Ⅰ Python爬虫好写吗
python爬虫不简单的，基础爬虫：
（1）基础库：urllib模块/requests第三方模块
首先爬虫就是要从网页上把我们需要的信息抓取下来的，那么我们就要学习urllib/requests模块，这两种模块是负责爬取网页的。这里大家觉得哪一种用的习惯就用哪一种，选择一种精通就好了。我推荐读者使用使用requests模块，因为这一种简便很多，容易操作、容易理解，所以requests被称为“人性化模块”。
（2）多进程、多线程、协程和分布式进程：
为什么要学着四个知识呢？假如你要爬取200万条的数据，使用一般的单进程或者单线程的话，你爬取下载这些数据，也许要一个星期或是更久。试问这是你想要看到的结果吗？显然单进程和单线程不要满足我们追求的高效率，太浪费时间了。只要设置好多进程和多线程，爬取数据的速度可以提高10倍甚至更高的效率。
（3）网页解析提取库：xpath/BeautifulSoup4/正则表达式
通过前面的（1）和（2）爬取下来的是网页源代码，这里有很多并不是我们想要的信息，所以需要将没用的信息过滤掉，留下对我们有价值的信息。这里有三种解析器，三种在不同的场景各有特色也各有不足，总的来说，学会这三种灵活运用会很方便的。推荐理解能力不是很强的朋友或是刚入门爬虫的朋友，学习BeautifulSoup4是很容易掌握并能够快速应用实战的，功能也非常强大。
（4）反屏蔽：请求头/代理服务器/cookie
在爬取网页的时候有时会失败，因为别人网站设置了反爬虫措施了，这个时候就需要我们去伪装自己的行为，让对方网站察觉不到我们就是爬虫方。请求头设置，主要是模拟成浏览器的行为；IP被屏蔽了，就需要使用代理服务器来破解；而cookie是模拟成登录的行为进入网站。
（5）异常：超时处理/异常处理，这里不做介绍了，自己去了解一下。
（6）数据储存库：文件系统储存/MySQL/MongoDB
数据的储存大概就这三种方式了，文件系统储存是运用了python文件操作来执行的；而MySQL要使用到数据库创建表格来储存数据；MongoDB在爬虫里是非常好的储存方式，分布式爬虫就是运用了MongoDB来储存的。各有特色，看自己需要哪种，在灵活运用。
（7）动态网页抓取：Ajax/Phantomjs/Selenium这三个知识点
（8）抓包：APP抓包/API爬虫
（9）模拟登陆的 爬虫
Ⅱ java截屏有哪几种方法
前台方式
1. 利用html2canvas实现前台截屏
html2canvas项目的gitHub地址
html2canvas示例
html2canvas可以将HTML代码块进行截取，并生成快照形式的canvas，然后可以利用html5的下载功能提供图片的下载接口，供用户下载。
优点：前台技术，实现比较容易。
缺点：此项目使用了html5的技术，因此在对IE的兼容上，只可以在IE9+的版本上使用。
使用时，需要引用jQuery.js和html2canvas.js。（html2canvas.js可以在github上下载）
具体JavaScript代码如下:
var canvas = function () {
html2canvas($("#chart"), {
onrendered: function (canvas) {
$("#class11").html(canvas);//将id为“class11”部分的代码转换为canvas
var type = 'png';//图片类型为png
var imgData = canvas.toDataURL('png');//将图片转换为png类型的流
var _fixType = function (type) {
type = type.toLowerCase().replace(/jpg/i, 'jpeg'); var r = type.match(/png|jpeg|bmp|gif/)[0]; return 'image/' + r;
}; var saveFile = function (data, filename) {
var save_link = document.createElementNS('http://www.w3.org/1999/xhtml', 'a');
save_link.href = data;
save_link.download = filename; var event = document.createEvent('MouseEvents');
event.initMouseEvent('click', true, false, window, 0, 0, 0, 0, 0, false, false, false, false, 0, null);
save_link.dispatchEvent(event);
}; //下载时的文件名
var filename = 'fe_' + (new Date()).getTime() + '.' + type; // 下载文件
saveFile(imgData, filename);
}
});
后台方式（java）
1. 利用html2image实现
html2image的地址（google）
html2image是可以识别html标签并将html转换成图片的java项目。
优点：后台转换，故对浏览器的版本基本没有要求。
缺点：对样式的识别不是很好，转换出来的图片比较简单，基本没有可以兼容的样式。
使用方式：maven中引用如下依赖：
<dependency>
<groupId>com.github.xuwei-k</groupId>
<artifactId>html2image</artifactId>
<version>0.1.0</version></dependency>12345
2. 利用DJNativeSwing项目实现
纯java代码实现。使用DJNativeSwing这个项目，构建一个swing浏览器，打开网址，之后截取图片。（需要eclipse的swt库支持）
优点：纯java实现。
缺点：需要多线程的支持，只在控制台方式实现过（由于本人对于多线程的掌握较弱，目前没有在spring项目中实现这个方法，求大神指导~~）
3. 利用phantomJs实现
phantomJs的GitHub地址
phantomJs官网
phantom利用的是webKit内核，全面支持web而不需浏览器支持，快速，原生支持各种Web标准。
优点：速度快，使用简单。
缺点：需要在项目的服务器端引用exe文件进行截图，并发性能有待考证。
Ⅲ 爬虫框架都有什么
设计框架的目的就是将爬虫流程统一化，将通用的功能进行抽象，减少重复工作。设计网络爬虫框架需要哪些组件呢？下面ipidea全球IP为大家介绍一下。
爬虫框架要处理很多的URL，我们需要设计一个队列存储所有要处理的 URL，这种先进先出的数据结构非常符合这个需求。 将所有要下载的URL存储在待处理队列中，每次下载会取出一个，队列中就会少一个。我们知道有些URL的下载会有反爬虫策略，所以针对这些请求需要做一些特殊的设置，进而可以对URL进行封装抽出 Request。
页面下载器如果没有，用户就要编写网络请求的处理代码，这无疑对每个 URL 都是相同的动作。 所以在框架设计中我们直接加入它就好了，至于使用什么库来进行下载都是可以的，你可以用 httpclient 也可以用okhttp在本文中我们使用一个超轻量级的网络请求库 oh-my-request (没错，就是在下搞的)。优秀的框架设计会将这个下载组件置为可替换，提供默认的即可。
爬虫调度器，调度器和我们在开发 web 应用中的控制器是一个类似的概念，它用于在下载器、解析器之间做流转处理。 解析器可以解析到更多的 URL 发送给调度器，调度器再次的传输给下载器，这样就会让各个组件有条不紊的进行工作。
网页解析器我们知道当一个页面下载完成后就是一段 HTML 的 DOM 字符串表示，但还需要提取出真正需要的数据以前的做法是通过String的API 或者正则表达式的方式在DOM 中搜寻，这样是很麻烦的，框架 应该提供一种合理、常用、方便的方式来帮助用户完成提取数据这件事儿。常用的手段是通过xpath或者css选择器从DOM中进行提取，而且学习这项技能在几乎所有的爬虫框架中都是适用的。
数据处理，普通的爬虫程序中是把网页解析器和数据处理器合在一起的，解析到数据后马上处理。 在一个标准化的爬虫程序中，他们应该是各司其职的，我们先通过解析器将需要的数据解析出来，可能是封装成对象。然后传递给数据处理器，处理器接收到数据后可能是存储到数据库，也可能通过接口发送给老王。
Ⅳ Python的爬虫框架有哪些
向大家推荐十个Python爬虫框架。
1、Scrapy：Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。它是很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取，比如可以明确获知url pattern的情况。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。但是对于稍微复杂一点的页面，如weibo的页面信息，这个框架就满足不了需求了。它的特性有：HTML, XML源数据 选择及提取 的内置支持；提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders)，对智能处理爬取数据提供了内置支持。
2、Crawley：高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。
3、Portia：是一个开源可视化爬虫工具，可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站！简单地注释自己感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲，它是基于scrapy内核；可视化爬取内容，不需要任何开发专业知识；动态匹配相同模板的内容。
4、newspaper：可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程，支持10多种语言等。作者从requests库的简洁与强大得到灵感，使用Python开发的可用于提取文章内容的程序。支持10多种语言并且所有的都是unicode编码。
5、Python-goose：Java写的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主体内容、文章主要图片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频、元描述、元标签。
6、Beautiful Soup：名气大，整合了一些常用爬虫需求。它是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。Beautiful Soup的缺点是不能加载JS。
7、mechanize：它的优点是可以加载JS。当然它也有缺点，比如文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法，还是勉强能用的。
8、selenium：这是一个调用浏览器的driver，通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码。Selenium是自动化测试工具，它支持各种浏览器，包括 Chrome，Safari，Firefox等主流界面式浏览器，如果在这些浏览器里面安装一个 Selenium 的插件，可以方便地实现Web界面的测试. Selenium支持浏览器驱动。Selenium支持多种语言开发，比如 Java，C，Ruby等等，PhantomJS 用来渲染解析JS，Selenium 用来驱动以及与Python的对接，Python进行后期的处理。
9、cola：是一个分布式的爬虫框架，对于用户来说，只需编写几个特定的函数，而无需关注分布式运行的细节。任务会自动分配到多台机器上，整个过程对用户是透明的。项目整体设计有点糟，模块间耦合度较高。
10、PySpider：一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。采用Python语言编写，分布式架构，支持多种数据库后端，强大的WebUI支持脚本编辑器，任务监视器，项目管理器以及结果查看器。Python脚本控制，可以用任何你喜欢的html解析包。
以上就是分享的Python爬虫一般用的十大主流框架。这些框架的优缺点都不同，大家在使用的时候，可以根据具体场景选择合适的框架。
Ⅳ python爬虫框架哪个好用
爬虫框架中比较好用的是 Scrapy 和PySpider。pyspider上手更简单，操作更加简便，因为它增加了 WEB 界面，写爬虫迅速，集成了phantomjs，可以用来抓取js渲染的页面。Scrapy自定义程度高，比 PySpider更底层一些，适合学习研究，需要学习的相关知识多，不过自己拿来研究分布式和多线程等等是非常合适的。
PySpider
PySpider是binux做的一个爬虫架构的开源化实现。主要的功能需求是：
抓取、更新调度多站点的特定的页面
需要对页面进行结构化信息提取
灵活可扩展，稳定可监控
pyspider的设计基础是：以python脚本驱动的抓取环模型爬虫
通过python脚本进行结构化信息的提取，follow链接调度抓取控制，实现最大的灵活性
通过web化的脚本编写、调试环境。web展现调度状态
抓取环模型成熟稳定，模块间相互独立，通过消息队列连接，从单进程到多机分布式灵活拓展
pyspider的架构主要分为 scheler（调度器）, fetcher（抓取器）, processor（脚本执行）：
各个组件间使用消息队列连接，除了scheler是单点的，fetcher 和 processor 都是可以多实例分布式部署的。 scheler 负责整体的调度控制
任务由 scheler 发起调度，fetcher 抓取网页内容， processor 执行预先编写的python脚本，输出结果或产生新的提链任务（发往 scheler），形成闭环。
每个脚本可以灵活使用各种python库对页面进行解析，使用框架API控制下一步抓取动作，通过设置回调控制解析动作。
Ⅵ python的爬虫框架有哪些
1.Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中
2.pyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储，还能定时设置任务与任务优先级等。
3.Crawley可以高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等
4.Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。
还有很多，比如Newspaper，Grab，Cola等等
爬虫框架学习可以看一下黑马程序员视频库的学习视频，免费学习哦！很高兴能为你提供帮助
Ⅶ 如何使用nodejs做爬虫程序
1、如果抄是定向爬取几个页袭面，做一些简单的页面解析，爬取效率不是核心要求，那么用什么语言差异不大。
当然要是页面结构复杂，正则表达式写得巨复杂，尤其是用过那些支持xpath的类库/爬虫库后，就会发现此种方式虽然入门门槛低，但扩展性、可维护性等都奇差。因此此种情况下还是推荐采用一些现成的爬虫库，诸如xpath、多线程支持还是必须考虑的因素。
2、如果是定向爬取，且主要目标是解析js动态生成的内容
此时候，页面内容是有js/ajax动态生成的，用普通的请求页面->解析的方法就不管用了，需要借助一个类似firefox、chrome浏览器的js引擎来对页面的js代码做动态解析。
此种情况下，推荐考虑casperJS+phantomjs或slimerJS+phantomjs ，当然诸如selenium之类的也可以考虑。
Ⅷ 百度爬虫用什么语言
问题一：Google和网络的爬虫是用什么语言写的？ 15分 每个网站都有一个“爬虫协议”，至少大型网站都会有。
Robots协议（也袭者雹称为爬虫协议、机器人协议等）的全称是“网络爬虫排除标准”（Robots Exclusion Protocol），网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取。
越是大型网站，Robots协议越规范，他们为了提高自己在搜索结果的位置，会针对网络、谷歌等搜素引擎写爬虫协议，而网络等搜索引擎不需要特别针对这些大网站写协议换个角度想，大的搜索引擎就那几个，而所谓“大网站”数不胜数，怎么可能写的过来？
如果你没能理解这部分内容，说明你还处在“菜鸟”级别。一般的爬虫算法是：先查找新地址，用队列或者堆栈来存储新增加的url；然后用爬虫程序从队列或者堆栈中取地址，继续爬虫。因为这两方面程序执行的速度是不一样的，不是说找到一个url就能立即爬完，或者有时候还没找到新url就已经爬完了，所以分了两个结构。
一般的程序中都会用多个函数来执行一个过程，但这在新手的学习中是不常见到、也是不易搞懂的。
鉴于你提出的问题，我觉得你不到能搞通爬虫程序的阶段，建议你还是从简单的程序开始。看看这个编程语言入门经典100例【Python版】，希望对你有帮助
问题二：网络他们公司 那建立索引 做爬虫这些的用什么语言？ 实现搜索引擎核心算法 用什么语言啊？ 爬虫什么耿言都可以写 拆解出来 主要就两部分
一部分是获取HTML
另一部分是正则表达式
这要有这两部分就能从网页上爬出有用的信息来了
至于多线程、OCR、分布式任务要根据你抓取站点的目标来做，并非是必须的
问题三：一般公司做爬虫采集的话常用什么语言 C# python
工具 phantomjs casperjs
问题四：请详细解释什么事网络爬虫，有什么作用 说通俗一点就是一段程序，这段程序可以在互联网上自动查询更新的网站
问题五：网络爬虫用什么语言好 爬虫好像很多语言都有，java,C#,python等等。我自己用的是python.
问题六：开发网络爬虫用什么语言比较好 python虽然我拍帆没用过，但是这个应嘎是最好的
问题七：网络爬虫用什么语言什么方式实现好 首先取决于目的 如果是一个站点，单一目的，用习惯的语言写吧，学别的语言用的时间都够重构两遍的了。 如果是有100左右的站点，做个框架，把你的爬虫管理起来，比起怎么写更重要。 用Java写过，语言笨重，所建立的数据模型的任何修改都会导致代
问题八：爬虫web软件 用什么开发语言最好 你可以试试用【神箭手云爬虫】写爬虫，
完全在云上编写和执行爬虫，不需要配置任何开发环境，快速开发快速实现。
官网上有不少网站的爬虫源码分享
还有专门的开发者文档，里面的教程很详细，各种基本爬虫基础和进阶开发知识都有介绍。
爬虫编辑器:
神箭手云爬虫开发平台：
问题九：各种语言写网络爬虫有什么优点缺点 我用 PHP 和 Python 都写过爬虫和正文提取程嫌旅序。
最开始使用 PHP 所以先说说 PHP 的优点：
1.语言比较简单，PHP 是非常随意的一种语言。写起来容易让你把精力放在你要做的事情上，而不是各种语法规则等等。
2.各种功能模块齐全，这里分两部分：
1.网页下载：curl 等扩展库;
2.文档解析：dom、xpath、tidy、各种转码工具，可能跟题主的问题不太一样，我的爬虫需要提取正文，所以需要很复杂的文本处理，所以各种方便的文本处理工具是我的大爱。;
总之容易上手。
缺点：
1.并发处理能力较弱：由于当时 PHP 没有线程、进程功能，要想实现并发需要借用多路服用模型，PHP 使用的是 select 模型。实现其来比较麻烦，可能是因为水平问题我的程序经常出现一些错误，导致漏抓。
再说说 Python：
优点：
1.各种爬虫框架，方便高效的下载网页;
2.多线程、进程模型成熟稳定，爬虫是一个典型的多任务处理场景，请求页面时会有较长的延迟，总体来说更多的是等待。多线程或进程会更优化程序效率，提升整个系统下载和分析能力。
3.GAE 的支持，当初写爬虫的时候刚刚有 GAE，而且只支持 Python ，利用 GAE 创建的爬虫几乎免费，最多的时候我有近千个应用实例在工作。
缺点：
1.对不规范 HTML 适应能力差：举个例子，如果一个页面里面同时有 GB18030 字符集的中文和 UTF-8 字符集的中文，Python 处理起来就没有 PHP 那么简单，你自己需要做很多的判断工作。当然这是提取正文时的麻烦。
Java 和 C++ 当时也考察过，相对脚本语言比较麻烦，所以放弃。
总之，如果开发一个小规模的爬虫脚本语言是个各方面比较有优势的语言。如果要开发一个复杂的爬虫系统可能 Java 是个增加选项， C++ 我感觉写个模块之类的更加适合。对于一个爬虫系统来说，下载和内文解析只是基本的两个功能。真正好的系统还包括完善的任务调度、监控、存储、页面数据保存和更新逻辑、排重等等。爬虫是一个耗费带宽的应用，好的设计会节约大量的带宽和服务器资源，并且好坏差距很大。
问题十：爬虫技术 什么编程语言 爬虫的主要原理是抓取html的内容，大部分目前常见的语言都有相关的网络编程API，都能实现网络爬虫。比如说Java, Python, C++, C#, PHP, Perl等语言都可以。
希望对你有所帮助！
Ⅸ python网络爬虫怎么学习
现行环境下，大数据与人工智能的重要依托还是庞大的数据和分析采集，类似于淘宝 京东 网络 腾讯级别的企业 能够通过数据可观的用户群体获取需要的数据，而一般企业可能就没有这种通过产品获取数据的能力和条件，想从事这方面的工作，需掌握以下知识：
1. 学习Python基础知识并实现基本的爬虫过程
一般获取数据的过程都是按照 发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据 这三个流程来实现的。这个过程其实就是模拟了一个人工浏览网页的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我们可以按照requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
2.了解非结构化数据的存储
爬虫抓取的数据结构复杂 传统的结构化数据库可能并不是特别适合我们使用。我们前期推荐使用MongoDB 就可以。
3. 掌握一些常用的反爬虫技巧
使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等处理方式即可以解决大部分网站的反爬虫策略。
4.了解分布式存储
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具就可以了。
Ⅹ java爬虫如何去重
用
requests+Selenium+PhantomJs
多线程爬虫的时候用的是
mp.manager.dict()
来存储已经访问过的网站，如果发现再次访问就直接跳过
我能想到的就是
Bloom
Filter
，按照上面所说用
redis
来去重应该也可以！