第一步，准备从地区信息开始爬，打开美团官网，点击切换地区，按F12，点击XHR，XHR会过滤出来异步请求，这样我们就看大了美团的地区信息的json数据，复制该链接http://www.meituan.com/ptapi/getprovincecityinfo/
一：前言 本次爬取的是喜马拉雅的热门栏目下全部电台的每个频道的信息和频道中的每个音频数据的各种信息，然后把爬取的数据保存到mongodb以备后续使用。这次数据量在70万左右。音频数据包括音频下载地址，
环境：PyCharm+Chorme+MongoDB Window10 爬虫爬取数据的过程，也类似于普通用户打开网页的过程。所以当我们想要打开浏览器去获取好友空间的时候必定会要求进行登录，接着再是查看说说。那么我们先把登录步骤给解决了。 1.模拟登录QQ空间 因为想更直观的看到整个登录过程所以就没有用selenium+phantomjs，而是结合Chorme使用。除了slenium和Chorme之外还需要下载ChormeDriver进行使用，官网不提供win64版本的但是win32版本的也能正常在64位系统使
网络爬虫是一种自动化的程序，用于从互联网上收集信息。Python是一个功能强大的编程语言，拥有许多用于网络爬虫的库和框架。其中，Scrapy是一个流行的开源网络爬虫框架，它提供了一套强大的工具和组件，使得开发和部署爬虫变得更加容易。本文将介绍如何使用Python和Scrapy框架来构建一个简单的网络爬虫。
豆瓣电影TOP 250爬取-->>>数据保存到MongoDB 豆瓣电影TOP 250网址 要求： 1.爬取豆瓣top 250电影名字、演员列表、评分和简介 2.设置随机UserAgent和Proxy
Python微型异步爬虫框架(A micro asynchronous Python website crawler framework)
“ 前面的文章里爬取了豆瓣上女神王祖贤的海报和对应的评论（传送门），今天来把坑填上，处理MongoDB数据，生成词云”
在对于爬取数量数量较少时，我们可以将爬虫数据保存于CSV文件或者其他格式的文件中，既简单又方便，但是如果需要存储的数据量大，又要频繁访问这些数据时，就应该考虑将数据保存到数据库中了。目前主流的数据库有关系性数据库MySQL，以及非关系性数据库MongoDB和Redis等。这里我先来讲讲MySQL。
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。
pyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储，还能定时设置任务与任务优先级等。
下面给大家介绍一个Python爬取股票个股资金流的项目。爬取网上板块的资金流。爬取网址为http://data.eastmoney.com/bkzj/hy.html，显示界面如图1所示。下面进行爬取板块资金流数据的操作。
爬取网址为http://data.eastmoney.com/bkzj/hy.html，显示界面如图1所示。下面进行爬取板块资金流数据的操作。
Python爬虫为什么受欢迎 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
爬虫请求解析后的数据，需要保存下来，才能进行下一步的处理，一般保存数据的方式有如下几种：
在商品页面，打开 Chrome 的控制台，切换至 Network 页，再把商品页面切换到评价标签下，选择一个评论文字，如“薄款、穿着舒适、满意”，在 Network 中搜索。
这是经典的主从分布式爬虫结构图，图中的控制节点ControlNode就是上面提到的master，爬虫节点SpiderNode就是上面提到的slave。下面这张图展示了爬虫节点slave的执行任务示意图
第三步: 在spider目录下创建爬虫文件: zufang_spider.py 2.1 创建一个类，并继承scrapy的一个子类: scrapy.Spider 2.2 自定义爬取名, name="" 后面运行框架需要用到； 2.3 定义爬取目标网址 2.4 定义scrapy的方法
Python爬虫为什么受欢迎 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。 利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如： 知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。 淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。 安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。
爬虫是一种自动化程序，能够模拟人类的浏览行为，从网络上获取数据。爬虫的工作原理主要包括网页请求、数据解析和数据存储等几个步骤。本文将详细介绍爬虫的基本工作原理，帮助读者更好地理解和应用爬虫技术。
mongodb操作 1 import pymongo 2 3 #连接数据库实例(连接数据库)---》获取相应数据库---》获取相应collection集合(表) 4 client = pymongo.MongoClient(host='localhost',port=27017) 5 6 db = client.test #也可用字典形式操作，如下 7 # db = client["test"] 8 9 collection = db.students #也可用字典
文章简介 经常刷微博的同学肯定会关注一些有比较意思的博主，看看他们发的文字、图片、视频和底下评论，但时间一长，可能因为各种各样的原因，等你想去翻看某个博主的某条微博时，发现它已经被删除了，更夸张的是发现该博主已经被封号。那么如果你有很感兴趣的博主，不妨定期将Ta的微博保存，这样即使明天微博服务器全炸了，你也不用担心找不到那些微博了。（自己的微博也同理哦。） 看网上一些微博爬虫，都是针对很早之前的微博版本，而且爬取内容不全面，比如长微博不能完整爬取、图片没有爬取或没有分类，已经不适用于对当下版本微博内容的完
【原文链接】：https://mp.weixin.qq.com/s/WIrepTu-2CGrGifLLRsHjw
今天又要抓取一个网站了，选择恐惧症使得我不知道该拿谁下手，找来找去，算了，还是抓取CSDN学院吧，CSDN学院的网站为 https://edu.csdn.net/courses 我看了一下这个网址，课程数量也不是很多，大概有 6000+ 门课程，数据量不大，用单线程其实就能很快的爬取完毕，不过为了秒爬，我还是选用了一个异步数据操作。
爬虫功能： QQSpider 使用广度优先策略爬取QQ空间中的个人信息、日志、说说、好友四个方面的信息。 判重使用“内存位”判重，理论上亿数量级的QQ可瞬间判重，内存只占用400M+。 爬虫速度可达到单机每天400万条数据以上（具体要考虑网速、网络带宽、稳定性等原因。我在学校是400万+，但在公司那边却只有六成的速度，普通家庭网络可能会更慢）。 环境、架构： 开发语言：Python2.7 开发环境：64位Windows8系统，4G内存，i7-3612QM处理器。 数据库：MongoDB 3.2.0
编者按：作者通过创建和扩展自己的分布式爬虫，介绍了一系列工具和架构, 包括分布式体系结构、扩展、爬虫礼仪、安全、调试工具、Python 中的多任务处理等。以下为译文： 大概600万条记录，每个记录有15个左右的字段。 这是我的数据分析项目要处理的数据集，但它的记录有一个很大的问题：许多字段缺失，很多字段要么格式不一致或者过时了。换句话说，我的数据集非常脏。 但对于我这个业余数据科学家来说还是有点希望的-至少对于缺失和过时的字段来说。大多数记录包含至少一个到外部网站的超链接，在那里我可能找到我需要的信息。因此
爬虫功能： QQSpider 使用广度优先策略爬取QQ空间中的个人信息、日志、说说、好友四个方面的信息。 判重使用“内存位”判重，理论上亿数量级的QQ可瞬间判重，内存只占用400M+。 爬虫速度可达到单机每天400万条数据以上（具体要考虑网速、网络带宽、稳定性等原因。我在学校是400万+，但在公司那边却只有六成的速度，普通家庭网络可能会更慢）。 环境、架构： 开发语言：Python2.7 开发环境：64位Windows8系统，4G内存，i7-3612QM处理器。 数据库：MongoDB 3.2.
网络爬虫（英语：web crawler），也叫网络蜘蛛（spider），是一种用来自动浏览万维网的网络机器人。此外爬虫还可以验证超链接和 HTML 代码，用于网络抓取。
最近复仇者联盟4正在热映中，很多人都去电影院观看了电影，那么对于这部电影，看过的人都是怎么评价的呢？这时候爬虫就可以派上用场了！
现在网上关于房子的价格以及交易信息鱼龙混杂，与实际情况相差比较大，目前链家平台的数据应该是相对比较可靠的，所以这次我们就打算去链家爬一爬。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 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
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：
如果直接用 Charles 或 mitmproxy 来监听微信朋友圈的接口数据，这是无法实现爬取的，因为数据都是被加密的。而 Appium 不同，Appium 作为一个自动化测试工具可以直接模拟 App 的操作并可以获取当前所见的内容。所以只要 App 显示了内容，我们就可以用 Appium 抓取下来。
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。
可以先创建虚拟环境并在虚拟环境下使用pip安装scrapy。 $ 项目的目录结构如下图所示。 (venv) $ tree . |____ scrapy.cfg |____ douban | |____ spiders | | |____ __init__.py | | |____ __pycache__ | |____ __init__.py | |____ __pycache__ | |____ middlewares.py | |____ settings.py | |____ items.py |
使用 pip 安装成功后，会自动在系统搜索路径创建可执行程序：kcrawler, kcanjuke, kcjuejin。
scrapy架构图 一、Scrapy安装 如果顺利的话，直接使用下面的命令即可安装。 方法1：使用pip安装：pip install Scrapy。 方法2（推荐）：使用国内豆瓣源进行安装，非常快：pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ scrapy 二、Scrapy目录结构介绍 接下来以爬取某人的知乎回答内容为例来讲述Scrapy各目录的作用。 2.1、创建项目 在开始爬取之前，我们必须创建一个新的Scrapy项目。 进入我们打算存储代码的目录中，运行
create database scrapy (我新建的数据库名称为scrapy)
Python爬虫是利用Python语言进行网络数据抓取的工具，它通过模拟浏览器访问网页并提取所需信息。
前段时间小编分享了如何把多张 Excel 合并为一张 Excel 的多个 sheet，原文如下：
爬虫，即网络爬虫，我们可以把互联网就比作一张大网，而爬虫便是在网上爬行的蜘蛛，我们可以把网的节点比做一个个网页，爬虫爬到这就相当于访问了该页面获取了其信息，节点间的连线可以比做网页与网页之间的链接关系，这样蜘蛛通过一个节点后可以顺着节点连线继续爬行到达下一个节点，即通过一个网页继续获取后续的网页，这样整个网的节点便可以被蜘蛛全部爬行到，这样网站的数据就可以被抓取下来了。
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。
我们为什么要使用Scrapy，而不使用其他爬虫框架，除了成熟稳定之外，还有很多其他优势。
WechatSogou [1]– 微信公众号爬虫。基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口，可以扩展成基于搜狗搜索的爬虫，返回结果是列表，每一项均是公众号具体信息字典。 DouBanSpider [2]– 豆瓣读书爬虫。可以爬下豆瓣读书标签下的所有图书，按评分排名依次存储，存储到Excel中，可方便大家筛选搜罗，比如筛选评价人数>1000的高分书籍；可依据不同的主题存储到Excel不同的Sheet ，采用User Agent伪装为浏览器进行爬取，并加入随机延时来更好的模仿浏览器行为，避免爬虫被封。 zhihu_
今天为大家整理了32个Python爬虫项目，大家可以自行前往GitHub搜索，或者直接留言，我会给大家发送相关链接~谢谢！ WechatSogou [1]- 微信公众号爬虫。基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口，可以扩展成基于搜狗搜索的爬虫，返回结果是列表，每一项均是公众号具体信息字典。 DouBanSpider [2]- 豆瓣读书爬虫。可以爬下豆瓣读书标签下的所有图书，按评分排名依次存储，存储到Excel中，可方便大家筛选搜罗，比如筛选评价人数>1000的高分书籍；可依据不同的主题存储到Excel不同
Sina爬虫教程 Scrapy环境搭建 环境：window10 + python2.7（包含scrapy）+ mongoDB 1.1 安装集成了python2.7的anaconda anaconda下载链接：https://www.continuum.io/downloads 由于scrapy库目前只能在python2.7上使用，请务必确保版本正确，如果已经安装了python3.5，建议使用anaconda_2.7的版本，因为anaconda中集成了python2.7且使用anaconda安装第三库非常方便
“得到” App 是罗辑思维出品的一款碎片时间学习的 App，其官方网站为 https://www.igetget.com，App 内有很多学习资源。不过 “得到” App 没有对应的网页版，所以信息必须要通过 App 才可以获取。这次我们通过抓取其 App 来练习 mitmdump 的用法。
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