简单爬虫架构

1. 目标:开发轻量级爬虫(不包括需登陆的 和 Javascript异步加载的) 不需要登陆的静态网页抓取 2. 内容: 2.1 爬虫简介 2.2 简单爬虫架构 2.3 URL管理器 2.4 网页下载器(urllib2) 2.5 网页解析器(BeautifulSoup) 2.6 完整实例:爬取百度百科Python词条相关的1000个页面数据 3. 爬虫简介:一段自动抓取互联网信息的程序 爬虫价值:互联网数据,为我所用. 4. 简单爬虫架构: 运行流程: 5. URL管理器:管理待抓取URL集合

一 .简单爬虫架构: 爬虫调度端:启动爬虫,停止爬虫,监视爬虫运行情况 URL管理器:对将要爬取的和已经爬取过的URL进行管理:可取出带爬取的URL,将其传送给“网页下载器” 网页下载器:将URL指定的网页下载,存储成一个字符串,在传送给“网页解析器” 网页解析器:解析网页可解析出 ①有价值的数据 ②另一方面,每个网页都包含有指向其他网页的URL,解析出来后可补充进“URL管理器”,不断循环. 二.简单爬虫架构的动态运行流程 三.爬虫URL管理 URL管理器:管理待抓取URL集合和已抓取URL集

上文提到了关于爬虫的一些简单概念与爬虫真正要做的一些功能.简单的分析了一下垂直型爬虫与宽度(深度)遍历的一些特点.现在,我主要针对于垂直型爬虫的架构设计做一些简单的介绍. 1.垂直型爬虫的基本需求 目前企业级所需的基本上是垂直型爬虫.舆情分析,财经资讯资讯推荐等.基本山使用的都是垂直型爬虫来作为企业级使用的方案,企业级爬虫的特点我上篇博客里面已经讲过了,所以在做垂直型爬虫架构的时候只需要考虑抓去内容所需的功能.简单来说:拿到某篇资讯所需的方式或功能.例如:常见的 javascript方式,aja

如何做最好的定向爬虫架构 姓名:郭钟 当前职位:某创业公司担任爬虫工程师 摘要 随着互联网信息的不断发展,信息数据的挖掘技术也不断的发展.网络爬虫技术也随之得到了巨大的发展.而对于内容型驱动的网站来说反扒是一件必不可少的事情.很多网站用Jquery加壳.登录验证.限制单位IP每秒请求次数来阻止爬虫窃取数据.所以爬虫的智能性也受到越来大的挑战.特别是国内高匿代理IP资源少的问题给爬虫的技术发展代理巨大挑战.本论文由浅入深剖析一个定向爬虫最为重要的几点,由此得出一个适应现国内爬虫架构的解决方案. 引

时间不等人,我学爬虫的近期目的是爬取一个网站的资源,主要是在大量的伪html中访问url不断请求数据,关键问题在正则表达 和访问速度上. 1/简单的爬虫架构示例 2/ 运行流程 3/URL管理器 网页下载器-urllib2 网页解析器-正则表达式.html.paser.BeautifulSoup.Ixml BeautifulSoup 结构化解析-DOM解析 原文地址:https://www.cnblogs.com/bogepm/p/11343229.html

这是我的第一个爬虫代码...算是一份测试版的代码.大牛大神别喷... 通过给定一个初始的地址startPiont然后对网页进行捕捉,然后通过正则表达式对网址进行匹配. List<string> todo :进行抓取的网址的集合 List<string> visited :已经访问过的网址的集合 下面实现的是,给定一个初始地址,然后进行爬虫,输出正在访问的网址和已经访问的网页的个数. 需要注意的是,下面代码实现的链接匹配页面的内容如图一.图二所示: 图一: 图二: 简单代码示范如下:

  第一篇文章,就从一个简单爬虫开始吧. 这只虫子的功能很简单,抓取到”煎蛋网xxoo”网页(http://jandan.net/ooxx/page-1537),解析出其中的妹子图,保存至本地. 先放结果: 从程序来讲,步骤分为三步: 1.发起一个http请求,获取返回的response内容: 2.解析内容,分离出有效图片的url: 3.根据这些图片的url,生成图片保存至本地. 开始详细说明: 准备工作:HttpClient的Jar包,访问http://hc.apache.org/   自行下

? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 import os import time import webbrowser as web import random count = random.randint(20,40) j = 0 while j < count:     i = 0     while i <= 5:         web.open_new_tab('http://www.cnblogs.com/evilxr/p/37642

爬虫真是一件有意思的事儿啊,之前写过爬虫,用的是urllib2.BeautifulSoup实现简单爬虫,scrapy也有实现过.最近想更好的学习爬虫,那么就尽可能的做记录吧.这篇博客就我今天的一个学习过程写写吧. 一  正则表达式 正则表达式是一个很强大的工具了,众多的语法规则,我在爬虫中常用的有: . 匹配任意字符(换行符除外) * 匹配前一个字符0或无限次 ? 匹配前一个字符0或1次 .* 贪心算法 .*? 非贪心算法 (.*?) 将匹配到的括号中的结果输出 \d 匹配数字 re.S 使得.