一般爬虫可以分为以下几个步骤：一、打开指定网页二、解析网页三、处理/存储数据，新增任务网页另外异步的话，需要调度器。简单爬虫的话，不需要搞复杂验证码，requests/urllib修改cookie,header就能访问的话，写一个打开，一个解析就够了，处理数据和新任务，直接写在解析类就下，gevent也可以直接异步。项目路径：ur'D:\python_py\my_scrapy/scrapy_too
一般爬虫可以分为以下几个步骤：一、打开指定网页二、解析网页三、处理/存储数据，新增任务网页另外异步的话，需要调度器。简单爬虫的话，不需要搞复杂验证码，requests/urllib修改cookie,header就能访问的话，写一个打开，一个解析就够了，处理数据和新任务，直接写在解析类就下，gevent也可以直接异步。 项目路径：ur'D:\python_py\my_scrapy/scra
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2023-11-01 21:59:15
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1. 前言Scrapy 是一个基于 Twisted 实现的异步处理爬虫框架，该框架使用纯 Python 语言编写。Scrapy 框架应用广泛，常用于数据采集、网络监测，以及自动化测试等。提示：Twisted 是一个基于事件驱动的网络引擎框架，同样采用 Python 实现。2. Scrapy下载安装Scrapy 支持常见的主流平台，比如 Linux、Mac、Windows 等，因此你可以很方便的安装
前言作者：努力努力再努力爬取qq音乐歌手数据接口数据https://y.qq.com/portal/singer_list.html这是歌手列表的网址分析网页f12开发者选项 找到network 里面有异步加载的数据刷新看找数据看他们的responsehttps://u.y.qq.com/cgi-bin/musicu.fcg?-=getUCGI20652690515538596&g_tk=
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2023-08-09 17:10:39
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目录前言一、什么是Scrapy二、怎么安装使用Scrapy前言在了解了爬虫各种基础知识之后，我们有时需要快速搭建一个个爬虫的程序。有没有这么一个方便的工具或框架能让我们快速搭建起一个个爬虫程序呢？Scrapy呼之欲出。一、什么是Scrapy纯Python实现的一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。框架本身把一些重复性的工作给你做好了；你就可以轻轻松松的按照其框架本身写几个简单的模块
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2023-10-09 15:31:35
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## Python爬虫异步框架简介
在数据获取和处理的过程中，爬虫是一个非常重要的工具。而在Python中，有许多优秀的爬虫框架可以帮助我们更高效地进行网络数据的爬取。其中，异步框架能够提高爬虫的效率，使其能够更快地获取数据。
### 异步框架的优势
在传统的爬虫中，每次请求数据都是同步的，即每次请求都需要等待上一个请求完成后才能进行下一个请求。而异步框架则可以在发送一个请求后，不必等待返回
Scrapy是一个异步处理框架，是纯Python实现的爬虫框架，其架构清晰，模块之间的耦合程度低，可拓展性强，可以灵活完成各种需求。我们只需要定制几个模块就可以轻松实现一个爬虫。1.架构 Scrapy Engine，引擎，负责整个系统的数据流处理、触发事务，是整个框架的核心。Item，项目，它定义了爬取结果的数据结构，爬取的数据会被赋值成Item对象。Scheduler，调度器，接受引擎
Scrapy是适用于Python的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。 Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。 另外，它还拥有高性能的数
高性能异步爬虫目的:在爬虫中使用异步实现高性能的数据爬取操作。异步爬虫的方式： ——多线程，多进程（不建议使用） 好处:可以为相关阻塞的操作单独开启线程或者进程，阻塞操作就可以异步执行 弊端：无法无限制开启线程——进程池，线程池（适当使用） 好处:我们可以降低系统对进程或者线程创建和销毁的一个频率，从而很好的降低系统的开销。 弊端:池中线程或进程的数量有上限。 一、基本概念 阻塞 阻塞状态指程序未
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2023-10-16 21:29:57
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爬虫的本质就是模拟client频繁请求server，获取响应数据，对响应数据进行解析处理。常规的串行方式同步阻塞执行，必须等待一个任务处理完后才能之后才能继续下一个，这样效率就非常低。最常用的聚焦爬虫对数据处理的IO操作（阻塞）相对密集，因此需要考虑使用异步方案解决。 1.同步串行：提交任务之后，只有等待这个任务执行完毕返回结果才会继续执行下一个，这样效率比较低下！1 '''
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2023-05-31 08:41:07
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在上一课时我们介绍了异步爬虫的基本原理和 asyncio 的基本用法，另外在最后简单提及了 aiohttp 实现网页爬取的过程，这一可是我们来介绍一下 aiohttp 的常见用法，以及通过一个实战案例来介绍下使用 aiohttp 完成网页异步爬取的过程。aiohttp前面介绍的 asyncio 模块内部实现了对 TCP、UDP、SSL 协议的异步操作，但是对于 HTTP 请求的异步操作来说，我们就
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2023-12-06 10:08:39
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实例引入比如在这里我们看这么一个示例网站：https://static4.scrape.cuiqingcai.com/，这个网站在内部实现返回响应的逻辑的时候特意加了 5 秒的延迟，也就是说如果我们用 requests 来爬取其中某个页面的话，至少需要 5 秒才能得到响应。另外这个网站的逻辑结构在之前的案例中我们也分析过，其内容就是电影数据，一共 100 部，每个电影的详情页是一个自增 ID，从
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2023-12-20 17:58:04
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在我们进行数据爬去的过程中，我们有时候会遇到异步加载信息的情况，以豆瓣电影分来排行榜为例，当我们在查看数据的过程中，会发现网页源码中并不包含我们想要的全部数据，但是当我们在进行向下滚动的时候，数据会一点点的加载出来，这就说明它是通过异步加载模式展示出的数据。在urllib3中，支持的也仅仅是当前的HTML页面，所以，我们要使用异步加载模式进行数据的获取。 在这个时候，我们一般会采用以下两种方
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2023-07-02 13:18:07
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我们知道爬虫是 IO 密集型任务，比如如果我们使用 requests 库来爬取某个站点的话，发出一个请求之后，程序必须要等待网站返回响应之后才能接着运行，而在等待响应的过程中，整个爬虫程序是一直在等待的，实际上没有做任何的事情。对于这种情况我们有没有优化方案呢？一、实例引入比如在这里我们看这么一个示例网站：https://static4.scrape.cuiqingcai.com/，如图所示。这个
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2024-01-05 20:12:43
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一个网站的爬虫脚本，在调试的时候发现问题：脚本跑：content-type用text/xml 可以post成功，但post中body的内容没有生效，所有的响应都是当前日期；用application，post不成功(即没有返回数据)工具发：content-type用text/xml 可以post成功，但post中body的内容没有生效，所有的响应都是当前日期；用application，post成功且
# Python 异步爬虫入门
## 引言
在Python的网络爬虫开发中，异步编程是一种非常强大且高效的方式，尤其适合处理并发请求。传统的爬虫使用多线程或多进程来处理多个请求，而异步编程则通过事件循环的方式处理这些请求，能够在效率和资源使用上实现较好的平衡。本文将介绍如何使用Python的`asyncio`库和`aiohttp`库构建一个简单的异步爬虫，并给出相应的代码示例。
## Pyt
## Python异步爬虫
异步编程是一种并发处理的方式，可以提高代码的执行效率。在网络爬虫中，经常需要从多个网站获取数据，这时异步爬虫就能发挥重要作用。本文将介绍Python异步爬虫的原理和示例代码，帮助读者理解和应用这一技术。
### 异步爬虫原理
在传统的同步爬虫中，爬取一个网页需要等待响应返回后才能继续下一次请求。而在异步爬虫中，可以同时发起多个请求，并且在等待响应时可以继续发起其他
原创
2023-08-15 14:37:02
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如果网页的内容是ajax异步加载的，恰好接口又是加密的，为了快速实现爬取数据，首先考虑到的是selenium，但是selenium还要配置谷歌浏览器，谷歌驱动等等，如果要部署或者迁移到其他设备上再去执行，环境配置就是必不可少的，遇见问题，可能半个小时就过去了，如果用pyppeteer完全不用考虑环境配置的问题，程序会自动加载所需要的环境，配合asyncio使用之后，爬取速度起飞，毕竟异步爬取秒同步
在我们的工作中，可能会遇到这样的情况：我们需要爬取的数据是通过ajax异步加载的，这样的话通过requests得到的只是一个静态页面，而我们需要的是ajax动态加载的数据！那我们应该怎么办呢？？？思路是这样的：F12，查看网络，筛选XHR，点击下拉菜单，等待异步加载的文件 ，得到异步加载url，在通过这个url请求得到我们想要的数据。以下为实战代码，可以供大家参考。import requests
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2023-07-01 20:25:31
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相关博客：Python实现的异步代理爬虫及代理池1--基本功能在啃完《流畅的Python》之后，发现我之前实现的proxypool是有问题的：它虽然使用了asyncio的，但却不是并发的，依旧是顺序的，所以运行的速度非常慢。在实现并发后，按照现有的5个规则爬取一次这5个代理网站目前用时不到3分钟，而之前仅爬取西祠就需要1个小时。github上的代码已更新。并发访问网站的例子下面就是一个并发访问pr
