在如今互联网的世界，JavaScript 爬虫成为一种流行的技术手段，帮助开发者抓取网页内容。为了实现这一点，我们常用的一些 NPM 包有 Puppeteer、Cheerio 和 Axios。接下来，咱们就从环境预检开始，讲讲如何搭建一个 JavaScript 爬虫的工程。
首先，我们需要对环境进行预检，以确保我们的系统满足运行要求。
| 系统要求 | 版本 |
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详细内容Python爬虫，全称Python网络爬虫，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或脚本，主要用于抓取证券交易数据、天气数据、网站用户数据和图片数据等，Python为支持网络爬虫正常功能实现，内置了大量的库，主要有几种类型。下面本篇文章就来给大家介绍。一、Python爬虫网络库Python爬虫网络库主要包括：urllib、requests、grab、pycurl、urllib3、
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2023-06-05 00:50:42
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Python常用库的安装urllib、re 这两个库是Python的内置库，直接使用方法import导入即可。requests 这个库是请求的库。我们需要使用执行文件pip3来进行安装。文件处于C:\Python36\Scripts下，我
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2023-08-21 16:53:13
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好的，这是一个使用 Python 的爬虫代码的示例：import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def crawl(url):
# 通过 requests 库发送 HTTP GET 请求
resp = requests.get(url)
# 将响应的 HTML 代码解析为一个 BeautifulSoup 对象
soup = Beau
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2023-07-02 11:44:09
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1.XMLXML虽然比JSON复杂，在Web中应用也不如以前多了，不过仍有很多地方在用，所以，有必要了解如何操作XML。DOM vs SAX操作XML有两种方法：DOM和SAX。DOM会把整个XML读入内存，解析为树，因此占用内存大，解析慢，优点是可以任意遍历树的节点。SAX是流模式，边读边解析，占用内存小，解析快，缺点是我们需要自己处理事件。正常情况下，优先考虑SAX，因为DOM实在太占内存。在
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2023-09-06 10:36:39
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做了一段时间爬虫，主要通过python架构scrapy来抓去结构化的数据，在此做一些总结：1. html的解析：常见的思路有两类：第一类是htmlparser等，通过start_blabla, do_blabla, end_blabla来处理对于不同tag下的内容，个人不太喜欢这种方式，因为如果需要抽取body/content/a/tr/td...这样的内容，得写好多函数，太不简洁了第二类是scr
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2023-10-08 13:03:56
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引入 大多数情况下的需求，我们都会指定去使用聚焦爬虫，也就是爬取页面中指定部分的数据值，而不是整个页面的数据。因此，在聚焦爬虫中使用数据解析。所以，我们的数据爬取的流程为：指定url基于requests模块发起请求获取响应中的数据数据解析进行持久化存储 数据解析： - 被应用在聚焦爬虫。解析的数据存储在标签之间或者标签对应的属性中 BeautifulSoup解析环境安装
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2024-05-30 23:01:30
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舆情爬虫分析：硬件: 4台服务器,分别放redis、python爬虫、mysql和 kafka四大板块。软件:1. mysql
2. redis #leap1 /usr/bin/redis-cli /usr/bin/redis-server redis 3.1.103 64 bit
3. python
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2023-07-01 16:41:12
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Python3 常用爬虫库的安装 1 简介Windows下安装Python3常用的爬虫库：requests、selenium、beautifulsoup4、pyquery、pymysql、pymongo、redis、flask、django、jupyter和scrapy框架。进入控制台，用pip3 list命令查看系统已经安装了哪些第三方包： DEPRECATION: The defa
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2023-09-28 14:19:13
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一、概述什么是html，网络爬虫？ 什么是html这里就不多说了，那么什么是网络爬虫呢？是不是在网络上怕的虫？哈哈，简直是弱爆了，在前面扯淡的内容中提到了，我喜欢爬各种网站，我爬过我学校的官网和教务管理系统，爬过各种IT网站，做了个简单的新闻客户端。网络爬虫其实是指自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，或者说是动态地抓取网站数据的程序。怎样解析html? 这里我们通过Java解析html的利器Jso
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2023-11-01 21:59:04
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# Python爬虫包的实现流程
## 1. 介绍爬虫包
首先，我们来了解一下什么是爬虫包。爬虫包是用于从网页上获取数据的工具，它能够模拟浏览器的行为，获取并解析网页内容，提取所需的数据。Python提供了许多优秀的爬虫包，如BeautifulSoup、Scrapy等，这些包可以大大简化爬虫的实现过程。
## 2. 实现流程
下面我将为你详细介绍实现一个Python爬虫包的流程，包括安装依赖、
原创
2023-09-13 11:23:17
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大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。而初步学习爬虫，python的
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2023-07-07 16:31:21
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python并发爬虫——多线程、线程池实现 目录python并发爬虫——多线程、线程池实现一、常规网络爬虫1. 执行顺序2. 缺点二、并发爬虫1. 原理2. 优点3. 应用3.1 多线程1）常规调用2）自定义线程3）PCS模式3.2 线程池1）一次性提交2）分步提交3）分步提交加强版四、结语 一个网络爬虫通常由发送请求、获取响应、解析页面、本地保存等这几部分组成。其中最难，细节最多的当然是页面解
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2023-08-04 19:23:47
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突然想学习Python爬虫，看过一些视频和大牛的博客后，尝试使用requests爬取豆瓣电影，并将相关信息保存到excel中。一、准备工作安装requests库，用来爬取数据安装xlsxwriter库，用来保存数据到excel安装fiddler工具，用来抓包分析二、抓包分析目标网址 https://movie.douban.com/tag/#/ 豆瓣电影的分类目录 观察网页，在最下面有个加载更多，
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2023-10-06 19:03:55
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python 一个简易的爬虫源码分析爬虫流程代码仓库代码解读类图流程图关键知识布隆过滤Queue 爬虫流程之前没了解过相关东西，觉得大体流程无非是发送http request, 然后把爬来的数据进行存储。读了一个相关代码实现后，往深里钻，里面东西还特别多。核心流程还是一样，但是考虑到效率就会涉及到很多东西。流程方面可以参考这里代码仓库网上谁便找了个，代码量不大，适合学习使用这里。代码解读类图其中
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2023-11-21 20:59:18
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数据获取最免费的方式就是从互联网直接爬取，而且方便存储加工，做进一步的归集汇聚使用。鉴于本系列文章属于python上手实践部分，笔者想到将python的窗体界面设计与requests+beautifulsoup技术简单爬虫结合起来，形成一个简单爬虫小模块呈现出来。话不多说，先上图看看效果：上图为本模块的主窗体界面，界面上橘红色背景颜色标识为两个核心步骤，第一步为执行requests模块获得网页源代
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2023-10-01 13:08:43
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# Python 爬虫保存 HTML 教程
在当今数据驱动的时代，网络爬虫正成为数据收集和分析的重要工具。对于刚入行的小白来说，学习如何使用 Python 爬虫来保存 HTML 页面是一个很好的起点。本文将详细介绍实现这一目标的步骤、所需的代码以及相关的解释。
## 整体流程
下面是实现 Python 爬虫保存 HTML 的步骤概述：
| 步骤 | 描述
CSS选择器：BeautifulSoup4和lxml一样，Beautiful Soup也是一个HTML/XML的解析器，主要的功能也是如何解析和提取HTML/XML数据。lxml只会局部遍历，而Beautiful Soup是基于HTML DOM的，会载入整个文档，解析整个DOM树，因此时间和内存开销都会大很多，所以性能要低于lxml。BeautifulSoup用来解析HTML比较简单，API非常人
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2023-09-05 09:30:41
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# Python爬虫HTML信息实现教程
## 1. 整体流程
```mermaid
journey
title Python爬虫HTML信息实现流程
section 确定目标网站
选择目标网站
section 分析网页结构
分析网页结构，确定需要爬取的信息
section 编写爬虫代码
编写Python爬虫代码
原创
2024-03-25 06:55:54
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一、初识XpathXPath 常用规则表 达 式描 述nodename选取此节点的所有子节点/从当前节点选取直接子节点//从当前节点选取子孙节点.选取当前节点…选取当前节点的父节点@选取属性1.实例引入现在通过实例来感受一下使用 XPath 来对网页进行解析的过程，相关代码如下：from lxml import etree
text = '''
<div>
<ul>
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2023-10-10 09:20:12
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