初学者来说,要找到一个可以利用的异步场景来进行学习Node.js的异步编程并不容易,而爬虫是最适合用来学习Node.js的异步特性的。可能很多人用过Python,Java做过爬虫,但是其实Node.js的异步特性决定了用Node.js实现爬虫其实会更加轻松。本篇文章就是教大家用Node.js完成一个简单的爬虫:爬取CNode社区首页的所有帖子标题和链接。
中的所有 标签对应的跳转网页中的所有 title的文字内容,最后放到一个数组中。
在之前的章节中,爬取的都是静态页面中的信息,随着越来越多的网站开始用JS在客户端浏览器动态渲染网站,导致很多需要的数据并不能在原始的HTML中获取,再加上Scrapy本身并不提供JS渲染解析的功能,那么如何通过Scrapy爬取动态网站的数据呢?这一章节我们将学习这些知识。 通常对这类网站数据的爬取采用如下两种方法: 通过分析网站,找到对应数据的接口,模拟接口去获取需要的数据(一般也推荐这种方式,毕竟这种方式的效率最高),但是很多网站的接口隐藏的很深,或者接口的加密非常复杂,导致无法获取到它们的数据接口,此
Vue-SSR相信大家都不陌生,与传统 SPA 相比,服务器端渲染 (SSR) 能够具备更好的SEO,方便搜索引擎爬虫抓取工具可以直接查看完全渲染的页面,除此之外,SSR能够在更短的时间内渲染出页面内容,通过在服务端填充数据吐出到客户端的方式,让用户有更好的用户体验。 前言 基于VueSSR的页面优化常有,而针对VueSSR的再优化不常有。前段时间有幸作为宇宙无敌上级特派看门员参加了前端tweb大会,听取了腾讯视频Web高级工程师lucien(段隆贤) 分享了针对SSR场景下的一些优化,由于笔者之
截止目前,React Server Component 还在开发与研究中,因此不适合投入生产环境使用。但其概念非常有趣,值得技术人学习。
python2代码 #-*- coding:utf-8 -*- import urllib2 from lxml import etree class CrawlJs(): #定义函数,爬取对应的数据 def getArticle(self,url): print '█████████████◣开始爬取数据' my_headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; W
这 5 种方式覆盖了开发中绝大多数场景,掌握好这些就能轻松应对各种 http/https 数据通信的需求。
AuthCov是一款功能强大的开源Web应用程序授权爬行和扫描工具,AuthCov可以使用一个Chrome无头浏览器来爬取你的目标Web应用程序(以预定义的用户身份登录)。AuthCov可以在爬取过程中,拦截并记录所有的API请求。而在下一个阶段,它又会以另一个用户账号(“入侵者”身份)登录,并使用该身份尝试访问之前拦截和发现到的每一个API以及页面。最后,它会生成一份详细的分析报告,并将所有发现的资源列出。
写作不易,转载请注明出处!!! 直接上干货!!! 本文代码运行环境pyhton2,代码注释的很详细,直接看代码即可。 #-*- coding:utf-8 -*- import urllib2 from lxml import etree class CrawlJs(): #定义函数,爬取对应的数据 def getArticle(self,url): print '█████████████◣开始爬取数据' my_headers = {
随着互联网的发展,数据爬取成为了获取信息的重要手段。本文将以豆瓣网为案例,通过技术问答的方式,介绍如何使用Node.js在Python中实现数据爬取,并提供详细的实现代码过程。
JavaScript location.reload() 方法 Location 对象的 reload() 方法用于重新加载当前文档(页面),语法如下: location.reload( false|true ) 说明(实战帮有javascript课程与实训项目哦,可以一试) 如果该方法参数为 false 或者省略参数。
前言 最近疫情泛滥,大家注意防护,尽量少出门,在家也别忘了学习~ 小编针对疫情实况数据进行了了爬取,并生成了可视化地图。 让我们在防护的同时,也来学习一下吧~ 项目简介 https://ncov.d
正所谓条条道路通罗马,上次我们使用了Selenium自动化工具来爬取网易云的音乐评论,Selenium自动化工具可以驱动浏览器执行特定的动作,获得浏览器当前呈现的页面的源代码,做到可见即可爬,但需要等网页完全加载完,也就是JavaScript完全渲染出来才可以获取到当前的网页源代码,这样的爬取效率太低了、爬取速度太慢了。
首先打开另一个小网站 -- https://www.hwtelcloud.com/products/rpa,下载【设计器】,并进行使用激活;下载【执行器】,让程序自己动;此外还需下载浏览器驱动和安装浏览器插件。关于软件的下载安装等此处就不进行讲解,相信您能搞定!
本文是作者ML95-GONG,参加了 「 30天AI训练营 」首期所写的学习总结。作者是MixLab社区成员,同时是MixLab共建者,具有工业设计/交互设计/人工智能背景。
我们知道,现在的应用程序已经发展到可以拆分为多个 JavaScript包了,为了获得更好的用户体验,这些 bundle 包通常需要预获取,即 prefetch! 但是现在的prefetch 效果有多糟糕我想你也知道。
对于一份同逻辑的代码,当我们手写了一个个的文件,它们无论是 ESM 还是 commonJS 或是 AMD,他们都是 module; 当我们写的 module 源文件传到 webpack 进行打包时,webpack 会根据文件引用关系生成 chunk 文件,webpack 会对这个 chunk 文件进行一些操作; webpack 处理好 chunk 文件后,最后会输出 bundle 文件,这个 bundle 文件包含了经过加载和编译的最终源文件,所以它可以直接在浏览器中运行。 一般来说一个 chunk 对应一个 bundle,比如上图中的 utils.js -> chunks 1 -> utils.bundle.js;但也有例外,比如说上图中,我就用 MiniCssExtractPlugin 从 chunks 0 中抽离出了 index.bundle.css 文件。
11月初我们发布了1.4.0里程碑稳定版本,增加了一些新功能包括丰富了查询控件、支持查询JS/CSS增强、支持mongodb、redis、存储过程数据集、支持分组小计、支持图表钻取、条件钻取、支持表格背景设置斑马线、支持分栏功能、支持分版功能、支持动态合并格等等;下面就让我们一起来看一下具体的功能吧。
Axios 是一个基于 promise 的 HTTP 库,可以用在浏览器和 node.js 中。 从浏览器中创建 XMLHttpRequests 从 node.js 创建 http 请求 支持 Promise API 拦截请求和响应 转换请求数据和响应数据 取消请求 自动转换 JSON 数据 客户端支持防御 XSRF
2、安装Phantomjs:在官网下载解压后,并将pathtomjs.exe拖进安装python路径下的Scripts下即可。
昨天的文章《我用 Python 预测了股票价格》中就提了一嘴,最近爬了一些股票和基金数据。
反爬方与爬虫方相互博弈,不断制造爬取难度,或一定程度上阻止了爬虫行为。爬虫方也在不断更新技术,来对抗种种反爬限制。
React比较吸引我的地方在于其客户端-服务端同构特性,服务端-客户端可复用组件,本文来简单介绍下这一架构思想。 出于篇幅原因,本文不会介绍React基础,所以,如果你还不清楚React的state
首先在GitHub创建新的分支test,然后本地clone下仓库。通过设置本地local的name属性和email属性模拟两个人操作。
下面的代码,只有外层段落的字体会改变颜色,里层不会,因为里层是属于 divInner 的直系元素
在爬取简单的页面则很轻松的可以抓取搞定,但是如今一个b***p项目(不透露),需要抓取的网站有比较强悍的反爬虫技术,我们也提高作战技术,汇总并逐步实现反爬虫技术。
逛知乎的时候发现@DDDD转了一张图,这张图对js魔法的吐槽可谓非常到位。下面,我们就从这张图出发来详细讲讲js。
作者:yangchunwen 导语:React比较吸引我的地方在于其客户端-服务端同构特性,服务端-客户端可复用组件,本文来简单介绍下这一架构思想。 出于篇幅原因,本文不会介绍React基础,所以,
React比较吸引我的地方在于其客户端-服务端同构特性,服务端-客户端可复用组件,本文来简单介绍下这一架构思想。
今天介绍一款软件,可以快速获取一个网站的所有资源,图片,html,css,js......
思路:要求的是k的区间 而且是任意起点都可以,也就是随便截取区间只要是K的倍数即可。 那这里我们肯定得做取余运算了,如果余数为0当然是k的倍数了 那么余数不为0就不是K的倍数, 但是 仔细想一想 两个区间对k的取余结果相同,比如余数都为1时,此时这两个区间相减之后的 区间就是K的倍数了,但然这里不用担心,因为每次取到的都是连续的区间,所以减出来的区间也是连续的。 这里用到了sum来存余数x对应这个有y个区间,对于每种不同的区间他们的数量就是C(n,2), 就是n个里取两个相减,当然这里有特殊,就是余数为0的情况需要额外加1 因为 比如说S5就是K的倍数,他不需要减什么区间,但是在我们的运算中是要取到两个区间,所以要额外加1 相当于加了个 和为0的区间S0
本文konga采取手动安装方式,并将数据库选用为mysql. 1.环境准备 需要安装npm以及node yum install npm npm -v # 6.14.11 node -v # v10.24.0 2.git上拉取安装包 # github地址拉取 git clone https://github.com/pantsel/konga.git # gitee地址拉取 git clone https://gitee.com/mirro-other/konga.git # 拉取完成后,本地会得到kong
众所周知,爬虫比较难爬取的就是动态生成的网页,因为需要解析 JS, 其中比较典型的 例子就是淘宝,天猫,京东,QQ 空间等。所以在我爬取京东网站的时候,首先需要确 定的就是爬取策略。因为我想要爬取的是商品的信息以及相应的评论,并没有爬取特定 的商品的需求。所以在分析京东的网页的 url 的时候, 决定使用类似全站爬取的策略。 分析如图:
hello 大家好,🙎🏻♀️🙋🏻♀️🙆🏻♀️ 我是一个热爱知识传递,正在学习写作的作者,ClyingDeng 凳凳! 今天我要给大家带来webpack-cli的原理浅析和它的自定义命令行工具💞💞💞 事情是这样的,最近在看webpack相关教程,然后发现教程中讲webpack-cli中使用yargs模块解析命令出于好奇,我就当场拉了webpack-cli的代码,发现使用命令解析的并不是yargs而是commander啊!😥😥😥 我是下了个假的cli嘛?🤔🤔🤔 这是不可能的,顶多是版本的问题!🤣🤣
在写了七篇爬虫基础文章之后,终于写到心心念念的Scrapy了。Scrapy开启了爬虫2.0的时代,让爬虫以一种崭新的形式呈现在开发者面前。
点击任一英雄头像,进去该英雄的详情页,里面存放着该英雄的信息和皮肤图片,所以要获取该英雄皮肤就需要从前面的url中进入该详情页:
最好的挣钱方式是钱生钱,怎样钱生钱呢,钱生钱可以通过投资,例如买股票、基金等方式,有人可能说买股票基金发财,我没这样的命和运气。买股票基金靠的不只有命运和运气,更多靠的是长期的经验和对股票基金数据的分析,今天我们使用scrapy框架来js逆向爬取某证信数据平台的国内指数成分股行情数据。
最近在开发中碰到关于颜色拾取器的需求,正好搜索了一些不错的JavaScript颜色选择器插件。这里把自己整理的内容分享给大家。
在爬虫中,我们在爬取某些网页时,需要的数据中有时间日期,静态的网页直接就可以爬取,但碰到动态加载的对应的时间可能就是 js 代码生成的,直接爬取得不到。小编给大家带来了两个例子来爬取对应的时间日期。
from selenium import webdriver import time import urllib
腾讯开源的 hel,提供了一种运行时引入远程模块的能力,模块部署在 CDN,远程模块发布后,不需要重新构建发布,就能生效。
最后呢bingo调用html对象的render执行js代码把藏属性里的字符串拿出来
在当今数字化时代,房地产市场的信息变化迅速,租房信息的获取和分析对于租房者和房东都至关重要。随着互联网技术的发展,利用爬虫技术来监测和分析租房信息已成为一种常见的做法。本文将探讨如何利用Node.js爬虫在租房信息监测与分析中的应用前景,并附带实现代码过程。
传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂,需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接,保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。
之前有看过一些事件循环的博客,不过一阵子没看就发现自己忘光了,所以决定来自己写一个博客总结下!
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