因为各种原因开始学习PHP,并且要在两周内能够对PHP项目进行二次开发,还好PHP够简单,至少入门很简单,很快就接触thinkPHP框架. 在了解了路由匹配视图的规则之后,开始着手尝试编写API接口,期间由于没有好好查看官方的命名规范文档,导致出了些不必要的错误. 命名规范文档: https://www.kancloud.cn/manual/thinkphp5/118007 目前发现的能够输出json数据的关键字有两个: return  返回数据 exit      返回并退出(结束进程) 开发

前言 前端时间再回顾了一下node.js,于是顺势做了一个爬虫来加深自己对node的理解. 主要用的到是request,cheerio,async三个模块 request 用于请求地址和快速下载图片流. https://github.com/request/request cheerio 为服务器特别定制的,快速.灵活.实施的jQuery核心实现. 便于解析html代码. https://www.npmjs.com/package/cheerio async 异步调用,防止堵塞. http://

前言:本文主要涉及知识点包括新浪微博爬虫.python对数据库的简单读写.简单的列表数据去重.简单的自然语言处理(snowNLP模块.机器学习).适合有一定编程基础,并对python有所了解的盆友阅读. 甩锅の声明 1.本数据节选自新浪热门微博评论,不代表本人任何观点 2.本人不接受任何非技术交流类批评指责(夸我可以) 3.本次分析结果因技术问题存在一定误差(是引入的包的问题,不是我的) 4.本次选取热门微博为一个月以前的(翻译一下:热点已经冷了,我只是个写教程的) 4.顶锅盖逃 继上次更完"国

一.分布式爬虫 前面我们了解Scrapy爬虫框架的基本用法 这些框架都是在同一台主机运行的 爬取效率有限 如果多台主机协同爬取 爬取效率必然成倍增长这就是分布式爬虫的优势 1. 分布式爬虫基本原理 1.1 分布式爬虫架构 Scrapy 单机爬虫中有一个本地爬取队列Queue 这个队列是利用 deque 模块实现的 如果新的 Request 生成就会放在队列里面 随后 Request被Scheduler调度 之后 Request 交给 Downloader 执行爬取 简单的调度架构如图 单主机爬虫

步骤一:创建项目 npm init 步骤二:安装 request,cheerio,async 三个模块 request 用于请求地址和快速下载图片流. https://github.com/request/request cheerio 为服务器特别定制的,快速.灵活.实施的jQuery核心实现. 便于解析html代码. https://www.npmjs.com/package/cheerio async 异步调用,防止堵塞. http://caolan.github.io/async/ np

文章来源:https://github.com/rmax/scrapy-redis Scrapy-Redis Documentation: https://scrapy-redis.readthedocs.org. Python versions: 2.7, 3.4+ Requirements Python 2.7, 3.4 or 3.5 Redis >= 2.8 Scrapy >= 1.1 redis-py >= 2.10 Usage Use the following setting

Scrapy-Redis分布式策略 原理图: 假设有四台电脑:Windows 10.Mac OS X.Ubuntu 16.04.CentOS 7.2,任意一台电脑都可以作为 Master端 或 Slaver端,比如: Master端(核心服务器) :使用 Windows 10,搭建一个Redis数据库,不负责爬取,只负责url指纹判重.Request的分配,以及数据的存储 Slaver端(爬虫程序执行端) :使用 Mac OS X .Ubuntu 16.04.CentOS 7.2,负责执行爬虫程

关于Scrapy如何安装部署的文章已经相当多了,但是网上实战的例子还不是很多,近来正好在学习该爬虫框架,就简单写了个Spider Demo来实践.作为硬件数码控,我选择了经常光顾的中关村在线的手机页面进行爬取,大体思路如下图所示. # coding:utf-8 import scrapy import re import os import sqlite3 from myspider.items import SpiderItem class ZolSpider(scrapy.Spider):

在之前写过一篇使用python爬虫爬取电影天堂资源的博客,重点是如何解析页面和提高爬虫的效率.由于电影天堂上的资源获取权限是所有人都一样的,所以不需要进行登录验证操作,写完那篇文章后又花了些时间研究了一下python模拟登陆,网上关于这部分的资料很多,很多demo都是登陆知乎的,原因是知乎的登陆比较简单,只需要post几个参数,保存cookie.而且还没有进行加密,很适合用来做教学.我也是是新手,一点点的摸索终于成功登陆上了知乎.就通过这篇文章分享一下学习这部分的心得,希望对那些和我一样的初学者

上学期参加了一个大数据比赛,需要抓取大量数据,于是我从新浪微博下手,本来准备使用新浪的API的,无奈新浪并没有开放关键字搜索的API,所以只能用爬虫来获取了.幸运的是,新浪提供了一个高级搜索功能,为我们爬取数据提供了一个很好的切入点. 在查阅了一些资料,参考了一些爬虫的例子后,得到大体思路:构造URL,爬取网页,然后解析网页 具体往下看~ 登陆新浪微博,进入高级搜索,如图输入,之后发送请求会发现地址栏变为如下:    http://s.weibo.com/weibo/%25E4%25B8%25A

本文主要包括以下内容 线程池实现并发爬虫 回调方法实现异步爬虫 协程技术的介绍 一个基于协程的异步编程模型 协程实现异步爬虫 线程池.回调.协程 我们希望通过并发执行来加快爬虫抓取页面的速度.一般的实现方式有三种: 线程池方式:开一个线程池,每当爬虫发现一个新链接,就将链接放入任务队列中,线程池中的线程从任务队列获取一个链接,之后建立socket,完成抓取页面.解析.将新连接放入工作队列的步骤. 回调方式:程序会有一个主循环叫做事件循环,在事件循环中会不断获得事件,通过在事件上注册解除回调函数来

  摘要 随着网络时代的日新月异,人们对搜索引擎,网页的内容,大数据处理等问题有了更多的要求.如何从海量的互联网信息中选取最符合要求的信息成为了新的热点.在这种情况下,网络爬虫框架heritrix出现解决了这个问题. Heritrix是一个开源的.java开发的.可扩展的web爬虫项目.用户可以使用它来从网上抓取想要的资源.其最出色之处在于它良好的可扩展性,方便用户实现自己的抓取逻辑. 本文首先介绍网络爬虫程序的概念和作用,分析了heritrix的工作流程,模块划分,然后对源码进行多层次详细的分

为了验证爬虫的业务流程.性能和健壮性需要进行测试. 软件测试是描述一种用来促进鉴定软件的正确性.完整性.安全性和质量的过程.软件测试的经典定义是:在规定的条件下对程序进行操作,以发现程序错误,衡量软件质量,并对其是否能满足设计要求进行评估的过程. 软件测试的目的:(1)测试是为了发现程序中的错误而执行程序的过程.(2)好的测试方案是极可能发现迄今为止尚未发现的错误的测试方案.(3)成功的测试是发现了至今为止尚未发现的错误的测试.(4)测试并不仅仅是为了找出错误.通过分析错误产生的原因和错误的发生

昨天用python谢了一个简单爬虫,抓取页面图片: 但实际用到的爬虫需要处理很多复杂的环境,也需要更加的智能,重复发明轮子的事情不能干, 再说python向来以爬虫作为其擅长的一个领域,想必有许多成熟的第三方框架,百度后选用了 Scrapy作为平台构建复杂爬虫. Scarpy的下载安装不必细说,话说当前只支持python2.x版本,很郁闷,下载安装了python2.7. 安装完后,按照<Scrapy Tutorial>和Scrapy at a glance两篇帖子作为学习范本. 概念及步骤简要

一.前言 前文介绍了PhatomJS 和Selenium 的用法,工具准备完毕,我们来看看如何使用它们来改造我们之前写的小爬虫. 我们的目的是模拟页面下拉到底部,然后页面会刷出新的内容,每次会加载10张新图片. 大体思路是,用Selenium + PhatomJS 来请求网页,页面加载后模拟下拉操作,可以根据想要获取的图片多少来选择下拉的次数,然后再获取网页中的全部内容. 二.运行环境 我的运行环境如下: 系统版本 Windows10. Python版本 Python3.5,推荐使用Anacon

关于Scrapy工作流程回顾 Scrapy单机架构 上图的架构其实就是一种单机架构,只在本机维护一个爬取队列,Scheduler进行调度,而要实现多态服务器共同爬取数据关键就是共享爬取队列. 分布式架构 我将上图进行再次更改 这里重要的就是我的队列通过什么维护?这里一般我们通过Redis为维护,Redis,非关系型数据库,Key-Value形式存储,结构灵活.并且redis是内存中的数据结构存储系统,处理速度快,提供队列集合等多种存储结构,方便队列维护 如何去重?这里借助redis的集合,red

在之前写过一篇使用python爬虫爬取电影天堂资源的博客,重点是如何解析页面和提高爬虫的效率.由于电影天堂上的资源获取权限是所有人都一样的,所以不需要进行登录验证操作,写完那篇文章后又花了些时间研究了一下python模拟登陆,网上关于这部分的资料很多,很多demo都是登陆知乎的,原因是知乎的登陆比较简单,只需要post几个参数,保存cookie.而且还没有进行加密,很适合用来做教学.我也是是新手,一点点的摸索终于成功登陆上了知乎.就通过这篇文章分享一下学习这部分的心得,希望对那些和我一样的初学者

本次为大家带来的是抓取爱问知识人的问题并将问题和答案保存到数据库的方法,涉及的内容包括: Urllib的用法及异常处理 Beautiful Soup的简单应用 MySQLdb的基础用法 正则表达式的简单应用 环境配置 在这之前,我们需要先配置一下环境,我的Python的版本为2.7,需要额外安装的库有两个,一个是Beautiful Soup,一个是MySQLdb,在这里附上两个库的下载地址, Beautiful Soup     MySQLdb 大家可以下载之后通过如下命令安装 ​python

1 前言 近期,有些朋友问我一些关于如何应对反爬虫的问题.由于好多朋友都在问,因此决定写一篇此类的博客.把我知道的一些方法,分享给大家.博主属于小菜级别,玩爬虫也完全是处于兴趣爱好,如有不足之处,还望指正. 在互联网上进行自动数据采集(抓取)这件事和互联网存在的时间差不多一样长.今天大众好像更倾向于用"网络数据采集",有时会把网络数据采集程序称为网络机器人(bots).最常用的方法是写一个自动化程序向网络服务器请求数据(通常是用 HTML 表单或其他网页文件),然后对数据进行解析,提取

一.课程介绍 1. 课程来源 本课程核心部分来自<500 lines or less>项目,作者是来自 MongoDB 的工程师 A. Jesse Jiryu Davis 与 Python 之父 Guido van Rossum.项目代码使用 MIT 协议,项目文档使用 http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/legalcode 协议. 课程内容在原文档基础上做了稍许修改,增加了部分原理介绍,步骤的拆解分析及源代码注释. 2. 内容简介 传统计算机

背景 部门(东方IC.图虫)业务驱动,需要搜集大量图片资源,做数据分析,以及正版图片维权.前期主要用node做爬虫(业务比较简单,对node比较熟悉).随着业务需求的变化,大规模爬虫遇到各种问题.python爬虫具有先天优势,社区资源比较齐全,各种框架也完美支持.爬虫性能也得到极大提升.本次分享从基础知识入手,涉及python 的两大爬虫框架pyspider.scrapy,并基于scrapy.scrapy-redis 做了分布式爬虫的介绍(直接粘贴的ppt截图)会涉及 redis.mongodb