基于Scrapy框架的网站数据抓爬的技术实现

从网页里爬取需要的数据是数据分析的重要前提,而爬取数据工具很多,基于Scrapy框架的爬虫工具就是其中之一。该工具有爬取速度快,自动调节爬取机制,吞吐量大~([1])等优点而备受青睐。本文通过介绍Scrapy框架的运行机制、实现网络数据爬取技术爬取来帮助读者理解与学习基于Scrapy框架的爬虫技术。     

基于Scrapy的网络爬虫设计与实现

互联网中包含大量有价值的数据,网络爬虫通过既定规则可以自动地抓取互联网的网页数据并下载至本地存储.研究了网络爬虫的工作原理和Scrapy框架模块,提出了基于Scrapy框架构建工程化网络爬虫爬取定向网页数据的4步流程法,基于此方法步骤构建网络爬虫实现2018年高校自主招生简章数据的爬取和存储.实验结果证明,基于Scrapy框架可有效快捷地构建工程化网络爬虫.     

基于Scrapy框架的网络爬虫分析与抓取实现

基于Scrapy框架设计网络爬虫程序,爬取某市二手房数据,并将分析结果通过统计图呈现出来。通过分析网站数据结构及Scrapy框架网络爬虫设计思路,详细展示了基于Scrapy框架进行数据爬取、数据分析的实现方法,并对网络爬虫存在的安全问题、法律问题进行了说明。     

大数据时代下爬虫技术的兴起

大数据时代下,人类社会的数据正以前所未有的速度增长。问卷调查法、访谈法等传统的数据收集方法,因样本容量小、信度低等局限已无法满足高质量研究的需求,相比较而言,编写爬虫程序获取到的海量数据更为真实、全面,在信息繁荣的互联网时代更为行之有效。因此编写爬虫程序成为大数据时代信息收集的必备技能。本文主要介绍爬虫原理、scrapy爬虫框架,并以歌词爬取为例,详细讲解使用scrapy爬取数据的步骤。     

大数据背景下网络爬虫框架的应用研究

在当前大数据背景下,企业面临数字化的转型升级,数据成为无形的资产.在对网络爬虫的产生背景和相关原理、流程进行研究的基础上,应用Python的网络爬虫框架Scrapy对网站信息进行爬取,提高了信息获取的效率和效果.实践表明,Scrapy框架简单易用,具有非常高的可行性、有效性,使用户有良好的体验,为相关人员开展数据爬取工作提供了借鉴.     

基于WebMagic框架的面向招聘网站的爬虫技术研究

笔者首先分析了网络招聘的现状,介绍了爬虫技术的分类,进而提出了基于Java爬虫框架WebMagic的爬虫方案,然后分析了爬取流程,具体阐述了对大型招聘网站上发布的职位信息进行抓取及存储的过程,最后简单说明了对岗位信息数据进行清洗、分析、展现的过程。     

基于Python的三种网络爬虫技术研究

针对网络爬虫技术选型较多,影响抓取效率和准确性的问题,对基于Python语言的Requests、Scrapy和Selenium三种主流爬虫技术进行分析。首先,安装配置开发环境,完成单线程和多线程爬虫软件开发;其次,爬取“站长之家”网站10页、100页、500页和1,000页简历数据,计算爬取时间;最后,通过爬取“中国裁判文书网”中的数据验证突破反爬虫机制的能力。实验结果表明,Requests爬虫使用一行代码就能实现数据爬取,开发定制灵活;Scrapy爬虫技术平均每页的抓取时间为0.02 s,并发性能突出;Selenium爬虫技术破解网站反爬虫机制能力强。因此,开发网络爬虫技术要综合考虑业务需求和技术特点,只有这样,才能达到最佳的数据抓取效果。     

基于Scrapy和Solr的社交网络兴趣度分析原型系统

使用Scrapy网络爬虫框架、中文分词组件、Solr全文检索引擎以及数据可视化等技术实现了一个社交网络的兴趣度分析原型系统,可对百度贴吧数据进行爬取和分析,以可视化形式为学生工作和商业运营等提供决策参考依据.     

基于Scrapy的大数据学情分析系统就业岗位数据爬取

大数据学情分析系统开发主要涉及构建大数据平台、采集岗位信息、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化、上线部署等关键环节.其中,采集岗位信息环节需要借助Scrapy爬虫框架从招聘网站采集就业岗位数据,配置爬虫数据萃取表达式,对采集到的HTML内容提取出csv格式,数据内容包括岗位、公司、月薪、福利、职位描述、职位要求等.对采集数据进行简单的筛选,保留有价值的信息.在资源条件有限的前提下突破网站的反爬策略实现数据爬取是一个难题,以实现某网站爬虫为具体案例,简要介绍从需求分析、设计方案以及具体技术实现过程,并对爬取过程中页面结构不一致、边界、去重、突破反爬机制等问题进行总结.     

科研论文爬取与多维度分析系统的设计与实现

信息时代的到来,知网(CNKI)成为国内最大的论文数据库,如何高效地获取论文信息,挖掘论文价值,成为了一个亟待解决的问题。目前,论文检索工具多为通用爬虫,只能采集到部分少量的信息,且包含着不符合用户要求的信息,因此实现一个集聚焦论文信息采集和实时论文数据分析的系统变得极为重要。该系统针对如何高效获取论文信息,挖掘论文价值等问题,使用Python Django框架和Celery框架将网站和爬虫结合,实现了爬虫的自动化。系统分为论文爬取模块和多维度分析模块。其中,论文爬取模块使用Selenium,模拟用户点击,并使用Beutifulsoup4和Requests解析网页内容,最后将获取到的论文信息存储到MySQL数据库中。多维度分析模块使用High Charts进行数据展示,主要对与关键词相关的论文发表趋势,高产作者、机构等信息进行分析。通过该系统,科研学者可以方便快捷地获取到研究领域的各种论文信息,为以后的深入研究提供数据支撑。     

一种基于时间序列预测的重采策略

及时获取新增内容,是采集器的重要衡量指标。基于版块页-内容页架构设计的网络采集器通过定期重采入口的版块页,能够有效地快速识别新产生内容页面并进行扩展。然而获取内容的实时性与对网站访问的友好性存在一定的折中。传统的重采策略关注时效性,而忽略了对网站访问的友好性。该文提出了一种基于时间序列预测的改进重采策略兼顾时效性和友好性。实验表明,该方法可以在保证数据采集实时性的情况下,有效降低访问量,提升对网站访问的友好性。     

基于Hadoop的广域网分布式主题爬虫系统框架

广域网分布式爬虫与局域网爬虫相比有诸多的优势,而现有基于Hadoop分布式爬虫的设计主要是面向局域网环境的。为解决Hadoop分布式计算平台不适合部署于广域网的问题,设计了一个基于Hadoop的广域网分布式爬虫系统框架。爬虫系统利用消息中间件实现分布式可靠通信,数据存储采用可伸缩的Hadoop分布式文件系统HDFS,网页解析利用MapReduce并行处理,并基于模板匹配实现框架可定制。系统的性能仿真显示该框架具有支撑大规模爬虫并发工作的能力。     

Nutch分布式网络爬虫研究与优化

Nutch作为一个优秀的开源搜索引擎,其内核代码大量采用了MapReduce的编程模式,被越来越多的企业和团体用来定制符合自身需求的分布式搜索引擎产品.作为优秀的搜索引擎,其重要的前提是如何尽可能多地抓取到网页数据来建立索引.介绍了Nutch基于Hadoop下的分布式网络爬虫工作机制,指出其不足之处,并提出了改进方案,...     

基于Scrapy的房屋租赁信息搜索系统设计与实现

在如今互联网技术蓬勃房展及高房价的背景下，越来越多的人通过互联网寻找合适的租赁房源。目前互联网上房屋租赁网站众多，租房者在每家网站上均需要单独注册登录，且查询搜索过程繁琐，用户体验不佳。该文基于scrapy开源爬虫框架设计并实现了一个房屋租赁信息搜索系统，该系统从多个房屋租赁网站采集房源信息，进行数据格式转换后，向用户提供统一且多样化的房源搜索及展示功能。     

Web信息采集研究进展

1.简介随着Internet/Intranet的迅速发展,网络正深刻地改变着我们的生活。而在网上发展最为迅猛的WWW(World Wide Web)技术,以其直观、方便的使用方式和丰富的表达能力,已逐渐成为Internet上最重要的信息发布和传输方式。然而,Web信息的急速膨胀,在给人们提供丰富的资源的同时,又使人们在对它们的有效使用方面面临一个巨大的挑战。为此,人们发展了以Web搜索引擎为主的检索服务,并且随着     

Learning to crawl deep web

Deep web or hidden web refers to the hidden part of the Web (usually residing in structured databases) that remains unavailable for standard Web crawlers. Obtaining content of the deep web is challenging and has been acknowledged as a significant gap in the coverage of search engines. The paper proposes a novel deep web crawling framework based on reinforcement learning, in which the crawler is regarded as an agent and deep web database as the environment. The agent perceives its current state and selects an action (query) to submit to the environment (the deep web database) according to Q-value. While the existing methods rely on an assumption that all deep web databases possess full-text search interfaces and solely utilize the statistics (TF or DF) of acquired data records to generate the next query, the reinforcement learning framework not only enables crawlers to learn a promising crawling strategy from its own experience, but also allows for utilizing diverse features of query keywords. Experimental results show that the method outperforms the state of art methods in terms of crawling capability and relaxes the assumption of full-text search implied by existing methods.     

eDonkey的网络爬行技术及特性分析*

设计了一种eDonkey网络爬行系统。该系统能避免被中心服务器的自动保护机制添加进黑名单,且能突破返回结果数量限制。通过对爬行获取的数据进行统计分析,得出了eDonkey网络中服务器分布和文件分布的一些特性。     

网络机器人多线程爬行的研究与实现

多线程爬行是高效率网络机器人实现的关键。分析在单个计算机节点上网络机器人多线程爬行的关键流程,并借鉴硬件指令流水线的执行过程研究不同多线程并发调度策略下系统的性能特点。最后,给出实现网络机器人多线程爬行的关键数据结构、并发调度方法及URL消重策略。实验数据表明：有效地控制并发和有选择地消除重复URL可以提高网络机器人的爬行速度。     

Deep Web垂直搜索引擎设计与实现

将deep Web发掘与主题爬行技术有机地结合起来,对deep Web垂直搜索引擎系统的关键技术进行了深入研究.首先设计了deep Web主题爬行框架,它是在传统的主题爬行框架的基础上,加入了前端分类器作为爬行策略的执行机构,并对该分类器做定期的增量更新;然后使用主题爬行技术指导deep Web发掘,并且借助开源组件Lucene将主题爬行器所搜索的信息进行合理的安排,以便为检索接口提供查询服务.当用户向搜索引擎提交查询词后,Lucene缺省按照自己的相关度算法对结果进行排序.通过爬虫、索引器和查询接口的设计,实现了一个面向deep Web的垂直搜索引擎原型系统.