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进行比较重,最后将去重过的U
转载 2023-05-31 10:03:54
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爬虫是一个比较容易上手的技术,也许花5分钟看一篇文档就能爬取单个网页上的数据。但对于大规模爬虫,完全就是另一回事,并不简单,还会衍生出许多别的问题。 爬虫思路 : 下载数据、解析数据、保存数据 今天先分享如何爬取数据和使用代理方案 爬取数据: 抓取大多数情况属于get请求,即直接从对方服务器上获取数据。 首先,Python中自带urllib及urllib2这两个模块,基本上能满足一般的页面抓取。另
转载 2023-09-11 12:44:14
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作者:拓海  本期我们来聊聊URL重那些事儿。以前我们曾使用Python的字典来保存抓取过的URL,目的是将重复抓取的URL去除,避免多次抓取同一网页。爬虫会将待抓取的URL放在todo队列中,从抓取到的网页中提取到新的URL,在它们被放入队列之前,首先要确定这些新的URL是否被抓取过,如果之前已经抓取过了,就不再放入队列。有别于单机系统,在分布式系统中,这些URL应该存放在
转载 2024-08-01 12:46:05
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URL重: 就是爬虫将重复抓取的url去除,避免多次抓取同一个网页,因为重复抓取不仅会浪费CPU,还会为搜索引擎系统增加负荷。爬虫一般会将待抓取的url放在一个队列中,从抓取后的网页中提取到新的url,在它们被放入队列之前,首先要确定这些新的url有没有被抓取过,如果之前已经抓取过了,就不再放入队列。重的方法有如下几种:hash表:采用内存中的HashSet,是最直观的方法。HashSet中放
转载 2023-12-10 11:52:13
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1 常见重方式我抓取百度新闻首页的内容后,抽取到了很多超链接,那么我的需求肯定不是一个网站,我肯定监控着几十个上百个网站抓取新闻,那么肯定会出现如下情况:a站点收录了一个新闻网页,b站点也收录了这个页面,且url相同。针对这个情况需要读抓到的链接进行重,常见的重方式如下:1 数据库重:每次拿url数据库中验证一次 2 缓存重:同样的那url缓存中验证,常见的分布式缓存如redis大都
数据重又称重复数据删除,是指在一个数字文件集合中,找出重复的数据并将其删除,只保存唯一的数据单元。数据重可以有效避免资源的浪费,所以数据重至关重要。数据重数据重可以从两个节点入手:一个是URL重。即直接筛选掉重复的URL;另一个是数据库重。即利用数据库的一些特性筛选重复的数据。URL重为什么需要进行URL重?在爬虫启动工作的过程中,我们不希望同一个网页被多次下载,因为重复下载不仅
转载 2024-08-24 10:28:59
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1. 重的场景url重:防止发送重复请求数据文本重:防止储存重复数据2.数据重的原理  什么类型的数据:  重复的依据是什么:  例如:  data1 = ["123",123,"456","qwe","qwe"]  列表重方法: # 方法一:集合法:乱序 data = ["123",123,"qwe","qwe","456","123"] ret =
理解爬虫重原理一.简介对于爬虫来说,重可以避免网络之间的环路,增加爬取效率,避免重复数据反复请求,降低了被识别的风险,减少磁盘 IO,减轻了存储负担,重后的数据,才具有可用性。二.目前常用的重方式以及原理1.Set集合重1.1.如何对一个列表进行重?ids = [1,2,3,3,4,6,3,4,5,1] news_ids = [] for id in ids: if id not
通过爬虫抓取到的内容,难免会出现标题,或内容重复的文章,这时候就需要我们进行排重处理。根据不同的成本和目的,实现排重有不同的方式。1、标题完全相同 一般会通过Redis存储成功抓取的内容的标题、链接地址,分别以标题、链接地址为Key构建数据。在抓取新内容时,先通过Redis判断是否链接地址是否重复,标题是否重复,二者满足其一,则认为重复,不再抓取入库。这个办法最容易实现,应该先行,至少可以排除掉6
# Python爬虫换行 在进行网页内容爬取时,我们经常会遇到一些文本内容包含了多余的换行符(`\n`)的情况。这些多余的换行符对于我们后续的文本处理可能会造成一些困扰,因此,我们需要对这些文本进行处理,去掉多余的换行符。本文将介绍如何使用Python爬虫去除多余的换行符,并提供相应的代码示例。 ## 什么是换行符? 换行符(New Line)是一种控制字符,用于表示文本中的行结束。换行符
原创 2023-10-19 15:30:59
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## 用Python爬虫去掉回车的实现方法 作为一名经验丰富的开发者,我将教会你如何使用Python爬虫去掉回车。在这篇文章中,我将为你展示整个实现流程,并提供每一步所需的代码和注释。 ### 1. 整体流程 下面的表格展示了整个实现流程: | 步骤 | 描述 | |:-----|:-------------------------
原创 2023-09-14 21:58:36
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爬虫重策略爬虫为何要进行重:如果不去重容易陷入爬取死循环浪费资源、重复爬取效率低下以100000000条数据为例子、对比各个重方式的效率。1.将访问过的URL保存到数据库特点:应用简单、效率非常低下使用方法: 将URL存储至数据库中 获取新URL时,查询数据库检查是否与既有URL重复效率:效率十分低下,并使用很少。不进行计算2.将访问过的URL保存到set中特点:速度较快、内存占用会越来越
1. scrapy对request的URL重 yield scrapy.Request(url, self.parse, dont_filter=False) 注意这个参数:dont_filter=False 2. Jobs: 暂停,恢复爬虫 启用一个爬虫的持久化,运行以下命令: scrapy crawl somespider -s JOBDIR=crawls/somespider-1 然后,你
转载 2023-05-26 22:24:45
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目前实现爬虫技术的编程环境有很多种,Java、Python、C++等都可以用来写爬虫。但很多人选择e5a48de588b662616964757a686964616f31333433656131Python来写爬虫,原因是Python确实很适合做爬虫,丰富的第三方库十分强大,简单几行代码便可实现你想要的功能。更重要的,Python也是数据挖掘和分析的好能手。那么,今天IPIDEA就带大家来了解Py
# Python 爬虫重数据指南 在现代数据处理和网络爬虫中,重是一个不可或缺的环节。当我们从网页上提取数据时,常常会遇到重复的数据。这篇文章将帮助你理解如何在 Python 中实现重机制,并提供详细的步骤、代码示例和相关图表。 ## 一、整体流程 在开始学习如何实现重之前,首先我们需要了解整个流程。下面是一个简单的重数据的流程图。 | 步骤 | 描述
1. 场景经常有小伙伴在交流群问我,每天的早报新闻是怎么获取的?其实,早期使用的方案,是利用爬虫获取到一些新闻网站的标题,然后做了一些简单的数据清洗,最后利用 itchat 发送到指定的社群中。由于爬虫面对 网站改版的不稳定性及 itchat 不安全性,所以放弃了这种方案后期更改了一种方案,通过修改爬虫方案,创建 API 服务,编写 App 获取数据,然后手动发送到微信群本篇文章将和大家详细聊聊
在网上看过一些相关教程,有一些解析抖音无水印视频的教程。说是教程,其实大部分都是提供接口,或引流或卖接口。究竟是怎么实现的水印,就小小地研究了一下。 1.浏览器分析 从抖音短视频中分享一段视频。可以得到 我开始期待夏天和你一起吃西瓜,就像期待冬天和你一起吃火锅,其实我对夏天冬天没有特别喜欢,只是期
转载 2020-04-10 20:12:00
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# 爬取js数据:Python爬虫实现 在网络爬虫领域中,有些网站采用JavaScript动态加载数据,这给爬虫带来了一定的挑战。本文将介绍如何使用Python爬虫爬取这些JavaScript动态加载的数据。 ## JavaScript加载数据的问题 很多网站通过JavaScript异步加载数据,这意味着当使用传统爬虫直接请求网页时,无法获取到完整的数据。这时就需要使用一些技巧来模拟浏览器行
原创 2024-04-25 06:56:42
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# Python爬虫爬取指定元素的实现步骤 本文将教会刚入行的小白如何使用Python编写爬虫来爬取指定元素。首先,我们来看一下整个流程,然后逐步介绍每个步骤需要做什么以及所使用的代码。 ## 流程 下面是爬取指定元素的实现流程: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 导入所需的库 | | 2 | 发送HTTP请求 | | 3 | 解析HTML页面 | | 4 |
原创 2023-11-07 03:29:24
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# Python爬虫水印 在社交媒体上,我们经常会看到一些精美的图片,但很多图片上都带有水印,这给我们欣赏图片带来了一定的困扰。今天我们就来介绍一种使用Python爬虫去除图片水印的方法。 ## 1. 准备工作 首先,我们需要安装一些Python库来帮助我们完成这个任务。我们需要安装`requests`库来发送HTTP请求,`PIL`库来处理图片,`os`库来处理文件等。 ```markd
原创 2024-05-03 04:32:42
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