1.python爬虫--微博评论--一键获取所有评论
2.实用工具（爬虫）-手把手教你爬取，爬虫百度、码爬码下Bing、虫源Google
3.selenium进行xhs爬虫：01获取网页源代码
4.爬虫为什么抓不到网页源码
5.3.网络爬虫——Requests模块get请求与实战
6.如何用JAVA写一个知乎爬虫

python爬虫--微博评论--一键获取所有评论

       一键获取微博所有评论的方法

       首先，关注gzh获取源代码：文章地址：

       python爬虫--微博评论 (qq.com)

       效果预览如下：

       步骤：打开微博查看评论，码爬码下确保点击“查看全部评论”，虫源淘宝搜索源码进入开发者模式，爬虫全局搜索评论关键字，码爬码下下载评论文件。虫源检查页面加载，爬虫发现随着滚动页面加载更多评论，码爬码下此行为关键。虫源

       分析页面源代码，爬虫发现每个评论文件包含有ID、码爬码下UID及max_id参数。虫源ID和UID分别对应作者ID和文章ID，max_id参数控制评论加载。

       通过观察发现，前一个文件的max_id即为后一个文件的起始ID，以此类推。至此，已确定所有关键参数。

       接下来编写爬虫代码，分为两步：第一步，访问获取ID、UID；第二步，根据ID和UID访问评论文件，提取并保存评论。

       第一步实现，访问获取ID、linux源码解答UID，第二步实现，访问评论文件并提取评论至列表。使用for循环处理每个评论，最后将结果保存。

       封装函数，可输入不同文章链接ID以获取相应评论。

       完成代码后，实际运行以验证效果，关注gzh获取源代码及更多学习资源。

       源代码及文章地址：

       python爬虫--微博评论 (qq.com)

实用工具（爬虫）-手把手教你爬取，百度、Bing、Google

       百度+Bing爬取：

       工具代码地址：github.com/QianyanTech/...

       步骤：在Windows系统中，输入关键词，如"狗,猫"，不同关键词会自动保存到不同文件夹。

       支持中文与英文，同时爬取多个关键词时，用英文逗号分隔。

       可选择爬取引擎为Bing或Baidu，Google可能会遇到报错问题。

       Google爬取：

       工具开源地址：github.com/Joeclinton1/...

       在Windows、Linux或Mac系统中执行。

       使用命令格式：-k关键字，-l最大下载数量，--chromedriver路径。

       在chromedriver.storage.googleapis.com下载对应版本，与Chrome浏览器版本相匹配。算命源码APP

       下载链接为chromedriver.chromium.org...

       遇到版本不匹配时，可尝试使用不同版本的chromedriver，但需注意8系列版本可能无法使用。

       可通过浏览器路径查看Chrome版本："C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe" 或 "C:\Users\sts\AppData\Local\Google\Chrome\Application\chrome.exe"。

       解决WebDriver对象找不到特定属性的报错问题：修改源代码三处。

       图像去重：

       使用md5码进行图像去重。将文件夹下的图像生成md5码，并写入md5.txt文件中。

       使用脚本统计md5码，过滤重复图像。

       以上内容提供了一套详细的爬取流程，包括工具的选择、关键词输入、多引擎支持、版本匹配、错误处理以及图像去重的方法。确保在使用过程中关注系统兼容性和版本匹配问题，以获得高效和准确的爬取结果。

selenium进行xhs爬虫：获取网页源代码

       学习XHS网页爬虫，本篇将分步骤指导如何获取网页源代码。本文旨在逐步完善XHS特定博主所有图文的抓取并保存至本地。具体代码如下所示：

       利用Python中的requests库执行HTTP请求以获取网页内容，并设置特定headers以模拟浏览器行为。接下来，我将详细解析该代码：

       这段代码的功能是通过发送HTTP请求获取网页的原始源代码，而非经过浏览器渲染后的内容。借助requests库发送请求，直接接收服务器返回的未渲染HTML源代码。

       在深入理解代码的绩效系统 源码同时，我们需关注以下关键点：

爬虫为什么抓不到网页源码

       有可能是因为网页采用了动态网页技术，如AJAX、JavaScript等，导致浏览器中看到的网页内容与通过爬虫抓取的网页源代码不同。

       动态网页技术可以使网页在加载后通过JavaScript代码动态地修改或添加页面内容，而这些修改和添加的内容是在浏览器中执行的，而不是在服务器端。因此，如果使用传统的爬虫工具，只能获取到最初加载的网页源代码，而无法获取动态生成的内容。

       解决这个问题的方法是使用支持JavaScript渲染的爬虫工具，例如Selenium和Puppeteer。这些工具可以模拟浏览器行为，实现动态网页的加载和渲染，从而获取完整的网页内容。

       另外，有些网站也可能采用反爬虫技术，例如IP封禁、验证码、限制访问频率等，这些技术也可能导致爬虫抓取的网页源代码与浏览器中看到的不一样。针对这些反爬虫技术，需要使用相应的反反爬虫策略。

3.网络爬虫——Requests模块get请求与实战

       网络爬虫入门：掌握Requests模块与GET请求实践

       学习网络爬虫的第一步，是了解如何使用Python的requests库获取网页源代码。本文将带你从安装requests库开始，逐步掌握GET请求的使用方法，让你能够轻松爬取网站数据。c 抢购源码

       先来了解一下urllib模块，它是Python内置的HTTP请求库，包含四个主要模块，提供基础的HTTP功能。

       接着，介绍requests模块的使用。首先，通过pip命令安装requests库，安装成功后，你就可以利用它发送HTTP请求了。

       在实际操作中，我们通常需要使用GET请求来获取网页数据。当数据在网页链接中时，通过requests.get()函数发送GET请求，获取HTML内容。此外，请求头和状态码是了解请求过程的关键信息。请求头包含了HTTP请求的一些元信息，如请求方法、地址等，而状态码则帮助判断请求是否成功。

       在爬取网站数据时，请求头扮演着重要的角色。它包括了用户代理、Cookie等信息，让服务器更好地理解请求，确保数据获取过程顺利进行。

       通过代码示例，我们可以清晰地看到如何通过requests模块获取网页数据。比如，发送GET请求到特定URL，并解析响应状态码、请求头和HTML内容。这为后续的数据解析和处理打下了基础。

       当数据获取成功后，我们可以通过编写代码将HTML内容保存到本地文件，便于后续分析和使用。在实际爬虫项目中，合理的文件存储策略至关重要，确保数据安全和易于访问。

       最后，通过简单的案例演示了如何在网页中搜索和获取特定数据。尽管在本文中我们没有详细讲解数据解析技术，但在后续的章节中，你将学习到更深入的数据提取方法，实现精准的数据获取。

       今天的学习就到这里，希望这些基础知识能为你的网络爬虫之旅铺平道路。如果你对网络爬虫感兴趣，期待你的持续关注。更多内容敬请期待下一期！

如何用JAVA写一个知乎爬虫

       ä¸‹é¢è¯´æ˜ŽçŸ¥ä¹Žçˆ¬è™«çš„源码和涉及主要技术点：

       ï¼ˆ1）程序package组织

       ï¼ˆ2）模拟登录（爬虫主要技术点1）

        要爬去需要登录的网站数据，模拟登录是必要可少的一步，而且往往是难点。知乎爬虫的模拟登录可以做一个很好的案例。要实现一个网站的模拟登录，需要两大步骤是：（1）对登录的请求过程进行分析，找到登录的关键请求和步骤，分析工具可以有IE自带(快捷键F)、Fiddler、HttpWatcher；（2）编写代码模拟登录的过程。

       ï¼ˆ3）网页下载（爬虫主要技术点2）

        模拟登录后，便可下载目标网页html了。知乎爬虫基于HttpClient写了一个网络连接线程池，并且封装了常用的get和post两种网页下载的方法。

       ï¼ˆ4）自动获取网页编码（爬虫主要技术点3）

        自动获取网页编码是确保下载网页html不出现乱码的前提。知乎爬虫中提供方法可以解决绝大部分乱码下载网页乱码问题。

       ï¼ˆ5）网页解析和提取（爬虫主要技术点4）

        使用Java写爬虫，常见的网页解析和提取方法有两种：利用开源Jar包Jsoup和正则。一般来说，Jsoup就可以解决问题，极少出现Jsoup不能解析和提取的情况。Jsoup强大功能，使得解析和提取异常简单。知乎爬虫采用的就是Jsoup。

       ï¼ˆ6）正则匹配与提取（爬虫主要技术点5）

        虽然知乎爬虫采用Jsoup来进行网页解析，但是仍然封装了正则匹配与提取数据的方法，因为正则还可以做其他的事情，如在知乎爬虫中使用正则来进行url地址的过滤和判断。

       ï¼ˆ7）数据去重（爬虫主要技术点6）

        对于爬虫，根据场景不同，可以有不同的去重方案。（1）少量数据，比如几万或者十几万条的情况，使用Map或Set便可；（2）中量数据，比如几百万或者上千万，使用BloomFilter（著名的布隆过滤器）可以解决；（3）大量数据，上亿或者几十亿，Redis可以解决。知乎爬虫给出了BloomFilter的实现，但是采用的Redis进行去重。

       ï¼ˆ8）设计模式等Java高级编程实践

        除了以上爬虫主要的技术点之外，知乎爬虫的实现还涉及多种设计模式，主要有链模式、单例模式、组合模式等，同时还使用了Java反射。除了学习爬虫技术，这对学习设计模式和Java反射机制也是一个不错的案例。

       4. 一些抓取结果展示

爬虫技术是做什么的

       爬虫技术，本质上是一种自动化程序，专门用来从互联网上抓取并存储数据。它的核心原理是模仿浏览器发送网络请求，获取服务器响应，然后按照规则筛选和提取信息。以下是爬虫技术的主要步骤：

       首先，发送网络请求。Python库如urllib和requests简化了这一过程，通过它们可以发送各种形式的请求，获取网页源代码。

       其次，提取关键信息。网页源代码包含大量数据，通过正则表达式（re库）或BeautifulSoup（bs4）等工具，可以精确筛选并解析出我们需要的数据。bs4不仅能进行编码处理，还以结构化的形式输出信息，方便操作。

       接着，保存数据。提取到的信息通常会用Python的open函数保存为文本，或者利用pandas库存储为xlsx格式，等非结构化数据则可能通过pymongo库存入数据库中，以备后续使用。

       最后，将上述步骤整合成自动化爬虫，这样当你需要特定数据时，只需启动程序，便能轻松获取。爬虫技术就是这样一种高效的数据抓取和管理工具。

MediaCrawler 小红书爬虫源码分析

       MediaCrawler，一款开源多社交平台爬虫，以其独特的功能，近期在GitHub上广受关注。尽管源码已被删除，我有幸获取了一份，借此机会，我们来深入分析MediaCrawler在处理小红书平台时的代码逻辑。

       爬虫开发时，通常需要面对登录、签名算法、反反爬虫策略及数据抓取等关键问题。让我们带着这些挑战，一同探索MediaCrawler是如何解决小红书平台相关问题的。

       对于登录方式，MediaCrawler提供了三种途径：QRCode登录、手机号登录和Cookie登录。其中，QRCode登录通过`login_by_qrcode`方法实现，它利用QRCode生成机制，实现用户扫码登录。手机号登录则通过`login_by_mobile`方法，借助短信验证码或短信接收接口，实现自动化登录。而Cookie登录则将用户提供的`web_session`信息，整合至`browser_context`中，实现通过Cookie保持登录状态。

       小红书平台在浏览器端接口中采用了签名验证机制，MediaCrawler通过`_pre_headers`方法，实现了生成与验证签名参数的逻辑。深入`_pre_headers`方法的`sign`函数，我们发现其核心在于主动调用JS函数`window._webmsxyw`，获取并生成必要的签名参数，以满足平台的验证要求。

       除了登录及签名策略外，MediaCrawler还采取了一系列反反爬虫措施。这些策略主要在`start`函数中实现，通过`self.playwright_page.evaluate`调用JS函数，来识别和对抗可能的反爬虫机制。这样，MediaCrawler不仅能够获取并保持登录状态，还能够生成必要的签名参数，进而实现对小红书数据的抓取。

       在数据抓取方面，MediaCrawler通过`httpx`库发起HTTP请求，请求时携带Cookie和签名参数，直接获取API数据。获取的数据经过初步处理后，被存储至数据库中。这一过程相对直接，无需进行复杂的HTML解析。

       综上所述，MediaCrawler小红书爬虫通过主动调用JS函数、整合登录信息及生成签名参数，实现了对小红书平台的高效爬取。然而，对于登录方式中的验证码验证、自动化操作等方面，还需用户手动完成或借助辅助工具。此外，通过`stealthjs`库，MediaCrawler还能有效对抗浏览器检测，增强其反反爬虫能力。

爬虫实战用python爬小红书任意话题笔记，以#杭州亚运会#为例

       在本文中，作者马哥python说分享了如何用Python爬取小红书上关于#杭州亚运会#话题的笔记。目标是获取7个核心字段，包括笔记标题、ID、链接、作者昵称、ID、链接以及发布时间。他通过分析网页端接口，发现通过点击分享链接，查看开发者模式中的请求链接和参数，尤其是"has_more"标志，来实现翻页和判断爬取的终止条件。代码中涉及到请求头的设置、while循环的使用、游标的跟踪以及数据的保存，如转换时间戳、随机等待和解析关键字段。作者还提供了代码演示，并将完整源码和结果数据分享在其微信公众号"老男孩的平凡之路"，订阅者回复"爬小红书话题"即可获取。

       以下是爬虫的核心代码逻辑（示例）：

       import requests

       headers = { ...}

       cursor = None

       while True:

        params = { 'cursor': cursor, ...} # 假设cursor参数在此处

        response = requests.get(url, headers=headers, params=params)

        data = response.json()

        if not data['has_more']:

        break

        process_data(data) # 处理并解析数据

        cursor = data['cursor']

        # 添加随机等待和时间戳处理逻辑

        time.sleep(random_wait)

       最后，爬虫运行完毕后，数据会保存为CSV格式。