jquery爬虫

jquery爬虫相关知识

• 【java爬虫】---爬虫+jsoup轻松爬博客

  爬虫+jsoup轻松爬博客      最近的开发任务主要是爬虫爬新闻信息，这里主要用到技术就是jsoup，jsoup 是一款 Java的HTML解析器，可直接解析某个URL地址、HTML文本内容。它提供了一套非常省力的API，可通过DOM，CSS以及类似于jQuery的操作方法来取出和操作数据。这篇文章就讲通过jsoup爬虫的实际案例，下一篇再讲jsoup的具体文档。主要爬虫对象就以我之前写的一篇博客：【java提高】---java反射机制   主要爬区的信息有    （1）该文章的标题    （2）该文章的二类标题    （3）发表时间    （4）阅读数量 一、案例演示1、代码部分package com.jincou.pachong;import java.io.IOException;import org.jsoup.Jsoup;im
• Golang 简单爬虫实现

  爬虫介绍今日在追一篇网络小说，由于个人比较穷，所以看不起正规网站的小说，无奈之下只能看一些免费的网站，我估计免费网站的小说也是爬取来的内容。但是想必大家都清楚，哪些免费的网站是靠什么盈利的。那就是广告啊，铺天盖地的的广告，防不胜防。那怎么办呢，学了这么久的golang，试试自己爬一下吧。从哪里爬呢，就从免费的网站上爬吧。准备在实现爬虫之前，先介绍两个go的库goquery做过 Web 开发的，应该都用过或听过 jQuery，它提供了方便的操作 DOM 的 API。使用 Go 语言做服务器端开发，有时候需要解析 HTML 文件，比如抓取网站内容、写一个爬虫等。这时候如果有一个类似 jQuery 的库可以使用，操作 DOM 会很方便，而且，上手也会很快。github.com/PuerkitoBio/goquery 这个库就实现了类似 jQuery 的功能，让你能方便的使用 Go 语言操作 HTML 文档。另外有一篇很不错的goquery介绍的文章：GO 语言版 JQUERY — GOQUERY。具体使用方法可以
• 把玩爬虫框架Gecco

  如果你现在接到一个任务，获取某某行业下的分类。作为一个非该领域专家，没有深厚的运营经验功底，要提供一套摆的上台面且让人信服的行业分类，恐怕不那么简单。找不到专家没有关系，我们可以爬虫。把那些专家的心血抽丝剥茧爬出来再统计即可。确定好思路，我和即将要说的爬虫框架Gecco打了一天的交道。Gecco简介Gecco是一款用java语言开发的轻量化的易用的网络爬虫。Gecco整合了jsoup、httpclient、fastjson、spring、htmlunit、redission等优秀框架，让您只需要配置一些jquery风格的选择器就能很快的写出一个爬虫。Gecco框架有优秀的可扩展性，框架基于开闭原则进行设计，对修改关闭、对扩展开放。同时Gecco基于十分开放的MIT开源协议，无论你是使用者还是希望共同完善Gecco的开发者（摘自GitHub上的介绍）主要特征简单易用，使用jquery风格的选择器抽取元素支持爬取规则的动态配置和加载支持页面中的异步ajax请求支持页面中的javascript变量抽取利用Redi
• 精通Node爬虫-02-听说你想写爬虫

  本文食用前准备：什么都不需要 前言 在写这篇文章之前，我悄咪咪地在百度搜索“爬虫”这个词，在第一页居然没有Node这个关键词，绝大多数是Python爬虫，很容易让想学爬虫的萌新觉得只有Python能写爬虫。关于这个问题我已经在精通Node爬虫-01-给门外汉说明白什么是爬虫中给出了答案。这次讲讲Node爬虫是怎么一步一步实现的,虽然没有实现代码，但绝对干货。 首先你得准备好工具 要写爬虫，首先要有一个趁手的浏览器了，为了方便调试和使用插件，Chrome浏览器肯定是首选了。不是看不起其他浏览

jquery爬虫相关课程

• Python爬虫工程师从入门到进阶 大数据时代必备 本课程专为爬虫工程师打造，课程有四个阶段，爬虫0基础入门->项目实战->爬虫难点突破->scrapy框架快速抓取，带你系统学习。精选多个实战项目，从易到难，层层深入。带你从容抓取主流网站，牢牢掌握爬虫工程师硬核技能。

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• 移动端Python爬虫实战 数据抓取+数据可视化 本课程主要为同学讲解如何用Python实现App数据抓取，课程从开发环境搭建，App爬虫必备利器详解，项目实战，到最后的多App端数据抓取项目集成，到实现数据实时展示，带你向更优秀的Python爬虫工程师迈进！

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• Python高级爬虫实战-加密破解/JS逆向/海量数据存储等 对爬虫工程师来说，突破反爬是一项重要但并不容易掌握的工作能力，因为反爬涉及的技术领域广泛，知识庞杂，网上也缺乏体系教程。不过别担心，本课中，爬虫技术专家带你深度了解Web端反爬策略，并教你用多手段、多方法破解反爬技术，向高级爬虫工程师晋级，挑战高薪。

  讲师：小布_老师 中级 295人正在学习

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• 爬虫和反爬虫 有的时候，当我们的爬虫程序完成了，并且在本地测试也没有问题，爬取了一段时间之后突然就发现报错无法抓取页面内容了。这个时候，我们很有可能是遇到了网站的反爬虫拦截。我们知道，网站一方面想要爬虫爬取网站，比如让搜索引擎爬虫去爬取网站的内容，来增加网站的搜索排名。另一方面，由于网站的服务器资源有限，过多的非真实的用户对网站的大量访问，会增加运营成本和服务器负担。因此，有些网站会设置一些反爬虫的措施。我们只有认识了主要的反爬虫措施，才能识别反爬虫措施，从而进行反反爬虫。当然，从道德和法律的角度来讲，开发者应该把爬虫控制在合理合法的用途上，切勿非法地使用爬虫。如果，需要将爬取的内容用作商业用途的时候，需要额外关注相应网站对数据的声明。
• 1. 爬虫简介 网络爬虫是一段具有特殊含义的代码，其功能是模拟用户在浏览器上的操作，发送 HTTP 请求，接收数据，然后解析并保存数据，方便其他应用程序使用和分析。这个过程中间包含了许多自动化的操作，若使用得当，可以产生大量的经济价值以及帮助我们减少繁杂的工作。互联网上每天都会有无数的爬虫在网络上游走，获取相应网站的数据。这些爬虫和人一样，有好有坏，有正义的，也有邪恶的。比如百度 Spider 等搜索引擎爬虫，为我们提供了信息检索的最新数据，我们能通过搜索关键字找到相应的网站，正是得益于百度 Spider 每天孜孜不倦的工作。搬运相应网站的地址和更新相应的信息数据，这也是必要的爬虫，许多网站也乐于被百度爬虫抓取最新数据。但是也存在许多恶意爬虫，长时间、大规模的请求特定网站数据，给网站服务器造成了巨大的压力，影响正常用户请求，这也是许多网站讨厌爬虫并积极设置反爬虫策略的原因。对于个人开发者而言，学好爬虫技术，对于个人成长方面有着极大的好处：锻炼个人技能，及时体验技术带来的好处：使用简单的几行 Python 代码就能获取网站数据，这样的学习曲线远胜于使用 C/C++ 进行爬虫开发。这也是很多人选择 Python 开发爬虫的原因；在工作和生活上有时候能带来极大的好处：比如收集数据，完成毕业论文；比如开-发一款 12306 抢票助手，解决回家抢票困难的问题；又或者抓取股票交易数据，帮助我们分析股票走势等等。事实上，已经有很多人做了这些工作并在 Github 上进行了开源。事实上，爬虫的应用还有很多，就不在此逐一说明了。接下来我们介绍 Python 的爬虫框架以及使用爬虫框架进行开发的好处。
• 4.2 分布式爬虫 多线程、多进程能加速爬取速度，但终究还是单机的爬虫，性能提升有限。要爬取超大规模的网站，需要使用分布式爬虫。分布式爬虫把爬虫的关键功能部署到多台机器上，多台机器同时爬取数据。下图展示了一种典型的分布式爬虫的架构：分布式爬虫的功能由 4 台机器承担：1 台 master 和 3 台 slave分布式爬虫的关键是共享一个请求队列，请求队列保存了需要爬取的网页的 URL 地址维护该队列的主机称为 master负责数据的抓取、数据处理和数据存储的主机称为 slavemaster 负责管理 slave 连接、任务调度与分发、结果回收并汇总等slave 从 master 那里领取任务，并独自完成任务最后上传结果
• 1. 爬虫的定义 网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在 FOAF 社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。—— 百度百科定义 详细定义参照慕课网注解： 爬虫其实是一种自动化信息采集程序或脚本，可以方便的帮助大家获得自己想要的特定信息。比如说，像百度，谷歌等搜索引擎，他们的背后重要的技术支撑就是爬虫。当我们使用搜索引擎搜索某一信息的时候，展现在我们眼前的搜索结果，就是爬虫程序事先从万维网里爬取下来的。我们之所以称之为爬虫，只不过是对自动获取万维网的动作的形象比喻而已。
• 3. 爬虫抓取原理 爬虫爬取的数据其实就是网页上面的内容，我们需要通过特定的工具对网页进行分析，比如说 Beautiful Soup。然后提取出 HTML 中的特定标签下的数据。然后，将数据进行持久化保存，方便日后的数据的分析。简单点讲，我们使用爬虫，最根本的目的是爬取网页中对我们有价值的信息和数据。所以，我们大部分爬取的工作，都是在筛选我们有用的信息，并剔除掉无用的信息。这就是爬虫核心所在。
• Scrapy 爬虫框架介绍 今天我们开始学习一门新的 Python 框架：Scrapy。Scrapy 是一个爬虫框架，能帮助我们简化网络爬虫开发，用最少的代码完成爬虫项目，同时具备完整爬虫功能。

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