先放一个 <油猴脚本 之 网教通直播评论记录抓取>那篇文章的传送门 . 修复内容 将所有表情转为 [符号表情] 字样,而非删除: 修复被禁言用户读取异常,现在被禁言用户表示为 张三 [已禁言]: 修复被主播发言读取异常,现在主播发言表示为 张三 [主播]: 在导出的文件名后添上导出时间: 添加表头: 汉化所有弹窗: 保存文件时可以取消: 支持在到处之后按 Esc 键重新导出: 实现在加载完所有评论时,自动弹窗询问是否保存: 将评论中所有换行符全部转为 [换行],保证可读性的同时防止格式错乱:

记录一次快速实现的python爬虫,想要抓取中财网数据引擎的新三板板块下面所有股票的公司档案,网址为http://data.cfi.cn/data_ndkA0A1934A1935A1986A1995.html. 比较简单的网站不同的页码的链接也不同,可以通过观察链接的变化找出规律,然后生成全部页码对应的链接再分别抓取,但是这个网站在换页的时候链接是没有变化的,因此打算去观察一下点击第二页时的请求 发现使用的是get的请求方法,并且请求里有curpage这个参数,貌似控制着不同页数,于是改动了请求

直播源介绍 首先,我们来快速了解一下什么是直播源,所谓的直播源,其实就说推流地址,推流地址可能你也不知道是什么,那么我再简单说一下,推流地址就是,当某个直播开播的时候,需要将自己的直播状态实时的展示给观众,而观众看到的直播,就是从推流地址地址中实时获取的.推流地址是推流服务器的地址,推流就是把直播状态实时上传到推流服务器,而观众观看的时候,实时从推流服务器中下载,实际上叫拉流.这个过程也类似我们看在线视频一样,服务器中存放视频文件,我们观看的时候,也是从服务器中下载视频流的过程. 所以直播源地址

有时候由于种种原因,我们需要采集某个网站的数据,但由于不同网站对数据的显示方式略有不同! 本文就用Java给大家演示如何抓取网站的数据:(1)抓取原网页数据:(2)抓取网页Javascript返回的数据. 一.抓取原网页. 这个例子我们准备从http://ip.chinaz.com上抓取ip查询的结果: 第一步:打开这个网页,然后输入IP:111.142.55.73,点击查询按钮,就可以看到网页显示的结果: 第二步:查看网页源码,我们看到源码中有这么一段: 从这里可以看出,查询的结果,是重新请求

转自:http://www.crifan.com/files/doc/docbook/web_scrape_emulate_login/release/html/web_scrape_emulate_login.html 摘要本文主要介绍了抓取网站,模拟登陆,抓取动态网页相关的逻辑,原理和如何实现.主要包括: 抓取网页,模拟登陆等背后的通用的逻辑和原理 以提取songtaste网页中标题为例,详解如何抓取网站并提取网页内容 以模拟登陆百度为例,详解如何模拟登陆网站 以抓取网易博客帖子中的最近读者

1.问题描写叙述 实现对固定网页上自己须要的信息抓取,以表格形式存储. 我是拿wustoj上的一个排行榜来练习的,地址:wustoj 2.思路 网页自己就简单学习了一下php,刚好用它来做点事情吧,我的想法是这种: (1)查看网页源码并保存在文件里. (2)依据须要的信息写出正則表達式.读文件,依据正則表達式来提取须要的信息.写正則表達式的时候最好分组,这样提取起来就方便了非常多. (3)对excel操作.将提取的信息以excel的形式输出. 比較好的开源php处理excel类链接:点击打开链接

前端无秘密 直播的逆向抓取说到底是前端的调试和逆向技术,加上部分的dpa(深入包分析,个人能力尚作不到深入,只能作简单分析)难度较低 目前互联网直播弹幕主要是两种技术实现. 1websocket消息通信,js拿到消息再处理到dom中,逆向验证流程,和服务端建立连接后即可,逆向难度较低,消息分明文和加密两种情况,前端无秘密,加密也能找到解密的js代码.如此实现可直接用nodejs,js相关代码通用,一个比较大的坑是服务端websocket版本不一样,所需依赖socker.io包的版本也不一样,要通

转载请注明出处! 原文链接:http://blog.csdn.net/zgyulongfei/article/details/7909006 有时候因为种种原因,我们须要採集某个站点的数据,但因为不同站点对数据的显示方式略有不同. 本文就用Java给大家演示怎样抓取站点的数据:(1)抓取原网页数据:(2)抓取网页Javascript返回的数据. 一.抓取原网页. 这个样例我们准备从http://ip.chinaz.com上抓取ip查询的结果: 第一步:打开这个网页.然后输入IP:111.142.

抓取网页的方法: 抓取网页可以通过正则表达式也可以通过Java. 通过firefox浏览器,安装Firebug来查看网页的源代码. 首先将要抓取的部分保存到本地,步骤如下: 1.在要抓取的位置右键,选择使用Firebug查看元素 2.鼠标悬停在特定元素上面时,元素会高亮,找到整个表格数据的标签,右键选择复制HTML,然后新建一个html文件粘贴进去,为了防止乱码,应当把网页的head也保存下来. 网页本地化完成后,用eclipse新建一个Java工程,导入jsoup.jar库, 右键如下图操作,

需要用到对应市区县街道居委会的区域编码,于是找到统计局的网页,对这些数据进行抓取,用到了HtmlAgilityPack和ScrapySharp,由于也是第一次从网页抓取数据,所以对于HtmlAgilityPack和ScrapySharp的使用也是不熟悉,期间遇到了很多问题,在这里对其做下总结 对于HtmlAgilityPack和ScrapySharp的使用,在网上有大量的使用demo,不过看来看去基本都是同一篇,也不知道谁是原作者,这里附上天方的博文,demo就不抄了,附上链接,需要的可以在去看

    在使用scrapy抓取网页时, 如果遇到使用js动态渲染的页面, 将无法提取到在浏览器中看到的内容. 针对这个问题scrapy官方给出的方案是scrapy-selenium, 这是一个把selenium集成到scrapy的开源项目, 它使用selenium抓取已经渲染好(js代码已经执行完成)的动态网页.     事实上selenium自己也没有渲染动态网页的能力,它还是得依赖浏览器, 用浏览器作为动态网页的渲染引擎. 目前主流的浏览器都能以headless模式运行, 即没有图形界面只有

思路: 1.观察网页,找到img标签 2.通过requests和BS库来提取网页中的img标签 3.抓取img标签后,再把里面的src给提取出来,接下来就可以下载图片了 4.通过urllib的urllib.urlretrieve来下载图片并且放进文件夹里面(第一之前的准备工作就是获取当前路径然后新建一个文件夹) 5.如果有多张图片,不断的重复3-4 由于爬虫写得少,通过自己的调试,终于写了出来了 下面直接上代码: #coding = 'utf-8' import requests from bs

一.使用的技术 这个爬虫是近半个月前学习爬虫技术的一个小例子,比较简单,怕时间久了会忘,这里简单总结一下.主要用到的外部Jar包有HttpClient4.3.4,HtmlParser2.1,使用的开发工具(IDE)为intelij 13.1,Jar包管理工具为Maven,不习惯用intelij的同学,也可以使用eclipse新建一个项目. 二.爬虫基本知识 1.什么是网络爬虫?(爬虫的基本原理) 网络爬虫,拆开来讲,网络即指互联网,互联网就像一个蜘蛛网一样,爬虫就像是蜘蛛一样可以到处爬来爬去,把

http://blog.csdn.net/jimanyu/article/details/5619949 一:配置Nutch: 1.解压缩的nutch后,以抓取http://www.163.com/为例, 新建一个文件urls,在文件中输入http://www.163.com/保存,这个文件可以放在任何地方(我这个文件放在D:/nutch/urls),另外再建立一个爬虫日志目录logs(我放在D:/nutch/logs) 打开nutch-0.9/conf/crawl-urlfilter.txt文

摘抄至http://blog.jobbole.com/46673/ 随着BIG DATA大数据概念逐渐升温,如何搭建一个能够采集海量数据的架构体系摆在大家眼前.如何能够做到所见即所得的无阻拦式采集.如何快速把不规则页面结构化并存储.如何满足越来越多的数据采集还要在有限时间内采集.这篇文章结合我们自身项目经验谈一下. 我们来看一下作为人是怎么获取网页数据的呢? 1.打开浏览器,输入网址url访问页面内容.2.复制页面内容的标题.作者.内容.3.存储到文本文件或者excel. 从技术角度来说整个过程

前面的文章都是基于在单机操作,正常情况下,一台机器无论配置多么高,线程开得再多,也总会有一个上限,或者说成本过于巨大.因此,本文将提及分布式的爬虫,让爬虫的效率提高得更快. 构建分布式爬虫首先需要有多台机器,作者利用 VMware 安装了 2 台虚拟机,安装的教程请看 VMwareWorkstation下安装Linux.安装的 2台机器为 CentOS6.6 ,命名为 device1 .device2 ,master 为 device1 , 初始密码为 1111 . 安装好了后,用 Xshell

这里不讨论webbrowse方式了 .直接采用indy的 idhttp  Get post 可以很方便的获取网页数据. 但如果要抓取大量数据 程序稳定运行不崩溃就不那么容易了.这几年也做了不少类似工具 总结了几点 好记性不如烂笔头. 内存泄露 获取页面文本 少不了用到html解析 具体到delphi 估计采用mshtml htmltotext 方法的不少,这个方案再大数据量时就会内存溢出 导致程序崩溃,而这并不是每个程序员都知道.解决的方案:采用自己的html解析类 这里我要感谢 武稀松(csd

这是简易数据分析系列的第 4 篇文章. 今天我们开始数据抓取的第一课,完成我们的第一个爬虫.因为是刚刚开始,操作我会讲的非常详细,可能会有些啰嗦,希望各位不要嫌弃啊:) 有人之前可能学过一些爬虫知识,总觉得这是个复杂的东西,什么 HTTP.HTML.IP 池,在这里我们都不考虑这些东西.一是小的数据量根本不需要考虑,二是这些乱七八糟的东西根本没有说到爬虫的本质. 爬虫的本质是什么?其实就是找规律. 而且爬虫的找规律难度,大部分都是小学三年级的数学题水平. 我们下面拿个例子说明一下,下图历史文章的

目标说明 利用scrapy抓取中新网新闻,关于自然灾害滑坡的全部国内新闻:要求主题为滑坡类新闻,包含灾害造成的经济损失等相关内容,并结合textrank算法,得到每篇新闻的关键词,便于后续文本挖掘分析. 网站分析 目标网站:http://sou.chinanews.com/advSearch.do 结合中新搜索平台的高级搜索的特点,搜索关键词设置为:滑坡 经济损失(以空格隔开),设置分类频道为国内,排序方式按照相关度.得到所有检索到的新闻如下: 共1000多条数据. 分析网站特点发现,给请求为异

Web 数据抓取技术具有非常巨大的应用需求及价值, 用 Python 在网页上收集数据,不仅抓取数据的操作简单, 而且其数据分析功能也十分强大. 通过 Python 的时lib 组件中的 urlparse 函数,可轻松解 析指定网址的内容,在接收返回的 ParseResult 对象后,即 可通过其属性取出网址中各项有用信息 . Python 还可进一步用 requests 函数抓取网页源代码, 再通过相关语句或正则表达式搜索得到指定的数据. 如果要抓取的数据比较复杂, Python 还可以通过功