自动抓取网页数据
自动抓取网页数据 学完Python后，都能干点什么？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 130 次浏览 • 2022-05-02 21:34
自动抓取网页数据 学完Python后，都能干点什么？
Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
当下Python有多火我不再赘述，Python有哪些作用呢？
相比其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。
此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
就目前Python发展而言，Python主要有以下五大主要应用：
接下来和大家一一聊聊学完python之后可以从事哪些方面的工作：
Python Web开发工程师：我们都知道Web网站开发一直都是所有互联网公司开发的重点之一，我们离不开互联网，离不开Web技术，利用Python的Web框架可以迅速开发Web应用。
Python爬虫开发工程师：在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生，除了日常的抓取数据和解析数据的需求，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
Python大数据工程师：在大数据时代，数据是公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务，而Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持。
Python人工智能工程师：人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，当前人工智能发展进入新阶段。
Python拥有强大的脚本处理功能，它在操作Linux系统方面具有先天的优势，许多云平台、运维监控管理工具都是使用Python开发的，Python自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高！
当然也不是说让所有人都去追逐新技术，什么流行学什么。工作或者学习之余，学些热门技术，可以让自己保持敏锐度和竞争力，因为说不好什么时候这些热门技术就成了你的饭碗。 查看全部
Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
当下Python有多火我不再赘述，Python有哪些作用呢？
相比其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。
此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
就目前Python发展而言，Python主要有以下五大主要应用：
接下来和大家一一聊聊学完python之后可以从事哪些方面的工作：
Python Web开发工程师：我们都知道Web网站开发一直都是所有互联网公司开发的重点之一，我们离不开互联网，离不开Web技术，利用Python的Web框架可以迅速开发Web应用。
Python爬虫开发工程师：在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生，除了日常的抓取数据和解析数据的需求，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
Python大数据工程师：在大数据时代，数据是公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务，而Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持。
Python人工智能工程师：人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，当前人工智能发展进入新阶段。
Python拥有强大的脚本处理功能，它在操作Linux系统方面具有先天的优势，许多云平台、运维监控管理工具都是使用Python开发的，Python自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高！
当然也不是说让所有人都去追逐新技术，什么流行学什么。工作或者学习之余，学些热门技术，可以让自己保持敏锐度和竞争力，因为说不好什么时候这些热门技术就成了你的饭碗。 查看全部
自动抓取网页数据 学完Python后，都能干点什么？
Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
当下Python有多火我不再赘述，Python有哪些作用呢？
相比其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。
此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
就目前Python发展而言，Python主要有以下五大主要应用：
接下来和大家一一聊聊学完python之后可以从事哪些方面的工作：
Python Web开发工程师：我们都知道Web网站开发一直都是所有互联网公司开发的重点之一，我们离不开互联网，离不开Web技术，利用Python的Web框架可以迅速开发Web应用。
Python爬虫开发工程师：在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生，除了日常的抓取数据和解析数据的需求，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
Python大数据工程师：在大数据时代，数据是公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务，而Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持。
Python人工智能工程师：人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，当前人工智能发展进入新阶段。
Python拥有强大的脚本处理功能，它在操作Linux系统方面具有先天的优势，许多云平台、运维监控管理工具都是使用Python开发的，Python自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高！
当然也不是说让所有人都去追逐新技术，什么流行学什么。工作或者学习之余，学些热门技术，可以让自己保持敏锐度和竞争力，因为说不好什么时候这些热门技术就成了你的饭碗。
五分钟带你了解爬虫平台的构建与应用
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 163 次浏览 • 2022-05-01 21:49
五分钟带你了解爬虫平台的构建与应用
关注并将【PaaS平台那些事】设为星标
每周一、三、五早上07:45准时推送文章
在大数据时代，要进行数据分析，数据来源便成了首要解决的问题。预算充足时，可以通过购买第三方数据来获取数据，但在预算不充裕的情况下，这显然不是一个好办法。
随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。
而爬虫能够有效地解决上述难题，实现对公开数据的收集。
本期，小编就带大家了解爬虫平台的构建与应用方法。
什么是爬虫
在学习之前，我们还是要先了解一下爬虫的相关概念。
网络爬虫，又称为网页蜘蛛、网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
在爬虫抓取数据过程中，必须面对两类问题：爬取与反爬。
爬取
爬取，是通过爬虫对目标网站或APP进行数据采集，主要方法有HTML网页解析、Ajax接口解析、Selenium模拟浏览器请求等。
爬取大规模数据时，要求爬虫有很快的网页抓取速度但又不能拖累数据质量，使得爬取挑战性极大。
反爬
反爬，顾名思义，就是防止网络爬虫对网站或者APP进行数据抓取而架设的一道访问策略，如：访问频率、验证码等。
在任何场景下，想要大规模抓取数据，首选网络代理，通过IP随机切换、请求限制、会话管理以及黑名单逻辑来预防代理被屏蔽。这样，开发人员就可以把更多的注意力放在分析数据而不是管理代理上。
爬虫原理
爬虫原理示例
如上图所示，爬虫的基本原理为：对目标网页进行请求，获得请求响应后，对响应的结果Response进行解析，然后根据业务需求提取想要的页面内容。
如果涉及到两层爬取的业务逻辑，则对响应对象中提取出来的URL继续发送请求，进一步获取响应结果，涉及到多层深度爬取，则依次进行请求。
有时候为了保障任务可靠性，会先将解析好的URL先落盘，再开启新的爬虫任务进行下一步处理，最后，将提取的内容进行落地存储。
一般而言，将数据以JSON格式保存到NoSQL数据库中（如：MongoDB等），或者Kafka消息队列等待进一步的处理。对于比较标准的结构化数据，也可以直接保存到MySQL中。
技术选型
开发框架
对于爬虫的开发，目前更多人选用Python作为主要开发语言，因为Python语法简洁，方便修改，而且Python有很多关于爬虫的功能库，即开即用，网络上关于Python实现爬虫的资料也比较多。
对于平台化开发，可以选用Scrapy爬虫开发框架，快速搭建爬虫项目，省去了大量繁琐的代码封装工作，让开发人员把更多的精力用于处理爬虫的业务逻辑。
管理工具
在实际生产中，爬虫平台往往都是采用多应用多节点的形式构建。如果没有一个可视化的管理工具来进行日常管理和维护，那么开发人员来说，爬虫的部署、监控、运维等将会是举步艰难的。工欲善其事必先利其器，想要提升效率，一些常用的管理工具是必不可少的，在此推荐几款管理工具：
基础要求
若使用Python语言开发爬虫，首先需要学习Python的基础知识，还需要对HTML、CSS、JS、Ajax等有一定的掌握。最后，需要安装以下爬虫常用的库：
由于篇幅有限，在此只介绍Scrapy库的基础使用，其他库的学习，可以自行查找资料进行学习。
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构化数据而编写的应用框架，可应用于包括数据挖掘、信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取（更确切来说, 网络抓取）所设计的，也可以应用在获取API所返回的数据或者通用的网络爬虫。
Scrapy安装方法如下：
步骤一：在Anaconda环境中安装Scrapy模块，相关脚本如下：
conda install scrapy<br />
步骤二：安装Scrapyd服务，相关脚本如下：
conda install scrapyd<br />
步骤三：安装完成后，启动Scrapyd服务，访问 :6800/，若出现如下界面，则表示安装成功。
安装成功示例
简单爬虫实现
本节按照Scrapy框架的实现步骤进行分解，整体分为四个步骤：
步骤一：创建一个Scrapy项目
在编写爬虫脚本之前，必须创建一个新的Scrapy项目。进入打算存储代码的目录中，运行下列命令：
scrapy startproject tutorial<br />
该命令将会创建包含下列内容的 tutorial 目录：
tutorial 目录示例
这些文件分别是:
步骤二：定义Item
Item是用于封装抓取的数据对象，其使用方法和python字典类似，并且提供了额外的保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误。
编辑 tutorial 目录中的 items.py 文件，命令如下：
import scrapy<br /><br />class NewsIfengItem(scrapy.Item):<br /> title = scrapy.Field()<br /> link = scrapy.Field()<br /> desc = scrapy.Field()<br />
步骤三：编写 Pipeline，保存Item到MongoDB
编写Pipeline代码，保存数据于MongoDB，代码如下：
import pymongo<br />import pymysql<br />from scrapy import Request<br /><br />class MongoPipeline(object):<br /> def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):<br /> self.mongo_uri = mongo_uri<br /> self.mongo_db = mongo_db<br /><br /> @classmethod<br /> def from_crawler(cls, crawler):<br /> return cls(<br /> mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),<br /> mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DB')<br /> )<br /><br /> def open_spider(self, spider):<br /> self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)<br /> self.db = self.client[self.mongo_db]<br /><br /> def process_item(self, item, spider):<br /> self.db[item.collection].insert(dict(item))<br /> return item<br /><br /> def close_spider(self, spider):<br /> self.client.close()<br />
在代码中，通过from_crawler函数的crawler参数来获取settings.py文件中定义的项目全局配置，如MongoDB的地址：MONGO_URI和数据库：MONGO_DB。
在Spider启动时，open_spider函数即配置好MongoDB的连接，然后通过process_item函数来保存Item数据。
步骤四：编写爬虫(Spider)
以收集某网新闻数据为例，在tutorial/spiders目录下创建 NewsDataSpider.py 文件:
# -*- coding: utf-8 -*-<br />import scrapy<br /><br />class NewsDataSpider(scrapy.Spider):<br /> name = 'spider_news_data'<br /> url = 'http://news.ifeng.com'<br /><br /> def start_requests(self):<br /> yield scrapy.Request(url=self.url, callback=self.parse, dont_filter=True)<br /><br /> def parse(self, response):<br /> lis = response.xpath('//*[@id="root"]/div[6]/div[1]/div[3]/ul/li')<br /> if lis:<br /> msg = {}<br /> for li in lis:<br /> a = li.xpath('div/h2/a')<br /> msg['link'] = a.xpath('@href').extract()[0]<br /> msg['title'] = a.xpath('@title').extract()[0]<br /> msg['desc'] = a.xpath('text()').extract()[0]<br /> yield msg<br />
爬虫编写完成后，执行如下命令，启动爬虫：
scrapy crawl spider_news_data<br />
这样，一个简单的爬虫就实现了。
实际应用
在实际生产环境中，爬虫平台往往都是多应用多节点的形式构建。为了让开发人员能方便快捷地进行部署、监控、运维等工作，我们使用了ScrapydWeb爬虫管理工具，便于多节点Scrapyd服务的管理，还可以实现多租户管理。
不同的产品线，对爬虫的需求不尽相同，爬取的目标源或数据类别也极具多样性。对此，ScrapyWeb将同类型数据源或者同业务块的爬虫写到同一个项目，也可称为应用，以项目（Scrapy项目，可以包含多个爬虫）的方式进行部署。
ScrapydWeb比较方便的地方在于：不用事先将项目先上传到Scrapyd服务器，ScrapydWeb能够帮我们上传。爬虫功能编写完成后，将Scrapy项目打包成egg文件，并通过ScrapydWeb→Deploy Project上传egg文件并选取多节点进行部署，部署完成后，如下图所示：
部署完成示例
在ScrapydWeb→Servers中，可以看到所有被管理的节点任务执行情况，这里的任务列表包括了实时请求的任务和定时任务。实时请求主要由业务系统或者任务监控系统发起，而TimerTasks可以设置定时任务，Jobs可进行日志查看，如下图所示：
节点任务执行情况示例
为了更加方便地查看爬虫的实际运行情况，可将爬虫日志收集到Elasticsearch中，并通过Kibana进行图表监控，则可在监控面板中详细地了解每一爬虫的具体请求、响应、异常、解析等情况。
此外，将日志数据通过实时流计算的方式，实现整个业务流程的实时监控预警。对于请求异常量较大或者Item解析结果异常的爬虫，输出爬虫异常预警功能，再加以人工干预排查，如是否数据源头发生变更、网络代理出现了异常，还是爬虫节点服务崩溃等，快速对问题进行定位，并对爬虫平台出现的问题进行及时修复。
爬虫日志统计分析示例
为了便于处理爬虫收集的数据，直接以JSON的数据格式落地到Kafka，读取Kafka数据后进行清洗、分析、挖掘等多道加工处理流程（整个处理流程基本都是实时流转），最终，构建公共数据应用仓库，并以数据服务接口的方式提供各业务调用。
接口调用情况统计示例
风险规避
爬虫技术作为一种数据搜集的手段，本身并没有合法与非法之分，但面对互联网上众多的数据，如果不加以限定，任由爬虫随意爬取，势必会对互联网生态造成影响。技术是中立的，但技术应用永远不是中立的。
那么，爬取哪类数据违法呢？
1.高度敏感信息，如：行踪轨迹、通讯内容、征信信息、猜测信息等；
2.较为敏感信息，如：住宿信息、通讯记录、健康信息、交易等；
3.其他个人信息，主要是以上两类以外的个人敏感信息。
应用建议
最后，作为程序员，我们掌握的技术就是工具，那么，我们就要保证这些工具是用在正途的。
对于爬虫的使用，有以下三点建议：
1. 遵守Robots协议；
2. 不要强行突破反爬措施，绕过防护措施对数据的访问；
3. 对爬取到的数据根据业务的需求进行重新加工后再应用等。
划重点
1. 爬虫的基本原理为：对目标网页进行请求，获得请求响应后，对响应的结果进行解析，然后根据业务需求提取所需页面内容并进行落地存储；
2. 爬虫平台往往采用多应用多节点的形式构建，为更方便地进行爬虫的部署、监控与运维，可采用ScrapydWeb、SpiderKeeper、Gerapy等可视化管理工具进行日常管理和维护。
3. 一个简单的爬虫，可通过以下四个步骤实现：
#往期推荐#
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在大数据时代，要进行数据分析，数据来源便成了首要解决的问题。预算充足时，可以通过购买第三方数据来获取数据，但在预算不充裕的情况下，这显然不是一个好办法。
随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。
而爬虫能够有效地解决上述难题，实现对公开数据的收集。
本期，小编就带大家了解爬虫平台的构建与应用方法。
什么是爬虫
在学习之前，我们还是要先了解一下爬虫的相关概念。
网络爬虫，又称为网页蜘蛛、网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
在爬虫抓取数据过程中，必须面对两类问题：爬取与反爬。
爬取
爬取，是通过爬虫对目标网站或APP进行数据采集，主要方法有HTML网页解析、Ajax接口解析、Selenium模拟浏览器请求等。
爬取大规模数据时，要求爬虫有很快的网页抓取速度但又不能拖累数据质量，使得爬取挑战性极大。
反爬
反爬，顾名思义，就是防止网络爬虫对网站或者APP进行数据抓取而架设的一道访问策略，如：访问频率、验证码等。
在任何场景下，想要大规模抓取数据，首选网络代理，通过IP随机切换、请求限制、会话管理以及黑名单逻辑来预防代理被屏蔽。这样，开发人员就可以把更多的注意力放在分析数据而不是管理代理上。
爬虫原理
爬虫原理示例
如上图所示，爬虫的基本原理为：对目标网页进行请求，获得请求响应后，对响应的结果Response进行解析，然后根据业务需求提取想要的页面内容。
如果涉及到两层爬取的业务逻辑，则对响应对象中提取出来的URL继续发送请求，进一步获取响应结果，涉及到多层深度爬取，则依次进行请求。
有时候为了保障任务可靠性，会先将解析好的URL先落盘，再开启新的爬虫任务进行下一步处理，最后，将提取的内容进行落地存储。
一般而言，将数据以JSON格式保存到NoSQL数据库中（如：MongoDB等），或者Kafka消息队列等待进一步的处理。对于比较标准的结构化数据，也可以直接保存到MySQL中。
技术选型
开发框架
对于爬虫的开发，目前更多人选用Python作为主要开发语言，因为Python语法简洁，方便修改，而且Python有很多关于爬虫的功能库，即开即用，网络上关于Python实现爬虫的资料也比较多。
对于平台化开发，可以选用Scrapy爬虫开发框架，快速搭建爬虫项目，省去了大量繁琐的代码封装工作，让开发人员把更多的精力用于处理爬虫的业务逻辑。
管理工具
在实际生产中，爬虫平台往往都是采用多应用多节点的形式构建。如果没有一个可视化的管理工具来进行日常管理和维护，那么开发人员来说，爬虫的部署、监控、运维等将会是举步艰难的。工欲善其事必先利其器，想要提升效率，一些常用的管理工具是必不可少的，在此推荐几款管理工具：
基础要求
若使用Python语言开发爬虫，首先需要学习Python的基础知识，还需要对HTML、CSS、JS、Ajax等有一定的掌握。最后，需要安装以下爬虫常用的库：
由于篇幅有限，在此只介绍Scrapy库的基础使用，其他库的学习，可以自行查找资料进行学习。
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构化数据而编写的应用框架，可应用于包括数据挖掘、信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取（更确切来说, 网络抓取）所设计的，也可以应用在获取API所返回的数据或者通用的网络爬虫。
Scrapy安装方法如下：
步骤一：在Anaconda环境中安装Scrapy模块，相关脚本如下：
conda install scrapy<br />
步骤二：安装Scrapyd服务，相关脚本如下：
conda install scrapyd<br />
步骤三：安装完成后，启动Scrapyd服务，访问 :6800/，若出现如下界面，则表示安装成功。
安装成功示例
简单爬虫实现
本节按照Scrapy框架的实现步骤进行分解，整体分为四个步骤：
步骤一：创建一个Scrapy项目
在编写爬虫脚本之前，必须创建一个新的Scrapy项目。进入打算存储代码的目录中，运行下列命令：
scrapy startproject tutorial<br />
该命令将会创建包含下列内容的 tutorial 目录：
tutorial 目录示例
这些文件分别是:
步骤二：定义Item
Item是用于封装抓取的数据对象，其使用方法和python字典类似，并且提供了额外的保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误。
编辑 tutorial 目录中的 items.py 文件，命令如下：
import scrapy<br /><br />class NewsIfengItem(scrapy.Item):<br /> title = scrapy.Field()<br /> link = scrapy.Field()<br /> desc = scrapy.Field()<br />
步骤三：编写 Pipeline，保存Item到MongoDB
编写Pipeline代码，保存数据于MongoDB，代码如下：
import pymongo<br />import pymysql<br />from scrapy import Request<br /><br />class MongoPipeline(object):<br /> def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):<br /> self.mongo_uri = mongo_uri<br /> self.mongo_db = mongo_db<br /><br /> @classmethod<br /> def from_crawler(cls, crawler):<br /> return cls(<br /> mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),<br /> mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DB')<br /> )<br /><br /> def open_spider(self, spider):<br /> self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)<br /> self.db = self.client[self.mongo_db]<br /><br /> def process_item(self, item, spider):<br /> self.db[item.collection].insert(dict(item))<br /> return item<br /><br /> def close_spider(self, spider):<br /> self.client.close()<br />
在代码中，通过from_crawler函数的crawler参数来获取settings.py文件中定义的项目全局配置，如MongoDB的地址：MONGO_URI和数据库：MONGO_DB。
在Spider启动时，open_spider函数即配置好MongoDB的连接，然后通过process_item函数来保存Item数据。
步骤四：编写爬虫(Spider)
以收集某网新闻数据为例，在tutorial/spiders目录下创建 NewsDataSpider.py 文件:
# -*- coding: utf-8 -*-<br />import scrapy<br /><br />class NewsDataSpider(scrapy.Spider):<br /> name = 'spider_news_data'<br /> url = 'http://news.ifeng.com'<br /><br /> def start_requests(self):<br /> yield scrapy.Request(url=self.url, callback=self.parse, dont_filter=True)<br /><br /> def parse(self, response):<br /> lis = response.xpath('//*[@id="root"]/div[6]/div[1]/div[3]/ul/li')<br /> if lis:<br /> msg = {}<br /> for li in lis:<br /> a = li.xpath('div/h2/a')<br /> msg['link'] = a.xpath('@href').extract()[0]<br /> msg['title'] = a.xpath('@title').extract()[0]<br /> msg['desc'] = a.xpath('text()').extract()[0]<br /> yield msg<br />
爬虫编写完成后，执行如下命令，启动爬虫：
scrapy crawl spider_news_data<br />
这样，一个简单的爬虫就实现了。
实际应用
在实际生产环境中，爬虫平台往往都是多应用多节点的形式构建。为了让开发人员能方便快捷地进行部署、监控、运维等工作，我们使用了ScrapydWeb爬虫管理工具，便于多节点Scrapyd服务的管理，还可以实现多租户管理。
不同的产品线，对爬虫的需求不尽相同，爬取的目标源或数据类别也极具多样性。对此，ScrapyWeb将同类型数据源或者同业务块的爬虫写到同一个项目，也可称为应用，以项目（Scrapy项目，可以包含多个爬虫）的方式进行部署。
ScrapydWeb比较方便的地方在于：不用事先将项目先上传到Scrapyd服务器，ScrapydWeb能够帮我们上传。爬虫功能编写完成后，将Scrapy项目打包成egg文件，并通过ScrapydWeb→Deploy Project上传egg文件并选取多节点进行部署，部署完成后，如下图所示：
部署完成示例
在ScrapydWeb→Servers中，可以看到所有被管理的节点任务执行情况，这里的任务列表包括了实时请求的任务和定时任务。实时请求主要由业务系统或者任务监控系统发起，而TimerTasks可以设置定时任务，Jobs可进行日志查看，如下图所示：
节点任务执行情况示例
为了更加方便地查看爬虫的实际运行情况，可将爬虫日志收集到Elasticsearch中，并通过Kibana进行图表监控，则可在监控面板中详细地了解每一爬虫的具体请求、响应、异常、解析等情况。
此外，将日志数据通过实时流计算的方式，实现整个业务流程的实时监控预警。对于请求异常量较大或者Item解析结果异常的爬虫，输出爬虫异常预警功能，再加以人工干预排查，如是否数据源头发生变更、网络代理出现了异常，还是爬虫节点服务崩溃等，快速对问题进行定位，并对爬虫平台出现的问题进行及时修复。
爬虫日志统计分析示例
为了便于处理爬虫收集的数据，直接以JSON的数据格式落地到Kafka，读取Kafka数据后进行清洗、分析、挖掘等多道加工处理流程（整个处理流程基本都是实时流转），最终，构建公共数据应用仓库，并以数据服务接口的方式提供各业务调用。
接口调用情况统计示例
风险规避
爬虫技术作为一种数据搜集的手段，本身并没有合法与非法之分，但面对互联网上众多的数据，如果不加以限定，任由爬虫随意爬取，势必会对互联网生态造成影响。技术是中立的，但技术应用永远不是中立的。
那么，爬取哪类数据违法呢？
1.高度敏感信息，如：行踪轨迹、通讯内容、征信信息、猜测信息等；
2.较为敏感信息，如：住宿信息、通讯记录、健康信息、交易等；
3.其他个人信息，主要是以上两类以外的个人敏感信息。
应用建议
最后，作为程序员，我们掌握的技术就是工具，那么，我们就要保证这些工具是用在正途的。
对于爬虫的使用，有以下三点建议：
1. 遵守Robots协议；
2. 不要强行突破反爬措施，绕过防护措施对数据的访问；
3. 对爬取到的数据根据业务的需求进行重新加工后再应用等。
划重点
1. 爬虫的基本原理为：对目标网页进行请求，获得请求响应后，对响应的结果进行解析，然后根据业务需求提取所需页面内容并进行落地存储；
2. 爬虫平台往往采用多应用多节点的形式构建，为更方便地进行爬虫的部署、监控与运维，可采用ScrapydWeb、SpiderKeeper、Gerapy等可视化管理工具进行日常管理和维护。
3. 一个简单的爬虫，可通过以下四个步骤实现：
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五分钟带你了解爬虫平台的构建与应用
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在大数据时代，要进行数据分析，数据来源便成了首要解决的问题。预算充足时，可以通过购买第三方数据来获取数据，但在预算不充裕的情况下，这显然不是一个好办法。
随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。
而爬虫能够有效地解决上述难题，实现对公开数据的收集。
本期，小编就带大家了解爬虫平台的构建与应用方法。
什么是爬虫
在学习之前，我们还是要先了解一下爬虫的相关概念。
网络爬虫，又称为网页蜘蛛、网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
在爬虫抓取数据过程中，必须面对两类问题：爬取与反爬。
爬取
爬取，是通过爬虫对目标网站或APP进行数据采集，主要方法有HTML网页解析、Ajax接口解析、Selenium模拟浏览器请求等。
爬取大规模数据时，要求爬虫有很快的网页抓取速度但又不能拖累数据质量，使得爬取挑战性极大。
反爬
反爬，顾名思义，就是防止网络爬虫对网站或者APP进行数据抓取而架设的一道访问策略，如：访问频率、验证码等。
在任何场景下，想要大规模抓取数据，首选网络代理，通过IP随机切换、请求限制、会话管理以及黑名单逻辑来预防代理被屏蔽。这样，开发人员就可以把更多的注意力放在分析数据而不是管理代理上。
爬虫原理
爬虫原理示例
如上图所示，爬虫的基本原理为：对目标网页进行请求，获得请求响应后，对响应的结果Response进行解析，然后根据业务需求提取想要的页面内容。
如果涉及到两层爬取的业务逻辑，则对响应对象中提取出来的URL继续发送请求，进一步获取响应结果，涉及到多层深度爬取，则依次进行请求。
有时候为了保障任务可靠性，会先将解析好的URL先落盘，再开启新的爬虫任务进行下一步处理，最后，将提取的内容进行落地存储。
一般而言，将数据以JSON格式保存到NoSQL数据库中（如：MongoDB等），或者Kafka消息队列等待进一步的处理。对于比较标准的结构化数据，也可以直接保存到MySQL中。
技术选型
开发框架
对于爬虫的开发，目前更多人选用Python作为主要开发语言，因为Python语法简洁，方便修改，而且Python有很多关于爬虫的功能库，即开即用，网络上关于Python实现爬虫的资料也比较多。
对于平台化开发，可以选用Scrapy爬虫开发框架，快速搭建爬虫项目，省去了大量繁琐的代码封装工作，让开发人员把更多的精力用于处理爬虫的业务逻辑。
管理工具
在实际生产中，爬虫平台往往都是采用多应用多节点的形式构建。如果没有一个可视化的管理工具来进行日常管理和维护，那么开发人员来说，爬虫的部署、监控、运维等将会是举步艰难的。工欲善其事必先利其器，想要提升效率，一些常用的管理工具是必不可少的，在此推荐几款管理工具：
基础要求
若使用Python语言开发爬虫，首先需要学习Python的基础知识，还需要对HTML、CSS、JS、Ajax等有一定的掌握。最后，需要安装以下爬虫常用的库：
由于篇幅有限，在此只介绍Scrapy库的基础使用，其他库的学习，可以自行查找资料进行学习。
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构化数据而编写的应用框架，可应用于包括数据挖掘、信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取（更确切来说, 网络抓取）所设计的，也可以应用在获取API所返回的数据或者通用的网络爬虫。
Scrapy安装方法如下：
步骤一：在Anaconda环境中安装Scrapy模块，相关脚本如下：
conda install scrapy<br />
步骤二：安装Scrapyd服务，相关脚本如下：
conda install scrapyd<br />
步骤三：安装完成后，启动Scrapyd服务，访问 :6800/，若出现如下界面，则表示安装成功。
安装成功示例
简单爬虫实现
本节按照Scrapy框架的实现步骤进行分解，整体分为四个步骤：
步骤一：创建一个Scrapy项目
在编写爬虫脚本之前，必须创建一个新的Scrapy项目。进入打算存储代码的目录中，运行下列命令：
scrapy startproject tutorial<br />
该命令将会创建包含下列内容的 tutorial 目录：
tutorial 目录示例
这些文件分别是:
步骤二：定义Item
Item是用于封装抓取的数据对象，其使用方法和python字典类似，并且提供了额外的保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误。
编辑 tutorial 目录中的 items.py 文件，命令如下：
import scrapy<br /><br />class NewsIfengItem(scrapy.Item):<br /> title = scrapy.Field()<br /> link = scrapy.Field()<br /> desc = scrapy.Field()<br />
步骤三：编写 Pipeline，保存Item到MongoDB
编写Pipeline代码，保存数据于MongoDB，代码如下：
import pymongo<br />import pymysql<br />from scrapy import Request<br /><br />class MongoPipeline(object):<br /> def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):<br /> self.mongo_uri = mongo_uri<br /> self.mongo_db = mongo_db<br /><br /> @classmethod<br /> def from_crawler(cls, crawler):<br /> return cls(<br /> mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),<br /> mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DB')<br /> )<br /><br /> def open_spider(self, spider):<br /> self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)<br /> self.db = self.client[self.mongo_db]<br /><br /> def process_item(self, item, spider):<br /> self.db[item.collection].insert(dict(item))<br /> return item<br /><br /> def close_spider(self, spider):<br /> self.client.close()<br />
在代码中，通过from_crawler函数的crawler参数来获取settings.py文件中定义的项目全局配置，如MongoDB的地址：MONGO_URI和数据库：MONGO_DB。
在Spider启动时，open_spider函数即配置好MongoDB的连接，然后通过process_item函数来保存Item数据。
步骤四：编写爬虫(Spider)
以收集某网新闻数据为例，在tutorial/spiders目录下创建 NewsDataSpider.py 文件:
# -*- coding: utf-8 -*-<br />import scrapy<br /><br />class NewsDataSpider(scrapy.Spider):<br /> name = 'spider_news_data'<br /> url = 'http://news.ifeng.com'<br /><br /> def start_requests(self):<br /> yield scrapy.Request(url=self.url, callback=self.parse, dont_filter=True)<br /><br /> def parse(self, response):<br /> lis = response.xpath('//*[@id="root"]/div[6]/div[1]/div[3]/ul/li')<br /> if lis:<br /> msg = {}<br /> for li in lis:<br /> a = li.xpath('div/h2/a')<br /> msg['link'] = a.xpath('@href').extract()[0]<br /> msg['title'] = a.xpath('@title').extract()[0]<br /> msg['desc'] = a.xpath('text()').extract()[0]<br /> yield msg<br />
爬虫编写完成后，执行如下命令，启动爬虫：
scrapy crawl spider_news_data<br />
这样，一个简单的爬虫就实现了。
实际应用
在实际生产环境中，爬虫平台往往都是多应用多节点的形式构建。为了让开发人员能方便快捷地进行部署、监控、运维等工作，我们使用了ScrapydWeb爬虫管理工具，便于多节点Scrapyd服务的管理，还可以实现多租户管理。
不同的产品线，对爬虫的需求不尽相同，爬取的目标源或数据类别也极具多样性。对此，ScrapyWeb将同类型数据源或者同业务块的爬虫写到同一个项目，也可称为应用，以项目（Scrapy项目，可以包含多个爬虫）的方式进行部署。
ScrapydWeb比较方便的地方在于：不用事先将项目先上传到Scrapyd服务器，ScrapydWeb能够帮我们上传。爬虫功能编写完成后，将Scrapy项目打包成egg文件，并通过ScrapydWeb→Deploy Project上传egg文件并选取多节点进行部署，部署完成后，如下图所示：
部署完成示例
在ScrapydWeb→Servers中，可以看到所有被管理的节点任务执行情况，这里的任务列表包括了实时请求的任务和定时任务。实时请求主要由业务系统或者任务监控系统发起，而TimerTasks可以设置定时任务，Jobs可进行日志查看，如下图所示：
节点任务执行情况示例
为了更加方便地查看爬虫的实际运行情况，可将爬虫日志收集到Elasticsearch中，并通过Kibana进行图表监控，则可在监控面板中详细地了解每一爬虫的具体请求、响应、异常、解析等情况。
此外，将日志数据通过实时流计算的方式，实现整个业务流程的实时监控预警。对于请求异常量较大或者Item解析结果异常的爬虫，输出爬虫异常预警功能，再加以人工干预排查，如是否数据源头发生变更、网络代理出现了异常，还是爬虫节点服务崩溃等，快速对问题进行定位，并对爬虫平台出现的问题进行及时修复。
爬虫日志统计分析示例
为了便于处理爬虫收集的数据，直接以JSON的数据格式落地到Kafka，读取Kafka数据后进行清洗、分析、挖掘等多道加工处理流程（整个处理流程基本都是实时流转），最终，构建公共数据应用仓库，并以数据服务接口的方式提供各业务调用。
接口调用情况统计示例
风险规避
爬虫技术作为一种数据搜集的手段，本身并没有合法与非法之分，但面对互联网上众多的数据，如果不加以限定，任由爬虫随意爬取，势必会对互联网生态造成影响。技术是中立的，但技术应用永远不是中立的。
那么，爬取哪类数据违法呢？
1.高度敏感信息，如：行踪轨迹、通讯内容、征信信息、猜测信息等；
2.较为敏感信息，如：住宿信息、通讯记录、健康信息、交易等；
3.其他个人信息，主要是以上两类以外的个人敏感信息。
应用建议
最后，作为程序员，我们掌握的技术就是工具，那么，我们就要保证这些工具是用在正途的。
对于爬虫的使用，有以下三点建议：
1. 遵守Robots协议；
2. 不要强行突破反爬措施，绕过防护措施对数据的访问；
3. 对爬取到的数据根据业务的需求进行重新加工后再应用等。
划重点
1. 爬虫的基本原理为：对目标网页进行请求，获得请求响应后，对响应的结果进行解析，然后根据业务需求提取所需页面内容并进行落地存储；
2. 爬虫平台往往采用多应用多节点的形式构建，为更方便地进行爬虫的部署、监控与运维，可采用ScrapydWeb、SpiderKeeper、Gerapy等可视化管理工具进行日常管理和维护。
3. 一个简单的爬虫，可通过以下四个步骤实现：
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自动抓取网页数据(关于网页劫持行为的一些常见问题，你知道吗？)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 75 次浏览 • 2022-04-18 20:04
自动抓取网页数据(关于网页劫持行为的一些常见问题，你知道吗？)
自动抓取网页数据并且预览。一般情况下，一些数据库会对某些字段做预处理（即将某些编码保护的字段转换为指定编码保护的字段）。比如：dbrec_sql这种数据库对单个字段转码后，会列出这个字段的注释信息（sql_entity）。然后选择最优选择。
这些地方我觉得很有必要做一下防止数据泄露，这些内容可能是他人接触你或你接触的人的第一个网页地址，
我估计是你外网的防火墙设置的有问题，
dbfolder.
这是知乎上最火的回答了吗？中奖名单在此，
这个问题我太有权利回答了！！我刚被icmp欺骗过，都是被一些网页劫持。根据我对其的观察，这些网页里面基本上90%都有安装dbfolder:对方也没加防火墙，没对数据进行加密处理，但就是可以在我的域名下面一直流通，实验来得：1.让你的域名受到攻击者的访问限制：记得把你需要访问的域名的所有攻击者都买了，封他域名2.像你使用的nginx（不要选择支持https的版本），禁止自动dnspod,redis等访问db3.让他访问到你的域名后再加上icmp欺骗，重定向到攻击者设置的那个受到攻击者账号码的页面（他用这个来做准入控制）4.加个套接字禁止私人连接（他会用这个来发动大规模的ddos攻击，导致网站无法访问5.如果有反arp欺骗和路由协议的话，还是封禁你的域名和ip，永远不要加cernap因为这样自己也遭受安全威胁。
）—以上是万恶的欺骗showhowmanyproxywins有些网页劫持行为并不是在icmp欺骗，而是在你的请求域名前设置了默认ip，或者把默认端口开在没有默认域名的ip上，配置你的ip代理到被攻击网站上去。没给回答我现在手上有个网站。在华南地区没给ip的情况下，我发现那里能接收到服务器的icmp请求数量是非常可观的而攻击者开一个默认ip，那么攻击者可以精准欺骗一切到他域名的请求。
有几个实验可以交流：1.icmp是否可以劫持呢？我猜有的人理解错了，说什么打个针就可以劫持网站了，这是不对的，实际上它劫持icmp请求的话，最终返回给攻击者的结果是一个无效ip。在使用dhcp的情况下，它只劫持没有icmp请求的ip。所以你被欺骗了，别幻想着用dhcp获取icmp请求会有用。2.dbfolder有没有经过你的授权？你没授权它怎么知道你在dbfolder，用你的话nginx一点都不安全，多层dns多绕几层ip，还有动态连接，防火墙怎么会轻易给过的。 查看全部
自动抓取网页数据并且预览。一般情况下，一些数据库会对某些字段做预处理（即将某些编码保护的字段转换为指定编码保护的字段）。比如：dbrec_sql这种数据库对单个字段转码后，会列出这个字段的注释信息（sql_entity）。然后选择最优选择。
这些地方我觉得很有必要做一下防止数据泄露，这些内容可能是他人接触你或你接触的人的第一个网页地址，
我估计是你外网的防火墙设置的有问题，
dbfolder.
这是知乎上最火的回答了吗？中奖名单在此，
这个问题我太有权利回答了！！我刚被icmp欺骗过，都是被一些网页劫持。根据我对其的观察，这些网页里面基本上90%都有安装dbfolder:对方也没加防火墙，没对数据进行加密处理，但就是可以在我的域名下面一直流通，实验来得：1.让你的域名受到攻击者的访问限制：记得把你需要访问的域名的所有攻击者都买了，封他域名2.像你使用的nginx（不要选择支持https的版本），禁止自动dnspod,redis等访问db3.让他访问到你的域名后再加上icmp欺骗，重定向到攻击者设置的那个受到攻击者账号码的页面（他用这个来做准入控制）4.加个套接字禁止私人连接（他会用这个来发动大规模的ddos攻击，导致网站无法访问5.如果有反arp欺骗和路由协议的话，还是封禁你的域名和ip，永远不要加cernap因为这样自己也遭受安全威胁。
）—以上是万恶的欺骗showhowmanyproxywins有些网页劫持行为并不是在icmp欺骗，而是在你的请求域名前设置了默认ip，或者把默认端口开在没有默认域名的ip上，配置你的ip代理到被攻击网站上去。没给回答我现在手上有个网站。在华南地区没给ip的情况下，我发现那里能接收到服务器的icmp请求数量是非常可观的而攻击者开一个默认ip，那么攻击者可以精准欺骗一切到他域名的请求。
有几个实验可以交流：1.icmp是否可以劫持呢？我猜有的人理解错了，说什么打个针就可以劫持网站了，这是不对的，实际上它劫持icmp请求的话，最终返回给攻击者的结果是一个无效ip。在使用dhcp的情况下，它只劫持没有icmp请求的ip。所以你被欺骗了，别幻想着用dhcp获取icmp请求会有用。2.dbfolder有没有经过你的授权？你没授权它怎么知道你在dbfolder，用你的话nginx一点都不安全，多层dns多绕几层ip，还有动态连接，防火墙怎么会轻易给过的。 查看全部
自动抓取网页数据(关于网页劫持行为的一些常见问题，你知道吗？)
自动抓取网页数据并且预览。一般情况下，一些数据库会对某些字段做预处理（即将某些编码保护的字段转换为指定编码保护的字段）。比如：dbrec_sql这种数据库对单个字段转码后，会列出这个字段的注释信息（sql_entity）。然后选择最优选择。
这些地方我觉得很有必要做一下防止数据泄露，这些内容可能是他人接触你或你接触的人的第一个网页地址，
我估计是你外网的防火墙设置的有问题，
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这是知乎上最火的回答了吗？中奖名单在此，
这个问题我太有权利回答了！！我刚被icmp欺骗过，都是被一些网页劫持。根据我对其的观察，这些网页里面基本上90%都有安装dbfolder:对方也没加防火墙，没对数据进行加密处理，但就是可以在我的域名下面一直流通，实验来得：1.让你的域名受到攻击者的访问限制：记得把你需要访问的域名的所有攻击者都买了，封他域名2.像你使用的nginx（不要选择支持https的版本），禁止自动dnspod,redis等访问db3.让他访问到你的域名后再加上icmp欺骗，重定向到攻击者设置的那个受到攻击者账号码的页面（他用这个来做准入控制）4.加个套接字禁止私人连接（他会用这个来发动大规模的ddos攻击，导致网站无法访问5.如果有反arp欺骗和路由协议的话，还是封禁你的域名和ip，永远不要加cernap因为这样自己也遭受安全威胁。
）—以上是万恶的欺骗showhowmanyproxywins有些网页劫持行为并不是在icmp欺骗，而是在你的请求域名前设置了默认ip，或者把默认端口开在没有默认域名的ip上，配置你的ip代理到被攻击网站上去。没给回答我现在手上有个网站。在华南地区没给ip的情况下，我发现那里能接收到服务器的icmp请求数量是非常可观的而攻击者开一个默认ip，那么攻击者可以精准欺骗一切到他域名的请求。
有几个实验可以交流：1.icmp是否可以劫持呢？我猜有的人理解错了，说什么打个针就可以劫持网站了，这是不对的，实际上它劫持icmp请求的话，最终返回给攻击者的结果是一个无效ip。在使用dhcp的情况下，它只劫持没有icmp请求的ip。所以你被欺骗了，别幻想着用dhcp获取icmp请求会有用。2.dbfolder有没有经过你的授权？你没授权它怎么知道你在dbfolder，用你的话nginx一点都不安全，多层dns多绕几层ip，还有动态连接，防火墙怎么会轻易给过的。
自动抓取网页数据(什么是爬虫？爬虫就是使用任何技术手段，批量获取网站信息的一种方式)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 84 次浏览 • 2022-04-17 15:36
自动抓取网页数据(什么是爬虫？爬虫就是使用任何技术手段，批量获取网站信息的一种方式)
什么是爬行动物？爬虫是一种利用任何技术手段批量获取信息的方式。关键在于批处理。说白了，其实就是模拟真实用户请求大量数据。
下面将介绍爬虫方法和实际应用场景。
内容
1、爬虫之道
2、爬虫应用场景
3、反爬虫攻略
爬行动物的方式
从网页交互的角度来看，爬虫主要分为两种方式，即常规爬虫和自动化爬虫。
1、常规爬虫
常规爬虫，也叫裸码爬虫，是最原创的爬取方式。
例如，如果要爬取微博热搜榜，需要经过3个步骤：
1、确定目标地址
分析页面请求格式，找到微博实时热搜的网址：
2、目标信息分析
请求特定页面后，需要解析页面中的数据，而检索到的页面其实就是一堆前端代码。可以通过dom api读取代码中的数据。例如，如果要获取每个热搜的名称，则需要获取热搜名称在网页的DOM结构中的路径。
3、数据存储
解析出目标信息后，可以存储在数据库中，也可以写入文件以备后用。
总结：可以看出，常规爬虫必须提前知道要爬取的每个页面的具体地址，一次只能爬取一个页面，不能爬取整个站点；每个页面都要写相应的代码来模拟Request比较麻烦。
随着时代的发展，自动化爬虫框架应运而生。往下看~
2、自动爬虫
有几个自动爬虫框架。下面介绍比较经典的 puppeteer 框架。
Puppeteer 是来自 Google Chrome 的无头 chrome 工具。它提供了一个高级 api 来控制 headless chrome。
puppeteer可以模拟大部分用户操作，包括点击、滚动、悬停、聚焦等大部分交互，所以只要知道一个网站的首页地址，就可以通过调用api爬取来模拟用户操作整个 网站 数据。
比如要爬取百度python的搜索数据，只需要调用api模拟键盘输入“python”=>回车=>点击搜索项=>解析爬取的内容。
接下来我们来看看puppeteer爬虫更多的应用场景。
爬虫应用场景
前面提到了puppeteer自动化爬虫框架，很多应用场景也是基于puppeteer诞生的。
1、爬取网页数据
从爬虫数据中诞生的产品，比如比价购物、各种热搜排名、舆情追踪、新闻追踪、盗版VIP视频网站等。
2、UI 自动化测试
因为 puppeteer 提供了很多 API 来模拟用户操作，所以现在很多公司基于 puppeteer 做一些自动化测试。例如，如果要测试一个前端页面的兼容性，以及前端页面的UI是否存在bug，只需要模拟表单提交和键盘的执行即可。页面输入等操作。
3、生成页面截图和PDF
puppeteer 还提供了用于屏幕截图和 pdf 生成的 API。
4、监控网页数据
通过对前端数据的爬取，可以监控网站数据是否异常（如数据掉线0）。如果数据异常，可以向数据人员报警。
5、监控网页性能
它可以捕获 网站 的时间线跟踪，以帮助诊断性能问题。
反爬虫策略
如果有爬虫，就可能有反爬虫。一些 网站 数据更敏感，不希望您获取它们。此时，公司将采取各种反爬虫措施。
1、屏蔽ip
这是一种比较简单粗暴的方式。查看单位时间请求次数过多的账号，然后查看账号的电脑IP，直接屏蔽这台电脑的访问，但是误伤率也比较高，慎用。
2、用图片替换敏感信息
电商平台上的商品价格信息比较敏感。有些平台会用图片显示价格和型号信息而不是显示，这确实可以防止爬虫。但是，随着机器学习的发展，识别图片的技术也越来越强。慢慢地，这种治疗方法的效果就不那么好了。
3、你看到的不是你得到的
通过一定的算法规则，将虚假信息和真实信息进行映射，虚假信息存储在网页代码中，但在显示时，使用算法规则和ttf字体文件映射真实信息。
4、手动输入动态码
有的网站为了避免被爬取，比如在你访问页面之前，输入一个动态码，验证你的身份，并且有一个有效期。
5、合法渠道
爬行动物违法吗？目前的爬虫在法律层面还是有点边缘化的。爬虫诉讼还是有的，法律手段也算是保护数据的一种方式。
以上就是《爬虫的基本原理及应用场景》的内容。想了解其他相关内容，可以来官方产品网站。 查看全部
什么是爬行动物？爬虫是一种利用任何技术手段批量获取信息的方式。关键在于批处理。说白了，其实就是模拟真实用户请求大量数据。
下面将介绍爬虫方法和实际应用场景。
内容
1、爬虫之道
2、爬虫应用场景
3、反爬虫攻略
爬行动物的方式
从网页交互的角度来看，爬虫主要分为两种方式，即常规爬虫和自动化爬虫。
1、常规爬虫
常规爬虫，也叫裸码爬虫，是最原创的爬取方式。
例如，如果要爬取微博热搜榜，需要经过3个步骤：
1、确定目标地址
分析页面请求格式，找到微博实时热搜的网址：
2、目标信息分析
请求特定页面后，需要解析页面中的数据，而检索到的页面其实就是一堆前端代码。可以通过dom api读取代码中的数据。例如，如果要获取每个热搜的名称，则需要获取热搜名称在网页的DOM结构中的路径。
3、数据存储
解析出目标信息后，可以存储在数据库中，也可以写入文件以备后用。
总结：可以看出，常规爬虫必须提前知道要爬取的每个页面的具体地址，一次只能爬取一个页面，不能爬取整个站点；每个页面都要写相应的代码来模拟Request比较麻烦。
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2、自动爬虫
有几个自动爬虫框架。下面介绍比较经典的 puppeteer 框架。
Puppeteer 是来自 Google Chrome 的无头 chrome 工具。它提供了一个高级 api 来控制 headless chrome。
puppeteer可以模拟大部分用户操作，包括点击、滚动、悬停、聚焦等大部分交互，所以只要知道一个网站的首页地址，就可以通过调用api爬取来模拟用户操作整个 网站 数据。
比如要爬取百度python的搜索数据，只需要调用api模拟键盘输入“python”=>回车=>点击搜索项=>解析爬取的内容。
接下来我们来看看puppeteer爬虫更多的应用场景。
爬虫应用场景
前面提到了puppeteer自动化爬虫框架，很多应用场景也是基于puppeteer诞生的。
1、爬取网页数据
从爬虫数据中诞生的产品，比如比价购物、各种热搜排名、舆情追踪、新闻追踪、盗版VIP视频网站等。
2、UI 自动化测试
因为 puppeteer 提供了很多 API 来模拟用户操作，所以现在很多公司基于 puppeteer 做一些自动化测试。例如，如果要测试一个前端页面的兼容性，以及前端页面的UI是否存在bug，只需要模拟表单提交和键盘的执行即可。页面输入等操作。
3、生成页面截图和PDF
puppeteer 还提供了用于屏幕截图和 pdf 生成的 API。
4、监控网页数据
通过对前端数据的爬取，可以监控网站数据是否异常（如数据掉线0）。如果数据异常，可以向数据人员报警。
5、监控网页性能
它可以捕获 网站 的时间线跟踪，以帮助诊断性能问题。
反爬虫策略
如果有爬虫，就可能有反爬虫。一些 网站 数据更敏感，不希望您获取它们。此时，公司将采取各种反爬虫措施。
1、屏蔽ip
这是一种比较简单粗暴的方式。查看单位时间请求次数过多的账号，然后查看账号的电脑IP，直接屏蔽这台电脑的访问，但是误伤率也比较高，慎用。
2、用图片替换敏感信息
电商平台上的商品价格信息比较敏感。有些平台会用图片显示价格和型号信息而不是显示，这确实可以防止爬虫。但是，随着机器学习的发展，识别图片的技术也越来越强。慢慢地，这种治疗方法的效果就不那么好了。
3、你看到的不是你得到的
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4、手动输入动态码
有的网站为了避免被爬取，比如在你访问页面之前，输入一个动态码，验证你的身份，并且有一个有效期。
5、合法渠道
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什么是爬行动物？爬虫是一种利用任何技术手段批量获取信息的方式。关键在于批处理。说白了，其实就是模拟真实用户请求大量数据。
下面将介绍爬虫方法和实际应用场景。
内容
1、爬虫之道
2、爬虫应用场景
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爬行动物的方式
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1、常规爬虫
常规爬虫，也叫裸码爬虫，是最原创的爬取方式。
例如，如果要爬取微博热搜榜，需要经过3个步骤：
1、确定目标地址
分析页面请求格式，找到微博实时热搜的网址：
2、目标信息分析
请求特定页面后，需要解析页面中的数据，而检索到的页面其实就是一堆前端代码。可以通过dom api读取代码中的数据。例如，如果要获取每个热搜的名称，则需要获取热搜名称在网页的DOM结构中的路径。
3、数据存储
解析出目标信息后，可以存储在数据库中，也可以写入文件以备后用。
总结：可以看出，常规爬虫必须提前知道要爬取的每个页面的具体地址，一次只能爬取一个页面，不能爬取整个站点；每个页面都要写相应的代码来模拟Request比较麻烦。
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2、自动爬虫
有几个自动爬虫框架。下面介绍比较经典的 puppeteer 框架。
Puppeteer 是来自 Google Chrome 的无头 chrome 工具。它提供了一个高级 api 来控制 headless chrome。
puppeteer可以模拟大部分用户操作，包括点击、滚动、悬停、聚焦等大部分交互，所以只要知道一个网站的首页地址，就可以通过调用api爬取来模拟用户操作整个 网站 数据。
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爬虫应用场景
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1、爬取网页数据
从爬虫数据中诞生的产品，比如比价购物、各种热搜排名、舆情追踪、新闻追踪、盗版VIP视频网站等。
2、UI 自动化测试
因为 puppeteer 提供了很多 API 来模拟用户操作，所以现在很多公司基于 puppeteer 做一些自动化测试。例如，如果要测试一个前端页面的兼容性，以及前端页面的UI是否存在bug，只需要模拟表单提交和键盘的执行即可。页面输入等操作。
3、生成页面截图和PDF
puppeteer 还提供了用于屏幕截图和 pdf 生成的 API。
4、监控网页数据
通过对前端数据的爬取，可以监控网站数据是否异常（如数据掉线0）。如果数据异常，可以向数据人员报警。
5、监控网页性能
它可以捕获 网站 的时间线跟踪，以帮助诊断性能问题。
反爬虫策略
如果有爬虫，就可能有反爬虫。一些 网站 数据更敏感，不希望您获取它们。此时，公司将采取各种反爬虫措施。
1、屏蔽ip
这是一种比较简单粗暴的方式。查看单位时间请求次数过多的账号，然后查看账号的电脑IP，直接屏蔽这台电脑的访问，但是误伤率也比较高，慎用。
2、用图片替换敏感信息
电商平台上的商品价格信息比较敏感。有些平台会用图片显示价格和型号信息而不是显示，这确实可以防止爬虫。但是，随着机器学习的发展，识别图片的技术也越来越强。慢慢地，这种治疗方法的效果就不那么好了。
3、你看到的不是你得到的
通过一定的算法规则，将虚假信息和真实信息进行映射，虚假信息存储在网页代码中，但在显示时，使用算法规则和ttf字体文件映射真实信息。
4、手动输入动态码
有的网站为了避免被爬取，比如在你访问页面之前，输入一个动态码，验证你的身份，并且有一个有效期。
5、合法渠道
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自动抓取网页数据(自动抓取网页数据导入到appicon上的服务器响应问题)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 62 次浏览 • 2022-04-14 07:02
自动抓取网页数据(自动抓取网页数据导入到appicon上的服务器响应问题)
自动抓取网页数据，然后导入到appicon上，有点像chrome的翻页效果，
页面要做到实时抓取，而且可以翻页，时效性要求又高，需要对页面解析的高精度。换言之就是要对页面用足够高的程度去识别内容，比如把查询的问号和空格标识出来，
跨域
服务器响应太慢
目前快了应该也不稳定吧
想解决的是在浏览器端随时抓取某一特定页面中包含的所有元素，并且更重要的是每页实时更新。
登录分析就是最大的难点啊！
服务器负载问题很关键。
服务器响应问题。
请翻墙
使用selenium
flash，flash。
nodejs，python，nodejs，python，nodejs，nodejs。 查看全部
自动抓取网页数据，然后导入到appicon上，有点像chrome的翻页效果，
页面要做到实时抓取，而且可以翻页，时效性要求又高，需要对页面解析的高精度。换言之就是要对页面用足够高的程度去识别内容，比如把查询的问号和空格标识出来，
跨域
服务器响应太慢
目前快了应该也不稳定吧
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服务器响应问题。
请翻墙
使用selenium
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自动抓取网页数据(自动抓取网页数据导入到appicon上的服务器响应问题)
自动抓取网页数据，然后导入到appicon上，有点像chrome的翻页效果，
页面要做到实时抓取，而且可以翻页，时效性要求又高，需要对页面解析的高精度。换言之就是要对页面用足够高的程度去识别内容，比如把查询的问号和空格标识出来，
跨域
服务器响应太慢
目前快了应该也不稳定吧
想解决的是在浏览器端随时抓取某一特定页面中包含的所有元素，并且更重要的是每页实时更新。
登录分析就是最大的难点啊！
服务器负载问题很关键。
服务器响应问题。
请翻墙
使用selenium
flash，flash。
nodejs，python，nodejs，python，nodejs，nodejs。
自动抓取网页数据( 流行的Python爬虫框架Scrapy开发者ScrapinghubScrapinghub)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 255 次浏览 • 2022-04-13 06:11
自动抓取网页数据(
流行的Python爬虫框架Scrapy开发者ScrapinghubScrapinghub)
爬取 1000 亿页后的经验教训：大规模抓取产品数据的 5 个挑战
2018-07-21 11:49 来源：人人都是产品经理 编程/机器人/操作系统
编者按：互联网上有海量的数据资源，需要爬虫来抓取这些数据。鉴于网上有这么多免费开源的爬虫框架，很多人认为爬取一定很简单。但是，如果要定期准确地捕捉各种大规模的网站数据，这是一项艰巨的挑战，包括网站格式经常变化，架构必须灵活可扩展才能响应规模变化同时保持性能，同时阻止 网站 反机器人并保持数据质量。Scrapinghub 是流行的 Python 爬虫框架 Scrapy 的开发者，分享他们在爬取 1000 亿网页后的经验。
爬虫技术现在似乎是一件容易的事，但这种看法却很混乱。开源库/框架、可视爬虫工具、数据提取工具很多，从网站抓取数据似乎很容易。但是，当您大规模地抓取 网站 时，事情很快就会变得非常棘手。
自 2010 年以来，已爬取了超过 1000 亿个产品页面，我们将通过我们的系列 文章 分享经验教训，让您深入了解从电子商务商店大规模提取数据的挑战，并与您分享一些应对这些挑战的最佳实践。
本文是 文章 系列文章的第一篇，我们将概述大规模抓取产品数据的主要挑战，以及 Scrapinghub 从抓取 1000 亿个产品页面中吸取的教训。
Scrapinghub 成立于 2010 年，是领先的数据提取公司之一，也是当今最强大、最流行的网络爬虫框架 Scrapy 的作者。Scrapinghub 目前每月从世界上许多最大的电子商务公司抓取超过 80 亿个页面（其中 30 亿是产品页面）。
对于那些对大规模网络抓取技术感兴趣，但无论是建立专门的网络抓取团队还是外包给专门的网络抓取公司的人，最好查看这个免费指南，企业网络抓取：扩展网络抓取技术指南
为什么规模爬行技术很重要？
与标准网络抓取应用程序不同，大规模抓取电子商务产品数据具有独特的挑战，这使得网络抓取变得更加困难。
从本质上讲，这些挑战归结为两件事：速度和数据质量。
由于时间通常是限制因素，因此大规模爬网需要您的爬虫在不影响数据质量的情况下高速爬网。这种对速度的要求使得爬取大规模产品数据极具挑战性。
挑战 1：草率且不断变化的 网站 格式
这是显而易见的，也许不是最令人兴奋的挑战，但马虎且不断变化的 网站 格式是迄今为止您在大规模提取数据时将面临的最大挑战。这不一定是因为任务的复杂性，而是因为您要投入的时间和资源。
如果您曾经花时间为电子商务商店开发爬虫，您就会知道草率的电子商务网站代码是一种流行病。这不仅仅是 HTML 完整性或偶尔的字符编码问题。多年来，我们遇到了各种各样的问题——滥用 HTTP 响应代码、损坏的 Java 代码或滥用 Ajax：
在停止产品时删除页面的商店会在 网站 升级后突然在 404 错误处理程序中返回 200 响应代码。
不正确的 JSON 转义会破坏页面的一些 Java 代码（例如，'b0rk'd'），因此您需要使用正则表达式来获取这部分数据。
一个滥用 Ajax 调用的商店，因此您只能通过呈现页面（这会使爬网速度慢得多）或模仿 API 调用（这需要更多的开发工作）来获取数据。
像这样草率的代码让编写爬虫变得很痛苦，但也让可视化爬取工具或自动提取变得不可行。
在大规模抓取时，您不仅会浏览数百个带有草率代码的 网站s，而且您还将被迫处理不断发展的 网站s。一个好的经验法则是期望您的目标 网站 每 2 到 3 个月更改一次，这会使您的爬虫无法运行。
这可能看起来没什么大不了的，但是当你扩大规模时，这些事件就会累积起来。比如 Scrapinghub 有一个比较大的电商项目，大概有 4000 条爬虫提取了大约 1000 条电商网站，这意味着它每天可能会遇到 20 到 30 次爬虫故障。
并且网站不同地区、语言、A/B 测试和包装/定价派生的差异也会产生各种可能导致爬虫失败的问题。
没有简单的解决方案
不幸的是，没有灵丹妙药可以完全解决这些问题。很多时候，这只是可以通过在项目扩展时为您的项目投入更多资源来解决的问题。再举一个例子，该项目有18名全职爬虫工程师和3名全职QA工程师，以确保客户始终获得可靠的数据流。
但是，凭借经验，您的团队将学习如何开发更强大的爬虫，以检测和处理目标 网站 格式的异常。 查看全部
流行的Python爬虫框架Scrapy开发者ScrapinghubScrapinghub)
爬取 1000 亿页后的经验教训：大规模抓取产品数据的 5 个挑战
2018-07-21 11:49 来源：人人都是产品经理 编程/机器人/操作系统
编者按：互联网上有海量的数据资源，需要爬虫来抓取这些数据。鉴于网上有这么多免费开源的爬虫框架，很多人认为爬取一定很简单。但是，如果要定期准确地捕捉各种大规模的网站数据，这是一项艰巨的挑战，包括网站格式经常变化，架构必须灵活可扩展才能响应规模变化同时保持性能，同时阻止 网站 反机器人并保持数据质量。Scrapinghub 是流行的 Python 爬虫框架 Scrapy 的开发者，分享他们在爬取 1000 亿网页后的经验。
爬虫技术现在似乎是一件容易的事，但这种看法却很混乱。开源库/框架、可视爬虫工具、数据提取工具很多，从网站抓取数据似乎很容易。但是，当您大规模地抓取 网站 时，事情很快就会变得非常棘手。
自 2010 年以来，已爬取了超过 1000 亿个产品页面，我们将通过我们的系列 文章 分享经验教训，让您深入了解从电子商务商店大规模提取数据的挑战，并与您分享一些应对这些挑战的最佳实践。
本文是 文章 系列文章的第一篇，我们将概述大规模抓取产品数据的主要挑战，以及 Scrapinghub 从抓取 1000 亿个产品页面中吸取的教训。
Scrapinghub 成立于 2010 年，是领先的数据提取公司之一，也是当今最强大、最流行的网络爬虫框架 Scrapy 的作者。Scrapinghub 目前每月从世界上许多最大的电子商务公司抓取超过 80 亿个页面（其中 30 亿是产品页面）。
对于那些对大规模网络抓取技术感兴趣，但无论是建立专门的网络抓取团队还是外包给专门的网络抓取公司的人，最好查看这个免费指南，企业网络抓取：扩展网络抓取技术指南
为什么规模爬行技术很重要？
与标准网络抓取应用程序不同，大规模抓取电子商务产品数据具有独特的挑战，这使得网络抓取变得更加困难。
从本质上讲，这些挑战归结为两件事：速度和数据质量。
由于时间通常是限制因素，因此大规模爬网需要您的爬虫在不影响数据质量的情况下高速爬网。这种对速度的要求使得爬取大规模产品数据极具挑战性。
挑战 1：草率且不断变化的 网站 格式
这是显而易见的，也许不是最令人兴奋的挑战，但马虎且不断变化的 网站 格式是迄今为止您在大规模提取数据时将面临的最大挑战。这不一定是因为任务的复杂性，而是因为您要投入的时间和资源。
如果您曾经花时间为电子商务商店开发爬虫，您就会知道草率的电子商务网站代码是一种流行病。这不仅仅是 HTML 完整性或偶尔的字符编码问题。多年来，我们遇到了各种各样的问题——滥用 HTTP 响应代码、损坏的 Java 代码或滥用 Ajax：
在停止产品时删除页面的商店会在 网站 升级后突然在 404 错误处理程序中返回 200 响应代码。
不正确的 JSON 转义会破坏页面的一些 Java 代码（例如，'b0rk'd'），因此您需要使用正则表达式来获取这部分数据。
一个滥用 Ajax 调用的商店，因此您只能通过呈现页面（这会使爬网速度慢得多）或模仿 API 调用（这需要更多的开发工作）来获取数据。
像这样草率的代码让编写爬虫变得很痛苦，但也让可视化爬取工具或自动提取变得不可行。
在大规模抓取时，您不仅会浏览数百个带有草率代码的 网站s，而且您还将被迫处理不断发展的 网站s。一个好的经验法则是期望您的目标 网站 每 2 到 3 个月更改一次，这会使您的爬虫无法运行。
这可能看起来没什么大不了的，但是当你扩大规模时，这些事件就会累积起来。比如 Scrapinghub 有一个比较大的电商项目，大概有 4000 条爬虫提取了大约 1000 条电商网站，这意味着它每天可能会遇到 20 到 30 次爬虫故障。
并且网站不同地区、语言、A/B 测试和包装/定价派生的差异也会产生各种可能导致爬虫失败的问题。
没有简单的解决方案
不幸的是，没有灵丹妙药可以完全解决这些问题。很多时候，这只是可以通过在项目扩展时为您的项目投入更多资源来解决的问题。再举一个例子，该项目有18名全职爬虫工程师和3名全职QA工程师，以确保客户始终获得可靠的数据流。
但是，凭借经验，您的团队将学习如何开发更强大的爬虫，以检测和处理目标 网站 格式的异常。 查看全部
自动抓取网页数据(
流行的Python爬虫框架Scrapy开发者ScrapinghubScrapinghub)
爬取 1000 亿页后的经验教训：大规模抓取产品数据的 5 个挑战
2018-07-21 11:49 来源：人人都是产品经理 编程/机器人/操作系统
编者按：互联网上有海量的数据资源，需要爬虫来抓取这些数据。鉴于网上有这么多免费开源的爬虫框架，很多人认为爬取一定很简单。但是，如果要定期准确地捕捉各种大规模的网站数据，这是一项艰巨的挑战，包括网站格式经常变化，架构必须灵活可扩展才能响应规模变化同时保持性能，同时阻止 网站 反机器人并保持数据质量。Scrapinghub 是流行的 Python 爬虫框架 Scrapy 的开发者，分享他们在爬取 1000 亿网页后的经验。
爬虫技术现在似乎是一件容易的事，但这种看法却很混乱。开源库/框架、可视爬虫工具、数据提取工具很多，从网站抓取数据似乎很容易。但是，当您大规模地抓取 网站 时，事情很快就会变得非常棘手。
自 2010 年以来，已爬取了超过 1000 亿个产品页面，我们将通过我们的系列 文章 分享经验教训，让您深入了解从电子商务商店大规模提取数据的挑战，并与您分享一些应对这些挑战的最佳实践。
本文是 文章 系列文章的第一篇，我们将概述大规模抓取产品数据的主要挑战，以及 Scrapinghub 从抓取 1000 亿个产品页面中吸取的教训。
Scrapinghub 成立于 2010 年，是领先的数据提取公司之一，也是当今最强大、最流行的网络爬虫框架 Scrapy 的作者。Scrapinghub 目前每月从世界上许多最大的电子商务公司抓取超过 80 亿个页面（其中 30 亿是产品页面）。
对于那些对大规模网络抓取技术感兴趣，但无论是建立专门的网络抓取团队还是外包给专门的网络抓取公司的人，最好查看这个免费指南，企业网络抓取：扩展网络抓取技术指南
为什么规模爬行技术很重要？
与标准网络抓取应用程序不同，大规模抓取电子商务产品数据具有独特的挑战，这使得网络抓取变得更加困难。
从本质上讲，这些挑战归结为两件事：速度和数据质量。
由于时间通常是限制因素，因此大规模爬网需要您的爬虫在不影响数据质量的情况下高速爬网。这种对速度的要求使得爬取大规模产品数据极具挑战性。
挑战 1：草率且不断变化的 网站 格式
这是显而易见的，也许不是最令人兴奋的挑战，但马虎且不断变化的 网站 格式是迄今为止您在大规模提取数据时将面临的最大挑战。这不一定是因为任务的复杂性，而是因为您要投入的时间和资源。
如果您曾经花时间为电子商务商店开发爬虫，您就会知道草率的电子商务网站代码是一种流行病。这不仅仅是 HTML 完整性或偶尔的字符编码问题。多年来，我们遇到了各种各样的问题——滥用 HTTP 响应代码、损坏的 Java 代码或滥用 Ajax：
在停止产品时删除页面的商店会在 网站 升级后突然在 404 错误处理程序中返回 200 响应代码。
不正确的 JSON 转义会破坏页面的一些 Java 代码（例如，'b0rk'd'），因此您需要使用正则表达式来获取这部分数据。
一个滥用 Ajax 调用的商店，因此您只能通过呈现页面（这会使爬网速度慢得多）或模仿 API 调用（这需要更多的开发工作）来获取数据。
像这样草率的代码让编写爬虫变得很痛苦，但也让可视化爬取工具或自动提取变得不可行。
在大规模抓取时，您不仅会浏览数百个带有草率代码的 网站s，而且您还将被迫处理不断发展的 网站s。一个好的经验法则是期望您的目标 网站 每 2 到 3 个月更改一次，这会使您的爬虫无法运行。
这可能看起来没什么大不了的，但是当你扩大规模时，这些事件就会累积起来。比如 Scrapinghub 有一个比较大的电商项目，大概有 4000 条爬虫提取了大约 1000 条电商网站，这意味着它每天可能会遇到 20 到 30 次爬虫故障。
并且网站不同地区、语言、A/B 测试和包装/定价派生的差异也会产生各种可能导致爬虫失败的问题。
没有简单的解决方案
不幸的是，没有灵丹妙药可以完全解决这些问题。很多时候，这只是可以通过在项目扩展时为您的项目投入更多资源来解决的问题。再举一个例子，该项目有18名全职爬虫工程师和3名全职QA工程师，以确保客户始终获得可靠的数据流。
但是，凭借经验，您的团队将学习如何开发更强大的爬虫，以检测和处理目标 网站 格式的异常。
自动抓取网页数据(MetaStudio层面节点定位表达式和自定义XSLT网页数据抓取规则的工具)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 134 次浏览 • 2022-04-13 04:16
自动抓取网页数据(MetaStudio层面节点定位表达式和自定义XSLT网页数据抓取规则的工具)
MetaStudioMetaStudio 是一款描述网页语义结构并自动生成网页数据抓取规则的工具。通常网页数据抓取规则是手动编写的，容易出错，调试测试比较麻烦，需要使用多个示例网页进行验证。经过多次修改，终于可以得到一个合适的网页数据抓取。规则。另外，由于目标网页的结构会发生变化，因此修改原先定义的网页数据抓取规则需要花费大量时间。MetaStudio 将上述所有耗时且容易出错的任务自动化，自动生成网页数据抓取规则，并实时验证。如果以后页面结构发生变化，您只需要使用 MetaStudio 友好的图形界面进行更正即可。而且，由于使用了FreeFormat专利技术，锁定目标页面结构变化的能力非常强。即使页面结构发生较大变化，MetaStudio 生成的网页数据采集规则也能适应新的结构。MetaStudio V4.x 版本进一步提高了网页数据采集的适应性。在自动生成网页数据抓取规则的基础上，引入了两个级别的手动自定义抓取规则：自定义XPath节点定位表达式和自定义XSLT网页语义块抓取指令，自定义抓取规则无缝集成到自动生成的网页中获取规则文件，并且可以使用单个网页数据抓取规则文件来完成特定主题页面的抓取。数据提取任务。详细版本功能见 MetaSeeker V4. x 发行说明 通过阅读本手册，您可以掌握 MetaStudio 的使用方法，即描述网页的语义结构，存储在信息结构描述文件中，维护用户帐户和语义结构数据库。通过 MetaSeeker 提供的友好图形用户界面（GUI），定义一个新主题的网页抓取规则只需几分钟，接下来的章节将详细介绍如何使用该工具。其他阅读材料： MetaStudio 是 MetaSeeker 工具包的工具之一。如果想整体了解MetaSeeker在信息抽取领域的应用，请阅读使用场景。如果您渴望实践，请按照使用场景： 聚合产品列表信息 一步一步体验 MetaSeeker 工具包的使用 本手册讲解 MetaStudio 的基本用法，高级使用技巧在 MetaStudio 高级用户中讲解手动的 查看全部
MetaStudioMetaStudio 是一款描述网页语义结构并自动生成网页数据抓取规则的工具。通常网页数据抓取规则是手动编写的，容易出错，调试测试比较麻烦，需要使用多个示例网页进行验证。经过多次修改，终于可以得到一个合适的网页数据抓取。规则。另外，由于目标网页的结构会发生变化，因此修改原先定义的网页数据抓取规则需要花费大量时间。MetaStudio 将上述所有耗时且容易出错的任务自动化，自动生成网页数据抓取规则，并实时验证。如果以后页面结构发生变化，您只需要使用 MetaStudio 友好的图形界面进行更正即可。而且，由于使用了FreeFormat专利技术，锁定目标页面结构变化的能力非常强。即使页面结构发生较大变化，MetaStudio 生成的网页数据采集规则也能适应新的结构。MetaStudio V4.x 版本进一步提高了网页数据采集的适应性。在自动生成网页数据抓取规则的基础上，引入了两个级别的手动自定义抓取规则：自定义XPath节点定位表达式和自定义XSLT网页语义块抓取指令，自定义抓取规则无缝集成到自动生成的网页中获取规则文件，并且可以使用单个网页数据抓取规则文件来完成特定主题页面的抓取。数据提取任务。详细版本功能见 MetaSeeker V4. x 发行说明 通过阅读本手册，您可以掌握 MetaStudio 的使用方法，即描述网页的语义结构，存储在信息结构描述文件中，维护用户帐户和语义结构数据库。通过 MetaSeeker 提供的友好图形用户界面（GUI），定义一个新主题的网页抓取规则只需几分钟，接下来的章节将详细介绍如何使用该工具。其他阅读材料： MetaStudio 是 MetaSeeker 工具包的工具之一。如果想整体了解MetaSeeker在信息抽取领域的应用，请阅读使用场景。如果您渴望实践，请按照使用场景： 聚合产品列表信息 一步一步体验 MetaSeeker 工具包的使用 本手册讲解 MetaStudio 的基本用法，高级使用技巧在 MetaStudio 高级用户中讲解手动的 查看全部
自动抓取网页数据(MetaStudio层面节点定位表达式和自定义XSLT网页数据抓取规则的工具)
MetaStudioMetaStudio 是一款描述网页语义结构并自动生成网页数据抓取规则的工具。通常网页数据抓取规则是手动编写的，容易出错，调试测试比较麻烦，需要使用多个示例网页进行验证。经过多次修改，终于可以得到一个合适的网页数据抓取。规则。另外，由于目标网页的结构会发生变化，因此修改原先定义的网页数据抓取规则需要花费大量时间。MetaStudio 将上述所有耗时且容易出错的任务自动化，自动生成网页数据抓取规则，并实时验证。如果以后页面结构发生变化，您只需要使用 MetaStudio 友好的图形界面进行更正即可。而且，由于使用了FreeFormat专利技术，锁定目标页面结构变化的能力非常强。即使页面结构发生较大变化，MetaStudio 生成的网页数据采集规则也能适应新的结构。MetaStudio V4.x 版本进一步提高了网页数据采集的适应性。在自动生成网页数据抓取规则的基础上，引入了两个级别的手动自定义抓取规则：自定义XPath节点定位表达式和自定义XSLT网页语义块抓取指令，自定义抓取规则无缝集成到自动生成的网页中获取规则文件，并且可以使用单个网页数据抓取规则文件来完成特定主题页面的抓取。数据提取任务。详细版本功能见 MetaSeeker V4. x 发行说明 通过阅读本手册，您可以掌握 MetaStudio 的使用方法，即描述网页的语义结构，存储在信息结构描述文件中，维护用户帐户和语义结构数据库。通过 MetaSeeker 提供的友好图形用户界面（GUI），定义一个新主题的网页抓取规则只需几分钟，接下来的章节将详细介绍如何使用该工具。其他阅读材料： MetaStudio 是 MetaSeeker 工具包的工具之一。如果想整体了解MetaSeeker在信息抽取领域的应用，请阅读使用场景。如果您渴望实践，请按照使用场景： 聚合产品列表信息 一步一步体验 MetaSeeker 工具包的使用 本手册讲解 MetaStudio 的基本用法，高级使用技巧在 MetaStudio 高级用户中讲解手动的
自动抓取网页数据(如何在真实环境中获取数据科学中用到的数据科学？)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 62 次浏览 • 2022-04-12 15:35
自动抓取网页数据(如何在真实环境中获取数据科学中用到的数据科学？)
.您也不希望这本书是对网络抓取或文本挖掘的全面解释。首先，我们使用了不是为这些目的量身定制的专用软件环境。在某些应用程序要求中，R 并不是您要完成的任务的理想解决方案，其他包可能更合适。我们也不用 PHP、Python、Ruby 或 Perl 等替代环境来打扰您。要知道这本书是否对您有帮助，您应该问问自己，您是否已经在或计划在日常工作中使用 R。如果这两个问题的答案都是否定的，那么您很可能应该考虑替代方案。但是，如果您已经使用或倾向于使用 R，则可以省去学习另一种开发语言的工作，并留在熟悉的开发环境中。
这本书也不会是对数据科学的严格介绍。还有一些关于该主题的优秀教科书，例如 O'meil and Schutt (2013）, Torgo (2010）, Zhao (2012）, 以及 Zumel and Mount (201< @4）。这些书偶尔缺的就是如何在真实环境中获取数据科学中用到的数据。这方面，这本书可以作为数据分析准备阶段的参考书，它也提供有关如何管理可用信息并使其保持最新的指南的信息。
最后，你最不可能从这本书中看到的是对你的具体问题的完美答案。在data采集过程中，获取数据的领域从来都不是很相似，而且它们的形式有时会迅速变化，这是固有的问题。我们的目标是允许您重写示例和案例研究中提供的代码，并创建新的代码来帮助您成功地采集处理您需要的数据。
为什么使用 R
R 是本书所涉及问题的一个很好的解决方案，我们这么认为的原因有很多。对我们来说，最重要的原因如下：
R 是免费且容易获得的。您可以随时随地下载、安装和使用它。不深入研究昂贵的专有软件对您有利，因为您不需要依赖雇主为软件支付版税的意愿。
作为一个主要专注于统计的软件环境，R 拥有一个庞大且持续繁荣的社区。R被用于各种专业领域，例如社会科学、医学、心理学、生物学、地理学、语言学和商业。这种广泛的专业知识使您可以与许多开发人员共享代码，并从记录良好的多域应用程序中受益。
R 是开源的。这意味着您可以轻松分析函数的工作方式并轻松修改它们。这也意味着对程序的修改不受维护产品的独家程序员团队的控制。即使您不打算为 R 开发贡献代码，您仍然可以从各种可选扩展（组件）中受益。组件的数量与日俱增，许多现有的组件也经常更新。您可以在此处找到 R 应用程序中热门主题的一个很好的概述：.
R 对于日常任务来说相当快。如果你用过SPSS或Stata等其他统计软件，并养成了一边休假一边计算复杂模型的习惯，你应该同意这种印象，更何况“同一个会话，同一个数据框”的逻辑带来的痛苦皮。甚至还有可用于加速 R 的扩展，例如，通过 Rcpp 组件从 R 中调用 C 代码。
R 在构建数据可视化方面也很强大。虽然这不是对数据的重要补充采集，但您仍然不应在日常工作中错过 R 的图形功能。正如我们稍后将解释的，对 采集 的数据进行视觉检查可以而且必须是数据验证的第一步，以及图表如何提供一种直观的方式来总结大量数据。
使用 R 主要是基于命令行的。这听起来像是 R 中“新手”的一个缺点，但与需要单击鼠标的程序相比，这是支持可重现结果的唯一方法。
R 对操作系统并不挑剔。它通常在 Windows、Mac OS 和 Linux 下运行。
最后，R 是一个完整的包，它支持从头到尾的研究过程。如果您正在阅读本书，那么您可能不是一名全职程序员，而是对您正在研究的主题或特定数据源有相当大的兴趣。在这种情况下，学习另一种语言不会有成效，而且会让你无法进行研究。图 1 显示了一个常见研究流程的示例。它具有在各种程序之间永久切换的特点。如果您需要对数据采集 过程进行更正，则必须爬上整个梯子。并且本书中描述的使用 R 的研究过程只发生在单一的软件环境中（见图 2）。对于网页抓取和文本处理，这意味着你不需要' 不必 学习另一种编程语言是一项任务。你需要学习的只是标记语言HTML、XML、正则表达式逻辑和XPath的一些基本知识，但是所有需要的操作都是在R内部进行的。
R 入门推荐读物
市场上有许多写得很好的关于 R 的介绍。其中，我们发现以下内容特别有用：
Crawley, Michael J. 2012. R 书，第 2 版。新泽西州霍博肯：约翰威利父子公司。
阿德勒，约瑟夫。2009. 简而言之。桌面快速参考。加利福尼亚州塞巴斯托波尔：O'Eilly。
提托尔，保罗。2011. R 食谱。加利福尼亚州塞巴斯托波尔：O'Eilly。
除了这些商业资源，网上还有很多免费的信息。对于绝对新手，Code School 有一个非常棒的在线教程，可以在这里找到。此外，Quick-R() 具有许多基本命令的索引。最后，您还可以在 中找到许多免费资源和示例。
R 是一个不断发展的软件，为了跟上它的进步，您可能需要定期访问 Planet R()，其中 网站 提供了现有组件的发布历史，并且偶尔会介绍一些有趣的应用程序。R-Bloggers() 是一个大杂烩，致力于采集有关 R 各个领域的博客。它提供了从经济学到生物学再到地理等领域的数百个 R 应用程序的广阔视角，其中大多数具有重现一个内容所必需的代码博客文章。R-Bloggers 甚至提供了一些讨论自动化数据的示例采集。
当您遇到问题时，R 的帮助文件有时并不是特别有用。去 Stack Overflow ( ) 之类的在线论坛或 Stack Exchange Network 下的其他站点寻求帮助通常更有启发性。对于复杂的问题，可以考虑在 GitHub() 上找一些 R 专家。另请注意，有许多主题广泛的特殊兴趣组 (SIG) 邮件列表 ()，甚至是世界各地的城市 R 用户组 ()。最后，有人构建了一个 CRAN 任务视图，它很好地概述了 R 框架中最近的 Web 技术进步和服务：.
配套资源
请参阅本书的同伴 网站。
网站 提供了书中示例和案例研究的相关代码等。这意味着您无需手动复制书中的代码，只需访问和修改相应的 R 文件即可。你也可以在这里找到一些练习题的答案网站，以及本书的勘误表。如果您发现书中有任何错误，请告诉我。 查看全部
.您也不希望这本书是对网络抓取或文本挖掘的全面解释。首先，我们使用了不是为这些目的量身定制的专用软件环境。在某些应用程序要求中，R 并不是您要完成的任务的理想解决方案，其他包可能更合适。我们也不用 PHP、Python、Ruby 或 Perl 等替代环境来打扰您。要知道这本书是否对您有帮助，您应该问问自己，您是否已经在或计划在日常工作中使用 R。如果这两个问题的答案都是否定的，那么您很可能应该考虑替代方案。但是，如果您已经使用或倾向于使用 R，则可以省去学习另一种开发语言的工作，并留在熟悉的开发环境中。
这本书也不会是对数据科学的严格介绍。还有一些关于该主题的优秀教科书，例如 O'meil and Schutt (2013）, Torgo (2010）, Zhao (2012）, 以及 Zumel and Mount (201< @4）。这些书偶尔缺的就是如何在真实环境中获取数据科学中用到的数据。这方面，这本书可以作为数据分析准备阶段的参考书，它也提供有关如何管理可用信息并使其保持最新的指南的信息。
最后，你最不可能从这本书中看到的是对你的具体问题的完美答案。在data采集过程中，获取数据的领域从来都不是很相似，而且它们的形式有时会迅速变化，这是固有的问题。我们的目标是允许您重写示例和案例研究中提供的代码，并创建新的代码来帮助您成功地采集处理您需要的数据。
为什么使用 R
R 是本书所涉及问题的一个很好的解决方案，我们这么认为的原因有很多。对我们来说，最重要的原因如下：
R 是免费且容易获得的。您可以随时随地下载、安装和使用它。不深入研究昂贵的专有软件对您有利，因为您不需要依赖雇主为软件支付版税的意愿。
作为一个主要专注于统计的软件环境，R 拥有一个庞大且持续繁荣的社区。R被用于各种专业领域，例如社会科学、医学、心理学、生物学、地理学、语言学和商业。这种广泛的专业知识使您可以与许多开发人员共享代码，并从记录良好的多域应用程序中受益。
R 是开源的。这意味着您可以轻松分析函数的工作方式并轻松修改它们。这也意味着对程序的修改不受维护产品的独家程序员团队的控制。即使您不打算为 R 开发贡献代码，您仍然可以从各种可选扩展（组件）中受益。组件的数量与日俱增，许多现有的组件也经常更新。您可以在此处找到 R 应用程序中热门主题的一个很好的概述：.
R 对于日常任务来说相当快。如果你用过SPSS或Stata等其他统计软件，并养成了一边休假一边计算复杂模型的习惯，你应该同意这种印象，更何况“同一个会话，同一个数据框”的逻辑带来的痛苦皮。甚至还有可用于加速 R 的扩展，例如，通过 Rcpp 组件从 R 中调用 C 代码。
R 在构建数据可视化方面也很强大。虽然这不是对数据的重要补充采集，但您仍然不应在日常工作中错过 R 的图形功能。正如我们稍后将解释的，对 采集 的数据进行视觉检查可以而且必须是数据验证的第一步，以及图表如何提供一种直观的方式来总结大量数据。
使用 R 主要是基于命令行的。这听起来像是 R 中“新手”的一个缺点，但与需要单击鼠标的程序相比，这是支持可重现结果的唯一方法。
R 对操作系统并不挑剔。它通常在 Windows、Mac OS 和 Linux 下运行。
最后，R 是一个完整的包，它支持从头到尾的研究过程。如果您正在阅读本书，那么您可能不是一名全职程序员，而是对您正在研究的主题或特定数据源有相当大的兴趣。在这种情况下，学习另一种语言不会有成效，而且会让你无法进行研究。图 1 显示了一个常见研究流程的示例。它具有在各种程序之间永久切换的特点。如果您需要对数据采集 过程进行更正，则必须爬上整个梯子。并且本书中描述的使用 R 的研究过程只发生在单一的软件环境中（见图 2）。对于网页抓取和文本处理，这意味着你不需要' 不必 学习另一种编程语言是一项任务。你需要学习的只是标记语言HTML、XML、正则表达式逻辑和XPath的一些基本知识，但是所有需要的操作都是在R内部进行的。
R 入门推荐读物
市场上有许多写得很好的关于 R 的介绍。其中，我们发现以下内容特别有用：
Crawley, Michael J. 2012. R 书，第 2 版。新泽西州霍博肯：约翰威利父子公司。
阿德勒，约瑟夫。2009. 简而言之。桌面快速参考。加利福尼亚州塞巴斯托波尔：O'Eilly。
提托尔，保罗。2011. R 食谱。加利福尼亚州塞巴斯托波尔：O'Eilly。
除了这些商业资源，网上还有很多免费的信息。对于绝对新手，Code School 有一个非常棒的在线教程，可以在这里找到。此外，Quick-R() 具有许多基本命令的索引。最后，您还可以在 中找到许多免费资源和示例。
R 是一个不断发展的软件，为了跟上它的进步，您可能需要定期访问 Planet R()，其中 网站 提供了现有组件的发布历史，并且偶尔会介绍一些有趣的应用程序。R-Bloggers() 是一个大杂烩，致力于采集有关 R 各个领域的博客。它提供了从经济学到生物学再到地理等领域的数百个 R 应用程序的广阔视角，其中大多数具有重现一个内容所必需的代码博客文章。R-Bloggers 甚至提供了一些讨论自动化数据的示例采集。
当您遇到问题时，R 的帮助文件有时并不是特别有用。去 Stack Overflow ( ) 之类的在线论坛或 Stack Exchange Network 下的其他站点寻求帮助通常更有启发性。对于复杂的问题，可以考虑在 GitHub() 上找一些 R 专家。另请注意，有许多主题广泛的特殊兴趣组 (SIG) 邮件列表 ()，甚至是世界各地的城市 R 用户组 ()。最后，有人构建了一个 CRAN 任务视图，它很好地概述了 R 框架中最近的 Web 技术进步和服务：.
配套资源
请参阅本书的同伴 网站。
网站 提供了书中示例和案例研究的相关代码等。这意味着您无需手动复制书中的代码，只需访问和修改相应的 R 文件即可。你也可以在这里找到一些练习题的答案网站，以及本书的勘误表。如果您发现书中有任何错误，请告诉我。 查看全部
自动抓取网页数据(如何在真实环境中获取数据科学中用到的数据科学？)
.您也不希望这本书是对网络抓取或文本挖掘的全面解释。首先，我们使用了不是为这些目的量身定制的专用软件环境。在某些应用程序要求中，R 并不是您要完成的任务的理想解决方案，其他包可能更合适。我们也不用 PHP、Python、Ruby 或 Perl 等替代环境来打扰您。要知道这本书是否对您有帮助，您应该问问自己，您是否已经在或计划在日常工作中使用 R。如果这两个问题的答案都是否定的，那么您很可能应该考虑替代方案。但是，如果您已经使用或倾向于使用 R，则可以省去学习另一种开发语言的工作，并留在熟悉的开发环境中。
这本书也不会是对数据科学的严格介绍。还有一些关于该主题的优秀教科书，例如 O'meil and Schutt (2013）, Torgo (2010）, Zhao (2012）, 以及 Zumel and Mount (201< @4）。这些书偶尔缺的就是如何在真实环境中获取数据科学中用到的数据。这方面，这本书可以作为数据分析准备阶段的参考书，它也提供有关如何管理可用信息并使其保持最新的指南的信息。
最后，你最不可能从这本书中看到的是对你的具体问题的完美答案。在data采集过程中，获取数据的领域从来都不是很相似，而且它们的形式有时会迅速变化，这是固有的问题。我们的目标是允许您重写示例和案例研究中提供的代码，并创建新的代码来帮助您成功地采集处理您需要的数据。
为什么使用 R
R 是本书所涉及问题的一个很好的解决方案，我们这么认为的原因有很多。对我们来说，最重要的原因如下：
R 是免费且容易获得的。您可以随时随地下载、安装和使用它。不深入研究昂贵的专有软件对您有利，因为您不需要依赖雇主为软件支付版税的意愿。
作为一个主要专注于统计的软件环境，R 拥有一个庞大且持续繁荣的社区。R被用于各种专业领域，例如社会科学、医学、心理学、生物学、地理学、语言学和商业。这种广泛的专业知识使您可以与许多开发人员共享代码，并从记录良好的多域应用程序中受益。
R 是开源的。这意味着您可以轻松分析函数的工作方式并轻松修改它们。这也意味着对程序的修改不受维护产品的独家程序员团队的控制。即使您不打算为 R 开发贡献代码，您仍然可以从各种可选扩展（组件）中受益。组件的数量与日俱增，许多现有的组件也经常更新。您可以在此处找到 R 应用程序中热门主题的一个很好的概述：.
R 对于日常任务来说相当快。如果你用过SPSS或Stata等其他统计软件，并养成了一边休假一边计算复杂模型的习惯，你应该同意这种印象，更何况“同一个会话，同一个数据框”的逻辑带来的痛苦皮。甚至还有可用于加速 R 的扩展，例如，通过 Rcpp 组件从 R 中调用 C 代码。
R 在构建数据可视化方面也很强大。虽然这不是对数据的重要补充采集，但您仍然不应在日常工作中错过 R 的图形功能。正如我们稍后将解释的，对 采集 的数据进行视觉检查可以而且必须是数据验证的第一步，以及图表如何提供一种直观的方式来总结大量数据。
使用 R 主要是基于命令行的。这听起来像是 R 中“新手”的一个缺点，但与需要单击鼠标的程序相比，这是支持可重现结果的唯一方法。
R 对操作系统并不挑剔。它通常在 Windows、Mac OS 和 Linux 下运行。
最后，R 是一个完整的包，它支持从头到尾的研究过程。如果您正在阅读本书，那么您可能不是一名全职程序员，而是对您正在研究的主题或特定数据源有相当大的兴趣。在这种情况下，学习另一种语言不会有成效，而且会让你无法进行研究。图 1 显示了一个常见研究流程的示例。它具有在各种程序之间永久切换的特点。如果您需要对数据采集 过程进行更正，则必须爬上整个梯子。并且本书中描述的使用 R 的研究过程只发生在单一的软件环境中（见图 2）。对于网页抓取和文本处理，这意味着你不需要' 不必 学习另一种编程语言是一项任务。你需要学习的只是标记语言HTML、XML、正则表达式逻辑和XPath的一些基本知识，但是所有需要的操作都是在R内部进行的。
R 入门推荐读物
市场上有许多写得很好的关于 R 的介绍。其中，我们发现以下内容特别有用：
Crawley, Michael J. 2012. R 书，第 2 版。新泽西州霍博肯：约翰威利父子公司。
阿德勒，约瑟夫。2009. 简而言之。桌面快速参考。加利福尼亚州塞巴斯托波尔：O'Eilly。
提托尔，保罗。2011. R 食谱。加利福尼亚州塞巴斯托波尔：O'Eilly。
除了这些商业资源，网上还有很多免费的信息。对于绝对新手，Code School 有一个非常棒的在线教程，可以在这里找到。此外，Quick-R() 具有许多基本命令的索引。最后，您还可以在 中找到许多免费资源和示例。
R 是一个不断发展的软件，为了跟上它的进步，您可能需要定期访问 Planet R()，其中 网站 提供了现有组件的发布历史，并且偶尔会介绍一些有趣的应用程序。R-Bloggers() 是一个大杂烩，致力于采集有关 R 各个领域的博客。它提供了从经济学到生物学再到地理等领域的数百个 R 应用程序的广阔视角，其中大多数具有重现一个内容所必需的代码博客文章。R-Bloggers 甚至提供了一些讨论自动化数据的示例采集。
当您遇到问题时，R 的帮助文件有时并不是特别有用。去 Stack Overflow ( ) 之类的在线论坛或 Stack Exchange Network 下的其他站点寻求帮助通常更有启发性。对于复杂的问题，可以考虑在 GitHub() 上找一些 R 专家。另请注意，有许多主题广泛的特殊兴趣组 (SIG) 邮件列表 ()，甚至是世界各地的城市 R 用户组 ()。最后，有人构建了一个 CRAN 任务视图，它很好地概述了 R 框架中最近的 Web 技术进步和服务：.
配套资源
请参阅本书的同伴 网站。
网站 提供了书中示例和案例研究的相关代码等。这意味着您无需手动复制书中的代码，只需访问和修改相应的 R 文件即可。你也可以在这里找到一些练习题的答案网站，以及本书的勘误表。如果您发现书中有任何错误，请告诉我。
自动抓取网页数据(打开网页的几种方法和设置方法，你知道吗？)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 348 次浏览 • 2022-04-10 01:14
自动抓取网页数据(打开网页的几种方法和设置方法，你知道吗？)
1、打开网页
这一步根据设置的URL打开网页，一般是网页采集流程的第一步，用于打开指定的网站或网页。如果需要打开多个相似的 URL 来执行同一个 采集 进程，则应将它们放在循环内，勾选使用循环，并将其用作第一个子步骤。
1）页面网址
页面URL，一般可以从网页浏览器的地址栏复制过来，如：
2）操作名
自定义动作名称
3）超时
在页面完成加载之前等待的最长时间。如果网页打开很慢，或者长时间无法打开，则进程等待到超时指定的时间，然后无论网页是否加载，都直接执行下一步。应避免设置太长的超时，因为这会影响 采集 速度
4）阻止弹出窗口
它用于阻止网页上的弹出广告。如果打开的网页偶尔会变成另一个广告页面，您可以使用此选项来防止广告页面弹出。
5）使用循环
它与循环步骤结合使用，重复打开多个相似的网页，然后执行同一组流程。在循环中打开页面时，应该是循环步骤的第一个子步骤。如果勾选该选项，则无需手动设置网页地址，网页地址会自动显示loop-set URL列表的当前循环项。
6）滚动页面
部分网页打开网页后没有显示全部数据，导致采集异常停止或数据不完整。因此，您需要滚动鼠标滚轮或将页面滚动条拖到底部以加载未显示的数据。加载页面后使用此选项向下滚动。滚动方式有两种：向下滚动一屏和直接滚动到底部。一般来说，滚动一屏，页面加载效果会比直接滚动到底部要好，但是比较耗时。时间间隔和滚动次数应根据所需数据的显示次数合理设置。
7）清除缓存
在优采云中，如果需要切换账号，可以使用清除浏览器缓存，重置其他账号
8）自定义cookies
cookie 是指存储在用户本地终端上的一些数据（通常是加密的），用于识别用户身份和跟踪会话。在优采云中可以通过预登录获取页面cookie，并通过勾选打开网页时使用指定cookie获取登录cookie来记住登录状态。获取当前页面cookie，可以点击查看cookie。此外，您还可以自定义cookies，请参考
9）再试一次
如果网页没有成功打开预期的页面，例如显示服务器错误（500）、访问频率太快等，或者跳转到其他不应该正常打开的页面，可以使用该选项进行重试，但必须使用以下重试参数执行，请注意以下判断如果出现其中任何一个都会重试。
① 当前网页的 URL/text/XPath，包括/不包括
如果当前页面 URL/text/XPath 总是出现/不出现特殊内容，使用该选项判断是否打开了预期的页面，需要重试
② 最大重试次数
为了避免无限制的重复尝试，请使用此选项限制重复尝试的最大次数。如果重试次数达到最大允许次数仍然失败，则进程停止重试，继续下一步
③ 时间间隔
两次重试之间的等待时间。一般来说，当打开网页出现错误时，很有可能会立即重试同样的错误。如果等待正确，您可能会成功打开预期的网页，但应尽量避免设置过长的等待时间。时间，因为这会影响 采集速度
在重试过程中，还可以配合切换代理IP和浏览器版本，避免网站对采集的阻塞。在某些情况下重试和切换 IP 将比设置固定时间切换 IP 消耗更少的代理 IP。详情请参阅：
2、点击元素
此步骤对网页上的指定元素执行左键单击动作，例如单击按钮、单击超链接等。
1）操作名
自定义动作名称
2）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
3） 或元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。那么优采云会在第8秒元素加载完毕后立即结束循环的执行，并执行循环提取操作。4）使用循环
与循环步骤配合使用，重复点击循环中设置的多个元素，适用于循环单个固定元素，循环固定元素列表，循环非固定元素列表。如果选中该选项，则无需设置要单击的元素。被点击的元素会自动显示当前循环设置的循环项。使用此选项时，应将其用作循环步骤的子步骤，但不必是第一个子步骤。
5）打开新标签
如果您希望元素在单击时在新选项卡而不是当前页面中打开，请选中此选项。一般情况下，当您需要在一个页面上循环浏览多个超链接时，您需要勾选该选项以保留列表页面，以便您可以点击列表页面上的下一个超链接；但是如果您循环浏览下一页，则取消选中此选项以在当前页面上打开下一页
6）ajax 加载
Ajax 或异步加载是一种无需重新加载网页即可刷新本地数据的技术，因此进程无法检测网页何时加载，也无法决定何时执行下一步。这将在继续执行之前等待默认的 120 秒时间，导致 采集 太慢。使用此选项，流程会在继续后续流程步骤之前等待设置的超时。此选项需要与异步加载超时一起使用。
Ajax timeout：等待异步加载完成的时间。单击元素后，该过程将开始计时。达到超时时间后，将执行下一个流程步骤。时间长度应根据网页中所需数据的加载速度来设置。简单多了1-2秒。此选项需要与异步加载一起使用。通常，使用此选项时，您无法选中“在新选项卡中打开”。
7）页面加速
有些网页不是 ajax 网页。勾选该选项后，系统会根据网页的加载情况判断是否加载了采集的数据。如果待采集的数据已经加载，但网页还在加载，强制停止加载，进入下一步。因为是系统自动判断的，可能有问题，一般不建议用这个
8）定位锚
Anchor是网页制作中的一种超链接，也叫anchor。命名锚点，如快速定位器，是页面中非常常见的超链接。在优采云中，对于使用定位anchor的网页，可以通过输入anchor id来快速定位页面中的anchors
9）滚动页面（与在打开的页面中滚动相同）
有些网页加载后没有显示全部数据，需要滚动鼠标滚轮或将页面滚动条拖到底部才能加载未显示的数据。加载页面后，使用此选项滚动到底部。
10）重试（与打开网页重试相同）
如果网页没有成功打开预期的页面，例如显示服务器错误（500）、访问频率太快等，或者跳转到其他正常执行时不应该出现的页面，可以使用该选项进行重试，但必须使用以下重试参数执行，请注意以下任何判断都会导致重试
① 当前网页的 URL/text/XPath，包括/不包括
如果当前页面 URL/text/XPath 总是出现/没有出现特殊内容，使用该选项判断预期页面没有打开，需要重试
② 最大重试次数
为了避免无限制的重复尝试，请使用此选项限制重复尝试的最大次数。如果重试次数达到最大允许次数仍然失败，则进程将停止重试并继续下一步。
③ 时间间隔
两次重试之间的等待时间。一般来说，当打开网页出现错误时，很有可能会立即重试同样的错误。如果等待正确，您可能会成功打开预期的网页，但应尽量避免设置过长的等待时间。时间，因为这会影响 采集速度
3、输入文字
本步骤在输入框中输入指定的文字，例如输入搜索关键词，输入账号等。在网页的输入框中输入设置的文字，如关键词 使用搜索引擎时
1）输入框
一般来说，当显示“Type:INPUT”字样时，输入框生效。如果显示为空白，则输入框无效。但是也有一些网页输入框不是“INPUT”的，所以主要看网页中文字输入是否流畅。在某些网页中，输入文字后，需要点击“确定”触发并填写网页中的文字。
2）要输入的文字
自定义关键词进入
3）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
4）元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。
5）使用循环
与循环步骤结合使用，循环多个 关键词 输入，然后执行同一组进程。循环输入 关键词，应该是循环步骤的第一个子步骤。如果勾选该选项，则无需手动填写要输入的文本，文本会自动显示循环设置的文本列表的当前循环项
6）自定义
自定义，即自定义定位文本输入框。一般情况下，优采云会自动生成定位输入框的XPath，自动生成的定位XPath是正确可用的。如果自动生成的定位输入框的XPath不能满足要求，我们需要自定义输入才能正确定位输入框的XPath。
4、提取数据
该步骤根据数据提取模板的配置从网页中提取数据，也可以配置为提取URL、网页标题，或者生成当前时间等一些数据。
1) 抓取模板
此步骤根据数据提取模板的配置从网页中提取数据
① 字段名称
为捕获的数据字段赋予别名，例如新闻标题、新闻正文
② 提取数据
从网页中提取的数据将在此列中显示抓取的样本
③ 找不到怎么办
将该字段留空，将整行留空，或使用某个固定值。
2）操作名
可自定义操作的名称
3）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
4） 或元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。
5）使用循环
它与循环步骤结合使用，以重复从循环中设置的多个元素中提取数据。适用于循环单个固定元素，循环固定元素列表，循环非固定元素列表。如果勾选此选项，将根据抓取规则从循环设置的元素中提取样本数据。使用此选项时，数据提取步骤应该是循环步骤的子步骤，但不一定是第一步。
6）添加特殊字段
可以添加当前时间、固定字段、空字段、当前网页信息（页面URL、页面标题...）等特殊字段
7）自定义处理字段
①
：自定义字段按钮，选择字段后点击该按钮自定义抓取方式、自定义定位元素方式、格式化数据、自定义数据合并方式
②
：删除按钮，选中字段后点击此按钮删除字段
③
：上移和下移按钮，选择一个字段并单击此按钮可以上移或下移该字段
④
：导入导出抓取配置按钮，可以点击导出抓取配置按钮，将配置好的模板保存到所需位置。下次需要时，点击导入抓取配置按钮，直接导入并使用抓取配置
5、循环
此步骤用于重复一系列步骤，根据不同配置支持多种模式
1）操作名
自定义动作名称
2）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
3） 或元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。
4） iframe 中的元素，Iframe XPath
如果循环中设置的元素在一个Iframe中，请勾选该选项，并在下面的Iframe XPath中填写Iframe XPath；Iframe XPath 元素所在的 Iframe 的路径，该设置只有在勾选“Element in Iframe”时才可用。生效
5）循环模式
① 循环单个元素，如在一个循环中每页点击下一个按钮，当翻到最后一页时，当前循环会自动结束
② 循环固定元素，例如循环浏览一个页面中指定的多个元素。对列表中的元素一一进行特定的操作，比如循环点击，从中提取数据，鼠标悬停在元素上，当所有元素都循环完后自动结束当前循环
③ 循环不固定元素列表：用于需要循环处理多页，但每页要处理的元素个数不固定的情况。当元素列表不固定时，可以指定一个动态路径（多个元素符合这个路径，即多个元素可以按照这个路径定位），系统会先根据指定的路径找到一个元素列表，然后执行下面的“固定”路径。元素列表”相同的操作
④ 循环 URL 列表：主要用于循环打开一批指定 URL 的网页，然后执行相同的处理步骤。与打开网页操作配合使用，指定一个URL列表，并确保循环中打开网页操作的当前循环项标志被勾选，以便一一打开URL列表中的连接。
⑤ 循环文本列表：主要用于循环输入一批指定的文本，然后执行相同的处理步骤 查看全部
1、打开网页
这一步根据设置的URL打开网页，一般是网页采集流程的第一步，用于打开指定的网站或网页。如果需要打开多个相似的 URL 来执行同一个 采集 进程，则应将它们放在循环内，勾选使用循环，并将其用作第一个子步骤。
1）页面网址
页面URL，一般可以从网页浏览器的地址栏复制过来，如：
2）操作名
自定义动作名称
3）超时
在页面完成加载之前等待的最长时间。如果网页打开很慢，或者长时间无法打开，则进程等待到超时指定的时间，然后无论网页是否加载，都直接执行下一步。应避免设置太长的超时，因为这会影响 采集 速度
4）阻止弹出窗口
它用于阻止网页上的弹出广告。如果打开的网页偶尔会变成另一个广告页面，您可以使用此选项来防止广告页面弹出。
5）使用循环
它与循环步骤结合使用，重复打开多个相似的网页，然后执行同一组流程。在循环中打开页面时，应该是循环步骤的第一个子步骤。如果勾选该选项，则无需手动设置网页地址，网页地址会自动显示loop-set URL列表的当前循环项。
6）滚动页面
部分网页打开网页后没有显示全部数据，导致采集异常停止或数据不完整。因此，您需要滚动鼠标滚轮或将页面滚动条拖到底部以加载未显示的数据。加载页面后使用此选项向下滚动。滚动方式有两种：向下滚动一屏和直接滚动到底部。一般来说，滚动一屏，页面加载效果会比直接滚动到底部要好，但是比较耗时。时间间隔和滚动次数应根据所需数据的显示次数合理设置。
7）清除缓存
在优采云中，如果需要切换账号，可以使用清除浏览器缓存，重置其他账号
8）自定义cookies
cookie 是指存储在用户本地终端上的一些数据（通常是加密的），用于识别用户身份和跟踪会话。在优采云中可以通过预登录获取页面cookie，并通过勾选打开网页时使用指定cookie获取登录cookie来记住登录状态。获取当前页面cookie，可以点击查看cookie。此外，您还可以自定义cookies，请参考
9）再试一次
如果网页没有成功打开预期的页面，例如显示服务器错误（500）、访问频率太快等，或者跳转到其他不应该正常打开的页面，可以使用该选项进行重试，但必须使用以下重试参数执行，请注意以下判断如果出现其中任何一个都会重试。
① 当前网页的 URL/text/XPath，包括/不包括
如果当前页面 URL/text/XPath 总是出现/不出现特殊内容，使用该选项判断是否打开了预期的页面，需要重试
② 最大重试次数
为了避免无限制的重复尝试，请使用此选项限制重复尝试的最大次数。如果重试次数达到最大允许次数仍然失败，则进程停止重试，继续下一步
③ 时间间隔
两次重试之间的等待时间。一般来说，当打开网页出现错误时，很有可能会立即重试同样的错误。如果等待正确，您可能会成功打开预期的网页，但应尽量避免设置过长的等待时间。时间，因为这会影响 采集速度
在重试过程中，还可以配合切换代理IP和浏览器版本，避免网站对采集的阻塞。在某些情况下重试和切换 IP 将比设置固定时间切换 IP 消耗更少的代理 IP。详情请参阅：
2、点击元素
此步骤对网页上的指定元素执行左键单击动作，例如单击按钮、单击超链接等。
1）操作名
自定义动作名称
2）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
3） 或元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。那么优采云会在第8秒元素加载完毕后立即结束循环的执行，并执行循环提取操作。4）使用循环
与循环步骤配合使用，重复点击循环中设置的多个元素，适用于循环单个固定元素，循环固定元素列表，循环非固定元素列表。如果选中该选项，则无需设置要单击的元素。被点击的元素会自动显示当前循环设置的循环项。使用此选项时，应将其用作循环步骤的子步骤，但不必是第一个子步骤。
5）打开新标签
如果您希望元素在单击时在新选项卡而不是当前页面中打开，请选中此选项。一般情况下，当您需要在一个页面上循环浏览多个超链接时，您需要勾选该选项以保留列表页面，以便您可以点击列表页面上的下一个超链接；但是如果您循环浏览下一页，则取消选中此选项以在当前页面上打开下一页
6）ajax 加载
Ajax 或异步加载是一种无需重新加载网页即可刷新本地数据的技术，因此进程无法检测网页何时加载，也无法决定何时执行下一步。这将在继续执行之前等待默认的 120 秒时间，导致 采集 太慢。使用此选项，流程会在继续后续流程步骤之前等待设置的超时。此选项需要与异步加载超时一起使用。
Ajax timeout：等待异步加载完成的时间。单击元素后，该过程将开始计时。达到超时时间后，将执行下一个流程步骤。时间长度应根据网页中所需数据的加载速度来设置。简单多了1-2秒。此选项需要与异步加载一起使用。通常，使用此选项时，您无法选中“在新选项卡中打开”。
7）页面加速
有些网页不是 ajax 网页。勾选该选项后，系统会根据网页的加载情况判断是否加载了采集的数据。如果待采集的数据已经加载，但网页还在加载，强制停止加载，进入下一步。因为是系统自动判断的，可能有问题，一般不建议用这个
8）定位锚
Anchor是网页制作中的一种超链接，也叫anchor。命名锚点，如快速定位器，是页面中非常常见的超链接。在优采云中，对于使用定位anchor的网页，可以通过输入anchor id来快速定位页面中的anchors
9）滚动页面（与在打开的页面中滚动相同）
有些网页加载后没有显示全部数据，需要滚动鼠标滚轮或将页面滚动条拖到底部才能加载未显示的数据。加载页面后，使用此选项滚动到底部。
10）重试（与打开网页重试相同）
如果网页没有成功打开预期的页面，例如显示服务器错误（500）、访问频率太快等，或者跳转到其他正常执行时不应该出现的页面，可以使用该选项进行重试，但必须使用以下重试参数执行，请注意以下任何判断都会导致重试
① 当前网页的 URL/text/XPath，包括/不包括
如果当前页面 URL/text/XPath 总是出现/没有出现特殊内容，使用该选项判断预期页面没有打开，需要重试
② 最大重试次数
为了避免无限制的重复尝试，请使用此选项限制重复尝试的最大次数。如果重试次数达到最大允许次数仍然失败，则进程将停止重试并继续下一步。
③ 时间间隔
两次重试之间的等待时间。一般来说，当打开网页出现错误时，很有可能会立即重试同样的错误。如果等待正确，您可能会成功打开预期的网页，但应尽量避免设置过长的等待时间。时间，因为这会影响 采集速度
3、输入文字
本步骤在输入框中输入指定的文字，例如输入搜索关键词，输入账号等。在网页的输入框中输入设置的文字，如关键词 使用搜索引擎时
1）输入框
一般来说，当显示“Type:INPUT”字样时，输入框生效。如果显示为空白，则输入框无效。但是也有一些网页输入框不是“INPUT”的，所以主要看网页中文字输入是否流畅。在某些网页中，输入文字后，需要点击“确定”触发并填写网页中的文字。
2）要输入的文字
自定义关键词进入
3）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
4）元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。
5）使用循环
与循环步骤结合使用，循环多个 关键词 输入，然后执行同一组进程。循环输入 关键词，应该是循环步骤的第一个子步骤。如果勾选该选项，则无需手动填写要输入的文本，文本会自动显示循环设置的文本列表的当前循环项
6）自定义
自定义，即自定义定位文本输入框。一般情况下，优采云会自动生成定位输入框的XPath，自动生成的定位XPath是正确可用的。如果自动生成的定位输入框的XPath不能满足要求，我们需要自定义输入才能正确定位输入框的XPath。
4、提取数据
该步骤根据数据提取模板的配置从网页中提取数据，也可以配置为提取URL、网页标题，或者生成当前时间等一些数据。
1) 抓取模板
此步骤根据数据提取模板的配置从网页中提取数据
① 字段名称
为捕获的数据字段赋予别名，例如新闻标题、新闻正文
② 提取数据
从网页中提取的数据将在此列中显示抓取的样本
③ 找不到怎么办
将该字段留空，将整行留空，或使用某个固定值。
2）操作名
可自定义操作的名称
3）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
4） 或元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。
5）使用循环
它与循环步骤结合使用，以重复从循环中设置的多个元素中提取数据。适用于循环单个固定元素，循环固定元素列表，循环非固定元素列表。如果勾选此选项，将根据抓取规则从循环设置的元素中提取样本数据。使用此选项时，数据提取步骤应该是循环步骤的子步骤，但不一定是第一步。
6）添加特殊字段
可以添加当前时间、固定字段、空字段、当前网页信息（页面URL、页面标题...）等特殊字段
7）自定义处理字段
①
：自定义字段按钮，选择字段后点击该按钮自定义抓取方式、自定义定位元素方式、格式化数据、自定义数据合并方式
②
：删除按钮，选中字段后点击此按钮删除字段
③
：上移和下移按钮，选择一个字段并单击此按钮可以上移或下移该字段
④
：导入导出抓取配置按钮，可以点击导出抓取配置按钮，将配置好的模板保存到所需位置。下次需要时，点击导入抓取配置按钮，直接导入并使用抓取配置
5、循环
此步骤用于重复一系列步骤，根据不同配置支持多种模式
1）操作名
自定义动作名称
2）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
3） 或元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。
4） iframe 中的元素，Iframe XPath
如果循环中设置的元素在一个Iframe中，请勾选该选项，并在下面的Iframe XPath中填写Iframe XPath；Iframe XPath 元素所在的 Iframe 的路径，该设置只有在勾选“Element in Iframe”时才可用。生效
5）循环模式
① 循环单个元素，如在一个循环中每页点击下一个按钮，当翻到最后一页时，当前循环会自动结束
② 循环固定元素，例如循环浏览一个页面中指定的多个元素。对列表中的元素一一进行特定的操作，比如循环点击，从中提取数据，鼠标悬停在元素上，当所有元素都循环完后自动结束当前循环
③ 循环不固定元素列表：用于需要循环处理多页，但每页要处理的元素个数不固定的情况。当元素列表不固定时，可以指定一个动态路径（多个元素符合这个路径，即多个元素可以按照这个路径定位），系统会先根据指定的路径找到一个元素列表，然后执行下面的“固定”路径。元素列表”相同的操作
④ 循环 URL 列表：主要用于循环打开一批指定 URL 的网页，然后执行相同的处理步骤。与打开网页操作配合使用，指定一个URL列表，并确保循环中打开网页操作的当前循环项标志被勾选，以便一一打开URL列表中的连接。
⑤ 循环文本列表：主要用于循环输入一批指定的文本，然后执行相同的处理步骤 查看全部
自动抓取网页数据(打开网页的几种方法和设置方法，你知道吗？)
1、打开网页
这一步根据设置的URL打开网页，一般是网页采集流程的第一步，用于打开指定的网站或网页。如果需要打开多个相似的 URL 来执行同一个 采集 进程，则应将它们放在循环内，勾选使用循环，并将其用作第一个子步骤。
1）页面网址
页面URL，一般可以从网页浏览器的地址栏复制过来，如：
2）操作名
自定义动作名称
3）超时
在页面完成加载之前等待的最长时间。如果网页打开很慢，或者长时间无法打开，则进程等待到超时指定的时间，然后无论网页是否加载，都直接执行下一步。应避免设置太长的超时，因为这会影响 采集 速度
4）阻止弹出窗口
它用于阻止网页上的弹出广告。如果打开的网页偶尔会变成另一个广告页面，您可以使用此选项来防止广告页面弹出。
5）使用循环
它与循环步骤结合使用，重复打开多个相似的网页，然后执行同一组流程。在循环中打开页面时，应该是循环步骤的第一个子步骤。如果勾选该选项，则无需手动设置网页地址，网页地址会自动显示loop-set URL列表的当前循环项。
6）滚动页面
部分网页打开网页后没有显示全部数据，导致采集异常停止或数据不完整。因此，您需要滚动鼠标滚轮或将页面滚动条拖到底部以加载未显示的数据。加载页面后使用此选项向下滚动。滚动方式有两种：向下滚动一屏和直接滚动到底部。一般来说，滚动一屏，页面加载效果会比直接滚动到底部要好，但是比较耗时。时间间隔和滚动次数应根据所需数据的显示次数合理设置。
7）清除缓存
在优采云中，如果需要切换账号，可以使用清除浏览器缓存，重置其他账号
8）自定义cookies
cookie 是指存储在用户本地终端上的一些数据（通常是加密的），用于识别用户身份和跟踪会话。在优采云中可以通过预登录获取页面cookie，并通过勾选打开网页时使用指定cookie获取登录cookie来记住登录状态。获取当前页面cookie，可以点击查看cookie。此外，您还可以自定义cookies，请参考
9）再试一次
如果网页没有成功打开预期的页面，例如显示服务器错误（500）、访问频率太快等，或者跳转到其他不应该正常打开的页面，可以使用该选项进行重试，但必须使用以下重试参数执行，请注意以下判断如果出现其中任何一个都会重试。
① 当前网页的 URL/text/XPath，包括/不包括
如果当前页面 URL/text/XPath 总是出现/不出现特殊内容，使用该选项判断是否打开了预期的页面，需要重试
② 最大重试次数
为了避免无限制的重复尝试，请使用此选项限制重复尝试的最大次数。如果重试次数达到最大允许次数仍然失败，则进程停止重试，继续下一步
③ 时间间隔
两次重试之间的等待时间。一般来说，当打开网页出现错误时，很有可能会立即重试同样的错误。如果等待正确，您可能会成功打开预期的网页，但应尽量避免设置过长的等待时间。时间，因为这会影响 采集速度
在重试过程中，还可以配合切换代理IP和浏览器版本，避免网站对采集的阻塞。在某些情况下重试和切换 IP 将比设置固定时间切换 IP 消耗更少的代理 IP。详情请参阅：
2、点击元素
此步骤对网页上的指定元素执行左键单击动作，例如单击按钮、单击超链接等。
1）操作名
自定义动作名称
2）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
3） 或元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。那么优采云会在第8秒元素加载完毕后立即结束循环的执行，并执行循环提取操作。4）使用循环
与循环步骤配合使用，重复点击循环中设置的多个元素，适用于循环单个固定元素，循环固定元素列表，循环非固定元素列表。如果选中该选项，则无需设置要单击的元素。被点击的元素会自动显示当前循环设置的循环项。使用此选项时，应将其用作循环步骤的子步骤，但不必是第一个子步骤。
5）打开新标签
如果您希望元素在单击时在新选项卡而不是当前页面中打开，请选中此选项。一般情况下，当您需要在一个页面上循环浏览多个超链接时，您需要勾选该选项以保留列表页面，以便您可以点击列表页面上的下一个超链接；但是如果您循环浏览下一页，则取消选中此选项以在当前页面上打开下一页
6）ajax 加载
Ajax 或异步加载是一种无需重新加载网页即可刷新本地数据的技术，因此进程无法检测网页何时加载，也无法决定何时执行下一步。这将在继续执行之前等待默认的 120 秒时间，导致 采集 太慢。使用此选项，流程会在继续后续流程步骤之前等待设置的超时。此选项需要与异步加载超时一起使用。
Ajax timeout：等待异步加载完成的时间。单击元素后，该过程将开始计时。达到超时时间后，将执行下一个流程步骤。时间长度应根据网页中所需数据的加载速度来设置。简单多了1-2秒。此选项需要与异步加载一起使用。通常，使用此选项时，您无法选中“在新选项卡中打开”。
7）页面加速
有些网页不是 ajax 网页。勾选该选项后，系统会根据网页的加载情况判断是否加载了采集的数据。如果待采集的数据已经加载，但网页还在加载，强制停止加载，进入下一步。因为是系统自动判断的，可能有问题，一般不建议用这个
8）定位锚
Anchor是网页制作中的一种超链接，也叫anchor。命名锚点，如快速定位器，是页面中非常常见的超链接。在优采云中，对于使用定位anchor的网页，可以通过输入anchor id来快速定位页面中的anchors
9）滚动页面（与在打开的页面中滚动相同）
有些网页加载后没有显示全部数据，需要滚动鼠标滚轮或将页面滚动条拖到底部才能加载未显示的数据。加载页面后，使用此选项滚动到底部。
10）重试（与打开网页重试相同）
如果网页没有成功打开预期的页面，例如显示服务器错误（500）、访问频率太快等，或者跳转到其他正常执行时不应该出现的页面，可以使用该选项进行重试，但必须使用以下重试参数执行，请注意以下任何判断都会导致重试
① 当前网页的 URL/text/XPath，包括/不包括
如果当前页面 URL/text/XPath 总是出现/没有出现特殊内容，使用该选项判断预期页面没有打开，需要重试
② 最大重试次数
为了避免无限制的重复尝试，请使用此选项限制重复尝试的最大次数。如果重试次数达到最大允许次数仍然失败，则进程将停止重试并继续下一步。
③ 时间间隔
两次重试之间的等待时间。一般来说，当打开网页出现错误时，很有可能会立即重试同样的错误。如果等待正确，您可能会成功打开预期的网页，但应尽量避免设置过长的等待时间。时间，因为这会影响 采集速度
3、输入文字
本步骤在输入框中输入指定的文字，例如输入搜索关键词，输入账号等。在网页的输入框中输入设置的文字，如关键词 使用搜索引擎时
1）输入框
一般来说，当显示“Type:INPUT”字样时，输入框生效。如果显示为空白，则输入框无效。但是也有一些网页输入框不是“INPUT”的，所以主要看网页中文字输入是否流畅。在某些网页中，输入文字后，需要点击“确定”触发并填写网页中的文字。
2）要输入的文字
自定义关键词进入
3）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
4）元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。
5）使用循环
与循环步骤结合使用，循环多个 关键词 输入，然后执行同一组进程。循环输入 关键词，应该是循环步骤的第一个子步骤。如果勾选该选项，则无需手动填写要输入的文本，文本会自动显示循环设置的文本列表的当前循环项
6）自定义
自定义，即自定义定位文本输入框。一般情况下，优采云会自动生成定位输入框的XPath，自动生成的定位XPath是正确可用的。如果自动生成的定位输入框的XPath不能满足要求，我们需要自定义输入才能正确定位输入框的XPath。
4、提取数据
该步骤根据数据提取模板的配置从网页中提取数据，也可以配置为提取URL、网页标题，或者生成当前时间等一些数据。
1) 抓取模板
此步骤根据数据提取模板的配置从网页中提取数据
① 字段名称
为捕获的数据字段赋予别名，例如新闻标题、新闻正文
② 提取数据
从网页中提取的数据将在此列中显示抓取的样本
③ 找不到怎么办
将该字段留空，将整行留空，或使用某个固定值。
2）操作名
可自定义操作的名称
3）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
4） 或元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。
5）使用循环
它与循环步骤结合使用，以重复从循环中设置的多个元素中提取数据。适用于循环单个固定元素，循环固定元素列表，循环非固定元素列表。如果勾选此选项，将根据抓取规则从循环设置的元素中提取样本数据。使用此选项时，数据提取步骤应该是循环步骤的子步骤，但不一定是第一步。
6）添加特殊字段
可以添加当前时间、固定字段、空字段、当前网页信息（页面URL、页面标题...）等特殊字段
7）自定义处理字段
①
：自定义字段按钮，选择字段后点击该按钮自定义抓取方式、自定义定位元素方式、格式化数据、自定义数据合并方式
②
：删除按钮，选中字段后点击此按钮删除字段
③
：上移和下移按钮，选择一个字段并单击此按钮可以上移或下移该字段
④
：导入导出抓取配置按钮，可以点击导出抓取配置按钮，将配置好的模板保存到所需位置。下次需要时，点击导入抓取配置按钮，直接导入并使用抓取配置
5、循环
此步骤用于重复一系列步骤，根据不同配置支持多种模式
1）操作名
自定义动作名称
2）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
3） 或元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。
4） iframe 中的元素，Iframe XPath
如果循环中设置的元素在一个Iframe中，请勾选该选项，并在下面的Iframe XPath中填写Iframe XPath；Iframe XPath 元素所在的 Iframe 的路径，该设置只有在勾选“Element in Iframe”时才可用。生效
5）循环模式
① 循环单个元素，如在一个循环中每页点击下一个按钮，当翻到最后一页时，当前循环会自动结束
② 循环固定元素，例如循环浏览一个页面中指定的多个元素。对列表中的元素一一进行特定的操作，比如循环点击，从中提取数据，鼠标悬停在元素上，当所有元素都循环完后自动结束当前循环
③ 循环不固定元素列表：用于需要循环处理多页，但每页要处理的元素个数不固定的情况。当元素列表不固定时，可以指定一个动态路径（多个元素符合这个路径，即多个元素可以按照这个路径定位），系统会先根据指定的路径找到一个元素列表，然后执行下面的“固定”路径。元素列表”相同的操作
④ 循环 URL 列表：主要用于循环打开一批指定 URL 的网页，然后执行相同的处理步骤。与打开网页操作配合使用，指定一个URL列表，并确保循环中打开网页操作的当前循环项标志被勾选，以便一一打开URL列表中的连接。
⑤ 循环文本列表：主要用于循环输入一批指定的文本，然后执行相同的处理步骤
自动抓取网页数据(网站收录的相关问题，不收录网站怎么办怎么办？ )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 76 次浏览 • 2022-04-08 04:18
自动抓取网页数据(网站收录的相关问题，不收录网站怎么办怎么办？
)
网站收录是网站参与排名的先决条件。搜索引擎会先收录网站到自己的索引库，然后根据算法计算排名结果。也就是说，搜索引擎没有收录网站有任何排名的机会。因此，我们需要注意自己的网站收录的情况。网站收录表示搜索引擎抓取网站的页面，并将其认为有效且可存储的页面内容数据放入搜索引擎数据库。方便用户日后查找和展示，网站收录是指搜索引擎数据库中索引的有效页面展示给用户。
网站收录是一个页面参与排名的前提条件，所以尽量增加网站收录的数量尤为重要。要完全解决 网站收录 问题，请执行 网站收录 诊断并修复问题：删除 Robots.txt 中的抓取阻止程序；删除不必要的 noindex 标签；在 网站 地图中收录要索引的页面；删除不必要的规范标签；检查页面是否为孤岛页面；修复不必要的内部nofollow链接；添加指向“强”页面的内部链接；确保页面是唯一且有价值的；删除或优化低质量页面（优化“抓取预算”）；建立高质量的反向链接；使用所有可用的推送方法。
网站收录相关问题，不收录网站怎么办？查看网站内容，网站上的内容对用户有价值吗？例如，用户可以从你那里得到什么文章？是否解决了他的问题。网站收录需要检查网站的结构，网站的结构是否合理，网站太深搜索引擎无法抓取还是 网站 代码不规范等等。可以使用百度资源搜索平台的爬取诊断功能查看爬取是否成功。网站收录检查网站是否为伪静态。所有搜索引擎都表示他们将收录动态网址，但是他们都推荐静态网址，因为动态网址太多了。参数，不友好，容易引起重复收录。
网站收录的服务器是否稳定，服务器的稳定不仅仅意味着网站可以365天随时开放访问，如果是共享IP的主机，也可能是因为服务器的IP曾经被滥用或者其他相同IP的服务器被搜索引擎惩罚过，这些原因可能会影响到你网站。因此，使用具有专用 IP 的服务器更为重要。网站收录你需要先看看网站作弊或者有黑历史，网站作弊是指你使用了一些违反搜索引擎规则的方法，被发现了，那么你将受到惩罚。你网站受到了惩罚。黑历史是指在你用这个域名做网站之前，有人用你的域名做了一些搜索引擎不喜欢的事情。
网站收录做好网站内部结构，网站收录把相关导航、地图、相关目录、锚文本留在网站等，通过外部链接对外发布，工具提交等，网站收录这一切都是为了更好的让搜索引擎蜘蛛爬取有路径的页面，而这种方式用来增加 网站收录。搜索引擎在抓取网站中的页面时，有一定的抓取规则。更广泛的版本包括大站点优先、权威站点优先、高权重站点优先、新闻源站点优先、广度爬取、深度爬取等。网站收录使用爬取规则增加< @收录,
网站收录是网站增加流量的基础，网站收录是排名的根本基础网站，所以要做好网站的收录可以提高网站的整体数据，做好网站的工作。
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)
网站收录是网站参与排名的先决条件。搜索引擎会先收录网站到自己的索引库，然后根据算法计算排名结果。也就是说，搜索引擎没有收录网站有任何排名的机会。因此，我们需要注意自己的网站收录的情况。网站收录表示搜索引擎抓取网站的页面，并将其认为有效且可存储的页面内容数据放入搜索引擎数据库。方便用户日后查找和展示，网站收录是指搜索引擎数据库中索引的有效页面展示给用户。
网站收录是一个页面参与排名的前提条件，所以尽量增加网站收录的数量尤为重要。要完全解决 网站收录 问题，请执行 网站收录 诊断并修复问题：删除 Robots.txt 中的抓取阻止程序；删除不必要的 noindex 标签；在 网站 地图中收录要索引的页面；删除不必要的规范标签；检查页面是否为孤岛页面；修复不必要的内部nofollow链接；添加指向“强”页面的内部链接；确保页面是唯一且有价值的；删除或优化低质量页面（优化“抓取预算”）；建立高质量的反向链接；使用所有可用的推送方法。
网站收录相关问题，不收录网站怎么办？查看网站内容，网站上的内容对用户有价值吗？例如，用户可以从你那里得到什么文章？是否解决了他的问题。网站收录需要检查网站的结构，网站的结构是否合理，网站太深搜索引擎无法抓取还是 网站 代码不规范等等。可以使用百度资源搜索平台的爬取诊断功能查看爬取是否成功。网站收录检查网站是否为伪静态。所有搜索引擎都表示他们将收录动态网址，但是他们都推荐静态网址，因为动态网址太多了。参数，不友好，容易引起重复收录。
网站收录的服务器是否稳定，服务器的稳定不仅仅意味着网站可以365天随时开放访问，如果是共享IP的主机，也可能是因为服务器的IP曾经被滥用或者其他相同IP的服务器被搜索引擎惩罚过，这些原因可能会影响到你网站。因此，使用具有专用 IP 的服务器更为重要。网站收录你需要先看看网站作弊或者有黑历史，网站作弊是指你使用了一些违反搜索引擎规则的方法，被发现了，那么你将受到惩罚。你网站受到了惩罚。黑历史是指在你用这个域名做网站之前，有人用你的域名做了一些搜索引擎不喜欢的事情。
网站收录做好网站内部结构，网站收录把相关导航、地图、相关目录、锚文本留在网站等，通过外部链接对外发布，工具提交等，网站收录这一切都是为了更好的让搜索引擎蜘蛛爬取有路径的页面，而这种方式用来增加 网站收录。搜索引擎在抓取网站中的页面时，有一定的抓取规则。更广泛的版本包括大站点优先、权威站点优先、高权重站点优先、新闻源站点优先、广度爬取、深度爬取等。网站收录使用爬取规则增加< @收录,
网站收录是网站增加流量的基础，网站收录是排名的根本基础网站，所以要做好网站的收录可以提高网站的整体数据，做好网站的工作。
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自动抓取网页数据(网站收录的相关问题，不收录网站怎么办怎么办？
)
网站收录是网站参与排名的先决条件。搜索引擎会先收录网站到自己的索引库，然后根据算法计算排名结果。也就是说，搜索引擎没有收录网站有任何排名的机会。因此，我们需要注意自己的网站收录的情况。网站收录表示搜索引擎抓取网站的页面，并将其认为有效且可存储的页面内容数据放入搜索引擎数据库。方便用户日后查找和展示，网站收录是指搜索引擎数据库中索引的有效页面展示给用户。
网站收录是一个页面参与排名的前提条件，所以尽量增加网站收录的数量尤为重要。要完全解决 网站收录 问题，请执行 网站收录 诊断并修复问题：删除 Robots.txt 中的抓取阻止程序；删除不必要的 noindex 标签；在 网站 地图中收录要索引的页面；删除不必要的规范标签；检查页面是否为孤岛页面；修复不必要的内部nofollow链接；添加指向“强”页面的内部链接；确保页面是唯一且有价值的；删除或优化低质量页面（优化“抓取预算”）；建立高质量的反向链接；使用所有可用的推送方法。
网站收录相关问题，不收录网站怎么办？查看网站内容，网站上的内容对用户有价值吗？例如，用户可以从你那里得到什么文章？是否解决了他的问题。网站收录需要检查网站的结构，网站的结构是否合理，网站太深搜索引擎无法抓取还是 网站 代码不规范等等。可以使用百度资源搜索平台的爬取诊断功能查看爬取是否成功。网站收录检查网站是否为伪静态。所有搜索引擎都表示他们将收录动态网址，但是他们都推荐静态网址，因为动态网址太多了。参数，不友好，容易引起重复收录。
网站收录的服务器是否稳定，服务器的稳定不仅仅意味着网站可以365天随时开放访问，如果是共享IP的主机，也可能是因为服务器的IP曾经被滥用或者其他相同IP的服务器被搜索引擎惩罚过，这些原因可能会影响到你网站。因此，使用具有专用 IP 的服务器更为重要。网站收录你需要先看看网站作弊或者有黑历史，网站作弊是指你使用了一些违反搜索引擎规则的方法，被发现了，那么你将受到惩罚。你网站受到了惩罚。黑历史是指在你用这个域名做网站之前，有人用你的域名做了一些搜索引擎不喜欢的事情。
网站收录做好网站内部结构，网站收录把相关导航、地图、相关目录、锚文本留在网站等，通过外部链接对外发布，工具提交等，网站收录这一切都是为了更好的让搜索引擎蜘蛛爬取有路径的页面，而这种方式用来增加 网站收录。搜索引擎在抓取网站中的页面时，有一定的抓取规则。更广泛的版本包括大站点优先、权威站点优先、高权重站点优先、新闻源站点优先、广度爬取、深度爬取等。网站收录使用爬取规则增加< @收录,
网站收录是网站增加流量的基础，网站收录是排名的根本基础网站，所以要做好网站的收录可以提高网站的整体数据，做好网站的工作。
自动抓取网页数据( 能否制作一个随网站自动同步的Excel表呢？答案是肯定 )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 63 次浏览 • 2022-04-06 11:02
自动抓取网页数据(
能否制作一个随网站自动同步的Excel表呢？答案是肯定
)
Excel竟然有这种棘手的操作！自动同步网站数据
新浪科技综合 05/06/00:15
本文来自太平洋互联网
有时我们需要从网站中获取一些数据，传统的做法是直接复制粘贴到Excel中。但是，由于页面结构不同，并非所有副本都可以使用。有时即使成功了，得到的数据也是“死数据”。以后一旦有更新，就必须不断重复上述操作。我可以制作与 网站 自动同步的 Excel 工作表吗？答案是肯定的，这就是 Excel 中的 Power Query 功能。
1.打开网页
以下页面为中国地震台网官方页面（ ）。每当发生地震时，都会在此处自动更新。由于我们要抓取它，所以我们需要先打开页面。
首先打开你要爬取的网页
2.确定爬取范围
打开Excel，点击“数据”→“获取数据”→“从其他来源”，将要爬取的URL粘贴进去。此时Power Query会自动分析网页，然后在check中显示分析结果盒子。以本文为例，Power Query分析两组表，点击找到我们需要的，然后点击“转换数据”。片刻之后，Power Query 将自动完成导入。
构建查询以确定爬网的范围
3.数据清洗
导入完成后，可以通过Power Query进行数据清理。所谓“清理”，就是一个预先筛选的过程，在这里我们可以选择我们需要的记录，或者对不需要的列进行删除和排序。右键负责删除数据列，面板中的“保留行”用于过滤你需要的记录。清理完成后，点击左上角的“关闭并上传”，上传Excel。
数据“预清洗”
4. 格式化
数据上传到Excel后，可以继续格式化。这里的处理主要包括修改表格样式、文字大小、背景颜色、对齐方式、行高列宽、添加标题等。通俗地说就是一些美化操作，最后我们得到了下表。
美化餐桌
5.设置自动同步间隔
目前表基础已经完成，但是像复制粘贴一样，此时得到的仍然只是一堆“死数据”。要使表格自动更新，需要点击“查询工具”→“编辑”→“属性”，勾选“刷新频率”和“打开文件时刷新数据”。处理完成后，可以自动同步表。
将内容设置为自动同步
注意：默认情况下，数据刷新会导致列宽发生变化。这时候可以点击“表格工具”→“外部表格数据”→“属性”，取消“调整列宽”前面的复选框来解决这个问题。
更新时防止破坏表格格式
写在最后
这种技术非常实用，尤其是在做一些动态报表的时候，可以大大减少人工提取的麻烦。嗯，这就是本期想和大家分享的一个小技巧，是不是很有用！
查看全部
能否制作一个随网站自动同步的Excel表呢？答案是肯定
)
Excel竟然有这种棘手的操作！自动同步网站数据
新浪科技综合 05/06/00:15
本文来自太平洋互联网
有时我们需要从网站中获取一些数据，传统的做法是直接复制粘贴到Excel中。但是，由于页面结构不同，并非所有副本都可以使用。有时即使成功了，得到的数据也是“死数据”。以后一旦有更新，就必须不断重复上述操作。我可以制作与 网站 自动同步的 Excel 工作表吗？答案是肯定的，这就是 Excel 中的 Power Query 功能。
1.打开网页
以下页面为中国地震台网官方页面（ ）。每当发生地震时，都会在此处自动更新。由于我们要抓取它，所以我们需要先打开页面。
首先打开你要爬取的网页
2.确定爬取范围
打开Excel，点击“数据”→“获取数据”→“从其他来源”，将要爬取的URL粘贴进去。此时Power Query会自动分析网页，然后在check中显示分析结果盒子。以本文为例，Power Query分析两组表，点击找到我们需要的，然后点击“转换数据”。片刻之后，Power Query 将自动完成导入。
构建查询以确定爬网的范围
3.数据清洗
导入完成后，可以通过Power Query进行数据清理。所谓“清理”，就是一个预先筛选的过程，在这里我们可以选择我们需要的记录，或者对不需要的列进行删除和排序。右键负责删除数据列，面板中的“保留行”用于过滤你需要的记录。清理完成后，点击左上角的“关闭并上传”，上传Excel。
数据“预清洗”
4. 格式化
数据上传到Excel后，可以继续格式化。这里的处理主要包括修改表格样式、文字大小、背景颜色、对齐方式、行高列宽、添加标题等。通俗地说就是一些美化操作，最后我们得到了下表。
美化餐桌
5.设置自动同步间隔
目前表基础已经完成，但是像复制粘贴一样，此时得到的仍然只是一堆“死数据”。要使表格自动更新，需要点击“查询工具”→“编辑”→“属性”，勾选“刷新频率”和“打开文件时刷新数据”。处理完成后，可以自动同步表。
将内容设置为自动同步
注意：默认情况下，数据刷新会导致列宽发生变化。这时候可以点击“表格工具”→“外部表格数据”→“属性”，取消“调整列宽”前面的复选框来解决这个问题。
更新时防止破坏表格格式
写在最后
这种技术非常实用，尤其是在做一些动态报表的时候，可以大大减少人工提取的麻烦。嗯，这就是本期想和大家分享的一个小技巧，是不是很有用！
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自动抓取网页数据(
能否制作一个随网站自动同步的Excel表呢？答案是肯定
)
Excel竟然有这种棘手的操作！自动同步网站数据
新浪科技综合 05/06/00:15
本文来自太平洋互联网
有时我们需要从网站中获取一些数据，传统的做法是直接复制粘贴到Excel中。但是，由于页面结构不同，并非所有副本都可以使用。有时即使成功了，得到的数据也是“死数据”。以后一旦有更新，就必须不断重复上述操作。我可以制作与 网站 自动同步的 Excel 工作表吗？答案是肯定的，这就是 Excel 中的 Power Query 功能。
1.打开网页
以下页面为中国地震台网官方页面（ ）。每当发生地震时，都会在此处自动更新。由于我们要抓取它，所以我们需要先打开页面。
首先打开你要爬取的网页
2.确定爬取范围
打开Excel，点击“数据”→“获取数据”→“从其他来源”，将要爬取的URL粘贴进去。此时Power Query会自动分析网页，然后在check中显示分析结果盒子。以本文为例，Power Query分析两组表，点击找到我们需要的，然后点击“转换数据”。片刻之后，Power Query 将自动完成导入。
构建查询以确定爬网的范围
3.数据清洗
导入完成后，可以通过Power Query进行数据清理。所谓“清理”，就是一个预先筛选的过程，在这里我们可以选择我们需要的记录，或者对不需要的列进行删除和排序。右键负责删除数据列，面板中的“保留行”用于过滤你需要的记录。清理完成后，点击左上角的“关闭并上传”，上传Excel。
数据“预清洗”
4. 格式化
数据上传到Excel后，可以继续格式化。这里的处理主要包括修改表格样式、文字大小、背景颜色、对齐方式、行高列宽、添加标题等。通俗地说就是一些美化操作，最后我们得到了下表。
美化餐桌
5.设置自动同步间隔
目前表基础已经完成，但是像复制粘贴一样，此时得到的仍然只是一堆“死数据”。要使表格自动更新，需要点击“查询工具”→“编辑”→“属性”，勾选“刷新频率”和“打开文件时刷新数据”。处理完成后，可以自动同步表。
将内容设置为自动同步
注意：默认情况下，数据刷新会导致列宽发生变化。这时候可以点击“表格工具”→“外部表格数据”→“属性”，取消“调整列宽”前面的复选框来解决这个问题。
更新时防止破坏表格格式
写在最后
这种技术非常实用，尤其是在做一些动态报表的时候，可以大大减少人工提取的麻烦。嗯，这就是本期想和大家分享的一个小技巧，是不是很有用！
自动抓取网页数据( WebScraper翻页——控制链接批量数据上篇文章我们爬取了豆瓣电影TOP250 )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 98 次浏览 • 2022-04-06 11:01
自动抓取网页数据(
WebScraper翻页——控制链接批量数据上篇文章我们爬取了豆瓣电影TOP250
)
这是简易数据分析系列文章 的第五部分。
原文首发于博客园：Web Scraper Page Turning - Controlling Links to Grab Data
在上一篇文章中，我们爬取了豆瓣电影TOP250排名前25的电影数据。今天我们将对原有的Web Scraper配置做一些小改动，让爬虫可以爬取全部250部电影数据。
前面我们说过，爬虫的本质是寻找规则。这些程序员在设计网页时，肯定会遵循一些规则。当我们找到规则时，我们可以预测它们的行为并实现我们的目标。
今天我们就来寻找豆瓣的规则网站，想办法把所有的数据都抓起来。今天的规则从经常被忽视的 URL 链接开始。
1.链接分析
我们来看看第一页的豆瓣网址链接：
这显然是一个豆瓣电影网站。top250没什么好说的。这是网页内容的第一眼。豆瓣前250电影没话说？后面有一个start=0&filter=。根据英文提示，好像是说filter（过滤器），从0开始（开始）
看第二页的URL链接，前面一样，只是后面的参数变了，变成start=25，从25开始；
我们再看第三页的链接，参数变成start=50，从50开始；
分析3个环节，我们很容易得出规律：
start=0，表示从第 1 部电影开始，放映 1-25 部电影 start=25，表示从第 26 部电影开始，放映 26-50 部电影 start=50，表示从第 51 部电影开始，放映 51 -75部电影...start=225，表示从第226部电影开始，放映226-250部电影
一旦找到规则，就很容易处理，只要技术提供支持。随着深入研究，你会发现Web Scraper的操作并不难，最重要的是要思考的是法治。
2.Web Scraper 控制链接参数翻页
Web Scraper 为这种通过超链接数字分页获取分页数据的网页提供了非常方便的操作，即范围说明符。
比如你要爬取的网页链接是这样的：
可以写[1-3]，把链接改成这个，Web Scraper会自动爬取这三个网页的内容。
当然，也可以写成 [1-100]，这样会爬取前 100 页。
那么我们之前分析的豆瓣网页呢？不是从 1 递增到 100，而是每跳 25 次 0 -> 25 -> 50 -> 75，怎么办？
其实也很简单。这种情况可以用 [0-100:25] 表示。每25个是一个网页，100/25=4，前4个网页被爬取放到豆瓣电影场景中，我们只需要把链接改成如下：
[0-225:25]&过滤器=
这样，Web Scraper 就会爬取 TOP250 的所有网页。
3.捕获数据
解决了链接问题，接下来就是如何在Web Scraper中修改链接，很简单，鼠标点两下：
1.点击Stiemaps，在新面板点击ID为top250的数据列；
2.进入新面板后，找到Stiemap top250 Tab，点击，然后在下拉菜单中点击Edit metadata；
3.修改原来的URL，图中红框就是区别：
修改超链接后，我们可以重新爬取网页。操作同上，这里简单重复一下：
单击站点地图 top250 下拉菜单中的抓取按钮。在新操作面板的两个输入框中输入 2000。单击开始抓取蓝色按钮开始抓取数据。抓取完成后，点击面板上的刷新蓝色按钮，检测我们抓取的数据。
如果在这里操作并抓取成功，你会发现所有的数据都被抓取了，但是顺序是乱序的。
这里我们不关心顺序，因为这属于数据清洗的内容，而我们现在的话题是数据抓取。先完成相关知识点，再攻克下一个知识点，是比较合理的学习方式。
本期讲的是通过修改超链接来抓取250部电影的名字。下一期我们会讲一些简单易行的内容来换个思路，讲讲Web Scraper如何导入别人写的爬虫文件，导出自己写的爬虫软件。
参考阅读：
简单数据分析04 | 网络爬虫初审--抢豆瓣高分电影
查看全部
WebScraper翻页——控制链接批量数据上篇文章我们爬取了豆瓣电影TOP250
)
这是简易数据分析系列文章 的第五部分。
原文首发于博客园：Web Scraper Page Turning - Controlling Links to Grab Data
在上一篇文章中，我们爬取了豆瓣电影TOP250排名前25的电影数据。今天我们将对原有的Web Scraper配置做一些小改动，让爬虫可以爬取全部250部电影数据。
前面我们说过，爬虫的本质是寻找规则。这些程序员在设计网页时，肯定会遵循一些规则。当我们找到规则时，我们可以预测它们的行为并实现我们的目标。
今天我们就来寻找豆瓣的规则网站，想办法把所有的数据都抓起来。今天的规则从经常被忽视的 URL 链接开始。
1.链接分析
我们来看看第一页的豆瓣网址链接：
这显然是一个豆瓣电影网站。top250没什么好说的。这是网页内容的第一眼。豆瓣前250电影没话说？后面有一个start=0&filter=。根据英文提示，好像是说filter（过滤器），从0开始（开始）
看第二页的URL链接，前面一样，只是后面的参数变了，变成start=25，从25开始；
我们再看第三页的链接，参数变成start=50，从50开始；
分析3个环节，我们很容易得出规律：
start=0，表示从第 1 部电影开始，放映 1-25 部电影 start=25，表示从第 26 部电影开始，放映 26-50 部电影 start=50，表示从第 51 部电影开始，放映 51 -75部电影...start=225，表示从第226部电影开始，放映226-250部电影
一旦找到规则，就很容易处理，只要技术提供支持。随着深入研究，你会发现Web Scraper的操作并不难，最重要的是要思考的是法治。
2.Web Scraper 控制链接参数翻页
Web Scraper 为这种通过超链接数字分页获取分页数据的网页提供了非常方便的操作，即范围说明符。
比如你要爬取的网页链接是这样的：
可以写[1-3]，把链接改成这个，Web Scraper会自动爬取这三个网页的内容。
当然，也可以写成 [1-100]，这样会爬取前 100 页。
那么我们之前分析的豆瓣网页呢？不是从 1 递增到 100，而是每跳 25 次 0 -> 25 -> 50 -> 75，怎么办？
其实也很简单。这种情况可以用 [0-100:25] 表示。每25个是一个网页，100/25=4，前4个网页被爬取放到豆瓣电影场景中，我们只需要把链接改成如下：
[0-225:25]&过滤器=
这样，Web Scraper 就会爬取 TOP250 的所有网页。
3.捕获数据
解决了链接问题，接下来就是如何在Web Scraper中修改链接，很简单，鼠标点两下：
1.点击Stiemaps，在新面板点击ID为top250的数据列；
2.进入新面板后，找到Stiemap top250 Tab，点击，然后在下拉菜单中点击Edit metadata；
3.修改原来的URL，图中红框就是区别：
修改超链接后，我们可以重新爬取网页。操作同上，这里简单重复一下：
单击站点地图 top250 下拉菜单中的抓取按钮。在新操作面板的两个输入框中输入 2000。单击开始抓取蓝色按钮开始抓取数据。抓取完成后，点击面板上的刷新蓝色按钮，检测我们抓取的数据。
如果在这里操作并抓取成功，你会发现所有的数据都被抓取了，但是顺序是乱序的。
这里我们不关心顺序，因为这属于数据清洗的内容，而我们现在的话题是数据抓取。先完成相关知识点，再攻克下一个知识点，是比较合理的学习方式。
本期讲的是通过修改超链接来抓取250部电影的名字。下一期我们会讲一些简单易行的内容来换个思路，讲讲Web Scraper如何导入别人写的爬虫文件，导出自己写的爬虫软件。
参考阅读：
简单数据分析04 | 网络爬虫初审--抢豆瓣高分电影
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自动抓取网页数据(
WebScraper翻页——控制链接批量数据上篇文章我们爬取了豆瓣电影TOP250
)
这是简易数据分析系列文章 的第五部分。
原文首发于博客园：Web Scraper Page Turning - Controlling Links to Grab Data
在上一篇文章中，我们爬取了豆瓣电影TOP250排名前25的电影数据。今天我们将对原有的Web Scraper配置做一些小改动，让爬虫可以爬取全部250部电影数据。
前面我们说过，爬虫的本质是寻找规则。这些程序员在设计网页时，肯定会遵循一些规则。当我们找到规则时，我们可以预测它们的行为并实现我们的目标。
今天我们就来寻找豆瓣的规则网站，想办法把所有的数据都抓起来。今天的规则从经常被忽视的 URL 链接开始。
1.链接分析
我们来看看第一页的豆瓣网址链接：
这显然是一个豆瓣电影网站。top250没什么好说的。这是网页内容的第一眼。豆瓣前250电影没话说？后面有一个start=0&filter=。根据英文提示，好像是说filter（过滤器），从0开始（开始）
看第二页的URL链接，前面一样，只是后面的参数变了，变成start=25，从25开始；
我们再看第三页的链接，参数变成start=50，从50开始；
分析3个环节，我们很容易得出规律：
start=0，表示从第 1 部电影开始，放映 1-25 部电影 start=25，表示从第 26 部电影开始，放映 26-50 部电影 start=50，表示从第 51 部电影开始，放映 51 -75部电影...start=225，表示从第226部电影开始，放映226-250部电影
一旦找到规则，就很容易处理，只要技术提供支持。随着深入研究，你会发现Web Scraper的操作并不难，最重要的是要思考的是法治。
2.Web Scraper 控制链接参数翻页
Web Scraper 为这种通过超链接数字分页获取分页数据的网页提供了非常方便的操作，即范围说明符。
比如你要爬取的网页链接是这样的：
可以写[1-3]，把链接改成这个，Web Scraper会自动爬取这三个网页的内容。
当然，也可以写成 [1-100]，这样会爬取前 100 页。
那么我们之前分析的豆瓣网页呢？不是从 1 递增到 100，而是每跳 25 次 0 -> 25 -> 50 -> 75，怎么办？
其实也很简单。这种情况可以用 [0-100:25] 表示。每25个是一个网页，100/25=4，前4个网页被爬取放到豆瓣电影场景中，我们只需要把链接改成如下：
[0-225:25]&过滤器=
这样，Web Scraper 就会爬取 TOP250 的所有网页。
3.捕获数据
解决了链接问题，接下来就是如何在Web Scraper中修改链接，很简单，鼠标点两下：
1.点击Stiemaps，在新面板点击ID为top250的数据列；
2.进入新面板后，找到Stiemap top250 Tab，点击，然后在下拉菜单中点击Edit metadata；
3.修改原来的URL，图中红框就是区别：
修改超链接后，我们可以重新爬取网页。操作同上，这里简单重复一下：
单击站点地图 top250 下拉菜单中的抓取按钮。在新操作面板的两个输入框中输入 2000。单击开始抓取蓝色按钮开始抓取数据。抓取完成后，点击面板上的刷新蓝色按钮，检测我们抓取的数据。
如果在这里操作并抓取成功，你会发现所有的数据都被抓取了，但是顺序是乱序的。
这里我们不关心顺序，因为这属于数据清洗的内容，而我们现在的话题是数据抓取。先完成相关知识点，再攻克下一个知识点，是比较合理的学习方式。
本期讲的是通过修改超链接来抓取250部电影的名字。下一期我们会讲一些简单易行的内容来换个思路，讲讲Web Scraper如何导入别人写的爬虫文件，导出自己写的爬虫软件。
参考阅读：
简单数据分析04 | 网络爬虫初审--抢豆瓣高分电影
自动抓取网页数据(网站抓取是一个用Python编写的Web爬虫和Web框架)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 67 次浏览 • 2022-04-04 09:18
自动抓取网页数据(网站抓取是一个用Python编写的Web爬虫和Web框架)
网站Crawling 是一个用 Python 编写的网络爬虫和网络抓取框架。网站Scraping 是一个完整的框架，因此它收录了 Web 抓取所需的一切，包括用于发送 HTTP 请求和从下载的 HTML 页面中解析数据的模块。它可以渲染 JavaScript，网站从网页中抓取和解析数据变得容易。它位于 HTML 或 XML 解析器之上，为网站管理员提供了一种 Python 方式来访问数据。所以网站爬取是站长需要了解的采集文章填充网站内容的工具。
网页抓取是一种从网页中获取页面内容的技术。通常通过 网站 抓取，使用低级超文本传输协议来模拟正常的人类访问。网络抓取与网络索引非常相似，其中网络索引是指大多数搜索引擎使用的机器人或网络爬虫等技术。相比之下，网络抓取更侧重于将网络上的非结构化数据（通常为 HTML 格式）转换为可以在中央数据库和电子表格中存储和分析的结构化数据。网络抓取还涉及网络自动化，它使用计算机软件来模拟人类浏览。
网页抓取文本搜索和正则表达式：文本搜索和正则表达式可以有效地从页面中提取所需的内容。网页抓取可以在基于UNIX的系统上使用grep，在其他平台或其他编程语言（如Perl、Python）中都有对应的命令或语法。网页抓取是基于HTTP编程的：无论是静态网页还是动态网页，都可以通过向服务器发送HTTP请求来获取，所以可以直接通过socket编程来实现。
网站爬取的HTML解析器：很多网站使用数据库来存储自己的数据，当用户访问时，由程序按照指定的格式自动生成。因此，可以使用语法分析器对网站爬取得到的HTML页面进行解析，然后使用HTML标签提取出需要的内容。使用 HTML 解析器比文本搜索和正则表达式更健壮，并且避免构造复杂的正则表达式。
网站爬虫应用，从搜索引擎优化（SEO）分析到搜索引擎索引、一般性能监控等，它的一些应用可能还包括爬取网页。网站抓取只需要提交网站首页URL，其他页面（如列表页、内容页）会自动抓取。网站抓取的模板收录HTML、CSS、图片、JS、Flash等目录并保存在原站点结构中，替换对应的cms标签即可使用。
网站 掌握最新海量网络信息采集、处理、存储、全文检索、中文处理和文本挖掘技术，可实时监控最新新闻、论坛、博客、微博和视频。舆情信息帮助站长及时、全面、准确地掌握网络动态，自动采集到自己网站，用户填写网站的内容。
网站爬虫采用自然语言处理技术，保证抓取信息的准确性、分类的准确性和否定判断的准确性。网站抓取相似文章识别，准确识别出内容相似的文章，可用于文章的去重和识别。网站爬取无需模板，方便随时添加采集源，不受网页修改影响。网站捕捉全方位的数据分析展示功能，多角度多层次展示内容特征，揭示数据规律，帮助站长更好的管理和维护网站。返回搜狐，查看更多 查看全部
网站Crawling 是一个用 Python 编写的网络爬虫和网络抓取框架。网站Scraping 是一个完整的框架，因此它收录了 Web 抓取所需的一切，包括用于发送 HTTP 请求和从下载的 HTML 页面中解析数据的模块。它可以渲染 JavaScript，网站从网页中抓取和解析数据变得容易。它位于 HTML 或 XML 解析器之上，为网站管理员提供了一种 Python 方式来访问数据。所以网站爬取是站长需要了解的采集文章填充网站内容的工具。
网页抓取是一种从网页中获取页面内容的技术。通常通过 网站 抓取，使用低级超文本传输协议来模拟正常的人类访问。网络抓取与网络索引非常相似，其中网络索引是指大多数搜索引擎使用的机器人或网络爬虫等技术。相比之下，网络抓取更侧重于将网络上的非结构化数据（通常为 HTML 格式）转换为可以在中央数据库和电子表格中存储和分析的结构化数据。网络抓取还涉及网络自动化，它使用计算机软件来模拟人类浏览。
网页抓取文本搜索和正则表达式：文本搜索和正则表达式可以有效地从页面中提取所需的内容。网页抓取可以在基于UNIX的系统上使用grep，在其他平台或其他编程语言（如Perl、Python）中都有对应的命令或语法。网页抓取是基于HTTP编程的：无论是静态网页还是动态网页，都可以通过向服务器发送HTTP请求来获取，所以可以直接通过socket编程来实现。
网站爬取的HTML解析器：很多网站使用数据库来存储自己的数据，当用户访问时，由程序按照指定的格式自动生成。因此，可以使用语法分析器对网站爬取得到的HTML页面进行解析，然后使用HTML标签提取出需要的内容。使用 HTML 解析器比文本搜索和正则表达式更健壮，并且避免构造复杂的正则表达式。
网站爬虫应用，从搜索引擎优化（SEO）分析到搜索引擎索引、一般性能监控等，它的一些应用可能还包括爬取网页。网站抓取只需要提交网站首页URL，其他页面（如列表页、内容页）会自动抓取。网站抓取的模板收录HTML、CSS、图片、JS、Flash等目录并保存在原站点结构中，替换对应的cms标签即可使用。
网站 掌握最新海量网络信息采集、处理、存储、全文检索、中文处理和文本挖掘技术，可实时监控最新新闻、论坛、博客、微博和视频。舆情信息帮助站长及时、全面、准确地掌握网络动态，自动采集到自己网站，用户填写网站的内容。
网站爬虫采用自然语言处理技术，保证抓取信息的准确性、分类的准确性和否定判断的准确性。网站抓取相似文章识别，准确识别出内容相似的文章，可用于文章的去重和识别。网站爬取无需模板，方便随时添加采集源，不受网页修改影响。网站捕捉全方位的数据分析展示功能，多角度多层次展示内容特征，揭示数据规律，帮助站长更好的管理和维护网站。返回搜狐，查看更多 查看全部
自动抓取网页数据(网站抓取是一个用Python编写的Web爬虫和Web框架)
网站Crawling 是一个用 Python 编写的网络爬虫和网络抓取框架。网站Scraping 是一个完整的框架，因此它收录了 Web 抓取所需的一切，包括用于发送 HTTP 请求和从下载的 HTML 页面中解析数据的模块。它可以渲染 JavaScript，网站从网页中抓取和解析数据变得容易。它位于 HTML 或 XML 解析器之上，为网站管理员提供了一种 Python 方式来访问数据。所以网站爬取是站长需要了解的采集文章填充网站内容的工具。
网页抓取是一种从网页中获取页面内容的技术。通常通过 网站 抓取，使用低级超文本传输协议来模拟正常的人类访问。网络抓取与网络索引非常相似，其中网络索引是指大多数搜索引擎使用的机器人或网络爬虫等技术。相比之下，网络抓取更侧重于将网络上的非结构化数据（通常为 HTML 格式）转换为可以在中央数据库和电子表格中存储和分析的结构化数据。网络抓取还涉及网络自动化，它使用计算机软件来模拟人类浏览。
网页抓取文本搜索和正则表达式：文本搜索和正则表达式可以有效地从页面中提取所需的内容。网页抓取可以在基于UNIX的系统上使用grep，在其他平台或其他编程语言（如Perl、Python）中都有对应的命令或语法。网页抓取是基于HTTP编程的：无论是静态网页还是动态网页，都可以通过向服务器发送HTTP请求来获取，所以可以直接通过socket编程来实现。
网站爬取的HTML解析器：很多网站使用数据库来存储自己的数据，当用户访问时，由程序按照指定的格式自动生成。因此，可以使用语法分析器对网站爬取得到的HTML页面进行解析，然后使用HTML标签提取出需要的内容。使用 HTML 解析器比文本搜索和正则表达式更健壮，并且避免构造复杂的正则表达式。
网站爬虫应用，从搜索引擎优化（SEO）分析到搜索引擎索引、一般性能监控等，它的一些应用可能还包括爬取网页。网站抓取只需要提交网站首页URL，其他页面（如列表页、内容页）会自动抓取。网站抓取的模板收录HTML、CSS、图片、JS、Flash等目录并保存在原站点结构中，替换对应的cms标签即可使用。
网站 掌握最新海量网络信息采集、处理、存储、全文检索、中文处理和文本挖掘技术，可实时监控最新新闻、论坛、博客、微博和视频。舆情信息帮助站长及时、全面、准确地掌握网络动态，自动采集到自己网站，用户填写网站的内容。
网站爬虫采用自然语言处理技术，保证抓取信息的准确性、分类的准确性和否定判断的准确性。网站抓取相似文章识别，准确识别出内容相似的文章，可用于文章的去重和识别。网站爬取无需模板，方便随时添加采集源，不受网页修改影响。网站捕捉全方位的数据分析展示功能，多角度多层次展示内容特征，揭示数据规律，帮助站长更好的管理和维护网站。返回搜狐，查看更多
自动抓取网页数据(程序员自动抓取网页数据完全依赖于爬虫。谢邀)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 103 次浏览 • 2022-04-03 19:03
自动抓取网页数据(程序员自动抓取网页数据完全依赖于爬虫。谢邀)
自动抓取网页数据完全依赖于爬虫。
谢邀。我大概算是程序员一枚吧。如果要纯手工duangduang得把页面从上到下一条一条清理掉，先用viewport规范了一下子元素的大小（可以了解一下maximumsizescreenposition，user-agentallow头是否兼容），当然会牺牲响应速度。然后是看看ua是不是正确，当然也有可能是自动清理浏览器缓存的结果。
最后是看看数据库啊。首先确保数据库是正确的，所以应该是首先清楚数据库的原始格式，当然最好有格式化工具。然后是字符串的编码方式，utf-8。然后在数据库插入数据的时候要尽量少的进行字符串操作，比如字符串匹配。要不然很可能会解析乱了。然后就是json了，最好有关系型数据库知识，当然仅仅了解就行了。然后最后做各种处理后就可以去发布下载了。
我自己用python爬的一般是大众点评的页面，然后分析了一下，定时清理cookie，然后做headers正则匹配（如果一次匹配太多的话就分多次匹配，比如匹配一个月内的点评信息），定时清理了一些缓存等等，自己分析了一下页面结构，大概就是这样的，希望能帮到你。 查看全部
自动抓取网页数据完全依赖于爬虫。
谢邀。我大概算是程序员一枚吧。如果要纯手工duangduang得把页面从上到下一条一条清理掉，先用viewport规范了一下子元素的大小（可以了解一下maximumsizescreenposition，user-agentallow头是否兼容），当然会牺牲响应速度。然后是看看ua是不是正确，当然也有可能是自动清理浏览器缓存的结果。
最后是看看数据库啊。首先确保数据库是正确的，所以应该是首先清楚数据库的原始格式，当然最好有格式化工具。然后是字符串的编码方式，utf-8。然后在数据库插入数据的时候要尽量少的进行字符串操作，比如字符串匹配。要不然很可能会解析乱了。然后就是json了，最好有关系型数据库知识，当然仅仅了解就行了。然后最后做各种处理后就可以去发布下载了。
我自己用python爬的一般是大众点评的页面，然后分析了一下，定时清理cookie，然后做headers正则匹配（如果一次匹配太多的话就分多次匹配，比如匹配一个月内的点评信息），定时清理了一些缓存等等，自己分析了一下页面结构，大概就是这样的，希望能帮到你。 查看全部
自动抓取网页数据(程序员自动抓取网页数据完全依赖于爬虫。谢邀)
自动抓取网页数据完全依赖于爬虫。
谢邀。我大概算是程序员一枚吧。如果要纯手工duangduang得把页面从上到下一条一条清理掉，先用viewport规范了一下子元素的大小（可以了解一下maximumsizescreenposition，user-agentallow头是否兼容），当然会牺牲响应速度。然后是看看ua是不是正确，当然也有可能是自动清理浏览器缓存的结果。
最后是看看数据库啊。首先确保数据库是正确的，所以应该是首先清楚数据库的原始格式，当然最好有格式化工具。然后是字符串的编码方式，utf-8。然后在数据库插入数据的时候要尽量少的进行字符串操作，比如字符串匹配。要不然很可能会解析乱了。然后就是json了，最好有关系型数据库知识，当然仅仅了解就行了。然后最后做各种处理后就可以去发布下载了。
我自己用python爬的一般是大众点评的页面，然后分析了一下，定时清理cookie，然后做headers正则匹配（如果一次匹配太多的话就分多次匹配，比如匹配一个月内的点评信息），定时清理了一些缓存等等，自己分析了一下页面结构，大概就是这样的，希望能帮到你。
自动抓取网页数据(代理支持·支持TLS/SSL协议)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-04-03 11:08
自动抓取网页数据(代理支持·支持TLS/SSL协议)
· 代理支持
· 支持TLS/SSL协议
2. Cheerio（又名解析器）：
· Cheerio 提供了为服务器设计的核心 jQuery 的快速、灵活和精简的实现。
Cheerio 解析令牌并提供用于遍历/操作结果数据结构的 API。
特征：
熟悉的语法： Cheerio 实现了核心 jQuery 的一个子集。它去除了jQuery库中所有的DOM不一致和浏览痕迹，充分展示了API的魅力。
快速： Cheerio 使用非常简单、一致的 DOM 模型。因此，解析、操作和渲染非常有效。初步的端到端基准测试显示，cheerio 比 JSDOM 快 8 倍左右。
· 惊人的灵活性： Cheerio 几乎可以解析任何 HTML 或 XML 文档。
3.渗透（又名解析器）
· Osmosis 包括 HTML/XML 解析器和 webscraper。
· 它是用node.js 编写的，包括css3/xpath 选择器和轻量级http 包装器。
· 没有像 Cheerio 这样的大依赖。
特征：
· 支持 CSS 3.0 和 XPath1.0 选择器的混合
· 加载和搜索 AJAX 内容
· 记录 url、重定向和错误
· cookie jar 和自定义 cookie/header/user-agent
· 登录/表单提交、会话 cookie 和基本身份验证
· 单代理或多代理，处理代理故障
· 重试和重定向限制
4. Puppeteer（又名无头 Chrome 自动化浏览器）：
Puppeteer 是一个 Node.js 库，它提供了一个简单但高效的 API，使您能够控制 Google 的 Chrome 或 Chromium 浏览器。
它还能够在无头模式下运行 Chromium（对于在服务器上运行浏览器很有用），并且可以在不需要用户界面的情况下发送和接收请求。
最好的部分是它在后台运行，执行 API 告诉您执行的操作。
特征：
· 点击按钮、链接和图片等元素
· 自动提交表单
· 导航页面
· 使用时间线跟踪来识别问题
· 直接在浏览器中自动测试用户界面和各种前端应用程序
· 截屏
· 将网页转换为 pdf 文件
5. Apify SDK（又名完整的网页抓取框架）：
Apify SDK 是一个用于抓取和网络爬取的开源 Node.js 库。
· Apify SDK 是一个独特的工具，可以简化网络爬虫、爬虫、数据提取器和网络自动化作业的开发。
提供工具来管理和自动扩展无头 Chrome/Puppeteer 实例池、维护要抓取的 url 队列、将抓取结果存储到本地文件系统或云、轮换代理等。
· 可以在自己的应用程序中独立使用，也可以在运行在 Apify 云上的参与者中使用。
特征：
· 使用 URL 的持久队列深度爬取整个 网站。
在 CSV 文件中运行具有 100k url 的抓取代码，代码崩溃时不会丢失任何数据。
·通过旋转代理隐藏您的浏览器源。
· 定期安排代码运行和发送错误通知。
· 禁用网站 使用的浏览器指纹保护。
随着时间的推移，对网络抓取的需求也在增长。所以程序员们，你们的春天来了！抓到很多只会复制粘贴数据的妹子，用你的代码认真勾引妹子！但网络抓取也需要谨慎。归根结底，信息不是可以被窃取和出售的东西。不要像这个老铁一样炫耀：
留言，点赞，发个朋友圈 查看全部
· 代理支持
· 支持TLS/SSL协议
2. Cheerio（又名解析器）：
· Cheerio 提供了为服务器设计的核心 jQuery 的快速、灵活和精简的实现。
Cheerio 解析令牌并提供用于遍历/操作结果数据结构的 API。
特征：
熟悉的语法： Cheerio 实现了核心 jQuery 的一个子集。它去除了jQuery库中所有的DOM不一致和浏览痕迹，充分展示了API的魅力。
快速： Cheerio 使用非常简单、一致的 DOM 模型。因此，解析、操作和渲染非常有效。初步的端到端基准测试显示，cheerio 比 JSDOM 快 8 倍左右。
· 惊人的灵活性： Cheerio 几乎可以解析任何 HTML 或 XML 文档。
3.渗透（又名解析器）
· Osmosis 包括 HTML/XML 解析器和 webscraper。
· 它是用node.js 编写的，包括css3/xpath 选择器和轻量级http 包装器。
· 没有像 Cheerio 这样的大依赖。
特征：
· 支持 CSS 3.0 和 XPath1.0 选择器的混合
· 加载和搜索 AJAX 内容
· 记录 url、重定向和错误
· cookie jar 和自定义 cookie/header/user-agent
· 登录/表单提交、会话 cookie 和基本身份验证
· 单代理或多代理，处理代理故障
· 重试和重定向限制
4. Puppeteer（又名无头 Chrome 自动化浏览器）：
Puppeteer 是一个 Node.js 库，它提供了一个简单但高效的 API，使您能够控制 Google 的 Chrome 或 Chromium 浏览器。
它还能够在无头模式下运行 Chromium（对于在服务器上运行浏览器很有用），并且可以在不需要用户界面的情况下发送和接收请求。
最好的部分是它在后台运行，执行 API 告诉您执行的操作。
特征：
· 点击按钮、链接和图片等元素
· 自动提交表单
· 导航页面
· 使用时间线跟踪来识别问题
· 直接在浏览器中自动测试用户界面和各种前端应用程序
· 截屏
· 将网页转换为 pdf 文件
5. Apify SDK（又名完整的网页抓取框架）：
Apify SDK 是一个用于抓取和网络爬取的开源 Node.js 库。
· Apify SDK 是一个独特的工具，可以简化网络爬虫、爬虫、数据提取器和网络自动化作业的开发。
提供工具来管理和自动扩展无头 Chrome/Puppeteer 实例池、维护要抓取的 url 队列、将抓取结果存储到本地文件系统或云、轮换代理等。
· 可以在自己的应用程序中独立使用，也可以在运行在 Apify 云上的参与者中使用。
特征：
· 使用 URL 的持久队列深度爬取整个 网站。
在 CSV 文件中运行具有 100k url 的抓取代码，代码崩溃时不会丢失任何数据。
·通过旋转代理隐藏您的浏览器源。
· 定期安排代码运行和发送错误通知。
· 禁用网站 使用的浏览器指纹保护。
随着时间的推移，对网络抓取的需求也在增长。所以程序员们，你们的春天来了！抓到很多只会复制粘贴数据的妹子，用你的代码认真勾引妹子！但网络抓取也需要谨慎。归根结底，信息不是可以被窃取和出售的东西。不要像这个老铁一样炫耀：
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自动抓取网页数据(代理支持·支持TLS/SSL协议)
· 代理支持
· 支持TLS/SSL协议
2. Cheerio（又名解析器）：
· Cheerio 提供了为服务器设计的核心 jQuery 的快速、灵活和精简的实现。
Cheerio 解析令牌并提供用于遍历/操作结果数据结构的 API。
特征：
熟悉的语法： Cheerio 实现了核心 jQuery 的一个子集。它去除了jQuery库中所有的DOM不一致和浏览痕迹，充分展示了API的魅力。
快速： Cheerio 使用非常简单、一致的 DOM 模型。因此，解析、操作和渲染非常有效。初步的端到端基准测试显示，cheerio 比 JSDOM 快 8 倍左右。
· 惊人的灵活性： Cheerio 几乎可以解析任何 HTML 或 XML 文档。
3.渗透（又名解析器）
· Osmosis 包括 HTML/XML 解析器和 webscraper。
· 它是用node.js 编写的，包括css3/xpath 选择器和轻量级http 包装器。
· 没有像 Cheerio 这样的大依赖。
特征：
· 支持 CSS 3.0 和 XPath1.0 选择器的混合
· 加载和搜索 AJAX 内容
· 记录 url、重定向和错误
· cookie jar 和自定义 cookie/header/user-agent
· 登录/表单提交、会话 cookie 和基本身份验证
· 单代理或多代理，处理代理故障
· 重试和重定向限制
4. Puppeteer（又名无头 Chrome 自动化浏览器）：
Puppeteer 是一个 Node.js 库，它提供了一个简单但高效的 API，使您能够控制 Google 的 Chrome 或 Chromium 浏览器。
它还能够在无头模式下运行 Chromium（对于在服务器上运行浏览器很有用），并且可以在不需要用户界面的情况下发送和接收请求。
最好的部分是它在后台运行，执行 API 告诉您执行的操作。
特征：
· 点击按钮、链接和图片等元素
· 自动提交表单
· 导航页面
· 使用时间线跟踪来识别问题
· 直接在浏览器中自动测试用户界面和各种前端应用程序
· 截屏
· 将网页转换为 pdf 文件
5. Apify SDK（又名完整的网页抓取框架）：
Apify SDK 是一个用于抓取和网络爬取的开源 Node.js 库。
· Apify SDK 是一个独特的工具，可以简化网络爬虫、爬虫、数据提取器和网络自动化作业的开发。
提供工具来管理和自动扩展无头 Chrome/Puppeteer 实例池、维护要抓取的 url 队列、将抓取结果存储到本地文件系统或云、轮换代理等。
· 可以在自己的应用程序中独立使用，也可以在运行在 Apify 云上的参与者中使用。
特征：
· 使用 URL 的持久队列深度爬取整个 网站。
在 CSV 文件中运行具有 100k url 的抓取代码，代码崩溃时不会丢失任何数据。
·通过旋转代理隐藏您的浏览器源。
· 定期安排代码运行和发送错误通知。
· 禁用网站 使用的浏览器指纹保护。
随着时间的推移，对网络抓取的需求也在增长。所以程序员们，你们的春天来了！抓到很多只会复制粘贴数据的妹子，用你的代码认真勾引妹子！但网络抓取也需要谨慎。归根结底，信息不是可以被窃取和出售的东西。不要像这个老铁一样炫耀：
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自动抓取网页数据(EasyWebExtract创建网页抓取项目的主要步骤介绍及步骤)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 50 次浏览 • 2022-04-01 07:02
自动抓取网页数据(EasyWebExtract创建网页抓取项目的主要步骤介绍及步骤)
Easy Web Extract是一款强大易用的网络爬取工具，用户可以用它来提取网页中的内容（文本、URL、图片、文件），支持转换成各种格式，无需任何编程要求，朋友们在有需要的可以试试。
【软件说明】我们简单的网络提取软件收录许多高级功能。
使用户能够从简单到复杂的 网站 抓取内容。
但是建立一个网络抓取项目并不需要任何努力。
在此页面中，我们将只向您展示众所周知的功能。
让我们的网络爬虫像它的名字一样易于使用。
【软件特色】1.轻松创建提取项目
对于任何用户来说，基于向导窗口创建新项目从未如此简单。
项目安装向导将一步一步引导您。
直到完成所有必要的任务。
以下是一些主要步骤：
第一步：输入起始网址，也就是起始页，页面会通过滑动加载。
它往往是指向已抓取产品列表的链接
第二步：输入关键词提交表单，如果需要网站就可以得到结果。大多数情况下可以跳过此步骤
Step 3：在列表中选择一个item，选择item的数据列进行抓取属性
第四步：选择下一页的URL，访问其他网页
2.多线程抓取数据
在网页抓取项目中，需要抓取和收获数十万个链接。
传统的刮刀可能需要数小时或数天的时间。
然而，Simple Web Extractor 可以运行多个线程同时浏览多达 24 个不同的网页。
为了节省您等待收获结果的宝贵时间。
因此，简单的网络提取可以利用系统的最佳性能。
侧面的动画图像显示了 8 个线程的提取。
3.从data中加载各种提取的数据
一些高度动态的 网站 使用基于客户端创建异步请求的数据加载技术，例如 AJAX。
的确，不仅是原创网页抓取工具，还有专业网页抓取工具的挑战。
因为网页内容没有嵌入到 HTML 源代码中。
然而，简单的网络提取具有非常强大的技术。
即使是新手也可以从这些类型的 网站 中获取数据。
此外，我们的 网站 抓取工具甚至可以模拟向下滚动到页面底部以加载更多数据。
例如 LinkedIn 联系人列表中的一些特定的 网站。
在这个挑战中，大多数网络爬虫不断采集大量重复信息。
并很快变得乏味。不过，不要担心这个噩梦。
因为简单的网络提取具有避免它的智能功能。
4.随时自动执行项目
通过简单的网络提取嵌入式自动运行调度程序。
您可以安排网络抓取项目随时运行，无需任何操作。
计划任务运行并将抓取的结果导出到目标。
没有始终运行的后台服务来节省系统资源。
此外，可以从收获的结果中删除所有重复项。
以确保只保留新数据。
支持的计划类型：
- 在项目中每小时运行一次
- 每天运行项目
- 在特定时间运行项目
5.将数据导出为任意格式
我们最好的网络抓取工具支持以各种格式导出抓取的网站 数据。
例如：CSV、Access、XML、HTML、SQL Server、MySQL。
您还可以直接将线索提交到任何类型的数据库目的地。
通过 ODBC 连接。如果您的 网站 有提交表单。 查看全部
Easy Web Extract是一款强大易用的网络爬取工具，用户可以用它来提取网页中的内容（文本、URL、图片、文件），支持转换成各种格式，无需任何编程要求，朋友们在有需要的可以试试。
【软件说明】我们简单的网络提取软件收录许多高级功能。
使用户能够从简单到复杂的 网站 抓取内容。
但是建立一个网络抓取项目并不需要任何努力。
在此页面中，我们将只向您展示众所周知的功能。
让我们的网络爬虫像它的名字一样易于使用。
【软件特色】1.轻松创建提取项目
对于任何用户来说，基于向导窗口创建新项目从未如此简单。
项目安装向导将一步一步引导您。
直到完成所有必要的任务。
以下是一些主要步骤：
第一步：输入起始网址，也就是起始页，页面会通过滑动加载。
它往往是指向已抓取产品列表的链接
第二步：输入关键词提交表单，如果需要网站就可以得到结果。大多数情况下可以跳过此步骤
Step 3：在列表中选择一个item，选择item的数据列进行抓取属性
第四步：选择下一页的URL，访问其他网页
2.多线程抓取数据
在网页抓取项目中，需要抓取和收获数十万个链接。
传统的刮刀可能需要数小时或数天的时间。
然而，Simple Web Extractor 可以运行多个线程同时浏览多达 24 个不同的网页。
为了节省您等待收获结果的宝贵时间。
因此，简单的网络提取可以利用系统的最佳性能。
侧面的动画图像显示了 8 个线程的提取。
3.从data中加载各种提取的数据
一些高度动态的 网站 使用基于客户端创建异步请求的数据加载技术，例如 AJAX。
的确，不仅是原创网页抓取工具，还有专业网页抓取工具的挑战。
因为网页内容没有嵌入到 HTML 源代码中。
然而，简单的网络提取具有非常强大的技术。
即使是新手也可以从这些类型的 网站 中获取数据。
此外，我们的 网站 抓取工具甚至可以模拟向下滚动到页面底部以加载更多数据。
例如 LinkedIn 联系人列表中的一些特定的 网站。
在这个挑战中，大多数网络爬虫不断采集大量重复信息。
并很快变得乏味。不过，不要担心这个噩梦。
因为简单的网络提取具有避免它的智能功能。
4.随时自动执行项目
通过简单的网络提取嵌入式自动运行调度程序。
您可以安排网络抓取项目随时运行，无需任何操作。
计划任务运行并将抓取的结果导出到目标。
没有始终运行的后台服务来节省系统资源。
此外，可以从收获的结果中删除所有重复项。
以确保只保留新数据。
支持的计划类型：
- 在项目中每小时运行一次
- 每天运行项目
- 在特定时间运行项目
5.将数据导出为任意格式
我们最好的网络抓取工具支持以各种格式导出抓取的网站 数据。
例如：CSV、Access、XML、HTML、SQL Server、MySQL。
您还可以直接将线索提交到任何类型的数据库目的地。
通过 ODBC 连接。如果您的 网站 有提交表单。 查看全部
自动抓取网页数据(EasyWebExtract创建网页抓取项目的主要步骤介绍及步骤)
Easy Web Extract是一款强大易用的网络爬取工具，用户可以用它来提取网页中的内容（文本、URL、图片、文件），支持转换成各种格式，无需任何编程要求，朋友们在有需要的可以试试。
【软件说明】我们简单的网络提取软件收录许多高级功能。
使用户能够从简单到复杂的 网站 抓取内容。
但是建立一个网络抓取项目并不需要任何努力。
在此页面中，我们将只向您展示众所周知的功能。
让我们的网络爬虫像它的名字一样易于使用。
【软件特色】1.轻松创建提取项目
对于任何用户来说，基于向导窗口创建新项目从未如此简单。
项目安装向导将一步一步引导您。
直到完成所有必要的任务。
以下是一些主要步骤：
第一步：输入起始网址，也就是起始页，页面会通过滑动加载。
它往往是指向已抓取产品列表的链接
第二步：输入关键词提交表单，如果需要网站就可以得到结果。大多数情况下可以跳过此步骤
Step 3：在列表中选择一个item，选择item的数据列进行抓取属性
第四步：选择下一页的URL，访问其他网页
2.多线程抓取数据
在网页抓取项目中，需要抓取和收获数十万个链接。
传统的刮刀可能需要数小时或数天的时间。
然而，Simple Web Extractor 可以运行多个线程同时浏览多达 24 个不同的网页。
为了节省您等待收获结果的宝贵时间。
因此，简单的网络提取可以利用系统的最佳性能。
侧面的动画图像显示了 8 个线程的提取。
3.从data中加载各种提取的数据
一些高度动态的 网站 使用基于客户端创建异步请求的数据加载技术，例如 AJAX。
的确，不仅是原创网页抓取工具，还有专业网页抓取工具的挑战。
因为网页内容没有嵌入到 HTML 源代码中。
然而，简单的网络提取具有非常强大的技术。
即使是新手也可以从这些类型的 网站 中获取数据。
此外，我们的 网站 抓取工具甚至可以模拟向下滚动到页面底部以加载更多数据。
例如 LinkedIn 联系人列表中的一些特定的 网站。
在这个挑战中，大多数网络爬虫不断采集大量重复信息。
并很快变得乏味。不过，不要担心这个噩梦。
因为简单的网络提取具有避免它的智能功能。
4.随时自动执行项目
通过简单的网络提取嵌入式自动运行调度程序。
您可以安排网络抓取项目随时运行，无需任何操作。
计划任务运行并将抓取的结果导出到目标。
没有始终运行的后台服务来节省系统资源。
此外，可以从收获的结果中删除所有重复项。
以确保只保留新数据。
支持的计划类型：
- 在项目中每小时运行一次
- 每天运行项目
- 在特定时间运行项目
5.将数据导出为任意格式
我们最好的网络抓取工具支持以各种格式导出抓取的网站 数据。
例如：CSV、Access、XML、HTML、SQL Server、MySQL。
您还可以直接将线索提交到任何类型的数据库目的地。
通过 ODBC 连接。如果您的 网站 有提交表单。
自动抓取网页数据(互联网金融大数据征信打击虚假理财小贷公司等)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 66 次浏览 • 2022-03-25 01:06
自动抓取网页数据(互联网金融大数据征信打击虚假理财小贷公司等)
自动抓取网页数据，不仅在合同签订、改名、登录、查看行程、查看贷款、查看驾照、查看办公场所、查看员工薪资、查看工资条、用网站浏览、注册网站、打开微信、搜索网页、下载网页等等各个方面都能用到。前提是以上网站的数据都是真实的，不是免费的。
公司账号下可以回答学校以及社团以及学校附近商店店员提的问题另外有助于在qq群中搜索到商家并顺便问问他们有什么优惠和优惠政策我曾经去过公司开会老板的助理就用公司的电话在qq群里搜过小的小吃店和炒饭还有一些大的商家但是没有找到那种靠谱的商家以及店铺
好处挺多的，首先呢，所搜数据肯定不会是假的，第二，老板是真实的，最后就是避免像广告那种给你虚假服务等情况。这些数据直接作用于企业公司真实财务数据。目前现在有挺多做互联网金融的公司，这些公司就非常需要这类数据。所以互联网金融互联网金融大数据征信打击虚假理财互联网金融征信小贷公司等才能更快更好的起步。
比如，遇到a推销vr眼镜，但是这款产品都是听他在跟你打电话里讲，还不如直接问他要一下销售人员的联系方式，
可以聊聊我公司如何从老板脸上的表情区分老板是卖保险的，还是卖房子的，或者只是要给客户贴心建议， 查看全部
自动抓取网页数据，不仅在合同签订、改名、登录、查看行程、查看贷款、查看驾照、查看办公场所、查看员工薪资、查看工资条、用网站浏览、注册网站、打开微信、搜索网页、下载网页等等各个方面都能用到。前提是以上网站的数据都是真实的，不是免费的。
公司账号下可以回答学校以及社团以及学校附近商店店员提的问题另外有助于在qq群中搜索到商家并顺便问问他们有什么优惠和优惠政策我曾经去过公司开会老板的助理就用公司的电话在qq群里搜过小的小吃店和炒饭还有一些大的商家但是没有找到那种靠谱的商家以及店铺
好处挺多的，首先呢，所搜数据肯定不会是假的，第二，老板是真实的，最后就是避免像广告那种给你虚假服务等情况。这些数据直接作用于企业公司真实财务数据。目前现在有挺多做互联网金融的公司，这些公司就非常需要这类数据。所以互联网金融互联网金融大数据征信打击虚假理财互联网金融征信小贷公司等才能更快更好的起步。
比如，遇到a推销vr眼镜，但是这款产品都是听他在跟你打电话里讲，还不如直接问他要一下销售人员的联系方式，
可以聊聊我公司如何从老板脸上的表情区分老板是卖保险的，还是卖房子的，或者只是要给客户贴心建议， 查看全部
自动抓取网页数据(互联网金融大数据征信打击虚假理财小贷公司等)
自动抓取网页数据，不仅在合同签订、改名、登录、查看行程、查看贷款、查看驾照、查看办公场所、查看员工薪资、查看工资条、用网站浏览、注册网站、打开微信、搜索网页、下载网页等等各个方面都能用到。前提是以上网站的数据都是真实的，不是免费的。
公司账号下可以回答学校以及社团以及学校附近商店店员提的问题另外有助于在qq群中搜索到商家并顺便问问他们有什么优惠和优惠政策我曾经去过公司开会老板的助理就用公司的电话在qq群里搜过小的小吃店和炒饭还有一些大的商家但是没有找到那种靠谱的商家以及店铺
好处挺多的，首先呢，所搜数据肯定不会是假的，第二，老板是真实的，最后就是避免像广告那种给你虚假服务等情况。这些数据直接作用于企业公司真实财务数据。目前现在有挺多做互联网金融的公司，这些公司就非常需要这类数据。所以互联网金融互联网金融大数据征信打击虚假理财互联网金融征信小贷公司等才能更快更好的起步。
比如，遇到a推销vr眼镜，但是这款产品都是听他在跟你打电话里讲，还不如直接问他要一下销售人员的联系方式，
可以聊聊我公司如何从老板脸上的表情区分老板是卖保险的，还是卖房子的，或者只是要给客户贴心建议，
自动抓取网页数据(腾讯T9大佬手把手教你用框架爬取论坛数据存入数据库网站数据)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 172 次浏览 • 2022-03-24 07:07
自动抓取网页数据(腾讯T9大佬手把手教你用框架爬取论坛数据存入数据库网站数据)
腾讯T9老板教你使用Scrapy爬虫框架爬取论坛数据并存入数据库
使用scrapy爬取网站数据是目前比较主流的爬虫框架，也很简单。
一、前言
网络爬虫（也称为网络蜘蛛或网络机器人）是一种程序或脚本，它根据一定的规则自动爬取万维网上的信息。其他不太常用的名称是 ant、autoindex、emulator 或 worm。------百度百科
也就是说，爬虫是用来以正则化的方式获取海量数据，然后进行处理和使用。它是大数据、金融、机器学习等领域的必要支撑条件之一。
目前在一线城市，爬虫的薪酬比较客观，晋升中高级爬虫工程师、数据分析师、大数据开发岗位是一个很好的过渡。
二、项目目标
其实这里介绍的项目不需要太复杂。最终目的是将帖子的每条评论爬入数据库，并进行数据更新，防止重复爬取，反爬取等措施。
三、项目准备
这部分主要介绍本文所需要的工具、库、网页等信息。
软件：PyCharm
所需库：Scrapy、selenium、pymongo、user_agent、datetime
目标网站：
插件：chromedriver（版本应该是正确的）
四、项目分析
1、确定爬取的结构网站
简而言之：确定网站的加载方式，如何正确逐级进入post抓取数据，用什么格式保存数据等。
其次，观察网站的层次结构，也就是如何按照section来逐个进入post页面，这对于这个爬虫任务来说非常重要，也是写代码的主要部分。
2、如何选择合适的方式爬取数据？
目前我知道的爬虫方法大概有以下几种（不完整，但比较常用）：
1）请求框架：使用这个http库可以灵活的爬取需要的数据。简单但过程略繁琐，可以配合抓包工具获取数据。但是需要确定headers头和对应的请求参数，否则无法获取数据；很多app爬取，图片和视频爬取可以随时爬取和停止，比较轻量级和灵活，高并发和分布式部署也很灵活，功能可以更好的实现。
2）scrapy框架：scrapy框架可以说是爬虫最常用最好的爬虫框架，优点很多：scrapy是异步的；使用更具可读性的 xpath 而不是常规；强大的统计和日志系统；同时爬取不同的网址；支持shell模式，方便独立调试；支持编写中间件，方便编写一些统一的过滤器；可以通过管道等方式存储在数据库中。这也是本次要介绍的框架（结合selenium库）文章。
五、项目实施
1、第一步：确定网站的类型
先说明什么意思，看网站是什么，先看网站的加载方式，是静态加载，动态加载（js加载），还是其他方式；根据不同的加载方式，需要采用不同的方式。然后我们观察了今天爬的网站，发现这是一个有年代感的论坛。第一个猜测是静态加载的网站；我们打开组织js加载的插件，如下图所示。
2、第 2 步：确定层次关系
其次，今天我们要爬的网站是情感论坛网站，是一个静态加载的网站，前面的分析中已经理解了，然后是层次结构：
大概就是上面的过程，一共有三级渐进式访问，然后到达post页面。
部分代码展示：
一级接口：
二级接口：
三级界面：
3、第三步：确定爬取方式
<p>由于是静态网页，我先决定使用scrapy框架直接获取数据，通过初步测试发现该方法确实可行，但当时年纪轻轻，低估了 查看全部
腾讯T9老板教你使用Scrapy爬虫框架爬取论坛数据并存入数据库
使用scrapy爬取网站数据是目前比较主流的爬虫框架，也很简单。
一、前言
网络爬虫（也称为网络蜘蛛或网络机器人）是一种程序或脚本，它根据一定的规则自动爬取万维网上的信息。其他不太常用的名称是 ant、autoindex、emulator 或 worm。------百度百科
也就是说，爬虫是用来以正则化的方式获取海量数据，然后进行处理和使用。它是大数据、金融、机器学习等领域的必要支撑条件之一。
目前在一线城市，爬虫的薪酬比较客观，晋升中高级爬虫工程师、数据分析师、大数据开发岗位是一个很好的过渡。
二、项目目标
其实这里介绍的项目不需要太复杂。最终目的是将帖子的每条评论爬入数据库，并进行数据更新，防止重复爬取，反爬取等措施。
三、项目准备
这部分主要介绍本文所需要的工具、库、网页等信息。
软件：PyCharm
所需库：Scrapy、selenium、pymongo、user_agent、datetime
目标网站：
插件：chromedriver（版本应该是正确的）
四、项目分析
1、确定爬取的结构网站
简而言之：确定网站的加载方式，如何正确逐级进入post抓取数据，用什么格式保存数据等。
其次，观察网站的层次结构，也就是如何按照section来逐个进入post页面，这对于这个爬虫任务来说非常重要，也是写代码的主要部分。
2、如何选择合适的方式爬取数据？
目前我知道的爬虫方法大概有以下几种（不完整，但比较常用）：
1）请求框架：使用这个http库可以灵活的爬取需要的数据。简单但过程略繁琐，可以配合抓包工具获取数据。但是需要确定headers头和对应的请求参数，否则无法获取数据；很多app爬取，图片和视频爬取可以随时爬取和停止，比较轻量级和灵活，高并发和分布式部署也很灵活，功能可以更好的实现。
2）scrapy框架：scrapy框架可以说是爬虫最常用最好的爬虫框架，优点很多：scrapy是异步的；使用更具可读性的 xpath 而不是常规；强大的统计和日志系统；同时爬取不同的网址；支持shell模式，方便独立调试；支持编写中间件，方便编写一些统一的过滤器；可以通过管道等方式存储在数据库中。这也是本次要介绍的框架（结合selenium库）文章。
五、项目实施
1、第一步：确定网站的类型
先说明什么意思，看网站是什么，先看网站的加载方式，是静态加载，动态加载（js加载），还是其他方式；根据不同的加载方式，需要采用不同的方式。然后我们观察了今天爬的网站，发现这是一个有年代感的论坛。第一个猜测是静态加载的网站；我们打开组织js加载的插件，如下图所示。
2、第 2 步：确定层次关系
其次，今天我们要爬的网站是情感论坛网站，是一个静态加载的网站，前面的分析中已经理解了，然后是层次结构：
大概就是上面的过程，一共有三级渐进式访问，然后到达post页面。
部分代码展示：
一级接口：
二级接口：
三级界面：
3、第三步：确定爬取方式
<p>由于是静态网页，我先决定使用scrapy框架直接获取数据，通过初步测试发现该方法确实可行，但当时年纪轻轻，低估了 查看全部
自动抓取网页数据(腾讯T9大佬手把手教你用框架爬取论坛数据存入数据库网站数据)
腾讯T9老板教你使用Scrapy爬虫框架爬取论坛数据并存入数据库
使用scrapy爬取网站数据是目前比较主流的爬虫框架，也很简单。
一、前言
网络爬虫（也称为网络蜘蛛或网络机器人）是一种程序或脚本，它根据一定的规则自动爬取万维网上的信息。其他不太常用的名称是 ant、autoindex、emulator 或 worm。------百度百科
也就是说，爬虫是用来以正则化的方式获取海量数据，然后进行处理和使用。它是大数据、金融、机器学习等领域的必要支撑条件之一。
目前在一线城市，爬虫的薪酬比较客观，晋升中高级爬虫工程师、数据分析师、大数据开发岗位是一个很好的过渡。
二、项目目标
其实这里介绍的项目不需要太复杂。最终目的是将帖子的每条评论爬入数据库，并进行数据更新，防止重复爬取，反爬取等措施。
三、项目准备
这部分主要介绍本文所需要的工具、库、网页等信息。
软件：PyCharm
所需库：Scrapy、selenium、pymongo、user_agent、datetime
目标网站：
插件：chromedriver（版本应该是正确的）
四、项目分析
1、确定爬取的结构网站
简而言之：确定网站的加载方式，如何正确逐级进入post抓取数据，用什么格式保存数据等。
其次，观察网站的层次结构，也就是如何按照section来逐个进入post页面，这对于这个爬虫任务来说非常重要，也是写代码的主要部分。
2、如何选择合适的方式爬取数据？
目前我知道的爬虫方法大概有以下几种（不完整，但比较常用）：
1）请求框架：使用这个http库可以灵活的爬取需要的数据。简单但过程略繁琐，可以配合抓包工具获取数据。但是需要确定headers头和对应的请求参数，否则无法获取数据；很多app爬取，图片和视频爬取可以随时爬取和停止，比较轻量级和灵活，高并发和分布式部署也很灵活，功能可以更好的实现。
2）scrapy框架：scrapy框架可以说是爬虫最常用最好的爬虫框架，优点很多：scrapy是异步的；使用更具可读性的 xpath 而不是常规；强大的统计和日志系统；同时爬取不同的网址；支持shell模式，方便独立调试；支持编写中间件，方便编写一些统一的过滤器；可以通过管道等方式存储在数据库中。这也是本次要介绍的框架（结合selenium库）文章。
五、项目实施
1、第一步：确定网站的类型
先说明什么意思，看网站是什么，先看网站的加载方式，是静态加载，动态加载（js加载），还是其他方式；根据不同的加载方式，需要采用不同的方式。然后我们观察了今天爬的网站，发现这是一个有年代感的论坛。第一个猜测是静态加载的网站；我们打开组织js加载的插件，如下图所示。
2、第 2 步：确定层次关系
其次，今天我们要爬的网站是情感论坛网站，是一个静态加载的网站，前面的分析中已经理解了，然后是层次结构：
大概就是上面的过程，一共有三级渐进式访问，然后到达post页面。
部分代码展示：
一级接口：
二级接口：
三级界面：
3、第三步：确定爬取方式
<p>由于是静态网页，我先决定使用scrapy框架直接获取数据，通过初步测试发现该方法确实可行，但当时年纪轻轻，低估了
自动抓取网页数据(VG浏览器(VG网页操作神器)是一款专业免费的可视化网页自动脚本操作软件)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 201 次浏览 • 2022-03-23 16:57
自动抓取网页数据(VG浏览器(VG网页操作神器)是一款专业免费的可视化网页自动脚本操作软件)
VG浏览器（VG网页操作神器）是一款专业的免费可视化网页自动脚本操作软件，可作为网络营销浏览器，支持自动识别验证码、自动抓取数据、自动识别验证码，让您可以轻松上市！用户还可以通过逻辑运算完成判断、循环、跳转等相关功能。脚本使用非常灵活，方便用户自由组合。VG浏览器的功能非常实用。支持可视化操作，无需专业IT人员；它支持平滑度的自定义。具体的采集流程就像积木一样，功能可以自由组合；支持自动编码，浏览器程序非常注重采集的效率，页面解析速度超快；可以生成EXE，堪称万能浏览器！还在等什么，有需要的朋友快来下载体验吧！
破解版说明 本软件已破解时限，可无限使用！安装步骤1、从本站下载解压，双击源文件开始安装；
2、点击“浏览”选择安装位置，这里小编选择默认安装，点击下一步；
3、最好创建快捷方式，点击下一步；
4、查看安装信息，点击安装；
5、正在安装；
6、安装完成，软件已破解！
特点 【可视化操作】操作简单，图形操作全可视化，无需专业IT人员！
【定制流程】采集就像积木一样，功能自由组合。
【自动编码】程序注重采集效率，页面解析速度快！
【生成EXE】自动登录，自动识别验证码，是一款万能的浏览器编程软件。适用场景1、站群解决方案
适用人群：站长、SEO人员、门户网站网站、企业等。
虚构案例：王某某是20多个网站的站长，每天采集大量信息，然后发布到每个网站，虽然他也使用一些采集软件，但是采集的目标站经常更换，需要频繁编写大量的采集规则，非常繁琐，没有一定的专业技能也很难完成工作。使用后采集，发布变得非常简单，点几下鼠标就可以提取网站信息，几分钟就可以创建一个采集发布脚本。在线会制作脚本！王某某很高兴地告诉我们，有了VG浏览器后，他的目标是同时操作1000个网站。
2、文章提交解决方案
适用人群：站长、网站编辑、媒体人、企业等。
虚拟案例：站长张某某坚持每天写软文，放到一个大站长平台上，包括：站长网站（admin5）、站长网站（chianz）、站长信息（chinahtml））和以此类推，写完软文后，需要反复登录各大平台，机械复制粘贴信息。使用该软件后，所有这些复杂的发布操作都会定期自动提交给VG项目经理。各大站长平台大大提高了工作效率！
3、社交关系营销解决方案
适用人群：站长、名人、企业等
虚构案例：某名人拥有多条微博、新浪微博、腾讯微博、网易微博、推特等，忙于微博太多，一次只能发一条微博，粉丝无法追踪他的新闻众说纷纭，通过软件项目经理定制微博一键发布到各大微博，几天后他的人气又爆发了。1、如何使用1、通过CSS Path定位网页元素的路径，是VG浏览器一个非常实用的功能。选择任何需要填写 CSS Path 规则的步骤，点击内置浏览器中“查找相似”旁边的按钮。
2、点击一个网页元素，自动生成该元素的CSS Path。极少数框架复杂的网页可能无法通过内置浏览器生成路径。您也可以在其他浏览器上复制 CSS 路径。目前，各种多核浏览器都支持复制 CSS Path。例如谷歌浏览器、360安全浏览器、360极速浏览器、UC浏览器等带有Chrome内核的浏览器，可以按F12键或者在页面上右键选择review元素。
3、右击目标节点，选择Copy CSS Path，将CSS Path复制到剪贴板。
4、Firefox 浏览器也可以按 F12 或右键查看元素。显示开发者工具后，右击底部节点，选择“复制唯一选择器”，复制CSS路径！
-CSS Path 规则完全兼容JQuery 选择器规则，如果你知道如何编写JQuery 选择器，你也可以自己编写CSS Path！ 查看全部
VG浏览器（VG网页操作神器）是一款专业的免费可视化网页自动脚本操作软件，可作为网络营销浏览器，支持自动识别验证码、自动抓取数据、自动识别验证码，让您可以轻松上市！用户还可以通过逻辑运算完成判断、循环、跳转等相关功能。脚本使用非常灵活，方便用户自由组合。VG浏览器的功能非常实用。支持可视化操作，无需专业IT人员；它支持平滑度的自定义。具体的采集流程就像积木一样，功能可以自由组合；支持自动编码，浏览器程序非常注重采集的效率，页面解析速度超快；可以生成EXE，堪称万能浏览器！还在等什么，有需要的朋友快来下载体验吧！
破解版说明 本软件已破解时限，可无限使用！安装步骤1、从本站下载解压，双击源文件开始安装；
2、点击“浏览”选择安装位置，这里小编选择默认安装，点击下一步；
3、最好创建快捷方式，点击下一步；
4、查看安装信息，点击安装；
5、正在安装；
6、安装完成，软件已破解！
特点 【可视化操作】操作简单，图形操作全可视化，无需专业IT人员！
【定制流程】采集就像积木一样，功能自由组合。
【自动编码】程序注重采集效率，页面解析速度快！
【生成EXE】自动登录，自动识别验证码，是一款万能的浏览器编程软件。适用场景1、站群解决方案
适用人群：站长、SEO人员、门户网站网站、企业等。
虚构案例：王某某是20多个网站的站长，每天采集大量信息，然后发布到每个网站，虽然他也使用一些采集软件，但是采集的目标站经常更换，需要频繁编写大量的采集规则，非常繁琐，没有一定的专业技能也很难完成工作。使用后采集，发布变得非常简单，点几下鼠标就可以提取网站信息，几分钟就可以创建一个采集发布脚本。在线会制作脚本！王某某很高兴地告诉我们，有了VG浏览器后，他的目标是同时操作1000个网站。
2、文章提交解决方案
适用人群：站长、网站编辑、媒体人、企业等。
虚拟案例：站长张某某坚持每天写软文，放到一个大站长平台上，包括：站长网站（admin5）、站长网站（chianz）、站长信息（chinahtml））和以此类推，写完软文后，需要反复登录各大平台，机械复制粘贴信息。使用该软件后，所有这些复杂的发布操作都会定期自动提交给VG项目经理。各大站长平台大大提高了工作效率！
3、社交关系营销解决方案
适用人群：站长、名人、企业等
虚构案例：某名人拥有多条微博、新浪微博、腾讯微博、网易微博、推特等，忙于微博太多，一次只能发一条微博，粉丝无法追踪他的新闻众说纷纭，通过软件项目经理定制微博一键发布到各大微博，几天后他的人气又爆发了。1、如何使用1、通过CSS Path定位网页元素的路径，是VG浏览器一个非常实用的功能。选择任何需要填写 CSS Path 规则的步骤，点击内置浏览器中“查找相似”旁边的按钮。
2、点击一个网页元素，自动生成该元素的CSS Path。极少数框架复杂的网页可能无法通过内置浏览器生成路径。您也可以在其他浏览器上复制 CSS 路径。目前，各种多核浏览器都支持复制 CSS Path。例如谷歌浏览器、360安全浏览器、360极速浏览器、UC浏览器等带有Chrome内核的浏览器，可以按F12键或者在页面上右键选择review元素。
3、右击目标节点，选择Copy CSS Path，将CSS Path复制到剪贴板。
4、Firefox 浏览器也可以按 F12 或右键查看元素。显示开发者工具后，右击底部节点，选择“复制唯一选择器”，复制CSS路径！
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自动抓取网页数据(VG浏览器(VG网页操作神器)是一款专业免费的可视化网页自动脚本操作软件)
VG浏览器（VG网页操作神器）是一款专业的免费可视化网页自动脚本操作软件，可作为网络营销浏览器，支持自动识别验证码、自动抓取数据、自动识别验证码，让您可以轻松上市！用户还可以通过逻辑运算完成判断、循环、跳转等相关功能。脚本使用非常灵活，方便用户自由组合。VG浏览器的功能非常实用。支持可视化操作，无需专业IT人员；它支持平滑度的自定义。具体的采集流程就像积木一样，功能可以自由组合；支持自动编码，浏览器程序非常注重采集的效率，页面解析速度超快；可以生成EXE，堪称万能浏览器！还在等什么，有需要的朋友快来下载体验吧！
破解版说明 本软件已破解时限，可无限使用！安装步骤1、从本站下载解压，双击源文件开始安装；
2、点击“浏览”选择安装位置，这里小编选择默认安装，点击下一步；
3、最好创建快捷方式，点击下一步；
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【自动编码】程序注重采集效率，页面解析速度快！
【生成EXE】自动登录，自动识别验证码，是一款万能的浏览器编程软件。适用场景1、站群解决方案
适用人群：站长、SEO人员、门户网站网站、企业等。
虚构案例：王某某是20多个网站的站长，每天采集大量信息，然后发布到每个网站，虽然他也使用一些采集软件，但是采集的目标站经常更换，需要频繁编写大量的采集规则，非常繁琐，没有一定的专业技能也很难完成工作。使用后采集，发布变得非常简单，点几下鼠标就可以提取网站信息，几分钟就可以创建一个采集发布脚本。在线会制作脚本！王某某很高兴地告诉我们，有了VG浏览器后，他的目标是同时操作1000个网站。
2、文章提交解决方案
适用人群：站长、网站编辑、媒体人、企业等。
虚拟案例：站长张某某坚持每天写软文，放到一个大站长平台上，包括：站长网站（admin5）、站长网站（chianz）、站长信息（chinahtml））和以此类推，写完软文后，需要反复登录各大平台，机械复制粘贴信息。使用该软件后，所有这些复杂的发布操作都会定期自动提交给VG项目经理。各大站长平台大大提高了工作效率！
3、社交关系营销解决方案
适用人群：站长、名人、企业等
虚构案例：某名人拥有多条微博、新浪微博、腾讯微博、网易微博、推特等，忙于微博太多，一次只能发一条微博，粉丝无法追踪他的新闻众说纷纭，通过软件项目经理定制微博一键发布到各大微博，几天后他的人气又爆发了。1、如何使用1、通过CSS Path定位网页元素的路径，是VG浏览器一个非常实用的功能。选择任何需要填写 CSS Path 规则的步骤，点击内置浏览器中“查找相似”旁边的按钮。
2、点击一个网页元素，自动生成该元素的CSS Path。极少数框架复杂的网页可能无法通过内置浏览器生成路径。您也可以在其他浏览器上复制 CSS 路径。目前，各种多核浏览器都支持复制 CSS Path。例如谷歌浏览器、360安全浏览器、360极速浏览器、UC浏览器等带有Chrome内核的浏览器，可以按F12键或者在页面上右键选择review元素。
3、右击目标节点，选择Copy CSS Path，将CSS Path复制到剪贴板。
4、Firefox 浏览器也可以按 F12 或右键查看元素。显示开发者工具后，右击底部节点，选择“复制唯一选择器”，复制CSS路径！
-CSS Path 规则完全兼容JQuery 选择器规则，如果你知道如何编写JQuery 选择器，你也可以自己编写CSS Path！
自动抓取网页数据(网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人的本质是什么 )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 722 次浏览 • 2022-03-23 16:53
自动抓取网页数据(网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人的本质是什么
)
网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中更常称为网络追逐者）是根据一定规则自动从万维网上爬取信息的程序或脚本。其他不太常用的名称是 ant、autoindex、emulator 或 worm。其实通俗的说，就是通过程序在网页上获取你想要的数据，也就是自动抓取数据。
爬行动物能做什么
1.把别人的数据网站放到自己公司网站，比如，爬下其他小说放到自己网站 . 比如抢票、机票信息等，把官网的数据拿下来放到你的网站上。
2. 把数据拿来分析，或者以各种方式使用，比如把股票网站的数据拿下来做数据分析。
3. 实现批量上传、下载等。
简单地说，就是自动采集网站上的信息。
爬行动物的本质是什么
模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的部分数据
在浏览器中打开网页的过程：
当你在浏览器中输入地址时，通过DNS服务器找到服务器主机，向服务器发送请求，服务器解析并将结果发送给用户的浏览器，包括html、js、css等文件内容，浏览器解析它并最终呈现它给用户在浏览器上看到的结果。
因此，用户在浏览器中看到的结果是由 HTML 代码组成的。我们的爬虫就是获取这些内容，通过对HTML代码的分析和过滤，我们可以从中获取我们想要的资源。
简单来说，就是通过非人为的方式获取网页上显示的数据。现在是大数据时代，数据分析是解决各行各业相关问题的重要依据。数据分析结果的准确性很大程度上取决于数据量是否足够大。如果是几十条数据，我们当然可以手动一一复制粘贴。但是前面说过，分析的结果只有在数据量足够大的情况下才有意义，所以我们需要的数据量通常比较大，往往无法完成数据的工作采集靠人力（因为效率低、容易出错、不耐烦重复繁琐的工作）。这时候，网络爬虫就发挥了非常重要的作用。
如果你需要代理IP，你可以在下面找到↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
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移动：
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网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中更常称为网络追逐者）是根据一定规则自动从万维网上爬取信息的程序或脚本。其他不太常用的名称是 ant、autoindex、emulator 或 worm。其实通俗的说，就是通过程序在网页上获取你想要的数据，也就是自动抓取数据。
爬行动物能做什么
1.把别人的数据网站放到自己公司网站，比如，爬下其他小说放到自己网站 . 比如抢票、机票信息等，把官网的数据拿下来放到你的网站上。
2. 把数据拿来分析，或者以各种方式使用，比如把股票网站的数据拿下来做数据分析。
3. 实现批量上传、下载等。
简单地说，就是自动采集网站上的信息。
爬行动物的本质是什么
模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的部分数据
在浏览器中打开网页的过程：
当你在浏览器中输入地址时，通过DNS服务器找到服务器主机，向服务器发送请求，服务器解析并将结果发送给用户的浏览器，包括html、js、css等文件内容，浏览器解析它并最终呈现它给用户在浏览器上看到的结果。
因此，用户在浏览器中看到的结果是由 HTML 代码组成的。我们的爬虫就是获取这些内容，通过对HTML代码的分析和过滤，我们可以从中获取我们想要的资源。
简单来说，就是通过非人为的方式获取网页上显示的数据。现在是大数据时代，数据分析是解决各行各业相关问题的重要依据。数据分析结果的准确性很大程度上取决于数据量是否足够大。如果是几十条数据，我们当然可以手动一一复制粘贴。但是前面说过，分析的结果只有在数据量足够大的情况下才有意义，所以我们需要的数据量通常比较大，往往无法完成数据的工作采集靠人力（因为效率低、容易出错、不耐烦重复繁琐的工作）。这时候，网络爬虫就发挥了非常重要的作用。
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自动抓取网页数据(网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人的本质是什么
)
网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中更常称为网络追逐者）是根据一定规则自动从万维网上爬取信息的程序或脚本。其他不太常用的名称是 ant、autoindex、emulator 或 worm。其实通俗的说，就是通过程序在网页上获取你想要的数据，也就是自动抓取数据。
爬行动物能做什么
1.把别人的数据网站放到自己公司网站，比如，爬下其他小说放到自己网站 . 比如抢票、机票信息等，把官网的数据拿下来放到你的网站上。
2. 把数据拿来分析，或者以各种方式使用，比如把股票网站的数据拿下来做数据分析。
3. 实现批量上传、下载等。
简单地说，就是自动采集网站上的信息。
爬行动物的本质是什么
模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的部分数据
在浏览器中打开网页的过程：
当你在浏览器中输入地址时，通过DNS服务器找到服务器主机，向服务器发送请求，服务器解析并将结果发送给用户的浏览器，包括html、js、css等文件内容，浏览器解析它并最终呈现它给用户在浏览器上看到的结果。
因此，用户在浏览器中看到的结果是由 HTML 代码组成的。我们的爬虫就是获取这些内容，通过对HTML代码的分析和过滤，我们可以从中获取我们想要的资源。
简单来说，就是通过非人为的方式获取网页上显示的数据。现在是大数据时代，数据分析是解决各行各业相关问题的重要依据。数据分析结果的准确性很大程度上取决于数据量是否足够大。如果是几十条数据，我们当然可以手动一一复制粘贴。但是前面说过，分析的结果只有在数据量足够大的情况下才有意义，所以我们需要的数据量通常比较大，往往无法完成数据的工作采集靠人力（因为效率低、容易出错、不耐烦重复繁琐的工作）。这时候，网络爬虫就发挥了非常重要的作用。
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自动抓取网页数据 学完Python后，都能干点什么？
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 130 次浏览 • 2022-05-02 21:34
自动抓取网页数据 学完Python后，都能干点什么？
Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
当下Python有多火我不再赘述，Python有哪些作用呢？
相比其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。
此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
就目前Python发展而言，Python主要有以下五大主要应用：
接下来和大家一一聊聊学完python之后可以从事哪些方面的工作：
Python Web开发工程师：我们都知道Web网站开发一直都是所有互联网公司开发的重点之一，我们离不开互联网，离不开Web技术，利用Python的Web框架可以迅速开发Web应用。
Python爬虫开发工程师：在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生，除了日常的抓取数据和解析数据的需求，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
Python大数据工程师：在大数据时代，数据是公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务，而Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持。
Python人工智能工程师：人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，当前人工智能发展进入新阶段。
Python拥有强大的脚本处理功能，它在操作Linux系统方面具有先天的优势，许多云平台、运维监控管理工具都是使用Python开发的，Python自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高！
当然也不是说让所有人都去追逐新技术，什么流行学什么。工作或者学习之余，学些热门技术，可以让自己保持敏锐度和竞争力，因为说不好什么时候这些热门技术就成了你的饭碗。 查看全部
Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
当下Python有多火我不再赘述，Python有哪些作用呢？
相比其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。
此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
就目前Python发展而言，Python主要有以下五大主要应用：
接下来和大家一一聊聊学完python之后可以从事哪些方面的工作：
Python Web开发工程师：我们都知道Web网站开发一直都是所有互联网公司开发的重点之一，我们离不开互联网，离不开Web技术，利用Python的Web框架可以迅速开发Web应用。
Python爬虫开发工程师：在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生，除了日常的抓取数据和解析数据的需求，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
Python大数据工程师：在大数据时代，数据是公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务，而Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持。
Python人工智能工程师：人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，当前人工智能发展进入新阶段。
Python拥有强大的脚本处理功能，它在操作Linux系统方面具有先天的优势，许多云平台、运维监控管理工具都是使用Python开发的，Python自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高！
当然也不是说让所有人都去追逐新技术，什么流行学什么。工作或者学习之余，学些热门技术，可以让自己保持敏锐度和竞争力，因为说不好什么时候这些热门技术就成了你的饭碗。 查看全部
自动抓取网页数据 学完Python后，都能干点什么？
Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
当下Python有多火我不再赘述，Python有哪些作用呢？
相比其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。
此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize。
抓取的网页通常需要处理，比如过滤html标签，提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。
其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用python能够干得最快，最干净。
就目前Python发展而言，Python主要有以下五大主要应用：
接下来和大家一一聊聊学完python之后可以从事哪些方面的工作：
Python Web开发工程师：我们都知道Web网站开发一直都是所有互联网公司开发的重点之一，我们离不开互联网，离不开Web技术，利用Python的Web框架可以迅速开发Web应用。
Python爬虫开发工程师：在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生，除了日常的抓取数据和解析数据的需求，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
Python大数据工程师：在大数据时代，数据是公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务，而Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持。
Python人工智能工程师：人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，当前人工智能发展进入新阶段。
Python拥有强大的脚本处理功能，它在操作Linux系统方面具有先天的优势，许多云平台、运维监控管理工具都是使用Python开发的，Python自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高！
当然也不是说让所有人都去追逐新技术，什么流行学什么。工作或者学习之余，学些热门技术，可以让自己保持敏锐度和竞争力，因为说不好什么时候这些热门技术就成了你的饭碗。
五分钟带你了解爬虫平台的构建与应用
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 163 次浏览 • 2022-05-01 21:49
五分钟带你了解爬虫平台的构建与应用
关注并将【PaaS平台那些事】设为星标
每周一、三、五早上07:45准时推送文章
在大数据时代，要进行数据分析，数据来源便成了首要解决的问题。预算充足时，可以通过购买第三方数据来获取数据，但在预算不充裕的情况下，这显然不是一个好办法。
随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。
而爬虫能够有效地解决上述难题，实现对公开数据的收集。
本期，小编就带大家了解爬虫平台的构建与应用方法。
什么是爬虫
在学习之前，我们还是要先了解一下爬虫的相关概念。
网络爬虫，又称为网页蜘蛛、网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
在爬虫抓取数据过程中，必须面对两类问题：爬取与反爬。
爬取
爬取，是通过爬虫对目标网站或APP进行数据采集，主要方法有HTML网页解析、Ajax接口解析、Selenium模拟浏览器请求等。
爬取大规模数据时，要求爬虫有很快的网页抓取速度但又不能拖累数据质量，使得爬取挑战性极大。
反爬
反爬，顾名思义，就是防止网络爬虫对网站或者APP进行数据抓取而架设的一道访问策略，如：访问频率、验证码等。
在任何场景下，想要大规模抓取数据，首选网络代理，通过IP随机切换、请求限制、会话管理以及黑名单逻辑来预防代理被屏蔽。这样，开发人员就可以把更多的注意力放在分析数据而不是管理代理上。
爬虫原理
爬虫原理示例
如上图所示，爬虫的基本原理为：对目标网页进行请求，获得请求响应后，对响应的结果Response进行解析，然后根据业务需求提取想要的页面内容。
如果涉及到两层爬取的业务逻辑，则对响应对象中提取出来的URL继续发送请求，进一步获取响应结果，涉及到多层深度爬取，则依次进行请求。
有时候为了保障任务可靠性，会先将解析好的URL先落盘，再开启新的爬虫任务进行下一步处理，最后，将提取的内容进行落地存储。
一般而言，将数据以JSON格式保存到NoSQL数据库中（如：MongoDB等），或者Kafka消息队列等待进一步的处理。对于比较标准的结构化数据，也可以直接保存到MySQL中。
技术选型
开发框架
对于爬虫的开发，目前更多人选用Python作为主要开发语言，因为Python语法简洁，方便修改，而且Python有很多关于爬虫的功能库，即开即用，网络上关于Python实现爬虫的资料也比较多。
对于平台化开发，可以选用Scrapy爬虫开发框架，快速搭建爬虫项目，省去了大量繁琐的代码封装工作，让开发人员把更多的精力用于处理爬虫的业务逻辑。
管理工具
在实际生产中，爬虫平台往往都是采用多应用多节点的形式构建。如果没有一个可视化的管理工具来进行日常管理和维护，那么开发人员来说，爬虫的部署、监控、运维等将会是举步艰难的。工欲善其事必先利其器，想要提升效率，一些常用的管理工具是必不可少的，在此推荐几款管理工具：
基础要求
若使用Python语言开发爬虫，首先需要学习Python的基础知识，还需要对HTML、CSS、JS、Ajax等有一定的掌握。最后，需要安装以下爬虫常用的库：
由于篇幅有限，在此只介绍Scrapy库的基础使用，其他库的学习，可以自行查找资料进行学习。
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构化数据而编写的应用框架，可应用于包括数据挖掘、信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取（更确切来说, 网络抓取）所设计的，也可以应用在获取API所返回的数据或者通用的网络爬虫。
Scrapy安装方法如下：
步骤一：在Anaconda环境中安装Scrapy模块，相关脚本如下：
conda install scrapy<br />
步骤二：安装Scrapyd服务，相关脚本如下：
conda install scrapyd<br />
步骤三：安装完成后，启动Scrapyd服务，访问 :6800/，若出现如下界面，则表示安装成功。
安装成功示例
简单爬虫实现
本节按照Scrapy框架的实现步骤进行分解，整体分为四个步骤：
步骤一：创建一个Scrapy项目
在编写爬虫脚本之前，必须创建一个新的Scrapy项目。进入打算存储代码的目录中，运行下列命令：
scrapy startproject tutorial<br />
该命令将会创建包含下列内容的 tutorial 目录：
tutorial 目录示例
这些文件分别是:
步骤二：定义Item
Item是用于封装抓取的数据对象，其使用方法和python字典类似，并且提供了额外的保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误。
编辑 tutorial 目录中的 items.py 文件，命令如下：
import scrapy<br /><br />class NewsIfengItem(scrapy.Item):<br /> title = scrapy.Field()<br /> link = scrapy.Field()<br /> desc = scrapy.Field()<br />
步骤三：编写 Pipeline，保存Item到MongoDB
编写Pipeline代码，保存数据于MongoDB，代码如下：
import pymongo<br />import pymysql<br />from scrapy import Request<br /><br />class MongoPipeline(object):<br /> def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):<br /> self.mongo_uri = mongo_uri<br /> self.mongo_db = mongo_db<br /><br /> @classmethod<br /> def from_crawler(cls, crawler):<br /> return cls(<br /> mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),<br /> mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DB')<br /> )<br /><br /> def open_spider(self, spider):<br /> self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)<br /> self.db = self.client[self.mongo_db]<br /><br /> def process_item(self, item, spider):<br /> self.db[item.collection].insert(dict(item))<br /> return item<br /><br /> def close_spider(self, spider):<br /> self.client.close()<br />
在代码中，通过from_crawler函数的crawler参数来获取settings.py文件中定义的项目全局配置，如MongoDB的地址：MONGO_URI和数据库：MONGO_DB。
在Spider启动时，open_spider函数即配置好MongoDB的连接，然后通过process_item函数来保存Item数据。
步骤四：编写爬虫(Spider)
以收集某网新闻数据为例，在tutorial/spiders目录下创建 NewsDataSpider.py 文件:
# -*- coding: utf-8 -*-<br />import scrapy<br /><br />class NewsDataSpider(scrapy.Spider):<br /> name = 'spider_news_data'<br /> url = 'http://news.ifeng.com'<br /><br /> def start_requests(self):<br /> yield scrapy.Request(url=self.url, callback=self.parse, dont_filter=True)<br /><br /> def parse(self, response):<br /> lis = response.xpath('//*[@id="root"]/div[6]/div[1]/div[3]/ul/li')<br /> if lis:<br /> msg = {}<br /> for li in lis:<br /> a = li.xpath('div/h2/a')<br /> msg['link'] = a.xpath('@href').extract()[0]<br /> msg['title'] = a.xpath('@title').extract()[0]<br /> msg['desc'] = a.xpath('text()').extract()[0]<br /> yield msg<br />
爬虫编写完成后，执行如下命令，启动爬虫：
scrapy crawl spider_news_data<br />
这样，一个简单的爬虫就实现了。
实际应用
在实际生产环境中，爬虫平台往往都是多应用多节点的形式构建。为了让开发人员能方便快捷地进行部署、监控、运维等工作，我们使用了ScrapydWeb爬虫管理工具，便于多节点Scrapyd服务的管理，还可以实现多租户管理。
不同的产品线，对爬虫的需求不尽相同，爬取的目标源或数据类别也极具多样性。对此，ScrapyWeb将同类型数据源或者同业务块的爬虫写到同一个项目，也可称为应用，以项目（Scrapy项目，可以包含多个爬虫）的方式进行部署。
ScrapydWeb比较方便的地方在于：不用事先将项目先上传到Scrapyd服务器，ScrapydWeb能够帮我们上传。爬虫功能编写完成后，将Scrapy项目打包成egg文件，并通过ScrapydWeb→Deploy Project上传egg文件并选取多节点进行部署，部署完成后，如下图所示：
部署完成示例
在ScrapydWeb→Servers中，可以看到所有被管理的节点任务执行情况，这里的任务列表包括了实时请求的任务和定时任务。实时请求主要由业务系统或者任务监控系统发起，而TimerTasks可以设置定时任务，Jobs可进行日志查看，如下图所示：
节点任务执行情况示例
为了更加方便地查看爬虫的实际运行情况，可将爬虫日志收集到Elasticsearch中，并通过Kibana进行图表监控，则可在监控面板中详细地了解每一爬虫的具体请求、响应、异常、解析等情况。
此外，将日志数据通过实时流计算的方式，实现整个业务流程的实时监控预警。对于请求异常量较大或者Item解析结果异常的爬虫，输出爬虫异常预警功能，再加以人工干预排查，如是否数据源头发生变更、网络代理出现了异常，还是爬虫节点服务崩溃等，快速对问题进行定位，并对爬虫平台出现的问题进行及时修复。
爬虫日志统计分析示例
为了便于处理爬虫收集的数据，直接以JSON的数据格式落地到Kafka，读取Kafka数据后进行清洗、分析、挖掘等多道加工处理流程（整个处理流程基本都是实时流转），最终，构建公共数据应用仓库，并以数据服务接口的方式提供各业务调用。
接口调用情况统计示例
风险规避
爬虫技术作为一种数据搜集的手段，本身并没有合法与非法之分，但面对互联网上众多的数据，如果不加以限定，任由爬虫随意爬取，势必会对互联网生态造成影响。技术是中立的，但技术应用永远不是中立的。
那么，爬取哪类数据违法呢？
1.高度敏感信息，如：行踪轨迹、通讯内容、征信信息、猜测信息等；
2.较为敏感信息，如：住宿信息、通讯记录、健康信息、交易等；
3.其他个人信息，主要是以上两类以外的个人敏感信息。
应用建议
最后，作为程序员，我们掌握的技术就是工具，那么，我们就要保证这些工具是用在正途的。
对于爬虫的使用，有以下三点建议：
1. 遵守Robots协议；
2. 不要强行突破反爬措施，绕过防护措施对数据的访问；
3. 对爬取到的数据根据业务的需求进行重新加工后再应用等。
划重点
1. 爬虫的基本原理为：对目标网页进行请求，获得请求响应后，对响应的结果进行解析，然后根据业务需求提取所需页面内容并进行落地存储；
2. 爬虫平台往往采用多应用多节点的形式构建，为更方便地进行爬虫的部署、监控与运维，可采用ScrapydWeb、SpiderKeeper、Gerapy等可视化管理工具进行日常管理和维护。
3. 一个简单的爬虫，可通过以下四个步骤实现：
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在大数据时代，要进行数据分析，数据来源便成了首要解决的问题。预算充足时，可以通过购买第三方数据来获取数据，但在预算不充裕的情况下，这显然不是一个好办法。
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而爬虫能够有效地解决上述难题，实现对公开数据的收集。
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什么是爬虫
在学习之前，我们还是要先了解一下爬虫的相关概念。
网络爬虫，又称为网页蜘蛛、网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
在爬虫抓取数据过程中，必须面对两类问题：爬取与反爬。
爬取
爬取，是通过爬虫对目标网站或APP进行数据采集，主要方法有HTML网页解析、Ajax接口解析、Selenium模拟浏览器请求等。
爬取大规模数据时，要求爬虫有很快的网页抓取速度但又不能拖累数据质量，使得爬取挑战性极大。
反爬
反爬，顾名思义，就是防止网络爬虫对网站或者APP进行数据抓取而架设的一道访问策略，如：访问频率、验证码等。
在任何场景下，想要大规模抓取数据，首选网络代理，通过IP随机切换、请求限制、会话管理以及黑名单逻辑来预防代理被屏蔽。这样，开发人员就可以把更多的注意力放在分析数据而不是管理代理上。
爬虫原理
爬虫原理示例
如上图所示，爬虫的基本原理为：对目标网页进行请求，获得请求响应后，对响应的结果Response进行解析，然后根据业务需求提取想要的页面内容。
如果涉及到两层爬取的业务逻辑，则对响应对象中提取出来的URL继续发送请求，进一步获取响应结果，涉及到多层深度爬取，则依次进行请求。
有时候为了保障任务可靠性，会先将解析好的URL先落盘，再开启新的爬虫任务进行下一步处理，最后，将提取的内容进行落地存储。
一般而言，将数据以JSON格式保存到NoSQL数据库中（如：MongoDB等），或者Kafka消息队列等待进一步的处理。对于比较标准的结构化数据，也可以直接保存到MySQL中。
技术选型
开发框架
对于爬虫的开发，目前更多人选用Python作为主要开发语言，因为Python语法简洁，方便修改，而且Python有很多关于爬虫的功能库，即开即用，网络上关于Python实现爬虫的资料也比较多。
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管理工具
在实际生产中，爬虫平台往往都是采用多应用多节点的形式构建。如果没有一个可视化的管理工具来进行日常管理和维护，那么开发人员来说，爬虫的部署、监控、运维等将会是举步艰难的。工欲善其事必先利其器，想要提升效率，一些常用的管理工具是必不可少的，在此推荐几款管理工具：
基础要求
若使用Python语言开发爬虫，首先需要学习Python的基础知识，还需要对HTML、CSS、JS、Ajax等有一定的掌握。最后，需要安装以下爬虫常用的库：
由于篇幅有限，在此只介绍Scrapy库的基础使用，其他库的学习，可以自行查找资料进行学习。
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构化数据而编写的应用框架，可应用于包括数据挖掘、信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取（更确切来说, 网络抓取）所设计的，也可以应用在获取API所返回的数据或者通用的网络爬虫。
Scrapy安装方法如下：
步骤一：在Anaconda环境中安装Scrapy模块，相关脚本如下：
conda install scrapy<br />
步骤二：安装Scrapyd服务，相关脚本如下：
conda install scrapyd<br />
步骤三：安装完成后，启动Scrapyd服务，访问 :6800/，若出现如下界面，则表示安装成功。
安装成功示例
简单爬虫实现
本节按照Scrapy框架的实现步骤进行分解，整体分为四个步骤：
步骤一：创建一个Scrapy项目
在编写爬虫脚本之前，必须创建一个新的Scrapy项目。进入打算存储代码的目录中，运行下列命令：
scrapy startproject tutorial<br />
该命令将会创建包含下列内容的 tutorial 目录：
tutorial 目录示例
这些文件分别是:
步骤二：定义Item
Item是用于封装抓取的数据对象，其使用方法和python字典类似，并且提供了额外的保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误。
编辑 tutorial 目录中的 items.py 文件，命令如下：
import scrapy<br /><br />class NewsIfengItem(scrapy.Item):<br /> title = scrapy.Field()<br /> link = scrapy.Field()<br /> desc = scrapy.Field()<br />
步骤三：编写 Pipeline，保存Item到MongoDB
编写Pipeline代码，保存数据于MongoDB，代码如下：
import pymongo<br />import pymysql<br />from scrapy import Request<br /><br />class MongoPipeline(object):<br /> def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):<br /> self.mongo_uri = mongo_uri<br /> self.mongo_db = mongo_db<br /><br /> @classmethod<br /> def from_crawler(cls, crawler):<br /> return cls(<br /> mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),<br /> mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DB')<br /> )<br /><br /> def open_spider(self, spider):<br /> self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)<br /> self.db = self.client[self.mongo_db]<br /><br /> def process_item(self, item, spider):<br /> self.db[item.collection].insert(dict(item))<br /> return item<br /><br /> def close_spider(self, spider):<br /> self.client.close()<br />
在代码中，通过from_crawler函数的crawler参数来获取settings.py文件中定义的项目全局配置，如MongoDB的地址：MONGO_URI和数据库：MONGO_DB。
在Spider启动时，open_spider函数即配置好MongoDB的连接，然后通过process_item函数来保存Item数据。
步骤四：编写爬虫(Spider)
以收集某网新闻数据为例，在tutorial/spiders目录下创建 NewsDataSpider.py 文件:
# -*- coding: utf-8 -*-<br />import scrapy<br /><br />class NewsDataSpider(scrapy.Spider):<br /> name = 'spider_news_data'<br /> url = 'http://news.ifeng.com'<br /><br /> def start_requests(self):<br /> yield scrapy.Request(url=self.url, callback=self.parse, dont_filter=True)<br /><br /> def parse(self, response):<br /> lis = response.xpath('//*[@id="root"]/div[6]/div[1]/div[3]/ul/li')<br /> if lis:<br /> msg = {}<br /> for li in lis:<br /> a = li.xpath('div/h2/a')<br /> msg['link'] = a.xpath('@href').extract()[0]<br /> msg['title'] = a.xpath('@title').extract()[0]<br /> msg['desc'] = a.xpath('text()').extract()[0]<br /> yield msg<br />
爬虫编写完成后，执行如下命令，启动爬虫：
scrapy crawl spider_news_data<br />
这样，一个简单的爬虫就实现了。
实际应用
在实际生产环境中，爬虫平台往往都是多应用多节点的形式构建。为了让开发人员能方便快捷地进行部署、监控、运维等工作，我们使用了ScrapydWeb爬虫管理工具，便于多节点Scrapyd服务的管理，还可以实现多租户管理。
不同的产品线，对爬虫的需求不尽相同，爬取的目标源或数据类别也极具多样性。对此，ScrapyWeb将同类型数据源或者同业务块的爬虫写到同一个项目，也可称为应用，以项目（Scrapy项目，可以包含多个爬虫）的方式进行部署。
ScrapydWeb比较方便的地方在于：不用事先将项目先上传到Scrapyd服务器，ScrapydWeb能够帮我们上传。爬虫功能编写完成后，将Scrapy项目打包成egg文件，并通过ScrapydWeb→Deploy Project上传egg文件并选取多节点进行部署，部署完成后，如下图所示：
部署完成示例
在ScrapydWeb→Servers中，可以看到所有被管理的节点任务执行情况，这里的任务列表包括了实时请求的任务和定时任务。实时请求主要由业务系统或者任务监控系统发起，而TimerTasks可以设置定时任务，Jobs可进行日志查看，如下图所示：
节点任务执行情况示例
为了更加方便地查看爬虫的实际运行情况，可将爬虫日志收集到Elasticsearch中，并通过Kibana进行图表监控，则可在监控面板中详细地了解每一爬虫的具体请求、响应、异常、解析等情况。
此外，将日志数据通过实时流计算的方式，实现整个业务流程的实时监控预警。对于请求异常量较大或者Item解析结果异常的爬虫，输出爬虫异常预警功能，再加以人工干预排查，如是否数据源头发生变更、网络代理出现了异常，还是爬虫节点服务崩溃等，快速对问题进行定位，并对爬虫平台出现的问题进行及时修复。
爬虫日志统计分析示例
为了便于处理爬虫收集的数据，直接以JSON的数据格式落地到Kafka，读取Kafka数据后进行清洗、分析、挖掘等多道加工处理流程（整个处理流程基本都是实时流转），最终，构建公共数据应用仓库，并以数据服务接口的方式提供各业务调用。
接口调用情况统计示例
风险规避
爬虫技术作为一种数据搜集的手段，本身并没有合法与非法之分，但面对互联网上众多的数据，如果不加以限定，任由爬虫随意爬取，势必会对互联网生态造成影响。技术是中立的，但技术应用永远不是中立的。
那么，爬取哪类数据违法呢？
1.高度敏感信息，如：行踪轨迹、通讯内容、征信信息、猜测信息等；
2.较为敏感信息，如：住宿信息、通讯记录、健康信息、交易等；
3.其他个人信息，主要是以上两类以外的个人敏感信息。
应用建议
最后，作为程序员，我们掌握的技术就是工具，那么，我们就要保证这些工具是用在正途的。
对于爬虫的使用，有以下三点建议：
1. 遵守Robots协议；
2. 不要强行突破反爬措施，绕过防护措施对数据的访问；
3. 对爬取到的数据根据业务的需求进行重新加工后再应用等。
划重点
1. 爬虫的基本原理为：对目标网页进行请求，获得请求响应后，对响应的结果进行解析，然后根据业务需求提取所需页面内容并进行落地存储；
2. 爬虫平台往往采用多应用多节点的形式构建，为更方便地进行爬虫的部署、监控与运维，可采用ScrapydWeb、SpiderKeeper、Gerapy等可视化管理工具进行日常管理和维护。
3. 一个简单的爬虫，可通过以下四个步骤实现：
#往期推荐#
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五分钟带你了解爬虫平台的构建与应用
关注并将【PaaS平台那些事】设为星标
每周一、三、五早上07:45准时推送文章
在大数据时代，要进行数据分析，数据来源便成了首要解决的问题。预算充足时，可以通过购买第三方数据来获取数据，但在预算不充裕的情况下，这显然不是一个好办法。
随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。
而爬虫能够有效地解决上述难题，实现对公开数据的收集。
本期，小编就带大家了解爬虫平台的构建与应用方法。
什么是爬虫
在学习之前，我们还是要先了解一下爬虫的相关概念。
网络爬虫，又称为网页蜘蛛、网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
在爬虫抓取数据过程中，必须面对两类问题：爬取与反爬。
爬取
爬取，是通过爬虫对目标网站或APP进行数据采集，主要方法有HTML网页解析、Ajax接口解析、Selenium模拟浏览器请求等。
爬取大规模数据时，要求爬虫有很快的网页抓取速度但又不能拖累数据质量，使得爬取挑战性极大。
反爬
反爬，顾名思义，就是防止网络爬虫对网站或者APP进行数据抓取而架设的一道访问策略，如：访问频率、验证码等。
在任何场景下，想要大规模抓取数据，首选网络代理，通过IP随机切换、请求限制、会话管理以及黑名单逻辑来预防代理被屏蔽。这样，开发人员就可以把更多的注意力放在分析数据而不是管理代理上。
爬虫原理
爬虫原理示例
如上图所示，爬虫的基本原理为：对目标网页进行请求，获得请求响应后，对响应的结果Response进行解析，然后根据业务需求提取想要的页面内容。
如果涉及到两层爬取的业务逻辑，则对响应对象中提取出来的URL继续发送请求，进一步获取响应结果，涉及到多层深度爬取，则依次进行请求。
有时候为了保障任务可靠性，会先将解析好的URL先落盘，再开启新的爬虫任务进行下一步处理，最后，将提取的内容进行落地存储。
一般而言，将数据以JSON格式保存到NoSQL数据库中（如：MongoDB等），或者Kafka消息队列等待进一步的处理。对于比较标准的结构化数据，也可以直接保存到MySQL中。
技术选型
开发框架
对于爬虫的开发，目前更多人选用Python作为主要开发语言，因为Python语法简洁，方便修改，而且Python有很多关于爬虫的功能库，即开即用，网络上关于Python实现爬虫的资料也比较多。
对于平台化开发，可以选用Scrapy爬虫开发框架，快速搭建爬虫项目，省去了大量繁琐的代码封装工作，让开发人员把更多的精力用于处理爬虫的业务逻辑。
管理工具
在实际生产中，爬虫平台往往都是采用多应用多节点的形式构建。如果没有一个可视化的管理工具来进行日常管理和维护，那么开发人员来说，爬虫的部署、监控、运维等将会是举步艰难的。工欲善其事必先利其器，想要提升效率，一些常用的管理工具是必不可少的，在此推荐几款管理工具：
基础要求
若使用Python语言开发爬虫，首先需要学习Python的基础知识，还需要对HTML、CSS、JS、Ajax等有一定的掌握。最后，需要安装以下爬虫常用的库：
由于篇幅有限，在此只介绍Scrapy库的基础使用，其他库的学习，可以自行查找资料进行学习。
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构化数据而编写的应用框架，可应用于包括数据挖掘、信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取（更确切来说, 网络抓取）所设计的，也可以应用在获取API所返回的数据或者通用的网络爬虫。
Scrapy安装方法如下：
步骤一：在Anaconda环境中安装Scrapy模块，相关脚本如下：
conda install scrapy<br />
步骤二：安装Scrapyd服务，相关脚本如下：
conda install scrapyd<br />
步骤三：安装完成后，启动Scrapyd服务，访问 :6800/，若出现如下界面，则表示安装成功。
安装成功示例
简单爬虫实现
本节按照Scrapy框架的实现步骤进行分解，整体分为四个步骤：
步骤一：创建一个Scrapy项目
在编写爬虫脚本之前，必须创建一个新的Scrapy项目。进入打算存储代码的目录中，运行下列命令：
scrapy startproject tutorial<br />
该命令将会创建包含下列内容的 tutorial 目录：
tutorial 目录示例
这些文件分别是:
步骤二：定义Item
Item是用于封装抓取的数据对象，其使用方法和python字典类似，并且提供了额外的保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误。
编辑 tutorial 目录中的 items.py 文件，命令如下：
import scrapy<br /><br />class NewsIfengItem(scrapy.Item):<br /> title = scrapy.Field()<br /> link = scrapy.Field()<br /> desc = scrapy.Field()<br />
步骤三：编写 Pipeline，保存Item到MongoDB
编写Pipeline代码，保存数据于MongoDB，代码如下：
import pymongo<br />import pymysql<br />from scrapy import Request<br /><br />class MongoPipeline(object):<br /> def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):<br /> self.mongo_uri = mongo_uri<br /> self.mongo_db = mongo_db<br /><br /> @classmethod<br /> def from_crawler(cls, crawler):<br /> return cls(<br /> mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),<br /> mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DB')<br /> )<br /><br /> def open_spider(self, spider):<br /> self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)<br /> self.db = self.client[self.mongo_db]<br /><br /> def process_item(self, item, spider):<br /> self.db[item.collection].insert(dict(item))<br /> return item<br /><br /> def close_spider(self, spider):<br /> self.client.close()<br />
在代码中，通过from_crawler函数的crawler参数来获取settings.py文件中定义的项目全局配置，如MongoDB的地址：MONGO_URI和数据库：MONGO_DB。
在Spider启动时，open_spider函数即配置好MongoDB的连接，然后通过process_item函数来保存Item数据。
步骤四：编写爬虫(Spider)
以收集某网新闻数据为例，在tutorial/spiders目录下创建 NewsDataSpider.py 文件:
# -*- coding: utf-8 -*-<br />import scrapy<br /><br />class NewsDataSpider(scrapy.Spider):<br /> name = 'spider_news_data'<br /> url = 'http://news.ifeng.com'<br /><br /> def start_requests(self):<br /> yield scrapy.Request(url=self.url, callback=self.parse, dont_filter=True)<br /><br /> def parse(self, response):<br /> lis = response.xpath('//*[@id="root"]/div[6]/div[1]/div[3]/ul/li')<br /> if lis:<br /> msg = {}<br /> for li in lis:<br /> a = li.xpath('div/h2/a')<br /> msg['link'] = a.xpath('@href').extract()[0]<br /> msg['title'] = a.xpath('@title').extract()[0]<br /> msg['desc'] = a.xpath('text()').extract()[0]<br /> yield msg<br />
爬虫编写完成后，执行如下命令，启动爬虫：
scrapy crawl spider_news_data<br />
这样，一个简单的爬虫就实现了。
实际应用
在实际生产环境中，爬虫平台往往都是多应用多节点的形式构建。为了让开发人员能方便快捷地进行部署、监控、运维等工作，我们使用了ScrapydWeb爬虫管理工具，便于多节点Scrapyd服务的管理，还可以实现多租户管理。
不同的产品线，对爬虫的需求不尽相同，爬取的目标源或数据类别也极具多样性。对此，ScrapyWeb将同类型数据源或者同业务块的爬虫写到同一个项目，也可称为应用，以项目（Scrapy项目，可以包含多个爬虫）的方式进行部署。
ScrapydWeb比较方便的地方在于：不用事先将项目先上传到Scrapyd服务器，ScrapydWeb能够帮我们上传。爬虫功能编写完成后，将Scrapy项目打包成egg文件，并通过ScrapydWeb→Deploy Project上传egg文件并选取多节点进行部署，部署完成后，如下图所示：
部署完成示例
在ScrapydWeb→Servers中，可以看到所有被管理的节点任务执行情况，这里的任务列表包括了实时请求的任务和定时任务。实时请求主要由业务系统或者任务监控系统发起，而TimerTasks可以设置定时任务，Jobs可进行日志查看，如下图所示：
节点任务执行情况示例
为了更加方便地查看爬虫的实际运行情况，可将爬虫日志收集到Elasticsearch中，并通过Kibana进行图表监控，则可在监控面板中详细地了解每一爬虫的具体请求、响应、异常、解析等情况。
此外，将日志数据通过实时流计算的方式，实现整个业务流程的实时监控预警。对于请求异常量较大或者Item解析结果异常的爬虫，输出爬虫异常预警功能，再加以人工干预排查，如是否数据源头发生变更、网络代理出现了异常，还是爬虫节点服务崩溃等，快速对问题进行定位，并对爬虫平台出现的问题进行及时修复。
爬虫日志统计分析示例
为了便于处理爬虫收集的数据，直接以JSON的数据格式落地到Kafka，读取Kafka数据后进行清洗、分析、挖掘等多道加工处理流程（整个处理流程基本都是实时流转），最终，构建公共数据应用仓库，并以数据服务接口的方式提供各业务调用。
接口调用情况统计示例
风险规避
爬虫技术作为一种数据搜集的手段，本身并没有合法与非法之分，但面对互联网上众多的数据，如果不加以限定，任由爬虫随意爬取，势必会对互联网生态造成影响。技术是中立的，但技术应用永远不是中立的。
那么，爬取哪类数据违法呢？
1.高度敏感信息，如：行踪轨迹、通讯内容、征信信息、猜测信息等；
2.较为敏感信息，如：住宿信息、通讯记录、健康信息、交易等；
3.其他个人信息，主要是以上两类以外的个人敏感信息。
应用建议
最后，作为程序员，我们掌握的技术就是工具，那么，我们就要保证这些工具是用在正途的。
对于爬虫的使用，有以下三点建议：
1. 遵守Robots协议；
2. 不要强行突破反爬措施，绕过防护措施对数据的访问；
3. 对爬取到的数据根据业务的需求进行重新加工后再应用等。
划重点
1. 爬虫的基本原理为：对目标网页进行请求，获得请求响应后，对响应的结果进行解析，然后根据业务需求提取所需页面内容并进行落地存储；
2. 爬虫平台往往采用多应用多节点的形式构建，为更方便地进行爬虫的部署、监控与运维，可采用ScrapydWeb、SpiderKeeper、Gerapy等可视化管理工具进行日常管理和维护。
3. 一个简单的爬虫，可通过以下四个步骤实现：
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自动抓取网页数据(关于网页劫持行为的一些常见问题，你知道吗？)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 75 次浏览 • 2022-04-18 20:04
自动抓取网页数据(关于网页劫持行为的一些常见问题，你知道吗？)
自动抓取网页数据并且预览。一般情况下，一些数据库会对某些字段做预处理（即将某些编码保护的字段转换为指定编码保护的字段）。比如：dbrec_sql这种数据库对单个字段转码后，会列出这个字段的注释信息（sql_entity）。然后选择最优选择。
这些地方我觉得很有必要做一下防止数据泄露，这些内容可能是他人接触你或你接触的人的第一个网页地址，
我估计是你外网的防火墙设置的有问题，
dbfolder.
这是知乎上最火的回答了吗？中奖名单在此，
这个问题我太有权利回答了！！我刚被icmp欺骗过，都是被一些网页劫持。根据我对其的观察，这些网页里面基本上90%都有安装dbfolder:对方也没加防火墙，没对数据进行加密处理，但就是可以在我的域名下面一直流通，实验来得：1.让你的域名受到攻击者的访问限制：记得把你需要访问的域名的所有攻击者都买了，封他域名2.像你使用的nginx（不要选择支持https的版本），禁止自动dnspod,redis等访问db3.让他访问到你的域名后再加上icmp欺骗，重定向到攻击者设置的那个受到攻击者账号码的页面（他用这个来做准入控制）4.加个套接字禁止私人连接（他会用这个来发动大规模的ddos攻击，导致网站无法访问5.如果有反arp欺骗和路由协议的话，还是封禁你的域名和ip，永远不要加cernap因为这样自己也遭受安全威胁。
）—以上是万恶的欺骗showhowmanyproxywins有些网页劫持行为并不是在icmp欺骗，而是在你的请求域名前设置了默认ip，或者把默认端口开在没有默认域名的ip上，配置你的ip代理到被攻击网站上去。没给回答我现在手上有个网站。在华南地区没给ip的情况下，我发现那里能接收到服务器的icmp请求数量是非常可观的而攻击者开一个默认ip，那么攻击者可以精准欺骗一切到他域名的请求。
有几个实验可以交流：1.icmp是否可以劫持呢？我猜有的人理解错了，说什么打个针就可以劫持网站了，这是不对的，实际上它劫持icmp请求的话，最终返回给攻击者的结果是一个无效ip。在使用dhcp的情况下，它只劫持没有icmp请求的ip。所以你被欺骗了，别幻想着用dhcp获取icmp请求会有用。2.dbfolder有没有经过你的授权？你没授权它怎么知道你在dbfolder，用你的话nginx一点都不安全，多层dns多绕几层ip，还有动态连接，防火墙怎么会轻易给过的。 查看全部
自动抓取网页数据并且预览。一般情况下，一些数据库会对某些字段做预处理（即将某些编码保护的字段转换为指定编码保护的字段）。比如：dbrec_sql这种数据库对单个字段转码后，会列出这个字段的注释信息（sql_entity）。然后选择最优选择。
这些地方我觉得很有必要做一下防止数据泄露，这些内容可能是他人接触你或你接触的人的第一个网页地址，
我估计是你外网的防火墙设置的有问题，
dbfolder.
这是知乎上最火的回答了吗？中奖名单在此，
这个问题我太有权利回答了！！我刚被icmp欺骗过，都是被一些网页劫持。根据我对其的观察，这些网页里面基本上90%都有安装dbfolder:对方也没加防火墙，没对数据进行加密处理，但就是可以在我的域名下面一直流通，实验来得：1.让你的域名受到攻击者的访问限制：记得把你需要访问的域名的所有攻击者都买了，封他域名2.像你使用的nginx（不要选择支持https的版本），禁止自动dnspod,redis等访问db3.让他访问到你的域名后再加上icmp欺骗，重定向到攻击者设置的那个受到攻击者账号码的页面（他用这个来做准入控制）4.加个套接字禁止私人连接（他会用这个来发动大规模的ddos攻击，导致网站无法访问5.如果有反arp欺骗和路由协议的话，还是封禁你的域名和ip，永远不要加cernap因为这样自己也遭受安全威胁。
）—以上是万恶的欺骗showhowmanyproxywins有些网页劫持行为并不是在icmp欺骗，而是在你的请求域名前设置了默认ip，或者把默认端口开在没有默认域名的ip上，配置你的ip代理到被攻击网站上去。没给回答我现在手上有个网站。在华南地区没给ip的情况下，我发现那里能接收到服务器的icmp请求数量是非常可观的而攻击者开一个默认ip，那么攻击者可以精准欺骗一切到他域名的请求。
有几个实验可以交流：1.icmp是否可以劫持呢？我猜有的人理解错了，说什么打个针就可以劫持网站了，这是不对的，实际上它劫持icmp请求的话，最终返回给攻击者的结果是一个无效ip。在使用dhcp的情况下，它只劫持没有icmp请求的ip。所以你被欺骗了，别幻想着用dhcp获取icmp请求会有用。2.dbfolder有没有经过你的授权？你没授权它怎么知道你在dbfolder，用你的话nginx一点都不安全，多层dns多绕几层ip，还有动态连接，防火墙怎么会轻易给过的。 查看全部
自动抓取网页数据(关于网页劫持行为的一些常见问题，你知道吗？)
自动抓取网页数据并且预览。一般情况下，一些数据库会对某些字段做预处理（即将某些编码保护的字段转换为指定编码保护的字段）。比如：dbrec_sql这种数据库对单个字段转码后，会列出这个字段的注释信息（sql_entity）。然后选择最优选择。
这些地方我觉得很有必要做一下防止数据泄露，这些内容可能是他人接触你或你接触的人的第一个网页地址，
我估计是你外网的防火墙设置的有问题，
dbfolder.
这是知乎上最火的回答了吗？中奖名单在此，
这个问题我太有权利回答了！！我刚被icmp欺骗过，都是被一些网页劫持。根据我对其的观察，这些网页里面基本上90%都有安装dbfolder:对方也没加防火墙，没对数据进行加密处理，但就是可以在我的域名下面一直流通，实验来得：1.让你的域名受到攻击者的访问限制：记得把你需要访问的域名的所有攻击者都买了，封他域名2.像你使用的nginx（不要选择支持https的版本），禁止自动dnspod,redis等访问db3.让他访问到你的域名后再加上icmp欺骗，重定向到攻击者设置的那个受到攻击者账号码的页面（他用这个来做准入控制）4.加个套接字禁止私人连接（他会用这个来发动大规模的ddos攻击，导致网站无法访问5.如果有反arp欺骗和路由协议的话，还是封禁你的域名和ip，永远不要加cernap因为这样自己也遭受安全威胁。
）—以上是万恶的欺骗showhowmanyproxywins有些网页劫持行为并不是在icmp欺骗，而是在你的请求域名前设置了默认ip，或者把默认端口开在没有默认域名的ip上，配置你的ip代理到被攻击网站上去。没给回答我现在手上有个网站。在华南地区没给ip的情况下，我发现那里能接收到服务器的icmp请求数量是非常可观的而攻击者开一个默认ip，那么攻击者可以精准欺骗一切到他域名的请求。
有几个实验可以交流：1.icmp是否可以劫持呢？我猜有的人理解错了，说什么打个针就可以劫持网站了，这是不对的，实际上它劫持icmp请求的话，最终返回给攻击者的结果是一个无效ip。在使用dhcp的情况下，它只劫持没有icmp请求的ip。所以你被欺骗了，别幻想着用dhcp获取icmp请求会有用。2.dbfolder有没有经过你的授权？你没授权它怎么知道你在dbfolder，用你的话nginx一点都不安全，多层dns多绕几层ip，还有动态连接，防火墙怎么会轻易给过的。
自动抓取网页数据(什么是爬虫？爬虫就是使用任何技术手段，批量获取网站信息的一种方式)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 84 次浏览 • 2022-04-17 15:36
自动抓取网页数据(什么是爬虫？爬虫就是使用任何技术手段，批量获取网站信息的一种方式)
什么是爬行动物？爬虫是一种利用任何技术手段批量获取信息的方式。关键在于批处理。说白了，其实就是模拟真实用户请求大量数据。
下面将介绍爬虫方法和实际应用场景。
内容
1、爬虫之道
2、爬虫应用场景
3、反爬虫攻略
爬行动物的方式
从网页交互的角度来看，爬虫主要分为两种方式，即常规爬虫和自动化爬虫。
1、常规爬虫
常规爬虫，也叫裸码爬虫，是最原创的爬取方式。
例如，如果要爬取微博热搜榜，需要经过3个步骤：
1、确定目标地址
分析页面请求格式，找到微博实时热搜的网址：
2、目标信息分析
请求特定页面后，需要解析页面中的数据，而检索到的页面其实就是一堆前端代码。可以通过dom api读取代码中的数据。例如，如果要获取每个热搜的名称，则需要获取热搜名称在网页的DOM结构中的路径。
3、数据存储
解析出目标信息后，可以存储在数据库中，也可以写入文件以备后用。
总结：可以看出，常规爬虫必须提前知道要爬取的每个页面的具体地址，一次只能爬取一个页面，不能爬取整个站点；每个页面都要写相应的代码来模拟Request比较麻烦。
随着时代的发展，自动化爬虫框架应运而生。往下看~
2、自动爬虫
有几个自动爬虫框架。下面介绍比较经典的 puppeteer 框架。
Puppeteer 是来自 Google Chrome 的无头 chrome 工具。它提供了一个高级 api 来控制 headless chrome。
puppeteer可以模拟大部分用户操作，包括点击、滚动、悬停、聚焦等大部分交互，所以只要知道一个网站的首页地址，就可以通过调用api爬取来模拟用户操作整个 网站 数据。
比如要爬取百度python的搜索数据，只需要调用api模拟键盘输入“python”=>回车=>点击搜索项=>解析爬取的内容。
接下来我们来看看puppeteer爬虫更多的应用场景。
爬虫应用场景
前面提到了puppeteer自动化爬虫框架，很多应用场景也是基于puppeteer诞生的。
1、爬取网页数据
从爬虫数据中诞生的产品，比如比价购物、各种热搜排名、舆情追踪、新闻追踪、盗版VIP视频网站等。
2、UI 自动化测试
因为 puppeteer 提供了很多 API 来模拟用户操作，所以现在很多公司基于 puppeteer 做一些自动化测试。例如，如果要测试一个前端页面的兼容性，以及前端页面的UI是否存在bug，只需要模拟表单提交和键盘的执行即可。页面输入等操作。
3、生成页面截图和PDF
puppeteer 还提供了用于屏幕截图和 pdf 生成的 API。
4、监控网页数据
通过对前端数据的爬取，可以监控网站数据是否异常（如数据掉线0）。如果数据异常，可以向数据人员报警。
5、监控网页性能
它可以捕获 网站 的时间线跟踪，以帮助诊断性能问题。
反爬虫策略
如果有爬虫，就可能有反爬虫。一些 网站 数据更敏感，不希望您获取它们。此时，公司将采取各种反爬虫措施。
1、屏蔽ip
这是一种比较简单粗暴的方式。查看单位时间请求次数过多的账号，然后查看账号的电脑IP，直接屏蔽这台电脑的访问，但是误伤率也比较高，慎用。
2、用图片替换敏感信息
电商平台上的商品价格信息比较敏感。有些平台会用图片显示价格和型号信息而不是显示，这确实可以防止爬虫。但是，随着机器学习的发展，识别图片的技术也越来越强。慢慢地，这种治疗方法的效果就不那么好了。
3、你看到的不是你得到的
通过一定的算法规则，将虚假信息和真实信息进行映射，虚假信息存储在网页代码中，但在显示时，使用算法规则和ttf字体文件映射真实信息。
4、手动输入动态码
有的网站为了避免被爬取，比如在你访问页面之前，输入一个动态码，验证你的身份，并且有一个有效期。
5、合法渠道
爬行动物违法吗？目前的爬虫在法律层面还是有点边缘化的。爬虫诉讼还是有的，法律手段也算是保护数据的一种方式。
以上就是《爬虫的基本原理及应用场景》的内容。想了解其他相关内容，可以来官方产品网站。 查看全部
什么是爬行动物？爬虫是一种利用任何技术手段批量获取信息的方式。关键在于批处理。说白了，其实就是模拟真实用户请求大量数据。
下面将介绍爬虫方法和实际应用场景。
内容
1、爬虫之道
2、爬虫应用场景
3、反爬虫攻略
爬行动物的方式
从网页交互的角度来看，爬虫主要分为两种方式，即常规爬虫和自动化爬虫。
1、常规爬虫
常规爬虫，也叫裸码爬虫，是最原创的爬取方式。
例如，如果要爬取微博热搜榜，需要经过3个步骤：
1、确定目标地址
分析页面请求格式，找到微博实时热搜的网址：
2、目标信息分析
请求特定页面后，需要解析页面中的数据，而检索到的页面其实就是一堆前端代码。可以通过dom api读取代码中的数据。例如，如果要获取每个热搜的名称，则需要获取热搜名称在网页的DOM结构中的路径。
3、数据存储
解析出目标信息后，可以存储在数据库中，也可以写入文件以备后用。
总结：可以看出，常规爬虫必须提前知道要爬取的每个页面的具体地址，一次只能爬取一个页面，不能爬取整个站点；每个页面都要写相应的代码来模拟Request比较麻烦。
随着时代的发展，自动化爬虫框架应运而生。往下看~
2、自动爬虫
有几个自动爬虫框架。下面介绍比较经典的 puppeteer 框架。
Puppeteer 是来自 Google Chrome 的无头 chrome 工具。它提供了一个高级 api 来控制 headless chrome。
puppeteer可以模拟大部分用户操作，包括点击、滚动、悬停、聚焦等大部分交互，所以只要知道一个网站的首页地址，就可以通过调用api爬取来模拟用户操作整个 网站 数据。
比如要爬取百度python的搜索数据，只需要调用api模拟键盘输入“python”=>回车=>点击搜索项=>解析爬取的内容。
接下来我们来看看puppeteer爬虫更多的应用场景。
爬虫应用场景
前面提到了puppeteer自动化爬虫框架，很多应用场景也是基于puppeteer诞生的。
1、爬取网页数据
从爬虫数据中诞生的产品，比如比价购物、各种热搜排名、舆情追踪、新闻追踪、盗版VIP视频网站等。
2、UI 自动化测试
因为 puppeteer 提供了很多 API 来模拟用户操作，所以现在很多公司基于 puppeteer 做一些自动化测试。例如，如果要测试一个前端页面的兼容性，以及前端页面的UI是否存在bug，只需要模拟表单提交和键盘的执行即可。页面输入等操作。
3、生成页面截图和PDF
puppeteer 还提供了用于屏幕截图和 pdf 生成的 API。
4、监控网页数据
通过对前端数据的爬取，可以监控网站数据是否异常（如数据掉线0）。如果数据异常，可以向数据人员报警。
5、监控网页性能
它可以捕获 网站 的时间线跟踪，以帮助诊断性能问题。
反爬虫策略
如果有爬虫，就可能有反爬虫。一些 网站 数据更敏感，不希望您获取它们。此时，公司将采取各种反爬虫措施。
1、屏蔽ip
这是一种比较简单粗暴的方式。查看单位时间请求次数过多的账号，然后查看账号的电脑IP，直接屏蔽这台电脑的访问，但是误伤率也比较高，慎用。
2、用图片替换敏感信息
电商平台上的商品价格信息比较敏感。有些平台会用图片显示价格和型号信息而不是显示，这确实可以防止爬虫。但是，随着机器学习的发展，识别图片的技术也越来越强。慢慢地，这种治疗方法的效果就不那么好了。
3、你看到的不是你得到的
通过一定的算法规则，将虚假信息和真实信息进行映射，虚假信息存储在网页代码中，但在显示时，使用算法规则和ttf字体文件映射真实信息。
4、手动输入动态码
有的网站为了避免被爬取，比如在你访问页面之前，输入一个动态码，验证你的身份，并且有一个有效期。
5、合法渠道
爬行动物违法吗？目前的爬虫在法律层面还是有点边缘化的。爬虫诉讼还是有的，法律手段也算是保护数据的一种方式。
以上就是《爬虫的基本原理及应用场景》的内容。想了解其他相关内容，可以来官方产品网站。 查看全部
自动抓取网页数据(什么是爬虫？爬虫就是使用任何技术手段，批量获取网站信息的一种方式)
什么是爬行动物？爬虫是一种利用任何技术手段批量获取信息的方式。关键在于批处理。说白了，其实就是模拟真实用户请求大量数据。
下面将介绍爬虫方法和实际应用场景。
内容
1、爬虫之道
2、爬虫应用场景
3、反爬虫攻略
爬行动物的方式
从网页交互的角度来看，爬虫主要分为两种方式，即常规爬虫和自动化爬虫。
1、常规爬虫
常规爬虫，也叫裸码爬虫，是最原创的爬取方式。
例如，如果要爬取微博热搜榜，需要经过3个步骤：
1、确定目标地址
分析页面请求格式，找到微博实时热搜的网址：
2、目标信息分析
请求特定页面后，需要解析页面中的数据，而检索到的页面其实就是一堆前端代码。可以通过dom api读取代码中的数据。例如，如果要获取每个热搜的名称，则需要获取热搜名称在网页的DOM结构中的路径。
3、数据存储
解析出目标信息后，可以存储在数据库中，也可以写入文件以备后用。
总结：可以看出，常规爬虫必须提前知道要爬取的每个页面的具体地址，一次只能爬取一个页面，不能爬取整个站点；每个页面都要写相应的代码来模拟Request比较麻烦。
随着时代的发展，自动化爬虫框架应运而生。往下看~
2、自动爬虫
有几个自动爬虫框架。下面介绍比较经典的 puppeteer 框架。
Puppeteer 是来自 Google Chrome 的无头 chrome 工具。它提供了一个高级 api 来控制 headless chrome。
puppeteer可以模拟大部分用户操作，包括点击、滚动、悬停、聚焦等大部分交互，所以只要知道一个网站的首页地址，就可以通过调用api爬取来模拟用户操作整个 网站 数据。
比如要爬取百度python的搜索数据，只需要调用api模拟键盘输入“python”=>回车=>点击搜索项=>解析爬取的内容。
接下来我们来看看puppeteer爬虫更多的应用场景。
爬虫应用场景
前面提到了puppeteer自动化爬虫框架，很多应用场景也是基于puppeteer诞生的。
1、爬取网页数据
从爬虫数据中诞生的产品，比如比价购物、各种热搜排名、舆情追踪、新闻追踪、盗版VIP视频网站等。
2、UI 自动化测试
因为 puppeteer 提供了很多 API 来模拟用户操作，所以现在很多公司基于 puppeteer 做一些自动化测试。例如，如果要测试一个前端页面的兼容性，以及前端页面的UI是否存在bug，只需要模拟表单提交和键盘的执行即可。页面输入等操作。
3、生成页面截图和PDF
puppeteer 还提供了用于屏幕截图和 pdf 生成的 API。
4、监控网页数据
通过对前端数据的爬取，可以监控网站数据是否异常（如数据掉线0）。如果数据异常，可以向数据人员报警。
5、监控网页性能
它可以捕获 网站 的时间线跟踪，以帮助诊断性能问题。
反爬虫策略
如果有爬虫，就可能有反爬虫。一些 网站 数据更敏感，不希望您获取它们。此时，公司将采取各种反爬虫措施。
1、屏蔽ip
这是一种比较简单粗暴的方式。查看单位时间请求次数过多的账号，然后查看账号的电脑IP，直接屏蔽这台电脑的访问，但是误伤率也比较高，慎用。
2、用图片替换敏感信息
电商平台上的商品价格信息比较敏感。有些平台会用图片显示价格和型号信息而不是显示，这确实可以防止爬虫。但是，随着机器学习的发展，识别图片的技术也越来越强。慢慢地，这种治疗方法的效果就不那么好了。
3、你看到的不是你得到的
通过一定的算法规则，将虚假信息和真实信息进行映射，虚假信息存储在网页代码中，但在显示时，使用算法规则和ttf字体文件映射真实信息。
4、手动输入动态码
有的网站为了避免被爬取，比如在你访问页面之前，输入一个动态码，验证你的身份，并且有一个有效期。
5、合法渠道
爬行动物违法吗？目前的爬虫在法律层面还是有点边缘化的。爬虫诉讼还是有的，法律手段也算是保护数据的一种方式。
以上就是《爬虫的基本原理及应用场景》的内容。想了解其他相关内容，可以来官方产品网站。
自动抓取网页数据(自动抓取网页数据导入到appicon上的服务器响应问题)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 62 次浏览 • 2022-04-14 07:02
自动抓取网页数据(自动抓取网页数据导入到appicon上的服务器响应问题)
自动抓取网页数据，然后导入到appicon上，有点像chrome的翻页效果，
页面要做到实时抓取，而且可以翻页，时效性要求又高，需要对页面解析的高精度。换言之就是要对页面用足够高的程度去识别内容，比如把查询的问号和空格标识出来，
跨域
服务器响应太慢
目前快了应该也不稳定吧
想解决的是在浏览器端随时抓取某一特定页面中包含的所有元素，并且更重要的是每页实时更新。
登录分析就是最大的难点啊！
服务器负载问题很关键。
服务器响应问题。
请翻墙
使用selenium
flash，flash。
nodejs，python，nodejs，python，nodejs，nodejs。 查看全部
自动抓取网页数据，然后导入到appicon上，有点像chrome的翻页效果，
页面要做到实时抓取，而且可以翻页，时效性要求又高，需要对页面解析的高精度。换言之就是要对页面用足够高的程度去识别内容，比如把查询的问号和空格标识出来，
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登录分析就是最大的难点啊！
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自动抓取网页数据(自动抓取网页数据导入到appicon上的服务器响应问题)
自动抓取网页数据，然后导入到appicon上，有点像chrome的翻页效果，
页面要做到实时抓取，而且可以翻页，时效性要求又高，需要对页面解析的高精度。换言之就是要对页面用足够高的程度去识别内容，比如把查询的问号和空格标识出来，
跨域
服务器响应太慢
目前快了应该也不稳定吧
想解决的是在浏览器端随时抓取某一特定页面中包含的所有元素，并且更重要的是每页实时更新。
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自动抓取网页数据( 流行的Python爬虫框架Scrapy开发者ScrapinghubScrapinghub)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 255 次浏览 • 2022-04-13 06:11
自动抓取网页数据(
流行的Python爬虫框架Scrapy开发者ScrapinghubScrapinghub)
爬取 1000 亿页后的经验教训：大规模抓取产品数据的 5 个挑战
2018-07-21 11:49 来源：人人都是产品经理 编程/机器人/操作系统
编者按：互联网上有海量的数据资源，需要爬虫来抓取这些数据。鉴于网上有这么多免费开源的爬虫框架，很多人认为爬取一定很简单。但是，如果要定期准确地捕捉各种大规模的网站数据，这是一项艰巨的挑战，包括网站格式经常变化，架构必须灵活可扩展才能响应规模变化同时保持性能，同时阻止 网站 反机器人并保持数据质量。Scrapinghub 是流行的 Python 爬虫框架 Scrapy 的开发者，分享他们在爬取 1000 亿网页后的经验。
爬虫技术现在似乎是一件容易的事，但这种看法却很混乱。开源库/框架、可视爬虫工具、数据提取工具很多，从网站抓取数据似乎很容易。但是，当您大规模地抓取 网站 时，事情很快就会变得非常棘手。
自 2010 年以来，已爬取了超过 1000 亿个产品页面，我们将通过我们的系列 文章 分享经验教训，让您深入了解从电子商务商店大规模提取数据的挑战，并与您分享一些应对这些挑战的最佳实践。
本文是 文章 系列文章的第一篇，我们将概述大规模抓取产品数据的主要挑战，以及 Scrapinghub 从抓取 1000 亿个产品页面中吸取的教训。
Scrapinghub 成立于 2010 年，是领先的数据提取公司之一，也是当今最强大、最流行的网络爬虫框架 Scrapy 的作者。Scrapinghub 目前每月从世界上许多最大的电子商务公司抓取超过 80 亿个页面（其中 30 亿是产品页面）。
对于那些对大规模网络抓取技术感兴趣，但无论是建立专门的网络抓取团队还是外包给专门的网络抓取公司的人，最好查看这个免费指南，企业网络抓取：扩展网络抓取技术指南
为什么规模爬行技术很重要？
与标准网络抓取应用程序不同，大规模抓取电子商务产品数据具有独特的挑战，这使得网络抓取变得更加困难。
从本质上讲，这些挑战归结为两件事：速度和数据质量。
由于时间通常是限制因素，因此大规模爬网需要您的爬虫在不影响数据质量的情况下高速爬网。这种对速度的要求使得爬取大规模产品数据极具挑战性。
挑战 1：草率且不断变化的 网站 格式
这是显而易见的，也许不是最令人兴奋的挑战，但马虎且不断变化的 网站 格式是迄今为止您在大规模提取数据时将面临的最大挑战。这不一定是因为任务的复杂性，而是因为您要投入的时间和资源。
如果您曾经花时间为电子商务商店开发爬虫，您就会知道草率的电子商务网站代码是一种流行病。这不仅仅是 HTML 完整性或偶尔的字符编码问题。多年来，我们遇到了各种各样的问题——滥用 HTTP 响应代码、损坏的 Java 代码或滥用 Ajax：
在停止产品时删除页面的商店会在 网站 升级后突然在 404 错误处理程序中返回 200 响应代码。
不正确的 JSON 转义会破坏页面的一些 Java 代码（例如，'b0rk'd'），因此您需要使用正则表达式来获取这部分数据。
一个滥用 Ajax 调用的商店，因此您只能通过呈现页面（这会使爬网速度慢得多）或模仿 API 调用（这需要更多的开发工作）来获取数据。
像这样草率的代码让编写爬虫变得很痛苦，但也让可视化爬取工具或自动提取变得不可行。
在大规模抓取时，您不仅会浏览数百个带有草率代码的 网站s，而且您还将被迫处理不断发展的 网站s。一个好的经验法则是期望您的目标 网站 每 2 到 3 个月更改一次，这会使您的爬虫无法运行。
这可能看起来没什么大不了的，但是当你扩大规模时，这些事件就会累积起来。比如 Scrapinghub 有一个比较大的电商项目，大概有 4000 条爬虫提取了大约 1000 条电商网站，这意味着它每天可能会遇到 20 到 30 次爬虫故障。
并且网站不同地区、语言、A/B 测试和包装/定价派生的差异也会产生各种可能导致爬虫失败的问题。
没有简单的解决方案
不幸的是，没有灵丹妙药可以完全解决这些问题。很多时候，这只是可以通过在项目扩展时为您的项目投入更多资源来解决的问题。再举一个例子，该项目有18名全职爬虫工程师和3名全职QA工程师，以确保客户始终获得可靠的数据流。
但是，凭借经验，您的团队将学习如何开发更强大的爬虫，以检测和处理目标 网站 格式的异常。 查看全部
流行的Python爬虫框架Scrapy开发者ScrapinghubScrapinghub)
爬取 1000 亿页后的经验教训：大规模抓取产品数据的 5 个挑战
2018-07-21 11:49 来源：人人都是产品经理 编程/机器人/操作系统
编者按：互联网上有海量的数据资源，需要爬虫来抓取这些数据。鉴于网上有这么多免费开源的爬虫框架，很多人认为爬取一定很简单。但是，如果要定期准确地捕捉各种大规模的网站数据，这是一项艰巨的挑战，包括网站格式经常变化，架构必须灵活可扩展才能响应规模变化同时保持性能，同时阻止 网站 反机器人并保持数据质量。Scrapinghub 是流行的 Python 爬虫框架 Scrapy 的开发者，分享他们在爬取 1000 亿网页后的经验。
爬虫技术现在似乎是一件容易的事，但这种看法却很混乱。开源库/框架、可视爬虫工具、数据提取工具很多，从网站抓取数据似乎很容易。但是，当您大规模地抓取 网站 时，事情很快就会变得非常棘手。
自 2010 年以来，已爬取了超过 1000 亿个产品页面，我们将通过我们的系列 文章 分享经验教训，让您深入了解从电子商务商店大规模提取数据的挑战，并与您分享一些应对这些挑战的最佳实践。
本文是 文章 系列文章的第一篇，我们将概述大规模抓取产品数据的主要挑战，以及 Scrapinghub 从抓取 1000 亿个产品页面中吸取的教训。
Scrapinghub 成立于 2010 年，是领先的数据提取公司之一，也是当今最强大、最流行的网络爬虫框架 Scrapy 的作者。Scrapinghub 目前每月从世界上许多最大的电子商务公司抓取超过 80 亿个页面（其中 30 亿是产品页面）。
对于那些对大规模网络抓取技术感兴趣，但无论是建立专门的网络抓取团队还是外包给专门的网络抓取公司的人，最好查看这个免费指南，企业网络抓取：扩展网络抓取技术指南
为什么规模爬行技术很重要？
与标准网络抓取应用程序不同，大规模抓取电子商务产品数据具有独特的挑战，这使得网络抓取变得更加困难。
从本质上讲，这些挑战归结为两件事：速度和数据质量。
由于时间通常是限制因素，因此大规模爬网需要您的爬虫在不影响数据质量的情况下高速爬网。这种对速度的要求使得爬取大规模产品数据极具挑战性。
挑战 1：草率且不断变化的 网站 格式
这是显而易见的，也许不是最令人兴奋的挑战，但马虎且不断变化的 网站 格式是迄今为止您在大规模提取数据时将面临的最大挑战。这不一定是因为任务的复杂性，而是因为您要投入的时间和资源。
如果您曾经花时间为电子商务商店开发爬虫，您就会知道草率的电子商务网站代码是一种流行病。这不仅仅是 HTML 完整性或偶尔的字符编码问题。多年来，我们遇到了各种各样的问题——滥用 HTTP 响应代码、损坏的 Java 代码或滥用 Ajax：
在停止产品时删除页面的商店会在 网站 升级后突然在 404 错误处理程序中返回 200 响应代码。
不正确的 JSON 转义会破坏页面的一些 Java 代码（例如，'b0rk'd'），因此您需要使用正则表达式来获取这部分数据。
一个滥用 Ajax 调用的商店，因此您只能通过呈现页面（这会使爬网速度慢得多）或模仿 API 调用（这需要更多的开发工作）来获取数据。
像这样草率的代码让编写爬虫变得很痛苦，但也让可视化爬取工具或自动提取变得不可行。
在大规模抓取时，您不仅会浏览数百个带有草率代码的 网站s，而且您还将被迫处理不断发展的 网站s。一个好的经验法则是期望您的目标 网站 每 2 到 3 个月更改一次，这会使您的爬虫无法运行。
这可能看起来没什么大不了的，但是当你扩大规模时，这些事件就会累积起来。比如 Scrapinghub 有一个比较大的电商项目，大概有 4000 条爬虫提取了大约 1000 条电商网站，这意味着它每天可能会遇到 20 到 30 次爬虫故障。
并且网站不同地区、语言、A/B 测试和包装/定价派生的差异也会产生各种可能导致爬虫失败的问题。
没有简单的解决方案
不幸的是，没有灵丹妙药可以完全解决这些问题。很多时候，这只是可以通过在项目扩展时为您的项目投入更多资源来解决的问题。再举一个例子，该项目有18名全职爬虫工程师和3名全职QA工程师，以确保客户始终获得可靠的数据流。
但是，凭借经验，您的团队将学习如何开发更强大的爬虫，以检测和处理目标 网站 格式的异常。 查看全部
自动抓取网页数据(
流行的Python爬虫框架Scrapy开发者ScrapinghubScrapinghub)
爬取 1000 亿页后的经验教训：大规模抓取产品数据的 5 个挑战
2018-07-21 11:49 来源：人人都是产品经理 编程/机器人/操作系统
编者按：互联网上有海量的数据资源，需要爬虫来抓取这些数据。鉴于网上有这么多免费开源的爬虫框架，很多人认为爬取一定很简单。但是，如果要定期准确地捕捉各种大规模的网站数据，这是一项艰巨的挑战，包括网站格式经常变化，架构必须灵活可扩展才能响应规模变化同时保持性能，同时阻止 网站 反机器人并保持数据质量。Scrapinghub 是流行的 Python 爬虫框架 Scrapy 的开发者，分享他们在爬取 1000 亿网页后的经验。
爬虫技术现在似乎是一件容易的事，但这种看法却很混乱。开源库/框架、可视爬虫工具、数据提取工具很多，从网站抓取数据似乎很容易。但是，当您大规模地抓取 网站 时，事情很快就会变得非常棘手。
自 2010 年以来，已爬取了超过 1000 亿个产品页面，我们将通过我们的系列 文章 分享经验教训，让您深入了解从电子商务商店大规模提取数据的挑战，并与您分享一些应对这些挑战的最佳实践。
本文是 文章 系列文章的第一篇，我们将概述大规模抓取产品数据的主要挑战，以及 Scrapinghub 从抓取 1000 亿个产品页面中吸取的教训。
Scrapinghub 成立于 2010 年，是领先的数据提取公司之一，也是当今最强大、最流行的网络爬虫框架 Scrapy 的作者。Scrapinghub 目前每月从世界上许多最大的电子商务公司抓取超过 80 亿个页面（其中 30 亿是产品页面）。
对于那些对大规模网络抓取技术感兴趣，但无论是建立专门的网络抓取团队还是外包给专门的网络抓取公司的人，最好查看这个免费指南，企业网络抓取：扩展网络抓取技术指南
为什么规模爬行技术很重要？
与标准网络抓取应用程序不同，大规模抓取电子商务产品数据具有独特的挑战，这使得网络抓取变得更加困难。
从本质上讲，这些挑战归结为两件事：速度和数据质量。
由于时间通常是限制因素，因此大规模爬网需要您的爬虫在不影响数据质量的情况下高速爬网。这种对速度的要求使得爬取大规模产品数据极具挑战性。
挑战 1：草率且不断变化的 网站 格式
这是显而易见的，也许不是最令人兴奋的挑战，但马虎且不断变化的 网站 格式是迄今为止您在大规模提取数据时将面临的最大挑战。这不一定是因为任务的复杂性，而是因为您要投入的时间和资源。
如果您曾经花时间为电子商务商店开发爬虫，您就会知道草率的电子商务网站代码是一种流行病。这不仅仅是 HTML 完整性或偶尔的字符编码问题。多年来，我们遇到了各种各样的问题——滥用 HTTP 响应代码、损坏的 Java 代码或滥用 Ajax：
在停止产品时删除页面的商店会在 网站 升级后突然在 404 错误处理程序中返回 200 响应代码。
不正确的 JSON 转义会破坏页面的一些 Java 代码（例如，'b0rk'd'），因此您需要使用正则表达式来获取这部分数据。
一个滥用 Ajax 调用的商店，因此您只能通过呈现页面（这会使爬网速度慢得多）或模仿 API 调用（这需要更多的开发工作）来获取数据。
像这样草率的代码让编写爬虫变得很痛苦，但也让可视化爬取工具或自动提取变得不可行。
在大规模抓取时，您不仅会浏览数百个带有草率代码的 网站s，而且您还将被迫处理不断发展的 网站s。一个好的经验法则是期望您的目标 网站 每 2 到 3 个月更改一次，这会使您的爬虫无法运行。
这可能看起来没什么大不了的，但是当你扩大规模时，这些事件就会累积起来。比如 Scrapinghub 有一个比较大的电商项目，大概有 4000 条爬虫提取了大约 1000 条电商网站，这意味着它每天可能会遇到 20 到 30 次爬虫故障。
并且网站不同地区、语言、A/B 测试和包装/定价派生的差异也会产生各种可能导致爬虫失败的问题。
没有简单的解决方案
不幸的是，没有灵丹妙药可以完全解决这些问题。很多时候，这只是可以通过在项目扩展时为您的项目投入更多资源来解决的问题。再举一个例子，该项目有18名全职爬虫工程师和3名全职QA工程师，以确保客户始终获得可靠的数据流。
但是，凭借经验，您的团队将学习如何开发更强大的爬虫，以检测和处理目标 网站 格式的异常。
自动抓取网页数据(MetaStudio层面节点定位表达式和自定义XSLT网页数据抓取规则的工具)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 134 次浏览 • 2022-04-13 04:16
自动抓取网页数据(MetaStudio层面节点定位表达式和自定义XSLT网页数据抓取规则的工具)
MetaStudioMetaStudio 是一款描述网页语义结构并自动生成网页数据抓取规则的工具。通常网页数据抓取规则是手动编写的，容易出错，调试测试比较麻烦，需要使用多个示例网页进行验证。经过多次修改，终于可以得到一个合适的网页数据抓取。规则。另外，由于目标网页的结构会发生变化，因此修改原先定义的网页数据抓取规则需要花费大量时间。MetaStudio 将上述所有耗时且容易出错的任务自动化，自动生成网页数据抓取规则，并实时验证。如果以后页面结构发生变化，您只需要使用 MetaStudio 友好的图形界面进行更正即可。而且，由于使用了FreeFormat专利技术，锁定目标页面结构变化的能力非常强。即使页面结构发生较大变化，MetaStudio 生成的网页数据采集规则也能适应新的结构。MetaStudio V4.x 版本进一步提高了网页数据采集的适应性。在自动生成网页数据抓取规则的基础上，引入了两个级别的手动自定义抓取规则：自定义XPath节点定位表达式和自定义XSLT网页语义块抓取指令，自定义抓取规则无缝集成到自动生成的网页中获取规则文件，并且可以使用单个网页数据抓取规则文件来完成特定主题页面的抓取。数据提取任务。详细版本功能见 MetaSeeker V4. x 发行说明 通过阅读本手册，您可以掌握 MetaStudio 的使用方法，即描述网页的语义结构，存储在信息结构描述文件中，维护用户帐户和语义结构数据库。通过 MetaSeeker 提供的友好图形用户界面（GUI），定义一个新主题的网页抓取规则只需几分钟，接下来的章节将详细介绍如何使用该工具。其他阅读材料： MetaStudio 是 MetaSeeker 工具包的工具之一。如果想整体了解MetaSeeker在信息抽取领域的应用，请阅读使用场景。如果您渴望实践，请按照使用场景： 聚合产品列表信息 一步一步体验 MetaSeeker 工具包的使用 本手册讲解 MetaStudio 的基本用法，高级使用技巧在 MetaStudio 高级用户中讲解手动的 查看全部
MetaStudioMetaStudio 是一款描述网页语义结构并自动生成网页数据抓取规则的工具。通常网页数据抓取规则是手动编写的，容易出错，调试测试比较麻烦，需要使用多个示例网页进行验证。经过多次修改，终于可以得到一个合适的网页数据抓取。规则。另外，由于目标网页的结构会发生变化，因此修改原先定义的网页数据抓取规则需要花费大量时间。MetaStudio 将上述所有耗时且容易出错的任务自动化，自动生成网页数据抓取规则，并实时验证。如果以后页面结构发生变化，您只需要使用 MetaStudio 友好的图形界面进行更正即可。而且，由于使用了FreeFormat专利技术，锁定目标页面结构变化的能力非常强。即使页面结构发生较大变化，MetaStudio 生成的网页数据采集规则也能适应新的结构。MetaStudio V4.x 版本进一步提高了网页数据采集的适应性。在自动生成网页数据抓取规则的基础上，引入了两个级别的手动自定义抓取规则：自定义XPath节点定位表达式和自定义XSLT网页语义块抓取指令，自定义抓取规则无缝集成到自动生成的网页中获取规则文件，并且可以使用单个网页数据抓取规则文件来完成特定主题页面的抓取。数据提取任务。详细版本功能见 MetaSeeker V4. x 发行说明 通过阅读本手册，您可以掌握 MetaStudio 的使用方法，即描述网页的语义结构，存储在信息结构描述文件中，维护用户帐户和语义结构数据库。通过 MetaSeeker 提供的友好图形用户界面（GUI），定义一个新主题的网页抓取规则只需几分钟，接下来的章节将详细介绍如何使用该工具。其他阅读材料： MetaStudio 是 MetaSeeker 工具包的工具之一。如果想整体了解MetaSeeker在信息抽取领域的应用，请阅读使用场景。如果您渴望实践，请按照使用场景： 聚合产品列表信息 一步一步体验 MetaSeeker 工具包的使用 本手册讲解 MetaStudio 的基本用法，高级使用技巧在 MetaStudio 高级用户中讲解手动的 查看全部
自动抓取网页数据(MetaStudio层面节点定位表达式和自定义XSLT网页数据抓取规则的工具)
MetaStudioMetaStudio 是一款描述网页语义结构并自动生成网页数据抓取规则的工具。通常网页数据抓取规则是手动编写的，容易出错，调试测试比较麻烦，需要使用多个示例网页进行验证。经过多次修改，终于可以得到一个合适的网页数据抓取。规则。另外，由于目标网页的结构会发生变化，因此修改原先定义的网页数据抓取规则需要花费大量时间。MetaStudio 将上述所有耗时且容易出错的任务自动化，自动生成网页数据抓取规则，并实时验证。如果以后页面结构发生变化，您只需要使用 MetaStudio 友好的图形界面进行更正即可。而且，由于使用了FreeFormat专利技术，锁定目标页面结构变化的能力非常强。即使页面结构发生较大变化，MetaStudio 生成的网页数据采集规则也能适应新的结构。MetaStudio V4.x 版本进一步提高了网页数据采集的适应性。在自动生成网页数据抓取规则的基础上，引入了两个级别的手动自定义抓取规则：自定义XPath节点定位表达式和自定义XSLT网页语义块抓取指令，自定义抓取规则无缝集成到自动生成的网页中获取规则文件，并且可以使用单个网页数据抓取规则文件来完成特定主题页面的抓取。数据提取任务。详细版本功能见 MetaSeeker V4. x 发行说明 通过阅读本手册，您可以掌握 MetaStudio 的使用方法，即描述网页的语义结构，存储在信息结构描述文件中，维护用户帐户和语义结构数据库。通过 MetaSeeker 提供的友好图形用户界面（GUI），定义一个新主题的网页抓取规则只需几分钟，接下来的章节将详细介绍如何使用该工具。其他阅读材料： MetaStudio 是 MetaSeeker 工具包的工具之一。如果想整体了解MetaSeeker在信息抽取领域的应用，请阅读使用场景。如果您渴望实践，请按照使用场景： 聚合产品列表信息 一步一步体验 MetaSeeker 工具包的使用 本手册讲解 MetaStudio 的基本用法，高级使用技巧在 MetaStudio 高级用户中讲解手动的
自动抓取网页数据(如何在真实环境中获取数据科学中用到的数据科学？)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 62 次浏览 • 2022-04-12 15:35
自动抓取网页数据(如何在真实环境中获取数据科学中用到的数据科学？)
.您也不希望这本书是对网络抓取或文本挖掘的全面解释。首先，我们使用了不是为这些目的量身定制的专用软件环境。在某些应用程序要求中，R 并不是您要完成的任务的理想解决方案，其他包可能更合适。我们也不用 PHP、Python、Ruby 或 Perl 等替代环境来打扰您。要知道这本书是否对您有帮助，您应该问问自己，您是否已经在或计划在日常工作中使用 R。如果这两个问题的答案都是否定的，那么您很可能应该考虑替代方案。但是，如果您已经使用或倾向于使用 R，则可以省去学习另一种开发语言的工作，并留在熟悉的开发环境中。
这本书也不会是对数据科学的严格介绍。还有一些关于该主题的优秀教科书，例如 O'meil and Schutt (2013）, Torgo (2010）, Zhao (2012）, 以及 Zumel and Mount (201< @4）。这些书偶尔缺的就是如何在真实环境中获取数据科学中用到的数据。这方面，这本书可以作为数据分析准备阶段的参考书，它也提供有关如何管理可用信息并使其保持最新的指南的信息。
最后，你最不可能从这本书中看到的是对你的具体问题的完美答案。在data采集过程中，获取数据的领域从来都不是很相似，而且它们的形式有时会迅速变化，这是固有的问题。我们的目标是允许您重写示例和案例研究中提供的代码，并创建新的代码来帮助您成功地采集处理您需要的数据。
为什么使用 R
R 是本书所涉及问题的一个很好的解决方案，我们这么认为的原因有很多。对我们来说，最重要的原因如下：
R 是免费且容易获得的。您可以随时随地下载、安装和使用它。不深入研究昂贵的专有软件对您有利，因为您不需要依赖雇主为软件支付版税的意愿。
作为一个主要专注于统计的软件环境，R 拥有一个庞大且持续繁荣的社区。R被用于各种专业领域，例如社会科学、医学、心理学、生物学、地理学、语言学和商业。这种广泛的专业知识使您可以与许多开发人员共享代码，并从记录良好的多域应用程序中受益。
R 是开源的。这意味着您可以轻松分析函数的工作方式并轻松修改它们。这也意味着对程序的修改不受维护产品的独家程序员团队的控制。即使您不打算为 R 开发贡献代码，您仍然可以从各种可选扩展（组件）中受益。组件的数量与日俱增，许多现有的组件也经常更新。您可以在此处找到 R 应用程序中热门主题的一个很好的概述：.
R 对于日常任务来说相当快。如果你用过SPSS或Stata等其他统计软件，并养成了一边休假一边计算复杂模型的习惯，你应该同意这种印象，更何况“同一个会话，同一个数据框”的逻辑带来的痛苦皮。甚至还有可用于加速 R 的扩展，例如，通过 Rcpp 组件从 R 中调用 C 代码。
R 在构建数据可视化方面也很强大。虽然这不是对数据的重要补充采集，但您仍然不应在日常工作中错过 R 的图形功能。正如我们稍后将解释的，对 采集 的数据进行视觉检查可以而且必须是数据验证的第一步，以及图表如何提供一种直观的方式来总结大量数据。
使用 R 主要是基于命令行的。这听起来像是 R 中“新手”的一个缺点，但与需要单击鼠标的程序相比，这是支持可重现结果的唯一方法。
R 对操作系统并不挑剔。它通常在 Windows、Mac OS 和 Linux 下运行。
最后，R 是一个完整的包，它支持从头到尾的研究过程。如果您正在阅读本书，那么您可能不是一名全职程序员，而是对您正在研究的主题或特定数据源有相当大的兴趣。在这种情况下，学习另一种语言不会有成效，而且会让你无法进行研究。图 1 显示了一个常见研究流程的示例。它具有在各种程序之间永久切换的特点。如果您需要对数据采集 过程进行更正，则必须爬上整个梯子。并且本书中描述的使用 R 的研究过程只发生在单一的软件环境中（见图 2）。对于网页抓取和文本处理，这意味着你不需要' 不必 学习另一种编程语言是一项任务。你需要学习的只是标记语言HTML、XML、正则表达式逻辑和XPath的一些基本知识，但是所有需要的操作都是在R内部进行的。
R 入门推荐读物
市场上有许多写得很好的关于 R 的介绍。其中，我们发现以下内容特别有用：
Crawley, Michael J. 2012. R 书，第 2 版。新泽西州霍博肯：约翰威利父子公司。
阿德勒，约瑟夫。2009. 简而言之。桌面快速参考。加利福尼亚州塞巴斯托波尔：O'Eilly。
提托尔，保罗。2011. R 食谱。加利福尼亚州塞巴斯托波尔：O'Eilly。
除了这些商业资源，网上还有很多免费的信息。对于绝对新手，Code School 有一个非常棒的在线教程，可以在这里找到。此外，Quick-R() 具有许多基本命令的索引。最后，您还可以在 中找到许多免费资源和示例。
R 是一个不断发展的软件，为了跟上它的进步，您可能需要定期访问 Planet R()，其中 网站 提供了现有组件的发布历史，并且偶尔会介绍一些有趣的应用程序。R-Bloggers() 是一个大杂烩，致力于采集有关 R 各个领域的博客。它提供了从经济学到生物学再到地理等领域的数百个 R 应用程序的广阔视角，其中大多数具有重现一个内容所必需的代码博客文章。R-Bloggers 甚至提供了一些讨论自动化数据的示例采集。
当您遇到问题时，R 的帮助文件有时并不是特别有用。去 Stack Overflow ( ) 之类的在线论坛或 Stack Exchange Network 下的其他站点寻求帮助通常更有启发性。对于复杂的问题，可以考虑在 GitHub() 上找一些 R 专家。另请注意，有许多主题广泛的特殊兴趣组 (SIG) 邮件列表 ()，甚至是世界各地的城市 R 用户组 ()。最后，有人构建了一个 CRAN 任务视图，它很好地概述了 R 框架中最近的 Web 技术进步和服务：.
配套资源
请参阅本书的同伴 网站。
网站 提供了书中示例和案例研究的相关代码等。这意味着您无需手动复制书中的代码，只需访问和修改相应的 R 文件即可。你也可以在这里找到一些练习题的答案网站，以及本书的勘误表。如果您发现书中有任何错误，请告诉我。 查看全部
.您也不希望这本书是对网络抓取或文本挖掘的全面解释。首先，我们使用了不是为这些目的量身定制的专用软件环境。在某些应用程序要求中，R 并不是您要完成的任务的理想解决方案，其他包可能更合适。我们也不用 PHP、Python、Ruby 或 Perl 等替代环境来打扰您。要知道这本书是否对您有帮助，您应该问问自己，您是否已经在或计划在日常工作中使用 R。如果这两个问题的答案都是否定的，那么您很可能应该考虑替代方案。但是，如果您已经使用或倾向于使用 R，则可以省去学习另一种开发语言的工作，并留在熟悉的开发环境中。
这本书也不会是对数据科学的严格介绍。还有一些关于该主题的优秀教科书，例如 O'meil and Schutt (2013）, Torgo (2010）, Zhao (2012）, 以及 Zumel and Mount (201< @4）。这些书偶尔缺的就是如何在真实环境中获取数据科学中用到的数据。这方面，这本书可以作为数据分析准备阶段的参考书，它也提供有关如何管理可用信息并使其保持最新的指南的信息。
最后，你最不可能从这本书中看到的是对你的具体问题的完美答案。在data采集过程中，获取数据的领域从来都不是很相似，而且它们的形式有时会迅速变化，这是固有的问题。我们的目标是允许您重写示例和案例研究中提供的代码，并创建新的代码来帮助您成功地采集处理您需要的数据。
为什么使用 R
R 是本书所涉及问题的一个很好的解决方案，我们这么认为的原因有很多。对我们来说，最重要的原因如下：
R 是免费且容易获得的。您可以随时随地下载、安装和使用它。不深入研究昂贵的专有软件对您有利，因为您不需要依赖雇主为软件支付版税的意愿。
作为一个主要专注于统计的软件环境，R 拥有一个庞大且持续繁荣的社区。R被用于各种专业领域，例如社会科学、医学、心理学、生物学、地理学、语言学和商业。这种广泛的专业知识使您可以与许多开发人员共享代码，并从记录良好的多域应用程序中受益。
R 是开源的。这意味着您可以轻松分析函数的工作方式并轻松修改它们。这也意味着对程序的修改不受维护产品的独家程序员团队的控制。即使您不打算为 R 开发贡献代码，您仍然可以从各种可选扩展（组件）中受益。组件的数量与日俱增，许多现有的组件也经常更新。您可以在此处找到 R 应用程序中热门主题的一个很好的概述：.
R 对于日常任务来说相当快。如果你用过SPSS或Stata等其他统计软件，并养成了一边休假一边计算复杂模型的习惯，你应该同意这种印象，更何况“同一个会话，同一个数据框”的逻辑带来的痛苦皮。甚至还有可用于加速 R 的扩展，例如，通过 Rcpp 组件从 R 中调用 C 代码。
R 在构建数据可视化方面也很强大。虽然这不是对数据的重要补充采集，但您仍然不应在日常工作中错过 R 的图形功能。正如我们稍后将解释的，对 采集 的数据进行视觉检查可以而且必须是数据验证的第一步，以及图表如何提供一种直观的方式来总结大量数据。
使用 R 主要是基于命令行的。这听起来像是 R 中“新手”的一个缺点，但与需要单击鼠标的程序相比，这是支持可重现结果的唯一方法。
R 对操作系统并不挑剔。它通常在 Windows、Mac OS 和 Linux 下运行。
最后，R 是一个完整的包，它支持从头到尾的研究过程。如果您正在阅读本书，那么您可能不是一名全职程序员，而是对您正在研究的主题或特定数据源有相当大的兴趣。在这种情况下，学习另一种语言不会有成效，而且会让你无法进行研究。图 1 显示了一个常见研究流程的示例。它具有在各种程序之间永久切换的特点。如果您需要对数据采集 过程进行更正，则必须爬上整个梯子。并且本书中描述的使用 R 的研究过程只发生在单一的软件环境中（见图 2）。对于网页抓取和文本处理，这意味着你不需要' 不必 学习另一种编程语言是一项任务。你需要学习的只是标记语言HTML、XML、正则表达式逻辑和XPath的一些基本知识，但是所有需要的操作都是在R内部进行的。
R 入门推荐读物
市场上有许多写得很好的关于 R 的介绍。其中，我们发现以下内容特别有用：
Crawley, Michael J. 2012. R 书，第 2 版。新泽西州霍博肯：约翰威利父子公司。
阿德勒，约瑟夫。2009. 简而言之。桌面快速参考。加利福尼亚州塞巴斯托波尔：O'Eilly。
提托尔，保罗。2011. R 食谱。加利福尼亚州塞巴斯托波尔：O'Eilly。
除了这些商业资源，网上还有很多免费的信息。对于绝对新手，Code School 有一个非常棒的在线教程，可以在这里找到。此外，Quick-R() 具有许多基本命令的索引。最后，您还可以在 中找到许多免费资源和示例。
R 是一个不断发展的软件，为了跟上它的进步，您可能需要定期访问 Planet R()，其中 网站 提供了现有组件的发布历史，并且偶尔会介绍一些有趣的应用程序。R-Bloggers() 是一个大杂烩，致力于采集有关 R 各个领域的博客。它提供了从经济学到生物学再到地理等领域的数百个 R 应用程序的广阔视角，其中大多数具有重现一个内容所必需的代码博客文章。R-Bloggers 甚至提供了一些讨论自动化数据的示例采集。
当您遇到问题时，R 的帮助文件有时并不是特别有用。去 Stack Overflow ( ) 之类的在线论坛或 Stack Exchange Network 下的其他站点寻求帮助通常更有启发性。对于复杂的问题，可以考虑在 GitHub() 上找一些 R 专家。另请注意，有许多主题广泛的特殊兴趣组 (SIG) 邮件列表 ()，甚至是世界各地的城市 R 用户组 ()。最后，有人构建了一个 CRAN 任务视图，它很好地概述了 R 框架中最近的 Web 技术进步和服务：.
配套资源
请参阅本书的同伴 网站。
网站 提供了书中示例和案例研究的相关代码等。这意味着您无需手动复制书中的代码，只需访问和修改相应的 R 文件即可。你也可以在这里找到一些练习题的答案网站，以及本书的勘误表。如果您发现书中有任何错误，请告诉我。 查看全部
自动抓取网页数据(如何在真实环境中获取数据科学中用到的数据科学？)
.您也不希望这本书是对网络抓取或文本挖掘的全面解释。首先，我们使用了不是为这些目的量身定制的专用软件环境。在某些应用程序要求中，R 并不是您要完成的任务的理想解决方案，其他包可能更合适。我们也不用 PHP、Python、Ruby 或 Perl 等替代环境来打扰您。要知道这本书是否对您有帮助，您应该问问自己，您是否已经在或计划在日常工作中使用 R。如果这两个问题的答案都是否定的，那么您很可能应该考虑替代方案。但是，如果您已经使用或倾向于使用 R，则可以省去学习另一种开发语言的工作，并留在熟悉的开发环境中。
这本书也不会是对数据科学的严格介绍。还有一些关于该主题的优秀教科书，例如 O'meil and Schutt (2013）, Torgo (2010）, Zhao (2012）, 以及 Zumel and Mount (201< @4）。这些书偶尔缺的就是如何在真实环境中获取数据科学中用到的数据。这方面，这本书可以作为数据分析准备阶段的参考书，它也提供有关如何管理可用信息并使其保持最新的指南的信息。
最后，你最不可能从这本书中看到的是对你的具体问题的完美答案。在data采集过程中，获取数据的领域从来都不是很相似，而且它们的形式有时会迅速变化，这是固有的问题。我们的目标是允许您重写示例和案例研究中提供的代码，并创建新的代码来帮助您成功地采集处理您需要的数据。
为什么使用 R
R 是本书所涉及问题的一个很好的解决方案，我们这么认为的原因有很多。对我们来说，最重要的原因如下：
R 是免费且容易获得的。您可以随时随地下载、安装和使用它。不深入研究昂贵的专有软件对您有利，因为您不需要依赖雇主为软件支付版税的意愿。
作为一个主要专注于统计的软件环境，R 拥有一个庞大且持续繁荣的社区。R被用于各种专业领域，例如社会科学、医学、心理学、生物学、地理学、语言学和商业。这种广泛的专业知识使您可以与许多开发人员共享代码，并从记录良好的多域应用程序中受益。
R 是开源的。这意味着您可以轻松分析函数的工作方式并轻松修改它们。这也意味着对程序的修改不受维护产品的独家程序员团队的控制。即使您不打算为 R 开发贡献代码，您仍然可以从各种可选扩展（组件）中受益。组件的数量与日俱增，许多现有的组件也经常更新。您可以在此处找到 R 应用程序中热门主题的一个很好的概述：.
R 对于日常任务来说相当快。如果你用过SPSS或Stata等其他统计软件，并养成了一边休假一边计算复杂模型的习惯，你应该同意这种印象，更何况“同一个会话，同一个数据框”的逻辑带来的痛苦皮。甚至还有可用于加速 R 的扩展，例如，通过 Rcpp 组件从 R 中调用 C 代码。
R 在构建数据可视化方面也很强大。虽然这不是对数据的重要补充采集，但您仍然不应在日常工作中错过 R 的图形功能。正如我们稍后将解释的，对 采集 的数据进行视觉检查可以而且必须是数据验证的第一步，以及图表如何提供一种直观的方式来总结大量数据。
使用 R 主要是基于命令行的。这听起来像是 R 中“新手”的一个缺点，但与需要单击鼠标的程序相比，这是支持可重现结果的唯一方法。
R 对操作系统并不挑剔。它通常在 Windows、Mac OS 和 Linux 下运行。
最后，R 是一个完整的包，它支持从头到尾的研究过程。如果您正在阅读本书，那么您可能不是一名全职程序员，而是对您正在研究的主题或特定数据源有相当大的兴趣。在这种情况下，学习另一种语言不会有成效，而且会让你无法进行研究。图 1 显示了一个常见研究流程的示例。它具有在各种程序之间永久切换的特点。如果您需要对数据采集 过程进行更正，则必须爬上整个梯子。并且本书中描述的使用 R 的研究过程只发生在单一的软件环境中（见图 2）。对于网页抓取和文本处理，这意味着你不需要' 不必 学习另一种编程语言是一项任务。你需要学习的只是标记语言HTML、XML、正则表达式逻辑和XPath的一些基本知识，但是所有需要的操作都是在R内部进行的。
R 入门推荐读物
市场上有许多写得很好的关于 R 的介绍。其中，我们发现以下内容特别有用：
Crawley, Michael J. 2012. R 书，第 2 版。新泽西州霍博肯：约翰威利父子公司。
阿德勒，约瑟夫。2009. 简而言之。桌面快速参考。加利福尼亚州塞巴斯托波尔：O'Eilly。
提托尔，保罗。2011. R 食谱。加利福尼亚州塞巴斯托波尔：O'Eilly。
除了这些商业资源，网上还有很多免费的信息。对于绝对新手，Code School 有一个非常棒的在线教程，可以在这里找到。此外，Quick-R() 具有许多基本命令的索引。最后，您还可以在 中找到许多免费资源和示例。
R 是一个不断发展的软件，为了跟上它的进步，您可能需要定期访问 Planet R()，其中 网站 提供了现有组件的发布历史，并且偶尔会介绍一些有趣的应用程序。R-Bloggers() 是一个大杂烩，致力于采集有关 R 各个领域的博客。它提供了从经济学到生物学再到地理等领域的数百个 R 应用程序的广阔视角，其中大多数具有重现一个内容所必需的代码博客文章。R-Bloggers 甚至提供了一些讨论自动化数据的示例采集。
当您遇到问题时，R 的帮助文件有时并不是特别有用。去 Stack Overflow ( ) 之类的在线论坛或 Stack Exchange Network 下的其他站点寻求帮助通常更有启发性。对于复杂的问题，可以考虑在 GitHub() 上找一些 R 专家。另请注意，有许多主题广泛的特殊兴趣组 (SIG) 邮件列表 ()，甚至是世界各地的城市 R 用户组 ()。最后，有人构建了一个 CRAN 任务视图，它很好地概述了 R 框架中最近的 Web 技术进步和服务：.
配套资源
请参阅本书的同伴 网站。
网站 提供了书中示例和案例研究的相关代码等。这意味着您无需手动复制书中的代码，只需访问和修改相应的 R 文件即可。你也可以在这里找到一些练习题的答案网站，以及本书的勘误表。如果您发现书中有任何错误，请告诉我。
自动抓取网页数据(打开网页的几种方法和设置方法，你知道吗？)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 348 次浏览 • 2022-04-10 01:14
自动抓取网页数据(打开网页的几种方法和设置方法，你知道吗？)
1、打开网页
这一步根据设置的URL打开网页，一般是网页采集流程的第一步，用于打开指定的网站或网页。如果需要打开多个相似的 URL 来执行同一个 采集 进程，则应将它们放在循环内，勾选使用循环，并将其用作第一个子步骤。
1）页面网址
页面URL，一般可以从网页浏览器的地址栏复制过来，如：
2）操作名
自定义动作名称
3）超时
在页面完成加载之前等待的最长时间。如果网页打开很慢，或者长时间无法打开，则进程等待到超时指定的时间，然后无论网页是否加载，都直接执行下一步。应避免设置太长的超时，因为这会影响 采集 速度
4）阻止弹出窗口
它用于阻止网页上的弹出广告。如果打开的网页偶尔会变成另一个广告页面，您可以使用此选项来防止广告页面弹出。
5）使用循环
它与循环步骤结合使用，重复打开多个相似的网页，然后执行同一组流程。在循环中打开页面时，应该是循环步骤的第一个子步骤。如果勾选该选项，则无需手动设置网页地址，网页地址会自动显示loop-set URL列表的当前循环项。
6）滚动页面
部分网页打开网页后没有显示全部数据，导致采集异常停止或数据不完整。因此，您需要滚动鼠标滚轮或将页面滚动条拖到底部以加载未显示的数据。加载页面后使用此选项向下滚动。滚动方式有两种：向下滚动一屏和直接滚动到底部。一般来说，滚动一屏，页面加载效果会比直接滚动到底部要好，但是比较耗时。时间间隔和滚动次数应根据所需数据的显示次数合理设置。
7）清除缓存
在优采云中，如果需要切换账号，可以使用清除浏览器缓存，重置其他账号
8）自定义cookies
cookie 是指存储在用户本地终端上的一些数据（通常是加密的），用于识别用户身份和跟踪会话。在优采云中可以通过预登录获取页面cookie，并通过勾选打开网页时使用指定cookie获取登录cookie来记住登录状态。获取当前页面cookie，可以点击查看cookie。此外，您还可以自定义cookies，请参考
9）再试一次
如果网页没有成功打开预期的页面，例如显示服务器错误（500）、访问频率太快等，或者跳转到其他不应该正常打开的页面，可以使用该选项进行重试，但必须使用以下重试参数执行，请注意以下判断如果出现其中任何一个都会重试。
① 当前网页的 URL/text/XPath，包括/不包括
如果当前页面 URL/text/XPath 总是出现/不出现特殊内容，使用该选项判断是否打开了预期的页面，需要重试
② 最大重试次数
为了避免无限制的重复尝试，请使用此选项限制重复尝试的最大次数。如果重试次数达到最大允许次数仍然失败，则进程停止重试，继续下一步
③ 时间间隔
两次重试之间的等待时间。一般来说，当打开网页出现错误时，很有可能会立即重试同样的错误。如果等待正确，您可能会成功打开预期的网页，但应尽量避免设置过长的等待时间。时间，因为这会影响 采集速度
在重试过程中，还可以配合切换代理IP和浏览器版本，避免网站对采集的阻塞。在某些情况下重试和切换 IP 将比设置固定时间切换 IP 消耗更少的代理 IP。详情请参阅：
2、点击元素
此步骤对网页上的指定元素执行左键单击动作，例如单击按钮、单击超链接等。
1）操作名
自定义动作名称
2）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
3） 或元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。那么优采云会在第8秒元素加载完毕后立即结束循环的执行，并执行循环提取操作。4）使用循环
与循环步骤配合使用，重复点击循环中设置的多个元素，适用于循环单个固定元素，循环固定元素列表，循环非固定元素列表。如果选中该选项，则无需设置要单击的元素。被点击的元素会自动显示当前循环设置的循环项。使用此选项时，应将其用作循环步骤的子步骤，但不必是第一个子步骤。
5）打开新标签
如果您希望元素在单击时在新选项卡而不是当前页面中打开，请选中此选项。一般情况下，当您需要在一个页面上循环浏览多个超链接时，您需要勾选该选项以保留列表页面，以便您可以点击列表页面上的下一个超链接；但是如果您循环浏览下一页，则取消选中此选项以在当前页面上打开下一页
6）ajax 加载
Ajax 或异步加载是一种无需重新加载网页即可刷新本地数据的技术，因此进程无法检测网页何时加载，也无法决定何时执行下一步。这将在继续执行之前等待默认的 120 秒时间，导致 采集 太慢。使用此选项，流程会在继续后续流程步骤之前等待设置的超时。此选项需要与异步加载超时一起使用。
Ajax timeout：等待异步加载完成的时间。单击元素后，该过程将开始计时。达到超时时间后，将执行下一个流程步骤。时间长度应根据网页中所需数据的加载速度来设置。简单多了1-2秒。此选项需要与异步加载一起使用。通常，使用此选项时，您无法选中“在新选项卡中打开”。
7）页面加速
有些网页不是 ajax 网页。勾选该选项后，系统会根据网页的加载情况判断是否加载了采集的数据。如果待采集的数据已经加载，但网页还在加载，强制停止加载，进入下一步。因为是系统自动判断的，可能有问题，一般不建议用这个
8）定位锚
Anchor是网页制作中的一种超链接，也叫anchor。命名锚点，如快速定位器，是页面中非常常见的超链接。在优采云中，对于使用定位anchor的网页，可以通过输入anchor id来快速定位页面中的anchors
9）滚动页面（与在打开的页面中滚动相同）
有些网页加载后没有显示全部数据，需要滚动鼠标滚轮或将页面滚动条拖到底部才能加载未显示的数据。加载页面后，使用此选项滚动到底部。
10）重试（与打开网页重试相同）
如果网页没有成功打开预期的页面，例如显示服务器错误（500）、访问频率太快等，或者跳转到其他正常执行时不应该出现的页面，可以使用该选项进行重试，但必须使用以下重试参数执行，请注意以下任何判断都会导致重试
① 当前网页的 URL/text/XPath，包括/不包括
如果当前页面 URL/text/XPath 总是出现/没有出现特殊内容，使用该选项判断预期页面没有打开，需要重试
② 最大重试次数
为了避免无限制的重复尝试，请使用此选项限制重复尝试的最大次数。如果重试次数达到最大允许次数仍然失败，则进程将停止重试并继续下一步。
③ 时间间隔
两次重试之间的等待时间。一般来说，当打开网页出现错误时，很有可能会立即重试同样的错误。如果等待正确，您可能会成功打开预期的网页，但应尽量避免设置过长的等待时间。时间，因为这会影响 采集速度
3、输入文字
本步骤在输入框中输入指定的文字，例如输入搜索关键词，输入账号等。在网页的输入框中输入设置的文字，如关键词 使用搜索引擎时
1）输入框
一般来说，当显示“Type:INPUT”字样时，输入框生效。如果显示为空白，则输入框无效。但是也有一些网页输入框不是“INPUT”的，所以主要看网页中文字输入是否流畅。在某些网页中，输入文字后，需要点击“确定”触发并填写网页中的文字。
2）要输入的文字
自定义关键词进入
3）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
4）元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。
5）使用循环
与循环步骤结合使用，循环多个 关键词 输入，然后执行同一组进程。循环输入 关键词，应该是循环步骤的第一个子步骤。如果勾选该选项，则无需手动填写要输入的文本，文本会自动显示循环设置的文本列表的当前循环项
6）自定义
自定义，即自定义定位文本输入框。一般情况下，优采云会自动生成定位输入框的XPath，自动生成的定位XPath是正确可用的。如果自动生成的定位输入框的XPath不能满足要求，我们需要自定义输入才能正确定位输入框的XPath。
4、提取数据
该步骤根据数据提取模板的配置从网页中提取数据，也可以配置为提取URL、网页标题，或者生成当前时间等一些数据。
1) 抓取模板
此步骤根据数据提取模板的配置从网页中提取数据
① 字段名称
为捕获的数据字段赋予别名，例如新闻标题、新闻正文
② 提取数据
从网页中提取的数据将在此列中显示抓取的样本
③ 找不到怎么办
将该字段留空，将整行留空，或使用某个固定值。
2）操作名
可自定义操作的名称
3）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
4） 或元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。
5）使用循环
它与循环步骤结合使用，以重复从循环中设置的多个元素中提取数据。适用于循环单个固定元素，循环固定元素列表，循环非固定元素列表。如果勾选此选项，将根据抓取规则从循环设置的元素中提取样本数据。使用此选项时，数据提取步骤应该是循环步骤的子步骤，但不一定是第一步。
6）添加特殊字段
可以添加当前时间、固定字段、空字段、当前网页信息（页面URL、页面标题...）等特殊字段
7）自定义处理字段
①
：自定义字段按钮，选择字段后点击该按钮自定义抓取方式、自定义定位元素方式、格式化数据、自定义数据合并方式
②
：删除按钮，选中字段后点击此按钮删除字段
③
：上移和下移按钮，选择一个字段并单击此按钮可以上移或下移该字段
④
：导入导出抓取配置按钮，可以点击导出抓取配置按钮，将配置好的模板保存到所需位置。下次需要时，点击导入抓取配置按钮，直接导入并使用抓取配置
5、循环
此步骤用于重复一系列步骤，根据不同配置支持多种模式
1）操作名
自定义动作名称
2）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
3） 或元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。
4） iframe 中的元素，Iframe XPath
如果循环中设置的元素在一个Iframe中，请勾选该选项，并在下面的Iframe XPath中填写Iframe XPath；Iframe XPath 元素所在的 Iframe 的路径，该设置只有在勾选“Element in Iframe”时才可用。生效
5）循环模式
① 循环单个元素，如在一个循环中每页点击下一个按钮，当翻到最后一页时，当前循环会自动结束
② 循环固定元素，例如循环浏览一个页面中指定的多个元素。对列表中的元素一一进行特定的操作，比如循环点击，从中提取数据，鼠标悬停在元素上，当所有元素都循环完后自动结束当前循环
③ 循环不固定元素列表：用于需要循环处理多页，但每页要处理的元素个数不固定的情况。当元素列表不固定时，可以指定一个动态路径（多个元素符合这个路径，即多个元素可以按照这个路径定位），系统会先根据指定的路径找到一个元素列表，然后执行下面的“固定”路径。元素列表”相同的操作
④ 循环 URL 列表：主要用于循环打开一批指定 URL 的网页，然后执行相同的处理步骤。与打开网页操作配合使用，指定一个URL列表，并确保循环中打开网页操作的当前循环项标志被勾选，以便一一打开URL列表中的连接。
⑤ 循环文本列表：主要用于循环输入一批指定的文本，然后执行相同的处理步骤 查看全部
1、打开网页
这一步根据设置的URL打开网页，一般是网页采集流程的第一步，用于打开指定的网站或网页。如果需要打开多个相似的 URL 来执行同一个 采集 进程，则应将它们放在循环内，勾选使用循环，并将其用作第一个子步骤。
1）页面网址
页面URL，一般可以从网页浏览器的地址栏复制过来，如：
2）操作名
自定义动作名称
3）超时
在页面完成加载之前等待的最长时间。如果网页打开很慢，或者长时间无法打开，则进程等待到超时指定的时间，然后无论网页是否加载，都直接执行下一步。应避免设置太长的超时，因为这会影响 采集 速度
4）阻止弹出窗口
它用于阻止网页上的弹出广告。如果打开的网页偶尔会变成另一个广告页面，您可以使用此选项来防止广告页面弹出。
5）使用循环
它与循环步骤结合使用，重复打开多个相似的网页，然后执行同一组流程。在循环中打开页面时，应该是循环步骤的第一个子步骤。如果勾选该选项，则无需手动设置网页地址，网页地址会自动显示loop-set URL列表的当前循环项。
6）滚动页面
部分网页打开网页后没有显示全部数据，导致采集异常停止或数据不完整。因此，您需要滚动鼠标滚轮或将页面滚动条拖到底部以加载未显示的数据。加载页面后使用此选项向下滚动。滚动方式有两种：向下滚动一屏和直接滚动到底部。一般来说，滚动一屏，页面加载效果会比直接滚动到底部要好，但是比较耗时。时间间隔和滚动次数应根据所需数据的显示次数合理设置。
7）清除缓存
在优采云中，如果需要切换账号，可以使用清除浏览器缓存，重置其他账号
8）自定义cookies
cookie 是指存储在用户本地终端上的一些数据（通常是加密的），用于识别用户身份和跟踪会话。在优采云中可以通过预登录获取页面cookie，并通过勾选打开网页时使用指定cookie获取登录cookie来记住登录状态。获取当前页面cookie，可以点击查看cookie。此外，您还可以自定义cookies，请参考
9）再试一次
如果网页没有成功打开预期的页面，例如显示服务器错误（500）、访问频率太快等，或者跳转到其他不应该正常打开的页面，可以使用该选项进行重试，但必须使用以下重试参数执行，请注意以下判断如果出现其中任何一个都会重试。
① 当前网页的 URL/text/XPath，包括/不包括
如果当前页面 URL/text/XPath 总是出现/不出现特殊内容，使用该选项判断是否打开了预期的页面，需要重试
② 最大重试次数
为了避免无限制的重复尝试，请使用此选项限制重复尝试的最大次数。如果重试次数达到最大允许次数仍然失败，则进程停止重试，继续下一步
③ 时间间隔
两次重试之间的等待时间。一般来说，当打开网页出现错误时，很有可能会立即重试同样的错误。如果等待正确，您可能会成功打开预期的网页，但应尽量避免设置过长的等待时间。时间，因为这会影响 采集速度
在重试过程中，还可以配合切换代理IP和浏览器版本，避免网站对采集的阻塞。在某些情况下重试和切换 IP 将比设置固定时间切换 IP 消耗更少的代理 IP。详情请参阅：
2、点击元素
此步骤对网页上的指定元素执行左键单击动作，例如单击按钮、单击超链接等。
1）操作名
自定义动作名称
2）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
3） 或元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。那么优采云会在第8秒元素加载完毕后立即结束循环的执行，并执行循环提取操作。4）使用循环
与循环步骤配合使用，重复点击循环中设置的多个元素，适用于循环单个固定元素，循环固定元素列表，循环非固定元素列表。如果选中该选项，则无需设置要单击的元素。被点击的元素会自动显示当前循环设置的循环项。使用此选项时，应将其用作循环步骤的子步骤，但不必是第一个子步骤。
5）打开新标签
如果您希望元素在单击时在新选项卡而不是当前页面中打开，请选中此选项。一般情况下，当您需要在一个页面上循环浏览多个超链接时，您需要勾选该选项以保留列表页面，以便您可以点击列表页面上的下一个超链接；但是如果您循环浏览下一页，则取消选中此选项以在当前页面上打开下一页
6）ajax 加载
Ajax 或异步加载是一种无需重新加载网页即可刷新本地数据的技术，因此进程无法检测网页何时加载，也无法决定何时执行下一步。这将在继续执行之前等待默认的 120 秒时间，导致 采集 太慢。使用此选项，流程会在继续后续流程步骤之前等待设置的超时。此选项需要与异步加载超时一起使用。
Ajax timeout：等待异步加载完成的时间。单击元素后，该过程将开始计时。达到超时时间后，将执行下一个流程步骤。时间长度应根据网页中所需数据的加载速度来设置。简单多了1-2秒。此选项需要与异步加载一起使用。通常，使用此选项时，您无法选中“在新选项卡中打开”。
7）页面加速
有些网页不是 ajax 网页。勾选该选项后，系统会根据网页的加载情况判断是否加载了采集的数据。如果待采集的数据已经加载，但网页还在加载，强制停止加载，进入下一步。因为是系统自动判断的，可能有问题，一般不建议用这个
8）定位锚
Anchor是网页制作中的一种超链接，也叫anchor。命名锚点，如快速定位器，是页面中非常常见的超链接。在优采云中，对于使用定位anchor的网页，可以通过输入anchor id来快速定位页面中的anchors
9）滚动页面（与在打开的页面中滚动相同）
有些网页加载后没有显示全部数据，需要滚动鼠标滚轮或将页面滚动条拖到底部才能加载未显示的数据。加载页面后，使用此选项滚动到底部。
10）重试（与打开网页重试相同）
如果网页没有成功打开预期的页面，例如显示服务器错误（500）、访问频率太快等，或者跳转到其他正常执行时不应该出现的页面，可以使用该选项进行重试，但必须使用以下重试参数执行，请注意以下任何判断都会导致重试
① 当前网页的 URL/text/XPath，包括/不包括
如果当前页面 URL/text/XPath 总是出现/没有出现特殊内容，使用该选项判断预期页面没有打开，需要重试
② 最大重试次数
为了避免无限制的重复尝试，请使用此选项限制重复尝试的最大次数。如果重试次数达到最大允许次数仍然失败，则进程将停止重试并继续下一步。
③ 时间间隔
两次重试之间的等待时间。一般来说，当打开网页出现错误时，很有可能会立即重试同样的错误。如果等待正确，您可能会成功打开预期的网页，但应尽量避免设置过长的等待时间。时间，因为这会影响 采集速度
3、输入文字
本步骤在输入框中输入指定的文字，例如输入搜索关键词，输入账号等。在网页的输入框中输入设置的文字，如关键词 使用搜索引擎时
1）输入框
一般来说，当显示“Type:INPUT”字样时，输入框生效。如果显示为空白，则输入框无效。但是也有一些网页输入框不是“INPUT”的，所以主要看网页中文字输入是否流畅。在某些网页中，输入文字后，需要点击“确定”触发并填写网页中的文字。
2）要输入的文字
自定义关键词进入
3）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
4）元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。
5）使用循环
与循环步骤结合使用，循环多个 关键词 输入，然后执行同一组进程。循环输入 关键词，应该是循环步骤的第一个子步骤。如果勾选该选项，则无需手动填写要输入的文本，文本会自动显示循环设置的文本列表的当前循环项
6）自定义
自定义，即自定义定位文本输入框。一般情况下，优采云会自动生成定位输入框的XPath，自动生成的定位XPath是正确可用的。如果自动生成的定位输入框的XPath不能满足要求，我们需要自定义输入才能正确定位输入框的XPath。
4、提取数据
该步骤根据数据提取模板的配置从网页中提取数据，也可以配置为提取URL、网页标题，或者生成当前时间等一些数据。
1) 抓取模板
此步骤根据数据提取模板的配置从网页中提取数据
① 字段名称
为捕获的数据字段赋予别名，例如新闻标题、新闻正文
② 提取数据
从网页中提取的数据将在此列中显示抓取的样本
③ 找不到怎么办
将该字段留空，将整行留空，或使用某个固定值。
2）操作名
可自定义操作的名称
3）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
4） 或元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。
5）使用循环
它与循环步骤结合使用，以重复从循环中设置的多个元素中提取数据。适用于循环单个固定元素，循环固定元素列表，循环非固定元素列表。如果勾选此选项，将根据抓取规则从循环设置的元素中提取样本数据。使用此选项时，数据提取步骤应该是循环步骤的子步骤，但不一定是第一步。
6）添加特殊字段
可以添加当前时间、固定字段、空字段、当前网页信息（页面URL、页面标题...）等特殊字段
7）自定义处理字段
①
：自定义字段按钮，选择字段后点击该按钮自定义抓取方式、自定义定位元素方式、格式化数据、自定义数据合并方式
②
：删除按钮，选中字段后点击此按钮删除字段
③
：上移和下移按钮，选择一个字段并单击此按钮可以上移或下移该字段
④
：导入导出抓取配置按钮，可以点击导出抓取配置按钮，将配置好的模板保存到所需位置。下次需要时，点击导入抓取配置按钮，直接导入并使用抓取配置
5、循环
此步骤用于重复一系列步骤，根据不同配置支持多种模式
1）操作名
自定义动作名称
2）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
3） 或元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。
4） iframe 中的元素，Iframe XPath
如果循环中设置的元素在一个Iframe中，请勾选该选项，并在下面的Iframe XPath中填写Iframe XPath；Iframe XPath 元素所在的 Iframe 的路径，该设置只有在勾选“Element in Iframe”时才可用。生效
5）循环模式
① 循环单个元素，如在一个循环中每页点击下一个按钮，当翻到最后一页时，当前循环会自动结束
② 循环固定元素，例如循环浏览一个页面中指定的多个元素。对列表中的元素一一进行特定的操作，比如循环点击，从中提取数据，鼠标悬停在元素上，当所有元素都循环完后自动结束当前循环
③ 循环不固定元素列表：用于需要循环处理多页，但每页要处理的元素个数不固定的情况。当元素列表不固定时，可以指定一个动态路径（多个元素符合这个路径，即多个元素可以按照这个路径定位），系统会先根据指定的路径找到一个元素列表，然后执行下面的“固定”路径。元素列表”相同的操作
④ 循环 URL 列表：主要用于循环打开一批指定 URL 的网页，然后执行相同的处理步骤。与打开网页操作配合使用，指定一个URL列表，并确保循环中打开网页操作的当前循环项标志被勾选，以便一一打开URL列表中的连接。
⑤ 循环文本列表：主要用于循环输入一批指定的文本，然后执行相同的处理步骤 查看全部
自动抓取网页数据(打开网页的几种方法和设置方法，你知道吗？)
1、打开网页
这一步根据设置的URL打开网页，一般是网页采集流程的第一步，用于打开指定的网站或网页。如果需要打开多个相似的 URL 来执行同一个 采集 进程，则应将它们放在循环内，勾选使用循环，并将其用作第一个子步骤。
1）页面网址
页面URL，一般可以从网页浏览器的地址栏复制过来，如：
2）操作名
自定义动作名称
3）超时
在页面完成加载之前等待的最长时间。如果网页打开很慢，或者长时间无法打开，则进程等待到超时指定的时间，然后无论网页是否加载，都直接执行下一步。应避免设置太长的超时，因为这会影响 采集 速度
4）阻止弹出窗口
它用于阻止网页上的弹出广告。如果打开的网页偶尔会变成另一个广告页面，您可以使用此选项来防止广告页面弹出。
5）使用循环
它与循环步骤结合使用，重复打开多个相似的网页，然后执行同一组流程。在循环中打开页面时，应该是循环步骤的第一个子步骤。如果勾选该选项，则无需手动设置网页地址，网页地址会自动显示loop-set URL列表的当前循环项。
6）滚动页面
部分网页打开网页后没有显示全部数据，导致采集异常停止或数据不完整。因此，您需要滚动鼠标滚轮或将页面滚动条拖到底部以加载未显示的数据。加载页面后使用此选项向下滚动。滚动方式有两种：向下滚动一屏和直接滚动到底部。一般来说，滚动一屏，页面加载效果会比直接滚动到底部要好，但是比较耗时。时间间隔和滚动次数应根据所需数据的显示次数合理设置。
7）清除缓存
在优采云中，如果需要切换账号，可以使用清除浏览器缓存，重置其他账号
8）自定义cookies
cookie 是指存储在用户本地终端上的一些数据（通常是加密的），用于识别用户身份和跟踪会话。在优采云中可以通过预登录获取页面cookie，并通过勾选打开网页时使用指定cookie获取登录cookie来记住登录状态。获取当前页面cookie，可以点击查看cookie。此外，您还可以自定义cookies，请参考
9）再试一次
如果网页没有成功打开预期的页面，例如显示服务器错误（500）、访问频率太快等，或者跳转到其他不应该正常打开的页面，可以使用该选项进行重试，但必须使用以下重试参数执行，请注意以下判断如果出现其中任何一个都会重试。
① 当前网页的 URL/text/XPath，包括/不包括
如果当前页面 URL/text/XPath 总是出现/不出现特殊内容，使用该选项判断是否打开了预期的页面，需要重试
② 最大重试次数
为了避免无限制的重复尝试，请使用此选项限制重复尝试的最大次数。如果重试次数达到最大允许次数仍然失败，则进程停止重试，继续下一步
③ 时间间隔
两次重试之间的等待时间。一般来说，当打开网页出现错误时，很有可能会立即重试同样的错误。如果等待正确，您可能会成功打开预期的网页，但应尽量避免设置过长的等待时间。时间，因为这会影响 采集速度
在重试过程中，还可以配合切换代理IP和浏览器版本，避免网站对采集的阻塞。在某些情况下重试和切换 IP 将比设置固定时间切换 IP 消耗更少的代理 IP。详情请参阅：
2、点击元素
此步骤对网页上的指定元素执行左键单击动作，例如单击按钮、单击超链接等。
1）操作名
自定义动作名称
2）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
3） 或元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。那么优采云会在第8秒元素加载完毕后立即结束循环的执行，并执行循环提取操作。4）使用循环
与循环步骤配合使用，重复点击循环中设置的多个元素，适用于循环单个固定元素，循环固定元素列表，循环非固定元素列表。如果选中该选项，则无需设置要单击的元素。被点击的元素会自动显示当前循环设置的循环项。使用此选项时，应将其用作循环步骤的子步骤，但不必是第一个子步骤。
5）打开新标签
如果您希望元素在单击时在新选项卡而不是当前页面中打开，请选中此选项。一般情况下，当您需要在一个页面上循环浏览多个超链接时，您需要勾选该选项以保留列表页面，以便您可以点击列表页面上的下一个超链接；但是如果您循环浏览下一页，则取消选中此选项以在当前页面上打开下一页
6）ajax 加载
Ajax 或异步加载是一种无需重新加载网页即可刷新本地数据的技术，因此进程无法检测网页何时加载，也无法决定何时执行下一步。这将在继续执行之前等待默认的 120 秒时间，导致 采集 太慢。使用此选项，流程会在继续后续流程步骤之前等待设置的超时。此选项需要与异步加载超时一起使用。
Ajax timeout：等待异步加载完成的时间。单击元素后，该过程将开始计时。达到超时时间后，将执行下一个流程步骤。时间长度应根据网页中所需数据的加载速度来设置。简单多了1-2秒。此选项需要与异步加载一起使用。通常，使用此选项时，您无法选中“在新选项卡中打开”。
7）页面加速
有些网页不是 ajax 网页。勾选该选项后，系统会根据网页的加载情况判断是否加载了采集的数据。如果待采集的数据已经加载，但网页还在加载，强制停止加载，进入下一步。因为是系统自动判断的，可能有问题，一般不建议用这个
8）定位锚
Anchor是网页制作中的一种超链接，也叫anchor。命名锚点，如快速定位器，是页面中非常常见的超链接。在优采云中，对于使用定位anchor的网页，可以通过输入anchor id来快速定位页面中的anchors
9）滚动页面（与在打开的页面中滚动相同）
有些网页加载后没有显示全部数据，需要滚动鼠标滚轮或将页面滚动条拖到底部才能加载未显示的数据。加载页面后，使用此选项滚动到底部。
10）重试（与打开网页重试相同）
如果网页没有成功打开预期的页面，例如显示服务器错误（500）、访问频率太快等，或者跳转到其他正常执行时不应该出现的页面，可以使用该选项进行重试，但必须使用以下重试参数执行，请注意以下任何判断都会导致重试
① 当前网页的 URL/text/XPath，包括/不包括
如果当前页面 URL/text/XPath 总是出现/没有出现特殊内容，使用该选项判断预期页面没有打开，需要重试
② 最大重试次数
为了避免无限制的重复尝试，请使用此选项限制重复尝试的最大次数。如果重试次数达到最大允许次数仍然失败，则进程将停止重试并继续下一步。
③ 时间间隔
两次重试之间的等待时间。一般来说，当打开网页出现错误时，很有可能会立即重试同样的错误。如果等待正确，您可能会成功打开预期的网页，但应尽量避免设置过长的等待时间。时间，因为这会影响 采集速度
3、输入文字
本步骤在输入框中输入指定的文字，例如输入搜索关键词，输入账号等。在网页的输入框中输入设置的文字，如关键词 使用搜索引擎时
1）输入框
一般来说，当显示“Type:INPUT”字样时，输入框生效。如果显示为空白，则输入框无效。但是也有一些网页输入框不是“INPUT”的，所以主要看网页中文字输入是否流畅。在某些网页中，输入文字后，需要点击“确定”触发并填写网页中的文字。
2）要输入的文字
自定义关键词进入
3）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
4）元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。
5）使用循环
与循环步骤结合使用，循环多个 关键词 输入，然后执行同一组进程。循环输入 关键词，应该是循环步骤的第一个子步骤。如果勾选该选项，则无需手动填写要输入的文本，文本会自动显示循环设置的文本列表的当前循环项
6）自定义
自定义，即自定义定位文本输入框。一般情况下，优采云会自动生成定位输入框的XPath，自动生成的定位XPath是正确可用的。如果自动生成的定位输入框的XPath不能满足要求，我们需要自定义输入才能正确定位输入框的XPath。
4、提取数据
该步骤根据数据提取模板的配置从网页中提取数据，也可以配置为提取URL、网页标题，或者生成当前时间等一些数据。
1) 抓取模板
此步骤根据数据提取模板的配置从网页中提取数据
① 字段名称
为捕获的数据字段赋予别名，例如新闻标题、新闻正文
② 提取数据
从网页中提取的数据将在此列中显示抓取的样本
③ 找不到怎么办
将该字段留空，将整行留空，或使用某个固定值。
2）操作名
可自定义操作的名称
3）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
4） 或元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。
5）使用循环
它与循环步骤结合使用，以重复从循环中设置的多个元素中提取数据。适用于循环单个固定元素，循环固定元素列表，循环非固定元素列表。如果勾选此选项，将根据抓取规则从循环设置的元素中提取样本数据。使用此选项时，数据提取步骤应该是循环步骤的子步骤，但不一定是第一步。
6）添加特殊字段
可以添加当前时间、固定字段、空字段、当前网页信息（页面URL、页面标题...）等特殊字段
7）自定义处理字段
①
：自定义字段按钮，选择字段后点击该按钮自定义抓取方式、自定义定位元素方式、格式化数据、自定义数据合并方式
②
：删除按钮，选中字段后点击此按钮删除字段
③
：上移和下移按钮，选择一个字段并单击此按钮可以上移或下移该字段
④
：导入导出抓取配置按钮，可以点击导出抓取配置按钮，将配置好的模板保存到所需位置。下次需要时，点击导入抓取配置按钮，直接导入并使用抓取配置
5、循环
此步骤用于重复一系列步骤，根据不同配置支持多种模式
1）操作名
自定义动作名称
2）执行前等待
将此步骤设置为等待再执行，即等待设置的时间再继续执行此步骤
3） 或元素出现
或者出现一个元素，与执行前等待配合使用。输入元素的 XPath 可以在元素出现时结束执行前的等待。例如，我们设置在执行前等待 10 秒，或者该元素似乎被设置为一个元素。如果元素在第 13 秒加载，优采云 将尝试在第 10 秒执行循环提取操作。如果元素在第 8 秒加载，优采云 将在第 8 秒加载元素后立即结束循环执行前的等待，并执行循环提取操作。
4） iframe 中的元素，Iframe XPath
如果循环中设置的元素在一个Iframe中，请勾选该选项，并在下面的Iframe XPath中填写Iframe XPath；Iframe XPath 元素所在的 Iframe 的路径，该设置只有在勾选“Element in Iframe”时才可用。生效
5）循环模式
① 循环单个元素，如在一个循环中每页点击下一个按钮，当翻到最后一页时，当前循环会自动结束
② 循环固定元素，例如循环浏览一个页面中指定的多个元素。对列表中的元素一一进行特定的操作，比如循环点击，从中提取数据，鼠标悬停在元素上，当所有元素都循环完后自动结束当前循环
③ 循环不固定元素列表：用于需要循环处理多页，但每页要处理的元素个数不固定的情况。当元素列表不固定时，可以指定一个动态路径（多个元素符合这个路径，即多个元素可以按照这个路径定位），系统会先根据指定的路径找到一个元素列表，然后执行下面的“固定”路径。元素列表”相同的操作
④ 循环 URL 列表：主要用于循环打开一批指定 URL 的网页，然后执行相同的处理步骤。与打开网页操作配合使用，指定一个URL列表，并确保循环中打开网页操作的当前循环项标志被勾选，以便一一打开URL列表中的连接。
⑤ 循环文本列表：主要用于循环输入一批指定的文本，然后执行相同的处理步骤
自动抓取网页数据(网站收录的相关问题，不收录网站怎么办怎么办？ )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 76 次浏览 • 2022-04-08 04:18
自动抓取网页数据(网站收录的相关问题，不收录网站怎么办怎么办？
)
网站收录是网站参与排名的先决条件。搜索引擎会先收录网站到自己的索引库，然后根据算法计算排名结果。也就是说，搜索引擎没有收录网站有任何排名的机会。因此，我们需要注意自己的网站收录的情况。网站收录表示搜索引擎抓取网站的页面，并将其认为有效且可存储的页面内容数据放入搜索引擎数据库。方便用户日后查找和展示，网站收录是指搜索引擎数据库中索引的有效页面展示给用户。
网站收录是一个页面参与排名的前提条件，所以尽量增加网站收录的数量尤为重要。要完全解决 网站收录 问题，请执行 网站收录 诊断并修复问题：删除 Robots.txt 中的抓取阻止程序；删除不必要的 noindex 标签；在 网站 地图中收录要索引的页面；删除不必要的规范标签；检查页面是否为孤岛页面；修复不必要的内部nofollow链接；添加指向“强”页面的内部链接；确保页面是唯一且有价值的；删除或优化低质量页面（优化“抓取预算”）；建立高质量的反向链接；使用所有可用的推送方法。
网站收录相关问题，不收录网站怎么办？查看网站内容，网站上的内容对用户有价值吗？例如，用户可以从你那里得到什么文章？是否解决了他的问题。网站收录需要检查网站的结构，网站的结构是否合理，网站太深搜索引擎无法抓取还是 网站 代码不规范等等。可以使用百度资源搜索平台的爬取诊断功能查看爬取是否成功。网站收录检查网站是否为伪静态。所有搜索引擎都表示他们将收录动态网址，但是他们都推荐静态网址，因为动态网址太多了。参数，不友好，容易引起重复收录。
网站收录的服务器是否稳定，服务器的稳定不仅仅意味着网站可以365天随时开放访问，如果是共享IP的主机，也可能是因为服务器的IP曾经被滥用或者其他相同IP的服务器被搜索引擎惩罚过，这些原因可能会影响到你网站。因此，使用具有专用 IP 的服务器更为重要。网站收录你需要先看看网站作弊或者有黑历史，网站作弊是指你使用了一些违反搜索引擎规则的方法，被发现了，那么你将受到惩罚。你网站受到了惩罚。黑历史是指在你用这个域名做网站之前，有人用你的域名做了一些搜索引擎不喜欢的事情。
网站收录做好网站内部结构，网站收录把相关导航、地图、相关目录、锚文本留在网站等，通过外部链接对外发布，工具提交等，网站收录这一切都是为了更好的让搜索引擎蜘蛛爬取有路径的页面，而这种方式用来增加 网站收录。搜索引擎在抓取网站中的页面时，有一定的抓取规则。更广泛的版本包括大站点优先、权威站点优先、高权重站点优先、新闻源站点优先、广度爬取、深度爬取等。网站收录使用爬取规则增加< @收录,
网站收录是网站增加流量的基础，网站收录是排名的根本基础网站，所以要做好网站的收录可以提高网站的整体数据，做好网站的工作。
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)
网站收录是网站参与排名的先决条件。搜索引擎会先收录网站到自己的索引库，然后根据算法计算排名结果。也就是说，搜索引擎没有收录网站有任何排名的机会。因此，我们需要注意自己的网站收录的情况。网站收录表示搜索引擎抓取网站的页面，并将其认为有效且可存储的页面内容数据放入搜索引擎数据库。方便用户日后查找和展示，网站收录是指搜索引擎数据库中索引的有效页面展示给用户。
网站收录是一个页面参与排名的前提条件，所以尽量增加网站收录的数量尤为重要。要完全解决 网站收录 问题，请执行 网站收录 诊断并修复问题：删除 Robots.txt 中的抓取阻止程序；删除不必要的 noindex 标签；在 网站 地图中收录要索引的页面；删除不必要的规范标签；检查页面是否为孤岛页面；修复不必要的内部nofollow链接；添加指向“强”页面的内部链接；确保页面是唯一且有价值的；删除或优化低质量页面（优化“抓取预算”）；建立高质量的反向链接；使用所有可用的推送方法。
网站收录相关问题，不收录网站怎么办？查看网站内容，网站上的内容对用户有价值吗？例如，用户可以从你那里得到什么文章？是否解决了他的问题。网站收录需要检查网站的结构，网站的结构是否合理，网站太深搜索引擎无法抓取还是 网站 代码不规范等等。可以使用百度资源搜索平台的爬取诊断功能查看爬取是否成功。网站收录检查网站是否为伪静态。所有搜索引擎都表示他们将收录动态网址，但是他们都推荐静态网址，因为动态网址太多了。参数，不友好，容易引起重复收录。
网站收录的服务器是否稳定，服务器的稳定不仅仅意味着网站可以365天随时开放访问，如果是共享IP的主机，也可能是因为服务器的IP曾经被滥用或者其他相同IP的服务器被搜索引擎惩罚过，这些原因可能会影响到你网站。因此，使用具有专用 IP 的服务器更为重要。网站收录你需要先看看网站作弊或者有黑历史，网站作弊是指你使用了一些违反搜索引擎规则的方法，被发现了，那么你将受到惩罚。你网站受到了惩罚。黑历史是指在你用这个域名做网站之前，有人用你的域名做了一些搜索引擎不喜欢的事情。
网站收录做好网站内部结构，网站收录把相关导航、地图、相关目录、锚文本留在网站等，通过外部链接对外发布，工具提交等，网站收录这一切都是为了更好的让搜索引擎蜘蛛爬取有路径的页面，而这种方式用来增加 网站收录。搜索引擎在抓取网站中的页面时，有一定的抓取规则。更广泛的版本包括大站点优先、权威站点优先、高权重站点优先、新闻源站点优先、广度爬取、深度爬取等。网站收录使用爬取规则增加< @收录,
网站收录是网站增加流量的基础，网站收录是排名的根本基础网站，所以要做好网站的收录可以提高网站的整体数据，做好网站的工作。
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自动抓取网页数据(网站收录的相关问题，不收录网站怎么办怎么办？
)
网站收录是网站参与排名的先决条件。搜索引擎会先收录网站到自己的索引库，然后根据算法计算排名结果。也就是说，搜索引擎没有收录网站有任何排名的机会。因此，我们需要注意自己的网站收录的情况。网站收录表示搜索引擎抓取网站的页面，并将其认为有效且可存储的页面内容数据放入搜索引擎数据库。方便用户日后查找和展示，网站收录是指搜索引擎数据库中索引的有效页面展示给用户。
网站收录是一个页面参与排名的前提条件，所以尽量增加网站收录的数量尤为重要。要完全解决 网站收录 问题，请执行 网站收录 诊断并修复问题：删除 Robots.txt 中的抓取阻止程序；删除不必要的 noindex 标签；在 网站 地图中收录要索引的页面；删除不必要的规范标签；检查页面是否为孤岛页面；修复不必要的内部nofollow链接；添加指向“强”页面的内部链接；确保页面是唯一且有价值的；删除或优化低质量页面（优化“抓取预算”）；建立高质量的反向链接；使用所有可用的推送方法。
网站收录相关问题，不收录网站怎么办？查看网站内容，网站上的内容对用户有价值吗？例如，用户可以从你那里得到什么文章？是否解决了他的问题。网站收录需要检查网站的结构，网站的结构是否合理，网站太深搜索引擎无法抓取还是 网站 代码不规范等等。可以使用百度资源搜索平台的爬取诊断功能查看爬取是否成功。网站收录检查网站是否为伪静态。所有搜索引擎都表示他们将收录动态网址，但是他们都推荐静态网址，因为动态网址太多了。参数，不友好，容易引起重复收录。
网站收录的服务器是否稳定，服务器的稳定不仅仅意味着网站可以365天随时开放访问，如果是共享IP的主机，也可能是因为服务器的IP曾经被滥用或者其他相同IP的服务器被搜索引擎惩罚过，这些原因可能会影响到你网站。因此，使用具有专用 IP 的服务器更为重要。网站收录你需要先看看网站作弊或者有黑历史，网站作弊是指你使用了一些违反搜索引擎规则的方法，被发现了，那么你将受到惩罚。你网站受到了惩罚。黑历史是指在你用这个域名做网站之前，有人用你的域名做了一些搜索引擎不喜欢的事情。
网站收录做好网站内部结构，网站收录把相关导航、地图、相关目录、锚文本留在网站等，通过外部链接对外发布，工具提交等，网站收录这一切都是为了更好的让搜索引擎蜘蛛爬取有路径的页面，而这种方式用来增加 网站收录。搜索引擎在抓取网站中的页面时，有一定的抓取规则。更广泛的版本包括大站点优先、权威站点优先、高权重站点优先、新闻源站点优先、广度爬取、深度爬取等。网站收录使用爬取规则增加< @收录,
网站收录是网站增加流量的基础，网站收录是排名的根本基础网站，所以要做好网站的收录可以提高网站的整体数据，做好网站的工作。
自动抓取网页数据( 能否制作一个随网站自动同步的Excel表呢？答案是肯定 )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 63 次浏览 • 2022-04-06 11:02
自动抓取网页数据(
能否制作一个随网站自动同步的Excel表呢？答案是肯定
)
Excel竟然有这种棘手的操作！自动同步网站数据
新浪科技综合 05/06/00:15
本文来自太平洋互联网
有时我们需要从网站中获取一些数据，传统的做法是直接复制粘贴到Excel中。但是，由于页面结构不同，并非所有副本都可以使用。有时即使成功了，得到的数据也是“死数据”。以后一旦有更新，就必须不断重复上述操作。我可以制作与 网站 自动同步的 Excel 工作表吗？答案是肯定的，这就是 Excel 中的 Power Query 功能。
1.打开网页
以下页面为中国地震台网官方页面（ ）。每当发生地震时，都会在此处自动更新。由于我们要抓取它，所以我们需要先打开页面。
首先打开你要爬取的网页
2.确定爬取范围
打开Excel，点击“数据”→“获取数据”→“从其他来源”，将要爬取的URL粘贴进去。此时Power Query会自动分析网页，然后在check中显示分析结果盒子。以本文为例，Power Query分析两组表，点击找到我们需要的，然后点击“转换数据”。片刻之后，Power Query 将自动完成导入。
构建查询以确定爬网的范围
3.数据清洗
导入完成后，可以通过Power Query进行数据清理。所谓“清理”，就是一个预先筛选的过程，在这里我们可以选择我们需要的记录，或者对不需要的列进行删除和排序。右键负责删除数据列，面板中的“保留行”用于过滤你需要的记录。清理完成后，点击左上角的“关闭并上传”，上传Excel。
数据“预清洗”
4. 格式化
数据上传到Excel后，可以继续格式化。这里的处理主要包括修改表格样式、文字大小、背景颜色、对齐方式、行高列宽、添加标题等。通俗地说就是一些美化操作，最后我们得到了下表。
美化餐桌
5.设置自动同步间隔
目前表基础已经完成，但是像复制粘贴一样，此时得到的仍然只是一堆“死数据”。要使表格自动更新，需要点击“查询工具”→“编辑”→“属性”，勾选“刷新频率”和“打开文件时刷新数据”。处理完成后，可以自动同步表。
将内容设置为自动同步
注意：默认情况下，数据刷新会导致列宽发生变化。这时候可以点击“表格工具”→“外部表格数据”→“属性”，取消“调整列宽”前面的复选框来解决这个问题。
更新时防止破坏表格格式
写在最后
这种技术非常实用，尤其是在做一些动态报表的时候，可以大大减少人工提取的麻烦。嗯，这就是本期想和大家分享的一个小技巧，是不是很有用！
查看全部
能否制作一个随网站自动同步的Excel表呢？答案是肯定
)
Excel竟然有这种棘手的操作！自动同步网站数据
新浪科技综合 05/06/00:15
本文来自太平洋互联网
有时我们需要从网站中获取一些数据，传统的做法是直接复制粘贴到Excel中。但是，由于页面结构不同，并非所有副本都可以使用。有时即使成功了，得到的数据也是“死数据”。以后一旦有更新，就必须不断重复上述操作。我可以制作与 网站 自动同步的 Excel 工作表吗？答案是肯定的，这就是 Excel 中的 Power Query 功能。
1.打开网页
以下页面为中国地震台网官方页面（ ）。每当发生地震时，都会在此处自动更新。由于我们要抓取它，所以我们需要先打开页面。
首先打开你要爬取的网页
2.确定爬取范围
打开Excel，点击“数据”→“获取数据”→“从其他来源”，将要爬取的URL粘贴进去。此时Power Query会自动分析网页，然后在check中显示分析结果盒子。以本文为例，Power Query分析两组表，点击找到我们需要的，然后点击“转换数据”。片刻之后，Power Query 将自动完成导入。
构建查询以确定爬网的范围
3.数据清洗
导入完成后，可以通过Power Query进行数据清理。所谓“清理”，就是一个预先筛选的过程，在这里我们可以选择我们需要的记录，或者对不需要的列进行删除和排序。右键负责删除数据列，面板中的“保留行”用于过滤你需要的记录。清理完成后，点击左上角的“关闭并上传”，上传Excel。
数据“预清洗”
4. 格式化
数据上传到Excel后，可以继续格式化。这里的处理主要包括修改表格样式、文字大小、背景颜色、对齐方式、行高列宽、添加标题等。通俗地说就是一些美化操作，最后我们得到了下表。
美化餐桌
5.设置自动同步间隔
目前表基础已经完成，但是像复制粘贴一样，此时得到的仍然只是一堆“死数据”。要使表格自动更新，需要点击“查询工具”→“编辑”→“属性”，勾选“刷新频率”和“打开文件时刷新数据”。处理完成后，可以自动同步表。
将内容设置为自动同步
注意：默认情况下，数据刷新会导致列宽发生变化。这时候可以点击“表格工具”→“外部表格数据”→“属性”，取消“调整列宽”前面的复选框来解决这个问题。
更新时防止破坏表格格式
写在最后
这种技术非常实用，尤其是在做一些动态报表的时候，可以大大减少人工提取的麻烦。嗯，这就是本期想和大家分享的一个小技巧，是不是很有用！
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自动抓取网页数据(
能否制作一个随网站自动同步的Excel表呢？答案是肯定
)
Excel竟然有这种棘手的操作！自动同步网站数据
新浪科技综合 05/06/00:15
本文来自太平洋互联网
有时我们需要从网站中获取一些数据，传统的做法是直接复制粘贴到Excel中。但是，由于页面结构不同，并非所有副本都可以使用。有时即使成功了，得到的数据也是“死数据”。以后一旦有更新，就必须不断重复上述操作。我可以制作与 网站 自动同步的 Excel 工作表吗？答案是肯定的，这就是 Excel 中的 Power Query 功能。
1.打开网页
以下页面为中国地震台网官方页面（ ）。每当发生地震时，都会在此处自动更新。由于我们要抓取它，所以我们需要先打开页面。
首先打开你要爬取的网页
2.确定爬取范围
打开Excel，点击“数据”→“获取数据”→“从其他来源”，将要爬取的URL粘贴进去。此时Power Query会自动分析网页，然后在check中显示分析结果盒子。以本文为例，Power Query分析两组表，点击找到我们需要的，然后点击“转换数据”。片刻之后，Power Query 将自动完成导入。
构建查询以确定爬网的范围
3.数据清洗
导入完成后，可以通过Power Query进行数据清理。所谓“清理”，就是一个预先筛选的过程，在这里我们可以选择我们需要的记录，或者对不需要的列进行删除和排序。右键负责删除数据列，面板中的“保留行”用于过滤你需要的记录。清理完成后，点击左上角的“关闭并上传”，上传Excel。
数据“预清洗”
4. 格式化
数据上传到Excel后，可以继续格式化。这里的处理主要包括修改表格样式、文字大小、背景颜色、对齐方式、行高列宽、添加标题等。通俗地说就是一些美化操作，最后我们得到了下表。
美化餐桌
5.设置自动同步间隔
目前表基础已经完成，但是像复制粘贴一样，此时得到的仍然只是一堆“死数据”。要使表格自动更新，需要点击“查询工具”→“编辑”→“属性”，勾选“刷新频率”和“打开文件时刷新数据”。处理完成后，可以自动同步表。
将内容设置为自动同步
注意：默认情况下，数据刷新会导致列宽发生变化。这时候可以点击“表格工具”→“外部表格数据”→“属性”，取消“调整列宽”前面的复选框来解决这个问题。
更新时防止破坏表格格式
写在最后
这种技术非常实用，尤其是在做一些动态报表的时候，可以大大减少人工提取的麻烦。嗯，这就是本期想和大家分享的一个小技巧，是不是很有用！
自动抓取网页数据( WebScraper翻页——控制链接批量数据上篇文章我们爬取了豆瓣电影TOP250 )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 98 次浏览 • 2022-04-06 11:01
自动抓取网页数据(
WebScraper翻页——控制链接批量数据上篇文章我们爬取了豆瓣电影TOP250
)
这是简易数据分析系列文章 的第五部分。
原文首发于博客园：Web Scraper Page Turning - Controlling Links to Grab Data
在上一篇文章中，我们爬取了豆瓣电影TOP250排名前25的电影数据。今天我们将对原有的Web Scraper配置做一些小改动，让爬虫可以爬取全部250部电影数据。
前面我们说过，爬虫的本质是寻找规则。这些程序员在设计网页时，肯定会遵循一些规则。当我们找到规则时，我们可以预测它们的行为并实现我们的目标。
今天我们就来寻找豆瓣的规则网站，想办法把所有的数据都抓起来。今天的规则从经常被忽视的 URL 链接开始。
1.链接分析
我们来看看第一页的豆瓣网址链接：
这显然是一个豆瓣电影网站。top250没什么好说的。这是网页内容的第一眼。豆瓣前250电影没话说？后面有一个start=0&filter=。根据英文提示，好像是说filter（过滤器），从0开始（开始）
看第二页的URL链接，前面一样，只是后面的参数变了，变成start=25，从25开始；
我们再看第三页的链接，参数变成start=50，从50开始；
分析3个环节，我们很容易得出规律：
start=0，表示从第 1 部电影开始，放映 1-25 部电影 start=25，表示从第 26 部电影开始，放映 26-50 部电影 start=50，表示从第 51 部电影开始，放映 51 -75部电影...start=225，表示从第226部电影开始，放映226-250部电影
一旦找到规则，就很容易处理，只要技术提供支持。随着深入研究，你会发现Web Scraper的操作并不难，最重要的是要思考的是法治。
2.Web Scraper 控制链接参数翻页
Web Scraper 为这种通过超链接数字分页获取分页数据的网页提供了非常方便的操作，即范围说明符。
比如你要爬取的网页链接是这样的：
可以写[1-3]，把链接改成这个，Web Scraper会自动爬取这三个网页的内容。
当然，也可以写成 [1-100]，这样会爬取前 100 页。
那么我们之前分析的豆瓣网页呢？不是从 1 递增到 100，而是每跳 25 次 0 -> 25 -> 50 -> 75，怎么办？
其实也很简单。这种情况可以用 [0-100:25] 表示。每25个是一个网页，100/25=4，前4个网页被爬取放到豆瓣电影场景中，我们只需要把链接改成如下：
[0-225:25]&过滤器=
这样，Web Scraper 就会爬取 TOP250 的所有网页。
3.捕获数据
解决了链接问题，接下来就是如何在Web Scraper中修改链接，很简单，鼠标点两下：
1.点击Stiemaps，在新面板点击ID为top250的数据列；
2.进入新面板后，找到Stiemap top250 Tab，点击，然后在下拉菜单中点击Edit metadata；
3.修改原来的URL，图中红框就是区别：
修改超链接后，我们可以重新爬取网页。操作同上，这里简单重复一下：
单击站点地图 top250 下拉菜单中的抓取按钮。在新操作面板的两个输入框中输入 2000。单击开始抓取蓝色按钮开始抓取数据。抓取完成后，点击面板上的刷新蓝色按钮，检测我们抓取的数据。
如果在这里操作并抓取成功，你会发现所有的数据都被抓取了，但是顺序是乱序的。
这里我们不关心顺序，因为这属于数据清洗的内容，而我们现在的话题是数据抓取。先完成相关知识点，再攻克下一个知识点，是比较合理的学习方式。
本期讲的是通过修改超链接来抓取250部电影的名字。下一期我们会讲一些简单易行的内容来换个思路，讲讲Web Scraper如何导入别人写的爬虫文件，导出自己写的爬虫软件。
参考阅读：
简单数据分析04 | 网络爬虫初审--抢豆瓣高分电影
查看全部
WebScraper翻页——控制链接批量数据上篇文章我们爬取了豆瓣电影TOP250
)
这是简易数据分析系列文章 的第五部分。
原文首发于博客园：Web Scraper Page Turning - Controlling Links to Grab Data
在上一篇文章中，我们爬取了豆瓣电影TOP250排名前25的电影数据。今天我们将对原有的Web Scraper配置做一些小改动，让爬虫可以爬取全部250部电影数据。
前面我们说过，爬虫的本质是寻找规则。这些程序员在设计网页时，肯定会遵循一些规则。当我们找到规则时，我们可以预测它们的行为并实现我们的目标。
今天我们就来寻找豆瓣的规则网站，想办法把所有的数据都抓起来。今天的规则从经常被忽视的 URL 链接开始。
1.链接分析
我们来看看第一页的豆瓣网址链接：
这显然是一个豆瓣电影网站。top250没什么好说的。这是网页内容的第一眼。豆瓣前250电影没话说？后面有一个start=0&filter=。根据英文提示，好像是说filter（过滤器），从0开始（开始）
看第二页的URL链接，前面一样，只是后面的参数变了，变成start=25，从25开始；
我们再看第三页的链接，参数变成start=50，从50开始；
分析3个环节，我们很容易得出规律：
start=0，表示从第 1 部电影开始，放映 1-25 部电影 start=25，表示从第 26 部电影开始，放映 26-50 部电影 start=50，表示从第 51 部电影开始，放映 51 -75部电影...start=225，表示从第226部电影开始，放映226-250部电影
一旦找到规则，就很容易处理，只要技术提供支持。随着深入研究，你会发现Web Scraper的操作并不难，最重要的是要思考的是法治。
2.Web Scraper 控制链接参数翻页
Web Scraper 为这种通过超链接数字分页获取分页数据的网页提供了非常方便的操作，即范围说明符。
比如你要爬取的网页链接是这样的：
可以写[1-3]，把链接改成这个，Web Scraper会自动爬取这三个网页的内容。
当然，也可以写成 [1-100]，这样会爬取前 100 页。
那么我们之前分析的豆瓣网页呢？不是从 1 递增到 100，而是每跳 25 次 0 -> 25 -> 50 -> 75，怎么办？
其实也很简单。这种情况可以用 [0-100:25] 表示。每25个是一个网页，100/25=4，前4个网页被爬取放到豆瓣电影场景中，我们只需要把链接改成如下：
[0-225:25]&过滤器=
这样，Web Scraper 就会爬取 TOP250 的所有网页。
3.捕获数据
解决了链接问题，接下来就是如何在Web Scraper中修改链接，很简单，鼠标点两下：
1.点击Stiemaps，在新面板点击ID为top250的数据列；
2.进入新面板后，找到Stiemap top250 Tab，点击，然后在下拉菜单中点击Edit metadata；
3.修改原来的URL，图中红框就是区别：
修改超链接后，我们可以重新爬取网页。操作同上，这里简单重复一下：
单击站点地图 top250 下拉菜单中的抓取按钮。在新操作面板的两个输入框中输入 2000。单击开始抓取蓝色按钮开始抓取数据。抓取完成后，点击面板上的刷新蓝色按钮，检测我们抓取的数据。
如果在这里操作并抓取成功，你会发现所有的数据都被抓取了，但是顺序是乱序的。
这里我们不关心顺序，因为这属于数据清洗的内容，而我们现在的话题是数据抓取。先完成相关知识点，再攻克下一个知识点，是比较合理的学习方式。
本期讲的是通过修改超链接来抓取250部电影的名字。下一期我们会讲一些简单易行的内容来换个思路，讲讲Web Scraper如何导入别人写的爬虫文件，导出自己写的爬虫软件。
参考阅读：
简单数据分析04 | 网络爬虫初审--抢豆瓣高分电影
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自动抓取网页数据(
WebScraper翻页——控制链接批量数据上篇文章我们爬取了豆瓣电影TOP250
)
这是简易数据分析系列文章 的第五部分。
原文首发于博客园：Web Scraper Page Turning - Controlling Links to Grab Data
在上一篇文章中，我们爬取了豆瓣电影TOP250排名前25的电影数据。今天我们将对原有的Web Scraper配置做一些小改动，让爬虫可以爬取全部250部电影数据。
前面我们说过，爬虫的本质是寻找规则。这些程序员在设计网页时，肯定会遵循一些规则。当我们找到规则时，我们可以预测它们的行为并实现我们的目标。
今天我们就来寻找豆瓣的规则网站，想办法把所有的数据都抓起来。今天的规则从经常被忽视的 URL 链接开始。
1.链接分析
我们来看看第一页的豆瓣网址链接：
这显然是一个豆瓣电影网站。top250没什么好说的。这是网页内容的第一眼。豆瓣前250电影没话说？后面有一个start=0&filter=。根据英文提示，好像是说filter（过滤器），从0开始（开始）
看第二页的URL链接，前面一样，只是后面的参数变了，变成start=25，从25开始；
我们再看第三页的链接，参数变成start=50，从50开始；
分析3个环节，我们很容易得出规律：
start=0，表示从第 1 部电影开始，放映 1-25 部电影 start=25，表示从第 26 部电影开始，放映 26-50 部电影 start=50，表示从第 51 部电影开始，放映 51 -75部电影...start=225，表示从第226部电影开始，放映226-250部电影
一旦找到规则，就很容易处理，只要技术提供支持。随着深入研究，你会发现Web Scraper的操作并不难，最重要的是要思考的是法治。
2.Web Scraper 控制链接参数翻页
Web Scraper 为这种通过超链接数字分页获取分页数据的网页提供了非常方便的操作，即范围说明符。
比如你要爬取的网页链接是这样的：
可以写[1-3]，把链接改成这个，Web Scraper会自动爬取这三个网页的内容。
当然，也可以写成 [1-100]，这样会爬取前 100 页。
那么我们之前分析的豆瓣网页呢？不是从 1 递增到 100，而是每跳 25 次 0 -> 25 -> 50 -> 75，怎么办？
其实也很简单。这种情况可以用 [0-100:25] 表示。每25个是一个网页，100/25=4，前4个网页被爬取放到豆瓣电影场景中，我们只需要把链接改成如下：
[0-225:25]&过滤器=
这样，Web Scraper 就会爬取 TOP250 的所有网页。
3.捕获数据
解决了链接问题，接下来就是如何在Web Scraper中修改链接，很简单，鼠标点两下：
1.点击Stiemaps，在新面板点击ID为top250的数据列；
2.进入新面板后，找到Stiemap top250 Tab，点击，然后在下拉菜单中点击Edit metadata；
3.修改原来的URL，图中红框就是区别：
修改超链接后，我们可以重新爬取网页。操作同上，这里简单重复一下：
单击站点地图 top250 下拉菜单中的抓取按钮。在新操作面板的两个输入框中输入 2000。单击开始抓取蓝色按钮开始抓取数据。抓取完成后，点击面板上的刷新蓝色按钮，检测我们抓取的数据。
如果在这里操作并抓取成功，你会发现所有的数据都被抓取了，但是顺序是乱序的。
这里我们不关心顺序，因为这属于数据清洗的内容，而我们现在的话题是数据抓取。先完成相关知识点，再攻克下一个知识点，是比较合理的学习方式。
本期讲的是通过修改超链接来抓取250部电影的名字。下一期我们会讲一些简单易行的内容来换个思路，讲讲Web Scraper如何导入别人写的爬虫文件，导出自己写的爬虫软件。
参考阅读：
简单数据分析04 | 网络爬虫初审--抢豆瓣高分电影
自动抓取网页数据(网站抓取是一个用Python编写的Web爬虫和Web框架)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 67 次浏览 • 2022-04-04 09:18
自动抓取网页数据(网站抓取是一个用Python编写的Web爬虫和Web框架)
网站Crawling 是一个用 Python 编写的网络爬虫和网络抓取框架。网站Scraping 是一个完整的框架，因此它收录了 Web 抓取所需的一切，包括用于发送 HTTP 请求和从下载的 HTML 页面中解析数据的模块。它可以渲染 JavaScript，网站从网页中抓取和解析数据变得容易。它位于 HTML 或 XML 解析器之上，为网站管理员提供了一种 Python 方式来访问数据。所以网站爬取是站长需要了解的采集文章填充网站内容的工具。
网页抓取是一种从网页中获取页面内容的技术。通常通过 网站 抓取，使用低级超文本传输协议来模拟正常的人类访问。网络抓取与网络索引非常相似，其中网络索引是指大多数搜索引擎使用的机器人或网络爬虫等技术。相比之下，网络抓取更侧重于将网络上的非结构化数据（通常为 HTML 格式）转换为可以在中央数据库和电子表格中存储和分析的结构化数据。网络抓取还涉及网络自动化，它使用计算机软件来模拟人类浏览。
网页抓取文本搜索和正则表达式：文本搜索和正则表达式可以有效地从页面中提取所需的内容。网页抓取可以在基于UNIX的系统上使用grep，在其他平台或其他编程语言（如Perl、Python）中都有对应的命令或语法。网页抓取是基于HTTP编程的：无论是静态网页还是动态网页，都可以通过向服务器发送HTTP请求来获取，所以可以直接通过socket编程来实现。
网站爬取的HTML解析器：很多网站使用数据库来存储自己的数据，当用户访问时，由程序按照指定的格式自动生成。因此，可以使用语法分析器对网站爬取得到的HTML页面进行解析，然后使用HTML标签提取出需要的内容。使用 HTML 解析器比文本搜索和正则表达式更健壮，并且避免构造复杂的正则表达式。
网站爬虫应用，从搜索引擎优化（SEO）分析到搜索引擎索引、一般性能监控等，它的一些应用可能还包括爬取网页。网站抓取只需要提交网站首页URL，其他页面（如列表页、内容页）会自动抓取。网站抓取的模板收录HTML、CSS、图片、JS、Flash等目录并保存在原站点结构中，替换对应的cms标签即可使用。
网站 掌握最新海量网络信息采集、处理、存储、全文检索、中文处理和文本挖掘技术，可实时监控最新新闻、论坛、博客、微博和视频。舆情信息帮助站长及时、全面、准确地掌握网络动态，自动采集到自己网站，用户填写网站的内容。
网站爬虫采用自然语言处理技术，保证抓取信息的准确性、分类的准确性和否定判断的准确性。网站抓取相似文章识别，准确识别出内容相似的文章，可用于文章的去重和识别。网站爬取无需模板，方便随时添加采集源，不受网页修改影响。网站捕捉全方位的数据分析展示功能，多角度多层次展示内容特征，揭示数据规律，帮助站长更好的管理和维护网站。返回搜狐，查看更多 查看全部
网站Crawling 是一个用 Python 编写的网络爬虫和网络抓取框架。网站Scraping 是一个完整的框架，因此它收录了 Web 抓取所需的一切，包括用于发送 HTTP 请求和从下载的 HTML 页面中解析数据的模块。它可以渲染 JavaScript，网站从网页中抓取和解析数据变得容易。它位于 HTML 或 XML 解析器之上，为网站管理员提供了一种 Python 方式来访问数据。所以网站爬取是站长需要了解的采集文章填充网站内容的工具。
网页抓取是一种从网页中获取页面内容的技术。通常通过 网站 抓取，使用低级超文本传输协议来模拟正常的人类访问。网络抓取与网络索引非常相似，其中网络索引是指大多数搜索引擎使用的机器人或网络爬虫等技术。相比之下，网络抓取更侧重于将网络上的非结构化数据（通常为 HTML 格式）转换为可以在中央数据库和电子表格中存储和分析的结构化数据。网络抓取还涉及网络自动化，它使用计算机软件来模拟人类浏览。
网页抓取文本搜索和正则表达式：文本搜索和正则表达式可以有效地从页面中提取所需的内容。网页抓取可以在基于UNIX的系统上使用grep，在其他平台或其他编程语言（如Perl、Python）中都有对应的命令或语法。网页抓取是基于HTTP编程的：无论是静态网页还是动态网页，都可以通过向服务器发送HTTP请求来获取，所以可以直接通过socket编程来实现。
网站爬取的HTML解析器：很多网站使用数据库来存储自己的数据，当用户访问时，由程序按照指定的格式自动生成。因此，可以使用语法分析器对网站爬取得到的HTML页面进行解析，然后使用HTML标签提取出需要的内容。使用 HTML 解析器比文本搜索和正则表达式更健壮，并且避免构造复杂的正则表达式。
网站爬虫应用，从搜索引擎优化（SEO）分析到搜索引擎索引、一般性能监控等，它的一些应用可能还包括爬取网页。网站抓取只需要提交网站首页URL，其他页面（如列表页、内容页）会自动抓取。网站抓取的模板收录HTML、CSS、图片、JS、Flash等目录并保存在原站点结构中，替换对应的cms标签即可使用。
网站 掌握最新海量网络信息采集、处理、存储、全文检索、中文处理和文本挖掘技术，可实时监控最新新闻、论坛、博客、微博和视频。舆情信息帮助站长及时、全面、准确地掌握网络动态，自动采集到自己网站，用户填写网站的内容。
网站爬虫采用自然语言处理技术，保证抓取信息的准确性、分类的准确性和否定判断的准确性。网站抓取相似文章识别，准确识别出内容相似的文章，可用于文章的去重和识别。网站爬取无需模板，方便随时添加采集源，不受网页修改影响。网站捕捉全方位的数据分析展示功能，多角度多层次展示内容特征，揭示数据规律，帮助站长更好的管理和维护网站。返回搜狐，查看更多 查看全部
自动抓取网页数据(网站抓取是一个用Python编写的Web爬虫和Web框架)
网站Crawling 是一个用 Python 编写的网络爬虫和网络抓取框架。网站Scraping 是一个完整的框架，因此它收录了 Web 抓取所需的一切，包括用于发送 HTTP 请求和从下载的 HTML 页面中解析数据的模块。它可以渲染 JavaScript，网站从网页中抓取和解析数据变得容易。它位于 HTML 或 XML 解析器之上，为网站管理员提供了一种 Python 方式来访问数据。所以网站爬取是站长需要了解的采集文章填充网站内容的工具。
网页抓取是一种从网页中获取页面内容的技术。通常通过 网站 抓取，使用低级超文本传输协议来模拟正常的人类访问。网络抓取与网络索引非常相似，其中网络索引是指大多数搜索引擎使用的机器人或网络爬虫等技术。相比之下，网络抓取更侧重于将网络上的非结构化数据（通常为 HTML 格式）转换为可以在中央数据库和电子表格中存储和分析的结构化数据。网络抓取还涉及网络自动化，它使用计算机软件来模拟人类浏览。
网页抓取文本搜索和正则表达式：文本搜索和正则表达式可以有效地从页面中提取所需的内容。网页抓取可以在基于UNIX的系统上使用grep，在其他平台或其他编程语言（如Perl、Python）中都有对应的命令或语法。网页抓取是基于HTTP编程的：无论是静态网页还是动态网页，都可以通过向服务器发送HTTP请求来获取，所以可以直接通过socket编程来实现。
网站爬取的HTML解析器：很多网站使用数据库来存储自己的数据，当用户访问时，由程序按照指定的格式自动生成。因此，可以使用语法分析器对网站爬取得到的HTML页面进行解析，然后使用HTML标签提取出需要的内容。使用 HTML 解析器比文本搜索和正则表达式更健壮，并且避免构造复杂的正则表达式。
网站爬虫应用，从搜索引擎优化（SEO）分析到搜索引擎索引、一般性能监控等，它的一些应用可能还包括爬取网页。网站抓取只需要提交网站首页URL，其他页面（如列表页、内容页）会自动抓取。网站抓取的模板收录HTML、CSS、图片、JS、Flash等目录并保存在原站点结构中，替换对应的cms标签即可使用。
网站 掌握最新海量网络信息采集、处理、存储、全文检索、中文处理和文本挖掘技术，可实时监控最新新闻、论坛、博客、微博和视频。舆情信息帮助站长及时、全面、准确地掌握网络动态，自动采集到自己网站，用户填写网站的内容。
网站爬虫采用自然语言处理技术，保证抓取信息的准确性、分类的准确性和否定判断的准确性。网站抓取相似文章识别，准确识别出内容相似的文章，可用于文章的去重和识别。网站爬取无需模板，方便随时添加采集源，不受网页修改影响。网站捕捉全方位的数据分析展示功能，多角度多层次展示内容特征，揭示数据规律，帮助站长更好的管理和维护网站。返回搜狐，查看更多
自动抓取网页数据(程序员自动抓取网页数据完全依赖于爬虫。谢邀)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 103 次浏览 • 2022-04-03 19:03
自动抓取网页数据(程序员自动抓取网页数据完全依赖于爬虫。谢邀)
自动抓取网页数据完全依赖于爬虫。
谢邀。我大概算是程序员一枚吧。如果要纯手工duangduang得把页面从上到下一条一条清理掉，先用viewport规范了一下子元素的大小（可以了解一下maximumsizescreenposition，user-agentallow头是否兼容），当然会牺牲响应速度。然后是看看ua是不是正确，当然也有可能是自动清理浏览器缓存的结果。
最后是看看数据库啊。首先确保数据库是正确的，所以应该是首先清楚数据库的原始格式，当然最好有格式化工具。然后是字符串的编码方式，utf-8。然后在数据库插入数据的时候要尽量少的进行字符串操作，比如字符串匹配。要不然很可能会解析乱了。然后就是json了，最好有关系型数据库知识，当然仅仅了解就行了。然后最后做各种处理后就可以去发布下载了。
我自己用python爬的一般是大众点评的页面，然后分析了一下，定时清理cookie，然后做headers正则匹配（如果一次匹配太多的话就分多次匹配，比如匹配一个月内的点评信息），定时清理了一些缓存等等，自己分析了一下页面结构，大概就是这样的，希望能帮到你。 查看全部
自动抓取网页数据完全依赖于爬虫。
谢邀。我大概算是程序员一枚吧。如果要纯手工duangduang得把页面从上到下一条一条清理掉，先用viewport规范了一下子元素的大小（可以了解一下maximumsizescreenposition，user-agentallow头是否兼容），当然会牺牲响应速度。然后是看看ua是不是正确，当然也有可能是自动清理浏览器缓存的结果。
最后是看看数据库啊。首先确保数据库是正确的，所以应该是首先清楚数据库的原始格式，当然最好有格式化工具。然后是字符串的编码方式，utf-8。然后在数据库插入数据的时候要尽量少的进行字符串操作，比如字符串匹配。要不然很可能会解析乱了。然后就是json了，最好有关系型数据库知识，当然仅仅了解就行了。然后最后做各种处理后就可以去发布下载了。
我自己用python爬的一般是大众点评的页面，然后分析了一下，定时清理cookie，然后做headers正则匹配（如果一次匹配太多的话就分多次匹配，比如匹配一个月内的点评信息），定时清理了一些缓存等等，自己分析了一下页面结构，大概就是这样的，希望能帮到你。 查看全部
自动抓取网页数据(程序员自动抓取网页数据完全依赖于爬虫。谢邀)
自动抓取网页数据完全依赖于爬虫。
谢邀。我大概算是程序员一枚吧。如果要纯手工duangduang得把页面从上到下一条一条清理掉，先用viewport规范了一下子元素的大小（可以了解一下maximumsizescreenposition，user-agentallow头是否兼容），当然会牺牲响应速度。然后是看看ua是不是正确，当然也有可能是自动清理浏览器缓存的结果。
最后是看看数据库啊。首先确保数据库是正确的，所以应该是首先清楚数据库的原始格式，当然最好有格式化工具。然后是字符串的编码方式，utf-8。然后在数据库插入数据的时候要尽量少的进行字符串操作，比如字符串匹配。要不然很可能会解析乱了。然后就是json了，最好有关系型数据库知识，当然仅仅了解就行了。然后最后做各种处理后就可以去发布下载了。
我自己用python爬的一般是大众点评的页面，然后分析了一下，定时清理cookie，然后做headers正则匹配（如果一次匹配太多的话就分多次匹配，比如匹配一个月内的点评信息），定时清理了一些缓存等等，自己分析了一下页面结构，大概就是这样的，希望能帮到你。
自动抓取网页数据(代理支持·支持TLS/SSL协议)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 69 次浏览 • 2022-04-03 11:08
自动抓取网页数据(代理支持·支持TLS/SSL协议)
· 代理支持
· 支持TLS/SSL协议
2. Cheerio（又名解析器）：
· Cheerio 提供了为服务器设计的核心 jQuery 的快速、灵活和精简的实现。
Cheerio 解析令牌并提供用于遍历/操作结果数据结构的 API。
特征：
熟悉的语法： Cheerio 实现了核心 jQuery 的一个子集。它去除了jQuery库中所有的DOM不一致和浏览痕迹，充分展示了API的魅力。
快速： Cheerio 使用非常简单、一致的 DOM 模型。因此，解析、操作和渲染非常有效。初步的端到端基准测试显示，cheerio 比 JSDOM 快 8 倍左右。
· 惊人的灵活性： Cheerio 几乎可以解析任何 HTML 或 XML 文档。
3.渗透（又名解析器）
· Osmosis 包括 HTML/XML 解析器和 webscraper。
· 它是用node.js 编写的，包括css3/xpath 选择器和轻量级http 包装器。
· 没有像 Cheerio 这样的大依赖。
特征：
· 支持 CSS 3.0 和 XPath1.0 选择器的混合
· 加载和搜索 AJAX 内容
· 记录 url、重定向和错误
· cookie jar 和自定义 cookie/header/user-agent
· 登录/表单提交、会话 cookie 和基本身份验证
· 单代理或多代理，处理代理故障
· 重试和重定向限制
4. Puppeteer（又名无头 Chrome 自动化浏览器）：
Puppeteer 是一个 Node.js 库，它提供了一个简单但高效的 API，使您能够控制 Google 的 Chrome 或 Chromium 浏览器。
它还能够在无头模式下运行 Chromium（对于在服务器上运行浏览器很有用），并且可以在不需要用户界面的情况下发送和接收请求。
最好的部分是它在后台运行，执行 API 告诉您执行的操作。
特征：
· 点击按钮、链接和图片等元素
· 自动提交表单
· 导航页面
· 使用时间线跟踪来识别问题
· 直接在浏览器中自动测试用户界面和各种前端应用程序
· 截屏
· 将网页转换为 pdf 文件
5. Apify SDK（又名完整的网页抓取框架）：
Apify SDK 是一个用于抓取和网络爬取的开源 Node.js 库。
· Apify SDK 是一个独特的工具，可以简化网络爬虫、爬虫、数据提取器和网络自动化作业的开发。
提供工具来管理和自动扩展无头 Chrome/Puppeteer 实例池、维护要抓取的 url 队列、将抓取结果存储到本地文件系统或云、轮换代理等。
· 可以在自己的应用程序中独立使用，也可以在运行在 Apify 云上的参与者中使用。
特征：
· 使用 URL 的持久队列深度爬取整个 网站。
在 CSV 文件中运行具有 100k url 的抓取代码，代码崩溃时不会丢失任何数据。
·通过旋转代理隐藏您的浏览器源。
· 定期安排代码运行和发送错误通知。
· 禁用网站 使用的浏览器指纹保护。
随着时间的推移，对网络抓取的需求也在增长。所以程序员们，你们的春天来了！抓到很多只会复制粘贴数据的妹子，用你的代码认真勾引妹子！但网络抓取也需要谨慎。归根结底，信息不是可以被窃取和出售的东西。不要像这个老铁一样炫耀：
留言，点赞，发个朋友圈 查看全部
· 代理支持
· 支持TLS/SSL协议
2. Cheerio（又名解析器）：
· Cheerio 提供了为服务器设计的核心 jQuery 的快速、灵活和精简的实现。
Cheerio 解析令牌并提供用于遍历/操作结果数据结构的 API。
特征：
熟悉的语法： Cheerio 实现了核心 jQuery 的一个子集。它去除了jQuery库中所有的DOM不一致和浏览痕迹，充分展示了API的魅力。
快速： Cheerio 使用非常简单、一致的 DOM 模型。因此，解析、操作和渲染非常有效。初步的端到端基准测试显示，cheerio 比 JSDOM 快 8 倍左右。
· 惊人的灵活性： Cheerio 几乎可以解析任何 HTML 或 XML 文档。
3.渗透（又名解析器）
· Osmosis 包括 HTML/XML 解析器和 webscraper。
· 它是用node.js 编写的，包括css3/xpath 选择器和轻量级http 包装器。
· 没有像 Cheerio 这样的大依赖。
特征：
· 支持 CSS 3.0 和 XPath1.0 选择器的混合
· 加载和搜索 AJAX 内容
· 记录 url、重定向和错误
· cookie jar 和自定义 cookie/header/user-agent
· 登录/表单提交、会话 cookie 和基本身份验证
· 单代理或多代理，处理代理故障
· 重试和重定向限制
4. Puppeteer（又名无头 Chrome 自动化浏览器）：
Puppeteer 是一个 Node.js 库，它提供了一个简单但高效的 API，使您能够控制 Google 的 Chrome 或 Chromium 浏览器。
它还能够在无头模式下运行 Chromium（对于在服务器上运行浏览器很有用），并且可以在不需要用户界面的情况下发送和接收请求。
最好的部分是它在后台运行，执行 API 告诉您执行的操作。
特征：
· 点击按钮、链接和图片等元素
· 自动提交表单
· 导航页面
· 使用时间线跟踪来识别问题
· 直接在浏览器中自动测试用户界面和各种前端应用程序
· 截屏
· 将网页转换为 pdf 文件
5. Apify SDK（又名完整的网页抓取框架）：
Apify SDK 是一个用于抓取和网络爬取的开源 Node.js 库。
· Apify SDK 是一个独特的工具，可以简化网络爬虫、爬虫、数据提取器和网络自动化作业的开发。
提供工具来管理和自动扩展无头 Chrome/Puppeteer 实例池、维护要抓取的 url 队列、将抓取结果存储到本地文件系统或云、轮换代理等。
· 可以在自己的应用程序中独立使用，也可以在运行在 Apify 云上的参与者中使用。
特征：
· 使用 URL 的持久队列深度爬取整个 网站。
在 CSV 文件中运行具有 100k url 的抓取代码，代码崩溃时不会丢失任何数据。
·通过旋转代理隐藏您的浏览器源。
· 定期安排代码运行和发送错误通知。
· 禁用网站 使用的浏览器指纹保护。
随着时间的推移，对网络抓取的需求也在增长。所以程序员们，你们的春天来了！抓到很多只会复制粘贴数据的妹子，用你的代码认真勾引妹子！但网络抓取也需要谨慎。归根结底，信息不是可以被窃取和出售的东西。不要像这个老铁一样炫耀：
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自动抓取网页数据(代理支持·支持TLS/SSL协议)
· 代理支持
· 支持TLS/SSL协议
2. Cheerio（又名解析器）：
· Cheerio 提供了为服务器设计的核心 jQuery 的快速、灵活和精简的实现。
Cheerio 解析令牌并提供用于遍历/操作结果数据结构的 API。
特征：
熟悉的语法： Cheerio 实现了核心 jQuery 的一个子集。它去除了jQuery库中所有的DOM不一致和浏览痕迹，充分展示了API的魅力。
快速： Cheerio 使用非常简单、一致的 DOM 模型。因此，解析、操作和渲染非常有效。初步的端到端基准测试显示，cheerio 比 JSDOM 快 8 倍左右。
· 惊人的灵活性： Cheerio 几乎可以解析任何 HTML 或 XML 文档。
3.渗透（又名解析器）
· Osmosis 包括 HTML/XML 解析器和 webscraper。
· 它是用node.js 编写的，包括css3/xpath 选择器和轻量级http 包装器。
· 没有像 Cheerio 这样的大依赖。
特征：
· 支持 CSS 3.0 和 XPath1.0 选择器的混合
· 加载和搜索 AJAX 内容
· 记录 url、重定向和错误
· cookie jar 和自定义 cookie/header/user-agent
· 登录/表单提交、会话 cookie 和基本身份验证
· 单代理或多代理，处理代理故障
· 重试和重定向限制
4. Puppeteer（又名无头 Chrome 自动化浏览器）：
Puppeteer 是一个 Node.js 库，它提供了一个简单但高效的 API，使您能够控制 Google 的 Chrome 或 Chromium 浏览器。
它还能够在无头模式下运行 Chromium（对于在服务器上运行浏览器很有用），并且可以在不需要用户界面的情况下发送和接收请求。
最好的部分是它在后台运行，执行 API 告诉您执行的操作。
特征：
· 点击按钮、链接和图片等元素
· 自动提交表单
· 导航页面
· 使用时间线跟踪来识别问题
· 直接在浏览器中自动测试用户界面和各种前端应用程序
· 截屏
· 将网页转换为 pdf 文件
5. Apify SDK（又名完整的网页抓取框架）：
Apify SDK 是一个用于抓取和网络爬取的开源 Node.js 库。
· Apify SDK 是一个独特的工具，可以简化网络爬虫、爬虫、数据提取器和网络自动化作业的开发。
提供工具来管理和自动扩展无头 Chrome/Puppeteer 实例池、维护要抓取的 url 队列、将抓取结果存储到本地文件系统或云、轮换代理等。
· 可以在自己的应用程序中独立使用，也可以在运行在 Apify 云上的参与者中使用。
特征：
· 使用 URL 的持久队列深度爬取整个 网站。
在 CSV 文件中运行具有 100k url 的抓取代码，代码崩溃时不会丢失任何数据。
·通过旋转代理隐藏您的浏览器源。
· 定期安排代码运行和发送错误通知。
· 禁用网站 使用的浏览器指纹保护。
随着时间的推移，对网络抓取的需求也在增长。所以程序员们，你们的春天来了！抓到很多只会复制粘贴数据的妹子，用你的代码认真勾引妹子！但网络抓取也需要谨慎。归根结底，信息不是可以被窃取和出售的东西。不要像这个老铁一样炫耀：
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自动抓取网页数据(EasyWebExtract创建网页抓取项目的主要步骤介绍及步骤)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 50 次浏览 • 2022-04-01 07:02
自动抓取网页数据(EasyWebExtract创建网页抓取项目的主要步骤介绍及步骤)
Easy Web Extract是一款强大易用的网络爬取工具，用户可以用它来提取网页中的内容（文本、URL、图片、文件），支持转换成各种格式，无需任何编程要求，朋友们在有需要的可以试试。
【软件说明】我们简单的网络提取软件收录许多高级功能。
使用户能够从简单到复杂的 网站 抓取内容。
但是建立一个网络抓取项目并不需要任何努力。
在此页面中，我们将只向您展示众所周知的功能。
让我们的网络爬虫像它的名字一样易于使用。
【软件特色】1.轻松创建提取项目
对于任何用户来说，基于向导窗口创建新项目从未如此简单。
项目安装向导将一步一步引导您。
直到完成所有必要的任务。
以下是一些主要步骤：
第一步：输入起始网址，也就是起始页，页面会通过滑动加载。
它往往是指向已抓取产品列表的链接
第二步：输入关键词提交表单，如果需要网站就可以得到结果。大多数情况下可以跳过此步骤
Step 3：在列表中选择一个item，选择item的数据列进行抓取属性
第四步：选择下一页的URL，访问其他网页
2.多线程抓取数据
在网页抓取项目中，需要抓取和收获数十万个链接。
传统的刮刀可能需要数小时或数天的时间。
然而，Simple Web Extractor 可以运行多个线程同时浏览多达 24 个不同的网页。
为了节省您等待收获结果的宝贵时间。
因此，简单的网络提取可以利用系统的最佳性能。
侧面的动画图像显示了 8 个线程的提取。
3.从data中加载各种提取的数据
一些高度动态的 网站 使用基于客户端创建异步请求的数据加载技术，例如 AJAX。
的确，不仅是原创网页抓取工具，还有专业网页抓取工具的挑战。
因为网页内容没有嵌入到 HTML 源代码中。
然而，简单的网络提取具有非常强大的技术。
即使是新手也可以从这些类型的 网站 中获取数据。
此外，我们的 网站 抓取工具甚至可以模拟向下滚动到页面底部以加载更多数据。
例如 LinkedIn 联系人列表中的一些特定的 网站。
在这个挑战中，大多数网络爬虫不断采集大量重复信息。
并很快变得乏味。不过，不要担心这个噩梦。
因为简单的网络提取具有避免它的智能功能。
4.随时自动执行项目
通过简单的网络提取嵌入式自动运行调度程序。
您可以安排网络抓取项目随时运行，无需任何操作。
计划任务运行并将抓取的结果导出到目标。
没有始终运行的后台服务来节省系统资源。
此外，可以从收获的结果中删除所有重复项。
以确保只保留新数据。
支持的计划类型：
- 在项目中每小时运行一次
- 每天运行项目
- 在特定时间运行项目
5.将数据导出为任意格式
我们最好的网络抓取工具支持以各种格式导出抓取的网站 数据。
例如：CSV、Access、XML、HTML、SQL Server、MySQL。
您还可以直接将线索提交到任何类型的数据库目的地。
通过 ODBC 连接。如果您的 网站 有提交表单。 查看全部
Easy Web Extract是一款强大易用的网络爬取工具，用户可以用它来提取网页中的内容（文本、URL、图片、文件），支持转换成各种格式，无需任何编程要求，朋友们在有需要的可以试试。
【软件说明】我们简单的网络提取软件收录许多高级功能。
使用户能够从简单到复杂的 网站 抓取内容。
但是建立一个网络抓取项目并不需要任何努力。
在此页面中，我们将只向您展示众所周知的功能。
让我们的网络爬虫像它的名字一样易于使用。
【软件特色】1.轻松创建提取项目
对于任何用户来说，基于向导窗口创建新项目从未如此简单。
项目安装向导将一步一步引导您。
直到完成所有必要的任务。
以下是一些主要步骤：
第一步：输入起始网址，也就是起始页，页面会通过滑动加载。
它往往是指向已抓取产品列表的链接
第二步：输入关键词提交表单，如果需要网站就可以得到结果。大多数情况下可以跳过此步骤
Step 3：在列表中选择一个item，选择item的数据列进行抓取属性
第四步：选择下一页的URL，访问其他网页
2.多线程抓取数据
在网页抓取项目中，需要抓取和收获数十万个链接。
传统的刮刀可能需要数小时或数天的时间。
然而，Simple Web Extractor 可以运行多个线程同时浏览多达 24 个不同的网页。
为了节省您等待收获结果的宝贵时间。
因此，简单的网络提取可以利用系统的最佳性能。
侧面的动画图像显示了 8 个线程的提取。
3.从data中加载各种提取的数据
一些高度动态的 网站 使用基于客户端创建异步请求的数据加载技术，例如 AJAX。
的确，不仅是原创网页抓取工具，还有专业网页抓取工具的挑战。
因为网页内容没有嵌入到 HTML 源代码中。
然而，简单的网络提取具有非常强大的技术。
即使是新手也可以从这些类型的 网站 中获取数据。
此外，我们的 网站 抓取工具甚至可以模拟向下滚动到页面底部以加载更多数据。
例如 LinkedIn 联系人列表中的一些特定的 网站。
在这个挑战中，大多数网络爬虫不断采集大量重复信息。
并很快变得乏味。不过，不要担心这个噩梦。
因为简单的网络提取具有避免它的智能功能。
4.随时自动执行项目
通过简单的网络提取嵌入式自动运行调度程序。
您可以安排网络抓取项目随时运行，无需任何操作。
计划任务运行并将抓取的结果导出到目标。
没有始终运行的后台服务来节省系统资源。
此外，可以从收获的结果中删除所有重复项。
以确保只保留新数据。
支持的计划类型：
- 在项目中每小时运行一次
- 每天运行项目
- 在特定时间运行项目
5.将数据导出为任意格式
我们最好的网络抓取工具支持以各种格式导出抓取的网站 数据。
例如：CSV、Access、XML、HTML、SQL Server、MySQL。
您还可以直接将线索提交到任何类型的数据库目的地。
通过 ODBC 连接。如果您的 网站 有提交表单。 查看全部
自动抓取网页数据(EasyWebExtract创建网页抓取项目的主要步骤介绍及步骤)
Easy Web Extract是一款强大易用的网络爬取工具，用户可以用它来提取网页中的内容（文本、URL、图片、文件），支持转换成各种格式，无需任何编程要求，朋友们在有需要的可以试试。
【软件说明】我们简单的网络提取软件收录许多高级功能。
使用户能够从简单到复杂的 网站 抓取内容。
但是建立一个网络抓取项目并不需要任何努力。
在此页面中，我们将只向您展示众所周知的功能。
让我们的网络爬虫像它的名字一样易于使用。
【软件特色】1.轻松创建提取项目
对于任何用户来说，基于向导窗口创建新项目从未如此简单。
项目安装向导将一步一步引导您。
直到完成所有必要的任务。
以下是一些主要步骤：
第一步：输入起始网址，也就是起始页，页面会通过滑动加载。
它往往是指向已抓取产品列表的链接
第二步：输入关键词提交表单，如果需要网站就可以得到结果。大多数情况下可以跳过此步骤
Step 3：在列表中选择一个item，选择item的数据列进行抓取属性
第四步：选择下一页的URL，访问其他网页
2.多线程抓取数据
在网页抓取项目中，需要抓取和收获数十万个链接。
传统的刮刀可能需要数小时或数天的时间。
然而，Simple Web Extractor 可以运行多个线程同时浏览多达 24 个不同的网页。
为了节省您等待收获结果的宝贵时间。
因此，简单的网络提取可以利用系统的最佳性能。
侧面的动画图像显示了 8 个线程的提取。
3.从data中加载各种提取的数据
一些高度动态的 网站 使用基于客户端创建异步请求的数据加载技术，例如 AJAX。
的确，不仅是原创网页抓取工具，还有专业网页抓取工具的挑战。
因为网页内容没有嵌入到 HTML 源代码中。
然而，简单的网络提取具有非常强大的技术。
即使是新手也可以从这些类型的 网站 中获取数据。
此外，我们的 网站 抓取工具甚至可以模拟向下滚动到页面底部以加载更多数据。
例如 LinkedIn 联系人列表中的一些特定的 网站。
在这个挑战中，大多数网络爬虫不断采集大量重复信息。
并很快变得乏味。不过，不要担心这个噩梦。
因为简单的网络提取具有避免它的智能功能。
4.随时自动执行项目
通过简单的网络提取嵌入式自动运行调度程序。
您可以安排网络抓取项目随时运行，无需任何操作。
计划任务运行并将抓取的结果导出到目标。
没有始终运行的后台服务来节省系统资源。
此外，可以从收获的结果中删除所有重复项。
以确保只保留新数据。
支持的计划类型：
- 在项目中每小时运行一次
- 每天运行项目
- 在特定时间运行项目
5.将数据导出为任意格式
我们最好的网络抓取工具支持以各种格式导出抓取的网站 数据。
例如：CSV、Access、XML、HTML、SQL Server、MySQL。
您还可以直接将线索提交到任何类型的数据库目的地。
通过 ODBC 连接。如果您的 网站 有提交表单。
自动抓取网页数据(互联网金融大数据征信打击虚假理财小贷公司等)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 66 次浏览 • 2022-03-25 01:06
自动抓取网页数据(互联网金融大数据征信打击虚假理财小贷公司等)
自动抓取网页数据，不仅在合同签订、改名、登录、查看行程、查看贷款、查看驾照、查看办公场所、查看员工薪资、查看工资条、用网站浏览、注册网站、打开微信、搜索网页、下载网页等等各个方面都能用到。前提是以上网站的数据都是真实的，不是免费的。
公司账号下可以回答学校以及社团以及学校附近商店店员提的问题另外有助于在qq群中搜索到商家并顺便问问他们有什么优惠和优惠政策我曾经去过公司开会老板的助理就用公司的电话在qq群里搜过小的小吃店和炒饭还有一些大的商家但是没有找到那种靠谱的商家以及店铺
好处挺多的，首先呢，所搜数据肯定不会是假的，第二，老板是真实的，最后就是避免像广告那种给你虚假服务等情况。这些数据直接作用于企业公司真实财务数据。目前现在有挺多做互联网金融的公司，这些公司就非常需要这类数据。所以互联网金融互联网金融大数据征信打击虚假理财互联网金融征信小贷公司等才能更快更好的起步。
比如，遇到a推销vr眼镜，但是这款产品都是听他在跟你打电话里讲，还不如直接问他要一下销售人员的联系方式，
可以聊聊我公司如何从老板脸上的表情区分老板是卖保险的，还是卖房子的，或者只是要给客户贴心建议， 查看全部
自动抓取网页数据，不仅在合同签订、改名、登录、查看行程、查看贷款、查看驾照、查看办公场所、查看员工薪资、查看工资条、用网站浏览、注册网站、打开微信、搜索网页、下载网页等等各个方面都能用到。前提是以上网站的数据都是真实的，不是免费的。
公司账号下可以回答学校以及社团以及学校附近商店店员提的问题另外有助于在qq群中搜索到商家并顺便问问他们有什么优惠和优惠政策我曾经去过公司开会老板的助理就用公司的电话在qq群里搜过小的小吃店和炒饭还有一些大的商家但是没有找到那种靠谱的商家以及店铺
好处挺多的，首先呢，所搜数据肯定不会是假的，第二，老板是真实的，最后就是避免像广告那种给你虚假服务等情况。这些数据直接作用于企业公司真实财务数据。目前现在有挺多做互联网金融的公司，这些公司就非常需要这类数据。所以互联网金融互联网金融大数据征信打击虚假理财互联网金融征信小贷公司等才能更快更好的起步。
比如，遇到a推销vr眼镜，但是这款产品都是听他在跟你打电话里讲，还不如直接问他要一下销售人员的联系方式，
可以聊聊我公司如何从老板脸上的表情区分老板是卖保险的，还是卖房子的，或者只是要给客户贴心建议， 查看全部
自动抓取网页数据(互联网金融大数据征信打击虚假理财小贷公司等)
自动抓取网页数据，不仅在合同签订、改名、登录、查看行程、查看贷款、查看驾照、查看办公场所、查看员工薪资、查看工资条、用网站浏览、注册网站、打开微信、搜索网页、下载网页等等各个方面都能用到。前提是以上网站的数据都是真实的，不是免费的。
公司账号下可以回答学校以及社团以及学校附近商店店员提的问题另外有助于在qq群中搜索到商家并顺便问问他们有什么优惠和优惠政策我曾经去过公司开会老板的助理就用公司的电话在qq群里搜过小的小吃店和炒饭还有一些大的商家但是没有找到那种靠谱的商家以及店铺
好处挺多的，首先呢，所搜数据肯定不会是假的，第二，老板是真实的，最后就是避免像广告那种给你虚假服务等情况。这些数据直接作用于企业公司真实财务数据。目前现在有挺多做互联网金融的公司，这些公司就非常需要这类数据。所以互联网金融互联网金融大数据征信打击虚假理财互联网金融征信小贷公司等才能更快更好的起步。
比如，遇到a推销vr眼镜，但是这款产品都是听他在跟你打电话里讲，还不如直接问他要一下销售人员的联系方式，
可以聊聊我公司如何从老板脸上的表情区分老板是卖保险的，还是卖房子的，或者只是要给客户贴心建议，
自动抓取网页数据(腾讯T9大佬手把手教你用框架爬取论坛数据存入数据库网站数据)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 172 次浏览 • 2022-03-24 07:07
自动抓取网页数据(腾讯T9大佬手把手教你用框架爬取论坛数据存入数据库网站数据)
腾讯T9老板教你使用Scrapy爬虫框架爬取论坛数据并存入数据库
使用scrapy爬取网站数据是目前比较主流的爬虫框架，也很简单。
一、前言
网络爬虫（也称为网络蜘蛛或网络机器人）是一种程序或脚本，它根据一定的规则自动爬取万维网上的信息。其他不太常用的名称是 ant、autoindex、emulator 或 worm。------百度百科
也就是说，爬虫是用来以正则化的方式获取海量数据，然后进行处理和使用。它是大数据、金融、机器学习等领域的必要支撑条件之一。
目前在一线城市，爬虫的薪酬比较客观，晋升中高级爬虫工程师、数据分析师、大数据开发岗位是一个很好的过渡。
二、项目目标
其实这里介绍的项目不需要太复杂。最终目的是将帖子的每条评论爬入数据库，并进行数据更新，防止重复爬取，反爬取等措施。
三、项目准备
这部分主要介绍本文所需要的工具、库、网页等信息。
软件：PyCharm
所需库：Scrapy、selenium、pymongo、user_agent、datetime
目标网站：
插件：chromedriver（版本应该是正确的）
四、项目分析
1、确定爬取的结构网站
简而言之：确定网站的加载方式，如何正确逐级进入post抓取数据，用什么格式保存数据等。
其次，观察网站的层次结构，也就是如何按照section来逐个进入post页面，这对于这个爬虫任务来说非常重要，也是写代码的主要部分。
2、如何选择合适的方式爬取数据？
目前我知道的爬虫方法大概有以下几种（不完整，但比较常用）：
1）请求框架：使用这个http库可以灵活的爬取需要的数据。简单但过程略繁琐，可以配合抓包工具获取数据。但是需要确定headers头和对应的请求参数，否则无法获取数据；很多app爬取，图片和视频爬取可以随时爬取和停止，比较轻量级和灵活，高并发和分布式部署也很灵活，功能可以更好的实现。
2）scrapy框架：scrapy框架可以说是爬虫最常用最好的爬虫框架，优点很多：scrapy是异步的；使用更具可读性的 xpath 而不是常规；强大的统计和日志系统；同时爬取不同的网址；支持shell模式，方便独立调试；支持编写中间件，方便编写一些统一的过滤器；可以通过管道等方式存储在数据库中。这也是本次要介绍的框架（结合selenium库）文章。
五、项目实施
1、第一步：确定网站的类型
先说明什么意思，看网站是什么，先看网站的加载方式，是静态加载，动态加载（js加载），还是其他方式；根据不同的加载方式，需要采用不同的方式。然后我们观察了今天爬的网站，发现这是一个有年代感的论坛。第一个猜测是静态加载的网站；我们打开组织js加载的插件，如下图所示。
2、第 2 步：确定层次关系
其次，今天我们要爬的网站是情感论坛网站，是一个静态加载的网站，前面的分析中已经理解了，然后是层次结构：
大概就是上面的过程，一共有三级渐进式访问，然后到达post页面。
部分代码展示：
一级接口：
二级接口：
三级界面：
3、第三步：确定爬取方式
<p>由于是静态网页，我先决定使用scrapy框架直接获取数据，通过初步测试发现该方法确实可行，但当时年纪轻轻，低估了 查看全部
腾讯T9老板教你使用Scrapy爬虫框架爬取论坛数据并存入数据库
使用scrapy爬取网站数据是目前比较主流的爬虫框架，也很简单。
一、前言
网络爬虫（也称为网络蜘蛛或网络机器人）是一种程序或脚本，它根据一定的规则自动爬取万维网上的信息。其他不太常用的名称是 ant、autoindex、emulator 或 worm。------百度百科
也就是说，爬虫是用来以正则化的方式获取海量数据，然后进行处理和使用。它是大数据、金融、机器学习等领域的必要支撑条件之一。
目前在一线城市，爬虫的薪酬比较客观，晋升中高级爬虫工程师、数据分析师、大数据开发岗位是一个很好的过渡。
二、项目目标
其实这里介绍的项目不需要太复杂。最终目的是将帖子的每条评论爬入数据库，并进行数据更新，防止重复爬取，反爬取等措施。
三、项目准备
这部分主要介绍本文所需要的工具、库、网页等信息。
软件：PyCharm
所需库：Scrapy、selenium、pymongo、user_agent、datetime
目标网站：
插件：chromedriver（版本应该是正确的）
四、项目分析
1、确定爬取的结构网站
简而言之：确定网站的加载方式，如何正确逐级进入post抓取数据，用什么格式保存数据等。
其次，观察网站的层次结构，也就是如何按照section来逐个进入post页面，这对于这个爬虫任务来说非常重要，也是写代码的主要部分。
2、如何选择合适的方式爬取数据？
目前我知道的爬虫方法大概有以下几种（不完整，但比较常用）：
1）请求框架：使用这个http库可以灵活的爬取需要的数据。简单但过程略繁琐，可以配合抓包工具获取数据。但是需要确定headers头和对应的请求参数，否则无法获取数据；很多app爬取，图片和视频爬取可以随时爬取和停止，比较轻量级和灵活，高并发和分布式部署也很灵活，功能可以更好的实现。
2）scrapy框架：scrapy框架可以说是爬虫最常用最好的爬虫框架，优点很多：scrapy是异步的；使用更具可读性的 xpath 而不是常规；强大的统计和日志系统；同时爬取不同的网址；支持shell模式，方便独立调试；支持编写中间件，方便编写一些统一的过滤器；可以通过管道等方式存储在数据库中。这也是本次要介绍的框架（结合selenium库）文章。
五、项目实施
1、第一步：确定网站的类型
先说明什么意思，看网站是什么，先看网站的加载方式，是静态加载，动态加载（js加载），还是其他方式；根据不同的加载方式，需要采用不同的方式。然后我们观察了今天爬的网站，发现这是一个有年代感的论坛。第一个猜测是静态加载的网站；我们打开组织js加载的插件，如下图所示。
2、第 2 步：确定层次关系
其次，今天我们要爬的网站是情感论坛网站，是一个静态加载的网站，前面的分析中已经理解了，然后是层次结构：
大概就是上面的过程，一共有三级渐进式访问，然后到达post页面。
部分代码展示：
一级接口：
二级接口：
三级界面：
3、第三步：确定爬取方式
<p>由于是静态网页，我先决定使用scrapy框架直接获取数据，通过初步测试发现该方法确实可行，但当时年纪轻轻，低估了 查看全部
自动抓取网页数据(腾讯T9大佬手把手教你用框架爬取论坛数据存入数据库网站数据)
腾讯T9老板教你使用Scrapy爬虫框架爬取论坛数据并存入数据库
使用scrapy爬取网站数据是目前比较主流的爬虫框架，也很简单。
一、前言
网络爬虫（也称为网络蜘蛛或网络机器人）是一种程序或脚本，它根据一定的规则自动爬取万维网上的信息。其他不太常用的名称是 ant、autoindex、emulator 或 worm。------百度百科
也就是说，爬虫是用来以正则化的方式获取海量数据，然后进行处理和使用。它是大数据、金融、机器学习等领域的必要支撑条件之一。
目前在一线城市，爬虫的薪酬比较客观，晋升中高级爬虫工程师、数据分析师、大数据开发岗位是一个很好的过渡。
二、项目目标
其实这里介绍的项目不需要太复杂。最终目的是将帖子的每条评论爬入数据库，并进行数据更新，防止重复爬取，反爬取等措施。
三、项目准备
这部分主要介绍本文所需要的工具、库、网页等信息。
软件：PyCharm
所需库：Scrapy、selenium、pymongo、user_agent、datetime
目标网站：
插件：chromedriver（版本应该是正确的）
四、项目分析
1、确定爬取的结构网站
简而言之：确定网站的加载方式，如何正确逐级进入post抓取数据，用什么格式保存数据等。
其次，观察网站的层次结构，也就是如何按照section来逐个进入post页面，这对于这个爬虫任务来说非常重要，也是写代码的主要部分。
2、如何选择合适的方式爬取数据？
目前我知道的爬虫方法大概有以下几种（不完整，但比较常用）：
1）请求框架：使用这个http库可以灵活的爬取需要的数据。简单但过程略繁琐，可以配合抓包工具获取数据。但是需要确定headers头和对应的请求参数，否则无法获取数据；很多app爬取，图片和视频爬取可以随时爬取和停止，比较轻量级和灵活，高并发和分布式部署也很灵活，功能可以更好的实现。
2）scrapy框架：scrapy框架可以说是爬虫最常用最好的爬虫框架，优点很多：scrapy是异步的；使用更具可读性的 xpath 而不是常规；强大的统计和日志系统；同时爬取不同的网址；支持shell模式，方便独立调试；支持编写中间件，方便编写一些统一的过滤器；可以通过管道等方式存储在数据库中。这也是本次要介绍的框架（结合selenium库）文章。
五、项目实施
1、第一步：确定网站的类型
先说明什么意思，看网站是什么，先看网站的加载方式，是静态加载，动态加载（js加载），还是其他方式；根据不同的加载方式，需要采用不同的方式。然后我们观察了今天爬的网站，发现这是一个有年代感的论坛。第一个猜测是静态加载的网站；我们打开组织js加载的插件，如下图所示。
2、第 2 步：确定层次关系
其次，今天我们要爬的网站是情感论坛网站，是一个静态加载的网站，前面的分析中已经理解了，然后是层次结构：
大概就是上面的过程，一共有三级渐进式访问，然后到达post页面。
部分代码展示：
一级接口：
二级接口：
三级界面：
3、第三步：确定爬取方式
<p>由于是静态网页，我先决定使用scrapy框架直接获取数据，通过初步测试发现该方法确实可行，但当时年纪轻轻，低估了
自动抓取网页数据(VG浏览器(VG网页操作神器)是一款专业免费的可视化网页自动脚本操作软件)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 201 次浏览 • 2022-03-23 16:57
自动抓取网页数据(VG浏览器(VG网页操作神器)是一款专业免费的可视化网页自动脚本操作软件)
VG浏览器（VG网页操作神器）是一款专业的免费可视化网页自动脚本操作软件，可作为网络营销浏览器，支持自动识别验证码、自动抓取数据、自动识别验证码，让您可以轻松上市！用户还可以通过逻辑运算完成判断、循环、跳转等相关功能。脚本使用非常灵活，方便用户自由组合。VG浏览器的功能非常实用。支持可视化操作，无需专业IT人员；它支持平滑度的自定义。具体的采集流程就像积木一样，功能可以自由组合；支持自动编码，浏览器程序非常注重采集的效率，页面解析速度超快；可以生成EXE，堪称万能浏览器！还在等什么，有需要的朋友快来下载体验吧！
破解版说明 本软件已破解时限，可无限使用！安装步骤1、从本站下载解压，双击源文件开始安装；
2、点击“浏览”选择安装位置，这里小编选择默认安装，点击下一步；
3、最好创建快捷方式，点击下一步；
4、查看安装信息，点击安装；
5、正在安装；
6、安装完成，软件已破解！
特点 【可视化操作】操作简单，图形操作全可视化，无需专业IT人员！
【定制流程】采集就像积木一样，功能自由组合。
【自动编码】程序注重采集效率，页面解析速度快！
【生成EXE】自动登录，自动识别验证码，是一款万能的浏览器编程软件。适用场景1、站群解决方案
适用人群：站长、SEO人员、门户网站网站、企业等。
虚构案例：王某某是20多个网站的站长，每天采集大量信息，然后发布到每个网站，虽然他也使用一些采集软件，但是采集的目标站经常更换，需要频繁编写大量的采集规则，非常繁琐，没有一定的专业技能也很难完成工作。使用后采集，发布变得非常简单，点几下鼠标就可以提取网站信息，几分钟就可以创建一个采集发布脚本。在线会制作脚本！王某某很高兴地告诉我们，有了VG浏览器后，他的目标是同时操作1000个网站。
2、文章提交解决方案
适用人群：站长、网站编辑、媒体人、企业等。
虚拟案例：站长张某某坚持每天写软文，放到一个大站长平台上，包括：站长网站（admin5）、站长网站（chianz）、站长信息（chinahtml））和以此类推，写完软文后，需要反复登录各大平台，机械复制粘贴信息。使用该软件后，所有这些复杂的发布操作都会定期自动提交给VG项目经理。各大站长平台大大提高了工作效率！
3、社交关系营销解决方案
适用人群：站长、名人、企业等
虚构案例：某名人拥有多条微博、新浪微博、腾讯微博、网易微博、推特等，忙于微博太多，一次只能发一条微博，粉丝无法追踪他的新闻众说纷纭，通过软件项目经理定制微博一键发布到各大微博，几天后他的人气又爆发了。1、如何使用1、通过CSS Path定位网页元素的路径，是VG浏览器一个非常实用的功能。选择任何需要填写 CSS Path 规则的步骤，点击内置浏览器中“查找相似”旁边的按钮。
2、点击一个网页元素，自动生成该元素的CSS Path。极少数框架复杂的网页可能无法通过内置浏览器生成路径。您也可以在其他浏览器上复制 CSS 路径。目前，各种多核浏览器都支持复制 CSS Path。例如谷歌浏览器、360安全浏览器、360极速浏览器、UC浏览器等带有Chrome内核的浏览器，可以按F12键或者在页面上右键选择review元素。
3、右击目标节点，选择Copy CSS Path，将CSS Path复制到剪贴板。
4、Firefox 浏览器也可以按 F12 或右键查看元素。显示开发者工具后，右击底部节点，选择“复制唯一选择器”，复制CSS路径！
-CSS Path 规则完全兼容JQuery 选择器规则，如果你知道如何编写JQuery 选择器，你也可以自己编写CSS Path！ 查看全部
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虚拟案例：站长张某某坚持每天写软文，放到一个大站长平台上，包括：站长网站（admin5）、站长网站（chianz）、站长信息（chinahtml））和以此类推，写完软文后，需要反复登录各大平台，机械复制粘贴信息。使用该软件后，所有这些复杂的发布操作都会定期自动提交给VG项目经理。各大站长平台大大提高了工作效率！
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适用人群：站长、名人、企业等
虚构案例：某名人拥有多条微博、新浪微博、腾讯微博、网易微博、推特等，忙于微博太多，一次只能发一条微博，粉丝无法追踪他的新闻众说纷纭，通过软件项目经理定制微博一键发布到各大微博，几天后他的人气又爆发了。1、如何使用1、通过CSS Path定位网页元素的路径，是VG浏览器一个非常实用的功能。选择任何需要填写 CSS Path 规则的步骤，点击内置浏览器中“查找相似”旁边的按钮。
2、点击一个网页元素，自动生成该元素的CSS Path。极少数框架复杂的网页可能无法通过内置浏览器生成路径。您也可以在其他浏览器上复制 CSS 路径。目前，各种多核浏览器都支持复制 CSS Path。例如谷歌浏览器、360安全浏览器、360极速浏览器、UC浏览器等带有Chrome内核的浏览器，可以按F12键或者在页面上右键选择review元素。
3、右击目标节点，选择Copy CSS Path，将CSS Path复制到剪贴板。
4、Firefox 浏览器也可以按 F12 或右键查看元素。显示开发者工具后，右击底部节点，选择“复制唯一选择器”，复制CSS路径！
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VG浏览器（VG网页操作神器）是一款专业的免费可视化网页自动脚本操作软件，可作为网络营销浏览器，支持自动识别验证码、自动抓取数据、自动识别验证码，让您可以轻松上市！用户还可以通过逻辑运算完成判断、循环、跳转等相关功能。脚本使用非常灵活，方便用户自由组合。VG浏览器的功能非常实用。支持可视化操作，无需专业IT人员；它支持平滑度的自定义。具体的采集流程就像积木一样，功能可以自由组合；支持自动编码，浏览器程序非常注重采集的效率，页面解析速度超快；可以生成EXE，堪称万能浏览器！还在等什么，有需要的朋友快来下载体验吧！
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虚构案例：王某某是20多个网站的站长，每天采集大量信息，然后发布到每个网站，虽然他也使用一些采集软件，但是采集的目标站经常更换，需要频繁编写大量的采集规则，非常繁琐，没有一定的专业技能也很难完成工作。使用后采集，发布变得非常简单，点几下鼠标就可以提取网站信息，几分钟就可以创建一个采集发布脚本。在线会制作脚本！王某某很高兴地告诉我们，有了VG浏览器后，他的目标是同时操作1000个网站。
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适用人群：站长、名人、企业等
虚构案例：某名人拥有多条微博、新浪微博、腾讯微博、网易微博、推特等，忙于微博太多，一次只能发一条微博，粉丝无法追踪他的新闻众说纷纭，通过软件项目经理定制微博一键发布到各大微博，几天后他的人气又爆发了。1、如何使用1、通过CSS Path定位网页元素的路径，是VG浏览器一个非常实用的功能。选择任何需要填写 CSS Path 规则的步骤，点击内置浏览器中“查找相似”旁边的按钮。
2、点击一个网页元素，自动生成该元素的CSS Path。极少数框架复杂的网页可能无法通过内置浏览器生成路径。您也可以在其他浏览器上复制 CSS 路径。目前，各种多核浏览器都支持复制 CSS Path。例如谷歌浏览器、360安全浏览器、360极速浏览器、UC浏览器等带有Chrome内核的浏览器，可以按F12键或者在页面上右键选择review元素。
3、右击目标节点，选择Copy CSS Path，将CSS Path复制到剪贴板。
4、Firefox 浏览器也可以按 F12 或右键查看元素。显示开发者工具后，右击底部节点，选择“复制唯一选择器”，复制CSS路径！
-CSS Path 规则完全兼容JQuery 选择器规则，如果你知道如何编写JQuery 选择器，你也可以自己编写CSS Path！
自动抓取网页数据(网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人的本质是什么 )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 722 次浏览 • 2022-03-23 16:53
自动抓取网页数据(网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人的本质是什么
)
网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中更常称为网络追逐者）是根据一定规则自动从万维网上爬取信息的程序或脚本。其他不太常用的名称是 ant、autoindex、emulator 或 worm。其实通俗的说，就是通过程序在网页上获取你想要的数据，也就是自动抓取数据。
爬行动物能做什么
1.把别人的数据网站放到自己公司网站，比如，爬下其他小说放到自己网站 . 比如抢票、机票信息等，把官网的数据拿下来放到你的网站上。
2. 把数据拿来分析，或者以各种方式使用，比如把股票网站的数据拿下来做数据分析。
3. 实现批量上传、下载等。
简单地说，就是自动采集网站上的信息。
爬行动物的本质是什么
模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的部分数据
在浏览器中打开网页的过程：
当你在浏览器中输入地址时，通过DNS服务器找到服务器主机，向服务器发送请求，服务器解析并将结果发送给用户的浏览器，包括html、js、css等文件内容，浏览器解析它并最终呈现它给用户在浏览器上看到的结果。
因此，用户在浏览器中看到的结果是由 HTML 代码组成的。我们的爬虫就是获取这些内容，通过对HTML代码的分析和过滤，我们可以从中获取我们想要的资源。
简单来说，就是通过非人为的方式获取网页上显示的数据。现在是大数据时代，数据分析是解决各行各业相关问题的重要依据。数据分析结果的准确性很大程度上取决于数据量是否足够大。如果是几十条数据，我们当然可以手动一一复制粘贴。但是前面说过，分析的结果只有在数据量足够大的情况下才有意义，所以我们需要的数据量通常比较大，往往无法完成数据的工作采集靠人力（因为效率低、容易出错、不耐烦重复繁琐的工作）。这时候，网络爬虫就发挥了非常重要的作用。
如果你需要代理IP，你可以在下面找到↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
（关注我免费获得10000个代理IP，啾mi~~）
个人电脑：
代理云 - 可视化用户控制台
移动：
代理云 - 可视化用户控制台
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网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中更常称为网络追逐者）是根据一定规则自动从万维网上爬取信息的程序或脚本。其他不太常用的名称是 ant、autoindex、emulator 或 worm。其实通俗的说，就是通过程序在网页上获取你想要的数据，也就是自动抓取数据。
爬行动物能做什么
1.把别人的数据网站放到自己公司网站，比如，爬下其他小说放到自己网站 . 比如抢票、机票信息等，把官网的数据拿下来放到你的网站上。
2. 把数据拿来分析，或者以各种方式使用，比如把股票网站的数据拿下来做数据分析。
3. 实现批量上传、下载等。
简单地说，就是自动采集网站上的信息。
爬行动物的本质是什么
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在浏览器中打开网页的过程：
当你在浏览器中输入地址时，通过DNS服务器找到服务器主机，向服务器发送请求，服务器解析并将结果发送给用户的浏览器，包括html、js、css等文件内容，浏览器解析它并最终呈现它给用户在浏览器上看到的结果。
因此，用户在浏览器中看到的结果是由 HTML 代码组成的。我们的爬虫就是获取这些内容，通过对HTML代码的分析和过滤，我们可以从中获取我们想要的资源。
简单来说，就是通过非人为的方式获取网页上显示的数据。现在是大数据时代，数据分析是解决各行各业相关问题的重要依据。数据分析结果的准确性很大程度上取决于数据量是否足够大。如果是几十条数据，我们当然可以手动一一复制粘贴。但是前面说过，分析的结果只有在数据量足够大的情况下才有意义，所以我们需要的数据量通常比较大，往往无法完成数据的工作采集靠人力（因为效率低、容易出错、不耐烦重复繁琐的工作）。这时候，网络爬虫就发挥了非常重要的作用。
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自动抓取网页数据(网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人的本质是什么
)
网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中更常称为网络追逐者）是根据一定规则自动从万维网上爬取信息的程序或脚本。其他不太常用的名称是 ant、autoindex、emulator 或 worm。其实通俗的说，就是通过程序在网页上获取你想要的数据，也就是自动抓取数据。
爬行动物能做什么
1.把别人的数据网站放到自己公司网站，比如，爬下其他小说放到自己网站 . 比如抢票、机票信息等，把官网的数据拿下来放到你的网站上。
2. 把数据拿来分析，或者以各种方式使用，比如把股票网站的数据拿下来做数据分析。
3. 实现批量上传、下载等。
简单地说，就是自动采集网站上的信息。
爬行动物的本质是什么
模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的部分数据
在浏览器中打开网页的过程：
当你在浏览器中输入地址时，通过DNS服务器找到服务器主机，向服务器发送请求，服务器解析并将结果发送给用户的浏览器，包括html、js、css等文件内容，浏览器解析它并最终呈现它给用户在浏览器上看到的结果。
因此，用户在浏览器中看到的结果是由 HTML 代码组成的。我们的爬虫就是获取这些内容，通过对HTML代码的分析和过滤，我们可以从中获取我们想要的资源。
简单来说，就是通过非人为的方式获取网页上显示的数据。现在是大数据时代，数据分析是解决各行各业相关问题的重要依据。数据分析结果的准确性很大程度上取决于数据量是否足够大。如果是几十条数据，我们当然可以手动一一复制粘贴。但是前面说过，分析的结果只有在数据量足够大的情况下才有意义，所以我们需要的数据量通常比较大，往往无法完成数据的工作采集靠人力（因为效率低、容易出错、不耐烦重复繁琐的工作）。这时候，网络爬虫就发挥了非常重要的作用。
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