js 爬虫抓取网页数据(
2017年02月22日09:30之前简单的爬虫实现原理)
　　从头开始学习 node.js 的简单网络爬虫（四）
　　更新时间：2017年2月22日09:30:53 作者：文子
　　一个简单爬虫的实现原理很简单：向目标地址发送http请求获取HTML页面数据，然后从获取的页面数据中提取需要的数据并保存。下面文章文章主要介绍使用node.js实现一个简单的网络爬虫的相关资料。有需要的朋友可以参考。
　　前言
　　之前介绍了node.js的一些基础知识，下面文章我们的目标是在完成本课程后对网页进行简单的分析和抓取，并输出和分析抓取到的信息。文本已保存。
　　爬虫的思路很简单：
　　确定要爬取的URL；抓取网址，获取网页内容；分析和存储内容；重复步骤 1
　　在爬虫的这一部分，我们用到了两个重要的模块：
　　一、你好世界
　　说起hello world，其实最简单的爬取就是最先开始的。我们以cnode网站为例()，这个网站的特点是：
　　您无需登录即可访问主页和其他页面。页面是同步渲染的，异步请求没有问题。DOM 结构清晰。
　　代码显示如下：
　　var request = require('request'),
cheerio = require('cheerio');
request('https://cnodejs.org/', function(err, response, body){
if( !err && response.statusCode == 200 ){
// body为源码
// 使用 cheerio.load 将字符串转换为 cheerio(jQuery) 对象，
// 按照jQuery方式操作即可
var $ = cheerio.load(body);

// 输出导航的html代码
console.log( $('.nav').html() );
}
});
　　这样一段代码就实现了一个简单的网络爬虫。爬取源代码后，对源代码进行反汇编和分析。比如我们要获取首页第一页问题的标题、作者、跳转链接、点击次数、回复数量。通过chrome，我们可以得到这样的结构：
　　每个 div[.cell] 是一个具有完整主题的单元，其中一个单元暂时称为 $item
　　{
title : $item.find('.topic_title').text(),
url : $item.find('.topic_title').attr('href'),
author : $item.find('.user_avatar img').attr('title'),
reply : $item.find('.count_of_replies').text(),
visits : $item.find('.count_of_visits').text()
}
　　因此，循环 div[.cell] 得到我们想要的信息：
　　request('https://cnodejs.org/?_t='+Date.now(), function(err, response, body){
if( !err && response.statusCode == 200 ){
var $ = cheerio.load(body);
var data = [];
$('#topic_list .cell').each(function(){
var $this = $(this);

// 使用trim去掉数据两端的空格
data.push({
title : trim($this.find('.topic_title').text()),
url : trim($this.find('.topic_title').attr('href')),
author : trim($this.find('.user_avatar img').attr('title')),
reply : trim($this.find('.count_of_replies').text()),
visits : trim($this.find('.count_of_visits').text())
})
});
// console.log( JSON.stringify(data, ' ', 4) );
console.log(data);
}
});
// 删除字符串左右两端的空格
function trim(str){
return str.replace(/(^\s*)|(\s*$)/g, "");
}
　　二、 抓取多个页面
　　我们只抓取了上面的一页。如何在一个程序中抓取多个页面？我们以 CNode网站 为例。刚刚爬取了第1页的数据，这里我们要请求前6页的数据（不要同时抓取太多页面，IP会被拦截）。每个页面的结构都是一样的，我们只需要修改url地址即可。
　　2.1 同时获取多个页面
　　首先，将请求请求封装成一个方法，方便调用。如果还是用console.log的方式，6页的数据都会输出到控制台，看起来很不方便。这里我们使用上一节的文件操作内容，引入fs模块，将获取到的内容写入文件，然后将新创建的文件放到文件目录下（需要手动创建文件目录）：
　　// 把page作为参数传递进去，然后调用request进行抓取
function getData(page){
var url = 'https://cnodejs.org/?tab=all&page='+page;
console.time(url);
request(url, function(err, response, body){
if( !err && response.statusCode == 200 ){
console.timeEnd(url); // 通过time和timeEnd记录抓取url的时间
var $ = cheerio.load(body);
var data = [];
$('#topic_list .cell').each(function(){
var $this = $(this);
data.push({
title : trim($this.find('.topic_title').text()),
url : trim($this.find('.topic_title').attr('href')),
author : trim($this.find('.user_avatar img').attr('title')),
reply : trim($this.find('.count_of_replies').text()),
visits : trim($this.find('.count_of_visits').text())
})
});
// console.log( JSON.stringify(data, ' ', 4) );
// console.log(data);
var filename = './file/cnode_'+page+'.txt';
fs.writeFile(filename, JSON.stringify(data, ' ', 4), function(){
console.log( filename + ' 写入成功' );
})
}
});
}
　　CNode分页请求链接：，我们只需要修改page的值：
<p>var max = 6;
for(var i=1; i 查看全部

　　js 爬虫抓取网页数据(:我输入一个之前从来没搜索过的型号却没有数据返回)
　　问题
　　- - - - - - - - - - - - - 更新 - - - - - - - - - - - - ------
　　谢谢你的想法。我在想是否可以通过分析网页交互找到一种方法。我仔细查看了元素中的网页代码，发现搜索结果是通过AJAX返回的一个链接的内容，也就是()我用python抓取了这个链接，从中可以得到我想要的。但是又遇到了一个问题：我在浏览器中搜索过设备型号，比如SC1894，python可以通过上面的链接抓取内容（浏览器也可以直接输入getsup链接）。如果我输入以前从未搜索过的模型但没有返回数据怎么办？在此之前我还有什么遗漏吗
　　-------------------------原创问题----------------------- ----
　　最近在学习爬取动态网页，想咨询一下：
　　对比chrome F12的元素，我用下面代码抓取的网页内容缺少我想要的，例如
　　之后我立即搜索了搜索结果的内容。看来我可以免费使用javescript。我需要如何操作才能获得它？我想征求意见
　　import urllib.request
weburl = 'http://search.ickey.cn/?keyword=SC1894&num='
webheader = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:23.0) Gecko/20100101 Firefox/23.0'}
req = urllib.request.Request(url = weburl, headers = webheader)
webPage = urllib.request.urlopen(req)
data = webPage.read()
data = data.decode('UTF-8')
print(data)
　　解决方案
　　网页是动态生成的。在抓取页面数据之前，思路应该是想办法获取动态生成的网页内容。如果你想这样做，你可以使用 PhantomJS 先加载相应的网页，然后再加载它。好的内容扔给Python，然后Python开始解析。
　　添加：
　　其实每个网站的爬取规则都不一样。如果你不是使用无头浏览器来做（我上面提到的方法），那么在分析API时，你必须看清楚API请求。当收录参数时（最基本的），请求方式，是否携带一些特定的http header等等。 查看全部

　　js 爬虫抓取网页数据(Python网络爬虫使用selenium动态网页的两种技术使用方法)
　　由于主流的网站都是使用JavaScript来展示网页内容，不像之前简单抓取静态网页，使用JavaScript的时候很多内容并没有出现在HTML源代码中，而是放在了HTML中源代码。一段JavaScript代码，最后呈现的数据是由JavaScript提取出来的，提取出服务器返回的数据，加载到源代码中进行呈现。因此，抓取静态网页的技术可能无法正常工作。因此，我们需要使用两种技术进行动态网页爬取：
　　1.通过浏览器评论元素解析真实网页地址；
　　2.使用selenium模拟浏览器。
　　我们这里先介绍第一种方法。
　　以《Python Web Crawler：从入门到实践》一书作者的个人博客评论为例。网址：1）“抓包”：找到真实数据地址
　　右键单击“检查”，单击“网络”，然后选择“js”。刷新页面，选择数据列表？回调...这个页面刷新时返回的js文件。选择右侧的标题。如图：
　　
　　其中，Request URL为实际数据地址。
　　在这种状态下，您可以通过滚动鼠标滚轮找到 User-Agent。
　　
　　2）相关代码：
　　import requests
import json
headers={&#39;User-Agent&#39;:&#39;Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36&#39;}
link="https://api-zero.livere.com/v1 ... ot%3B
r=requests.get(link,headers=headers)
# 获取 json 的 string
json_string = r.text
json_string = json_string[json_string.find(&#39;{&#39;):-2]
json_data=json.loads(json_string)
comment_list=json_data[&#39;results&#39;][&#39;parents&#39;]
for eachone in comment_list:
message=eachone[&#39;content&#39;]
print(message)
　　输出是：
　　现在死在了4.2节上，页面评论是有的，但是XHR里没有东西啊，这是什么情况？有解决的大神吗？
为何静态网页抓取不了？
奇怪了，我按照书上的方法来操作，XHR也是空的啊
XHR没有显示任何东西啊。奇怪。
找到原因了
caps["marionette"] = True
作者可以解释一下这句话是干什么的吗
我用的是 pycham IDE，按照作者的写法写的，怎么不行
对火狐版本有要求吗
4.3.1 打开Hello World,代码用的作者的，火狐地址我也设置了，为啥运行没反应
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.firefox.firefox_binary import FirefoxBinary
caps = webdriver.DesiredCapabilities().FIREFOX
caps["marionette"] = False
binary = FirefoxBinary(r&#39;C:\Program Files\Mozilla Firefox\firefox.exe&#39;)
#把上述地址改成你电脑中Firefox程序的地址
driver = webdriver.Firefox(firefox_binary=binary, capabilities=caps)
driver.get("http://www.santostang.com/2017 ... 6quot;)
我是番茄
为什么刷新没有XHR数据，评论明明加载出来了
　　代码分析：
　　1）对于代码json_string.find() api解析为：
　　Docstring:
S.find(sub[, start[, end]]) -> int
Return the lowest index in S where substring sub is found,
such that sub is contained within S[start:end]. Optional
arguments start and end are interpreted as in slice notation.
Return -1 on failure.
Type: method_descriptor
　　所以代码 json_string.find('{') 返回的是 "{" 在 json_string 字符串中的索引位置。
　　2）如果在代码中加一句代码print json_string，这句话的输出结果是（因为输出内容太多，只截取了开头和结尾，关键位置在红色的）：
　　/**/ typeof jQuery112405600294326674093_1523687034324 === &#39;function&#39; && jQuery112405600294326674093_1523687034324({"results":{"parents":[{"replySeq":33365104,"name":"骨犬","memberId":"B9E06FBF9013D49CADBB5B623E8226C8","memberIcon":"http://q.qlogo.cn/qqapp/101256 ... ot%3B,"memberUrl":"https://qq.com/","memberDomain":"qq","good":0,"bad":0,"police":0,"parentSeq":33365104,"directSeq":0,"shortUrl":null,"title":"Hello world! - 数据科学@唐松
Santos","site":"http://www.santostang.com/2017 ... ot%3B,"email":null,"ipAddress":"27.210.192.241","isMobile":"0","agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/47.0.2526.108 Safari/537.36 2345Explorer/8.8.3.16721","septSns":null,"targetService":null,"targetUserName":null,"info1":null,"info2":null,"info3":null,"image1":null,"image2":null,"image3":null,"link1":null,"link2":null,"link3":null,"isSecret":0,"isModified":0,"confirm":0,"subCount":1,"regdate":"2018-01-01T06:27:50.000Z","deletedDate":null,"file1":null,"file2":null,"file3":null,"additionalSeq":0,"content":"现在死在了4.2节上，页面评论是有的，但是XHR里没有东西啊，这是什么情况？有解决的大神吗？"
。。。。。。。。。 tent":"我的也是提示火狐版本不匹配，你解决了吗","quotationSeq":null,"quotationContent":null,"consumerSeq":1020,"livereSeq":28583,"repSeq":3871836,"memberGroupSeq":26828779,"memberSeq":27312353,"status":0,"repGroupSeq":0,"adminSeq":25413747,"deleteReason":null,"sticker":0,"version":null}],"quotations":[]},"resultCode":200,"resultMessage":"Okay, livere"});
　　从上面的输出中，我们可以看出在代码中添加 json_string = json_string[json_string.find('{'):-2] 的重要性。
　　如果不加json_string.find('{')，则结果不是合法的json格式，无法成功形成json文件；如果没有截取到倒数第二个位置，则结果收录冗余）；也不能构成合法的json格式。
　　3）对于代码comment_list=json_data['results']['parents']和message=eachone['content']中括号内的string类型标签定位可以在上面找到2）找到关键部分中间，也就是截取后合法的json文件，“结果”和“父母”都收录，所以用两个方括号一层一层定位，而且因为我们是爬评论，所以内容在这个json 文件的“content”标签中，使用[“content”]进行定位。
　　观察到实际数据地址中的偏移量是页数。 查看全部

　　js 爬虫抓取网页数据(搜索引擎爬取网页被重定向的情况是什么？如何处理)
　　作者写的搜索引擎爬虫在爬取页面时遇到了网页被重定向的情况。所谓重定向就是通过各种方法（本文提到的三种）（URL）将各种网络请求重定向到其他位置。每个网站首页都是网站资源的入口。当重定向发生在网站的首页时，如果处理不当，很可能会遗漏网站的全部内容。
　　作者写的爬虫在爬取网页时遇到了三种重定向情况。
　　1.服务器端重定向是在服务器端完成的。一般来说爬虫是可以自适应的，不需要特殊处理，比如响应码301（永久重定向）、302（临时重定向）等，具体可以通过响应中的url和status_code这两个属性来判断requests 请求获取的对象。当status_code为301、302或其他代表重定向的代码时，表示原请求被重定向；当响应对象的 url 属性与发送请求时的链接不一致时，也说明原来的请求被重定向并且已经被自动处理了。
　　#请求重定向
#方法二
response.setStatus(302);
response.setHeader("location", "/day06/index.jsp");

#方法二
response.sendRedirect("/day06/index.jsp");
　　scrapy shell 以获取重定向页面
　　scrapy shell -s ROBOTSTXT_OBEY=False --no-redirect "https://jigsaw.w3.org/HTTP/300/301.html"
fetch(response.headers['Location'])
　　2.meta refresh，即网页中的标签声明了网页重定向的链接。这个重定向由浏览器完成，需要通过编写代码来处理。比如下面HTML代码第三行的注释中如果出现某个重定向，浏览器可以自动跳转，但是爬虫只能获取跳转前的页面，不能自动跳转。
　　解决方法是通过获取跳转前的页面源代码来提取重定向url信息（上面代码第三行的url属性值）。具体操作：
　　①使用xpath('//meta[@http-equiv="refresh" and @content]/@content')提取content的值
　　②使用正则表达式提取重定向的url值。
　　3.js 重定向，重定向是以 JavaScript 代码的形式进行的。比如下面的JavaScript代码
　　window.location.href='http://www.redirectedtoxxx.com'
　　网页收录内容的情况是最容易解决的。一般来说，它基本上是静态网页的硬编码内容，或者是动态网页，使用模板渲染。当浏览器获取到 HTML 时，它已经收录了所有的关键信息，所以你在网页上直接看到的内容可以通过特定的 HTML 标签加载 javascript 代码。这种情况是因为虽然网页显示时内容在HTML标签中，但实际上是通过执行js代码添加到标签中的。所以此时的内容在js代码中，js的执行是浏览器端的操作，所以当你使用程序请求网页地址时，得到的响应就是网页代码和js代码，这样就可以在浏览器端看到内容了，因为解析时没有执行js，所以指定的HTML标签下的内容必须为空。这个时候的处理方法一般是找到收录内容的js代码字符串，然后通过正则表达式获取对应的内容，而不是解析HTML标签。 查看全部

　　js 爬虫抓取网页数据(js爬虫抓取网页数据和session保存数据三个大阶段)
　　js爬虫抓取网页数据可以分为抓包，解析网页数据和session保存数据三个大的阶段。
　　一、抓包前的准备工作
　　1、首先手动抓包，请求网页的url内容，返回内容中各个参数要对应着请求过来的地址及参数进行处理。
　　2、手动方式抓包:首先需要调用js框架去对网页的全部内容进行抓取，爬虫爬了一段时间后发现各个参数不是很能看得懂，而且还不能手动进行修改，所以，需要一款可以自动抓包工具，推荐使用awesome-js框架。
　　3、手动方式抓包:需要借助awk命令程序，用于将抓取好的js网页语句写入文件中或者调用as命令，将抓取好的js网页语句写入文件中try{text="img="+json。stringify(request。url);eval=if(text==""){eval1=json。encode(text);eval2=json。
　　encode(stringlike(json。loads(text)));eval=if(eval==""){eval1=json。stringify(request。url);eval2=json。encode(stringlike(json。loads(text)));eval1="eval1";eval2="eval2";eval=if(eval==""){eval1="eval1";eval2="eval2";eval=if(eval==""){eval1="eval1";eval2="eval2";eval=if(eval==""){eval1="eval1";eval2="eval2";eval=if(eval==""){eval1="eval1";eval2="eval2";eval=if(eval==""){eval1="eval1";eval2="eval2";eval=if(eval==""){eval1="eval1";eval2="eval2";eval=if(eval==""){eval1="eval1";eval2="eval2";eval=if(eval==""){eval1="eval1";eval2="eval2";eval=if(eval==""){eval1="eval1";eval2="eval2";eval=if(eval==""){eval1="eval1";eval2="eval2";eval=if(eval==""){eval1="eval1";eval2="eval2";eval=if(eval==""){eval1="eval1";eval2="eval2";eval=if(eval==""){eval1="eval1";eval2="eval2";eval=if(eval==""){eval1="eval1";eval2="eval2";eval=if(eval==""){e。 查看全部

　　js 爬虫抓取网页数据(新浪新闻国内新闻页静态网页数据在函数中的应用)
　　昨天，一个朋友来找我。新浪新闻国内新闻页面的其他部分是静态网页，但左下方的最新新闻部分不是静态网页，也没有json数据。让我帮你抓住它。大概看了一下，是js加载的，数据在js函数里，很有意思，所以分享给大家看看！
　　抓取目标
　　
　　我们今天的目标是上图的红框部分。首先我们确定这部分内容不在网页源码中，属于js加载的部分，点击翻页后没有json数据传输！
　　
　　但是发现有个js请求，点击请求，是一行js函数代码，我们复制到json的view viewer，然后格式化看看结果
　　
　　
　　发现可能有我们需要的内容，比如url、title、intro这3个参数，猜测是对应的新闻网址、标题、介绍
　　
　　只是它的内容，需要处理，我们写在代码里看看
　　开始写代码
　　先导入库，因为需要截取字符串的最后一部分，所以使用requests库来获取请求，重新匹配内容即可。然后我们先匹配上面的3个item
　　
　　可以看到，url中有\\，标题和介绍都是\u4e09的形式。这些是我们需要处理的后续步骤！
　　先用replace函数去掉url中的\\，就可以得到url了，下面的\u4e09是unicode编码，可以直接解码内容，直接写代码
　　
　　使用eval函数进行解码，可以以u"+unicode编码内容+"!
　　这样就把这个页面上所有新闻和URL相关的内容都取出来了，在外层加了一个循环来爬取所有的新闻页面，任务就完成了！
　　
　　后记
　　新浪新闻的页面js功能比较简单，可以直接抓取数据。如果是比较复杂的功能，就需要了解前端知识。这就是学习爬虫需要学习前端知识的原因！
　　ps：上面使用的json查看器是第三方的网站，你可以直接百度找很多，当然你也可以直接修改上面抓包的内容，然后用json读取数据！
　　基本代码不多。有看不清楚的小伙伴可以私信我索取代码或者一起研究爬虫！ 查看全部

　　js 爬虫抓取网页数据(Node.js和Python的代码片段作引教您如何在Chromium中使用代理)
　　剧作家网络爬虫教程
　　近年来，随着互联网行业的发展，互联网的影响力逐渐增强。这也是由于技术的进步，开发了越来越多用户体验良好的应用。另外，从web应用的开发到测试，整个过程中自动化的使用越来越流行。网络爬虫工具正变得越来越流行。
　　拥有有效的工具来测试 Web 应用程序是必不可少的。Playwright 等图书馆在浏览器中打开 Web 应用程序，并使用其他交互（例如单击元素、键入文本和从 Web 提取公共数据）来加快整个过程。
　　本教程将解释有关 Playwright 的相关内容以及如何将其用于自动化甚至网络抓取。
　　什么是剧作家？
　　Playwright 是一个测试和自动化框架，可以实现与 Web 浏览器的自动化交互。简而言之，您可以编写代码来打开浏览器，并使用代码来实现所有网页浏览器的功能。自动化脚本可以实现导航到URL、输入文本、点击按钮和提取文本等功能。Playwright 最令人惊奇的特性是它可以同时处理多个页面，而无需等待或被阻止。
　　Playwright 支持大多数浏览器，例如 Google Chrome、Firefox、使用 Chromium 核心的 Microsoft Edge 和使用 WebKit 核心的 Safari。跨浏览器网络自动化是 Playwright 的强项，它可以有效地为所有浏览器执行相同的代码。此外，Playwright 支持 Node.js、Python、Java 和 .NET 等多种编程语言。您可以编写代码来打开 网站 并使用这些语言中的任何一种与之交互。
　　Playwright 的文档非常详细，涵盖的范围很广。它涵盖了从入门到高级的所有类和方法。
　　支持剧作家代理
　　Playwright 支持使用代理。我们将使用以下Node.js和Python的代码片段作为参考，逐步教你如何在Chromium中使用代理：
　　节点.js：
　　const { chromium } = require(&#x27;playwright&#x27;); "
const browser = await chromium.launch();
　　Python：
　　from playwright.async_api import async_playwright
import asyncio
with async_playwright() as p:
browser = await p.chromium.launch()
　　上面的代码只需要稍微修改一下就可以集成agent了。使用 Node.js 时，启动函数可以接受 LauchOptions 类型的可选参数。这个 LaunchOption 对象可以发送其他几个参数，例如 headless。另一个需要的参数是代理。这个代理是另一个具有这些属性的对象：服务器、用户名、密码等。第一步是创建一个可以指定这些参数的对象。
　　// Node.js
const launchOptions = {
proxy: {
server: 123.123.123.123:80&#x27;
},
headless: false
}
　　第二步是将此对象传递给 start 函数：
　　const browser = await chromium.launch(launchOptions);
　　就 Python 而言，情况略有不同。无需创建 LaunchOptions。相反，所有值都可以作为单独的参数发送。以下是代理字典的发送方式：
　　# Python
proxy_to_use = {
&#x27;server&#x27;: &#x27;123.123.123.123:80&#x27;
}
browser = await pw.chromium.launch(proxy=proxy_to_use, headless=False)
　　在决定使用哪个代理进行爬网时，最好使用住宅代理，因为它们不会留下任何痕迹，也不会触发任何安全警报。Oxylabs的住宅代理是一个覆盖广泛的稳定代理网络。您可以通过 Oxylabs 的住宅代理访问特定国家、省份甚至城市的站点。最重要的是，您还可以轻松地将 Oxylabs 的代理与 Playwright 集成。
　　01. 使用 Playwright 进行基本抓取
　　下面我们将介绍如何在 Node.js 和 Python 中使用 Playwright。
　　如果您使用的是 Node.js，则需要创建一个新项目并安装 Playwright 库。可以用这两个简单的命令来完成：
　　npm init -y
npm install playwright
　　打开动态页面的基本脚本如下：
　　const playwright = require(&#x27;playwright&#x27;);
(async () => {
const browser = await playwright.chromium.launch({
headless: false // Show the browser.
});
const page = await browser.newPage();
await page.goto(&#x27;https://books.toscrape.com/&#x27;);
await page.waitForTimeout(1000); // wait for 1 seconds
await browser.close();
})();
　　我们来看看上面的代码。剧作家被导入到代码的第一行。然后，启动了一个 Chromium 实例。它允许脚本自动化 Chromium。请注意，此脚本将在可视化用户界面中运行。成功传递 headless: false 后，打开一个新的浏览器页面，page.goto 函数将导航到 Books to Scrape 页面。再等待 1 秒钟以向最终用户显示该页面。最后，浏览器关闭。
　　同样的代码用 Python 编写也非常简单。首先，使用 pip 命令安装 Playwright：
　　pip install playwright
　　请注意 Playwright 支持两种方法——同步和异步。以下示例使用异步 API：
　　from playwright.async_api import async_playwright
import asyncio
async def main():
async with async_playwright() as pw:
browser = await pw.chromium.launch(
headless=False # Show the browser
)
page = await browser.new_page()
await page.goto(&#x27;https://books.toscrape.com/&#x27;)
# Data Extraction Code Here
await page.wait_for_timeout(1000) # Wait for 1 second
await browser.close()
if __name__ == &#x27;__main__&#x27;:
asyncio.run(main())
　　此代码类似于 Node.js 代码。最大的区别是使用了 asyncio 库。另一个区别是函数名从camelCase 变成了snake_case。
　　如果您想要创建多个浏览器环境，或者想要更精确的控制，您可以创建一个环境对象并在该环境中创建多个页面。此代码将在新选项卡中打开页面：
　　const context = await browser.newContext();
const page1 = await context.newPage();
const page2 = await context.newPage();
　　如果您还想在代码中处理页面上下文。您可以使用 page.context() 函数来获取浏览器页面上下文。
　　02. 定位元素
　　要从元素中提取信息或单击元素，第一步是定位该元素。Playwright 支持 CSS 和 XPath 选择器。
　　一个实际的例子可以更好地理解这一点。在 Chrome 中打开要爬取的页面的 URL，右键单击第一本书，然后选择查看源代码。
　　你可以看到所有的书都在 article 元素下，它有一个类 product_prod。
　　要选择所有书籍，您需要为所有文章元素设置一个循环。可以使用 CSS 选择器选择文章元素：
　　.product_pod
　　同样，您也可以使用 XPath 选择器：
　　//*[@class="product_pod"]
　　要使用这些选择器，最常用的函数如下：
　　●$eval(selector, function)-选择第一个元素，将元素发送给函数，并返回函数的结果；
　　●$$eval(selector, function)-同上，不同的是它选择了所有元素；
　　●querySelector(selector)-返回第一个元素；
　　● querySelectorAll(selector)-返回所有元素。
　　这些方法可以在 CSS 和 XPath 选择器中正常工作。
　　03. 抓取文本
　　继续以 Books to Scrape 页面为例，页面加载完成后，可以使用选择器和 $$eval 函数提取所有书籍容器。
　　const books = await page.$$eval(&#x27;.product_pod&#x27;, all_items
=> {
// run a loop here
})
　　然后你可以在循环中提取收录书籍数据的所有元素：
　　all_items.forEach(book => {
const name = book.querySelector(&#x27;h3&#x27;).innerText;
})
　　最后，innerText 属性可用于从每个数据点提取数据。以下是 Node.js 中的完整代码：
　　const playwright = require(&#x27;playwright&#x27;);
(async () => {
const browser = await playwright.chromium.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto(&#x27;https://books.toscrape.com/&#x27;);
const books = await page.$$eval(&#x27;.product_pod&#x27;, all_items
=> {
const data = [];
all_items.forEach(book => {
const name = book.querySelector(&#x27;h3&#x27;).innerText;
const price = book.querySelector(&#x27;.price_color&#x27;).
innerText;
const stock = book.querySelector(&#x27;.availability&#x27;).
innerText;
data.push({ name, price, stock});
});
return data;
});
console.log(books);
await browser.close();
})();
　　Python 中的代码有点不同。Python 有一个函数 eval_on_selector，类似于 Node.js 的 $eval，但不适合这种场景。原因是第二个参数仍然需要是 JavaScript。在某些情况下使用 JavaScript 可能很好，但在这种情况下，用 Python 编写整个代码更合适。
　　最好使用 query_selector 和 query_selector_all 分别返回一个元素和一个元素列表。
　　from playwright.async_api import async_playwright
import asyncio
async def main():
async with async_playwright() as pw:
browser = await pw.chromium.
page = await browser.new_page()
await page.goto(&#x27;https://books.toscrape.com&#x27;)
all_items = await page.query_selector_all(&#x27;.product_pod&#x27;)
books = []
for item in all_items:
book = {}
name_el = await item.query_selector(&#x27;h3&#x27;)
book[&#x27;name&#x27;] = await name_el.inner_text()
price_el = await item.query_selector(&#x27;.price_color&#x27;)
book[&#x27;price&#x27;] = await price_el.inner_text()
stock_el = await item.query_selector(&#x27;.availability&#x27;)
book[&#x27;stock&#x27;] = await stock_el.inner_text()
books.append(book)
print(books)
await browser.close()
if __name__ == &#x27;__main__&#x27;:
asyncio.run(main())
　　最后，Node.js 和 Python 代码的输出结果是一样的。
　　剧作家 VS Puppeteer 和 Selenium
　　在获取数据时，除了使用 Playwright 之外，还可以使用 Selenium 和 Puppeteer。
　　使用 Puppeteer，您可以使用的浏览器和编程语言非常有限。目前唯一可用的语言是 JavaScript，唯一兼容的浏览器是 Chromium。
　　对于Selenium，虽然与浏览器语言的兼容性很好。但是，它很慢并且对开发人员不是很友好。
　　另外需要注意的是，Playwright 可以拦截网络请求。查看有关网络请求的更多详细信息。
　　下面给大家对比一下这三种工具：
　　_
　　剧作家
　　傀儡师
　　硒
　　速度
　　快的
　　快的
　　慢点
　　归档能力
　　优秀
　　优秀
　　普通的
　　开发经验
　　最多
　　好的
　　普通的
　　编程语言
　　JavaScript、Python、C# 和 Java
　　JavaScript
　　Java、Python、C#、Ruby、JavaScript 和 Kotlin
　　支持者
　　微软
　　谷歌
　　社区和赞助商
　　社区
　　小而活跃
　　大而活跃
　　大而活跃
　　可用的浏览器
　　Chromium、Firefox 和 WebKit
　　铬
　　Chrome、Firefox、IE、Edge、Opera、Safari 等。
　　综上所述
　　本文讨论了 Playwright 作为爬取动态站点的测试工具的功能，并介绍了 Node.js 和 Python 中的代码示例。由于其异步特性和跨浏览器支持，Playwright 是其他工具的流行替代品。
　　Playwright 可以实现导航到 URL、输入文本、点击按钮和提取文本等功能。它可以提取动态呈现的文本。这些事情也可以用其他工具如 Puppeteer 和 Selenium 来完成，但如果你需要使用多个浏览器，或者你需要使用 JavaScript/Node.js 以外的语言，那么 Playwright 会是更好的选择。
　　如果您对其他类似主题感兴趣，请查看我们的 文章 使用 Selenium 进行网络抓取或查看 Puppeteer 教程。 查看全部

　　js 爬虫抓取网页数据(新浪新闻国内新闻页静态网页数据在函数中的应用)
　　昨天，一个朋友来找我。新浪新闻国内新闻页面的其他部分是静态网页，但左下方的最新新闻部分不是静态网页，也没有json数据。让我帮你抓住它。大概看了一下，是js加载的，数据在js函数里，很有意思，所以分享给大家看看！
　　抓取目标
　　
　　我们今天的目标是上图的红框部分。首先我们确定这部分内容不在网页源码中，属于js加载的部分，点击翻页后没有json数据传输！
　　
　　但是发现有个js请求，点击请求，是一行js函数代码，我们复制到json的view viewer，然后格式化看看结果
　　
　　
　　发现可能有我们需要的内容，比如url、title、intro这3个参数，猜测是对应的新闻网址、标题、介绍
　　
　　只是它的内容，需要处理，我们写在代码里看看
　　开始写代码
　　先导入库，因为需要截取字符串的最后一部分，所以使用requests库来获取请求，重新匹配内容即可。然后我们先匹配上面的3个item
　　
　　可以看到，url中有\\，标题和介绍都是\\u539f\\u6807\\u9898的形式。这些是我们需要处理的后续步骤！
　　先用replace函数把\\放在url里，就可以得到url了，下面的\\u539f\\u6807\\u9898是unicode编码，可以直接解码内容直接写code
　　
　　使用eval函数进行解码，可以将内容解码成u'unicode编码内容'的形式！
　　这样就把这个页面上所有新闻和URL相关的内容都取出来了，在外层加了一个循环来爬取所有的新闻页面，任务就完成了！
　　
　　后记
　　新浪新闻的页面js功能比较简单，可以直接抓取数据。如果是比较复杂的功能，就需要了解前端知识。这就是学习爬虫需要学习前端知识的原因！
　　ps：上面使用的json查看器是第三方的网站，你可以直接百度找很多，当然你也可以直接修改上面抓包的内容，然后用json读取数据！
　　基本代码不多。有看不清楚的小伙伴可以私信我索取代码或者一起研究爬虫！ 查看全部

　　js 爬虫抓取网页数据(网页端抓数据免不了要跟JavaScript打交道，尤其是JS代码有混淆
)
　　在web端抓取数据时，不可避免地要处理JavaScript，尤其是JS代码混乱，cookie被操纵的情况下。需要一段时间才能找到生成 cookie 的地方。
　　那天遇到了这样的网页，用浏览器打开也是正常的。但是，在下载带有请求的 URL 时，我得到了“521”的状态码，返回的内容是一串压缩和混淆的 JavaScript 代码。它看起来像这样：
　　
　　很容易说返回了 JavaScript。浏览器运行此 JavaScript 后，必须重新加载它才能获取真实的 Web 内容。
　　那么问题来了，这段js代码是做什么的呢？
　　我们先观察浏览器的加载过程。由于您已成功打开此网页，并且您的浏览器已记住了一些关键 cookie，因此您必须先删除这些 cookie。
　　如何删除Chrome浏览器记录的某个网站 cookie？
　　打开 Chrome 的设置，按照这个路径找到删除 cookie 的地方：高级 -&gt; 内容设置 -&gt; Cookies -&gt; 查看所有 cookie 和站点数据。
　　然后在右上角的搜索栏中搜索，看到这个网站对应的cookies，直接删除即可。
　　打开浏览器的网络，选择“保留日志”，记住加载历史，然后用浏览器重新打开网站：
　　可以看到Network记录的加载过程：
　　
　　观察发现第一次返回521，然后暂停了一段时间（实际上1. 5秒，后面可以看到js代码）重新加载网页，可以得到正确的网页内容。
　　比较两次请求的cookies，可以发现第二次的cookies比较多。这些cookies可能是写在521返回的js中，接下来我们研究一下这段js代码。
　　首先，我们需要一个js格式化工具来帮助我们研究这段js代码。我们使用的工具有很多。复制代码到beautifier的网页并格式化：
　　
　　我们先来了解一下这段代码。第 1-16 行没什么特别的。16行需要eval()一段js代码字符串，这个很重要，看看是什么。将eval改为console.log，然后按F12调出Chrome的开发者工具，将所有js代码复制到Chrome的Console并运行：
　　
　　这时候我们可以看到控制台输出了一段js代码，把这段代码复制到美化网页中，格式化：
　　
　　正如您在第 4 行中看到的，document.cookie 被分配了一个值，该值是写入浏览器的名为 __jsl_clearance 的 cookie。这个cookie的生成与第4行末尾的函数有关。看代码，是另一种加密算法。
　　我们可以理解这个函数的实现，并使用Python来实现算法，但实际上这段代码太难理解了。我们可以使用 Python 的 ExecJS、PyV8 等模块来运行这个 js 并获取 cookie 值。
　　有了cookie值，我们就可以使用Python中的requests.Session来加载这个网页了。在 Python 中获取 cookie 并正确加载网页内容是对您 Python 能力的考验。遇到问题可以留言讨论。
　　经常有读者在公众号留言与我交流。多次留言很麻烦。在这里，我在微信上开了10个朋友圈。可以在微信上和我交流。只有前10位朋友可以申请。
　　
　　 查看全部

　　js 爬虫抓取网页数据(初始化中文文档搭建简单的服务器运行(图)
)
　　初始化和安装依赖
　　npm init --yes
npm i express superagent cheerio -s
复制代码
　　superAgent 是一个轻量级的 Ajax API。服务器端（Node.js）和客户端（浏览器端）都可以使用SuperAgent中文文档
　　Cheerio 是一个快速、灵活、可实现的 jQuery 核心实现，专门为服务器定制。Cheerio 中文文档
　　搭建一个简单的服务器
　　// 创建服务器实例
const express = require('express')
const app = express()
app.get('/', (req,res)=> {
res.send('爬虫实战')
})
// 获取服务器信息并打印
let server = app.listen(3000, () => {
let host = server.address().address;
let port = server.address().port;
// %s 另一种拼接字符串方法
console.log('程序已运行 http://%s:%s', host, port);
})
复制代码
　　运行服务器
　　nodemon index.js
复制代码
　　浏览器输入 localhost:3000
　　
　　分析页面内容
　　百度新闻-海量中文信息平台 ()
　　示例，打开百度新闻首页、控制台、评论元素
　　
　　使用cheerio获取id&gt; ul&gt; li&gt; a 获取a标签中的文本
　　获取页面
　　引入superagent模块，调用get方法，传入页面地址
　　const superagent = require('superagent')
superagent.get('http://news.baidu.com/').end((err,res) => {
if(err) {
console.log('热点新闻抓取失败' + err);
}
console.log(res);
})
复制代码
　　保存后更新服务器，终端打印结果。由于内容太多，终端无法容纳，上半部分已被覆盖。
　　
　　页面地址返回的所有数据都会收录在res中
　　数据处理
　　接下来开始处理这些数据
　　下面介绍cheerio库，声明res的处理函数。上面，声明需要返回的结果。superagent.get() 调用处理函数中的方法并将结果返回给之前声明的变量
　　这里需要注意请求方法app.get('/', (req,res)=&gt; {})要放在处理函数下
　　const express = require('express')
const superagent = require('superagent')
const cheerio = require('cheerio')
const app = express()
let hotNews = []
superagent.get('http://news.baidu.com/').end((err,res) => {
if(err) {
console.log('热点新闻抓取失败' + err);
}
// 调用函数，返回的结果直接赋值给外部变量
hotNews = getHotNews(res)
})
let getHotNews = res => {
// 通过 cheerio库的load方法传入res.text (获取res的全部字符串) 得到 $
let $ = cheerio.load(res.text)
// 对$方法传入选择器选择元素，得到的是一个
// $('#pane-news ul li a')
console.log($('#pane-news ul li a'));
}
app.get('/', (req,res)=> {
res.send(hotNews)
})
// 获取服务器信息并打印
let server = app.listen(3000, () => {
let host = server.address().address;
let port = server.address().port;
// %s 另一种拼接字符串方法
console.log('程序已运行 http://%s:%s', host, port);
})
复制代码
　　$('#pane-news ul li a') 返回一个收录所有对应节点对象的数组
　　
　　let getHotNews = res => {
// 声明空数组
let hotNews = []
// 通过 cheerio库的load方法传入res.text (获取res的全部字符串) 得到 $
let $ = cheerio.load(res.text)
// 对$方法传入选择器选择元素，得到一个包含所有对应元素的数组
// 对数组进行遍历，获取每个元素内的 text 和 href 放入 news 对象
$('#pane-news ul li a').each((index, ele) => {
let news = {
title: $(ele).text(), // 获取新闻标题
href: $(ele).attr('href') // 获取新闻页面链接
}
hotNews.push(news) // 每次遍历的结果 把news推入事先声明的数组
})
// 遍历结束将结果返回出去，通过调用将结果赋值给最上方的空对象
return hotNews
}
复制代码
　　返回数据
　　函数调用后打印结果
　　
　　传递的值改为返回值
　　app.get('/', (req,res)=> {
res.send(hotNews)
})
复制代码
　　
　　当然，获取到数据后，可能不是从客户端直接显示出来的
　　这部分可以在superagent下处理
　　superagent.get('http://news.baidu.com/').end((err,res) => {
if(err) {
console.log('热点新闻抓取失败' + err);
}
// 调用函数，返回的结果直接赋值给外部变量
hotNews = getHotNews(res)
/*
1.存入数据库
2.跳转到对应的路由，显示数据页面 /echarts
3.路由页面请求数据库中的数据，显示到echarts图表中
*/
})
复制代码
　　本地新闻抓取失败的原因
　　
　　因为代码是一遍遍写的，这里就不写了。之所以无法获取到这部分内容，是因为这部分数据是在浏览器当前页面发起请求动态获取的。
　　你通过superagent访问得到的是这个域名下的所有静态内容，不能触发功能请求完成动态内容的加载。
　　解决方法是使用第三方插件模拟浏览器访问百度新闻首页。在这个模拟浏览器中，当动态内容加载成功时，抓取数据返回给前端浏览器
　　噩梦实现动态数据采集
　　segmentio/nightmare：一个高级浏览器自动化库。()
　　使用噩梦般的自动化测试工具
　　Electron 可以使用纯 javascript 调用 Chrome 丰富的原生接口来创建桌面应用程序。它可以被看作是一个专注于桌面应用程序的 node.js 变体，而不是一个 web 服务器。其基于浏览器的应用方式可以非常方便的进行各种响应式交互
　　nightmare 是一个基于电子的自动化网页测试和爬虫框架，因为它具有和plantomJS一样的自动化测试功能，可以模拟用户在页面上的行为来触发一些异步数据加载，也可以像下面这样直接访问URL请求库。抓取数据，并且可以设置页面的延迟时间，所以无论是手动触发脚本还是行为触发脚本都很容易
　　安装依赖
　　npm i nightmare -s
复制代码
　　用
　　引入模块，获取实例，调用方法动态获取数据
　　const express = require('express')
const app = express()
const Nightmare = require('nightmare')
// 设置 show: true 会显示一个自动化的内置浏览器
const nightmare = Nightmare({ show: true})
const cheerio = require('cheerio')
let localNews = []
//---------------------------------------------------------------------------------
nightmare
.goto('http://news.baidu.com')// 需要访问的链接
.wait('div#local_news') //等待加载的节点
.evaluate(() => document.querySelector('div#local_news').innerHTML)// 评估节点内容
.then(htmlStr => { //获取到html字符串
localNews = getLocalNews(htmlStr) // 调用方法
})
.catch(err => {
console.error(err)
})
//----------------------------------------------------------------------------------
let getLocalNews = htmlStr => {
let localNews = []
let $ = cheerio.load(htmlStr) // 这里因为获取到的已经是字符串了，不需要.text
$('ul#localnews-focus li a').each((index, ele) => {
let news = {
title: $(ele).text(),
href: $(ele).attr('href')
}
localNews.push(news)
})
return localNews
}
app.get('/', (req,res)=> {
res.send(localNews)
})
// 获取服务器信息并打印
let server = app.listen(3000, () => {
let host = server.address().address;
let port = server.address().port;
// %s 另一种拼接字符串方法
console.log('程序已运行 http://%s:%s', host, port);
})
复制代码
　　现在打开链接，可以看到动态加载的内容
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　　js 爬虫抓取网页数据(爬虫基本原理爬虫的基本流程-爬虫的流程
)
　　爬虫的基本原理
　　爬行的基本过程
　　1、获取网页源码：通过request库、urllib、requests等实现HTTP请求；
　　2、 提取信息：分析网页源代码，提取数据，如正则表达式、美汤、pyquery、Ixml等；
　　3、保存数据：保存到txt、json或数据库；
　　要捕获哪些数据
　　Javascript 渲染页面
　　使用 urllib 或 requests 获取网页时，获取的源代码与您在浏览器中看到的不同。
　　越来越多的网页使用ajax和前端模块化工具构建，整个网页都由Javascript渲染。需要分析ajax接口，或者使用selenium等库来模拟Javascript渲染。
　　【页面渲染】
　　页面渲染是浏览器的渲染引擎根据CSS定义的规则在浏览器窗口中显示HTML代码的过程。
　　一般工作原理如下：
　　饼干
　　Cookie 位于浏览器端。访问动态网页时，浏览器会自动附加并发送到服务器。服务器识别cookie并识别它是哪个用户，确定它是否登录，然后返回相应的响应。
　　爬虫代理
　　代理网络用户获取网络信息；
　　代理的作用：突破自身IP访问限制，访问群内资源，提高访问速度，隐藏真实IP；
　　爬虫代理可以获得更好的爬虫效果（防止被屏蔽或输入验证码登录）；
　　
　　检查robots.txt
　　Robots协议（也叫爬虫协议、机器人协议等）的全称是“机器人排除协议”（Robots Exclusion Protocol），网站告诉搜索引擎哪些页面可以爬取，哪些页面不能爬取机器人协议选择。
　　搜索蜘蛛访问站点时，首先会检查站点根目录下是否存在robots.txt。如果存在，搜索机器人会根据文件内容确定访问范围；如果该文件不存在，所有 'S 搜索蜘蛛将能够访问 网站 上没有密码保护的所有页面。
　　
　　
　　爬行动物的攻击与防御
　　
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　　js 爬虫抓取网页数据(此文属于入门级级别的爬虫，老司机们就不用看了)
　　本文属于入门级爬虫，老司机无需阅读。html
　　这次主要是抓取网易新闻，包括新闻标题、作者、来源、发布时间、新闻正文。Python
　　首先我们打开163的网站，我们随意选择一个分类，我这里选择的分类是国内新闻。然后右键查看源码，发现源码中页面中间没有新闻列表。这说明这个页面是异步的。即通过api接口获取的数据。面试
　　然后确认可以使用F12打开谷歌浏览器的控制台后，点击网络，我们一直往下滚动，发现右侧：“... special/00804KVA/cm_guonei_03.js?.. ..》这样的地址，点击Response，发现就是我们要找的api接口。json
　　
　　可以看出这些接口的地址有一定的规律：“cm_guonei_03.js”、“cm_guonei_04.js”，那么很明显：api
　　*).js
　　上面的链接是我们这次抓取请求的地址。
　　接下来只需要用到两个python库：browser
　　请求 json BeautifulSoup
　　requests 库用于发出网络请求。说白了就是模拟浏览器获取资源。
　　因为我们的采集是一个api接口，它的格式是json，所以我们需要使用json库来解析。BeautifulSoup用于解析html文档，可以方便的帮助我们获取指定div的内容。互联网
　　让我们开始编写我们的爬虫：app
　　第一步，导入以上三个包：异步
　　import json
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
　　然后我们定义一个方法来获取指定页码中的数据：post
　　def get_page(page):
url_temp = 'http://temp.163.com/special/00804KVA/cm_guonei_0{}.js'
return_list = []
for i in range(page):
url = url_temp.format(i)
response = requests.get(url)
if response.status_code != 200:
continue
content = response.text # 获取响应正文
_content = formatContent(content) # 格式化json字符串
result = json.loads(_content)
return_list.append(result)
return return_list
　　这样就得到了每个页码对应的内容列表：
　　
　　对数据进行分析后，可以看到下图圈出的是需要抓取的标题、发布时间和新闻内容页面。
　　
　　既然已经获取到内容页面的url，那么就开始爬取新闻正文。
　　在抓取文本之前，先分析文本的html页面，找到文本、作者、来源在html文档中的位置。
　　我们看到文章的source在文档中的位置是：id = "ne_article_source"的标签。
　　作者位置为：span标签，class = "ep-editor"。
　　正文位置是：带有 class = "post_text" 的 div 标签。
　　我们来试试采集这三个内容的代码：
　　def get_content(url):
source = ''
author = ''
body = ''
resp = requests.get(url)
if resp.status_code == 200:
body = resp.text
bs4 = BeautifulSoup(body)
source = bs4.find('a', id='ne_article_source').get_text()
author = bs4.find('span', class_='ep-editor').get_text()
body = bs4.find('div', class_='post_text').get_text()
return source, author, body
　　到目前为止，我们要抓取的数据都是采集。
　　那么，当然，我会救他们。为了方便起见，我将它们直接以文本形式保存。这是最终结果：
　　
　　格式为json字符串，"title": ['date','url','source','author','body']。
　　需要说明的是，目前的实现方式是完全同步和线性的。问题是 采集 会很慢。主要延迟在网络IO上，下次可以升级为异步IO，异步采集，有兴趣的可以关注下文章。 查看全部

　　js 爬虫抓取网页数据(
什么是网络爬虫，网络有什么用？(附案例))
　　
　　什么是网络爬虫，网络爬虫有什么用？
　　网络爬虫在数据采集方面有很好的优势。比如采集速度快，可能比人类操作快一千倍，也可能快一万多倍；便于对采集的数据进行清洗和处理。以及存储工作；代码可以重复使用，也可以一劳永逸。
　　使用 Node.js 抓取任何网络资源并输出高质量的 PDF 文件到本地
　　本文适合有无爬虫的朋友和基于Node.js的朋友~如果你是技术人员，那你可以看我的下一个文章，否则请直接移到我的github仓库直接看就行了文件
　　8 个 Python 爬虫框架
　　Scrapy是一个为爬取网站数据和提取结构化数据而编写的应用框架。它可用于包括数据挖掘、信息处理或存储历史数据在内的一系列程序。pyspider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
　　
　　爬虫终极杀手---PhantomJS详解（附案例）
　　PhantomJS 非接口浏览器：了解PhantomJS，网站模拟登录豆瓣，动态页面模拟点击（unittest -python 测试模块），执行JavaScript代码，模拟最新的非接口浏览器...
　　节点可以是爬虫吗？
　　node可以做爬虫，下面我们来看看如何使用node做一个简单的爬虫。node作为爬虫的优势：第一个是它的驱动语言是JavaScript。在 nodejs 诞生之前，JavaScript 是一种运行在浏览器上的脚本语言。它的优点是操作网页上的dom元素。
　　爬虫解决网页IP限制问题的八种方法
　　之前由于公司项目需要，使用了采集谷歌地图数据和一些大比例的网站数据。网站 的一小部分预防措施很弱。你可以伪装IP并修改X-Forwarded-for（看起来像这个拼写...）来绕过它。Ser agent伪装和轮换，使用代理ip和轮换
　　nodejs 可以爬行吗？
　　nodejs 可以爬行。Node.js出现后，爬虫不再是PHP、Python等后端语言的专利。虽然处理大量数据的性能仍然不如后端语言，但 Node.js 的异步编程特性让我们能够最大限度地减少 CPU 开销。轻松完成高并发爬取。
　　网络爬虫程序员被抓，我们还敢爬吗？
　　某老板丢了一个网站给一个小程序员，让他把这个网站的数据拿过来，我们来分析一下。这个小程序员写了一段捕获代码并测试了它。程序没有问题，可以正常抓取网站的数据。
　　Node.js 主从分布式爬虫
　　node.js 是一个基于谷歌 V8 引擎开发的 JavaScript 运行环境。在高性能V8引擎和事件驱动单线程异步非阻塞操作模型的支持下，node.js实现的web服务无需Nginx http服务器作为反向代理即可实现高业务并发。
　　网络爬虫_基于各种语言的开源网络爬虫汇总
　　网络爬虫是按照一定的规则自动抓取万维网上信息的程序或脚本。是对互联网爬虫、蜘蛛、数据采集器、网页解析器的总结，下面介绍实现各种语言的网络爬虫的开源框架。 查看全部

　　js 爬虫抓取网页数据(上海证券报的官方网站.js演示/js演示仅供学习)
　　爬虫世界就像武林，派系众多。其中Python简单易学，深受各位朋友的喜爱。现在在做大数据（呵呵），不写几个爬虫都不好意思。连数据分析R语言都被大牛插上了翅膀，开始在网上闲逛，寻找数据分析的原材料。
　　之前我主要使用Python3作为爬虫，主要工具是request、Beautiful Soup和lxml。Python虽然有Scrapy等成熟的框架，但一般都是直接根据需要写代码。后来看Node.js的文档，发现Node.js有一个http(s)模块，可以满足请求。此外，还有类似于 Python 中的请求。因此，使用 Node.js 作为爬虫更方便。至于关心Node.jsVSPython的，可以百度或者谷歌。
　　我google了一下，发现有一些零星的资料在讲Node.js爬虫，但是代码风格和工具比较杂：有的写函数，有的写箭头函数；有些在任何地方都使用 var，有些使用 let 和 const。主要原因是 Node.js 是 JavaScript 运行时环境。作为一种动态语言，JavaScript 一直在修订和改进标准的 ECMAScript。从2015年开始，该市基本上每年都会发布一个版本的ECMAScript。另外，Node.js 本身也是一个版本皇帝。
　　================================================== ====================
　　这次用到的工具：
　　Win10 64bit
Visual Studio Code 1.9.0
Node.js7.5.0
　　用来演示的是《上海证券报》官方网站/。本演示仅供学习使用，并无其他不良意图。
　　================================================== ====================
　　简单的爬虫流程可以概括为：发送请求-获取网页-提取信息-保存信息-分析数据-报告结论。
　　首先，我们来看看最简单的链接。
　　
　　这里的demo主要是发送请求和读取网页。这段代码与 Python 基本类似。只需几行代码就可以读取网站的整个首页信息。Node.js 默认为 utf8 编码。这种编码比较通用，遇到gbk编码的网页需要单独处理。因为 / 使用了 http 协议，所以使用了 Node.js http 模块。如果 网站 是 https 协议，则相应地使用 https 模块。这两个模块是 Node.js 的内置模块。但是如果使用第三方模块请求，就不用担心网站是http还是https，请求都可以处理。
　　-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -----------------------
　　以上只是直接读取网页信息，并没有解析网页信息。分析之后，你就可以抓取你关心的数据了。这里介绍一个第三方包cheerio，其功能类似于Python中的lxml和BS。
　　这里主要演示几个常用的功能。
　　如何清除H5、CSS和JS的标签信息，只保留网页的文字信息？
　　
　　上面的信息看起来还是有点乱，怎么去掉空格？直接保留你关心的信息，方便你做进一步的分析，比如文本分析。
　　
　　上面的处理太难了。那么如何清除多余的空格呢？
　　
　　上面直接演示了整个页面的信息处理。那么如何提取我们关心的信息呢？
　　假设我们要从“上海证券交易所快车”中提取信息。
　　
　　具体的 Node.js 代码如下。
　　
　　主要通过标签和属性值来定位。详情如下图所示。
　　
　　看完《上证快报》，我们来看看有哪些“研究报告”？
　　
　　
　　-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -----------------------
　　网站还有搜索功能。这让 Node.js 爬虫可以闲逛。
　　
　　距离人大、政协还有一段时间，但资本市场听完会议已经有所动作。让我们来看看热门新闻。这里引入了一个新的模块querystring，主要是构造一个新的url。当然也可以用url模块来构造。这里的关键字就是我们关心的关键词，当然也可以设置成其他的关键词。t 的值为 1 检索新闻，值为 0 检索所有网页。如果你想知道新闻链接和新闻时间，只需添加一行代码。
　　console.info($(&#39;p.link&#39;).text());
　　
　　================================================== ====================
　　前面提到的简单爬虫过程可以概括为：发送请求-获取网页-提取信息-保存信息-分析数据-报告结论。
　　这里我们引入一个新的第三方包请求，同时引入Node.js自带的模块fs。这是一个简单而完整的小爬虫。
　　上传代码。
　　
　　上图中的代码主要实现了打印待抓信息、保存待抓信息、保存整个网页。
　　
　　================================================== ====================
　　总之，在VSC里养一个Node.js爬虫，在资本市场信息里闲逛，没什么意思。 查看全部

　　js 爬虫抓取网页数据(js爬虫抓取网页数据包括各种接口：httprequestformat方式发送常见模式)
　　js爬虫抓取网页数据包括各种接口：baiduspider/api/restfulapi等。当前流行的一些网站接口：天猫：/api/home（兼容性）支付宝：api.username.pinfo/api/social（for）拼多多：/api/commemory（针对非阿里客户）美团api:api/buy.f51(已被取消)/（非阿里客户）京东（商品详情爬虫）：/（非阿里客户）饿了么：/api/import.html（非阿里客户）爱奇艺：/（非阿里客户）qq音乐：/（非阿里客户）百度音乐：/（非阿里客户）nodejsweb服务器部署：比如api的chrome模拟getpostselenium爬虫部署chrome抓包按照用户username：password的规则获取数据：localhost/username:password匹配模式：post请求标准：get请求复杂一点爬虫：常见nginxapmweb服务（后端常用）：（后端）（应用服务器）看我签名。
　　第一步：登录。是通过浏览器用第三方的cookie。最常见的有：maxthon或者mysql第二步：用对应的httpapi来发请求。常见的有：httprequestformat方式发送httpresponseformat方式发送常见模式如下：get：post：put：patch：update：redirect常见请求参数referer,accept头，链接地址，accept-language协议头。
　　第三步：数据返回http响应头，内容是协议和编码格式，解析user-agent、phone等，得到本地浏览器ip。因为浏览器已经知道你的编码和域名，从你已经携带的ip能定位到你的真实域名，根据ip定位你的真实浏览器ip，从浏览器抓包。第四步：在本地浏览器缓存中查看是否有请求成功，一般还带上对应的user-agent和浏览器版本信息。
　　如果你写有响应头的httprequest能通过你携带的这两个参数过滤掉不认识的浏览器，从而定位到真实浏览器，和正确的版本。如果没有对应的这两个参数，就得写针对本地浏览器的请求头。也就是一般传说中的user-agent。 查看全部

　　js 爬虫抓取网页数据(WEBCRAWLER网络爬虫实训项目1WEBCRAWLER网络爬虫实训项目)
　　WEBCRAWLER 网络爬虫培训项目1 WEBCRAWLER 网络爬虫培训项目文档版本：1.0.0.1 作者：Dane IT Training Group C++教学研发部作者：Min Wei 定稿日期：11月，星期五20, 2015 WEBCRAWLER 网络爬虫培训项目21. 项目概述 互联网产品种类繁多，以产品为导向，以营销为导向，以技术为导向，但精通技术的互联网产品占比较高。较小。搜索引擎是目前互联网产品中技术含量最高的产品，如果不是唯一的，至少也是其中之一。经过十多年的发展，搜索引擎已经成为互联网的重要门户之一。Twitter联合创始人埃文威廉姆斯提出“
　　这样的海WEBCRAWLER网络爬虫训练项目3的数据如何获取、存储和计算？如何快速响应用户查询？如何使搜索结果尽可能满足用户对信息的需求？这些都是搜索引擎设计者必须面对的技术挑战。下图展示了一个通用搜索引擎的基本结构。商业级搜索引擎通常由许多相互独立的模块组成。每个模块只负责搜索引擎的部分功能，相互配合形成一个完整的搜索引擎：搜索引擎的信息源来自互联网页面，整个“互联网”的信息在本地获得，由于互联网页面的大部分内容完全相同或几乎重复，“网页重复数据删除”模块会检测到并删除重复的内容。之后，搜索引擎会解析网页，提取网页的主要内容，以及指向该网页中收录的其他页面的所谓超链接。为了加快用户查询的响应速度，通过高效的“倒排索引”查询数据结构保存网页内容，同时保存网页之间的链接关系。之所以保存链接关系，是因为这个关系在网页的相关性排名阶段是可用的。页面的相对重要性可以通过“链接分析”来判断，这对于为用户提供准确的搜索结果非常有帮助。由于网页数量众多，搜索引擎不仅需要保存网页的原创信息，还需要保存一些中间处理结果。使用单台计算机或少量计算机显然是不现实的。
　　谷歌等商业搜索引擎提供商为此开发了一套完整的云存储和云计算平台，利用数以万计的普通PCWEBCRAWLER网络爬虫训练项目4，构建了可靠的海量信息存储和计算架构作为搜索。引擎及其相关应用的基础支持。优秀的云存储和云计算平台已成为大型商业搜索引擎的核心竞争力。以上就是搜索引擎获取和存储海量网页相关信息的方式。这些功能不需要实时计算，可以看作是搜索引擎的后端计算系统。搜索引擎的首要目标当然是为用户提供准确、全面的搜索结果。因此，实时响应用户查询并提供准确结果构成了搜索引擎的前端计算系统。当搜索引擎收到用户的查询请求时，首先需要对查询词进行分析，并通过与用户信息的结合，正确推断出用户的真实搜索意图。之后，首先查看“缓存系统”维护的缓存。搜索引擎的缓存中存储着不同的搜索意图及其对应的搜索结果。如果在缓存中找到满足用户需求的信息，则直接将搜索结果返回给用户。这不仅节省了重复计算的资源消耗，同时也加快了整个搜索过程的响应速度。如果缓存中没有找到满足用户需求的信息，则需要使用“页面排序”，根据用户的搜索意图实时计算哪些网页满足用户需求，排序输出作为搜索结果。
　　网页排名最重要的两个参考因素是“内容相似度”，即哪些网页与用户的搜索意图密切相关；另一个是网页重要性，即哪些网页质量好或者比较重要。这通常可以从“链接分析”的结果中获得。结合以上两个考虑，前端系统将网页进行排序，作为搜索的最终结果。除了上述功能模块外，搜索引擎的“反作弊”模块近年来也越来越受到关注。搜索引擎作为网民上网的门户，对网络流量的引导和分流至关重要，甚至可以说起到了举足轻重的作用。因此，各种“作弊” 方法逐渐流行起来。使用各种方法将网页的搜索排名提升到与网页质量不相称的位置，这将严重影响用户的搜索体验。因此，如何自动发现作弊网页并给予相应的惩罚，成为搜索引擎非常重要的功能之一。1.2. 网络爬虫通用搜索引擎的处理对象是互联网网页。到目前为止，网页有数百万个，所以搜索引擎面临的第一个问题是如何设计一个高效的下载系统。将如此大量的网页数据发送到本地，在本地形成互联 使用各种方法将网页的搜索排名提升到与网页质量不相称的位置，这将严重影响用户的搜索体验。因此，如何自动发现作弊网页并给予相应的惩罚，成为搜索引擎非常重要的功能之一。1.2. 网络爬虫通用搜索引擎的处理对象是互联网网页。目前网页有数百万个，搜索引擎面临的第一个问题就是如何设计一个高效的下载系统。将如此大量的网页数据发送到本地，在本地形成互联 使用各种方法将网页的搜索排名提升到与网页质量不相称的位置，这将严重影响用户的搜索体验。因此，如何自动发现作弊网页并给予相应的惩罚，成为搜索引擎非常重要的功能之一。1.2. 网络爬虫通用搜索引擎的处理对象是互联网网页。目前网页有数百万个，搜索引擎面临的第一个问题就是如何设计一个高效的下载系统。将如此大量的网页数据发送到本地，在本地形成互联 如何自动发现作弊网页并给予相应的惩罚已经成为搜索引擎非常重要的功能之一。1.2. 网络爬虫通用搜索引擎的处理对象是互联网网页。目前网页有数百万个，搜索引擎面临的第一个问题就是如何设计一个高效的下载系统。将如此大量的网页数据发送到本地，在本地形成互联 如何自动发现作弊网页并给予相应的惩罚已经成为搜索引擎非常重要的功能之一。1.2. 网络爬虫通用搜索引擎的处理对象是互联网网页。目前网页有数百万个，搜索引擎面临的第一个问题就是如何设计一个高效的下载系统。将如此大量的网页数据发送到本地，在本地形成互联 查看全部

　　js 爬虫抓取网页数据(
什么是HTML源码中却发现不了的网页？有两种方法)
　　
　　我们之前抓取的网页大多是 HTML 静态生成的内容。您可以直接从 HTML 源代码中找到您看到的数据和内容。然而，并不是所有的网页都是这样。
　　网站的部分内容是前端JS动态生成的。由于网页呈现的内容是由JS生成的，我们可以在浏览器上看到，但在HTML源代码中是找不到的。 例如，今天的头条新闻：
　　浏览器渲染出来的网页是这样的：
　　
　　今日头条
　　查看源代码，但看起来是这样的：
　　
　　HTML 源代码
　　网页上的新闻在HTML源代码中找不到，都是JS动态生成和加载的。
　　在这种情况下，我们应该如何抓取网页？有两种方式：
　　1、从网页响应中找到JS脚本返回的JSON数据； 2、使用Selenium模拟访问网页
　　这里只介绍第一种方法。关于Selenium的使用有专门的文章。
　　一、从网页响应中找到JS脚本返回的JSON数据
　　即使网页内容是由JS动态生成和加载的，JS也需要调用一个接口，根据接口返回的JSON数据进行加载和渲染。
　　这样我们就可以找到JS调用的数据接口，从数据接口中找到网页最后呈现的数据。
　　以今日头条为例说明：
　　1、找到JS请求的数据接口
　　F12 打开网页调试工具
　　
　　网页调试工具
　　选择“网络”标签后，我们发现有很多回复。让我们过滤它们，只查看 XHR 响应。
　　（XHR 是 Ajax 中的一个概念，意思是 XMLHTTPrequest）
　　然后我们发现很多链接都没有了，随便点一个看看：
　　我们选择city，预览中有一串json数据：
　　
　　让我们再次点击它：
　　
　　原来都是城市列表，应该用来加载地区新闻。
　　现在你应该明白如何找到JS请求的接口了吧？但是刚才没有找到想要的消息，所以再找一下：
　　有个焦点，我们点一下看看：
　　
　　首页图片新闻中呈现的数据是一样的，所以数据应该是有的。
　　查看其他链接：
　　
　　这应该是热搜关键词
　　
　　这是照片新闻下的新闻。
　　我们打开一个界面链接看看：
　　
　　返回一串乱码，但从响应中查看的是正常编码的数据：
　　
　　有了对应的数据接口，我们就可以模仿前面的方法向数据接口请求并得到响应
　　2、请求解析数据接口数据
　　先上传完整代码：
　　# 编码：utf-8
　　导入请求
　　导入json 查看全部

　　js 爬虫抓取网页数据(node.js爬虫怎么能够异步高并发去爬取网站)
　　node.js 爬虫
　　前端同学可能对爬虫不是很感冒，认为爬虫需要用到后端语言，比如php、python等，当然这是在nodejs之前。随着nodejs的出现，Javascript也可以用来写爬虫了。由于nodejs强大的异步特性，我们可以轻松爬取异步高并发的网站。当然，这里的easy指的是cpu的开销。
　　要理解这篇文章，其实你只需要具备Nodejs作为爬虫的优缺点即可。首先说一下node作为爬虫的优势。
　　首先是他的驱动语言是 JavaScript。在 nodejs 诞生之前，JavaScript 是一种运行在浏览器上的脚本语言。它的优点是在网页上操作dom元素，在网页操作上是其他语言无法比拟的。
　　二是nodejs是单线程异步的。听起来很奇怪，单线程怎么能异步呢？想一想为什么在学习操作系统时单核cpu可以进行多任务处理？原因是类似的。在操作系统中，进程占用CPU时间片。每个进程占用的时间很短，但是所有进程都循环了很多次，所以看起来像是同时处理多个任务。对于 js 也是如此。js中有一个事件池。CPU会在事件池循环中处理响应的事件，未处理的事件不会放入事件池中，因此不会阻塞后续操作。这样做在爬虫上的好处是，在并发爬取的页面上，一个页面返回失败不会阻塞后续页面继续加载。去做这个，
　　二是node的缺点
　　第一个是异步并发。处理好很方便，处理不好就麻烦了。比如要爬10个页面，用node不做异步处理，返回的结果不一定在1、2、3、4...... 这个顺序很可能是随机的。解决办法是添加一个页面序列戳，让爬取的数据生成一个csv文件，然后重新排序。
　　二是数据处理的劣势，不如python。如果只是单纯的爬取数据，用node就好，但是如果用爬取的数据继续做统计分析，做回归分析和聚类。，那你就不能用node到最后了。
　　如何使用nodejs作为爬虫我们来谈谈如何使用nodejs作为爬虫。
　　在对应的项目文件夹中执行 npm init 初始化一个 package.json 文件
　　请求听起来很熟悉，就像python中的请求函数一样。它的作用是建立目标网页的链接并返回相应的数据，不难理解。
　　Cheerio 的功能是用来操作dom元素的。它可以将请求返回的数据转换成dom可以操作的数据。更重要的是，cheerio 的 api 和 jquery 是一样的。它使用 $ 来选择相应的 dom 节点。很方便？对于前端程序员来说，这比python的xpath和beautisoup方便多了。不知道多少钱哈哈
　　安装命令也很简单：
　　它们是 npm install request --save 和 npm installcheerio
　　接下来用request、fs和cherrio写爬虫！
　　首先引入依赖模块
　　var http=require("http"); //网络请求
var fs=require("fs"); //操作文件，读写文件
var cheerio=require("cheerio"); //扩展模块
注：cheerio 模块是第三方模块，需要进行安装：
npm install cheerio --save
　　接下来以我之前爬取的百度新闻页面为例。为什么选择这个，因为这是最基本最简单的。
　　百度新闻页面的链接是：
　　执行以下代码：
　　var http=require("http");
var fs=require("fs");
const wz="http://news.baidu.com/"; //网址
var strHtml="";
var results=[];
http.get(wz,function(res){
res.on("data",function(chunk){
strHtml+=chunk;
})
res.on("end",function(){
console.log(strHtml);
});
})
　　运行它，结果是这样的
　　
　　你很兴奋吗？哈哈，html又回来了。这还不够。下一步就是对返回的数据进行处理，提取我们想要获取的信息。这是cheerio的回合。
　　将请求返回的结果传递给cheerio，得到想要获取的信息。代码感觉就像你想写一个脚本吗？
　　接下来我们得到这一段
　　
　　执行以下代码：
　　var http=require("http");
var fs=require("fs");
var cheerio=require("cheerio");
const wz="http://news.baidu.com/";
var strHtml="";
var results=[];
http.get(wz,function(res){
res.on("data",function(chunk){
strHtml+=chunk;
})
res.on("end",function(){
//console.log(strHtml);
var $=cheerio.load(strHtml);
$("#channel-all li").each((iten,i)=>{
console.log($(i).text());
})
});
})
　　运行结果如下：
　　
　　这么简单的爬虫就完成了，是不是很简单？
　　然后简单介绍下node.js爬取图片
　　以下是我们将要抓取的图片：
　　
　　首先，我们还需要如上介绍一些需要的核心模块
　　var http = require("http");
var https = require("https");
var fs = require("fs");

var cheerio = require("cheerio");
　　注意：cheerio 模块是第三方模块，需要安装：
　　npm 安装cheerio --save
　　
　　Nodejs爬虫总结① http.get+cheerio+iconv-lite
　　这种方法比较简单，容易理解。可以直接使用http的get方法请求url，将获取到的内容发送给cheerio进行分析，然后使用jquery解析出我们想要的内容。
　　关键点：
　　得到的中文乱码结果如何解决？使用 iconv-lite 模块对获取的内容进行转码。
　　http.get(options,function(result){
var body = [];
result.on('data',function(chunk){
body.push(chunk);
});
result.on('end', function () {
var html = iconv.decode(Buffer.concat(body), 'gb2312'); //注意这里body是数组
var $ = cheerio.load(html);
...
});
});
　　②请求+cheerio+iconv-lite
　　这个方法在获取内容的方式上和上面有些不同，可以直接获取Buffer类型的数据。然后把得到的内容交给cheerio解析，用jquery解析出我们想要的。
　　关键点：
　　于是乎，如何解决中文乱码，使用iconv-lite模块对获取到的内容进行转码。
　　request(options,function(err,res,body){
if(err)console.log(err);
if(!err&&res.statusCode==200){
var html = iconv.decode(body, 'gb2312'); //这里body是直接拿到的是Buffer类型的数据，可以直接解码。
var $ = cheerio.load(html);
...
}
});
　　③ superagent+cheerio+superagent-charset
　　这种方法与前两种截然不同。超级代理的 get 方法用于发起请求。解码时，使用 superagent-charse。用法还是很简单的。然后，cheerio 将使用 jquery 解析获得的内容。解析出我们想要的东西的方法。
　　关键点：
　　因此，中文乱码是使用superagent-charset模块进行转码解决的，与上面的略有不同。
　　先看看它是如何加载的：
　　var charset = require("superagent-charset");
var superagent = charset(require("superagent")); //将superagent模块传递给superagent-charset
　　解码方法：
　　superagent.get(url)
.charset('gb2312') //用charset方法达到解码效果。
.end(function(err,result){
if(err) console.log(err);
var $ = cheerio.load(result.text);
...
});
　　至此，Nodejs爬虫的核心已经介绍完毕，剩下的就完全免费玩了 查看全部

　　js 爬虫抓取网页数据(【VisualStudio】如何获取加载js渲染后的网页源码)
　　一、前言
　　由于工作需要，需要爬取一个网页的表格数据，也需要用C#编写。我自己搜了一下，做了这个教程。
　　二、思考
　　一开始用WebClient类爬取，发现是爬html没有加载js，没有表数据。我觉得这个应该是得到了加载js渲染出来的网页的源码。读取请求后，有一个html。两个jsons之一是目标数据，可惜我对比了一下，请求url没有拼写出来，加上payload参数的请求失败，所以放弃了，把目标转入js渲染后的源代码
　　三、库安装
　　全开，C#！那必须是 Visual Studio！ ！ ！
　　先新建一个工程，你喜欢控制台程序还是窗口程序，我用的是控制台程序
　　然后安装项目所需的库
　　Selenium.WebDriver.ChromeDriver
　　Selenium.PhantomJS.WebDriver
　　Selenium.WebDriver ps：只有低版本有OpenQA.Selenium.PhantomJS，我安装了3.0.0
　　安装完成后生成
　　四、代码代码
　　using System;
//添加selenium的引用
using OpenQA.Selenium.PhantomJS;
using OpenQA.Selenium.Chrome;
//using OpenQA.Selenium.Support.UI;
using OpenQA.Selenium;
using System.IO;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using System.Threading;
using System.Data;
using System.Text.RegularExpressions;
namespace ConsoleApplication1
{
class Program
{
static ChromeDriver driver { get; set; }
static ICookieJar cookie { get; set; }
static void Main(string[] args)
{
var url = @"https://s8hwxkltn6.jiandaoyun. ... 3B%3B
GetHtml(url);
}
private static void GetHtml(string url)
{
PhantomJSDriverService driverService = PhantomJSDriverService.CreateDefaultService();
driverService.IgnoreSslErrors = true;
ChromeOptions options = new ChromeOptions();
options.AddArgument("--headless");
options.AddArgument("--nogpu");
List tagNmaeList = new List();
using (driver = new ChromeDriver(options))
{
try
{
driver.Manage().Window.Maximize();
driver.Navigate().GoToUrl(url);
Thread.Sleep(5000);
Console.WriteLine(driver.PageSource); //输出网页源码
}
catch (NoSuchElementException)
{
Console.WriteLine("找不到该元素"); ;
}
}
}
　　五、分析数据
　　如何添加
　　//分析HTML 数据
private static void GetData(string ddd)
{
DataRow dr;
DataTable dt = new DataTable(); //创建datatable,存储数据
dt.Columns.Add(new System.Data.DataColumn("序号", typeof(System.String)));
dt.Columns.Add(new System.Data.DataColumn("要求到货时间", typeof(System.String)));
dt.Columns.Add(new System.Data.DataColumn("合同号", typeof(System.String)));
dt.Columns.Add(new System.Data.DataColumn("地址", typeof(System.String)));
dt.Columns.Add(new System.Data.DataColumn("货物名称", typeof(System.String)));
dt.Columns.Add(new System.Data.DataColumn("规格型号", typeof(System.String)));
dt.Columns.Add(new System.Data.DataColumn("公司型号", typeof(System.String)));
dt.Columns.Add(new System.Data.DataColumn("单位", typeof(System.String)));
dt.Columns.Add(new System.Data.DataColumn("数量", typeof(System.String)));
dt.Columns.Add(new System.Data.DataColumn("理论重量", typeof(System.String)));
dt.Columns.Add(new System.Data.DataColumn("金额", typeof(System.String)));
dt.Columns.Add(new System.Data.DataColumn("备注", typeof(System.String)));
dt.Columns.Add(new System.Data.DataColumn("合同号2", typeof(System.String)));
string oo = string.Empty;
string kk = string.Empty;
string ll = string.Empty;
string hh = string.Empty;
string fileConent = string.Empty;
string tableContent = string.Empty;
string rowContent = string.Empty;
string columnConent = string.Empty;
string rowPatterm = @"]*>[\s\S]*?"; // 正则取tr行
string columnPattern = @"]*>[\s\S]*?"; // 正则取每行的单元格

MatchCollection rowCollection = Regex.Matches(ddd, rowPatterm, RegexOptions.IgnoreCase | RegexOptions.ExplicitCapture); //对tr进行筛选
for (int i = 1; i 3) dr[j] = strWeb;
}
else
{
if (j == 0) dr[j] = oo;
if (j == 1) dr[j] = kk;
if (j == 2) dr[j] = ll;
if (j == 3) dr[j] = hh;
dr[j + 4] = strWeb;
}
}
dt.Rows.Add(dr);
#endregion
}
}
　　六、翻页
　　修改GetHtml()方法中的部分，其中
　　using (driver = new ChromeDriver(options))
{
try
{
driver.Manage().Window.Maximize();
driver.Navigate().GoToUrl(url);
Thread.Sleep(5000);
// 点击按钮
driver.ExecuteScript("return $(&#39;.count-sel&#39;).click()");
Thread.Sleep(500);
// 选择一百条每页
driver.ExecuteScript("return $(\".x-dropdown a[option=&#39;100&#39;]\").click()");
Thread.Sleep(1000); // 给点时间加载网页
//Console.WriteLine(driver.PageSource); //输出网页源码
//GetCookie();
GetData(driver.PageSource); // 调用解析数据方法，得到数据datatable
}
catch (NoSuchElementException)
{
Console.WriteLine("找不到该元素"); ;
}
}
　　七、登录问题
　　下面的方法是为了演示如何登录，说白了就是用js代码模拟输入，点击登录，实现自动代码登录。网站，仅供参考
　　private static void Login(ChromeDriver driver)
{
// driver.FindElement(By.Id("btn_Login")).GetAttribute("value");
//2.执行 js 获取 value 的值
//driver.ExecuteScript("return document.getElementsById(&#39;txt_AccountId&#39;)[0].value;");
driver.ExecuteScript("return $(&#39;#帐号输入框ID&#39;).val(&#39;账号&#39;)"); //账号密码
driver.ExecuteScript("return $(&#39;#密码输入框ID&#39;).val(&#39;密码&#39;)");
// 3.执行jQuery 获取 value 的值
var account = driver.ExecuteScript("return $(&#39;#帐号输入框ID&#39;).val()");
var pass = driver.ExecuteScript("return $(&#39;#密码输入框ID&#39;).val()");
driver.FindElement(By.Id("登录按钮ID")).Click(); //点击登录
Thread.Sleep(1000); // 给点时间加载网页
}
　　八、cookie 问题
　　以下方法用于演示如何获取cookies，仅供参考
<p>private static void GetCookie()
{
cookie = driver.Manage().Cookies; //主要方法
//显示初始Cookie的内容
Console.WriteLine("--------------------");
Console.WriteLine($"当前Cookie集合的数量：\t{cookie.AllCookies.Count}");
for (int i = 0; i 查看全部

　　js 爬虫抓取网页数据(网页爬虫工作时页面情况更加多样复杂(一)(组图))
　　基本身份验证是一种登录身份验证方法，用于允许 Web 浏览器和其他客户端程序在请求时以用户名和密码的形式提供身份凭据。将用BASE64算法加密的“username+colon+password”字符串放入httprequest中的headerAuthorization中并发送给服务器。在发明 cookie 之前，HTTP 基本身份验证是处理 网站 登录最常用的方法。目前，一些安全性较高的网站仍在使用这种方法。
　　例子
　　1、需求说明：访问某个网站（内部涉及，不对外公布）。
　　2、分析过程：在浏览器中输入网址，看到如下页面。这时候就需要输入用户名和密码来获取需要的数据。否则会返回401错误码，要求用户再次提供用户名和密码。另外，当使用fiddle抓取中间数据时，头部收录以下信息： 显然这是一个HTTP基本认证。
　　3、解决方案：这其实是一个post请求。与普通的post请求不同的是，每次请求数据时，都需要用BASE64对用户名和密码进行加密，并附加到请求头中。requests库提供了一个auth模块，专门用于处理HTTP认证，这样程序就不需要自己做加密处理了。具体代码如下：
　　知识点
　　http登录验证方式有很多种，其中应用最广泛的是基本验证和摘要验证。auth 模块还提供摘要验证处理方法。具体的使用方法我没有研究过。相关信息请咨询。
　　五、JavaScript 动态页面
　　前面介绍了静态页面和收录post表单网站的爬虫方法，比较简单。在实际做网络爬虫工作的时候，页面情况更加多样化和复杂。喜欢：
　　1、 网页收录javascript代码，需要渲染才能获取原创数据；
　　2、网站 具有一定的反爬虫能力。有的cookies是客户端脚本执行JS后才生成的，requests模块无法执行JS代码。如果我们按照操作的第三部分发布表单，您会发现缺少一些cookie，导致请求被拒绝。在目前众所周知的网站反爬虫工作做得很好，很难找到一个简单的帖子形式。
　　这种网站爬虫有什么好的解决办法吗？
　　“Python+硒+第三方浏览器”。
　　例子
　　1、说明：登录微软官网，自动下载微软最近发布的iso文件。
　　2、分析过程：
　　（1)我们在使用python请求库获取服务端源码时，发现python获取的源码与浏览器渲染的场景不一样，Python获取了JS源码。如下图：
　　Python有第三方库PyV8，可以执行JS代码，但是执行效率低。此外，微软官网还涉及到JS加密的cookies。如果使用requests+Pyv8+BeautifulSoup这三个库组合，代码会显得臃肿凌乱。.
　　还有其他更简洁易懂的方式吗？
　　是的，硒。
　　（2)“Selenium+第三方浏览器”，允许浏览器自动加载页面，浏览器执行JS获取需要的数据，这样我们的python代码就不需要实现浏览器客户端的功能了可以说，“Selenium+第三方浏览器”构成了一个强大的网络爬虫，可以处理cookies、javascript等页面的抓取，第三方浏览器分为有界面（chrome）和无界面（PhantomJS），而界面浏览器是可以直接看到浏览器打开和跳转的过程，非界面浏览器会将网站加载到内存中执行页面上的JS，不会有图形界面。您可以根据自己的喜好或需要选择第三方浏览设备。
　　3、解决方法：使用“selenium + chrome”来完成需求。
　　（1)下载安装python的selenium库；
　　（2)下载chromeDriver到本地；
　　（3)使用webdriver api完成页面的操作。下面以完成微软官网登录为例。示例代码在初始化webdriver时设置网络代理，指定浏览器下载文件保存路径, 并让 chrome 提示下载进度等信息。
　　知识点
　　实例化webdriver时，可以通过参数设置浏览器，比如设置网络代理，保存浏览器下载文件的路径。如果不传递参数，则默认继承本地浏览器设置。如果在浏览器启动时设置了属性，则使用 ChromeOption 类。具体信息请参考chromedriver官网。
　　“Python+selenium+第三方浏览器”可以处理多种抓取场景，包括静态页面、帖子表单、JS。应用场景非常强大。使用selenium来操作浏览器模拟点击，可以省去我们很多的后顾之忧。无需担心“隐藏字段”、cookie 跟踪等问题，但这种方法对于收录验证码的网页的操作来说并不好处理。主要难点在于图像识别。
　　六、总结
　　本文主要根据每个网站的特点提供了不同的爬取方式，可以应对大量场景下的数据爬取。在实际工作中，最常用的是“静态页面”和“javascript动态页面”。当然，如果页面收录验证码，则需要借助图像识别工具做一些事情。这种情况比较难处理，图像识别的准确率受图像内容的影响。
　　以下是一些个人总结。不知道大家有没有其他更好的方法？
　　如果你还有其他好的爬虫案例，欢迎在评论区留言，一起学习交流！ 查看全部