Spotify-Python 使用Python Spotify数据抓取

公司最近研发的一个项目，窗体控件信息的抓取 这是Swing控件的抓取项目

Windows10目前都会默认使用锁屏壁纸，有时候会有喜欢的图片出现，虽然可以手工保存下来，但是步骤繁琐，操作非常麻烦。 这个是用C++/CLI开发的自动获取锁屏壁纸的小工具，简单好用。 1. 监测目录默认设置为锁屏壁纸所在目录，一般不需要修改，当然可以手工更改 2. 当程序运行后，如果有新锁屏壁纸出现，就可以根据用户的要求（大小、横屏、竖屏）等将符合要求的图片复制到指定目录 3. 如果设置了自动启动，会在电脑启动后就自动运行 4. 点击Minimize后，程序缩小到系统托盘，双击托盘图标或右键菜单可再次显示设定界面 5. 右键点击系统托盘图标，在菜单出选择退出即可退出程序 6. 抓取到的图片数（如果有）会显示在界面下方，并且会弹出windows气泡进行提示 7. 复制目录需要事先建好，如果设定成为桌面壁纸目录，就可以实现将锁屏壁纸当做桌面壁纸的自动化 实现原理的文章： https://blog.csdn.net/ydogg/article/details/103052534

java抓取网页数据获取网页中所有的链接实例分享，使用方法，只要实例化HtmlParser时传入网页地址就可以了

百度指数抓取，再用图像识别得到指数 前言： 土福曾说，百度指数很难抓，在淘宝上面是20块1个关键字： 哥那么叼的人怎么会被他吓到，于是乎花了零零碎碎加起来大约2天半搞定，在此鄙视一下土福 安装的库很多： 谷歌图像识别tesseract-ocr pip3 install pillow pip3 install pyocr selenium2.45 Chrome47.0.2526.106 m or Firebox32.0.1 chromedriver.exe 图像识别验证码请参考://www.jb51.net/article/92287.htm selenium用法请参考：//www.j

百度AI进阶实战营第九期：机械手抓取，详见文章：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/122035440

b站的评论由js加载，所以我们有两种方法获取， 第一种用selenium，拖拽导航条，刷新出评论再抓取（效率低且代码量大） 第二种直接找到js接口去获取数据 先说下我一开始的思路 我刚开始不确定是xhr还是js，所以现在xhr中找，发现并没有，于是搜索了js，发现在这个接口里 page代表页数和评论数量，replies是所有评论的内容 于是我们开始分析这个接口的参数 刚开始我以为callback是js加密，后来发现这个参数加不加效果是一样的， 多次试验后发现只有pn，type，oid，sort是必须的 pn是当前页数 type默认为1，作用未知 oid是视频的id sort是排序 我这边直

Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改，下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python抓取框架Scrapy爬虫入门之页面提取的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，需要的朋友可以参考下。

58同城模拟采集简历登陆

Python 模拟爬虫抓取知乎用户信息以及人际拓扑关系，使用scrapy爬虫框架，数据存储使用mongo数据库。 　　本地运行请注意：爬虫依赖mongo和rabbitmq，因此这两个服务必须正常运行和配置。为了加快下载效率，图片下载是异步任务，因此在启动爬虫进程执行需要启动异步worker，启动方式是进入zhihu_spider/zhihu目录后执行下面命令: 　　celery -A zhihu.tools.async worker --loglevel=info 　　爬虫项目部署： 　　进入zhihu_spider后执行```docker-compose up``` ，进入container后和本地运行方法相同，依次启动mongo、rabbitmq、异步任务、爬虫进程即可。 　　其它需要说明的问题： 　　爬虫框架从start\_requests开始执行，此部分会提交知乎主页的访问请求给引擎，并设置回调函数为post_login. 　　post\_login解析主页获取\_xsrf保存为成员变量中，并提交登陆的POST请求，设置回调函数为after\_login. 　　after\_login拿到登陆后的cookie，提交一个start\_url的GET请求给爬虫引擎，设置回调函数parse\_people. 　　parse\_people解析个人主页，一次提交关注人和粉丝列表页面到爬虫引擎，回调函数是parse\_follow, 并把解析好的个人数据提交爬虫引擎写入mongo。 　　parse\_follow会解析用户列表，同时把动态的人员列表POST请求发送只引擎，回调函数是parse\_post\_follow，把解析好的用户主页链接请求也发送到引擎，人员关系写入mongo。 　　parse\_post\_follow单纯解析用户列表，提交用户主页请求至引擎。