crawl

使用scrapy爬取整个网站的图片数据。并且使用 CrawlerProcess 启动。 1 # -*- coding: utf-8 -* 2 import scrapy 3 import requests 4 from bs4 import BeautifulSoup 5 6 from meinr.items import MeinrItem 7 8 9 class Meinr1Spider(scrapy.Spider): 10 name = ' meinr1 ' 11 # allowed_domains = ['www.baidu.com'] 12 # start_urls = ['http://m.tupianzj.com/meinv/xiezhen/'] 13 headers = { 14 ' User-Agent ' : ' Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36 ' , 15 } 16 def num(self,url,headers): #获取网页每个分类的页数和URL格式 17 html = requests.get(url=url,headers= headers) 18 if html

案例1 ：（增量式爬取）京东全部图书，自己可以扩展 爬取每一本电子书的评论 1.spider: # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from copy import deepcopy import json import urllib class JdSpider(scrapy.Spider): name = ' jd ' allowed_domains = [ ' jd.com ' , ' p.3.cn ' ] start_urls = [ ' https://book.jd.com/booksort.html ' ] def parse(self, response): dt_list = response.xpath( " //div[@class='mc']/dl/dt " ) # 大分类列表 for dt in dt_list: item = {} item[ " b_cate " ] = dt.xpath( " ./a/text() " ).extract_first() em_list = dt.xpath( " ./following-sibling::dd[1]/em " ) # 小分类列表 for em in em_list: item[ " s_href " ] = em.xpath( " ./a/@href " )

前言:不知不觉已经上班已经三个星期,在公司一直在忙公司的事情,所以博客好久没更了,今天刚好有时间把前端时间刚翻译完的sqlmap全部命令发出来 　　　在公司里面主要做渗透测试,所以像sqlmap,nmap这些工具用的很多,但是全部命令都是英文的,这对非英语母语的人是很不友好的,所以就萌生了能不能把这些常用的工具的命令全部翻译出来,不仅方便了自己,也能方便一切其他人,所以利用上周的空闲时间把sqlmap全部的翻译完了,同时由于sqlmap很多命令讲的不清不楚的,试着尽量将命令讲的更清楚点,同时也把大部分的插件的功能详细介绍了一下,我有打算出一系列的这类资料,所以在我的github上面建立了一个远程仓,现在已经将sqlmap的上传上去了,以后还会有nmap,hydra等等 　　　　GitHub地址:https://github.com/spacesec/normaltool Sqlmap全部命令中文详解 ___ __H__ ___ ___[)]_____ ___ ___ {1.2.3.25#dev} |_ -| . ["] | .'| . | |___|_ [,]_|_|_|__,| _| |_|V |_| http://sqlmap.org Usage: sqlmap.py [options] Options: -h, --help Show basic help message

1.mysql数据库 2.mongoDB数据库 3.redis数据库 1.创建项目 scrapy startproject myproject cd myproject 2.创建爬虫 scrapy genspider myspider www.baidu.com scrapy genspider -t crawl myspider www.baidu.com----创建有rules配置 3.运行爬虫 scrapy crawl myspider 4.错误检查 scrapy check ----检查爬虫的语法错误 5.列出爬虫 scrapy list --返回项目里spider名称 6.测试网页 scrapy fetch www.baidu.com scrapy fetch --nolog www.baidu.com ----不会生成日志 scrapy fetch --nolog --headers www.baidu.com --输出headers scrapy fetch --nolog --no-redirect---不会重定向 7.请求网页 把网页源代码保存成文件,在用浏览器打开(调试工具) scrapy view http://www.baidu.com 8.命令行交互模式shell scrapy shell http://www.baidu.com request--

需要学习的地方： 1.Scrapy框架流程梳理，各文件的用途等 2.在Scrapy框架中使用MongoDB数据库存储数据 3.提取下一页链接，回调自身函数再次获取数据 重点：从当前页获取下一页的链接，传给函数自身继续发起请求 next = response.css('.pager .next a::attr(href)').extract_first() # 获取下一页的相对链接 url = response.urljoin(next) # 生成完整的下一页链接 yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse) # 把下一页的链接回调给自身再次请求 站点:http://quotes.toscrape.com 该站点网页结构比较简单，需要的数据都在div标签中 操作步骤： 1.创建项目 # scrapy startproject quotetutorial 此时目录结构如下： 2.生成爬虫文件 # cd quotetutorial # scrapy genspider quotes quotes.toscrape.com # 若是有多个爬虫多次操作该命令即可 3.编辑items.py文件，获取需要输出的数据 import scrapy class QuoteItem(scrapy.Item): # define the fields

今天在MSDN解答问题时发现，很多企业终端用户对Search的要求是比较严格的，SharePoint虽然是企业数据管理和团队协作的最佳平台，但在庞大的数据平台中，即便有提供Search Service也不会精准的检索到用户所需要的文档，会根据Service关联的所有的Web App下模糊查询后呈现很多相近的查询结果，这对终端用户而言也是很困扰的问题。 在SharePoint 2010， IT Admin可以通过配置Search Scope的功能中的Include或者Exclude Rule来满足用户需求，操作简单易用，但在SharePoint 2013，Search Service做了优化，Result Resouces替代了Search Scopes功能，IT Admin可以在Search Service Application、Site Collection、Site三个level创建Result Resource功能，虽然提供了Granular way的方式来定义result sources，但加大了维护的复杂度。 本篇文章，以在SSA level为例，介绍下如何配置Result Source以及如何显示Search Result，具体步骤如下所示： Result Source 操作步骤： IT Admin访问SharePoint Center Admin->Search

我们都知道我们平常想下载一些漂亮的图片来装饰自己的桌面，可是找到了都是需要收费的网站，真的很恼火，所以今天小编，可能要带大家实现这么一个工具，可以用来爬取某个网站的好看的图片 兴不兴奋啊，是的超级兴奋，现在这里透漏一下，以后每天都会同时更新 《今日金融词汇》《每日一道 python 面试题》 ，敬请期待，谢谢关注， 欢迎点赞，关注，收藏三连击 ，只看，不关注，不是好汉，哈哈开玩笑 哈哈，行了我们进入主题吧 附上链接地址 https://image.so.com/ 创建项目前，我们需要来分析下网站数据，进入 首页，点击美女，我们可以知道跳转到这个页面，可以看出数据是通过 jsonp 的形式，进行 ajax 渲染的，而且每一次刷新页面这个函数都会随机变化，也就是说可能写出来的代码是具有时效性的 我们再随机点击一张图片进入看更加详细的页面， 就来到了这个页面，我们 f12 一下，可以看到数据是这样的，具有每张图片的详细信息，点击这个链接，进入 preview https://image.so.com/zjl?ch=beauty&direction=next&sn=0&pn=30&prevsn=-1 我们可以看到有图片的详细信息了，id，title，imgurl 然后我们再看看 header,里面需要哪些参数，从图上看，我们需要 ch, sn, pn 我们可以拼接出来这样一个链接

介绍：Scrapy是一个为了爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架，我们只需要实现少量的代码，就能够快速抓取。 Scrapy使用了Twisted异步网络框架，可以加快我们的下载速度。 0、说明： 　　保存数据的方法有4种(json、jsonl、csv、xml)，-o 输出指定格式的文件 　　scrapy crawl 爬虫名称 -o aa.json 　　在编写Spider时，如果返回的不是item对象，可以通过scrapy crawl 爬虫名称 -o aa.json 爬取数据输出到本地，保存为aa.json文件 1、使用步骤 　　1.1 新建项目：scrapy startproject xxx 　　1.2 生成爬虫：scrapy genspider aaa "http://www.aaa.com" 　　1.3 明确目标：编写items.py，明确要提取的数据 　　1.4 编写爬虫：spiders/xx.py，编写爬虫文件，处理请求和响应，以及提取数据（yield item） 　　1.5 存储内容：pipelines.py，编写管道文件，处理spider返回的item数据 　　1.6 设置配置：settings.py， 启动管道组件，以及其他相关配置 　　1.7 执行爬虫：scrapy aaa 爬虫名称 2、安装： 　　pip3 install scrapy 3、命令 　

作者的话 对Python爬虫如何实现大批量爬取感兴趣的读者可以看下scrapy爬虫框架，并且使用本文的scrapy-redis将你的爬虫升级为分布式爬虫。 前言 阅读本文章，您需要： 了解scrapy爬虫框架，知道scrapy的基本使用，最好已经有了可以单机运行的scrapy爬虫。 了解scrapy-redis可以用来干嘛。 已经尝试了一些反反爬措施后仍然觉得爬取效率太低。 已经看了无数scrapy-redis文章,却和我一样不得要领。（自己太笨） 已经看了无数scrapy-redis文章，被辣鸡文章坑的生活不能自理，到现在还没配置好。（可能还是自己太笨） 提示：本文为快速上手文章，有些操作的具体步骤不详细讲，自行百度通用解法，省略的部分我认为你可以自行解决，如果遇到问题，请留言提问 使用scrapy-redis将scrapy改造为分布式 安装需要的python库和数据库 安装scrapy-redis：pip install scrapy-redis 安装redis：可以仅在master（主）端安装 安装其他数据库（可选）：mysql，mangoDB，用来保存大量数据，当然也可以选择不安装。用其他方法处理数据。 提示：请注意版本问题，不要过低。 配置redis master（主）上的redis安装后，需要做以下几件事： 配置redis.conf设置从外网访问：#bind 127.0

本文环境为 Win10 64bit+VS Code+Python3.6，步骤简单罗列下，此方法可以不用单独建一个Py入口来调用命令行 安装Python，从官网下载，过程略，这里主要注意将python目录加入 环境变量 Path中 "D:\Python36\" "D:\Python36\Scripts" 安装Vs code,过程略， 在vscode扩展中安装Python插件 建立你的Scrapy爬虫项目或者拷贝过来 用VSC打开，如果应用了 chromedriver/ phantomjs 一定要拷贝.exe到Python36目录或单独加环境变量 将根目录添加到工作区 开始准备调试，在debug这里选择添加配置，选择 python中的scrapy VSC会自动带入默认的配置如图 这里注意 args就是你的参数： crawl 关键字爬取保留， specs是爬虫名字 换成你自己的，后面两个参数可根据scrapy实际情况增减 此时按F5调试， 如果报“ Unknown command: crawl ”错误，则需要在launch.json的scrapy中增加 "cwd"参数， 设置路径为爬虫项目名目录，一般都在scrapy下的一级 此时再按F5 即可调试到你在spider里的断点了。 Unhandled error in Deferred 如果调试代码出现以上错误，并且没有详细错误信息