网络爬虫学习笔记笔记
网络爬虫学习笔记
网络爬虫学习笔记你知道百度、Google 是如何获取数以亿计的网页并且实时更新的吗？你知道在搜索引擎领域人们常说的Spider 是什么吗？本文章只限帮助读者快速入门，不到之处，敬请谅解。
既然百度、Google 这些搜索引擎巨头已经帮我们抓取了互联网上的大部分信息，为什么还要自己写爬虫呢？因为深入整合信息的需求是广泛存在的。
在企业中，爬虫抓取下来的信息可以作为数据仓库多维展现的数据源，也可以作为数据挖掘的来源。
甚至有人为了炒股，专门抓取股票信息。
既然从美国中情局到普通老百姓都需要，那还等什么，让我们快开始吧。
学习前准备：eclipse软件，Java语言学习，后续学习准备：Linux操作系统，基本Linux操作指令，hadoop集群，Linux版eclipse 参考资料：虾皮博客园1.了解URL网络爬虫的基本操作是抓取网页，本文将从URL 开始讲起，然后告诉大家如何抓取网页。
抓取网页的过程其实和读者平时使用 IE浏览器浏览网页的道理是一样的。
比如，你打开一个浏览器，输入猎兔搜索网站的地址，如图“打开”网页的过程其实就是浏览器作为一个浏览的“客户端”，向服务器端发送了一次请求，把服务器端的文件“抓”到本地，再进行解释、展现。
更进一步，可以通过浏览器端查看“抓取”过来的文件源代码。
选择“查看” |“源文件”命令，就会出现从服务器上“抓取”下来的文件的源代码，如图在上面的例子中，我们在浏览器的地址栏中输入的字符串叫做 URL。
那么，什么是 URL呢？直观地讲， URL就是在浏览器端输入的 这个字符串。
下面我们深入介绍有关 URL的知识。
在理解 URL之前，首先要理解 URI的概念。
什么是 URI？Web上每种可用的资源，如HTML文档、图像、视频片段、程序等都由一个通用资源标志符(Universal ResourceIdentifier，URI)进行定位。
URI通常由三部分组成：①访问资源的命名机制；②存放资源的主机名；③资源自身的名称，由路径表示。
小爬虫知识点总结归纳
小爬虫知识点总结归纳随着互联网的飞速发展，网络上的信息量呈现爆炸性增长。
想要获取大规模的网络数据，传统的手工采集方式显然已经无法满足需求。
而爬虫技术的出现，则为我们提供了一种高效、自动化地获取网络数据的方法。
爬虫，顾名思义，就是像蜘蛛一样在网络上“爬行”，获取网页上的各种信息。
通过爬虫技术，我们可以自动化地获取网页上的文本、图片、视频等数据，然后进行分析、处理，实现我们的数据需求。
在学习爬虫技术的过程中，有一些基本知识点是必须要掌握的。
下面，我将对小爬虫知识点进行总结归纳，希望能够帮助读者对爬虫技术有更加全面的了解。
1. HTTP协议HTTP（HyperText Transfer Protocol）是指超文本传输协议，是一个简单的请求-响应协议，它使得客户端和服务器之间可以进行通信。
在编写爬虫的过程中，要了解HTTP协议的基本工作原理，了解HTTP请求和响应的相关内容，这对于编写爬虫程序是非常重要的。
2. HTML基础HTML（Hyper Text Markup Language）是一种用于创建网站的标准标记语言。
在爬虫中，我们通常需要从网页中抽取信息，而了解HTML基础知识对于爬虫程序的开发是非常重要的。
包括HTML标签、属性、元素等基础知识，都是编写爬虫时必须要了解的内容。
3. 爬虫框架爬虫框架是指一种用于构建网络爬虫的软件工具。
目前比较流行的爬虫框架有Scrapy、Beautiful Soup、urllib等等。
掌握一种爬虫框架，可以大大提高爬虫程序的开发效率和功能完善度。
4. 数据解析在爬虫程序中，我们通常需要从网页中抽取特定的信息，比如文本、链接、图片等。
数据解析技术对于爬虫程序是非常重要的，包括正则表达式、XPath、CSS选择器等技术都是用于数据解析的常用工具。
5. 爬虫策略在进行爬虫程序开发时，我们需要考虑一些爬虫策略，比如爬虫速度控制、爬虫深度控制、反爬虫手段等等，这些都是编写高效、稳定的爬虫程序所必须要考虑的内容。
爬虫知识点总结
爬虫知识点总结一、概述爬虫（web crawler）是指一类能够自动抓取网页内容的程序，也叫网络爬虫、网络蜘蛛、网页蜘蛛等。
爬虫可以自动从互联网上下载网页，并且进行内容的提取、存储和分析。
爬虫在搜索引擎、数据采集、信息监测等应用中有着广泛的应用。
爬虫通常由以下几个步骤组成：发送HTTP请求，获取网页内容；解析网页内容，提取所需信息；存储所提取的信息；处理抓取过程中的错误和异常情况。
这些步骤涉及到许多爬虫知识点，下面将逐一介绍。
二、发送HTTP请求1. URL格式URL（Uniform Resource Locator）是统一资源定位符，用于指定互联网上的资源。
URL包括协议部分、主机部分、路径部分、查询部分和片段部分。
常见的协议有HTTP、HTTPS、FTP等。
2. HTTP协议HTTP（HyperText Transfer Protocol）是一种用于传输超文本（如HTML）数据的协议。
爬虫发送的HTTP请求需要遵循HTTP协议的规定，包括请求方法（GET、POST等）、请求头部、请求体等。
3. 请求头部请求头部包括一系列键值对，用于描述请求的相关信息，如User-Agent（用户代理）、Accept（接受的内容类型）、Referer（引用页）、Cookie（HTTP Cookie）等。
爬虫需要根据实际情况设置合适的请求头部，以模拟浏览器的行为。
4. Cookie处理Cookie是由服务器发送给客户端的一小段信息，客户端在以后发送请求时会带上该信息。
爬虫需要处理Cookie，以维持会话状态。
5. 代理为了避免被目标网站封禁IP，或者访问国外网站时的限制，爬虫通常会使用代理服务器来隐藏自身的IP地址。
6. SSL/TLS当目标网站采用HTTPS协议进行加密通信时，爬虫需要支持SSL/TLS协议，以确保安全的数据传输。
三、获取网页内容1. 域名解析域名解析是将域名转换为IP地址的过程，爬虫需要将目标网站的域名解析为IP地址，以便发送请求。
网络爬取知识点总结
网络爬取知识点总结网络爬虫的基本原理网络爬虫的基本原理是通过HTTP协议访问网站，并解析网页内容获取所需数据。
网络爬虫按照一定的规则自动访问网页，提取信息，并将信息保存到本地或者上传到服务器。
网络爬虫通常从指定的起始网页开始，依次遍历所有链接，直到遍历完所有页面或者达到指定条件为止。
常见的网络爬虫技术1. URL管理：网络爬虫需要管理待访问的URL列表，通常采用队列或者集合的方式进行管理。
当爬虫从一个网页中获取到新的链接时，会将这些链接添加到待访问的URL列表中。
2. 网页下载：网络爬虫需要下载网页的内容，通常使用HTTP库（如requests、urllib）进行网页的下载。
3. 网页解析：网络爬虫需要解析网页的内容，通常使用HTML解析库（如BeautifulSoup、lxml）进行网页内容的解析。
4. 数据存储：网络爬虫需要将获取到的数据进行存储，通常使用数据库、文件或者其他存储介质进行数据的存储。
网络爬虫的应用场景1. 搜索引擎：搜索引擎通过网络爬虫定期抓取全网的网页，建立网页索引，并为用户提供便捷的搜索服务。
2. 数据挖掘：网络爬虫可以用于抓取网站上的数据，用于数据挖掘、分析及统计。
3. 价格监控：许多电商网站使用网络爬虫技术来监控竞争对手的价格，并及时调整自己的价格。
4. 舆情监控：政府、企业及个人可以使用网络爬虫技术对网上舆情进行监控。
5. 网站镜像：网络爬虫可以用于建立网站的镜像，以备网站宕机时提供备份。
网络爬虫的应用注意事项1. 网络爬虫需要遵守网站的robots.txt文件，尊重网站的爬取规则。
2. 网络爬虫需要遵守相关法律法规，尊重个人隐私，不得用于非法用途。
3. 网络爬虫需要设置合理的爬取速度，避免对网站造成过大的负担。
4. 网络爬虫需要处理网页中的动态内容、验证码以及反爬虫技术。
网络爬虫的技术难点1. 反爬虫技术：许多网站会采用反爬虫技术来阻止爬虫程序的访问，包括网站认证、验证码、IP封锁等技术。
网络爬虫de基础知识
相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需 要解决三个主要问题：
(1)对抓取目标的描述或定义； (2)对网页或数据的分析与过滤； (3)对URL的搜索策略。 抓取目标的描述和定义是决定网页分析 算法与URL搜索策略如何制订的基础。而网 页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索 引擎所提供的服务形式和爬虫网页抓取行为 的关键所在。这两个部分的算法又是紧密相 关的。
另外一种方法是将广度优先搜索与网 页过滤技术结合使用，先用广度优先策略抓 取网页，再将其中无关的网页过滤掉。这些 方法的缺点在于，随着抓取网页的增多，大 量的无关网页将被下载并过滤，算法的效率 将变低。
3.1.2 最佳优先搜索策略
最佳优先搜索策略按照一定的网页分析 算法，预测候选URL与目标网页的相似度， 或与主题的相关性，并选取评价最好的一个 或几个URL进行抓取。它只访问经过网页分 析算法预测为“有用”的网页。
Abiteboul
设计了一种基于OPIC（在线页面重要指数）的抓取战略。 在OPIC中，每一个页面都有一个相等的初始权值，并把这些权值平均 分给它所指向的页面。这种算法与PageRank相似，但是它的速度很 快，并且可以一次完成。OPIC的程序首先抓取获取权值最大的页面， 实验在10万个幂指分布的模拟页面中进行。但是，实验没有和其它策 略进行比较，也没有在真正的WEB页面测试。
后期Google的改进主要有： (1)采用自有的文件系统(GFS)和数据库系统 (Big Table)来存取数据； (2)采用Map Reduce技术来分布式处理各种数 据的运算。
4.2 Mercator
康柏系统研究中心的AIlan Heydon和 Marc Najork设计了名叫Mercator的爬行器。 系统采用Java的多线程同步方式实现并行处 理，并加入了很多优化策略如DNS缓冲、延 迟存储等以提升爬行器运行效率。它采用的 数据结构可以不管爬行规模的大小，在内存 中只占有限的空间。这些数据结构的大部分 都在磁盘上，在内存中只存放有限的部分， 伸缩性很强。
网络爬虫知识点总结
网络爬虫知识点总结一、网络爬虫概述网络爬虫是一种自动化程序，能够浏览互联网并收集信息。
网络爬虫通过访问网页的超链接来获取数据，分析数据并存储到本地数据库或文件中。
网络爬虫在搜索引擎、数据挖掘、信息检索等领域有着广泛的应用。
二、网络爬虫的工作原理1. 发送HTTP请求网络爬虫首先发送HTTP请求到指定的网页，获取网页的HTML代码。
2. 解析HTML爬虫将获取到的HTML代码进行解析，提取其中的链接、文本、图片等信息。
3. 存储数据爬虫将提取到的数据存储到本地数据库或文件中，方便后续的分析和处理。
三、网络爬虫的技术1. HTTP协议网络爬虫通过HTTP协议来发送请求和获取数据。
爬虫需要了解HTTP的各种状态码、请求头和响应头等内容。
2. 页面解析爬虫需要使用解析库来解析网页，如BeautifulSoup、lxml、pyQuery等。
3. 数据存储爬虫需要将获取到的数据存储到本地数据库或文件中，常用的数据库包括MySQL、MongoDB等。
4. 反爬机制许多网站为了防止爬虫的行为，采取了一些反爬措施，如验证码、IP封锁、User-Agent检测等。
四、常见的网络爬虫框架1. ScrapyScrapy是一个使用Python编写的强大的网络爬虫框架，可以用来快速开发和部署爬虫。
Scrapy提供了丰富的API，支持并发、异步IO等功能。
2. BeautifulSoupBeautifulSoup是一个方便的解析HTML和XML的库，可以用来提取网页中的数据。
3. RequestsRequests是一个Python第三方库，用来简化发送HTTP请求的过程，是网络爬虫中常用的库之一。
五、网络爬虫的应用1. 搜索引擎搜索引擎如Google、百度等使用网络爬虫来收集互联网上的数据，建立索引并提供检索服务。
2. 数据挖掘网络爬虫可以用来收集互联网上的大量数据，用于数据挖掘和分析。
3. 信息检索爬虫可以用来抓取特定网站上的信息，如新闻、论坛、电商平台等，用于信息的检索和监控。
python爬虫知识点总结
python爬虫知识点总结
Python爬虫是一个强大的工具，它能够自动地获取和解析网页数据。
以下
是Python爬虫的一些关键知识点：
1. 网络请求库：Python有很多库可以用来发送网络请求，如requests、urllib等。
这些库可以用于获取网页的源代码，这是爬虫获取数据的基础。
2. HTML解析：Python有很多库可以用来解析HTML，如BeautifulSoup 和lxml。
这些库可以帮助你从HTML代码中提取出你需要的数据。
3. CSS选择器和XPath：CSS选择器和XPath是用于定位HTML元素的方法。
它们可以帮助你准确地找到你需要的数据所在的HTML元素。
4. 自动化工具：Python有很多自动化工具，如Selenium和Pyppeteer，这些工具可以帮助你模拟用户在浏览器中的行为，如点击按钮、填写表单等。
5. 代理IP：在进行爬虫抓取时，可能会遇到IP被封禁的问题。
使用代理IP 可以有效地解决这个问题。
6. 反爬虫策略：网站可能会使用各种方法来防止爬虫的访问，如检测请求头、检查User-Agent、限制访问频率等。
因此，了解和应对这些策略是必要的。
7. 法律与道德问题：在进行爬虫抓取时，需要遵守法律法规和网站的使用协议，尊重网站的数据所有权。
8. 数据存储：抓取到的数据需要存储起来，Python有很多库可以用来存储
数据，如CSV、JSON、MySQL、MongoDB等。
以上就是Python爬虫的一些关键知识点，希望对你有所帮助。
网络爬虫期末总结
网络爬虫期末总结一、引言网络爬虫作为一种自动化获取互联网上信息的工具，在我们日常的生活和工作中发挥着重要的作用。
本文将以我在学习网络爬虫课程期间所学到的知识和经验为基础，对网络爬虫的原理、应用和挑战进行总结和分析。
二、网络爬虫原理1.1 数据采集和处理网络爬虫的基本原理是通过一个自动化程序来从互联网上收集信息，并将这些信息存储和处理。
爬虫首先通过访问网站的URL来获取网页的html源代码，然后解析该源代码，提取出所需的数据，并将数据存储到数据库或文件中。
1.2 网络通信和URL管理网络爬虫需要使用HTTP协议来与服务器进行通信，通过发送HTTP请求获取服务器响应的数据。
爬虫还需要管理待爬取的URL列表，以便定期或主动地发起请求获取新的数据。
这可以通过维护一个URL队列或使用URL调度算法来实现。
1.3 数据解析和提取爬虫解析网页源代码的主要方法有两种：基于正则表达式和基于DOM树。
正则表达式可以通过匹配目标数据的模式来提取数据，但其对于复杂的HTML结构和嵌套标签的处理非常困难。
而基于DOM树的解析则可以通过构造DOM树并遍历节点来定位和提取数据。
1.4 反爬机制的应对为了防止恶意爬虫对网站的影响，许多网站会采取反爬虫机制，如IP封禁、验证码和请求频率限制等。
爬虫需要采取一些策略来应对这些机制，如使用代理IP来隐藏真实的请求源，使用机器学习算法来识别验证码，或者设置请求间隔时间来规避频率限制。
三、网络爬虫应用2.1 数据采集和分析网络爬虫广泛应用于各种类型的数据采集和分析工作。
比如，利用爬虫可以从各大新闻网站抓取新闻标题和正文，并进行文本分析和情感分析；从社交媒体平台获取用户信息和发帖内容，用于推荐系统的个性化推荐；通过爬取电商网站的商品信息来进行价格比较和竞争对手分析等。
2.2 搜索引擎优化搜索引擎是互联网上最常用的信息检索工具，而网络爬虫是搜索引擎的核心功能之一。
搜索引擎利用爬虫从互联网上抓取和索引网页，然后通过搜索算法对这些网页进行排序和展示。
爬虫运用知识点总结
爬虫运用知识点总结一、爬虫概念及原理爬虫是一种自动化程序，其目的是通过网络上的页面链接从而抓取文档或者特定的信息。
通过网络爬虫，我们可以将网站上的大量信息抓取下来，并进行分析、存储和展示。
爬虫的原理是模拟浏览器的行为，向服务器发送HTTP请求，获取服务器返回的信息，然后将网页解析成我们需要的数据。
二、爬虫的应用领域1、搜索引擎：搜索引擎需要不断的爬取网页内容进行索引，以便用户查询时能够快速找到相关信息。
2、数据分析：爬虫可以用来抓取各种网站上的数据，进行分析、统计和挖掘。
3、监控和安全：爬虫可以用来监控对网站的攻击、恶意行为等。
4、电商比价：爬虫可以用来抓取不同网站上的商品信息，进行价格比较。
5、新闻媒体：新闻机构可以利用爬虫快速抓取各大网站的新闻信息，进行编辑、筛选和发布。
6、社交媒体分析：爬虫可以用来抓取各种社交媒体上的数据，进行用户行为分析和趋势预测。
三、爬虫的基本步骤1、确定目标网站：确定需要抓取的目标网站和页面，以及需要获取的信息。
2、发送HTTP请求：使用编程语言发送HTTP请求，获取服务器返回的数据。
3、解析网页：对获取的网页内容进行解析，提取出需要的信息。
4、存储数据：将抓取到的数据存储到数据库或者文件中，以便日后使用和分析。
四、爬虫的技术知识点1、HTTP协议：了解HTTP协议的基本原理和请求响应格式，掌握各种请求方式和响应状态码。
2、网页解析：掌握HTML、CSS、JavaScript等前端技术，了解网页结构和样式的基本原理，熟练使用正则表达式和XPath等工具来提取信息。
3、网页抓取工具：掌握Python、Java、Go等编程语言中的HTTP请求库和网页解析库，如Python中的requests、BeautifulSoup和Scrapy等工具。
4、破解反爬技术：了解网站常用的反爬技术，如IP封禁、验证码、User-Agent检测等，掌握相应的破解方法。
5、数据存储：掌握数据库的基本操作和SQL语言，熟悉NoSQL数据库，了解文件操作和数据存储格式。
爬虫需要用的基本知识
爬虫需要用的基本知识
爬虫是一种自动化程序，用于从互联网上获取数据。
以下是爬虫需要掌握的基本知识：
1. HTML和CSS：了解HTML和CSS的基本语法和结构，能够解析网页结构和样式。
2. HTTP协议：了解HTTP请求和响应的基本知识，包括请求头、响应头、状态码等。
3. 正则表达式：熟悉正则表达式的语法和用法，用于提取网页中的特定信息。
4. XPath和CSS选择器：掌握XPath和CSS选择器的使用，用于定位和提取网页元素。
5. 数据库：具备数据库操作的基本知识，用于存储和管理爬取的数据。
6. 网络编程：了解网络编程的基本原理，能够进行HTTP请求和处理响应。
7. 编程语言：熟悉至少一种编程语言，如Python、Java、JavaScript等，能够编写爬虫程序。
8. 反爬虫策略：了解常见的反爬虫策略，如验证码、IP封禁等，能够应对和绕过这些策略。
9. 高效处理数据：熟悉数据处理和清洗的方法，能够提取、清洗、存储和分析爬取的数据。
10. 了解法律和道德规范：遵守法律和道德规范，不违反网站的使用协议，尊重个人隐私和版权等。
以上是爬虫需要掌握的基本知识，通过学习和实践不断提升自己的技能和经验，才能编写出高效、稳定和合法的爬虫程序。
如何用爬虫爬取小红书的笔记文字
如何用爬虫爬取小红书的笔记文字示例文章篇一：《如何用爬虫爬取小红书的笔记文字》嘿，你有没有想过，就像小蜘蛛在网上收集食物一样，我们也能从互联网的大网里把小红书上那些有趣的笔记文字给“收集”起来呢？这可就用到爬虫啦。
首先呢，咱们得知道爬虫是啥。
爬虫就像是一个勤劳的小机器人，它可以按照我们设定好的路线，在互联网的世界里跑来跑去，找到我们想要的东西。
比如说，在小红书这个超级大的花园里，我们想把那些盛开着美丽文字花朵的笔记摘下来，就靠这个小机器人啦。
那要让这个小机器人在小红书上工作，可不容易呢。
小红书有它自己的规则，就像每个花园都有自己的门禁一样。
我们得先好好研究一下小红书的网站结构。
这就好比你要去一个迷宫里找宝藏，你得先知道迷宫的大概样子，哪里有墙，哪里有通道。
小红书的网页呢，有各种各样的代码组成，这些代码就像是迷宫里的墙和通道。
我们要学会看懂这些代码，才能让爬虫知道往哪里走。
我有个朋友，他特别好奇那些美妆博主在小红书上的笔记。
他就想自己做个爬虫来把这些笔记都抓下来。
刚开始的时候，他就像个没头的苍蝇一样，到处乱撞。
他根本不知道从哪里下手。
他就来问我，我就跟他说：“你得先看看网页的源代码呀，就像你要找宝藏，你得先看看宝藏地图一样。
”他听了我的话，就开始去研究那些代码了。
可是，这代码可不是那么好懂的。
里面有好多奇怪的符号和字母，就像外星文一样。
我朋友当时就有点想放弃了，他说：“哎呀，这也太难了，我感觉我在看天书。
”我就鼓励他：“你可不能这么轻易就放弃呀，这就像爬山一样，刚开始的时候肯定难，但是等你爬到山顶，看到的风景可美了。
”然后呢，我们就开始找工具。
就像你去钓鱼，得有鱼竿一样，我们做爬虫也得有工具。
有很多编程语言可以用来做爬虫，像Python就很流行。
Python就像是一个万能的工具箱，里面有各种各样的工具可以帮助我们打造爬虫。
比如说，有个叫BeautifulSoup 的东西，它可以帮助我们解析网页的代码，就像一把小梳子，把那些乱乱的代码梳理得整整齐齐，这样我们就能找到我们想要的笔记文字在哪里了。
《Python网络爬虫权威指南》读书笔记3（第3章：编写网络爬虫）
《Python⽹络爬⾍权威指南》读书笔记3（第3章：编写⽹络爬⾍）3.1 遍历单个域名from urllib.request import urlopenfrom bs4 import BeautifulSouphtml = urlopen('/wiki/Kevin_Bacon')bs = BeautifulSoup(html, 'html.parser')for link in bs.find_all('a'):if'href'in link.attrs:print(link.attrs['href'])笔者尝试了三次，urllib.error.URLError: <urlopen error [WinError 10060] 由于连接⽅在⼀段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。
>如果你仔细观察那些指向词条页⾯的链接，会发现它们都有3个共同点：它们都在id是bodyContent的div标签⾥URL不包含冒号URL都以/wiki/开头我们可以利⽤这些规则稍微调整⼀下代码来仅获取词条链接：from urllib.request import urlopenfrom bs4 import BeautifulSoupimport rehtml = urlopen('/wiki/Kevin_Bacon')bs = BeautifulSoup(html, 'html.parser')for link in bs.find('div',{'id':'bodyContent'}).find_all('a',href=pile('^(/wiki/)((?!:).)*$')):if'href'in link.attrs:print(link.attrs['href'])完善程序，使它更像下⾯的形式：⼀个函数getLinks可以⽤⼀个/wiki/<词条名称>形式的维基百科词条URL作为参数，然后以同样的形式返回⼀个列表，⾥⾯包含所有的词条URL。
Python爬虫笔记
Python爬⾍笔记本次学习的教学视频来⾃嵩天⽼师的⽹络爬⾍教学，主要学习内容有requests\BeautifulSoup\scrapy\re，⽬前除了scrapy其他刚好看完。
并搬运实现了⼀些⼩项⽬如58同城租房信息爬取、淘宝搜索商品项⽬，现将从爬⾍基本⽅法、实战和遇到的问题三个⽅⾯进⾏总结。
1.基本⽅法 ⾸先就是requests库，是python最简易实⽤的HTTP库，是⼀个请求库。
主要⽅法如下，其中requests.request()⽅法最常⽤，⽤于构造请求，是其他⼏种⽅法的总和。
其余⽅法如get()获取HTML⽹页，head()获取⽹页head标签，post()\pu()t⽤于提交对应请求，patch()进⾏局部修改，delete()提交删除请求。
着重介绍request.get()⽅法，requests.get(url, params=None,**kwargs) 其中url为页⾯链接，params为额外参数，字典格式，**kwargs包含了12个控制访问的参数。
（params\data\json\headers\cookies\auth\files\timeout\proxies\allow_redirects\stream\verify\cert）通常我们使⽤get()⽅法获取页⾯的内容。
接着介绍请求得到的Response对象，见下表。
补充⼏段常⽤代码。
（1）爬取京东商品import requestsurl = "https:///2967929.html"try:r = requests.get(url)r.raise_for_status() #如果发送了错误请求，可以抛出异常r.encoding = r.apparent_encoding #把⽂本内容的编码格式传递给头⽂件编码格式print(r.text[:1000])except:print("爬取失败！")（2）爬取亚马逊，需要修改headers字段，模拟请求import requestsurl="https:///gp/product/B01M8L5Z3Y"try:kv = {'user-agent':'Mozilla/5.0'} #模拟请求头r=requests.get(url,headers=kv)r.raise_for_status()r.encoding=r.apparent_encodingprint(r.status_code)print(r.text[:1000])except:print("爬取失败")（3）百度搜索关键词提交-params提交关键词import requestsurl="/s"try:kv={'wd':'Python'}r=requests.get(url,params=kv)print(r.request.url)r.raise_for_status()print(len(r.text))print(r.text[500:5000])except:print("爬取失败")（4）图⽚爬取存储import requestsimport osurl="/maxwidth.800//p3_pstatp_com/6da229b421faf86ca9ba406190b6f06e.jpg"root="D://pics//"path=root + url.split('/')[-1]try:if not os.path.exists(root):os.mkdir(root)if not os.path.exists(path):r = requests.get(url)with open(path, 'wb') as f:f.write(r.content) #r.content为图⽚f.close()print("⽂件保存成功")else:print("⽂件已存在")except:print("爬取失败")下⾯介绍BeautifulSoup库，⽤于对⽹页内容进⾏解析。
Python爬虫自学笔记（一）爬虫基础知识
Python爬⾍⾃学笔记（⼀）爬⾍基础知识浏览器⼯作原理我们在浏览器的地址栏输⼊⽹址（URL,全称为Uniform Resource Locator,统⼀资源定位器）。
然后，浏览器向服务器传达了我们想访问某个⽹页的需求，这个过程就叫做【请求】。
紧接着，服务器把你想要的⽹站数据发送给浏览器，这个过程叫做【响应】。
当服务器把数据响应给浏览器之后，浏览器并不会直接把数据丢给你。
因为这些数据是⽤计算机的语⾔写的，浏览器还要把这些数据翻译成你能看得懂的样⼦，这是浏览器做的另⼀项⼯作【解析数据】。
紧接着，我们就可以在拿到的数据中，挑选出对我们有⽤的数据，这是【提取数据】。
最后，我们把这些有⽤的数据保存好，这是【存储数据】。
爬⾍⼯作原理其中，爬⾍可以帮我们代劳这个过程的其中⼏步：当你决定去访问某个⽹页后，⾸先，爬⾍可以模拟浏览器去向服务器发出请求；其次，等服务器响应后，爬⾍程序还可以代替浏览器帮我们解析数据；接着，爬⾍可以根据我们设定的规则批量提取相关数据，⽽不需要我们去⼿动提取；最后，爬⾍可以批量地把数据存储到本地。
这就是爬⾍做的事。
简化上图，就是爬⾍的⼯作原理了：所以总结⼀下，爬⾍的⼯作步骤有以下四步：第1步：获取数据。
爬⾍程序会根据我们提供的⽹址，向服务器发起请求，然后返回数据。
第2步：解析数据。
爬⾍程序会把服务器返回的数据解析成我们能读懂的格式。
第3步：提取数据。
爬⾍程序再从中提取出我们需要的数据。
第4步：储存数据。
爬⾍程序把这些有⽤的数据保存起来，便于你⽇后的使⽤和分析。
⽆论爬⾍程序写得多么复杂，万变不离其宗，爬⾍的基本⼯作原理和步骤就是这些。
HTML基础知识HTML是⽤来描述⽹页的⼀种语⾔，英⽂全称是Hyper Text Markup Language，也叫超⽂本标记语⾔。
<!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"></head><body>⼈⽣苦短，我⽤Python</body></html>我们⽤上⾯这个最基本的⽹页，分析⼀下HTML的基本结构如下：HTML⽂档主要由元素组成。
爬虫实验总结心得
爬虫实验总结心得一、引言在本次实验中，我们学习了爬虫的基本原理和常用工具，通过实际操作，深入理解了网络爬虫的使用方法和注意事项。
本文将对本次实验的内容进行总结和心得分享。
二、爬虫的基本原理2.1 网络爬虫简介网络爬虫是一种自动获取网络信息的程序，通过模拟浏览器的行为访问网站，并提取和存储感兴趣的数据。
爬虫主要分为两个步骤：访问页面和解析页面。
在访问页面时，我们可以使用Python的requests库发送HTTP请求获取HTML源代码。
解析页面时，常用的库有BeautifulSoup、正则表达式等。
2.2 Robots.txt协议Robots.txt协议用于指示网络爬虫访问网站的权限和限制。
在编写爬虫时，我们需要尊重Robots.txt协议，遵守网站的访问规则，以免对目标网站造成过大的负担或违反法律法规。
2.3 反爬机制和应对方法为了防止恶意爬虫对网站的影响，许多网站采取了反爬机制。
常见的反爬机制包括验证码、IP封禁、User-Agent检测等。
针对这些反爬机制，我们可以采取一些应对方法，如使用代理IP、设置延时访问、修改User-Agent等。
三、常用的爬虫工具3.1 requests库requests库是Python中用于发送HTTP请求的常用库，它简单易用，功能强大。
我们可以使用requests库发送GET请求、POST请求，设置请求头，处理Cookie 等。
3.2 BeautifulSoup库BeautifulSoup库是Python中用于解析HTML和XML的库，它能够自动将HTML文档转换为Python的数据结构，方便我们提取所需的数据。
通过使用BeautifulSoup，我们可以通过标签名、类名、CSS选择器等方式来定位和解析页面中的元素。
3.3 Scrapy框架Scrapy是一个功能强大的Python爬虫框架，它提供了一套完整的爬虫流程，包括请求管理、URL调度、页面解析等。
使用Scrapy可以更加高效地开发和管理爬虫项目。
爬虫知识点
爬虫知识点
嘿，朋友！今天来跟你聊聊超有意思的爬虫知识点呀！
你知道吗，爬虫就像一只神奇的小虫子，在互联网这个大森林里到处溜达！比如说，咱们平时在网上看到好多好多的信息，那爬虫就能把这些信息都搜集起来。
就好像你去超市买东西，把各种各样好吃的、好玩的都放进购物车一样。
爬虫是怎么做到的呢？来，想象一下，每个网页就像是一个大宝藏，爬虫就是那个勇敢去探索宝藏的探险家！它顺着网页上的链接，一个一个地去挖掘，把里面有用的宝贝都给挖出来。
哎呀，这多厉害呀！比如说，它可以把所有关于足球比赛的新闻都收集起来，这不就省了你自己一个一个去翻找的功夫嘛！
那爬虫有没有遇到困难的时候呢？当然有啦！有时候网站会设置各种各样的障碍，就像是给宝藏设了一道道关卡一样。
哼，这可难不倒聪明的爬虫！它会想办法绕过这些障碍。
这就好比你玩游戏闯关，虽然困难重重，但你总能找到方法突破过去，对吧？
还有啊，爬虫也得遵守规则哦！不能瞎爬乱爬，不然可就闯祸啦！就像我们在生活中也得遵守规矩一样，不然会被惩罚的哟！
我觉得吧，爬虫简直就是互联网世界里的小魔法师！它能把那些隐藏在各个角落的信息都变出来给我们看。
你不觉得这超神奇的吗？我们可真得感谢那些创造出爬虫技术的大神们呀！总之，爬虫知识点真的超级有趣，能让我们看到互联网背后的奇妙世界呢！。
NCrawler-学习笔记
• IFilter
• 过滤器，过滤掉不需要抓取的URL，强调是否需要 • 过滤器是对原有规则的例外处理途径，也就是在规则内处理特例的方式
4
NCrawler
1
处理模式
• 管道PipeLine
• 管道步骤PipeLineStep
• IPipelineStep • IPipelineStepWithTimeout
• 管道事件
• • • • • • • AfterDownload BeforeDownload Cancelled CrawlFinished DownloadException PipelineException DownloadProgress
• 管道数据
• PropertyBag
2
扩展机制
• • custom thread handling • ITaskRunner custom logging • ILog • 日志记录 custom storage • In Memory • Isolated File Storage • MS SQL Server Database Storage • SQLite storage custom robots filtering • IRobot • 读取抓取网站的Robot.txt文件，看人家允许我们如何抓取它的内容 • robots.txt文件应该放在网站根目录下。举例来说，当搜索引擎访问一个网站时， 首先会检查该网站中是否存在robots.txt这个文 件，如果robots机器人程序找到这个文件， 它就会根据这个文件的内容，来确定它访问权限的范围。 • 目前对此表示支持的搜索引擎公司有Google,Yahoo, Ask，MSN。而中文搜索引擎公司，显然不在这个圈子内 custom downloaders. • IWebDownloader • 下载抓取的URL的内容 NCrawlerModule
爬虫知识点汇总
爬虫知识点汇总1. 什么是爬虫？爬虫是一种自动化程序，用于从互联网上获取数据。
它能够模拟人类浏览网页的行为，获取网页内容并提取所需的数据。
2. 爬虫的工作原理爬虫的工作原理可以分为以下几个步骤：•发送HTTP请求：爬虫通过发送HTTP请求来获取网页的内容。
它可以使用第三方库例如requests来发送GET或POST请求。
•获取网页内容：一旦发送了HTTP请求，爬虫将会从服务器接收到网页内容。
它可以通过解析服务器返回的HTML内容来获取所需的数据。
•解析HTML：爬虫将会使用HTML解析器来解析HTML内容，并提取所需的数据。
常用的HTML解析库有BeautifulSoup和lxml。
•数据处理和存储：一旦数据被提取出来，爬虫可以对数据进行处理和存储。
它可以将数据保存到本地文件或数据库中。
3. 常用的爬虫库以下是一些常用的爬虫库：•requests：用于发送HTTP请求和获取网页内容。
•BeautifulSoup：用于解析HTML内容。
•scrapy：一个功能强大的爬虫框架，提供了更高级的爬虫功能和结构化数据提取能力。
•selenium：一个自动化测试工具，也可以用于网页爬虫，特别适用于需要模拟用户交互的情况。
4. 爬虫的常见应用场景爬虫在许多领域有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：•网络数据采集：爬虫可以用于从网页上采集数据，例如抓取新闻、商品信息等。
•数据分析和挖掘：通过爬虫可以获取大量的数据，并进行分析和挖掘，以获取有价值的信息。
•SEO优化：爬虫可以用于分析竞争对手的网站，并帮助优化自己的网站以提高搜索引擎排名。
•舆情监测：爬虫可以用于监测社交媒体、论坛等平台上的舆情动态，以帮助企业做出及时的决策。
5. 爬虫的道德和法律问题在使用爬虫时，需要注意以下道德和法律问题：•知识产权：爬虫不应该用于侵犯他人的知识产权，例如未经授权地抓取他人网站的内容。
•隐私保护：爬虫不应该用于获取个人隐私信息，例如用户的账号密码等。
【爬虫笔记】关于u200bxa0u3000等特殊字符
【爬⾍笔记】关于u200bxa0u3000等特殊字符在进⾏⽹页爬⾍分析时，遇到了⼀些特殊字符，通过⽹络搜索找到了解决⽅法，所以利⽤这篇博⽂将遇到的问题以及解决⽅法记录下来，⽅便回顾，也希望这篇博⽂能够帮助到⼤家。
\u200b \xa0 \u3000等特殊字符这些特殊字符通常不在ASCII可见字符范围内，因此我们在浏览⽹页时看不到这些字符，但是在分析⽹页源码时会遇到。
⽅法⼀，利⽤split⽅法处理这些字符最简单的⽅法是利⽤split⽅法去除。
关键程序段（来⾃参考博⽂）：>>> s'T-shirt\xa0\xa0短袖圆领衫,体恤衫\xa0'>>> out = "".join(s.split())>>> out'T-shirt短袖圆领衫,体恤衫'⽅法⼆，利⽤replace⽅法使⽤split⽅法进⾏特殊字符的去除有个坏处就是原⽂中的空格与换⾏也会⼀并删除，原因是“split⽅法中不带参数时，表⽰分割所有换⾏符、制表符、空格”。
如果⽂字中只有⼀两种特殊字符，也可以利⽤replace⽅法进⾏去除。
例程：>>> s='T-shirt\xa0\xa0短袖圆领衫,体恤衫\xa0'>>> s'T-shirt\xa0\xa0短袖圆领衫,体恤衫\xa0'>>> out=s.replace('\xa0','')>>> out'T-shirt短袖圆领衫,体恤衫'这个⽅法可以避免将需要保留的空格和换⾏等符号删除，但是坏处是需要对每种特殊字符单独设置。
⽅法三，将split与replace⽅法结合⽅法的原理是先将需要保留的制表符、换⾏符和空格等利⽤replace⽅法替换为特定的符号，然后利⽤⽅法⼀中的⽅法将其余的不需要保留的不可见字符去除，最后再利⽤replace⽅法还原原来的制表符、换⾏符和空格等。
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Web Crawler A Review1.分类：通用爬虫、聚焦爬虫、分布式爬虫2.网络是一个有向图，所以搜索操作可以总结为对有向图的遍历。
爬虫通过web页面的图结构从一个页面到另一个页面。
3.Google具有较少的垃圾结果和公平的搜索结果两大优点，其来源于google的pagerank算法和锚点词权重。
4.爬虫技术：A，通用爬虫：从每一个网页尽可能多的找寻链接，去点速度慢占带宽。
B,聚焦爬虫：爬取某一主题的文件，节省带宽。
C分布式爬虫：多线程爬取。
5.现在爬虫都是同步进行的，有重载、质量和网络等问题。
6.Selberg, E. and Etzioni, O. On the instability of Web search engines. In Proceedings of RIAO ’00, 2000.Teevan, J., E. Adar, R. Jones, and M. A. Potts. Information reretrieval: repeat queries in Yahoo's logs. SIGIR ‘07, 151-158, 2007.这两篇主要研究识别结果动态改变。
K. S. Kim, K. Y. Kim, K. H. Lee, T. K. Kim, and W. S. Cho “Design and Implementation of Web Crawler Based on Dynamic Web Collection Cycle”, pp. 562-566, IEEE 2012动态web数据爬取技术包含对web变化的监视，动态获取网页。
Junghoo Cho and Hector Garcia-Molina “Parallel Crawlers”. Proceedings of the 11th international conference on World Wide Web WWW '02”, May 7–11, 2002, Honolulu, Hawaii, USA. ACM 1-58113-449-5/02/0005.高效的并行爬虫Alex Goh Kwang Leng, Ravi Kumar P, Ashutosh Kumar Singh and Rajendra Kumar Dash “PyBot: An Algorithm for Web Crawling”, IEEE 2011 广度优先搜素，会输出一个Excel CSV 形式的web架构，存储下来的网页与web结构用于排名，Rajashree Shettar, Dr. Shobha G, “Web Crawler On Client Machine”, Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2008 V ol II IMECS 2008, 19-21 March, 2008, Hong Kong 异步多线程下载模块Eytan Adar, Jaime Teevan, Susan T. Dumais and Jonathan L. Elsas “The Web Changes Everything: Understanding the Dynamics of Web Content”, ACM 2009.对特征化网络变化提出更细微的分析。
A.K. Sharma, J.P. Gupta and D. P. Agarwal “PARCAHYD: An Architecture of a Parallel Crawler based on Augmented Hypertext Documents”, International Journal of Advancements in Technology, pp. 270-283, October 2010.实现三个层次的并行化，分别是document、mapper、crawl worker level。
详细说明了爬虫主要模块算法细节。
Lili Yana, Zhanji Guia, Wencai Dub and Qingju Guoa “An Improved PageRank Method based on Genetic Algorithm for Web Search”, Procedia Engineering, pp. 2983-2987, Elsevier 2011Pagerank的启发式算法Design and Implementation of Web Crawler Based on Dynamic Web Collection Cycle1.目前web特点：复杂的非层次结构；更短的创建和销毁周期；没有物理边界。
2.针对此特点需要设计时间短的数据收集周期。
3.本文主要内容：提出动态web数据的爬取方法，包括可以敏感检测网站的变化，动态检索目标网站的网页。
根据web内容更新特征设计了一个最佳的收集周期模型。
通过计算收集周期的分数动态预测web内容的收集周期。
4.Web收集周期有三个参数决定：当前收集周期、平均收集周期、先去的收集周期。
所以这个周期是动态。
可以减少网络负担。
5.这个最佳周期时间是本文关键。
6.本文提到一个高效爬虫需要研究三点：1）搜索临近网页的策略；2）设计并行爬虫的架构；3）网页重构。
可以参考：A. K. Sharma, et al., PARCAHYD: An Architecture of a ParallelCrawler based on Augmented Hypertext Documents, InternationalJournal of Advancements in Technology, V ol 1, No 2 (Oct. 2010).7.谷歌搜索引擎的爬虫有五个功能模块：url服务模块、爬虫模块、存储模块、索引建立、url解析8.使用网站探测（website probing）？得知网站是否更改。
9.动态爬虫详细流程：1）读取数据库获得url跟收集周期; 2)根据收集时间爬取网页；3）对比抓取网页跟数据库中网页异同；4）计算网页收集周期并存储到数据库；5）如果网页没有改变收集周期变长。
实现主要考虑三点：1）怎么检查网页的改变；2）怎么增强收集的效果；3）怎么持有版权？How to keep the copyright of the web contentsCrawling Ajax-driven Web 2.0 Applications1.introduction：主要使用rbNarcissus, Watir and Ruby .解决Ajax带来挑战——Past articles •Vulnerability Scanning Web2.0 Client-Side Components[/infocus/1881]•Hacking Web 2.0 Applications with Firefox[/infocus/1879]rbNarcissus（验证和分析Javascript代码，非执行）[5], Watir（一款基于ruby的自动化测试工具，通过代码操作浏览器）Ruby（一种面向对象程序设计的脚本语言）Watir：全称是“Web Application Testing in Ruby”，发音类似“water”。
它是一种基于网页模式的自动化功能测试工具。
Watir可以模拟用户访问网页、点击链接，填写表单，点击按钮。
Watir可以模拟用户验证页面内容。
Watir不能用于Ajax control的测试。
Watir不支持Activex的测试。
Watir不支持IE Dialog的支持(以前曾经支持过)。
2.一般的爬虫引擎一般是协议驱动，链接建立后爬虫发送http请求并且试图截获响应。
资源解析通过链接、脚本、flashi components 和其他数据获得另外的一些资源。
但是不能有效应对Ajax。
这是因为所有的目标资源都是js编码的一部分并且是植入DOM中，所以就需要理解并且可以触发基于DOM的activity。
3.所以需要事件驱动的爬虫。
有以下三个关键部分组成：1）js的分析和解释（Javascript analysis and interpretation with linking to Ajax）；2）DOM事件处理和调度（DOM event handling and dispatching）；3）动态DOM内容的提取（DOM event handling and dispatching）4.事件驱动爬虫的解决方法。
需要浏览器上下文来理解DOM和可能的fireevent？几个工具和插件可以使用。
例如本文使用Watir。
5.一般爬虫只获得html得不到js，需要使用XHR Objecet来获得js。
（XHR 注入技术是通过XMLHttpRequest来获取javascript的。
但与eval不同的是，该机制是通过创建一个script 的DOM元素，然后把XMLHttpRequest的响应注入script中来执行javascript的。
在某些情况下使用eval可能比这样机制慢。
XHR injection 通过XMLHttpRequest获取的内容必须部署在和主页相同的域中。
）6.分析步骤<1>分析js 代码。
通过XHR调用来解析js获得所有可能的函数。
可以看出getQuote,loadmyarea and loadhtml 调用the XHR object。
而getPrice调用getQuote<2>Automating IE with Watir.使用Watir来自动操作IE，其他的工具也可以，只要保证他们可以触发事件。
Design and Implementation of a High-Performance Distributed Web Crawler1.提出一个健壮移植性好的分布式爬虫系统。
2.一个好的爬虫应满足俩方面：1）有一个好的爬取策略，决定下载哪一个页面2）有一个高优化的系统结构，可以在下载大量网页的同时应对崩溃等。
同时面临的挑战：系统设计、I/O、网络效率、健壮性、易用性。
爬虫策略：1）爬取重要网页优先：J. Cho and H. Garcia-Molina. Synchronizing a database to improve freshness. In Proc. of the ACM SIGMOD Int. Conf. on Management of Data, pages 117–128, May 2000 M. Najork and J. Wiener. Breadth-first search crawling yields high-quality pages. In 10th Int. World Wide Web Conference, 2001.2）爬取特定主题或类型：S. Chakrabarti, M. van den Berg, and B. Dom. Distributed hypertext resource discovery through examples. In Proc. of 25th Int. Conf. on Very Large Data Bases, pages375–386,September 1999.S. Chakrabarti, M. van den Berg, and B. Dom. Focused crawling: A new approach to topic-specific web resource discovery. In Proc. of the 8th Int. World Wide Web Conference(WWW8), May 1999.M. Diligenti, F. Coetzee, S. Lawrence, C. Giles, and M. Gori. Focused crawling using context graphs. In Proc. of 26th Int. Conf. on Very Large Data Bases, September 2000. J. Rennie and A. McCallum. Using reinforcement learning to spider the web efficiently. In Proc. of the Int. Conf. on Machine Learning (ICML), 1999.3）爬取更新页面J. Cho and H. Garcia-Molina. The evolution of the web and implications for an incremental crawler. In Proc. of 26th Int. Conf. on Very Large Data Bases, pages 117–128, September 2000.J. Cho and H. Garcia-Molina. Synchronizing a database to improve freshness. In Proc. of the ACM SIGMOD Int. Conf. on Management of Data, pages 117–128, May 2000. 4）安排超时爬取（scheduling of crawling activity over time）?J. Talim, Z. Liu, P. Nain, and E. Coffman. Controlling robots of web search engines. In SIGMETRICS Conference, June 2001.架构详细设计A.Heydon and M. Najork. Mercator: A scalable, extensible web crawler. World Wide Web,2(4):219–229, 1999.（AltaVista使用搜索引擎的详细设计）需要研究爬虫策略：1.爬虫策略：深度优先、广度优先、加权优先。