最近一个网站总是流量超出预期，后来检查了一下日志发现一个奇怪的现象~ image.png 这个都是蜘蛛来爬的记录~ 这个是列表页，而且url组装的时候有点问题。。
直接运行即可，效果图： 下载网站前100页图片，2000张壁纸差不多够用了 代码如下 #!.../usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # 爬取图片 import requests,os from pyquery import PyQuery...'(KHTML, like Gecko) Chrome/52.0.2743.116 Safari/537.36' } # 这里我使用了代理 你可以去掉这个代理IP 我是为了后面大规模爬取做准备的...请求网页 获取源码 def start_request(url): r = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies) # 这个网站页面使用的是...def main(): url = "http://www.netbian.com" text = start_request(url) parse(text,1) #爬取指定范围页面
pyhton爬取图片 # -*- coding:utf-8 -*- import requests #调用第三方库 import re #正则 import urllib.request #print(...f.close() num=num+1 print('第%s个图片下载完毕'%num) if __name__ =="__main__": #网站链接
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代理IP通过https://www.kuaidaili.com/free/ 获取，我使用的的是http 协议的代理。根据自己需求选择http或者https 协议...
爬虫在采集网站的过程中，部分数据价值较高的网站，会限制访客的访问行为。这种时候建议通过登录的方式，获取目标网站的cookie，然后再使用cookie配合代理IP进行数据采集分析。...访问都是用HTTP代理 proxies = { "http": proxyMeta, "https": proxyMeta, } # 访问三次网站
目标网站：古诗文网站实现目标：自动化登录网站，并爬取指定页面的数据，并存储用到的工具：selenium、百度手写数字识别第一步：浏览网页我们发现登录目标网站只需填写用户的信息，然后填写验证码既可以登录网站...')# 填写密码bro.find_element_by_id('pwd').send_keys('你的密码')登录的关键在于获取验证码，之前我有尝试过直接把验证码图片爬取下来，但是到验证码读取之后登录网站时...，发现当我在获取验证码图片的时候，对网站进行了二次请求，所以等到验证码识别之后，填写验证码的时候，出现验证码和图片上的码不相符的情况，所以这里我还是用截图抠图的方式来获取验证码图片。...用来退化我们不需要的那部分图像处理后的图片图片我们可以看到很明显，中间的验证码更清楚了第三步：识别图片我们读取图片之后，就可以用百度手写数字识别来识别图片了，关于百度手写数字识别，我们登录百度人工智能网站...：爬取网站数据这里我就不全站爬取了，有兴趣的朋友可以学习了crawlspider之后结合selenium进行全站爬取，后续会写相关文章，我们随便定位一个选项卡图片我们爬取名句的第一页数据，具体代码如下，
一个爬虫首先要给它一个起点，所以需要精心选取一些URL作为起点，然后我们的爬虫从这些起点出发，抓取并解析所抓取到的页面，将所需要的信息提取出来，同时获得的新的URL插入到队列中作为下一次爬取的起点 。...首先要分析一下电影天堂网站的首页结构。 ? 从上面的菜单栏中我们可以看到整个网站资源的总体分类情况。刚刚好我们可以利用到它的这个分类，将每一个分类地址作为爬虫的起点。...①解析首页地址 提取分类信息 #解析首页 def CrawIndexPage(starturl): print "正在爬取首页" page = __getpage(starturl)...二是一定要对分页进行处理，网站中的数据都是通过分页这种形式展示的，所以如何识别并抓取分页也是很重要的。...③解析资源地址保存到文件中 #处理资源页面 爬取资源地址 def CrawlSourcePage(url,filedir,filename,CrawledURLs): print url
以下代码仅供学习交流，主要功能wallhaven壁纸网站图片程序运行后会在当前目录下生成bizhi的文件夹存储爬取到的图片图片较大，建议爬取页数选取小一点5.需要第三方库如遇到什么问题和报错请在评论区详细列出...'# 如果不存在bizhi文件夹，创建壁纸文件夹if not os.path.exists('bizhi'): os.mkdir('bizhi')keyword = input('请输入你要爬取的壁纸关键词.../bizhi/{ab}.jpg','wb') as f: f.write(resp2) ab += 1 print('爬取完毕')
python爬取百思不得姐网站视频：http://www.budejie.com/video/ 新建一个py文件，代码如下： #!
部分网站需要登录才能允许访问，因此爬虫需要获取登录cookie，然后通过爬虫代理使用该cookie进行数据采集。...访问都是用HTTP代理 proxies = { "http": proxyMeta, "https": proxyMeta, } # 访问三次网站
从数据库中获取街道的url，去访问，分析响应的数据，取出script中的数据。response中响应的数据可以先写成HTML，然后再工具中格式化代码，这样就比较...
前几周爬的时候被封过ip，然后就是一直不能获取到详细数据，都是简要的数据，试过好多方法（selenium+PhantomJS、代理ip、ua池），一直没能解决，
web_name # 文章标题 title = res.xpath('div/h2/a/text()')[0] print('正在爬取第
之前是能在视频网站上面在线看的，可是自从广电总局的限制令之后，进口的美剧英剧等貌似就不在像以前一样同步更新了。...虽说找到了资源网站可以下载了，但是每次都要打开浏览器，输入网址，找到该美剧，然后点击链接才能下载。时间长了就觉得过程好繁琐，而且有时候网站链接还会打不开，会有点麻烦。...但是，好多重复链接，还有其网站的url不是我想的那么规则，写了半天也没有写出我想要的那种发散式的爬虫，也许是自己火候还不到吧，继续努力。。。...搞得我本来还想使用Redis在两台Linux上爬取，但是折腾了一番之后感觉没必要，所以就这样吧，后面需要更大数据的时候再去弄。...就是这个问题，一早上的时间都花在这上面的，一开始我以为是抓取数据的错误，后面查了半天才发现是爬取的剧名中带有斜杠，这可把我坑苦了。
介绍 美桌壁纸小姐姐壁纸爬取 准备 PYthon3.8（我用的是这个版本的） pycharm （其他的编辑器也可以） 模块：requests，parsel，os 思路 爬虫的思路 分析目标网页，确定爬取的...requests 模拟浏览器发送请求，获取响应数据 解析数据 – parsel 转化为Selector对象，Selector对象具有xpath的方法，能够对转化的数据进行处理 保存数据 步骤 第一步 确定爬取的...print('下载完成：', img_name) f.write(img_data) ---- 快去试水吧，记得多准备几瓶营养快线(ಥ_ಥ) 说明：这个代码并不能爬取全站图片
package main import ( "bufio" "fmt" "io" "io/ioutil" ...
为了便利化使用selenium驱动浏览器进行操作，遇到一个网页，大部分内容都是通过xhr请求后再通过前端js处理显示，
self.zfdb = self.client.zfdb #self.zfdb.authenticate("mongodbUser", "yourpassward") # 要爬取的城市列表..."北京", "郑州", #"上海", #"深圳", #"广州", ] # 要爬取的语言列表...=> " + language + " 当前爬取的城市为 => " + city) #print(" 当前爬取的语言为 => " + language + " 当前爬取的城市为 =...> " + city) #print(" 当前爬取的语言为 => " + language + " 当前爬取的城市为 => " + city) url = self.getUrl...(language, city) print(" 当前爬取的路径为 => " + url ) chrome_options = webdriver.ChromeOptions
目前还在写代码中，模拟登陆，所以在慢慢更新 接着上一次的代码，接下来就是关于爬取区县以及街道的信息 有了上一次的省市信息，从数据库中拿出市一级的信息，根据美团的请求的url，发现只需要拼音的简写，就可以组成新的...url去访问 依据此，去爬取数据 先去从数据库中获取数据，直接的截图，返回的是一个生成器，生成器的知识自己去了解，返回的是城市的id，及它的拼音简写 接下来就是拼接url，发送请求，获取区县数据，源码的一部分...接下来就是将所需要数据解析出来，根据items中定义的，去保存数据，通过管道将其保存到数据库中，下图中的数据是从数据中导出来的，区县的数据（3092） 街道的数据（20593） 当然数据可能没有那么完整，目前就更具此来爬取店铺的简要信息一共是
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