更快的是:先抓取一堆文件，然后再抓取结果，还是抓取一堆文件，然后再抓取结果？

更快的方式是先抓取一堆文件，然后再抓取结果。

这种方式可以通过并行处理来提高效率。首先，先抓取一堆文件，可以同时进行多个文件的抓取操作，利用多线程或异步操作来实现并行处理。这样可以减少等待时间，提高文件抓取的效率。

然后，在完成文件抓取后，再进行结果的抓取。由于文件已经被提前抓取并保存，结果的抓取可以直接从这些文件中读取，而不需要再次进行网络请求。这样可以避免重复的网络传输，减少延迟，提高结果抓取的速度。

这种方式适用于需要对一堆文件进行处理，并且结果的抓取依赖于这些文件的情况。例如，在数据分析中，需要对大量的数据文件进行处理，并最终得到分析结果。先抓取文件，再进行结果的抓取可以提高整个处理过程的效率。

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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

如果要抓取数据，一般使用Python是很方便的，不过如果你还不会推荐使用Chrome扩展 web scraper，下面就分别用Python和 web scraper 抓取豆瓣电影top 250 和b站排行榜的数据...我们需要抓取电影标题，排行，评分，和简介，python 抓取数据的步骤一般为请求网页，解析网页，提取数据和保存数据，下面是一段简单的Python代码。...文件，先改文件名后缀为.rar，解压到一个目录中，然后加载已解压的扩展程序即可安装成功。...打开生成的CSV文件，可以看到抓取的电影排序乱了。 ? 没关系，选中电影排名这列，选择升序排列。 ? 最后抓取的250条豆瓣电影数据结果就是这样了。 ?...这里抓取视频排名，标题，播放量，弹幕数，up主，点赞数，投币数，收藏数。 ? 其中点赞数，投币数，收藏数在视频链接的二级页。 ? 先预览下抓取的效果。 ? ? 最后导出的CSV文件效果。 ?

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【nodeJS爬虫】前端爬虫系列 -- 小爬「博客园」

如果深入做下去，你会发现要面对不同的网页要求，比如有认证的，不同文件格式、编码处理，各种奇怪的url合规化处理、重复抓取问题、cookies 跟随问题、多线程多进程抓取、多节点抓取、抓取调度、资源压缩等一系列问题...可以用你认为最快最优的办法，比如正则表达式。然后将分析后的结果应用与其他环节。展示要是你做了一堆事情，一点展示输出都没有，如何展现价值？所以找到好的展示组件，去show出肌肉也是关键。...先定义一个 var count = 0，然后每次抓取成功以后，就 count++。...这样，我们把抓取回来的信息以 JSON 串的形式存储在 catchDate 这个数组当中， node index.js 运行一下程序，将结果打印出来，可以看到中间过程及结果： ? ? ?...下面是我不同时间段爬取，经过简单处理后的的几张结果图：（结果图的耗时均在并发量控制为 5 的情况下） ? ? ?

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web scraper 抓取数据并做简单数据分析

选择这个网站一来是因为作为一个开发者在上面买了不少课，还有个原因就是它的专栏也比较有特点，需要先滚动加载，然后再点击按钮加载。...打开 csv 文件后，第一列信息是 web scraper 自动生成的，直接删掉即可。不知道什么原因，有几条重复数据，第一步，先把重复项去掉，进入 Excel 「数据」选项卡，点击删除重复项即可。...我的操作思路是这样的，先复制一列出来，然后利用内容替换的方式，将其中一列的报名人数替换成空字符，替换的表达式为讲 | *人已学习，这样此列就变成了课时列。...将另外一列的课时替换为空字符串，先替换 x讲，替换内容为*讲 |，然后再替换人已学习，那么这列就变成了报名人数列。价格就只保留当前价格，删掉无用列，并且处理掉限时、拼团、￥这些无用字符。...数据分析因为这里抓取的数据比较简单，也没指望能分析出什么结果。一共90几门课，也就是分析分析哪门课最受欢迎、价格最高。直接在 Excel 里排个序就好了。然后计算一下几门课程的总价格。

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架构师教你免广告看视频(送书)

然后，随便选择一个视频，点击打开，我们又拦截到了一堆的请求，这时候视频里的广告开始播放，OK，这些抓取到的数据，其中就有广告数据。...加入要排除的抓包请求，然后清空页面，重新点开视频，这时候我们排除请求就看不到了。 ? 但是还是有一堆请求，该怎么办呢？...而本地的文件里模拟的就是请求的返回结果。所以说，他每次的请求都会被重定向到同一个地方，返回同样的数据，所以不管点击任何一个节目，都会播放我们选择的那条数据。 OK，那么我们该怎么处理广告呢？...我们先来改改试试，打开刚才保存的 ups.JSON 文件，找到 ad，然后修改里面的地址，然后保存。 ? 我们再重新点击手机视频，还是有广告播放，这是因为之前播过广告了，App 进行了缓存。...，OK，这些抓取到的数据，其中就有广告数据。

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Python爬虫：抓取整个互联网的数据

爬虫，也叫网络爬虫或网络蜘蛛，主要的功能是下载Internet或局域网中的各种资源。如html静态页面、图像文件、js代码等。...抓取这些数据的目的也五花八门，有的是为了加工整理，供自己的程序使用，有的是为了统计分析，得到一些有价值的结果，例如，哪种颜色的胸罩卖的最好。本文主要讲解第一类爬虫,全网爬虫的实现。...这里使用7个HTML文件来模拟互联网资源，并将这7个HTML文件放在本地的nginx服务器的虚拟目录，以便抓取这7个HTML文件。...这样会得到更多的Url，然后再用同样的方式抓取这些Url指向的HTML页面，再提取出这些HTML页面中a节点的href属性的值，然后再继续，直到所有的HTML页面都被分析完为止。...从上图可以看到，b.html、aa.html、bb.html和cc.html文件中并没有a节点，所以这4个HTML文件是递归的终止条件。下面是基于递归算法的爬虫的代码。

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Linux 抓取网页方式（curl+wget）

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本文章是下文链接的学习笔记: 一小时入门python3网络爬虫原文笔记是在winows下进行的,本文是在ubuntu下进行的所有操作....5 req = requests.get(url=target) //req中保存了我们获取到信息 6 print(req.text) 下面是执行上面的程序后抓取到的...www.biqukan.com/1_1094/5403177.html' req = requests.get(url=target) print(req.text) 运行代码,会发现得到的是一堆带有各种...= BeautifulSoup(html) 10 div = div_bf.find_all('div',class_="listmain") 11 print(div[0]) 抓取结果如下...showtxt') 32 texts = texts[0].text.replace('\xa0'*8,'\n\n') 33 return texts 34 35 #将抓取的文章内容写入文件

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