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  • 来自专栏有趣的Python和你

    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
  • 来自专栏网络爬虫

    APP爬虫采集方案思路

    APP爬虫和网页爬虫都是属于一种类型,APP的数据接口需要抓包解析,基本上都会采用HTTPS发送数据,和网页爬虫基本上不一样。 APP数据采集常见方案:抓包、HOOK技术 抓包:大多数APP软件,都是公开数据,没有任何隐私。

    1.4K00发布于 2020-09-23
  • 来自专栏小徐学爬虫

    Python爬虫自动切换爬虫ip的完美方案

    在进行网络爬虫时,经常会遇到需要切换爬虫ip的情况,以绕过限制或保护自己的爬虫请求。今天,我将为你介绍Python爬虫中自动切换爬虫ip的终极方案,让你的爬虫更加高效稳定。 步骤一:准备爬虫ip池 首先,你需要准备一个可靠的爬虫ip池。爬虫ip池是由多个爬虫ip组成的集合,可以通过API或爬虫获取。你可以选择自建爬虫ip池,也可以使用第三方的IP服务器。 确保爬虫ip池的质量和稳定性,这样才能保证切换到的爬虫ip可用且不会频繁失效。 步骤二:封装爬虫ip切换器 接下来,你需要封装一个爬虫ip切换器,用于实现自动切换爬虫ip的功能。 这个切换器可以是一个独立的类或函数,负责从爬虫ip池中获取可用的爬虫ip,并对爬虫请求进行代理设置。 通过以上步骤,你就可以实现Python爬虫中自动切换爬虫ip的终极方案。这样的方案能够让你的爬虫在面对反爬机制或限制时保持高效稳定的运行。

    1K20编辑于 2023-09-18
  • 来自专栏小徐学爬虫

    竞品分析爬虫实现方案

    竞品分析爬虫通常用于抓取竞争对手网站的产品信息、价格、评论等数据,以便进行市场分析。我们首先需要明确竞品分析的目标。并做重要的分析。根据项目自身结构特点然后总结一套可行性方案。 dynamic" }]​PROXY_LIST = [ "http://203.0.113.1:8080", "http://203.0.113.2:8080"]​# ========== 爬虫核心类 print(report)技术选择解析1、混合采集技术静态页面:使用requests+BeautifulSoup组合优点:资源消耗低、速度快适用场景:传统服务端渲染页面动态页面:采用Selenium方案优点 反反爬策略随机User-Agent:使用fake_useragent库动态生成代理IP轮询:防止IP被封禁随机请求延迟:模拟人类操作间隔3、多线程优化并行处理不同竞品网站线程锁保证数据安全效率比单线程提升3-5倍 df.to_sql('products', engine)​# 添加自动邮件报告import smtplibfrom email.mime.text import MIMEText# 添加邮件发送逻辑...总结本方案实现了竞品分析的核心需求

    46910编辑于 2025-08-04
  • 来自专栏小徐学爬虫

    Java Selenium反爬虫技术方案

    经常被反爬虫?我们知道反爬虫机制主要针对Selenium的特征进行检测,特别是window.navigator.webdriver属性。 所以解决方案中需要包含如何隐藏或修改这个特征,才能解决反爬。 以下是一个针对Java Selenium的高效反爬虫对抗技术方案,结合了核心特征隐藏、行为模拟、指纹对抗等高级策略,并附关键代码实现:一、核心特征隐藏技术1、消除WebDriver特征 问题根源:Selenium new Proxy().setHttpProxy(proxyIP); options.setCapability("proxy", proxy);随机延时机制:避免固定请求间隔,模拟人类操作间隔(1-5秒 ): Thread.sleep(1000 + rand.nextInt(4000)); // 随机等待1-5秒三、高级指纹对抗1、Canvas指纹欺骗 原理:网站通过Canvas绘图生成唯一设备指纹。

    81010编辑于 2025-07-01
  • 来自专栏小徐学爬虫

    Go爬虫实时性能监控方案

    最近帮公司写个GO语言的爬虫,专门采购服务器做项目,但是又无法人为盯梢,所以得写个实时爬虫监控程序。这里包括我们代理IP请求数量、成功/失败次数、响应时间、当前活跃的goroutine数量等。 要实现GO语言爬虫的实时性能监控,以下是完整的解决方案和关键代码实现:一、监控指标设计指标类型具体指标说明请求指标总请求数/成功数/失败数按状态码分类统计速度指标请求速率(requests/sec)实时吞吐量时延指标响应时间分布 (P50/P95/P99)直方图统计资源指标Goroutine数量/内存使用/CPU占用运行时资源消耗业务指标抓取页面数/数据提取成功率自定义业务指标二、技术方案爬虫节点Prometheus ExporterPrometheus ."}[5m])) / sum(rate(crawler_requests_total[5m])) > 0.05 for: 10m labels: severity: critical ,通过实时监控能在5秒内发现异常,故障定位时间缩短80%。

    21600编辑于 2025-07-03
  • 来自专栏网络爬虫

    爬虫采集舆情数据的方案

    网络爬虫简单来说就是指通过爬虫程序访问网站的API连接获取数据信息。爬虫程序可以将需要的数据信息从在网页中爬取出来,然后储存在新建的文档里。网络爬虫支持各种数据的采集, 文件,图片。 在互联网大数据时代中,网络爬虫主要是为搜索引擎提供最全面和最新的数据,网络爬虫也是从互联网上采集数据的爬虫程序。 我们也可以通过网络爬虫采集舆情数据,可以采集新闻,社交,论坛,博客等信息数据。 这也是常见的舆情数据获取的方案之一。一般就是通过爬虫程序使用爬虫代理IP对一些有意义的网站进行数据采集。 由于短视频的火爆,抖音,快手这两个主流短视频APP,我们也可以通过爬虫程序采集抖音,快手进行舆情数据分析。 将统计的数据生成表格,提供给大家作为数据报告,也可以参考以下采集方案代码: // 要访问的目标页面 string targetUrl = "http://httpbin.org/ip"; // 代理服务器

    2.4K21发布于 2021-05-31
  • 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_ sig', hea 3000+ 上市公司的信息,安安静静地躺在 Excel 中 ▌不断完善 有了上面的信心后,我开始继续完善代码,因为5行代码太单薄,功能也太简单,大致从以下几个方面进行了完善: 增加异常处理 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

    58520发布于 2019-03-06
  • 来自专栏【腾讯云开发者】

    基于Scrapy的爬虫解决方案

    之后要做的事情就是在该py文件里填入具体的爬虫逻辑代码,然后再执行该爬虫脚本就可以了。 其中,name是爬虫的名字,allowed_domains是对域名的限制(即该爬虫只会爬取该限制下的URL域名),start_urls是爬虫的初始URL链接,这里面的值是刚才创建爬虫时输入的URL链接, 执行该命令后,该框架就会用example爬虫里定义的初始URL链接和解析函数去爬取网页了。 5. 反爬虫机制会检查该字段是否为普通的浏览器,而普通的爬虫程序是不会修饰该字段的。如果不显式将该字段设为某种浏览器型号,就容易触发反爬虫,从而不能正常地获得数据。 四、结语 本文简单介绍了下Scrapy框架的相关用法,并针对爬虫中常遇见的问题给出了基于Scrapy框架的解决方案,希望能对读者有所帮助,也欢迎大家在评论区与我交流。 ?

    99710发布于 2021-01-22
  • 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.

    67010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。 多线程爬虫实现方案2.1 环境准备JDK 8+Maven 依赖(pom.xml):2.2 核心代码实现(1)线程池 + 任务队列使用 FixedThreadPool 控制并发数,LinkedBlockingQueue 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

    43510编辑于 2025-04-02
  • 来自专栏学派客

    服务器屏蔽爬虫方案

    进服务器后进入这个路径 nginx/conf 新建一个文件,文件名可以为:agent_deny.conf 复制以下代码到此文件: 禁止Scrapy等爬虫工具的抓取 if ($http_user_agent 按我箭头所示位置粘贴进这段代码: include agent_deny.conf; 保存,退出,即可生效 注: 1、如果你只想禁止google的,就把compatible删了,改成Googlebot 2、最好的办法是禁止播放器爬虫 ,这样你的cms爱怎么被爬就怎么被爬 ============================== 如果你只是想播放器不被爬虫,如果你的播放器主页是php的,那就在主页php文件最上方加入以下代码: $

    2.1K20编辑于 2023-04-06
  • 来自专栏JavaEdge

    位图:爬虫URL去重最佳方案

    网页爬虫,解析已爬取页面中的网页链接,再爬取这些链接对应网页。而同一网页链接有可能被包含在多个页面中,这就会导致爬虫在爬取的过程中,重复爬取相同的网页。 1如何避免重复爬取? 比如,整数5对应下标为5的数组值设置为true,也就是array[5]=true。 5 如何通过编程语言表示一个二进制位 位运算!可以借助编程语言中提供的数据类型,比如int、long、char等类型,通过位运算,用其中的某个位表示某个数字。 如爬虫判重这个问题,即便一个没有被爬取过的网页,被误判为已经被爬取,对于搜索引擎来说,也并不是什么大事情,是可以容忍的。 除了爬虫网页去重这个例子,还有比如统计一个大型网站的每天的UV数,也就是每天有多少用户访问了网站,我们就可以使用布隆过滤器,对重复访问的用户,进行去重。

    1.8K20编辑于 2023-02-26
  • 来自专栏小徐学爬虫

    分布式增量爬虫实现方案

    以下就是我整理的核心方案和技术要点:一、增量爬取核心思路只抓取新内容/更新内容 新URL(未爬过的页面)已爬URL但内容更新(如新闻更新、商品价格变动)避免重复爬取 分布式环境下需全局去重(多个爬虫节点共享状态 )二、技术实现方案1. 内容更新检测(识别页面变更)哈希比对 对页面内容计算哈希值(如MD5),存储哈希值与URL关联。重新爬取时对比新老哈希值。 return # 内容未更新 elif response.status_code == 200: content = response.text new_hash = md5( save_data(content) # 存储新数据 update_hash(url, new_hash) # 更新哈希值 # 5.

    46210编辑于 2025-06-09
  • 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

    PowerShell部署Windows爬虫自动化方案

    在Windows系统中使用PowerShell部署爬虫自动化,通常涉及以下几个步骤:比如说安装必要的软(如Python、Chrome浏览器、ChromeDriver等),同时还要创建爬虫脚本(假设使用Python 编写)最后一步设置计划任务(Task Scheduler)定期运行爬虫。 selenium_crawler.py4.3 代理配置# 在脚本中设置代理$proxy = "http://proxy-server:8080"$env:HTTP_PROXY = $proxy$env:HTTPS_PROXY = $proxy5、 System.Runtime.InteropServices.Marshal]::SecureStringToBSTR($secureKey))2、速率限制:# Python示例:添加延迟import timetime.sleep(5) # 每次请求间隔5秒3、验证Robots.txt:$robots = Invoke-WebRequest "https://target-site.com/robots.txt"if ($robots.Content

    34310编辑于 2025-08-06
  • 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
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