爬虫的网站从哪里来

㈠ python爬虫去哪接单

python爬虫接单的方式有两种

一、接定制需求的单子

爬虫定制的需求其实很多，比如 “爬取某某电商网站的评论”，这类需求一般是按照爬取数据量的大小来收费，价格不会太高，正常500的样子。

常见的接单渠道有以下几种：

a） QQ群接单

QQ群接单因为没有中介抽成价格相对高一些，但是也容易出现客户跑路不给尾款的情况。以我多年的接单经验，建议大家写完程序之后留一个小BUG，防止客户不给尾款。

b）猪八戒、程序员客栈等第三方平台

第三方担保平台，你需要入驻成为他们的技术员，优点是有平台担保，缺点是内卷严重，根本接不到单子。

c） 淘宝店铺

淘宝搜索“python爬虫代做”，联系店铺客服，申请成为他们的技术员。店铺老板会把你拉到技术员群里面，通过群里抢单的方式来接单。优点是单子多，价格也还ok，缺点是一旦出了纠纷，淘宝店铺只会维护客户的利益，有时候甚至出现了单子做完了，不给技术员钱的情况。

二、出售源码

不知道大家有没有发现，近两年IT行业内卷非常的严重，python代做这块也超级内卷，培训机构每年都向社会输出了大量的python工程师，python爬虫这块因为接单门槛很低受到了极大的冲击。

与其低价格去接爬虫的定制需求，还不如直接出售源码，实现薄利多销。比如“基于requests的电商爬虫程序”

这里给大家介绍一个比较靠谱的平台，大家可以网络搜索 “知行编程网”，入驻成为创作者之后，就可以在上面寄售源码

也可以直接访问知行编程网的官方网站

㈡ 百度等蜘蛛爬虫是如何发现而且抓取网站目录等文件

爬虫是跟着链接抓取的 所以网站内部结构要合理精剪 减少爬虫抓取的路径
可以把a目录去掉 有利于爬虫抓取
最重要的是网站内容要好 权重高 质量好 爬虫自然来的频率也高 那收录也会好

㈢ 一个网站除了百度以外爬虫其爬虫是那哪些呀

一搜蜘蛛，搜狗蜘蛛，AhrefsAhrefs蜘蛛，谷歌蜘蛛，360蜘蛛，网络，微软bing，雅虎蜘蛛
答案满意采纳下呗，顺便点个赞～谢啦

㈣ Python爬虫是什么

为自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页。

网络爬虫为一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。

将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索。

(4)爬虫的网站从哪里来扩展阅读：

网络爬虫的相关要求规定：

1、由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。

2、按照网页内容目录层次深浅来爬行页面，处于较浅目录层次的页面首先被爬行。 当同一层次中的页面爬行完毕后，爬虫再深入下一层继续爬行。

3、文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能。

㈤ 如何用最简单的Python爬虫采集整个网站

在之前的文章中Python实现“维基网络六度分隔理论“之基础爬虫，我们实现了在一个网站上随机地从一个链接到另一个链接，但是，如果我们需要系统地把整个网站按目录分类，或者要搜索网站上的每一个页面，我们该怎么办？我们需要采集整个网站，但是那是一种非常耗费内存资源的过程，尤其是处理大型网站时，比较合适的工具就是用一个数据库来存储采集的资源，之前也说过。下面来说一下怎么做。

网站地图sitemap
网站地图，又称站点地图，它就是一个页面，上面放置了网站上需要搜索引擎抓取的所有页面的链接（注：不是所有页面，一般来说是所有文章链接。大多数人在网站上找不到自己所需要的信息时，可能会将网站地图作为一种补救措施。搜索引擎蜘蛛非常喜欢网站地图。
对于SEO，网站地图的好处：
1．为搜索引擎蜘蛛提供可以浏览整个网站的链接简单的体现出网站的整体框架出来给搜索引擎看；
2．为搜索引擎蜘蛛提供一些链接，指向动态页面或者采用其他方法比较难以到达的页面；
3．作为一种潜在的着陆页面，可以为搜索流量进行优化；
4．如果访问者试图访问网站所在域内并不存在的URL，那么这个访问者就会被转到“无法找到文件”的错误页面，而网站地图可以作为该页面的“准”内容。
数据采集
采集网站数据并不难，但是需要爬虫有足够的深度。我们创建一个爬虫，递归地遍历每个网站，只收集那些网站页面上的数据。一般的比较费时间的网站采集方法从顶级页面开始（一般是网站主页），然后搜索页面上的所有链接，形成列表，再去采集到的这些链接页面，继续采集每个页面的链接形成新的列表，重复执行。
很明显，这是一个复杂度增长很快的过程。加入每个页面有10个链接，网站上有5个页面深度，如果采集整个网站，一共得采集的网页数量是105，即100000个页面。
因为网站的内链有很多都是重复的，所以为了避免重复采集，必须链接去重，在Python中，去重最常用的方法就是使用自带的set集合方法。只有“新”链接才会被采集。看一下代码实例：
from urllib.request import urlopenfrom bs4 import BeautifulSoupimport repages = set()def getLinks(pageurl):globalpageshtml= urlopen("" + pageurl)soup= BeautifulSoup(html)forlink in soup.findAll("a", href=re.compile("^(/wiki/)")):if'href' in link.attrs:iflink.attrs['href'] not in pages:#这是新页面newPage= link.attrs['href']print(newPage)pages.add(newPage)getLinks(newPage)getLinks("")
原理说明：程序执行时，用函数处理一个空URL，其实就是维基网络的主页，然后遍历首页上每个链接，并检查是否已经在全局变量集合pages里面，如果不在，就打印并添加到pages集合，然后递归处理这个链接。
递归警告：Python默认的递归限制是1000次，因为维基网络的链接浩如烟海，所以这个程序达到递归限制后就会停止。如果你不想让它停止，你可以设置一个递归计数器或者其他方法。
采集整个网站数据
为了有效使用爬虫，在用爬虫的时候我们需要在页面上做一些事情。我们来创建一个爬虫来收集页面标题、正文的第一个段落，以及编辑页面的链接（如果有的话）这些信息。
第一步，我们需要先观察网站上的页面，然后制定采集模式，通过F12（一般情况下）审查元素，即可看到页面组成。
观察维基网络页面，包括词条和非词条页面，比如隐私策略之类的页面，可以得出下面的规则：
所有的标题都是在h1→span标签里，而且页面上只有一个h1标签。
所有的正文文字都在div#bodyContent标签里，如果我们想获取第一段文字，可以用div#mw-content-text→p，除了文件页面，这个规则对所有页面都适用。
编辑链接只出现在词条页面上，如果有编辑链接，都位于li#ca-edit标签的li#ca-edit→span→a里面。
调整一下之前的代码，我们可以建立一个爬虫和数据采集的组合程序，代码如下：
import redef getLinks(pageUrl):global pageshtml = urlopen("" + pageUrl)soup = BeautifulSoup(html)try:print(soup.h1.get_text())print(soup.find(id="mw-content-text").findAll("p")[0])print(soup.find(id="ca-edit").find("span").find("a").attrs['href'])except AttributeError:print("页面缺少属性")for link in soup.findAll("a", href =re.compile("^(/wiki/)")):if 'href' in link.attrs:#这是新页面newPage = link.attrs['href']print("------------------\n"+newPage)
这个for循环和原来的采集程序基本上是一样的，因为不能确定每一页上都有所有类型的数据，所以每个打印语句都是按照数据在页面上出现的可能性从高到低排列的。
数据存储到MySQL
前面已经获取了数据，直接打印出来，查看比较麻烦，所以我们就直接存到MySQL里面吧，这里只存链接没有意义，所以我们就存储页面的标题和内容。前面我有两篇文章已经介绍过如何存储数据到MySQL，数据表是pages，这里直接给出代码：
import reimport datetimeimport randomimport pymysqlconn = pymysql.connect(host = '127.0.0.1',port = 3306, user = 'root', passwd = '19930319', db = 'wiki', charset ='utf8mb4')cur = conn.cursor()cur.execute("USE wiki")#随机数种子random.seed(datetime.datetime.now())#数据存储def store(title, content):cur.execute("INSERT INTO pages(title, content)VALUES(\"%s\", \"%s\")", (title, content))cur.connection.commit()def getLinks(articleUrl):html = urlopen("" + articleUrl)title = soup.find("h1").get_text()content =soup.find("div",{"id":"mw-content-text"}).find("p").get_text()store(title, content)returnsoup.find("div",{"id":"bodyContent"}).findAll("a",href=re.compile("^(/wiki/)((?!:).)*$"))#设置第一页links =getLinks("/wiki/Kevin_Bacon")try:while len(links)>0:newArticle = links[random.randint(0, len(links)-1)].attrs['href']print (newArticle)links = getLinks(newArticle)finally:cur.close()conn.close()
小结
今天主要讲一下Python中遍历采集一个网站的链接，方便下面的学习。
希望通过上面的操作能帮助大家。如果你有什么好的意见，建议，或者有不同的看法，我都希望你留言和我们进行交流、讨论。

㈥ python爬虫怎么获取动态的网页源码

一个月前实习导师布置任务说通过网络爬虫获取深圳市气象局发布的降雨数据，网页如下：

心想，爬虫不太难的，当年跟zjb爬煎蛋网无（mei）聊（zi）图的时候，多么清高。由于接受任务后的一个月考试加作业一大堆，导师也不催，自己也不急。

但是，导师等我一个月都得让我来写意味着这东西得有多难吧。。。今天打开一看的确是这样。网站是基于Ajax写的，数据动态获取，所以无法通过下载源代码然后解析获得。

从某不良少年写的抓取淘宝mm的例子中收到启发，对于这样的情况，一般可以同构自己搭建浏览器实现。phantomJs，CasperJS都是不错的选择。

导师的要求是获取过去一年内深圳每个区每个站点每小时的降雨量，执行该操作需要通过如上图中的历史查询实现，即通过一个时间来查询，而这个时间存放在一个hidden类型的input标签里，当然可以通过js语句将其改为text类型，然后执行send_keys之类的操作。然而，我失败了。时间可以修改设置，可是结果如下图。

为此，仅抓取实时数据。选取python的selenium，模拟搭建浏览器，模拟人为的点击等操作实现数据生成和获取。selenium的一大优点就是能获取网页渲染后的源代码，即执行操作后的源代码。普通的通过 url解析网页的方式只能获取给定的数据，不能实现与用户之间的交互。selenium通过获取渲染后的网页源码，并通过丰富的查找工具，个人认为最好用的就是find_element_by_xpath("xxx")，通过该方式查找到元素后可执行点击、输入等事件，进而向服务器发出请求，获取所需的数据。

[python]view plain

• #coding=utf-8

• fromtestStringimport*

• fromseleniumimportwebdriver

• importstring

• importos

• fromselenium.webdriver.common.keysimportKeys

• importtime

• importsys

• default_encoding='utf-8'

• ifsys.getdefaultencoding()!=default_encoding:

• reload(sys)

• sys.setdefaultencoding(default_encoding)

• district_navs=['nav2','nav1','nav3','nav4','nav5','nav6','nav7','nav8','nav9','nav10']

• district_names=['福田区','罗湖区','南山区','盐田区','宝安区','龙岗区','光明新区','坪山新区','龙华新区','大鹏新区']

• flag=1

• while(flag>0):

• driver=webdriver.Chrome()

• driver.get("hianCe/")

• #选择降雨量

• driver.find_element_by_xpath("//span[@id='fenqu_H24R']").click()

• filename=time.strftime("%Y%m%d%H%M",time.localtime(time.time()))+'.txt'

• #创建文件

• output_file=open(filename,'w')

• #选择行政区

• foriinrange(len(district_navs)):

• driver.find_element_by_xpath("//div[@id='"+district_navs[i]+"']").click()

• #printdriver.page_source

• timeElem=driver.find_element_by_id("time_shikuang")

• #输出时间和站点名

• output_file.write(timeElem.text+',')

• output_file.write(district_names[i]+',')

• elems=driver.find_elements_by_xpath("//span[@onmouseover='javscript:changeTextOver(this)']")

• #输出每个站点的数据，格式为：站点名，一小时降雨量，当日累积降雨量

• foreleminelems:

• output_file.write(AMonitorRecord(elem.get_attribute("title"))+',')

• output_file.write(' ')

• output_file.close()

• driver.close()

• time.sleep(3600)

• 文件中引用的文件testString只是修改输出格式，提取有效数据。

[python]view plain

• #Encoding=utf-8

• defOnlyCharNum(s,oth=''):

• s2=s.lower()

• fomart=',.'

• forcins2:

• ifnotcinfomart:

• s=s.replace(c,'')

• returns

• defAMonitorRecord(str):

• str=str.split(":")

• returnstr[0]+","+OnlyCharNum(str[1])



• 一小时抓取一次数据，结果如下：

㈦ 如何爬虫网页数据

爬取网页数据原理如下：
如果把互联网比作蜘蛛网，爬虫就是蜘蛛网上爬行的蜘蛛，网络节点则代表网页。当通过客户端发出任务需求命令时，ip将通过互联网到达终端服务器，找到客户端交代的任务。一个节点是一个网页。蜘蛛通过一个节点后，可以沿着几点连线继续爬行到达下一个节点。
简而言之，爬虫首先需要获得终端服务器的网页，从那里获得网页的源代码，若是源代码中有有用的信息，就在源代码中提取任务所需的信息。然后ip就会将获得的有用信息送回客户端存储，然后再返回，反复频繁访问网页获取信息，直到任务完成。

㈧ 如何使用爬虫做一个网站

做法：传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。

然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。

㈨ 搜索引擎是从哪里获取的网址信息

搜索引擎的爬虫是顺着各个链接，比如 你这个网站上的文章a，被抓取到了，a的文章里正好有链向b的链接，这样搜索引擎的爬虫就顺着这个链接到了b页面，抓取到了里面的文章和关键词

㈩ 不了解爬虫技术，想问一下，爬虫技术在收集信息吗，是从哪里开始进行呢，就是说爬虫可以从哪些地方收集

爬虫是能过url也就是网址获取网上的信息，比如通过网络官方网址搜索一个关键词，这时页面上会有很多链接指向不同网页，爬虫会收集页面上的所有链接，分析这些链接（url），再次访问并提取页面中的内容以实现信息收集。望采纳