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Oddish:爬取网站上的所有CSGO皮肤

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简介:
Oddish是一款专门设计用于自动抓取和收集《反恐精英:全球攻势》游戏中各类皮肤信息的工具。它能够高效地从各大游戏交易网站上搜集数据,为玩家提供全面详实的游戏物品资料库。 Oddish走路草,在白天沉睡夜晚潜行,我来过,并将信息镌刻在深深的记忆里。 目标:从buff.163.com爬取CSGO皮肤数据。如果网站上没有可用的数据,则从本地的pandas DataFrame中分析数据以避免更多的抓取行为。 第一规则:遵守网站的爬虫政策,不要频繁抓取! 免责声明:滥用爬虫可能面临封号的风险;禁止恶意大量抓取buff数据,由此造成的责任自负;禁止将该爬虫或通过它获取的数据用于商业用途。

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客服
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  • OddishCSGO
    优质
    Oddish是一款专门设计用于自动抓取和收集《反恐精英:全球攻势》游戏中各类皮肤信息的工具。它能够高效地从各大游戏交易网站上搜集数据,为玩家提供全面详实的游戏物品资料库。 Oddish走路草,在白天沉睡夜晚潜行,我来过,并将信息镌刻在深深的记忆里。 目标:从buff.163.com爬取CSGO皮肤数据。如果网站上没有可用的数据,则从本地的pandas DataFrame中分析数据以避免更多的抓取行为。 第一规则:遵守网站的爬虫政策,不要频繁抓取! 免责声明:滥用爬虫可能面临封号的风险;禁止恶意大量抓取buff数据,由此造成的责任自负;禁止将该爬虫或通过它获取的数据用于商业用途。
  • 使用Python虫抓LOL中英雄
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    本项目利用Python编写爬虫程序,自动化收集《英雄联盟》游戏中所有角色的皮肤信息。通过此工具,玩家可以轻松获取最新的游戏资源数据。 Python爬虫技术在获取网络数据方面有着广泛的应用,本段落以《英雄联盟》(League of Legends, 简称LOL)所有英雄皮肤为例,详细介绍如何利用Python进行网络爬虫操作。 我们需要理解爬虫的基本工作流程,它通常包括四个步骤: 1. 发送请求:使用Python的`requests`库模拟浏览器向目标网站发送HTTP请求,以获取网页内容。 2. 获取响应内容:服务器接收到请求后会返回一个响应,其中包含了网页的HTML或JSON等格式的数据。 3. 解析内容:利用如`BeautifulSoup`, `lxml`或者`jsonpath`等工具解析响应内容,并提取所需信息。在这个例子中我们使用了`jsonpath`来解析JSON数据。 4. 保存数据:将获取到的信息存储至本地文件,比如图片、CSV或数据库。 在本例中,首先访问LOL官网的资料库页面,在开发者工具(F12)下找到名为hero_list.json的文件。此文件包含了所有英雄ID但没有皮肤信息。我们需要进一步点击每个英雄详情页,例如安妮,并通过分析网页结构来获取其皮肤链接。这样我们可以通过英雄ID遍历并爬取到LOL中所有英雄的皮肤。 以下是实现这一过程的关键Python代码: ```python import requests import jsonpath def get_id(): req = requests.get(https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/heroList/hero_list.js).json() banAudios = jsonpath.jsonpath(req, $..banAudio) items = [banAudios.split(ban)[1][0:-4] for banAudios in banAudios] return items def get_skin(items): os.makedirs(skins, exist_ok=True) for item in items: url = https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/hero/{}/{}.js.format(item, item) req = requests.get(url).json() skins = req[skins] names = jsonpath.jsonpath(skins, $..name) mainImgs = jsonpath.jsonpath(req, $..mainImg) for name, img_url in zip(names, mainImgs): urlretrieve(img_url, skins/{}.jpg.format(name)) def go(): items = get_id() get_skin(items) if __name__ == __main__: headers = {User-Agent: Mozilla5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36} go() ``` 这段代码定义了两个函数,`get_id()`用于获取所有英雄ID,而`get_skin()`则根据这些ID来下载皮肤图片。主程序中设置了保存路径,并调用了这两个函数。 运行此脚本后,LOL游戏中所有英雄的皮肤会被存储到指定文件夹内。需要注意的是,在进行爬虫开发时需遵守网站robots.txt协议及尊重版权和用户隐私权,同时避免对服务器造成过大压力。 学习Python网络爬虫技术不仅需要掌握相关库的应用方法,还需要理解HTTP、HTML与JSON结构以及具备一定的网页分析能力。通过实践和反复练习可以提升自己的技能水平,并完成更复杂的任务需求。
  • Python虫实践:抓图片
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    本教程详细介绍了如何使用Python编写爬虫程序来自动抓取网页上的所有图片。适合初学者学习网络数据采集技术。 可以直接下载整站的图片。代码中使用了多线程进行批量下载,并且相关的内容已经添加了注释。需要下载的同学可以根据需求自行修改里面的代码。
  • Python虫实战系列:第三篇 图片
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    本篇文章是《Python爬虫实战》系列教程的第三部分,详细介绍了如何使用Python编写代码来自动抓取网页上的全部图片。 这段代码用于爬取整个网站的所有图片。由于代码是用Python2编写的,请使用Python3的朋友自行调整相关函数,在代码中有相应的提示。该程序利用多线程批量下载功能,具体实现细节请参考原文。
  • Python虫:遍历URL.rar
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    本资源提供了一种使用Python实现的爬虫技术教程,旨在帮助用户掌握如何编写程序来遍历和抓取网站上的所有URL链接。适合对网络爬虫感兴趣的编程爱好者学习参考。 Python 爬虫可以用来遍历整个网站的URL。
  • 王者荣耀英雄及模型
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    《王者荣耀》是一款包含众多角色和丰富皮肤的手游,本资源汇总了游戏中所有英雄及其对应的各种精美皮肤模型。 这个文件夹包含王者荣耀所有英雄及其皮肤的3D模型,并且可以直接导出带纹理的.max格式文件。
  • 链接
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    本教程详细介绍了如何使用Python抓取和提取网页上所有的超链接,适用于网站数据分析、爬虫开发等场景。 标题“获取指定网页上所有链接”所涉及的知识点主要集中在网页数据抓取和解析领域,这一过程通常称为网络爬虫或网页抓取。下面将详细解释这个过程,并结合描述中的“小东东”(即简单工具)进行阐述。 我们要理解网页的基本构成。网页是由HTML(超文本标记语言)组成的,其中包含了各种元素,如文字、图片、链接等。链接在HTML中通常以``标签表示,其`href`属性则包含了链接的目标地址。要获取网页上的所有链接,我们需要解析HTML源代码并提取出这些``标签及其`href`属性。 1. **网络爬虫基础**:网络爬虫是一种自动化程序,用于遍历互联网上的网页。它通过HTTPHTTPS协议与服务器交互,发送请求(GET或POST)来获取网页内容。在这个例子中,我们可能需要编写一个简单的爬虫,使用像`Indy`或`WinINet`这样的库来实现HTTP请求。 2. **HTML解析**:获取到网页内容后,我们需要解析HTML源码。可以使用解析库如`HTMLParser`、`MSXML`或第三方库如用于Delphi的WebBrowser组件的KHTML来解析HTML。通过解析器,我们可以找到所有的``标签并提取`href`属性。 3. **链接处理**:解析出链接后,我们可以将它们存储在列表、数组或数据库中。这一步可能需要处理URL的规范化,例如去除URL的查询参数和处理相对路径转绝对路径等。 4. **编程实现**:“小东东”是一个简单的应用程序,可能是用Delphi开发的。在Delphi中,可以使用`TWebBrowser`控件来加载和显示网页,并通过`IHTMLDocument2`接口访问HTML文档对象模型(DOM),获取所有链接。此外,也可以利用Indy库创建自定义HTTP客户端直接获取HTML源码并使用如HTMLParser这样的库进行解析。 5. **代码结构**:描述中提到的文件名列表暗示这是一个Delphi项目。“Project1.dpr”是项目的主文件,“Unit1.pas”包含主要代码单元,而“Unit1.dcu”则是编译后的单元。“.dfm”存储界面设计信息,“.dof”和“.res”分别用于保存项目选项和资源信息,最终的可执行文件为“.exe”,配置文件为“.ddp”。 这个“小东东”很可能是一个桌面应用,用户输入网页URL后,程序通过HTTP请求获取HTML并解析出所有链接进行显示或导出。对于初学者来说,这是一个很好的实践项目,涵盖了网络通信、HTML解析和简单界面设计等多个方面。对于有经验的开发者而言,则可以将其作为更复杂爬虫系统的起点,添加多线程处理、规则设定以及反反爬虫策略等高级功能。
  • Delta-Skins.GitHub.IO:汇集Delta仿真器仓库
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    Delta-Skins.GitHub.IO 是一个专为Delta仿真器打造的在线资源库,汇聚了各式各样的个性化皮肤,旨在为用户提供丰富多样的定制化体验。 标题中的“delta-skins.github.io”是一个基于GitHub的项目,主要关注Delta仿真器的各种皮肤设计。“jimmyshadow1”是该项目的发起者之一,他为Delta不和谐客户端贡献了许多皮肤。 描述中提到,“delta-skins.github.io”包含了一系列用户界面主题和定制外观,旨在改变Delta模拟器的视觉样式。这些皮肤可能包括各种格式的文件(如PNG、CSS等),以便根据个人喜好来定制游戏环境。 Delta模拟器是一款强大的多平台游戏仿真软件,支持iOS及iPadOS操作系统,并允许在设备上运行各类经典游戏机上的游戏。由于其部分基础架构使用HTML构建,因此可以修改HTML和CSS以实现外观的自定义。“EmulatorHTML”标签即表示这一特性。 “ios controller”标签显示该模拟器能够通过物理或虚拟手柄进行控制操作,为用户提供更接近原生的游戏体验。“discord”与“emulation”两个标签揭示了社区元素的存在:Discord通常用于游戏爱好者和技术支持之间的沟通平台;而“emulation”则直接指出了软件的核心功能——即游戏仿真。 此外,“iphone”和“ipad”标签表明Delta模拟器适用于苹果公司的移动设备,这扩大了其用户群体。最后,“skins”标签明确指出压缩包内包含的资源与改变Delta模拟器界面外观相关联。 在文件名“delta-skins.github.io-master.zip”的上下文中,“master”通常表示这是GitHub仓库中的主分支版本。“zip”格式的压缩包中可能包括项目的源代码、皮肤设计文档及其他相关材料,供用户下载和应用至自己的Delta仿真环境中使用。
  • AlphaControls 2019 v14.22 (D5-D10.3 BCB6-BCB10.3) Retail 包含...
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    AlphaControls 2019 v14.22 是一款包含多种皮肤的控件库,适用于Delphi 5至10.3及C++Builder 6至10.3版本,提供零售版软件开发所需的界面元素。 AlphaControls 2019 v14.22 (支持 D5-D10.3 BCB6-BCB10.3) Retail 版本,包含所有皮肤资源和编辑器,并且去除了商用皮肤提示。