知己知彼，百战百胜。意为如果对敌我双方的情况都能了解透彻，打起仗来百战就不会有危险。语出《孙子·谋攻篇》：“知彼知己，百战不殆；不知彼而知己，一胜一负；不知彼，不知己，每战必殆。”
网络数据抓取在当今信息时代具有重要意义，而Python作为一种强大的编程语言，拥有丰富的库和工具来实现网络数据的抓取和处理。本教程将重点介绍如何使用Selenium这一强大的工具来进行网络数据抓取，帮助读者更好地理解和掌握Python爬虫技术。
随着互联网的快速发展，网页抓取和数据解析在许多行业中变得越来越重要。无论是电子商务、金融、社交媒体还是市场调研，都需要从网页中获取数据并进行分析。Python的Selenium库作为一种自动化测试工具，已经成为许多开发者的首选，因为它提供了强大的功能和灵活性。本文将介绍如何使用Python的Selenium库进行网页抓取，并结合高效JSON解析的实际案例，帮助读者解决相关问题。
一年一度的双十一就快到了，各种砍价、盖楼、挖现金的口令将在未来一个月内充斥朋友圈、微信群中。玩过多次双十一活动的小编表示一顿操作猛如虎，一看结果2毛5。浪费时间不说而且未必得到真正的优惠，双十一电商的“明降暗升”已经是默认的潜规则了。打破这种规则很简单，可以用 Python 写一个定时监控商品价格的小工具。
因此花费两天时间抓取完成，基于python3 抓取， flask 可视化页面查看，目前支持网页可视化查看：
互联网购物现在已经是非常普遍的购物方式，在互联网上购买商品并且使用之后，很多人都会回过头来对自己购买的商品进行一些评价，以此来表达自己对于该商品使用后的看法。商品评价的好坏对于一个商品的重要性显而易见，大部分消费者都以此作为快速评判该商品质量优劣的方式。所以，与此同时，有些商家为了获得好评，还会做一些 "好评优惠" 或者 "返点" 活动来刺激消费者评价商品。 既然商品评价对于消费者选购商品而言至关重要，那么我想试试可以从这些评价信息中获取到怎样的价值，来帮助消费者快速获取到关于该商品的一些重要信息，给他们的
11月11日是个有趣的日子。客观来说，它和一年中其他364（365）天一样没什么特殊，但偏偏又总被人赋予特殊的含义。十年之前，大家谈论的是如何打发“光棍节”（跟 和菜头 一样，此节日的发源地也是本人的母校）。到了近些年，这一天显然又成了“剁手”的代名词，阿猫阿狗们早早地就开始了铺天盖地的宣传。 不过还没到正日子，这几天我就碰上了两件闹心的事： 刚下单的商品，第二天就降价了！ 打算再等等的商品，准备买的时候居然价格涨回去了！ 所以别看折扣打得狠，优惠券给得大方，你究竟有占到多少便宜，自己心里还真没点数。于是，
在前一章中，我们已经成功尝试分析Ajax来抓取相关数据，但是并不是所有页面都可以通过分析Ajax来完成抓取。比如，淘宝，它的整个页面数据确实也是通过Ajax获取的，但是这些Ajax接口参数比较复杂，可能会包含加密密钥等，所以如果想自己构造Ajax参数，还是比较困难的。对于这种页面，最方便快捷的抓取方法就是通过Selenium。本节中，我们就用Selenium来模拟浏览器操作，抓取淘宝的商品信息，并将结果保存到MongoDB。 1. 本节目标 本节中，我们要利用Selenium抓取淘宝商品并用pyquer
以抓取京东 App 的商品信息和评论为例，实现 Appium 和 mitmdump 二者结合的抓取。抓取的数据分为两部分：一部分是商品信息，我们需要获取商品的 ID、名称和图片，将它们组成一条商品数据；另一部分是商品的评论信息，我们将评论人的昵称、评论正文、评论日期、发表图片都提取，然后加入商品 ID 字段，将它们组成一条评论数据。最后数据保存到 MongoDB 数据库。
需要注意的是，ChatGPT生成的代码可能不是完美的，仍需自己进行测试、调整和验证。它只是一个辅助工具，而不是替代你自己学习和实践的方式。将ChatGPT作为学习和探索的工具，并与其他资源相结合，可以帮助你提高爬虫水平。
在前一章中，我们已经成功尝试分析 Ajax 来抓取相关数据，但是并不是所有页面都可以通过分析 Ajax 来完成抓取。比如，淘宝，它的整个页面数据确实也是通过 Ajax 获取的，但是这些 Ajax 接口参数比较复杂，可能会包含加密密钥等，所以如果想自己构造 Ajax 参数，还是比较困难的。对于这种页面，最方便快捷的抓取方法就是通过 Selenium。本节中，我们就用 Selenium 来模拟浏览器操作，抓取淘宝的商品信息，并将结果保存到 MongoDB。
Selenium是一个基于Web的开源自动化工具。Python使用Selenium用于自动化测试。 特点是易于使用。Selenium可以将标准Python命令发送到不同的浏览器，尽管它们的浏览器设计有所不同。
作为一个资深吃货，网购各种零食是很频繁的，但是能否在浩瀚的商品库中找到合适的东西，就只能参考评论了！今天给大家分享用python做个抓取淘宝商品评论的小爬虫！
又到了一年一度的教师节，每次教师节大家都会烦恼不知道送什么礼物？尤其是对于理工男来说，更是一个让人头大的问题。我今天就和大家分享一个用Python爬取商品信息的项目，希望可以给大家选礼物时提供一个参考。
很多学习 python 的同学应该都听说过“网络爬虫”的概念，也可能听说过用 python 写网络爬虫很方便。
采集入口为手机端，在火狐浏览器下ctrl+shift+M进入手机模式，并点击触屏模式，进入唯品会网站m.vip.com，刷新网页。
在移动应用市场的竞争中，了解竞争对手的APP数据至关重要。然而，由于移动应用的特殊性，传统的爬虫技术无法直接获取APP中的数据，这给竞争对手分析和市场研究带来了困难。如何利用无头浏览器来模拟用户行为，实现对APP数据的抓取，成为一个提出需要解决的问题。
数据是创造和决策的原材料，高质量的数据都价值不菲。而利用爬虫，我们可以获取大量的价值数据，经分析可以发挥巨大的价值，比如：
我和很多学python的同学聊过，至少有30%以上的人学Python是为了网络爬虫，也就是采集网站的数据，不得不说这确实是一个刚性需求。
编者注：这是笔者基于自身在入门python爬虫一些感悟，而写作的——入门小参考或建议。本文没有过多讲述学习爬虫需要哪些库或代码，而是期望为初学者提供一些爬虫思维或方法论，从而快速入门。不过，每个人的基础不同，这仅是一家之言，希望大家能有所收获。
如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。
JS逆向是指利用编程技术对网站上的JavaScript代码进行逆向分析，从而实现对网站数据的抓取和分析。这种技术在网络数据采集和分析中具有重要的应用价值，能够帮助程序员获取网站上的有用信息，并进行进一步的处理和分析。
在数字化时代的浪潮中，数据成为了企业竞争的核心资源。而要从海量的互联网信息中精准抓取所需数据，就必须掌握一门强大的技术——Python分布式爬虫与JS逆向技术。这两者结合，如同拥有了一把解锁网络数据的终极利器，让你在数据海洋中畅游无阻。
要做数据分析首先得有数据才行。对于我等平民来说，最廉价的获取数据的方法，应该是用爬虫在网络上爬取数据了。本文记录一下笔者爬取天猫某商品的全过程，淘宝上面的店铺也是类似的做法，不赘述。主要是分析页面以及用Python实现简单方便的抓取。 笔者使用的工具如下 Python 3——极其方便的编程语言。选择3.x的版本是因为3.x对中文处理更加友好。 Pandas——Python的一个附加库，用于数据整理。 IE 11——分析页面请求过程（其他类似的流量监控工具亦可）。 剩下的还有requests,re，这些都是
下载本书代码：https://github.com/scalingexcellence/scrapybook。 下载本书PDF（英文版）：http://file.allitebooks.com/20
Python爬虫是否合法的问题颇具争议，主要涉及到使用爬虫的目的、操作方式以及是否侵犯了其他人的权益。本文将介绍Python爬虫的合法性问题，并提供一些相关的法律指导和最佳实践。
要做数据分析首先得有数据才行。对于我等平民来说，最廉价的获取数据的方法，应该是用爬虫在网络上爬取数据了。本文记录一下笔者爬取天猫某商品的全过程，淘宝上面的店铺也是类似的做法，不赘述。主要是分析页面以及用Python实现简单方便的抓取。 笔者使用的工具如下 Python 3——极其方便的编程语言。选择3.x的版本是因为3.x对中文处理更加友好。 Pandas——Python的一个附加库，用于数据整理。 IE 11——分析页面请求过程（其他类似的流量监控工具亦可）。 剩下的还有requests,re，这些都是P
Scrapy是一个强大的Python开源网络爬虫框架，用于抓取和提取网页数据。它提供了简单且灵活的API和强大的数据提取功能，使得开发者能够快速地构建和部署爬虫程序。本篇文章将介绍Scrapy的入门教程，帮助你快速上手。
本文介绍了如何利用Python3和Selenium爬取淘宝商品信息并保存到MongoDB。首先介绍了淘宝商品页面的HTML结构，然后利用BeautifulSoup和Selenium对商品信息进行了爬取。最后通过MongoDB的PyMongo驱动将商品信息保存到MongoDB中。
题图：by watercolor.illustrations from Instagram
网络连接有时候会很不稳定，导致我们在浏览网页或下载文件时遇到各种问题。有没有一种方法可以让我们在网络中断或缓慢的情况下，也能够获取我们想要的信息呢？答案是肯定的，那就是使用Python下载器。
继续上一节内容，我们将使用Selenium操作谷歌浏览器抓取多页的数据并将结果保存到CSV文件中。
“码上行动”是“Crossin的编程教室”经过5年积累后推出的一项服务，目的是为了让编程初学者，尤其是自学者，更快地找到正确的学习方向，提高编程水平。
5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）。
Charles是一个网络抓包工具，我们可以用它来做App的抓包分析，得到App运行过程中发生的所有网络请求和响应内容，这就和Web端浏览器的开发者工具Network部分看到的结果一致。 相比Fiddler来说，Charles的功能更强大，而且跨平台支持更好。所以我们选用Charles作为主要的移动端抓包工具，用于分析移动App的数据包，辅助完成App数据抓取工作。 一、本节目标 本节我们以京东App为例，通过Charles抓取App运行过程中的网络数据包，然后查看具体的Request和Response内
网络爬虫是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。下面是小编为您整理的关于python做web还是做爬虫，希望对你有所帮助。
Scrapy抓取页面的方式和Requests库类似，都是直接模拟HTTP请求，因此如果遇到JavaScript渲染的页面Scrapy同样是无法抓取的，而在前文中我们抓取JavaScript渲染的页面有
当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。 过去不久的双11、双12网络购
作为专业爬虫程序员，我们在数据抓取过程中常常面临效率低下和准确性不高的问题。但不用担心！本文将与大家分享Python爬虫的应用场景与技术难点，并提供一些实际操作价值的解决方案。让我们一起来探索如何提高数据抓取的效率与准确性吧！
如果不知道selenium的基本操作，这里献上链接：selenium的使用（有点意思）
用户对于某些数据的访问频率远大于数据的生产频率，这类数据包括热门商品、热点新闻、热点评论以及明星直播等。
淘宝的页面也是通过Ajax来抓取相关数据，但是参数比较复杂，甚至包含加密秘钥。使用selenium来模拟浏览器操作，抓取淘宝商品信息，即可做到可见即可爬。
摘自：毕马威大数据挖掘 微信号：kpmgbigdata 刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。 然而各位一定也有所耳闻，买的不如卖的精，刷单的、刷评论的始终横行网上，没准你看到的评论就是卖家自己刷出来的。事实上，许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”，“干一票就撤”，这
刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢?商品评论一定是一个重要的参考吧
作为电商行业来说，价格始终是一个比较重要的话题，尽早地了解价格的变动，对于运营也极为关键。而对于个人来说，就像加入购物车一样，对于想购买的商品可以同时对多个商家在售的同一个品加入购物车，这样想买的时候就可以在购物车里面进行比价，但是这个只能局限在个人的范围内，如果想要更多的人关注的话，加入购物车的操作就显然力不从心了，所以希望能得到如下效果的导航界面，并能实时刷新。
如何入门爬虫？零基础如何学爬虫技术？那前提肯定会是需要学习一门 简单易入门 的编程语言了，就作者而言， python 无疑是最合适的！到2014年7月为止，在美国顶尖大学里最受欢迎的计算机编程入门语言中，Python 是最受欢迎的语言。总的来说，在计算机排名前 10 的学校里，有 80% (也就是8 所学校)的学校使用 Python 作为编程入门语言；在计算机排名前 39 的学校里，有 69% (也就是27 所学校)的学校使用 Python 作为编程入门语言。由此可见，Python 可以说是一门入门简单的语言。
Python爬虫怎么挣钱？解析Python爬虫赚钱方式，想过自己学到的专业技能赚钱，首先需要你能够数量掌握Python爬虫技术，专业能力强才能解决开发过程中出现的问题，Python爬虫可以通过Python爬虫外包项目、整合信息数据做产品、独立的自媒体三种方式挣钱。
不会 Python 没关系，手把手教你用 web scraper 抓取豆瓣电影 top 250 和 b 站排行榜
Scrapy抓取页面的方式和requests库类似，都是直接模拟HTTP请求，而Scrapy也不能抓取JavaScript动态渲染的页面。在前文中抓取JavaScript渲染的页面有两种方式。一种是分析Ajax请求，找到其对应的接口抓取，Scrapy同样可以用此种方式抓取。另一种是直接用Selenium或Splash模拟浏览器进行抓取，我们不需要关心页面后台发生的请求，也不需要分析渲染过程，只需要关心页面最终结果即可，可见即可爬。那么，如果Scrapy可以对接Selenium，那Scrapy就可以处理任何
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