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SpiderFlow爬虫平台-其它

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简介:
SpiderFlow是一款高效的爬虫开发和管理平台,支持快速构建、部署及维护各类网络爬虫项目,适用于数据采集与分析等场景。 SpiderFlow 是一个高度灵活且可配置的爬虫平台。作为新一代爬虫工具,它通过图形化方式定义爬虫流程,无需编写代码即可完成任务。其主要特性包括: - 支持 Xpath、JsonPath、CSS 选择器和正则表达式提取,并允许混合使用多种方法。 - 能处理 JSON、XML 和二进制格式的数据。 - 具备多数据源支持以及 SQL 的 select、selectInt、selectOne、insert、update 和 delete 操作。 - 可以爬取由 JavaScript 动态渲染(或 AJAX)的页面。 - 支持代理功能,能够自动将抓取到的信息保存至数据库或文件中。 - 提供常用字符串处理、日期操作和加解密等功能的支持。 - 允许插件扩展,包括自定义执行器及方法的功能开发。 - 包含任务监控与日志记录模块,并支持通过 HTTP 接口进行交互式管理。 - 自动化 Cookie 管理机制,确保会话状态的连续性。 - 用户可以编写自己的函数以满足特定需求。

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客服
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  • SpiderFlow-
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    SpiderFlow是一款高效的爬虫开发和管理平台,支持快速构建、部署及维护各类网络爬虫项目,适用于数据采集与分析等场景。 SpiderFlow 是一个高度灵活且可配置的爬虫平台。作为新一代爬虫工具,它通过图形化方式定义爬虫流程,无需编写代码即可完成任务。其主要特性包括: - 支持 Xpath、JsonPath、CSS 选择器和正则表达式提取,并允许混合使用多种方法。 - 能处理 JSON、XML 和二进制格式的数据。 - 具备多数据源支持以及 SQL 的 select、selectInt、selectOne、insert、update 和 delete 操作。 - 可以爬取由 JavaScript 动态渲染(或 AJAX)的页面。 - 支持代理功能,能够自动将抓取到的信息保存至数据库或文件中。 - 提供常用字符串处理、日期操作和加解密等功能的支持。 - 允许插件扩展,包括自定义执行器及方法的功能开发。 - 包含任务监控与日志记录模块,并支持通过 HTTP 接口进行交互式管理。 - 自动化 Cookie 管理机制,确保会话状态的连续性。 - 用户可以编写自己的函数以满足特定需求。
  • SpiderFlow v0.5.0
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    SpiderFlow是一款功能强大的爬虫开发和管理工具,v0.5.0版本提供了更高效的任务调度、数据处理及可视化监控等功能。 SpiderFlow是一个高度灵活且可配置的爬虫平台。作为新一代爬虫工具,它采用图形化方式定义爬虫流程,无需编写代码即可完成爬虫任务。其主要特性包括:支持Xpath、JsonPath、CSS选择器及正则提取等多种数据提取方法;能够处理JSON、XML和二进制格式的数据;兼容多数据源,并提供SQL查询语句(如select, selectInt, selectOne)、插入和更新操作的支持;可以爬取动态渲染的页面或AJAX加载的内容;具备代理功能,支持自动保。
  • JetLinks开源物联网-
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    JetLinks是一款功能强大的开源物联网平台,支持设备管理、数据采集与分析等核心能力,助力企业快速构建智能物联应用。 JetLinks开源物联网平台基于Java8、Spring Boot 2.x、WebFlux、Netty、Vert.x和Reactor框架开发而成,是一款即开即用且支持二次开发的企业级物联网基础平台,能够帮助企业快速建立相关的业务系统。 核心功能包括: - 统一的物模型管理:可以统一管理和配置来自不同厂家的各种设备。 - 设备连接与协议适配:提供多协议接入(如TCP、MQTT、UDP等),简化网络编程复杂性,并支持灵活地接入各种不同的设备和协议。 - 灵活规则引擎:包括设备告警、消息通知及数据转发等功能,允许基于SQL进行复杂的逻辑处理。 - 地理位置管理:能够统一管理和查询地理位置信息以及区域搜索功能。 - 数据可视化:提供拖拽配置的数据图表与设备组态等工具。 技术栈方面: 使用Spring Boot 2.2.x版本作为基础架构,并采用响应式Web框架Spring WebFlux,R2DBC用于支持响应式的数据库驱动。此外还包括Project Reactor的响应式编程库、Netty和Vert.x高性能网络处理方案以及ElasticSearch进行全文搜索与日志时序数据存储等。 更新内容包括: - 增加设备独立物模型配置功能。 - 实现GB28181标准视频设备接入支持,涵盖直播及云台控制等功能(需选配)。 - 对RabbitMQ的routeKey进行了优化,并提供配置选项以自定义路由规则。 - 设备消息发布时增加ignoreLatest头信息来忽略写入最新数据到数据库的功能。 - 修复了多个与设备告警、用户权限管理及子设备状态检查相关的bug,提升了系统的稳定性和用户体验。 这些更新不仅增强了平台的灵活性和可扩展性,还优化了一些关键功能以更好地满足企业的实际需求。
  • 提取滴滴在成都的位置及属性信息的数据
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    本项目旨在开发一个能够从网络中抓取滴滴出行在成都市内的位置及相关属性信息的爬虫程序,为城市交通研究和数据分析提供详实的数据支持。 爬取滴滴成都地区的地理位置及其他属性数据,持续一周。
  • Python初学者指南:极简单的Python教学
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    本书《Python爬虫初学者指南》旨在为编程新手提供一个易于理解的入门教程,专注于讲解如何使用Python编写简单却实用的网络爬虫程序。 **Python 爬虫入门教程概述** Python 网页爬虫是一种用于自动提取网页数据的程序,在数据分析与信息收集方面具有重要作用。本篇教程专为初学者设计,旨在帮助读者在30分钟内掌握编写基础Python爬虫的方法。该教程分为五个主要部分: 1. **了解网页** - 构成页面的主要技术包括HTML(超文本标记语言)、CSS(层叠样式表)和JavaScript。 - HTML定义了网页的结构元素,例如标题、段落及链接等。 - CSS负责控制页面的视觉表现形式,如颜色与布局的设计。 - JavaScript使网站具备交互功能,并实现动态效果。 2. **使用 requests 库抓取数据** - Python中的requests库是一个常用的HTTP客户端工具包,可以轻松地发送请求并获取网页上的原始HTML代码。 - 安装方法是在Python环境中通过pip命令进行安装:`pip install requests` 3. **利用 Beautiful Soup 解析页面内容** - Beautiful Soup是另一个强大的Python库,专门用于解析和提取HTML文档中的数据。 - 使用BeautifulSoup可以创建一个结构化的树形表示,并使用标签、属性等方法定位所需的信息。 4. **清洗与组织获取的数据** - 网页抓取后得到的原始信息往往含有许多无用或不需要的内容,因此需要进行清理工作以去除HTML标签、广告及空格等。 - 数据整理则涉及将处理过的数据转换为便于分析的形式,例如列表、字典或者DataFrame。 5. **爬虫攻防策略** - 学习如何遵守网站的robots.txt协议来避免抓取被禁止的数据。 - 掌握防止IP地址封锁、模拟用户登录以及应对验证码的技术等高级爬虫技巧。 **实践案例** 以某旅游门户网站为例,通过requests库获取首页第一条信息(标题和链接)。首先查看网页源码了解HTML结构,并定位到目标数据所在的标签。然后使用requests的get()方法发送请求并获得HTML内容;接着利用Beautiful Soup解析文档,找到对应的标签提取所需的信息。 **合法性考量** 在启动爬虫之前必须先查阅网站提供的robots.txt文件以确保遵守其规定,该文件中会列出哪些页面允许或禁止被爬取。例如,淘宝网的robots.txt可能会标明特定路径是否可以访问。 **总结** 本篇教程通过实践导向的方式教授读者关于网页结构、使用requests库抓取数据、解析HTML文档以及清洗和组织数据的基本知识。掌握这些基础知识后,你可以进一步学习处理JavaScript渲染内容、多线程爬虫技术及反爬措施等高级技能来提高效率与灵活性。
  • Python初学者指南:极简单的Python教程
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    本指南为Python爬虫初学者提供简洁易懂的教学内容,帮助读者快速掌握基本的网页抓取技术与数据处理方法。 这是一篇详细介绍 Python 爬虫入门的教程,从实战出发,适合初学者。读者只需在阅读过程紧跟文章思路,理清相应的实现代码,30 分钟即可学会编写简单的 Python 爬虫。 这篇 Python 爬虫教程主要讲解以下 5 部分内容: 了解网页; 使用 requests 库抓取网站数据; 使用 Beautiful Soup 解析网页; 清洗和组织数据; 爬虫攻防战。 Python爬虫是初学者进入数据抓取领域的重要工具,它能帮助我们自动化地从互联网上获取所需信息。本段落将引导你逐步了解并实践 Python 爬虫的基本步骤。 我们需要了解网页的基本构成。网页通常由 HTML(HyperText Markup Language)、CSS(Cascading Style Sheets)和 JavaScript 组成。HTML 负责构建网页结构,比如定义标题、段落、链接等元素的位置和内容。例如,`

    ` 用于创建一级标题,`` 定义超链接, `

    ` 用于创建段落。CSS 则用来控制网页的样式,如颜色、字体、布局等,而 JavaScript 则赋予网页交互性,如动态效果、表单验证等。 在学习爬虫前,了解网页的这些基本元素有助于我们识别和提取所需信息。你可以尝试自己编写一个简单的 HTML 页面,比如创建一个包含标题、段落和链接的网页,通过修改 HTML 代码观察页面的变化,加深理解。 接着,我们将学习如何使用 Python 的 requests 库来抓取网页数据。requests 库允许我们向指定 URL 发送 HTTP 请求,获取服务器返回的 HTML 内容。在 PyCharm 或其他 Python 开发环境中,你需要先确保已安装 requests 库。安装过程通常是通过集成开发环境的包管理器搜索并安装。 下面是一个简单的使用 requests 库请求网页的例子: ```python import requests url = http://www.example.com response = requests.get(url) html_content = response.text ``` 在这段代码中,`requests.get(url)` 发送一个 GET 请求到指定 URL,`response.text` 则获取响应的 HTML 内容。 获取 HTML 后,我们需要解析这些数据。这时 Beautiful Soup 库就派上用场了。Beautiful Soup 提供了一种方便的方式来解析 HTML 和 XML 文档,让我们能够查找、遍历和修改文档树。例如,我们可以找到特定的 HTML 标签并提取其内容: ```python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html_content, html.parser) title = soup.find(h1).text ``` 这里,`BeautifulSoup(html_content, html.parser)` 创建了一个解析器对象, `find(h1)` 则找到了第一个 `

    ` 标签,并通过 `.text` 属性获取其文本内容。 数据清洗和组织是爬虫过程中不可忽视的步骤。网页中的数据可能存在多余的空格、换行或不规则格式,我们需要清理这些数据,使其更适合进一步分析。例如,使用 Python 的内置字符串方法去除空白字符: ```python cleaned_title = title.strip() ``` 关于爬虫的合法性问题,每个网站可能有自己的爬虫策略,这通常体现在 robots.txt 文件中。这个文件会指示爬虫哪些页面可以抓取,哪些不能。在实际爬取前,检查目标网站的 robots.txt 文件是必要的礼貌行为,以避免违反网站的使用政策。 总结来说,Python 爬虫入门主要涉及以下几个方面: 1. 理解网页结构:HTML、CSS 和 JavaScript 的作用。 2. 使用 requests 库抓取网页数据:发送 HTTP 请求并接收响应。 3. 使用 Beautiful Soup 解析 HTML:查找和提取所需信息。 4. 数据清洗:整理抓取到的数据,使其更规范。 5. 爬虫的合法性:尊重并遵守网站的 robots.txt 文件规定。 通过这个基础教程,你可以在短时间内掌握 Python 爬虫的基本技能,从而开启数据获取之旅。记住,学习爬虫不仅仅是技术层面的,还需要关注道德和法律问题,合理合法地使用爬虫技术。

  • 在Hadoop上构建分布式网络系统
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    本项目旨在Hadoop平台搭建高效、可扩展的分布式网络爬虫系统,以适应大规模数据抓取需求,并支持灵活的数据处理和分析。 基于Hadoop实现一个分布式网络爬虫系统的理论描述涉及设计与实施能够在大规模数据集上高效工作的爬虫架构。该系统利用了Hadoop的MapReduce框架来处理并行化任务,以提高从互联网抓取信息的速度和效率。此外,通过将工作负载分布在多个计算节点之间,可以有效地管理和扩展网络爬虫的能力,从而支持更大规模的数据采集需求。 这种分布式方法不仅能够优化资源使用率,还能确保即使面对海量数据时也能保持良好的性能表现。同时,在设计阶段还需要考虑如何合理地划分任务和协调各个组件之间的通信机制以实现无缝协作。通过这种方式构建的系统能够在保证质量的同时大幅提高抓取效率,并且具有较高的灵活性与可扩展性。 简而言之,基于Hadoop的分布式网络爬虫解决方案提供了一个强大的框架来应对现代互联网数据采集所面临的挑战,在大数据环境下展现出了其独特的优势和价值。
  • 基于PHP的微博热搜实时监控
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    本平台是一款基于PHP开发的微博热搜实时监控系统,采用爬虫技术自动抓取并展示最新微博热搜话题,为用户提供便捷的信息追踪服务。 基于PHP爬虫的微博热搜实时监控平台 背景: 在学习之余,我常去微博看看发生了哪些有趣的事情或关注正在发生的“大事”。然而,在查看微博热搜的时候遇到了一些问题:界面需要不断手动刷新,并且没有相关的实时统计图。 于是,我想尝试自己编写一个这样的工具来解决这些问题。 一、整体思路 我的想法很简单——通过构建基于PHP的爬虫程序自动获取和展示最新的微博热搜信息。