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在浏览器客户端进行爬虫开发
JS是个神奇的语言,借助Node.js的后端环境,我们可以进行相应的爬虫开发,如这篇 基于Node.js实现一个小小的爬虫但搭建后台环境始终略为麻烦,拿到一台新电脑,不用配环境,可不可以直接在浏览器客户端直接实现呢?可以可以,这里就简单地说一下在浏览器客户端实现的爬虫抓取页面数据 爬虫,简单地说就是发一个请求,然后按一定逻辑解析获取到的数据。在Node环境下,可以用Request模块请求一个地址,得到返回信息,再用正则匹配数据,或者用Cheerio模块包装-方便定位相关的标签项在浏览器环境下,也类似,可以用标签的src属性或Ajax请求一个地址,得到返回信息,再用正则匹配数据,或者用jQuery模块包装-方便定位相关的标签项 实现的本质都是打开浏览器的开发者工具,写一段JS代码注入到页面中,然后让相关代码自执行地址请求,再通过代码处理返回的数据打开Chrome浏览器的开发者工具,选择面板中的 sources 部分,选择二级菜单的 scriptsnippets 部分,然后右键新建一个脚本,在右方输入想注入的代码然后右键...
Node.js爬虫数据抓取 -- 问题总结
一 返回的信息提示 Somethingwentwrong request模块请求出现未知错误其中,所用代码如下(无User-Agent部分)问题多次派查无果,包括: 1:postman请求正常 2.curl请求正常 解决办法:为请求添加user-agent头,如取消上注释部分。(我发现,只要有了user-agent这个key,无论其value是否为空,都可以正常返回了)所以对于模拟请求,有时候相应的http头部信息还是必须的。 ...
Node.js爬虫抓取数据 -- HTML 实体编码处理办法
cheerioDOM化并解析的时候1.假如使用了.text()方法,则一般不会有html实体编码的问题出现2.如果使用了.html()方法,则很多情况下(多数是非英文的时候)都会出现,这时,可能就需要转义一番了类似这些因为需要作数据存储,所有需要转换Халккрушит.Новыйспособисполнен大多数都是&#(x)?w+的格式所以就用正则转换一番varbody=....//这里就是请...
Node.js爬虫数据抓取乱码问题总结
windows-1251编码比如俄语网站:https://vk.com/cciinniikk可耻地发现是这种编码 所有这里主要说的是Windows-1251(cp1251)编码与utf-8编码的问题,其他的如gbk就先不考虑在内了~1.使用js原生编码转换 但是我现在还没找到办法哈.. 如果是utf-8转window-1251还可以 http://stackoverflow.com/questions/2696481/encoding-conversation-utf-8-to-1251-in-javascriptvarDMap={0:0,1:1,2:2,3:3,4:4,5:5,6:6,7:7,8:8,9:9,10:10,11:11,12:12,13:13,14:14,15:15,16:16,17:17,18:18,19:19,20:20,21:21,22:22,23:23,24:24,25:25,26:26,27:27,28:28,29:29,30:30,31:31,32:32,33:33,34:34,35:35,36:36,37:37,38:...
基于Node.js实现一个小小的爬虫
以前一直听说有爬虫这种东西,稍微看了看资料,貌似不是太复杂。正好了解过node.js,那就基于它来个简单的爬虫。 1.本次爬虫目标:从拉钩招聘网站中找出“前端开发”这一类岗位的信息,并作相应页面分析,提取出特定的几个部分如岗位名称、岗位薪资、岗位所属公司、岗位发布日期等。并将抓取到的这些信息,展现出来。 初始拉钩网站上界面信息如下: 2.设计方案:爬虫,实际上就是通过相应的技术,抓取页面上特定的信息。这里主要抓取上图所示岗位列表部分相关的具体岗位信息。首先,抓取,就得先有地址url:http://www.lagou.com/jobs/list_%E5%89%8D%E7%AB%AF%E5%BC%80%E5%8F%91?kd=%E5%89%8D%E7%AB%AF%E5%BC%80%E5%8F%91&spc=1&pl=&gj=&xl=&yx=&gx=&st=&labelWords=label&lc=&workAddress=&city=%E5%85%A...
微信公众号 文章的爬虫系统
差不多俩个星期了吧,一直在调试关于微信公众号的文章爬虫系统,终于一切都好了,但是在这期间碰到了很多问题,今天就来回顾一下,总结一下,希望有用到的小伙伴可以学习学习。 1、做了俩次爬虫了,第一次怕的凤凰网,那个没有限制,随便爬,所以也就对自动化执行代码模块放松了警惕,觉得挺简单的,但是其实不是这样的,我被这个问题困扰了好几天,差不多4天的一个样子,因为搜狗做的限制,同一个ip获取的次数多了,首先是出现验证码,其次是就是访问限制了,直接就是不能访问,利用request得到的就是访问次数过于频繁,这样子的提示,所以说开发过程中最头疼的不是代码的编写,而是测试,写完代码不能立马测试,这种感觉相信大多数的程序员是不能喜欢的,我现在写的程序是每天执行三次,这样的一个频率还行,而且因为是多公众号采集嘛,每个公众号之间的间隔时间也的有,要不然同时访问十几个公众号的上百篇文章也是不现实的,说到这里插一句,怎么让每个公众号怕去玩之后,等一段具体的时间,在执行下一个,最后用的setInterval函数解决的,每过80秒执行一个公众号,把每...
爬虫利器BeautifulSoup模块使用
一、简介BeautifulSoup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式,同时应用场景也是非常丰富,你可以使用它进行XSS过滤,也可以是使用它来提取html中的关键信息。官方文档:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/二、安装1.安装模块easy_installbeautifulsoup4pip3installbeautifulsoup42.安装解析器(可以使用内置的解析器)#Ubuntu$apt-getinstallPython-lxml#centos/redhat$easy_installlxml$pipinstalllxml3.各个解释器优缺点比较三、开始使用,基本属性介绍创建对象将一段文档传入BeautifulSoup的构造方法,就能得到一个文档的对象,可以传入一段字符串或一个文件句柄。frombs4importBeautifulSoupsoup=BeautifulSoup(open("index.html"))...
Python大数据处理案例
分享知识要点:lubridate包拆解时间|POSIXlt利用决策树分类,利用随机森林预测利用对数进行fit,和exp函数还原训练集来自Kaggle华盛顿自行车共享计划中的自行车租赁数据,分析共享自行车与天气、时间等关系。数据集共11个变量,10000多行数据。https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand首先看一下官方给出的数据,一共两个表格,都是2011-2012年的数据,区别是Test文件是每个月的日期都是全的,但是没有注册用户和随意用户。而Train文件是每个月只有1-20天,但有两类用户的数量。求解:补全Train文件里21-30号的用户数量。评价标准是预测与真实数量的比较。1.png首先加载文件和包library(lubridate)library(randomForest)library(readr)setwd("E:")data<-read_csv("train.csv")head(data)这里我就遇到坑了,用r语言缺省的read.csv死活读不出来正确的文件格式,换成xlsx更惨,所有时间都变成43045这样的怪数字。...
Python爬虫音频数据
本次爬取的是喜马拉雅的热门栏目下全部电台的每个频道的信息和频道中的每个音频数据的各种信息,然后把爬取的数据保存到mongodb以备后续使用。这次数据量在70万左右。音频数据包括音频下载地址,频道信息,简介等等,非常多。昨天进行了人生中第一次面试,对方是一家人工智能大数据公司,我准备在这大二的暑假去实习,他们就要求有爬取过音频数据,所以我就来分析一下喜马拉雅的音频数据爬下来。目前我还在等待三面中,或者是通知最终面试消息。(因为能得到一定肯定,不管成功与否都很开心)IDE:Pycharm2017Python3.6pymongo3.4.0requests2.14.2lxml3.7.2BeautifulSoup4.5.31.首先进入这次爬取的主页面http://www.ximalaya.com/dq/all/ ,可以看到每页12个频道,每个频道下面有很多的音频,有的频道中还有很多分页。抓取计划:循环84个页面,对每个页面解析后抓取每个频道的名称,图片链接,频道链接保存到mongodb。热门频道2.打开开发者模式,分析页面,很快就可以得到想要的数据的位置。下面的代码就实现了抓取全部热门...
python爬虫实战——5分钟做个图片自动下载器
顺便通过这个小例子,可以掌握一些有关制作爬虫的基本的步骤。一般来说,制作一个爬虫需要分以下几个步骤:分析需求(对,需求分析非常重要,不要告诉我你老师没教你)分析网页源代码,配合F12(没有F12那么乱的网页源代码,你想看死我?)编写正则表达式或者XPath表达式(就是前面说的那个神器)正式编写python爬虫代码运行:恩,让我输入关键词,让我想想,输入什么好呢?好像有点暴露爱好了。回车好像开始下载了!好赞!,我看看下载的图片,哇瞬间我感觉我又补充了好多表情包....好了,差不多就是这么个东西。"我想要图片,我又不想上网搜“"最好还能自动下载"……这就是需求,好了,我们开始分析需求,至少要实现两个功能,一是搜索图片,二是自动下载。首先,搜索图片,最容易想到的就是爬百度图片的结果,好,那我们就上百度图片看看基本就是这样,还挺漂亮的。我们试着搜一个东西,我打一个暴字,出来一系列搜索结果,这说明什么....随便找一个回车好了,我们已经看到了很多图片了,如果我们能把这里面的图片都爬下来就好了。我们看见网址里有关键词信息我们试着在网址...
Scrapy爬虫:抓取大量斗图网站最新表情图片
第一次使用Scrapy框架遇到很多坑,坚持去搜索,修改代码就可以解决问题。这次爬取的是一个斗图网站的最新表情图片www.doutula.com/photo/list,练习使用Scrapy框架并且使用的随机useragent防止被ban,斗图表情包每日更新,一共可以抓取5万张左右的表情到硬盘中。为了节省时间我就抓取了1万多张。Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。使用过程创建一个Scrapy项目定义提取的Item编写爬取网站的 spider 并提取 Item编写 ItemPipeline 来存储提取到的Item(即数据)接下来的图表展现了Scrapy的架构,包括组件及在系统中发生的数据流的概览(绿色箭头所示)。下面对每个组件都做了简单介绍,并给出了详细内容的链接。数据流如下所描述Paste_Image.png组件ScrapyEngine引擎负责控制数据流在系统中所有组件中流动,并在相应动作发生时触发事件。详细内容查看下面的数据流(Da...
Python爬虫之百度API调用
调用百度API获取经纬度信息。importrequestsimportjsonaddress=input('请输入地点:')par={'address':address,'key':'cb649a25c1f81c1451adbeca73623251'}url='http://restapi.amap.com/v3/geocode/geo'res=requests.get(url,par)json_data=json.loads(res.text)geo=json_data['geocodes'][0]['location']longitude=geo.split(',')[0]latitude=geo.split(',')[1]print(longitude,latitude)其实调用API不难,这里是get方法,参数是地址和key,这个key是我在网上找的,应该是可以用的。运行下代码。然后糗事百科的地址处理后,调用API即可获得经纬度,然后利用个人BDP即可完成该图。学习过程中遇到什么问题或者想获取学习资源的话,欢迎加入学习交流群626062078,我们一起学Python!...
Python爬虫数据处理
设置变量length()函数char_length()replace()函数max()函数1.1、设置变量set@变量名=值set@address='中国-山东省-聊城市-莘县';select@address1.2、length()函数char_length()函数区别selectlength('a'),char_length('a'),length('中'),char_length('中')1.3、replace()函数和length()函数组合set@address='中国-山东省-聊城市-莘县';select@address,replace(@address,'-','')asaddress_1,length(@address)aslen_add1,length(replace(@address,'-',''))aslen_add2,length(@address)-length(replace(@address,'-',''))as_countetl清洗字段时候有明显分割符的如何确定新的数据表增加几个分割出的字段计算出com_industry中最多有几个-符以便确定增加几个字段...
Python爬虫Dota排行榜爬取
1、分析网站打开开发者工具,我们观察到排行榜的数据并没有在doc里doc文档在Javascript里我么可以看到下面代码:ajax的post方法异步请求数据在XHR一栏里,我们找到所请求的数据json存储的数据请求字段为:post请求字段2、伪装浏览器,并将json数据存入excel里面 获取信息 将数据保存到excel中3、结果展示 学习过程中遇到什么问题或者想获取学习资源的话,欢迎加入学习交流群626062078,我们一起学Python!...
python爬虫之数据加密解密
一、什么叫数据加密 数据加密是指利用加密算法和秘钥将明文转变为密文的过程。二、数据加密的方式 1、单向加密 指只能加密数据而不能解密数据,这种加密方式主要是为了保证数据的完整性,常见的加密算法有MD5、sha系列等(位于python内置的hashlib模块中)。 2、对称加密 指数据加密和解密使用相同的秘钥,这种加密方式主要是为了保证数据的机密性,常见的加密算法有DES、AES(位于python第三方库pycrytodomex中)。 3、非对称加密 也叫公钥加密,指数据加密和解密使用不同的密钥,这种加密方式基本不可能被破解,主要用于身份验证等方面,常见的加密算法有DSA、RSA(位于python第三方模块rsa中)。三、加密算法 1、单向加密算法(MD5、sha系列)fromhashlibimportmd5,sha256,sha512m=md5()m.update("123".encode())print(m.hexdigest())#32#202cb962ac59075b964b07152d234b70print(m.digest())#b',xb9bxacYx07[...