分类爬虫下的文章

2024-08-16




import requests
 
# 知乎登录的URL
LOGIN_URL = 'https://www.zhihu.com/login/phone_num'
 
# 需要登录的知乎网址
HOME_URL = 'https://www.zhihu.com/'
 
# 需要提前获取的cookies，例如通过浏览器的开发者工具获取
cookies = {
    'name': 'your_cookie_value',
    '_zap': 'your_cookie_value',
    # ... 其他cookies
}
 
# 使用session对象来保存登录状态
session = requests.Session()
 
# 设置session的cookies
session.cookies.update(cookies)
 
# 使用session发送请求访问知乎首页，此时应该已经是登录状态
response = session.get(HOME_URL)
 
# 打印响应内容，验证是否登录成功
print(response.text)

这段代码展示了如何使用requests库和session对象来处理cookies，以模拟知乎的登录状态。需要注意的是，实际使用时应该替换cookies中的值为有效的知乎cookies。

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Python 爬虫—scrapy

System

2024-08-16

所有,爬虫

Scrapy是一个用于创建爬虫的开源和跨平台的Python框架。下面是一个使用Scrapy框架的简单爬虫示例，用于抓取一个网站上的所有链接。

首先，安装Scrapy：




pip install scrapy

然后，创建一个新的Scrapy项目：




scrapy startproject myspider

接下来，定义你的爬虫：




import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://example.com']
 
    def parse(self, response):
        for url in response.css('a::attr(href)').getall():
            yield {'url': url}
 
        # 继续抓取下一页的链接，假设分页按钮是一个类 "next"
        next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

运行爬虫：




scrapy crawl myspider -o links.csv

这个爬虫会抓取起始URL（http://example.com）上的所有链接，并将它们输出到\`links.csv\`文件中。如果网站有分页，爬虫还会跟踪下一页的链接并重复这个过程。这只是一个简单的例子，实际的爬虫可能需要根据目标网站的结构进行更复杂的数据解析和处理。

2024-08-16




import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
 
public class SimpleCrawler {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String url = "http://example.com"; // 替换为你想爬取的网站
        HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) new URL(url).openConnection();
        connection.setRequestMethod("GET");
 
        try (BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream()))) {
            String inputLine;
            StringBuilder content = new StringBuilder();
            while ((inputLine = in.readLine()) != null) {
                content.append(inputLine);
            }
 
            System.out.println("网页内容: \n" + content.toString());
        }
    }
}

这段代码使用了java.net包中的HttpURLConnection类来发送一个HTTP GET请求到指定的URL，并读取返回的响应内容。然后将内容输出到控制台。这是一个非常基础的网络爬虫示例，仅适用于简单的文本内容爬取。对于更复杂的网站，可能需要处理JavaScript渲染的内容、处理Cookies、处理重定向、处理Ajax请求等。

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Selenium 爬虫实战：从环境搭建到自动化采集

System

2024-08-16

所有,爬虫




# 导入Selenium库
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
import time
 
# 初始化Chrome驱动
driver_path = 'chromedriver的路径'
driver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path)
 
# 打开目标网页
driver.get('https://www.example.com')
 
# 等待网页加载
time.sleep(5)
 
# 定位搜索框并输入关键词
search_bar = driver.find_element(By.ID, 'search_input')
search_bar.send_keys('Selenium Crawler')
 
# 提交搜索
search_bar.send_keys(Keys.RETURN)
 
# 等待搜索结果加载
results = WebDriverWait(driver, 10).until(
    EC.presence_of_all_elements_located((By.CLASS_NAME, 'result-link'))
)
 
# 遍历搜索结果并点击
for result in results:
    result.click()
    # 在这里可以添加代码来抓取页面信息
    # 例如：print(driver.page_source)
    # 回到前一个页面
    driver.execute_script("window.history.go(-1)")
 
# 关闭浏览器
driver.quit()

这段代码演示了如何使用Selenium库在Python环境中自动化地操作一个网页浏览器。它首先初始化了Chrome驱动，然后打开了一个目标网页，定位到搜索框，输入了关键词并提交了搜索。接着它等待搜索结果加载，遍历搜索结果并点击每一个结果，在结果页面停留的时间内可以抓取所需数据。最后，它执行了回退操作返回前一个页面并安全关闭浏览器。这个过程可以用于学习如何进行网页自动化采集，但请注意，未经授权操作他人网站可能违反法律法规，应当小心使用。

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爬虫正则+bs4+xpath+综合实战详解

System

2024-08-16

所有,爬虫

由于上述代码已经涵盖了使用正则表达式、BeautifulSoup 4 (bs4)、XPath 解析网页的详细过程，并且是一个实际的爬虫示例，因此不需要提供额外的代码。但是，为了更好地理解这些技术的应用，我们可以提供一个简化的代码实例，演示如何使用正则表达式和BeautifulSoup解析简单的HTML内容。




import re
from bs4 import BeautifulSoup
 
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
<div class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</div>
<p class="story">...</p>
"""
 
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
 
# 使用BeautifulSoup查找链接
links = soup.find_all('a')
for link in links:
    print(link.get('href'))
 
# 使用正则表达式提取标题
title_pattern = re.compile(r'<b>(.*?)</b>')
title_match = title_pattern.search(html_doc)
if title_match:
    print(title_match.group(1))

这个例子展示了如何使用BeautifulSoup查找HTML文档中所有的链接，并使用正则表达式提取文档标题。这是爬虫技术在处理简单HTML内容时的一个常见用法。

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基于Python的旅游网站数据爬虫分析

System

2024-08-16

所有,爬虫




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 设置请求头，伪装为浏览器访问
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'}
 
# 目标URL
url = 'https://www.qunar.com/'
 
# 发送GET请求
response = requests.get(url, headers=headers)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取所需的数据，这里以主要城市为例
    cities = soup.find_all('a', {'class': 'nav-city-name'})
    city_names = [city.text for city in cities]
    city_urls = ['https://www.qunar.com' + city['href'] for city in cities]
    
    # 将数据存储在字典中
    data = {
        'City Name': city_names,
        'City URL': city_urls
    }
    
    # 将数据转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 打印前几行数据
    print(df.head())
 
else:
    print("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BeautifulSoup库来解析HTML内容，并使用pandas库来处理和存储数据。代码首先设置了请求头，伪装成了浏览器，然后发送请求，如果请求成功，它会解析HTML，提取旅游网站首页上的主要城市名称和对应的URL，并将这些数据存储在DataFrame中，最后打印出前几行数据。

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Ruby爬虫技术：深度解析Zhihu网页结构

System

2024-08-16

所有,爬虫




require 'nokogiri'
require 'open-uri'
 
# 定义一个方法来下载和解析知乎页面
def parse_zhihu_page(url)
  # 使用Nokogiri和open-uri下载页面
  doc = Nokogiri::HTML(open(url))
 
  # 提取问题标题
  question_title = doc.css('head title').text.match(/.*? - Zhihu/) { |m| m[0].delete(' - Zhihu') }
 
  # 提取问题详情
  question_details = doc.css('.QuestionHeader-detail').text
 
  # 提取所有高质量回答的用户名
  top_answers = doc.css('.AnswerItem').map do |answer|
    author = answer.css('.AnswerItem-authorName a').text
    { author: author }
  end
 
  # 返回一个包含所有信息的哈希
  {
    title: question_title,
    details: question_details,
    top_answers: top_answers
  }
end
 
# 使用方法
url = 'https://www.zhihu.com/question/29134179'
parsed_data = parse_zhihu_page(url)
puts parsed_data

这段代码使用了Nokogiri库来解析HTML，并使用OpenURI来下载知乎页面。代码提取了问题标题、详情，并遍历高质量回答列表来提取作者名字。最后，它返回了一个包含所有提取信息的哈希。这个例子展示了如何使用Ruby进行基本的网页爬取和数据解析。

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Python 网络爬虫实战—《爬取 GitHub 的项目信息》

System

2024-08-16

所有,爬虫




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 定义一个函数来获取页面的 HTML 内容
def get_html(url):
    try:
        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
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"An error occurred: {e}")
        return None
 
# 定义一个函数来解析 HTML 内容，提取项目信息
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    projects = soup.find_all('div', class_='col-12 mb-3')
    data = []
    for project in projects:
        title = project.find('h1', class_='lh-condensed').text.strip()
        description = project.find('p', class_='col-9 fw-bold mb-1').text.strip()
        language = project.find('span', class_='d-inline-flex flex-wrap align-items-center fw-bold').text.strip()
        stars = project.find('a', class_='m-0 text-bold').text.strip()
        data.append({
            'title': title,
            'description': description,
            'language': language,
            'stars': stars
        })
    return data
 
# 定义一个函数来将项目信息写入 CSV 文件
def write_to_csv(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(filename, index=False)
 
# 定义要爬取的 GitHub 主页和文件名
github_url = 'https://github.com/trending'
csv_filename = 'github_trending.csv'
 
# 获取 HTML 内容
html = get_html(github_url)
 
# 解析 HTML 并提取项目信息
projects_data = parse_html(html)
 
# 将项目信息写入 CSV 文件
write_to_csv(projects_data, csv_filename)
 
print(f"{len(projects_data)} projects have been saved to {csv_filename}.")

这段代码首先定义了一个函数get_html来获取给定 URL 的 HTML 内容，然后定义了一个函数parse_html来解析 HTML 并提取项目信息，最后将提取的数据写入CSV文件中。这个过程展示了如何使用Python网络爬虫技术来抓取和处理网页数据的基本步骤。

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Crawler代码分析题目

System

2024-08-16

所有,爬虫

由于原始代码已经非常简洁，并且是基于Python爬虫的典型示例，我们可以保持原样，并提供一些可能的改进建议。

使用更现代的HTTP库：urllib 是一个较旧的库，现代爬虫更倾向于使用 requests 库。
异常处理：当网页无法访问时，应该进行适当的异常处理。
使用更合适的解析器：html.parser 是一个简单的HTML解析器，对于复杂的页面可能不够用。考虑使用 BeautifulSoup 或 lxml。
使用异步：如果想要提高效率，可以考虑使用异步爬虫。

以下是改进后的代码示例：




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_page_content(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
    except requests.exceptions.RequestException:
        return "Error: Page not reachable"
 
def parse_page(html_content):
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    return soup.title.string
 
def main():
    url = "http://example.webscraping.com"
    html_content = get_page_content(url)
    print(parse_page(html_content))
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码使用了 requests 库来替换 urllib，使用了 BeautifulSoup 来替换 html.parser，并增加了异常处理。

System

2024-08-16

所有,爬虫

urllib和requests都是Python中用于发送HTTP请求的库。

背景：

urllib是Python自带的HTTP请求库，包含了几个模块，提供了各种功能，比如：urllib.request 用于打开和读取URLs，urllib.error 包含了由urllib.request抛出的异常，urllib.parse 用于解析URLs，urllib.robotparse 用于解析robots.txt文件。
requests库是一个更简洁、更易用的HTTP请求库，它比urllib更为Pythonic，提供了更高级的功能，比如自动处理cookies和session，多种类型的HTTP请求方法，JSON/XML解析，客户端证书，链接池等。

定义：

urllib是Python内置的HTTP请求库，用于处理URLs，包括网络爬虫，网络数据抓取等。
requests是一个第三方库，需要单独安装，它更简洁易用，功能强大，能够进行网络请求，也可以用于网络爬虫，网络数据抓取。

特点：

urllib：
- 是Python内置的HTTP请求库，不需要单独安装。
- 提供了大量的HTTP请求功能，包括：URL处理，打开和读取URLs，错误处理等。
- 使用起来较为复杂，需要自己处理大部分的细节。
requests：
- 是第三方库，需要单独安装（pip install requests）。
- 提供了简洁易用的API，可以轻易地发送HTTP请求。
- 支持多种HTTP请求类型，如GET，POST，PUT，DELETE等。
- 自动处理URL编码和cookies。

功能：

urllib提供的功能：
- urlopen：打开一个URL
- urlretrieve：下载URL内容到本地
- urlcleanup：清除URL缓存
- quote：URL编码
- unquote：URL解码
- urlencode：将字典编码为URL参数
requests提供的功能：
- 发送GET请求
- 发送HEAD请求
- 发送POST请求
- 发送PUT请求
- 发送DELETE请求
- 发送PATCH请求
- 发送OPTIONS请求
- 连接池管理
- Cookie持久化
- 会话维持
- 文件上传
- 自动处理重定向
- 处理认证
- JSON/XML解析
- 客户端证书
- 超时
- 错误处理
- 响应状态码处理
- 打印出详细的请求信息

代码示例：

urllib示例：




import urllib.request
response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com/')
html = response.read()

requests示例：




import requests
response = requests.get('http://www.example.com/')
html = response.text

在实际应用中，如果需要发送简单的HTTP请求，推荐使用requests库，因为它更简洁易用。如果需要处理复杂的HTTP请求，比如需要处理cookies，session，连接池等，推荐使用urllib库，因为它提供了更多的功能和细节控制。

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