众所周知，爬虫比较难爬取的就是动态生成的网页，因为需要解析 JS, 其中比较典型的 例子就是淘宝，天猫，京东，QQ 空间等。所以在我爬取京东网站的时候，首先需要确 定的就是爬取策略。因为我想要爬取的是商品的信息以及相应的评论，并没有爬取特定 的商品的需求。所以在分析京东的网页的 url 的时候, 决定使用类似全站爬取的策略。 分析如图：
反爬方与爬虫方相互博弈，不断制造爬取难度，或一定程度上阻止了爬虫行为。爬虫方也在不断更新技术，来对抗种种反爬限制。
AuthCov是一款功能强大的开源Web应用程序授权爬行和扫描工具，AuthCov可以使用一个Chrome无头浏览器来爬取你的目标Web应用程序（以预定义的用户身份登录）。AuthCov可以在爬取过程中，拦截并记录所有的API请求。而在下一个阶段，它又会以另一个用户账号（“入侵者”身份）登录，并使用该身份尝试访问之前拦截和发现到的每一个API以及页面。最后，它会生成一份详细的分析报告，并将所有发现的资源列出。
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。
聚焦网络爬虫（focused crawler）也就是主题网络爬虫。聚焦爬虫技术增加了链接评价和内容评价模块，其爬行策略实现要点就是评价页面内容以及链接的重要性。
在爬取简单的页面则很轻松的可以抓取搞定，但是如今一个b***p项目(不透露)，需要抓取的网站有比较强悍的反爬虫技术，我们也提高作战技术，汇总并逐步实现反爬虫技术。
本次python实战，主要目标是利用 Python爬取京东商品评论数，如上图所示：爬取“Python之父”推荐的小蓝书，这些信息主要包括用户名、书名、评论等信息。
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
就像在饭店里，你点了土豆并且能吃到，是因为有人帮你在土豆、萝卜、西红柿等中找到土豆，也有人把土豆拿到你桌上。在网络上，这两个动作都是由一位叫做爬虫的同学帮你实现的。
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~
Python爬虫为什么受欢迎 如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得
简书遵循“简单书写”的原则，限制了我的一些想法，比如我想添加个背景音乐，又或者想添加个表情，或做个分类查询等，此外我有一个放杂物的网站空间，放着浪费了，所以就打算建设自己的空间。 当然不是因为那个“饱醉豚”事件，在它越演越烈之前，我就看到那篇争议的文章，顺便看了他几篇文章，我一笑置之，与一个哗众取宠、低智商低情商、毫无论据，甚至毫无文笔的生物有啥好计较的？只是没想到关注的几个人，鉴于简书及简书CEO的态度都纷纷清空简书，叹哉！不过也可以理解一下，一个签约作者写这样的文章居然还能得到简叔的支持：
本篇我们要进行的是12306火车车次信息的爬取分析。都说12306是目前反爬措施最强的网站，的确如此。博主于2017年专门研究过如何爬取并进行了购票分析，费了很大功夫终于成功地抢到了票，但是很不幸，没过多久12306就进行了大改版，写过的爬虫代码几乎成为了摆设。这里只是爬取车次信息，并不进行购票操作，后续可能会出专门的教程介绍这一块，本篇文章的重点不在于此。
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。
本文通过讲述作者如何利用Python爬虫技术，从当当网爬取了大量图书数据，并分析了不同分类下的图书信息。通过这次爬虫实践，作者对Python爬虫技术有了更深入的理解，并熟悉了数据抓取和清洗的过程。尽管在抓取过程中遇到了一些小麻烦，但最终还是成功地完成了任务，获得了10000多行数据，为后续的数据分析和挖掘提供了有价值的信息。
在之前的章节中，爬取的都是静态页面中的信息，随着越来越多的网站开始用JS在客户端浏览器动态渲染网站，导致很多需要的数据并不能在原始的HTML中获取，再加上Scrapy本身并不提供JS渲染解析的功能，那么如何通过Scrapy爬取动态网站的数据呢？这一章节我们将学习这些知识。 通常对这类网站数据的爬取采用如下两种方法： 通过分析网站，找到对应数据的接口，模拟接口去获取需要的数据（一般也推荐这种方式，毕竟这种方式的效率最高），但是很多网站的接口隐藏的很深，或者接口的加密非常复杂，导致无法获取到它们的数据接口，此
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。
实现爬虫技术的编程环境有很多种，Java、Python、C++等都可以用来爬虫。但很多人选择Python来写爬虫，为什么呢？因为Python确实很适合做爬虫，丰富的第三方库十分强大，简单几行代码便可实现你想要的功能。更重要的，Python也是数据挖掘和分析的好能手。那么，Python爬虫一般用什么框架比较好？
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。
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
在当今数字化时代，数据是金钱的源泉，对于许多项目和应用程序来说，获取并利用互联网上的数据是至关重要的。其中之一的需求场景是从网页中抓取图片链接，这在各种项目中都有广泛应用，特别是在动漫类图片收集项目中。
在做爬虫的时候，不免都有爬取这个数据是不是合法的这种担忧，程序中也有加代理、UA、控制爬取频率等手段来避免被网站识别。但是从一些数据平台开放的接口中爬取数据就不需要有这种考量。曾经做过这么个需求，爬取一个省份的POI。
Python每日一练(15)-爬取网页中动态加载的数据
2、安装Phantomjs：在官网下载解压后，并将pathtomjs.exe拖进安装python路径下的Scripts下即可。
作者 | 阿拉斯加 来源 | 杰哥的IT之旅 一、背景介绍 随着移动端的普及出现了很多的移动 APP，应用软件也随之流行起来。最近看到英雄联盟的手游上线了，感觉还行，PC 端英雄联盟可谓是爆火的游戏，不知道移动端的英雄联盟前途如何，那今天我们使用到多线程的方式爬取 LOL 官网英雄高清壁纸。 二、页面分析 目标网站： https://lol.qq.com/data/info-heros.shtml#Navi 官网界面如图所示，显而易见，一个小图表示一个英雄，我们的目的是爬取每一个英雄的所有皮肤图片，全部
互联网的数据爆炸式的增长，而利用 Python 爬虫我们可以获取大量有价值的数据：
在日常使用python爬取数据的时候会遇到一些动态页面，有些网页的HTML代码是由javascript动态生成的，直接爬取可能会出现无法加载的情况，需要用phantomJS和selenium模拟浏览器，之后再爬取。
利用python爬取网站数据非常便捷，效率非常高，但是常用的一般都是使用BeautifSoup、requests搭配组合抓取静态页面（即网页上显示的数据都可以在html源码中找到，而不是网站通过js或者ajax异步加载的），这种类型的网站数据爬取起来较简单。但是有些网站上的数据是通过执行js代码来更新的，这时传统的方法就不是那么适用了。这种情况下有如下几种方法：
爬取知乎、豆瓣等网站的优质话题内容；抓取房产网站买卖信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析；爬取招聘网站职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
我经常会遇到一些简单的需求，需要爬取某网站上的一些数据，但这些页面的结构非常的简单，并且数据量比较小，自己写代码固然可以实现，但杀鸡焉用牛刀？
Python爬虫为什么受欢迎 如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。 利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如： 知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。 淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。 安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。
值得注意的是，爬虫技术的使用也存在法律和道德上的问题，如果使用不当可能会造成不良后果，例如隐私泄露、版权侵权等问题。因此，在使用爬虫技术时应该遵守合法合规的原则，并注意数据保护和隐私保护。
Faraday是一个简单、灵活的高级爬虫框架，支持多种编程语言。它提供了一套丰富的API，允许开发者快速构建复杂的爬虫应用。Faraday的主要特点包括：
crapy爬取百度新闻，爬取Ajax动态生成的信息，抓取百度新闻首页的新闻rul地址
又到了一年一度的教师节，每次教师节大家都会烦恼不知道送什么礼物？尤其是对于理工男来说，更是一个让人头大的问题。我今天就和大家分享一个用Python爬取商品信息的项目，希望可以给大家选礼物时提供一个参考。
本文将演示如何使用Playwright爬取淘宝Python书籍的相关信息，包括书名、价格和销量等。我们将使用Playwright模拟登录和搜索，并提取所需信息。所有代码都使用JavaScript编写，并在Node.js环境中运行。
最开始答应@贰猹写友链朋友圈3.0前端方案时，我正好刚刚开始沉迷原神。啊呀，说起来当初帮@冰老师写友链朋友圈1.0方案的时候我正好被贰猹拉去沉迷MC,该说是因果循环吗？2333。
网络爬虫（英语：web crawler），也叫网络蜘蛛（spider），是一种用来自动浏览万维网的网络机器人。此外爬虫还可以验证超链接和 HTML 代码，用于网络抓取。
这是《数据爬取及可视化系列》的第四篇文章。 前3篇文章，可以查阅： 01基于位置的用户画像初探 02技能之谷歌Chrome爬虫 03 使用Echarts制作可视化图表 ---- 玩了一个月的elect
本文对瓜子网杭州二手车进行了爬取和简单分析，一方面是为了进一步熟练使用Python的Scrapy爬虫框架，另一方面是为了熟悉Tableau强大的数据可视化功能。
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
好项目，正好让大家练手Python，于是决定研究亚马逊上Top100的细分品类——女式内衣！！！的销售情况。
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