官方自带的nodejs依赖管理工具安装的包可以安装全局依赖。这里正常工作的前提是你必须在主镜像里安装好nodejs，并且配置好nodejs的bin目录的PATH环境变化。我们按照官方的指引安装包管理工具，然后安装下whistle
熟悉我的朋友可能会知道，我一向是不写热点的。为什么不写呢？是因为我不关注热点吗？其实也不是。有些事件我还是很关注的，也确实有不少想法和观点。但我一直奉行一个原则，就是：要做有生命力的内容。
随着web2.0时代的到来，数据的价值愈发体现出来。无论是在目前火热的人工智能方向，还是在产品侧的用户需求分析，都需要获取到大量的数据，而网络爬虫作为一种技术手段，在不违反主体网站基本要求的情况下是获取数据成本最低的手段。与此同时，爬虫技术也飞速发展。
在现代Web开发中，NodeJS因其高效的异步处理能力而备受青睐。尤其在数据抓取、网络爬虫等应用场景中，NodeJS的非阻塞I/O特性使其成为不二之选。然而，在实际编程过程中，我们经常会遇到一个棘手的问题——如何在循环中控制异步函数的执行次数。这不仅关乎代码的效率，更关乎程序的稳定性和可维护性。
在服务器上先按照docker，然后按照官方文档的指引，下载好docker-compose.yml, 然后执行docker-compose up -d，启动镜像，访问http://<your_ip>:8080
crawlab 官方文档的scrapy 爬虫爬取的结果可以在任务栏的数据那里看到，但是官方没有指引nodejs如何达到类似的成果。这对使用nodejs在crawlab上写爬虫的同学非常不友好。
一提起爬虫可能大家就会觉得很高大上，就会想起python.呵呵，我们今天偏偏就要颠覆大家的认知，用node不到100行代码擼一个简单的爬虫。天天python，我决定换下口味。
结合以往爬虫经验，抓数难度App>网页版>=微信小程序，所以我们选择小红书的微信小程序来突破。
简单直观的总结一下，把已经在网络上的内容，请求获取后解析，让杂乱的数据变得仅仅有条，挖掘更大的意义。google和百度背后的搜索引擎就是巨大的网络爬虫。
很多前端同学可能对于爬虫不是很感冒，觉得爬虫需要用偏后端的语言，诸如 python 、php 等。当然这是在 nodejs 前了，nodejs 的出现，使得 Javascript 也可以用来写爬虫了。但这是大数据时代，数据的需求是不分前端还是后端的，既然由于 nodejs 强大的异步特性，让我们可以轻松以异步高并发去爬取网站。
写这篇 blog 其实一开始我是拒绝的，因为爬虫爬的就是cnblog博客园。搞不好编辑看到了就把我的账号给封了：）。 言归正传，前端同学可能向来对爬虫不是很感冒，觉得爬虫需要用偏后端的语言，诸如 php ， python 等。当然这是在 nodejs 前了，nodejs 的出现，使得 Javascript 也可以用来写爬虫了。由于 nodejs 强大的异步特性，让我们可以轻松以异步高并发去爬取网站，当然这里的轻松指的是 cpu 的开销。 要读懂本文，其实只需要有 能看懂 Javascript 及 JQue
前言 很久没有更新文章了,原因有很多,并不是因为我个人不想更新文章,而是想将最成熟的想法,和最精华的知识呈现给大家。 我什么时候开始脱更了呢,在学到PHP面向对象的时候,我思考着,不能再像以前一样,将根本没有沉淀的知识和笔记分享给大家,这样是不负责任的. 而且随着我学习进度的增长,知识点越来越多,也越来越复杂,有很多重点,都需要沉淀,整合知识才能转变成文章分享给大家,让大家更好的学习。 自学进度 从自学开始到现在已经90天了,这一段脱更的时间,也让我更好的沉淀并整合现在所学的知识,我不是不想更新,而是因为知
aHR0cHMlM0EvL3N0YXRpYy53YWl0d2FpdHBheS5jb20vd2ViL3NkX3NlL2luZGV4Lmh0bWwlMjMvc2VhcmNoL3NlYXJjaGZvciUzRHZlbmRvciUyNmtleXdvcmQlM0QlMjVFNyUyNUIxJTI1QjMlMjVFNyUyNUIyJTI1ODk=
最终调试完需要将相关代码拿到本地，因为最终是在本地环境执行。这时候可能又会遇到各种参数未定义等报错
最近（2019年6月）有一个爬虫面试题（http://shaoq.com:7777/exam）在圈内看起来挺火的，经常在各个爬虫群里看到它被提到，而几乎所有提到这个面试题的人在题目限制的条件下就不知道该怎么办了，但这题目其实真的并不难，甚至可以说应该只是为了在招人时再过滤一遍只会写解析，拿着Selenium和代理池硬怼的人罢了（之前招人的时候见过很多，甚至有很多2-3年经验还处于这个水平）。
过完年回来，业余时间一直在独立开发一个小程序。主要数据是8000+个视频和10000+篇文章，并且数据会每天自动更新。
最近有一个爬虫面试题（http://shaoq.com:7777/exam）在圈内看起来挺火的，经常在各个爬虫群里看到它被提到.
nodejs有很多用途，除了操作文件和做web开发之外还可以做爬虫，今天就用简单的几行代码给大家演示一下，如何用nodejs实现一个代理爬虫。
技术干货 1、SpringMVC 执行流程及源码解析 2、使用 Vue2 和 Yii2 进行前后端分离开发 3、 SSM (十一) 基于 dubbo 的分布式架构 4、五大理由从 Python 转到 Go 语言 5、软件的复杂性: 命名的艺术 技术分享 1、SpringMVC 执行流程及源码解析 在SpringMVC中主要是围绕着DispatcherServlet来设计，可以把它当做指挥中心。这里先说明一下SpringMVC文档给出的执行流程，然后是我们稍微具体的执行流程，最后是流程大致的源码跟踪。 2、使
执行fetchHtml的时候附带登录的 Cookie，本文把 Cookie 存在 Cookie.txt
现在慢慢开始对爬虫的一些工作做一个总结，这是第一篇文章，整理聊下做一个爬虫系统时的一些感悟。 一、在（反）爬虫路上的心得和解决方案 在讲反爬之前，先说阐明我的一个观点：反反爬的过程其实是一个和我们的客
vue和react官方已经给出了服务器渲染的方法，两个框架本身也拥有服务器渲染的相应api，但是无论是next.js还是nuxt.js，还是说网上各种服务器端渲染的方案，个人认为都有很大的局限性，这对于我们快速研发来说很麻烦。
我们准备两个目标网站：第一个是网页编码格式为utf8的百度https://www.baidu.com/，如何查看目标网站的编码格式呢？只需要查看查看网页源代码就可以了，如图：
好久不见，工作有点忙...虽然每天都是在写爬虫，也解锁了很多爬虫实战新技能，但由于工作里是用 NodeJS，已经好久没动手写 Python 了。
前言：目前工作的分内之事相对较为单一，希望可以通过工作之余的时间给自己充充电，只是没有一个学伴或大神带，只能说是摸索着前进。起初准备好好研究下Spring这个框架，下载了源码，结合书籍准备一探究竟，看到了Spring如何加载bean，又如何转换成自己的数据格式等等，虽尚未涉及实战，倒算是对之前工作中遇到的一些困惑有所帮助。合计准备写一篇博客以示我的“大数据小世界”的博客还不至于长草太深，只是后来机缘巧合，想了解下关于爬虫一类的东西，Spring就先做搁置。 在度娘上搜索爬虫，铺天盖地的各色技术引入眼帘，
不久前，因为课程需要，我使用react native搭建了人生第一个完整的app－－一个广外的教务查询系统。 祥见我的第一个react native项目 总体上,那个项目可以分成三个部分
小喵的唠叨话：寒假的时候写了一个漫画爬虫，爬取了好几个漫画，不过一直没有找到合适的漫画阅读的工具。因此最近就试着自己写一个漫画的网站，放在公网上或者局域网里，这样就能随时随地用手机、Pad看漫画了。
话不多说，任何一门技术从入门到熟悉，找项目来练手，着手做项目是一个必不可少的过程，找了很多项目进行参考，各种类型的源码看下来，就没有什么难倒你的了。
分析网络请求详情是写爬虫应用的初始步骤，抓包便是一种十分强大的分析手段，尤其是对手机App进行抓包，往往能收获到Web端没有的API接口。抓包的工具多种多样，功能用法类似，今天给大家介绍一下AnyPr
当今如今大数据时代，数据重要不言而喻，网页和 App 作为主流的数据载体，如果其数据没有任何的保护措施，在爬虫工程师解决了一些基本的反爬如User-Agent、cookies、验证码等的防护措施之后，那么数据依旧可被轻易的获取。
基于Golang的分布式爬虫管理平台，支持Python、NodeJS、Java、Go、PHP等多种编程语言以及多种爬虫框架。
1、真实世界的爬虫比例 大家应该听过一句话吧，大概意思是说，整个互联网上大概有50%以上的流量其实是爬虫。第一次听这句话的时候，我还不是很相信，我觉得这个说法实在是太夸张了。怎么可能爬虫比人还多呢？ 爬虫毕竟只是个辅助而已。 现在做了这么久的反爬虫，我依然觉得这句话太夸张了。50%？你在逗我？就这么少的量？ 举个例子，某公司，某个页面的接口，每分钟访问量是1.2万左右。这里面有多少是正常用户呢？ 50%？60%？还是？ 正确答案是：500以下。 也就是说，一个单独的页面，12000的访问量里，有500是正常
Puppeteer is a Node library which provides a high-level API to control Chrome or Chromium over the DevTools Protocol. Puppeteer runs headlessby default, but can be configured to run full (non-headless) Chrome or Chromium
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在互联网时代，数据是金钱的来源。然而，要从海量的网页中提取需要的数据并不容易。本文将带你了解如何使用Node.js编写简易爬虫程序，帮助你轻松获取并处理JSON数据，让你不再为数据发愁。
爬虫与反爬虫，是一个很不阳光的行业。 这里说的不阳光，有两个含义。 第一是，这个行业是隐藏在地下的，一般很少被曝光出来。很多公司对外都不会宣称自己有爬虫团队，甚至隐瞒自己有反爬虫团队的事实。这可能是出于公司战略角度来看的，与技术无关。 第二是，这个行业并不是一个很积极向上的行业。很多人在这个行业摸爬滚打了多年，积攒了大量的经验，但是悲哀的发现，这些经验很难兑换成闪光的简历。面试的时候，因为双方爬虫理念或者反爬虫理念不同，也很可能互不认可，影响自己的求职之路。本来程序员就有“文人相轻”的倾向，何况理念真的
爬虫与反爬虫，是一个很不阳光的行业。 这里说的不阳光，有两个含义。 第一是，这个行业是隐藏在地下的，一般很少被曝光出来。很多公司对外都不会宣称自己有爬虫团队，甚至隐瞒自己有反爬虫团队的事实。这可能是出于公司战略角度来看的，与技术无关。 第二是，这个行业并不是一个很积极向上的行业。很多人在这个行业摸爬滚打了多年，积攒了大量的经验，但是悲哀的发现，这些经验很难兑换成闪光的简历。面试的时候，因为双方爬虫理念或者反爬虫理念不同，也很可能互不认可，影响自己的求职之路。本来程序员就有“文人相轻
爬虫与反爬虫，是一个很不阳光的行业。这里说的不阳光，有两个含义。 第一是，这个行业是隐藏在地下的，一般很少被曝光出来。很多公司对外都不会宣称自己有爬虫团队，甚至隐瞒自己有反爬虫团队的事实。这可能是出于公司战略角度来看的，与技术无关。 第二是，这个行业并不是一个很积极向上的行业。很多人在这个行业摸爬滚打了多年，积攒了大量的经验，但是悲哀的发现，这些经验很难兑换成闪光的简历。面试的时候，因为双方爬虫理念或者反爬虫理念不同，也很可能互不认可，影响自己的求职之路。本来程序员就有“文人相轻”的倾向，何况理念真的大不同
相爱相杀的爬虫与反爬虫 📷 前言 爬虫与反爬虫，是一个很不阳光的行业。 这里说的不阳光，有两个含义。 第一是，这个行业是隐藏在地下的，一般很少被曝光出来。很多公司对外都不会宣称自己有爬虫团队，甚至隐瞒自己有反爬虫团队的事实。这可能是出于公司战略角度来看的，与技术无关。 第二是，这个行业并不是一个很积极向上的行业。很多人在这个行业摸爬滚打了多年，积攒了大量的经验，但是悲哀的发现，这些经验很难兑换成闪光的简历。
崔广宇，携程酒店研发部开发经理，与去哪儿艺龙的反爬虫同事是好基友。携程技术中心“非著名”段子手。
其实爬虫用很官方的语言来描述就是“自动化浏览网络程序”，我们不用手动去点击、去下载一些文章或者图片。大家或许用过抢票软件，其实就是不断地通过软件访问铁路官方的接口，达到抢票的效果。但是，这类抢票软件是违法的。
作者简介 崔广宇，携程酒店研发部开发经理，与去哪儿艺龙的反爬虫同事是好基友。携程技术中心“非著名”段子手。 本文来自携程技术中心（ID:ctriptech） 前言 爬虫与反爬虫，是一个很不阳光的行业。 这里说的不阳光，有两个含义。 第一是，这个行业是隐藏在地下的，一般很少被曝光出来。很多公司对外都不会宣称自己有爬虫团队，甚至隐瞒自己有反爬虫团队的事实。这可能是出于公司战略角度来看的，与技术无关。 第二是，这个行业并不是一个很积极向上的行业。很多人在这个行业摸爬滚打了多年，积攒了大量的经验，但是悲哀的发现
作者简介 崔广宇，携程酒店研发部开发经理，与去哪儿艺龙的反爬虫同事是好基友。携程技术中心“非著名”段子手。 前言 爬虫与反爬虫，是一个很不阳光的行业。 这里说的不阳光，有两个含义。 第一是，这个行业是隐藏在地下的，一般很少被曝光出来。很多公司对外都不会宣称自己有爬虫团队，甚至隐瞒自己有反爬虫团队的事实。这可能是出于公司战略角度来看的，与技术无关。 第二是，这个行业并不是一个很积极向上的行业。很多人在这个行业摸爬滚打了多年，积攒了大量的经验，但是悲哀的发现，这些经验很难兑换成闪光的简历。面试的时候，因为双方爬
账号 + 滑块的方式基本搞定大部分堆账号的高并发爬虫，比之前新闻上某个被爬虫 ddos 宕机的网站好上不少
高并发和异步模式往往需要支持一种机制，那就是消息模式。当某个情况发送或是某种状态改变时，系统需要通知所有关注者，让他们及时进行处理，于是系统就会发送一个特定消息，所有监听该消息的对象在信号发出后，他们的处理函数会得到相应的调用，这种做法也是典型的观察者模式，消息机制在NodeJS程序设计中有着非常重要且广泛的作用。
从node问世以后，就不断被JavaScript的忠实追随者拿来干一些原来只有php、Python等后端语言才能干的事情，例如写个爬虫之类的。对于前端er来说，用上一些好用的轮子，你可能十几行代码就可以写一个crawler哦~ 爬虫的思路十分简单: 按照一定的规律发送 HTTP 请求获得页面 HTML 源码（必要时需要加上一定的 HTTP 头信息，比如 cookie 或 referer 之类） 利用正则匹配或第三方模块解析 HTML 代码，提取有效数据 将数据持久化到数据库中 当然爬虫的写法千千万，下面
GitHub：https://github.com/nondanee/vsc-netease-music
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。
https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler
最近Github更新得比较频繁。 因为我在不断地产出代码啦～ 今天抽空回顾了下，为201508—201610之间做个总结。 这一年做了不少的尝试，有为项目做的一些内容，也有纯兴趣的研究。 总结如下：
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