最近很多小伙伴们，在学习软件开发时，都遇到了一些大大小小的问题，总归都是开始学习时基于文档的学习效率赶不上基于视频的学习效率，这里免费分享近几年的笔者授课期间的部分学习视频，供大家交流学习。
在网络数据采集和处理中，网页解析与数据提取是关键步骤。Java语言与Jsoup库的结合，为开发者提供了强大的工具来实现网页的解析与数据提取。本文将分享使用Java和Jsoup库进行网页解析与数据提取的方法和技巧，帮助您快速入门并实现实际操作价值。
网络数据时代，各种网页数据扑面而来，网页中包含了丰富的信息，从文本到图像，从链接到表格，我们需要一种有效的方式来提取和解析这些数据。然而在处理网页数据时，我们常常面临着需要从页面中提取特定元素或者分析页面结构的问题。这些问题可能包括从网页中提取标题、链接、图片等内容，或者分析页面中的表格数据等。
在使用BeautifulSoup解析库之前，先简单介绍一下BeautifulSoup库并讲解如何安装BeautifulSoup库。
编译|丁雪 黄念 程序注释|席雄芬 校对|姚佳灵 引言 从网页中提取信息的需求日益剧增，其重要性也越来越明显。每隔几周，我自己就想要到网页上提取一些信息。比如上周我们考虑建立一个有关各种数据科学在线课程的欢迎程度和意见的索引。我们不仅需要找出新的课程，还要抓取对课程的评论，对它们进行总结后建立一些衡量指标。这是一个问题或产品，其功效更多地取决于网页抓取和信息提取（数据集）的技术，而非以往我们使用的数据汇总技术。 网页信息提取的方式 从网页中提取信息有一些方法。使用API可能被认为是从网站提取信息的最佳方法。
PageRank是谷歌发明的，最开始用来计算网页的重要性。整个www可以看作一张有向图图，节点是网页。如果网页A存在到网页B的链接，那么有一条从网页A指向网页B的有向边。
引言 从网页中提取信息的需求日益剧增，其重要性也越来越明显。每隔几周，我自己就想要到网页上提取一些信息。比如上周我们考虑建立一个有关各种数据科学在线课程的欢迎程度和意见的索引。我们不仅需要找出新的课程，还要抓取对课程的评论，对它们进行总结后建立一些衡量指标。这是一个问题或产品，其功效更多地取决于网页抓取和信息提取（数据集）的技术，而非以往我们使用的数据汇总技术。 网页信息提取的方式 从网页中提取信息有一些方法。使用API可能被认为是从网站提取信息的最佳方法。几乎所有的大型网站，像Twitter、Facebo
TextRank算法基于PageRank，用于为文本生成关键字和摘要。其论文是：
我是大海，感谢关注【Excel到PowerBI】，本文较长，建议耐心阅读，如果一时时间有限，建议收藏，并及时回头阅读。
Power Query中提取网页数据内容的函数是Web.Contents，我们来看下这个函数的用法及解释。
短视频已成为这个时代必不可少的内容，而这些视频内容往往散布在各大网站上。对于一些研究人员、数据分析师或者普通用户来说，获取特定网站上的视频链接是一项常见的需求。本文将介绍如何利用Python编程语言中的RoboBrowser库来编写一个爬虫程序，用于从JD.com上获取视频链接。 RoboBrowser是一个基于Python的简单、易用的Web爬虫库，它结合了Beautiful Soup和requests库的功能，使得用户可以方便地浏览网页、查找元素并提取信息。通过RoboBrowser，我们可以模拟浏览器的行为，实现自动化地访问网页、填写表单、点击按钮等操作。 首先，我们创建一个RoboBrowser对象，并指定要访问的网页链接：
HTML（Hypertext Markup Language）是互联网世界中的通用语言，用于构建网页。在许多应用程序和任务中，需要从HTML中提取数据、分析页面结构、执行网络爬取以及进行网页分析。Python是一种功能强大的编程语言，拥有众多库和工具，可以用于HTML解析。
TextRank算法基于PageRank，用于为文本生成关键字和摘要。 目录[-] PageRank 使用TextRank提取关键字 使用TextRank提取关键短语 使用TextRank提取摘要 实现TextRank TextRank算法基于PageRank，用于为文本生成关键字和摘要。其论文是： Mihalcea R, Tarau P. TextRank: Bringing order into texts[C]. Association for Computational Linguistics,
学习自:http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/34913315
前一段时间小编给大家分享了Xpath和CSS选择器的具体用法，感兴趣的小伙伴可以戳这几篇文章温习一下，网页结构的简介和Xpath语法的入门教程，在Scrapy中如何利用Xpath选择器从HTML中提取目标信息（两种方式），在Scrapy中如何利用CSS选择器从网页中采集目标数据——详细教程（上篇）、在Scrapy中如何利用CSS选择器从网页中采集目标数据——详细教程（下篇）、在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据——详细教程（下篇）、在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据——详细教程（上篇），学会选择器的具体使用方法，可以帮助自己更好的利用Scrapy爬虫框架。在接下来的几篇文章中，小编将给大家讲解爬虫主体文件的具体代码实现过程，最终实现网页所有内容的抓取。
最近两周给极客智坊新增了 PDF 文档翻译和批量网页翻译的能力，PDF 文档翻译要先支持顺序提取所有文字、链接、图片、表格，这一块还是挺复杂的，因为 PDF 本身是一个侧重表现层显示而非结构标准化的文档格式，即便是强如 Google/DeepL 的 PDF 文档解析也有不尽如人意的地方，比如下面红框是 Google 翻译 https://arxiv.org/pdf/2310.15987.pdf 这篇论文的时候提取的图片：
通过上述代码，我们成功地使用RoboBrowser打开了JD.com的网页。接下来，我们需要分析该网页的结构，找到包含视频链接的元素。一般来说，视频链接通常嵌入在HTML的某个标签中，我们可以通过查看网页源代码或者使用浏览器的开发者工具来找到这些标签。 假设在JD.com的网页中，视频链接是通过标签的href属性来指定的，我们可以通过Beautiful Soup提供的方法来提取这些链接：
这是一个简单的网络爬虫示例，使用了 requests 库来发送 HTTP 请求并获取网页内容，使用 BeautifulSoup 库来解析网页内容。
Python爬虫学习总结 爬虫(spider)，是一种自动获取网络信息的程序。爬虫也称之为网页蜘蛛(Web Spider)。网络爬虫通常以自动化方式，遵守一定的规则，对网络中某些网页进行下载，然后提取其中的有用信息。爬虫的目的一般有以下几种：
在下载正文时，增加了html文本可供选择，下文同样介绍下如何从html文件中提取指定内容。
春节前，我发表了文章《最全391个官网Power BI【自定义图表对象】，不只是案例一次性打包下载！无需账号免登录！| PBI重要资源》，很多小伙伴问，里面的下载链接是怎么抓取下来的？
在当今数字化社会中，视频内容已经成为互联网上最受欢迎的形式之一。而抖音作为全球领先的短视频平台，每天都有数以亿计的用户在其中分享各种各样的视频内容。对于开发者来说，获取抖音视频链接并进行进一步的处理和分析是一项有趣且具有挑战性的任务。在本文中，我们将深入探讨如何利用Python网络爬虫技术，结合urllib和BeautifulSoup库，来实现获取抖音视频链接的目标。
上一篇博客讲了Linux抓取网页的方式，有curl和wget两种方式，这篇将重点讲Linux抓取网页的实例——抓取google play全球12国的游戏TOP排名
在网络数据变得日益丰富和重要的今天，网络爬虫成为了获取和分析数据的重要工具之一。Python作为一种强大而灵活的编程语言，在网络爬虫领域也拥有广泛的应用。本文将介绍如何使用Python中的两个流行库Beautiful Soup和Requests来创建简单而有效的网络爬虫，以便从网页中提取信息。
此网页禁止鼠标右键，按ctrl+u进行查看网页源代码，发现图片链接可在网页源代码中获取；每张图片有两条链接，对比两条链接发现其中一条多了参数_360_360，而没有此参数的链接为高清原图，另一条为标清图！
我们可以把互联网比作一张大网，而爬虫便是在网上爬行的蜘蛛。把网的节点比作一个个网页，爬虫爬到这就相当于访问了该页面，获取了其信息。可以把节点间的连线比作网页与网页之间的链接关系，这样蜘蛛通过一个节点后，可以顺着节点连线继续爬行到达下一个节点，即通过一个网页继续获取后续的网页，这样整个网的节点便可以被蜘蛛全部爬行到，网站的数据就可以被抓取下来了。简单来说，爬虫就是获取网页并提取和保存信息的自动化程序，其主要有如下三个步骤：
Scrapy是一个功能强大的Python网络爬虫框架，专为数据采集而设计。它提供了一套高度可定制的工具和流程，使得你可以轻松地构建和管理网络爬虫，从而快速地获取所需的数据。
在上一篇文章中：如何利用Scrapy爬虫框架抓取网页全部文章信息（上篇），我们已经获取到了文章的详情页链接，但是提取到URL之后，如何将其交给Scrapy去进行下载呢？下载完成之后又如何去调用我们自己定义的解析函数呢？此时就需要用到Scrapy框架中的另外一个类Request。具体教程如下。
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。
我们知道Power Query可以直接通过函数获取网页的信息，我们要想获取这些信息，首先得分析网页的结构以便找到真实数据的存放地方。
# 1. Scrapy 框架介绍 Scrapy 是 Python 开发的一个快速,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 = Scrach+Python Scrapy 用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试、信息处理和历史档案等大量应用范围内抽取结构化数据的应用程序框架，广泛用于工业 Scrapy 使用 Twisted 这个异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。Scrapy 是由 Twiste
网络爬虫（Web Crawler），也称为网页蜘蛛（spider）或机器人（bot），是一种自动浏览互联网的程序。它的主要任务是从一个或多个起始网页开始，递归地访问网页，收集信息，并将其存储在本地数据库中，以供搜索引擎索引或进行其他类型的分析。
本文带大家学习网页解析库Xpath——lxml，并通过python代码举例讲解常用的lxml用法
在此之前，您可能需要在腾讯云 [访问管理](https://console.cloud.tencent.com/cam) 控制台新建多个子账号，并分别为其设置不同文件夹目录的访问权限，然后给予不同的密钥以达到访问不同文件夹且互不干扰的目的。当需要收回权限时，需等待资源收集完成或者共享用户下载资源结束后，再前往控制台删除这些密钥。
国庆假期，大家应该都出去浪了吧，不用想，各个景区应该都是人满为患了，大部分时间都花在排队上了。pk哥知道人多，哪儿也没去，就在附近转悠了下，在家闲着了。这不，为了给排队等待的朋友解闷，我这次对 b 站下手了。我用 Python 对 b 站的小视频进行了爬取，因为是小视频，大小平均在 5 兆以内。排队时，没网络也能看小姐姐了，爽啊。文末给出了源码获取方式。
在当今数字化时代，网络数据的抓取和处理已成为许多应用程序和服务的重要组成部分。本文将介绍如何利用Scala编程语言结合Apache HttpClient工具库实现网络音频流的抓取。通过本文，读者将学习如何利用强大的Scala语言和Apache HttpClient库来抓取网络上的音频数据，以及如何运用这些技术实现数据获取和分析。
首先我们打开腾讯动漫首页，分析要抓取的目标漫画。 找到腾讯动漫的漫画目录页，简单看了一下目录，发现全站的漫画数量超过了三千部（感觉就是爬下来也会把内存撑爆）
在此之前，您可能需要在腾讯云 访问管理 控制台新建多个子账号，并分别为其设置不同文件夹目录的访问权限，然后给予不同的密钥以达到访问不同文件夹且互不干扰的目的。当需要收回权限时，需等待资源收集完成或者共享用户下载资源结束后，再前往控制台删除这些密钥。
这篇文章是去年我在博客上写的一篇基础爬虫，利用了简单的Python爬虫、邮件发送以及定时任务实现了每天定时发送睡前小故事的功能，是一篇步骤详尽的文章。经过测试，该程序仍能正常运行。
导读：这篇文章利用简单的Python爬虫、邮件发送以及定时任务实现了每天定时发送睡前小故事的功能，是一篇步骤详尽的文章。
据赛迪顾问统计，在技术领域中最近10,000条专利中常见的关键词中，数据采集、存储介质、海量数据、分布式成为技术领域最热词汇。其中，数据采集是提到最多的词汇。
一、网络爬虫原理 Web网络爬虫系统的功能是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据来源。很多大型的网络搜索引擎系统都被称为基于 Web数据采集的搜索引擎系统，比如 Google、Baidu。由此可见 Web 网络爬虫系统在搜索引擎中的重要性。网页中除了包含供用户阅读的文字信息外，还包含一些超链接信息。Web网络爬虫系统正是通过网页中的超连接信息不断获得网络上的其它网页。正是因为这种采集过程像一个爬虫或者蜘蛛在网络上漫游，所以它才被称为网络爬虫系统或者网络蜘蛛系统，在英文中称为 Spider或者Crawler。
Scrapy框架是一个强大的Python爬虫框架，它可以帮助我们快速地爬取网页数据。本文将介绍如何使用Scrapy框架爬取百度图片搜索结果页面中的网页图片。
meter实现了一个网站文章的爬虫，可以把所有文章分类保存到本地文件中，并以文章标题命名
在抓取数据时，很大一部分需求是抓取网页上的关系型表格。 对于表格而言，R语言和Python中都封装了表格抓取的快捷函数，R语言中XML包中的readHTMLTables函数封装了提取HTML内嵌表格的功能，rvest包的read_table()函数也可以提供快捷表格提取需求。Python中read_html同样提供直接从HTML中抽取关系表格的功能。 HTML语法中内嵌表格有两类，一类是table，这种是通常意义上所说的表格，另一类是list，这种可以理解为列表，但从浏览器渲染后的网页来看，很难区分这两种，
一般的，我们想抓取一个网站所有的URL，首先通过起始URL，之后通过网络爬虫提取出该网页中所有的URL链接，之后再对提取出来的每个URL进行爬取，提取出各个网页中的新一轮URL，以此类推。整体的感觉就是自上而下进行抓取网页中的链接，理论上来看，可以抓取整站所有的链接。但是问题来了，一个网站中网页的链接是有环路的。
简单网页的爬取可以利用re模块，复杂网页的爬取对于内容的提取则会显得十分麻烦。Scrapy框架是python下的一个爬虫框架，因为它足够简单方便受到人们的青睐。
由于B站在获取它的aid编号的地方换成了其他的东西，所以会导致错误，这时候换个地方去获取它的aid编号便可以顺利获取视频了。
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