向、App 逆向的都是站在食物链顶端的男人，这种严格来说已经不算爬虫范畴了，这种神我们就不算在里面了，反正我不是。
除了上面的一些技能，在一些场合下，我们可能也需要结合一些机器学习的技术，让我们的爬虫变得更智能起来。
比如现在很多博客、新闻文章，其页面结构相似度比较高，要提取的信息也比较类似。
比如如何区分一个页面是索引页还是详情页？如何提取详情页的文章链接？如何解析文章页的页面内容？这些其实都是可以通过一些算法来计算出来的。
所以，一些智能解析技术也营运而生，比如提取详情页，一位朋友写的 GeneralNewsExtractor 表现就非常好。
假如说我来了一个需求，我要爬取一万个新闻网站数据，要一个个写 XPath 吗？写死我吧。如果有了智能化解析技术，在容忍一定错误的条件下，完成这个就是分分钟的事情。
总之，如果我们能把这一块也学会了，我们的爬虫技术就会如虎添翼。
运维
这块也是一个重头戏。爬虫和运维也是息息相关。
比如写完一个爬虫，怎样去快速部署到 100 台主机上跑起来。
比如怎么灵活地监控每个爬虫的运行状态。
比如爬虫有处代码改动，如何去快速更新。
比如怎样监控一些爬虫的占用内存、消耗的 CPU 状况。
比如怎样科学地控制爬虫的定时运行、
比如爬虫出现了问题，怎样能及时收到通知，怎样设置科学的报警机制。
这里面，部署大家各有各的方法，比如用 Ansible 当然可以。如果用 Scrapy 的话有 Scrapyd，然后配合上一些管理工具也能完成一些监控和定时任务。不过我现在用的更多是还是 Docker + Kubernetes，再加上 DevOps 一套，比如 GitHub Actions、Azure Pipelines、Jenkins 等等，快速实现分发和部署。
定时任务大家有的用 crontab，有的用 apscheduler，有的用管理工具，有的用 Kubernetes，我的话用 Kubernetes 就多一些了，定时任务也是很好实现。
至于监控的话，也有很多，专门的一些爬虫管理工具自带了一些监控和报警功能。一些云服务也带了一些监控的功能。我用的是 Kubernetes + Prometheus + Grafana，什么 CPU、内存、运行状态，一目了然，报警机制在 Grafana 里面配一下也很方便，支持 Webhook、邮件甚至某钉。
数据的存储和监控，用 Kafka、Elasticsearch 个人感觉也挺方便的，我主要用的是后者，然后再和 Grafana 配合起来，数据爬取量、爬取速度等等监控也都一目了然。
结语
至此，爬虫的一些涵盖的知识点也就差不多了，怎么样，梳理一下，是不是计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App 开发与逆向、网络安全、数据库、运维、机器学习都涵盖到了？
上面总结的可以算是从爬虫小白到爬虫高手的路径了，里面每个方向其实可研究的点非常多，每个点做精了，都会非常了不起。
爬虫往往学着学着，就成为了一名全栈工程师或者全干工程师，因为你可能真的啥都会了。但是没办法啊，都是被爬虫逼的啊，如果不是生活所困，谁愿意一身才华呢？
然而有了才华之后呢？摸摸头顶，卧槽，我的头发呢？
嗯，大家都懂的。
最后最重要的，珍爱生命、珍爱每一根头发！
优采云采集器——信息批量抓取
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 88 次浏览 • 2022-06-06 02:01
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 61 次浏览 • 2022-06-06 01:43
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优采云采集器——信息批量抓取
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采集结果可以导出到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)和网站(Wordpress、Discuz等)，提供丰富的发布插件供您使用。
【功能强大，提供企业级服务】
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性或是采集效率，都能够满足个人、团队和企业级采集需求。
丰富的功能：该款优采云采集器软件具有定时采集，智能防屏蔽，自动导出，文件下载，加速引擎，按组启动和导出，Webhook，RESTful API，智能识别SKU和电商大图等等功能，满足企业用户的需求。当然，这个功能一般是用不到的！普通用户就随便搞搞，满足自己的学习工作需要就行，没有额外的那么大的需求。
【云端账号，方便快捷】
云端存储，防止数据丢失，随登随用，方便快捷。创建优采云采集器账号并登录，您的所有采集任务都将自动同步保存到优采云的云端服务器，无需担心采集任务丢失。优采云采集器对账号没有终端绑定限制，您切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。当然，首选的是导出到本地，云端也存一份，以防万一误删，到时候还要再去爬一份。
【使用教程】
软件首页下方就有教程哈!有些定时功能不能使用，需要升级，不要点！直接关掉就行！软件免费使用，升级指定功能才需要收费，如果操作失误充值了，我们不负责呀！
【获取方式】
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优采云采集器——信息批量抓取
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【智能识别数据，小白神器】
智能模式：基于人工智能算法，只需输入网址就能智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，不需要配置任何采集规则，一键采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、邮箱等
【可视化点击，简单上手】
流程图模式：只需根据软件提示在页面中进行点击操作，完全符合人为浏览网页的思维方式，简单几步即可生成复杂的采集规则，结合智能识别算法，任何网页的数据都能轻松采集。
可模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-06-04 05:33
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 92 次浏览 • 2022-06-03 06:43
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