1.干货 | 33款开源爬虫软件工具（收藏）
2.用python爬取B站视频（含源码）-----最适合小白的爬虫爬源教程
3.零基础用爬虫爬取网页内容（详细步骤+原理）
4.selenium进行xhs爬虫：01获取网页源代码
5.Python爬虫腾讯视频m3u8格式分析爬取（附源码，高清无水印）
6.爬虫为什么抓不到网页源码
干货 | 33款开源爬虫软件工具（收藏）
本文对较为知名及常见的码爬码开源爬虫软件进行梳理，按开发语言进行汇总。虫源以下是爬虫爬源部分Java爬虫：
1. Arachnid：一个基于Java的web spider框架，包含一个小型HTML解析器。码爬码通过实现Arachnid的虫源要不要买源码子类开发简单的Web spiders，并在解析网页后增加自定义逻辑。爬虫爬源下载包中包含两个spider应用程序例子。码爬码特点：微型爬虫框架，虫源含有一个小型HTML解析器；许可证：GPL。爬虫爬源
2. crawlzilla：一个轻松建立搜索引擎的码爬码自由软件，拥有中文分词能力，虫源让你的爬虫爬源搜索更精准。由nutch专案为核心，码爬码并整合更多相关套件，虫源提供安装与管理UI，让使用者更方便上手。特点：安装简易，拥有中文分词功能；授权协议： Apache License 2；开发语言： Java。
3. Ex-Crawler：一个网页爬虫，采用Java开发，项目分成两部分，一个守护进程和一个灵活可配置的Web爬虫，使用数据库存储网页信息。特点：由守护进程执行，使用数据库存储网页信息；授权协议： GPLv3；开发语言： Java。
4. Heritrix：一个由Java开发的开源网络爬虫，能够从网上抓取想要的资源，具有良好的可扩展性。特点：严格遵照robots文件的排除指示和META robots标签；代码托管： github.com/internetarch...；授权协议： Apache。
以下是部分JavaScript SHELL爬虫：
5. heyDr：一款基于java的轻量级开源多线程垂直检索爬虫框架，遵循GNU GPL V3协议，用于构建垂直搜索引擎前期的数据准备。
以下是部分Python爬虫：
6. QuickRecon：一个简单的信息收集工具，帮助查找子域名名称、执行zone transfer、收集电子邮件地址和使用microformats寻找人际关系。秒砍 源码特点：具有查找子域名名称、收集电子邮件地址并寻找人际关系等功能；授权协议： GPLv3。
7. PyRailgun：一个简单易用的抓取工具，支持抓取javascript渲染的页面，具有高效、简洁、轻量的网页抓取框架。特点：简洁、轻量、高效的网页抓取框架；授权协议： MIT。
以下是部分C++爬虫：
8. hispider：一个快速且高性能的爬虫系统框架，支持多机分布式下载和网站定向下载，仅提供URL提取、去重、异步DNS解析等基础功能。
9. larbin：一个高性能的爬虫软件，负责抓取网页，不负责解析。特点：高性能的爬虫软件，只负责抓取不负责解析；授权协议： GPL。
以下是部分C#爬虫：
. NWebCrawler：一款开源、C#开发的网络爬虫程序，具有可配置的线程数、等待时间、连接超时、允许MIME类型和优先级等功能。特点：统计信息、执行过程可视化；授权协议： GPLv2。
以下是部分PHP爬虫：
. OpenWebSpider：一个开源多线程Web Spider，包含许多有趣功能的搜索引擎。特点：开源多线程网络爬虫，有许多有趣的功能。
以下是部分Ruby爬虫：
. Spidr：一个Ruby的网页爬虫库，可以将整个网站、多个网站或某个链接完全抓取到本地。
用python爬取B站视频（含源码）-----最适合小白的电脑webgame源码教程
在 B 站看视频已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。很多时候我们在观看视频时，想要获取视频的相关信息，比如视频的标题、发布者、播放量等等。但是由于 B 站页面上的信息有限，很多时候需要通过爬虫来获取更全面的信息。本篇文章就将介绍如何使用 Python 爬取 B 站视频的相关信息。
要实现爬取 B 站视频信息的功能，我们需要进行以下准备工作：
1. 开发环境：我这里使用的是环境如下仅供参考：开发工具：pycharm python环境：python-3.9
2. 安装必要的 Python 库
为了爬取 B 站视频信息，我们需要使用到一些Python库，包括requests、Beautiful Soup等，用于发送HTTP请求和解析HTML或JSON数据。
接下来，我们来详细讲解如何进行爬取操作：
首先，我们需要获取视频的URL地址，可以使用requests库发送请求获取网页内容，通过解析内容获取到URL地址。
然后，我们需要在爬虫中设置合适的headers，模拟浏览器行为，以避免被服务器识别为爬虫并屏蔽或限制访问。具体实现时，我们可以在请求头中添加User-Agent字段，模拟不同浏览器的请求头信息。同时，我们还可以模拟cookie、referer、accept等字段，进一步伪装成浏览器发出的请求。
在获取到视频内容后，我们可以使用Python的json库将获取的字符串类型数据解析为字典类型，方便进行取值操作。例如，我们可以从json数据中提取出视频的高频指标源码标题、发布者、播放量等关键信息。
接下来，我们需要将获取的音频和视频文件保存到本地，并对它们进行二进制数据的读取和存储。在Python中，我们可以使用open()函数打开文件并使用write()函数写入数据。此外，为了确保文件路径的正确性，我们可以使用os模块中的os.path.join()函数来拼接文件名和目录路径。
完成音频和视频文件的保存后，我们需要使用ffmpeg工具将它们合成一个完整的视频文件。ffmpeg是一款功能强大的音频和视频处理工具，它可以帮助我们将音频和视频流合并为一个视频文件。在使用ffmpeg之前，我们首先需要下载并安装它，并将ffmpeg的安装路径添加到系统环境变量中，以便在Python脚本中调用。
以下是一个完整的Python爬取B站视频信息的示例代码，包括了获取视频URL、解析页面内容、提取关键信息、保存音频和视频文件以及使用ffmpeg合成视频文件的步骤。注意，为了遵守法律法规和B站的相关规定，爬取行为需要谨慎进行，避免对服务器造成过大的压力，并确保不侵犯他人的知识产权。
总结，通过使用Python和一些第三方库，我们可以轻松地爬取B站视频信息，获取到更多有价值的数据。然而，在进行爬取操作时，我们应当遵守法律法规和道德准则，合理使用资源，负7源码尊重原创内容，不进行非法下载或侵犯他人权益的行为。让我们在学习和应用爬虫技术的同时，也保持对知识版权的尊重和对互联网伦理的遵守。
零基础用爬虫爬取网页内容（详细步骤+原理）
网络上有许多用 Python 爬取网页内容的教程，但一般需要写代码，没有相应基础的人要想短时间内上手，还是有门槛的。其实绝大多数场景下，用 Web Scraper （一个 Chrome 插件）就能迅速爬到目标内容，重要的是，不用下载东西，也基本不需要代码知识。 在开始之前，有必要简单了解几个问题。 a、爬虫是什么？ 自动抓取目标网站内容的工具。 b、爬虫有什么用？ 提高数据采集效率。应该没有人想让自己的手指不停的重复复制粘贴的动作，机械性的事情，就应该交给工具去做。快速采集数据，也是分析数据的基础。 c、爬虫的原理是什么？ 要了解这一点，需要先了解人类为什么能浏览网页。我们通过输入网址、关键字、点击链接等形式发送请求给目标计算机，然后将目标计算机的代码下载到本地，再解析/渲染成看到的页面。这就是上网的过程。 爬虫做的就是模拟这一过程，不过它对比人类动作飞快，且可以自定义抓取内容，然后存放在数据库中供浏览或下载。搜索引擎能够工作，也是类似原理。 但爬虫只是工具，要让工具工作起来，就得让爬虫理解你想要的是什么，这就是我们要做的事情。毕竟，人类的脑电波没法直接流入计算机。也可以说，爬虫的本质就是找规律。
Web Scraper插件的使用步骤： 1、在 Chrome 插件商店搜索 Web Scraper，点击「添加拓展程序」，在浏览器的插件栏里找到蜘蛛网图标。 2、打开要爬取的网页，例如豆瓣 Top 的 URL 是 movie.douban.com/top，同时按 option+command+i 或者 Windows 系统的 ctrl+shift+i 进入开发者模式，看到网页 HTML，点击 Web Scraper 图标进入爬虫页面。 3、创建爬虫：点击 create new sitemap 和 create sitemap，随便输入 sitemap name，如 dbtop，粘贴 start url，注意根据网页布局自定义 start url。确保 URL 能正确爬取所有页面的数据。 4、创建选择器：依次点击 Add new selector，选择要爬取的元素，如排名、**名、评分、影评等。点击 Save selecting 保存选择器。 5、爬取数据：点击 sitemap，选择创建的爬虫，点击 scrape 进行爬取。设置请求间隔时间和延迟时间，默认值 ms，点击 Start sraping开始爬取。爬取结束后，数据会在 Web Scraper 页面显示。 6、预览数据：点击 refresh 预览爬取结果，检查数据是否正确。如有问题，返回选择器调整设置。 7、导出数据：点击 Export date as CSV，将数据以 CSV 格式下载。
Web Scraper 的使用步骤简单明了，适合初学者快速上手，尤其对于数据量不大，页面布局规则的网页。然而，不同网站的风格、元素布局、需求差异巨大，实际使用中需观察网站规律，灵活调整策略，才能高效采集数据。掌握爬虫原理和观察网站规律是关键。对于更复杂的数据采集需求，如需特定条件下的加载、多级页面、等数据，需要更深入的学习和实践。Web Scraper 只是入门工具，理解爬虫原理和规律才是真正用好它的关键。
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爬虫腾讯视频m3u8格式分析爬取（附源码，高清无水印）
为了解析并爬取腾讯视频的m3u8格式内容，我们首先需要使用Python开发环境，并通过开发者工具定位到m3u8文件的地址。在开发者工具中搜索m3u8，通常会发现包含多个ts文件的链接，这些ts文件是视频的片段。
复制这些ts文件的URL，然后在新的浏览器页面打开URL链接，下载ts文件。一旦下载完成，打开文件，会发现它实际上是一个十几秒的视频片段。这意味着，m3u8格式的文件结构为我们提供了直接获取视频片段的途径。
要成功爬取，我们需要找到m3u8文件的URL来源。一旦确定了URL，由于通常涉及POST请求，我们需要获取并解析对应的表单参数。接下来，我们将开始编写Python代码。
首先，导入必要的Python库，如requests用于数据请求。接着，编写代码逻辑以请求目标URL并提取所需数据。遍历获取到的数据，将每个ts文件的URL保存或下载。最后，执行完整的爬虫代码，完成视频片段的爬取。
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。
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。
