推论网络的结构 该项目的目标是对网页的结构进行分类，并根据频率和领域信息汇总这些结构。 该项目将使网页的重点抓取成为可能，并将帮助研究人员以网络规模提取数据。 由于数据集的庞大性和非结构化性，我们计划使用Hadoop生态系统中的工具（带有Tez，Apache Hive和HBase的Apache Pig）。 具体来说，具有相似html布局的页面将具有相似的html组件。 因此，叶节点的文档对象模型（DOM）路径大致描述了组件在页面渲染中的可视位置。 通过专门针对四个主要的视觉组件（例如按钮，图像，链接和视频），将生成XPath表达式的集合。 然后将基于路径结构和域信息对这些对象进行分组，然后计算网页的频率。 数据集 该项目使用的数据集来自2015年5月的网络抓取（通用抓取），其中包含超过159 TB的数据和超过20.5亿个网页。 学分 创意积分： : Web存档数据积分：Common

Scrapy_crawl_qichacha 要求： python版本：python 3.6 确保已在计算机中安装了scrapy。 用法： 首先，您需要访问并登录以获取Cookie。 然后清除之前存在于cookies.txt中的cookie，然后将您自己的cookie粘贴到其中。 您可以在其中粘贴多个cookie，这是由于网站访问的限制而使抓取工具的性能更好。 打开命令窗口并输入主路径： cd Scrapy_crawl_qichacha-master 然后开始抓取： scrapy crawl qcc 然后按照窗口中显示的说明进行操作。 笔记： 如果抓取速度过快，则会显示验证码并使程序报告错误，因此该程序设置了相对较慢的速度，您可以在settings.py中进行更改。 当程序报告错误时，这意味着您的帐户中会出现一个验证码，您需要在浏览器中访问URL并输入确认码。

基于Python的分布式网络爬虫系统的设计与实现

资源来自pypi官网。 资源全名：stylelens_crawl-0.0.102-py3-none-any.whl

基于Python爬虫技术的应用

基于python的聚焦网络爬虫数据采集系统设计与实现

[TOC] Introduction 最近需要新浪微博的数据做研究，苦于找不到满意的数据，新浪微博的API对数据的获取有限制，也找不到合适的爬虫代码，遂自己实现了一个爬取新浪微博的爬虫。 爬取的数据是 新浪微博搜索某一个话题，得到的微博数据，下面是爬取到的有关苹果手机的微博示例： 之前也爬取过 ，但是好久没有再练手了，发现遗忘了很多知识点，加上新浪微博对爬虫的嗅觉异常灵敏，导致中间遇到了非常多的坑，不过好在大多数的问题，都已经解决了。所以今天索性总结一下，如果以后再写爬虫，可以拿来参考。 另外，我不是写爬虫的专家，对python的语法也不是很熟悉，也没有用scrapy这种爬虫工具（感觉用不到，因为爬虫的思想还是很简单的），所以写出来的爬虫应该比不上专业的水准，最后我会共享该程序的源码。 本文涉及的主要知识点有如下几个，其顺序大概是我写爬虫的步骤： 选择合适的爬取源 分析生成要爬取网站的u

作者简介 作者 QQ交流群 个人博客 项目详情请参考微信原文链接： 如有疑问可通过公众号找到作者，微信扫描下方二维码或者在微信内搜索 微信公众号：月小水长（ID:inspurer)； WeiboSuperScrapy 最强微博爬虫，用户、话题、评论一网打尽。 GUI 功能集中版 运行 GUI.py 即可爬取用户/话题微博 运行 WeiboCommentScrapy.py 并修改里面的微博id (wid) 即可爬取指定微博的所有评论。 无 GUI 功能独立版 单独的 py 文件分别对立一个 功能 WeiboCommentScrapy.py 爬取评论 WeiboTopicScrapy.py 爬取指定关键词的所有微博，突破了 50 页的限制，可指定截至日期时间段搜索（比如 20200101-20200102） WeiboSuperCommentScrapy.py 可爬取一条微博的所有评论，更

基于Python下的爬虫综述及应用

上市公司新闻文本分析与分类预测 简介 上市公司新闻文本分析与分类预测的基本步骤如下： 从新浪财经、每经网、金融界、中国证券网、证券时报网上，爬取上市公司（个股）的历史新闻文本数据（包括时间、网址、标题、正文） 从Tushare上获取沪深股票日线数据（开、高、低、收、成交量和持仓量）和基本信息（包括股票代码、股票名称、所属行业、所属地区、PE值、总资产、流动资产、固定资产、留存资产等） 对抓取的新闻文本按照，去停用词、加载新词、分词的顺序进行处理 利用前两步中所获取的股票名称和分词后的结果，抽取出每条新闻里所包含的（0支、1支或多支）股票名称，并将所对应的所有股票代码，组合成与该条新闻相关的股票代码列表，并在历史数据表中增加一列相关股票代码数据 从历史新闻数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本，利用该支股票的日线数据（比如某一天发布的消息，在设定N天后如果价格上涨则认为是利好消息，反之则是