2024-08-16

在使用drissionpage库实现爬虫时,可以通过以下方式来随时切换代理IP:

  1. 使用ProxyMiddleware中间件。
  2. 在请求前动态设置代理。

以下是一个示例代码,展示如何在drissionpage中使用代理:




from drission.page import WebPage
from drission.proxy.proxy_middleware import ProxyMiddleware
 
# 初始化WebPage时加入代理中间件
wp = WebPage(middlewares=[ProxyMiddleware()])
 
# 动态设置代理
wp.proxy_middleware.set_proxy('http://代理ip:端口')
 
# 使用wp进行页面加载和数据抓取
wp.get('http://www.example.com')

在这个例子中,我们首先创建了一个WebPage实例,并在其初始化时加入了代理中间件。然后,我们使用set_proxy方法动态设置代理服务器。最后,我们使用WebPage实例加载一个页面。

注意:替换'代理ip:端口'为你实际使用的代理服务器信息。如果你有多个代理IP,可以在需要时通过调用set_proxy来切换。

2024-08-16

XPath 是一种在 XML 文档中查找信息的语言。在 Python 中,我们可以使用 lxml 或者 BeautifulSoup 这两个库来进行 XPath 的解析工作。

在这里,我们将使用 BeautifulSoup 库来进行 XPath 的解析工作。

首先,我们需要安装 BeautifulSoup 库,可以使用 pip 命令进行安装:




pip install beautifulsoup4

然后,我们可以使用 BeautifulSoup 库中的 select 方法来进行 XPath 的解析。

以下是一个简单的例子:




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 XPath 语法来选择元素
# 例如,选择所有的 a 标签
for link in soup.select('a'):
    print(link)
 
# 选择 id 为 link1 的 a 标签
for link in soup.select('a#link1'):
    print(link)
 
# 选择 class 为 sister 的 a 标签
for link in soup.select('a.sister'):
    print(link)

在这个例子中,我们首先定义了一个 HTML 文档,然后使用 BeautifulSoup 对其进行了解析。然后,我们使用 soup.select 方法来进行 XPath 的解析工作。

注意,虽然 XPath 是一种在 XML 文档中查找信息的语言,但是 BeautifulSoup 的 select 方法并不是完全按照 XPath 的语法来解析的,它更接近 CSS 选择器的语法。所以,如果你想要使用更接近 XPath 的语法来解析数据,你可能需要使用 lxml 库。

lxml 的安装和使用方法与上述 BeautifulSoup 的安装和使用方法类似,这里不再赘述。




from lxml import etree
 
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>
"""
 
root = etree.HTML(html_doc)
 
# 使用 XPath 语法来选择元素
# 例如,选择所有的 a 标签
for link in root.xpath('//a'):
    print(link)
 
# 选择 id 为 link1 的 a 标签
for link in root.
2024-08-16

在使用DrissionPage进行滑块验证时,首先需要确保你已经正确安装了DrissionPage库。以下是一个简单的示例代码,展示了如何使用DrissionPage来解决滑块验证问题:




from drission.dr import DrissionPage
 
# 初始化DrissionPage对象
dp = DrissionPage()
 
# 打开目标网站(替换为实际网站URL)
dp.get('http://your-slide-block-captcha-page.com')
 
# 调用解析滑块验证码的方法
# 注意:以下参数需要根据实际情况进行修改
slide_captcha = dp.get_slide_captcha(
    slider_selector='#slider',  # 滑块元素的选择器
    bg_selector='#bg',  # 背景图片元素的选择器
    slider_start_position=0,  # 滑块初始位置
    slider_end_position=200,  # 滑块结束位置
    threshold=0.8,  # 匹配阈值
    offset_x=0,  # X轴偏移量
    offset_y=0,  # Y轴偏移量
    match_level='level1',  # 匹配等级
    timeout=30  # 超时时间
)
 
# 滑块验证完成后,执行后续操作,比如提交表单等
# ...
 
# 关闭浏览器
dp.quit()

请根据实际情况调整上述代码中的选择器、位置和其他参数。这个示例假设你的网页上有一个滑块验证码,其滑块的CSS选择器是"#slider",背景图片的选择器是"#bg"。调整这些值以匹配你的具体页面元素。

2024-08-16



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 第一步:发送请求,获取网页内容
url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
 
# 第二步:解析网页内容,提取有效信息
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.find('title').text
 
# 第三步:打印结果
print(title)

这段代码使用了requests库来发送HTTP GET请求,获取网页内容,然后使用BeautifulSoup来解析HTML并提取其中的标题。最后,打印出获取到的标题。这是爬虫开发中最基础的步骤,为学习爬虫技术提供了一个简单的示例。

2024-08-16

这个问题看起来是想要使用JavaScript的一些工具或库来创建一个简单的网络爬虫,并处理特定网页的数据。这里提到的“某条”可能是指某个特定的网页或网站,但具体内容不明确。我们可以假设“某条”是一个需要爬取的网站,并使用jsdomproxySelenium来创建一个简单的爬虫示例。

首先,jsdom是一个在Node.js环境中模拟DOM和JavaScript执行的库。它可以用来解析HTML内容并允许使用类似于jQuery的库来查询和操作DOM。

proxy可能指的是代理服务器,可以用来隐藏爬虫的真实IP地址,增加爬取的难度。

Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具,它可以模拟人的行为来操作浏览器。它可以用来处理JavaScript动态渲染的内容。

以下是一个简单的示例,使用jsdomSelenium来爬取一个假设的网页:




const jsdom = require("jsdom");
const { JSDOM } = jsdom;
const { Builder } = require('@seleniumhq/webdriver');
 
async function crawlSomeWebsite() {
  // 使用Selenium启动浏览器
  let driver = await new Builder().forBrowser('chrome').build();
 
  // 使用Selenium访问某条网站
  await driver.get('http://somewebsite.com');
 
  // 获取网页的HTML内容
  let pageSource = await driver.getPageSource();
 
  // 使用jsdom解析HTML
  let dom = new JSDOM(pageSource);
 
  // 使用jQuery或原生DOM API来查询和操作数据
  let items = dom.window.document.querySelectorAll('.item-class');
 
  // 处理items数据
  for (let item of items) {
    console.log(item.textContent);
  }
 
  // 关闭浏览器
  await driver.quit();
}
 
crawlSomeWebsite().catch(e => console.error(e));

这个示例中,crawlSomeWebsite函数首先使用Selenium启动一个浏览器,然后访问“某条”网站,获取网页的HTML内容。接着,它使用jsdom解析HTML,并查询需要的数据。最后,关闭浏览器。

请注意,这个示例假定你已经安装了所需的库(jsdom@seleniumhq/webdriverselenium-server),并且你的环境中有一个可用的浏览器。

由于具体的网页和爬取的需求不明确,这个示例只是提供了一个基本框架。在实际应用中,你需要根据目标网页的结构和需求来调整查询和处理数据的代码。

2024-08-16



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 获取网页内容的函数
def get_html_content(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return "页面无法访问"
    except requests.exceptions.RequestException:
        return "请求出错"
 
# 解析网页并提取数据的函数
def parse_html_extract_data(html_content):
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    data = []
    for row in soup.find('table', {'class': 'wikitable'}).find_all('tr')[1:]:
        cells = row.find_all('td')
        data.append({
            '序号': cells[0].text.strip(),
            '代码': cells[1].text.strip(),
            '名称': cells[2].text.strip(),
            '单位': cells[3].text.strip(),
            '数量': cells[4].text.strip()
        })
    return data
 
# 打印数据的函数
def print_data(data):
    for item in data:
        print(f"序号: {item['序号']}, 代码: {item['代码']}, 名称: {item['名称']}, 单位: {item['单位']}, 数量: {item['数量']}")
 
# 主函数
def main():
    url = 'https://zh.wikipedia.org/wiki/中国%E8%8A%82%E7%82%B9%E8%B5%84%E6%BA%90%E6%8C%81%E4%BB%9B'
    html_content = get_html_content(url)
    data = parse_html_extract_data(html_content)
    print_data(data)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码首先定义了获取网页内容的函数get_html_content,然后定义了解析网页并提取数据的函数parse_html_extract_data,最后定义了打印数据的函数print_data。主函数main则是这些函数的组合使用,实现了数据爬取和处理的流程。

2024-08-16



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import pandas as pd
 
# 定义一个函数来获取豆瓣电影评论
def get_douban_movie_comments(movie_url):
    # 发送HTTP请求
    response = requests.get(movie_url)
    # 解析网页
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 提取评论信息
    comments = soup.find_all('div', class_='comment-content')
    # 提取评分信息
    ratings = soup.find_all('span', class_='rating-star')
    # 初始化列表来存储评论和评分
    comments_list = []
    ratings_list = []
    # 遍历评论和评分,并提取信息
    for comment, rating in zip(comments, ratings):
        comments_list.append(comment.get_text().strip())
        ratings_list.append(rating.get_text())
    # 将评论和评分存储在字典中
    data = {
        'comments': comments_list,
        'ratings': ratings_list
    }
    return data
 
# 要爬取的豆瓣电影URL
movie_url = 'https://movie.douban.com/subject/12927204/comments?status=P'
# 获取评论数据
comments_data = get_douban_movie_comments(movie_url)
# 将数据转换为DataFrame
comments_df = pd.DataFrame(comments_data)
# 输出前几行结果
print(comments_df.head())

这段代码定义了一个函数get_douban_movie_comments,它接受一个豆瓣电影评论页面的URL作为参数,发送HTTP请求,解析网页,提取评论和评分,并将数据存储在一个DataFrame中。这个过程展示了如何使用Python网络爬虫技术来抓取和分析网页数据的基本步骤。

2024-08-16



import requests
import os
 
# 图片爬取函数
def download_image(image_url, file_path):
    response = requests.get(image_url)
    if response.status_code == 200:
        with open(file_path, 'wb') as file:
            file.write(response.content)
            print(f"图片 {file_path} 下载成功。")
    else:
        print(f"图片下载失败,状态码: {response.status_code}")
 
# 主函数
def main():
    # 图片URL列表
    image_urls = [
        'http://example.com/image1.jpg',
        'http://example.com/image2.jpg',
        # ... 更多图片URL
    ]
    
    # 图片保存路径
    save_path = 'downloaded_images/'
    
    # 创建保存文件夹
    if not os.path.exists(save_path):
        os.makedirs(save_path)
    
    # 遍历图片URL列表并下载图片
    for index, image_url in enumerate(image_urls):
        file_path = os.path.join(save_path, f"image{index + 1}.jpg")
        download_image(image_url, file_path)
 
# 运行主函数
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码使用了requests模块来下载网络上的图片。首先定义了一个下载图片的函数download_image,它接受图片的URL和保存路径作为参数。然后在main函数中,我们定义了一个图片URL列表,并遍历它,调用download_image函数来下载每一张图片。最后,我们检查了是否需要创建保存图片的文件夹,并在主程序中调用了main函数来执行图片下载任务。

2024-08-16

由于这个问题涉及的内容较多,并且涉及到多个技术栈,我将提供一个简化的核心功能代码示例,例如爬取一个简单的网站的内容,并展示如何使用Spring Boot和大数据技术处理和展示数据。




// 使用Spring Boot和WebMagic爬虫框架
@Controller
public class CrawlerController {
 
    private static final Logger logger = LoggerFactory.com.google.common.collect.Lists.newArrayList();
 
    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
 
    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;
 
    @Autowired
    private SolrClient solrClient;
 
    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
 
    // 爬取指定网页的内容
    @GetMapping("/crawl")
    public void crawl(@RequestParam("url") String url) {
        PageProcessor processor = new PageProcessor() {
            @Override
            public void process(Page page) {
                // 提取页面内容
                page.putField("title", page.getHtml().xpath("//title/text()").get());
                // 提取链接等操作...
            }
 
            @Override
            public Site getSite() {
                return Site.me().setTimeOut(10000).setRetryTimes(3);
            }
        };
 
        Spider.create(processor)
                .addUrl(url)
                .thread(5)
                .run();
 
        // 将爬取的数据保存到Elasticsearch等数据存储中
        // 代码省略...
    }
 
    // 其他控制器方法...
}

这个示例展示了如何在Spring Boot应用中使用WebMagic框架来实现一个简单的网页内容爬取功能。实际应用中,你需要根据具体需求设计爬虫逻辑、数据处理逻辑和数据存储逻辑。

请注意,这个示例假设你已经配置好了Elasticsearch、MongoDB、Solr和Kafka等服务,并且在Spring Boot应用中正确地注入了相关的模板类。

这个代码示例仅展示了爬虫部分的核心功能,并省略了其他如数据处理和可视化的部分。实际应用中,你需要根据具体需求设计和实现这些功能。

2024-08-16

GPT-Crawler是一个使用Python编写的网络爬虫工具,用于从互联网上爬取网页内容,并使用GPT-4模型为基于提示的大型语言模型(LLM),为其创建知识库。

以下是一个简化的代码示例,展示了如何使用GPT-Crawler库来爬取网页并为GPT模型创建知识库:




from gpt_crawler import Crawler, GPT
 
# 初始化爬虫和GPT对象
crawler = Crawler()
gpt = GPT()
 
# 定义爬取的起始URL
start_urls = ['https://en.wikipedia.org/wiki/Main_Page']
 
# 开始爬取
crawler.crawl(start_urls)
 
# 获取爬取的内容
pages_content = crawler.get_pages_content()
 
# 为GPT模型准备数据
for page_content in pages_content:
    # 这里可以添加预处理内容的逻辑,例如解析HTML、清洗文本等
    text = page_content.text
    # 给GPT模型提供提示和相应的文本
    gpt.add_example(text[:200], text)  # 提取文章前200个字符作为提示
 
# 训练GPT模型
gpt.train()
 
# 保存GPT模型
gpt.save('gpt_knowledge_base.model')

这个代码示例假设gpt_crawler库提供了CrawlerGPT类,并且这些类有crawlget_pages_contentadd_exampletrainsave等方法。这只是一个简化的示例,实际应用中需要根据实际的库和API文档进行调整。