wechat_spider 微信公众号爬虫。 需要环境: mysql、redis 支持平台： windows/mac 。 示例配置文件: mysqldb: ip: localhost port: 3306 db: wechat user: root passwd: "123456" auto_create_tables: true # 是否自动建表 建议当表不存在是设置为true，表存在是设置为false，加快软件启动速度 redisdb: ip: localhost port: 6379 db: 0 passwd: spider: monitor_interval: 3600 # 公众号扫描新发布文章周期时间间隔 单位秒 ignore_haved_crawl_today_article_account: true # 忽略已经抓取到今日发布文章的公众号，即今日不再监测该公众号 redis_task_cache_root_key: wechat # reids 中缓存任务的根key 如 wechat: zombie_ac

2022-05-23 09:05:17 1.58MB 爬虫

一个大规模复杂跨域语义解析和 text-to-SQL 数据集 Spider。该数据集由 11 名耶鲁大学学生标注，包含 10181 个问题和 5693 个独特的复杂 SQL 查询、200 个具备多个表的数据库，覆盖 138 个不同领域。

微信小程序demo：基于node：wechat app of girls scrapy spider via Node.js

jd-spider 爬取京东商品详情页信息：价格，主图，详情图，店铺信息等 反爬策略 通过多次实验发现，京东反爬策略大致如下： 同一IP，同时访问链接次数大于100以上，定义为爬虫，会重定向到京东首页； 爬虫策略 爬取的链接数量过大，采用分批次爬取，每次不超过100个链接数，可以自定义每个批次的数量，在上一个批次全部爬取完之后，进行下一批次的爬取 文本信息，轮播图片来源于相应sku的h5页面，无论提供的链接是pc端还是h5端的，最终都转化为h5链接（因为h5页面比较好爬） 详情图片默认来源于pc页面，若没有，则取对应的h5页面的图片链接 启动方式 默认只爬取页面文本信息，并导出excel npm run jd or 一键爬取文本信息和图片信息 npm run jdImg 需要的数据 默认配置下，只需要下载resource的template.xlsx,并替换需要爬取的url链接，然后执行命令

搜索引擎完整源码自带网络爬虫功能，spider网络爬虫+数据库+界面源代码

非常好的，python应用包 抓取网页，成功率超高、 PycURL is a Python interface to libcurl. PycURL can be used to fetch objects identified by a URL from a Python program, similar to the urllib Python module. PycURL is mature, very fast, and supports a lot of features

爬取百度文库 需求是发明之母 想下载文件又不想花钱和积分 如果你和我有一样的想法就往下看，只要几分钟就可以看完，从今以后可以白嫖99％的文库了 使用方法 1.下载本文档（当然也可以选择不下载） git clone 2.安装依赖项（如果这些库你都有，也可以不安装） 先用cmd切换到requirements.txt路径 pip安装-r -r required.txt 3.下载PhantomJS（本文档自带） 然后将其添加到环境变量，新手 因为selenium高版本不支持PhantomJS了，所以我们这里选择安装低版本的selenium 4.运行crawlBaiduWenku.py文件 此时你就会得到你想要的（大概率是可行的），要是爬取的不太理想，请继续阅读 使用说明（若是不想看文字，可以直接看示例文件夹内的实例，或者直接看各文件的作用） 爬TXT文件，爬取效果最好，可以选择可以使用

无头爬虫 :ghost: 使用无头浏览器（Chrome）实现的搜寻器。 产品特点 使用用户提供的extractContent函数对网站进行extractContent并按照filterLink和onResult指示遵循观察到的URL。 可配置的并发。 尊重 （可配置）（请参阅 ）。 用法 import puppeteer from 'puppeteer' ; import { createHeadlessCrawler } from 'headless-crawler' ; const main = async ( ) => { const browser = puppeteer . launch ( ) ; // See Configuration documentation. const headlessCrawler = createHeadlessCrawler ( { onResult : ( resource ) => { console . log ( resource . content . title ) ; } ,

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