php爬虫抓取网页数据都是纯html格式，如何使用
　　
　　php爬虫抓取网页数据都是纯html格式，想要去解析这种数据，就得借助于搜索引擎了。今天介绍一个简单的php爬虫抓取利器selenium，如何使用呢？1.从网上下载pythonselenium模块2.利用pythonidle创建一个pythonidleexample，如下图3.打开命令行，或者下载好pythonselenium模块后，打开:8080/example/python/selenium，点击下图中的空白框4.接下来就可以开始使用pythonselenium模块来模拟浏览器来抓取数据了5.通过网页源代码看出，这个命令行工具从头到尾只抓取了一个url，这就是网页源代码，现在要抓取的数据被标记了json格式(jsonobject)，现在就可以通过selenium来解析这种格式的数据了6.如何操作json格式的数据呢？我们首先按照上面第二步创建的pythonidleexample进行网页代码逆向解析，然后再用selenium模拟浏览器来抓取html格式的数据到python中，这样就可以用一个json解析器解析json格式的数据了7.接下来抓取网页源代码，对于python的example示例程序，我使用了：fiddler+postman，fiddler把网页代码打开了，postman看代码，抓包就是这么简单！。
　　
　　具体使用的python库当然还是有些的，像requests、phantomjs、openid等等，但要统一整理的话，难度还是蛮大的，最重要的是对它们的用法要掌握， 查看全部

　　php爬虫抓取网页数据就能做到浏览器请求在内存中处理好格式后拿到文件传到服务器就行了
　　php爬虫抓取网页数据就能做到浏览器请求在内存中处理好格式后拿到文件传到服务器就行了
　　这是需要服务器查询数据库获取结果，然后存到缓存或者文件中，这里涉及两种引擎，nginx和phpmyadmin，虽然一般是nginx处理这些，但是phpmyadmin也是内置了nginx的。
　　
　　1.这个没有具体的网页标准ajax的格式和代码2.php依据sqlite数据库数据生成request对象发送给nginx或者其他url服务器3.网页处理完后再由nginx等对返回对象做封装，
　　我知道的是php代码封装后以字符串返回给浏览器服务器
　　php原生支持ajax代码处理，但ajax代码仍不能做异步请求，因为根据代码封装，浏览器收到后经过解析，封装后的程序仍然需要javascript才能真正执行，而javascript是运行在java虚拟机中的。
　　
　　php服务器做数据库封装，包括封装分页if判断等语句，打包封装http请求响应。然后发给nginx。接着nginx根据请求数据结构和优化的if判断处理。这个过程不可能由nginx自己动手，必须运行在依赖java虚拟机中，
　　ajax你可以认为是javascript，只是它同时接受客户端ajax请求并返回相应，
　　php使用了封装好的java代码 查看全部

　　php爬虫抓取网页数据1、request和是什么
　　php爬虫抓取网页数据
　　1、request和forward()是什么对于爬虫来说request()是最核心的，是基础方法，当我们发起一个http请求(request)时，浏览器需要知道url是什么，而且还需要知道需要的数据(body),用户也是要知道url(uri)这个资源的。也就是说php框架提供request方法来连接网络而forward()方法才是获取一些重要信息的，forward()的作用则是获取url、body等数据。
　　
　　2、request()为什么用对于爬虫来说，我们一般有以下几个request方法。①简单重定向:activerequest()，简单的说就是直接重定向到url上，就是在url上开辟一个空间。url(uri)这个资源就存在了，比如百度首页->>//如果通过url(uri)获取了百度，那么我们就可以获取到首页所有的页面，除非我们在网页中加了特殊信息。
　　②伪造url：asyncrequest(),伪造网页地址，通过forward()连接其他connection来达到伪造url的目的，爬虫采用的是用户自定义的url。③重定向:requestmethod()，通过forward()一个connection达到伪造url的目的，同样也可以是asyncrequest()使用单个connection来达到伪造url的目的。
　　④生成httpresponse：如果是cgi(commonlanguagegenerator)运行的程序，则需要实现create_http_response()，以下就是通过create_http_response方法实现重定向的代码#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8importsysfromrequestsimporturlfrombs4importbeautifulsoupdefrequestmethod(url):self。
　　
　　url=urldefbeautifulsoup(url):withopen('test。html','a')asf:foriinrange(1,1。
　　0):withopen('test。html','w')asf2:url。write(f2。read()+'\n')defrequestmethod(headers):self。headers={'accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0。
　　9,image/webp,*/*;q=0。8','accept-encoding':'gzip,deflate','accept-language':'zh-cn,zh;q=0。8','accept-language':'zh;q=0。6','connection':'keep-alive','accept-language':'zh-cn','host':'www。
　　baidu。com','referer':''}self。url=urldefgetattribute(content):returnstr(content)defgetdescription(content):returnstr(content)defgetobjecturl(strurl。 查看全部

　　php爬虫抓取网页数据:1、爬虫分析页面(一)
　　php爬虫抓取网页数据:
　　1、爬虫分析页面
　　2、数据库表结构
　　3、存储数据
　　
　　4、解析数据
　　5、提取数据工欲善其事必先利其器。
　　在本例中，需要制作一个简单的爬虫，
　　1、请求各个页面
　　
　　2、解析网页由于实在是有些简单，这里我们重点介绍请求各个页面。
　　1、请求网页搜索引擎的请求是高危请求，一旦被拦截，可能直接送到黑名单。所以一般请求都会事先编写或请求加密。尽量使用urllib2。编写urllib2请求的函数名可以自己设置，以后会陆续发给大家，我这里使用的是ncurl。urllib2的请求方法有post、get、put、pattern等。这里我们只介绍get请求。get请求有请求头设置信息：。
　　2、抓取搜索结果各个页面的抓取都是通过爬虫，它是无状态的，一旦抓取完就不再更新了。要给抓取制定主题（显示哪些数据）、数据格式（像xml还是html格式）、等待时间（定时或者延时）。由于有请求头的设置，所以可以用request.get("")直接返回内容。这样可以避免网页缓存。post请求可以不通过这个请求头直接返回内容。同样，可以请求头设置：。
　　3、解析网页抓取完整个页面后，在浏览器中显示的时候，会显示各个url的首字母。那么我们要如何从url中解析出想要的结果呢。这里推荐用爬虫解析网页，相对来说更直观易懂。具体怎么使用爬虫解析网页呢。我们需要导入第三方库进行抓取前的抓包分析。请求一般为https格式，以后我们需要抓包分析一下。解析设置完成后，接下来需要解析字符串。
　　解析完字符串后，抓取一遍请求的url并保存下来，将该url的内容全部显示出来。下面抓取了首页我们做一下展示。 查看全部

　　.NET的高端智能化网络爬虫（攻破携程网）
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　　本篇故事的起因是携程旅游网的一位技术经理，豪言壮举的扬言要通过他的超高智商，完美碾压爬虫开发人员，作为一个业余的爬虫开发爱好者，这样的言论我当然不能置之不理。因此就诞生了《.NET的高端智能化网络爬虫（反爬虫哥必看）》以及这一篇高级爬虫的开发教程。
　　有人评论我上一篇的简单爬虫：代码太过简单以至于弱爆了，真是被这群有文化的孩子给雷到了！不得不猜测你是不是携程网的托儿，我还没写完你咋就知道弱爆了？看来不下点猛料你是得不到满足啊！
　　今天我们就来学习高级爬虫的开发，同时我们还要利用之前的简单爬虫程序，来实现分布式爬虫的Links Master部分，以提高分布式抓取的效率。
　　下边的我们要讲的内容，涉及了众多开源软件。先别太紧张，越是高级的东西通常都封装的越好，只要放开心态综合运用就行了，我先假设你对下边这些工具都有过了解：
　　一、什么是高级爬虫？
　　我们长谈到的高级爬虫，通常是说它具有浏览器的运行特征，需要第三方的类库或工具的支持，比如说以下这些常见的东东：
　　很多人都觉得，分布式爬虫才能算是高级的爬虫。这绝对是一种错误的理解，分布式只是我们实现爬虫架构的一种手段，而并非是用来定义它高级的因素。
　　
　　我们之所以称它们为高级爬虫组件，主要是因为他们不但可以直接抓取网页源代码，同时还能能渲染网站页面的HTML、CSS、Javascript等内容。
　　这样的功能，对于开发爬虫到底有什么好处呢？说起这好处那是有点谦虚了，丝毫不夸张的说：这玩意简直可以称为“爬无敌”！！！
　　我猜你还是这个表情，因为它的强大机制，让我们可以直接在网站页面：执行Javascript代码、触发各类鼠标键盘事件、操纵页面Dom结构、利用XPath语法抓取数据，几乎可以做一切在浏览器上能做的事情。
　　很多网站都用Ajax动态加载、翻页，比如携程网的评论数据。如果是用之前那个简单的爬虫，是很难直接抓取到所有评论数据的，我们需要去分析那漫天的Javascript代码寻找API数据接口，还要时刻提防对方增加数据陷阱或修改API接口地。
　　如果通过高级爬虫，就可以完全无视这些问题，无论他们如何加密Javascript代码来隐藏API接口，最终的数据都必要呈现在网站页面上的Dom结构中，不然普通用户也就没法看到了。所以我们可以完全不分析API数据接口，直接从Dom中提取数据，甚至都不需要写那复杂的正则表达式。
　　二、如何开发一款高级爬虫？
　　现在我们就来一步一步实现这个高级爬虫，接下来就用目前潮到爆的两个组件，来完成一个有基本功能的高级爬虫，首先我们去下载开源组件：
　　PhantomJS：算是一个没有UI界面的浏览器，主要用来实现页面自动化测试，我们则利用它的页面解析功能，执行网站内容的抓取。下载解压后将Bin文件夹中的phantomjs.exe文件复制到你爬虫项目下的任意文件夹，我们只需要这个。
　　下载地址：
　　Selenium：是一个自动化测试工具，封装了很多WebDriver用于跟浏览器内核通讯，我用开发语言来调用它实现PhantomJS的自动化操作。它的下载页面里有很多东西，我们只需要Selenium Client，它支持了很多语言（C#、JAVA、Ruby、Python、NodeJS），按自己所学语言下载即可。
　　下载地址：
　　这里我我下载C#语言客户端，将这4个DLL文件都添加到项目引用中，其他语言开发者请自行寻找方法，然后开始我们的编码之旅。
　　
　　老规矩，打开Visual Studio 2015 新建一个控制台应用程序，增加一个简单的StrongCrawler类，由于这两个爬虫类具有公共部分，本着DRY的原则，需要对部分代码重构，我们先提取一个ICrawler接口：
　　
　　然后我们用StrongCrawler类来实现这个接口：
　　
　　接着我们来编写它的异步爬虫方法：
　　
　　好了，这个高级爬虫的基本功能就定义完成了，还是用携程的酒店数据作为抓取的例子，我们测试一下抓取（酒店名称、地址、评分、价格、评论数量、评论当前页码、评论下一页码、评论总页数、每页评论数量）等详细数据试试。我们现在用控制台程序来调用一下：
　　由上图可知，等待酒店页面加载完成后，我们通过XPath语法查找页面元素，首先点击了页面上的“酒店评论”按钮，再等待页面的Dom结构发生变化，也就是说等待Ajax加载成功，然后对需要的数据进行抓取。看看代码的执行结果：
　　
　　我们很轻松的抓取到了酒店的信息，以及酒店的第一页全部评论数据。因为携程网的评论数据是通过Ajax翻页的，因此要想抓取所有评论，还抓取了评论的页码等数据。再看看执行性能：
　　还算不错，484毫秒，可以说在所有高级爬虫组件中，PhantomJS的效率应该是最高的了，几乎没有其他组件可以直接与之抗衡。有了页码数据，我们就可以对评论进行执行翻页抓取操作，以这个速度，抓取几百页的评论数据根本不需要搞分布式。
　　三、如何实现分布式？
　　分布式爬虫通常使用消息队列来实现，目前互联网上的开源消息队列非常多，今天我们就来介绍一款非常拉风的分布式消息队列开源组件：
　　
　　RabbitMQ是一个开源的AMQP实现，服务器端用Erlang语言编写，支持多种客户端，如：.NET、Python、Ruby、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX。用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现都非常好。
　　下载地址：
　　分布式爬虫通常需要两个端：
　　控制端主要负责控制爬虫运行、监控爬虫状态、配置爬虫抓取方式等。爬虫端主的功能就是抓取数据并将数据提交给数据清洗服务。
　　爬虫端还需要分出Master爬虫及Worker爬虫，Master爬虫主要利用简单爬虫的运行方式实现高性能的超连接（Links）的抓取。Worker爬虫则利用高级爬虫特性来采集精细化的数据，例如Ajax加载的内容。把最擅长的事情交给最合适的爬虫来做。
　　聪明的你应该想到了，他们之间的沟通方式就是消息队列。Master爬虫只需要将抓取的Links扔进数据抓取队列。Worker爬虫通过定时拉去队列中的Links来实现数据抓取，抓取完成后将数据再提交至数据清洗队列。
　　原理应该都讲清楚了吧？那就自己实现代码吧，RabbitMQ官网上都有示例代码，我就不再这里啰嗦了。
　　四、如何实现稳定的加密代理？
　　在这个互联网时代，免费的东西基本上快消失殆尽了，就算有也肯定很垃圾。所以今天我要讲的Shadowsocks，也是一个需要付少量费用的东西，这个东西的强大之处，就在于其流量特征不明显，可以非常稳定的提供上网代理。
　　
　　下载地址：
　　Shadowsocks客户端会在本地开启一个socks5代理，通过此代理的网络访问请求由客户端发送至服务端，服务端发出请求，收到响应数据后再发回客户端。中间通过了AES-256来加密传输数据，因此要必普通的代理服务器安全得多，我们来看看它的运行方式：
　　
　　由图得知，它需要先在本地运行客户端程序，连接远程代理服务器的服务端程序实现加密通讯。再在本地模拟代理端口，让本机流量先经过本地客户端加密，然后再传输至远程服务端，完成代理的转发服务。
　　因此我们只需要买一台基于Linux的VPS服务器，成本大约在15元人民币每月，安装好服务端后，就可以实现一个非常稳定的加密代理服务。相关教材网上一大堆，我也就不再这里啰嗦。
　　五、结束语
　　迫于一些压力，我就不在这里公布详细的爬虫源代码了，看上面的例子肯定能自己完成一个更强大的高级爬虫。
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　　从爬虫到机器学习——Python网络数据分析
　　写在前面：
　　很多同学都听说过爬虫。实际上，熟练使用爬虫技术获取和整理数据集是机器学习的第一步。万丈高楼平地起。如果你说做一件事从入门到精通，那就一定是从爬虫到机器学习。作为入门计算机视觉的第一步，话不多说，我们开始吧。
　　本文使用Python 3实现，笔者于Python 3.6，Python 3.7平台调试可运行。
　　建议使用Anaconda 3+Python 3.5-3.7使用。更高的版本目前支持还不完善。如果你做机器学习，3.6再适合你不过了。为什么使用Anaconda？Conda的前身是一个非常全面的库管理工具，在科学计算的学习中。人们往往关注如何快速选择需要的库实现目标，或快速切换不同的环境（conda environment）来满足不同脚本需要。而对IDE的智能调试不是很看重。Conda在一群科学家和研究人员的需求中应运而生。如今的Conda可以更方便的添加删除库文件，或者更改库甚至Python的版本，并以库和Python的不同配置产生不同的环境，相互隔离。对于科学计算的用途非常实用。喜欢使用全智能IDE如Pycharm的小伙伴也可以直接引用Conda环境。Conda套件里有一个叫Spyder的软件。本文章使用它实现。
　　
　　本文介绍一种高性能自动爬虫的实现方式。可以智能判断最热点，并批量下载目标信息。本文约 5014 字，全文阅读约需 10 分钟，对照练习仅需 20 分钟.为了引入爬虫，让我们设想一个很有趣而常见的场景：
　　
　　试想这样一种情况：老师/上司给我布置一份任务，为明天的迎新晚会和Party做准备。需要把节目清单上的歌曲下载下来，交给负责此方面的同事。我们该怎样做呢？对照歌单一个一个在搜索框里搜索-下载？不，这看起来效率并不高。现在我们考虑着手编写爬虫了。问题是，如果我们编写一个普通得不能再普通的爬虫，你会爬到很多信息的列表。有用的，没用的···就像二十年前的搜素引擎，还不能自动根据用户兴趣度排名搜索结果。如何使他自动在爬取的目标列表里选择最准确的那一个呢？如果有一个程序，能够实现基于给出播放列表的音乐批量下载。取缔现有的人工单个搜索，提高搜索精度。应该也会有不少的效率提升？
　　
　　接下来，让我们以某云音乐为例，详细解读高性能自动爬虫。通过分析需求，我决定将这个爬虫分为两部分。第一部分的爬虫用来通过URL解析播放列表。第二部分的爬虫用来通过播放列表里的每一条内容去匹配最优解并下载下来。哦！别忘了。平地不能起高楼，让我们一步一步来解决这个问题。
　　
　　零·爬虫技术入门，与你需要知道的知识爬虫是什么呢网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人），是一种按照一定的规则，自动抓取信息的程序或者脚本。既然网络爬虫可以自动抓取信息，那么它到底是怎么运作的呢？在日常生活中，当我们想利用互联网获取数据时，一般是通过浏览器向服务器提交请求。接着浏览器下载网页代码，把网页代码解析或渲染成网页。而通过爬虫获取数据的途径和前面的类似：爬虫程序首先会模拟浏览器发生请求，接着同样从服务器下载网页代码。不过在这些代码中，我们的爬虫程序只会分析、提取我们需要的数据信息。然后将之放在数据库或文件中。这样大大减少了我们面对的数据量。
　　
　　因此，学好爬虫技能，可为后续的 大数据分析、挖掘、深度学习 等提供重要的数据源。那么爬虫可以做什么呢。我们第一个想到莫过于搜索引擎类的爬虫：谷歌，雅虎一类搜索引擎类的爬虫每隔几天对全网的网页扫一遍，供大家搜索查阅，各个被扫的网站大都很开心。这些网站为了提高自己在搜索结果的位置会专门编写一个Robot协议。网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取。越是大型网站，Robots协议越规范，而谷歌，百度等搜索引擎不需要特别针对这些大网站写协议。但是有些爬虫，或是为了一己私利，或是出于某些商业利益，对某一款app或某一个网页疯狂的骚扰，甚至影响了正常的业务发展。这时候那些被扫的对象就很难受了，而这些爬虫，就属于恶意的爬虫。那么我们可以用什么语言来编写爬虫程序呢？爬虫可以用很多种编程语言实现。比如，PHP
　　
　　但是对多线程、异步支持不是很好。爬虫是属于工具性程序，对速度和效率要求比较高。又比如java
　　
　　但是java代码量很大。重构成本比较高，任何修改会导致代码大量改动。而爬虫经常要修改采集代码，这种情况下使用Java来爬虫就不太方便
　　
　　那么有没有一种语言，能够克服上面缺点来编写爬虫程序呢？有 那就是python
　　
　　Python语法优美、代码简洁、开发效率高、支持的模块多。相关的HTTP请求模块和HTML解析模块非常丰富。还有Scrapy和Scrapy-redis框架让我们开发爬虫变得异常简单。Python提供丰富的库，来让我们编写程序的时候更加方便。
　　一·完成你的第一个爬虫光说不练假把式，接下来让我们看看怎么编写一个爬虫程序！
　　
　　在进行爬虫之前，我们要查看此网页是否有爬虫协议。通常爬虫协议在网站后面的一个robots.txt的文件中。我们所抓取的内容要在爬虫协议中没有被禁止。以百度搜索为例：
　　以百度搜索举例绝大多数的网站都可以通过在网址后面加 /robots.txt 来查看robots文档。一个简单的爬虫编写思路：1. 我们通过编写的爬虫程序向目标站点发起请求，即发送一个包含请求头、请求体的Request 请求。（下面会写）2. 然后。收到Request 请求的服务器如果能正常响应，那么我们就会收到一个包含html，json，图片，视频等的Response 回应，也就是网页的源代码。
　　3. 在接收到的源代码中利用正则表达式，第三方解析库如Beautifulsoup，pyquery等去解析html中的数据。最后根据需要，我们可以把提取到的数据保存在数据库或文件中。
　　
　　哦，差点忘了。用Python实现爬虫，你需要一个好帮手-Beautiful Soup。
　　
　　Beautiful Soup 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.”(来自BeautifulSoup官方描述文档)urllib 是一个收集了多个使用URL的模块的软件包，其中：urllib.request 打开和阅读 URLsurllib.error 包含 urllib.request 抛出的异常urllib.parse 用于处理 URLurllib.robotparser 用于解析 robots.txt 文件没看懂？没关系。让我们来看看一个简单的爬虫程序具体是怎么实现的:
　　
　　巨详细注释预警！i. 导入相关库
　　
　　ii. 程序开始
　　iii. 启动函数
　　写完让我们看一下效果
　　F5 运行它。若你在Linux环境下，可以使用python3 xxx.py解释运行，若你电脑只有Python3，那可以更简单一点：python xxx.py.
　　
　　爬下来的图片：
　　
　　你很棒，欢迎来到爬虫的世界。
　　
　　二·列表解析爬虫
　　
　　爬虫可以处理文本和音频数据吗？接下来，让我们讨论文字列表和媒体数据的爬取。文字列表是我们这一节要解决的问题，媒体数据放在下一节-目标最优解爬虫。心急的朋友可以略过往下看。1. 惯例，我们先载入各种库。我不喜欢黑洞洞的命令行。带有GUI的窗口可以让我的体验更上一层楼。这一次，我们引入wx -Python小而好用的GUI插件。它的用法我们下面来讲。
　　
　　2. 从Main函数开始。首先，我们先新建一个App窗体，并设置其可见性。之后我们定义的方法都会在窗体内部。最后，mainloop表示窗体逻辑开始执行。这适合有GUI经验的小伙伴。如果你没有，没有关系。你只需在main函数里写一个GetMusicData()就可以了。
　　
　　3. GetMusicData()首先，定义一个musicData的空数组。并新建一个目录用于存放音乐缓存。（主要为第三部分准备）
　　
　　定义getMusicData()函数返回经过BeautifulSoup解析过的播放列表文本。建立一个tempArr空列表，用于保存歌曲信息的歌名-id对。其抽象数据结构如下所示：tempArr=[{歌名,id},{歌名,id},{歌名,id}·····]设置useragent为火狐浏览器，为什么要设置这个user_agent?正如上文所述，爬虫的核心原理是模拟浏览器访问。所以你需要给他指定一个header文件，让服务器误以为你是浏览器。使用request库访问在main函数中传进去的url，并加入我们伪造的浏览器头文件。再使用beautifulsoup以lxml方法解析获取到的网页数据（webData），在解析后的文件中，使用soup.find().find_all('a')以匹配列表的特征。若有，则保存至find_list（输出的列表）.我们得到了一个充满歌曲信息的列表。对于列表中的每一个歌曲信息，我们找到它的songid，songid保存在href标签里。把每一首歌的songid和歌名保存好，返回到tempArr。这样，一个通过歌曲列表URL返回所有歌曲的名称列表的列表解析爬虫就做好了。
　　
　　全文代码均通过调试，但皮一下贼乐
　　
　　达 成 成 就，列 表 解 析 爬 虫
　　三·目标最优解爬虫
　　本实现基于requests, sys, click, re, base64, binascii, json, os, Crypto.Cipher, http库。这些库不需要百分百理解，但最好有个8,9成的基础。实践出真知。1.编写get_song_url()函数。我们注意到一般最高品质的MP3都是基于320KBPS，那么自然就是320000BPS。我们把它传到参量里，作为我们希望的目标比特率。使用post_request将歌曲的id，比特率，csrf（置空即可）post到某云音乐的播放器播放端口URL。如果成功，收到的返回结果是一个三维数组（其实就是三个一维数组合起来），其中的“data”维的第一维的"url"维就是你要下载的URL。朋友，激动吗？都2020年了，同名的歌辣么多，你怎么知道下的就是这首歌呢？
　　很多朋友这时候很自然的就会想，那我实现一个热度排序，通过统计播放量对同名歌曲列表进行排序，选最高那个解析不就好了？Too Young...
　　
　　对于一个合格的计算机科学码工，永远记住四字箴言：“不要重复造轮子”。我们直接调用某云音乐自带的搜索接口，定义为搜索接口返回结果第一个不就可以了？正所谓道高一尺魔高一丈，某云音乐推荐得越准，你下载得就越智能，这简直太棒了。2. 编写search()函数
　　这个函数的作用我就不提了，把你获取到的数据添加进去就可以了。很简单。那我们知道了想下载的歌名，也知道歌曲的id和url。下一步要干什么就不用我说了吧？3. 编写get_song_by_url()函数我强烈建议每个人在处理本地文件注意用一个判断语句，先判断文件夹存不存在，再往里面写东西。假设Python是把枪，个人经验来看，如果文件夹不存在，你硬写，枪就会爆炸，你被炸死。我们使用song_name+.mp3来创建本地空文件。注意，如果你下载的两首歌恰好重名了，或有重名的可能，我强烈建议你在文件名前加一个序号。这样就不会重名了。通过download_session.get函数对url进行下载，设置timeout为默认。由于session大小有限，所以我们的做法是把一个一个小音乐片段文件拼成一个大mp3.这里你需要for循环，对所有的小包，以1024为单位，连续地写入文件。（你可以实现一个progressbar，progressbar就是歌曲的总长度，每下载一个小包，就加一截儿。直到加满。downloadsession()和progressbar()等代码你可以找到很官方的轮子，在这里不再赘述，我分享在我的GitHub）
　　
　　到这里，你成功编写了你的第一个自动化高性能爬虫。在从爬虫到机器学习的征途中，你已经掌握了爬虫的高级网络数据分析。
　　
　　下一篇文章将会介绍爬虫-Python网络数据分析的下一步：数据存储到本地后，如何进行划分，整合与数据分析 - Python本地数据分析。
　　如果你觉得这篇文章不错，点赞，转发。如果你觉得我挺有点东西，请关注我。你们的支持是我创作的动力！
　　我的GitHub：realkris
　　我的其他博客：%3A///qq_25982223
　　realkris Zhang，男，山东烟台人。研究方向：计算机视觉，神经网络与人工智能。大三在读cs，本科期间著有四篇科研论文，包括两篇EI，一篇核心，和一篇IEEE在投。获奖若干。专业划水二十年。目前在准备去美国读研。我想把我对于计算机视觉的passion point、理解与大家分享，少走弯路，一起造更多的轮子。 查看全部

　　爬虫入门必学——常见的几种网站类型
　　置顶“前嗅大数据”
　　和数据大牛一起成长，做牛气哄哄的大数据人
　　
　　在学习爬虫前，我们需要先掌握网站类型，才能根据网站类型，使用适用的方法来编写爬虫获取数据。
　　今天小编就以国内知名的ForeSpider爬虫软件能够采集的网站类型为例，来为大家盘点一下数据采集常见的几种网站类型。
　　l常见网站类型
　　1.js页面
　　JavaScript是一种属于网络的脚本语言,被广泛用于Web应用开发,常用来为网页添加各式各样的动态功能,为用户提供更流畅美观的浏览效果。通常JavaScript脚本是通过嵌入在HTML中来实现自身的功能的。
　　ForeSpider数据抓取工具可自动解析JS，采集基于js页面中的数据，即可采集页面中包含JS的数据。
　　
　　Ajax即异步的JavaScript和XML，它不是一门编程语言，而是利用JavaScript在保证页面不被刷新、页面链接不改变的情况下与服务器交换数据并更新部分网页的技术。
　　我们浏览网页的时候，经常会遇到这样的情况，浏览某页面时，往后拉页面，页面链接并没有变化，但是网页中却多了新内容，这就是通过Ajax获取新数据并呈现出来的过程。
　　ForeSpider数据采集系统支持Ajax技术,可采集Ajax网页中的内容。
　　2.post/get请求
　　在html语言中，有两种方式给服务器发送表单（你在网页中填写的一些数据）。一种是POST一种是GET。POST把表单打包后隐藏在后台发送给服务器；GET把表单打包发送前，附加到URL（网址）的后面。


　　ForeSpider采集器可采集数据在post/get请求中的网页内容，即采集post/get请求中的数据。
　　3.需要Cookie的网站
　　Cookie指某些网站为了辨别用户身份、进行session跟踪而储存在用户本地终端上的数据。Cookie基于 Internet的各种服务系统应运而生，是由 Web 服务器保存在用户浏览器上的小文本文件，它可以包含有关用户的信息，是用户获取、交流、传递信息的主要场所之一，无论何时用户链接到服务器，Web 站点都可以访问 Cookie 信息。

　　一般用户的账号信息记录在cookie中，爬虫爬取数据的时候，可以使用cookie模拟登录状态，从而获取到数据。
　　ForeSpider数据采集分析引擎可设置cookie来模拟登陆，从而采集需要用到cookie的网站内容。
　　
　　4.采集需要OAuth认证的网页数据
　　OAUTH协议为用户资源的授权提供了一个安全的、开放而又简易的标准。同时，任何第三方都可以使用OAUTH认证服务，任何服务提供商都可以实现自身的OAUTH认证服务，因而OAUTH是开放的。
　　业界提供了OAUTH的多种实现如PHP、Java Script，Java，Ruby等各种语言开发包，大大节约了程序员的时间，因而OAUTH是简易的。互联网很多服务如Open API，很多大公司如Google，Yahoo，Microsoft等都提供了OAUTH认证服务，这些都足以说明OAUTH标准逐渐成为开放资源授权的标准。
　　ForeSpider爬虫软件支持OAuth认证，可以采集需要OAuth认证的页面中的数据。
　　
　　l前嗅简介
　　前嗅大数据，国内领先的研发型大数据专家，多年来致力于为大数据技术的研究与开发，自主研发了一整套从数据采集、分析、处理、管理到应用、营销的大数据产品。前嗅致力于打造国内第一家深度大数据平台！
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　　爬虫实战教程：
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　　如何利用php编写php爬虫工具库爬虫有两个项目
　　php爬虫抓取网页数据，不是很难，但是上传文件格式的文件到php中，需要解析，模拟用户操作，针对不同的格式解析不同的格式，例如word格式，pdf格式，jpg格式，html格式等等。需要在php反反复复的上传文件到文件系统，检查上传的文件是否正确，当你需要下载不同的文件系统时，我们需要写入不同的cookie或者filecontent或者session等这些自己编写的脚本，注册账号，把文件下载到本地，检查检查文件是否成功，自己提交文件，自己发布文件给他人下载，返回链接给他人。
　　请求不同格式文件，速度各不相同。cdn，nginx负载均衡等高性能的系统对php有帮助。对于php来说单纯的爬虫爬取网页数据，要么是自己编写一个脚本程序，要么是请求任何请求都返回不同格式的格式数据，这种速度差别会很大。php速度慢，多谢php、html中嵌入javascript、ajax、一些奇技淫巧等让php爬虫更加的快，爬虫程序的性能越来越重要。
　　首先我们爬虫程序经常会做很多功能：下载、搜索、点赞、清空任务、写帖子、关注度、表情、图片以及很多隐藏在php中很复杂很隐秘的特性等，对于php的变量、函数等也需要很好的把握，但是往往常常是用的word、pdf格式的文件比较多，并且在数据爬取过程中很多表格的数据爬取，经常要依靠双链接来区分表格，实际上，php中并没有这些表格的链接。
　　关于数据爬取，也需要增加保存在内存中的类库、框架、后台管理、爬虫工具等各种方式。下面谈谈如何利用php编写php爬虫。php爬虫工具库pi爬虫有两个github项目，一个是jquerycookie-mining.php，对jquery使用简单，爬取抓取较快，大小小于1m，有很多类库使用jquery插件实现，一个是tb-pi，使用大量pi库，大小比jquerycookie-mining小，大小大于1m，简单好用，然后它不要ps，一般认为这是一个库的推荐。
　　pi项目中有一个jquery爬虫，实例可以分析出github上pi爬虫的设计思路，比如抓取爬取表格，写cookie写filecontent等。ab-pi，对html链接的处理方式可以用contentxmlx2r解析器，虽然不能绕过sql注入但是使用xmlx2r可以去掉连接到会话的数据。也可以用multi-content解析器，可以爬取表格数据以及一些高端一点的查询需求。
　　链接即是方法，爬虫工具库是选择。php的反反爬虫工具选择，pageof一般大于10000人，所以爬取速度很慢。thespy反反爬虫工具库，sspy3.2.1完全版，可以大于20万，速度快不说，解析html流畅，请求数据大小小于100m。这些个工具库，可以给到很多种爬虫思路。 查看全部

　　搜索引擎技术之网络爬虫
　　一个完整的网络爬虫基础框架如下图所示：
　　
　　整个架构共有如下几个过程：
　　1）需求方提供需要抓取的种子URL列表，根据提供的URL列表和相应的优先级，建立待抓取URL队列（先来先抓）；
　　2）根据待抓取URL队列的排序进行网页抓取；
　　3）将获取的网页内容和信息下载到本地的网页库，并建立已抓取URL列表（用于去重和判断抓取的进程）；
　　4）将已抓取的网页放入到待抓取的URL队列中，进行循环抓取操作；
　　2. 网络爬虫的抓取策略
　　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哪个页面，后抓取哪个页面的问题。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：
　　1）深度优先遍历策略
　　深度优先遍历策略很好理解，这跟我们有向图中的深度优先遍历是一样的，因为网络本身就是一种图模型嘛。深度优先遍历的思路是先从一个起始网页开始抓取，然后对根据链接一个一个的逐级进行抓取，直到不能再深入抓取为止，返回上一级网页继续跟踪链接。
　　一个有向图深度优先搜索的实例如下所示：
　　
　　
　　上图左图为一个有向图示意图，右图为深度优先遍历的搜索过程示意图。深度优先遍历的结果为：
　　2）广度优先搜索策略
　　广度优先搜索和深度优先搜索的工作方式正好是相对的，其思想为：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。
　　
　　上图为上边实例的有向图的广度优先搜索流程图，其遍历的结果为：
　　v1→v2 →v3 →v4→ v5→ v6→ v7 →v8
　　从树的结构上去看，图的广度优先遍历就是树的层次遍历。
　　3）反向链接搜索策略
　　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。
　　4）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。
　　5）其他搜索策略
　　一些比较常用的爬虫搜索侧率还包括Partial PageRank搜索策略（根据PageRank分值确定下一个抓取的URL）、OPIC搜索策略（也是一种重要性排序）。最后必须要指明的一点是，我们可以根据自己的需求为网页的抓取间隔时间进行设定，这样我们就可以确保我们基本的一些大站或者活跃的站点内容不会被漏抓。
　　3. 网络爬虫更新策略
　　互联网是实时变化的，具有很强的动态性。网页更新策略主要是决定何时更新之前已经下载过的页面。常见的更新策略又以下三种：
　　1）历史参考策略
　　顾名思义，根据页面以往的历史更新数据，预测该页面未来何时会发生变化。一般来说，是通过泊松过程进行建模进行预测。
　　2）用户体验策略
　　尽管搜索引擎针对于某个查询条件能够返回数量巨大的结果，但是用户往往只关注前几页结果。因此，抓取系统可以优先更新那些现实在查询结果前几页中的网页，而后再更新那些后面的网页。这种更新策略也是需要用到历史信息的。用户体验策略保留网页的多个历史版本，并且根据过去每次内容变化对搜索质量的影响，得出一个平均值，用这个值作为决定何时重新抓取的依据。
　　3）聚类抽样策略
　　前面提到的两种更新策略都有一个前提：需要网页的历史信息。这样就存在两个问题：第一，系统要是为每个系统保存多个版本的历史信息，无疑增加了很多的系统负担；第二，要是新的网页完全没有历史信息，就无法确定更新策略。
　　这种策略认为，网页具有很多属性，类似属性的网页，可以认为其更新频率也是类似的。要计算某一个类别网页的更新频率，只需要对这一类网页抽样，以他们的更新周期作为整个类别的更新周期。基本思路如图：
　　
　　4. 分布式抓取系统结构
　　一般来说，抓取系统需要面对的是整个互联网上数以亿计的网页。单个抓取程序不可能完成这样的任务。往往需要多个抓取程序一起来处理。一般来说抓取系统往往是一个分布式的三层结构。如图所示：
　　
　　最下一层是分布在不同地理位置的数据中心，在每个数据中心里有若干台抓取服务器，而每台抓取服务器上可能部署了若干套爬虫程序。这就构成了一个基本的分布式抓取系统。
　　对于一个数据中心内的不同抓去服务器，协同工作的方式有几种：
　　1）主从式（Master-Slave）
　　主从式基本结构如图所示：
　　
　　对于主从式而言，有一台专门的Master服务器来维护待抓取URL队列，它负责每次将URL分发到不同的Slave服务器，而Slave服务器则负责实际的网页下载工作。Master服务器除了维护待抓取URL队列以及分发URL之外，还要负责调解各个Slave服务器的负载情况。以免某些Slave服务器过于清闲或者劳累。
　　这种模式下，Master往往容易成为系统瓶颈。
　　2）对等式（Peer to Peer）
　　对等式的基本结构如图所示：
　　
　　在这种模式下，所有的抓取服务器在分工上没有不同。每一台抓取服务器都可以从待抓取在URL队列中获取URL，然后对该URL的主域名的hash值H，然后计算H mod m（其中m是服务器的数量，以上图为例，m为3），计算得到的数就是处理该URL的主机编号。
　　举例：假设对于URL ，计算器hash值H=8，m=3，则H mod m=2，因此由编号为2的服务器进行该链接的抓取。假设这时候是0号服务器拿到这个URL，那么它将该URL转给服务器2，由服务器2进行抓取。
　　这种模式有一个问题，当有一台服务器死机或者添加新的服务器，那么所有URL的哈希求余的结果就都要变化。也就是说，这种方式的扩展性不佳。针对这种情况，又有一种改进方案被提出来。这种改进的方案是一致性哈希法来确定服务器分工。其基本结构如图所示：
　　
　　一致性哈希将URL的主域名进行哈希运算，映射为一个范围在0-232之间的某个数。而将这个范围平均的分配给m台服务器，根据URL主域名哈希运算的值所处的范围判断是哪台服务器来进行抓取。
　　如果某一台服务器出现问题，那么本该由该服务器负责的网页则按照顺时针顺延，由下一台服务器进行抓取。这样的话，及时某台服务器出现问题，也不会影响其他的工作。
　　5. 参考内容
　　[1] wawlian: 网络爬虫基本原理(一)(二);
　　[2] guisu: 搜索引擎-网络爬虫;
　　[3] 《这就是搜索引擎:核心技术详解》。 查看全部

　　零基础如何入门学习Python爬虫？
　　
　　爬虫是一种技术实现的功能，大部分编程语言都可以实现爬虫，但是对于初学者来说，想要快速学习爬虫技术，建议大家学习Python爬虫。Python编程语言相对于Java要更简单入门更容易，同时相对PHP使用范围更广泛，有利于后期的学习拓展知识。对于零基础想学习Python爬虫的同学应该掌握哪些知识，遵循怎样的学习路线呢？
　　
　　1、掌握Python编程能基础
　　想要学习爬虫，首先要充分掌握Python编程技术相关的基础知识。爬虫其实就是遵循一定的规则获取数据的过程，所以在学习Python知识的过程中一定要重点学习其中的数据类型、第三方库的应用以及正则表达式相关的知识内容。
　　2、了解爬虫的基本原理及过程
　　爬虫的工作原理其实就是模拟我们通过浏览器获取网页信息的过程，无外乎“发送请求—获得页面—解析页面—抽取并储存内容”从这个过程中，我们可以获取到的信息是，在爬虫工作中需要涉及到前端页面相关的知识，网络协议相关的知识，以及数据存储的相关知识。因此根据这个过程我还需要进一步掌握的技术包括。
　　3、前端和网络知识必不可少
　　使用爬虫接触到最多的就是前端页面、网络以及数据这三个关键词，其实关于前端知识并不需要掌握太多，只要了解HTML、CSS、JS即可。对于网络主要掌握http协议中的POST/GET相关的知识并且在分析目标网页时正常的使用。
　　4、学习Python包并实现基本的爬虫过程
　　Python中有非常多关于爬虫的包，这也是为什么大家都喜欢学习Python来实现爬虫的重要原因之一。Python爬虫包有urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等。当你入门学习时，建议大家从最基本的建议你从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。此外 BeautifulSoup相比Xpath会更加简单。
　　5、了解非结构化数据存储
　　通过爬虫抓取到的数据可以直接用文档的形式存在本地，也可以存入数据库中，对于少量数据，可以直接通过Python语法或者pandas将数据存在text、csv文件中。当然一般抓取到的数据有时并非自己理想中的数据，可能会有确实，错误等。如果想要进一步处理数据，可以通过学习pandas包实现数据的处理，更深层次的数据处理则属于数据分析领域的知识了。
　　6、掌握各种技巧应对特殊网站的反爬措施
　　虽然爬虫可以直接实现静态页面的抓取，但是爬虫过程中难免会遇到一些网站设置有反爬虫措施，例如被网站封IP、UserAgent访问限制、各种动态加载等等，此时就必须学习一些反反爬虫那个的技巧来应对，常见的技巧设置访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。
　　7、学习爬虫框架搭建工程化的爬虫
　　scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
　　8、学习数据库基础，应用大规模的数据存储
　　当爬虫抓取数据量非常大的时候，用上文提到的文档存储形式已经不能够应对了，因此大家需要掌握相应的数据库知识。可以使用MongoDB、MySQL等等。MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。
　　9、分布式爬虫实现大规模并发采集
　　分布式爬虫主要是用来应对爬取海量数据的问题。其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，你需要掌握Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。Redis主要是用来存储要爬取的网页队列即任务队列。
　　如果按照以上这个路径完全学习并且掌握，相信你已经成为爬虫领域的大牛。
　　
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　　php 爬虫抓取网页数据 爬虫篇 | 工欲善其事，必先利其器
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　　前面一个【爬虫篇】的文章分享了网络爬虫的含义、分类、组成、思路以及网络爬虫协议（Robots协议），对爬虫有了初步的了解，本节重点分享学习爬虫，你需要学会选择。（详见：）
　　一、编程语言的选择
　　能够做网络爬虫的编程语言很多，包括PHP、Java、C/C++、Python等都能做爬虫，都能达到抓取想要的数据资源。那我们该怎么选择编程语言呢？首先我们需要了解他们做爬虫的优缺点，才能选出合适的开发环境。
　　（一）PHP
　　网络爬虫需要快速的从服务器中抓取需要的数据，有时数据量较大时需要进行多线程抓取。PHP虽然是世界上最好的语言，但是PHP对多线程、异步支持不足，并发不足，而爬虫程序对速度和效率要求极高，所以说PHP天生不是做爬虫的。
　　（二）C/C++
　　C语言是一门面向过程、抽象化的通用程序设计语言，广泛应用于底层开发，运行效率和性能是最强大的，但是它的学习成本非常高，需要有很好地编程知识基础，对于初学者或者编程知识不是很好地程序员来说，不是一个很好的选择。当然，能够用C/C++编写爬虫程序，足以说明能力很强，但是绝不是最正确的选择。
　　（三）Java
　　在网络爬虫方面，作为Python最大的对手Java，拥有强大的生态圈。但是Java本身很笨重，代码量大。由于爬虫与反爬虫的较量是持久的，也是频繁的，刚写好的爬虫程序很可能就不能用了。爬虫程序需要经常性的修改部分代码。而Java的重构成本比较高，任何修改都会导致大量代码的变动。
　　（四）Python
　　Python在设计上坚持了清晰划一的风格，易读、易维护，语法优美、代码简洁、开发效率高、第三方模块多。并且拥有强大的爬虫Scrapy，以及成熟高效的scrapy-redis分布式策略。实现同样的爬虫功能，代码量少，而且维护方便，开发效率高。
　　通过以上比较，各种编程语言各有优缺点，但对于初学者来说，用Python进行网络爬虫开发，无疑是一个非常棒的选择。本人今后对爬虫篇分享的内容就是使用Python 3 编程语言进行的。
　　二、集成开发工具的选择
　　Python的集成开发环境有很多，这里推荐两款不错的 Python集成开发工具，一个是PyCharm，一个是 Sublime Text，当然适合自己的 Python IDE才是最好用的。
　　（一）PyCharm
　　PyCharm 是由 JetBrains 打造的一款 Python IDE。具备一般 Python IDE 的功能，比如：调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等。其提供了一个带编码补全，代码片段，支持代码折叠和分割窗口的智能、可配置的编辑器，可帮助用户更快更轻松的完成编码工作。
　　
　　（二）Sublime Text
　　Sublime Text 具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python 的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。
　　Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持 Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。
　　
　　对于集成开发工具，没有绝对的好，适合自己的就是最好的。这里推荐使用小巧、便捷的Sublime Text编辑器。
　　三、需要的技能
　　（一）Python基本语法 查看全部

　　SAST weekly | python爬虫——requests库简介
　　SAST weekly是由电子工程系学生科协推出的科技系列推送，内容涵盖信息领域技术科普、研究前沿热点介绍、科技新闻跟进探索等多个方面，帮助同学们增长姿势，开拓眼界，每周更新，欢迎关注，欢迎愿意分享知识的同学投稿
　　爬虫简介
　　可能很多同学听说过爬虫但并不知道那是什么东西。爬虫，英文名(spide，我一直搞不清楚的一点就是spider为什么会被译作爬虫………)，通俗来讲就就是一个能够自动从网上扒拉下来你想要的东西的程序。很多语言都可以实现爬虫功能（但讲真，还没见过用C++写爬虫的......），下面主要简要介绍一下如何用python的requests来实现爬虫。
　　撸起袖子开始干
　　下面我们废话少说，直接动手开始写爬虫。在本篇文章中，我们将以爬取百度作为例子。（这里科普一下，百度是一个拿来测试网络环境的好地方）
　　首先，用pip安装requests库
　　pip install requests
　　然后引入requests
　　
　　在http中，获取网络资源的请求被称为GET，requests库的网络请求方式也与这种说法保持了一致，因此，爬取网页的代码就一行:
　　r = requests.get()
　　在requests爬取网页后，会返回一个requests.model.Response对象，这个对象里面保存了我们爬取网页的状态和相应的内容。
　　我们可以通过r.status_code来看网页返回的状态码：
　　
　　可以看到在这个例子中返回了200，说明请求成功。
　　获取网页内容时，我们可以通过requests.text和requests.content来获取，这两种方式的不同之处在于，text返回的是文本内容，content返回的是二进制内容（question: 如果爬取的是图片或者视频时，应该保存哪种形式的内容）。这里提醒一下，一般一个网页的内容是很多的，有时候直接用r.text输出会看得眼花，这里可以先用r.text[:700]，来看一部分爬取的内容：
　　
　　可以看到，返回的内容里面的内容看不懂，这种时候需要查一下文本的编码。
　　
　　发现这并非是我们熟悉的utf-8或者gbk编码，这种时候，可以借助r.apparent_encoding来辅助我们进行编码的转换
　　
　　这个时候再输出文本，我们可以看到已经变成我们可以正常阅读的文本（顺便吐槽一波百度）
　　
　　这样，一次简单地抓取就完成了。当然，真正的爬虫远比这要复杂，因为考虑到动态网页的渲染，反爬虫的进行，以及爬虫效率等方面。
　　其实requests库还有很多强大的功能在这里由于篇幅的原因没能展开，比如requests.get()函数还可以传入键字对以作为url的额外信息，传入cookie来保持登录状态等操作，以及还有http的多种请求方式，感兴趣的同学可以自己去google
　　爬虫与反爬虫
　　通过之前的描述，我们可以看到，写一个简单的爬虫还是很轻松的，再加上BeautifulSoup和re库的辅助，从网页上获得我们所需要的信息其实并非难事。但是，理想很丰满，现实很骨感。对于大多数网站而言，爬虫其实是一个不太受待见的用户。一些比较理智的爬虫还好，还懂得控制自己的访问频率等，遇到一些比较没良心的爬虫基本就是往死里爬的，这种高流量且没有对于网站本身没有什么价值的访问是要被会使网站对用户的响应变慢，甚至有可能直接导致网站崩溃（对于这点我深有感触，所以请各位骚年在学爬虫的时候手下留情），因此也就出现了各种反爬虫的机制，比较对访问频率很高的IP进行封杀，还有另外一种就是检查header，如果发现是爬虫的话，直接拒绝它的访问，amazon的反爬虫手段之一就是这种，下面以amazon为例来说明如何避过这种机制。
　　首先，我们先试一下直接进行爬取，输入如下代码:
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　　php 爬虫抓取网页数据 爬虫篇 | 工欲善其事，必先利其器
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　　前面一个【爬虫篇】的文章分享了网络爬虫的含义、分类、组成、思路以及网络爬虫协议（Robots协议），对爬虫有了初步的了解，本节重点分享学习爬虫，你需要学会选择。（详见：）
　　一、编程语言的选择
　　能够做网络爬虫的编程语言很多，包括PHP、Java、C/C++、Python等都能做爬虫，都能达到抓取想要的数据资源。那我们该怎么选择编程语言呢？首先我们需要了解他们做爬虫的优缺点，才能选出合适的开发环境。
　　（一）PHP
　　网络爬虫需要快速的从服务器中抓取需要的数据，有时数据量较大时需要进行多线程抓取。PHP虽然是世界上最好的语言，但是PHP对多线程、异步支持不足，并发不足，而爬虫程序对速度和效率要求极高，所以说PHP天生不是做爬虫的。
　　（二）C/C++
　　C语言是一门面向过程、抽象化的通用程序设计语言，广泛应用于底层开发，运行效率和性能是最强大的，但是它的学习成本非常高，需要有很好地编程知识基础，对于初学者或者编程知识不是很好地程序员来说，不是一个很好的选择。当然，能够用C/C++编写爬虫程序，足以说明能力很强，但是绝不是最正确的选择。
　　（三）Java
　　在网络爬虫方面，作为Python最大的对手Java，拥有强大的生态圈。但是Java本身很笨重，代码量大。由于爬虫与反爬虫的较量是持久的，也是频繁的，刚写好的爬虫程序很可能就不能用了。爬虫程序需要经常性的修改部分代码。而Java的重构成本比较高，任何修改都会导致大量代码的变动。
　　（四）Python
　　Python在设计上坚持了清晰划一的风格，易读、易维护，语法优美、代码简洁、开发效率高、第三方模块多。并且拥有强大的爬虫Scrapy，以及成熟高效的scrapy-redis分布式策略。实现同样的爬虫功能，代码量少，而且维护方便，开发效率高。
　　通过以上比较，各种编程语言各有优缺点，但对于初学者来说，用Python进行网络爬虫开发，无疑是一个非常棒的选择。本人今后对爬虫篇分享的内容就是使用Python 3 编程语言进行的。
　　二、集成开发工具的选择
　　Python的集成开发环境有很多，这里推荐两款不错的 Python集成开发工具，一个是PyCharm，一个是 Sublime Text，当然适合自己的 Python IDE才是最好用的。
　　（一）PyCharm
　　PyCharm 是由 JetBrains 打造的一款 Python IDE。具备一般 Python IDE 的功能，比如：调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等。其提供了一个带编码补全，代码片段，支持代码折叠和分割窗口的智能、可配置的编辑器，可帮助用户更快更轻松的完成编码工作。
　　
　　（二）Sublime Text
　　Sublime Text 具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python 的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。
　　Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持 Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。
　　
　　对于集成开发工具，没有绝对的好，适合自己的就是最好的。这里推荐使用小巧、便捷的Sublime Text编辑器。
　　三、需要的技能
　　（一）Python基本语法 查看全部

　　crawlergo 动态爬虫源码学习
　　crawlergo是一个使用chrome headless模式进行URL收集的浏览器爬虫。它对整个网页的关键位置与DOM渲染阶段进行HOOK，自动进行表单填充并提交，配合智能的JS事件触发，尽可能的收集网站暴露出的入口。内置URL去重模块，过滤掉了大量伪静态URL，对于大型网站仍保持较快的解析与抓取速度，最后得到高质量的请求结果集合。
　　crawlergo 目前支持以下特性：
　　* 原生浏览器环境，协程池调度任务
　　* 表单智能填充、自动化提交
　　* 完整DOM事件收集，自动化触发
　　* 智能URL去重，去掉大部分的重复请求
　　* 全面分析收集，包括javascript文件内容、页面注释、robots.txt文件和常见路径Fuzz
　　* 支持Host绑定，自动添加Referer
　　* 支持请求代理，支持爬虫结果主动推送
　　Github:
　　作者开源了源码，我是很兴奋的，以前也有写一个的想法，但是开源的动态爬虫不多，看了其中几个。
　　调研
　　1.
　　•递归dom搜索引擎•发现ajax/fetch/jsonp/websocket请求•支持cookie，代理，ua，http auth•基于文本相似度的页面重复数据删除引擎
　　•根据文本长度
　　•simhash
　　•else
　　•ShinglePrint
　　•主要代码是python调用puppeteer，但是核心逻辑在js里
　　2.
　　•一个操作chrome headless的go库•它比官方提供的chrome操作库更容易使用•有效解决了chrome残留僵尸进程的问题
　　3.
　　•通过一些通用接口获取url信息
　　4.
　　•Web静态爬虫，也提供了一些方法获取更多URL
　　5.
　　1.rad虽然没有开源，但是它里面使用yaml进行的配置选项很多，通过配置选项可以大致知道它的一些特性。2.可以手动登陆3.启用图片4.显示对爬取url的一些限制
　　1.不允许的文件后缀2.不允许的url关键字3.不允许的域名4.不允许的url
　　5.设置下个页面最大点击和事件触发Crawlergo
　　之前也想过写一个动态爬虫来对接扫描器，但是动态爬虫有很多细节都需要打磨，一直没时间做，现在有现成的源码参考能省下不少事。
　　主要看几个点
　　•对浏览器 JavaScript环境的hoook
　　•dom的触发，表单填充
　　•url如何去重•url的收集
　　目录结构
　　├─cmd<br style="box-sizing: border-box;" />│ └─crawlergo # 程序主入口<br style="box-sizing: border-box;" />├─examples<br style="box-sizing: border-box;" />├─imgs<br style="box-sizing: border-box;" />└─pkg<br style="box-sizing: border-box;" /> ├─config # 一些配置相关<br style="box-sizing: border-box;" /> ├─engine # chrome相关程序<br style="box-sizing: border-box;" /> ├─filter # 去重相关<br style="box-sizing: border-box;" /> ├─js # 一些注入的js<br style="box-sizing: border-box;" /> ├─logger # 日志<br style="box-sizing: border-box;" /> ├─model # url和请求相关的库<br style="box-sizing: border-box;" /> └─tools # 一些通用类库<br style="box-sizing: border-box;" /> └─requests<br style="box-sizing: border-box;" />
　　根据源码的调用堆栈做了一个程序启动流程图
　　
　　配置文件
　　pkg/config/config.go定义了一些默认的配置文件 <p>const (<br style="box-sizing: border-box;" /> DefaultUA = "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.0 Safari/537.36"<br style="box-sizing: border-box;" /> MaxTabsCount = 10<br style="box-sizing: border-box;" /> TabRunTimeout = 20 * time.Second<br style="box-sizing: border-box;" /> DefaultInputText = "Crawlergo" // 默认输入的文字<br style="box-sizing: border-box;" /> FormInputKeyword = "Crawlergo" // form输入的文字，但是代码中没有引用这个变量的<br style="box-sizing: border-box;" /> SuspectURLRegex = `(?:"|')(((?:[a-zA-Z]{1,10}://|//)[^"'/]{1,}\.[a-zA-Z]{2,}[^"']{0,})|((?:/|\.\./|\./)[^"'> 查看全部

　　上进计划丨提到爬虫只知道python？学完这期你会发现Java爬虫也很香！
　　爬虫具体定义如下：
　　网络爬虫（又称为网页蜘蛛，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。
　　
　　光是定义，肯定有人看不太懂，那小萌就解释一下~
　　网络爬虫通过爬取互联网上网站服务器的内容来工作。它是用计算机语言编写的程序或脚本，用于自动从Internet上获取信息或数据，扫描并抓取每个所需页面上的某些信息，直到处理完所有能正常打开的页面。换句话说，你每天使用的百度，其实就是利用了这种爬虫技术：每天放出无数爬虫到各个网站，把他们的信息抓回来。
　　
　　由此你应该明白了，爬虫是搜索引擎的重要组成部分，目前市面流行的采集器软件都是运用网络爬虫的原理或功能。
　　那么哪些技术能够实现爬虫呢？小萌今天给大家捋一捋~
　　现如今我们已经进入了大数据的时代，企业需要数据来分析用户行为、自己产品的不足之处以及竞争对手的信息等；人工智能的发展，也需要大量数据来进行。但是这一切的前提就是数据的采集，而这就是爬虫的价值所在！
　　由此可见网络爬虫技术已经成为了这个时代必不可少的重要组成部分，爬虫的价值就是数据的价值，谁掌大量有用的数据，谁就掌握这个时代的主动权。
　　但是，现如今就在我们身边的网络上，已经密密麻麻爬满了各种网络爬虫，它们善恶不同，各怀心思。而越是每个人切身利益所在的地方，就越是爬满了爬虫。
　　所以小萌要提醒一下，爬虫虽好，也要慎用，滥用爬虫爬取数据也是违法行为的。
　　
　　好啦，讲也讲完啦，又到了这周的福利时间，看今天这篇文章你也应该知道了，今天的福利还是跟爬虫技术有关~没错，今天给大家带来的就是Java爬虫课程！
　　
　　今天的福利是包含两部分：
　　① 免费视频课——《Java爬虫实现“小说”自由》；
　　② 课程配套完成源码资源包+文档。
　　领取方式还是老样子，只需要添加东小萌的微信，备注“爬虫”即可，小萌会挨个发送给大家哟~
　　
　　扫码添加东小萌
　　最后偷偷告诉你，以后每周二都是我们的上进计划（资源分享）时间，欢迎大家持续关注哈~
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　　也谈字节跳动的爬虫
　　
　　爬虫与搜索引擎简史
　　搜索引擎，本质就是抓取，清洗，索引，分类提供搜索，其核心便是爬虫。爬虫并不是一条神奇的虫子，它是一段计算机程序，通过网络抓取内容或相关内容。
　　很多互联网公司都是从爬虫开始起家，一个网站最开始创建时内容未必那么丰富，通过抓取后，可以让一个内容性网站很快就搭建出来，比如众多的微信公号集萃网站。
　　人们每天会接到一些骚扰电话，有的就是通过天眼查、企查查等网站抓到的联系信息。
　　曾几何时，有技术背景的人，或程序员出身的人，通过编写爬虫，分分钟就能克隆出一个山寨的内容或电商网站。
　　爬虫可以用来抓内容，还可以跟踪竞品的商品定价，自动化某些任务，可以 代替人来完成很多工作。
　　以前通过Perl来开发爬虫，后来用PHP、Java、Python来写，从前的网站页面比较少，而如今就要用集群来管理爬虫了。
　　Google得益于从早期就开始进行这方面的探索，后来国内的百度也开始做网页的抓取。
　　其商业模式也变得简单，通过程序加机器的方式自动化抓取到自己的数据库。随着内容的增多，需要去重，对内容做不同级别的分辨打分，将最精确的内容返回给查询者。
　　从运营角度，不用自己生产内容，提供给网民搜索框，通过建立用户习惯，达到信息的“入口”即可。
　　随着App的出现，信息不再像之前那样公开，成为一个个的小岛，特别是微信公众号，因为质量较高，它的内容渐变成自己的私域流量池。
　　百度没有建立自己的内容和服务平台，而人们的习惯开始转向一些内容App或微信之类的超级App，因此导致使用频率下降，原有的广告竞价模式出现了一些问题。
　　反观今日头条，本质也是一个搜索引擎，它将抓取到的内容，通过多种角度推送给用户。而它的最大问题，也是内容的生产，头条号也是另一种内容补充，但仍需要更多“喂养”用户的食材，也就是更高质量内容。
　　于是它的正向搜索引擎公开出现了。
　　今日头条搜索引擎
　　2019年上半年，今日头条搜索引擎正式开放使用。其本质是将抓取的内容，不再生成文章，而直接通过搜索框提供给用户查询。
　　
　　头条搜索界面
　　以下为头条的爬虫代理（UserAgent）：
　　Mozilla/5.0 (Linux; Android 8.0; Pixel 2 Build/OPD3.170816.012) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.9857.1381 Mobile Safari/537.36; Bytespider
　　可以看到，是以一个Android手机的状态获取内容，在最后加入了Bytespider字样。近期，有不少网站主说自己网站被头条爬虫抓宕机，一上午时间竟然达到46万次 。
　　在国外的Stackoverflow上也有众多歪国仁遇此情况：
　　
　　人们评价bytespider无视robots.txt这一搜索引擎抓取规则文件。如此看来，字节搜索抓取确实勤劳和粗暴了一些。
　　
　　的robots.txt
　　上图是的robots.txt，不知道其它搜索引擎无视其允许的规则会如何。
　　抓取与反抓取
　　作为抓站高手的字节跳动，也经常被他人抓取，比如头条App是明文的json，现如今加入了JS加密，但总是会被有心的人解开。
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　　Python爬虫9大入门学习知识点！
　　
　　爬虫是一种技术实现的功能，大部分编程语言都可以实现爬虫，但是对于初学者来说，想要快速学习爬虫技术，建议大家学习Python爬虫。Python编程语言相对于Java要更简单入门更容易，同时相对PHP使用范围更广泛，有利于后期的学习拓展知识。对于零基础想学习Python爬虫的同学应该掌握哪些知识，遵循怎样的学习路线呢？
　　
　　1、掌握Python编程能基础
　　想要学习爬虫，首先要充分掌握Python编程技术相关的基础知识。爬虫其实就是遵循一定的规则获取数据的过程，所以在学习Python知识的过程中一定要重点学习其中的数据类型、第三方库的应用以及正则表达式相关的知识内容。
　　2、了解爬虫的基本原理及过程
　　爬虫的工作原理其实就是模拟我们通过浏览器获取网页信息的过程，无外乎“发送请求—获得页面—解析页面—抽取并储存内容”从这个过程中，我们可以获取到的信息是，在爬虫工作中需要涉及到前端页面相关的知识，网络协议相关的知识，以及数据存储的相关知识。因此根据这个过程我还需要进一步掌握的技术包括。
　　3、前端和网络知识必不可少
　　使用爬虫接触到最多的就是前端页面、网络以及数据这三个关键词，其实关于前端知识并不需要掌握太多，只要了解HTML、CSS、JS即可。对于网络主要掌握http协议中的POST/GET相关的知识并且在分析目标网页时正常的使用。
　　4、学习Python包并实现基本的爬虫过程
　　Python中有非常多关于爬虫的包，这也是为什么大家都喜欢学习Python来实现爬虫的重要原因之一。Python爬虫包有urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等。当你入门学习时，建议大家从最基本的建议你从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。此外 BeautifulSoup相比Xpath会更加简单。
　　5、了解非结构化数据存储
　　通过爬虫抓取到的数据可以直接用文档的形式存在本地，也可以存入数据库中，对于少量数据，可以直接通过Python语法或者pandas将数据存在text、csv文件中。当然一般抓取到的数据有时并非自己理想中的数据，可能会有确实，错误等。如果想要进一步处理数据，可以通过学习pandas包实现数据的处理，更深层次的数据处理则属于数据分析领域的知识了。
　　6、掌握各种技巧应对特殊网站的反爬措施
　　虽然爬虫可以直接实现静态页面的抓取，但是爬虫过程中难免会遇到一些网站设置有反爬虫措施，例如被网站封IP、UserAgent访问限制、各种动态加载等等，此时就必须学习一些反反爬虫那个的技巧来应对，常见的技巧设置访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。
　　7、学习爬虫框架搭建工程化的爬虫
　　scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
　　8、学习数据库基础，应用大规模的数据存储
　　当爬虫抓取数据量非常大的时候，用上文提到的文档存储形式已经不能够应对了，因此大家需要掌握相应的数据库知识。可以使用MongoDB、MySQL等等。MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。
　　9、分布式爬虫实现大规模并发采集
　　分布式爬虫主要是用来应对爬取海量数据的问题。其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，你需要掌握Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。Redis主要是用来存储要爬取的网页队列即任务队列。
　　<p style="margin-top: 10px;margin-bottom: 10px;outline: 0px;max-width: 100%;min-height: 1em;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;border-width: 0px;border-style: initial;border-color: initial;-webkit-font-smoothing: antialiased;font-size: 18px;font-family: "Microsoft YaHei", Arial, Verdana, Tahoma, sans-serif;vertical-align: baseline;background-image: initial;background-position: initial;background-size: initial;background-repeat: initial;background-attachment: initial;background-origin: initial;background-clip: initial;line-height: 32px;color: rgb(85, 85, 85);text-align: start;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">
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　　当下收录越来越难，如何促进网站收录？
　　自从百度下架了熊掌号以后，大家都能够明显的感觉到网站收录是越来越难了。很多的大型站点还好，依靠着本身自有的权重，收录影响的不是很大。但是这可苦了很多的小站点，尤其是一些企业站。
　　很多做SEO的都开始倒苦水，自己做的网站半年了只收录了一个首页，内页一个都没收录，甚至有的连首页都没收录。
　　以前我们还在争论到底是内容为王还是外链为王，现在也要改一改了，要变成收录为王了。
　　今天，就来跟大家聊一聊，现在做SEO网站收录越来越难，我们该如何促进网站收录？
　　本文目录如下：
　　1、网站收录为什么这么重要？
　　2、影响网站收录的因素。
　　3、促进网站收录的几个方法。（重点）
　　4、关于网站收录要避免被割韭菜的误区。
　　PS：本文只是给大家提供一些促进收录的方法，不保证你看了这篇文章后网站立马就会大量收录了，各位知悉。
　　一：网站收录为什么这么重要？
　　很多的SEO新人可能都会问，做优化不是做排名吗，干嘛还要管收录的问题呢？不收录就不收录，我有排名就好了。
　　但是要记得，收录是排名的前提，你的网站只有收录了，才有机会获得排名，进而被你的潜在用户搜索到，如果说网站连收录都没有的话，那一切就等于0。
　　有时候我也会遇到一些企业站的负责人，问我说他们的网站已经做好很久了，没有都在更新文章，怎么还是没有流量？
　　结果我一看，网站连首页都没有收录，你指望他能有什么流量呢？
　　所以在这里也跟一些刚做SEO的新人说一下，当你发现自己的网站没有什么流量的时候，先去搜索引擎看一看，自己的网站有没有被收录，收录了多少个页面。
　　很多SEO可能还不知道搜索引擎的一些简单工作和排名原理，下面进行一下简单的科普：
　　
　　简单来说，搜索引擎会通过蜘蛛爬虫去互联网上抓取网页，在抓取到的这些网页中进行筛选过滤，对于通过筛选的网页，搜索引擎会把它建立在自己的库中，然后根据用户的搜索请求去展示相对应的排名网页。
　　从这个原理我们也可以看出，收录在这其中是很重要的一环，只有经过搜索引擎蜘蛛的筛选过滤，才会被建立在自己的库中，也就是被搜索引擎所收录。
　　二：影响网站收录的因素。
　　影响网站收录的因素有很多，总结起来的话基本上就是这4个因素：
　　1.域名；
　　2.模板；
　　3.内容；
　　4.备案；
　　以上这4个因素是操作了大量网站后所总结出的，下面分别来聊一聊。
　　1、域名。
　　看我过上篇文章的朋友都知道，现在域名对于我们做优化来说是非常重要的，尤其是关于新域名和老域名的对比，也能够体现出来。
　　而且，只要是做SEO的，肯定都听说过一个词：沙盒期。
　　所谓的沙河期是指一个新站建立后搜索引擎会对其进行一个类似资格评价的阶段，我们将这个阶段称为沙盒，在沙盒里面的这段时间，我们将其称为沙盒期，沙盒期一般都是3个月左右。
　　对于沙河期里的网站，基本上网站没什么数据，要么是不收录，要么是收录了没什么排名。
　　所以这也是我不建议用新域名做网站的一个原因，因为新域名建网站基本上都会进入沙河期，同时也会影响到网站的收录。
　　在影响网站收录的这4个因素里面，域名所占据的比例也是很大的，很多时候我们做好了网站，把基础布局也都做的很好了，各种收录工具和方法也都用了，但是发现网站还是不收录，这个时候就要考虑一下是不是域名的问题了。
　　2、模板。
　　现在做网站的门槛越来越低了，对于大多数的个人站长或者企业来说，很少会去花很多的钱去找人专门设计页面和写单独的程序，基本上都是选择开源程序去做网站。
　　而选择开源程序做网站的话，就会遇到一个问题，就是一个模板大家都会去用，用的人多了，在搜索引擎上面就会出现大量相同的页面类型。
　　对于搜索引擎来说，相同的页面模板多了，必然就会有一些网站的收录受到影响，所以我们经常会发现，随便找的一个开源程序的模板，往往收录可能都不会太好。
　　甚至还有很多网站，自己所有的页面都是用的同一个模板，这样的模板对于收录来说也非常的不友好。
　　就好像一个市场里，全部都是卖衣服的，你的衣服跟别的都是一样的，你想想大街上的客户还会选择你吗？时间长了是不是你的店铺也不会有什么客户进来？
　　除了使用开源程序会导致出现大量相同的模板之外，很多时候我们自己做出来的一些模板，同样也会不利于收录。
　　为什么？
　　很重要的一个原因就是模板的质量不高，内容不好，模板做出来的内容很单一，在搜索引擎的库里没有一个独特的特点。
　　比如很多人做出来的网站文章页面模板，只有孤零零的一篇文章，作者、时间、来源、相关推荐、上一篇下一篇等等都没有，这样的页面模板对用户来说体验也不好，不收录也就在正常不过了。
　　
　　三：内容。
　　很多刚做SEO的，听到内容这俩字就会脱口而出&ldquo;内容不就是写文章吗&rdquo;所以就会出现一种情况，很多人每天也在大量的更新内容，但是却发现自己更新的内容一篇都没有收录。
　　从这个我们也能够看出来，网站的内容对于收录有着直接相关联的影响，并不是你更新的越多，收录的就会越多。
　　我也经常遇到一些人问，我这些文章内容都是自己手写的原创文章，怎么还是不收录啊？
　　要知道，互联网上每天的原创文章太多了，搜索引擎会把所有的都收录吗？换句话说，搜索引擎会因为你的文章是原创的就给你收录吗？
　　我们要知道，不管是哪个搜索引擎，本质都是为了赚钱，既然要赚钱，就要保证它上面的内容都是对用户有用的，这样用户才会更喜欢。
　　换言之，内容对收录的影响，不是体现在你是不是原创上，而是体现在你是不是对用户有用，用户看了你这篇文章能不能解决它的问题，或者是能不能更高效的解决它的问题。
　　谁能更高效的解决用户问题，谁就能获得更好的收录排名。
　　四：备案。
　　以前我们在讨论收录的时候，很少会提备案，因为之前备案与否对于收录的影响确实非常小，并不能作为一个影响收录的因素。
　　自从百度下线熊掌号，以及这两年国家对于网络的规范，网站是不是备案对于收录来说起着很大的影响。
　　当然这个并不是绝对的，不是说你备案了收录就一定好，没备案就收录一定会差，只是相对来说，现在备案对于收录算是影响比较大的一个因素。
　　尤其是对于一些企业站来说，备案相当于是一个信任背书，不管是对于搜索引擎还是用户来说，都是一个信任点。
　　三：促进网站收录的几个方法。
　　通过前面的了解，我们也可以发现收录的核心，其实就是去提高搜索引擎的抓取频次，只有搜索引擎的抓取频次高了，才有机会获得更多的收录和排名。
　　了解清楚了这一点，下面就来分享一些促进网站收录的方法。
　　1.主动推送。
　　对于百度来说，主动推送是目前促进收录最有效的一个方法了。
　　主动推送可以让你发布的文章及时的推送给搜索引擎，也就是告诉搜索引擎，我的网站有新内容更新了，快派蜘蛛来抓取吧。
　　我们打开百度搜索资源平台：
　　
　　在用户中心里，找到站点管理：
　　
　　然后我们点击其中一个站点：
　　
　　在左侧会有一个普通收录：
　　
　　点击后我们会发现有几种不同的方式：
　　
　　我们要看的就是API提交里的PHP推送：
　　
　　对于不懂代码的SEO来说，可能到这一步就不知道怎么做了，也看不懂这些PHP代码，不知道怎么去做推送。
　　不用担心，也给大家直接准备好嘞推送代码，直接拿去用就好了。
　　
　　要的话私聊我就可以。
　　我们只需要把这个代码文件放到自己的网站根目录，然后在搜索引擎框里输入自己的域名和文件名，比如我这个文件名是baidu_ts.php，那就是：
　　
　　红色框里的意思就是成功推送了35条数据，因为我这个网站本来就只有这么多页面，所以数据会比较少。
　　这样的话每次你发了文章以后，就可以重复一下这个代码，就可以起到主动推送的作用了。
　　可能会有人问了，如果我每天采集更新几百几千篇文章，这样不得累死？
　　别担心，自然也有解决的办法。
　　我们可以通过宝塔的自动定时功能加上市面上的主动推送插件，就可以让工具自己定时推送了，不需要我们自己在手动去输入推送。
　　
　　想要这个方法的，可以私聊我，发给你需要的工具和方法。
　　2.做好网页相互间的内链。
　　我们知道搜索引擎的工作原理是，蜘蛛通过链接去爬取相对应的网页，只有各个网页之间做到相互连接，蜘蛛才能够不断地进行爬取。
　　所谓的内链其实就是你网站内部各个页面之间的相互连接，比如导航栏算是内链，页面上的点击链接也算是内链，只要是没有跳出你这个网站的链接，都算是一个内链。
　　如果说你的网站没有内链的话，那么网站上的很多页面对于蜘蛛来说就是一个盲区，它无法通过链接去爬取到这些页面，最后这些页面就会变成一个孤岛页面。
　　很多做SEO的朋友也知道内链很重要，但是在操作的时候却会犯一些错误。
　　比如很多人在更新文章的时候，会在内容里面设置很多的链接，而且很多都把链接直接全部链接到首页，这样就会造成用户总是被强制跳转到你的网站首页。
　　
　　比如你链接的关键词是&ldquo;关于鲜花保养的十个技巧&rdquo;，当用户点击这个关键词链接的时候，他想看到的就是十个保养鲜花的技巧，这个时候你却把链接设置到了首页，他点击后跳转的就不是他想要的了，这个时候可能用户就会直接把网页关闭。
　　就好像我去你的店里买东西，你这个标签上写的是可乐，我打开包装后里面却是雪碧，这个时候我的体验就会非常不好。
　　我们在做内链的时候，一定要兼顾到用户的体验，千万不要觉得我全部链接到首页，就会给网站提权了，恰恰相反，这样只会让网站降权。
　　3.打造一个好的模板。
　　前面我们也说了，模板的好坏也影响着网站的收录，所以我们在做网站的时候，就要打造好有利于搜索引擎和用户的模板。
　　模板的打造也属于是内容的一部分，你模板打造的越好，相应的你这个页面内容质量也就会越高。
　　很多人可能不知道如何去打造更利于收录和优化的模板，其实也很简单，模仿就好了。
　　我们去模仿那些收录和排名好的网站，看他们的页面模板长什么样子，我们照葫芦画瓢，也用到自己的页面模板上。
　　比如太平洋亲子网的文章页面：
　　
　　先看标题下的时间因子，包括作者、来源、精确到秒的发布时间，这也是百度极光算法的一部分。
　　
　　正文排版看起来也是非常的舒服，字体大小合适，段落分明。
　　
　　
　　
　　
　　下面的相关推荐文章，也全是跟怀孕相关的，这样一方面可以增加相关的关键词，另一方面对用户体验也比较好，通过这个页面还能在找到其他跟怀孕相关的信息。
　　其实大家多去找几个做的比较好的高权重网站的话，就可以发现，基本上页面模板都是这样设计的，一个页面可以满足用户的搜索需求。
　　多去参考一些做的比较好的网站，看一下自己网站上缺少什么，对用户使用体验好的各个模板是不是有，能不能照顾到用户的需求。
　　很多人在设计网页的时候，文章页面只有一个标题和文章，尤其是企业站更明显，连相关的文章产品都没有，在搜索引擎眼里，这种页面就是一种比较垃圾的页面。
　　4.备案。
　　前面也说过，现在备案对于网站收录排名来说是非常重要的，建议各位SEO能备案的话就尽量去给自己的网站做一个备案。
　　这个备案没什么好说的，直接去服务商进行备案就可以了，而且现在速度也比较快，我前几天刚备案的一个，也就10天左右就备案完成了。
　　
　　当然，如果你是什么灰色行业就不要备案了，不然就得去里面看这篇文章了。
　　开个玩笑哈哈哈。
　　5.增加内容数量。
　　量大出奇迹，对于SEO来说也是一个促进收录的方式。
　　假设你的网站收录概率是20%，你想有200个收录，那就先去发1000甚至3000篇文章，去更新大量的文章内容去做填充，用收录概率去增加收录量。
　　可能一个网站你在发200篇文章的时候，还没有收录，等到你更新到了500篇文章，开始有收录了，说明这个网站还是可以被收录的，那就可以靠量级堆上去。
　　我们看看那些收录很好的网站，它的实际文章数量都是非常庞大的，权重高的网站也不能保证发一篇就会收录一篇，所以就需要多去发文章。
　　
　　你猜猜知乎一共有多少个页面？
　　6.快速收录权限。
　　快速收录权限是在熊掌号下线后出来的一个新功能，有这个权限的网站每天可以提交10条url链接，享有优先收录的权利：
　　
　　
　　提交快速收录后，页面一般都会得到很快的收录，要比自己手动提交或者是主动推送效果更快。
　　现在市面上有快速收录权限的域名基本上已经被卖到3-4K了，也可以看出来这个权限的优势还是很大的。
　　之所以把这个快速收录放在后面，主要是因为快收对技术操作要求比较高，我们来看一下开通这个的要求：
　　
　　一个必要的条件就是，必须要有百度小程序，才能够开通快速收录权限，所以这对很多不懂技术的SEO来说就比较困难了。
　　如果说自己懂技术，或者自己公司有技术人员的话，可以去做一个百度小程序，也不是太复杂，跟着官方的操作去做就可以了。
　　不过现在快速收录权限也没有刚开始上线的时候那么好用了，以前基本上提交了就会收录，现在有时候提交了也不一定就会收录。
　　7.换域名。
　　如果你把各种方法都测试了一遍，还是不收录的话，建议直接换个域名测试吧。
　　有时候可能同样的网站模板，同样的文章内容，在这个网站发收录，在另外一个网站上发就不收录，可能就是域名的原因。
　　碰到这种情况的话，可以去重新解析一个域名，然后还绑定现在的网站源码，测试一下收录效果。
　　四、关于网站收录要避免被割韭菜的误区。
　　下面再来跟大家分享一些网站收录需要避免被割韭菜的一些地方吧，尤其是收录越来越难以后，这些割韭菜的坑也越来越多了。
　　1.蜘蛛池。
　　蜘蛛池对于收录确实会有帮助，但是这也就导致了很多人拿蜘蛛池出来割韭菜。
　　告诉你它的蜘蛛池多么多么牛逼，让你花钱去买它的蜘蛛池，这种基本上都是拿来割韭菜的。
　　真的有这么牛逼的话，他就不会拿出来了。
　　2.收录神器。
　　这个跟蜘蛛池一样，也是很多人拿来割韭菜的一种方式。
　　一些不明白的SEO小白，看到一些人说自己有收录神器，每天可以推送几十万条数据给百度，保证收录。
　　这种一般都是别人用过后，没效果了，才会拿出来割韭菜，能坑一个是一个。
　　3.只知道更新原创文章。
　　许多SEO提起来内容就知道更新原创文章，也有很多做培训的说，网站一定要更新原创文章才能够保证收录。
　　这话确实没错，但是我们要知道，不是你原创的文章搜索引擎就一定会收录。
　　原创只是搜索引擎判断的其中一个因素，更多的还是要看你生产的内容能不能满足用户的需求。
　　总结：收录的核心说到底还是内容，不管到了什么时候，内容为王绝对不会错。
　　这个内容包括你的文章内容，同时也包括了页面内容布局、模板打造等等，需要我们注意的就是要确保自己所生产的内容或者页面模板都是能够满足用户需求的，而不是只会生产垃圾内容。
　　文章的开头我也说了，以上的这些收录方法只是给大家提供了一些思路，不能保证你用了就一定能收录，网站直接起飞了。
　　如果我那样说的话，那我也就是割韭菜了。 查看全部

　　php 爬虫抓取网页数据(盘点一下php的爬虫框架，你可以更快速的接收内容)
　　网络数据采集是大数据分析的前提。只有海量数据才能进行大数据分析。所以爬虫（数据抓取）是每个后端开发者必备的技能。盘点php的爬虫框架。
　　痛风
　　Goutte 库非常有用，可以为您提供如何使用 PHP 抓取内容的出色支持。基于 Symfony 框架，它提供 API 来抓取 网站 并从 HTML/XML 响应中抓取数据，它是免费和开源的。基于OOP编程思想，非常适合大型项目的爬虫，解析速度好。需要php满足5.5+.
　　简单的htmldom
　　这是一个html解析框架，提供了类似jquery的api，方便我们操作元素和获取元素。它的缺点是因为需要加载和分析大量的DOM树结构而占用大量的内存空间，而且它的解析速度不是很快，但是它的使用便利性是其他框架无法比拟的。如果您要抓取少量数据，那么它适合您。
　　
　　htmlSQL
　　这是一个非常有趣的php框架，通过它你可以使用类似sql的语句来分析网页中的节点。通过这个库，我们不需要编写复杂的函数和正则表达式就可以得到任何想要的节点。它提供了相对快速的解析，但功能有限。缺点是该库不再维护，但使用它可能会改进您的爬虫概念。
　　
　　嗡嗡声
　　一个非常轻量级的爬虫库，类似于浏览器，可以很方便的操作cookies和设置请求头。它有一个非常有据可查的测试文件，因此您可以放心使用它。此外，它还支持http2服务器推送，可以更快地接收内容。
　　大吃一惊
　　严格来说它不是爬虫框架，它是一个http请求的库，它封装了http请求，并且它有一个简单的操作方法，可以帮助你构建查询字符串，POST请求，流式传输大上传文件，流式下载大型文件，使用 HTTP cookie，上传 JSON 数据等。它可以在同一个接口的帮助下发送同步和异步请求。它利用 PSR-7 接口来处理请求、响应和流。这允许您在 Guzzle 中使用其他 PSR-7 兼容库。它抽象出底层的 HTTP 传输，使您能够编写环境和传输不可知的代码。也就是说，对 cURL、PHP 流、套接字或非阻塞事件循环没有硬依赖。
　　请求
　　如果你接触过python，一定知道python中有一个非常好用的http请求库，就是request，而这个库就是它的php版本。可以说它指代了request的所有本质，也让它变得非常优雅和高效。使用请求，您可以发送 HEAD、GET、POST、PUT、DELETE 和 PATCH HTTP 请求。使用请求，您可以使用简单的数组添加标题、表单数据、多部分文件和参数，并以相同的方式访问响应数据。
　　查询列表
　　使用类似jQuery的选择器做采集，告别复杂的正则表达式，可以非常方便的操作DOM，具备Http网络操作能力、乱码解析能力、内容过滤能力和可扩展性；
　　p>
　　
　　可以轻松实现复杂的网络请求如：模拟登录、假浏览器、HTTP代理等。插件丰富，支持多线程采集，使用PhantomJS动态渲染页面采集@ >JavaScript。
　　史努比
　　Snoopy是一个模拟浏览器功能的php类，可以获取网页内容，发送表单，可以用来开发一些采集程序。它封装了很多常用实用的功能，比如获取所有连接、获取所有纯文本内容等，其形式模拟是它的一大亮点。
　　phpspider
　　国人开发的php爬虫框架，作者用它爬过知乎的百万用户，可以说框架在执行效率上还是很不错的。另外作者提供了一个非常实用的命令行工具，通过它我们可以很方便的部署和查看我们的爬虫效果和进度。 查看全部

　　php 爬虫抓取网页数据(php爬虫抓取网页数据scrapy爬虫(javascript)(图))
　　php爬虫抓取网页数据scrapy爬虫抓取网页数据pyspider生成伪静态网页到页面，在页面中查看网页。ajax网页交互javascript（javascript）&css&图片伪代码（javascript）服务器端发起请求和应答包括（request，
　　理论上可以，实际中不可以，因为原始网页网速太慢。
　　可以，但是可以得出结论:1你可以模拟和第三方网站连接来抓取第三方网站的数据2本地加上tcp套接字，通过udp连接来抓取数据也就是说，你在得到数据之后还要再装一个“弱密码验证”一样的系统来拦截。
　　python爬虫适合php爬虫适合jsp编程语言python爬虫如果直接用php做那就成了java爬虫，
　　显然不行。一般的爬虫是尽量只抓取不发起网络请求的页面，这样可以节省带宽，也减少了安全问题。数据抓取的目的是为了反向解析，从而最大限度获取数据，如果进行异步，那还不如直接python代码解析，或者go代码解析。python技术方面非常广，flask、django、flasknote、webflask（后台数据库、网络）等，可以方便进行跨语言的数据抓取，但必须解决安全性的问题，一般都用的是mongodb，对于爬虫类似于mysql的orm这种东西很是蛋疼。
　　这些爬虫全部都有图灵完备的数据库概念，数据库语言支持pymysql（开源、足够好），数据库操作在python里面统一封装成了pymongo，也可以生成数据库api接口，足够好的。python技术方面非常广，flask、django、flasknote、webflask（后台数据库、网络）等，可以方便进行跨语言的数据抓取，但必须解决安全性的问题，一般都用的是mongodb，对于爬虫类似于mysql的orm这种东西很是蛋疼。
　　我自己也是python资深开发者，也是如此，到现在为止爬虫类的人肉算法开发还是应该采用c++，再外围用python后台封装的数据库api，可以保证是真正的全栈python程序员，目前c++系已经产出产品，下个版本会参考，但是目前只做移动端的android，如果是嵌入网页来写，python后台已经完美了，记得用用tornado就好了，这些都是移动端都可以做，但比起phpnode.js这些神话出现后的新技术，操作起来比较蛋疼，有人可以推荐几个python爬虫数据库的api接口，简单快速，可以抓取无数的网站数据。
　　目前比较流行的都是django，flask也有，但是对于抓取数据量不是很大的话，会有一定的程序开发后台压力。laravel和pymongo这类的就不推荐了，除非你开发嵌入网页的爬虫，自己手写后台，不然到时候可能会对爬虫无力。 查看全部