之前的章节也略有提及反爬策略,本节,我们就来系统的对反爬.反反爬的种种,做一个了结. 从防盗链说起: 自从论坛兴起的时候,网上就有很多人会在论坛里发布一些很棒的文章,与当下流行的“点赞”“分享”一样,很多人都会因为“欣赏”而选择“转发”到各大论坛.今时今日,我们大多数人在转载他人文章时,还会特别注明“转载自xxx”,可在以前,人们的意识还没有那么强,那时,在线播放的视频资源还是比较少的,转载的难度不高,手段也比较粗糙,仅凭复制粘贴就可以转载大部分的资源,导致优秀的作品很难找到出处,甚至搜索引擎前…
1.爬虫基本原理 我们爬取中国电影最受欢迎的影片<红海行动>的相关信息.其实,爬虫获取网页信息和人工获取信息,原理基本是一致的. 人工操作步骤: 1. 获取电影信息的页面 2. 定位(找到)到评分信息的位置 3. 复制.保存我们想要的评分数据 爬虫操作步骤: 1. 请求并下载电影页面信息 2. 解析并定位评分信息 3. 保存评分数据 综合言之,原理图如下: 2.爬虫的基本流程 简单来说,我们向服务器发送请求后,会得到返回的页面:通过解析页面之后,我们可以抽取我们想要的那部分信息,并存储在指定的…
python爬虫---详解爬虫分类,HTTP和HTTPS的区别,证书加密,反爬机制和反反爬策略,requests模块的使用,常见的问题 一丶爬虫概述       通过编写程序'模拟浏览器'上网,然后通过程序获得互联网中爬取数据的过程 二丶爬虫分类 通用爬虫: # 爬取一整张页面源码数据.搜索引擎(抓取系统,内部封装的一套爬虫程序). 重点使用的是该种形式的爬虫 聚焦爬虫: # 抓取的是页面中指定的局部数据 增量式爬虫: # 监测网站的数据更新情况. 抓取的是网站最新更新的数据 三丶爬虫安全性 风…
爬虫与反爬 爬虫:自动获取网站数据的程序,关键是批量的获取. 反爬虫:使用技术手段防止爬虫程序的方法 误伤:反爬技术将普通用户识别为爬虫,从而限制其访问,如果误伤过高,反爬效果再好也不能使用(例如封ip,只会限制ip在某段时间内不能访问) 成本:反爬虫需要的人力和机器成本 拦截:成功拦截爬虫,一般拦截率越高,误伤率越高 反爬虫1 爬虫:对网站的数据感兴趣,着手分析网络请求,用Scrapy写爬虫爬取网站数据 网站:后台监控发现请求中的User-Agent都是python,直接限制访问(不能封ip)…
续上一节内容,对Web爬虫进行进一步封装,通过委托将爬虫自己的状态变化以及数据变化暴露给上层业务处理或应用程序. 为了方便以后的扩展,我先定义一个蚂蚁抽象类(Ant),并让WorkerAnt(工蚁)继承自它. [Code 2.2.1] using System; public abstract class Ant { public UInt32 AntId { get; set; } public Action<Ant, JobEventArgs> OnJobStatusChanged { g…
首先欢迎您来到本书的第二境,本境,我们将全力打造一个实际生产环境可用的爬虫应用了.虽然只是刚开始,虽然路漫漫其修远,不过还是有点小鸡冻:P 本境打算针对几大派生类做进一步深耕,包括与应用的结合.对比它们之间的区别.综合共性.封装.One-By-One. System.IO.Packaging.PackWebRequest System.Net.FileWebRequest System.Net.FtpWebRequest System.Net.HttpWebRequest 第一节,我们先来说说最…
续上一节内容,本节主要讲解一下Web压缩数据的处理方法. 在HTTP协议中指出,可以通过对内容压缩来减少网络流量,从而提高网络传输的性能. 那么问题来了,在HTTP中,采用的是什么样的压缩格式和机制呢? 首先呢,先说压缩格式,主要有三种: DEFLATE,是一种使用 Lempel-Ziv 压缩算法(LZ77)和哈夫曼编码的数据压缩格式.定义于 RFC 1951 : DEFLATE Compressed Data Format Specification: ZLIB,是一种使用 DEFLATE 的…
本节主要来介绍一下,在C#中制造爬虫,最为常见.常用.实用的基础类 ------ WebRequest.WebResponse. 先来看一个示例 [1.2.1]: using System; using System.IO; using System.Net; using System.Text; class Program { static void Main(string[] args) { var request = WebRequest.Create(@"https://www.cnbl…
之前的章节,我们陆续的介绍了使用C#制作爬虫的基础知识,而且现在也应该比较了解如何制作一只简单的Web爬虫了. 本节,我们来做一个完整的爬虫系统,将之前的零散的东西串联起来,可以作为一个爬虫项目运作流程的初探,但实际项目中,还需要解决其他一些问题,我们后续章节也将继续深耕:) 先来看一下解决方案的整体结构: 我们也希望我们的爬虫框架能够被应用到跨平台的项目中,所以,本项目采用了.Net Core Framework作为基础. 根据上图所示,项目结构还是很简单的.爬虫框架部分,与之前章节的内容并没…
在上一节中,我们完成了一个简单的采集示例.本节呢,我们先来小结一下,这个示例可能存在的问题: 没有做异常处理 没有做反爬应对策略 没有做重试机制 没有做并发限制 …… 呃,看似平静的表面下还是隐藏着不少杀机的…… 但本节不打算对付上述问题,而是先关注一个隐藏更深的问题,这个问题,可能会牵扯很多人(包括我☹,不包括我☺,包括我☹,不包括我☺)的编程习惯问题. 这里提出一个突出的问题,就是堆栈溢出的问题. 首先,我们以上一节的示例为例,解析一下造成的原因,下图演示了一个内容采集的游走路径,也就是调用…
我们在第五节中提到一个问题,任务队列增长速度太快,与之对应的采集.分析.处理速度远远跟不上,造成内存快速增长,带宽占用过高,CPU使用率过高,这样是极度有害系统健康的. 我们在开发采集程序的时候,总是希望能够尽快将数据爬取下来,如果总任务数量很小(2~3K请求数之内),总耗费时长很短(1~2分钟之内),那么,对系统的正常运行不会造成太严重的影响,我们尽可以肆无忌惮.但,当总任务数量更多,总耗费时长更长,那么,无休止的任务堆积,就会给系统带来难以预料甚至是很严重的后果. 为此,我们不得不考虑几个问…
在第一境中,我们主要了解了爬虫的一些基本原理,说原理也行,说基础知识也罢,结果就是已经知道一个小爬虫是如何诞生的了~那么现在,请默默回想一下,在第一境中,您都掌握了哪些内容?哪些还比较模糊?如果还有什么不清楚或不牢固的地方,建议还是先返回去再看一遍,毕竟看比我写要快得多~ 如果都掌握差不多了,OK,本着本书”看完丢掉“的理念,就不用再去想它了,那么,恭喜各位已经阅读过本书第一境的朋友们,已经可以正式突破第一境,进入到爬虫境界的第二境了,接下来不要懈怠,让我们继续新的征程! 我们在第一境中,一直都…
为什么说到数据流了呢,因为上一节中介绍了一下异步发送请求.同样,在数据流的处理上,C#也为我们提供几个有用的异步处理方法.而且,爬虫这生物,处理数据流是基础本能,比较重要.本着这个原则,就聊一聊吧. 我们经常使用到的流有文件流.内存流.网络流,爬虫与这三种流都有着密不可分的联系,可以联想以下这些场景: 当我们采集的数据,是一个压缩包或者照片,那么要存储它们到硬盘上,就需要使用到文件流了: 当我们采集的数据,是经过GZip等压缩算法压缩过的,那么要解压它,就需要使用到内存流了: 当我们的爬虫运行起…
前两节,我们对WebRequest和WebResponse这两个类做了介绍,但两者还相对独立.本节,我们来说说如何将两者结合起来,方式有哪些,有什么不同. 1.4.1 说结合,无非就是我们如何发送一个Request以及如何得到一个Response. WebRequest提供了三组方法(Framework 4.6.1+,其它版本没去细看) [Code 1.4.1] public virtual WebResponse GetResponse(); -------------------------…
第一节:写作本书的目的 关于笔者 张晓亭(Mike Cheers),1982年出生,内蒙古辽阔的大草原是我的故乡. 没有高学历,没有侃侃而谈的高谈阔论,拥有的就是那一份对技术的执著,对自我价值的追求. 我是谁,其实并不重要,我是高级开发.我是架构师.我是技术经理,这些都是我,跟各位没有半毛钱关系.最重要的是,我能给读者带来什么.接下来的日子里,就看看本书能给各位带来什么惊喜,也许到最后,你都不会记得我的名字,没有关系,相信我,那并不重要. 关于本书 本书是<破境之道>系列技术丛书中的一部分,将…
第二节中,我们介绍了WebRequest,它可以帮助我们发送一个请求,不过正所谓“来而不往非礼也”,对方收到我们的请求,不给点回复,貌似不太合适(不过,还真有脸皮厚的:P). 接下来,就重点研究一下,我们收到的回复,是个什么样的东东 [Code 1.3.1] // // Summary: // Provides a response from a Uniform Resource Identifier (URI). This is an abstract // class. public abs…
在构建本章节内容的时候,笔者也在想一个问题,究竟什么样的采集器框架,才能算得上是一个“全能”的呢?就我自己以往项目经历而言,可以归纳以下几个大的分类: 根据通讯协议:HTTP的.HTTPS的.TCP的.UDP的: 根据数据类型:纯文本的.json的.压缩包的.图片的.视频的: 根据更新周期:不定期更新的.定期更新的.增量更新的: 根据数据来源:单一数据源.多重数据源.多重数据源混合: 根据采集点分布:单机的,集群的: 根据反爬虫策略:控制频率的,使用代理的,使用特定UA的: 根据配置:可配置的,…
有了上一节画线的基础,画矩形的各种边线就特别好理解了,所以,本节在矩形边线上,就不做过多的讲解了,关注一下画“随机矩形”的具体实现就好.与画线相比较,画矩形稍微复杂的一点就是在于它多了很多填充的样式.接下来,我们就来细细品味一番. 同样,一个窗体项目,窗体的布局风格与上一节的保持一致: namespace MikeWare.GdiPlus.Rectangles { using System; using System.Collections.Generic; using System.Drawi…
第一境 ASP.Net MVC5项目初探 — 第三节:View层简单改造 MVC默认模板的视觉设计从MVC1到MVC3都没有改变,比较陈旧了:在MVC4中做了升级,好看些,在不同的分辨率下,也能工作得很好,但是HTML和CSS都是自定义的,改造起来,成本很高,也不够理想: 在MVC5中,采用了比较流行的Bootstrap框架,有很高的接受度,改造起来,成本也降低很多.当然,本书不会着重讲解Bootstrap框架. 模板页,是MVC视图的重要组成部分,MVC中,约定视图都存放在/Views目录中,…
第一节:写作本书的目的 关于笔者 张晓亭(Mike Cheers),1982年出生,内蒙古辽阔的大草原是我的故乡. 没有高学历,没有侃侃而谈的高谈阔论,拥有的就是那一份对技术的执著,对自我价值的追求. 我是谁,其实并不重要,我是高级开发.我是架构师.我是技术经理,这些都是我,跟各位没有半毛钱关系.最重要的是,我能给读者带来什么.接下来的日子里,就看看本书能给各位带来什么惊喜,也许到最后,你都不会记得我的名字,没有关系,相信我,那并不重要. 关于本书 本书是<破境之道>系列技术丛书中的一部分,将…
今天正式开一本新书,<C# GDI+ 破镜之道>,同样是破镜之道系列丛书的一分子. 关于GDI+呢,官方的解释是这样的: GDI+ 是 Microsoft Windows 操作系统的窗体子系统应用程序编程接口 (API). GDI+ 是负责在屏幕和打印机上显示的信息. 顾名思义,GDI+ 是包含 GDI 与早期版本的 Windows 图形设备接口的后续版本. 好,两个关键信息: 窗体子系统应用的编程接口 图形设备接口 充分说明了GDI+的应用场景与用途.需要了解更多呢,就去查阅一下吧. 本书的…
有了上一节画矩形的基础,画圆形就不要太轻松+EZ:)所以,本节在画边线及填充上,就不做过多的讲解了,关注一下画“随机椭圆”.“正圆”.“路径填充”的具体实现就好.与画矩形相比较,画椭圆与之完全一致,没有任何特别之处. 在画矩形时,我们使用: System.Drawing.Graphics.DrawRectangle(Brush brush, Rectangle rect); System.Drawing.Graphics.FillRectangle(Brush brush, Rectangle…
路飞学城—Python爬虫实战密训班 第二章 一.Selenium基础 Selenium是一个第三方模块,可以完全模拟用户在浏览器上操作(相当于在浏览器上点点点). 1.安装 - pip install selenium 2.优缺点 - 无需查看和确定请求头请求体等数据细节,直接模拟人点击浏览器的行为 - 效率不高 3.依赖驱动: - Firefox https://github.com/mozilla/geckodriver/releases - Chrome http://chromedri…
如果你问中国和美国互联网公司都有什么差别,很多人会回答:低效加班文化.最近爆出的996大讨论,通过糙快猛打拼和996加班去抢占市场获得机会的成功案例越来越少.至此,只有提高效能才是出路. 由于软件开发的灵活性,导致研发效能的提高需要关注的点太多,或者是花了精力.加大了投入却看不到效果,甚至产出抵不上投入. 葛俊将基于硅谷和国内多年的从业经验,从研发流程.工程方法.个人效能.管理和文化入手,系统介绍研发效能的理论和实践,探讨协同.开发.测试.运维等关键研发步骤中高效的工程方法. 葛俊,前 Face…
引言 最近在刷面试题,所以需要看大量的 Python 相关的面试题,从大量的题目中总结了很多的知识,同时也对一些题目进行拓展了,但是在看了网上的大部分面试题不是很满意,一个是有些部分还是 Python2 的代码,另一个就是回答的很简单,有些关键的题目,也没有点出为什么,最重要的是还有一些复制粘贴根本就跑不通,这种相信大家深有体会吧,这样就导致我们可能需要去找其他人发的类似的教程.难受啊,所以我决定针对市面上大多的 Python 题目做一个分析,同时也希望大家尽可能的做到举一反三,而不是局限于题目…
自从这两天开始学爬虫,就一直想做个爬虫爬知乎.于是就开始动手了. 知乎用户动态采取的是动态加载的方式,也就是先加载一部分的动态,要一直滑道底才会加载另一部分的动态.要爬取全部的动态,就得先获取全部的url. 我先找到了第一条url: https://www.zhihu.com/api/v4/members/***************************/activities?limit=7&session_id=************************&after_id=*…
python3爬虫遇到了反爬 当你兴冲冲的打开一个网页,发现里面的资源好棒,能批量下载就好了,然后感谢写个爬虫down一下,结果,一顿操作之后,发现网站竟然有反爬措施,尴尬了. 接下来的几篇文章,我们研究一下各种反爬虫套路,当然互联网没有100%的反爬措施,只要你能使用浏览器访问的网页,都是可以爬取到了,所有的人不能杜绝爬虫,只能在一定程度上增加你爬取的成本,说白了,就是让你的技术爬不到~ 爬虫和反爬虫一直都是这个领域程序员对抗的基础,从最简单的UA限制,到略微复杂一些的IP限制,用户限制,技术…
###概述 在上一篇文章<爬虫学习之一个简单的网络爬虫>中我们对爬虫的概念有了一个初步的认识,并且通过Python的一些第三方库很方便的提取了我们想要的内容,但是通常面对工作当作复杂的需求,如果都按照那样的方式来处理效率非常的低,这通常需要你自己去定义并实现很多非常基础的爬虫框架上的功能,或者需要组合很多Python第三方库来做.不过不用担心,Python中有很多非常优秀的爬虫框架,比如我们接下来要学习到的Scrapy.Scrapy官方有很经典的入门文档说明,这一篇仅仅是通过一个简单的实例来了…
Python爬虫总结 总的来说,Python爬虫所做的事情分为两个部分,1:将网页的内容全部抓取下来,2:对抓取到的内容和进行解析,得到我们需要的信息. 目前公认比较好用的爬虫框架为Scrapy,而且直接使用框架比自己使用requests. beautifulsoup. re包编写爬虫更加方便简单. 1.关于Scrapy框架 简介: Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架. 其最初是为了 页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的, 也可以应用在获取API所返回的…
背景交代 在反爬圈子的一个大类,涉及的网站其实蛮多的,目前比较常被爬虫coder欺负的网站,猫眼影视,汽车之家,大众点评,58同城,天眼查......还是蛮多的,技术高手千千万,总有五花八门的反爬技术出现,对于爬虫coder来说,干!就完了,反正也996了~ 作为一个系列的文章,那免不了,依旧拿猫眼影视"学习"吧,为什么?因为它比较典型~ 猫眼影视 打开猫眼专业版,常规操作,谷歌浏览器,开发者工具,抓取DOM节点, https://piaofang.maoyan.com/?ver=no…