以前我们说到爬取网页数据，你可能会第一时间想到scrapy，嗯，那个强大的python爬虫库，然而，有些时候，我们其实要爬取数据并非一定要使用这么强大【笨重】的库来实现，而且，某些时候，可能使用scrapy来爬取我们想到的数据，还比较困难。
目标：根据github关键词搜索，爬取所有检索结果。具体包括名称、链接、stars、Updated、About信息。
在上一节我们实现了Scrapy对接Selenium抓取淘宝商品的过程，这是一种抓取JavaScript动态渲染页面的方式。除了Selenium，Splash也可以实现同样的功能。本节我们来了解Scrapy对接Splash来进行页面抓取的方式。 一、准备工作 请确保Splash已经正确安装并正常运行，同时安装好Scrapy-Splash库。 二、新建项目 首先新建一个项目，名为scrapysplashtest，命令如下所示： scrapy startproject scrapysplashtest 新
本文介绍了一种基于Scrapy的爬虫框架，该框架基于Scrapy和Selenium，支持跨浏览器的爬取。包括整体架构、Spider的编写、Item定义、Pipeline的配置和Splash的使用。在爬虫的过程中，通过Splash请求数据，实现异步加载，从而提高爬取效率。
想像一下，首先我们需要解析一个网站的首页， 解析出其所有的资源链接（ajax方式或绑定dom事件实现跳转忽略），请求该页面所有的资源链接， 再在资源链接下递归地查找子页的资源链接，最后在我们需要的资源详情页结构化数据并持久化在文件中。这里只是简单的介绍一下全站抓取的大致思路，事实上，其细节的实现，流程的控制是很复杂的。
本篇内容将使用scrapy框架爬取淘车网所有二手车信息。 我拿下了17W+数据，放入mongodb中。 源码+数据链接：https://github.com/lixi5338619/taochewang_scrapy 下面开始讲解下如何爬取我们想要的数据：
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。
机器学习的流程大概分为六个步骤：获取数据，检查数据合理，数据清洗，建模，评估模型，部署。
搭建scrapy的开发环境，本文介绍scrapy的常用命令以及工程目录结构分析，本文中也会详细的讲解xpath和css选择器的使用。然后通过scrapy提供的spider完成所有文章的爬取。然后详细讲解item以及item loader方式完成具体字段的提取后使用scrapy提供的pipeline分别将数据保存到json文件以及mysql数据库中.
Scrapy实战：爬取一个百度权重为7的化妆品站点 网站为OnlyLady：http://hzp.onlylady.com/brand.html 创建 创建项目 $ scrapy startproject onlylady 创建爬虫 $ cd onlylady $ scrapy genspider ol hzp.onlylady.com 结构如下： ├── onlylady │ ├── __init__.py │ ├── items.py │ ├── middlewares.py │ ├──
网站为OnlyLady：http://hzp.onlylady.com/brand.html 创建 创建项目 $ scrapy startproject onlylady 创建爬虫 $ cd onlylady $ scrapy genspider ol hzp.onlylady.com 结构如下： ├── onlylady │ ├── __init__.py │ ├── items.py │ ├── middlewares.py │ ├── pipelines.py │ ├── sett
简介 Scrapy是一个高级的Python爬虫框架，它不仅包含了爬虫的特性，还可以方便的将爬虫数据保存到csv、json等文件中。 首先我们安装Scrapy。 其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。 Scrapy 使用了 Twisted异
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
在之前介绍过很多爬虫库的使用，其中大多数也是 Python 相关的，当然这些库很多都是给开发者来用的。但这对一个对爬虫没有什么开发经验的小白来说，还是有一定的上手难度的。现在市面上其实也出现了非常多的爬虫服务，如果你仅仅是想爬取一些简单的数据的话，或者懒得写代码的话，其实利用这些工具还是可以非常方便地完成爬取的，那么本文就来总结一下一些比较实用的爬取服务和工具，希望在一定程度上能够帮助你摆脱数据爬取的困扰。
最好的挣钱方式是钱生钱，怎样钱生钱呢，钱生钱可以通过投资，例如买股票、基金等方式，有人可能说买股票基金发财，我没这样的命和运气。买股票基金靠的不只有命运和运气，更多靠的是长期的经验和对股票基金数据的分析，今天我们使用scrapy框架来js逆向爬取某证信数据平台的国内指数成分股行情数据。
在通过scrapy框架进行某些网站数据爬取的时候，往往会碰到页面动态数据加载的情况发生，如果直接使用scrapy对其url发请求，是绝对获取不到那部分动态加载出来的数据值。但是通过观察我们会发现，通过浏览器进行url请求发送则会加载出对应的动态加载出的数据。那么如果我们想要在scrapy也获取动态加载出的数据，则必须使用selenium创建浏览器对象，然后通过该浏览器对象进行请求发送，获取动态加载的数据值
scrapy爬虫与传统爬虫一样，都是通过访问服务器端的网页，获取网页内容，最终都是通过对于网页内容的分析来获取数据，这样的弊端就在于他更适用于静态网页的爬取，而面对js渲染的动态网页就有点力不从心了，因为通过js渲染出来的动态网页的内容与网页文件内容是不一样的。
基础环境沿用之前的环境，只是增加了MongoDB（非关系型数据库）和PyMongo（Python 的 MongoDB 连接库），默认我认为大家都已经安装好并启动 了MongoDB 服务。
今天我们来爬取专供初学者练习爬虫的网站 http://books.toscrape.com/ 这是一个图书网站，默认有50页，每页会展示20本书，我们要一次性把所有图书的标题和价格全部抓取下来。
2.打开spidler目录下的Duba.py文件，代码如下（这个是根据豆瓣一部分页面获取的热门话题内容，有6条数据）：
首先scrapy startproject douban 建立项目，其次切换到spiders目录下，scrapy genspider douban_movie 建立爬虫。
Splash是一个javascript渲染服务。它是一个带有HTTP API的轻量级Web浏览器，使用Twisted和QT5在Python 3中实现。QT反应器用于使服务完全异步，允许通过QT主循环利用webkit并发。 一些Splash功能：
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。
前面讲解了Scrapy中各个模块基本使用方法以及代理池、Cookies池。接下来我们以一个反爬比较强的网站新浪微博为例，来实现一下Scrapy的大规模爬取。 一、本节目标 本次爬取的目标是新浪微博用户的公开基本信息，如用户昵称、头像、用户的关注、粉丝列表以及发布的微博等，这些信息抓取之后保存至MongoDB。 二、准备工作 请确保前文所讲的代理池、Cookies池已经实现并可以正常运行，安装Scrapy、PyMongo库。 三、爬取思路 首先我们要实现用户的大规模爬取。这里采用的爬取方式是，以微博的几
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。
專 欄 ❈ 蜗牛仔，Python中文社区专栏作者，怒学Python爬虫，争当爬虫工程师， github地址： https://github.com/xiaobeibei26 ❈ 今天用递归写了个抓取
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
以我多年从事爬虫行业的经验来说，其实python和php两种语言都可以用于编写大型爬虫项目，但是因为Python语言简洁方便，第三方库相比有很多，数据处理能力也很强，所以受到大多数程序员的追捧。
如果想要详细的查看Scrapy的相关内容可以自行查看官方文档。 文档地址如下：https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/overview.html#walk-through-of-an-example-spider
正所谓条条道路通罗马，上次我们使用了Selenium自动化工具来爬取网易云的音乐评论，Selenium自动化工具可以驱动浏览器执行特定的动作，获得浏览器当前呈现的页面的源代码，做到可见即可爬，但需要等网页完全加载完，也就是JavaScript完全渲染出来才可以获取到当前的网页源代码，这样的爬取效率太低了、爬取速度太慢了。
观察发现splash依赖环境略微复杂，所以我们可以直接使用splash的docker镜像
上篇文章介绍 Scrapy 框架爬取网站的基本用法。但是爬虫程序比较粗糙，很多细节还需打磨。本文主要是讲解 Scrapy 一些小技巧，能让爬虫程序更加完善。
Scrapy抓取页面的方式和requests库类似，都是直接模拟HTTP请求，而Scrapy也不能抓取JavaScript动态渲染的页面。在前文中抓取JavaScript渲染的页面有两种方式。一种是分析Ajax请求，找到其对应的接口抓取，Scrapy同样可以用此种方式抓取。另一种是直接用Selenium或Splash模拟浏览器进行抓取，我们不需要关心页面后台发生的请求，也不需要分析渲染过程，只需要关心页面最终结果即可，可见即可爬。那么，如果Scrapy可以对接Selenium，那Scrapy就可以处理任何
近期有机会听了听天善智能的课程《自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程》慢慢的有一些心得，以后有机会慢慢给大家分享出来。
本文案例代码地址 https://github.com/yangtao9502/ytaoCrawl
http://blog.csdn.net/qqxx6661/article/details/56017386
Scrapy抓取页面的方式和Requests库类似，都是直接模拟HTTP请求，因此如果遇到JavaScript渲染的页面Scrapy同样是无法抓取的，而在前文中我们抓取JavaScript渲染的页面有
代码放在Github上了。https://github.com/lpe234/meizi_spider
开发爬虫的时候，因为网页中有数据动态加载（可参考之前文章）的部分，很多数据是后面渲染上的。爬虫程序只能爬取渲染前的数据，所以很多我们在网站上看到的数据，爬虫并不能直接获取。
自动化新闻生成是一种利用自然语言处理和机器学习技术，从结构化数据中提取信息并生成新闻文章的方法。它可以实现大规模、高效、多样的新闻内容生产。然而，要实现自动化新闻生成，首先需要获取可靠的数据源。这就需要使用爬虫技术，从互联网上抓取相关的新闻信息。本文将介绍如何使用Scrapy库，一个强大的Python爬虫框架，结合代理IP技术，从新浪新闻网站获取数据，并提供完整的代码示例和相关配置。
Python爬虫是利用Python语言进行网络数据抓取的工具，它通过模拟浏览器访问网页并提取所需信息。
Twisted是用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架，scrapy正是依赖于twisted，
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。
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通过Scrapy，我们可以轻松地完成一个站点爬虫的编写。但如果抓取的站点量非常大，比如爬取各大媒体的新闻信息，多个Spider则可能包含很多重复代码。 如果我们将各个站点的Spider的公共部分保留下来，不同的部分提取出来作为单独的配置，如爬取规则、页面解析方式等抽离出来做成一个配置文件，那么我们在新增一个爬虫的时候，只需要实现这些网站的爬取规则和提取规则即可。 本节我们就来探究一下Scrapy通用爬虫的实现方法。 一、CrawlSpider 在实现通用爬虫之前，我们需要先了解一下CrawlSpider
今天本来没有打算抓取这个网站的，无意中看到某个微信群有人问了一嘴这个网站，想看一下有什么特别复杂的地方，一顿操作下来，发现这个网站除了卡慢，经常自己宕机以外，好像还真没有什么特殊的....
有时scrapy默认的start_requests无法满足我们的需求，例如分页爬取，那就要对它进行重写，添加更多操作。
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