2024-08-19

在使用MetaGPT框架实现爬虫任务时,可以遵循以下步骤:

  1. 安装MetaGPT库:



pip install metagpt
  1. 定义一个爬虫任务的Prompt,例如爬取一个网站的所有链接。
  2. 使用MetaGPT库中的函数来执行Prompt。

以下是一个简单的示例代码,展示了如何使用MetaGPT来获取一个网站的所有链接:




from metagpt import Metagpt
 
# 初始化MetaGPT对象
metagpt = Metagpt()
 
# 定义Prompt
prompt = """
给定一个网站的URL,获取该网站的所有链接。
"""
 
# 设置Prompt的参数
params = {
    "url": "https://www.example.com"
}
 
# 执行Prompt
response = metagpt.run_python_code(prompt, params)
 
# 打印结果
print(response)

请注意,实际的爬虫任务可能需要更复杂的Prompt和参数设置,以处理JavaScript渲染的网页、登录认证、反爬虫策略等问题。此外,使用MetaGPT进行爬虫任务应遵守相关法律法规,并尊重网站的Robots协议。

2024-08-19

为了提高爬虫的稳定性,解决代理IP频繁掉线的问题,你可以采取以下几个步骤:

  1. 多样化代理来源:确保你有多个代理来源,这样即使一个代理服务器不可用,你还有备选项。
  2. 代理IP的定期更换:设定一个定时任务,定期更换代理IP,避免单个代理长时间使用导致的掉线问题。
  3. 异常处理:编写异常处理逻辑,当检测到代理IP不可用时,立即更换到新的代理。
  4. 代理IP检测机制:定期检测代理IP的可用性,移除不可用的代理IP,确保可用的代理IP在使用。
  5. 超时和重试机制:设置合理的超时时间,并实施重试策略,以应对网络不稳定或代理服务器的不稳定。
  6. 代理IP资源的优化管理:合理分配代理IP资源,避免资源过载导致的服务不稳定。

下面是一个简单的Python伪代码示例,展示了异常处理和代理IP更换的基本逻辑:




import requests
 
proxies = {
    'http': 'http://user:pass@proxy.com:port',
    'https': 'https://user:pass@proxy.com:port'
}
 
def fetch_url(url):
    try:
        response = requests.get(url, proxies=proxies)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            raise ProxyError("Failed to fetch URL with proxy")
    except requests.exceptions.ProxyError:
        # 更换代理IP
        proxies['http'] = 'new_proxy_http_url'
        proxies['https'] = 'new_proxy_https_url'
        return fetch_url(url)  # 递归调用自身尝试使用新的代理IP
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        # 其他请求异常处理
        print(f"Request Exception: {e}")
 
# 示例URL
url = 'http://www.example.com'
content = fetch_url(url)
print(content)

在实际应用中,你需要根据你的爬虫需求和代理IP服务商提供的情况,来调整代码中的代理IP获取、更换策略和异常处理逻辑。

2024-08-19

Scrapy和Selenium都是用于网络数据抓取的工具,但它们有不同的应用场景和优势。

Scrapy:

  • 是一个用于爬取网站并提取结构化数据的Python库。
  • 提供了一种简单易用的方式来创建爬虫,并且它是异步的,可以处理大量的数据。
  • 主要用于静态网页或者需要大量数据的情况。

Selenium:

  • 是一个用于网站自动化测试的工具,但也可以用来进行网页爬取。
  • 可以模拟人的行为来加载动态内容,处理JavaScript渲染的页面。
  • 适合动态内容较多或者需要登录认证的网站。

选择哪个工具取决于你的具体需求:

  • 如果你需要抓取的网站结构相对稳定,且数据不是动态加载的,可以选择Scrapy。
  • 如果网站结构复杂或者数据是动态加载的,需要模拟用户行为来获取内容,则可以选择Selenium。

代码示例:

Scrapy:




import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']
 
    def parse(self, response):
        for title in response.css('.title'):
            yield {'title': title.css('a ::text').get()}

Selenium:




from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
 
driver = webdriver.Chrome()
driver.get('http://example.com')
 
# 获取所有class为title的元素
titles = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '.title')
for title in titles:
    print(title.text)
 
driver.quit()
2024-08-19

以下是一个简单的Python爬虫示例,使用requests和BeautifulSoup库来抓取一个网页的标题。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_page_title(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        return soup.title.string
    else:
        return "Error: Page not found or the request was not successful"
 
url = 'https://www.example.com'
title = get_page_title(url)
print(title)

这段代码首先导入了requests和BeautifulSoup。然后定义了一个函数get_page_title,它接受一个URL作为参数,使用requests发送HTTP GET请求,然后使用BeautifulSoup解析返回的HTML内容,提取页面标题。最后,我们打印出页面的标题。

2024-08-19



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
 
# 获取网页内容
def get_html(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text
 
# 解析网页,获取视频信息
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    video_url = soup.find('video', id='video-player').find_all('source')[-1]['src']
    return video_url
 
# 下载视频
def download_video(video_url, title):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    response = requests.get(video_url, headers=headers, stream=True)
    with open(title + '.mp4', 'wb') as f:
        for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
            if chunk:
                f.write(chunk)
    print(f'视频 {title} 下载完成。')
 
# 主函数
def main(url):
    html = get_html(url)
    video_url = parse_html(html)
    title = re.findall(r'<title>(.+)</title>', html)[0]
    download_video(video_url, title)
 
# 测试用例
if __name__ == '__main__':
    url = 'https://www.****.com/video/****'  # 替换为你要下载视频的网页链接
    main(url)

这段代码首先定义了获取网页内容、解析网页、下载视频的函数。主函数中调用这些函数来完成视频的下载。需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际使用时可能需要处理更多的异常情况和网站特定的反爬虫策略。此外,下载内容应遵守相关法律法规,不违反版权法律法规。

2024-08-19

以下是一个使用Selenium和PhantomJS(一个无头浏览器)爬取51job(前程无忧)网站的示例代码。请确保你已经安装了Selenium库和对应的WebDriver(这里使用的是PhantomJS,但请注意PhantomJS已经停止开发,建议使用Chrome或Firefox的WebDriver)。




from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
import time
 
# 初始化WebDriver
driver_path = 'path/to/phantomjs'  # PhantomJS的路径
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path=driver_path)
 
# 目标网址
url = 'http://www.51job.com'
 
try:
    # 打开网址
    driver.get(url)
    
    # 等待网页加载
    wait = WebDriverWait(driver, 20)
    wait.until(EC.visibility_of_element_located((By.ID, 'resultList')))
    
    # 获取职位信息
    jobs = driver.find_elements_by_css_selector('.el.job-list li a')
    for job in jobs:
        # 获取职位名称和公司名称
        job_name = job.find_element_by_css_selector('.job-title').text
        company_name = job.find_element_by_css_selector('.company-name').text
        print(f'Job Name: {job_name}, Company Name: {company_name}')
        
        # 可以在这里添加代码来获取更多的信息,例如工资、职位描述等
        
        # 可以点击每个职位链接获取更多详细信息
        # job.click()
        # 解析职位详细信息...
        # time.sleep(1)  # 等待页面加载,避免数据未完全加载而造成的错误
        # 返回上一页
        # driver.execute_script("window.history.go(-1)")
        
finally:
    # 关闭浏览器
    driver.quit()

请注意,由于51job网站可能会更新其页面结构,因此CSS选择器和XPath可能需要根据实际情况进行调整。此外,爬取过程中还需遵守网站的robots.txt协议和法律法规,不得滥用。

2024-08-19

要使用Spring Boot和Selenium进行网页爬虫,你需要以下步骤:

  1. 创建一个Spring Boot项目。
  2. 添加Selenium依赖。
  3. 配置ChromeDriver。
  4. 编写爬虫代码。
  5. 创建定时任务或者REST接口来触发爬虫。

以下是一个简单的示例:

  1. 创建Spring Boot项目:



$ spring init --groupId com.example --artifactId crawler --name crawler --package com.example.crawler --dependencies web, selenium
  1. 添加Selenium和ChromeDriver依赖到pom.xml



<dependencies>
    ...
    <dependency>
        <groupId>org.seleniumhq.selenium</groupId>
        <artifactId>selenium-java</artifactId>
        <version>4.0.0</version>
    </dependency>
    ...
</dependencies>
 
<repositories>
    <repository>
        <id>central</id>
        <url>https://repo1.maven.org/maven2</url>
        <releases>
            <enabled>true</enabled>
        </releases>
        <snapshots>
            <enabled>true</enabled>
        </snapshots>
    </repository>
</repositories>
  1. 下载对应版本的ChromeDriver并放到项目的src/main/resources/目录下或者配置到系统PATH。
  2. 编写爬虫代码,例如CrawlerService.java



@Service
public class CrawlerService {
 
    private WebDriver driver;
 
    public CrawlerService() {
        ChromeOptions options = new ChromeOptions();
        options.setHeadless(true); // 无头模式,不打开浏览器窗口
        driver = new ChromeDriver(options);
    }
 
    public void crawl(String url) {
        driver.get(url);
        // 这里添加你的爬取逻辑,例如解析页面、保存数据等
    }
}
  1. 创建定时任务,例如CrawlerScheduler.java



@Component
public class CrawlerScheduler {
 
    private final CrawlerService crawlerService;
 
    @Autowired
    public CrawlerScheduler(CrawlerService crawlerService) {
        this.crawlerService = crawlerService;
    }
 
    @Scheduled(fixedRate = 60000) // 每分钟执行一次
    public void crawl() {
        crawlerService.crawl("http://example.com");
    }
}
  1. CrawlerApplication.java中启用定时任务和Selenium:



@SpringBootApplication
public class CrawlerApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(CrawlerApplication.cl
2024-08-19



import requests
from lxml import etree
import csv
 
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.163 Safari/537.36',
}
 
def get_html(url):
    """
    获取网页html内容
    :param url: 网页链接
    :return: 网页内容
    """
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text
 
def parse_html(html):
    """
    解析网页并提取招商信息
    :param html: 网页内容
    :return: 招商信息列表
    """
    html_element = etree.HTML(html)
    # 以下XPath表达式需要根据实际网页结构进行调整
    company_list = html_element.xpath('//div[@class="company-list"]/div')
    data_list = []
    for company in company_list:
        name = company.xpath('.//h3/a/text()')[0] if company.xpath('.//h3/a/text()') else '无'
        scale = company.xpath('.//p[@class="company-scale"]/text()')[0].strip() if company.xpath('.//p[@class="company-scale"]/text()') else '无'
        type = company.xpath('.//p[@class="company-type"]/a[1]/text()')[0].strip() if company.xpath('.//p[@class="company-type"]/a[1]/text()') else '无'
        area = company.xpath('.//p[@class="company-area"]/a/text()')[0].strip() if company.xpath('.//p[@class="company-area"]/a/text()') else '无'
        info = {
            '公司名称': name,
            '公司规模': scale,
            '企业类型': type,
            '所在地区': area
        }
        data_list.append(info)
    return data_list
 
def save_data(data_list):
    """
    将招商信息保存到CSV文件
    :param data_list: 招商信息列表
    """
    with open('recruit_info.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=data_list[0].keys())
        writer.writeheader()
        writer.writerows(data_list)
 
def main():
    """
    主函数,控制流程
    """
    url = 'https://www.zhipin.com/web/geek/home.html?utm_source=homepage&utm_medium=hao-channel&utm_oc=01'
    html = get_html(url)
    data_list = parse_html(html)
    save_data(data_list)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码首先定义了请求头,用于模拟浏览器访问。然后定义了get_html函数来获取网页内容,parse_html函数来解析网页并提取招商信息,以及save_data函数来保存数据到CSV文件。最后,在main函数中控制流程的进行。

注意

2024-08-19



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 定义一个简单的网络爬虫函数
def simple_crawler(url):
    # 发送HTTP请求
    response = requests.get(url)
    # 检查请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        # 解析响应内容
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # 打印页面标题
        print(soup.title.text)
    else:
        print(f"请求失败,状态码: {response.status_code}")
 
# 使用爬虫函数爬取一个网页
simple_crawler('https://www.example.com')

这段代码展示了如何使用Python的requests库和BeautifulSoup库来编写一个简单的网络爬虫。函数simple_crawler接收一个URL,向该URL发送HTTP请求,并且如果请求成功,使用BeautifulSoup解析页面内容,打印页面标题。如果请求失败,则打印状态码。这是学习网络爬虫的一个基本例子。

2024-08-19

由于原始代码较长,我们将提供核心函数的示例,这些函数用于创建一个简单的应用程序,该应用程序可以加载二手房源数据,进行简单的数据可视化,并在屏幕上显示结果。




import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import plotly.express as px
import pandas as pd
 
# 读取二手房源数据
df = pd.read_csv('data.csv')
 
# 创建Dash应用程序
app = dash.Dash(__name__)
 
# 定义布局
app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(id='graph'),
    dcc.Dropdown(id='dropdown', options=[], value='')
])
 
# 回调函数:更新图表和下拉菜单选项
@app.callback(
    dash.dependencies.Output('graph', 'figure'),
    [dash.dependencies.Input('dropdown', 'value')])
def update_graph(selected_dropdown_value):
    # 根据下拉菜单的选择,选择相应的列进行绘图
    fig = px.scatter(df, x="X轴列名", y="Y轴列名", color="所需颜色分类的列名", title='图表标题')
    return fig
 
# 运行应用程序
if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True, use_reloader=False)

这个简单的Dash应用程序使用了Plotly Express来创建交互式的数据可视化图表。用户可以通过下拉菜单选择不同的列来更新图表。这个例子展示了如何结合Dash和Pandas进行数据分析和可视化,并且可以很容易地被扩展为更复杂的应用程序。