本篇是一个案例让你入门爬虫的最后一篇，在本篇中将简单的带你实现图片的下载以及加快爬取效率，使用多线程爬虫。
在这个例子中，我们创建了5个线程，并使用一个URL队列来存储要爬取的URL。每个线程从队列中获取一个URL，并使用requests模块来爬取该URL。如果爬取成功，结果将被添加到结果队列中。最后，我们等待所有URL被处理，并输出每个URL的状态码。
Java中的线程创建会带来显著的开销。创建线程消耗时间，增加了请求处理的延迟，并涉及JVM和操作系统的大量工作。为了减轻这些开销，引入了线程池的概念。
相信不少老哥的爬虫之路都是从图片爬取开始的，之所以走上这条不归路，不就是爬几个小（美）破（女）图么，本渣渣也写过不少图片爬虫，有一篇妹子图的爬虫可谓是手把手实战教学，印象深刻，对于图片素材类爬取，不同人群有着不同的用途，就看你的初衷是什么了。
2017年我自己写代码开发了各种爬虫系统，喜欢破解各种网站验证码，cookie加密，采集数据被封ip技术，从事了5年多php和python技术研发工作，破解过天猫、淘宝、天某查、企查查、启信宝等各种网站的数据爬虫技术工作，随着互联网技术的发展，大数据和人工智能成为当前的风口，大数据和人工智能是未来的趋势和方向，于是技术也从互联网技术扩展到大数据技术，关于爬虫技术，从事爬虫工作有不少的心得，希望能够给其他的朋友分享一些个人的经验和心得。以下从天某查、天猫、淘宝等个种网站的数据采集面临的技术和如何快速的得采集到整个网站的数据而且不受限制和封号。（需要爬虫技术交流的朋友欢迎加我qq：2779571288）
图片站lemanoosh数据为异步加载的形式，往下拉会展示更多数据，也就是下一页数据，通过谷歌浏览器可以很清晰的看到数据接口地址，以及数据展现形式，与其他网站返回json数据的不同之处是，该网站返回的是部分html源码数据，包含有需要获取的图片地址。
Python爬虫-2018年-我破解天某查和启信宝企业数据爬虫--破解反爬技术那些事情
数据猿导读 当前阶段，数据处于一个混乱无监管，但快速野蛮增长的阶段，各类形形色色的数据充斥着数据市场。第一类是用户授权爬取的数据；第二类是实时接入的接口数据；第三类是信贷机构本身产生的数据。 本文为数
我们的目标是用爬虫来干一件略污事情。 最近听说煎蛋上有好多可爱的妹子，而且爬虫从妹子图抓起练手最好，毕竟动力大嘛。而且现在网络上的妹子很黄很暴力，一下接受太多容易营养不量，但是本着有人身体就比较好的套
0x01 前言 前两天在百家号上看到一篇名为《反击爬虫，前端工程师的脑洞可以有多大？》的文章，文章从多方面结合实际情况列举了包括猫眼电影、美团、去哪儿等大型电商网站的反爬虫机制。的确，如文章所说，对于一张网页，我们往往希望它是结构良好，内容清晰的，这样搜索引擎才能准确地认知它；而反过来，又有一些情景，我们不希望内容能被轻易获取，比方说电商网站的交易额，高等学校网站的题目等。因为这些内容，往往是一个产品的生命线，必须做到有效地保护。这就是爬虫与反爬虫这一话题的由来。本文就以做的较好的“猫眼电影”网站为例，搞定
注解：这里使用urllib2.HTTPHandler()访问https网页得到的html代码。
在北上广深，上海市以386个购物中心数量高居第一，其次是北京市共有260个购物中心，广州和深圳的购物中心数量差不多均在220+。
数据是量化投资的根本，传统的量价数据、基本面数据已经被玩坏的时候，越来越多的机构意识到另类数据的重要性。说到另类数据，卫星数据、GPS数据、航运数据等另类数据届的高富帅就会浮现在小伙伴的脑海里。今天小编不谈高富帅，小编准备带大家捋一捋另类数据界的元老：新闻分析数据。看看国内外有哪些主要的数据提供商，以及各家数据的异同。
线程池是一种线程复用的技术,它可以有效地控制线程的数量,处理过程中将任务添加到队列,然后在线程创建后启动这些任务。主要作用有:
如果上面三小节还有问题，可以点回去再复习一下。作为基础内容并不是要求大家一定都掌握，特别是第三小节，网页解析用法特别多，一般人很难都记住。 我在写这篇的时候也会时不时的翻回去看一看之前的文章，可能有的方法并不是最简单的方法，但是只要达成目的就ok，这里你们自由发挥。
12 月 20 日，央行授权全国银行间同业拆借中心公布，最新一期的贷款市场报价利率（LPR）为：1 年期 LPR 为 3.8%，较上一期下调 5 个 BP，5 年期以上 LPR 为 4.65%，同上期保持一致。
分布式采用主从结构设置一个Master服务器和多个Slave服务器，Master端管理Redis数据库和分发下载任务，Slave部署Scrapy爬虫提取网页和解析提取数据，最后将解析的数据存储在同一个MongoDb数据库中。分布式爬虫架构如图所示。
通用网络爬虫的实现原理及过程可以简要概括如下： 1）获取初始的URL。 2）根据初始的URL爬取页面，并获得新的URL。 3）将新的URL放到URL队列中。 4）从URL队列中读取新的URL，并依据新的URL爬取网页，同时从新网页中获取URL，并重复上述的爬取过程。 5）满足爬虫系统设置的停止，停止爬取。
代码操作（一）爬取百度贴吧数据（GET方式爬取数据 ,这里爬取的是战狼2贴吧的html）
很多时候，爬虫程序跑着跑着，因为网络故障或者程序异常就宕掉了。无奈之下只能重启重新爬取。为了避免这种每次重头再来的情况，我们都会利用mysql、redis、文本等方式，来记录一下爬取过的url。
随着互联网和大数据的飞速发展，我们需要从海量信息中挖掘出有价值的信息，而在收集这些海量信息过程中，通常都会涉及到底层数据的抓取构建工作，比如多源知识库融合、知识图谱构建、计算引擎建立等。其中具有代表性的知识图谱应用包括谷歌公司的Knowledge Graph、Facebook推出的实体搜索服务（Graph Search）、百度公司的百度知心、搜狗公司的搜狗知立方等。这些应用的技术可能会有所区别，但相同的是它们在构建过程中都利用了Wikipedia、百度百科、互动百科等在线百科知识。所以本章将教大家分别爬取这三大在线百科。
这几天在辰哥的技术交流群里有读者反应说不会爬取携程的评论数据，今天辰哥给读者安排上。作为辰哥的文章读者，辰哥必须教会大家如何爬取携程评论数据（哈哈哈）。
一、爬虫的基本原理 爬虫的基本原理就是模拟人的行为，使用指定的工具和方法访问网站，然后把网站上的内容抓取到本地来。
利用这些数据，可以做很多领域的分析、市场调研，获得很多有价值的信息，可以应用在很多的工作场景，于是果断开始学习。
导读：网络爬虫也叫做网络机器人，可以代替人们自动地在互联网中进行数据信息的采集与整理。在大数据时代，信息的采集是一项重要的工作，如果单纯靠人力进行信息采集，不仅低效繁琐，搜集的成本也会提高。
最近行哥看到一部燃爆的游戏试玩短片火遍全网---《黑神话:悟空》,短短四天在B站便获得2100万+播放量。知乎也都在从各个角度评论这款游戏，所以行哥今天分别爬取上万条《黑神话:悟空》在B站的弹幕和知乎的回答，来看看这款游戏的评价到底怎么样
互联网的大数据时代的来临，网络爬虫也成了互联网中一个重要行业，它是一种自动获取网页数据信息的爬虫程序，是网站搜索引擎的重要组成部分。通过爬虫，可以获取自己想要的相关数据信息，让爬虫协助自己的工作，进而降低成本，提高业务成功率和提高业务效率。
在信息化的时代，网络爬虫已经成为我们获取和处理大规模网络数据的重要工具。如果将现有网络上的海量数据使用爬虫工具将数据爬取保存下来，并进行分析，就可以挖掘出一些潜在的价值。而现在市面上也出现了很多爬虫工具以及爬虫框架，今天将介绍下Java体系下一款简单使用的爬虫框架WebMagic，并可以很简单的与Springboot进行集成。
Scrapy一个比较完整的爬虫框架，包含了爬取任务的调度、多个线程同时爬取（异步多线程，不用等一个请求完成后才开始另一个请求）、自动过滤重复的链接等功能。使用者通过定义比较简单的爬虫类（例如目标网址、爬取的具体页面元素、存储的格式字段、数据清理逻辑），剩余的就可以交给scrapy完成爬取工作。
爬虫相信很多小伙伴都做过，大部分都是用的Python。我之前也用Python爬取过12306的数据，有兴趣的可以看看我的这篇文章：
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
一种有想做个爬虫的想法，正好上个月有足够的时间和精力就学了下scrapy，一个python开源爬虫框架。好多事开始以为很难，但真正下定决心去做的时候，才发现非常简单，scrapy我从0基础到写出第一个可用的爬虫只用了两天时间，从官网实例到我的demo，真是遇到一堆问题，通过查docs查博客，一个个问题解决下来，发现已经渐渐熟知了这个框架，真是发现带着问题去学习才是快的学习方式。 大学的时候有用python写过爬虫，但没用什么框架，用urllib把网页源码down下来后，写一堆正则表达式来提取其中的内容，真是快吐了。所以我一直觉得爬虫网页内容解析才是最麻烦的地方，scrapy提供xpath的方式提取网页内容，大大简化了爬虫的开发。另外，我们自己实现爬虫还要去管理所有的爬取动作，你爬取完这页，你还得去触发下一页，为了防止被ban，你还要构造header头，设置爬取规则…… scrapy简化了这一切，你只需要告诉它你要爬什么，要哪些数据，数据怎么保存即可。你只需要专注于爬取结果就好了，剩下的写middleware、pipline、item…… 简单的爬虫甚至不需要这些。 我用scrapy实现了一个爬取链家二手房的爬虫，全部源码我已经放到github上了https://github.com/xindoo/ershoufang。我需要声明的是这只是个简答的demo，存在一些问题，接下来我先说明有哪些问题，再来看看核心代码。
这次介绍一个及其强大的爬虫框架---Scrapy，Scrapy由 Python 编写，是一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
大家好，我是Bynn，数据团Python微专业和可视化微专业的优秀学员。前些天，我看到某公司对数据分析师的招聘要求有一条：
搜索引擎蜘蛛池是搜索引擎用来收集和索引网页内容的重要组成部分。本文将介绍搜索引擎蜘蛛池的原理以及如何搭建一个蜘蛛池，帮助读者了解蜘蛛池的作用和搭建过程。
前文作者详细介绍了BeautifulSoup技术，这篇文章主要结合具体实例进行深入分析，讲述一个基于BeautifulSoup技术的爬虫，爬取豆瓣排名前250部电影的信息，内容包括：
專 欄 ❈陈键冬，Python中文社区专栏作者，知乎专栏：尽瞎扯 GitHub： https://github.com/chenjiandongx ❈ B站我想大家都熟悉吧，其实 B 站的爬虫网上一搜一大堆。不过纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，我码故我在。最终爬取到数据总量为 760万 条。 准备工作 首先打开 B 站，随便在首页找一个视频点击进去。常规操作，打开开发者工具。这次是目标是通过爬取 B 站提供的 api 来获取视频信息，不去解析网页，解析网页的速度太慢了而且容易被封 ip。 勾选 JS 选项
本节知识点 1，python3爬取网站源码 2，正则匹配获取图片链接 3，使用python3将不怕保存到本地
小编可能准备去深圳，需要租房子，在网上先查了查，有很多租房软件，安居客，贝壳等，也向身边的人问了问，安居客听到的次数多一些，于是选择安居客去查看一些租房信息。
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
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
十一假期来临前，在北京市宣布公共卫生应急响应级别调至二级后。多家OTA网站当日数据显示：消息公布的1个小时内，北京出发的机票预订量较上一时段暴涨15倍，北京进出港机票成交量比前一天同时段增长超500%，北京至成都、昆明、重庆、上海、杭州、长沙等航线价格快速上涨，部分热门航线机票的价格甚至上涨6倍。
POI（Pointof Interest，兴趣点）就是电子地图上的各种设施点位等。可以用来做很多事情，比如项目前期分析中的周边公服设施分布（最低端用法）。很多电子地图下载器都提供POI数据下载，但是一般都要收费，我就想问，凭什么！！！电子地图的这些数据都是开放的，凭什么你要收我钱！！！
我经常会遇到一些简单的需求，需要爬取某网站上的一些数据，但这些页面的结构非常的简单，并且数据量比较小，自己写代码固然可以实现，但杀鸡焉用牛刀？
原文链接：https://www.fkomm.cn/article/2018/8/1/26.html
里面的parse方法，这个方法有两个作用 1.负责解析start_url下载的Response 对象，根据item提取数据（解析item数据的前提是parse里全部requests请求都被加入了爬取队列） 2.如果有新的url则加入爬取队列，负责进一步处理，URL的Request 对象 这两点简单来说就是编写爬虫的主要部分
概述 urllib是python最基础、最核心的HTTP协议支持库，诸多第三方库都依赖urllib，所以urllib是必须掌握的HTTP库。 掌握了urllib有利于： 深入理解http协议 可以更好的学习和掌握第三方http库 快速的开展基于http的接口测试 快速进入爬虫学习之路 urllib组成 我们一起看下urllib由哪些模块或类构成： urllib.request 用于构建http请求 urllib.response 用于处理http响应值的类 urllib.parse 用于url处理 urll
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