最新的爬虫项目集合,里面项目已经验证能用
2019-07-09 本文已影响0人
二纸荒唐言
ECommerceCrawlers
多种电商商品数据🐍爬虫,整理收集爬虫练习。通过实战项目练习解决一般爬虫中遇到的问题。
通过每个项目的readme,了解爬取过程分析。
对于精通爬虫的pyer,这将是一个很好的例子减少重复收集轮子的过程。项目经常更新维护,确保即下即用,减少爬取的时间。
对于小白通过✍️实战项目,了解爬虫的从无到有。爬虫过程的分析可以移步项目wiki。爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情,但掌握正确的方法,在短时间内做到能够爬取主流网站的数据,其实非常容易实现,但建议从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下,你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识,都是可以在完成目标的过程中学到的😁😁😁。
欢迎大家对本项目的不足加以指正,⭕️Issues或者🔔Pr
在之前上传的大文件贯穿了3/4的commits,发现每次clone达到100M,这与我们最初的想法违背,我们不能很有效的删除每一个文件(太懒),将重新进行初始化仓库的commit。并在今后不上传爬虫数据,优化仓库结构。
CrawlerDemo
- [x] DianpingCrawler:大众点评爬取
- [x] 📛TaobaoCrawler:淘宝商品爬取
- [x] 📛XianyuCrawler:闲鱼商品爬取
- [x] SohuNewCrawler:新闻网爬取
- [ ] 📛WechatCrawler:微信公众号爬取
- [x] cnblog:scrapy博客园爬取
- [x] OtherCrawlers:一些有趣的爬虫例子
- [x] 0x01 百度贴吧
- [x] 0x02 豆瓣电影
- [x] 0x03 阿里任务
- [x] 0x04 包图网视频
- [ ] 0x05 全景网图片
- [x] 0x06 豆瓣音乐
- [x] 0x07 某省药监局
- [x] 0x08 fofa
- [ ] 0x09 汽车之家
- [ ] 0x010 国家统计局
- [x] 0x10 baidu
- [x] 0x11 蜘蛛泛目录
Contribution👏
<a href="https://github.com/Joynice"><img class="avatar" src="https://avatars0.githubusercontent.com/u/22851022?s=96&v=4" width="48" height="48" alt="@Joynice"></a> | <a href="https://github.com/liangweiyang"><img class="avatar" src="https://avatars0.githubusercontent.com/u/37971213?s=96&v=4" width="48" height="48" alt="@liangweiyang"></a> |
wait for you
What You Learn ?
本项目使用了哪些有用的技术
- 数据分析
- [x] chrome Devtools
- [x] Fiddler
- [x] Firefox
- [ ] appnium
- [x] anyproxy
- [x] mitmproxy
- 数据采集
- 数据解析
- [x] re
- [x] beautifulsoup
- [x] xpath
- [x] pyquery
- [x] css
- 数据保存
- [x] txt文本
- [x] csv
- [x] excel
- [ ] mysql
- [x] redis
- [x] mongodb
- 反爬验证
- [x] mitmproxy 绕过淘宝检测
- [x] js数据解密
- [x] js数据生成对应指纹库
- [x] 文字混淆
- [ ] 穿插脏数据
- 效率爬虫
- [x] 单线程
- [x] 多线程
- [x] 多进程
- [x] 异步协成
- [x] 生产者消费者多线程
- [ ] 分布式爬虫系统
链接标识官方文档或推荐例子
What`s Spider 🕷?
🙋0x01 爬虫简介
爬虫
爬虫是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。
爬虫作用
- 市场分析:电商分析、商圈分析、一二级市场分析等
- 市场监控:电商、新闻、房源监控等
- 商机发现:招投标情报发现、客户资料发掘、企业客户发现等
网页介绍
- url
- html
- css
- js
Roobots协议
无规矩不成方圆,Robots协议就是爬虫中的规矩,它告诉爬虫和搜索引擎哪些页面可以抓取,哪些不可以抓取。
通常是一个叫作robots.txt的文本文件,放在网站的根目录下。
🙋0x02爬取过程
获取数据
模拟获取数据
🙋0x03解析数据
re
beautifulsoup
xpath
yquery
css
🙋0x04 存储数据
小规模数据存储(文本)
- txt文本
- csv
- excel
大规模数据存储(数据库)
- mysql
- redis
- mongodb
🙋0x05 反爬措施
反爬
反反爬
🙋0x06 效率爬虫
多线程
多进程
异步协程
scrapy框架
Padding
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