java爬虫抓取动态网页,每天2000+页面第1篇
　　
<p>java爬虫抓取动态网页,每天2000+页面第1篇,上面那篇文章有详细的爬虫代码部分。我想了下,会不会可以把python这块用在爬虫程序上。就是用python实现用java爬取动态网页的代码思路。(也是我经常做的)。因为动态网页不存在某些编码问题,对python来说入门容易。1。解决数据可读性问题#include#include#includeunsignedchar*input="请输入文本";unsignedintinput_filename="请输入文本";unsignedstringformat="正则表达式";voidspider_post(unsignedcharhtml,unsignedinput_filename,stringurl){spider_agent_turl;spider_post(html,input_filename,url);spider_custom_source("/",input_filename,url);}voidpost_detail(unsignedcharformat){spider_agent_turl;spider_post(format,input_filename,url);spider_custom_source("/",input_filename,url);}voidspider_post_agg(unsignedcharformat){spider_agent_turl;spider_post(format,input_filename,url);spider_custom_source("/",format);}voidspider_post_exec(unsignedcharformat){spider_post_exec(format,url);}intmain(intargc,char*argv[]){unsignedcharformat;unsignedinput_filename;unsignedstringurl;spider_post(format,url);post_detail(format);}intmain(intargc,char*argv[]){unsignedcharformat;unsignedinput_filename;unsignedstringurl;spider_post(format,url);post_detail(format);return0;}spider_post_exec()cannotreadpostfilethatispartialasinput_filename。sotheexceptionistypicallyused。 查看全部

　　java爬虫抓取动态网页：抓取网页中的分类与抓取
　　java爬虫抓取动态网页：抓取网页中的分类列表,访问多个页面后对某个页面进行分类抓取/互联网海量数据获取,、在线图形,如网页游戏,对网页进行分类与抓取，
　　
　　找到不规则的url链接并分析，
　　拿个浏览器在没有网络时写个抓包程序抓一下，然后直接从网页里提取，要搞清楚这个网站是不是加密的，
　　
　　看看这个java爬虫，主要有两个思路1、爬索网站采集主题的广告、文章、代码、javascript以及图片等。2、爬取中文内容作为翻译服务器，
　　可以使用xpath来分析网页中的代码，一般情况下要找到广告和文章分别对应什么元素。可以使用excel表格存储，
　　java抓包吗？假设你访问的是一个未登录的网站。一般有很多网站是不会直接向用户或者搜索引擎去打广告的，可以考虑通过webdriver模拟浏览器的一些接口去抓，既然做过基础，抓包应该比较容易上手。有一些爬虫爬不出来的特征也可以在这里尝试找到，比如登录类型/验证码（此类情况基本不会出现在真实的网站上）、密码之类。 查看全部

　　java爬虫抓取动态网页时，模拟登录是有必要的
　　java爬虫抓取动态网页时，模拟登录是有必要的，本文以我自己的经验给大家分享下。步骤如下：1.需要登录应用，并登录成功。2.在访问动态页面时，将页面的动态内容通过第三方spider抓取下来。（以图为例）3.转换成json数据。4.解析出html中的链接，正则表达式匹配，用scrapy爬取成功。5.如果要爬取java类，那么只能爬本地的java类。如果要爬取c++类，那么还得先将c++类转换成java类。
　　java爬虫抓取动态网页，还是需要借助第三方的spider来进行，并且第三方spider必须能处理最新的动态信息，不然爬取出来的数据不保证不是你想要的结果。一般webspider有几大类，分别是python类，java类，c++类。爬虫简介是什么：爬虫就是自动抓取用户网络浏览记录的系统，简单理解，就是自动给网页抓取资源，并抓取网页上的资源提供用户有用的信息。
　　定义一个爬虫就是一个能从互联网中快速、准确地抓取所需信息的系统。那么爬虫的工作原理又是什么呢？浏览器获取html页面或者动态网页，再由服务器返回的json或xml格式数据，对于一些敏感页面，我们可以用get方法。进行一系列的请求与处理，数据再由服务器返回给浏览器或者服务器返回给浏览器的格式。爬虫特点：能访问高并发访问，支持从url中查找内容和获取数据。
　　
　　应用场景：web前端爬虫、后端爬虫，例如对银行系统、门户网站爬虫。相关工具：scrapy、webpagetest，httpclient等，开源的有ghost等。说一下从webspider抓取过程中最重要的有用的对象。
　　一、request对象请求对象urljoinrequest是用来封装请求的对象，在请求方法中封装返回不同参数的请求。itemsigncopyrequest也是用来封装返回不同参数的请求。例如：example.request.signingrequest('/',attribute1,attribute。
　　2)就是给signingrequest封装不同参数的请求。
　　
　　/(attribute1,attribute
　　2)/也是一个封装signingrequest的方法。响应对象parsercreaterequestscreaterequest可以根据url来创建一个新的request对象，但是并不是只用request.signingrequest方法来创建一个request对象，还可以使用createrequest方法实现创建request对象，createrequest方法类似于一个urlsetrequest的方法。
　　如：person.request.parsercreaterequest('/',attribute1,attribute
　　2)就是给person.request.parsercreaterequest方法创建一个request对象。continuerequest对failingrequest对象封装着返回failingrequest的请求返回数据对象，也就是failingrequest对象。 查看全部

　　java爬虫抓取动态网页的代码推荐去读《刻意练习》
　　java爬虫抓取动态网页的代码
　　推荐去读《刻意练习》。针对的是关键技能人才。
　　
　　基本上找不到了，除非是和你所编写的系统相似度很高的。多练习。
　　不知道，不过如果python爬虫工程师能找到工作的话，
　　python爬虫抓取吧，可以试试。
　　
　　才大二好好学习天天向上比啥都强
　　python速成可以学一下，网上教程多。速成还是c#(我听说c#写vb好像可以)。
　　谢邀。从读书到毕业这7年里，有一件事很少有人认真去做：就是去上个夜校，系统性的学习一下课程。或者线下线上培训。现在网络教育这么发达，全国各地大大小小的培训机构也很多，线上python的课程更是随处可见。好吧，如果题主还没去尝试线下培训，或者自己学习能力一般的话，我感觉只有考公务员一条路了。这么多年下来，我带过的学生里面：90%的人，每天都在不停的刷题练习编程，还有10%的人，除了做题，什么事都不会干。
　　另外一些人，除了上课写代码，课下努力做项目，也在朝着目标前进。我在读书的时候，比较喜欢的网站和公司是hackerrank和virtualfox之类的网站，我想这个技能是最普适的。至于其他网站，只是有兴趣的情况下会去看看。我当年也经常去csdn看看，python有相应的版块和相应的公司的链接。如果你想从事web前端，python我觉得还是适合你的。其他的就看兴趣。如果没有兴趣，就先跨过这一步，毕竟计算机越来越重要，学业也不是那么必要。 查看全部

　　java爬虫抓取动态网页技术方案(html源代码下载)
　　
　　java爬虫抓取动态网页技术方案爬虫本身本身只抓取了html规范里的规则，但是对于搜索引擎的爬取来说，还需要浏览器在浏览的时候记录网页id和html规范里的一致。只有这样能确保两个网页只需要解析一次就能完成。下面例子：进入浏览器，选择你要抓取的页面，确定地址，浏览器抓取关键字。formdata.empty();这样就可以确定地址被html页面的data(html源代码)解析了。
　　
　　java解析html源代码eclipse下载：/，步骤1：分析data中的page，根据index.html中的data相关的地址找到url；例如：page=""2：根据page查询页面的html源代码3：在浏览器抓取页面a上，添加headers，例如post请求javascript+error;charset=utf-8&form_data=gbk&auth=gte&data_type=frame;4：headers添加可以找到抓取的页面，也可以在web.xml进行指定抓取方式xmlhttprequest对象是异步请求对象，默认，其xmlhttprequest是default作用在https资源上。
　　由于web.xml包含xmlhttprequest对象，所以可以用类似cookiejar的cookiejar对象来解析https资源中的xmlhttprequest对象。 查看全部

　　Python爬虫入门并不难，甚至入门也很简单
　　爬虫现在的火热程度我就不说了，先说一下这门技术能干什么事儿，主要为以下三方面：
　　1.爬取数据，进行市场调研和商业分析爬取知乎、豆瓣等网站的优质话题内容；抓取房产网站买卖信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析；爬取招聘网站职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。2.作为机器学习、数据挖掘的原始数据比如你要做一个推荐系统，那么你可以去爬取更多维度的数据，做出更好的模型。3.爬取优质的资源：图片、文本、视频爬取游戏内的精美图片，获得图片资源以及评论文本数据。掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现。但建议你从一开始就要有一个具体的目标，在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径：1.了解爬虫是怎么实现的2.实现简单的信息爬取3.应对特殊网站的反爬虫措施4.Scrapy 与 进阶分布式
　　01了解爬虫是怎么实现的
　　大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。简单来说，我们向服务器发送请求后，会得到返回的页面，通过解析页面之后，我们可以抽取我们想要的那部分信息，并存储在指定的文档或数据库中。在这部分你可以简单了解 HTTP 协议及网页基础知识，比如 POST\GET、HTML、CSS、JS，简单了解即可，不需要系统学习。02实现简单的信息爬取Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议你从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。掌握之后，你会发现爬虫的基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，像知乎、豆瓣等网站的公开信息都可以爬取下来。当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化爬取，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也基本没问题了。你还需要了解 Python 的基础知识，比如：文件读写操作：用来读取参数、保存爬取内容list(列表)、dict(字典)：用来序列化爬取的数据条件判断(if/else)：解决爬虫中的判断是否执行循环和迭代(for ……while)：用来循环爬虫步骤
　　03应对特殊网站的反爬机制
　　爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。比如我们经常发现有的网站翻页后url并不变化，这通常就是异步加载。我们用开发者工具去分析网页加载信息，通常能够得到意外的收获。往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。
　　04Scrapy 与进阶分布式
　　使用 requests+xpath 和抓包大法确实可以解决很多网站信息的爬取，但是对于信息量比较大或者需要分模块爬取的话，就会显得寸步难行。后来应用到了强大的 Scrapy 框架，它不仅能便捷地构建 Request，还有强大的 Selector 能够方便地解析 Response，然而最让人惊喜的还是它超高的性能，可以将爬虫工程化、模块化。学会 Scrapy，自己去尝试搭建了简单的爬虫框架，在做大规模数据爬取的时候能够结构化、工程化地思考大规模的爬取问题，这使我可以从爬虫工程的维度去思考问题。再后来开始逐渐接触到分布式爬虫，这个东西听着挺唬人，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，能够实现更高的效率。其实学习到这里，你基本可以说就是一个爬虫老司机了，外行看很难，但其实并没有那么复杂。因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。不过不用担心，我们准备了一门非常系统的爬虫课程，除了为你提供一条清晰的学习路径，我们甄选了最实用的学习资源以及庞大的主流爬虫案例库。短时间的学习，你就能够很好地掌握爬虫这个技能，获取你想得到的数据。
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　　课程大纲
　　
　　高效的学习路径一上来就讲理论、语法、编程语言是非常不合理的，我们会直接从具体的案例入手，通过实际的操作，学习具体的知识点。我们为你规划了一条系统的学习路径，让你不再面对零散的知识点。比如我们会直接教你网页解析，减少你不必要的检查网页元素的操作，这些看似细节，但可能是很多人都会踩的坑。20+实战案例边学边练- 超多案例，覆盖主流网站 -课程中提供了目前最常见的网站爬虫案例：豆瓣、知乎、瓜子二手车、赶集网、链家网、王者荣耀……每个案例在课程视频中都有详细分析，老师带你完成每一步操作，专治各种“看得懂案例，写不出代码”。项目一：赶集网实战项目学会使用正则表达式提取整个网页的数据。
　　项目二：王者荣耀之战项目1、破解王者荣耀高清壁纸下载链接。2、利用多线程高速下载高清壁纸。3、按照英雄名称存储对应壁纸。
　　项目三：链家网分布式爬虫
　　1、用Scrapy框架实现商业爬虫。
　　2、用多台机器实现分布式爬虫。
　　3、实现全国各个省市二手房信息的爬取。
　　4、将爬取下来的数据存储到redis中。
　　讲师介绍
　　黄勇老师
　　黄老师拥有多年实战开发经验，擅长Python、C、C++、前端、iOS等技术语言，用Python开发过多个大型企业网站，从零打造分布式爬虫架构。目前专注于Python领域的课程研发和教学工作，曾给网易、360、华为等多家大公司员工做过Python技术培训，具有丰富的实战和教学经验。
　　【课程信息】
　　「 课程名称 」
　　
　　《从零起步，系统掌握Python网络爬虫》
　　「 学习周期 」
　　建议每周至少学习8小时，一个月内完成课程
　　「 上课形式 」
　　录播课程，可随时开始上课，反复观看
　　「 面向人群 」
　　零基础的小白，或基础薄弱的工程师
　　「 答疑形式 」
　　学习群老师随时答疑，即便是最初级的问题
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　　程序猿江湖python第三方库:youquest抓取动态网页技术的实现-源码下载
　　java爬虫抓取动态网页技术的实现-源码下载想要本文源码的同学可以关注我的专栏：java爬虫源码分享大家也可以关注公众号：程序猿江湖
　　python第三方库:youquest数据库:pymysql这些是本地爬虫,需要在web端开发才能实现请求和返回数据,需要你懂一点.一般个人需求用不到.推荐看看
　　女票让你抓某头条推荐链接你不会？
　　
　　没有useragent或者scheme还抓个吊啊，
　　谢邀。我并不懂网络爬虫，我可能一点都不懂，根本不懂。我只了解本地网站，利用浏览器的cookie等爬取。
　　一般我们去抓取网页大多数都是用到抓包工具。你可以看看利用抓包工具抓取网页。当然还有其他很多。
　　请求网站的正规接口呗
　　
　　python的三个，
　　看这个吧
　　过来推荐个工具，windows版的叫imtoken，
　　那当然是前端使用js+html5搞定了
　　关键看你想抓取什么？想抓取静态的数据，各种服务器接口，无限post就可以了；想批量抓取就要利用js的cookie技术；想抓取经常变更的数据可以抓取改变接口；想抓取某些地区的数据，就要搭建这些地区的代理服务器；想抓取某一个国家的数据，就要发送国际包给该国内服务器。 查看全部

　　java爬虫抓取动态网页中的图片要实现本地图片免费下载
　　java爬虫抓取动态网页中的图片要实现本地图片免费下载该如何操作？可以使用java代码进行抓取，首先在java命令行下定义文件读取机制：创建工作目录file1，将你网页中要下载的图片存储到file1中，在file1中用bower.proxy(图片访问网站的ip)将你下载的图片传输给java对象http_response，最后将获取到的http_response存储到file2中，即可将要下载的图片获取下来。代码如下：下面是获取图片路径代码：。
　　
　　主页，201*2048*1024是百度抓取的图片要求，你下载到file1里，然后用201*2048*1024下载图片file2就行了，
　　抓包看到post数据里面还有/***服务器端承诺给所有抓取一秒钟最多抓取一张图片。保证响应质量。*请告知抓取图片路径。*这个要告诉服务器，服务器确认图片是从哪来的。*post图片格式需要和请求头保持一致才能下载。*如果不确定，重定向到这个。
　　
　　if(operator.iso_info->file_name==path.join("",file_path)){imagestrips[]images=path.join("/","");//连接图片网址getoutputs(images);}
　　这个不难解决，的你在浏览器右击图片，选择图片保存到本地，之后打开工具栏里面就会有多选框，然后就自动下载了， 查看全部

　　Python爬虫超详细讲解（零基础小白都看的懂）
　　讲解我们的爬虫之前，先概述关于爬虫的简单概念（毕竟是零基础教程）
　　爬虫
　　网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人）就是模拟浏览器发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。
　　原则上,只要是浏览器(客户端)能做的事情，爬虫都能够做。
　　为什么要使用爬虫
　　互联网大数据时代，给予我们的是生活的便利以及海量数据爆炸式的出现在网络中。
　　过去，我们通过书籍、报纸、电视、广播或许信息，这些信息数量有限，且是经过一定的筛选，信息相对而言比较有效，但是缺点则是信息面太过于狭窄了。不对称的信息传导，以致于我们视野受限，无法了解到更多的信息和知识。
　　互联网大数据时代，我们突然间，信息获取自由了，我们得到了海量的信息，但是大多数都是无效的垃圾信息。
　　例如新浪微博，一天产生数亿条的状态更新，而在百度搜索引擎中，随意搜一条——减肥100,000,000条信息。
　　在如此海量的信息碎片中，我们如何获取对自己有用的信息呢？
　　答案是筛选！
　　通过某项技术将相关的内容收集起来，在分析删选才能得到我们真正需要的信息。
　　这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等……都能够借助这个技术获取更精准有效的信息加以利用。
　　网络爬虫技术，虽说有个诡异的名字，让能第一反应是那种软软的蠕动的生物，但它却是一个可以在虚拟世界里，无往不前的利器。
　　爬虫准备工作
　　我们平时都说Python爬虫，其实这里可能有个误解，爬虫并不是Python独有的，可以做爬虫的语言有很多例如：PHP,JAVA,C#,C++,Python，选择Python做爬虫是因为Python相对来说比较简单，而且功能比较齐全。
　　首先我们需要下载python，我下载的是官方最新的版本 3.8.3
　　其次我们需要一个运行Python的环境，我用的是pychram
　　也可以从官方下载，
　　我们还需要一些库来支持爬虫的运行（有些库Python可能自带了）
　　差不多就是这几个库了，良心的我已经在后面写好注释了
　　（爬虫运行过程中，不一定就只需要上面几个库，看你爬虫的一个具体写法了，反正需要库的话我们可以直接在setting里面安装）
　　爬虫项目讲解
　　我做的是爬取豆瓣评分电影Top250的爬虫代码
　　我们要爬取的就是这个网站：
　　这边我已经爬取完毕，给大家看下效果图，我是将爬取到的内容存到xls中
　　我们的爬取的内容是：电影详情链接，图片链接，影片中文名，影片外国名，评分，评价数，概况，相关信息。
　　代码分析
　　先把代码发放上来，然后我根据代码逐步解析
　　1. # -*- codeing = utf-8 -*-
　　2. from bs4 import BeautifulSoup # 网页解析，获取数据
　　3. import re # 正则表达式，进行文字匹配`
　　4. import urllib.request, urllib.error # 制定URL，获取网页数据
　　5. import xlwt # 进行excel操作
　　6. #import sqlite3 # 进行SQLite数据库操作
　　7.
　　8. findLink = pile(r'') # 创建正则表达式对象，标售规则 影片详情链接的规则
　　9. findImgSrc = pile(r'
　　10. findTitle = pile(r'(.*)')
　　11. findRating = pile(r'(.*)')
　　12. findJudge = pile(r'(\d*)人评价')
　　13. findInq = pile(r'(.*)')
　　14. findBd = pile(r'
　　(.*?)
　　', re.S)
　　15.
　　16.
　　17.
　　18.
　　19. def main():
　　20. baseurl = "" #要爬取的网页链接
　　21. # 1.爬取网页
　　22. datalist = getData(baseurl)
　　23. savepath = "豆瓣电影Top250.xls" #当前目录新建XLS，存储进去
　　24. # dbpath = "movie.db" #当前目录新建数据库，存储进去
　　25. # 3.保存数据
　　26. saveData(datalist,savepath) #2种存储方式可以只选择一种
　　27. # saveData2DB(datalist,dbpath)
　　28.
　　29.
　　30.
　　31. # 爬取网页
　　32. def getData(baseurl):
　　33. datalist = [] #用来存储爬取的网页信息
　　34. for i in range(0, 10): # 调用获取页面信息的函数，10次
　　35. url = baseurl + str(i * 25)
　　36. html = askURL(url) # 保存获取到的网页源码
　　37. # 2.逐一解析数据
　　38. soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
　　39. for item in soup.find_all('div', class_="item"): # 查找符合要求的字符串
　　40. data = [] # 保存一部电影所有信息
　　41. item = str(item)
　　42. link = re.findall(findLink, item)[0] # 通过正则表达式查找
　　43. data.append(link)
　　44. imgSrc = re.findall(findImgSrc, item)[0]
　　45. data.append(imgSrc)
　　46. titles = re.findall(findTitle, item)
　　47. if (len(titles) == 2):
　　48. ctitle = titles[0]
　　49. data.append(ctitle)
　　50. otitle = titles[1].replace("/", "") #消除转义字符
　　51. data.append(otitle)
　　52. else:
　　53. data.append(titles[0])
　　54. data.append(' ')
　　55. rating = re.findall(findRating, item)[0]
　　56. data.append(rating)
　　57. judgeNum = re.findall(findJudge, item)[0]
　　58. data.append(judgeNum)
　　59. inq = re.findall(findInq, item)
　　60. if len(inq) != 0:
　　61. inq = inq[0].replace("。", "")
　　62. data.append(inq)
　　63. else:
　　64. data.append(" ")
　　65. bd = re.findall(findBd, item)[0]
　　66. bd = re.sub('
　　(\s+)?', "", bd)
　　67. bd = re.sub('/', "", bd)
　　68. data.append(bd.strip())
　　69. datalist.append(data)
　　70.
　　71. return datalist
　　72.
　　73.
　　74. # 得到指定一个URL的网页内容
　　75. def askURL(url):
　　76. head = { # 模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息
　　77. "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122 Safari / 537.36"
　　78. }
　　79. # 用户代理，表示告诉豆瓣服务器，我们是什么类型的机器、浏览器（本质上是告诉浏览器，我们可以接收什么水平的文件内容）
　　80.
　　81. request = urllib.request.Request(url, headers=head)
　　82. html = ""
　　83. try:
　　84. response = urllib.request.urlopen(request)
　　85. html = response.read().decode("utf-8")
　　86. except urllib.error.URLError as e:
　　87. if hasattr(e, "code"):
　　88. print(e.code)
　　89. if hasattr(e, "reason"):
　　90. print(e.reason)
　　91. return html
　　92.
　　93.
　　94. # 保存数据到表格
　　95. def saveData(datalist,savepath):
　　96. print("save.......")
　　97. book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象
　　98. sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表
　　99. col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")
　　100. for i in range(0,8):
　　101. sheet.write(0,i,col[i]) #列名
　　102. for i in range(0,250):
　　103. # print("第%d条" %(i+1)) #输出语句，用来测试
　　104. data = datalist[i]
　　105. for j in range(0,8):
　　106. sheet.write(i+1,j,data[j]) #数据
　　107. book.save(savepath) #保存
　　108.
　　109. # def saveData2DB(datalist,dbpath):
　　110. # init_db(dbpath)
　　111. # conn = sqlite3.connect(dbpath)
　　112. # cur = conn.cursor()
　　113. # for data in datalist:
　　114. # for index in range(len(data)):
　　115. # if index == 4 or index == 5:
　　116. # continue
　　117. # data[index] = '"'+data[index]+'"'
　　118. # sql = '''
　　119. # insert into movie250(
　　120. # info_link,pic_link,cname,ename,score,rated,instroduction,info)
　　121. # values (%s)'''%",".join(data)
　　122. # # print(sql) #输出查询语句，用来测试
　　123. # cur.execute(sql)
　　124. # mit()
　　125. # cur.close
　　126. # conn.close()
　　127.
　　128.
　　129. # def init_db(dbpath):
　　130. # sql = '''
　　131. # create table movie250(
　　132. # id integer primary key autoincrement,
　　133. # info_link text,
　　134. # pic_link text,
　　135. # cname varchar,
　　136. # ename varchar ,
　　137. # score numeric,
　　138. # rated numeric,
　　139. # instroduction text,
　　140. # info text
　　141. # )
　　142. #
　　143. #
　　144. # ''' #创建数据表
　　145. # conn = sqlite3.connect(dbpath)
　　146. # cursor = conn.cursor()
　　147. # cursor.execute(sql)
　　148. # mit()
　　149. # conn.close()
　　150.
　　151. # 保存数据到数据库
　　152.
　　153.
　　154.
　　155.
　　156.
　　157.
　　158.
　　159. if __name__ == "__main__": # 当程序执行时
　　160. # 调用函数
　　161. main()
　　162. # init_db("movietest.db")
　　163. print("爬取完毕！")
　　164.
　　下面我根据代码，从上到下给大家讲解分析一遍
　　-- codeing = utf-8 --，开头的这个是设置编码为utf-8 ，写在开头，防止乱码。
　　然后下面 import就是导入一些库，做做准备工作，（sqlite3这库我并没有用到所以我注释起来了）。
　　下面一些find开头的是正则表达式，是用来我们筛选信息的。
　　（正则表达式用到 re 库，也可以不用正则表达式，不是必须的。）
　　大体流程分三步走：
　　1. 爬取网页
　　2.逐一解析数据
　　3. 保存网页
　　爬取网页
　　先分析流程1，爬取网页，baseurl 就是我们要爬虫的网页网址，往下走，调用了 getData（baseurl) ,
　　我们来看 getData方法
　　1. for i in range(0, 10): # 调用获取页面信息的函数，10次
　　2. url = baseurl + str(i * 25)
　　这段大家可能看不懂，其实是这样的：
　　因为电影评分Top250，每个页面只显示25个，所以我们需要访问页面10次，25*10=250。
　　1. baseurl = ""
　　我们只要在baseurl后面加上数字就会跳到相应页面，比如i=1时
　　我放上超链接，大家可以点击看看会跳到哪个页面，毕竟实践出真知。
　　然后又调用了askURL来请求网页，这个方法是请求网页的主体方法，
　　怕大家翻页麻烦，我再把代码复制一遍，让大家有个直观感受
　　1. def askURL(url):
　　2. head = { # 模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息
　　3. "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122 Safari / 537.36"
　　4. }
　　5. # 用户代理，表示告诉豆瓣服务器，我们是什么类型的机器、浏览器（本质上是告诉浏览器，我们可以接收什么水平的文件内容）
　　6.
　　7. request = urllib.request.Request(url, headers=head)
　　8. html = ""
　　9. try:
　　10. response = urllib.request.urlopen(request)
　　11. html = response.read().decode("utf-8")
　　12. except urllib.error.URLError as e:
　　13. if hasattr(e, "code"):
　　14. print(e.code)
　　15. if hasattr(e, "reason"):
　　16. print(e.reason)
　　17. return html
　　这个askURL就是用来向网页发送请求用的，那么这里就有老铁问了，为什么这里要写个head呢？
　　这是因为我们要是不写的话，访问某些网站的时候会被认出来爬虫，显示错误，错误代码
　　418
　　这是一个梗大家可以百度下，
　　418 I’m a teapot
　　The HTTP 418 I’m a teapot client error response code indicates that
　　the server refuses to brew coffee because it is a teapot. This error
　　is a reference to Hyper Text Coffee Pot Control Protocol which was an
　　April Fools’ joke in 1998.
　　我是一个茶壶
　　所以我们需要 “装” ，装成我们就是一个浏览器，这样就不会被认出来，
　　伪装一个身份。
　　来，我们继续往下走，
　　1. html = response.read().decode("utf-8")
　　这段就是我们读取网页的内容，设置编码为utf-8，目的就是为了防止乱码。
　　访问成功后，来到了第二个流程：
　　逐一解析数据
　　解析数据这里我们用到了 BeautifulSoup（靓汤） 这个库，这个库是几乎是做爬虫必备的库，无论你是什么写法。
　　下面就开始查找符合我们要求的数据，用BeautifulSoup的方法以及 re 库的
　　正则表达式去匹配，
　　1. findLink = pile(r'') # 创建正则表达式对象，标售规则 影片详情链接的规则
　　2. findImgSrc = pile(r'
　　3. findTitle = pile(r'(.*)')
　　4. findRating = pile(r'(.*)')
　　5. findJudge = pile(r'(\d*)人评价')
　　6. findInq = pile(r'(.*)')
　　7. findBd = pile(r'
　　(.*?)
　　', re.S)
　　匹配到符合我们要求的数据，然后存进 dataList ， 所以 dataList 里就存放着我们需要的数据了。
　　最后一个流程：
　　保存数据
　　1. # 3.保存数据
　　2. saveData(datalist,savepath) #2种存储方式可以只选择一种
　　3. # saveData2DB(datalist,dbpath)
　　保存数据可以选择保存到 xls 表， 需要（xlwt库支持）
　　也可以选择保存数据到 sqlite数据库， 需要（sqlite3库支持）
　　这里我选择保存到 xls 表 ，这也是为什么我注释了一大堆代码，注释的部分就是保存到 sqlite 数据库的代码，二者选一就行
　　保存到 xls 的主体方法是 saveData （下面的saveData2DB方法是保存到sqlite数据库）：
　　1. def saveData(datalist,savepath):
　　2. print("save.......")
　　3. book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象
　　4. sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表
　　5. col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")
　　6. for i in range(0,8):
　　7. sheet.write(0,i,col[i]) #列名
　　8. for i in range(0,250):
　　9. # print("第%d条" %(i+1)) #输出语句，用来测试
　　10. data = datalist[i]
　　11. for j in range(0,8):
　　12. sheet.write(i+1,j,data[j]) #数据
　　13. book.save(savepath) #保存
　　创建工作表，创列（会在当前目录下创建），
　　1. sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True) #创建工作表
　　2. col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息")
　　然后把 dataList里的数据一条条存进去就行。
　　最后运作成功后，会在左侧生成这么一个文件
　　
　　打开之后看看是不是我们想要的结果
　　成了，成了！
　　如果我们需要以数据库方式存储，可以先生成 xls 文件，再把 xls 文件导入数据库中，就可以啦
　　————————————————
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　　java爬虫抓取动态网页用何种方式实现？常用工具列表
　　java爬虫抓取动态网页，根据自己需要的数据，或者自己想抓取的数据内容，来决定用何种方式实现。
　　1、网站首页抓取打开网站首页，点击右侧的搜索栏，输入自己要抓取的关键词，比如爬取游戏等的get数据。然后，点击自己要抓取的页面的数据源。
　　2、全文页面抓取全文页面为一篇篇html文档，用户点击需要的数据后，下载整篇数据。在获取全文数据时，还需要抓取外链。
　　3、单条数据抓取用户需要抓取每一篇的一段数据，也就是要点击的“有道云笔记-云端笔记”的数据。这里的一段数据，就是你要抓取的数据源。你会发现，html文档的编码是gbk编码的，用utf-8这个unicode来编码的话，就会乱码，用gbk编码能解决。
　　4、全文数据抓取首先要在浏览器搜索网页，抓取全文数据。不难发现，要在网页抓取全文数据，需要在开发者工具中，显示隐藏的那一段html源码。其次，要按住shift键，鼠标左键，继续点击鼠标上方的html编码。现在，你已经获取到源码了，接下来你可以用浏览器的开发者工具，把源码进行各种编码转换，编码方式依然需要选择gbk编码。
　　最后，用redirect方法把抓取到的html数据拉到服务器上，把你需要的数据直接传到数据库，然后解析源码。爬虫常用抓取工具列表！。 查看全部

　　java爬虫抓取动态网页 Python到底牛在哪？现在就业薪资高吗？
　　
　　
　　
　　Python是什么呢？
　　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？
　　据我多年Python经验总结，Python主要有以下四大主要应用：
　　接下来和大家聊聊这几个方面：
　　1网络爬虫
　　什么叫网络爬虫？
　　网络爬虫又称网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知，每个网页通常包含其他网页的入口，网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。
　　爬虫有什么用？
　　做垂直搜索引擎（google,baidu等）.
　　科学研究：在线人类行为，在线社群演化，人类动力学研究，计量社会学，复杂网络，数据挖掘，等领域的实证研究都需要大量数据，网络爬虫是收集相关数据的利器。
　　偷窥，hacking，发垃圾邮件……
　　爬虫是搜索引擎的第一步也是最容易的一步。
　　用什么语言写爬虫？
　　C，C++。高效率，快速，适合通用搜索引擎做全网爬取。缺点，开发慢，写起来又臭又长，例如：天网搜索源代码。
　　脚本语言：Perl, Python, Java, Ruby。简单，易学，良好的文本处理能方便网页内容的细致提取，但效率往往不高，适合对少量网站的聚焦爬取
　　C#？
　　为什么眼下最火的是Python？
　　个人用c#,java都写过爬虫。区别不大，原理就是利用好正则表达式。只不过是平台问题。后来了解到很多爬虫都是用python写的，于是便一发不可收拾。
　　Python优势很多，总结两个要点：
　　1）抓取网页本身的接口
　　相比与其他静态编程语言，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。（当然ruby也是很好的选择）
　　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。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize
　　2）网页抓取后的处理
　　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。Life is short， u need python.
　　2网站开发
　　那开发网站需要用到哪些知识呢？
　　1、python基础，因为用python开发的，所以python指定要会，最起码你也得会条件判断，循环，函数，类这些知识；
　　2、html、css的基础知识，因为要开发网站，网页都html和css写的，最起码这些知识你得会，就算不会写前端，开发不出来特别漂亮的页面，网站，最起码要能看懂html标签是；
　　3、数据库基础知识，因为开发一个网站的话，数据存在哪里，就是在数据库里，那你最起码要会数据库的增删改查吧，要不然怎么存数据，取数据呢
　　上面这些知识会的话，开发一个简单的小站就没有问题了，如果想开发比较大型的网站，业务逻辑比较复杂的，那就得用到其他的知识了，比如说redis、MQ等等。
　　3人工智能
　　人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
　　人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
　　人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。
　　Python正在成为机器学习的语言。大多数机器语言课程都是使用Python语言编写的，大量大公司使用的也是Python，让许多人认为它是未来的主要编程语言。
　　有些人觉得PYTHON效率底，说他不能支持多线程，好吧，这个还有点说对了，但是我想问，看这篇文章的人有几个做过搜索引擎开发？有几个做个上亿PV的并发网站开发？有几个看过LINUX内核源码？如果没有，乖乖先把入门语言学会吧~
　　4自动化运维
　　Python能满足绝大部分自动化运维的需求，又能做后端C/S架构，又能用WEB框架快速开发出高大上的WEB界面，只有当你自已有能力做出一套运维自动化系统的时候，你的价值才体现出来。
　　Python国内薪资高吗？
　　那么，既然Python这么牛，Python现在在国内的就业薪资高吗？
　　在职友集上搜索Python相关岗位，可以看到，北京python平均工资：¥ 20690/月，取自9391份样本。
　　
　　而相关的人工智能、机器学习等岗位，薪资更是高达3万元以上。
　　
　　随着国内各大互联网公司纷纷开始用Python做后台开发、大数据分析、运维测试、人工智能，Python的岗位在今年将更高。
　　不仅是在一线城市，二线城市如武汉、西安等地Python工程师的薪资也都超过11000元。
　　
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　　java爬虫抓取动态网页 最火的 Python 到底牛在哪？就业薪资高吗？
　　
　　
　　Python是什么呢？
　　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？
　　据我多年Python经验总结，Python主要有以下四大主要应用：
　　接下来和大家聊聊这几个方面：
　　1网络爬虫
　　什么叫网络爬虫？
　　网络爬虫又称网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知，每个网页通常包含其他网页的入口，网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。
　　爬虫有什么用？
　　做垂直搜索引擎（google,baidu等）.
　　科学研究：在线人类行为，在线社群演化，人类动力学研究，计量社会学，复杂网络，数据挖掘，等领域的实证研究都需要大量数据，网络爬虫是收集相关数据的利器。
　　偷窥，hacking，发垃圾邮件……
　　爬虫是搜索引擎的第一步也是最容易的一步。
　　用什么语言写爬虫？
　　C，C++。高效率，快速，适合通用搜索引擎做全网爬取。缺点，开发慢，写起来又臭又长，例如：天网搜索源代码。
　　脚本语言：Perl, Python, Java, Ruby。简单，易学，良好的文本处理能方便网页内容的细致提取，但效率往往不高，适合对少量网站的聚焦爬取
　　C#？
　　为什么眼下最火的是Python？
　　个人用c#,java都写过爬虫。区别不大，原理就是利用好正则表达式。只不过是平台问题。后来了解到很多爬虫都是用python写的，于是便一发不可收拾。
　　Python优势很多，总结两个要点：
　　1）抓取网页本身的接口
　　相比与其他静态编程语言，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。（当然ruby也是很好的选择）
　　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。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize
　　2）网页抓取后的处理
　　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。Life is short， u need python.
　　2二、网站开发
　　那开发网站需要用到哪些知识呢？
　　1、python基础，因为用python开发的，所以python指定要会，最起码你也得会条件判断，循环，函数，类这些知识；
　　2、html、css的基础知识，因为要开发网站，网页都html和css写的，最起码这些知识你得会，就算不会写前端，开发不出来特别漂亮的页面，网站，最起码要能看懂html标签是；
　　3、数据库基础知识，因为开发一个网站的话，数据存在哪里，就是在数据库里，那你最起码要会数据库的增删改查吧，要不然怎么存数据，取数据呢
　　上面这些知识会的话，开发一个简单的小站就没有问题了，如果想开发比较大型的网站，业务逻辑比较复杂的，那就得用到其他的知识了，比如说redis、MQ等等。
　　3人工智能
　　人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
　　人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
　　人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。
　　Python正在成为机器学习的语言。大多数机器语言课程都是使用Python语言编写的，大量大公司使用的也是Python，让许多人认为它是未来的主要编程语言。
　　有些人觉得PYTHON效率底，说他不能支持多线程，好吧，这个还有点说对了，但是我想问，看这篇文章的人有几个做过搜索引擎开发？有几个做个上亿PV的并发网站开发？有几个看过LINUX内核源码？如果没有，乖乖先把入门语言学会吧~
　　4自动化运维
　　Python能满足绝大部分自动化运维的需求，又能做后端C/S架构，又能用WEB框架快速开发出高大上的WEB界面，只有当你自已有能力做出一套运维自动化系统的时候，你的价值才体现出来。
　　Python国内薪资高吗？
　　那么，既然Python这么牛，Python现在在国内的就业薪资高吗？
　　在职友集上搜索Python相关岗位，可以看到，北京python平均工资：¥ 20690/月，取自9391份样本。
　　
　　而相关的人工智能、机器学习等岗位，薪资更是高达3万元以上。
　　
　　随着国内各大互联网公司纷纷开始用Python做后台开发、大数据分析、运维测试、人工智能，Python的岗位在今年将更高。
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　　百亿级全网舆情分析系统存储设计
　　前言
　　在时下互联网信息的浪潮下，信息的传播速度远超我们的想象。微博里一条大V的帖子，朋友圈的一个状态更新，热门论坛的一条新闻，购物平台的购物评价，可能会产生数以万计的转发，关注，点赞。如果是一些非理性负面的评论会激发人们的负面感，甚至影响到消费者对企业品牌的认同，如果不能及时的采取正确的应对措施，会造成难以估计的损失。所以我们需要一个高效的全网舆情分析系统，帮助我们实时的观测舆情。
　　这个全网舆情分析系统，可以实现百亿条网页数据的存储、实时新增网页的抓取和存储并能对新增网页做实时的元数据提取。有了提取结果，我们还需要进行进一步的挖掘分析，这些分析包括但不限于
　　舆情的影响力诊断，从传播量级和扩散趋势来做预测，确定是否最终形成舆情。传播路径分析，分析舆情传播的关键路径。
　　用户画像，对舆情的参与者提供共性特征勾勒，如性别，年龄，地域和感兴趣话题。
　　情感分析，分析新闻或者评价是正面还是负面。情感分类后进行统计聚合。
　　预警设置，我们支持舆情讨论量阈值设置，达到阈值后通知推送业务方，避免错过舆情的黄金参与时间。
　　这些挖掘后的舆情结果会被推送至需求方，同时也提供接口给各业务方搜索，查询使用。下面我们就展开讨论系统设计中可能会遇到的问题，我们会重点关注系统设计中存储相关的话题，针对这些问题找到一个最优化的方案。
　　系统设计
　　对于一个舆情系统，首先需要一个爬虫引擎，去采集各大主流门户，购物网站，社区论坛原始页面内容，微博，朋友圈的各类消息信息。采集到的海量网页，消息数据（百亿级别）需要实时存储下来。再根据网站url获取网页之前还需要判断一下是否是之前爬过的页面，避免不必要的重复爬取。采集网页后我们需要对网页进行萃取，去除不必要的标签，提取标题，摘要，正文内容，评论等。萃取后的内容进入存储系统方便后续查询，同时还需要把新增的抽取结果推送至计算平台进行统计分析，出报表，或者后续提供舆情检索等功能。计算的内容根据算法不同可能需要新增数据，也可能需要全量数据。而舆情本身的时效敏感性决定了我们系统一定要能高效处理这些新增内容，最好是秒级别延时后就可以检索到新热搜。
　　我们可以总结下整个数据流如下：
　　
　　根据上图我们不难发现，设计一个全网舆情的存储分析平台，我们需要处理好抓取，存储，分析，搜索和展示。具体我们需要解决如下问题:
　　如何高效存储百亿级别的网页原始信息，为了提高舆情分析的全面性，准确性，我们往往希望可以尽可能多的爬取网页信息，再根据我们设置的权重聚合。所以网页的历史全库会比较大，积累数百亿的网页信息，数据量可以达到百TB甚至数PB。在数据量如此之大的情况下，我们还需要做到读写毫秒级别的低延时，这使得传统数据库难以满足需求。
　　如何在爬虫爬取网页之前判断是否之前已经爬取过，针对普通网页，舆情在意他们的时效性，可能我们对同一个网页只希望爬取一次，那我们就可以利用网页地址做爬取前去重，减少不必要的网页资源浪费。所以我们需要分布式存储提供基于网页的高效随机查询。
　　如何新增原始网页存储完成后进行实时的结构化提取，并存储提取结果。这里我们原始的网页可能是包括各种html的标签，我们需要去除这些html的标签，提取出文章的标题，作者，发布时间等。这些内容为后续舆情情感分析提供必要的结构化数据。
　　如何高效的对接计算平台，流式新增提取后的结构化数据进行实时的计算。这里我们需要根据网页，消息描述的内容做分类，进行情感识别，识别后的结果统计分析。由于全量分析时效性差，加上舆情往往关注最新的新闻，评论，所以我们必须做增量分析。
　　如何提供高效的舆情搜索，用户除了订阅固定关键词的舆情以外，做一些关键词搜索。例如希望了解竞争公司新产品的一些舆情分析。
　　如何实现新增舆情的实时推送，为了保证舆情的时效性，我们不仅需要持久化舆情分析结果，同时也要支持推送舆情结果。推送的内容通常是我们实时分析出来的新增舆情。
　　系统架构
　　针对上面介绍这些问题，我们下面来介绍下如何基于阿里云上的各类云产品来打造全网百亿级别的舆情分析平台，我们会重点关注存储产品的选型和如何高效的对接各类计算，搜索平台。
　　
　　爬虫引擎我们选用ECS，可以根据爬取量决定使用ECS的机器资源数，在每天波峰的时候也可以临时扩容资源进行网页爬取。原始网页爬取下来后，原始网页地址，网页内容写入存储系统。同时如果想避免重复爬取，爬虫引擎抓取之前要根据url列表进行去重。存储引擎需要支持低延时的随机访问查询，确定当前url是否已经存在，如果存在则无需重复抓取。
　　为了实现网页原始内容的实时抽取，我们需要把新增页面推送至计算平台。之前的架构往往需要做应用层的双写，即原始网页数据入库同时，我们重复写入一份数据进入计算平台。这样的架构会需要我们维护两套写入逻辑。同样的在结构化增量进入舆情分析平台中，也有类似的问题，抽取后的结构化元数据也需要双写进入舆情分析平台。舆情的分析结果也需要一份写入分布式存储，一份推送至搜索平台。到这里我们可以发现，图中的三根红线会带来我们对三个数据源的双写要求。这会加大代码开发工作量，也会导致系统实现，维护变的复杂。每一个数据源的双写需要感知到下游的存在，或者使用消息服务，通过双写消息来做解耦。传统数据库例如mysql支持订阅增量日志binlog，如果分布式存储产品在可以支撑较大访问，存储量的同时也可以提供增量订阅就可以很好的简化我们的架构。
　　网页数据采集入库后，增量流入我们的计算平台做实时的元数据抽取，这里我们可以选用函数计算，当有新增页面需要提取时触发函数计算的托管函数进行网页元数据抽取。抽取后的结果进入存储系统持久化后，同时推送至MaxCompute进行舆情分析，例如情感分析，文本聚类等。这里可能会产生一些舆情报表数据，用户情感数据统计等结果。舆情结果会写入存储系统和搜索引擎，部分报表，阈值报警会被推送给订阅方。搜索引擎的数据提供给在线舆情检索系统使用。
　　在介绍完整体架构后，下面我们看下在阿里云上如何做存储选型。
　　存储选型
　　通过架构介绍我们再总结一下对存储选型的要求：
　　可以支撑海量数据存储（TB/PB级别），高并发访问(十万TPS～千万TPS)，访问延时低。
　　业务随着采集订阅的网页源调整，采集量会动态调整。同时一天内，不同时间段爬虫爬下来的网页数也会有明显波峰波谷，所以数据库需要可以弹性扩展，缩容。
　　自由的表属性结构，普通网页和社交类平台页面的信息我们需要关注的属性可能会有较大区别。灵活的schema会方便我们做扩展。
　　对老数据可以选择自动过期或者分层存储。因为舆情数据往往关注近期热点，老的数据访问频率较低。
　　需要有较好的增量通道，可以定期把新增的数据导出至计算平台。上面的图中有三段红色虚线，这三部分都有个共同的特点需要可以实时的把增量导至对应的计算平台做计算，计算后的结果再写入对应的存储引擎。如果数据库引擎本身就支持增量，则可以很大程度简化架构，减少之前需要全量读区筛选增量，或者客户端双写来实现得到增量的逻辑。
　　需要可以有较好的搜索解决方案（本身支持或者可以数据无缝对接搜索引擎）。
　　有了这些需求后，我们需要使用一款分布式的NoSQL数据来解决海量数据的存储，访问。多个环节的增量数据访问的需求，业务的峰值访问波动进一步确定弹性计费的表格存储是我们在这套架构中的最佳选择。表格存储的架构介绍可以参考表格存储数据模型。
　　TableStore(表格存储)相比同类数据库一个很大的功能优势就是TableStore(表格存储)有较完善的增量接口，即Stream增量API，Stream的介绍可以参考表格存储Stream概述。场景介绍可以参考Stream应用场景介绍，具体API使用可以参考JAVA SDK Stream。有了Stream接口，我们可以很方便的订阅TableStore(表格存储)的所有修改操作，也就是新增的各类数据。同时我们基于Stream打造了很多数据通道，对接各类下游计算产品，用户甚至不需要直接调用Stream API，使用我们的通道直接在下游订阅增量数据，自然的接入了整个阿里云的计算生态。针对上面架构中提到的函数计算，MaxCompute，ElasticSearch和DataV，TableStore(表格存储)都已经支持，具体使用可以参考:
　　TableStore(表格存储)在属性列上，是自由的表结构。针对舆情分析这个场景，随着舆情分析算法的升级我们可能会新增属性字段，同时针对普通网页和微博这类社交页面的属性也可能不尽相同。所以自由表结构相比传统数据库可以很好的匹配我们这个需求。
　　在架构中，我们有三个存储库需求。分别是原始页面库，结构化元数据库和舆情结果库。前两者一般是一个离线存储分析库，最后一个是一个在线数据库。他们对访问性能，存储成本有着不同的需求。表格存储有两种类型的实例类型支持存储分层，即高性能和容量型。高性能适用于写多读多的场景也就是做为在线业务存储使用。容量型适合写多读少的场景，也就是离线业务存储用。他们的写入单行延时都可以控制在10毫秒内，读取高性能可以保持在毫秒级别。
　　TableStore(表格存储)同时支持TTL，设置表级别数据过期时间。根据需求，舆情结果我们可以设置TTL，只提供近期数据的查询，较老的舆情自动过期删除。
　　有了TableStore(表格存储)的这些功能特性，系统对存储选型的六项要求就可以得到很好的满足，基于TableStore(表格存储)可以完美的设计和实现全网舆情存储分析系统。
　　后记
　　本文对实现海量数据舆情分析这一场景中会遇到的存储和分析问题进行了总结，介绍了如何通过使用阿里云自研的TableStore(表格存储)在满足业务基本数据量的前提下，通过Stream接口和计算平台的对接实现架构简化。TableStore(表格存储)是阿里云自主研发的专业级分布式NoSQL数据库，是基于共享存储的高性能、低成本、易扩展、全托管的半结构化数据存储平台，舆情数据存储分析是TableStore在大数据处理领域的重要应用之一。其他场景使用可以参考TableStore进阶之路。
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　　不知道Python爬虫？一篇文章搞定
　　
　　爬虫即网络爬虫，英文是Web Spider。翻译过来就是网络上爬行的蜘蛛，如果把互联网看作一张大网，那么爬虫就是在大网上爬来爬去的蜘蛛，碰到想要的食物，就把他抓取出来。
　　我们在浏览器中输入一个网址，敲击回车，看到网站的页面信息。这就是浏览器请求了网站的服务器，获取到网络资源。那么，爬虫也相当于模拟浏览器发送请求，获得到HTML代码。HTML代码里通常包含了标签和文字信息，我们就从中提取到我们想要的信息。
　　通常爬虫是从某个网站的某个页面开始，爬取这个页面的内容，找到网页中的其他链接地址，然后从这个地址爬到下一个页面，这样一直不停的爬下去，进去批量的抓取信息。那么，我们可以看出网络爬虫就是一个不停爬取网页抓取信息的程序。
　　
　　爬虫的基本流程
　　发起请求
　　获取相应内容
　　解析内容
　　保存数据
　　爬虫的用途
　　搜索引擎
　　采集数据
　　广告过滤
　　用于数据分析
　　
　　python爬虫架构组成
　　URL管理器：管理待爬取的url集合和已爬取的url集合，传送待爬取的url给网页下载器；网页下载器：爬取url对应的网页，存储成字符串，传送给网页解析器；网页解析器：解析出有价值的数据，存储下来，同时补充url到URL管理器。
　　Python爬虫工作原理
　　Python爬虫通过URL管理器，判断是否有待爬URL，如果有待爬URL，通过调度器进行传递给下载器，下载URL内容，并通过调度器传送给解析器，解析URL内容，并将价值数据和新URL列表通过调度器传递给应用程序，并输出价值信息的过程。
　　Python爬虫常用框架
　　grab：网络爬虫框架（基于pycurl/multicur）；
　　scrapy：网络爬虫框架（基于twisted），不支持Python3；
　　pyspider：一个强大的爬虫系统；
　　cola：一个分布式爬虫框架；
　　portia：基于Scrapy的可视化爬虫；
　　restkit：Python的HTTP资源工具包。它可以让你轻松地访问HTTP资源，并围绕它建立的对象；
　　demiurge：基于PyQuery的爬虫微框架。
　　Python爬虫应用领域广泛，在网络爬虫领域处于霸主位置，Scrapy、Request、BeautifuSoap、urlib等框架的应用，可以实现爬行自如的功能，只要您数据抓取想法，Python爬虫均可实现！
　　
　　十个Python爬虫框架
　　Scrapy：
　　Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。它是很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取，比如可以明确获知url pattern的情况。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面，如weibo的页面信息，这个框架就满足不了需求了。它的特性有：HTML, XML源数据 选择及提取 的内置支持；提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders)，对智能处理爬取数据提供了内置支持。
　　Crawley：
　　高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。
　　Portia：
　　是一个开源可视化爬虫工具，可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站！简单地注释自己感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲，它是基于scrapy内核；可视化爬取内容，不需要任何开发专业知识；动态匹配相同模板的内容。
　　newspaper：
　　可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程，支持10多种语言等。作者从requests库的简洁与强大得到灵感，使用Python开发的可用于提取文章内容的程序。支持10多种语言并且所有的都是unicode编码。
　　Python-goose：
　　Java写的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主体内容、文章主要图片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频、元描述、元标签。
　　Beautiful Soup：
　　名气大，整合了一些常用爬虫需求。它是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。Beautiful Soup的缺点是不能加载JS。
　　mechanize：
　　它的优点是可以加载JS。当然它也有缺点，比如文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法，还是勉强能用的。
　　selenium：
　　这是一个调用浏览器的driver，通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码。Selenium是自动化测试工具，它支持各种浏览器，包括 Chrome，Safari，Firefox等主流界面式浏览器，如果在这些浏览器里面安装一个 Selenium 的插件，可以方便地实现Web界面的测试. Selenium支持浏览器驱动。Selenium支持多种语言开发，比如 Java，C，Ruby等等，PhantomJS 用来渲染解析JS，Selenium 用来驱动以及与Python的对接，Python进行后期的处理。
　　cola：
　　是一个分布式的爬虫框架，对于用户来说，只需编写几个特定的函数，而无需关注分布式运行的细节。任务会自动分配到多台机器上，整个过程对用户是透明的。项目整体设计有点糟，模块间耦合度较高。
　　PySpider：
　　一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。采用Python语言编写，分布式架构，支持多种数据库后端，强大的WebUI支持脚本编辑器，任务监视器，项目管理器以及结果查看器。Python脚本控制，可以用任何你喜欢的html解析包。
　　END
　　
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　　java爬虫抓取动态网页 Python到底牛在哪？现在就业薪资高吗？
　　
　　
　　
　　Python是什么呢？
　　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？
　　据我多年Python经验总结，Python主要有以下四大主要应用：
　　接下来和大家聊聊这几个方面：
　　1网络爬虫
　　什么叫网络爬虫？
　　网络爬虫又称网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知，每个网页通常包含其他网页的入口，网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。
　　爬虫有什么用？
　　做垂直搜索引擎（google,baidu等）.
　　科学研究：在线人类行为，在线社群演化，人类动力学研究，计量社会学，复杂网络，数据挖掘，等领域的实证研究都需要大量数据，网络爬虫是收集相关数据的利器。
　　偷窥，hacking，发垃圾邮件……
　　爬虫是搜索引擎的第一步也是最容易的一步。
　　用什么语言写爬虫？
　　C，C++。高效率，快速，适合通用搜索引擎做全网爬取。缺点，开发慢，写起来又臭又长，例如：天网搜索源代码。
　　脚本语言：Perl, Python, Java, Ruby。简单，易学，良好的文本处理能方便网页内容的细致提取，但效率往往不高，适合对少量网站的聚焦爬取
　　C#？
　　为什么眼下最火的是Python？
　　个人用c#,java都写过爬虫。区别不大，原理就是利用好正则表达式。只不过是平台问题。后来了解到很多爬虫都是用python写的，于是便一发不可收拾。
　　Python优势很多，总结两个要点：
　　1）抓取网页本身的接口
　　相比与其他静态编程语言，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。（当然ruby也是很好的选择）
　　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。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize
　　2）网页抓取后的处理
　　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。Life is short， u need python.
　　2网站开发
　　那开发网站需要用到哪些知识呢？
　　1、python基础，因为用python开发的，所以python指定要会，最起码你也得会条件判断，循环，函数，类这些知识；
　　2、html、css的基础知识，因为要开发网站，网页都html和css写的，最起码这些知识你得会，就算不会写前端，开发不出来特别漂亮的页面，网站，最起码要能看懂html标签是；
　　3、数据库基础知识，因为开发一个网站的话，数据存在哪里，就是在数据库里，那你最起码要会数据库的增删改查吧，要不然怎么存数据，取数据呢
　　上面这些知识会的话，开发一个简单的小站就没有问题了，如果想开发比较大型的网站，业务逻辑比较复杂的，那就得用到其他的知识了，比如说redis、MQ等等。
　　3人工智能
　　人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
　　人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
　　人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。
　　Python正在成为机器学习的语言。大多数机器语言课程都是使用Python语言编写的，大量大公司使用的也是Python，让许多人认为它是未来的主要编程语言。
　　有些人觉得PYTHON效率底，说他不能支持多线程，好吧，这个还有点说对了，但是我想问，看这篇文章的人有几个做过搜索引擎开发？有几个做个上亿PV的并发网站开发？有几个看过LINUX内核源码？如果没有，乖乖先把入门语言学会吧~
　　4自动化运维
　　Python能满足绝大部分自动化运维的需求，又能做后端C/S架构，又能用WEB框架快速开发出高大上的WEB界面，只有当你自已有能力做出一套运维自动化系统的时候，你的价值才体现出来。
　　Python国内薪资高吗？
　　那么，既然Python这么牛，Python现在在国内的就业薪资高吗？
　　在职友集上搜索Python相关岗位，可以看到，北京python平均工资：¥ 20690/月，取自9391份样本。
　　
　　而相关的人工智能、机器学习等岗位，薪资更是高达3万元以上。
　　
　　随着国内各大互联网公司纷纷开始用Python做后台开发、大数据分析、运维测试、人工智能，Python的岗位在今年将更高。
　　不仅是在一线城市，二线城市如武汉、西安等地Python工程师的薪资也都超过11000元。
　　
　　所以，你准备好学Python了吗？
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　　<p style="margin: 5px 8px;padding-right: 0em;padding-left: 0em;white-space: normal;letter-spacing: 0.544px;text-align: center;widows: 1;color: rgb(62, 62, 62);line-height: 1.75em;font-family: Optima-Regular, PingFangTC-light, 微软雅黑;">-THE END-
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　　[Python]爬虫技术:(JavaScript渲染)动态页面抓取超级指南
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　　当我们进行网页爬虫时，我们会利用一定的规则从返回的 HTML 数据中提取出有效的信息。但是如果网页中含有 JavaScript 代码，我们必须经过渲染处理才能获得原始数据。此时，如果我们仍采用常规方法从中抓取数据，那么我们将一无所获。浏览器知道如何处理这些代码并将其展现出来，但是我们的程序该如何处理这些代码呢？接下来，我将介绍一个简单粗暴的方法来抓取含有 JavaScript 代码的网页信息。大多数人利用lxml和BeautifulSoup这两个包来提取数据。本文中我将不会介绍任何爬虫框架的内容，因为我只利用最基础的lxml包来处理数据。也许你们会好奇为啥我更喜欢lxml。那是因为lxml利用元素遍历法来处理数据而不是像BeautifulSoup一样利用正则表达式来提取数据。本文中我将介绍一个非常有趣的案例——之前我突然发现我的文章出现在最近的 Pycoders weekly issue 147中，因此我想爬取 Pycoders weekly 中所有档案的链接。
　　
　　很明显，这是一个含有 JavaScript 渲染的网页。我想要抓取网页中所有的档案信息和相应的链接信息。那么我该怎么处理呢？首先，我们利用 HTTP 方法无法获得任何信息。
　　import requests<br />from lxml import html<br /># storing responsere<br />sponse = requests.get(&#39;http://pycoders.com/archive&#39;)<br /># creating lxml tree from response body<br />tree = html.fromstring(response.text)<br /># Finding all anchor tags in response<br />print tree.xpath(&#39;//div[@class="campaign"]/a/@href&#39;)
　　当我们运行上述代码时，我们无法获得任何信息。这怎么可能呢？网页中明明显示那么多档案的信息。接下来我们需要考虑如何解决这个问题？如何获取内容信息？接下来我将介绍如何利用 Web kit 从 JS 渲染网页中获取数据。什么是 Web kit呢？Web kit 可以实现浏览器所能处理的任何事情。对于某些浏览器来说，Web kit就是其底层的网页渲染工具。Web kit 是QT库的一部分，因此如果你已经安装QT和PyQT4库，那么你可以直接运行之。你可以利用命令行来安装该软件库：
　　sudo apt-get install python-qt4
　　现在所有的准备工作已经完成，接下来我们将使用一个全新的方法来提取信息。解决方案我们首先通过 Web kit 发送请求信息，然后等待网页被完全加载后将其赋值到某个变量中。接下来我们利用lxml从 HTML 数据中提取出有效的信息。这个过程需要一点时间，不过你会惊奇地发现整个网页被完整地加载下来了。
　　import sys<br />from PyQt4.QtGui import *<br />from PyQt4.Qtcore import *<br />from PyQt4.QtWebKit import *<br /><br />class Render(QWebPage):<br />    def __init__(self, url):<br />        self.app = QApplication(sys.argv) <br />        QWebPage.__init__(self)        <br />        self.loadFinished.connect(self._loadFinished) <br />        self.mainFrame().load(QUrl(url))        <br />        self.app.exec_()        <br />   def _loadFinished(self, result):        <br />    self.frame = self.mainFrame()        <br />    self.app.quit()
　　类Render可以用来渲染网页，当我们新建一个Render类时，它可以将url中的所有信息加载下来并存到一个新的框架中。
　　url = &#39;http://pycoders.com/archive/&#39;<br /># This does the magic.Loads everything<br />r = Render(url)<br /># Result is a QString.<br />result = r.frame.toHtml()
　　利用以上的代码我们将 HTML 结果储存到变量result中，由于lxml无法直接处理该特殊的字符串数据，因此我们需要转换数据格式。
　　# QString should be converted to string before processed by lxml<br />formatted_result = str(result.toAscii())<br /># Next build lxml tree from formatted_result<br />tree = html.fromstring(formatted_result)<br /># Now using correct Xpath we are fetching URL of archives<br />archive_links = tree.xpath(&#39;//div[@class="campaign"]/a/@href&#39;)<br />print archive_links
　　利用上述代码我们可以获得所有的档案链接信息，接下来我们可以利用这些 Render和这些URL链接来提取文本内容信息。Web kit 提供了一个强大的网页渲染工具，我们可以利用这个工具从 JS 渲染的网页中抓取出有效的信息。
　　
　　本文中我介绍了一个如何从 JS 渲染的网页中抓取信息的有效方法，这个工具虽然速度比较慢，但是却非常简单粗暴。我希望你会喜欢这篇文章。现在你可以将该方法运用到任何你觉得难以处理的网页中。祝一切顺利。
　　
　　
　　原文链接：原文作者：Naren Aryan译者：fibears 查看全部

　　大数据丨网络爬虫技术总结
　　对于大数据行业，数据的价值不言而喻，在这个信息爆炸的年代，互联网上有太多的信息数据，对于中小微公司，合理利用爬虫爬取有价值的数据，是弥补自身先天数据短板的不二选择，本文主要从爬虫原理、架构、分类以及反爬虫技术来对爬虫技术进行了总结。
　　1、爬虫技术概述
　　网络爬虫（Webcrawler），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，它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。从功能上来讲，爬虫一般分为数据采集，处理，储存三个部分。
　　传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。
　　相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：
　　(1)对抓取目标的描述或定义；
　　(2)对网页或数据的分析与过滤；
　　(3)对URL的搜索策略。
　　
　　2、爬虫原理
　　2.1网络爬虫原理
　　Web网络爬虫系统的功能是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据来源。很多大型的网络搜索引擎系统都被称为基于Web数据采集的搜索引擎系统，比如Google、Baidu。由此可见Web网络爬虫系统在搜索引擎中的重要性。网页中除了包含供用户阅读的文字信息外，还包含一些超链接信息。Web网络爬虫系统正是通过网页中的超连接信息不断获得网络上的其它网页。正是因为这种采集过程像一个爬虫或者蜘蛛在网络上漫游，所以它才被称为网络爬虫系统或者网络蜘蛛系统，在英文中称为Spider或者Crawler。
　　
　　2.2网络爬虫系统的工作原理
　　在网络爬虫的系统框架中，主过程由控制器，解析器，资源库三部分组成。控制器的主要工作是负责给多线程中的各个爬虫线程分配工作任务。解析器的主要工作是下载网页，进行页面的处理，主要是将一些JS脚本标签、CSS代码内容、空格字符、HTML标签等内容处理掉，爬虫的基本工作是由解析器完成。资源库是用来存放下载到的网页资源，一般都采用大型的数据库存储，如Oracle数据库，并对其建立索引。
　　控制器
　　控制器是网络爬虫的中央控制器，它主要是负责根据系统传过来的URL链接，分配一线程，然后启动线程调用爬虫爬取网页的过程。
　　解析器
　　解析器是负责网络爬虫的主要部分，其负责的工作主要有：下载网页的功能，对网页的文本进行处理，如过滤功能，抽取特殊HTML标签的功能，分析数据功能。
　　资源库
　　主要是用来存储网页中下载下来的数据记录的容器，并提供生成索引的目标源。中大型的数据库产品有：Oracle、SqlServer等。
　　Web网络爬虫系统一般会选择一些比较重要的、出度(网页中链出超链接数)较大的网站的URL作为种子URL集合。网络爬虫系统以这些种子集合作为初始URL，开始数据的抓取。因为网页中含有链接信息，通过已有网页的URL会得到一些新的URL，可以把网页之间的指向结构视为一个森林，每个种子URL对应的网页是森林中的一棵树的根节点。这样，Web网络爬虫系统就可以根据广度优先算法或者深度优先算法遍历所有的网页。由于深度优先搜索算法可能会使爬虫系统陷入一个网站内部，不利于搜索比较靠近网站首页的网页信息，因此一般采用广度优先搜索算法采集网页。Web网络爬虫系统首先将种子URL放入下载队列，然后简单地从队首取出一个URL下载其对应的网页。得到网页的内容将其存储后，再经过解析网页中的链接信息可以得到一些新的URL，将这些URL加入下载队列。然后再取出一个URL，对其对应的网页进行下载，然后再解析，如此反复进行，直到遍历了整个网络或者满足某种条件后才会停止下来。
　　
　　网络爬虫的基本工作流程如下：
　　1.首先选取一部分精心挑选的种子URL；
　　2.将这些URL放入待抓取URL队列；
　　3.从待抓取URL队列中取出待抓取在URL，解析DNS，并且得到主机的ip，并将URL对应的网页下载下来，存储进已下载网页库中。此外，将这些URL放进已抓取URL队列；
　　4.分析已抓取URL队列中的URL，分析其中的其他URL，并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一个循环。
　　
　　
　　2.3抓取策略
　　在爬虫系统中，待抓取URL队列是很重要的一部分。待抓取URL队列中的URL以什么样的顺序排列也是一个很重要的问题，因为这涉及到先抓取那个页面，后抓取哪个页面。而决定这些URL排列顺序的方法，叫做抓取策略。下面重点介绍几种常见的抓取策略：
　　2.3.1深度优先遍历策略
　　深度优先遍历策略是指网络爬虫会从起始页开始，一个链接一个链接跟踪下去，处理完这条线路之后再转入下一个起始页，继续跟踪链接。我们以下面的图为例：
　　遍历的路径：A-F-GE-H-IBCD
　　
　　2.3.2宽度优先遍历策略
　　宽度优先遍历策略的基本思路是，将新下载网页中发现的链接直接插入待抓取URL队列的末尾。也就是指网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后再选择其中的一个链接网页，继续抓取在此网页中链接的所有网页。还是以上面的图为例：
　　遍历路径：A-B-C-D-E-FGHI
　　2.3.3反向链接数策略
　　反向链接数是指一个网页被其他网页链接指向的数量。反向链接数表示的是一个网页的内容受到其他人的推荐的程度。因此，很多时候搜索引擎的抓取系统会使用这个指标来评价网页的重要程度，从而决定不同网页的抓取先后顺序。
　　在真实的网络环境中，由于广告链接、作弊链接的存在，反向链接数不能完全等他我那个也的重要程度。因此，搜索引擎往往考虑一些可靠的反向链接数。
　　2.3.4PartialPageRank策略
　　PartialPageRank算法借鉴了PageRank算法的思想：对于已经下载的网页，连同待抓取URL队列中的URL，形成网页集合，计算每个页面的PageRank值，计算完之后，将待抓取URL队列中的URL按照PageRank值的大小排列，并按照该顺序抓取页面。
　　如果每次抓取一个页面，就重新计算PageRank值，一种折中方案是：每抓取K个页面后，重新计算一次PageRank值。但是这种情况还会有一个问题：对于已经下载下来的页面中分析出的链接，也就是我们之前提到的未知网页那一部分，暂时是没有PageRank值的。为了解决这个问题，会给这些页面一个临时的PageRank值：将这个网页所有入链传递进来的PageRank值进行汇总，这样就形成了该未知页面的PageRank值，从而参与排序。
　　2.3.5OPIC策略策略
　　该算法实际上也是对页面进行一个重要性打分。在算法开始前，给所有页面一个相同的初始现金（cash）。当下载了某个页面P之后，将P的现金分摊给所有从P中分析出的链接，并且将P的现金清空。对于待抓取URL队列中的所有页面按照现金数进行排序。
　　2.3.6大站优先策略
　　对于待抓取URL队列中的所有网页，根据所属的网站进行分类。对于待下载页面数多的网站，优先下载。这个策略也因此叫做大站优先策略。
　　3、爬虫分类
　　开发网络爬虫应该选择Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector还是其他的？上面说的爬虫，基本可以分3类：
　　（1）分布式爬虫：Nutch
　　（2）JAVA爬虫：Crawler4j、WebMagic、WebCollector
　　（3）非JAVA爬虫：scrapy（基于Python语言开发）
　　3.1分布式爬虫
　　爬虫使用分布式，主要是解决两个问题：
　　1)海量URL管理
　　2)网速
　　现在比较流行的分布式爬虫，是Apache的Nutch。但是对于大多数用户来说，Nutch是这几类爬虫里，最不好的选择，理由如下：
　　1)Nutch是为搜索引擎设计的爬虫，大多数用户是需要一个做精准数据爬取（精抽取）的爬虫。Nutch运行的一套流程里，有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。也就是说，用Nutch做数据抽取，会浪费很多的时间在不必要的计算上。而且如果你试图通过对Nutch进行二次开发，来使得它适用于精抽取的业务，基本上就要破坏Nutch的框架，把Nutch改的面目全非，有修改Nutch的能力，真的不如自己重新写一个分布式爬虫框架了。
　　2)Nutch依赖hadoop运行，hadoop本身会消耗很多的时间。如果集群机器数量较少，爬取速度反而不如单机爬虫快。
　　3)Nutch虽然有一套插件机制，而且作为亮点宣传。可以看到一些开源的Nutch插件，提供精抽取的功能。但是开发过Nutch插件的人都知道，Nutch的插件系统有多蹩脚。利用反射的机制来加载和调用插件，使得程序的编写和调试都变得异常困难，更别说在上面开发一套复杂的精抽取系统了。而且Nutch并没有为精抽取提供相应的插件挂载点。Nutch的插件有只有五六个挂载点，而这五六个挂载点都是为了搜索引擎服务的，并没有为精抽取提供挂载点。大多数Nutch的精抽取插件，都是挂载在“页面解析”(parser)这个挂载点的，这个挂载点其实是为了解析链接（为后续爬取提供URL），以及为搜索引擎提供一些易抽取的网页信息(网页的meta信息、text文本)。
　　4)用Nutch进行爬虫的二次开发，爬虫的编写和调试所需的时间，往往是单机爬虫所需的十倍时间不止。了解Nutch源码的学习成本很高，何况是要让一个团队的人都读懂Nutch源码。调试过程中会出现除程序本身之外的各种问题(hadoop的问题、hbase的问题)。
　　5)很多人说Nutch2有gora，可以持久化数据到avro文件、hbase、mysql等。很多人其实理解错了，这里说的持久化数据，是指将URL信息（URL管理所需要的数据）存放到avro、hbase、mysql。并不是你要抽取的结构化数据。其实对大多数人来说，URL信息存在哪里无所谓。
　　6)Nutch2的版本目前并不适合开发。官方现在稳定的Nutch版本是nutch2.2.1，但是这个版本绑定了gora-0.3。如果想用hbase配合nutch（大多数人用nutch2就是为了用hbase)，只能使用0.90版本左右的hbase，相应的就要将hadoop版本降到hadoop0.2左右。而且nutch2的官方教程比较有误导作用，Nutch2的教程有两个，分别是Nutch1.x和Nutch2.x，这个Nutch2.x官网上写的是可以支持到hbase0.94。但是实际上，这个Nutch2.x的意思是Nutch2.3之前、Nutch2.2.1之后的一个版本，这个版本在官方的SVN中不断更新。而且非常不稳定（一直在修改）。
　　所以，如果你不是要做搜索引擎，尽量不要选择Nutch作为爬虫。有些团队就喜欢跟风，非要选择Nutch来开发精抽取的爬虫，其实是冲着Nutch的名气，当然最后的结果往往是项目延期完成。
　　如果你是要做搜索引擎，Nutch1.x是一个非常好的选择。Nutch1.x和solr或者es配合，就可以构成一套非常强大的搜索引擎了。如果非要用Nutch2的话，建议等到Nutch2.3发布再看。目前的Nutch2是一个非常不稳定的版本。
　　
　　3.2JAVA爬虫
　　这里把JAVA爬虫单独分为一类，是因为JAVA在网络爬虫这块的生态圈是非常完善的。相关的资料也是最全的。这里可能有争议，我只是随便谈谈。
　　其实开源网络爬虫（框架）的开发非常简单，难问题和复杂的问题都被以前的人解决了（比如DOM树解析和定位、字符集检测、海量URL去重），可以说是毫无技术含量。包括Nutch，其实Nutch的技术难点是开发hadoop，本身代码非常简单。网络爬虫从某种意义来说，类似遍历本机的文件，查找文件中的信息。没有任何难度可言。之所以选择开源爬虫框架，就是为了省事。比如爬虫的URL管理、线程池之类的模块，谁都能做，但是要做稳定也是需要一段时间的调试和修改的。
　　对于爬虫的功能来说。用户比较关心的问题往往是：
　　1）爬虫支持多线程么、爬虫能用代理么、爬虫会爬取重复数据么、爬虫能爬取JS生成的信息么？
　　不支持多线程、不支持代理、不能过滤重复URL的，那都不叫开源爬虫，那叫循环执行http请求。
　　能不能爬js生成的信息和爬虫本身没有太大关系。爬虫主要是负责遍历网站和下载页面。爬js生成的信息和网页信息抽取模块有关，往往需要通过模拟浏览器(htmlunit,selenium)来完成。这些模拟浏览器，往往需要耗费很多的时间来处理一个页面。所以一种策略就是，使用这些爬虫来遍历网站，遇到需要解析的页面，就将网页的相关信息提交给模拟浏览器，来完成JS生成信息的抽取。
　　2）爬虫可以爬取ajax信息么？
　　网页上有一些异步加载的数据，爬取这些数据有两种方法：使用模拟浏览器（问题1中描述过了），或者分析ajax的http请求，自己生成ajax请求的url，获取返回的数据。如果是自己生成ajax请求，使用开源爬虫的意义在哪里？其实是要用开源爬虫的线程池和URL管理功能（比如断点爬取）。
　　如果我已经可以生成我所需要的ajax请求（列表），如何用这些爬虫来对这些请求进行爬取？
　　爬虫往往都是设计成广度遍历或者深度遍历的模式，去遍历静态或者动态页面。爬取ajax信息属于deepweb（深网）的范畴，虽然大多数爬虫都不直接支持。但是也可以通过一些方法来完成。比如WebCollector使用广度遍历来遍历网站。爬虫的第一轮爬取就是爬取种子集合(seeds)中的所有url。简单来说，就是将生成的ajax请求作为种子，放入爬虫。用爬虫对这些种子，进行深度为1的广度遍历（默认就是广度遍历）。
　　3）爬虫怎么爬取要登陆的网站？
　　这些开源爬虫都支持在爬取时指定cookies，模拟登陆主要是靠cookies。至于cookies怎么获取，不是爬虫管的事情。你可以手动获取、用http请求模拟登陆或者用模拟浏览器自动登陆获取cookie。
　　4）爬虫怎么抽取网页的信息？
　　开源爬虫一般都会集成网页抽取工具。主要支持两种规范：CSSSELECTOR和XPATH。至于哪个好，这里不评价。
　　5）爬虫怎么保存网页的信息？
　　有一些爬虫，自带一个模块负责持久化。比如webmagic，有一个模块叫pipeline。通过简单地配置，可以将爬虫抽取到的信息，持久化到文件、数据库等。还有一些爬虫，并没有直接给用户提供数据持久化的模块。比如crawler4j和webcollector。让用户自己在网页处理模块中添加提交数据库的操作。至于使用pipeline这种模块好不好，就和操作数据库使用ORM好不好这个问题类似，取决于你的业务。
　　6）爬虫被网站封了怎么办？
　　爬虫被网站封了，一般用多代理（随机代理）就可以解决。但是这些开源爬虫一般没有直接支持随机代理的切换。所以用户往往都需要自己将获取的代理，放到一个全局数组中，自己写一个代理随机获取（从数组中）的代码。
　　7）网页可以调用爬虫么？
　　爬虫的调用是在Web的服务端调用的，平时怎么用就怎么用，这些爬虫都可以使用。
　　8）爬虫速度怎么样？
　　单机开源爬虫的速度，基本都可以讲本机的网速用到极限。爬虫的速度慢，往往是因为用户把线程数开少了、网速慢，或者在数据持久化时，和数据库的交互速度慢。而这些东西，往往都是用户的机器和二次开发的代码决定的。这些开源爬虫的速度，都很可以。
　　9）明明代码写对了，爬不到数据，是不是爬虫有问题，换个爬虫能解决么？
　　如果代码写对了，又爬不到数据，换其他爬虫也是一样爬不到。遇到这种情况，要么是网站把你封了，要么是你爬的数据是javascript生成的。爬不到数据通过换爬虫是不能解决的。
　　10）哪个爬虫可以判断网站是否爬完、那个爬虫可以根据主题进行爬取？
　　爬虫无法判断网站是否爬完，只能尽可能覆盖。
　　至于根据主题爬取，爬虫之后把内容爬下来才知道是什么主题。所以一般都是整个爬下来，然后再去筛选内容。如果嫌爬的太泛，可以通过限制URL正则等方式，来缩小一下范围。
　　11）哪个爬虫的设计模式和构架比较好？
　　设计模式纯属扯淡。说软件设计模式好的，都是软件开发完，然后总结出几个设计模式。设计模式对软件开发没有指导性作用。用设计模式来设计爬虫，只会使得爬虫的设计更加臃肿。
　　至于构架，开源爬虫目前主要是细节的数据结构的设计，比如爬取线程池、任务队列，这些大家都能控制好。爬虫的业务太简单，谈不上什么构架。
　　所以对于JAVA开源爬虫，我觉得，随便找一个用的顺手的就可以。如果业务复杂，拿哪个爬虫来，都是要经过复杂的二次开发，才可以满足需求。
　　3.3非JAVA爬虫
　　在非JAVA语言编写的爬虫中，有很多优秀的爬虫。这里单独提取出来作为一类，并不是针对爬虫本身的质量进行讨论，而是针对larbin、scrapy这类爬虫，对开发成本的影响。
　　先说python爬虫，python可以用30行代码，完成JAVA50行代码干的任务。python写代码的确快，但是在调试代码的阶段，python代码的调试往往会耗费远远多于编码阶段省下的时间。使用python开发，要保证程序的正确性和稳定性，就需要写更多的测试模块。当然如果爬取规模不大、爬取业务不复杂，使用scrapy这种爬虫也是蛮不错的，可以轻松完成爬取任务。
　　
　　上图是Scrapy的架构图，绿线是数据流向，首先从初始URL开始，Scheduler会将其交给Downloader进行下载，下载之后会交给Spider进行分析，需要保存的数据则会被送到ItemPipeline，那是对数据进行后期处理。另外，在数据流动的通道里还可以安装各种中间件，进行必要的处理。因此在开发爬虫的时候，最好也先规划好各种模块。我的做法是单独规划下载模块，爬行模块，调度模块，数据存储模块。
　　对于C++爬虫来说，学习成本会比较大。而且不能只计算一个人的学习成本，如果软件需要团队开发或者交接，那就是很多人的学习成本了。软件的调试也不是那么容易。
　　还有一些ruby、php的爬虫，这里不多评价。的确有一些非常小型的数据采集任务，用ruby或者php很方便。但是选择这些语言的开源爬虫，一方面要调研一下相关的生态圈，还有就是，这些开源爬虫可能会出一些你搜不到的BUG（用的人少、资料也少）
　　4、反爬虫技术
　　因为搜索引擎的流行，网络爬虫已经成了很普及网络技术，除了专门做搜索的Google，Yahoo，微软，百度以外，几乎每个大型门户网站都有自己的搜索引擎，大大小小叫得出来名字得就几十种，还有各种不知名的几千几万种，对于一个内容型驱动的网站来说，受到网络爬虫的光顾是不可避免的。
　　一些智能的搜索引擎爬虫的爬取频率比较合理，对网站资源消耗比较少，但是很多糟糕的网络爬虫，对网页爬取能力很差，经常并发几十上百个请求循环重复抓取，这种爬虫对中小型网站往往是毁灭性打击，特别是一些缺乏爬虫编写经验的程序员写出来的爬虫破坏力极强，造成的网站访问压力会非常大，会导致网站访问速度缓慢，甚至无法访问。
　　一般网站从三个方面反爬虫：用户请求的Headers，用户行为，网站目录和数据加载方式。前两种比较容易遇到，大多数网站都从这些角度来反爬虫。第三种一些应用ajax的网站会采用，这样增大了爬取的难度。
　　4.1通过Headers反爬虫
　　从用户请求的Headers反爬虫是最常见的反爬虫策略。很多网站都会对Headers的User-Agent进行检测，还有一部分网站会对Referer进行检测（一些资源网站的防盗链就是检测Referer）。如果遇到了这类反爬虫机制，可以直接在爬虫中添加Headers，将浏览器的User-Agent复制到爬虫的Headers中；或者将Referer值修改为目标网站域名。对于检测Headers的反爬虫，在爬虫中修改或者添加Headers就能很好的绕过。
　　[评论：往往容易被忽略，通过对请求的抓包分析，确定referer，在程序中模拟访问请求头中添加]
　　4.2基于用户行为反爬虫
　　还有一部分网站是通过检测用户行为，例如同一IP短时间内多次访问同一页面，或者同一账户短时间内多次进行相同操作。 查看全部

　　java爬虫抓取动态网页(读取不同地址的数据defget_sc_car_info(图记)(组图))
　　java爬虫抓取动态网页里面的每一个二维码，真的像吃了炫迈一样停不下来首先我们把动态网页翻转，可以观察到，网页的二维码全是采用ajax技术自动抓取到的，其实这个ajax抓取方法很简单，我们给定一个url，就可以在指定url请求scrapy-selenium，就可以得到全部的二维码。还要注意的是每次请求其实都是重新请求一次二维码。
　　所以每次只有动态的内容我们才可以获取到，之前列表中的所有内容都是静态的。抓取规律：我们抓取headers是zxingjaw.js；图上标记的是不抓取哪些数据的；获取原始内容参数是：不可读不可读。然后我们就可以写python的get请求这个请求不包含地址，只爬取动态的内容；主要就是demo链接及获取二维码名称的参数，抓取完成之后，我们就可以正常连接浏览器等待浏览器解析识别链接；二维码解析可以用ipython的python.interpreter插件实现；代码中获取每一个二维码有一个id可以直接使用python.interpreter插件来获取动态网页每一个二维码对应的id；#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-#-*-coding:utf-8-*-importrequestsimporttimefromurllib.requestimporturlretrieve#读取不同地址抓取的数据defget_sc_car_info(src,url):#获取每一个二维码，每个都是由';mt=30036&pn=2501&ng=1&t=172054303&cg=1&ic=1'id构成的a=requests.get(src,url).textb=requests.get(src,url).text#解析出来url和idid_d=requests.get(src,url).text#解析出的动态链接对应的idurl_d=requests.get(src,url).text#读取指定的参数data={"id":id_d,"result":none,"cat":none,"segment":none,"min":none,"charset":"utf-8","max":id_d,"eyebrow":none,"href":":5111000","size":none,"ease":none,"page":none,"pos":none,"body":none,"title":none,"align":"_left","too":none,"px":id_d}print(id_d)returnurl_d#获取指定的参数start_addr=":50300000"success_addr=":50300000"url1=get_sc_car_info(src,"sheet1")success_addr=success_addr+"me"success_addr=success_addr+"world"result=。 查看全部

　　java爬虫抓取动态网页(爬取百度百科的历史记录，结果在时隔四个月以后再次遇到的对手)
　　动态页面爬取
　　好久没写爬虫了，今天敲了一个爬虫——爬百度百科的历史记录。时隔四个月再次遇到的对手竟然是动态页面（一开始觉得百度太简单了。），但经过一番努力，还是达到了个人的目的，然后就写了博客作为评论。爪哇
　　1、概念
　　动态页面实际上是相对于静态页面的。面对静态页面时，直接查看响应通常是网页的所有代码，否则，动态页面的响应通常与再次打开动态页面的响应时在网页上看到的不同. Python
　　2、先练练练再练
　　既然我很喜欢练习，我就一言不发地练习，练习会给你真知，多练习你就会明白。混帐
　　目标页面：万科百度百科历史版
　　实现环境：win32
　　版本：python 3.6.2
　　实践目标：获取万科百度百科历史版的历史修改时间，制作图表或csv文件github
　　3、流程说明
　　像所有爬虫一样，我们的第一步是分析网页。由于我们针对的是动态网页，因此我们还需要跟踪 json 文件。
　　工艺：网络
　　一、网页分析
　　二、查询、跟踪json等文件或xhr
　　三、 用于文本匹配
　　四、画图或做csv正则表达式
　　4、工具准备
　　我们需要的库是（所有最新版本）：json
　　1.请求
　　2.回复
　　（以下库对于爬虫来说不是必需的，但它们是我这次需要的）
　　3.matplotlib（用于可视化）
　　4.datetime（准时运行）
　　5.Pandas（python强大的数据处理库）
　　6.os（在系统上运行）
　　（我更偏向于原来的re库，虽然这里使用正则表达式可以解决所有问题）后端
　　你需要知道的：浏览器
　　1.python 语法基础
　　2.正则表达式匹配规则
　　（爬行动物不需要以下内容）
　　3.datetime 一些基本函数
　　4.Matplotlib 可视化操作（虽然这对于非爬虫来说是必须的，但是很多情况下数据可视化会让数据更直观，更容易做出判断）
　　5.pandas库的基本使用（非爬虫必备，但数据分析必备）安全
　　5、网页分析
　　首先，我们打开我们的目标页面→万科百度百科历史版。
　　
　　好像一切正​​常，然后我们查看url，也有前面提到的规则，但是真的一切正常吗？
　　
　　
　　如果把这个页面当成静态页面，肯定就结束了，因为我从一开始就是这样做的，当你查询第一页的代码时，你会发现一切正常，但是当你查询第二页的代码时. 有时你会发现，你在第二页甚至最后一页看到的最后一个代码都是一样的，你觉得这有悖常理吗？
　　6、关注
　　其实不然，这是很正常的事情。很多页面会做成动态的，使用json或者其他文件来传输数据（不准确，而且大多使用java、JavaScript等代码调用ports等），这样比较安全。
　　这时候很多人会选择使用fiddle等第三方软件抓包，比较方便，但是这里笔者比较难。
　　经过一番搜索，我们锁定了几个我们需要的文件和 xhr 文件。
　　
　　很多网页的数据都会隐藏在json中。这可能是一样的吗？当然查了就失败了，所以当我们看到xhr的时候，发现这个很熟悉的字段（虽然大部分都是我熟悉的）
　　
　　显而易见的答案就在这里，只需解释一下
　　获取历史列表，获取历史数据
　　我猜这个东西是万科的quantio语句（不知道这个词是不是拼错了，但是用的比较少，前后牵扯的朋友可能知道）
　　Lemmald，这不就是万科在百度的号码吗？
　　一看就知道是第七页
　　大小显示 25 条消息
　　这个发现很棒，解决了很多问题。
　　7、假装
　　作为爬虫，了解反爬虫套路是非常有必要的。如果你在xhr上进行正常的爬虫，你会发现返回给你的是{error: xxxxx}，这个时候你应该警惕。这证明你的机器人的身份已经被百度看到了，它拒绝给你数据，所以我们需要做一些简单的伪装。前面已经讲过改头文件了，这次我会多讲。
　　1.headers 假装服务器使用它来确定您正在使用的浏览器。当出现这种情况时，服务器会认为这是来自浏览器的正常请求。
　　2.Referer：浏览器使用它来确定您从哪个网页跳转。
　　3.ip假装，这个只要建好ip池就没有问题了，建议去西刺代理检查一些需要的
　　4.Cookie 假装服务器使用 cookie 来识别您当前的状态。例如，如果您已经登录，或者其他什么，每次您请求服务器时，cookie 都会更新。
　　最常用的就是上面那几个了，从上到下越来越难整。面对百度，仅仅改变headers显然是不够的，所以我添加了Referer和cookie代码（关键是两个月）。之前创建的IP池已经废掉了，懒得整）。
　　好了，到这里我们发现可以正常获取数据了。
　　8、文本匹配
　　不得不说，在解决了以上问题之后，文本匹配就变成了最简单的事情。
　　
　　其实这是一种类似字典的格式，但是作者懒得想了，决定用一个简单粗暴的正则表达式。
　　9、转换时间戳
　　这时候我们就会发现，creattime给出的时间到底是什么鬼？
　　但是如果你仔细想想，你会发现这是一个时间戳
　　python中的时间戳：从1970年1月1日凌晨12:00到今天的秒数
　　是不是很破？
　　幸运的是，解决这个问题只需要几段简短的代码
　　
　　输入时间戳，好了，问题解决了。
　　10、绘图和csv
　　图片
　　
　　CSV
　　
　　11、总结和代码
　　这次感觉爬虫就好了。两个多月后想起来也不容易。写这个博客纯粹是一个评论。至于怎么做图和怎么做csv的原因，我可以说博主是不是突然不想写了？
　　以下是代码：（注：博主懒得写评论了，看不懂可以评论提问，谢谢） 查看全部

　　java爬虫抓取动态网页(网络爬虫的基本介绍和使用方法介绍-苏州安嘉
)
　　一、网络爬虫基本介绍1.什么是网络爬虫
　　网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在社区中，更常称为网页追逐者）是一种程序或脚本，它根据一定的规则自动从万维网上爬取信息。其他不太常用的名称是 ant、autoindex、emulator 或 worm。
　　2. 常见问题
　　爬虫可以爬取ajax信息吗？
　　网页上有一些异步加载的数据。爬取数据有两种方式：使用模拟浏览器，或者分析ajax的http请求，自己生成ajax请求的url，获取返回的数据。如果你自己生成ajax请求，那么使用开源爬虫有什么意义呢？其实就是利用开源爬虫的线程池和URL管理功能（比如断点爬取）。
　　如果我已经可以生成我需要的ajax请求（列表），我该如何使用这些爬虫来爬取这些请求呢？
　　爬虫往往被设计成广度遍历或深度遍历的方式来遍历静态或动态页面。爬取ajax信息属于深网（deep web）的范畴，虽然大部分爬虫并不直接支持。但它也可以通过某些方式完成。例如，WebCollector 使用广度遍历来遍历 网站。爬虫的第一轮爬取就是爬取种子集（seeds）中的所有url。简单来说就是将生成的ajax请求作为种子，放入爬虫中。使用爬虫对这些种子进行深度为 1 的广度遍历（默认为广度遍历）。
　　爬虫是否支持多线程，爬虫是否可以使用代理，爬虫是否可以爬取重复数据，爬虫是否可以爬取JS生成的信息？
　　js生成的信息能否被爬取与爬虫本身关系不大。爬虫主要负责遍历网站和下载页面。爬取js产生的信息与网页信息提取模块有关，往往需要通过模拟浏览器（htmlunit、selenium）来完成。这些模拟浏览器通常需要花费大量时间来处理一个页面。因此，一种策略是利用这些爬虫遍历网站，当遇到需要解析的页面时，将网页的相关信息提交给模拟浏览器，完成对JS生成信息的提取。
　　爬虫是如何保存网页信息的？
　　有一些爬虫带有一个负责持久性的模块。例如，webmagic 有一个名为 pipeline 的模块。通过简单的配置，爬虫提取的信息可以持久化到文件、数据库等。还有一些爬虫不直接为用户提供数据持久化模块。比如 crawler4j 和 webcollector。让用户在网页处理模块中添加提交数据库的操作。至于用管道模块好不好，就类似于用ORM操作数据库好不好的问题，看你的业务。
　　爬虫如何爬取待登录的网站？
　　这些开源爬虫都支持在爬取时指定cookies，而模拟登录主要依赖cookies。至于如何获取cookies，就不是爬虫管理的问题了。您可以手动获取cookies，使用http请求模拟登录，或者使用模拟浏览器自动登录。
　　爬虫如何从网页中提取信息？
　　开源爬虫一般会集成网页提取工具。主要支持两种规范：CSS SELECTOR 和 XPATH。至于哪个更好，我这里就不评论了。
　　明明代码写对了，但是数据爬不进去。爬虫有问题吗？另一个爬虫可以解决吗？
　　如果代码写得正确，无法爬取数据，其他爬虫也将无法爬取。在这种情况下，要么是 网站 阻止了您，要么您抓取的数据是由 javascript 生成的。如果无法爬取数据，则无法通过更改爬虫来解决。
　　履带速度如何？
　　单机开源爬虫的速度基本可以用到本地网速的极限。爬虫速度慢往往是因为用户减少了线程数，网速慢，或者数据持久化时与数据库的交互慢。而这些东西往往是由用户的机器和二次开发的代码决定的。
　　爬虫被网站拦截了怎么办？
　　爬虫被网站阻塞，可以通过使用多个代理（随机代理）来解决。但是这些开源爬虫一般不直接支持随机代理IP的切换。
　　二、java常用爬虫框架介绍1.Apache Nutch
　　(1）分布式支持：是
　　（2）扩展性：中等。Apache Nutch 不是一个高度可扩展的爬虫，它是专门为搜索引擎定制的网络爬虫。Apache Nutch 虽然有强大的插件机制，但它是自定义插件无法修改爬虫的遍历算法、去重算法和爬取过程。
　　（3）适用性：Apache Nutch是为搜索引擎定制的爬虫，有一套适合搜索引擎的URL维护机制（包括URL去重、网页更新等），但该机制不适用于当前大部分是精细化提取业务（即结构化数据采集）。
　　(4）易上手：难。用户需要熟悉网络爬虫原理、hadoop开发基础和linux shell，需要熟悉Apache Ant
　　2. 网络采集器
　　(1）可扩展性：强
　　(2）适用性：WebCollector适用于精准提取业务。
　　(3）容易上手：容易
　　3. 网络魔术
　　(1）分布式支持：否
　　(2）可扩展性：强
　　(3）适用性：WebMagic适用于精准提取业务。
　　(4）容易上手：容易。
　　4. 爬虫4j
　　(1） 分布式支持：否
　　（2）可扩展性：低。Crawler4j其实是一个单机版的垂直爬虫，它的遍历算法是泛爬的算法。虽然可以加一些限制，但还是不能满足目前的大部分需求提取业务 另外Crawler4j没有提供自定义http请求的接口，所以Crawler4j不适合爬取需要自定义http请求的服务（如模拟登录、多代理切换）。
　　(3）容易上手：容易
　　三、WebCollector实战1.WebCollector与传统网络爬虫的区别
　　传统的网络爬虫倾向于下载整个站点，目的是将网站内容原封不动地下载到本地，最小的数据单位是单个网页或文件。而WebCollector可以通过设置爬取策略采集进行定向，可以提取网页中的结构化信息。
　　2. WebCollector 与 HttpClient 和 Jsoup 的区别
　　WebCollector是爬虫框架，HttpClient是Http请求组件，Jsoup是网页解析器（内置Http请求功能）。
　　一些程序员通过单线程中的迭代或递归方法调用 HttpClient 和 Jsoup 获取数据 采集。虽然这样也能完成任务，但存在两大问题：
　　(1）单线程速度慢，多线程爬虫比单线程爬虫快很多。
　　（2）需要自己编写任务维护机制，该机制包括URL去重、断点爬取（即异常中断处理）等功能。
　　WebCollector 框架带有多线程和 URL 维护。用户在编写爬虫时不需要考虑线程池、URL去重和断点爬取。
　　3. WebCollector 可以处理的量级
　　WebCollector目前有单机版和Hadoop版（WebCollector-Hadoop）。单机版可以处理上千万的URL，对于大部分精细的数据采集任务来说已经足够了。WebCollector-Hadoop 可以处理的数量级高于独立版本，具体取决于集群的大小。
　　4. WebCollector 的遍历
　　WebCollector采用粗略的广度遍历，但这里的遍历与网站的拓扑树结构无关，用户无需关心遍历方式。
　　网络爬虫在访问页面时会从页面中探索新的 URL 并继续爬取。WebCollector 提供了两种机制来探索新的 URL，自动解析和手动解析。
　　5. 代码实战
　　maven 引入依赖
　　   
        
            cn.edu.hfut.dmic.webcollector
            WebCollector
            2.73-alpha
        
    
　　自动解析
　　import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.model.CrawlDatums;import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.model.Page;import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.plugin.berkeley.BreadthCrawler;public class AutoNewsCrawler extends BreadthCrawler {    public AutoNewsCrawler(String crawlPath, boolean autoParse) {        super(crawlPath, autoParse);        this.addSeed("http://news.hfut.edu.cn/list-1-1.html");//种子页面，起始页面
        //正则规则设置 寻找符合http://news.hfut.edu.cn/show-xxxxxxhtml的url
        this.addRegex("http://news.hfut.edu.cn/show-.*html");        this.addRegex("-.*\\.(jpg|png|gif).*");        //不要爬取包含 #的URL
        this.addRegex("-.*#.*");
        setThreads(50);//线程数
        getConf().setTopN(100);//设置每次迭代中爬取数量的上限
            //设置是否为断点爬取，如果设置为false，任务启动前会清空历史数据。
            //如果设置为true，会在已有crawlPath(构造函数的第一个参数)的基础上继
            //续爬取。对于耗时较长的任务，很可能需要中途中断爬虫，也有可能遇到
            //死机、断电等异常情况，使用断点爬取模式，可以保证爬虫不受这些因素
            //的影响，爬虫可以在人为中断、死机、断电等情况出现后，继续以前的任务
            //进行爬取。断点爬取默认为false*///        setResumable(true);
    }    /*
        visit函数定制访问每个页面时所需进行的操作
    */
    @Override
    public void visit(Page page, CrawlDatums next) {
        String url = page.url();        //如果页面地址如何我们要求
        if (page.matchUrl("http://news.hfut.edu.cn/show-.*html")) {
            String title = page.select("div[id=Article]>h2").first().text();//获取url标题
            String content = page.selectText("div#artibody");
            System.out.println("URL:\n" + url);//地址
            System.out.println("title:\n" + title);//标题
            System.out.println("content:\n" + content);//内容
                        /*如果你想添加新的爬取任务，可以向next中添加爬取任务，
               这就是上文中提到的手动解析*/
            /*WebCollector会自动去掉重复的任务(通过任务的key，默认是URL)，
              因此在编写爬虫时不需要考虑去重问题，加入重复的URL不会导致重复爬取*/
            /*如果autoParse是true(构造函数的第二个参数)，爬虫会自动抽取网页中符合正则规则的URL，
              作为后续任务，当然，爬虫会去掉重复的URL，不会爬取历史中爬取过的URL。
              autoParse为true即开启自动解析机制*/
            //next.add("http://xxxxxx.com");
        }
    }    public static void main(String[] args) throws Exception {
        AutoNewsCrawler crawler = new AutoNewsCrawler("crawl", true);
        crawler.start(4);//启动爬虫
    }
}
　　运行访问如下所示：
　　
　　手动解析
<p>import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.model.CrawlDatums;import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.model.Page;import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.plugin.berkeley.BreadthCrawler;public class ManualNewsCrawler extends BreadthCrawler {    public ManualNewsCrawler(String crawlPath, boolean autoParse) {        super(crawlPath, autoParse);        /*add 10 start pages and set their type to "list"
          "list" is not a reserved word, you can use other string instead
         */
        for(int i = 1; i  查看全部