ajax爬虫教程相关知识
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WebMagic 实现爬虫入门教程本示例实现某电影网站最新片源名称列表及详情页下载地址的抓取。 webmagic是一个开源的Java垂直爬虫框架，目标是简化爬虫的开发流程，让开发者专注于逻辑功能的开发。 WebMagic 特点： 完全模块化的设计，强大的可扩展性。 核心简单但是涵盖爬虫的全部流程，灵活而强大，也是学习爬虫入门的好材料。 提供丰富的抽取页面API。 无配置，但是可通过POJO+注解形式实现一个爬虫。 支持多线程。 支持分布式。 支持爬取js动态渲染的页面。 无框架依赖，可以灵活的嵌入到项目中去。 示例 本
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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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Java 多线程爬虫及分布式爬虫架构探索这是 Java 爬虫系列博文的第五篇，在上一篇 Java 爬虫服务器被屏蔽，不要慌，咱们换一台服务器 中，我们简单的聊反爬虫策略和反反爬虫方法，主要针对的是 IP 被封及其对应办法。前面几篇文章我们把爬虫相关的基本知识都讲的差不多啦。这一篇我们来聊一聊爬虫架构相关的内容。 前面几章内容我们的爬虫程序都是单线程，在我们调试爬虫程序的时候，单线程爬虫没什么问题，但是当我们在线上环境使用单线程爬虫程序去采集网页时，单线程就暴露出了两个致命的问题： 采集效率特别慢，单线程之
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Python爬虫4.1 — threading(多线程)用法教程本系列文档用于对Python爬虫技术的学习进行简单的教程讲解，巩固自己技术知识的同时，万一一不小心又正好对你有用那就更好了。Python 版本是3.7.4前面的文章记录了网络请求(urllib,requests)、数据提取(beautiful,xpath,正则)、数据存储(json,csv)的学习，下面进行一个多线程的学习。https://www.sportsfactbook.com多线程爬虫有些时候，比如下载图片，因为下载图片是一个耗时的操作，如果采用之前那种同步的方式下载，那效率会特别慢。这时候我们就可以考虑使用多线程的方式来下载图片。多线程介绍多线程是为了同步完成多项任务，通过提高资源使用来提高系统的效率，线程是在同一时间需要完成多项任务的时候是西纳的，最简单的比喻多线程就像火车的每一节车厢，二进程就是火车。车厢离开火车是无法跑动的，同理火车可以有多节车厢，多线程的出现是为了提高效率，同时他的出现也带来一些问题。简单来讲，多线程就相当于你原来开了一个窗口爬取，限制开了十个窗口来爬取。threading
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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
- 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。
- 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。
- 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。
- 1. 爬虫简介 网络爬虫，又称为网页蜘蛛，是一种按照一定的规则、自动地抓取万维网信息的程序。爬虫是一个自动下载网页的程序，它有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。爬虫有着广泛的应用：搜索引擎，谷歌百度等搜索引擎使用爬虫抓取网站的页面舆情分析与数据挖掘，通过抓取微博排行榜的文章，掌握舆情动向数据聚合，比如企查查，抓取企业官网的详细信息导购、价格比对，通过抓取购物网站的商品页面获取商品价格，为买家提供价格参考在面向计算机专业的人才招聘市场上，以爬虫为关键字搜索，可以获得大量的职位招聘：
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