很多时候我们写了一个爬虫，实现了需求后会发现了很多值得改进的地方，其中很重要的一点就是爬取速度。本文 就通过代码讲解如何使用 多进程、多线程、协程 来提升爬取速度。注意：我们不深入介绍理论和原理，一切都在代码中。二、同步首先我们写一个简化的爬虫，对各个功能细分，有意识进行函数式编程。下面代码的目的是访问300次百度页面并返回状态码，其中 parse_1 函数
爬虫概念：网络爬虫，又称为网络蜘蛛，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，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不经常使用名字还有蚂蚁，自动索引，模拟程序或者蠕虫。安装模块：pip install requests了解http定义的与服务器交互的几种方法：get 仅仅获取资源的信息post 一般丢在该服务器上的资源，一般我们通过for
原创
2018-01-18 11:02:07
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# Python 爬虫教程：如何抓取携程网的信息
## 引言
在现代互联网中，数据变得越来越重要。爬虫技术能够帮助我们从互联网上抓取各种信息。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 实现一个简单的爬虫，抓取携程网的相关数据。对于刚入行的小白，我会一步一步指导你，并提供详细的代码和注释。
## 流程概述
在开始之前，让我们首先了解整个爬虫实现的流程。以下是步骤的概述：
| 步骤 |
# 携程 Python 爬虫
## 引言
随着互联网的发展，大量的数据被存储在各种网站上。如果我们想要获取这些数据并进行分析或应用于自己的项目中，最常见的方法是使用爬虫技术。携程是中国最大的在线旅游服务提供商，它的网站上有大量的旅游信息，如果我们想要获取这些信息，可以使用 Python 编写爬虫程序来实现。
本文将介绍如何使用 Python 编写爬虫程序来爬取携程网站上的旅游信息。首先，我们
原创
2023-10-12 04:34:50
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# 携程爬虫Python
## 简介
近年来，随着互联网的发展，人们对于旅行的需求也越来越高。作为一家知名的在线旅游平台，携程提供了丰富的旅游资源和服务。然而，对于部分用户来说，他们可能需要获取更多的数据来做进一步的分析和决策。这时候，通过爬虫来获取携程上的数据就成为一个不错的选择。
在本文中，我们将介绍如何使用Python编写一个简单的携程爬虫，并展示如何利用爬虫获取数据、处理数据以及生成可
原创
2024-01-18 07:51:14
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第 7 章 Selenium WebDriver 进阶应用本章将讲解 WebDriver 中的一些高级应用，掌握了这些知识点，读者在自动化测试的职业发展中可以往前更进一步。7.1 滑块操作滑块作为安全验证机制的一种，经常在登录或者注册时涉及。但是在自动化测试时，需要想办法用代码的方式来处理滑块。下面以携程网的注册页面为例来演示如何操作滑块。网站 URL 是「https://passport.ctr
执行scrapy startproject XXXX的命令，就会在对应的目录下生成工程在pycharm中打开此工程目录：并在Run中选择Edit Configuration点击+创建一个Python命令爬虫的名字，本例中以test_spider为例。并在script中输入安装scrapy的cmdline.py的路径。在工程目录test1->spiders下面创建一个python文件，名字和上
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2023-09-28 19:09:56
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协程，又称微线程。英文名Coroutine。协程是Python语言中所特有的，在其他语言中没有。 协程是python中另外一种实现多任务的方式，比线程更小、占用更小执行单元(理解为需要的资源)。 在一个线程中的某个函数，可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息，然后切换到另外一个函数中执行。 协程就是通过yield来实现多个任务之间的切换的。进程、线程、协程对比 1.进程切换需要的资源最
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2023-08-12 20:59:39
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携程旅行实现自动登录还是有点麻烦的，我们先看官网： 不用多说，肯定需要先进行标签定位，定位到红框处，通过click()实现跳转，来到了下面的页面： 这里的话，先标签定位到输入用户名和密码的地方，然后通过send_keys()可以输入用户名和密码，这里很简单，然后定位到滑块，定义个动作链，再通过click_and_hold()将滑块拖动到最右，这里也简单，本以
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2023-07-28 13:05:35
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一、前言很多时候我们写了一个爬虫，实现了需求后会发现了很多值得改进的地方，其中很重要的一点就是爬取速度。本文就通过代码讲解如何使用多进程、多线程、协程来提升爬取速度。注意：我们不深入介绍理论和原理，一切都在代码中。二、同步首先我们写一个简化的爬虫，对各个功能细分，有意识进行函数式编程。下面代码的目的是访问300次百度页面并返回状态码，其中parse_1函数可以设定循环次数，每次循环将当前循环数（从
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2024-03-10 14:05:07
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一、课程介绍1. 课程来源作者是来自 MongoDB 的工程师 A. Jesse Jiryu Davis 与 Python 之父 Guido van Rossum。项目代码使用 MIT 协议，项目文档使用 http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/legalcode 协议。课程内容在原文档基础上做了稍许修改，增加了部分原理介绍，步骤的
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2024-08-30 12:41:09
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首先打开携程所有北京的酒店http://hotels.ctrip.com/hotel/beijing1 简简单单，源代码中包含我们需要的酒店数据，你以为这样就结束了？携程的这些数据这么廉价地就给我们得到了？事实并不是如此，当我们点击第二页的时候出现问题：虽然酒店的数据改变了，但是我们发现该网页的网址却没有改变，这也就造成了源代码中酒店的数据不改变，还是第一页的数据，如下图所示。我们遇到的第一个问题
爬取携程用车信息，用的比较传统的模拟浏览器行为方式，主要用payload进行request请求，一步步获取最后的用车列表1：缓存清理问题： 根据模拟浏览器行为方式，我们需要从这个页面来选择我们的【租车点】，【租车时间】，【还车时间】，浏览器才能跳转到下一页面，获取下一步的具体租车列表信息。 &n
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2024-03-12 17:15:38
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python爬虫也学了一段时间了。也爬过不少网站，最后我想用12306抢票器这个项目做一个对之前的学习的效果成见也是一个目标（开始学爬虫的时候，看到说，会爬12306，就会爬80%的网站），本人纯自学。可以弯路走了不少，爬的网站也没有什么实质的价值（不是老师的作业，也不是老板的需求，就是自己的练习），所以嘛，不是有句话说的，人活着，就是为了搞事情。1
在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用Python编写协程爬虫，并围绕其备份与恢复策略、灾难场景、工具链集成、预防措施和最佳实践进行详细分析。随着数据爬取需求的增加以及数据丢失风险的提升，建立有效的备份与恢复方案变得尤为重要。以下是我们解决这一问题的步骤。
## 备份策略
首先，我们需要明确备份的频率和策略。采用甘特图可以有效展示我们的备份计划。
```mermaid
gantt
ti
一、什么是反爬虫网络爬虫，是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。但是当网络爬虫被滥用后，互联网上就出现太多同质的东西，原创得不到保护。于是，很多网站开始反网络爬虫，想方设法保护自己的内容。他们根据ip访问频率，浏览网页速度，账户登录，输入验证码，flash封装，ajax混淆，js加密，图片，css混淆等五花八门的技术，来对反网络爬虫。防的一方不惜工本，迫使
## 爬虫携程机票的流程
下面是爬取携程机票的流程图：
```mermaid
flowchart TD;
A(开始)-->B(导入库);
B-->C(设定URL);
C-->D(发送请求);
D-->E(解析页面);
E-->F(提取数据);
F-->G(保存数据);
G-->H(结束);
```
## 代码实现步骤及注释
### 导入
原创
2023-10-31 08:43:29
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之前讲解的爬取方式都是爬完一个网页接着再爬下一个网页，如果爬取量非常大，则需要等待较长时间。那么有没有办法同时爬取多个网页以提高效率呢？答案是肯定的。本章就来讲解如果通过多线程和多进程同时爬取多个网页，以提高爬取速度。在进行多线程和多进程爬虫编程实战之前，首先来学习线程和进程的概念，以及多线程和多进程提高爬虫效率的原理，建议读者结合7.2节和7.3节的编程实战来理解。已经掌握这部分内容或对原理不感
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2023-08-04 17:39:52
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相信大家在爬虫中都设置过请求头 user-agent 这个参数吧？ 在请求的时候，加入这个参数，就可以一定程度的伪装成浏览器，就不会被服务器直接识别为spider.demo.code ，据我了解的，我很多读者每次都是直接从network 中去复制 user-agent 然后把他粘贴到代码中， 这样获取的user-agent 没有错，可以用， 但是如果网站反爬措施强一点，用固定的请求头可能就有点问题
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2024-01-08 22:02:07
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代码环境：python3.6上一篇文章我们讲了 python 中多线程的使用：点击阅读，现在我们讲讲 python 中的协程。异步IO我们知道，CPU 速度远远快于磁盘、网络等 IO。在 IO 编程中，假如一个 IO 操作阻塞了当前线程，会导致其他代码无法执行，所以我们使用多线程或者多进程来并发执行代码。但是，系统资源是有限的，一旦线程数量过多，CPU 的时间就花在线程切换上了，真正执行代码的时间
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2024-01-11 11:37:22
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