爬虫—中信证券资管产品抓取
爬虫—中信证券资管产品抓取 中信证券资管产品板块网址：http://www.cs.ecitic.com/newsite/cpzx/jrcpxxgs/zgcp/ 页面截图如下： 目标：抓取上图中红框内的所有资产信息 按F12进入开发者工具模式，在Elements板块下，在搜索框内输入“//ul[@class=“list-con”]/li"，匹配ul列表里的所有资管产品的li标签，如图： 抓取单页数据，...
Python3多线程爬虫实例讲解
Python3多线程爬虫实例讲解 在网络数据爬取领域，多线程爬虫因为其并发处理的能力，可以显著提高数据抓取的效率。Python语言标准库中的threading模块为多线程编程提供了丰富的支持。我将通过一个实例讲解如何使用Python3实现一个多线程的网页爬虫。 理解Python中的多线程 在深入探讨多线程爬虫之前，有必要理解Python中的多线程机制。Python中的线程是受GIL（Global I...
爬虫—响应页面乱码问题解决方法
爬虫—响应页面乱码问题解决方法 案例：腾牛网图片抓取 源代码如下： import requests url = 'https://www.qqtn.com/wm/meinvtp_1.html'headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, li...
关于 Python 爬虫 JS 逆向的入门指南
请注意，这篇指南只是一个概述，为了深入理解和实践，你可能需要额外的学习和实践。 简介 Python 爬虫经常遇到需要逆向 JavaScript 生成的网站内容和逻辑的情况。这种技能对于爬取动态网站，尤其是那些使用了复杂 JS 逻辑和反爬虫技术的网站，尤其重要。 基础知识 Python 爬虫概述： 简要介绍 Python 爬虫的基本原理，包括 HTTP 请求、解析 HTML、处理 Coo...
使用爬虫爬取热门电影
文章目录 网站存储视频的原理M3U8文件解读网站分析代码实现 网站存储视频的原理 首先我们来了解一下网站存储视频的原理。 一般情况下，一个网页里想要显示出一个视频资源，必须有一个<video>标签， <video src="xxx.mp4"></video> 这个video标签里面的src并不是视频的真正下载地址，几乎没有视频网站会在video里直接给出下载地址。 因为这种方案使得用户体验极差，既占...
python渗透工具编写学习笔记：10、网络爬虫基础/多功能编写
目录 前言 10.1 概念 10.2 调度器/解析器 10.3 存储器/去重器 10.4 日志模块 10.5 反爬模块 10.6 代理模块 前言 在渗透工具中，网络爬虫有着不可忽视的作用，它能够快速而精准的搜寻、提取我们所需要的信息并按照我们所需要的格式排列，那么今天我们就来学习使用python编写实用的爬虫吧！坚持科技向善，勿跨越法律界限，代码仅供教学目的。初出茅庐，如有错误望各位不吝赐教...
Java爬虫之Jsoup
1.Jsoup相关概念 Jsoup很多概念和js类似，可参照对比理解 Document ：文档对象。每份HTML页面都是一个文档对象，Document 是 jsoup 体系中最顶层的结构。 Element：元素对象。一个 Document 中可以着包含着多个 Element 对象，可以使用 Element 对象来遍历节点提取数据或者直接操作HTML。 Elements：元素对象集合，类似于List。 ...
Java爬虫获取省市区镇村5级行政区划
公司有个项目需要五级行政区划，没有现成的数据，写了一段代码，从gj统计j获取的数据。记录一下。 1.引入maven解析html <!-- jsoup --><dependency> <groupId>org.jsoup</groupId> <artifactId>jsoup</artifactId> <version>1.11.3</version></dependency> 2....
数据结构与算法之美学习笔记：45 | 位图：如何实现网页爬虫中的URL去重功能？
目录 前言算法解析总结引申 前言 本节课程思维导图： 网页爬虫是搜索引擎中的非常重要的系统，负责爬取几十亿、上百亿的网页。爬虫的工作原理是，通过解析已经爬取页面中的网页链接，然后再爬取这些链接对应的网页。而同一个网页链接有可能被包含在多个页面中，这就会导致爬虫在爬取的过程中，重复爬取相同的网页。如果你是一名负责爬虫的工程师，你会如何避免这些重复的爬取呢？ 最容易想到的方法就是，我们记录已经爬取的网页...
爬虫爬取豆瓣电影、价格、书名
1、爬取豆瓣电影top250 import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"...