译文来着: http://wiki.apache.org/nutch/Crawl 介绍(Introduction) 注意:脚本中没有直接使用Nutch的爬去命令(bin/nutch crawl或者是"Crawl"类),所以url过滤的实现并不依赖"conf/crawl-urlfilter.txt".而是应该在"regex-urlfilter.txt"中设定实现. 爬取步骤(Steps) 脚本大致分为8部: Inject URLs(注入urls)…

webmagic  是一个很好并且很简单的爬虫框架,其教程网址:http://my.oschina.net/flashsword/blog/180623 webmagic参考了scrapy的模块划分,分为Spider(整个爬虫的调度框架).Downloader(页面下载).PageProcessor(链接提取和页面分析).Scheduler(URL管理).Pipeline(离线分析和持久化)几部分.只不过scrapy通过middleware实现扩展,而webmagic则通过定义这几个接口,并将其…

​开始接触爬虫的时候还是初学Python的那会,用的还是request.bs4.pandas,再后面接触scrapy做个一两个爬虫,觉得还是框架好,可惜都没有记录都忘记了,现在做推荐系统需要爬取一定的文章,所以又把scrapy捡起来.趁着这次机会做一个记录. 目录如下: 环境 本地窗口调试命令 工程目录 xpath选择器 一个简单的增量爬虫示例 配置介绍 环境 ​自己的环境下安装scrapy肯定用anaconda(再次强调anaconda的优越性 本地窗口调试与运行 ​开发的时候可以利用scra…

原文链接 前言 这篇笔记基于上上篇笔记的---<scrapy电影天堂实战(二)创建爬虫项目>,而这篇又涉及redis,所以又先熟悉了下redis,记录了下<redis基础笔记>,这篇为了节省篇幅所以只添加改动部分代码. 个人实现思路 过滤重复数据 在pipeline写个redispipeline,要爬的内容hash后的键movie_hash通过pipeline时与从redis获取的movie_hash(set类型)比对,如果在redis里面则在pipeline里raise Drop…

面试场景: 要求对正在爬取的内容与mysql数据库中的数据进行比较去重 解决方式: 通过Redis来作为中间件,通过url来确保爬过的数据不会再爬,做到增量爬取. Redis数据库其实就是一个中间件,因为爬虫爬取的数据并不能直接拿去和MySQL中的数据进行比较.那我们就需要将MySQL数据库现有的数据备份出来保存在一个有键值对的Redis数据库中,再将爬取到的数据和Redis数据库中的数据进行比较,若Redis数据库中已经存在数据则丢弃,若Redis数据库中不存在该条数据则保存进入MySQL数据…

当我们利用Python scrapy框架写完脚本后,脚本已经可以稳定的进行数据的爬取,但是每次需要手动的执行,太麻烦,如果能自动运行,在自动关闭那就好了,经过小编研究,完全是可以实现的,今天小编介绍2种方案来解决这个问题 由于scrapy框架本身没有提供这样的功能,所以小编采用了linux 中crontab的方式进行定时任务的爬取 方案一: 编写shell脚本文件cron.sh #! /bin/bash export PATH=$PATH:/usr/local/bin cd /home/pyth…

原文地址:http://my.oschina.net/junfrank/blog/290404…

The summer is coming " 我知道,那些夏天,就像青春一样回不来. - 宋冬野 青春是回不来了,倒是要准备渡过在西安的第三个夏天了. 废话 我发现,自己对 coding 这件事的称呼,从敲代码 改为 写代码 了. emmm....敲代码,自我感觉,就像是,习惯了用 const 定义常量的我看到别人用 var 定义的常量. 对,优雅! 写代码 这三个字,显得更为优雅一些,更像是在创作,打磨一件精致的作品. 改编自 掘金站长 的一句话: " 子非猿,安之 coding 之…

一.背景 上班的日子总是3点一线,家里,公司和上班的路径,对于一个特别懒得我来说,经常遇到上班路上下雨了,而我却没带伞,多么痛的领悟.最近对python有一种狂热的学习热情,写了4年多的C++代码,对于python我不能说简单,但是他做东西确实太快了,现有的第三方资源真的炒鸡多,用的我也是不亦乐乎.除了上班忘记带伞,每天重复性的工作还有很多,比如上下班打卡.每个礼拜的周报,还有如果有关心的女神,也可以做定时发送心里话,或者定时提醒等各种服务.有时候想如果有一个人能按时提醒我就好了,这种想法也就停…

常见的反爬机制及处理方式 1.Headers反爬虫 :Cookie.Referer.User-Agent 解决方案: 通过F12获取headers,传给requests.get()方法 2.IP限制 :网站根据IP地址访问频率进行反爬,短时间内进制IP访问 解决方案: 1.构造自己IP代理池,每次访问随机选择代理,经常更新代理池 2.购买开放代理或私密代理IP 3.降低爬取的速度 3.User-Agent限制 :类似于IP限制 解决方案: 构造自己的User-Agent池,每次访问随机选择 5.…