spider (蜘蛛,这里的意思指爬行) 像蜘蛛一样在网站上爬行出网站的个个目录信息,并发送至Target. 1.Control(控制) Spider is paused :停止蜘蛛爬行 Clear queues: 清除列队 2. Options(选项) 设置这些控制方式蜘蛛爬行基本web内容 1.检测是否存在robots.txt 2.检测自定义"未找到"响应(404) 3.胡罗非文本内容的链接 4.请求所有目录的根 Maximum link depth: 爬行多少级的网站目录 当你的

在我们日常上网浏览网页的时候,经常会看到一些好看的图片,我们就希望把这些图片保存下载,或者用户用来做桌面壁纸,或者用来做设计的素材. 我们最常规的做法就是通过鼠标右键,选择另存为.但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项,还有办法就通过就是通过截图工具截取下来,但这样就降低图片的清晰度.好吧-!其实你很厉害的,右键查看页面源代码. 我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能,把我们想要的代码爬取到本地.下面就看看如何使用python来实现这样一个功能. 一,获取整个页面数据 首先我们

本文参考虫师python2实现简单爬虫功能,并增加自己的感悟. #coding=utf-8 import re import urllib.request def getHtml(url): page = urllib.request.urlopen(url) html = page.read() #print(type(html)) html = html.decode('UTF-8') #print(html) return html def getImg(html): reg = r'im

前面的话 本文将使用nodeJS实现一个简单的网页爬虫功能 网页源码 使用http.get()方法获取网页源码,以hao123网站的头条页面为例 http://tuijian.hao123.com/hotrank var http = require('http'); http.get('http://tuijian.hao123.com/hotrank',function(res){ var data = ''; res.on('data',function(chunk){ data += c

在我们日常上网浏览网页的时候,经常会看到一些好看的图片,我们就希望把这些图片保存下载,或者用户用来做桌面壁纸,或者用来做设计的素材. 我们最常规的做法就是通过鼠标右键,选择另存为.但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项,还有办法就通过就是通过截图工具截取下来,但这样就降低图片的清晰度.好吧-!其实你很厉害的,右键查看页面源代码. 我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能,把我们想要的代码爬取到本地.下面就看看如何使用python来实现这样一个功能. 一,获取整个页面数据 首先我们

pandas模块实现小爬虫功能 安装 pip3 install pandas 爬虫代码 import pandas as pd df = pd.read_html("http://www.air-level.com/air/beijing/", encoding='utf-8',header=0)[0] results = df.T.to_dict().values() print(results) 代码很简单但是实现的内容可不简单,第一行导入pandas包,第二行的read_html

使用HttpWebRequest等Http相关类,可以在应用程序中或者网站中模拟浏览器发送Post请求,在请求带入相应的Post参数值,而后请求回远程网页信息.实现这一功能也很简单,主要是依靠HttpWebRequest.HttpWebResponse.Stream等几个类来完成. 首先来看下MSDN上对这几个类的定义: HttpWebRequest类:提供用于在预先定义的属性和方法支持的WebRequest和用于附加属性和方法,使用户直接使用HTTP服务器进行交互. HttpWebRespon

在我们日常上网浏览网页的时候,经常会看到某个网站中一些好看的图片,它们可能存在在很多页面当中,我们就希望把这些图片保存下载,或者用户用来做桌面壁纸,或者用来做设计的素材. 我们最常规的做法就是通过鼠标右键,选择另存为.但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项,还有办法就通过就是通过截图工具截取下来,但这样就降低图片的清晰度.就算可以弄下来,但是我们需要几千个页面当中的图片,如果一个一个下载,你的手将残.好吧-!其实你很厉害的,右键查看页面源代码. 我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬

刚开始使用http中间件做爬虫其实蛮多坑的,最主要的坑就是编码问题,有很多中文网站的采用的gb2313的编码方式,这个在爬到的报文解析就很蛋碎, 因为http中间件对utf-8支持的比较好,所以针对这一点我们需要对于gb2312的网站做编码转换处理 这里我使用了mongoose,所以node执行js会先链接test数据库 这里爬了百度阅读的数据,但是爬下来的图片链接在本地网页是不能使用的,百度图片服务器做了请求筛选 代码如下: /** * Created by Myco on 2016/3/15

python3简单实现一个爬去网站图片的小功能: 有时候想要下载自己喜欢的多个图片时,不需要一个个点击来下载,使用python脚本批量拉取,并保存到本地. 1. 首先找到自己要下载图片的url 2. 上代码: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # __Author__: 陌路疏途 # 四部曲:1.导入模块 2.获取网页源码 3.正则匹配下载 4.调用函数 import urllib.request #获取网址模块 import re #正

目的是写一个golang并发爬虫版本的演化过程. 那么在演化之前,当然是先跑通一下单任务版本的架构. 正如人走路之前是一定要学会爬走一般. 首先看一下单任务版本的爬虫架构,如下: 这是单任务版本爬虫的一个架构: 第一步是将seed送到engine里去. 第二步是将seed里的url给到fetcher,fetcher会从网络上获取文本内容. 第三步是将获取下来的文本内容给到parser,parser会根据一定的转换规则获取到request和需要打印或者存储的item给到engine里. 其中par

sublime下运行 1 下载并安装必要的插件 BeautifulSoup selenium phantomjs 采用方式可以下载后安装,本文采用pip pip install BeautifulSoup pip install selenium pip install phantomjs 2 核心代码 phantomjs解析 def driver_open(): dcap = dict(DesiredCapabilities.PHANTOMJS) dcap["phantomjs.page.se

import urllib.requestimport re import os def open_url(url): req=urllib.request.Request(url) req.add_header("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.90 Safari/537.36 2345Expl

/** * 爬取新闻信息,封装成实体bean */public class GetNews { public List<News> getNews() {  // 存储新闻对象  List<News> list = new ArrayList<News>();  try {   // 请求DOM文档   Document document = Jsoup.connect("http://baijia.baidu.com/").get();   //

一个简单的数据爬取的示例 import os,re import requests import random import time from bs4 import BeautifulSoup user_agent_list = [ "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1", "Mozilla/5.0

# -*- coding: UTF-8 -*- ''' Created on 2016年5月13日 @author: csxie ''' import datetime from Base import BasePage import ExcelOperation as excel from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support.expected_conditions

Scrapy是用纯Python实现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,用途非常广泛. 框架的力量,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫,用来抓取网页内容以及各种图片,非常之方便. Scrapy 使用了 Twisted(其主要对手是Tornado)多线程异步网络框架来处理网络通讯,可以加快我们的下载速度,不用自己去实现异步框架,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求. 1 Scrapy架构图(绿线是数据流向) Scrapy Engine(引擎): 负责Sp

Ubuntu下配置python完成爬虫任务(笔记一) 目标: 作为一个.NET汪,是时候去学习一下Linux下的操作了.为此选择了python来边学习Linux,边学python,熟能生巧嘛. 前期目标是完成环境配置,apt的简单操作. 之后按照网上的文档学习一下python的操作,顺便用python写爬虫功能.由于有用C#写爬虫的底子,应该能少走许多弯路. 再接下来,就安装配置一下redis,用python读写一下redis.最后小程序跑起来.这个初级学习过程就算结束了.[15Day] 正文:

Python除了可以用来开发Python Web之后,其实还可以用来编写一些爬虫小工具,可能还有人不知道什么是爬虫的. 一.爬虫的定义: 爬虫——网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,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,自动的抓取万维网信息的程序或者脚本. 二.学习内容: 1.Python基础知识: 2.Python的两个库:urllib和urllib2: 3.Python正则表达式: 4.Python爬虫框架Scrapy. 三.内容解析: 1.urllib和u

上一篇<用C#实现网络爬虫(一)>我们实现了网络通信的部分,接下来继续讨论爬虫的实现 3. 保存页面文件 这一部分可简单可复杂,如果只要简单地把HTML代码全部保存下来的话,直接存文件就行了. 1 private void SaveContents(string html, string url) 2 { 3 if (string.IsNullOrEmpty(html)) //判断html字符串是否有效 4 { 5 return; 6 } 7 string path = string.Form

产品规格说明书: 版本号: V2.0 版本说明: Version 1.0 简单得需求分析以及构思,初稿形成 Version 2.0 细化beta阶段设计,增加典型用户尝尽以及功能罗列 1. 引言 1.1.  编写目的 此规格说明书编写的目的是明确本项目的详细需求,供用户确认项目的功能和性能,和用户形成一致的理解和确认,帮助实际用户以及潜在用户更好的理解本产品,同时也帮助我们在开发过程拥有更加明确的目的. 1.2. 项目背景项目名称:Xueba网上教学问答系统后台数据获取和处理系统项目面向用户:X