主题爬虫与定向爬虫。-ITADN社区

主题定向爬虫

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主题定向爬虫是一种网络爬虫技术，专门针对特定主题或网站进行数据抓取和信息提取，用于构建搜索引擎索引、数据分析等应用场景。主题爬虫的完整实现包括文章内容判重、主题相似度计算、URL去重、通用正文抽取算法、网页内容分词和关键词自动抽取等功能。

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本文为读者提供了一篇关于网络爬虫分析及主题式网络爬虫研究的详尽综述。文章深入探讨了网络爬虫的基本原理、技术应用，以及基于特定主题优化爬取效率和效果的方法与进展。本段落是一篇关于网络爬虫分析及主题式网络爬虫研究综述的文章。文章主要探讨了各种类型爬虫的特点及其优缺点，并重点讨论了主题式网络爬虫的工作原理。全文共计3891字，详细介绍了不同种类的网络爬虫以及它们在实际应用中的表现和局限性，特别深入分析了主题式网络爬虫如何根据特定的主题或领域进行高效的信息采集与处理。

爬虫代码.7z-爬虫代码.7z-爬虫代码.7z-爬虫代码.7z-爬虫代码.7z

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该文件为一个压缩包（.7z格式），内含用于网络数据抓取和信息提取的爬虫程序源代码，适合有编程基础并希望学习或使用自动化工具从网站获取数据的人士下载研究。请注意合法合规地使用相关技术。调用网易的各个栏目进行内容爬取从wangyi模块导入WANGYI类。 ```python from wangyi import WANGYI import time def qingsongyike(): qsyk = WANGYI(list_url=http:c.m.163.comncarticlelistT1350383429665, list_docid=T1350383429665, item_type=qingsongyike, title_key=[每日轻松一刻]) qsyk.run() def pangbianguaitan(): pbgt = WANGYI(list_url=http:c.m.163.comncarticlelistT1396928667862, list_docid=T1396928667862, item_type=pangbianguaitan, title_key=[胖编怪谈]) pbgt.run() def huanqiukanke(): ```

Python 爬虫与反爬策略

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《Python 爬虫与反爬策略》一书深入浅出地讲解了如何利用Python进行网页数据抓取，并提供了多种应对网站反爬措施的技术和方法。 Python爬虫与反爬策略是网络爬虫领域不可或缺的一部分，随着网站对数据安全性和隐私保护的加强，很多网站开始采用各种手段防止被爬虫抓取数据。下面我们将详细探讨这些反爬策略以及相应的应对方法。 1. **客户端标识（User-Agent）**：网站会通过检查请求头中的`User-Agent`字段来识别是否为爬虫。解决办法是自定义`User-Agent`，使其看起来像一个普通浏览器，或者使用随机的`User-Agent`池模拟不同类型的浏览器访问。 2. **IP封锁**：当请求过于频繁时，网站可能会封禁发送请求的IP地址。应对策略是使用代理IP轮换多个代理IP以确保每次请求都来自不同的IP，降低被封禁的风险。 3. **访问频率限制**：网站会通过监测访问频率来判断是否为非正常用户。设置合理的爬取间隔如使用`time.sleep()`函数模拟人类浏览习惯。还可以采用分布式爬虫分散请求到多个节点以减少单个IP的请求数量。 4. **验证码识别**：验证码是阻止爬虫的重要手段，对于文字验证码可以使用OCR（光学字符识别）技术进行处理；对于滑动或点击验证码可能需要结合机器学习和图像处理技术。还有一些第三方库如`pytesseract`可以帮助处理验证码识别问题。 5. **前端JavaScript异步加载**：网站将数据通过JavaScript动态加载，使得爬虫无法直接获取这些信息。可以使用Selenium配合PhantomJS等无头浏览器模拟完整浏览器环境执行JavaScript；另一种方法是直接找到数据源的API接口然后请求JSON或其他格式的数据。 6. **减少请求数量**：尽可能避免不必要的请求如只抓取列表页而不访问详情页，从而降低总的请求数。可以通过先爬取列表页面存储每个条目的链接然后再针对这些链接进行二次爬取来实现这一点。 7. **一次性获取大量数据**：对于支持调整每页数据量的分页请求可以增大单次请求的数据量以减少总次数但需要注意不要因为请求过大而引发服务器压力或触发反爬策略。 8. **其他策略**： - **Cookies管理**: 有些网站依赖于Cookies进行用户追踪，因此爬虫需要正确处理这些Cookies。 - **Session跟踪**: 模拟登录获取Session ID以便抓取需要登录后才能访问的内容。 - **动态请求参数**: 对于有动态变化的请求参数如时间戳或nonce值需要动态生成。了解并实施上述反爬策略能够提高Python爬虫的有效性和效率。但同时，也要遵守网站的robots.txt协议尊重其规则避免非法抓取导致法律问题。在实际应用中持续学习和适应新的反爬措施是保持良好性能的关键环节。

Python爬虫实践——知乎爬虫与断点续爬测试.zip

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本资源为《Python爬虫实践——知乎爬虫与断点续爬测试》压缩包，内含利用Python编写抓取知乎信息及实现断点续爬的技术教程和代码示例。适合学习网络数据采集的开发者参考使用。在Python编程领域，爬虫是一项重要的技能，尤其对于数据挖掘和数据分析来说至关重要。在这个名为“python爬虫-爬虫项目实战之知乎爬虫+断点续爬尝试”的压缩包中，包含了一个具体的实战项目，旨在教授如何利用Python编写爬虫来抓取和处理知乎网站上的数据，并实现断点续爬功能。首先我们要理解Python爬虫的基本原理。Python 爬虫是通过模拟浏览器发送HTTP请求到服务器，获取响应的HTML或JSON等格式的数据，然后解析这些数据提取我们需要的信息。在 Python 中，常用的库如 `requests` 用于发送 HTTP 请求，而 `BeautifulSoup` 或 `lxml` 则用来解析 HTML 文档。本项目中我们将使用 `requests` 库来实现对知乎网站的访问。需要构造一个 URL 指向知乎页面，并通过调用 `requests.get()` 方法发送 GET 请求。为防止因频繁请求而导致 IP 被封，我们可以设置请求头以模拟浏览器行为，并利用 `time.sleep()` 控制请求间隔。解析 HTML 是爬虫的关键步骤。`BeautifulSoup` 库能够帮助我们解析HTML文档，找到我们需要的数据。例如，可以查找特定的类名、ID 或标签来提取问题、答案和用户信息等。在知乎爬虫中，可能需要关注的问题、回答及作者等元素分布在不同的HTML节点下；因此熟练运用CSS选择器或XPath定位这些数据是必要的。接下来断点续爬是一个实用的功能，它使得在爬虫运行中断后可以从上次停止的地方继续，而不是重新开始。这通常涉及到两个方面：数据存储和状态记录。可以将数据保存至本地文件、数据库或云存储中，并通过跟踪已抓取的 URL 来避免重复工作。使用 `pickle` 或 `json` 库序列化和反序列化爬虫的状态可以帮助实现这一点。在知乎爬虫过程中，我们可能会遇到网站设置的各种防爬机制，比如验证码、登录限制等。对于登录限制问题可以利用 `requests.Session` 进行会话管理来保存登录状态；而面对验证码则可能需要使用OCR技术进行识别。同时，在编写和运行爬虫时合理的伦理规范及遵守目标网站的robots.txt文件也是必要的。项目实战部分将涉及如何组织代码结构，采用模块化的方式管理和增强爬虫程序，并处理异常情况以确保其稳定性。此外如果数据量较大，则可以考虑通过多线程或异步请求（如使用 `concurrent.futures` 或 `asyncio` 库）来提高抓取效率。这个压缩包中的项目涵盖了Python 爬虫的基本流程，包括网络请求、HTML解析、数据存储、断点续爬以及应对反爬策略等多个方面。通过实践该项目可以深入理解爬虫的工作原理，并能灵活地应用于其他网站的数据采集任务中。

新浪微博主题爬虫-SinaWeiboCrawler（源码）

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SinaWeiboCrawler是一款专为开发者设计的Python工具，用于爬取新浪微博的数据。该开源项目提供详细的文档与示例代码，助力用户快速上手并高效利用微博平台资源进行数据分析和研究。项目旨在爬取新浪微博用户数据，并为用户画像、情感分析及关系建模提供结构化数据支持。该项目依赖于第三方库HTTPClient和Jsoup（用于解析HTML），以及fastjson。程序的核心逻辑位于useVersion2014/WeiboCrawler3.main()中，其中WeiboCrawler3的实例对象crawler会调用crawl方法来抓取原始数据并将其存储在文件里。之后，代码将从磁盘上的文件读取和解析这些数据以生成最终所需的数据。具体来说，`String html = crawl.getHTML(url)`用于根据URL获取网页内容；而`crawler.isVerification(html)`则用来判断是否需要输入验证码。如果连接超时，则会尝试重新建立连接。对于新浪微博的模拟登录逻辑，在Sina类中通过以下方法实现：调用Sina.login(username, password)和preLogin(encodeAcco)，完成用户认证过程。

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主题爬虫与定向爬虫。

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