小白学爬虫-进阶-获取动态数据(二)
　　写在前面的话
　　上节我们提到了网页动态数据的获取，介绍了通过分析 Ajax 请求，找到相应的接口进行抓取数据的方法。
　　如果还不是很了解的话，可以再复习一下上节的方法：
　　这节我们介绍如何通过 selenium 模拟浏览器进行数据获取。
　　先来看一个例子，也是我以前做项目中的一部分内容。
　　当你在搜狗搜索直接输入你的手机号码，你猜会出现什么？
　　正常情况下应该是你的手机号码+运营商+归属地。
　　但是可能会有一部分人会多一个标记，类似这种：
　　为什么会有着这种标记呢？
　　第一种情况是别人使用过这种软件对你进行了标记，俗称的人工打标签。
　　第二种就是软件根据相应的算法进行标记，对你自动打了标签。
　　咳咳，扯远了。
　　那既然有这种标签，如果有一批用户号码，我们想要它的这种标记，可以爬下来吗？
　　大胆尝试
　　我们直接在浏览器上调出开发者工具，查看源码
　　可以看到网页上的内容是这样的：
　　其中，h4标签中有号码归属地和运营商信息，p标签中有号码标记信息。
　　当然，这是我们直接在网页上查看源码看到的内容，但是不要忘了我们上节提到的动态数据。
　　随便猜猜
　　小一我猜数据会这样显示：
　　对于这个网页来说，第一种也太简单了吧。
　　如果真的网页这样写，数据获取这么简单，可能第二天程序员就会被祭天了。
　　不过，对于想要获取数据的我们来说，这也，太香了吧！
　　猜归猜，香归香，我们实际来看一下是什么样的
　　还是熟悉的代码，还是熟悉的味道
　　# 设置爬虫头部<br />headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36'}<br /># 直接爬取页面内容<br />response = requests.get(url=url, headers=headers)<br />response.encoding = 'utf-8'<br />
　　复制好我们在浏览器中的 url ，然后运行上面的代码，看看我们能拿到什么数据
　　只截取我们需要的一部分源码
　　可以发现，源码中的 h4标签和 p标签都是空的。
　　并没有像我们在网页中看到的那样。
　　深入探索
　　那么，是不是表示我们获取到的源码中没有这些数据？
　　我们继续在源码中找一下，可以发现：
　　在源码中存在我们需要的标记数据，但是数据是在 js 中放着。
　　到这里，是不是恍然大悟：
　　我们通过查询数据的接口，输入我们的查询 url，结果服务器返回的是并不是一个规整的 json 数据。
　　而是一串 html + js 的代码，其中我们需要的数据是放在 js 中，而 html 中数据是空的。
　　
　　获取数据
　　既然已经在源码中获取到了数据，尽管它在 js 中，但是我们还是可以把它拿出来，无非就是复杂一些。
　　说到这，有没有想起我们在爬租房数据的时候，经纬度数据在哪吗？
　　没错，也在 js 中，当时我们是通过正则表达式直接对内容解析。
　　那我们可以用同样的方法去获取今天的数据：
　　# 获取到 script定义数据<br />location_str = response.text[re.search(r'(18139, "10001001")+', response.text).span()[0]:<br />re.search(r'()+', response.text).span()[0]-27]<br /># 去掉多余字符并进行分割<br />str_arr = location_str.replace('"', '').replace("'", '').split(',')<br /># 确定需要的数据<br />number = str_arr[5]<br />tag = str_arr[6][8:-2]<br />number_detail = str_arr[9:12]<br /># 输出<br />print(number, number_detail, tag)<br />
　　看一下输出的内容：
　　# 输出结果，电话号码已手动处理<br />1333****443 ['广东', '深圳', '中国电信'] 快递外卖<br />
　　可以正常获取，没有问题。
　　但，有没有感觉这种方法会稍微麻烦一点，万一下次网页内容多了一个标点符号我们是不是就歇菜了？
　　也确实是这样，正则表达式并不会像 Beautifulsoup 那样可以针对每个标签进行解析。
　　那，有没有可以把 js 中的内容也显示在网页上，然后进行解析呢？
　　成功的另一种方法
　　知道问题，那当然就会有解决方法。
　　通过 selenium 模拟浏览器访问，在页面加载完成之后拿到所有的网页源码。
　　也就是说我们拿到的网页源代码是网页渲染结束之后的，这样的话，它页面长什么样我们就能拿到什么内容。
　　selenium 是什么？
　　先看介绍：
　　selenium 是一个用于 Web 应用程序测试的工具。
　　selenium 测试直接在浏览器中运行，就像真实用户所做的一样。
　　Selenium 测试可以在 Windows、Linux 和 Macintosh上的 Internet Explorer、Edge、Safari、Chrome和 Firefox 中运行。
　　其中有一点对于我们爬虫来说很重要：
　　selenium 框架底层使用 JavaScript 模拟真实用户对浏览器进行操作。
　　测试脚本执行时，浏览器自动按照脚本代码做出点击，输入，打开，验证等操作，就像真实用户所做的一样，从终端用户的角度测试应用程序。
　　也就是说， selenium 可以模拟我们的正常浏览器操作，更使得我们的爬虫可见即可爬
　　下面一起来看一些如何使用 selenium 进行爬虫：
　　安装 selenium
　　和安装其他 Python 模块一样，直接 pip install selenium 就行了
　　当出现 successful 表示安装成功
　　下载相应的浏览器驱动
　　selenium 支持 IE、Chrome、Firxfox 等多款浏览器
　　下载之前，先看一张谷歌浏览器对应的驱动表
　　只列举了部分，如果上面没有你的 Chrome版本，那应该就是你的版本太旧了，快快更新！
　　怎么看自己的 Chrome 浏览器版本号？
　　打开-->谷歌-->右上角-->帮助-->关于
　　找到版本号之后，对应下载自己的版本驱动
　　列两个下载速度比较快的源，大家参考下载：
　　
　　安装，配置
　　这里有两种方法，我目前在用第一种
　　解压驱动到本地，然后在代码调用的时候，设置驱动路径即可；
　　解压驱动到本地，添加可执行文件路径到环境变量中，代码中直接调用。
　　根据个人喜好选择吧，只要你的驱动和浏览器能对的上，就没有问题
　　使用selenium
　　导入相应模块
　　from selenium import webdriver<br />
　　运行一下代码进行测试：
　　browser = webdriver.Chrome(executable_path="D:\software\install\chromedriver_win32\chromedriver.exe")<br />browser.get(url)<br />
　　其中，后面的 executable_path 就是你解压之后的路径，这里你需要修改成自己的。
　　查看网页源码：
　　# 输出网页源码<br />content = browser.page_source<br />
　　使用 Beautifulsoup 进行网页解析
　　# 网页解析开始<br />soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')<br />
　　到这里了，熟不熟悉？
　　这不就是前两个小节中我们频繁的使用 Beautifulsoup 进行网页解析吗？
　　看一下我们通过 selenium 获取到的数据：
　　# 解析 js获取到的数据<br />133****4443 ['广东', '深圳', '中国电信'] 快递外卖<br /># 通过 selenium 获取到的数据<br />133****4443 广东深圳中国电信 快递外卖<br />
　　结果基本没差别，都可以获取到想要的结果。
　　相对而言，在网页的解析、爬虫流程上，通过 selenium 会更直观一些，毕竟可见即可爬。
　　总结一下
　　对于动态数据，我们介绍了一种更直观、更简单的方法去获取。
　　通过安装 selenuim、下载安装浏览器驱动，设置驱动到编译环境中，利用 selenium 获取网页渲染后的源码，通过 Beautifulsoup 进行源码解析。
　　扯个题外话：对于 selenium 的使用，网上褒贬不一。
　　小一觉得：对于专注于爬虫技术的同学，可能 selenium 不是最好的选择，毕竟效率不高。但对于只是想获取数据、不追求效率的同学，多一门技能也不是坏事。
　　源码获取
　　这节源码基本都在文章中出现了，我也会更新在 GitHub上。
　　后台回复加群进入数据分析交流群（欢迎加群）
　　写在后面的话
　　我在几天前就换了引导语，由原来的没有灵魂的搬砖者到现在的要做一个无可替代的人。
　　新的一年，已经开始了，一定要默默为自己加油喔！
　　做一个无可替代的人！！
　　Python系列
　　Python系列会持续更新，从基础入门到进阶技巧，从编程语法到项目实战。若您在阅读的过程中发现文章存在错误，烦请指正，非常感谢；若您在阅读的过程中能有所收获，欢迎一起分享交流。
　　如果你也想和我一起学习Python，关注我吧！
　　学习Python，我们不只是说说而已
　　End
　　如果对你有用，就点个在看吧 查看全部

　　js爬虫抓取网页数据图片返回到chrome，然后客户端播放视频
　　js爬虫抓取网页数据图片返回到chrome，然后客户端播放视频，在web浏览器上播放，
　　不知道你说的是不是这个：
　　github-leejingmao/jquery-image:jqueryimageviewerdocument
　　
　　jquery抓取网页抓取图片代码拼接
　　image.play()
　　javascript是单线程的，你只能通过settimeout去往窗口里转一圈，然后focus显示图片。但nodejs的image.play函数是多线程的，可以一边爬，一边给窗口返回数据。
　　
　　express吧在express里面实现图片抓取，然后让image.play()方法起作用。
　　对于不同的网站，图片可能会有微妙的不同，不能用一种方法去达到你想要的效果，根据不同的网站特性而定吧。比如豆瓣电影类型比较多，用js抓包看tag数量的规律，可以用到图片抓取的相关技术和方法。多去看看node.js+redis异步队列。
　　基本思路图片中是否包含元素，如是则去判断他是否包含在页面里的相应的子节点。然后分析该节点对应的标签，将符合标签的图片直接放入到其中。
　　代码：functionimages(){returnnewpromise(resolve=>{varfoo=$("#img'");varbar=$("#img");varfoobj=newredis({key:"img",value:"1",list:[{items:[{id:1,name:"img",version:"1",score:1},{id:2,name:"img",version:"2",score:1},{id:3,name:"img",version:"3",score:1},{id:4,name:"img",version:"4",score:1},{id:5,name:"img",version:"5",score:1},{id:6,name:"img",version:"6",score:1},{id:7,name:"img",version:"7",score:1},{id:8,name:"img",version:"8",score:1},{id:9,name:"img",version:"9",score:1},{id:10,name:"img",version:"10",score:1},{id:11,name:"img",version:"11",score:1},{id:12,name:"img",version:"12",score:1},{id:13,name:"img",version:"13",score:1},{id:14,name:"img",version:"14",score:1},{id:15,name:"img",version:"15",score:1},{id:16,name:"img",version:"16",score:1},{id:17,name:"img",version:"17",score:1},{id:18,name:"img",version:"19",score:1},{i。 查看全部

　　js爬虫抓取网页数据相对来说还是比较简单的？
　　js爬虫抓取网页数据相对来说还是比较简单的，当然实现条件是电脑要装好浏览器，对于很多新手来说，接触爬虫一般会先从微信公众号中获取数据，而小鹅通上有一个电商开放平台的课程，每一个知识付费平台都有对应平台需要的数据，老师可以把这些课程上传上去，最后你学完以后也可以获取其中的课程数据，对于知识付费的平台来说课程数据并不多，只需要爬取公众号文章中的课程数据即可，目前这个课程暂时只有这个课程，微信公众号后台里面有标题，发布日期，作者信息，上传课程视频，然后对于小鹅通后台可以获取课程分类，课程首页，课程试听等等，这样就获取到了所有电商类课程，当然也有其他电商类的数据抓取方法。
　　
　　有一些公众号，一周更新一次，上面有每天的课程信息或者邀请码，
　　谢邀，接到邀请的我很茫然，你看错题目了吧，是说，做电商网站吧，就说几点，知识付费平台一般公众号上都有，在上面发布一些免费的课程，邀请码，当然公众号跟各个平台，要在一起，
　　
　　在线学习？如果做这种课程平台的，一定要注意规范，我是在海鸟窝平台上买的课程，
　　谢邀，公众号上可以获取知识商城上的教程之类的资源，本人也刚刚开始准备做这种类型的网站， 查看全部

　　初探实验//准备环境(组图)抓取网页数据实验
　　
　　js爬虫抓取网页数据实验其实就是判断页面每一条数据的发布方为哪个class为webcookie的url为//某个网页：对于采集到的每一个链接，判断哪个class是webcookie的url为//，直接将正则表达式中的指定的东西通过正则表达式转换为文本格式，然后在客户端拿到这个文本，以及发布方唯一的id，在这个基础上分析字符串的含义即可。
　　
　　实验背景（作者参考）该作者是一个基础抓取的初学者，其爬虫入门的教程或者爬虫实战的技巧都是如此，其中第一个爬虫实验，介绍了抓取交互响应的案例，要实现，对于写代码的态度相当端正，对细节要求很高，而且善于发现更高效的抓取方式，每个细节都是要求完美，只有满足一定的抽象能力才能写出高效率的代码。另外多半介绍的是后端的抓取方式，这个方式，并不需要懂coding，只需要懂http协议即可。
　　初探实验//准备环境curl：链接为localhost:6000/user/document/data?useraddress=mypassword&usercode=200&ssl_check_code=5882&ssl_status=sp2zwfx_lv0&ssl_type=ssl&connection_type=text/x-post-ssl/over-ssl&params=ssliteral%3azhp610%7d%7ddws2xu0%7d%4c%e4%b8%ad%e8%80%86%e4%bb%af%e4%ba%b8%e5%8f%8b%e4%b8%ad%e8%af%88&selector_id=&sign=5525905&page=20&front_login=2&force=1&force_initiative_id=&sign=4&_ttfd=wgw0j1_now&cset_id=&cset_input_id=baiduforminfoset&_cset_item_id=word_size&_cset_item_username=\s+chongzubei/web_shortcut_wp3b6hlwyirbk%3d%3d&bbs_id=ec09f5280d3df6213bf83b4f3f901d0b5e1583d34561&fm_id=e30a1987ce960b005cb8fb99c77f&_api_useragent=wenkundiaozhixin_ai#rd|gcc-ffuck_for_you安装python：pip3installjupyterlabgitclone-library\--user'''--prefix'''importjupyterlabprint(jupyterlab.__version__)#查看python的版本#查看python的版本#查看python的版本importjupyterlab.__version__#推断爬虫的版本selenium=jupyterlab.jupyter(cmd="python3")#python3代码#注意我们是用pyth。 查看全部

　　淘宝网搜索什么产品好？js爬虫来生成网页代码
　　js爬虫抓取网页数据，分页抓取，各个页面节点，抓取html之后的dom来生成网页代码。反爬虫技术，分布式爬虫，预编译技术，通信机制等技术，简单的说就是从你抓取html代码开始后，根据你的判断，去反爬你的代码。这些都是后话了，可以看看我对你这个问题的回答。淘宝网搜索什么产品好？本人小白，想用一个月自学python，学完之后能找到一份相关工作吗？。
　　
　　首先是技术层面，是解决如何抓取多个网站并自动分页。然后是资源层面，需要掌握一种或多种爬虫工具。最后是市场层面，主要是要找到一个开放的平台，这个平台接入爬虫可能很简单，也可能很麻烦。
　　分页的问题，楼上说了很多，虽然，本人没有从事过对分页的爬取。我的看法是能抓的网站分页都抓，爬得少可以不抓分页。当然，还要考虑网站的seo问题，多些权重高的都抓，至于反爬虫，爬的量不多的，或者要刷的，再说吧，否则你爬取的内容别人都能偷窥到，就没意思了。
　　
　　想在网上找个比较简单容易操作的，就算你对爬虫比较懂，工作时用到的东西，相信我，能学会requests，python就不多，是不复杂的。
　　抓都抓不到，
　　其实说白了就是个大小写分词算法跟python语言有点关系， 查看全部

　　02技能之谷歌Chrome爬虫 ｜数据爬取及可视化系列
　　上期我们研究了。
　　今天更新一篇《数据爬取及可视化系列》的技能相关的文章：爬虫技能。
　　前阵子研究了nodejs爬虫相关的内容，发现最好用的还是casperjs，一个基于Phantom JS的库。
　　Phantom JS是一个服务器端的API 的 WebKit。就是提供一个浏览器环境的命令行接口，你可以把它看作一个“虚拟浏览器”，除了不能浏览，其他与正常浏览器一样。它的内核是V8引擎，不提供图形界面，只能在命令行下使用，我们可以用它完成一些特殊的用途。
　　用casperjs做爬虫要编程呢。有点麻烦。
　　有没有更简单的方式呢？？？其实有的。
　　对于单页面的数据抓取，我建议直接采用谷歌浏览器的控制台来获取数据就行啦～简单又好用，今天分享下这一技巧。
　　基本步骤
　　通过谷歌浏览器访问目标网页
　　获取想要截取的数据的标签
　　得到标签的id或者class
　　谷歌浏览器控制台输入javascript代码
　　实例1
　　目标：获取百度搜索的标题内容
　　1. 打开，
　　搜索：自在园freeGarden，结果如下图
　　2.我想把这些标题的本文内容都截取下来，可以右击标题，然后选择“审查元素”，在弹出的窗体中，查看标题是属于哪个html标签的。
　　附一张动图的教程：
　　
　　3.发现原来是class为t的h3标签包含了这一标题内容
　　4.那么，我们可以通过innerText获取标签内的文本内容。
　　在console中输入：
　　$('.t').each(function(i,e){
　　console.log(e.innerText)
　　});
　　这一页的标题都获取出来啦，下图，然后拷贝出来就行了～
　　如果，想获取其他信息，可以通过修改类名t和innerText为其他的命令，获取诸如评价数量、链接地址等。
　　比如把.t改成.f3
　　$('.f13').each(function(i,e){
　　console.log(e.innerText)
　　})
　　把链接跟评价都获取出来了。
　　实例2
　　目标：获取搜狗搜索出来的微信公众号id
　　比如我搜索了一下大数据
　　想把这一页的微信号给保存下来，通过审查元素，找到微信号所在的html标签，控制台输入以下代码：
　　$('.txt-box').each(function(){
　　console.log($(this).children().first().next().text())
　　
　　})
　　结果，如下：
　　实例3
　　目标：获取中国知网的搜索结果
　　写论文的时候，用知网搜索出来的结果，以前我是一个个去复制黏贴保存下来的。现在利用谷歌浏览器，可以把标题、作者等信息保存下来，方便整理。
　　通过审查元素，知道搜索的结果是保存在iframe里的。
　　于是，编写了以下的代码
　　var articles=[]; $(window.frames["iframeResult"].document).find('.fz14').each(function(){ $(this).children().first().remove(); var zz=$(this).parent().next(); var title=$(this).text(); var ly=zz.next(); var date=ly.next(); var sj=date.next(); articles.push({ "作者": zz.text().replace(/\s{1,}|\n/g,''), "标题": title, "来源": ly.text().replace(/\s{1,}|\n/g,''), "发表日期": date.text().replace(/\s{1,}|\n/g,''), "数据库": sj.text().replace(/\s{1,}|\n/g,'') });});console.log(JSON.stringify(articles))
　　这边不一一解释代码啦，有兴趣可以google一下，深入学习。
　　结果，如下图
　　没有缩进不够美观，不要紧，拷贝出来，
　　打开
　　粘贴，点击校验，结果如下图
　　拷贝出来，存到文本里就行啦～
　　关于，谷歌浏览器爬取数据的其他应用方式，大家可以发挥脑洞～
　　有问题可以留言哈
　　设计+科技=
　　自在园O设计Mix科技实验室。
　　长按识别二维码即可获取更多～ 查看全部

　　js爬虫抓取网页数据？本人用浏览器抓取，两分钟的事
　　js爬虫抓取网页数据？
　　本人用浏览器抓取，两分钟的事。python:youcanrun,frame,saveme,andsetofficeworkfromhome.其他人抓取可能耗时久一点，不过总是可以搞定的。
　　统计，例如抛硬币得到50%的概率。
　　openrowseta,com,pythongui，
　　
　　所有功能都有,不支持git版本控制
　　微博数据爬虫
　　keso在2013年就已经收集了国内创业、投资的4000多份融资信息了，
　　如果有使用processon的场景，
　　短时间内完成，
　　
　　什么博客发多少篇文章也还有下限是不是？-慕容安的回答怎么把excel表格里面的信息，
　　excel里面有个功能叫“插入空表”
　　ppt学习每个知识点快速搞定excel,ppt其实我一直觉得把你要爬的数据，
　　也许可以使用wind或者券商excel表格数据库试试？看图说话，采取的方法：通过python爬取通过python爬取spyder实际可以输出清单比如？这里有python爬取研发人员绩效评价。要快，有效。
　　推荐一个网站，quantmod相比于其他通过requests或者beautifulsoup等抓取，quantmod完成网页爬取并不麻烦， 查看全部

　　js爬虫抓取网页数据实战（一）：爬虫框架选择与云豹云爬虫源码
　　
　　js爬虫抓取网页数据实战（一）：爬虫框架选择与云豹云爬虫源码#根据ajax的调用模式来判断数据的抓取模式,实现get或者post功能#输入网址搜索search，若网址已经存在则直接返回给用户#获取文章头部的图片地址get/image/13967488.jpg#输入网址搜索headers，判断不同的爬虫工具获取数据的headers格式#爬虫框架选择isapiserverpicker#引擎的使用云豹网页搜索依赖于云豹云爬虫。
　　
　　#为了方便大家快速上手抓取网页，此教程将要求用户注册云豹云爬虫。首先给出云豹爬虫的地址：'ztysp2013_云豹`/$(zcksp2013_云豹)'#教程将引导用户注册并手动获取配置文件info.module.register('ztysp2013_云豹',function(url){varzcksp2013_spider=newisapiserverpicker({url:url,});//获取单网页接口及数据类型//获取单网页接口varzcksp2013_page=newisapiserverpicker({url:url,proxy:false,cors(){//获取cors接口，为了方便传入api地址，将要求server创建本地的一个cors代理接口，每次请求api接口都会重定向https（反向代理的请求api返回报文格式https对应的报文），即会开启代理服务，否则需要额外设置https（appstore抓取）//对单网页server的代理//获取数据类型data={path:'',//htmlpath//url地址//上传地址//接口文件(page.image)//配置文件}});//配置完毕开启httpsvarzcksp2013_https=newisapiserverpicker({url:url,https:'',});//传入爬虫文件(page.image)//配置文件我们用云豹管理界面中的apigenerator中获取#云豹云爬虫apidefurls(ins){varjq=newimqdatafunction({el:'#',ins:ins});//获取元素类型、大小，以及数据类型，el字段为列表型变量,可以省略jq.setitem(ins,json({path:'/image/13967488.jpg',matches:["/text.jpg"]}));}//可以直接在云豹管理界面中获取。
　　值得一提的是xhr还可以将接口请求内容直接调用，返回json()。//访问并且编写接口数据类型//获取普通图片数据data['page.image']=jq.getitem('text',function(json){data[json["length"]]=json.length;//获取大小console.log(json["path"]);//输出text,获取缩略图text.jpgapigenerator中urls(ins)执行结果如下。 查看全部

　　js爬虫抓取网页数据，如何实现跟我学如何学习
　　js爬虫抓取网页数据，一般来说是有一些方法的，比如如何获取网页源代码获取网页源代码是一个js的过程，这个需要一些基础js语言和html基础知识。(重点学习javascript)好了，抓取代码如下;百度有一个源代码下载工具的，
　　方法其实也很简单，多读一些书就可以了，或者在一些开源代码平台，比如github上面申请一个爬虫账号或者你自己的一个链接，就可以在短时间之内爬取各种站点的简历内容了，当然，并不会有多少量。
　　多读书
　　首先，遇到这种事情，问度娘是最好的，直接把问题丢给度娘，网上有很多比你答的好的答案可以看到，你的问题很可能是百度给你提出的，而不是知乎上面告诉你的，这是一个老生常谈的问题，大概多数回答网友都是这样答。其次，这种事情没有必要在知乎上面提问，毕竟知乎回答问题的人多，问题提出的也多，可是很多问题都一样，所以多方面收集整理，学到大概知识就好了。
　　javascript的话百度百科里有，
　　论input&#39;text&#39;&#39;&#39;这种文本分割选区是如何实现的
　　跟我学如何学习
　　我只想问...你遇到过哪些实际的事情让你的前端技术能越用越好？ 查看全部

　　爬虫抓取模块介绍及实战
　　皮卡丘联合爬虫业界大牛FastGets整理，介绍python爬虫基础知识、大牛多年反爬经验，有难度网站抓取实战、爬虫系统架构设计、安卓app逆向分析。帮助小白入门，初级工程师成为资深工程师，大神回顾。大家有任何问题可留言交流，欢迎转发分享。
　　爬虫简单来讲，就是将网页下载下来，解析并提取我们所需要的信息，然后将这些信息存入数据库。
　　这篇文章主要介绍怎么将网页下载下来。我们使用36kr新闻抓取作为例子，网址为。
　　一、使用谷歌浏览器Chrome进行抓包分析
　　1. 使用谷歌浏览器打开这个网址，可以看到最新文章的列表。打开开发者工具，如下图。
　　2. 刷新这个文章列表页面，然后查看开发者工具network里面的信息，里面的信息比较多，因为html页面刚开始一般会加载js和css文件，我们不去管这些。我们抓取的是文本信息，所有我们一般查看type类型为docment和xhr的。docment类型一般的返回结果是html源码，xhr请求的返回结果一般是json格式。如下图。
　　3. 皮卡丘查看了docment类型和xhr类型的请求返回的数据，发现是这条请求的返回结果。我们知道这条请求的返回结果即是网页源码，我们点击鼠标右键，点击显示网页源码，如下图，可以看到我们要的数据在js代码的props这个变量里面。
　　一般我们可以解析这个页面获取数据，props这个变量的值是一个json字符串。一般像这样的json嵌在源码里面的列表页面，在用户翻页的时候，会有一个xhr请求，返回下一页的json数据。所以我们不用这里的数据。
　　鼠标往下滚动，触发翻页，有一个xhr请求，返回的结果，即是我们需要的文章列表页面的数据，如下图。
　　找到了数据所需要的链接后，点击headers，如下图。
　　可以看到有4部分：
　　（1）General一般包括请求的url，请求方法（get或者post），http请求服务器返回的状态码，200说明请求成功。
　　（2）Response Headers 是服务器返回的headers信息，一般会向浏览器设置cookie信息什么的，这里我们先不管。
　　（3）Request Headers 这一部分对于我们爬虫比较重要，是浏览器向服务器请求头信息，包括了浏览器当前状态的信息。一般我们要注意Cookie, Host, Referer, User-Agent等信息。
　　（4）Query String Parameters 请求参数，get方法请求即是url的问号后面那些东西，post方法是一些表单数据或者一些敏感信息，post方法参数在传输过程中会加密，所以post方法请求，保密性比较好。
　　到这里这个页面的抓包分析结束，Chrome抓包分析就是要找到我们所需要的数据是哪条请求链接，以及这个请求链接的Request Headers的参数和Query String Parameters参数。下面我们写代码实现。
　　二、Python3 requests模块获取数据
　　Python标准库中提供了urllib模块来进行http请求，但是这个包的api太烂了，对程序员不太友好，皮卡丘在这里使用requests模块，这个模块在python内置模块的基础上进行了高度封装，使用起来比较方便，可以比较简单的完成类似浏览器的各种操作。
　　1. requests实现GET请求代码
　　
　　
　　2. requests 实现POST请求代码
　　
　　3. 我们为了调用方便，写一个调用函数
　　
　　4. resquests 抓取36kr新闻列表页
　　从第一部分抓包分析可知：
　　（1）url为
　　（2）请求方法为get
　　（3）请求参数为per_page=20&page=2&_=96，从参数可知per_page=20是每页展示20篇文章，page=2为第2页，_=96即 _ 这个参数是请求当前时间点的时间戳
　　（4）headers当中的参数，一般比较重要的是：User-Agent, Referer, Host, Cookie等。如果遇到反爬，首先我们检查的就是headers，在可以获取到数据的情况下，headers里面的参数可以尽量少，获取不到的情况，就多添加一些，直到能够获取到数据。
　　5. 下面我们来实现抓取36kr新闻的列表页面
　　抓取完了列表页面，可以看到，我们获取到的数据是json格式的，我们用python3内置的json模块，就可以解析获取到相应的值。
　　
　　下面介绍怎么抓取文章封面图片
　　
　　运行之后即可看到图片存到了本地。
　　如果大家感兴趣的话，可以用Chrome对文章详情页进行抓包分析，然后对文章详情页面进行抓取。这里皮卡丘直接给出代码。
　　抓包分析可知文章详情页我们抓取到的是html源码，不是json格式的数据，下一篇文章我们将会对html源码解析进行详细讲解。
　　以后每篇文章的代码都可以在github的CrawlArticles仓库查看：
　　喜欢的话，点个赞呗！
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　　js爬虫抓取网页数据将关键词和正则表达式匹配出来
　　js爬虫抓取网页数据各种带有二维码的网页，抓取二维码然后发送到爬虫程序中的document。getelementbyid("xxx")里，在里面就能获取到想要的信息了！python3。5+包含jquery和urllib2的框架列出爬虫必须的组件爬虫爬虫知识不可或缺的4大要素获取网页数据html源码和xml源码数据内容透析与数据解析数据提取网页采集程序python3。
　　5+框架列出爬虫必须的组件javascript实现的http请求方法json解析工具ajax渲染方法xml/html/text/javascript等javascript内容数据透析与数据解析数据提取javascript解析的相关文档javascript基础与高级javascript常用dom对象dom树常用属性dom常用方法dom常用事件dom常用方法python3。
　　5+代码方式这里的例子主要是用javascript来实现，xhr请求用jquery的封装ajax请求方法封装一、最好的框架在这个例子中，主要是为了说明js采集网页方法，你可以有更多的选择，比如只用jquery封装成专门的extractjs。js，也可以是xhr封装成maplet等等，不要拘泥于一种，更重要的是最好把最好的项目出来！scrapy初始化项目采集方法cmd工具1。
　　初始化项目：pipinstallscrapy2。pipinstallpandas3。pipinstallmatplotlib4。pipinstallextractjs。js5。pipinstalljavascript对象ajax封装1。mybuilder(extractjs。js)jquery封装2。
　　ajax。post(cookie,xhr=none)jquery封装二、程序运行结果1。搜索关键词"转载"-->页面关键词采集-->找到，在浏览器输入-->获取标题及内容-->内容数据将页面关键词的正则表达式匹配出来-->生成回复2。寻找文章标题-->页面标题采集-->获取标题-->内容数据将关键词和正则表达式匹配出来-->生成回复程序运行结果。 查看全部

　　让你的爬虫无障碍抓取上千万需登录的APP数据
　　爬虫论抓取难度，一是抓取对内容有加密的，难度很大，尤其是在app端的内容加密。有的可能需要逆向app。二是抓取必须要登陆后才能看的内容，再加上对登陆账号做IP访问次数控制的。这可能会难道一大片爬虫选手。
　　本文不讨论app逆向问题，这种问题似乎也不宜公开说，《刑法》第286条中阐述了反编译软件属于破坏计算机信息系统罪。
　　
　　如果是被举证了，风险挺大的，尤其是竞品之间的抓取行为或者太高调的。我在猿人学Python这两篇文章中有写到爬虫抓数据的法律风险。《》、《》
　　本文讨论第二种，内容没加密，但要登陆才能看的app如何抓取。
　　写爬虫没有学校教授，所以没有统一的武功套路，基本是八仙过海，各显神通。厉害的数据公司各种武功套路的人才齐备，账号，IP，机器等渠道资源充足。一般的公司资源和人才不够，又想大规模数据抓取，用取巧的方式是一种可行的办法。
　　本文说的取巧抓取方式，就是正确的设计抓取策略，通过制定正确的抓取策略来高效抓取需要登录的APP。
　　制定正确的抓取策略，包括使用和熟悉被抓对象的产品形态（PC，H5，APP）和功能；测试被抓对象账号登录后对不同频道的访问频率控制边界（比如有的只对产品详细页做频率控制，对频道页，分类页的控制较弱）。分析被抓对象分享到微信等渠道后，从微信打开页面是否需要授权，需登录等情况。
　　这是一套通用的抓取策略分析手法，我运用这种策略对多数APP都能做到抓取上千万条数据。
　　理论说的比较晕，我们拿脉脉APP来举例，如何来分析和制定抓取策略。
　　我们的目标是想要抓取脉脉上的个人职业信息（这类数据不要直接商用，简历也算是个人隐私数据）。
　　按照三面的分析步骤，首先分析脉脉的产品形态。初步分析，脉脉的PC网站需要登录，没有专门的H5网站，APP也需要登陆才能查看。初步分析，没有可以下手的地方。
　　第二步分析对各版块的频率控制情况。这要自己花点时间去点击观察。测试结果是对个人的详细页频率控制强，还有对搜索功能控制强。对分类等频道页控制很弱。大约一个账号快速访问200多次详细页，就会有提示了。
　　这就意味着如果一天想抓10万张脉脉详细页，需要注册10万/200=500个账号。如果是一天抓100万张页面就要5000个账号。这样算下来其实公司出钱买几百个账号，也要不到几个钱，但是好些公司不愿意出这个钱。
　　所以通过批量注册账号的方式，就打住了。另外上面说的这种用大量账号抓取的方式，我简化了IP问题，一个账号频繁变换IP也是有问题的，尤其是IP归属地一会是江苏，一会是江西就更有问题了。
　　上面第一二步都分析了，似乎没有找到什么好方法，接着分析第三步，观察详细页的分享功能。我把详细页分享到微信后，在微信里试着打开看看，发现可以不登陆就能访问详细页。
　　
　　这下似乎找到了抓取突破口，赶紧抓包具体观看一下。
　　通过抓包分享到微信这个过程的数据可以分析出：
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　　Google 爬虫如何抓取 JavaScript 的？
　　（点击上方公众号，可快速关注）
　　编译：伯乐在线/刘健超-J.c
　　我们测试了谷歌爬虫是如何抓取 JavaScript，下面就是我们从中学习到的知识。
　　认为 Google 不能处理 JavaScript ？再想想吧。Audette Audette 分享了一系列测试结果，他和他同事测试了什么类型的 JavaScript 功能会被 Google 抓取和收录。
　　
　　长话短说
　　1. 我们进行了一系列测试，已证实 Google 能以多种方式执行和收录 JavaScript。我们也确认 Google 能渲染整个页面并读取 DOM，由此能收录动态生成的内容。
　　2. DOM 中的 SEO 信号（页面标题、meta 描述、canonical 标签、meta robots 标签等）都被关注到。动态插入 DOM 的内容都也能被抓取和收录。此外，在某些案例中，DOM 甚至可能比 HTML 源码语句更优先。虽然这需要做更多的工作，但这是我们好几个测试中的一个。
　　引言：Google 执行 JavaScript & 读取 DOM
　　早在 2008 年， Google 就 成功抓取 JavaScript，但很可能局限于某种方式。
　　而在今天，可以明确的是，Google 不仅能制定出他们抓取和收录的 JavaScript 类型，而且在渲染整个 web 页面上取得了显著进步（特别在最近的 12 到 18 个月）。
　　在 Merkle，我们的 SEO 技术团队想更好地理解谷歌爬虫能抓取和收录什么类型的 JavaSscript 事件。经过研究，我们发现令人瞠目的结果，并已证实 Google 不仅能执行各种 JavaScript 事件，而且能收录动态生成的内容。怎么样做到的？Google 能读取 DOM。
　　DOM 是什么？
　　很多搞 SEO 的都不理解什么是 Document Object Model（DOM）。
　　
　　当浏览器请求页面时会发生什么，而 DOM 又是如何参与进来的。
　　当用于 web 浏览器，DOM 本质上是一个应用程序的接口，或 API，用于标记和构造数据（如 HTML 和 XML）。该接口允许 web 浏览器将它们进行组合而构成文档。
　　DOM 也定义了如何对结构进行获取和操作。虽然 DOM 是与语言无关的 API （不是捆绑在特定编程语言或库），但它普遍应用于 web 应用程序的 JavaScript 和 动态内容。
　　DOM 代表了接口，或“桥梁”，将 web 页面与编程语言连接起来。解析 HTML 和执行 JavaScript 的结果就是 DOM。web 页面的内容不（不仅）是源码，是 DOM。这使它变得非常重要。
　　
　　JavaScript 是如何通过 DOM 接口工作的。
　　我们兴奋地发现 Google 能够读取 DOM，并能解析信号和动态插入的内容，例如 title 标签、页面文本、head 标签和 meta 注解（如：rel = canonical）。可阅读其中的完整细节。
　　这一系列测试和结果
　　因为想知道什么样的 JavaScript 功能会被抓取和收录，我们单独对 谷歌爬虫 创建一系列测试。通过创建控件，确保 URL 活动能被独立理解。下面，让我们详细划分出一些有趣的测试结果。它们被分为 5 类：
　　JavaScript 重定向
　　JavaScript 链接
　　动态插入内容
　　动态插入 Meta 数据 和页面元素
　　一个带有 rel = “nofollow” 的重要例子
　　
　　例子：一个用来测试谷歌爬虫理解 JavaScript 能力的页面。
　　1. JavaScript 重定向
　　我们首先测试了常见的 JavaScript 重定向，用不同方式表示的 URL 会有什么样结果呢？我们选择了 window.location 对象进行两个测试：Test A 以绝对路径 URL 调用 window.location，而 Test B 使用相对路径。
　　结果：该重定向很快被 Google 跟踪。从收录来看，它们被解释为 301 - 最终状态的 URL 取代了 Google 收录里的重定向 URL。
　　在随后的测试中，我们在一个权威网页上，利用完全相同的内容，完成一次利用 JavaScript 重定向到同一个站点的新页面。而原始 URL 是排在 Google 热门查询的首页。
　　结果：果然，重定向被 Google 跟踪，而原始页面并没有被收录。而新 URL 被收录了，并立刻排在相同查询页面内的相同位置。这让我们很惊喜，以排名的角度上看，视乎表明了JavaScript 重定向行为（有时）很像永久性的 301 重定向。
　　下次，你的客户想要为他们的网站完成 JavaScript 重定向移动，你可能不需要回答，或回答：“请不要”。因为这似乎有一个转让排名信号的关系。支持这一结论是引用了 Google 指南：
　　使用 JavaScript 为用户进行重定向，可能是一个合法的做法。例如，如果你将已登录用户重定向到一个内部页面，你可以使用 JavaScript 完成这一操作。当仔细检查 JavaScript 或其他重定向方法时，以确保你的站点遵循我们的指南，并考虑到其意图。记住 301 重定向跳转到你网站下是最好的，但如果你没有权限访问你网站服务器，你可以为此使用 JavaScript 重定向。
　　2. JavaScript 链接
　　我们用多种编码方式测试了不同类型的 JS 链接。
　　我们测试下拉菜单的链接。历史上的搜素引擎一直不能跟踪这类型的链接。我们想确定 onchange 事件处理器是否会被跟踪。重要的是，这只是执行特定的类型，而我们需要是：其它改动后的影响，而不像上面 JavaScript 重定向的强制操作。
　　
　　例子： Google Work 页面的语言选择下拉菜单。
　　结果：链接被完整地抓取和跟踪。
　　我们也测试了常见的 JavaScript 链接。下面是最常见类型的 JavaScript 链接，而传统的 SEO 则推荐纯文本。这些测试包括 JavaScript 链接代码：
　　结果：链接被完整抓取和跟踪。
　　我们下一个测试是更进一步地测试事件处理器，如上面测试的 onchange。具体地说，我们希望利用鼠标移动的事件处理器，然后隐藏 URL 变量 ，该变量只在事件处理函数（在该案例是 onmousedown 和 onmouseout）被触发时执行。
　　结果：链接被完整抓取和跟踪。
　　构造链接：我们知道 Google 能执行 JavaScript，但想确认它们是否能读取代码里的变量。所以在该测试中，我们连接能构造 URL 字符串的字符。
　　结果：链接被完整抓取和跟踪。
　　3. 动态插入内容
　　很明显，这些都是重点：动态插入文本、图像、链接和导航。优质的文本内容对搜索引擎理解网页主题和内容是至关重要的。在这个动态网站的时代，它的重要性是无需质疑的。
　　这些测试，设计出来是为了检查在两个不同场景下动态插入文本的结果。
　　1. 测试搜索引擎能否统计动态插入的文本，而文本是来自页面 HTML 源码内的。
　　2. 测试搜索引擎能否统计动态插入的文本，而文本是来自页面 HTML 源码外的（在一个外部 JavaScript 文件内）。
　　结果：在两个案例中，文本都能被抓取和收录，并且页面是根据该内容进行排名。爽！
　　为了了解更多相关信息，我们测试了一个通过 JavaScript 编写的客户端全局导航，而导航里的链接都是通过 document.writeIn 函数插入，并且确定它们能被完全抓取和跟踪。应该指出的是：Google 能解释使用 AngularJS 框架 和 HTML5 History API（pushState）构建的网站，能渲染和收录它，并能像传统静态网页一样排名。这就是 不禁止谷歌爬虫 获取外部文件和 JavaScript 的重要性，而且这也许是 Google 正在从 《支持 Ajax 的 SEO 指南》 中移除它的原因。当你能简单地渲染整个页面时候，谁还需要 HTML 快照呢？
　　经过测试后发现，不管什么类型的内容，都是同样的结果。例如，图像加载到 DOM 后会被抓取和收录。我们甚至做了这样的一个测试：通过动态生成 结构数据来制作 breadcrumb（面包屑导航），并将其插入 DOM。结果呢？ 成功插入后的面包屑出现在搜索结果中了 （search engine results page）。
　　值得注意的是，Google 现在 推荐用 JSON-LD 标记 形成结构化数据。我敢肯定将来会出现更多基于此的东西。
　　4. 动态插入 Meta 数据 & 页面元素
　　我们将各种对 SEO 至关重要的标签动态插入到 DOM：
　　结果：在所有案例中，标签都能被抓取，其表现就像 HTML 源码里的元素一样。
　　一个有趣的补充实验帮助我们理解优先顺序。当存在冲突信号时，哪一个会胜出呢？如果源码里有 noindex、nofollow 标签，而 DOM 里有 noindex、follow 标签的话，将会发生什么呢？在这协议里，HTTP x-robots 响应头部的行为如何作为另一个变量？这将是未来综合测试的一部分。然而，我们的测试显示：当冲突时，Google 会无视源码里的标签，而支持 DOM。
　　5. 一个带有 rel =“nofollow” 的重要例子
　　我们想测试 Google 如何应对出现在源码和 DOM 的链路级别的 nofollow 属性。我们也因此创建了一个没有应用 nofollow 的控件。
　　
　　对于 nofollow ，我们分别单独测试源码 vs DOM 生成的注解。
　　源码里的 nofollow 正如我们所期待的那样运行（链接没被跟踪）。而 DOM 里的 nofollow 却失效（链接被跟踪，并且页面被收录）。为什么？因为在 DOM 里修改 href 元素的操作发生得太晚了：Google 在执行添加 rel=”nofollow” 的 JavaScript 函数前，已准备好抓取链接和队列等待着 URL。然而，如果将带有 href =”nofollow”的 a 元素插入到 DOM，nofollow 和链接因在同一时刻插入，所以会被跟踪。
　　结果
　　从历史角度上看，各种 SEO 推荐是在任何可能的时候，要尽可能专注 ‘纯文本’ 内容。而动态生成内容、AJAX 和 JavaScript 链接会损害主流搜索引擎的 SEO。显然，这对 Google 不再是问题。 JavaScript 链接以类似普通的 HTML 链接方式运行（这只是表面，而我们不知道幕后程序进行了什么操作）。
　　对于 SEO，那些没有理解上述基本概念和 Google 技术的人，应该好好研究和学习，以赶上当前技术。如果你不把 DOM 考虑在内，您可能会丢失一半份额。
　　本文所表达观点不全是由 Search Engine Land （一家搜索引擎网站）提供，部分观点是由客座作者提供。全体作者列表。
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　　网络爬虫 | Java 实现 AI人工智能技术 - 网络爬虫功能
　　
　　码神联盟工作10多年的架构师和你一起聊技术
　　
　　现状：
　　目前网络上充斥着越来越多的网页数据，包含海量的数据，但是很多时候，不管是出于对产品需求还是数据分析的需要，我们需要从这些网站上搜索一些相关的、有价值的数据，进行分析并提炼出符合产品和数据的内容。
　　互联网早期，公司内部都设有很多的‘网站编辑’岗位，负责内容的整理和发布，纵然是高级动物人类，也只有两只手，无法通过复制、粘贴手工去维护，所以我们需要一种可以自动的进入网页提炼内容的程序技术，这就是‘爬虫’，网络爬虫工程师又被亲切的称之为‘虫师’。
　　网络爬虫概述
　　网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），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。
　　从功能上来讲，爬虫一般分为三个阶段：
　　数据采集 （网络请求模块）
　　处理 （爬取流程控制模块）
　　储存 （内容分析提取模块）
　　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。
　　网络爬虫原理
　　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。
　　
　　网络爬虫工作原理：
　　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：
　　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、Sql Server等。
　　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。
　　爬虫后台面临的问题
　　1：交互问题
　　有些网页往往需要和用户进行一些交互，进而才能走到下一步，比如输入一个验证码，拖动一个滑块，选几个汉字。网站之所以这么做，很多时候都是为了验证访问者到底是人还是机器。而爬虫程序遇到这种情况很难处理，传统的简单图片验证码可以通过图形处理算法读出内容，但是随着各种各样，花样百出的验证码越来越多（优采云票验证码），这个问题就越来越严重。
　　2：JavaScript解析问题
　　JavaScript可以动态生成DOM。目前大多数网页属于动态网页（内容由JavaScript动态填充），尤其是在移动端，SPA/PWA应用越来越流行，网页中大多数有用的数据都是通过ajax/fetch动态获取后然后再由js填充到网页dom树中，单纯的html静态页面中有用的数据很少。目前主要应对的方案就是对于js ajax/fetch请求直接请求ajax/fetch的url ，但是还有一些ajax的请求参数会依赖一段JavaScript动态生成，比如一个请求签名，再比如用户登陆时对密码的加密等等，如果一昧的去用后台脚本去干JavaScript本来做的事，这就要清楚的理解原网页代码逻辑，而这不仅非常麻烦，而且会使你的爬取代码异常庞大臃肿，但是，更致命的是，有些JavaScript可以做的事爬虫程序是很难甚至是不能模仿的，比如有些网站使用拖动滑块到某个位置的验证码机制，这就很难再爬虫中去模仿。
　　其实，总结一些，这些弊端归根结底，是因为爬虫程序并非是浏览器，没有JavaScript解析引擎所致。针对这个问题，目前主要的应对策略就是在爬虫中引入JavaScript引擎，如PhantomJS，但是又有着明显的弊端，如服务器同时有多个爬取任务时，资源占用太大。还有就是，这些无窗口的JavaScript引擎很多时候使用起来并不能像在浏览器环境中一样，页面内部发生跳转时，会导致流程很难控制。
　　3：IP限制问题
　　这是目前对后台爬虫中最致命的。网站的防火墙会对某个固定ip在某段时间内请求的次数做限制，如果没有超过上线则正常返回数据，超过了，则拒绝请求，如邮箱。值得说明的是，ip限制有时并非是专门为了针对爬虫的，而大多数时候是出于网站安全原因针对DOS攻击的防御措施。后台爬取时机器和ip有限，很容易达到上线而导致请求被拒绝。目前主要的应对方案是使用代理，这样一来ip的数量就会多一些，但代理ip依然有限，对于这个问题，根本不可能彻底解决。
　　JAVA网络爬虫入门示例
　　需求：java技术爬取各大网站的超链接数据
　　技术：Java、jdk1.8、maven、HttpClient、HttpCore
　　1：新建maven project工程，如图
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　　可能是最全的 Python 反爬虫及应对方案了
　　爬虫是 Python 的一个常见应用场景，很多练习项目就是让大家去爬某某网站。爬取网页的时候，你大概率会碰到一些反爬措施。这种情况下，你该如何应对呢？本文梳理了常见的反爬措施和应对方案。
　　1. 通过User-Agent来控制访问
　　无论是浏览器还是爬虫程序，在向服务器发起网络请求的时候，都会发过去一个头文件：headers，比如知乎的requests headers
　　
　　这里面的大多数的字段都是浏览器向服务表明身份用的
　　对于爬虫程序来说，最需要注意的字段就是：User-Agent
　　很多网站都会建立user-agent白名单，只有属于正常范围的user-agent才能够正常访问。
　　解决方法：
　　可以自己设置一下user-agent，或者更好的是，可以从一系列的user-agent里随机挑出一个符合标准的使用。
　　
　　实现难度：★2. IP限制
　　如果一个固定的ip在短暂的时间内，快速大量的访问一个网站，后台管理员可以编写IP限制，不让该IP继续访问。
　　解决方法：
　　比较成熟的方式是：IP代理池
　　
　　img
　　简单的说，就是通过ip代理，从不同的ip进行访问，这样就不会被封掉ip了。
　　可是ip代理的获取本身就是一个很麻烦的事情，网上有免费和付费的，但是质量都层次不齐。如果是企业里需要的话，可以通过自己购买集群云服务来自建代理池。
　　实现难度：★3. SESSION访问限制
　　后台统计登录用户的操作，比如短时间的点击事件，请求数据事件，与正常值比对，用于区分用户是否处理异常状态，如果是，则限制登录用户操作权限。
　　缺点：
　　需要增加数据埋点功能，阈值设置不好，容易造成误操作。
　　解决方法：
　　注册多个账号、模拟正常操作。
　　实现难度：★★★4. Spider Trap
　　蜘蛛陷阱导致网络爬虫进入无限循环之类的东西，这会浪费蜘蛛的资源，降低其生产力，并且在编写得不好的爬虫的情况下，可能导致程序崩溃。礼貌蜘蛛在不同主机之间交替请求，并且不会每隔几秒钟从同一服务器请求多次文档，这意味着“礼貌”网络爬虫比“不礼貌”爬虫的影响程度要小得多。
　　反爬方式：创建无限深度的目录结构 HTTP：///bar/foo/bar/foo/bar/foo/bar /动态页面，为网络爬虫生成无限数量的文档。如由算法生成杂乱的文章页面。文档中填充了大量字符，使解析文档的词法分析器崩溃。
　　此外，带蜘蛛陷阱的网站通常都有robots.txt告诉机器人不要进入陷阱，因此合法的“礼貌”机器人不会陷入陷阱，而忽视robots.txt设置的“不礼貌”机器人会受到陷阱的影响。
　　解决方法：
　　把网页按照所引用的css文件进行聚类，通过控制类里最大能包含的网页数量防止爬虫进入trap后出不来，对不含css的网页会给一个penalty，限制它能产生的链接数量。这个办法理论上不保证能避免爬虫陷入死循环，但是实际上这个方案工作得挺好，因为绝大多数网页都使用了css，动态网页更是如此。
　　缺点：
　　反爬方式1，2会增加很多无用目录或文件，造成资源浪费，也对正常的SEO十分不友好，可能会被惩罚。
　　实现难度：★★★5. 验证码
　　验证码是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序。可以防止：恶意破解密码、刷票、论坛灌水，有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试，实际上用验证码是现在很多网站通行的方式.
　　图片验证码
　　
　　打码平台雇佣了人力，专门帮人识别验证码。识别完把结果传回去。总共的过程用不了几秒时间。这样的打码平台还有记忆功能。图片被识别为“锅铲”之后，那么下次这张图片再出现的时候，系统就直接判断它是“锅铲”。时间一长，图片验证码服务器里的图片就被标记完了，机器就能自动识别了。
　　
　　
　　img
　　上面两个不用处理直接可以用OCR识别技术(利用python第三方库--esserocr)来识别。
　　
　　背景比较糊
　　
　　清晰可见
　　经过灰度变换和二值化后,由模糊的验证码背景变成清晰可见的验证码。
　　
　　img
　　容易迷惑人的图片验证码
　　对于在这种验证码,语言一般自带图形库,添加上扭曲就成了这个样子,我们可以利用9万张图片进行训练,完成类似人的精准度,到达识别验证码的效果
　　短信验证码
　　用ebbrowser术，模拟用户打开短信的行为,最终获取短信验证码。
　　计算题图片验证码
　　
　　
　　把所有可能出现的汉字都人工取出来，保存为黑白图片,把验证码按照字体颜色二值化，去除噪点,然后将所有图片依次与之进行像素对比,计算出相似值,找到最像的那张图片
　　滑动验证码
　　
　　对于滑动验证码
　　我们可以利用图片的像素作为线索,确定好基本属性值,查看位置的差值,对于差值超过基本属性值,我们就可以确定图片的大概位置。
　　图案验证码
　　
　　对于这种每次拖动的顺序不一样,结果就不一样,我们怎么做来识别呢?
　　标记倒立文字验证码
　　
　　我们不妨分析下:对于汉字而言,有中华五千年庞大的文字库,加上文字的不同字体、文字的扭曲和噪点,难度更大了。
　　方法:首先点击前两个倒立的文字,可确定7个文字的坐标， 验证码中7个汉字的位置是确定的，只需要提前确认每个字所在的坐标并将其放入列表中，然后人工确定倒立文字的文字序号，将列表中序号对应的坐标即可实现成功登录。
　　解决方法：
　　接入第三方验证码平台，实时破解网站的验证码。
　　缺点：
　　影响正常的用户体验操作，验证码越复杂，网站体验感越差。
　　实现难度：★★6. 通过robots.txt来限制爬虫
　　robots.txt（统一小写）是一种存放于网站根目录下的ASCII编码的文本文件，它通常告诉网络搜索引擎的漫游器（又称网络蜘蛛），此网站中的哪些内容是不应被搜索引擎的漫游器获取的，哪些是可以被漫游器获取的。
　　robots.txt协议并不是一个规范，而只是约定俗成的，所以并不能保证网站的隐私。注意robots.txt是用字符串比较来确定是否获取URL，所以目录末尾有与没有斜杠“/”表示的是不同的URL。
　　
　　缺点：
　　只是一个君子协议，对于良好的爬虫比如搜索引擎有效果，对于有目的性的爬虫不起作用
　　解决方法：
　　如果使用scrapy框架，只需将settings文件里的ROBOTSTXT_OBEY设置值为 False
　　实现难度：★7. 数据动态加载
　　python的requests库只能爬取静态页面，爬取不了动态加载的页面。使用JS加载数据方式，能提高爬虫门槛。
　　解决方法：
　　通过抓包方式可以获取数据的请求url，再通过分析和更改url参数来进行数据的抓取。
　　示例：
　　看这部分的包。可以看到，这部分包里面，search下面的那个 url和我们访问的地址完全是一样的，但是它的response却包含了js代码。
　　
　　当在动物图片首页往下滑动页面，想看到更多的时候，更多的包出现了。从图片可以看到，下滑页面后得到的是一连串json数据。在data里面，可以看到thumbURL等字样。它的值是一个url。这个就是图片的链接。
　　
　　打开一个浏览器页面，访问thumbURL=,4118301545&amp;fm=27&amp;gp=0.jpg发现搜索结果里的图片。
　　根据前面的分析，就可以知道，请求
　　URL=https://image.baidu.com/search ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
　　用浏览器访问这个链接确定他是公开的。
　　最后就可以寻找URL的规律，对URL进行构造便可获取所有照片。
　　通过使用selenium来实现模拟用户操作浏览器，然后结合BeautifulSoup等包来解析网页通过这种方法获取数据，简单，也比较直观，缺点是速度比较慢。
　　缺点：
　　如果数据API没做加密处理，容易曝光接口，让爬虫用户更容易获取数据。
　　实现难度：★8. 数据加密-使用加密算法
　　通过对查询参数、user-agent、验证码、cookie等前端数据进行加密生成一串加密指令，将加密指令作为参数，再进行服务器数据请求。该加密参数为空或者错误，服务器都不对请求进行响应。
　　在服务器端同样有一段加密逻辑，生成一串编码，与请求的编码进行匹配，匹配通过则会返回数据。
　　解决方法：
　　JS加密破解方式，就是要找到JS的加密代码，然后使用第三方库js2py在Python中运行JS代码，从而得到相应的编码。
　　案例参考：
　　https://blog.csdn.net/lsh19950 ... %3Bbr style="outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />
　　缺点：
　　加密算法明文写在JS里，爬虫用户还是可以分析出来。
　　实现难度：★★★9. 数据加密-使用字体文件映射
　　服务器端根据字体映射文件先将客户端查询的数据进行变换再传回前端，前端根据字体文件进行逆向解密。
　　映射方式可以是数字乱序显示，这样爬虫可以爬取数据，但是数据是错误的。
　　破解方式：
　　其实，如果能看懂JS代码，这样的方式还是很容易破解的，所以需要做以下几个操作来加大破解难度。
　　该种方式相比使用加密算法方式难度更高，因为加密算法是固定的几种，对方很容易获取并破解，而字体文件映射可以按任意规则映射，正常的数据使之错误显示，爬虫不容易察觉。
　　参考案例：
　　缺点：
　　需要生成字体文件，增加网站加载资源的体量。
　　实现难度：★★★★10. 非可视区域遮挡
　　此方式主要针对使用senlium进行的爬虫，如果模拟界面未进入可视区域，则对未见数据进行遮挡，防止senlium的click()操作。这种方式只能稍稍降低爬虫的爬取速度，并不能阻止继续进行数据爬取。
　　实现难度：★
　　END
　　<p data-darkmode-bgcolor-16456684864653="rgb(25, 25, 25)" data-darkmode-original-bgcolor-16456684864653="#fff|rgb(255, 255, 255)" data-darkmode-color-16456684864653="rgb(111, 111, 113)" data-darkmode-original-color-16456684864653="#fff|rgb(0, 0, 0)|rgb(62, 62, 62)|rgb(111, 111, 113)" data-darkmode-bgcolor-16457551032972="rgb(25, 25, 25)" data-darkmode-original-bgcolor-16457551032972="#fff|rgb(255, 255, 255)" data-darkmode-color-16457551032972="rgb(111, 111, 113)" data-darkmode-original-color-16457551032972="#fff|rgb(0, 0, 0)|rgb(62, 62, 62)|rgb(111, 111, 113)" style="outline: 0px;color: rgb(111, 111, 113);font-size: 18px;line-height: 24px;">重磅！程序员交流群已成立
　　<br data-darkmode-bgcolor-16456684864653="rgb(25, 25, 25)" data-darkmode-original-bgcolor-16456684864653="#fff|rgb(255, 255, 255)" data-darkmode-color-16456684864653="rgb(111, 111, 113)" data-darkmode-original-color-16456684864653="#fff|rgb(0, 0, 0)|rgb(62, 62, 62)|rgb(111, 111, 113)" data-darkmode-bgcolor-16457551032972="rgb(25, 25, 25)" data-darkmode-original-bgcolor-16457551032972="#fff|rgb(255, 255, 255)" data-darkmode-color-16457551032972="rgb(111, 111, 113)" data-darkmode-original-color-16457551032972="#fff|rgb(0, 0, 0)|rgb(62, 62, 62)|rgb(111, 111, 113)" style="outline: 0px;" />
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　　零代码爬虫神器 ：Web Scraper
　　
　　
　　经常会遇到一些简单的需求，需要爬取某网站上的一些数据，但这些页面的结构非常的简单，并且数据量比较小，自己写代码固然可以实现，但杀鸡焉用牛刀？
　　目前市面上已经有一些比较成熟的零代码爬虫工具，比如说优采云，有现成的模板可以使用，同时也可以自己定义一些抓取规则。但我今天要介绍的是另外一个神器 -- Web Scraper，它是 Chrome 浏览器的一个扩展插件，安装后你可以直接在F12调试工具里使用它。
　　1. 安装 Web Scraper
　　有条件的同学，可以直接在商店里搜索 Web Scraper 安装它
　　
　　没有条件的同学，可以来这个网站（）下载 crx 文件，再离线安装，具体方法可借助搜索引擎解决
　　
　　安装好后，需要重启一次 Chrome， 然后 F12 就可以看到该工具
　　
　　2. 基本概念与操作
　　在使用 Web Scraper 之前，需要讲解一下它的一些基本概念：
　　sitemap
　　直译起来是网站地图，有了该地图爬虫就可以顺着它获取到我们所需的数据。
　　因此 sitemap 其实就可以理解为一个网站的爬虫程序，要爬取多个网站数据，就要定义多个 sitemap。
　　sitemap 是支持导出和导入的，这意味着，你写的 sitemap 可以分享给其他人使用的。
　　从下图可以看到 sitemap 代码就是一串 JSON 配置
　　
　　只要拿到这个配置你就可以导入别人的 sitemap
　　
　　Selector
　　直译起来是选择器，从一个布满数据的 HTML 页面中去取出数据，就需要选择器去定位我们的数据的具体位置。
　　每一个 Selector 可以获取一个数据，要取多个数据就需要定位多个 Selector。
　　Web Scraper 提供的 Selector 有很多，但本篇文章只介绍几种使用频率最高，覆盖范围最广的 Selector，了解了一两种之后，其他的原理大同小异，私下再了解一下很快就能上手。
　　
　　Web Scraper 使用的是 CSS 选择器来定位元素，如果你不知道它，也无大碍，在大部分场景上，你可以直接用鼠标点选的方式选中元素， Web Scraper 会自动解析出对应的 CSS 路径。
　　Selector 是可以嵌套的，子 Selector 的 CSS 选择器作用域就是父 Selector。
　　正是有了这种无穷无尽的嵌套关系，才让我们可以递归爬取整个网站的数据。
　　如下就是后面我们会经常放的 选择器拓扑，利用它可以直观的展示 Web Scraper 的爬取逻辑
　　
　　数据爬取与导出
　　在定义好你的 sitemap 规则后，点击 Scrape 就可以开始爬取数据。
　　爬取完数据后，不会立马显示在页面上，需要你再手动点击一下 refresh 按钮，才能看到数据。
　　最后数据同样是可以导出为 csv 或者 xlsx 文件。
　　
　　3. 分页器的爬取
　　爬取数据最经典的模型就是列表、分页、详情，接下来我也将围绕这个方向，以爬取 CSDN 博客文章去介绍几个 Selector 的用法。
　　分页器可以分为两种：
　　在早期的 web-scraper 版本中，这两种的爬取方法有所不同。
　　对于某些网站的确是够用了，但却有很大的局限性。
　　经过我的试验，第一种使用 Link 选择器的原理就是取出 下一页 的 a 标签的超链接，然后去访问，但并不是所有网站的下一页都是通过 a 标签实现。
　　像下面这样用 js 监听事件然后跳转的，就无法使用 Link 选择器 。
　　
　　而在新版的 web scraper ，对导航分页器提供了特别的支持，加了一个 Pagination 的选择器，可以完全适用两种场景，下面我会分别演示。
　　不重载页面的分页器爬取
　　点入具体一篇 CSDN 博文，拉到底部，就能看到评论区。
　　如果你的文章比较火，评论的同学很多的时候，CSDN 会对其进行分页展示，但不论在哪一页的评论，他们都隶属于同一篇文章，当你浏览任意一页的评论区时，博文没有必要刷新，因为这种分页并不会重载页面。
　　
　　对于这种不需要重载页面的点击，完全可以使用 Element Click 来解决。
　　
　　其中最后一点千万注意，要选择 root 和 next_page，只有这样，才能递归爬取
　　
　　最后爬取的效果如下
　　
　　使用 Element Click 的 sitemap 配置如下，你可以直接导入我的配置进行研究,配置文件下载：
　　
　　当然啦，对于分页这种事情，web scraper 提供了更专业的 Pagination 选择器，它的配置更为精简，效果也最好
　　对应的 sitemap 的配置如下，你可以直接导入使用 ,配置文件下载：
　　
　　要重载页面的分页器爬取
　　CSDN 的博客文章列表，拉到底部，点击具体的页面按钮，或者最右边的下一页就会重载当前的页面。
　　
　　而对于这种分页器，Element Click 就无能为力了，读者可自行验证一下，最多只能爬取一页就会关闭了。
　　而作为为分页而生的 Pagination 选择器自然是适用的
　　
　　爬取的拓扑与上面都是一样的，这里不再赘述。
　　
　　对应的 sitemap 的配置如下，你可以直接导入去学习,配置文件下载：
　　
　　4. 二级页面的爬取
　　CSDN 的博客列表列表页，展示的信息比较粗糙，只有标题、发表时间、阅读量、评论数，是否原创。
　　想要获取更多的信息，诸如博文的正文、点赞数、收藏数、评论区内容，就得点进去具体的博文链接进行查看
　　
　　web scraper 的操作逻辑与人是相通的，想要抓取更多博文的详细信息，就得打开一个新的页面去获取，而 web scraper 的 Link 选择器恰好就是做这个事情的。
　　
　　爬取路径拓扑如下
　　
　　爬取的效果如下
　　
　　sitemap 的配置如下，你可以直接导入使用,配置文件下载：
　　
　　5. 写在最后
　　上面梳理了分页与二级页面的爬取方案，主要是：分页器抓取和二级页面抓取。
　　只要学会了这两个，你就已经可以应对绝大多数的结构性网页数据了。 查看全部

　　js 爬虫抓取网页数据(2022首次更文挑战第12天：如何使用Cheerio.js和Cheerio抓取网站数据)
　　“今天是我参加2022首帖更新挑战赛的第12天，活动详情见：2022首帖更新挑战”。有时您想分析来自 网站 的数据，但 网站 并未公开用于访问该数据的 API。
　　要获取数据，您必须求助于网络抓取。
　　在本文中，我将介绍如何使用 Node.js 和 Cheerio 抓取 网站 数据。
　　在我们开始之前，您需要遵守当地法律法规，不要随意抓取不公开的数据。
　　先决条件
　　以下是您在本教程中需要的一些东西：
　　什么是 Cheerio？
　　Cheerio 是一个在 Node.js 中解析 HTML 和 XML 的工具，在 GitHub 上非常流行，拥有超过 23k 颗星。
　　它快速、灵活且易于使用。由于它实现了 JQuery 的一个子集，如果您已经熟悉 JQuery，那么很容易开始使用 Cheerio。
　　Cheerio 和网络浏览器的主要区别在于 Cheerio 不生成视觉渲染、加载 CSS、加载外部资源或执行 JavaScript。它只是解析标记并提供用于操作结果数据结构的 API。这就解释了为什么它也非常快 - Cheerio 文档。
　　如果要使用cheerio抓取网页，需要先使用axios或node-fetch之类的包来抓取标记。
　　如何使用 Cheerio 在 Node 中抓取网页
　　在此示例中，我们将抓取此 Wikipedia 页面上列出的所有国家/地区和其他司法管辖区。它位于 ISO 3166-1 alpha-3 页面的当前代码部分下。
　　这是国家/司法管辖区列表及其相应代码的样子：
　　
　　第 1 步 - 创建工作目录
　　在这一步中，您将通过在终端上运行以下命令为您的项目创建一个目录。此命令将创建一个名为 learn-cheerio 的文件。如果你愿意，你可以给它一个不同的名字。
　　mkdir learn-cheerio
复制代码
　　learn-cheerio成功运行上述命令后，应该可以看到一个名为created的文件夹。
　　在下一步中，您将在您喜欢的文本编辑器中打开刚刚创建的目录并初始化项目。
　　第 2 步 - 初始化项目
　　在这一步中，您将导航到项目目录并初始化项目。在您喜欢的文本编辑器中打开您在上一步中创建的目录，并通过运行以下命令来初始化项目。
　　npm init -y
复制代码
　　上述命令成功运行后，将在项目目录根目录下创建一个 package.json 文件。
　　在下一步中，您将安装项目依赖项。
　　第 3 步 - 安装依赖项
　　在此步骤中，您将通过运行以下命令来安装项目依赖项。这需要几分钟，所以请耐心等待。
　　npm i axios cheerio pretty
复制代码
　　上述命令运行成功，会在 package.json 字段下的文件中注册三个依赖项。 dependencies 第一个依赖是axios，第二个是cheerio，第三个是pretty。
　　axios 是一个非常流行的 http 客户端，可以在节点和浏览器中运行。我们需要它，因为cheerio 是一个分词器。
　　为了让 Cheerio 解析标记并获取您需要的数据，我们需要 axios 来从 网站 获取标记。如果您愿意，可以使用另一个 HTTP 客户端来获取令牌。它不一定是 axios。
　　pretty 是一个用于美化标记的 npm 包，以便在终端上打印时可读。
　　在下一节中，您将检查从中获取数据的标签。
　　第 4 步 - 检查您要抓取的页面
　　在从网页抓取数据之前，了解网页的 HTML 结构很重要。
　　在此步骤中，您将检查要从中抓取数据的网页的 HTML 结构。
　　导航至 Wikipedia 上的 ISO 3166-1 alpha-3 代码页。在“当前代码”部分下，有一个国家列表及其相应的代码。 CTRL + SHIFT + I 您可以通过按 chrome 上的组合键或右键单击并选择“检查”选项来打开 DevTools。
　　这是我在 chrome DevTools 中的列表：
　　
　　在下一部分中，您将编写用于抓取网络的代码。
　　第 5 步 - 编写代码以抓取数据
　　在本节中，您将编写获取我们感兴趣的数据的代码。首先运行以下命令，该命令将创建 app.js 文件。
　　touch app.js
复制代码
　　成功运行上述命令会在项目目录根目录下创建一个文件app.js。
　　与任何其他 Node 包一样，您必须首先要求 axios、cheerio 和 .您可以通过在刚刚创建漂亮文件的文件顶部添加以下代码来做到这一点。 app.js
　　const axios = require("axios");
const cheerio = require("cheerio");
const pretty = require("pretty");
复制代码
　　在我们编写抓取数据的代码之前，我们需要学习cheerio。我们将解析下面的标记并尝试操作生成的数据结构。这将有助于我们学习 Cheerio 语法及其最常用的方法。
　　下面的标记是收录我们元素的 ul li 元素。
　　const markup = `
Mango
Apple
`;
复制代码
　　将上述变量声明添加到app.js文件中
　　如何在 Cheerio 中加载标记
　　cheerio 你可以使用cheerio.load 方法来加载标签。该方法将令牌作为参数。它还接受另外两个可选参数。如果您有兴趣，可以在文档中阅读有关它们的更多信息。
　　下面，我们传递第一个也是唯一一个必需的参数，并将返回值存储在 $variable 中。我们使用这个变量是因为cheerio 和Jquery$ 之间的相似性。如果需要，您可以使用不同的变量名称。
　　将以下代码添加到您的 app.js 文件中：
　　const $ = cheerio.load(markup);
console.log(pretty($.html()));
复制代码
　　如果您现在通过在终端上运行命令 app.js 来执行文件节点 app.js 中的代码，您应该能够在终端上看到标记。这是我在终端上看到的：
　　
　　如何在 Cheerio 中选择元素
　　Cheerio 支持最常见的 CSS 选择器，例如类、id 和元素选择器。在下面的代码中，我们选择了类 fruits__mango 的元素，然后将所选元素记录到控制台。将以下代码添加到您的 app.js 文件中。
　　const mango = $(".fruits__mango");
console.log(mango.html()); // Mango
复制代码
　　如果您使用命令执行上面的代码行，它将在终端上生成 Mango 日志文本。 app.js``node app.js
　　如何获取 Cheerio 中元素的属性
　　您还可以选择一个元素并获取特定属性，例如类、id 或所有属性及其对应的值。
　　将以下代码添加到您的 app.js 文件中：
　　const apple = $(".fruits__apple");
console.log(apple.attr("class")); //fruits__apple
复制代码
　　以上代码将登录到 fruits__apple 终端。 fruits__apple 是被选元素的类。
　　如何在 Cheerio 中循环遍历元素列表
　　Cheerio 提供了 .each 方法来遍历多个选定的元素。
　　下面，我们选择所有元素并使用方法 li 循环遍历它们。 .each 我们在终端上记录每个列表项的文本内容。
　　将以下代码添加到您的 app.js 文件中。
　　const listItems = $("li");
console.log(listItems.length); // 2
listItems.each(function (idx, el) {
console.log($(el).text());
});
// Mango
// Apple
复制代码
　　上面的代码会记录2，也就是列表项的长度。代码执行后，文本 Mango 和将显示在终端上。苹果``app.js
　　如何在 Cheerio 中向标记追加或添加元素
　　Cheerio 提供了一种将元素附加或附加到标签的方法。
　　append 方法会将作为参数传递的元素附加到所选元素的最后一个子元素。另一方面，prepend 会将传递的元素添加到所选元素的第一个子元素之前。
　　将以下代码添加到您的 app.js 文件中：
　　const ul = $("ul");
ul.append("Banana");
ul.prepend("Pineapple");
console.log(pretty($.html()));
复制代码
　　在标记中添加和添加元素后，这是我在登录 $.html() 终端时看到的：
　　
　　这些是 Cheerio 的基础知识，可帮助您开始网络抓取。要从 Wikipedia 抓取我们在本文开头描述的数据，请将以下代码复制并粘贴到 app.js 文件中：
　　// Loading the dependencies. We don't need pretty
// because we shall not log html to the terminal
const axios = require("axios");
const cheerio = require("cheerio");
const fs = require("fs");
// URL of the page we want to scrape
const url = "https://en.wikipedia.org/wiki/ ... 3B%3B
// Async function which scrapes the data
async function scrapeData() {
try {
// Fetch HTML of the page we want to scrape
const { data } = await axios.get(url);
// Load HTML we fetched in the previous line
const $ = cheerio.load(data);
// Select all the list items in plainlist class
const listItems = $(".plainlist ul li");
// Stores data for all countries
const countries = [];
// Use .each method to loop through the li we selected
listItems.each((idx, el) => {
// Object holding data for each country/jurisdiction
const country = { name: "", iso3: "" };
// Select the text content of a and span elements
// Store the textcontent in the above object
country.name = $(el).children("a").text();
country.iso3 = $(el).children("span").text();
// Populate countries array with country data
countries.push(country);
});
// Logs countries array to the console
console.dir(countries);
// Write countries array in countries.json file
fs.writeFile("coutries.json", JSON.stringify(countries, null, 2), (err) => {
if (err) {
console.error(err);
return;
}
console.log("Successfully written data to file");
});
} catch (err) {
console.error(err);
}
}
// Invoke the above function
scrapeData();
复制代码
　　通过阅读代码，你明白发生了什么吗？如果没有，我现在将详细介绍。我还注释掉了每一行代码以帮助您理解。
　　在上面的代码中，我们需要app.js文件顶部的所有依赖，然后我们声明scrapeData函数。在函数内部，使用 axios。然后将我们需要抓取的页面的抓取 HTML 加载到 Cheerio 中。
　　国家列表及其对应的 iso3 代码嵌套在 div 元素的 class 中。普通名单。 li 元素被选中，然后我们使用 .each 方法循环遍历它们。每个国家的数据都被抓取并存储在一个数组中。
　　用命令node app.js运行上述代码后，将捕获的数据写入countrys.json文件并打印在终端上。这是我在终端上看到的部分内容：
　　
　　结论
　　感谢您阅读本文！我们已经使用cheerio 进行了介绍。如果您想更深入地了解它的工作原理，可以前往 Cheerio 文档。 查看全部

　　js 爬虫抓取网页数据(本文就用Java给大家演示怎样抓取站点的数据：（1）)
　　原文链接：
　　有时由于各种原因，我们需要从某个站点采集数据，但是因为不同站点显示数据的方式略有不同！
　　本文使用Java来给大家展示如何抓取网站的数据：(1）抓取原创网页数据；(2）抓取网页Javascript返回的数据。
　　一、 抓取原创页面。
　　在这个例子中，我们将从上面获取 ip 查询的结果：
　　第一步：打开这个网页，然后输入IP：111.142.55.73，点击查询按钮，可以看到网页上显示的结果：
　　p>
　　
　　第二步：查看网页源代码，我们在源代码中看到这一段：
　　
　　从这里可以看出，再次请求网页后，显示查询结果。
　　查询后查看网址：
　　
　　也就是说，我们只需要访问这样一个URL就可以得到ip查询的结果。接下来看代码：
　　public void captureHtml(String ip) throws Exception {
String strURL = "http://ip.chinaz.com/?IP=" + ip;
URL url = new URL(strURL);
HttpURLConnection httpConn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
InputStreamReader input = new InputStreamReader(httpConn
.getInputStream(), "utf-8");
BufferedReader bufReader = new BufferedReader(input);
String line = "";
StringBuilder contentBuf = new StringBuilder();
while ((line = bufReader.readLine()) != null) {
contentBuf.append(line);
}
String buf = contentBuf.toString();
int beginIx = buf.indexOf("查询结果[");
int endIx = buf.indexOf("上面四项依次显示的是");
String result = buf.substring(beginIx, endIx);
System.out.println("captureHtml()的结果：\n" + result);
}
　　使用HttpURLConnection连接网站，使用bufReader保存网页返回的数据，然后通过自定义解析方式显示结果。
　　这里我只是随便解析了一下。如果解析非常准确，需要我自己处理。
　　解析结果如下：
　　captureHtml() 的结果：
　　搜索结果[1]：111.142.55.73 ==>> 1871591241 ==>> 福建省漳州市移动
　　二、抓取网页的JavaScript返回的结果。
　　有时网站为了保护自己的数据，不会在网页源码中直接返回数据，而是采用异步的方式用JS返回数据，这样可以避免网站的爬取通过搜索引擎等工具获取数据。 .
　　先看这个页面：
　　
　　第一种方式查看网页源码，但是没有找到运单的跟踪信息，因为是通过JS获取结果的。
　　但是有时候我们非常需要获取JS数据，这个时候我们应该怎么做呢？
　　这时候，我们需要用到一个工具：HTTP Analyzer。这个工具可以拦截Http的交互内容。我们使用这个工具来实现我们的目的。
　　第一次点击开始按钮后，开始监听网页的交互行为。
　　我们打开网页：，可以看到HTTP Analyzer列出了网页的所有请求数据和结果：
　　
　　为了更方便查看JS的结果，我们先清除数据，然后在网页中输入快递号：7，点击查询按钮，然后查看HTTP Analyzer的结果：
　　
　　这是点击查询按钮后HTTP Analyzer的结果，我们继续查看：
　　
　　
　　从上面两张图可以看出，HTTP Analyzer可以截取JS返回的数据并显示在Response Content中，同时可以看到JS请求的网页地址。
　　这种情况下，我们只需要分析HTTP Analyzer的结果，然后模拟JS的行为来获取数据，即只需要访问JS请求的网页地址就可以获取数据，当然前提是数据没有加密是的，我们记下JS请求的URL：
　　那就让程序请求这个网页的结果吧！
　　代码如下：
　　public void captureJavascript(String postid) throws Exception {
String strURL = "http://www.kiees.cn/sf.php?wen=" + postid
+ "&channel=&rnd=0";
URL url = new URL(strURL);
HttpURLConnection httpConn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
InputStreamReader input = new InputStreamReader(httpConn
.getInputStream(), "utf-8");
BufferedReader bufReader = new BufferedReader(input);
String line = "";
StringBuilder contentBuf = new StringBuilder();
while ((line = bufReader.readLine()) != null) {
contentBuf.append(line);
}
System.out.println("captureJavascript()的结果：\n" + contentBuf.toString());
}
　　你看，爬取JS的方式和之前爬取原创网页的代码一模一样，我们只是做了一个解析JS的过程。
　　程序运行结果如下：
　　captureJavascript() 的结果：
　　运单追踪信息【7】
　　这些数据是JS返回的结果，我们的目的已经达到了！
　　希望这篇文章可以对需要的朋友有所帮助。如需程序源代码，请点此下载！ 查看全部

　　js 爬虫抓取网页数据(阿里云gtjs网络爬虫反爬破解策略实战(组图))
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　　Python爬虫js加解密系列文章合集
　　
　　
　　作者：蟒蛇之战2089浏览评论：03年前
　　关于js加解密的话题到此告一段落。下个月的话题会是python编程的其他反爬方法和设计模式，js破解也会不定期分享。上个月js加解密系列文章大概有二十篇左右，主要是对登录相关js的分析。对js分析感兴趣的可以参考。
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　　构建网络爬虫？太简单
　　
　　
　　作者：悠悠然然 1953 观众评论：05年前
　　网络爬虫一般用于全文检索或内容获取。Tiny 框架对此也有有限的支持。虽然功能不多，但是做全文搜索或者从网页获取数据都非常方便。框架特点 强大的节点过滤能力 支持post和get两种数据提交方式，避免网页重复处理功能 支持多站点内容爬取功能
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　　精通Python网络爬虫：核心技术、框架及项目实战。3.6网络爬虫实现技术
　　
　　
　　作者：华章电脑1949 浏览评论：04年前
　　3.6 Web爬虫实现技术通过前面的学习，我们对爬虫的基础理论知识基本有了比较全面的了解。那么，如果我们想实现网络爬虫技术，开发自己的网络爬虫，我们可以使用哪些语言来开发呢？开发网络爬虫的语言有很多种，常用的语言有：Python、Java、PHP、Node。
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　　精通Python网络爬虫：核心技术、框架及项目实战。3.8总结
　　
　　
　　作者：华章电脑1550浏览量：04年前
　　3.8Summary1）专注于网络爬虫，因为它们需要有目的的爬取，所以对于一般的网络爬虫来说，必须增加目标的定义和过滤机制。具体来说，此时它的执行原理和过程比一般的网络爬虫多需要3个步骤，即目标的定义、无关链接的过滤、下一步要爬取的URL地址的选择. 2）常用网页更新
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　　小白如何学习Python网络爬虫？
　　
　　
　　作者：python进阶1456人查看评论：04年前
　　人生太短了，我用Python Python网络爬虫很快，能尽快上手，但是要掌握它确实需要一些时间，而且要达到爬虫工程师的水平还需要下一番苦功。接下来分享的学习路径是针对小白的。即将学习Python网络爬虫的朋友。学习网络爬虫可以分三个步骤完成。如果你是神，
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　　网络爬虫js相关问答
　　爬虫数据管理【问答合集】
　　
　　
　　作者：我是管理员28342人查看评论：223年前
　　互联网爬虫的自然语言处理目前前景如何？artTemplate：arttemplate生成的页面可以爬取到数据吗？
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　　js 爬虫抓取网页数据(一下最好用的python爬虫框架)
　　目前可以实现爬虫技术的编程语言有很多，其中Java、python、C++等语言都可以用来编写爬虫，那么为什么python是爬虫的首选呢？由于python内置了大量的包，可以轻松实现网络爬虫的功能，只需几行简单的代码就可以做到。本篇文章将为大家介绍最好的python爬虫框架，记得采集哦！
　　Python爬虫是用python编程语言实现的网络爬虫。它主要用于捕获和处理网络数据。与其他语言相比，python是一种非常适合开发网络爬虫的编程语言。大量的内置包可以轻松实现爬虫。特征。
　　Python爬虫可以做很多事情，比如搜索引擎、采集数据、广告过滤等等。Python爬虫还可以用于数据分析，在数据抓取方面发挥着巨大的作用。
　　python爬虫的工作原理
　　python爬虫使用URL管理器来判断是否有要爬取的URL。如果有需要爬取的URL，则通过调度器传递给下载器，下载URL内容，通过调度器传输给解析器。通过调度程序将 URL 列表传递给应用程序并输出值信息的过程。
　　最好的python爬虫框架
　　①Scrapy：是为爬取网站数据，提取结构化数据而编写的应用框架。可用于数据挖掘、信息处理或存储历史数据等一系列程序；亚马逊产品信息等数据可以通过这个框架轻松爬取。
　　②PySpider：是一个用python实现的强大的网络爬虫系统。可以在浏览器界面编写脚本，调度功能，实时查看爬取结果。后端使用通用数据库存储爬取结果。您还可以安排任务和任务优先级。
　　③Crawley：可以高速爬取网站对应的内容，支持关系型和非关系型数据库，数据可以导出为JSON、XML等。
　　④Portia：是一款开源的可视化爬虫工具，让你无需任何编程知识即可爬取网站，只需对你感兴趣的页面进行注解，Portia就会创建一个爬虫，从相似页面中提取数据。
　　⑤报纸：可用于提取新闻、文章和内容分析、使用多线程、支持10多种语言等。
　　⑥美丽
　　Soup：是一个python库，可以从HTML或XML文件中提取数据。它可以通过您喜欢的转换器实现导航、查找和修改文档的惯用方式，为您节省数小时甚至数天的工作时间。 查看全部