scrapy分页抓取网页(Java版的爬虫框架webmagic框架.xml了)
　　我做爬虫已经一年了。那一年我没有足够的技能。我一点一点地写代码。后来，我研究了所谓的最佳爬虫抓取的结构，并复制了一个java版本的爬虫框架webmagic
　　该框架还分为spider、scheduler、downloader和pipeline模块。此外，还有一个选择器，它集成了常见的提取技术（正则和XPath），并支持链式调用以及单数和复数切换。因为我厌倦了各种各样的提取规律，所以我在提取方面付出了更多的努力
　　没有什么废话。转到代码。爬虫程序可以通过直接在webmagic中实现pageprocessor接口来实现。例如，抓取我的点滴博客：
　　 public class DiandianBlogProcessor implements PageProcessor {
private Site site;
@Override
public void process(Page page) {
//a()表示提取链接，as()表示提取所有链接
//getHtml()返回Html对象，支持链式调用
//r()表示用正则表达式提取一条内容，rs()表示提取多条内容
//toString()表示取单条结果，toStrings()表示取多条
List requests = page.getHtml().as().rs("(.*/post/.*)").toStrings();
//使用page.addTargetRequests()方法将待抓取的链接加入队列
page.addTargetRequests(requests);
//page.putField(key,value)将抽取的内容加入结果Map
//x()和xs()使用xpath进行抽取
page.putField("title", page.getHtml().x("//title").r("(.*?)\\|"));
//sc()使用readability技术直接抽取正文，对于规整的文本有比较好的抽取正确率
page.putField("content", page.getHtml().sc());
page.putField("date", page.getUrl().r("post/(\\d+-\\d+-\\d+)/"));
page.putField("id", page.getUrl().r("post/\\d+-\\d+-\\d+/(\\d+)"));
}
@Override
public Site getSite() {
//site定义抽取配置，以及开始url等
if (site == null) {
site = Site.me().setDomain("progressdaily.diandian.com").setStartUrl("http://progressdaily.diandian.com/").
setUserAgent("Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_2) AppleWebKit/537.31 (KHTML, like Gecko) Chrome/26.0.1410.65 Safari/537.31");
}
return site;
}
}
　　然后实现抓取代码：
　　 public class DiandianProcessorTest {
@Test
public void test() throws IOException {
DiandianBlogProcessor diandianBlogProcessor = new DiandianBlogProcessor();
//pipeline是抓取结束后的处理
//ftl文件放到classpath:ftl/文件夹下
//输出默认放到/data/temp/webmagic/ftl/[domain]目录下
FreemarkerPipeline pipeline = new FreemarkerPipeline("wordpress.ftl");
//Spider.me()是简化写法，其实就是new一个啦
//Spider.pipeline()设定一个pipeline，支持设置多个pipeline，多个pipeline会进行链式调用
//FileCacheQueueSchedular保存url，支持断点续传，临时文件输出到/data/temp/webmagic/cache目录
//Spider.run()执行
Spider.me().pipeline(pipeline).schedular(new FileCacheQueueSchedular(diaoyuwengProcessor.getSite(), "/data/temp/webmagic/cache/")).
processor(diaoyuwengProcessor).run();
}
}
　　再次运行后，将所有输出文件合并在一起，并添加WP的开头和结尾，即wordpress-backup.xml
　　代码是开源的。邪恶的用途是什么？你知道吗 查看全部

　　scrapy分页抓取网页(网上摘录的一段介绍框架的文字，大过年的懒癌高发期)
　　Scrapy 是一个用 Python 编写的爬虫框架，简单、轻量、非常方便。Scrapy 使用异步网络库 Twisted 来处理网络通信。架构清晰，收录各种中间件接口，可以灵活满足各种需求。
　　以上摘自网上，介绍了scrapy框架。是懒癌高发期...
　　安装scrapy，pip可以解决你的问题：pip install scrapy。
　　这里有一句话，如果你在运行代码后看到这个错误：
　　ImportError: No module named win32api
<p>如果出现深坑，则需要安装pywin32。如果你已经安装了pywin32出现错误，你还是需要手动将你的python安装目录放到\Lib\site-packages\pywin32_system32下：pythoncom27.dll,pywintypes2 查看全部

　　scrapy分页抓取网页(《》爬取第2讲：爬取网站抓取策略)
　　显式爬取网站：
　　爬取策略：关注所有文章页面，逐页爬取。
　　具体策略一：改变页码值
　　缺点：当总页数发生变化时，需要修改源代码
　　具体策略二：一步一步提取下一页，不需要随着页面变化而修改源代码
　　下面是策略二。
　　准备好工作了：
　　创建一个新的虚拟环境：
　　C:\Users\wex>mkvirtualenv article
Using base prefix 'c:\\users\\wex\\appdata\\local\\programs\\python\\python35'
New python executable in C:\Users\wex\Envs\article\Scripts\python.exe
Installing setuptools, pip, wheel...done.
　　创建项目：
　　I:\python项目>scrapy startproject ArticleSpider
New Scrapy project 'ArticleSpider', using template directory 'c:\\users\\wex\\appdata\\local\\programs\\python\\python35\\lib\\site-packages\\scrapy\\templates\\project', created in:
I:\python项目\ArticleSpider
You can start your first spider with:
cd ArticleSpider
scrapy genspider example example.com
　　根据默认模板创建爬虫文件：
　　I:\python项目\ArticleSpider>scrapy genspider jobbole blog.jobbole.com
Created spider 'jobbole' using template 'basic' in module:
ArticleSpider.spiders.jobbole
　　Scrapy 启动一个蜘蛛方法（名字就是蜘蛛中的名字）：
　　scrapy crawl jobbole
　　当报错时：
　　ImportError: No module named 'win32api'
　　根据错误安装：
　　I:\python项目\ArticleSpider>pip install pypiwin32
Collecting pypiwin32
Downloading pypiwin32-219-cp35-none-win_amd64.whl (8.6MB)
100% |████████████████████████████████| 8.6MB 88kB/s
Installing collected packages: pypiwin32
Successfully installed pypiwin32-219
　　这时候重启是不会报错的。
　　在 Pycharm 中新建一个 main.py 文件来运行蜘蛛文件。
　　#调用这个函数可以执行scrapy文件
from scrapy.cmdline import execute
import sys
import os
#设置ArticleSpider工程目录
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
#调用execute函数运行spider
execute(["scrapy","crawl","jobbole"])
　　请注意，在设置文件中：
　　# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False
　　防止不符合协议的url被过滤掉。
　　关于 xpath：介绍、术语、语法
　　1. XPath 使用多路径表达式在 xml 和 html 中导航
　　2. xpath 收录标准函数库
　　3. XPath 是 w3c 标准
　　xpath 节点关系
　　1、父节点
　　2. 子节点
　　3. 兄弟节点
　　4. 高级节点
　　5. 后代节点
　　语法：选择节点
　　表达式 说明
. 选取当前节点
.. 选取当前节点的父节点
@ 选取属性
article 选取所有article元素的所有子节点
/article 选取根元素article
article/a 选取所有属于article的子元素的a元素
//div 选取所有div元素（不论出现在文档任何地方）
//@class 选取所有名为class的属性
　　谓词
　　谓词用于查找特定节点或收录指定值的节点。
　　谓词嵌入在方括号中
　　/article/div[1] 选取属于article子元素的第一个div元素
/article/div[last()] 选取属于article子元素的最后一个div元素
/article/div[last()-1] 选取属于article子元素的倒数第二个div元素
/article/div[last()35.00] 选取 bookstore 元素的所有 book 元素，且其中的 price 元素的值须大于 35.00。
/bookstore/book[price>35.00]/title 选取 bookstore 元素中的 book 元素的所有 title 元素，且其中的 price 元素的值须大于 35.00。
　　选择未知节点
　　* 匹配任何元素节点
@* 匹配任何属性节点
node() 匹配任何类型的节点
通过在路径表达式中使用“|”运算符，您可以选取若干个路径。
/div/* 选取属于div元素的所有子节点
//* 选取所有元素
//div[@*] 获取所有有带属性的div元素
/div/a | /div/p 获取所有div元素的a和p元素
//span | //ul 选取文档中的span和ul元素
article/div/p | //span 选取所有属于article元素的div元素的p元素 以及文档中所有的span元素
　　有一点需要注意：查看F12得到的包括加载js和css，可能与查看源码得到的不一致。
　　我们提取网页内容： 查看全部

　　scrapy分页抓取网页(林伟坚申请学位级别硕士专业计算机软件与理论指导)
　　基于Scrapy框架的南开大学硕士学位论文实时新闻抓取与处理系统的设计与实现。姓名 林伟健 申请学位 硕士学位 计算机软件与理论专业导师 袁晓杰 2012 05 Abstract Abstract 随着互联网的飞速发展，信息爆炸给人们带来了信息过载的问题 新闻和信息，作为大多数接触媒体的信息发布方式，已逐渐从传统媒体转向互联网。新闻信息作为互联网信息的重要组成部分，也在急剧增加。在这种情况下，论文确定的研究方向是通过分布式实时新闻爬取对互联网上各个站点的新闻内容进行快速聚合和处理，使人们能够更高效、更全面地获取新闻信息。论文深入分析总结了互联网新闻信息、新闻站点、新闻爬虫的特点。新闻网站的页面准确地分为导航页面和新闻页面。通过区分这两个页面的不同监控和抓取措施，详细设计适合新闻。爬虫的核心算法包括爬取策略和更新策略。这两个核心算法可以保证新闻全面高效的抓取。通过使用这两个开源数据库软件爬虫框架进行深度定制，实现了一套分布式系统。新闻实时抓取系统。这个实时新闻抓取系统在多个模块中使用正则表达式的方法来提取和识别相关数据。论文还设计并实现了一个具有可配置模块的新闻数据处理管道来处理爬取的新闻。
　　流水线的功能模块包括新闻数据抽取、新闻属性正则化、分页新闻合并、新闻内容清洗等。论文实现了基于特征提取方法的新闻去重算法，用于根据中文新闻的特点提取新闻特征。论文中实现的分布式实时新闻爬取和数据清洗系统已应用到实际生产过程中。通过对多个新闻站点和多个初始化导航页面的爬取和监控，系统每天可以爬取超过10000个页面，其中新闻页面占比较高。这些运行数据表明该系统具有较高的爬行效率。后续的数据处理管道也能够处理和处理日常新闻。&lt; @关键词新闻爬虫数据提取新闻去重第一章介绍第一章介绍第一节研究背景和意义随着互联网的飞速发展，互联网正在渗透到我们生活的方方面面，从精神信息的获取到物质需求。可以通过互联网实现。技术是展示技术的最佳方式。它以其方便、快捷和丰富的表现形式成为目前应用最为广泛的交互方式。随着信息的爆炸式增长，数以亿计的网站搜索引擎不断涌现。收录的网页数量也在快速增长。同年，通过博客宣布，它们索引的网页数量已达到万亿。即便如此，被索引的网页只是互联网上所有网页的一部分。互联网上海量的信息给人们带来了极大的便利。通过互联网，人们可以高效快捷地获取各种信息。
　　但是信息的大爆炸也给用户带来了信息过载的问题。如何从海量信息中快速选择自己需要的信息，是一个日益紧迫的问题。世纪末，作为第一代互联网信息获取者，解决了当时信息过载的问题，成为互联网奇迹的缔造者之一。但是，随着互联网的不断发展，信息过载的问题越来越严重。这种目录信息采集网站已经不能很好的解决信息量大的问题了。1999年成立的新一代互联网信息获取方式逐渐被取代，并改变了整个互联网获取信息的方式。作为搜索引擎，它利用网络爬虫主动采集互联网上的各种信息，对其进行排序和存储，同时为这些信息建立索引，供用户快速检索。这种模式让用户摆脱了目录导航网页的限制，可以快速找到互联网上的各种信息，大大提高了工作效率和获取信息的质量。也因此成为互联网的第二代霸主。作为搜索引擎的重要组成部分，网络爬虫是搜索引擎从互联网上下载网页。它的爬取效率影响搜索引擎可以索引的页面数量，更新的频率直接决定了搜索引擎的质量。它不仅可以为搜索引擎提供最基本的数据来源，还可以判断数据的质量。新闻是人们在现实生活中接触最多的一种媒体信息。随着互联网的飞速发展，新闻逐渐从传统媒体转向互联网。
　　随着互联网时代的到来，新闻时滞趋于零。人们获取新闻和信息的渠道已逐渐从传统媒体转向互联网。同样的新闻信息，作为互联网信息的重要组成部分，在没有第一章介绍的情况下也在不断增加。如何让人们更高效、更全面地获取新闻信息也是一大挑战。与搜索引擎一致，新闻信息的聚合首先要解决新闻信息的获取问题。传统的网络爬虫对互联网上的所有信息一视同仁，不对新闻信息的爬取做特殊处理。发布后长时间被捕获并呈现给用户的新闻信息已经失去了意义。通过传统的网络爬虫爬取新闻信息已不能满足新闻时效性的要求。因此，必须有一个针对新闻信息特性设计的专注爬虫来抓取新闻，这样才能高效地抓取新闻信息。随着互联网的发展，互联网的新闻和信息也进入了一个只依靠单一服务器快速处理任务的海量时代，变得越来越少。新闻信息的爬取不能依赖单个服务器来设计分布式爬取系统。这是势在必行的。除了分布式新闻爬虫，新闻信息获取还需要一套有效的新闻数据处理方法来处理和处理新闻数据，以便有规律地向用户展示。简而言之，新闻信息的获取需要高性能分布式爬虫技术、数据处理技术和海量数据存储技术的支持。研究分布式新闻爬虫和新闻数据处理相关技术，满足用户高效、全面的获取。对新闻信息的需求具有很高的学术研究价值。
　　第二部分，主要研究内容和工作。为了能够全面、快速地获取新闻信息，论文设计了分布式实时新闻采集系统和新闻数据处理方案。主要完成了以下工作，对传统全网爬虫的开发及相关算法和技术进行了深入研究。详细比较了几种性能较好的全网爬虫的优缺点，以此指导新闻爬虫系统的设计。对互联网新闻信息、新闻站点和新闻爬虫的特点进行深入分析和总结。基于这些特点，详细设计了新闻爬虫的核心算法爬取策略和更新策略。基于深度定制的爬虫框架，结合两个开源数据库软件，实现了一套分布式实时新闻爬取系统。系统的爬行性能是通过分析爬行系统的运行数据来确定的。设计了一套模块可配置的新闻数据处理流水线，包括新闻数据抽取、新闻属性正则化、分页新闻合并和新闻内容清洗等模块。根据中文新闻的特点结合算法，实现了第1章引言中更高效的新闻去重算法。第三部分论文组织结构论文后续章节组织如下。第二章详细介绍了网络爬虫的发展及相关算法和技术。第一的，介绍了网络爬虫的定义及其常用的算法和模块。然后选取三个性能较好的开源爬虫作为代表，仔细考察它们的特点，并进行详细的对比。本章的第二部分还介绍了论文的实现。新闻爬虫使用的框架详细描述了组成、架构和程序执行流程。
　　第三章详细介绍了分布式新闻实时采集系统的实现方案。首先介绍新闻爬虫的特点，并根据这些特点制定新闻爬虫的实施方案。通过对爬虫框架的深度定制，借助两个开源数据库，设计并实现了一套分布式实时新闻爬虫系统。本章的最后一部分是通过爬虫对系统实际运行过程中的数据进行统计分析。第四章详细介绍了新闻数据处理方案，尤其是新闻数据的提取。本章研究了传统信息检索系统中网页文本数据的提取方法，总结了新闻数据的特点，并介绍了基于研究和摘要内容设计的新闻数据提取方法。还简单介绍了新闻属性的正则化、分页新闻的合并、新闻。其他数据处理模块，如内容清理和新闻重复数据删除。第五章总结了论文的全部工作，并对未来的研究工作提出展望。第二章爬虫研究与框架介绍第二章爬虫研究与框架介绍网络爬虫，又称网络蜘蛛，是根据一定的逻辑和算法从互联网上爬取和下载网页的一段计算机代码，是其重要组成部分的搜索引擎。定向爬虫是一种网络爬虫，用于爬取互联网上特定类别的信息。新闻爬虫是一种常见的网络爬虫。本章将介绍网络爬虫常用的算法以及可以快速开发自定义爬虫的框架。第一节网络爬虫研究网络爬虫是一种自动抓取和下载网页的程序。它是一个从万维网下载网页的搜索引擎。它的爬取效率影响搜索引擎可以索引的页面数量，更新频率直接决定搜索。发动机的质量。它的爬取效率影响搜索引擎可以索引的页面数量，更新频率直接决定搜索。发动机的质量。它的爬取效率影响搜索引擎可以索引的页面数量，更新频率直接决定搜索。发动机的质量。
　　一个好的网络爬虫需要有良好的结构和优秀的算法支持。本节将重点介绍网络爬虫的基本架构和算法。网络爬虫简介 随着互联网的飞速发展，数以亿计的网站搜索引擎不断涌现。网页收录的数量也急剧增加。通过博客宣布，它们索引的网页数量已达到10,000。即便如此，被索引的网页只是互联网上所有网页的一部分。搜索引擎通过网络爬虫获取这些数据。网络爬虫通过超链接遍历整个互联网并下载并将遍历的网页保存到数据库中。在数据量快速增长的今天，网络爬虫的效率直接影响到搜索引擎的质量。过去几年，许多专家学者致力于提高网络爬虫的效率，发表了许多成果。在前两次会议上发表了多篇关于网络爬虫的论文后，世界上第一个网络爬虫诞生了。一个高效的网络爬虫程序需要具备两个非常重要的特性。首先它要有一个爬取策略，比如决定下一个爬取策略。其次，它必须具有高度优化的系统架构，可以在短时间内下载大量网页，并能够在考虑资源和服务器负载的情况下从系统崩溃中恢复。网络爬虫会多次初始化这些集合，以确保网络爬虫能够覆盖尽可能多的网站。网站 上的网站链接 基于第二章爬虫研究和框架介绍。经常被网络爬虫使用的网站是一个众所周知的开放类别目录网站，它维护着大量的Interconnect 网站点的链接。
　　网络爬虫将互联网视为一个大网页，它是节点和网页之间的超链接，表示节点和节点之间的连接。网络爬虫从最初的一组节点开始——按照超链接遍历这个大网络。在遍历的过程中，每访问一个页面，都会从页面中抽取一个新的，放入爬取队列中。目标爬虫需要对网页做进一步的分析，过滤掉网页中无用的部分，保留有效区域，提取到队列中。爬虫会根据一定的调度算法从队列中选择下一个要爬取的网页，循环直到队列为空。网络爬虫爬取完网页后，会对所有网页进行分析、清理、提取，并保存处理后的数据。网络爬虫应用 网络爬虫在获取数据时可以用于多种场景。下面介绍几种常见的网络爬虫应用，并分别介绍各自的爬虫策略。第一个常见的爬虫是广度优先爬虫。这是整个网络搜索引擎的网络爬虫的主要抓取策略。为了构建一个面向整个互联网的搜索引擎网络爬虫，如果想要更高效，一般会开始以广度优先的爬取策略遍历互联网。事实上，搜索引擎爬虫并没有严格遵循广度优先的策略来爬取数据。它使用多种爬行策略的组合。第二种常见的爬虫是重新爬取现有页面以获取数据更新。在一些应用场景中，当网页被抓取时，
　　实现这种爬虫的策略比较简单。可以直接启动另一个广度优先爬虫，也可以将已爬取的网页重新放入爬取队列。但是，更好的爬虫会根据网页的更新频率和重要性自动调整爬取频率。第三种爬虫是聚焦爬虫，也叫定向爬虫。本文所研究的爬虫正是这种类型的爬虫。许多垂直搜索引擎采用特定的抓取策略来抓取特定类型的网页，例如网页上的特定主题或语言、图像、文件等。百度搜索、新闻搜索、去哪儿搜索等垂直搜索引擎都使用聚焦爬虫来抓取数据。专注爬虫需要一个优秀的策略来发现和爬取有用的页面，以避免下载太多无用的页面和浪费昂贵的带宽资源。一般来说，专注爬虫会使用启发式方法或第2章爬虫研究和框架中介绍的更通用的链接结构分析方法，利用机器学习技术来发现和爬取页面。第四类爬虫是深度网络爬虫。互联网上的信息不仅仅是网页，还有很多信息。存储在数据库中的数据无法在静态网页上显示。只有通过网页中的表单向服务器发送请求才能获取数据。该数据也称为曲。目前，已有大量学者对音乐数据的获取进行了深入研究。最后一种爬虫是采样爬虫。这个网络爬虫随机选择网页进行爬取和采样。经典的应用是对互联网页面的数量进行抽样和估计，或者评估搜索引擎的质量。
　　论文是该领域的典型代表。网络爬虫调度策略 互联网上有无数的网页。为了在有限的带宽内高效地抓取有效的网页，网络爬虫需要一个优秀的调度策略的支持。常见的网络爬虫调度策略包括以下几种广度优先爬行。如上一节所述，这种爬取策略采用广度优先的方法遍历整个互联网。论文[中，对这种调度策略做了更详细的实验。传入链接计数是一种调度策略，它优先抓取那些被最多超链接指向的页面。下一个要爬取的页面始终是最常爬取的页面。它的原理是，如果一个页面很受欢迎，那么其他页面中就会有很多指向该页面的超链接，这些链接被称为传入链接或传入链接。一般来说，导入的链接数量越多，页面就越受欢迎。批量导入链接计数的方法无法体现不同超链接的价值。该算法充分考虑了不同超链接贡献的价值不同。但是由于每次爬取后链接都会有变化，所以选择批量计算。然后从高链接中选取部分链接进行爬取。爬取完成后，再次更新计算进入下一轮爬取等。部分算法与批处理非常相似。它们都是估计的，但批量计算过于频繁且成本高昂。
　　在线页面权重计算提出了一种基于算法的爬取算法。早期版本的默认算法是针对静态图像的。该算法的基本思想是每个页面都有一个初始分数。当一个页面被抓取时，该页面的分数会平均分配给它所连接的页面。整个网络图的总分固定在 爬取网页的过程中，这些固定的分数在页面之间循环。一个页面在算法中的重要性定义为流通过程中流经该页面的总点数占总流通量的比例，非常直观。网络爬虫必备模块 一个优秀的网络爬虫不仅需要好的调度策略，还需要很多必要的功能模块。这些模块包括网页编码检测、网页分析、超链接提取和分词。网页编码检测是网络爬虫的重要组成部分。网络爬虫通过编码检测获取网页的编码格式，然后对网页进行转码。如果代码检测模块无法正确识别代码，则爬虫抓取到的信息将无法正确转码。检测网页源代码的编码方式一般有两种。一种是通过分析网页源代码中的信息得到编码，但有些网页不收录任何编码信息。这时候就需要用第二种方式检测了。二是使用统计和启发式方法检测网页源代码的代码。解析是网络爬虫获取网页主要内容和超链接的模块。只有通过解析器的正确解析，网络爬虫才能不断的加入到爬取队列中。
　　网络爬虫的解析器不仅需要能够解析网页，还需要具有较高的容错性和性能。互联网上的网页是人为或机器生成的，难免存在结构性错误。解析器需要能够扫描文件并修复许多编写文档过程中常见的错误，例如添加缺失的元素、用结束标签关闭对应的元素、修复不匹配的嵌入元素等。分词是指将文本内容分割成单个单词的过程。它是网络爬虫提取数据后数据索引前的一个重要环节。在英语语法中，每个词之间有一个空格来分隔分词是比较简单的，而在中文分词中，将无间隙的汉字序列拆分成单个单词是非常复杂的。现有的分词算法可以根据字符串匹配分为三类，基于 查看全部

　　scrapy分页抓取网页(第三方工具抓取别人网站数据的方式无非两种方式！)
　　我相信所有个人网站 站长都有抓取他人数据的经验。目前抓取别人的网站数据有两种方式：
　　一、使用第三方工具，其中最著名的是优采云采集器，这里不再介绍。
　　二、自己写程序抓包，这种方法需要站长自己写程序，可能需要站长的开发能力。
　　一开始，我尝试使用第三方工具来抓取我需要的数据。因为网上流行的第三方工具要么不符合我的要求，要么太复杂，一时不知道怎么用，所以决定自己写。嗯，现在半天基本上可以搞定一个网站（只是程序开发时间，不包括数据抓取时间）。
　　经过一段时间的数据爬取生涯，遇到了很多困难。最常见的一种是抓取分页数据。原因是数据分页的形式很多。下面我主要介绍三种形式。抓取分页数据的方法。虽然我在网上看到过很多这样的文章，但是每次拿别人的代码时总会出现各种各样的问题。以下各种方式的代码都是正确的。实施，我目前正在使用。本文的代码实现是用C#语言实现的，我觉得其他语言的原理大致相同。
　　让我们切入主题：
　　第一种方法：URL地址收录分页信息，这种形式最简单，这种形式也很简单，使用第三方工具爬取，基本不需要写代码，对于我这种情况，我宁愿花半个自己写的一天 懒得学第三方代码工具的都是自己写代码实现的；
　　该方法是通过循环生成数据页面的URL地址，如：通过HttpWebRequest访问对应的URL地址，返回对应页面的html文本。接下来的任务是解析字符串并将需要的内容保存到本地数据库；获取到的代码可以参考如下：
　　公共字符串 GetResponseString(string url){
　　字符串_StrResponse = "";
　　HttpWebRequest _WebRequest = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(url);
　　_WebRequest.UserAgent = "MOZILLA/4.0 (兼容; MSIE 7.0; WINDOWS NT 5.2; .NET CLR 1.1.4322;.NET CLR 2.0.50727；.NET CLR 3.0.04506.648；.NET CLR 3.5.21022;。 NET CLR 3.0.4506.2152; .NET CLR 3.5.30729)";
　　_WebRequest.Method = "GET";
　　WebResponse _WebResponse = _WebRequest.GetResponse();
　　StreamReader _ResponseStream = new StreamReader(_WebResponse.GetResponseStream(), System.Text.Encoding.GetEncoding("gb2312"));
　　_StrResponse = _ResponseStream.ReadToEnd();
　　_WebResponse.Close();
　　_ResponseStream.Close();
　　返回_StrResponse;
　　}
　　上面的代码可以返回页面html内容对应的字符串，剩下的工作就是从这个字符串中获取你关心的信息。
　　方式二：通过网站的开发可能经常遇到，它的分页控件通过post方法向后台代码提交分页信息，比如.net下Gridview的分页功能，点击页面时分页号的时候，你会发现URL地址没有变，但是页码变了，页面内容也变了。仔细看会发现，当你把鼠标移到每个页码上时，状态栏会显示 javascript:__dopostback("gridview","page1") 等等，这种形式的代码其实并不难，因为毕竟，有一个地方可以找到页码的规则。
　　我们知道有两种方式可以提交 HTTP 请求。一个是get，一个是post，第一个是get，第二个是post。具体提交原则无需赘述。这不是本文的重点。
　　爬取这类页面，需要注意页面的几个重要元素
　　一、 __VIEWSTATE，这应该是.net独有的，也是.net开发者又爱又恨的东西。当你打开网站的某个页面，如果你发现这个东西，并且后面有很多乱码的时候，那么这个网站一定要写；
　　二、__dopostback方法，这是一个自动生成页面的javascript方法，包括两个参数，__EVENTTARGET，__EVENTARGUMENT，这两个参数可以参考页码对应的内容，因为点击翻页的时候，页码信息将发送给这两个参数。
　　三、__EVENTVALIDATION 这也应该是唯一的
　　不用太在意这三个东西是干什么的，自己写代码抓取页面的时候记得提交这三个元素就行了。
　　和第一种方法一样，_dopostback的两个参数必须用循环拼凑，只有收录页码信息的参数才需要拼凑。这里需要注意的一点是，每次通过Post提交下一页的请求时，首先要获取当前页面的__VIEWSTATE信息和__EVENTVALIDATION信息，这样就可以通过第一种方式获取到分页数据的第一页. 页码内容 然后，同时取出对应的__VIEWSTATE信息和__EVENTVALIDATION信息，然后做一个循环处理下一页，然后每次爬到一个页面，记录__VIEWSTATE信息和__EVENTVALIDATION信息，提交给下一页发布数据使用情况
　　参考代码如下：
　　for (int i = 0; i
　　System.Net.WebClient WebClientObj = new System.Net.WebClient();
　　System.采集s.Specialized.NameValue采集 PostVars = new System.采集s.Specialized.NameValue采集();
　　PostVars.Add("__VIEWSTATE", "这里是需要提前获取的信息");
　　PostVars.Add("__EVENTVALIDATION", "这里是需要提前获取的信息");
　　PostVars.Add("__EVENTTARGET", "这里是__dopostback方法对应的参数");
　　PostVars.Add("__EVENTARGUMENT", "这里是__dopostback方法对应的参数");
　　WebClientObj.Headers.Add("ContentType", "application/x-www-form-urlencoded");
　　尝试
　　{
　　byte[] byte1 = WebClientObj.UploadValues(" ", "POST", PostVars);
　　string ResponseStr = Encoding.UTF8.GetString(byte1);//获取当前页面对应的html文本字符串
　　GetPostValue(ResponseStr);//获取当前页面对应的__VIEWSTATE等上面需要的信息，用来抓取下一页
　　SaveMessage(ResponseStr);//把你关心的内容保存到数据库中
　　}catch（异常前）{
　　Console.WriteLine(ex.Message);
　　}
　　}
　　第三种方式：第三种方式最麻烦，也最恶心。这种页面在翻页时没有任何地方可以找到页码信息。这种方式需要很大的努力。后来用了更狠的方法，用代码模拟手动翻页。这种方法应该能够处理任何形式的翻页数据。原理是用代码模拟手动点击翻页链接，用代码逐页翻页。然后逐页抓取。
　　所谓门外汉看热闹，高手看门道，可能很多人看到这里就说可以通过Webbrowser的控制来实现，是的，我下面的方式就是通过控制来实现WebBrowser，其实在.net下应该有这种类似的分类，不过我没研究过，希望有人有其他方法可以回复我，分享给大家。
　　WebBroser控件在自己的程序中嵌入了浏览器，就像IE、Firefox等一样，你也可以用它来开发自己的浏览器。至于用它开发的浏览器的效果，我觉得肯定不如IE和Firefox。哈哈
　　我们还是少说八道，切入主题：
　　基本上，你可以使用WebBroser控件来实现IE中任何操作网页的功能，当然点击翻页按钮也是可以的。既然您可以手动点击WebBroser中的翻页按钮，自然我们也可以使用程序代码来指示WebBroser自动为我们翻页。
　　其实原理很简单，主要分为以下几个步骤：
　　第一步是打开你要爬取的页面，比如：
　　调用 webBrowser 控件 Navigate(" ") 的方法；
　　此时，您应该在您的WebBrowser 控件中看到您的网页信息，这与在IE 中看到的相同；
　　第二步，WebBrowser控件的这个事件DocumentCompleted非常重要。当您访问的所有页面都加载完毕时，将触发此事件。所以分析页面元素的过程也需要在这个事件中完成
　　字符串 _ResponseStr=this.WebBrowser1.Document.Body.OuterHtml;
　　这段代码可以获取当前打开页面的html元素的内容。
　　既然已经获取到了当前打开页面的html元素的内容，接下来的工作自然就是解析这个大字符串，得到自己关心的内容，以及解析字符串的过程。你应该可以自己写。
　　第三步，重点在这第三步，因为要翻页，按照第二步，解析字符串后，或者在DocumentCompleted事件中，调用方法
　　WebBrowser1.Document.GetElementById("页码id").InvokeMember("click");
　　从代码的方法名大家应该就可以理解了，那么调用这个方法后，WebBrwoser控件中的网页就实现了翻页，和手动点击翻页按钮的效果是一样的。
　　重点是翻页后会触发DocumentCompleted事件，所以第二步和第三步都在循环中，所以大家需要注意跳出循环的时机。
　　它实用的WebBrowser还可以做很多事情，比如自动登录、退出论坛、保存会话、cockie，所以这个控件基本上可以实现你想要在网页上的任何操作，即使你想破解一个网站以营利为目的的登录密码，当然不推荐这种。哈哈
　　看完这篇文章，我觉得可以解决手头的网站，但是在实际操作中，第二种方法无法完成网页抓取，而第三种方法也不好控制;
　　个人实践一使用页面添加或修改其中一个标签的属性 查看全部

　　scrapy分页抓取网页(scrapy分页抓取网页的前后几页面，如何转化为json字符串)
　　scrapy分页抓取网页的前后几页面，一般由反爬虫爬虫完成。看一下我们可以使用的相关工具吧，爬虫服务器：redis(django内置)。我们在使用tornado-redis的时候，会绑定一个model，用于给redis中同步下载的页面，爬虫发现下载的数据，需要与redis中的设置的参数进行对应，比如这里的spider_name，就是存储页面的url等信息。
　　现在来给redis里面的每个data一个名字。一个页面抓取一个spider_name值，你也可以放在redis_pool.txt的set中，redis_pool.pool里面总共可以指定三个spider_name。你不需要一次性从redis中读取所有的数据，这样可以保证高并发爬取模式下抓取的数据是有序的。
　　最终你需要保存到redis中的文件名下。抓取下来的数据会放到redis_template.txt中，需要注意，不可以直接复制redis_template.txt。要把它序列化成json，可以通过tornado.tornado.interface.message类来实现，其中的message.content需要使用must_decode()方法来转化为json字符串。
　　以下部分重点来了。1.给每个spider_name，都绑定一个主类，例如反爬虫服务器：spider:redis-template.txt每个抓取的数据，最好都是做一个本地缓存文件，例如tmp，定期清除后续数据。2.redis和tornado是分别定义的。需要考虑一点，redis的端口是3306，这样我们很难受到爬虫程序的post请求，还有返回请求的时候，可能没有保存好数据的地址。
　　这个时候，我们不需要编写一个httprequest类，不在乎是浏览器端还是爬虫服务器端，我们直接使用一个request类，返回http请求的url的url。假设本次抓取内容:人生第一句诗，然后我们每个spider_name绑定一个class，监听timeout，然后请求的url，依次是:class.method_of_expression(it,self,user.a,if,...)3.最终会返回redis_template.txt。
　　找一下tornado文档，tornado架构与通用http网络api的入门介绍。你可以查看或者搭建自己的redis服务器，运行网页抓取的服务器。或者使用命令行ls命令，查看抓取到的内容，根据你的需要进行分析。我之前使用的是本地的http网络api(xxxx)，使用global来设置每个spider的pagesize，比如我的tornado-redis.txt，查看到内容是这样的：我们的抓取文件一般放到tornado-redis.conf中，每个spider的通用http网络api文件（xxxx），来定义每个spider的实现类。
　　这样，一个爬虫服务器，可以同时抓取很多爬虫，因为每个spider都带有一个pagesize。tornado-。 查看全部