前言   本喵最近工作中需要使用node,并也想晋升为全栈工程师,所以开始了node学习之旅,在学习过程中, 我会总结一些实用的例子,做成博文和视频教程,以实例形式来理解体会node的用法,所以跟小猫一起由浅及深的学node吧! 近期都会是些基础文章,主要用来了解node的各种功能,非常适合对node有所了解但没有开发node基础的前端工程师, 等基础掌握后,后续会进行进阶的探索和总结哟     本文将以抓取百度搜索结果中关键词的相关搜索为例子,教会大家以nodejs制作最简单的爬虫:   将使

引子 最近折腾node,最开始像无头苍蝇一样到处找资料,然而多数没什么卵用,都在瞎比比.在一阵瞎搞后,我来分享一下初步学习node的三个过程: 1 撸一遍NODE入门,对其有个基本的了解: 2 撸一遍cnode.js社区管理员写的包教不包会node课程,内容量相对于 NODE入门多了很多,特别是这个可能更注重实际项目的构建方式. 3 通读一遍朴灵的<node.js深入浅出>,配合着api一起看(还在继续..药不能停). 尽看书总是有一种茫然不知所措的感觉,就像手中有一把锋利的钢刀,却不知该如何

最近研究C#的爬虫写法,搞了半天,才在网上很多的写法中整理出了一个简单的demo(本人菜鸟,大神勿喷).一是为了自己记录一下以免日后用到,二是为了供需要朋友参考. 废话不多说,上代码 using HtmlAgilityPack; using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Net; using System.Text; using System.T

#python.py from bs4 import BeautifulSoup import urllib.request from MySqlite import MySqlite global g_intid g_intid=0 def GetBlogTileAndName(url): res = urllib.request.urlopen(url) html = res.read() res.close() str(html, 'utf-8') soup=BeautifulSoup(h

目录文件如 httpFile.js如下: const httpd = require("http"); const fs = require("fs"); //创建服务 httpd.createServer((req,res)=>{ //读取www文件夹下的路径 fs.readFile(`www${req.url}`,(err,data)=>{ //失败返回404 if(err){  res.writeHeader(404); res.write('&l

异步爬取数据 先引入 var async = require('async'); 然后同样上代码 var topicUrls = [];//存所有地址 http.get(url,function(res){ var html=''; res.on('data',function(data){ html +=data }) res.on('end', function() { var $=cheerio.load(html); $("#subShowContent1_news2 h2 a"

安装cheerio npm install cheerio --save 引入http和cheeri var http=require("http"); var cheerio=require("cheerio"); 1.爬取新闻 我们选择新浪新闻来进行爬取 http://news.sina.com.cn/china/ http.get(url,function(res){ var html=''; res.on('data',function(data){ htm

这两天看了好几篇不错的文章,有的时候想把好的文章 down 下来放到 kindle 上看,便写了个爬虫脚本,因为最近都在搞 node,所以就很自然的选择 node 来爬咯- 本文地址:http://www.cnblogs.com/hustskyking/p/spider-with-node.html,转载请注明源地址. 所谓爬虫,可以简单理解为利用程序操作文件,只是这些文件不在本地,需要我们拉取过来. 一. 爬虫代码解析 1. 拿到目标页码源码 Node 提供了很多接口来获取远程地址代码,就拿

因为工作需要,用nodejs写了个简单的爬虫例子,之前也没用过nodejs,连搭环境加写大概用了5天左右,so...要多简陋有多简陋,放这里给以后的自己看~~ 整体需求是:给一个有效的URL地址,返回该网页上所有无效链接的百分比(坏链率) 第一个文件:计算环链率 urlSpider.js /*================================================ @author MissUU 链接抓取思路: 1. 获取页面内容 2. 正则取得所有<a> 3. 进一步取

闲聊       好久没写博客了,前几天小颖在朋友的博客里看到了用nodejs的简单爬虫.所以小颖就自己试着做了个爬博客园数据的demo.嘻嘻......      小颖最近养了条泰日天,自从养了我家仔仔后,我觉得我走上一条不归路,每天不到七点半就起床烧热水,然后给我家仔仔烫狗粮,给仔仔烫好狗粮后,我开始收拾自己,出门前给他再把热水瓶里的热水换了,每天跟伺候小孩一样伺候着我家小不点仔仔,然而在上周天他还是生病了,拉稀.......带宠物医院好不容易看好,医生说是低血糖,我就懵逼了,低血糖就不能让

如果你不会Python语言,正好又是一个node.js小白,看完这篇文章之后,一定会觉得受益匪浅,感受到自己又新get到了一门技能,如何用node.js从零开始去写一个简单的爬虫,十分钟时间就能搞定,步骤其实很简单.node的安装就不一步步的解释了,如果不会可以自行百度.在node开大环境下开始第一步: 1:在d盘新建一个文件夹WebSpider 2:cmd右键以管理员模式打开,进入d盘,cd 进入刚刚创建的文件夹里面 cd WebSpider 3:mkdir FirstSpider (创建一个

本文将以抓取百度搜索结果中关键词的相关搜索为例子,教会大家以nodejs制作最简单的爬虫:  开始之前呢,先来个公众号求粉:      将使用的node模块及属性介绍:   request:        用于发送页面请求,抓取页面代码      GET请求       cheerio:             cheerio 是一个 jQuery Core 的子集,其实现了 jQuery Core 中浏览器无关的 DOM 操作 API:    本例子中将使用load方法,以下是一个简单的示例:

NodeJS简单爬虫 最近一直在追火星的一本书,然后每次都要去网站看,感觉很麻烦,于是,想起用爬虫爬取章节,务实派,说干就干! 爬取思路 1.该网站的页面呈现出一定的规律 2.使用NodeJS的request模块发起请求 3.对获取到的数据进行处理 4.使用NodeJS的fs模块将数据写入文件 源码说明 //声明需要的模块 var request = require('request'); var fs=require("fs"); //小说章节的标题 var title="

nodejs结合cheerio实现简单爬虫 let cheerio = require("cheerio"), fs = require("fs"), util = require("util"), html = "", https = require('https'), list = [], buffer = null, newslist = [], url = 'https://www.yidaiyilu.gov.cn/'

网络上一提到 Python,总会有一些不知道是黑还是粉的人大喊着:Python 是世界上最好的语言.最近利用业余时间体验了下 Python 语言,并写了个爬虫爬取我 csdn 上关注的几个大神的博客,然后利用leancloud一站式后端云服务器存储数据,再写了一个 android app 展示数据,也算小试了一下这门语言,给我的感觉就是,像 Python 这类弱类型的动态语言相比于 Java 来说,开发者不需要分太多心去考虑编程问题,能够把精力集中于业务上,思考逻辑的实现.下面分享一下我此次写爬

我们继续研究BeautifulSoup分类打印输出 Python简单爬虫入门一 Python简单爬虫入门二 前两部主要讲述我们如何用BeautifulSoup怎去抓取网页信息以及获取相应的图片标题等信息, 等于我们已经只知道如何用工具去浏览和检索内容,但是实现只有你知道抓取的是什么,这时候 我们需要整理分类,给他们命名以及分类这样打印出来别人一看就知道标题是什么,内容是什么 #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from bs4 import B

简单爬虫,突破复杂验证码和IP访问限制 文章地址:http://www.cnblogs.com/likeli/p/4730709.html   好吧,看题目就知道我是要写一个爬虫,这个爬虫的目标网站有一些反爬取意识,所以就有了本文了. 我先说说场景吧: 由于工作需要,平时有一大堆数据需要在网上查询,并归档存库.某次,这种任务也给我安排了一份.观察了一网站,我的第一反应就是用爬虫取抓取.这种机械的工作何必人工呢? 由于这家网站有反爬虫的意识,做了些工作,给我的爬虫去爬取数据造成了某些麻烦. 先列举

为大家介绍一个简单的爬虫工具BeautifulSoup BeautifulSoup拥有强大的解析网页及查找元素的功能本次测试环境为python3.4(由于python2.7编码格式问题) 此工具在搜索你想爬的数据匹配的方式就是html标签嵌套的顺序(html介绍在其它随笔内) 首先来聊聊BeautifulSoup的安装pip install python-bs4 包含BeautifulSoup方法 再来安装依赖工具requests和解析格式lxml下载安装包 解压进入目录 python setu

接着上一次爬虫我们继续研究BeautifulSoup Python简单爬虫入门一 上一次我们爬虫我们已经成功的爬下了网页的源代码,那么这一次我们将继续来写怎么抓去具体想要的元素 首先回顾以下我们BeautifulSoup的基本结构如下 #!/usr/bin/env python # -*-coding:utf-8 -*- from bs4 import BeautifulSoup import requests headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Win

感谢您的阅读.喜欢的.有用的就请大哥大嫂们高抬贵手"推荐一下"吧!你的精神支持是博主强大的写作动力以及转载收藏动力.欢迎转载! 版权声明:本文原创发表于 [请点击连接前往] ,未经作者同意必须保留此段声明!如有侵权请联系我删帖处理! 我的博客:http://www.cnblogs.com/GJM6/  -  传送门:[点击前往] 接着上一次爬虫我们继续研究BeautifulSoup Python简单爬虫入门一 上一次我们爬虫我们已经成功的爬下了网页的源代码,那么这一次我们将继续来写怎么