1.【教你写爬虫】用Java爬虫爬取百度搜索结果！自动自动可爬10w+条！爬虫爬虫
2.3.网络爬虫——Requests模块get请求与实战
3.MediaCrawler 小红书爬虫源码分析
4.python爬虫--微博评论--一键获取所有评论
5.实用工具（爬虫）-手把手教你爬取，源码百度、软件Bing、自动自动Google
6.爬虫技术是爬虫爬虫牛熊建仓源码做什么的

【教你写爬虫】用Java爬虫爬取百度搜索结果！可爬10w+条！源码

       教你写爬虫用Java爬取百度搜索结果的软件实战指南

       在本文中，我们将学习如何利用Java编写爬虫，自动自动实现对百度搜索结果的爬虫爬虫抓取，最高可达万条数据。源码首先，软件目标是自动自动获取搜索结果中的五个关键信息：标题、原文链接、爬虫爬虫链接来源、源码简介和发布时间。

       实现这一目标的关键技术栈包括Puppeteer（网页自动化工具）、Jsoup（浏览器元素解析器）以及Mybatis-Plus（数据存储库）。在爬取过程中，我们首先分析百度搜索结果的网页结构，通过控制台查看，发现包含所需信息的元素位于class为"result c-container xpath-log new-pmd"的div标签中。

       爬虫的核心步骤包括：1）初始化浏览器并打开百度搜索页面；2）模拟用户输入搜索关键词并点击搜索；3）使用代码解析页面，获取每个搜索结果的详细信息；4）重复此过程，处理多个关键词和额外的逻辑，如随机等待、数据保存等。通过这样的通用方法，我们实现了高效的数据抓取。

       总结来说，爬虫的核心就是模仿人类操作，获取网络上的数据。Puppeteer通过模拟人工点击获取信息，而我们的目标是更有效地获取并处理数据。如果你对完整源码感兴趣，起点源码整站数据打包可以在公众号获取包含爬虫代码、数据库脚本和网页结构分析的案例资料。

3.网络爬虫——Requests模块get请求与实战

       网络爬虫入门：掌握Requests模块与GET请求实践

       学习网络爬虫的第一步，是了解如何使用Python的requests库获取网页源代码。本文将带你从安装requests库开始，逐步掌握GET请求的使用方法，让你能够轻松爬取网站数据。

       先来了解一下urllib模块，它是Python内置的HTTP请求库，包含四个主要模块，提供基础的HTTP功能。

       接着，介绍requests模块的使用。首先，通过pip命令安装requests库，安装成功后，你就可以利用它发送HTTP请求了。

       在实际操作中，我们通常需要使用GET请求来获取网页数据。当数据在网页链接中时，通过requests.get()函数发送GET请求，获取HTML内容。此外，请求头和状态码是了解请求过程的关键信息。请求头包含了HTTP请求的一些元信息，如请求方法、地址等，而状态码则帮助判断请求是否成功。

       在爬取网站数据时，请求头扮演着重要的角色。它包括了用户代理、Cookie等信息，让服务器更好地理解请求，确保数据获取过程顺利进行。oc源码变frame work

       通过代码示例，我们可以清晰地看到如何通过requests模块获取网页数据。比如，发送GET请求到特定URL，并解析响应状态码、请求头和HTML内容。这为后续的数据解析和处理打下了基础。

       当数据获取成功后，我们可以通过编写代码将HTML内容保存到本地文件，便于后续分析和使用。在实际爬虫项目中，合理的文件存储策略至关重要，确保数据安全和易于访问。

       最后，通过简单的案例演示了如何在网页中搜索和获取特定数据。尽管在本文中我们没有详细讲解数据解析技术，但在后续的章节中，你将学习到更深入的数据提取方法，实现精准的数据获取。

       今天的学习就到这里，希望这些基础知识能为你的网络爬虫之旅铺平道路。如果你对网络爬虫感兴趣，期待你的持续关注。更多内容敬请期待下一期！

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、超星格式pdg 解析 源码签名算法、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。

       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，C 解析蓝奏 源码MediaCrawler通过`)

       效果预览如下：

       步骤：打开微博查看评论，确保点击“查看全部评论”，进入开发者模式，全局搜索评论关键字，下载评论文件。检查页面加载，发现随着滚动页面加载更多评论，此行为关键。

       分析页面源代码，发现每个评论文件包含有ID、UID及max_id参数。ID和UID分别对应作者ID和文章ID，max_id参数控制评论加载。

       通过观察发现，前一个文件的max_id即为后一个文件的起始ID，以此类推。至此，已确定所有关键参数。

       接下来编写爬虫代码，分为两步：第一步，访问获取ID、UID；第二步，根据ID和UID访问评论文件，提取并保存评论。

       第一步实现，访问获取ID、UID，第二步实现，访问评论文件并提取评论至列表。使用for循环处理每个评论，最后将结果保存。

       封装函数，可输入不同文章链接ID以获取相应评论。

       完成代码后，实际运行以验证效果，关注gzh获取源代码及更多学习资源。

       源代码及文章地址：

       python爬虫--微博评论 (qq.com)

实用工具（爬虫）-手把手教你爬取，百度、Bing、Google

       百度+Bing爬取：

       工具代码地址：github.com/QianyanTech/...

       步骤：在Windows系统中，输入关键词，如"狗,猫"，不同关键词会自动保存到不同文件夹。

       支持中文与英文，同时爬取多个关键词时，用英文逗号分隔。

       可选择爬取引擎为Bing或Baidu，Google可能会遇到报错问题。

       Google爬取：

       工具开源地址：github.com/Joeclinton1/...

       在Windows、Linux或Mac系统中执行。

       使用命令格式：-k关键字，-l最大下载数量，--chromedriver路径。

       在chromedriver.storage.googleapis.com下载对应版本，与Chrome浏览器版本相匹配。

       下载链接为chromedriver.chromium.org...

       遇到版本不匹配时，可尝试使用不同版本的chromedriver，但需注意8系列版本可能无法使用。

       可通过浏览器路径查看Chrome版本："C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe" 或 "C:\Users\sts\AppData\Local\Google\Chrome\Application\chrome.exe"。

       解决WebDriver对象找不到特定属性的报错问题：修改源代码三处。

       图像去重：

       使用md5码进行图像去重。将文件夹下的图像生成md5码，并写入md5.txt文件中。

       使用脚本统计md5码，过滤重复图像。

       以上内容提供了一套详细的爬取流程，包括工具的选择、关键词输入、多引擎支持、版本匹配、错误处理以及图像去重的方法。确保在使用过程中关注系统兼容性和版本匹配问题，以获得高效和准确的爬取结果。

爬虫技术是做什么的

       爬虫技术，本质上是一种自动化程序，专门用来从互联网上抓取并存储数据。它的核心原理是模仿浏览器发送网络请求，获取服务器响应，然后按照规则筛选和提取信息。以下是爬虫技术的主要步骤：

       首先，发送网络请求。Python库如urllib和requests简化了这一过程，通过它们可以发送各种形式的请求，获取网页源代码。

       其次，提取关键信息。网页源代码包含大量数据，通过正则表达式（re库）或BeautifulSoup（bs4）等工具，可以精确筛选并解析出我们需要的数据。bs4不仅能进行编码处理，还以结构化的形式输出信息，方便操作。

       接着，保存数据。提取到的信息通常会用Python的open函数保存为文本，或者利用pandas库存储为xlsx格式，等非结构化数据则可能通过pymongo库存入数据库中，以备后续使用。

       最后，将上述步骤整合成自动化爬虫，这样当你需要特定数据时，只需启动程序，便能轻松获取。爬虫技术就是这样一种高效的数据抓取和管理工具。

爬虫工具--fiddler

       一、抓包工具

       1.1 浏览器自带抓包功能，通过右键审查元素，点击network，点击请求，右边栏展示请求详细信息：request、headers、response。以搜狗浏览器为例，任意点击加载选项，查看get参数。

       1.2 Fiddler，一个HTTP协议调试代理工具。它能记录并检查电脑和互联网之间的所有HTTP通信，收集所有传输的数据，如cookie、html、js、css文件，作为中介连接电脑与网络。

       二、Fiddler的使用

       2.1 下载并安装Fiddler，访问官网下载页面，填写信息后下载安装包，按照常规步骤进行安装。

       2.2 配置Fiddler，打开工具选项，选择HTTPS捕获、解密HTTPS流量等功能，完成配置后重启Fiddler。

       三、Fiddler的使用

       3.1 在Fiddler中查看JSON、CSS、JS格式的数据。停止抓取：文件菜单中选择捕获，取消勾选。点击请求，右边选择inspectors。

       3.2 HTTP请求信息：Raw显示请求头部详细信息，Webforms显示参数，如query_string、formdata。

       3.3 HTTP响应信息：首先点击**条解码，Raw显示响应所有信息，Headers显示响应头，Json显示接口返回内容。

       3.4 左下黑色框输入指令，用于过滤特定请求，如清除所有请求、选择特定格式请求等。

       四、Urllib库初识

       4.1 Urllib库用于模拟浏览器发送请求，是Python内置库。

       4.2 字符串与字节之间的转化：字符串转字节使用Encode（），字节转字符串使用Decode（），默认编码为utf-8。

       4.3 urllib.request属性：urlopen（url）返回响应对象位置，urlretrieve（url, filename）下载文件。

       4.4 urllib.parse构建url：quote编码中文为%xxxx形式，unquote解码%xxxx为中文，urlencode将字典拼接为query_string并编码。

       五、响应处理

       5.1 read（）读取响应内容，返回字节类型源码，geturl（）获取请求的url，getheaders（）获取头部信息列表，getcode（）获取状态码，readlines（）按行读取返回列表。

       六、GET方式请求

       6.1 无错误代码，但打开Fiddler时可能会报错，因为Fiddler表明Python访问被拒绝，需要添加头部信息，如伪装User-Agent为浏览器。

       七、构建请求头部

       7.1 认识请求头部信息，如Accept-encoding、User-agent。了解不同浏览器的User-agent信息，伪装自己的User-agent以通过反爬机制。

       8.1 构建请求对象，使用urllib.request.Request(url=url, headers=headers)。完成以上步骤，实现基于Fiddler和Urllib库的网络数据抓取与请求操作。

selenium进行xhs爬虫：获取网页源代码

       学习XHS网页爬虫，本篇将分步骤指导如何获取网页源代码。本文旨在逐步完善XHS特定博主所有图文的抓取并保存至本地。具体代码如下所示：

       利用Python中的requests库执行HTTP请求以获取网页内容，并设置特定headers以模拟浏览器行为。接下来，我将详细解析该代码：

       这段代码的功能是通过发送HTTP请求获取网页的原始源代码，而非经过浏览器渲染后的内容。借助requests库发送请求，直接接收服务器返回的未渲染HTML源代码。

       在深入理解代码的同时，我们需关注以下关键点：