1.Python爬虫详解（一看就懂）
2.教你写爬虫用Java爬虫爬取百度搜索结果！爬虫爬虫可爬10w+条！软件
3.selenium进行xhs爬虫：01获取网页源代码
4.实用工具（爬虫）-手把手教你爬取，源码源码百度、爬虫爬虫Bing、软件Google
5.爬虫为什么抓不到网页源码
6.python爬虫入门，源码源码html红包抽奖源码10分钟就够了，爬虫爬虫这可能是软件我见过最简单的基础教学

Python爬虫详解（一看就懂）

       Python爬虫详解（一看就懂）

       爬虫，简单来说，源码源码是爬虫爬虫通过编程获取网络数据的一种工具。其基本原理是软件，程序（爬虫）通过发送HTTP请求至目标网页服务器，源码源码获取服务器响应的爬虫爬虫数据，然后解析并存储这些数据。软件

       爬虫流程类似于我们浏览网页的源码源码过程：首先，提供一个URL，爬虫发送GET或POST等请求，服务器处理后返回HTML内容，浏览器解析并显示。而爬虫则是将这个过程转化为代码执行，自动化获取所需信息。

       HTTP请求由请求行、请求头和可能存在的请求体构成。请求行包含请求方法（如GET、POST）、URL和HTTP版本；请求头包含附加信息，如身份标识；请求体则在POST请求中用于提交数据，HDD驱动源码GET请求通常不包含。

       HTTP响应同样由响应行、响应头和响应体组成，包含服务器版本、状态码和详细信息。响应体就是实际的网页内容，即HTML源码。

       Python因其丰富的库，如requests，成为编写爬虫的首选。通过`pip install requests`安装该库后，可以使用`requests.get(url)`基础方法获取数据。这里以一个简单的翻译爬虫为例，通过`requests.post`发送请求，获取到的结果通常是一个嵌套的字典结构，需要通过遍历解析获取所需信息。

       最后，爬虫的学习和实践需要不断探索和实践，这里提供的分享和资料是学习过程中的一个起点。

教你写爬虫用Java爬虫爬取百度搜索结果！可爬w+条！

       教你写爬虫用Java爬取百度搜索结果的实战指南

       在本文中，我们将学习如何利用Java编写爬虫，实现对百度搜索结果的抓取，最高可达万条数据。首先，telegram源码搭建目标是获取搜索结果中的五个关键信息：标题、原文链接、链接来源、简介和发布时间。

       实现这一目标的关键技术栈包括Puppeteer（网页自动化工具）、Jsoup（浏览器元素解析器）以及Mybatis-Plus（数据存储库）。在爬取过程中，我们首先分析百度搜索结果的网页结构，通过控制台查看，发现包含所需信息的元素位于class为"result c-container xpath-log new-pmd"的div标签中。

       爬虫的核心步骤包括：1）初始化浏览器并打开百度搜索页面；2）模拟用户输入搜索关键词并点击搜索；3）使用代码解析页面，获取每个搜索结果的详细信息；4）重复此过程，处理多个关键词和额外的逻辑，如随机等待、数据保存等。通过这样的通用方法，我们实现了高效的数据抓取。

       总结来说，爬虫的核心就是模仿人类操作，获取网络上的数据。Puppeteer通过模拟人工点击获取信息，而我们的目标是更有效地获取并处理数据。如果你对完整源码感兴趣，可以在公众号获取包含爬虫代码、数据库脚本和网页结构分析的案例资料。

selenium进行xhs爬虫：获取网页源代码

       学习XHS网页爬虫，cd网关源码本篇将分步骤指导如何获取网页源代码。本文旨在逐步完善XHS特定博主所有图文的抓取并保存至本地。具体代码如下所示：

       利用Python中的requests库执行HTTP请求以获取网页内容，并设置特定headers以模拟浏览器行为。接下来，我将详细解析该代码：

       这段代码的功能是通过发送HTTP请求获取网页的原始源代码，而非经过浏览器渲染后的内容。借助requests库发送请求，直接接收服务器返回的未渲染HTML源代码。

       在深入理解代码的同时，我们需关注以下关键点：

实用工具（爬虫）-手把手教你爬取，百度、Bing、Google

       百度+Bing爬取：

       工具代码地址：github.com/QianyanTech/...

       步骤：在Windows系统中，输入关键词，如"狗,猫"，不同关键词会自动保存到不同文件夹。

       支持中文与英文，同时爬取多个关键词时，用英文逗号分隔。

       可选择爬取引擎为Bing或Baidu，Google可能会遇到报错问题。

       Google爬取：

       工具开源地址：github.com/Joeclinton1/...

       在Windows、Linux或Mac系统中执行。

       使用命令格式：-k关键字，-l最大下载数量，url解析源码--chromedriver路径。

       在chromedriver.storage.googleapis.com下载对应版本，与Chrome浏览器版本相匹配。

       下载链接为chromedriver.chromium.org...

       遇到版本不匹配时，可尝试使用不同版本的chromedriver，但需注意8系列版本可能无法使用。

       可通过浏览器路径查看Chrome版本："C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe" 或 "C:\Users\sts\AppData\Local\Google\Chrome\Application\chrome.exe"。

       解决WebDriver对象找不到特定属性的报错问题：修改源代码三处。

       图像去重：

       使用md5码进行图像去重。将文件夹下的图像生成md5码，并写入md5.txt文件中。

       使用脚本统计md5码，过滤重复图像。

       以上内容提供了一套详细的爬取流程，包括工具的选择、关键词输入、多引擎支持、版本匹配、错误处理以及图像去重的方法。确保在使用过程中关注系统兼容性和版本匹配问题，以获得高效和准确的爬取结果。

爬虫为什么抓不到网页源码

       有可能是因为网页采用了动态网页技术，如AJAX、JavaScript等，导致浏览器中看到的网页内容与通过爬虫抓取的网页源代码不同。

       动态网页技术可以使网页在加载后通过JavaScript代码动态地修改或添加页面内容，而这些修改和添加的内容是在浏览器中执行的，而不是在服务器端。因此，如果使用传统的爬虫工具，只能获取到最初加载的网页源代码，而无法获取动态生成的内容。

       解决这个问题的方法是使用支持JavaScript渲染的爬虫工具，例如Selenium和Puppeteer。这些工具可以模拟浏览器行为，实现动态网页的加载和渲染，从而获取完整的网页内容。

       另外，有些网站也可能采用反爬虫技术，例如IP封禁、验证码、限制访问频率等，这些技术也可能导致爬虫抓取的网页源代码与浏览器中看到的不一样。针对这些反爬虫技术，需要使用相应的反反爬虫策略。

python爬虫入门，分钟就够了，这可能是我见过最简单的基础教学

       1.1什么是爬虫

       爬虫(spider，又网络爬虫)，是指向网站/网络发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序。

       从技术层面来说就是通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据（、视频）爬到本地，进而提取自己需要的数据，存放起来使用。

       1.2爬虫基本流程

       用户获取网络数据的方式有：浏览器提交请求--->下载网页代码--->解析成页面；或模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中。

       爬虫要做的就是后者。

       1.3发起请求

       使用/simple_json...

       2.6threading

       使用threading模块创建线程，直接从threading.Thread继承，然后重写__init__方法和run方法。

       方法实例

       3.1get方法实例

       demo_get.py

       3.2post方法实例

       demo_post.py

       3.3添加代理

       demo_proxies.py

       3.4获取ajax类数据实例

       demo_ajax.py

       3.5使用多线程实例

       demo_thread.py

       爬虫框架

       4.1Srcapy框架

       4.2Scrapy架构图

       4.3Scrapy主要组件

       4.4Scrapy的运作流程

       4.5制作Scrapy爬虫4步曲

       1新建爬虫项目scrapy startproject mySpider2明确目标 （编写items.py）打开mySpider目录下的items.py3制作爬虫 （spiders/xxspider.py）scrapy genspider gushi " gushi.com"4存储内容 （pipelines.py）设计管道存储爬取内容

       常用工具

       5.1fidder

       fidder是一款抓包工具，主要用于手机抓包。

       5.2XPath Helper

       xpath helper插件是一款免费的chrome爬虫网页解析工具。可以帮助用户解决在获取xpath路径时无法正常定位等问题。谷歌浏览器插件xpath helper 的安装和使用：jingyan.baidu.com/artic...

       分布式爬虫

       6.1scrapy-redis

       Scrapy-redis是为了更方便地实现Scrapy分布式爬取，而提供了一些以redis为基础的组件（pip install scrapy-redis）

       6.2分布式策略

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MediaCrawler 小红书爬虫源码分析

       MediaCrawler，一款开源多社交平台爬虫，以其独特的功能，近期在GitHub上广受关注。尽管源码已被删除，我有幸获取了一份，借此机会，我们来深入分析MediaCrawler在处理小红书平台时的代码逻辑。

       爬虫开发时，通常需要面对登录、签名算法、反反爬虫策略及数据抓取等关键问题。让我们带着这些挑战，一同探索MediaCrawler是如何解决小红书平台相关问题的。

       对于登录方式，MediaCrawler提供了三种途径：QRCode登录、手机号登录和Cookie登录。其中，QRCode登录通过`login_by_qrcode`方法实现，它利用QRCode生成机制，实现用户扫码登录。手机号登录则通过`login_by_mobile`方法，借助短信验证码或短信接收接口，实现自动化登录。而Cookie登录则将用户提供的`web_session`信息，整合至`browser_context`中，实现通过Cookie保持登录状态。

       小红书平台在浏览器端接口中采用了签名验证机制，MediaCrawler通过`_pre_headers`方法，实现了生成与验证签名参数的逻辑。深入`_pre_headers`方法的`sign`函数，我们发现其核心在于主动调用JS函数`window._webmsxyw`，获取并生成必要的签名参数，以满足平台的验证要求。

       除了登录及签名策略外，MediaCrawler还采取了一系列反反爬虫措施。这些策略主要在`start`函数中实现，通过`self.playwright_page.evaluate`调用JS函数，来识别和对抗可能的反爬虫机制。这样，MediaCrawler不仅能够获取并保持登录状态，还能够生成必要的签名参数，进而实现对小红书数据的抓取。

       在数据抓取方面，MediaCrawler通过`)

       效果预览如下：

       步骤：打开微博查看评论，确保点击“查看全部评论”，进入开发者模式，全局搜索评论关键字，下载评论文件。检查页面加载，发现随着滚动页面加载更多评论，此行为关键。

       分析页面源代码，发现每个评论文件包含有ID、UID及max_id参数。ID和UID分别对应作者ID和文章ID，max_id参数控制评论加载。

       通过观察发现，前一个文件的max_id即为后一个文件的起始ID，以此类推。至此，已确定所有关键参数。

       接下来编写爬虫代码，分为两步：第一步，访问获取ID、UID；第二步，根据ID和UID访问评论文件，提取并保存评论。

       第一步实现，访问获取ID、UID，第二步实现，访问评论文件并提取评论至列表。使用for循环处理每个评论，最后将结果保存。

       封装函数，可输入不同文章链接ID以获取相应评论。

       完成代码后，实际运行以验证效果，关注gzh获取源代码及更多学习资源。

       源代码及文章地址：

       python爬虫--微博评论 (qq.com)