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Scrapy 是一款抓取网页并从中提取结构化数据的应用程序框架,它具有非常广泛的应用场景,如:数据挖掘、信息处理和历史信息归档等. 尽管 Scrapy 最初被设计用于 屏幕抓取(准确地说是 网页抓取),但您也可以仅使用它的
API 来提取数据(就像. Amazon Associates Web Services)或作为通用的网页爬虫来使用.
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所谓网络爬虫,就是一个在网上到处或定向抓取数据的程序,当然,这种说法不够专业,更专业的描述就是,抓取特定网站网页的HTML数据. 不过由于一个网站的网页很多,而我们又不可能事先知道所有网页的URL地址,所以,如何保证我们抓取到了网站的所有HTML页面就是一个有待考究的问题了. 一般的方法是,定义一个入口页面,然后一般一个页面会有其他页面的URL,于是从当前页面获取到这些URL加入到爬虫的抓取队列中,然后进入到新新页面后再递归的进行上述的操作,其实说来就跟深度遍历或广度遍历一样.
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webmagic的是一个无须配置、便于二次开发的爬虫框架,它提供简单灵活的API,只需少量代码即可实现一个爬虫. 之前两个版本的主题分别是"灵活","方便",而此次更新的主题是"性能". 重写了XPath解析器,替换了HtmlCleaner. 这个XPath解析器(我另外建立了一个项目 Xsoup)基于Jsoup完成,比HtmlCleaner性能好一倍以上,同时有更友好的错误提示.
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webmagic的是一个无须配置、便于二次开发的爬虫框架,它提供简单灵活的API,只需少量代码即可实现一个爬虫. 官方网站 http://webmagic.io/. webmagic是一个开源的Java垂直爬虫框架,目标是简化爬虫的开发流程,让开发者专注于逻辑功能的开发. webmagic的核心非常简单,但是覆盖爬虫的整个流程,也是很好的学习爬虫开发的材料.
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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.
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开始这篇博文之前,调研了相关的爬虫方法,简单罗列冰山一角. 手动编写爬虫,httpclient 是常用工具. 常见的请求方式有httpget 和httppost. http://www.yeetrack.com/?p=779 这个教程很全面. httpclient 对js 的支持比较差,有时候需要使用htmlunit 或者selenium.
- - 四火的唠叨
文章系本人原创,转载请保持完整性并注明出自 《四火的唠叨》. 最近在写一个程序,去爬热门事件和热门关键词网站上的数据. 网络爬虫也叫做网络蜘蛛,是一种互联网机器人,把需要的网页撷取下来,组织成适当格式存储. 它是搜索引擎的重要组成部分,虽然从技术实现上来说,它的难度往往要小于对于得到的网页信息的处理.
- - 吴良超的学习笔记
这里的 Google 图片爬虫指的是爬取在 Google 上通过关键词搜索得到的图片,由于最近需要一些特定领域的图片,而且现有的数据库满足不了要求,因此就想通过 Google 搜索筛选出这些特定领域的图片,然后下载下来后再进行人工筛选. 这里采用了两种方法,区别在于是否需要解析网页端的 JS 代码.
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这个说是简单爬虫 其实连个爬虫也算不上吧 功能太精简了.... 流程很简单: 输入几个初始的网页 然后通过JSOUP获取网页中的a标签的href的值. 接着把新得到的地址放入任务队列中. 实现中的worker是一个单线程的派发器 用于产生Parser. Parser用于完成网页的保存 网页的解析 以及入队列操作.