爬取美剧代码，并把数据写入到mongodb，纯属学习讨论，python爬虫感兴趣的小伙伴可以借鉴一起学习

这段代码主要用于从网站 “https://yesmzt.com” 上抓取并下载图片。它使用了以下技术： 请求库（Requests）：用于发送 HTTP 请求到网站并获取响应。 XPath 和 lxml 库：用于解析 HTML 文档并提取所需的数据。 AES 加密和解密：用于处理网站上的加密数据。这部分代码使用了 Crypto.Cipher 库中的 AES 模块和 Crypto.Util.Padding 库中的 unpad 函数。 哈希函数（Hashing）：用于生成特定的密钥，这部分代码使用了 hashlib 库中的 md5 函数。 Base64 编码和解码：用于处理二进制数据，这部分代码使用了 base64 库。 代码的主要流程如下： 首先，它会获取特定页面上的所有图片 ID（get_id_list 函数）。 然后，对于每个 ID，它会发送一个请求到服务器以获取加密的图片 URL 数据（get_img_url_list 函数）。 这些加密数据会被解密（decrypt 函数），得到实际的图片 URL 列表。 最后，代码会下载每个 URL 对应的图片并保存到本地

本实战案例涉及使用Python编写一个爬虫程序，用于批量爬取B站（哔哩哔哩）上的小视频。这个案例将使用到requests库来发送HTTP请求，以及BeautifulSoup库来解析网页内容。 适用人群 Python开发者：希望提高网络爬虫的开发技能。 数据分析师：需要从B站获取视频数据进行分析。 视频内容创作者：可能需要收集B站上的小视频用于研究或灵感来源。 使用场景及目标 技术学习：通过实际案例学习网络爬虫的开发。 市场研究：收集B站上的小视频数据进行市场或趋势分析。 内容分析：分析小视频的特点，如长度、风格等。 其他说明 遵守法律法规：在进行网络爬虫操作时，必须遵守相关法律法规，尊重版权和目标网站的robots.txt文件。 网站结构变化：网站的HTML结构可能会发生变化，导致爬虫失效，需要定期维护和更新。 请求限制：为了避免给B站服务器造成过大压力，应适当控制请求频率，并考虑使用代理IP。

Based on python and vuejs 微信公众号采集 Python爬虫 公众号采集 公众号爬虫 公众号备份 爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

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介绍      p2pspider 是一个 DHT 爬虫 BT 客户端的结合体, 从全球 DHT 网络里"嗅探"人们正在下载的资源, 并把资源的metadata(种子的主要信息)从远程 BT 客户端下载, 并生成资源磁力链接. 通过磁力链接, 你就可以下载到资源文件.用途你可以使用 p2pspider 打造私人种子库(比如: 海盗湾), 也可拿它做资源数据挖掘与分析。安装git clone https://github.com/Fuck-You-GFW/p2pspider使用使用前, 请确保你的 node 版本 >=0.12.0.'use strict';var P2PSpider = require('../lib');var p2p = P2PSpider({     nodesMaxSize: 200,   // be careful     maxConnections: 400, // be careful     timeout: 5000});p2p.ignore(function (infohash, rinfo, callback) {    // false => always to download the metadata even though the metadata is exists.     var theInfohashIsExistsInDatabase = false;    callback(theInfohashIsExistsInDatabase); });p2p.on('metadata', function (metadata) {    // At here, you can extract data and save into database.     console.log(metadata); });p2p.listen(6881, '0.0.0.0');目前只能放在有公网 IP 的主机上执行, 或者路由器设置端口转发(默认6881, UDP协议).贡献代码     fork 并拉取代码后，执行 npm install 安装依赖, 然后执行 node test/index.js 就可以看到测试效果。作者博客介绍：http://www.cnblogs.com/52web/p/5253697.html 标签：爬虫

用Perl脚本来抓去 天涯论坛 的帖子，呵呵 看帖子方便多了[网络爬虫]

【Django爬虫后台管理系统】是一个使用Python编程语言构建的高级项目，旨在为爬虫提供一个可视化的管理和监控平台。这个系统结合了Django框架、Selenium自动化测试工具、MySQL数据库以及SimpleUI前端界面，实现了从数据抓取到存储、展示的完整流程。 **Django框架**是Python web开发中的主流框架，它提供了模型-视图-控制器（MVC）的架构，使得开发者可以高效地创建功能丰富的Web应用。在本项目中，Django作为后端的核心，负责处理HTTP请求，与数据库交互，以及提供API接口供前端调用。 **Selenium**是一种用于Web应用程序自动化测试的工具，它可以模拟用户对网页的交互操作。在爬虫项目中，Selenium常用于动态内容的抓取，例如登录网站、点击按钮、填表单等。这样能够处理那些通过JavaScript动态加载或者需要用户交互才能显示的内容。 **MySQL**是关系型数据库管理系统，广泛应用于数据存储和管理。在这个项目中，MySQL用于存储爬取到的数据，确保数据的安全性和持久性。Django框架提供了方便的数据库操作接口，可以轻松地进行数据的增删查改操作。 **后台管理系统**是项目的核心部分，它允许用户监控和管理爬虫任务。用户可以通过系统查看爬虫的状态，启动或停止爬虫，查看已爬取的数据，以及进行数据的分析和处理。通过Django的视图和模板系统，可以构建出易于使用的界面，使得非技术背景的用户也能方便地使用该系统。 **SimpleUI**通常是指简洁、直观的用户界面设计，可能是用HTML、CSS和JavaScript构建的。在本项目中，SimpleUI可能是指使用基础的前端技术来创建一个直观的管理界面，使用户能清晰地看到爬虫的运行情况和数据结果。 在【djangoProject1】这个压缩包文件中，包含了整个项目的源代码。开发者可以借此学习如何将这些技术组件整合在一起，搭建出一个完整的爬虫后台管理系统。通过阅读和理解源码，可以深入学习Django框架的使用，了解如何配置数据库模型，编写视图函数，设置URL路由，以及如何利用Selenium进行动态网页的抓取。此外，还能学习到如何设计和实现一个简单的用户界面，提升Web开发技能。

《Python地铁客流量分析平台：毕业设计与可视化实践》 在当今大数据时代，对城市公共交通数据的深入理解和分析显得尤为重要，特别是在人口密集的城市，如地铁客流量的统计和预测能够为城市管理、交通规划以及公共安全提供重要参考。本项目以Python编程语言为基础，结合爬虫技术、数据分析和可视化，构建了一个地铁客流量分析平台，旨在实现数据的自动采集、处理和展示，为毕业设计提供了一次实战性的应用。 项目的核心部分是数据的获取。利用Python的爬虫技术，我们可以从公开的地铁运营网站或API接口抓取实时或历史的地铁客流量数据。常见的爬虫库如BeautifulSoup和Scrapy，可以帮助我们解析HTML结构，提取所需信息。此外，对于有反爬机制的网站，可能需要使用到模拟登录、设置代理、动态加载（如Selenium）等策略来应对。 数据的预处理是分析的基础。Python中的Pandas库提供了丰富的数据处理功能，如数据清洗、缺失值处理、数据转换等。通过对原始数据进行清洗和整合，确保后续分析的准确性。同时，我们还需要注意时间序列数据的处理，如将日期和时间转换为统一格式，以便进行时间序列分析。 接下来，数据分析环节可以运用Numpy、SciPy等科学计算库，进行统计分析，如计算平均客流量、高峰期流量分布等。此外，还可以利用机器学习算法，如线性回归、时间序列预测模型（如ARIMA、Prophet），预测未来的客流量，为交通调度提供决策支持。 在可视化方面，Python的Matplotlib和Seaborn库能帮助我们生成直观的图表，如折线图展示客流量随时间的变化，柱状图比较不同站点的客流量，热力图揭示高峰时段的分布。更高级的可视化库如Plotly和Bokeh，甚至可以实现交互式的数据展示，提升用户体验。 项目的实现离不开软件工程的原则。良好的代码结构、注释和文档，使得项目易于理解和维护。此外，利用版本控制工具如Git进行版本管理，可以方便地协同开发和追踪项目进度。 总结而言，这个Python地铁客流量分析平台结合了爬虫技术、数据分析和可视化，实现了从数据采集到结果展示的完整流程，是Python在实际问题中的典型应用，对于学习Python的毕业生来说，这是一个很好的实战项目，能够提升他们的技能并为未来的职业生涯打下坚实基础。