在进行网络抓取数据时，经常会遇到需要登录的网站，特别是使用JavaScript动态生成登录表单的情况。传统的爬虫工具可能无法直接处理这种情况，因此需要一种能够模拟用户行为登录的情况解决方案。
在网络数据抓取的过程中，有时需要处理那些通过JavaScript动态加载的内容。本文将介绍如何使用Scrapy-Selenium库来实现在网页中多次滚动并抓取数据，以满足对动态内容的抓取需求。
scrapy_selenium是一个结合了scrapy和selenium的库，可以让我们使用selenium的webdriver来控制浏览器进行动态网页的爬取。但是在使用scrapy_selenium的过程中，我们可能会遇到一些问题，比如如何设置代理、如何处理反爬、如何优化性能等。本文将介绍一些scrapy_selenium的常见问题和解决方案，希望对你有所帮助。
经常有读者会爬虫学哪个库？其实常用的 Python 爬虫库无非是requests，selenium和scrapy，且每个库都有他们的特点，对于我来说没有最推荐的库只有最合适库，本文就将基于一个简单的爬虫案例（Python爬取起点中文网）来对比分析（从时间角度）三个库
经常有读者会问爬虫学哪个库？其实常用的 Python 爬虫库无非是requests，selenium和scrapy，且每个库都有他们的特点，对于我来说没有最推荐的库只有最合适库，本文就将基于一个简单的爬虫案例（Python爬取起点中文网）来对比分析（从时间角度）三个库
网页爬虫是一种自动获取网页内容的技术，它可以用于数据采集、信息分析、网站监测等多种场景。然而，有些网页的内容并不是静态的，而是通过JavaScript动态生成的，例如图表、地图等复杂元素。这些元素往往需要用户的交互才能显示出来，或者需要等待一定时间才能加载完成。如果使用传统的爬虫技术，如requests或urllib，就无法获取到这些元素的内容，因为它们只能请求网页的源代码，而不能执行JavaScript代码。
Selenium 是一个Web 的自动化测试工具，可以根据我们的指令，让浏览器自动加载页面，获取需要的数据，甚至页面截屏，或者判断网站上某些动作是否发生。Selenium 自己不带浏览器，不支持浏览器的功能，它需要与第三方浏览器结合在一起才能使用。但是我们有时候需要让它内嵌在代码中运行，所以我们可以用一个叫 PhantomJS 的工具代替真实的浏览器。Selenium库里有个叫 WebDriver 的API。WebDriver 有点儿像可以加载网站的浏览器，但是它也可以像BeautifulSoup 或者其他Selector 对象一样用来查找页面元素，与页面上的元素进行交互 (发送文本、点击等)，以及执行其他动作来运行网络爬虫。
聚焦网络爬虫（focused crawler）也就是主题网络爬虫。聚焦爬虫技术增加了链接评价和内容评价模块，其爬行策略实现要点就是评价页面内容以及链接的重要性。
我们在爬取网页时一般会使用到三个爬虫库：requests，scrapy，selenium。requests一般用于小型爬虫，scrapy用于构建大的爬虫项目，而selenium主要用来应付负责的页面（复杂js渲染的页面，请求非常难构造，或者构造方式经常变化）。
作为 Python 开发人员，您可以使用许多 Web 抓取工具。现在就来探索这些工具并学习如何使用它们。
在通过scrapy框架进行某些网站数据爬取的时候，往往会碰到页面动态数据加载的情况发生，如果直接使用scrapy对其url发请求，是绝对获取不到那部分动态加载出来的数据值。但是通过观察我们会发现，通过浏览器进行url请求发送则会加载出对应的动态加载出的数据。那么如果我们想要在scrapy也获取动态加载出的数据，则必须使用selenium创建浏览器对象，然后通过该浏览器对象进行请求发送，获取动态加载的数据值. 本文分享scrapy的介绍和如何配合selenium实现动态网页的爬取。
需求是对 一些小规模的数据，在搜狗微信上搜索关键词的文章数量。 为了避开搜狗非人的爬虫检测策略。我采用了 Selenium来完成这个业务。
爬虫与反爬虫，这相爱相杀的一对，简直可以写出一部壮观的斗争史。而在大数据时代，数据就是金钱，很多企业都为自己的网站运用了反爬虫机制，防止网页上的数据被爬虫爬走。然而，如果反爬机制过于严格，可能会误伤到
网页爬虫是一种自动化获取网页数据的技术，可用于数据分析、信息检索、竞争情报等。面临诸多挑战，如动态加载的Javascript内容、反爬虫机制、网络延迟、资源限制等。解决这些问题的高级爬虫技术包括Selenium自动化浏览器、多线程和分布式爬取。
网络竞品分析是指通过互联网收集、分析和比较竞争对手的信息，以了解他们的优势和劣势，找出自己的差距和机会，制定有效的竞争策略。网络竞品分析涉及的信息包括竞争对手的产品、价格、渠道、营销、用户反馈等方面。爬虫技术是一种自动化地从网页上提取数据的方法，它可以帮助我们快速地获取大量的网络竞品信息，并进行存储、清洗、分析和可视化，从而获得有价值的洞察。
周末是与亲朋好友相聚的好时机，可以选择一部大家都喜欢的电影，彻底放松，共同度过一个愉快而难忘的周末
在通过scrapy框架进行某些网站数据爬取的时候，往往会碰到页面动态数据加载的情况发生，如果直接使用scrapy对其url发请求，是绝对获取不到那部分动态加载出来的数据值。但是通过观察我们会发现，通过浏览器进行url请求发送则会加载出对应的动态加载出的数据。那么如果我们想要在scrapy也获取动态加载出的数据，则必须使用selenium创建浏览器对象，然后通过该浏览器对象进行请求发送，获取动态加载的数据值。
前文回顾： 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术 「Python爬虫系列讲解」五、用 BeautifulSoup 爬取电影信息 「Python爬虫系列讲解」六、Python 数据库知识 「Python爬虫系列讲解」七、基于数据库存储的 BeautifulSoup 招聘爬取 「Python爬虫系列讲解」八、Selenium 技术 「Python爬虫系列讲解」九、用 Selenium 爬取在线百科知识 「Python爬虫系列讲解」十、基于数据库存储的 Selenium 博客爬虫 「Python爬虫系列讲解」十一、基于登录分析的 Selenium 微博爬虫 「Python爬虫系列讲解」十二、基于图片爬取的 Selenium 爬虫
最近在群里经常会看到有些朋友说，使用Selenium去采集网站，我看到其实内心是很难受的，哎！为什么要用Selenium呢？ 我想说下自己的看法，欢迎各位大佬批评。 观点 如果可以使用 Requests 完成的，别用 Selenium 数据采集的顺序 接到一个项目或者有一个采集需求时，第一步就是明确自己的需求。经常会遇到半路改需求的事情，真的很难受。 第二步就是去分析这个网站，这个在之前有提到过 采集方案策略之App抓包 : 首先大的地方，我们想抓取某个数据源，我们要知道大概有哪些路径可以获取到数据源，基本
最近玩起stackoverflow了,其中有一项成就是 Visit the site each day for 100 consecutive days. (Days are counted in UTC.)
chrome谷歌浏览器无界面运行，主要运行在Linux系统，windows系统下不支持
首先修改配置文件setting.py 1.关闭机器人协议 2.取消禁用cookie的功能
requests负责向网页发送HTTP请求并得到响应，parsel负责解析响应字符串，selenium负责JavaScript的渲染。
requests、selenium、puppeteer，beautifulsoup4、pyquery、pymysql、pymongo、redis、lxml和scrapy框架
使用requests进行数据获取的时候一般使用的是respond.text来获取网页源码，然后通过正则表达式提取出需要的内容。
这些日子写过不少爬虫，想说些自己对于爬虫的理解，与本文无关，仅想学爬取JavaScript页面的同学可跳过。
在通过scrapy框架进行某些网站数据爬取的时候，往往会碰到页面动态数据加载的情况发生，如果直接使用scrapy对其url发请求，是绝对获取不到那部分动态加载出来的数据值。但是通过观察我们会发现，通过浏览器进行url请求发送则会加载出对应的动态加载出的数据。那么如果我们想要在scrapy也获取动态加载出的数据，则必须使用selenium创建浏览器对象，然后通过该浏览器对象进行请求发送，获取动态加载的数据值
初学scrapy之后，发现就是效率对比于selenium和requests快了很多，那么问题来了，如果网站设置了反爬，比如User-Agent反爬，cookie反爬，IP封禁等等，所以我们需要通过集成selenium到scrapy中，绕过网站反爬，达到目的。
使用pycharm的可以在settings-> interceptor中进行安装。
Scrapy抓取页面的方式和requests库类似，都是直接模拟HTTP请求，而Scrapy也不能抓取JavaScript动态渲染的页面。在前文中抓取JavaScript渲染的页面有两种方式。一种是分析Ajax请求，找到其对应的接口抓取，Scrapy同样可以用此种方式抓取。另一种是直接用Selenium或Splash模拟浏览器进行抓取，我们不需要关心页面后台发生的请求，也不需要分析渲染过程，只需要关心页面最终结果即可，可见即可爬。那么，如果Scrapy可以对接Selenium，那Scrapy就可以处理任何
写爬虫很难？在我看来，写爬虫需要具备一定的编程基础和网络知识，但并不需要非常高深的技术。在学习爬虫的过程中，我发现最重要的是掌握好两个点：一是如何分析网页结构，二是如何处理数据。对于第一个点，我们需要了解HTML、CSS、JavaScript等前端知识，以及使用开发者工具等工具进行网页分析；对于第二个点，我们需要了解正则表达式、XPath、BeautifulSoup等数据处理工具。此外，还需要注意反爬虫机制和法律法规等方面的问题。总之，学习爬虫需要耐心和实践，不断尝试和总结，相信只要坚持下去，一定能够取得不错的成果。
在scrapy框架中，Downloader Middlewares 称之为下载中间件， 可以对爬虫的requests请求进行封装处理，典型的应用有以下3种
一般比价小型的爬虫需求，我是直接使用requests库 + bs4就解决了，再麻烦点就使用selenium解决js的异步 加载问题。相对比较大型的需求才使用框架，主要是便于管理以及扩展等。
【原文链接】：https://mp.weixin.qq.com/s/WIrepTu-2CGrGifLLRsHjw
Scrapy抓取页面的方式和Requests库类似，都是直接模拟HTTP请求，因此如果遇到JavaScript渲染的页面Scrapy同样是无法抓取的，而在前文中我们抓取JavaScript渲染的页面有
网络爬虫在信息获取、数据分析等领域发挥着重要作用，而定时爬虫则可以实现定期获取网站数据的功能，为用户提供持续更新的信息。在Python中，结合Selenium技术可以实现定时爬虫的功能，但如何设置和优化定时爬虫的执行时间是一个关键问题。本文将介绍如何在Python中设置和优化Selenium定时爬虫的执行时间，以及一些优化策略和注意事项。
关于selenium的基础用法强烈建议用的时候看下文档就好，技术含量不高，无需过多费心。
中文乱码 # 通用中文乱码的解决方案 img_name = img_name.encode('iso-8859-1').decode('gbk') # 手动设置相应数据的编码格式 response = requests.get(url=url, headers=headers) response.encoding = 'utf-8' # text -> content response.text 改成 response.content 爬虫 解决python爬虫requests.exceptions.S
1.requests简单爬虫 1.1依赖第三方工具 # pip install requests # pip install lxml 1.2lxml的xpath解析 from lxml import etree # 获取页面文本 web_response = requests.get(web_url, web_headers) web_response.encoding = 'utf8' web_text = web_response.text # 生成 etree 对象 web_tree = etre
为了提高效率，我们在平时工作中常会用到一些Python的效率工具，Python作为比较老的编程语言，它可以实现日常工作的各种自动化。为了更便利的开发项目，这里给大家推荐几个Python的效率工具。
今天看了一本书的介绍《python网络爬虫实战》，里面介绍了四种框架（or模块），我做了小结如下：
大家好，我是小菜。一个希望能够成为 吹着牛X谈架构 的男人！如果你也想成为我想成为的人，不然点个关注做个伴，让小菜不再孤单！
为了提高效率，我们在平时工作中常会用到一些Python的效率工具，Python可以实现日常工作的各种自动化。
中间件 process_response() 中 selenium 加载动态数据替换非动态加载数据
但在scrapy默认的情况下 两种中间件都在middlewares.py一个文件中
爬虫最好的方式： 下载一页匹配一页，以后可以使用多线程让抓取页面和存储到数据库分开进行
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