1.使用scrapy框架爬取股票数据
2.MediaCrawler 小红书爬虫源码分析
3.理解Python爬虫框架pyspider
4.爬虫为什么抓不到网页源码
5.PHP新潮流：教你如何用Symfony Panther库构建强大的爬虫爬虫爬虫，顺利获取TikTok网站的框架框架数据

使用scrapy框架爬取股票数据

       @概述

       本例将手把手带大家实现一个使用scrapy框架爬取股票数据的例子

       我们将同花顺中融资融券中的几只个股的历史数据爬下来，并保存为csv文件（csv格式是源码数据分析最友好的格式）

       本例使用到了pileline和中间件middleware

       scrapy的安装请参见我博客的其它相关文章

       @爬取标的

       我们对融资融券对应的相关个股的前三页历史数据爬下来，如图所示：

        @创建工程

       scrapy startproject mystockspider

       @工程结构简介

       mystocks/ 工程根目录

       mystocks/mystocks/ 工程代码存放目录

       scrapy.cfg 部署文件

       mystocks/mystocks/spiders/ 爬虫源文件存放目录

       mystocks/mystocks/items.py 数据模型模块

       mystocks/mystocks/pipelines.py 数据模型处理模块

       mystocks/mystocks/middlewares.py 下载中间件模块

       mystocks/mystocks/settings.py 设置模块

       @在items.py中创建数据模型

#?爬虫爬虫个股数据模型class?StockItem(scrapy.Item):#?股票名称name?=?scrapy.Field()#?股票详细信息data?=?scrapy.Field()

       @在spiders/目录下创建爬虫源代码my_stock_spider.py

       源文件名称和类名称都是任意的

       name属性所定义的爬虫名称，将来启动爬虫的框架框架命令会使用到

       start_urls是爬虫开始工作的起始页

#?定义爬虫类class?MyStockSpider(scrapy.Spider):#?定义爬虫名称（命令行启动爬虫要用）name?=?'mystockspider'#?定义起始?urlstart_urls?=?['/']

       @定义起始页响应的处理函数parse

       这里的parse函数的名称和参数都是固定的写法，不可改变，源码seo文章源码可以在IDE中直接通过插入覆写方法实现

#?爬虫爬虫响应处理函数#?response为start_url所返回的响应对象def?parse(self,?response):

       @首页响应函数的具体实现

       这里要做的事情就是从页面超链接中提取出个股名称和详情页超链接

       xpath规则请参见：/market/rzrqgg/code/'+response.meta['id']+'/order/desc/page/'?+?str(response.meta['page'])?+?'/ajax/1/'print("url_str?=?",?url_str)#?稍事休息后，爬取下一页数据，框架框架仍交由当前函数处理time.sleep(1)yield?源码scrapy.Request(url=url_str,callback=self.handle_detail,meta={ 'page':?response.meta['page'],?'url_base':?url_str,?'name':?response.meta['name'],'id':response.meta['id']})

       @在pipelines.py中定义数据模型处理类

       这里的主要处理逻辑在process_item覆写方法中，

       这里的爬虫爬虫处理逻辑很简单，就是框架框架把数据模型中的数据写入对应的文件

       结尾处return了数据模型item，return给谁呢，源码答案是爬虫爬虫下一个pipeliine，如果有的框架框架话

#?处理spider返回的item对象class?StockSavingPipeline(object):#?初始化方法def?__init__(self):print("\n"*5,"StockSavingPipeline?__init__")#?处理spider返回的item对象#?item?=?爬虫提交过来的数据模型#?spider?=?提交item的爬虫实例def?process_item(self,?item,?spider):print("\n"?*?5,?"StockSavingPipeline?process_item")#?提取数据data?=?item['data']file_name?=?"./files/"+item['name']+".csv"#?向文件中写入数据with?open(file_name,"a")?as?file:file.write(data)#?如果有多个pipeline，继续向下一个pipeline传递#?源码不返回则传递终止#?这里主要体现一个分工、分批处理的思想return?item#?对象被销毁时调用def?__del__(self):print("\n"?*?5,?"StockSavingPipeline?__del__")

       @告诉框架爬虫提交的数据对象由谁处理，这里有两种设置方式

       方式1：设置在settings.py中

       这里设置了多个pipeline处理类，所有爬虫类提交的所有item都会经过所有这些pipeline类

       这些pipeline的处理顺序是从小到大的，即的会先处理，的后处理，其取值范围是0-

ITEM_PIPELINES?=?{ 'myspider.pipelines.WbtcPipeline':?,'myspider.pipelines.WbtcPipeline_2':?,'myspider.pipelines.StockSavingPipeline':?,}

       方式2：设置在爬虫类中，本例即MyStockSpider类中

       直接设置在爬虫类中，其优先级要高于设置在settings.py中

       这个规则对于后面对于下载中间件的配置也同样适用

#?声明使用哪些pipelines和下载中间件#?这里设置的优先级要高于settings.py文件custom_settings?=?{ 'ITEM_PIPELINES':{ 'myspider.pipelines.StockSavingPipeline':},}

       @配置下载中间件

       下载中间件的作用是对请求和响应进行预处理

       比如对所有请求添加随机的User-Agent

       比如对所有请求随机配置代理IP

       其配置同样有两种方式：配置在settings.py中或配置在爬虫类中，后者的优先级要高于前者

       settings.py中的配置如下：

#?配置下载中间件DOWNLOADER_MIDDLEWARES?=?{ ?#?'myspider.middlewares.MyCustomDownloaderMiddleware':?,?'myspider.middlewares.ProxyMiddleware':?,}

       爬虫类中的配置如下：

#?声明使用哪些pipelines和下载中间件#?这里设置的优先级要高于settings.py文件custom_settings?=?{ ?'ITEM_PIPELINES':{ 'myspider.pipelines.StockSavingPipeline':},?'DOWNLOADER_MIDDLEWARES':{ 'myspider.middlewares.ProxyMiddleware':?},}

       @实现下载中间件

       这里实现对所有请求添加随机请求头和IP代理

       由于中间件同样也是可以配置多个，串联成链式结构的，所以return的标的下一个中间件

#?定义爬虫类class?MyStockSpider(scrapy.Spider):#?定义爬虫名称（命令行启动爬虫要用）name?=?'mystockspider'#?定义起始?urlstart_urls?=?['/']0

       @命令行中跑起来，爬虫就会源源不断地开始爬了

       这里要提前cd到爬虫工程的根目录

       如果在linux环境下，可以在前面加sudo，lightlda源码分析可以避免一些没必要的稀奇古怪的错误

#?定义爬虫类class?MyStockSpider(scrapy.Spider):#?定义爬虫名称（命令行启动爬虫要用）name?=?'mystockspider'#?定义起始?urlstart_urls?=?['/']1

       原文：/post/

MediaCrawler 小红书爬虫源码分析

       MediaCrawler，一款开源多社交平台爬虫，以其独特的功能，近期在GitHub上广受关注。尽管源码已被删除，我有幸获取了一份，借此机会，我们来深入分析MediaCrawler在处理小红书平台时的代码逻辑。

       爬虫开发时，通常需要面对登录、签名算法、反反爬虫策略及数据抓取等关键问题。让我们带着这些挑战，一同探索MediaCrawler是如何解决小红书平台相关问题的。

       对于登录方式，MediaCrawler提供了三种途径：QRCode登录、手机号登录和Cookie登录。其中，QRCode登录通过`login_by_qrcode`方法实现，它利用QRCode生成机制，实现用户扫码登录。手机号登录则通过`login_by_mobile`方法，借助短信验证码或短信接收接口，实现自动化登录。而Cookie登录则将用户提供的`web_session`信息，整合至`browser_context`中，实现通过Cookie保持登录状态。iftop源码详解

       小红书平台在浏览器端接口中采用了签名验证机制，MediaCrawler通过`_pre_headers`方法，实现了生成与验证签名参数的逻辑。深入`_pre_headers`方法的`sign`函数，我们发现其核心在于主动调用JS函数`window._webmsxyw`，获取并生成必要的签名参数，以满足平台的验证要求。

       除了登录及签名策略外，MediaCrawler还采取了一系列反反爬虫措施。这些策略主要在`start`函数中实现，通过`self.playwright_page.evaluate`调用JS函数，来识别和对抗可能的反爬虫机制。这样，MediaCrawler不仅能够获取并保持登录状态，还能够生成必要的签名参数，进而实现对小红书数据的抓取。

       在数据抓取方面，MediaCrawler通过`httpx`库发起HTTP请求，请求时携带Cookie和签名参数，直接获取API数据。获取的数据经过初步处理后，被存储至数据库中。这一过程相对直接，无需进行复杂的HTML解析。

       综上所述，MediaCrawler小红书爬虫通过主动调用JS函数、整合登录信息及生成签名参数，潮流云源码实现了对小红书平台的高效爬取。然而，对于登录方式中的验证码验证、自动化操作等方面，还需用户手动完成或借助辅助工具。此外，通过`stealthjs`库，MediaCrawler还能有效对抗浏览器检测，增强其反反爬虫能力。

理解Python爬虫框架pyspider

       pyspider，一个由Binux开发的Python爬虫框架，专注于提供去重调度、队列抓取、异常处理和监控等功能。它通过Python脚本驱动的抓取环模型来构建爬虫，只需提供抓取脚本并确保灵活性，即可实现高效爬取。随后，集成的web编辑调试环境与任务监控界面，使框架具备了完整的自动化流程。

       启动pyspider服务，通过终端输入“pyspider all”，之后在浏览器中输入“localhost:”即可访问其界面。界面中，rate 控制每秒抓取页面数量，burst 则作为并发控制手段。要删除项目，sipdroid源码详解需将group设为“delete”，status设为“stop”，等待小时后项目将自动删除。创建项目后，点击“create”即可进入脚本编辑界面，编写和调试脚本。web界面提供css选择器、html源代码、follows显示可供爬取的URL，实际调试过程需要亲身体验。

       在pyspider脚本编写中，提供了默认模板以供参考。更多参数使用请查阅官方文档。若在安装pyspider时遇到pycurl导入错误，特别是针对Mac OS用户，可通过重装pycurl解决。对于Mac High Sierra ..2环境下的安装坑，终端输入特定指令可解决因系统环境变量缺失openssl头文件的问题。

       模拟登录是许多网站访问的必备技能。selenium是一个实现这一功能的强大工具。以微博为例，通过在selenium中打开浏览器并手动登录，跳过复杂的验证码处理，节省大量时间与代码量。登录后，利用selenium获取cookie，并将其传递给pyspider全局参数的cookies部分，实现登录状态下的爬取。

       面对网页中混入的JS数据加载，selenium与PhantomJS成为了解决方案。PhantomJS是一个无界面的WebKit浏览器引擎，用于脚本编程，相比Chrome等浏览器，其内存消耗更小。使用方法与selenium类似，但无需界面，更加高效。

       AJAX技术用于网页的异步更新，抓取这类网页时，需要分析网页请求与返回信息。通过浏览器开发者工具的网络XHR部分，可以观察网页局部更新时发出的请求以及浏览器返回的内容。以微博为例，当滚动页面时，浏览器会频繁发出请求，返回的json数据包含了新内容的HTML。通过分析请求与返回信息，识别关键元素如“pagebar”，并添加请求头部以避免被服务器识别为机器人，成功爬取并返回所需信息。

       最后，处理获取的内容，针对具体需求进行信息提取与处理，完成整个爬取流程。pyspider框架凭借其高效、灵活的特性，成为Python爬虫领域的有力工具。

爬虫为什么抓不到网页源码

       有可能是因为网页采用了动态网页技术，如AJAX、JavaScript等，导致浏览器中看到的网页内容与通过爬虫抓取的网页源代码不同。

       动态网页技术可以使网页在加载后通过JavaScript代码动态地修改或添加页面内容，而这些修改和添加的内容是在浏览器中执行的，而不是在服务器端。因此，如果使用传统的爬虫工具，只能获取到最初加载的网页源代码，而无法获取动态生成的内容。

       解决这个问题的方法是使用支持JavaScript渲染的爬虫工具，例如Selenium和Puppeteer。这些工具可以模拟浏览器行为，实现动态网页的加载和渲染，从而获取完整的网页内容。

       另外，有些网站也可能采用反爬虫技术，例如IP封禁、验证码、限制访问频率等，这些技术也可能导致爬虫抓取的网页源代码与浏览器中看到的不一样。针对这些反爬虫技术，需要使用相应的反反爬虫策略。

PHP新潮流：教你如何用Symfony Panther库构建强大的爬虫，顺利获取TikTok网站的数据

       引入

       是否想过利用PHP编写爬虫，从网络上获取感兴趣的数据？PHP的爬虫库相对较少，功能有限，难以满足复杂需求。遇到动态网页时，需要模拟浏览器行为，获取所需数据。这时，Symfony Panther这个基于Symfony框架的爬虫库成为了解决方案。

       Symfony Panther能用PHP轻松创建强大爬虫，处理复杂动态网页，如热门社交媒体TikTok。本篇文章将介绍其基本原理与特点，并展示如何构建简单爬虫，从TikTok网站抓取视频信息与链接。同时，还将讲解如何运用代理IP技术，避免TikTok反爬机制。

       背景介绍

       爬虫模拟用户请求访问网站，从网页源代码中提取数据。PHP是一种广泛使用的服务器端脚本语言，具有简单易学、跨平台、高效灵活、丰富扩展库等优点。然而，PHP的爬虫库较少，功能不足，难以处理动态网页。

       动态网页动态生成和显示内容，使用JavaScript、Ajax等技术实现互动性。动态网页的优点在于提升用户体验，增加网页互动性，但对爬虫构成挑战。传统爬虫库如Guzzle、Curl、DomCrawler等无法直接获取动态网页完整内容，需要额外处理，增加复杂度与降低效率。

       TikTok作为流行短视频平台，拥有大量用户与内容。其网页版为动态网页，视频列表与详情动态生成加载。反爬机制通过验证码、Cookie、User-Agent等防止访问。使用PHP编写爬虫时，需解决动态网页与反爬虫问题。

       问题陈述

       使用PHP爬虫从TikTok网站抓取视频信息与链接时，面临动态网页与反爬虫机制的挑战。

       论证或解决方案

       Symfony Panther是一个解决之道。基于Symfony框架，它让PHP开发者轻松构建强大爬虫，处理复杂动态网页。主要特点包括：

       安装与配置

       先安装PHP与Composer，使用命令安装Symfony Panther依赖库。下载ChromeDriver或FirefoxDriver，根据系统与浏览器版本，确保正确配置。

       编写爬虫代码

       以下示例展示使用Symfony Panther构建爬虫，从TikTok网站抓取视频信息与链接的简单步骤。

       案例分析或实例

       执行爬虫代码，验证其有效性。输出显示成功抓取TikTok网站视频信息与链接，避免反爬机制。

       对比与分析

       与其他PHP爬虫库对比，Symfony Panther具优势：

       结论

       通过介绍Symfony Panther、构建示例与分析案例，本文展示了如何使用此库解决动态网页与反爬虫问题。如果你对PHP爬虫技术感兴趣，希望本篇内容能为你提供启发与帮助，尝试使用Symfony Panther编写专属爬虫，获取网络数据。