1.MediaCrawler 小红书爬虫源码分析
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！源码源码
3.如何用Python做爬虫？
4.一篇文章告诉你python爬虫原理，详解知其然更知其所以然，爬虫爬虫从此爬虫无忧
5.Python爬虫JS解密详解，源码源码学会直接破解80%的详解vector remove源码网站！
6.selenium进行xhs爬虫：01获取网页源代码

MediaCrawler 小红书爬虫源码分析

       MediaCrawler，爬虫爬虫一款开源多社交平台爬虫，源码源码以其独特的详解功能，近期在GitHub上广受关注。爬虫爬虫尽管源码已被删除，源码源码我有幸获取了一份，详解借此机会，爬虫爬虫我们来深入分析MediaCrawler在处理小红书平台时的源码源码代码逻辑。

       爬虫开发时，详解通常需要面对登录、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，zork源码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`blogs.com/fnng/archive////.html

       å‡å¦‚我们百度贴吧找到了几张漂亮的壁纸，通过到前段查看工具。找到了图片的地址，如：src=”/forum......jpg”pic_ext=”jpeg”

       ä¿®æ”¹ä»£ç å¦‚下：

       import reimport urllibdef getHtml(url):

       page = urllib.urlopen(url)

       html = page.read()    return htmldef getImg(html):

       reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'

       imgre = re.compile(reg)

       imglist = re.findall(imgre,html)    return imglist      

       html = getHtml("/p/")print getImg(html)

       æˆ‘们又创建了getImg()函数，用于在获取的整个页面中筛选需要的图片连接。re模块主要包含了正则表达式：

       re.compile() å¯ä»¥æŠŠæ­£åˆ™è¡¨è¾¾å¼ç¼–译成一个正则表达式对象.

       re.findall() æ–¹æ³•è¯»å–html ä¸­åŒ…含 imgre（正则表达式）的数据。

       è¿è¡Œè„šæœ¬å°†å¾—到整个页面中包含图片的URL地址。

       3.将页面筛选的数据保存到本地

       æŠŠç­›é€‰çš„图片地址通过for循环遍历并保存到本地，代码如下：

       #coding=utf-8import urllibimport redef getHtml(url):

       page = urllib.urlopen(url)

       html = page.read()    return htmldef getImg(html):

       reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'

       imgre = re.compile(reg)

       imglist = re.findall(imgre,html)

       x = 0    for imgurl in imglist:

       urllib.urlretrieve(imgurl,'%s.jpg' % x)

       x+=1html = getHtml("/p/")print getImg(html)

       è¿™é‡Œçš„核心是用到了urllib.urlretrieve()方法，直接将远程数据下载到本地。

       é€šè¿‡ä¸€ä¸ªfor循环对获取的图片连接进行遍历，为了使图片的文件名看上去更规范，对其进行重命名，命名规则通过x变量加1。保存的位置默认为程序的存放目录。

       ç¨‹åºè¿è¡Œå®Œæˆï¼Œå°†åœ¨ç›®å½•ä¸‹çœ‹åˆ°ä¸‹è½½åˆ°æœ¬åœ°çš„文件。

一篇文章告诉你python爬虫原理，知其然更知其所以然，从此爬虫无忧

       Python，一种面向对象、直译式电脑编程语言，源码求爱功能强大且通用性强，已有近二十年的发展历史，其标准库完善且易懂，能轻松完成多种任务。Python支持多种编程范式，如命令式、面向对象、函数式、面向切面、泛型编程，并具有垃圾回收功能，自动管理存储器使用。它常用于处理系统管理和网络编程，也可执行复杂任务。Python虚拟机几乎能在所有作业系统中运行，通过工具如py2exe、PyPy、PyInstaller可将Python源代码转换为可独立运行的程序。

       爬虫教程通常会从页面提取数据、介绍HTTP协议、讲解模拟登录和反爬虫策略，最后提供简单Scrapy教程。这些教程往往忽略了爬虫的核心逻辑抽象，即如何遍历网页。实际上，只需要使用两个队列和一个集合，即可实现基础通用爬虫。jusdice源码

       互联网由页面构成，页面间由链接连接，形成有向图结构。可以使用广度优先或深度优先算法遍历此图。虽然图巨大，但我们仅关注感兴趣的节点，如某个域名下的网页。广度优先和深度优先可用递归或队列实现。但使用Python写爬虫时，不能使用递归，因为调用栈深度限制，可能导致异常。因此，推荐使用队列实现网页遍历。

       理论知识后，以爬取煎蛋网的妹子图为例，说明如何获取上下页链接。需避免重复访问已访问页面，使用集合存储已访问页面。从页面中抽取所需数据，如，可以使用xpath表达式。将运行请求和运行项目放入不同线程，实现同时遍历网页和下载。

       最终实现煎蛋妹子图爬虫，所有爬虫框架本质上相似，Scrapy采用类似方式，topshop 源码但使用Lifo Queue实现深度优先遍历。通过配置文件，可实现爬取目标数据，简化代码修改。遇到封锁时，可采用灵活策略应对，如使用pipeline。

       Python适用于多个领域，如web开发、自动化运维、大数据分析、科学计算、机器学习和人工智能。从零基础到专业领域，Python均具有广泛应用。通过不同需求和专业背景，掌握Python可实现多种功能。

Python爬虫JS解密详解，学会直接破解%的网站！

       Python爬虫遇到JS加密时，通过深入解析和解密，可以破解%的网站功能，下面以有道翻译为例，详细讲解这一过程。

       首先，我们需要观察网页源代码，确认有道翻译的源码实现。虽然表面上看似完成，但实际翻译内容改变时，请求参数会变，这就需要找到这些动态参数的生成方法。

       通过开发者工具，搜索关键词如"sign"和"translate_o"，我们可以定位到加密操作的JavaScript代码。在调试模式下，观察salt、sign、lts、bv等参数的生成过程，会发现它们是通过特定函数计算得出的。

       复制JavaScript加密代码到Python中，逐个实现相同的逻辑。例如，对于时间戳lts，需要调整Python生成的值以匹配JS格式。通过调整和转换，使Python生成的参数与JS保持一致。

       在完成基本参数破解后，升级版的代码可以处理更复杂的需求，如对文章进行分段翻译，提升阅读理解能力，特别适合英语学习者使用。

       虽然有道翻译可能会更新加密方式，但通过深入理解JS解密原理，我们仍能应对这些变化。以下是完整的Python实现代码和升级版效果的展示。

selenium进行xhs爬虫：获取网页源代码

       学习XHS网页爬虫，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：

Python爬虫腾讯视频m3u8格式分析爬取（附源码，高清无水印）

       为了解析并爬取腾讯视频的m3u8格式内容，我们首先需要使用Python开发环境，并通过开发者工具定位到m3u8文件的地址。在开发者工具中搜索m3u8，通常会发现包含多个ts文件的链接，这些ts文件是视频的片段。

       复制这些ts文件的URL，然后在新的浏览器页面打开URL链接，下载ts文件。一旦下载完成，打开文件，会发现它实际上是一个十几秒的视频片段。这意味着，m3u8格式的文件结构为我们提供了直接获取视频片段的途径。

       要成功爬取，我们需要找到m3u8文件的URL来源。一旦确定了URL，由于通常涉及POST请求，我们需要获取并解析对应的表单参数。接下来，我们将开始编写Python代码。

       首先，导入必要的Python库，如requests用于数据请求。接着，编写代码逻辑以请求目标URL并提取所需数据。遍历获取到的数据，将每个ts文件的URL保存或下载。最后，执行完整的爬虫代码，完成视频片段的爬取。

3.网络爬虫——Requests模块get请求与实战

       网络爬虫入门：掌握Requests模块与GET请求实践

       学习网络爬虫的第一步，是了解如何使用Python的requests库获取网页源代码。本文将带你从安装requests库开始，逐步掌握GET请求的使用方法，让你能够轻松爬取网站数据。

       先来了解一下urllib模块，它是Python内置的HTTP请求库，包含四个主要模块，提供基础的HTTP功能。

       接着，介绍requests模块的使用。首先，通过pip命令安装requests库，安装成功后，你就可以利用它发送HTTP请求了。

       在实际操作中，我们通常需要使用GET请求来获取网页数据。当数据在网页链接中时，通过requests.get()函数发送GET请求，获取HTML内容。此外，请求头和状态码是了解请求过程的关键信息。请求头包含了HTTP请求的一些元信息，如请求方法、地址等，而状态码则帮助判断请求是否成功。

       在爬取网站数据时，请求头扮演着重要的角色。它包括了用户代理、Cookie等信息，让服务器更好地理解请求，确保数据获取过程顺利进行。

       通过代码示例，我们可以清晰地看到如何通过requests模块获取网页数据。比如，发送GET请求到特定URL，并解析响应状态码、请求头和HTML内容。这为后续的数据解析和处理打下了基础。

       当数据获取成功后，我们可以通过编写代码将HTML内容保存到本地文件，便于后续分析和使用。在实际爬虫项目中，合理的文件存储策略至关重要，确保数据安全和易于访问。

       最后，通过简单的案例演示了如何在网页中搜索和获取特定数据。尽管在本文中我们没有详细讲解数据解析技术，但在后续的章节中，你将学习到更深入的数据提取方法，实现精准的数据获取。

       今天的学习就到这里，希望这些基础知识能为你的网络爬虫之旅铺平道路。如果你对网络爬虫感兴趣，期待你的持续关注。更多内容敬请期待下一期！