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Java 网络爬虫，就是这么的简单_java爬虫，2024年最新看完直接怼产品经理
System
2024-08-07
所有,爬虫



import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
 
public class SimpleCrawlerExample {
    public static void main(String[] args) {
        String url = "https://www.example.com"; // 替换为你想爬取的网站
        try {
            Document doc = Jsoup.connect(url).get();
            String title = doc.title();
            String bodyText = doc.body().text();
 
            System.out.println("网页标题：" + title);
            System.out.println("网页内容：\n" + bodyText);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这段代码使用了jsoup库来简单实现一个网络爬虫的例子。它连接到指定的URL，获取页面的标题和文本内容，并打印出来。这个例子只是展示了如何使用jsoup库进行基本的网页爬取，并没有处理更复杂的逻辑，如处理JavaScript渲染的页面、多页面爬取、处理重复爬取、网络请求限制等。

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Python的Scrapy框架：爬虫利器详解
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2024-08-07
所有,爬虫

Scrapy是一个用Python编写的开源爬虫框架，用于抓取网站并提取结构化数据。以下是一个简单的Scrapy项目的创建和运行流程：

  1. 安装Scrapy：



pip install scrapy
  1. 创建一个新的Scrapy项目：



scrapy startproject myspider
  1. 进入项目目录：



cd myspider
  1. 创建一个新的爬虫：



scrapy genspider example example.com
  1. 编辑爬虫文件（例如spiders/example.py），提取所需数据：



import scrapy
 
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://example.com/']
 
    def parse(self, response):
        # 提取数据逻辑
        pass
  1. 运行爬虫：



scrapy crawl example

这个流程展示了如何创建一个简单的Scrapy爬虫，设置起始URL，定义允许爬取的域名，并在parse方法中编写提取逻辑。当你运行爬虫时，Scrapy会根据你的指令去抓取页面和提取数据。

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爬取快看漫画#python-爬虫
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2024-08-07
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要爬取快看漫画信息，你可以使用Python的requests和BeautifulSoup库。以下是一个简单的例子，展示了如何抓取一个漫画的标题和描述。

首先，确保安装了所需的库：




pip install requests beautifulsoup4

然后，使用以下代码：




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 快看漫画的一部作品URL
url = 'https://www.kankan.com/kan/1000000001.html'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
 
# 解析响应内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
# 获取漫画标题
title = soup.find('h1', class_='title').text.strip()
 
# 获取漫画描述
description = soup.find('div', class_='detail').text.strip()
 
print(f"漫画标题: {title}")
print(f"漫画描述: {description}")

请注意，实际的网站可能会有反爬虫策略，比如需要处理JavaScript渲染的内容，或者需要添加headers来模拟用户行为。如果网站有防爬机制，你可能需要添加额外的步骤，如使用Selenium进行模拟点击或使用代理等。

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Scrapy爬虫异步框架(一篇文章齐全)
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2024-08-07
所有,爬虫

Scrapy是一个用于爬取网站并提取结构化数据的开源爬虫框架，它使用Twisted异步网络库来处理网络通信。以下是一个简单的Scrapy项目的基本结构，包括items.py、pipelines.py和settings.py的核心函数示例。

items.py:




import scrapy
 
class MyItem(scrapy.Item):
    # 定义爬取的数据项
    name = scrapy.Field()
    price = scrapy.Field()

pipelines.py:




class MyPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        # 处理爬取的数据，例如存储
        print(item)
        return item

settings.py:




BOT_NAME = 'myproject'
 
SPIDER_MODULES = ['myproject.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'myproject.spiders'
 
ITEM_PIPELINES = {
    'myproject.pipelines.MyPipeline': 300,
}

spider文件(例如spider.py):




import scrapy
from myproject.items import MyItem
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://example.com/']
 
    def parse(self, response):
        # 解析响应并提取数据
        items = []
        for sel in response.xpath('//div[@class="product"]'):
            item = MyItem()
            item['name'] = sel.xpath('div[@class="name"]/text()').extract_first()
            item['price'] = sel.xpath('div[@class="price"]/text()').extract_first()
            items.append(item)
        return items

这个简单的例子展示了如何定义爬取的数据项、管道以及爬虫本身。在实际应用中，你需要根据目标网站的结构调整XPath表达式，并在管道中实现更复杂的数据处理逻辑。

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基于python flask的旅游数据大屏实现，有爬虫有数据库
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2024-08-07
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由于提供的代码较为复杂且已包含了爬虫和数据库的相关操作，以下是一个简化版的代码示例，展示了如何使用Flask和SQLite创建一个简单的旅游数据大屏：




from flask import Flask, render_template
import sqlite3
 
app = Flask(__name__)
DATABASE = 'travel.db'
 
def get_data():
    # 连接数据库并获取数据
    conn = sqlite3.connect(DATABASE)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM travel_data")
    data = cursor.fetchall()
    conn.close()
    return data
 
@app.route('/')
def index():
    # 获取数据并传递给模板
    data = get_data()
    return render_template('index.html', data=data)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在这个例子中，get_data 函数用于连接SQLite数据库并获取数据。index 路由处理器获取数据并将其传递给渲染的模板。

假设有一个名为 index.html 的模板文件，它可能会是这样的：




<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Travel Data Dashboard</title>
</head>
<body>
    <h1>Travel Data Dashboard</h1>
    <table>
        <tr>
            <th>Column 1</th>
            <th>Column 2</th>
            <!-- 更多列 -->
        </tr>
        {% for row in data %}
        <tr>
            <td>{{ row[0] }}</td>
            <td>{{ row[1] }}</td>
            <!-- 更多数据 -->
        </tr>
        {% endfor %}
    </table>
</body>
</html>

请注意，这个例子假定数据库和表已经预先创建，并且已经有一个名为 travel_data 的表格，其结构和数据是根据实际情况设置的。

这个简单的Web应用程序使用Flask框架，连接SQLite数据库，并使用Jinja2模板引擎渲染数据。这个例子展示了如何将爬虫获取的数据存储到数据库中，并通过Web界面进行展示，是一个简单的数据处理和可视化的例子。

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Scrapy在项目外启动爬虫和命令执行源码分析
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2024-08-07
所有,爬虫



import scrapy
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
from scrapy.utils.project import get_project_settings
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://example.com']
 
    def parse(self, response):
        # 示例解析函数，实际应根据需求编写
        pass
 
# 在项目外启动爬虫的示例
def run_crawler(spider_name):
    process = CrawlerProcess(get_project_settings())
    process.crawl(spider_name)
    process.start()  # 启动爬虫并执行
 
# 执行爬虫的函数调用
run_crawler('myspider')  # 假设'myspider'是你想要启动的爬虫的名字

这段代码定义了一个Scrapy爬虫MySpider，并提供了一个函数run_crawler来在不进入项目内部的情况下启动该爬虫。这种方式适用于需要从外部脚本或其他应用程序快速启动爬虫的场景。在这个例子中，run_crawler函数接受一个爬虫名作为参数，并使用CrawlerProcess来启动一个爬虫。这是一个简化的示例，实际使用时应根据需要编写解析函数和错误处理等逻辑。

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网易云音乐爬虫分析（Java后端，详细笔记过程）
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2024-08-07
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网易云音乐爬虫分析涉及到网络请求、数据解析、反反爬等技术。以下是使用Java后端进行网易云音乐爬虫分析的核心步骤：

  1. 确定目标URL：网易云音乐的API接口。
  2. 发送请求：使用HttpClient或OkHttp等库发送HTTP请求。
  3. 数据解析：使用JSON解析库（如Jackson或Gson）解析API返回的JSON数据。
  4. 处理反反爬策略：可能需要设置合适的请求头、使用代理、加入Cookies等。
  5. 保存数据：将爬取的数据保存至数据库或文件系统。

以下是一个简单的示例代码：




import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpResponse;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient;
import org.apache.http.impl.client.HttpClients;
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
 
// ...
 
String apiUrl = "https://music.163.com/api/playlist/detail?id=1207903750"; // 示例音乐播放列表ID
 
try (CloseableHttpClient httpClient = HttpClients.createDefault()) {
    HttpGet httpGet = new HttpGet(apiUrl);
    // 设置请求头，模拟浏览器访问
    httpGet.setHeader("User-Agent", "Mozilla/5.0");
 
    try (CloseableHttpResponse response = httpClient.execute(httpGet)) {
        // 获取响应实体
        String responseBody = EntityUtils.toString(response.getEntity(), "UTF-8");
        
        // 使用Jackson解析JSON
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        JsonNode rootNode = objectMapper.readTree(responseBody);
        
        // 处理数据
        // ...
    }
}

注意：实际应用中需要处理反爬机制，如动态更新请求头参数、使用代理、加入Cookies等，以及处理API变化。

此代码仅为示例，实际应用时需要根据网易云音乐API的实际情况进行调整。

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数据可视化—flask框架入门（爬虫及数据可视化）
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2024-08-07
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from flask import Flask, render_template, request
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
from PIL import Image
 
app = Flask(__name__)
 
# 爬虫函数，省略具体实现细节
def crawl_data(url):
    # 这里应该是爬虫获取数据的代码
    return pd.DataFrame({'column1': np.random.rand(10), 'column2': np.random.rand(10)})
 
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')
 
@app.route('/get_data', methods=['POST'])
def get_data():
    url = request.form['url']
    data = crawl_data(url)  # 调用爬虫函数
    return data.to_json(orient='records')  # 返回JSON格式的数据
 
@app.route('/plot', methods=['POST'])
def plot_data():
    data = request.form
    # 假设前端发送了x_column和y_column参数指定绘图的列
    x_column = data.get('x_column')
    y_column = data.get('y_column')
    df = pd.DataFrame({x_column: np.random.rand(10), y_column: np.random.rand(10)})
    plt.plot(df[x_column], df[y_column])
    img_io = BytesIO()
    plt.savefig(img_io)
    img_io.seek(0)
    img = Image.open(img_io)
    img_bytes = np.asarray(img.convert('RGB')).tobytes()
    return img_bytes
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这段代码提供了一个简化的Flask服务器框架，用于处理网页请求和爬虫数据的获取。同时，提供了两个路由/get_data和/plot分别用于处理数据的获取和数据可视化的请求。这里的爬虫函数crawl_data和数据可视化函数plot_data都是假设的，应该根据实际需求进行具体实现。

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在docker中搭建selenium 爬虫环境(3分钟快速搭建)
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2024-08-07
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以下是一个快速搭建Selenium爬虫环境的示例，使用Docker来部署。

  1. 安装Docker: 请访问Docker官网查看如何安装Docker。
  2. 创建一个新的文件夹，例如叫 selenium-crawler，然后在文件夹中创建一个文件 Dockerfile。
  3. 编辑 Dockerfile 文件，内容如下：



FROM selenium/standalone-chrome
 
# 安装Python依赖
RUN pip install --no-cache-dir selenium
  1. 在 selenium-crawler 文件夹中，运行以下命令来构建Docker镜像：



docker build -t selenium-crawler .
  1. 创建并运行一个包含Selenium的Docker容器：



docker run -d --name=crawler selenium-crawler

现在你有一个名为 crawler 的容器，里面已经安装了Selenium和Chrome浏览器，可以开始你的爬虫项目了。

注意：这个环境仅包括了Selenium和Chrome浏览器，如果你需要其他的依赖或者配置，请根据需要进行调整。

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PHP新潮流：教你如何用Symfony Panther库构建强大的爬虫，顺利获取TikTok网站的数据
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2024-08-07
所有,爬虫



require 'vendor/autoload.php';
 
use Symfony\Component\Panther\PantherTestCase;
use Symfony\Component\Panther\Client;
 
class TikTokCrawlerTest extends PantherTestCase
{
    private $client;
 
    protected function setUp(): void
    {
        $this->client = static::createClient();
    }
 
    protected function tearDown(): void
    {
        $this->client->quit();
    }
 
    public function testCrawlTikTok()
    {
        $this->client->request('GET', 'https://www.tiktok.com/');
        $this->assertTrue($this->client->getWebDriver()->getPageSource() !== '');
 
        // 这里可以添加更多的测试逻辑，例如检查页面上特定的元素是否存在
        // 检查是否有视频正在播放，或者检查页面上的视频数量等
    }
}
 
// 运行测试
PantherTestCase::doRunUnitTests();

这段代码展示了如何使用Symfony Panther库来编写一个简单的爬虫测试。它创建了一个客户端，请求TikTok的首页，并断言页面源码不为空。开发者可以在testCrawlTikTok方法中添加更多的测试逻辑，以便进一步验证页面内容。这个例子简单易懂，并且教会了如何使用PHP进行网站爬虫开发。

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