目录一、提升爬虫的速度二、并发和并行三、同步和异步四、多线程爬虫五、简单单线程爬虫多线程简单的多线程爬虫实例使用Queue的多线程爬虫多进程爬虫使用multiprocessing的多进程爬虫最后 一、提升爬虫的速度爬虫可以从获取网页、解析网页、存储数据来实现一些基本的。现在记录一些进阶部分：提升爬虫速度，主要有3中方法：多线程爬虫、多进程爬虫、多协程爬虫。对比普通单线程爬虫，使用这3种方法爬虫的
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2023-06-16 10:10:07
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本文介绍两种方式来实现python爬虫获取数据，并将python获取的数据保存到文件中。一、第一种方式：主要通过爬取百度官网页面数据，将数据保存到文件baidu.html中，程序运行完打开文件baidu.html查看效果。具体代码中有详细的代码解释，相信刚入门的你也能看懂~~说明一下我的代码环境是python3.7，本地环境是python2.x的可能需要改部分代码，用python3.x环境的没问题
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2020-08-29 17:45:00
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Python爬虫+数据分析实战–爬取并分析中国天气网的温度信息一、使用的工具单独使用完成 pycharms 完成实验，在分析的时候使用 Jupyter Notebook在爬虫所需要lxml和bs4这两个库已经确认安装后，确保自己的已经安装了pandas和matplotlib这两个库1.安装方式：# 推荐使用清华镜像下载速度较快
pip install pandas -i https://pypi.
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2023-08-05 01:44:32
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爬虫的工作步骤：获取数据。根据网址，向服务器发起请求，获取服务器返回数据。解析数据。把服务器返回的数据解析成我们能读懂的格式。提取数据。从数据中提取我们需要的数据。储存数据。把有用的数据保存起来，便于以后使用和分析。初识Requests库爬虫获取数据，使用requests库。需要先安装requests库。pip install requests requests库可以帮我们下载网页源代码、文本、图
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2023-07-03 20:22:18
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话不多说，直接上代码，代码里写了注释，有兴趣讨论一下的，欢迎指点评论。import time
from urllib.request import urlopen,Request
#引入回车键的包,这些都是基本配置
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium import webdriver
from selenium
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2023-09-02 17:53:46
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我因为做视频的需要所以想下一些漫画的图片，但是大家都知道想搞一堆jpg格式的漫画图片在正规渠道继续不太可能。所以我们就选择使用python爬取 本来我是想那某个B开头的网站开刀，但是很遗憾，他们的漫画每一页都是动态网页刷新图片，并且，从网络流翻出的图片的源文件的地址，会发现他们都被加密了（个人感觉是32位MD5加密），我们完全没办法破解并找到其中的规律。链接实例：blob:https://mang
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2024-02-02 17:51:42
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1、 背景本实例爬取小猪网沈阳房源信息，使用request、bs4。
简单爬取title、address、price、name、sex等信息。未保存信息。
2、场景分析2.1 小猪网沈阳(https://sy.xiaozhu.com/)打开后有一个房源列表右侧为房源图表列表2.2 房源列表分析a、使用chrome浏览器 b、F12进行源文件分析 c、鼠标点源文件左上角的“箭头”，再点任一房源位置
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2024-05-14 07:53:29
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# Python 爬虫爬取考研数据指南
在当今的数据驱动时代，爬虫技术能够帮助我们获取互联网中的大量信息。本文我将为刚入行的小白讲解如何使用 Python 爬虫技术来爬取考研数据。希望能帮助你迈出第一步！
## 流程概览
在开始之前，首先了解整个流程。以下是我们爬取考研数据的大致步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定目标网站及数据 |
| 2
# Python爬虫入门：爬取1688数据教程
作为一名刚入行的开发者，你可能对爬虫技术既感到好奇又有些迷茫。本文将带你从零开始，一步步学习如何使用Python编写爬虫程序，以爬取1688网站上的数据为例。
## 爬虫流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解爬虫的基本流程：
| 步骤 | 描述 | 工具/技术 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 确定目标网站 | 168
原创
2024-07-20 11:57:59
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作为一个资深吃货，网购各种零食是很频繁的，但是能否在浩瀚的商品库中找到合适的东西，就只能参考评论了！今天给大家分享用python做个抓取淘宝商品评论的小爬虫！思路我们就拿“德州扒鸡”做为参考目标吧~！如果想抓其他商品的话，自行更换目标即可！打开淘宝，搜索目标，随便点击一个商品进入,在点击累计评论，打开F12开发者工具——网络，先清除现有的所有内容，然后点击下一页评论，在弹出的内容中查找文件中开
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2024-03-25 14:13:29
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使用python爬虫进行读取排名前250名电影名称、时间、导演、评分等信息。 文章目录1. 导入需要的库2.获取user-agent 与Host3. 使用谷歌浏览器获取相应类4. 使用BeautifulSoup进行数据分析5. 数据进行保存6. 完整程序 1. 导入需要的库库功能request获取网页数据BeautifulSoup进行网页数据分析xlwtExcel表格数据填写2.获取user-ag
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2023-11-21 20:25:55
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一、主题式网络爬虫设计方案1.主题式网络爬虫名称：爬取全网热点榜单数据2.主题式网络爬虫爬取的内容与数据特征分析： 1）热门榜单； 2）数据有日期、标题、链接地址等3.主题式网络爬虫设计方案概述： 1）HTML页面分析得到HTML代码结构； 2）程序实现： a. 定义代码字典； b. 用requests抓取网页信息； c. 用BeautifulSoup库解析网页；
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2024-07-24 04:46:33
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爬虫原理和数据抓取1.1 通用爬虫和聚焦爬虫通用爬虫聚焦爬虫1.2 HTTP和HTTPSHTTP的请求与响应浏览器发送HTTP请求的过程：客户端HTTP请求请求方法常用的请求报头服务端HTTP响应Cookie 和 Session：响应状态码常见状态码：HTTP响应状态码参考：1.3 str和bytes的区别bytesbytearray1.4 Requests的简单应用Requests: 让 HT
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2024-02-05 11:05:08
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网络爬虫的基本工作流程如下：1.首先选取一部分精心挑选的种子URL。2.将这些URL放入待抓取URL队列。3.从待抓取URL队列中读取待抓取队列的URL，解析DNS，并且得到主机的IP，并将URL对应的网页下载下来，存储进已下载网页库中。此外，将这些URL放进已抓取URL队列。4.分析已抓取URL队列中的URL，从已下载的网页数据中分析出其他URL，并和已抓取的URL进行比较去重，最后将去重过的U
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2023-05-31 10:03:54
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爬虫-文字
爬取import re
import requests
respone = requests.get('https://ishuo.cn/') ##获取网站url
data = respone.text ##把字符串转化成文本
result_list = re.findall('<div class="content">(.*?)</div>',data) ##找
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2024-03-05 08:46:17
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入门网络数据爬取，也就是Python爬虫现实中我们使用浏览器访问网页时，网络是怎么运转的，做了什么呢？首先，必须了解网络连接基本过程原理，然后，再进入爬虫原理了解就好理解的多了。1、网络连接原理如上图，简单的说，网络连接就是计算机发起请求，服务器返回相应的HTML文件，至于请求头和消息体待爬虫环节在详细解释。2、爬虫原理爬虫原理就是模拟计算机对服务器发起Request请求，接收服务器端的Respo
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2023-07-08 10:09:16
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入门网络数据爬取，也就是Python爬虫现实中我们使用浏览器访问网页时，网络是怎么运转的，做了什么呢？首先，必须了解网络连接基本过程原理，然后，再进入爬虫原理了解就好理解的多了。1、网络连接原理如上图，简单的说，网络连接就是计算机发起请求，服务器返回相应的HTML文件，至于请求头和消息体待爬虫环节在详细解释。2、爬虫原理爬虫原理就是模拟计算机对服务器发起Request请求，接收服务器端的Respo
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2023-07-06 12:37:51
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近期，通过做了一些小的项目，觉得对于Python爬虫有了一定的了解，于是，就对于Python爬虫爬取数据做了一个小小的总结，希望大家喜欢！1.最简单的Python爬虫最简单的Python爬虫莫过于直接使用urllib.request.urlopen(url=某网站)或者requests.get(url=某网站)例如：爬取漫客栈里面的漫画 代码和运行结果： 这是最简单
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2023-09-12 16:48:50
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国家企业公示网项目分析前言1. 确定抓取流程，确定数据位置1.1 网站首页1.2 行为验证图片1.3 选择列表页中第一个公司1.4 确定数据位置1.5 保存数据页面2. 项目代码组件3. 消息中间件（消息总线）3.1 token队列3.2 任务详情hashmap4. webapi4.1 功能4.2 设计接口4.2.1 首页接口说明文档4.2.2 爬虫启动接口4.2.3 手动打码静态页面接口4.2
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2023-11-28 19:20:00
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# encoding:utf-8
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import csv
import bs4
# 检查url地址
def check_link(url):
try:
r = requests.get(url)
r.raise_for_status()
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2023-06-17 21:27:32
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