scrapy

/1 前言/ 前几天小编发布了 手把手教你使用Python爬取西次代理数据（上篇） , 木有赶上车的小伙伴，可以戳进去看看。今天小编带大家进行网页结构的分析以及网页数据的提取，具体步骤如下。 /2 首页分析及提取/ 首先进入网站主页，如下图所示。 简单分析下页面，其中后面的 1 是页码的意思，分析后发现每一页有100 多条数据，然后网站底部总共有 2700+页 的链接，所以总共ip 代理加起来超过 27 万条数据，但是后面的数据大部分都是很多年前的数据了，比如 2012 年，大概就前 5000 多条是最近一个月的，所以决定爬取前面100 页。通 过网站 url 分析，可以知道这 100 页的 url 为: 规律显而易见，在程序中，我们使用一个 for 循环即可完整这个操作： 其中 scrapy 函数是爬取的主要逻辑，对应的代码为： 通过这个方式，我们可以得到每一页的数据。 /3 网页元素分析及提取/ 接下来就是对页面内的元素进行分析，提取其中的代理信息。 如上图，我们目的是进行代理地域分布分析，同时，在爬取过程中需要使用爬取的数据进行代 理更新，所以需要以下几个字段的信息： Ip 地址、端口、服务器位置、类型 为此，先构建一个类，用于保存这些信息： 这样，每爬取一条信息，只要实例化一个 ProxyBean 类即可，非常方便。 接下来就是提取元素过程了，在这个过程我使用了正则表达式和

前天给大家分享了如何利用Python网络爬虫爬取微信朋友圈数据的上篇（理论篇），今天给大家分享一下代码实现（实战篇），接着上篇往下继续深入。 一、代码实现 1、修改Scrapy项目中的items.py文件。我们需要获取的数据是朋友圈和发布日期，因此在这里定义好日期和动态两个属性，如下图所示。 2、修改实现爬虫逻辑的主文件moment.py，首先要导入模块，尤其是要主要将items.py中的WeixinMomentItem类导入进来，这点要特别小心别被遗漏了。之后修改start_requests方法，具体的代码实现如下图。 3、修改parse方法，对导航数据包进行解析，代码实现稍微复杂一些，如下图所示。 l需要注意的是从网页中获取的response是bytes类型，需要显示的转为str类型才可以进行解析，否则会报错。 l在POST请求的限定下，需要构造参数，需要特别注意的是参数中的年、月和索引都需要是字符串类型的，否则服务器会返回400状态码，表示请求参数错误，导致程序运行的时候报错。 l在请求参数还需要加入请求头，尤其是Referer（反盗链）务必要加上，否则在重定向的时候找不到网页入口，导致报错。 l上述的代码构造方式并不是唯一的写法，也可以是其他的。 4、定义parse_moment函数，来抽取朋友圈数据，返回的数据以JSON加载的，用JSON去提取数据

今天小编给大家分享一下如何利用Python网络爬虫抓取微信朋友圈的动态信息，实际上如果单独的去爬取朋友圈的话，难度会非常大，因为微信没有提供向网易云音乐这样的API接口，所以很容易找不到门。不过不要慌，小编在网上找到了第三方工具，它可以将朋友圈进行导出，之后便可以像我们正常爬虫网页一样进行抓取信息了。 【出书啦】就提供了这样一种服务，支持朋友圈导出，并排版生成微信书。本文的主要参考资料来源于这篇博文： https://www. cnblogs.com/sheng-jie/p /7776495.html ，感谢大佬提供的接口和思路。具体的教程如下。 一、获取朋友圈数据入口 1、关注公众号【出书啦】 2、之后在主页中点击【创作书籍】-->【微信书】。 3、点击【开始制作】-->【添加随机分配的出书啦小编为好友即可】，长按二维码之后便可以进行添加好友了。 4、之后耐心等待微信书制作，待完成之后，会收到小编发送的消息提醒，如下图所示。 至此，我们已经将微信朋友圈的数据入口搞定了，并且获取了外链。 确保朋友圈设置为【全部开放】，默认就是全部开放，如果不知道怎么设置的话，请自行百度吧。 5、点击该外链，之后进入网页，需要使用微信扫码授权登录。 6、扫码授权之后，就可以进入到微信书网页版了，如下图所示。 7、接下来我们就可以正常的写爬虫程序进行抓取信息了。在这里，小编采用的是Scrapy爬虫框架

windows 64 ,python3.8 安装BeautifulSoup4 pip install BeautifulSoup4 安装Scrapy 先安装Twisted https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#Twisted 我是64系统，下载了typed_ast‑1.4.1‑cp38‑cp38‑win_amd64.whl，安装的时候报错了，又下载了typed_ast‑1.4.1‑cp38‑cp38‑win32.whl，安装成功了！！下图是两次安装的结果 安装的两天命令行，安装成功，可以开心爬虫去 pip install Twisted-20.3.0-cp38-cp38-win32.whl pip install Scrapy  来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/wuxueshi/blog/4255914

通常防止爬虫被反主要有以下几个策略： 1.动态设置User-Agent（随机切换User-Agent，模拟不同用户的浏览器信息） 2.使用IP地址池：VPN和代理IP，现在大部分网站都是根据IP来ban的。 3.禁用Cookies（也就是不启用cookies middleware，不向Server发送cookies，有些网站通过cookie的使用发现爬虫行为） 4.可以通过COOKIES_ENABLED 控制 CookiesMiddleware 开启或关闭 5.设置延迟下载（防止访问过于频繁，设置为 2秒 或更高）要明白爬虫重要的是拿到数据。 6.Google Cache 和 Baidu Cache：如果可能的话，使用谷歌/百度等搜索引擎服务器页面缓存获取页面数据。 7.使用 Crawlera（专用于爬虫的代理组件），正确配置和设置下载中间件后，项目所有的request都是通过crawlera发出。 反爬第一招，动态设置User-Agent: 怎么动态设置？其实就是事先准备一堆User-Agent.每次发送请求时就从中间随机选取一个。有些网站反爬检查user-agent的话就可以骗过去了。 采用 random随机模块的choice方法随机选择User-Agent，这样每次请求都会从中选择，请求很频繁的话就多找几个user-agent。 def load_page(url, form

企查查网站中汇聚了有关注册企业的详细信息，为了更好的查询企业相关信息，本人对网站中安徽省境内的企业进行了爬取，其中遇到的问题和使用的技术如下： 1、遇到的问题： 　　1>企查查PC版数据只显示前500页，为了尽可能最大化爬取网站数据，本次爬取按照市级分别爬取，共计爬取安徽省境内16个市区共计80000条企业信息； 　　2>在爬取网站数据时，若爬取速度过快，会出现手动验证功能，为了解决手动验证，同时为了避免封号，直接采用随机更换IP代理，IP代理可以在《89免费代理》网站获取免费代理账号，网址为： http://www.89ip.cn/ ，可以一次性获取30个代理IP，如果不够用， 　　　　可以多次提取，然后构建代理池，本人试了，该网站的免费代理比西次代理和快代理网站的免费代理要好很多，如下图： 　　　　 2、使用的技术： 　　1>请求模块：requests请求，为了避免反爬，采用随机代理，同时使用fake_useragent随机产生user-agent； 　　2>解析库：使用xpath和正则表达式 　　3>提速优化：采用多线程，同时对爬取的数据进行一次性保存，避免磁盘频繁IO； 3、核心代码如下： 　　 import requests from lxml import etree from queue import Queue from threading import

本文概要 展示了一个使用Scrapy爬取网页信息的例子——爬取天天基金网的货币基金 爬取的信息在JS渲染的动态页面中，使用headless浏览器和Splash配合Scrapy解决问题 提供了docker镜像和Dockerfile，详述过程Dockerfile每一行的设置和其中的坑 仔细阅读可以了解Scrapy的基本用法，配合headless浏览器爬取一切疑难页面，在2.0.1版本下很长一段时间不用去和环境死磕了，直接取用docker镜像吧。 代码 qqhard/hj_spider ​ github.com 任务 由天天基金网的 货基列表页 进入详情页 爬取详情页中一系列信息 Scrapy一般流程 Scrapy目前的版本是2.0.1，其官方文档在 https:// scrapy.org/ 需要python3.5及以上的环境，在linux下需要Ubuntu 14.04及以上。 使用pip和conda很容易安装， pip install Scrapy 即可。 Scrapy提供了脚手架， scrapy startproject tutorial 创建项目，获得如下的目录： tutorial / scrapy . cfg # deploy configuration file tutorial / # project's Python module, you'll import your