2024-08-19

在爬虫中处理重定向,确保URL不变,可以通过以下方法:

  1. 使用requests库时,可以使用allow_redirects参数。将其设置为False可以阻止重定向,但是响应对象中会包含重定向的URL。



import requests
 
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url, allow_redirects=False)
 
if response.is_redirect:
    print('Redirect to:', response.headers['Location'])
else:
    print('No redirect')
  1. 使用Scrapy框架时,可以覆写from_crawler方法,在这里配置重定向相关的中间件。



from twisted.internet.defer import Deferred
from twisted.web.http import HTTPRedirect
from scrapy.crawler import CrawlerRunner
from scrapy.extensions.httpcache import HttpCacheStorage
from scrapy.spiders import CrawlSpider
from scrapy.http import Request, Response
 
class MySpider(CrawlSpider):
    # Your spider code here
 
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        spider = super().from_crawler(crawler)
        # Configure middlewares to handle redirects
        crawler.engine.download.middleware.insert(0, cls.redirect_middleware)
        return spider
 
    @staticmethod
    def redirect_middleware(next_middleware):
        @Deferred.inlineCallbacks
        def redirect_middleware_func(request):
            response = yield next_middleware(request)
            if isinstance(response, HTTPRedirect):
                # Handle redirect here
                pass
            return response
        return redirect_middleware_func
 
# Run the spider
runner = CrawlerRunner()
d = runner.crawl(MySpider)
d.addBoth(lambda _: reactor.stop())
reactor.run()

在这些例子中,我们展示了如何在不同的爬虫库中处理重定向,确保在重定向发生时,URL不变,从而能够正确地处理页面。这些方法可以帮助你保持爬虫的逻辑不受重定向影响,同时允许重定向发生。

2024-08-19

在Python中,你可以使用pip来安装爬虫开发中常用的库。以下是一些常见的库及其安装命令:

  1. requests:用于发送HTTP请求。



pip install requests
  1. beautifulsoup4:用于解析HTML和XML文档。



pip install beautifulsoup4
  1. lxml:更快的XML和HTML解析器。



pip install lxml
  1. scrapy:一个强大的爬虫框架,用于爬取网站并提取结构化数据。



pip install scrapy
  1. pymongo:用于MongoDB的Python接口,允许你将爬取的数据存储到MongoDB数据库中。



pip install pymongo
  1. pandas:用于数据分析的强大库,可用于数据处理。



pip install pandas
  1. selenium:用于驱动浏览器进行网页爬取,可以处理JavaScript渲染的页面。



pip install selenium

确保你的Python环境是最新的,并且在安装爬虫相关库时,考虑安装它们的最新稳定版本。

以上代码可以在终端或命令行中运行,以安装对应的Python库。

2024-08-19



import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://example.com']
 
    def parse(self, response):
        # 提取数据的逻辑
        pass

这个简单的Scrapy爬虫示例定义了一个名为myspider的爬虫,它将从http://example.com开始爬取网页。parse方法是一个回调函数,当爬虫爬取start_urls中的网页并获取新的链接时,这个方法会被调用来处理响应(下载的网页内容)。在这个方法中,你需要编写提取数据的逻辑。

2024-08-19

以下是一个使用Scrapy框架爬取当当网图书数据的示例代码。请确保您已安装Scrapy,并且对当当网的网页布局有足够了解以编写正确的选择器。




import scrapy
 
class DangdangSpider(scrapy.Spider):
    name = 'dangdang'
    allowed_domains = ['dangdang.com']
    start_urls = ['http://category.dangdang.com/pg1-cid40040-mid-1.html']
 
    def parse(self, response):
        for product in response.css('ul.bigimg li.product'):
            item = {
                'name': product.css('div.name a::text').extract_first(),
                'price': product.css('div.price span.price_n::text').extract_first(),
                'rating': product.css('div.star span::text').extract_first(),
                'url': product.css('div.name a::attr(href)').extract_first(),
            }
            yield item
 
        # 爬取下一页数据
        next_page = response.css('div.paging a.next::attr(href)').extract_first
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

这段代码定义了一个名为dangdang的爬虫,它将从当当网的一个图书分类页面开始爬取产品信息。爬虫会抓取每个产品的名称、价格、评分和URL,并通过yield返回一个包含这些信息的item。如果存在下一页,爬虫还会生成一个跟进下一页的请求。

请注意,由于网站策略或技术变化,实际使用时可能需要调整选择器。此外,爬取数据时应遵守网站的robots.txt规则,并尊重版权及隐私政策。

2024-08-19

TimeOutError通常是指请求网络资源时,由于服务器没有在指定的时间内返回响应,导致客户端(爬虫)终止等待并抛出的错误。

解决方法:

  1. 增加超时时间:调整爬虫的请求设置,增加timeout参数的值。例如,在Python的requests库中,可以这样设置:



response = requests.get('http://example.com', timeout=60)  # 设置超时时间为60秒
  1. 重试机制:实现爬虫的重试机制,当遇到超时异常时,自动重新发起请求。



from requests.adapters import HTTPAdapter
from requests.packages.urllib3.util.retry import Retry
 
session = requests.Session()
retries = Retry(connect=3, backoff_factor=0.5)
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retries)
session.mount('http://', adapter)
session.mount('https://', adapter)
 
response = session.get('http://example.com')
  1. 异步请求:如果爬虫采用异步IO(如aiohttp库),可以适当增加异步任务的数量,分散请求压力。



import aiohttp
from aiohttp import ClientTimeout
 
async with aiohttp.ClientSession() as session:
    timeout = ClientTimeout(total=60)
    async with session.get('http://example.com', timeout=timeout) as response:
        pass
  1. 分布式爬虫:如果爬虫是分布式的,可以增加更多的爬虫节点,分摊请求压力。
  2. 服务器负载均衡:如果有多个服务器可供选择,爬虫可以在不同的服务器上运行,以分散请求压力。

在实施以上解决方案时,应当确保不违反目标服务器的robots.txt协议,以及遵守合法、合规的网络爬虫实践。

2024-08-19

以下是一个使用Puppeteer库的简单示例,用于爬取拼多多网站上的视频。请注意,这个例子仅用于学习目的,实际使用时需要遵守相关的法律法规,并且要尊重网站的Robots协议以及自己的责任,不进行破坏性或者过度抓取。




const puppeteer = require('puppeteer');
 
async function crawlVideoFromJD(url) {
    const browser = await puppeteer.launch();
    const page = await browser.newPage();
    await page.goto(url, {waitUntil: 'networkidle2'});
 
    // 假设视频是通过某个特定的iframe嵌入的
    // 首先,我们需要定位到包含视频的iframe
    const frame = page.frames().find(f => f.url().includes('video_iframe_url'));
 
    // 然后,我们可以使用Puppeteer的API来获取视频的数据
    const videoSrc = await frame.$eval('video', (video) => video.src);
 
    // 现在,我们可以使用Puppeteer的download功能来下载视频
    // 注意:这里的download功能是假设Puppeteer提供了这样的API,实际上可能需要自定义实现
    const videoBuffer = await page.download(frame.evaluate(() => document.querySelector('video').src));
 
    // 将视频保存到本地或进行其他处理
    const fs = require('fs');
    fs.writeFileSync('video.mp4', videoBuffer);
 
    await browser.close();
}
 
// 使用函数爬取视频
crawlVideoFromJD('https://www.jingdong.com/video_url').catch(console.error);

在这个例子中,我们假设视频嵌入在网页中的某个iframe中,并且我们找到了这个iframe。然后,我们使用page.$eval来获取视频的src属性,并假设Puppeteer提供了一个download方法来下载视频。在实际应用中,可能需要自定义实现下载逻辑,或者使用其他库来下载视频。

请注意,这个代码只是一个示例,并不能直接运行,因为你需要根据实际的网页结构来调整选择器和逻辑。

2024-08-19



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_html(url):
    """发送HTTP请求,获取网页内容"""
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return "页面无法访问"
    except requests.RequestException:
        return "发生错误"
 
def parse_html(html):
    """解析网页,提取标题和链接"""
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    for link in soup.find_all('a'):
        print(link.get('href'))
 
def main():
    url = 'http://example.com'  # 替换为你要爬取的网站
    html = get_html(url)
    parse_html(html)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码首先定义了一个get_html函数,用于发送HTTP请求并获取网页内容。然后定义了一个parse_html函数,用于解析HTML内容,并打印出所有的链接。最后,在main函数中调用了这两个函数,实现了简单的网页爬取。需要注意的是,这个例子没有处理反爬虫策略和网页结构变化,实际应用时需要进行相应的错误处理和适应性爬取。

2024-08-19



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 初始化爬虫的URL
url = 'https://example.com'
 
# 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')
    
    # 打印网页的标题
    print(soup.title.text)
    
    # 提取所有的段落
    paragraphs = soup.find_all('p')
    for p in paragraphs:
        print(p.text)
else:
    print(f"请求失败,状态码: {response.status_code}")

这段代码使用了requests库来发送HTTP GET请求,使用了BeautifulSoup库来解析HTML内容。代码首先检查请求是否成功,如果成功,它会打印网页的标题和所有段落的文本内容。如果请求失败,它会打印状态码。这是学习爬虫的基本步骤之一。

2024-08-19

以下是一个简单的Python爬虫示例,使用requests库获取网页内容,并使用BeautifulSoup库解析网页。

首先,你需要安装必要的库(如果尚未安装的话):




pip install requests beautifulsoup4

以下是一个简单的爬虫示例,它抓取一个网页并打印出网页的标题:




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网页URL
url = 'http://example.com'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 确保网页请求成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取标题
    title = soup.title.text
    
    # 打印标题
    print(title)
else:
    print(f'Failed to retrieve the webpage: Status Code {response.status_code}')

这个简单的爬虫只是一个入门示例,实际的网络爬虫可能需要处理更复杂的情况,例如处理分页、登录验证、用户代理伪装、异常处理、异步请求等。

2024-08-19



// 假设我们已经有了一个名为blackcat.getToken的函数来获取必要的Token,以下是一个简化的示例:
 
// 发送请求的函数,用于获取项目列表
async function getProjects(token) {
    const response = await fetch('https://blackcat.im/api/v1/projects', {
        method: 'GET',
        headers: {
            'Authorization': `Bearer ${token}`
        }
    });
    if (response.ok) {
        return await response.json();
    } else {
        throw new Error('Network response was not ok.');
    }
}
 
// 主函数,调用getProjects并处理结果
async function main() {
    try {
        const token = blackcat.getToken(); // 获取Token的逻辑应该在这个函数中实现
        const projects = await getProjects(token);
        console.log('Projects:', projects);
    } catch (error) {
        console.error('Error fetching projects:', error);
    }
}
 
main();

这个示例展示了如何使用fetch函数来发送一个带有Authorization头的GET请求。它还展示了如何使用async/await来处理异步操作,以及如何使用try/catch来处理潜在的错误。这是一个简洁且现代的JavaScript代码示例,适合用于教学目的。