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python爬虫之MQL5爬虫
今天中文社区有人要爬MQL5的网站，要和其做的图表一样，这里写上原图和我画的图，代码就不上了~ 以下是我的图片 成长.png 结余.png 净值.png 表格没有做，回归的直线没有做，继续加油!
47630发布于 2018-07-03 - 来自专栏我的小碗汤
爬虫性能分析及优化
前两天我们写了单任务版爬虫爬取了珍爱网用户信息，那么它的性能如何呢？ 我们针对来通过分析单任务版爬虫的设计来看下： ?
46330发布于 2018-08-22 - 来自专栏FreeBuf
爬虫采集去重优化浅谈
对于 URL 直接去重，主要涉及的是存储优化方面，对于本文不是重点，这里不再细说。 而对于 URL 逻辑上的去重，则需要更多地追求数据的可用性，这是做测试工作需要去考量的。 那么在针对URL获取的过程中，我们还可以做的小优化有哪些呢？ 日期时间命名 首先，我们可以根据日期来去重。我们知道，在爬取一些Blog和和门户等系统时，经常会遇到以日期命名的目录。 sum = hashlib.md5() md5_sum.update(content) print md5_sum.hexdigest() 当然，我们在实际计算页面hash值和做关键字监控时，也可能由于反爬虫机制的存在 总结 笔者这里旨在提出一些对相似URL去重的小优化，可能效果有限，也可能存在未尽人意之处。 欢迎大家提出建议，希望少一些爱喷的童鞋，多一点讨论的大牛，与诸君共勉。 /47973715 实用科普：爬虫技术浅析 编写爬虫应注意的点 http://www.cnseay.com/?
1.3K60发布于 2018-02-27 - 来自专栏小徐学爬虫
Rust异步爬虫实现与优化
Rust 语言在爬虫领域的应用相对较少，尽管 Rust 的 async/await 已稳定，但其与线程安全、Pin 等概念的结合仍较复杂，而爬虫高度依赖并发处理，进一步提高了开发成本。 这就导致了使用Rust语言爬虫用的人很少。下面是一个使用 Rust 编写的异步爬虫示例，支持并发请求、深度控制和去重功能。 该爬虫使用 Tokio 作为异步运行时，Reqwest 处理 HTTP 请求，Select 解析 HTML。 client = reqwest::Client::builder() .user_agent(USER_AGENT) .timeout(Duration::from_secs(5) Tokio 的异步任务 (tokio::spawn)通过信号量 (Semaphore) 限制最大并发请求数2、爬取控制：MAX_DEPTH：限制爬取深度MAX_PAGES：限制最大页面数请求超时设置 (5
25910编辑于 2025-07-04 - 来自专栏Python数据科学
Python爬虫架构5模板 | 你真的会写爬虫吗？
为啥标题是这样，因为我们日常写小爬虫都是一个py文件加上几个请求，但是如果你去写一个正式的项目时，你必须考虑到很多种情况，所以我们需要把这些功能全部模块化，这样也使我们的爬虫更加的健全。 2、基础爬虫的架构以及运行流程 首先，给大家来讲讲基础爬虫的架构到底是啥样子的？JAP君给大家画了张粗糙的图： ? 从图上可以看到，整个基础爬虫架构分为5大类：爬虫调度器、URL管理器、HTML下载器、HTML解析器、数据存储器。 下面给大家依次来介绍一下这5个大类的功能： 1. 5.数据存储器：就是将HTML下载器发送过来的数据存储到本地。 4、总结 我们这里简单的讲解了一下，爬虫架构的五个模板，无论是大型爬虫项目还是小型的爬虫项目都离不开这五个模板，希望大家能够照着这些代码写一遍，这样有利于大家的理解，大家以后写爬虫项目也要按照这种架构去写
2.3K41发布于 2019-05-10 - 来自专栏小徐学爬虫
优化爬虫请求：如何选择合适的爬虫ip轮换策略？
在进行爬虫任务时，使用隧道爬虫ip并采用合适的轮换策略可以提高稳定性和效率。选择合适的隧道爬虫ip轮换策略可以优化您的爬虫请求过程。 4、多因素权衡与动态调整 根据实际需求和情况，综合考虑多个因素来进行隧道爬虫ip轮换策略的优化： 网络带宽、服务器资源等； 目标网站响应速度及稳定性； 预设切换周期或触发条件； 5、异常处理机制与日志分析 建立监测系统以追踪隧道爬虫ip状态，并设置相应异常处理机制。 当某个IP不可用时自动切换到备选方案; 记录每次请求结果并对其进行分析, 从中获取有价值信息; 选择合适的隧道爬虫ip轮换策略是优化爬虫任务过程中关键步骤之一。 请根据具体情况灵活运用以上方法，以达到更好地选择和管理隧道爬虫ip，在爬虫请求过程中取得良好效果。
38830编辑于 2023-08-30 - 来自专栏mathor
枚举+优化（5）——双指针优化1
从上面的代码我们能看出时间复杂度是O(N^2^) 双指针优化 在某些情况下，根据题目要求，j下标并不需要从i+1重新往后枚举一遍，而是跟随着i向后移动，j也向后移动 ? ,x + k - 1) return x + k - 1 以题目样例为例，由于k=5，现有最大整数是13。 Hashtable.find(i) need_card++; return need_card <= M 这样整个算法的时间复杂度是O(PK)，P是这个数组的最大值，所以有可能有10^8^这么大，K最大10^5^ ，显然会超时 优化1 第一个能优化的地方是对于X的枚举，也就是顺子开头的数值。 ,X+K) 优化2 第二个可以优化的地方就是判断能不能凑出X开头的顺子。我们利用双指针可以把这一步均摊时间复杂度降到O(1)。
63530发布于 2018-06-19 - 来自专栏Python爬虫逆向教程
Python爬虫之文件存储#5
爬虫专栏：http://t.csdnimg.cn/WfCSx 文件存储形式多种多样，比如可以保存成 TXT 纯文本形式，也可以保存为 JSON 格式、CSV 格式等，本节就来了解一下文本文件的存储方式。 运行结果如下： json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes: line 3 column 5 10003', 'Jordan', 21]]) 输出效果是相同的，内容如下： id,name,age 10001,Mike,20 10002,Bob,22 10003,Jordan,21 但是一般情况下，爬虫爬取的都是结构化数据
1.4K10编辑于 2024-02-10 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
5行代码就能入门爬虫？
所以，我在写第一遍的时候，只用了5行代码，就成功抓取了全部所需的信息，当时的感觉就是很爽，觉得爬虫不过如此啊，自信心爆棚。 reportTime=2017-12-31&pageNum=%s' % (str(i)))[3] 5 tb.to_csv(r'1.csv', mode='a', encoding='utf_8_ 经过以上这几点的完善，代码量从原先的5行增加到了下面的几十行： 1import requests 2import pandas as pd 3from bs4 import BeautifulSoup 4from lxml import etree 5import time 6import pymysql 7from sqlalchemy import create_engine 8from 0] #[0]将返回的list改为bs4类型 32 tbl = pd.read_html(content.prettify(),header = 0)[0] 33 # prettify()优化代码
58520发布于 2019-03-06 - 来自专栏小徐学爬虫
Java使用Selenium反爬虫优化方案
当我们爬取大站的时候，就得需要对抗反爬虫机制的场景，因为项目要求使用Java和Selenium。Selenium通常用于模拟用户操作，但效率较低，所以需要我们结合其他技术来实现高效。 在 Java 中使用 Selenium 进行高效反爬虫对抗时，需结合特征隐藏、行为模拟、代理管理及验证码处理等策略，以下为系统性优化方案及代码实现：一、特征隐藏：消除自动化痕迹Selenium 暴露的 - minMs); Thread.sleep(delay); }}// 使用示例HumanBehavior.randomDelay(1000, 5000); // 随机等待1~5秒 复用登录态验证的网站跳过登录流程，减少验证码触发Syntax error in graphmermaid version 8.14.0ERROR: [Mermaid] Lexical error on line 5.
66810编辑于 2025-06-11 Java HttpClient 多线程爬虫优化方案
引言在当今大数据时代，网络爬虫（Web Crawler）广泛应用于搜索引擎、数据采集、竞品分析等领域。然而，单线程爬虫在面对大规模数据抓取时效率低下，而多线程爬虫能显著提升爬取速度。 本文介绍如何基于 Java HttpClient 构建高效的多线程爬虫，涵盖 线程池优化、请求并发控制、异常处理、代理管理 等关键技术点，并提供完整代码实现。1. 多线程爬虫的核心优化点1.1 为什么需要多线程爬虫？单线程爬虫瓶颈：顺序执行 HTTP 请求，IO 等待时间长，CPU 利用率低。多线程优势：并发执行多个请求，提高爬取效率，适用于大规模数据采集。 1.2 多线程爬虫的关键优化方向优化方向说明线程池管理使用 ExecutorService 控制线程数量，避免资源耗尽请求队列使用 BlockingQueue 存储待爬取的 URL，实现生产者-消费者模式连接池优化复用 总结本文介绍了 Java HttpClient 多线程爬虫的优化方案，包括：✅ 线程池管理（ExecutorService）✅ 连接池优化（PoolingHttpClientConnectionManager
43410编辑于 2025-04-02- 来自专栏CSDN
【Python爬虫实战】高效数据去重：利用Redis优化爬虫性能
因此，掌握有效的去重方法可以帮助开发者提高爬虫的性能和可靠性。本文将深入探讨多种数据去重的策略，尤其是如何利用Redis这一高效的工具来优化去重流程。 具体步骤包括： 生成内容摘要：抓取网页后，可以对网页的正文内容生成哈希值或其他指纹（如 MD5、SHA 等摘要算法）。如果相同的哈希值已经存在，说明内容重复。 （五）爬取策略优化 通过调整爬虫的爬取策略，也可以从源头上减少重复数据。例如，设置合理的爬取深度、避免重复爬取同一网站的不同分页等。 二、Redis去重 在爬虫系统中，Redis 是一个非常常用的工具，特别是在大规模分布式爬虫中，Redis 不仅能够用于存储数据，还可以高效地进行去重操作。 示例： import redis import hashlib def get_hash(url): return int(hashlib.md5(url.encode()).hexdigest
1.1K20编辑于 2024-11-07 - 来自专栏后端精进之路
JVM性能优化系列-(5) 早期编译优化
5. 早期编译优化 早期编译优化主要指编译期进行的优化。 javac这类编译器对代码的运行效率几乎没有任何优化措施，但javac做了许多针对java语言代码过程的优化措施来改善程序员的编码风格和提高编码效率，java许多的语法特性都是靠编译器的语法糖来实现的。 遍历循环 遍历循环语句是java5的新特征之一，在遍历数组、集合方面，为开发人员提供了极大的方便。 public void circle() { Integer[] array = { 1, 2, 3, 4, 5 }; for (Integer i : array) { System.out.println 变长参数 Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); 条件编译 条件编译也是java语言的一种语法糖，根据布尔常量值的真假，编译器将会把分支中不成立的代码块消除掉。
50620编辑于 2023-10-19 - 来自专栏python全栈教程专栏
爬虫学习（5）：parse解析链接（网址）
s.netloc) print(s[1]) print(s[3]) 这样打印结果姐如下： 4.urlunsplit() 跟上面那个方法类似，这个就是再把各个部分组合成完整的链接，长度必须是5， ,'spm=1011.2124.3001.5359',' '] print(urlunsplit(data)) 根据前面打印拆分结果，我再给它复原了，运行结果如下，又得到csdn首页链接了 5. wd=%E5%B7%9D%E5%B7%9D' print(unquote(url)) 它就可以把被编码后的中文还原。 这个模块差不多就这些了，学习爬虫慢慢来，不要一蹴而就。
86220发布于 2021-10-18 - 来自专栏Lan小站
Week5 情话网小爬虫
太久没写爬虫了，手生到连xpath怎么提取出来都忘记了，requests取回的数据编码都忘记怎么转换了 于是乎在百度上随便搜了一个情话网，来进行爬取。 ']/div[@class='bodyMain']/div[@class='bodyMainBody']/div[@class='infoList']/ul[@class='infoListUL mt5'
50020编辑于 2022-07-13 - 来自专栏小徐学爬虫
云爬虫系统设计-云平台资源管理优化爬虫性能
在构建爬虫系统时，充分利用云平台的资源管理功能可以优化爬虫的性能，提高爬取速度。在本文中，我将与大家分享如何设计一个高效的云爬虫系统，以实现资源管理的优化。 2、容器化爬虫 使用容器化技术，如Docker，可以将爬虫系统打包成可移植的容器，方便在云平台上进行部署和管理。通过定义Docker镜像，我们可以确保爬虫在云环境中的一致性，并实现快速部署和弹性扩展。 ' } 5、监控和日志管理 合理的监控和日志管理是确保云爬虫系统稳定运行的关键。 此外，通过记录和分析爬虫日志，我们可以更好地了解系统运行情况和异常情况，进而进行优化和改进。 选择适合的云计算服务提供商、容器化爬虫、弹性伸缩和负载均衡、无服务器计算以及监控和日志管理等策略都能够对优化爬虫系统起到重要作用。
2.8K40编辑于 2023-10-16 - 来自专栏小徐学爬虫
爬虫IP时效问题：优化爬虫IP使用效果实用技巧
作为一名专业的爬虫程序员，我们经常遇到的一个棘手问题那就是爬虫IP的时效性。由于网站的反爬虫机制不断升级，很多爬虫IP的可用时间越来越短，导致我们的爬虫任务频繁中断。 今天，我将和大家分享一些优化爬虫IP使用效果的实用技巧，希望能帮助大家解决这个问题。 首先，我们可以使用爬虫IP检测工具来筛选可用的爬虫IP。 由于爬虫IP的时效性，我们需要定期更新爬虫IP库，以保证爬虫的持续稳定运行。通过使用定时任务，我们可以定期从可靠的爬虫IP供应商那里获取新的爬虫IP，并将其添加到爬虫IP池中。 # 使用多线程池同时工作 pool = ThreadPool(5) # 假设有5个爬虫IP同时工作 pool.map(crawl, urls) pool.close() pool.join() 通过使用多个爬虫 如果你还有其他关于优化爬虫IP使用效果的问题，欢迎评论区留言，我将尽力解答。祝大家爬虫之路越走越顺利！
32730编辑于 2023-08-17 - 来自专栏python3
python 爬虫 5i5j房屋信息 获
1 from lxml import etree 2 from selenium import webdriver 3 import pymysql 4 5 def Geturl(fullurl #链接url 10 zf_url_list = [] 11 for zf_url_lost in zf_list: 12 zf_url = 'https://bj.5i5j.com zp_info_need_2 27 connection = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='1234', db='5i5j try: 29 with connection.cursor() as cursor: 30 sql = "INSERT INTO `5i5j_info 39 for i in range(1,pags+1): 40 url = 'https://bj.5i5j.com/zufang/huilongguan/n{}/' 41
48210发布于 2020-01-19 - 来自专栏小徐学爬虫
网站优化进阶指南：如何用Python爬虫进行网站结构优化
前段时间一个做网络优化的朋友找我，问我能不能通过爬虫的手段对他们自己的网络进行优化。这个看着着实比较新颖，对于从事爬虫行业的程序员来说，很有挑战性，值得尝试尝试。 说白了使用爬虫进行网站优化需要对网站的结构、内容、链接等进行全面的分析和优化，以提高网站在搜索引擎中的排名和曝光度。 根据以往的经验，我对对于Python爬虫进行网站结构优化，可以考虑以下几点：1、使用合适的爬虫框架使用成熟的爬虫框架如Scrapy，能够更好地处理网站结构，提高爬取效率和稳定性。 5、遵守robots.txt协议遵守robots.txt协议，不爬取网站不希望被爬取的部分，以避免对网站造成不必要的负担。 以上就是我使用爬虫对网站优化的一些见解，如果有更多的补充或者建议，可以评论区一起交流。
59510编辑于 2023-11-29 - 来自专栏python进阶学习
使用aiohttp库实现异步爬虫进行优化
在日常爬虫工作中，我们经常使用requests库去爬取某个站点的数据，但是每发出一个请求，程序必须等待网站返回响应才能接着运行，而在整个爬虫过程中爬虫程序是一直在等待的，实际上没有做任何事情。 对于这种情可以考虑使用aiohttp库实现异步爬虫进行优化。这篇文章我们详细介绍aiohttp库的用法和爬取实战。 在一些大型数据爬虫中，对并发的要求很高，而aiohttp可以支持非常高的并发量，但面对高并发网站可能会承受不住，随时有挂掉的危险，这时需要对并发进行一些控制。 sudaref=www.baidu.com"proxies = ["socks5://16yun:16ip@www.16yun.cn:8888", "socks5://16yun:16ip@www.16yun.cn :11111", "socks5://username:password@host3:port3"]# 定义用户代理的列表user_agents = [ "Mozilla/5.0 (Windows
1K30编辑于 2023-03-31
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