首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Node.js爬虫抓取数据 -- HTML 实体编码处理办法

cheerio DOM化并解析的时候 1.假如使用了 .text()方法,则一般不会有html实体编码的问题出现 2.如果使用了 .html()方法,则很多情况下(多数是非英文的时候)都会出现,这时,可能就需要转义一番了...//这里就是请求后获得的返回数据,或者那些 .html()后获取的 //一般可以先转换为标准unicode格式(有需要就添加:当返回的数据呈现太多\\\u 之类的时) body=unescape(body.replace...16:10)); }); ok ~ 当然了,网上也有很多个转换的版本,适用的就行了 后记: 当使用爬虫抓取网页数据时,cheerio模块是经常使用到底,它像jq那样方便快捷 (...但有些功能并未支持或者换了某种形式,比如 jq的 jQuery('.myClass').prop('outerHTML') ,cheerio则等价于 jQuery.html('.myClass') http

1.6K10

Python抓取数据_python抓取游戏数据

抓取策略 确定目标:确定抓取哪个网站的哪些页面的哪部分数据。本实例抓取百度百科python词条页面以及python相关词条页面的标题和简介。 分析目标:分析要抓取的url的格式,限定抓取范围。...分析要抓取的数据的格式,本实例中就要分析标题和简介这两个数据所在的标签的格式。分析要抓取的页面编码的格式,在网页解析器部分,要指定网页编码,然后才能进行正确的解析。...执行爬虫:进行数据抓取。 分析目标 1、url格式 进入百度百科python词条页面,页面中相关词条的链接比较统一,大都是/view/xxx.htm。...新建html_downloader.py,作为html下载器。 新建html_parser.py,作为html解析器。 新建html_outputer.py,作为写出数据的工具。...最终项目结构如下图: spider_main.py # coding:utf-8 import url_manager, html_downloader, html_parser, html_outputer

1.9K30

蜘蛛抓取策略分析:防止重复抓取

蜘蛛抓取策略分析:防止重复抓取 ---- 蜘蛛抓取策略分析:防止重复抓取 前言: 不重复抓取?有很多初学者可能会觉得。爬虫不是有深度优先和广度优先两种抓取策略吗?...也从而延伸出今天的这篇文章,不重复抓取策略,以说明在一定时间内的爬虫抓取是有这样规则的。 正文: 回归正题,不重复抓取,就需要去判断是否重复。...当然爬取(理解为发现链接)与抓取(理解为抓取网页)是同步进行 的。一个发现了就告诉了另外一个,然后前面的继续爬,后面的继续抓。...抓取完了就存起来,并标记上,如上图,我们发现第2条记录和第6条记录是重复的。那么 当爬虫抓取第二条后,又爬取到了第6条就发现这条信息已经抓取过了,那么就不再抓取了。爬虫不是尽可能抓更多的东西吗?...而本身搜索引擎的爬取和抓取都是需要执行 一段代码或一个函数。执行一次就代表着要耗费一丁点资源。如果抓取的重复量级达到百亿级别又会让爬虫做多少的无用功?耗费搜索引擎多大的成本?

74720

网易云音乐热门作品名字和链接抓取(html5lib篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【O|】的粉丝问了一道关于网易云音乐热门作品名字和链接抓取的问题,获取源码之后,发现使用xpath匹配拿不到东西,从响应来看,确实是可以看得到源码的。...之前的文章,已经使用了正则表达式和xpath、bs4和pyquery四个方法进行了相关实现,网易云音乐热门作品名字和链接抓取(正则表达式篇),网易云音乐热门作品名字和链接抓取(xpath篇),网易云音乐热门作品名字和链接抓取...(bs4篇),网易云音乐热门作品名字和链接抓取(pyquery篇),这篇文章我们使用html5lib来实现。...二、实现过程 这里【甯同学】给了一个使用html5lib方法来实现的代码,简单来说就是用html5lib修复html就可以了,代码如下。...网易云音乐热门作品名字和链接抓取(pyquery篇),行之有效,难点在于构造pyquery选择器。也欢迎大家积极尝试,一起学习。

33910

实战Guzzle抓取

虽然早就知道很多人用 Guzzle 爬数据,但是我却从来没有真正实践过,因为在我的潜意识里,抓取是 Python 的地盘。...不过前段时间,当我抓汽车之家数据的时候,好心人跟我提起 Goutte 搭配 Guzzle 是最好的爬虫,让我一直记挂在心上,加上最近打算更新一下车型数据,于是我便重写了抓取汽车之家数据的脚本。...因为我是通过接口抓取,而不是网页,所以暂时用不上 Goutte,只用 Guzzle 就可以了,抓取过程中需要注意两点:首先需要注意的是通过并发节省时间,其次需要注意的是失败重试的步骤。...运行前记得先通过 composer 安装 guzzle,整个运行过程大概会执行三万次抓取请求,可以抓取汽车之家完整的品牌,车系,车型及配置等相关数据,总耗时大概十分钟左右,效率还是可以接受的。

79830

Python抓取壁纸

安装库 在开始编写代码之前需要安装几个库 requests 可以发送请求的库 beautifulsoup4 可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库 lxml 支持HTML和XML的解析,...也就是说所选内容的详细信息页面链接为:https://wallpapershome.com/download-wallpapers/windows/windows-10x-microsoft-4k-22734.html...先编写获取详细页面链接的代码 Tips: 编写代码之前需要知道如何使用requests与BeautifulSoup,点击文字即可跳转到推荐的文章 # 发送请求库 import requests # 从html...的那个元素,所以这里这个元素的下载链接,当然你也可以取另外一个,主要是这个支持的分辨率多一些 编写代码 分析完后知道要怎么做了就可以再次编写代码 # 发送请求库 import requests # 从html...Tips: 搜索关键字:with open可以了解到更深的知识 code.write(data) 这段代码就是写入数据到本地文件 全部代码 # 发送请求库 import requests # 从html

1.8K20
领券