① 如何使用爬蟲做一個網站
做法：傳統爬蟲從一個或若干初始網頁的URL開始，獲得初始網頁上的URL，在抓取網頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列,直到滿足系統的一定停止條件。聚焦爬蟲的工作流程較為復雜，需要根據一定的網頁分析演算法過濾與主題無關的鏈接，保留有用的鏈接並將其放入等待抓取的URL隊列。
然後，它將根據一定的搜索策略從隊列中選擇下一步要抓取的網頁URL，並重復上述過程，直到達到系統的某一條件時停止。另外，所有被爬蟲抓取的網頁將會被系統存貯，進行一定的分析、過濾，並建立索引，以便之後的查詢和檢索；對於聚焦爬蟲來說，這一過程所得到的分析結果還可能對以後的抓取過程給出反饋和指導。
② 如何編寫一個簡易網路爬蟲
運行下這段代碼看看效果 這是最簡單的爬蟲了
importurllib.request
url='http://www.mafengwo.cn/group/s.php'
fp=urllib.request.urlopen(url)
mybytes=fp.read()
mystr=mybytes.decode("utf8")#說明接收的數據是UTF-8格式(這樣子可以解析和顯示中文)
fp.close()
print(mystr)
③ 如何一步一步學習到網路爬蟲技術
作為零基礎的你，我想你可能是想解決工作中的一個實際問題，或者僅僅是很想學習一下爬蟲的技術，多一技之長。其實我准備開始學 Python 爬蟲的時候也是一樣，老闆派了任務，暫時沒有人會爬蟲，我只有自學頂硬上。因此，我可以用思維圖給你理清楚，你應該干什麼。
我零基礎但我想學網路爬蟲：
路徑1：我不想寫代碼，Excel/八爪魚，用這些工具的好處是你可以很快上手，但是只能爬一些簡單的網站，一旦網站出現限制，這些方法就是個玩具。因此，想弄點數據玩玩，玩這些玩具就好。
路徑2：我可以學寫代碼，但是會不會很難啊？我以我的經驗告訴你，找一個好的老師比自我胡思亂想，自我設限好得多。寫代碼這個事不難學，這也是為什麼市面上有那麼多代碼速成的教學。這也是為什麼我有些同學1年轉專業進 Google 的事情發生。
這里給你描畫一下你的學習之路：
學會 Python 的基本代碼： 假如你沒有任何編程基礎，時間可能花1-2周，每天3小時。假設你有編程基礎（VBA 也算吧），1小時。
理解爬蟲原理：5分鍾。為什麼這么重要？我自認為學一個東西就像建大樓，先弄清楚大框架，然後再從地基學起。很多時候我們的學習是，還沒弄懂大框架，就直接看網上的碎片化的教學，或者是跟著網上教學一章一章學，很容易學了芝麻丟了西瓜。我的自學就在這上面走了很多彎路。
應用爬蟲原理做一個簡單爬蟲：30分鍾。
先吃透獲取網頁：就是給一個網址發個請求，那麼該網址會返回整個網頁的數據。類似：你在瀏覽器鍵入網址，回車，然後你就看到了網站的整個頁面。
再吃透解析網頁：就是從整個網頁的數據中提取你想要的數據。類似：你在瀏覽器中看到網站的整個頁面，但是你想找到產品的價格，價格就是你想要的數據。
再學會儲存數據：存儲很簡單，就是把數據存下來。
學會這些之後，你可以出去和別人說，我會 Python 爬蟲，我想也沒有人質疑你了。那麼學完這一套下來，你的時間成本是多少呢？如果你有編程基礎的話，1周吧。
所以，你是想當爬蟲做個玩具玩玩，還是掌握一門實戰利器。我覺得你可以自己衡量一下。
④ 如何用php 編寫網路爬蟲
php不太適合用來寫網路爬蟲,因為幾乎沒有現成的框架,或者成熟的下載機制,也不太適合做並發處理.
下載頁面的話除了一個curl,就是file_get_contents,或者curl_multi來做並發請求.curl可以代理埠,虛假ip,帶cookie,帶header請求目標頁面,下載完成之後解析頁面可以用queryList來解析html.寫法類似jQuery.
提供給你我之前寫的類:curl.php 希望可以幫到你.
QueryList.php和phpQuery.php由於文件太大了,沒辦法貼上來
<?php
classHttp{
publicfunctioncurlRequest($url,$postData='',$timeOut=10,$httpHeader=array()){
$handle=curl_init();
curl_setopt($handle,CURLOPT_URL,$url);
if($httpHeader){
curl_setopt($handle,CURLOPT_HTTPHEADER,$httpHeader);
}
curl_setopt($handle,CURLOPT_RETURNTRANSFER,true);
curl_setopt($handle,CURLOPT_HEADER,0);curl_setopt($handle,CURLOPT_TIMEOUT,$timeOut);
curl_setopt($handle,CURLOPT_FOLLOWLOCATION,1);
curl_setopt($handle,CURLOPT_SSL_VERIFYPEER,false);
curl_setopt($handle,CURLOPT_SSL_VERIFYHOST,false);
curl_setopt($handle,CURLOPT_USERAGENT,'Mozilla/5.0(Macintosh;IntelMacOSX10_7_2)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/27.0.1453.93Safari/537.36');curl_setopt($handle,CURLOPT_ENCODING,'gzip,deflate,sdch');
if(!empty($postData)){
curl_setopt($handle,CURLOPT_POST,1);
curl_setopt($handle,CURLOPT_POSTFIELDS,$postData);
}
$result['response']=curl_exec($handle);
$result['httpStatus']=curl_getinfo($handle,CURLINFO_HTTP_CODE);
$result['fullInfo']=curl_getinfo($handle);
$result['errorMsg']='';
$result['errorNo']=0;
if(curl_errno($handle)){
$result['errorMsg']=curl_error($handle);
$result['errorNo']=curl_errno($handle);
}
curl_close($handle);
return$result;
}
}
?>
⑤ 如何用php 編寫網路爬蟲
pcntl_fork或者swoole_process實現多進程並發。按照每個網頁抓取耗時500ms，開200個進程，可以實現每秒400個頁面的抓取。
curl實現頁面抓取，設置cookie可以實現模擬登錄
simple_html_dom 實現頁面的解析和DOM處理
如果想要模擬瀏覽器，可以使用casperJS。用swoole擴展封裝一個服務介面給PHP層調用
在這里有一套爬蟲系統就是基於上述技術方案實現的，每天會抓取幾千萬個頁面。
⑥ 爬蟲怎麼學
第一步，剛觸摸Python網路爬蟲的時分肯定是先過一遍Python最基本的常識，比如說：變數、字元串、列表、字典、元組、操控句子、語法等，把根底打牢，這樣在做案例的時分不會覺得模糊。根底常識能夠參閱廖雪峰的教程，很根底，也非常易懂，關於新手能夠很快接納。此外，你還需求了解一些網路懇求的基本原理、網頁結構（如HTML、XML）等。
第二步，看視頻或許找一本專業的網路爬蟲書本（如用Python寫網路爬蟲），跟著他人的爬蟲代碼學，跟著他人的代碼敲，弄懂每一行代碼，留意務必要著手親身實踐，這樣才會學的更快，懂的更多。許多時分我們好大喜功，覺得自己這個會，然後不願意著手，其實真實比及我們著手的時分便漏洞百出了，最好每天都堅持敲代碼，找點感覺。開發東西主張選Python3，由於到2020年Python2就中止保護了，日後Python3肯定是幹流。IDE能夠選擇pycharm、sublime或jupyter等，小編引薦運用pychram，由於它非常友愛，有些相似java中的eclipse，非常智能。瀏覽器方面，學會運用 Chrome 或許 FireFox 瀏覽器去檢查元素，學會運用進行抓包。此外，在該階段，也需求了解幹流的爬蟲東西和庫，如urllib、requests、re、bs4、xpath、json等，一些常用的爬蟲結構如scrapy等是必需求把握的，這個結構仍是蠻簡略的，可能初學者覺得它很難抵擋，可是當抓取的數據量非常大的時分，你就發現她的美~~
第三步，你現已具有了爬蟲思想了，是時分自己著手，錦衣玉食了，你能夠獨立設計爬蟲體系，多找一些網站做操練。靜態網頁和動態網頁的抓取戰略和辦法需求把握，了解JS載入的網頁，了解selenium+PhantomJS模仿瀏覽器，知道json格局的數據該怎樣處理。網頁如果是POST懇求，你應該知道要傳入data參數，而且這種網頁一般是動態載入的，需求把握抓包辦法。如果想進步爬蟲功率，就得考慮是運用多線程，多進程仍是協程，仍是分布式操作。
⑦ 如何用JAVA寫一個知乎爬蟲
下面說明知乎爬蟲的源碼和涉及主要技術點：
（1）程序package組織
（2）模擬登錄（爬蟲主要技術點1）
要爬去需要登錄的網站數據，模擬登錄是必要可少的一步，而且往往是難點。知乎爬蟲的模擬登錄可以做一個很好的案例。要實現一個網站的模擬登錄，需要兩大步驟是：（1）對登錄的請求過程進行分析，找到登錄的關鍵請求和步驟，分析工具可以有IE自帶(快捷鍵F12)、Fiddler、HttpWatcher；（2）編寫代碼模擬登錄的過程。
（3）網頁下載（爬蟲主要技術點2）
模擬登錄後，便可下載目標網頁html了。知乎爬蟲基於HttpClient寫了一個網路連接線程池，並且封裝了常用的get和post兩種網頁下載的方法。
（4）自動獲取網頁編碼（爬蟲主要技術點3）
自動獲取網頁編碼是確保下載網頁html不出現亂碼的前提。知乎爬蟲中提供方法可以解決絕大部分亂碼下載網頁亂碼問題。
（5）網頁解析和提取（爬蟲主要技術點4）
使用Java寫爬蟲，常見的網頁解析和提取方法有兩種：利用開源Jar包Jsoup和正則。一般來說，Jsoup就可以解決問題，極少出現Jsoup不能解析和提取的情況。Jsoup強大功能，使得解析和提取異常簡單。知乎爬蟲採用的就是Jsoup。
（6）正則匹配與提取（爬蟲主要技術點5）
雖然知乎爬蟲採用Jsoup來進行網頁解析，但是仍然封裝了正則匹配與提取數據的方法，因為正則還可以做其他的事情，如在知乎爬蟲中使用正則來進行url地址的過濾和判斷。
（7）數據去重（爬蟲主要技術點6）
對於爬蟲，根據場景不同，可以有不同的去重方案。（1）少量數據，比如幾萬或者十幾萬條的情況，使用Map或Set便可；（2）中量數據，比如幾百萬或者上千萬，使用BloomFilter（著名的布隆過濾器）可以解決；（3）大量數據，上億或者幾十億，Redis可以解決。知乎爬蟲給出了BloomFilter的實現，但是採用的Redis進行去重。
（8）設計模式等Java高級編程實踐
除了以上爬蟲主要的技術點之外，知乎爬蟲的實現還涉及多種設計模式，主要有鏈模式、單例模式、組合模式等，同時還使用了Java反射。除了學習爬蟲技術，這對學習設計模式和Java反射機制也是一個不錯的案例。
4. 一些抓取結果展示
⑧ 怎麼在DOS下用C語言寫網路爬蟲
獲取cspider_t。
自定義user agent，cookie，timeout，proxy以及抓取線程和解析線程的最大數量。
添加初始要抓取的url到任務隊列。
編寫解析函數和數據持久化函數。
啟動爬蟲。
例子
先來看下簡單的爬蟲例子，會在後面詳細講解例子。
⑨ 爬蟲怎麼寫
爬蟲可以用python寫。按照下面三個步驟去寫
定義item類
開發spider類
開發pipeline
我之前參考』瘋狂python講義『這本書，寫過一個例子來爬取指定網站上的所有的圖片，其實挺簡單的。
⑩ Python爬蟲如何寫
先檢查是否有API
API是網站官方提供的數據介面，如果通過調用API採集數據，則相當於在網站允許的范圍內採集，這樣既不會有道德法律風險，也沒有網站故意設置的障礙；不過調用API介面的訪問則處於網站的控制中，網站可以用來收費，可以用來限制訪問上限等。整體來看，如果數據採集的需求並不是很獨特，那麼有API則應優先採用調用API的方式。
數據結構分析和數據存儲
爬蟲需求要十分清晰，具體表現為需要哪些欄位，這些欄位可以是網頁上現有的，也可以是根據網頁上現有的欄位進一步計算的，這些欄位如何構建表，多張表如何連接等。值得一提的是，確定欄位環節，不要只看少量的網頁，因為單個網頁可以缺少別的同類網頁的欄位，這既有可能是由於網站的問題，也可能是用戶行為的差異，只有多觀察一些網頁才能綜合抽象出具有普適性的關鍵欄位——這並不是幾分鍾看幾個網頁就可以決定的簡單事情，如果遇上了那種臃腫、混亂的網站，可能坑非常多。
對於大規模爬蟲，除了本身要採集的數據外，其他重要的中間數據（比如頁面Id或者url）也建議存儲下來，這樣可以不必每次重新爬取id。
資料庫並沒有固定的選擇，本質仍是將Python里的數據寫到庫里，可以選擇關系型資料庫MySQL等，也可以選擇非關系型資料庫MongoDB等；對於普通的結構化數據一般存在關系型資料庫即可。sqlalchemy是一個成熟好用的資料庫連接框架，其引擎可與Pandas配套使用，把數據處理和數據存儲連接起來，一氣呵成。
數據流分析
對於要批量爬取的網頁，往上一層，看它的入口在哪裡；這個是根據採集范圍來確定入口，比如若只想爬一個地區的數據，那從該地區的主頁切入即可；但若想爬全國數據，則應更往上一層，從全國的入口切入。一般的網站網頁都以樹狀結構為主，找到切入點作為根節點一層層往裡進入即可。
值得注意的一點是，一般網站都不會直接把全量的數據做成列表給你一頁頁往下翻直到遍歷完數據，比如鏈家上面很清楚地寫著有24587套二手房，但是它只給100頁，每頁30個，如果直接這么切入只能訪問3000個，遠遠低於真實數據量；因此先切片，再整合的數據思維可以獲得更大的數據量。顯然100頁是系統設定，只要超過300個就只顯示100頁，因此可以通過其他的篩選條件不斷細分，只到篩選結果小於等於300頁就表示該條件下沒有缺漏；最後把各種條件下的篩選結果集合在一起，就能夠盡可能地還原真實數據量。
明確了大規模爬蟲的數據流動機制，下一步就是針對單個網頁進行解析，然後把這個模式復制到整體。對於單個網頁，採用抓包工具可以查看它的請求方式，是get還是post，有沒有提交表單，欲採集的數據是寫入源代碼里還是通過AJAX調用JSON數據。
同樣的道理，不能只看一個頁面，要觀察多個頁面，因為批量爬蟲要弄清這些大量頁面url以及參數的規律，以便可以自動構造；有的網站的url以及關鍵參數是加密的，這樣就悲劇了，不能靠著明顯的邏輯直接構造，這種情況下要批量爬蟲，要麼找到它加密的js代碼，在爬蟲代碼上加入從明文到密碼的加密過程；要麼採用下文所述的模擬瀏覽器的方式。
數據採集
之前用R做爬蟲，不要笑，R的確可以做爬蟲工作；但在爬蟲方面，Python顯然優勢更明顯，受眾更廣，這得益於其成熟的爬蟲框架，以及其他的在計算機系統上更好的性能。scrapy是一個成熟的爬蟲框架，直接往裡套用就好，比較適合新手學習；requests是一個比原生的urllib包更簡潔強大的包，適合作定製化的爬蟲功能。requests主要提供一個基本訪問功能，把網頁的源代碼給download下來。一般而言，只要加上跟瀏覽器同樣的Requests Headers參數，就可以正常訪問，status_code為200，並成功得到網頁源代碼；但是也有某些反爬蟲較為嚴格的網站，這么直接訪問會被禁止；或者說status為200也不會返回正常的網頁源碼，而是要求寫驗證碼的js腳本等。
下載到了源碼之後，如果數據就在源碼中，這種情況是最簡單的，這就表示已經成功獲取到了數據，剩下的無非就是數據提取、清洗、入庫。但若網頁上有，然而源代碼里沒有的，就表示數據寫在其他地方，一般而言是通過AJAX非同步載入JSON數據，從XHR中找即可找到；如果這樣還找不到，那就需要去解析js腳本了。
解析工具
源碼下載後，就是解析數據了，常用的有兩種方法，一種是用BeautifulSoup對樹狀HTML進行解析，另一種是通過正則表達式從文本中抽取數據。
BeautifulSoup比較簡單，支持Xpath和CSSSelector兩種途徑，而且像Chrome這類瀏覽器一般都已經把各個結點的Xpath或者CSSSelector標記好了，直接復制即可。以CSSSelector為例，可以選擇tag、id、class等多種方式進行定位選擇，如果有id建議選id，因為根據HTML語法，一個id只能綁定一個標簽。
正則表達式很強大，但構造起來有點復雜，需要專門去學習。因為下載下來的源碼格式就是字元串，所以正則表達式可以大顯身手，而且處理速度很快。
對於HTML結構固定，即同樣的欄位處tag、id和class名稱都相同，採用BeautifulSoup解析是一種簡單高效的方案，但有的網站混亂，同樣的數據在不同頁面間HTML結構不同，這種情況下BeautifulSoup就不太好使；如果數據本身格式固定，則用正則表達式更方便。比如以下的例子，這兩個都是深圳地區某個地方的經度，但一個頁面的class是long，一個頁面的class是longitude，根據class來選擇就沒辦法同時滿足2個，但只要注意到深圳地區的經度都是介於113到114之間的浮點數，就可以通過正則表達式"11[3-4].\d+"來使兩個都滿足。
數據整理
一般而言，爬下來的原始數據都不是清潔的，所以在入庫前要先整理；由於大部分都是字元串，所以主要也就是字元串的處理方式了。
字元串自帶的方法可以滿足大部分簡單的處理需求，比如strip可以去掉首尾不需要的字元或者換行符等，replace可以將指定部分替換成需要的部分，split可以在指定部分分割然後截取一部分。
如果字元串處理的需求太復雜以致常規的字元串處理方法不好解決，那就要請出正則表達式這個大殺器。
Pandas是Python中常用的數據處理模塊，雖然作為一個從R轉過來的人一直覺得這個模仿R的包實在是太難用了。Pandas不僅可以進行向量化處理、篩選、分組、計算，還能夠整合成DataFrame，將採集的數據整合成一張表，呈現最終的存儲效果。
寫入資料庫
如果只是中小規模的爬蟲，可以把最後的爬蟲結果匯合成一張表，最後導出成一張表格以便後續使用；但對於表數量多、單張表容量大的大規模爬蟲，再導出成一堆零散的表就不合適了，肯定還是要放在資料庫中，既方便存儲，也方便進一步整理。
寫入資料庫有兩種方法，一種是通過Pandas的DataFrame自帶的to_sql方法，好處是自動建表，對於對表結構沒有嚴格要求的情況下可以採用這種方式，不過值得一提的是，如果是多行的DataFrame可以直接插入不加索引，但若只有一行就要加索引否則報錯，雖然這個認為不太合理；另一種是利用資料庫引擎來執行SQL語句，這種情況下要先自己建表，雖然多了一步，但是表結構完全是自己控制之下。Pandas與SQL都可以用來建表、整理數據，結合起來使用效率更高。