网络爬虫需求分析.docx

本项目涉及一个有多个页面的电影网站，我们使用递归、深度优先、广度优先等方法爬取各个网页的数据，实现了爬取电影网站数据的爬虫程序。 此项目可用于期末大作业

使用scrapy创建爬虫程序、使用BeautifulSoup爬取数据、爬取关联网页数据、使用管道存储数据 本项目涉及一个包含多个网页的图书网站，我们使用scrapy爬取各个网页的数据，实现了爬取图书网站数据的爬虫程序。 scrapy是一个优秀的分布式爬取框架，它规定了一系列的程序规则，例如，使用items.py定义数据的格式，使用pipelines.py实现数据的存储，使用spider.py实现数据的爬取，使用settings.py规定各个模块之间的联系，对复杂的爬虫程序进行模块化管理。我们只需按规则填写各个模块即可，各个模块的协调工作由scrapy自动完成。而且scrapy支持使用XPath与CSS方法查找网页数据。使用scrapy可以高效地爬取大多数网站的数据。 但是实际上有些网站的数据是使用JavaScript管理的，一般的scrapy并不能执行JavaScript程序，在后面的项目中将介绍能执行JavaScript程序的爬虫程序技术。

天猫双12爬虫（福利：266万条商品数据免费下载）-附件资源

APPSpider 基于多数APP商城相同的页面逻辑扩展而成的APP爬虫代码合集 功能 基于搜索服务进行爬取，即根据键入关键字，程序自动从各大APP商店进行对应关键字的APP信息爬取，可调整爬取页数 基于继承的模式进行代码扩展，可以从请求部分，解析部分，下载部分进行代码的继承与多态 支持APP 360手机助手,百度手机助手, 小米应用商店, 应用宝, 安智市场, 2345手机助手 , PP助手, 豌豆荚, 金立软件商店, 搜狗市场, 狐狸助手, 乐商店, 历趣, 安贝市场, 多特软件站 等30+ 个app 封装好的请求函数和需要基类的文件名为 request_compoent.py ParseCompoent.py ParseCompoentAjax.py

小提琴图，热力相关图，线性回归图，圆环图，折线图等等，基于python爬虫的可视化分析，全自动爬取数据，可以更改城市，新房二手房租房进行别的数据爬取，自动生成爬取数据的表格文件，一共两个.py文件，精简，数据挖掘，数据可视化，数据爬取

##QQSpider1:## 详情请见博客： 《QQ空间爬虫分享（一天可抓取 400 万条数据） 》 如果出现报错： Traceback (most recent call last): File ".\init.py", line 20, in my_messages.backups() # 备份爬虫信息 NameError: name 'my_messages' is not defined 多半的原因是 BitVector 模块用不了，可自行调试。 如果确定是BitVector用不了的话可以用 "BitVector模块报错解决" 里面的两个文件替换掉原有文件，不使用BitVector判重，改用python的list判重（数据量不大的话效果是一样的）。 ------------------------------------------------------- 分界线 ------------------------------------------------------- ##**QQSpider2:**## 更新后的版本，详情请见博客： [《QQ空间爬虫分享（2016年11月18日更新）》](http://blog.csdn.net/Bone_ACE/article/details/53213779) 有同学反映，爬QQ空间的很多都是学生想爬一些数据做统计研究的，本不是计算机专业，爬起来比较困难，希望有现成的数据出售。但是因为工作变动，其实今年3月份 程序开发完后我就没有跑过了，所以手上也没有数据。不过接下来我会开一两台机器跑这个爬虫，如果需要数据可以邮件联系我（bone_ace@163.com）。 遇到什么问题请尽量留言，方便后来遇到同样问题的同学查看

博文对应的代码 https://blog.csdn.net/efine_dxq/article/details/90736671

中文分词： 自然语言理解和处理，是人工智能的重要的研究领域之一，是语言学、逻辑学、生理学、心理学、计算机科学和数学等相关学科发展和结合而形成的一门交叉学科。 分词作为搜索引擎的一项核心功能，和存储和查询有重大关系。但是不同的研究角度，不同的研究方向，带来研究重点和研究结果都是不一样的。 语言学方向研究的分词算法，看重分词的准确性，不看重运算速度；而搜索引擎的分次算法，特别看重分词速度，分词准确性中等。 (五)全文检索系统和搜索引擎关系： 1、搜索引擎技术来源于全文检索系统,搜索引擎是全文检索技术最重要的一个运用. 2、搜索引擎在数据总量,最大并发处理能力,单次查询速度方面,都远远强大于全文检索系统. 3、搜索引擎为了最求最高的查询速度，在搜索结果准确性及搜索结果重现方面,都弱于全文检索系统.

使用jsoup做的java爬虫, 登录自己的天眼查账号, 爬取公司详细数. 不足: 大概执行100次请求之后会被识别为机器人.