Scrapy Scrapy是一个比较好用的Python爬虫框架，你只需要编写几个组件就可以实现网页数据的爬取。但是当我们要爬取的页面非常多的时候，单个主机的处理能力就不能满足我们的需求了（无论是处理速度还是网络请求的并发数），这时候分布式爬虫的优势就显现出来。 而Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组件。它利用Redis对用于爬取的请求(Requests)进行存储和调度(Schedule)，并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用。scrapy-redi重写了scrapy一些比较关键的代码，将scrapy变成一个可以在多个主机上同时运行的分布式爬虫。

毕业设计-基于mysql和solr采用phantomjs实现网页内容爬虫

各个高校研究生导师评价（网站爬虫获取的一手最新数据）

功能描述： 程序的结构设计： 网页结构： 网页代码框架：              #第一个大学               …     …     …     …….                …….        …….              #第N个大学               …     …     …     …….         爬虫代码： import requests from bs4 import BeautifulSoup import bs4 def getHTMLText(url): #输入url，返回HTML try: r=re

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

eastmoney 东方财富、天天基金股票基金证券数据爬虫、数据分析可视化 first of all, 本项目不构成任何投资建议，仅做技术学习用途,投资有风险，入市需谨慎！！！ 如有侵权请联系我删除 在线体验，查看 metabase 数据库 账号: 密码: admin123 Usage: git clone https://github.com/minicloudsky/EastMoney.git 创建 python3 虚拟环境 pip3 install virtualenv virtualenv venv source venv/bin/activate 修改数据库,改为你自己的数据库 vim backend/eastmoney/settings.py DATABASES = { "default": { 'ENGINE': 'django.db.backend

更多详情见我的博客 谈及了Python基于matplotlib模块的csv数据可视化，这篇文章从更广度的数据角度，结合Python爬虫并利用pyecharts这个更优雅的数据可视化模块，对从网络爬取的数据集进行可视化处理。由于Echart的可操作性，最终生成的可视化图像以html的形式展现以供检阅，文中也会贴出静态预览图。 1 爬取目标分析 1.1 分析目标url ​ 这里选用了去哪儿旅行作为爬虫的目标，因为观察到点击”门票“后搜索相应关键词，例如热门景点，跳转URL为http://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword=辽宁®ion=&from=mpl_search_suggest&page={}， 进一步分析可知，该url的结构为http://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword=搜索地点®io

第13章 实战：原生爬虫.mp4

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