1.Python爬虫详解（一看就懂）
2.实用工具（爬虫）-手把手教你爬取，爬虫爬虫百度、源码源码Bing、空间Google
3.MediaCrawler 小红书爬虫源码分析
4.教你写爬虫用Java爬虫爬取百度搜索结果！爬虫爬虫可爬10w+条！源码源码
5.selenium进行xhs爬虫：01获取网页源代码
6.Python 爬虫进阶篇——diskcahce缓存(二)

Python爬虫详解（一看就懂）

       Python爬虫详解（一看就懂）

       爬虫，空间SG菠菜源码简单来说，爬虫爬虫是源码源码通过编程获取网络数据的一种工具。其基本原理是空间，程序（爬虫）通过发送HTTP请求至目标网页服务器，爬虫爬虫获取服务器响应的源码源码数据，然后解析并存储这些数据。空间

       爬虫流程类似于我们浏览网页的爬虫爬虫过程：首先，提供一个URL，源码源码爬虫发送GET或POST等请求，空间服务器处理后返回HTML内容，浏览器解析并显示。而爬虫则是将这个过程转化为代码执行，自动化获取所需信息。

       HTTP请求由请求行、请求头和可能存在的请求体构成。请求行包含请求方法（如GET、POST）、URL和HTTP版本；请求头包含附加信息，如身份标识；请求体则在POST请求中用于提交数据，GET请求通常不包含。

       HTTP响应同样由响应行、响应头和响应体组成，包含服务器版本、状态码和详细信息。python拜年源码响应体就是实际的网页内容，即HTML源码。

       Python因其丰富的库，如requests，成为编写爬虫的首选。通过`pip install requests`安装该库后，可以使用`requests.get(url)`基础方法获取数据。这里以一个简单的翻译爬虫为例，通过`requests.post`发送请求，获取到的结果通常是一个嵌套的字典结构，需要通过遍历解析获取所需信息。

       最后，爬虫的学习和实践需要不断探索和实践，这里提供的分享和资料是学习过程中的一个起点。

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，elcipse 查看源码-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。

       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。

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，selenium sendkeys源码我们来深入分析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。宝马游戏源码这些策略主要在`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。

教你写爬虫用Java爬虫爬取百度搜索结果！可爬w+条！

       教你写爬虫用Java爬取百度搜索结果的实战指南

       在本文中，我们将学习如何利用Java编写爬虫，实现对百度搜索结果的抓取，最高可达万条数据。首先，目标是获取搜索结果中的五个关键信息：标题、原文链接、链接来源、简介和发布时间。

       实现这一目标的关键技术栈包括Puppeteer（网页自动化工具）、Jsoup（浏览器元素解析器）以及Mybatis-Plus（数据存储库）。在爬取过程中，我们首先分析百度搜索结果的网页结构，通过控制台查看，发现包含所需信息的元素位于class为"result c-container xpath-log new-pmd"的div标签中。

       爬虫的核心步骤包括：1）初始化浏览器并打开百度搜索页面；2）模拟用户输入搜索关键词并点击搜索；3）使用代码解析页面，获取每个搜索结果的详细信息；4）重复此过程，处理多个关键词和额外的逻辑，如随机等待、数据保存等。通过这样的通用方法，我们实现了高效的数据抓取。

       总结来说，爬虫的核心就是模仿人类操作，获取网络上的数据。Puppeteer通过模拟人工点击获取信息，而我们的目标是更有效地获取并处理数据。如果你对完整源码感兴趣，可以在公众号获取包含爬虫代码、数据库脚本和网页结构分析的案例资料。

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。

       在深入理解代码的同时，我们需关注以下关键点：

Python 爬虫进阶篇——diskcahce缓存(二)

       上一篇文章为大家介绍了diskcache的基础用法，本文将继续深入探讨diskcache的更多高级功能。

       关于diskcache，它是一种基于SQLite数据库的缓存对象管理方式。SQLite是一个轻量级的基于磁盘的数据库，它不需要单独的服务器进程，并支持SQL查询。在上篇文章的源码截图上，你可以看到一些SQL语句的使用。

       diskcache支持使用diskcache.FanoutCache自动分片基础数据库。分片是对数据进行水平分区，可以减少写入时的阻塞。尽管读和写不会互相阻碍，但写入会阻碍其他写入。分片的默认值为8。

       以下是一个示例代码：

       # 示例代码

       在示例中，我们在diskcache_2文件夹中创建了一个具有四个分片和一秒超时的缓存。如果操作耗时超过一秒，它们将尝试中止操作。

       那么每一个分片的大小是多少呢？分片的大小都是平均分配的，占总空间的四分之一。diskcache的默认大小为1GB。

       diskcache提供了一个collections.deque兼容的双端队列diskcache.Deque。双端队列是堆栈和队列的一般化，可以在前后都可以进行快速访问和编辑，且可持久化，操作比较便捷。

       以下是一个示例代码：

       # 示例代码

       运行结果如下：

       Popleft 获取队列最前面的一个元素，pop获取末尾的一个元素；

       Appendleft 在队列最开始添加一个元素，append 在末尾添加一个元素；

       Extendleft 在队列最开始添加一个数组，extend在末尾添加一个数组；

       那么deque的存储位置在哪里？可以使用以下命令查看队列的存储位置：

       包括cache也是一个可以使用directory属性查看默认存储的位置；

       那么如何指定directory呢？Deque的第二个参数指定存储位置，第一个参数为队列的初始值。或者可以直接指定参数名称，如下：

       Index 类似于dict(字典)，可持久化，使用也比较便捷。以下是一个示例：

       # 示例代码

       popitem表示获取最后一个键对值，并且删除，结果如下：

       peekitem() 可传递last 参数是否获取最后一个，不会删除原始值；

       setdefault(key,default) 可以给指定的key值设置默认值，在查找时可以预先设置一个默认值，防止key值不存在而抛出异常。

       keys()与values()可以查找所有Index中的key值与value值，然而没有提供判断key值是否存在的方法，但是可以使用setdefault的方法自行封装。

       Lock还记得上篇文章中提到的Lock锁吗？先看一下源码：

       可以看到这里的锁用的就是cache的add方法的特性，源码中也给出了使用的方式：

       从源码上看有一个while 死循环，直到add成功时才会被释放，这里处理的方式不是很好，可能会造成死锁，所以一般情况下，都会添加一个过期的时间，如下：

       RLock还有一种RLock锁，与Lock锁的区别是RLock允许在同一线程中被多次acquire。而Lock却不允许这种情况。以下是一个示例：

       结果是执行成功。

       看一下源码：

       从源码中可以看出，判断锁的条件是os.getpid()（进程pid）与threading.get_ident()（线程标识符），如果每次acquire时的pid与ident都相同的时，即可成功。那么就可以在相同的进程中无限次数的acquire,但是多少次acquire就得多少次的release,防止死锁。

       那么是使用Lock还是RLock呢？这个要具体的看实际情况，并不是谁就一定好。

       总结本次推文中介绍了diskcache中FanoutCache缓存分片、双端队列deque、Index、Lock以及RLock。

       大家可以在实际中灵活运用，diskcache缓存的优势还是很大的，无需安装其他的模块，并且在文件管理器中能直接查看，还可以利用缓存的一些特性使用多线程的去实现业务等。

       但是也是有缺点的，即受制于本地文件系统的限制。每个磁盘每个目录下的文件数量是有限制的，所以需要结合实际情况使用。

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。