网页抓取

1 引言 在编写网络爬虫时，第一步（也是极为关键一步）就是对网络的请求（request）和回复（response）进行分析，寻找其中的规律，然后才能通过网络爬虫进行模拟。浏览器大多也自带有调试工具可以进行抓包分析，但是浏览器自带的工具比较轻量，复杂的抓包并不支持。且有时候需要编写手机APP爬虫，这时候就必须需要用到其他的专业抓包工具，例如本篇介绍的Fiddler。 2 Fiddler简介 Fiddler是位于客户端和服务器端的HTTP代理，也是目前最常用的http抓包工具之一,它能够记录客户端和服务器之间的所有 HTTP请求，可以针对特定的HTTP请求，分析请求数据、设置断点、调试web应用、修改请求的数据，甚至可以修改服务器返回的数据，功能非常强大，是web调试的利器。 当然，除了Fiddler之外，抓包工具还有Firebug、Wireshark、Httpwatch等，为什么我们要选择fiddler呢？原因如下： （1）Firebug虽然可以抓包，但是对于分析http请求的详细信息，不够强大。模拟http请求的功能也不够，且firebug常常是需要“无刷新修改”，如果刷新了页面，所有的修改都不会保存。 （2）Wireshark是通用的抓包工具，但是比较庞大，对于只需要抓取http请求的应用来说，似乎有些大材小用，总有一点杀鸡用牛刀的感觉。 （3

系列教程： 互联网金融爬虫怎么写－第一课 p2p网贷爬虫（XPath入门） 正则表达式 ，又称 正规表示法 、 常规表示法 （英语：Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE） 正则表达式几乎出现在每一个编程语言中，有着极其广泛的应用，比如做网页的时候，判断用户输入的是否是邮箱这样的正则。正则表达式本身写法基本在各个语言中 都是一致的，不过调用方法可能略有不同，在我们教的爬虫中，正则表达式主要应用在界定列表url和内容url的格式上，就是什么url是列表url，什么 url是内容url，什么url直接丢弃掉。这样做主要是为了提高整个爬虫的爬取效率，防止爬虫在无关的url花费太长的时间，当然如果希望全网爬的话， 也可以不做设定。 对于手里有点闲钱的人来说，可能最常见的投资品就是股票了，虽然中国股票市场那叫一个变幻诡谲，妖兽频出。但依旧相对其他流通性差，投资门槛高的投资产品来 说，有着国家信用背书的股市依然是不二的投资选择。股票的数据很多地方都有，我们今天就通过雪球的行情中心，爬一下当天各个上市公司的股票价格吧。 打开雪球行情中心： 哇，突然觉得这是我们教程最高大上的一次。首先，这个页面就可以作为一个不错的入口Url，因为有着挺多的连接，不过从效率来讲，虽然爬虫本身可以帮我们去做很多事情，但是最好还是直接找到列表url会更快一些。我们继续往里找

1.合理的title,keywrods,title值强调重点即可，不同页面title要有所不同，keywords举例出重要的关键词即可 2.语义化的HTML代码，让搜索引擎更容易理解网页 3.重要的HTML代码放在最前面，搜索引擎抓取HTML顺序是从上到下 4.重要的内容不要使用js输出，爬虫不会执行js获取的内容 5.提高网站速度 来源： https://blog.csdn.net/lin_lin_zhao/article/details/99694631

爬虫系统的诞生和作用 爬虫系统的诞生和作用 一、爬虫系统的诞生 通用搜索引擎的处理对象是互联网网页，目前互联网网页的数量已达百亿，所以搜索引擎首先面临的问题是：如何能够设计出高效的下载系统，以将如此海量的网页数据传送到本地，在本地形成互联网网页的镜像备份。 网络爬虫能够起到这样的作用，完成此项艰巨的任务，它是搜索引擎系统中很关键也很基础的构件。 本文主要介绍与网络爬虫相关的技术，尽管爬虫经过几十年的发展，从整体框架上来看已经相对成熟，但随着互联网的不断发展，也面临着一些新的挑战。 二、通用爬虫技术框架 爬虫系统首先从互联网页面中精心选择一部分网页，以这些网页的链接地址作为种子URL，将这些种子放入待抓取URL队列中，爬虫从待抓取URL队列依次读取，并将URL通过DNS解析，把链接地址转换为网站服务器对应的IP地址。 然后将其和网页相对路径名称交给网页下载器，网页下载器负责页面的下载。 对于下载到本地的网页，一方面将其存储到页面库中，等待建立索引等后续处理；另一方面将下载网页的URL放入已抓取队列中，这个队列记录了爬虫系统已经下载过的网页URL，以避免系统的重复抓取。 对于刚下载的网页，从中抽取出包含的所有链接信息，并在已下载的URL队列中进行检查，如果发现链接还没有被抓取过，则放到待抓取URL队列的末尾。在之后的抓取调度中会下载这个URL对应的网页。 如此这般，形成循环

# -*- coding: UTF-8 -*- import requests from bs4 import BeautifulSoup import xlwt import time #获取第一页的内容 def get_one_page(url): headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.140 Safari/537.36' } response = requests.get(url,headers=headers) if response.status_code == 200: return response.text return None #解析第一页内容，数据结构化 def parse_one_page(html): soup = BeautifulSoup(html,'lxml') i = 0 for item in soup.select('tr')[2:-1]: yield{ 'time':item.select('td')[i].text, 'issue':item.select('td')[i+1].text, 'digits':item.select(

首先要开启qq邮箱SMTP服务 链接 http://jingyan.baidu.com/article/0f5fb099dffe7c6d8334ea31.html 代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Threading; using System.Net.Mail; using System.Net; using System.IO; using System.Text.RegularExpressions; namespace WindowsFormsApplication1 { public partial class Form1 : Form { public Form1() { InitializeComponent(); } private void send(string sender, string pwd, string receiver, string title, string content) {

CUHK上学期有门课叫做Semantic Web，课程project是要搜集整个系里面的教授信息，输入到一个系统里，能够完成诸如“如果选了A教授的课，因时间冲突，B教授的哪些课不能选”、“和A教授实验室相邻的实验室都是哪些教授的”这一类的查询。这就是所谓的“语义网”了啊。。。然而最坑爹的是，所有这些信息，老师并没有给一个文档或者数据库，全要靠自己去系主页上搜集。唯一的想法是写个爬虫，令人悲哀的是，所有做这个project的同学，都是纯人肉手工完成，看得我只想扶墙。。。 从网页中抓取特定信息，我觉得这是一个普遍性的问题，以后经常会遇到。幸亏那个project只是需要我们系的所有教授的信息，大家人工也就算了。如果需要抓取的信息是海量的，举个栗子，把淘宝上所有的商品目录抓下来，那岂不是要吐血而亡？我决定好好把爬虫研究一下。 之前波波写过一个java程序，利用 HTML Parser 去解析团购网站meituan.com然后把每天的团购信息存到数据库里。稍微改改再爬爬拉手糯米，做个前端，一个团购导航站就问世了。我把程序跑了一下，全自动搜集，不算太复杂。 但是，我觉得java太啰嗦，不够简洁。Python这个脚本语言开发起来速度很快，一个活生生的例子是因有关政策verycd开始自我阉割，有网友为了抢救资源，把整个verycd站爬了下来，镜像为 SimpleCD.org 。看了一下爬虫 源代码

/*--> */ /*--> */ 一、引入 　　这段时间一直在学习Python的东西，以前就听说Python爬虫多厉害，正好现在学到这里，跟着小甲鱼的Python视频写了一个爬虫程序，能实现简单的网页图片下载。 二、代码 __author__ = "JentZhang" import urllib.request import os import random import re def url_open(url): ''' 打开网页 :param url: :return: ''' req = urllib.request.Request(url) req.add_header('User-Agent', 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.75 Safari/537.36') # 应用代理 ''' proxyies = ["111.155.116.237:8123","101.236.23.202:8866","122.114.31.177:808"] proxy = random.choice(proxyies) proxy_support = urllib.request.ProxyHandler({"http":

现在网上有很多python2写的爬虫抓取网页图片的实例，但不适用新手（新手都使用python3环境，不兼容python2），所以我用Python3的语法写了一个简单抓取网页图片的实例，希望能够帮助到大家，并希望大家批评指正。 1 import urllib.request 2 import re 3 import os 4 import urllib 5 #根据给定的网址来获取网页详细信息，得到的html就是网页的源代码 6 def getHtml(url): 7 page = urllib.request.urlopen(url) 8 html = page.read() 9 return html.decode('UTF-8') 10 11 def getImg(html): 12 reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext' 13 imgre = re.compile(reg) 14 imglist = imgre.findall(html)#表示在整个网页中过滤出所有图片的地址，放在imglist中 15 x = 0 16 path = 'D:\\test' 17 # 将图片保存到D:\\test文件夹中，如果没有test文件夹则创建 18 if not os.path.isdir(path): 19 os.makedirs(path) 20

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者： 王平 源自：猿人学Python PS：如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 前一两年抓过某工商信息网站，几三周时间大约抓了过千万多万张页面。那时由于公司没啥经费，报销又拖得很久，不想花钱在很多机器和带宽上，所以当时花了较多精力研究如何让一台爬虫机器达到抓取极限。 本篇偏爬虫技术细节，先周知。 Python爬虫这两年貌似成为了一项必备技能，无论是搞技术的，做产品的，数据分析的，金融的，初创公司做冷启动的，都想去抓点数据回来玩玩。这里面绝大多数一共都只抓几万或几十万条数据，这个数量级其实大可不必写爬虫，使用 chrome 插件 web scraper 或者让 selenium 驱动 chrome 就好了，会为你节省很多分析网页结构或研究如何登陆的时间。 本篇只关注如何让爬虫的抓取性能最大化上，没有使用scrapy等爬虫框架，就是多线程+Python requests库搞定。 对一个网站定向抓取几十万张页面一般只用解决访问频率限制问题就好了。对机器内存，硬盘空间，URL去重，网络性能