今天写的 Js 逆向之补环境，就可以理解是在 Js 环境下精进我们的 " 骗术 "
https://mp.weixin.qq.com/s/4hQplDJ4xrV30ZkwE78QVQ
在写了七篇爬虫基础文章之后，终于写到心心念念的Scrapy了。Scrapy开启了爬虫2.0的时代，让爬虫以一种崭新的形式呈现在开发者面前。
初学者来说，要找到一个可以利用的异步场景来进行学习Node.js的异步编程并不容易，而爬虫是最适合用来学习Node.js的异步特性的。可能很多人用过Python,Java做过爬虫，但是其实Node.js的异步特性决定了用Node.js实现爬虫其实会更加轻松。本篇文章就是教大家用Node.js完成一个简单的爬虫：爬取CNode社区首页的所有帖子标题和链接。
写了这么多年爬虫了，经常还是会撞上反爬机制。虽然大多数时候都能解决，但是毕竟反爬机制多种多样，有时候遇到一个许久不见的反爬机制，也会感到手生，一时想不上来应对方法，而浪费不少时间。最近写了不少爬虫，接下来一段时间又不写了，趁着手还比较熟，记录一下备忘，方便大家也方便自己。
多年以后，面对人工智能研究员那混乱不堪的代码，我会想起第一次和S君相见的那个遥远的下午。那时的B公司，还是一个仅有6个人的小团队，Mac和显示器在桌上依次排开，大家坐在一起，不需要称呼姓名，转过脸去，对方就知道你在和他说话。一切看起来都那么美好，我们所有人，都希望自己和这个公司能够一起成长。
原理 传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。 然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索； 所以一个完整的
传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。
这里要切记，人力成本也是资源，而且比机器更重要。因为，根据摩尔定律，机器越来越便宜。而根据IT行业的发展趋势，程序员工资越来越贵。因此，通常服务器反爬就是让爬虫工程师加班才是王道，机器成本并不是特别值钱。
一．问题介绍 大家都应该有过从百度文库下载东西的经历，对于下载需要下载券的文章，我们可以办理文库VIP（土豪的选择）： 有的人也会在某宝购买一定的下载券，然后进行下载。而另一些勤勤恳恳的人，则会选择上
结合以往爬虫经验，抓数难度App>网页版>=微信小程序，所以我们选择小红书的微信小程序来突破。
我之前的一篇文章大概讲到过如何批量撸这个网站的数据，先吐槽下南京车300，目前我所在的公司的母公司。进入估价页面，显示浏览器指纹验证，再是拖滑块，然后文字点击。怎么就没有销售出来骂，什么狗屎用户体验。
总结一下自己的一些爬虫的经验。搞爬虫的初衷就是解决自己站点内容来源的问题，这过程中采集过很多个网站，过程中主要使用的工具从前期的scrapy，后面工作中也使用过phpspider，后面接触到golang语言，也自己据它实现过rpc形式的分布式爬虫。
从node问世以后，就不断被JavaScript的忠实追随者拿来干一些原来只有php、Python等后端语言才能干的事情，例如写个爬虫之类的。对于前端er来说，用上一些好用的轮子，你可能十几行代码就可以写一个crawler哦~ 爬虫的思路十分简单: 按照一定的规律发送 HTTP 请求获得页面 HTML 源码（必要时需要加上一定的 HTTP 头信息，比如 cookie 或 referer 之类） 利用正则匹配或第三方模块解析 HTML 代码，提取有效数据 将数据持久化到数据库中 当然爬虫的写法千千万，下面
深夜闲来无事，默默的打开github,在搜索框中填入了”Stars:>1”，本想着依旧可以在第一页看到Spark的身影，结果第一个映入眼帘的是这个： 快速浏览完第一页(Top10)，10个项目里面7
快速浏览完第一页(Top10)，10个项目里面7个JS或者具体来说是Node.js的项目！Github历来代表技术圈发展的风向，那么这个在Github比Spark更受追捧的Node.js，到底厉害在哪
有人说“互联网中有50%以上的流量是爬虫”，第一次听这句话也许你会觉得这个说法实在太夸张了，怎么可能爬虫比用户还多呢？毕竟会爬虫的相对与不会爬虫的简直少之又少。
看到上面的那只蜘蛛没？别误会，今天要教你如何玩上面的蜘蛛。我们正式从0到1轻松学会Python爬虫.......
这几个月真是太科幻了，各路令人赞叹的AI产品接连问世，感觉幻想过的未来已在眼前。就与多年前移动互联网的普及一样，我们正处于AI改变世界的前夜。 在众多优秀的人工智能模型中，以ChatGPT最为火爆！其在3月推出的插件功能，直接引爆了整个科技圈！如果把ChatGPT看做是智能手机，那插件功能就相当于应用商店。 这让ChatGPT成为了“万能”的超级工具，使其变得几乎无所不能，现在有很多大佬都在靠ChatGPT变现赚钱。那作为普通人，怎样利用AI落地变现呢？这里给大家介绍一种圈子里朋友都在用的方案👇 “ 利用C
Glidedsky 是一个爬虫闯关的网站，针对不同的水平的玩家，有着难度不同的关卡，基础爬虫，以及比较难的爬虫，用于练练手是挺适合的一个网站
背景交代，以下写的demo都是参照《python3网络爬虫开发实战》用node实现的，所以demo的具体思路什么的，大家可以去看书上的介绍，感兴趣的，可以去了解一波。
在终端中即可直接新建项目，这里我创建一个名称为 teamssix 的项目，命令如下：
写这篇 blog 其实一开始我是拒绝的，因为爬虫爬的就是cnblog博客园。搞不好编辑看到了就把我的账号给封了：）。 言归正传，前端同学可能向来对爬虫不是很感冒，觉得爬虫需要用偏后端的语言，诸如 php ， python 等。当然这是在 nodejs 前了，nodejs 的出现，使得 Javascript 也可以用来写爬虫了。由于 nodejs 强大的异步特性，让我们可以轻松以异步高并发去爬取网站，当然这里的轻松指的是 cpu 的开销。 要读懂本文，其实只需要有 能看懂 Javascript 及 JQue
近期由于工作原因，需要一些数据来辅助业务决策，又无法通过外部合作获取，所以使用到了爬虫抓取相关的数据后，进行分析统计。在这个过程中，也看到很多同学爬虫相关的文章，对基础知识和所用到的技术分析得很到位
前几天有粉丝跟我反馈说，某机构的人跟他说学爬虫1个月就能接单，让这小伙子去报名那个机构的爬虫课程，学完之后1个月就能把6000多的学费赚回来。可能是因为我和粉丝的交流比较多，所以小伙子找到了我，问我这个事情的真伪，我不禁咋舌…
最近人工智能聊天机器人ChatGPT真的是太火了，无论你在哪个媒体上都会看到关于它的新闻。ChatGPT是一种基于大语言模型的生成式AI，可以自动生成类似人类语言的文本，把梳理好的有逻辑的答案呈现在你面前。除了能聊天、写论文、创作诗歌，ChatGPT还可以帮助我们编写Python代码。
网络爬虫也叫网络蜘蛛，如果把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么蜘蛛就是在网上爬来爬去的蜘蛛，爬虫程序通过请求url地址，根据响应的内容进行解析采集数据，比如：如果响应内容是html，分析dom结构，进行dom解析、或者正则匹配，如果响应内容是xml/json数据，就可以转数据对象，然后对数据进行解析。
标题问题详解参见“问题解答7”。 一、问题解答 1.南哥,我在用python + selenium爬取药物临床试验登记与信息公示平台(http://www.chinadrugtrials.org.cn/index.html)数据的时候遇见一些问题。一开始,selenium根本打不开网页，隐藏了WebDriver才能打开。就用南哥你之前文章说的方法，通过execute_cdp_cmd函数，单隐藏和通过JS文件隐藏的方法我都试过，可以访问网页，但在翻页的时候就又出问题了，翻到下一页的时候,网页会自动重新加载新页
应工作需要爬过各种各样的航空公司网站，大到B2B平台，小到东南亚某某航空官网，从最初使用webdriver+selenium爬虫到现在利用http请求解析html，经历过各种各样的问题，webdriver+selenium这种办法虽然万能，而且可以用JS写解析脚本方便调试，但是用久了才发现这玩意不管是效率还是稳定性都非常差，放到服务器上动不动就挂掉，两三天就需要重启一次。后面头说让我们改用发http请求（我第一次接触项目的时候就在想为什么不直接用发http请求这种方式，我猜他也是第一次接触爬虫这个技术领域，没什么经验。而我，本来是招JAVA进的公司，后来JAVA、JS、Python写了个遍，emmm... 没事，反正技多不压身 ^_^），这种方式稳定且快，但是用Python编写解析脚本的时候你就知道进行调试有多烦，虽然可以用PyQuery或者BeautifulSoup这种解析库，但是还是不如写JS脚本在浏览器里调试来得舒服。
最近（2019年6月）有一个爬虫面试题（http://shaoq.com:7777/exam）在圈内看起来挺火的，经常在各个爬虫群里看到它被提到，而几乎所有提到这个面试题的人在题目限制的条件下就不知道该怎么办了，但这题目其实真的并不难，甚至可以说应该只是为了在招人时再过滤一遍只会写解析，拿着Selenium和代理池硬怼的人罢了（之前招人的时候见过很多，甚至有很多2-3年经验还处于这个水平）。
昨天有小伙伴找我，新浪新闻的国内新闻页，其他部分都是静态网页可以抓到，但是在左下方的最新新闻部分，不是静态网页，也没有json数据，让我帮忙抓一下。大概看了下，是js加载的，而且数据在js函数中，很有意思，就分享出来给大家一起看看！
网络爬虫也叫网络蜘蛛，如果把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么蜘蛛就是在网上爬来爬去的蜘蛛，爬虫程序通过请求url地址，根据响应的内容进行解析采集数据， 比如：如果响应内容是html，分析dom结构，进行dom解析、或者正则匹配，如果响应内容是xml/json数据，就可以转数据对象，然后对数据进行解析。
不久前，因为课程需要，我使用react native搭建了人生第一个完整的app－－一个广外的教务查询系统。 祥见我的第一个react native项目 总体上,那个项目可以分成三个部分
在毕业设计中，用Java写下了第一个爬虫。2019年工作之后，从Python的requests原生爬虫库，学到分布式爬虫框架Scrapy，写了60个左右爬虫。然后写了十几篇有关于爬虫的文章。但大多都是围绕着程序设计、功能模块的角度写的，今天就从数据的角度出发，来看看爬虫程序是如何开发的。
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
这里只展示编写一个简单爬虫，对于爬虫的一些用处还不清楚，暂时只知道一些通用的用处：搜索引擎使用网络爬虫定向抓取网页资源、网络上面的某一类数据分析、下载很多小姐姐的图片（手动狗头）。
本系列文章主要针对Python语言【pyecharts】库生成折线图功能进行深入探究与二次开发而撰写的，专栏文章的作用是帮助大家在工作中【快速】、【高效】、【美观】、【大气】的展示各种适合【折线图】的数据，且只针对折线图，我相信折线图才是最美的图表，在折线图中你能找到真正的数学之美，当前只针对生成网页类型可以截图使用，也可以通过录制操作过程生成小视频的方式使用，后期我会想办法针对视频自动演示进行研究，可能前几十篇或甚至是上百篇文章都是对折线图的具体探究与深度学习，后面的文章我会写一些功能类的GUI工具，用于生成各类折线图，有望在2024年的年会PPT汇报上给予大家【唯美】的帮助。
隐私起见，本文不会提及任何具体的事例。如有提及，一定会强脱敏。或者说都是我编的，请当故事看。
在我们写文章(博客、公众号、自媒体)的时候，常常觉得自己的文章有些老土，这很大程度是因为配图没有选好。本文将和大家分享一个实用爬虫案例！
大家好，我是煌金，很久没有写技术文了，主要是没有代表性的网站，比较简单的网站写了也没有什么干货，所以索性不给大家制造信息噪音了。
web是一个开放的平台，这也奠定了web从90年代初诞生直至今日将近30年来蓬勃的发展。然而，正所谓成也萧何败也萧何，开放的特性、搜索引擎以及简单易学的html、css技术使得web成为了互联网领域里最为流行和成熟的信息传播媒介；但如今作为商业化软件，web这个平台上的内容信息的版权却毫无保证，因为相比软件客户端而言，你的网页中的内容可以被很低成本、很低的技术门槛实现出的一些抓取程序获取到，这也就是这一系列文章将要探讨的话题—— 网络爬虫 。
公众号爬取今日头条的那一期，不少小伙伴反应爬取下来的图片无法查看或者爬取不了，小詹也重新试了下，的确是的，写那篇推文的时候，头条还比较友好，没有添加反爬措施，大概是爬取的朋友太多，对其造成了极大的压力吧，添加了某些反爬技术，然而，上有政策，下有对策，粉丝群有小伙伴改写了程序并添加了反反爬策略进行了妹子的爬取~
1、真实世界的爬虫比例 大家应该听过一句话吧，大概意思是说，整个互联网上大概有50%以上的流量其实是爬虫。第一次听这句话的时候，我还不是很相信，我觉得这个说法实在是太夸张了。怎么可能爬虫比人还多呢？ 爬虫毕竟只是个辅助而已。 现在做了这么久的反爬虫，我依然觉得这句话太夸张了。50%？你在逗我？就这么少的量？ 举个例子，某公司，某个页面的接口，每分钟访问量是1.2万左右。这里面有多少是正常用户呢？ 50%？60%？还是？ 正确答案是：500以下。 也就是说，一个单独的页面，12000的访问量里，有500是正常
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