2024-08-13

在Python中,可以使用requests库获取网页内容,并使用BeautifulSoup库来解析网页并定位元素。以下是一个基本的例子,展示如何定位Pixiv上的图片资源:




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 设置代理(如有需要)
headers = {
    'User-Agent': 'your_user_agent',
    # 'Proxy': 'http://your_proxy'
}
 
# 获取网页内容
def get_html(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text
 
# 解析网页并定位元素
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 假设我们要找的图片在<a>标签的data-src属性中
    images = soup.find_all('a', {'class': 'ajax-load-item'})
    for image in images:
        image_url = image.get('data-src')
        if image_url:
            print(image_url)
 
# 示例URL
url = 'https://www.pixiv.net/ajax/search/artworks/', params=your_search_params
html = get_html(url)
parse_html(html)

请注意,你需要替换your_user_agent为你自己的User-Agent,并且根据Pixiv的robots.txt文件及服务条款确保你的爬虫活动是合法的。同时,你可能需要处理分页、登录验证等情况,这取决于Pixiv的反爬措施如何。

此代码只是一个基础示例,实际爬取Pixiv时可能需要处理更多复杂情况,如反爬机制、动态内容加载等。

2024-08-13



import requests
import pandas as pd
 
# 设置请求头,模拟浏览器访问
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'}
 
# 发送请求
url = 'https://www.example.com/data'
response = requests.get(url, headers=headers)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 将获取的数据转换为pandas DataFrame
    data_df = pd.read_html(response.text)[0]  # 假设我们需要第一个表格
 
    # 查看前几行数据
    print(data_df.head())
 
    # 将DataFrame保存到CSV文件
    data_df.to_csv('data.csv', index=False)
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请求,并使用pandasread_html函数来解析返回的HTML中的表格数据。然后,我们可以使用to_csv方法将数据保存到CSV文件中。这个例子演示了如何使用Python快速抓取网页上的表格数据,并进行基本的数据处理。

2024-08-13

Playwright 是一个用于网页自动化的框架,可以用于爬虫、测试等场景。以下是一个使用 Playwright 进行简单网页爬取的示例代码:




from playwright.async_api import async_playwright
 
async def run(playwright):
    browser = await playwright.chromium.launch()
    page = await browser.new_page()
    await page.goto('https://example.com/')
    await page.screenshot(path='example.png')
    content = await page.evaluate('() => document.body.textContent')
    print(content)  # 打印网页内容
    await browser.close()
 
async def main():
    async with async_playwright() as playwright:
        await run(playwright)
 
import asyncio
asyncio.run(main())

这段代码首先导入了 async_playwright 模块,然后定义了一个异步函数 run,该函数使用 Playwright 打开一个 Chromium 浏览器实例,然后打开一个新页面并导航至指定的 URL。接着,它会等待页面加载,然后捕获网页的截图并保存。最后,它使用 evaluate 方法获取整个页面的文本内容并打印出来。

请注意,在实际应用中,爬虫应遵守相关法律法规,并尊重网站的 Robots 协议,避免对网站的正常服务造成影响。此外,爬虫应该有适当的延时,并且可能需要处理 JavaScript 动态渲染的内容。

2024-08-13

以下是一个简化的Java爬虫代码示例,用于获取LOL英雄数据和图片,并保存到本地。




import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
 
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.net.URL;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.stream.Stream;
 
public class LeagueOfLegendsCrawler {
 
    private static final String HERO_INFO_URL = "http://lol.esportsentertainment.com/champion/";
    private static final String IMAGE_URL_PREFIX = "http://ddragon.leagueoflegends.com/cdn/9.2.1/img/champion/";
    private static final String SAVE_DIR = "LOLEngines";
 
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 1; i <= 118; i++) { // 假设我们只爬取前118个英雄,实际可以根据实际网站结构爬取所有
            String heroId = String.valueOf(i);
            String heroUrl = HERO_INFO_URL + heroId;
            String imageUrl = IMAGE_URL_PREFIX + heroId + ".png";
            downloadHeroData(heroUrl, imageUrl, heroId);
        }
    }
 
    private static void downloadHeroData(String heroUrl, String imageUrl, String heroId) {
        try {
            Document doc = Jsoup.connect(heroUrl).get();
            Elements nameElements = doc.select("title");
            String heroName = nameElements.get(0).text().replace(" - League of Legends Esports & Entertainment", "");
 
            // 下载图片
            Path imageSavePath = downloadImage(imageUrl, heroName);
 
            System.out.println("Hero Name: " + heroName);
            System.out.println("Image Saved at: " + imageSavePath);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
 
    private static Path downloadImage(String imageUrl, String fileName) {
        try {
            File tempFile = new File(SAVE_DIR + File.separator + fileName + ".png");
            Path path = Paths.get(tempFile.getAbsolutePath());
            if (tempFile.exists()) {
                System.out.println("File already exists: " + path);
                return path;
            }
 
            URL url = new URL(imageUrl);
            Files.copy(url.openStream(), path);
            return path;
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        retur
2024-08-13



import scrapy
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
from scrapy.utils.project import get_project_settings
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'my_spider'
    start_urls = ['http://example.com']
 
    def parse(self, response):
        # 解析响应数据,提取items或requests
        pass
 
# 启动分布式爬虫
process = CrawlerProcess(get_project_settings())
process.crawl('my_spider')
process.start()

这段代码定义了一个简单的Scrapy爬虫,并展示了如何在本地启动一个分布式爬虫进程。这个例子简单明了,并且是编写分布式爬虫的基础。在实际的分布式爬虫项目中,解析函数会更加复杂,并且会涉及到更多的Scrapy组件,如中间件、Item Pipeline等。

2024-08-13

为了回答这个问题,我们需要使用Python的一个库:asyncio。asyncio是Python的标准库,用于编写异步程序。异步程序在一些关键点上会挂起执行,让其他的协程有机会运行。

首先,我们需要一个库来帮助我们下载网页,这个库叫requests。

下面是一个简单的示例,使用asyncio和requests库来异步下载网页:




import asyncio
import requests
 
async def fetch_html(url):
    async with requests.get(url) as response:
        return response.text
 
urls = ['http://example.com/{}'.format(i) for i in range(20)]
 
loop = asyncio.get_event_loop()
htmls = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*(fetch_html(url) for url in urls)))
 
for html in htmls:
    print(html)

然而,这个例子只能在网页的数量不太多的时候使用,因为如果网页数量太多,会有一个问题就是会有很多的网络请求,可能会让服务器认为你是一个爬虫而封你的IP。

为了解决这个问题,我们可以使用asyncio.Semaphore来限制同时进行的网络请求的数量。




import asyncio
import requests
 
async def fetch_html(url):
    async with requests.get(url) as response:
        return response.text
 
async def limited_fetch_html(sem, url):
    async with sem:
        return await fetch_html(url)
 
sem = asyncio.Semaphore(5)  # 最多同时进行5个网络请求
urls = ['http://example.com/{}'.format(i) for i in range(20)]
 
loop = asyncio.get_event_loop()
htmls = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*(limited_fetch_html(sem, url) for url in urls)))
 
for html in htmls:
    print(html)

这样,我们就可以在不被服务器封禁IP的情况下,高效率的下载多个网页。

然而,上述代码只能应对简单的情况,如果网页中含有js动态加载的内容,上述方法就不能获取到完整的内容。这个时候,我们可以使用webdriver来驱动浏览器,然后用phantomjs作为无头浏览器。




from selenium import webdriver
 
driver = webdriver.PhantomJS()
driver.get('http://example.com')
html = driver.page_source
print(html)
driver.quit()

然而,webdriver是同步的,如果我们想要异步下载多个网页,我们可以把webdriver封装在一个异步函数中。




import asyncio
from selenium import webdriver
 
async def fetch_html(url):
    driver = webdriver.PhantomJS()
    driver.get(url)
    html = driver.page_source
    driver.quit()
    return html
 
urls = ['http://example.com/{}'.format(i) for i in range(20)]
 
loop = asyncio.get_event_loop()
htmls = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*(fetch_html(url) for url in urls)))
 
for html in htmls:
    print(html)

然而,上述代码在多个协程同时运行时,可能会出现webdriver启动不起来的问题,因为phantomjs不支持多个进程同时启动。

为了解决这个问题,我们可以使用一个单例模式的webdriver。




import asyncio
from selenium import webdriver
 
class SinglePhantom:
2024-08-13



import weibo
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
 
# 设置微博客户端
client = weibo.APIClient('app_key', 'app_secret', 'access_token', 'access_token_secret')
 
# 获取微博热搜索
def get_weibo_hot_search(timespan):
    hot_search = []
    for i in range(timespan):
        try:
            hot = client.trends.hot(i)
            hot_search.append(hot)
        except Exception as e:
            print(e)
            break
    return hot_search
 
# 解析微博热搜索数据
def parse_weibo_hot_search(hot_search):
    data = []
    for day in hot_search:
        for item in day:
            data.append({
                'date': item['created_at'],
                'rank': item['rank'],
                'keyword': item['keyword'],
                'query': item['query'],
                'type': item['type']
            })
    return data
 
# 数据可视化
def visualize_data(data):
    df = pd.DataFrame(data)
    df = df[df['type'] == '100']  # 只考虑搜索类型为100的数据
    df = df.sort_values(by=['date', 'rank'])
    df_grouped = df.groupby('date')
    
    dates = df_grouped.size().index
    counts = df_grouped.size()
    
    plt.figure(figsize=(15, 6))
    plt.plot(dates, counts, color='blue', marker='o')
    plt.title('微博热搜索趋势', fontsize=16)
    plt.xlabel('日期', fontsize=14)
    plt.ylabel('搜索次数', fontsize=14)
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.show()
 
# 执行函数
if __name__ == '__main__':
    timespan = 7  # 获取过去7天的数据
    hot_search = get_weibo_hot_search(timespan)
    data = parse_weibo_hot_search(hot_search)
    visualize_data(data)

这段代码首先设置了微博客户端,然后定义了获取微博热搜索数据的函数,并解析了数据。最后,定义了一个可视化数据的函数,并在主程序中调用这些函数以执行微博热搜索数据的获取和可视化。这个例子展示了如何使用Python进行微博数据的爬取和可视化分析,对于学习微博数据分析的开发者有很好的教育价值。

2024-08-13

WebMagic是一个无依赖的爬虫框架,它提供简单的API,使得在Java语言下编写爬虫非常方便。以下是一个使用WebMagic框架的简单示例,展示如何实现一个简单的网页爬取。

首先,添加WebMagic的依赖到你的项目中。如果你使用Maven,可以添加如下依赖:




<dependency>
    <groupId>us.codecraft</groupId>
    <artifactId>webmagic-core</artifactId>
    <version>0.7.3</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>us.codecraft</groupId>
    <artifactId>webmagic-extension</artifactId>
    <version>0.7.3</version>
</dependency>

然后,创建一个简单的爬虫类:




import us.codecraft.webmagic.Page;
import us.codecraft.webmagic.Site;
import us.codecraft.webmagic.Spider;
import us.codecraft.webmagic.processor.PageProcessor;
 
public class MyPageProcessor implements PageProcessor {
 
    private Site site = Site.me().setRetryTimes(3).setSleepTime(1000);
 
    @Override
    public void process(Page page) {
        // 提取页面信息,例如页面的标题和链接
        page.putField("title", page.getHtml().xpath("//h1[@class='title']/text()").toString());
        page.putField("url", page.getUrl().toString());
 
        // 抓取下一页的链接
        page.addTargetRequests(page.getHtml().xpath("//a[@class='next_page']/@href").all());
    }
 
    @Override
    public Site getSite() {
        return site;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        Spider.create(new MyPageProcessor()).addUrl("http://example.com/").thread(5).run();
    }
}

这个类实现了PageProcessor接口,包含了页面处理逻辑和爬虫配置。process方法中使用XPath解析页面,并存储标题和URL。main方法中使用Spider.create()来启动爬虫,并设置了线程数为5。

这个简单的例子展示了如何使用WebMagic来编写一个简单的网页爬取程序。实际应用中,你可能需要根据目标网站的结构调整XPath表达式,以及添加更复杂的处理逻辑。

2024-08-13



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
 
# 初始化一些变量
job_descriptions = []
job_titles = []
jobs = []
 
# 定义一个函数来获取招聘信息
def get_job_info(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    jobs_on_page = soup.find_all('div', class_='job-card-container')
    for job in jobs_on_page:
        job_title = job.find('h2', class_='title').text
        job_description = job.find('div', class_='description').text
        job_descriptions.append(job_description)
        job_titles.append(job_title)
        jobs.append({'title': job_title, 'description': job_description})
 
# 获取招聘信息
get_job_info('https://www.seek.com.au/jobs/in-all-jobs?page=1')
 
# 将工作描述和标题转换为TF-IDF向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(job_descriptions)
cosine_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix)
 
# 定义一个函数来获得相似工作的标题
def get_similar_jobs(job_title, cosine_sim):
    idx = job_titles.index(job_title)
    similar_job_indices = cosine_sim[idx].argsort()[::-1][1:6]
    return [jobs[i] for i in similar_job_indices]
 
# 获取与特定工作描述相似的工作
similar_jobs = get_similar_jobs('Data Scientist', cosine_sim)
 
# 打印出相似的工作
for job in similar_jobs:
    print(job['title'])

这个简化的代码实例展示了如何使用Python爬取招聘信息,并使用TF-IDF和cosine相似性来找出相似的工作描述。这个系统可以作为一个基础来进行工作相关性的研究和推荐。

2024-08-13

Selenium被检测为爬虫的问题可能是由于它的默认设置或者特定网站的反爬机制触发的。以下是一些常见的绕过和屏蔽爬虫检测的策略:

  1. 使用代理服务器:可以设置Selenium使用代理服务器,这样可以改变你的IP地址。
  2. 使用不同的浏览器引擎:例如,使用PhantomJS(现在已经不再维护)或者Chrome/Firefox的无头模式。
  3. 设置合适的浏览器标识:使用user-agent在请求中伪装成常见的浏览器。
  4. 使用自动化延时:增加每个请求之间的延时,模仿人的行为。
  5. 使用JavaScript来操作页面:通过Selenium直接执行JavaScript代码来模拟正常用户的行为。
  6. 使用headless模式:如果使用的是Chrome或Firefox,可以启用headless模式。
  7. 使用VPN:更换IP地址,确保你的IP不会被网站记录或者标记为爬虫。
  8. 关闭图片和CSS加载:减少加载内容,减少被检测为爬虫的可能性。

下面是一个简单的示例代码,使用Selenium和Chrome浏览器在无头模式下运行,并设置了合适的用户代理:




from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
 
# 初始化Chrome选项
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument("--headless")  # 无头模式
chrome_options.add_argument("user-agent=Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36")  # 设置用户代理
 
# 启动Chrome浏览器
driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)
 
# 打开页面
driver.get("http://example.com")
 
# ... 进行其他操作 ...
 
# 关闭浏览器
driver.quit()

请根据实际情况选择适合的绕过策略,并适当调整代码以适应你的需求。