1.写在前面 因工作要求初次接触python爬虫，网上找了一些模板，感觉这个博客挺不错的，简单易上手，想分享下。2.基础爬虫的架构以及运行流程从图中可看出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。下面为具体功能介绍：1. 爬虫调度器：主要是配合调用其他四个模块，所谓调度就是取调用其他的模板。2. URL管理器：就是负责管理URL链
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2024-01-30 10:53:25
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不同类型的网络爬虫，其实现原理也是不同的，但这些实现原理中，会存在很多共性。在此，我们将以两种典型的网络爬虫为例（即通用网络爬虫和聚焦网络爬虫），分别为大家讲解网络爬虫的实现原理。1、通用网络爬虫 首先我们来看通用网络爬虫的实现原理。通用网络爬虫的实现原理及过程可以简要概括如下图所示。 ⑴获取初始的URL。初始的URL地址可以由用户人为指定，也可以由用户指定的某个或某几个初始爬取网页决定。
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2023-11-24 22:55:12
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# Java爬虫方案
## 1. 引言
本文将介绍如何使用Java实现爬虫，帮助刚入行的开发者快速上手爬虫开发。爬虫是一种自动抓取互联网上的数据的程序，可以用于各种需要大量数据的应用场景，如数据分析、搜索引擎等。我们将依次介绍爬虫的流程和每个步骤需要做的事情，并提供相应的Java代码示例。
## 2. 爬虫流程
下面是爬虫的整体流程，我们将使用一个表格展示爬虫的各个步骤和需要做的事情。
原创
2023-08-08 22:37:47
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1 前言 Python开发网络爬虫获取网页vb.net教程数据的基本流程为：发起请求通过URL向服务器发c#教程起request请求，请求可以包含额外的header信息。获取响应内容服务器正常响应，将会收到一个response，即为所请求的网页内容，或许包含HTML，Json字符串或者二进python基础教程 制的数据（视频、图片）等。解析内容如果是HTML代码，则可以使用网页解析器进行解析，如果
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2023-07-11 14:01:33
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项目情况最近做了一个爬虫系统，使用scrapy 作为核心，用kafka作队列，然后加上 java的消费者，还有其它周边服务，形成一个架构，这里进行一个简单的整理基础结构考虑到数据的扩展性和互联网的不确认性，考虑使用 nosql来存储大部分业务数据，同时为了更好的处理文字搜索, 于是决定使用elasticsearch + mysql的方式来处理. 然后，我们考虑了底层服务，这涉及到数据获取，解析与内
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2023-07-13 16:58:14
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原创
2021-08-07 09:51:07
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基础架构和流程简单的爬虫架构由以下几部分构成：爬虫调度器：总体协调其它几个模块的工作URL管理器：负责管理URL，维护已经爬取的URL集合和未爬取的URL集合网页下载器：对未爬取的URL下载网页解析器：解析已下载的html，并从中提取新的URL交给URL管理器，数据交给存储器处理数据存储器：将html解析出来的数据进行存取架构图如下： 爬虫流程图如下： 下面我们就分别按
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2023-12-27 14:47:10
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目录一、Scrapy 架构及目录源码分析二、Request 和 Response 介绍2.1 Request2.2 Response三、实例演示3.1 POST 请求3.2 GET 请求及响应信息打印 一、Scrapy 架构及目录源码分析Scrapy 是一个基于 Python 开发的爬虫框架，可以说它是当前 Python 爬虫生态中最流行的爬虫框架，该框架提供了非常多爬虫的相关组件，架构清晰，可
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2024-01-10 15:51:12
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这张图展示了Scrapy的架构和各组件之间的关系红色箭头为数据流动方向 数据流(Data Flow)通过引擎来控制,并且经过如下步骤来流动:第一步:爬虫(SPIDERS)发送给引擎(ENGINE)一个最初的请求(REQUESTS);
第二步:引擎在调度程序(SCHEDULER)中安排当前请求,并要求下一个请求进入引擎;
第三步:调度程序给引擎返回一个请求(当前请求);
第四步
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2023-07-10 13:33:33
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这看起来似乎和数据直接写进 MongoDB 里面，然后各个程序读取 MongoDB 没什么区别啊？那 Kafka 能解决什么问题？我们来看看，在这个爬虫架构里面，我们将会用到的 Kafka 的特性： 与其说 Kafka 在这个爬虫架构中像 MongoDB，不如说更像 Redis 的列表。现在来简化一下我们的模型，如果现在爬虫只有
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2024-04-08 20:23:12
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写在前面
架构的本质是管理复杂性，抽象、分层、分治和演化思维 是我们工程师 / 架构师应对和管理复杂性的四种最基本武器。在我之前写的文章 《优秀架构师必须掌握的架构思维》（点击标题查看原文） 中，我先介绍了抽象、分层、分治和演化这四种应对复杂性的基本武器。在本篇文章中，我会通过四个案例，讲解如何综合运用这些武器，分别对小型系统、中型系统、基础架构以及组织技术体系进行架构和设计。 小型系统案例：分
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2023-07-12 10:31:09
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Scrapy是基于用Python写的一个流行的事件驱动网络框架Twisted编写的。因此，它使用非阻塞(即异步)代码实现并发。旧版Scrapy架构图 :新版Scrapy架构图 :Scrapy中的数据流由执行引擎控制，如下所示:Engine获得从爬行器中爬行的初始请求。Engine在调度程序中调度请求，并请求下一次抓取请求。调度程序将下一个请求返回到引擎。引擎将请求发送到下载器，通过下载器中间件（请
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2023-11-03 12:23:13
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一、scrapy框架简介scrapy和前面学的BeautifulSoup库、Re库其实都是函数功能库，但是scrapy由于有着一些固定的结构，更像是一个框架，所以称之为爬虫框架，所谓爬虫框架，指的是一个软件结构和功能组件的集合，这其实是一个半成品，完成具体实现之后，能够帮助用户实现专业的网络爬虫。二、scrapy框架结构scrapy的结构称为5+2结构，指的是这个框架是由五个部分加上两个中间件组成
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2023-12-14 22:07:26
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框架概述其中比较好用的是 Scrapy 和PySpider。pyspider上手更简单，操作更加简便，因为它增加了 WEB 界面，写爬虫迅速，集成了phantomjs，可以用来抓取js渲染的页面。Scrapy自定义程度高，比 PySpider更底层一些，适合学习研究，需要学习的相关知识多，不过自己拿来研究分布式和多线程等等是非常合适的。
PySpiderPySpider是binux做
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2023-07-31 19:31:48
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网络爬虫框架一.Scrapy框架Scrapy是用纯Python实现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，利用Twisted异步网络框架来加快下载速度，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。1. Scrapy原理Scrapy架构图Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据
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2023-09-12 17:23:26
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一、Scrapy框架介绍写一个爬虫，需要做很多的事情。比如：发送网络请求、数据解析、数据存储、反反爬虫机制（更换ip代理、设置请求头等）、异步请求等。这些工作如果每次都要自己从零开始写的话，比较浪费时间。因此Scrapy把一些基础的东西封装好了，在他上面写爬虫可以变的更加的高效（爬取效率和开发效率）。因此真正在公司里，一些上了量的爬虫，都是使用Scrapy框架来解决。 二、Scrapy架构图 三、
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2023-08-26 19:49:50
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概述对于爬虫来说，整个爬虫包括了网络请求、数据解析、数据请求、设置代理、多线程等内容，这些部分在之前的内容中都分别进行了说明。因此如果在之前要完成一个爬虫的话，就要使用上面提到的所有工具，从头开始一步一步构建自己的爬虫，这无疑是一项繁琐的工作，而 Scrapy 解决了这个问题。Scrapy 则实现了上边的所有功能，Scrapy 通过将基本的功能进行封装，从而提高了开发的效率。而正是因为它强大的功能
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2023-08-04 16:44:33
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最近的一个项目是写一个爬虫框架，这个框架主要采用Master-Slave的结构，Master负责管理要爬取的Url和已经爬取过的Url，Slave可以有多个，主要负责爬取网页内容，以及对爬取下来的网页内容进行持久化的工作。整个项目用Thrift作为RPC通信框架。1. 爬虫流程如果是一个单机版的爬虫，其实代码非常简单：Initialize:
UrlsDone = ∅
UrlsTod
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2023-07-15 12:24:03
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前言：真实的数据挖掘项目，一定是从获取数据开始的，除了通过一些渠道购买或者下载专业数据外，常常需要大家自己动手爬互联网数据，这个时候，爬虫就显得格外重要了。 1、爬虫抓取网络数据 真实的数据挖掘项目，一定是从获取数据开始的，除了通过一些渠道购买或者下载专业数据外，常常需要大家自己动手爬互联网数据，这个时候，爬虫就显得格外重要了。 Nutch爬虫的主要作用
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2023-12-28 06:56:30
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爬虫---scrapy爬虫框架爬虫---scrapy爬虫框架一、简介1、基本功能2、架构3、scrapy项目的结构二、scrapy环境搭建三、如何开始1、新建项目 ：新建一个新的爬虫项目2、明确目标 （items.py）：明确你想要抓取的目标3、制作爬虫 （spiders/xxspider.py）：制作爬虫开始爬取网页4、存储内容 （pipelines.py）：设计管道存储爬取内容5、运行爬虫四
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2023-12-27 18:39:35
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