Ajax原理爬虫相关知识
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Python爬虫原理前言简单来说互联网是由一个个站点和网络设备组成的大网，我们通过浏览器访问站点，站点把HTML、JS、CSS代码返回给浏览器，这些代码经过浏览器解析、渲染，将丰富多彩的网页呈现我们眼前； 一、爬虫是什么？如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网，数据便是存放于蜘蛛网的各个节点，而爬虫就是一只小蜘蛛，沿着网络抓取自己的猎物（数据）爬虫指的是：向网站发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序；从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据（图片、视频） 爬到本地，进而提取自己需要的数据，存放起来使用； 二、爬虫的基本流程： 用户获取网络数据的方式：方式1：浏览器提交请求--->下载网页代码--->解析成页面方式2：模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中爬虫要做的就是方式2； 1、发起请求使用http库向目标站点发起请求，即发送一个Req
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【Python3爬虫】拉勾网爬虫一、思路分析：在之前写拉勾网的爬虫的时候，总是得到下面这个结果（真是头疼），当你看到下面这个结果的时候，也就意味着被反爬了，因为一些网站会有相应的反爬虫措施，例如很多网站会检测某一段时间某个IP的访问次数，如果访问频率太快以至于看起来不像正常访客，它可能就会禁止这个IP的访问：对于拉勾网，我们要找到职位信息的ajax接口倒是不难（如下图），问题是怎么不得到上面的结果。 要想我们的爬虫不被检测出来，我们可以使用代理IP，而网上有很多提供免费代理的网站，比如西刺代理、快代理、89免费代理等等，我们可以爬取一些免费的代理然后搭建我们的代理池，使用的时候直接从里面进行调用就好了。然后通过观察可以发现，拉勾网最多显示30页职位信息，一页显示15条，也就是说最多显示450条职位信息。在ajax接口返回的结果中可以看到有一个totalCount字段，而这个字段表示的就是查询结果的数量，获取到这个值之后就能知道总共有多少页职位信息了。对于爬取下来的结果，保存在MongoDB数据库中。 二、主要代码：pr
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Python爬虫原理本篇是在学习Python基础知识之后的一次小小尝试，这次将会爬取熊猫TV网页上的王者荣耀主播排名，在不借助第三方框架的前提下演示一个爬虫的原理。一、实现Python爬虫的思路第一步：明确目的1.找到想要爬取数据的网页2.分析网页结构，找到需要爬取数据所在的标签位置第二步：模拟Http请求，提取数据，加工数据1.模拟Http网络请求，向服务器发送请求，获取服务器返回给我们的html2.使用正则表达式从Html中提取我们需要的数据(比如本例中的主播名字和人气)3.对提取的数据进行加工，显示成我们可以直观查看的形式二、查看网页源码，观察关键值我们应该首先找到需要处理的网页，即:熊猫TV网页上的王者荣耀，然后查看这个网页的源代码，观察我们需要关注的数据在哪个位置，下面是截取的网页效果图：网页.png然后，我们需要在浏览器中查看当前网页的Html源码，不同的浏览器中查看的操作会有所不同，这个需要自行百度一下。此次我们需要拿到每个主播的名字和视频浏览量，从下面源码中我们可以很快发现这些关键数据的位置，如图中的标注：Ht
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Golang原生爬虫 简单爬虫实现 不依赖第三方包库 方便理解技术原理 （二）上一篇回顾：Golang原生爬虫 简单爬虫实现 不依赖第三方包库 方便理解技术原理 （一）本篇原文首发：Golang原生爬虫 简单爬虫实现 不依赖第三方包库 方便理解技术原理 （二）程序首次执行成功后，我们已经成功获取了源页面所提供的链接地址。下面我们自然要做的就是通过计时器来爬抓链接列表里的地址。下一步就是要通过地址列表里的地址逐一爬抓，去掉已经爬抓过的练级，并记录新的有效链接到地址列表里。再看一下我们的main函数：上面的firstStart函数（首次执行爬抓）已经执行过了，那就会重新调用main函数，也就是在执行一次判断，但是因为我们的url.txt里已经有12条Url地址，所以这次会执行Timer函数。Timer函数里我们写了一个计时器，防止程序崩溃或者网络崩溃，所以我这里设置了1秒执行一次，其实没有必要这样，一秒钟执行3-8次也是没什么大问题的（本地情况下），如果放在服务器上，那你得看一下自己的服务器配置和带宽配置酌情考虑了看一下Timer函数吧：emm...毫不夸张的表示我看自己的代码都有点吃力
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- 2. 爬虫的工作原理 爬虫的工作原理如下：从一个或若干初始网页的 URL 开始自动下载初始网页上的 HTML 文件分析 HTML 文件中包含的链接，爬取链接指向的网页不断重复以上过程，直到达到某个条件时停止下面以爬取慕课网的 wiki 为例，说明爬虫的工作原理：排虫程序选择 https://www.imooc.com/wiki 作为入口下载网页 https://www.imooc.com/wiki 的内容，大致如下：<html data-n-head-ssr> <head > <title>慕课网教程丨Wiki宝典</title> <meta name="description" content="慕课网wiki教程平台"> </head> <body> <div> <div class="text"> <a href="/wiki/Javascriptbase">JavaScript 入门教程</a> <p><span>58小节</span> </div> <div class="text"> <a href="/wiki/typescriptlession">TypeScript 入门教程</a> <p><span>38小节</span> </div> <div class="text"> <a href="/wiki/vuelession">Vue 入门教程</a> <p><span>39小节</span> </div> </div> </body></html>分析 HTML 文件中的 a 标签，发现有如下 3 个 a 标签<a href="/wiki/Javascriptbase">JavaScript 入门教程</a><a href="/wiki/typescriptlession">TypeScript 入门教程</a><a href="/wiki/vuelession">Vue 入门教程</a>爬虫爬取以上 3 个 a 标签中的链接不断重复以上步骤，可以将慕课网的全部 wiki 文章抓取到本地
- 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。
- 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。
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