全网最全python爬虫系统进阶学习附原代码学完可就业

264 129

8.线程池在爬虫案例中的应用

9.协程

4.动作链与iframe的处理

5.谷歌无头浏览器+反检测

1.各种项目实战，scrapy各种配置修改

4.数据库示例

第0关 认识爬虫

1、初始爬虫

爬虫，从本质上来说，就是利用程序在网上拿到对我们有价值的数据。

2、明晰路径

2-1、浏览器工作原理

（1）解析数据：当服务器把数据响应给浏览器之后，浏览器并不会直接把数据丢给我们。因为这些数据是用计算机的语言写的，浏览器还要把这些数据翻译成我们能看得懂的内容；

（2）提取数据：我们就可以在拿到的数据中，挑选出对我们有用的数据；

（3）存储数据：将挑选出来的有用数据保存在某一文件/数据库中。

2-2、爬虫工作原理

（1）获取数据：爬虫程序会根据我们提供的网址，向服务器发起请求，然后返回数据；

（2）解析数据：爬虫程序会把服务器返回的数据解析成我们能读懂的格式；

（3）提取数据：爬虫程序再从中提取出我们需要的数据；

（4）储存数据：爬虫程序把这些有用的数据保存起来，便于你日后的使用和分析。

————————————————

原创，昵称就是「yk 坤帝」

第二章：requests实战（基础爬虫）

1.豆瓣电影爬取

```python

import requests

import json

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.193 Safari/537.36'

params = {

'type': '24',

'interval_id': '100:90',

'action': '',

'start': '0',#从第几部电影开始取

'limit': '20'#一次取出的电影的个数

print('over!!!!')

```

2.肯德基餐厅查询

```python

import requests

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.193 Safari/537.36'

word = input('请输入一个地址：')

params = {

'cname': '',

'pid': '',

'keyword': word,

'pageIndex': '1',

'pageSize': '10'

fileName = word + '.txt'

with open(fileName,'w',encoding= 'utf-8') as f:

```

3.破解百度翻译

```python

import requests

import json

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.193 Safari/537.36'

word = input('enter a word:')

data = {

'kw':word

fileName = word + '.json'

fp = open(fileName,'w',encoding= 'utf-8')

#ensure_ascii = False,中文不能用ascii代码

print('over!')

```

4.搜狗首页

```python

import requests

print(page_text)

print('爬取数据结束!!!')

```

5.网页采集器

```python

import requests

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.193 Safari/537.36'

kw = input('enter a word:')

param = {

'query':kw

fileName = kw +'.html'

with open(fileName,'w',encoding= 'utf-8') as fp:

print(fileName,'保存成功!!!')

```

```python

import requests

import json

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4385.0 Safari/537.36'

for page in range(1,6):

page = str(page)

data = {

'on': 'true',

'page': page,

'pageSize': '15',

'productName':'',

'conditionType': '1',

'applyname': '',

'applysn':''

id_list = []

for dic in json_ids['list']:

#print(id_list)

all_data_list = []

for id in id_list:

data = {

'id':id

#print(datail_json,'---------------------over')

print('over!!!')

```

```python

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(fp,'lxml')

#print(soup)

#print(soup.a)

```

```python

from bs4 import BeautifulSoup

import requests

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.193 Safari/537.36'

#print(page_text)

soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml')

for li in li_list:

#print(title)

print(detail_url)

detail_soup = BeautifulSoup(detail_page_text,'lxml')

print(title,'爬取成功！！！')

```

```python

from lxml import etree

# print(r)

# print(r)

# print(r)

# print(r)

# print(r)

# print(r)

# print(r)

# print(r)

# print(r)

# print(r)

# print(r)

```

```python

import requests

from lxml import etree

import os

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.193 Safari/537.36'

for li in li_list:

# print(img_name,img_src)

# print(type(img_name))

img_path ='picLibs/'+img_name

#print(img_path)

with open(img_path,'wb') as fp:

print(img_name,"下载成功")

```

```python

import requests

from lxml import etree

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.193 Safari/537.36'

for li in li_list:

print(title)

```

```python

import requests

from lxml import etree

import os

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.193 Safari/537.36'

```

```python

import requests

from lxml import etree

import os

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.193 Safari/537.36'

# all_city_name = []

# for li in holt_li_list:

# for li in city_name_list:

# print(all_city_name,len(all_city_name))

all_city_name = []

for li in holt_li_list:

print(all_city_name,len(all_city_name))

```

8.正则解析

```python

import requests

import re

import os

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4385.0 Safari/537.36'

ex = '<div class="thumb">.*?<img src="(.*?)" alt.*?</div>'

print(img_src_list)

for src in img_src_list:

imgPath = './qiutuLibs/'+img_name

with open(imgPath,'wb') as fp:

print(img_name,"下载完成！！！！！")

```

9.正则解析-分页爬取

```python

import requests

import re

import os

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4385.0 Safari/537.36'

for pageNum in range(1,3):

new_url = format(url%pageNum)

ex = '<div class="thumb">.*?<img src="(.*?)" alt.*?</div>'

print(img_src_list)

for src in img_src_list:

imgPath = './qiutuLibs/'+img_name

with open(imgPath,'wb') as fp:

print(img_name,"下载完成！！！！！")

```

10.爬取图片

```python

import requests

```

1.古诗文网验证码识别

开发者账号密码可以申请

```python

import requests

from lxml import etree

from fateadm_api import FateadmApi

def TestFunc(imgPath,codyType):

pd_id          = "xxxxxx"    #用户中心页可以查询到pd信息

pd_key          = "xxxxxxxx"

app_id          = "xxxxxxx"    #开发者分成用的账号，在开发者中心可以查询到

app_key        = "xxxxxxx"

#识别类型，

#具体类型可以查看官方网站的价格页选择具体的类型，不清楚类型的，可以咨询客服

pred_type      = codyType

api            = FateadmApi(app_id, app_key, pd_id, pd_key)

# 查询余额

# 通过文件形式识别：

file_name      = imgPath

'''

# 如果不是通过文件识别，则调用Predict接口：

'''

# just_flag    = False

# if just_flag :

#        #识别的结果如果与预期不符，可以调用这个接口将预期不符的订单退款

#        # 退款仅在正常识别出结果后，无法通过网站验证的情况，请勿非法或者滥用，否则可能进行封号处理

#card_id        = "123"

#card_key        = "123"

#充值

#LOG("print in testfunc")

return result

# if __name__ == "__main__":

#    TestFunc()

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.193 Safari/537.36'

print('识别结果为:' + code_text)

print('识别结果为:' + code_text)

```

调用api接口

```python

# coding=utf-8

import os,sys

import hashlib

import time

import json

import requests

def LOG(log):

# 不需要测试时，注释掉日志就可以了

print(log)

log = None

class TmpObj():

def __init__(self):

class Rsp():

def __init__(self):

def ParseJsonRsp(self, rsp_data):

if rsp_data is None:

return

rslt_data  = jrsp["RspData"]

if rslt_data is not None and rslt_data != "":

if "cust_val" in jrsp_ext:

data        = jrsp_ext["cust_val"]

if "result" in jrsp_ext:

data        = jrsp_ext["result"]

def CalcSign(pd_id, passwd, timestamp):

return csign

def CalcCardSign(cardid, cardkey, timestamp, passwd):

def HttpRequest(url, body_data, img_data=""):

rsp        = Rsp()

post_data  = body_data

files      = {

'img_data':('img_data',img_data)

header      = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0',

return rsp

class FateadmApi():

# API接口调用类

# 参数（appID，appKey，pdID，pdKey）

def __init__(self, app_id, app_key, pd_id, pd_key):

if app_id is None:

def SetHost(self, url):

# 查询余额

# 参数：无

# 返回值：

def QueryBalc(self):

param  = {

"timestamp":tm,

"sign":sign

rsp    = HttpRequest(url, param)

else:

return rsp

# 查询网络延迟

# 参数：pred_type:识别类型

# 返回值：

def QueryTTS(self, pred_type):

param      = {

"timestamp":tm,

"sign":sign,

"predict_type":pred_type,

param["asign"]      = asign

rsp    = HttpRequest(url, param)

else:

return rsp

# 识别验证码

# 参数：pred_type:识别类型  img_data:图片的数据

# 返回值：

def Predict(self, pred_type, img_data, head_info = ""):

param      = {

"timestamp": tm,

"sign": sign,

"predict_type": pred_type,

"up_type": "mt"

if head_info is not None or head_info != "":

param["head_info"] = head_info

param["asign"]      = asign

files = img_data

rsp    = HttpRequest(url, param, files)

else:

#lack of money

LOG("cust_val <= 0 lack of money, please charge immediately")

return rsp

# 从文件进行验证码识别

# 参数：pred_type;识别类型  file_name:文件名

# 返回值：

def PredictFromFile( self, pred_type, file_name, head_info = ""):

with open(file_name, "rb") as f:

# 识别失败，进行退款请求

# 参数：request_id：需要退款的订单号

# 返回值：

# 注意:

#    Predict识别接口，仅在ret_code == 0时才会进行扣款，才需要进行退款请求，否则无需进行退款操作

# 注意2:

#  退款仅在正常识别出结果后，无法通过网站验证的情况，请勿非法或者滥用，否则可能进行封号处理

def Justice(self, request_id):

if request_id == "":

return

param      = {

"timestamp":tm,

"sign":sign,

"request_id":request_id

rsp    = HttpRequest(url, param)

else:

return rsp

# 充值接口

# 参数：cardid：充值卡号  cardkey：充值卡签名串

# 返回值：

def Charge(self, cardid, cardkey):

param      = {

"timestamp":tm,

"sign":sign,

'cardid':cardid,

'csign':csign

rsp    = HttpRequest(url, param)

else:

return rsp

##

# 充值，只返回是否成功

# 参数：cardid：充值卡号  cardkey：充值卡签名串

# 返回值： 充值成功时返回0

##

def ExtendCharge(self, cardid, cardkey):

##

# 调用退款，只返回是否成功

# 参数： request_id：需要退款的订单号

# 返回值： 退款成功时返回0

# 注意:

#    Predict识别接口，仅在ret_code == 0时才会进行扣款，才需要进行退款请求，否则无需进行退款操作

# 注意2:

#  退款仅在正常识别出结果后，无法通过网站验证的情况，请勿非法或者滥用，否则可能进行封号处理

##

def JusticeExtend(self, request_id):

##

# 查询余额，只返回余额

# 参数：无

##

def QueryBalcExtend(self):

##

# 从文件识别验证码，只返回识别结果

# 参数：pred_type;识别类型  file_name:文件名

##

def PredictFromFileExtend( self, pred_type, file_name, head_info = ""):

##

# 识别接口，只返回识别结果

# 参数：pred_type:识别类型  img_data:图片的数据

##

def PredictExtend(self,pred_type, img_data, head_info = ""):

def TestFunc():

pd_id          = "128292"    #用户中心页可以查询到pd信息

pd_key          = "bASHdc/12ISJOX7pV3qhPr2ntQ6QcEkV"

app_id          = "100001"    #开发者分成用的账号，在开发者中心可以查询到

app_key        = "123456"

#识别类型，

#具体类型可以查看官方网站的价格页选择具体的类型，不清楚类型的，可以咨询客服

pred_type      = "30400"

api            = FateadmApi(app_id, app_key, pd_id, pd_key)

# 查询余额

# 通过文件形式识别：

'''

# 如果不是通过文件识别，则调用Predict接口：

'''

just_flag    = False

if just_flag :

#识别的结果如果与预期不符，可以调用这个接口将预期不符的订单退款

# 退款仅在正常识别出结果后，无法通过网站验证的情况，请勿非法或者滥用，否则可能进行封号处理

#card_id        = "123"

#card_key        = "123"

#充值

LOG("print in testfunc")

if __name__ == "__main__":

TestFunc()

```

1.代理操作

```python

import requests

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.193 Safari/537.36'

```

2.模拟登陆人人网

```python

import requests

from lxml import etree

from fateadm_api import FateadmApi

def TestFunc(imgPath,codyType):

pd_id          = "xxxxx"    #用户中心页可以查询到pd信息

pd_key          = "xxxxxxxxxxxxxxxxxx"

app_id          = "xxxxxxxx"    #开发者分成用的账号，在开发者中心可以查询到

app_key        = "xxxxxx"

#识别类型，

#具体类型可以查看官方网站的价格页选择具体的类型，不清楚类型的，可以咨询客服

pred_type      = codyType

api            = FateadmApi(app_id, app_key, pd_id, pd_key)

# 查询余额

# 通过文件形式识别：

file_name      = imgPath

'''

# 如果不是通过文件识别，则调用Predict接口：

'''

# just_flag    = False

# if just_flag :

#        #识别的结果如果与预期不符，可以调用这个接口将预期不符的订单退款

#        # 退款仅在正常识别出结果后，无法通过网站验证的情况，请勿非法或者滥用，否则可能进行封号处理

#card_id        = "123"

#card_key        = "123"

#充值

#LOG("print in testfunc")

return result

# if __name__ == "__main__":

#    TestFunc()

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.193 Safari/537.36'

print('识别结果为:' + result)

data = {

'email':'xxxxxxxx',

'icode': result,

'key_id': '1',

'captcha_type':' web_login',

'password': '47e27dd5ef32b31041ebf56ec85a9b1e4233875e36396241c88245b188c56cdb',

'rkey': 'c655ef0c57a72755f1240d6c0efac67d',

'f': ''

```

```python

# coding=utf-8

import os,sys

import hashlib

import time

import json

import requests

def LOG(log):

# 不需要测试时，注释掉日志就可以了

print(log)

log = None

class TmpObj():

def __init__(self):

class Rsp():

def __init__(self):

def ParseJsonRsp(self, rsp_data):

if rsp_data is None:

return

rslt_data  = jrsp["RspData"]

if rslt_data is not None and rslt_data != "":

if "cust_val" in jrsp_ext:

data        = jrsp_ext["cust_val"]

if "result" in jrsp_ext:

data        = jrsp_ext["result"]

def CalcSign(pd_id, passwd, timestamp):

return csign

def CalcCardSign(cardid, cardkey, timestamp, passwd):

def HttpRequest(url, body_data, img_data=""):

rsp        = Rsp()

post_data  = body_data

files      = {

'img_data':('img_data',img_data)

header      = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0',

return rsp

class FateadmApi():

# API接口调用类

# 参数（appID，appKey，pdID，pdKey）

def __init__(self, app_id, app_key, pd_id, pd_key):

if app_id is None:

def SetHost(self, url):

# 查询余额

# 参数：无

# 返回值：

def QueryBalc(self):

param  = {

"timestamp":tm,

"sign":sign

rsp    = HttpRequest(url, param)

else:

return rsp

# 查询网络延迟

# 参数：pred_type:识别类型

# 返回值：

def QueryTTS(self, pred_type):

param      = {

"timestamp":tm,

"sign":sign,

"predict_type":pred_type,

param["asign"]      = asign

rsp    = HttpRequest(url, param)

else:

return rsp

# 识别验证码

# 参数：pred_type:识别类型  img_data:图片的数据

# 返回值：

def Predict(self, pred_type, img_data, head_info = ""):

param      = {

"timestamp": tm,

"sign": sign,

"predict_type": pred_type,

"up_type": "mt"

if head_info is not None or head_info != "":

param["head_info"] = head_info

param["asign"]      = asign

files = img_data

rsp    = HttpRequest(url, param, files)

else:

#lack of money

LOG("cust_val <= 0 lack of money, please charge immediately")

return rsp

# 从文件进行验证码识别

# 参数：pred_type;识别类型  file_name:文件名

# 返回值：

def PredictFromFile( self, pred_type, file_name, head_info = ""):

with open(file_name, "rb") as f:

# 识别失败，进行退款请求

# 参数：request_id：需要退款的订单号

# 返回值：

# 注意:

#    Predict识别接口，仅在ret_code == 0时才会进行扣款，才需要进行退款请求，否则无需进行退款操作

# 注意2:

#  退款仅在正常识别出结果后，无法通过网站验证的情况，请勿非法或者滥用，否则可能进行封号处理

def Justice(self, request_id):

if request_id == "":

return

param      = {

"timestamp":tm,

"sign":sign,

"request_id":request_id

rsp    = HttpRequest(url, param)

else:

return rsp

# 充值接口

# 参数：cardid：充值卡号  cardkey：充值卡签名串

# 返回值：

def Charge(self, cardid, cardkey):

param      = {

"timestamp":tm,

"sign":sign,

'cardid':cardid,

'csign':csign

rsp    = HttpRequest(url, param)

else:

return rsp

##

# 充值，只返回是否成功

# 参数：cardid：充值卡号  cardkey：充值卡签名串

# 返回值： 充值成功时返回0

##

def ExtendCharge(self, cardid, cardkey):

##

# 调用退款，只返回是否成功

# 参数： request_id：需要退款的订单号

# 返回值： 退款成功时返回0

# 注意:

#    Predict识别接口，仅在ret_code == 0时才会进行扣款，才需要进行退款请求，否则无需进行退款操作

# 注意2:

#  退款仅在正常识别出结果后，无法通过网站验证的情况，请勿非法或者滥用，否则可能进行封号处理

##

def JusticeExtend(self, request_id):

##

# 查询余额，只返回余额

# 参数：无

##

def QueryBalcExtend(self):

##

# 从文件识别验证码，只返回识别结果

# 参数：pred_type;识别类型  file_name:文件名

##

def PredictFromFileExtend( self, pred_type, file_name, head_info = ""):

##

# 识别接口，只返回识别结果

# 参数：pred_type:识别类型  img_data:图片的数据

##

def PredictExtend(self,pred_type, img_data, head_info = ""):

def TestFunc():

pd_id          = "128292"    #用户中心页可以查询到pd信息

pd_key          = "bASHdc/12ISJOX7pV3qhPr2ntQ6QcEkV"

app_id          = "100001"    #开发者分成用的账号，在开发者中心可以查询到

app_key        = "123456"

#识别类型，

#具体类型可以查看官方网站的价格页选择具体的类型，不清楚类型的，可以咨询客服

pred_type      = "30400"

api            = FateadmApi(app_id, app_key, pd_id, pd_key)

# 查询余额

# 通过文件形式识别：

'''

# 如果不是通过文件识别，则调用Predict接口：

'''

just_flag    = False

if just_flag :

#识别的结果如果与预期不符，可以调用这个接口将预期不符的订单退款

# 退款仅在正常识别出结果后，无法通过网站验证的情况，请勿非法或者滥用，否则可能进行封号处理

#card_id        = "123"

#card_key        = "123"

#充值

LOG("print in testfunc")

if __name__ == "__main__":

TestFunc()

```

3.爬取人人网当前用户的个人详情页数据

```python

import requests

from lxml import etree

from fateadm_api import FateadmApi

def TestFunc(imgPath,codyType):

pd_id          = "xxxxxxx"    #用户中心页可以查询到pd信息

pd_key          = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

app_id          = "xxxxxxxx"    #开发者分成用的账号，在开发者中心可以查询到

app_key        = "xxxxxxxxx"

#识别类型，

#具体类型可以查看官方网站的价格页选择具体的类型，不清楚类型的，可以咨询客服

pred_type      = codyType

api            = FateadmApi(app_id, app_key, pd_id, pd_key)

# 查询余额

# 通过文件形式识别：

file_name      = imgPath

'''

# 如果不是通过文件识别，则调用Predict接口：

'''

# just_flag    = False

# if just_flag :

#        #识别的结果如果与预期不符，可以调用这个接口将预期不符的订单退款

#        # 退款仅在正常识别出结果后，无法通过网站验证的情况，请勿非法或者滥用，否则可能进行封号处理

#card_id        = "123"

#card_key        = "123"

#充值

#LOG("print in testfunc")

return result

# if __name__ == "__main__":

#    TestFunc()

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.193 Safari/537.36'

print('识别结果为:' + result)

data = {

'email':'15893301681',

'icode': result,

'key_id': '1',

'captcha_type':' web_login',

'password': '47e27dd5ef32b31041ebf56ec85a9b1e4233875e36396241c88245b188c56cdb',

'rkey': 'c655ef0c57a72755f1240d6c0efac67d',

'f': '',

# headers = {

#    'Cookies'

# }

```

```python

import requests

import asyncio

import time

urls = [

async def get_page(url):

#print('正在下载',url)

print(page_text)

tasks = []

for url in urls:

c = get_page(url)

print('总耗时',end - start)

```

```python

from flask import Flask

import time

app = Flask(__name__)

def index_bobo():

return 'Hello bobo'

def index_jay():

return 'Hello jay'

def index_tom():

return 'Hello tom'

if __name__ == '__main__':

```

3.多任务协程

```python

import asyncio

import time

async def request(url):

print('正在下载',url)

print('下载完成',url)

stasks = []

for url in urls:

c = request(url)

```

4.多任务异步爬虫

```python

import requests

import asyncio

import time

urls = [

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.193 Safari/537.36'

async def get_page(url):

print('正在下载',url)

tasks = []

for url in urls:

c = get_page(url)

print('总耗时',end - start)

```

5.示例

```python

import requests

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.193 Safari/537.36'

```

6.同步爬虫

```python

import requests

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.193 Safari/537.36'

urls = [

def get_content(url):

print('正在爬取:',url)

def parse_content(content):

print('响应数据的长度为:',len(content))

for url in urls:

content = get_content(url)

parse_content(content)

```

7.线程池基本使用

```python

# import time

# def get_page(str):

#    print('正在下载：',str)

#    print('下载成功：',str)

# name_list = ['xiaozi','aa','bb','cc']

# for i in range(len(name_list)):

#    get_page(name_list[i])

# print('%d second'%(end_time-start_time))

import time

def get_page(str):

print('正在下载：',str)

print('下载成功：',str)

name_list = ['xiaozi','aa','bb','cc']

pool = Pool(4)

print(end_time-start_time)

```

8.线程池在爬虫案例中的应用

```python

import requests

from lxml import etree

import re

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.193 Safari/537.36'

urls = []

for li in li_list:

#print(detail_url,name)

# ex = 'srcUrl="(.*?)",vdoUrl'

#xhrm码

print(detail_page_text)

'''

dic = {

'name':name,

'url':video_url

def get_video_data(dic):

url = dic['url']

print(dic['name'],'正在下载......')

with open(dic['name','w']) as fp:

print(dic['name'],'下载成功!')

pool = Pool(4)

'''

```

9.协程

```python

import asyncio

async def request(url):

print('正在请求的url是',url)

print('请求成功,',url)

return url

# print(task)

# print(task)

# print(task)

# print(task)

def callback_func(task):

```

```python

from selenium import webdriver

from lxml import etree

from time import sleep

for li in li_list:

print(name)

sleep(5)

```

```python

from selenium import webdriver

from lxml import etree

from time import sleep

sleep(2)

sleep(2)

# sleep(5)

print(type(btn))

sleep(2)

sleep(2)

sleep(5)

```

```python

# 大二

from selenium import webdriver

import time

from PIL import Image

# chrome_options = Options()

# option = ChromeOptions()

print('location:',location)

print('size',size)

rangle = (

int(location['x']),int(location['y']),int(location['x'] + int(size['width'])),int(location['y']+int(size['height']))

print(rangle)

# 大二

#验证码坐标无法准确识别，坐标错位，使用无头浏览器可以识别

'''

all_list = []

if '|' in result:

count_1 = len(list_1)

for i in range(count_1):

xy_list = []

x = int(list_1[i].split(',')[0])

y = int(list_1[i].split(',')[1])

else:

xy_list = []

x = int(list_1[i].split(',')[0])

y = int(list_1[i].split(',')[1])

print(all_list)

for l in all_list:

x = l[0]

y = l[1]

ActionChains(bro).move_to_element_with_offset(code_img_ele,x,y).click().perform()

'''

```

4.动作链与iframe的处理

```python

from selenium import webdriver

from time import sleep

action = ActionChains(bro)

for i in range(5):

sleep(0.3)

print(div)

```

5.谷歌无头浏览器+反检测

```python

from selenium import webdriver

from time import sleep

chrome_options = Options()

option = ChromeOptions()

sleep(2)

```

```python

#2021年2.18

import requests

from hashlib import md5

class Chaojiying_Client(object):

def __init__(self, username, password, soft_id):

'Connection': 'Keep-Alive',

'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0)',

def PostPic(self, im, codetype):

"""

im: 图片字节

"""

params = {

'codetype': codetype,

def ReportError(self, im_id):

"""

im_id:报错题目的图片ID

"""

params = {

'id': im_id,

# if __name__ == '__main__':

# chaojiying = Chaojiying_Client('超级鹰用户名', '超级鹰用户名的密码', '96001')

# chaojiying = Chaojiying_Client('xxxxxxxxxx', 'xxxxxxxxxx', 'xxxxxxx')

from selenium import webdriver

import time

```

```python

from selenium import webdriver

from time import sleep

#account = input('请输入账号:')

#password = input('请输入密码:')

```

## 第八章：scrapy框架

1.各种项目实战，scrapy各种配置修改

```python

# 大二

import requests

from lxml import etree

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.36'

print(tree)

print(li_list)

for li in li_list:

print(job_name)

```

```python

# -*- coding: utf-8 -*-

# 大二

import requests

from lxml import etree

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.36'

THE END

监控数据的采集方式及原理

数据采集电路设计

阿里十年技术沉淀｜深度解析百级数据总线技术数据源服务器采集器接入层数据量

数据采集仪的工作原理及作用传感器采集器传输仪计算机

带你认识火车采集器

数据采集卡工作原理是什么

全网最全python爬虫系统进阶学习附原代码学完可就业

slow采集原理过程数据调研

零信任策略下s安全监控最佳实践（）数据源云原生阿里云采集器巡检

基于ab的多通道数据采集系统的研究

正电子发射射线计算机断层成像系统（数字化技术专用）注册审查指导原则发布

远程抄表系统中的集中器是什么

节能改造方案

解读关于总线的数据采集器的设计

非金属超声检测分析仪用户手册

详情项目公示

ython获取接口电流采集器寄存器数据pythonrsmobcccbb的技术博客

数据采集系统基本原理

电气自动化技术专业毕业实习报告（通用篇）

数据采集仪动静态应变采集仪激振器

0.物联网数据采集器的工作原理和工作流程一、物联网数据采集器工作原理: 物联网数据采集器的工作原理基于传感器和通信技术。它主要包括传感器节点、数据采集模块、数据处理单元和通信模块。 1. 传感器节点: 传感器节点是物联网系统的数据来源,它可以是各种设备、感应器或传感器。传感器节点具有各自特定的功能,如温度、湿度、光照等监测。传感器节点能够实时感测jvzquC41yy}/gujehctt0lto1f535B89724ivvq
1.RFID物联网技术在物流仓储管理中的应用冷链行业资讯完整的RFID系统包括RFID数据采集端(标签、阅读器、天线)、中间件或者接口、应用系统和管理平台等。RFID应用系统参考架构一般可采取四层结构形式,从下至上依次为阅读器层、边缘层、集成层和应用层。RFID系统的工作原理是:阅读器通过发射天线发送一定频率的射频查询信号,当电子标签进入发射天线工作区域时产生感应电流,标签获jvzquC41yy}/uqfpi{kykwjk0ipo8ftvkimg873:3=1293jvor
2.数据采集卡的工作原理数据采集卡的种类→MAIGOO知识数据采集卡,即实现数据采集(DAQ)功能的计算机扩展卡,可以通过USB、PXI、PCI、PCI Express、火线(IEEE1394)、PCMCIA、ISA、Compact Flash、485、232、以太网、各种无线网络等总线接入个人计算机。下面就和小编一起了解一下吧。 数据采集卡工作原理 应用时,数据采集系统置于被监控的设备处,通过传感器对设备的电压或者电流jvzquC41o0sbkptq0eun1ptqoco03A;:;;4ivvq
3.微机原理课程设计数据采集系统考虑本数据采集系统要求,该系统的功能框图如下: 图1 系统功能框图 (一)AD转换器的选择 1、根据AD转换器基本原理及特点,可以分为以下类型:积分型、逐次逼近型、并行比较型 /串并行型、Σ-Δ调制型、电容阵列逐次比较型及压频变换型。 1)积分型(如TLC7135) 积分型AD工作原理是将输入电压转换成时间(脉冲宽度信号jvzquC41o0972mteu0tfv8iqe1:254ivvq
4.探秘汽车综合环境试验舱:有哪些功能特点和设备参数?如何工作?• 振动与冲击传感器:安装在车辆关键部位的加速度传感器实时监测振动和冲击数据,并将数据反馈给控制系统。 7. 数据采集与监控系统 工作原理: • 多通道数据采集器:集成多种类型的传感器(如温度、湿度、风速、光照、振动等),通过数据采集器实时采集并记录各项环境参数。 jvzquC41yy}/{xtlkc4dqv4ctvodnn4;4:727A:28:824A84884ivvq
5.网络监测系统范文搜集攻击源信息-远程上传至中心服务器-分析攻击源信息-中心数据库进行处理-中心数据库数据统计-攻击源监测客户端呈现。 五、信息搜集服务器工作原理 信息搜集服务器为分散在各地的子服务器,专门用来搜集具有攻击行为的攻击源。 其中中心处理服务器将负责收集由各地子服务器上传上来的攻击信息,进行选取实时录入数据库。 六、基于蜜罐原理的jvzquC41yy}/i€~qq0ipo8mcqyko1?<;534ivvq
6.数据采集介绍测量系统数据采集本文介绍了数据采集的概念、目的和原理,阐述了其在智能制造中的应用,如盖勒普MDC系统。还讲述了现场采集的难题及采集功能、特点,以μC/OSⅡ为平台开发高性能数据采集系统,最后给出数据采集器的采购建议,该系统可在工业场合广泛应用。 数据采集(DAQ,Data acquisition),是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8kwjcthjjsi1cxuklqg1fkucrqu13935989;3
7.详解数据网关和数据采集器的概念、原理、应用和未来发展等内容数据网关与数据采集器是现代物联网技术中非常重要的两个组成部分,它们承担着物联网设备和云端平台之间数据传输的任务。本文东胜物联将从概念、原理、应用和未来发展等方面对数据网关和数据采集器进行详细介绍。 一、数据网关的概念 数据网关是一种物联网设备,它主要用于物联网设备与云端平台之间进行数据传输和通信。jvzquC41yy}/unpqto4dqv4pgyy07;8;56?387mvon
8.04.Filebeat简介原理及配置文件和一些案例Filebeat的工作原理是什么? 如何配置Filebeat? Filebeat的配置文件有哪些关键部分? 简介 Beats轻量型数据采集器 Beats 平台集合了多种单一用途数据采集器。它们从成百上千或成千上万台机器和系统向 Logstash 或 Elasticsearch 发送数据。 Beats系列 全品类采集器,搞定所有数据类型 Beats 可以直接将数据发送到 ElasticsejvzquC41enuvf7ygpekov7hqo1jfxnqqrgx0c{ykenk03@587;6
9.什么是信号采集器,信号采集器的知识介绍2.信号采集器工作原理 信号采集器的工作原理基于模拟信号转换为数字信号的技术。首先,信号采集器会对采集的模拟信号进行放大滤波等预处理。然后,它将信号经过快速采样和量化,转换成数字信号。最后,该信号通过通讯接口和线缆传输到计算机或其他数据处理设备进行信号分析与处理。 jvzquC41yy}/gnkqewy/exr1dcolg8:332750qyon
10.射频识别技术通用12篇四、RFID系统的工作原理 电子标签进入磁场后,如果接收到阅读器发出的特殊射频信号就能凭借感应电流所获得能量发出存储在芯片中的产品信息(无源标签或被动标签)或者主动发送某一频率信号(有源标签或主动标签)阅读器读取信息并解码后,送RFID系统的识读过程。阅读器将设定数据的无线电载波信号经过发射天线向外发射。当射频标jvzquC41ltj{0zguj{/exr1jcuxgw43;4=20qyon
11.植物茎流(液流)监测系统简介和原理植物茎流(液流)监测系统主要用于监测植物茎流,也叫植物液流。是指植物从根部吸收水分的情况,以及对水分的利用情况。通过辅助监测气象数据以及土壤数据,可以有效研究植物对水的利用情况,从而指导节水灌溉和植物生理生态方面的研究。 测量原理:植物茎流监测系统根据认jvzquC41ykqj0jsvrgjjc7hqo1gsvrhng/867=625/91
12.博物馆文物三维数据采集技术探析光栅投影扫描技术主要适用于中小型或青铜器等类型文物,在针对一些表面光滑的文物进行采集时,其反射光会对点云数据产生影响[8]。 摄影测量技术是由大地测量发展而来,主要基于数字影像和摄影测量基本原理,因其便捷和灵活性在考古、文博工作中得到广泛的应用。敦煌莫高窟的壁画就曾利用数字近景摄影测量技术方法进行三维数字jvzq<84yyy4tcw~cowyfwv3eqo5b1<4424703;5:16740qyon
13.guangdian.qtv.com.cn/system/2015/08/17/012634960.shtml22、音频设备的动态范围是指(最高工作电平与最低工作电平)之差,峰值储备是指(最高工作电平与基准工作电平)之差。 23、 二级保障电视中心应接入两路外电,其中一路宜为专线;当一路外电发生故障时,另一路不应同时受到损坏。 24、 播出控制系统应能对视频服务器、播放机、切换台(键控器)和播出矩阵(开关)等设备jvzq<84iwcthfrfp0szw0lto0et0u‚xvgo532::12:5298534895;?50ujznn
14.坑(井)为实现坑道硬岩表面条件下的电场有效测量,借鉴用于观测生物电信号医疗设备中的耦合式电极原理,借助电容极板耦合地电场信号,并进行电荷放大、电压转换,放大及带通滤波器,最后将电压信号输出至数据采集器输入端.该非接触电极结构图见图4,由电容极板、放大电路、机壳、屏蔽层、外置电池盒组成.区别于电化学原理,省去了野外作业时的地表开挖环节,无须浇灌盐水, jvzquC41jvsm0{mj|0tfv8isyn~c1;53;/71/<=250nuo
15.《物联网技术》课程笔记——第三章物联网感知技术之标识技术4.2 RFID工作原理 4.2.1 RFID标签结构 4.2.2 RFID基本工作原理的电磁学基础 4.2.3 RFID标签工作原理 电子标签内部各模块的功能: ① 天线:用来接收由读写器送来的信号,并把要求的数据传送回给读写器。受应用场合的限制,RFID标签通常需要贴在不同类型、不同形状的物体表面,甚至需要嵌入到物体内部。RFID标签在要求jvzquC41fg|fnxugt0gmk‚zp0eun1jwvkerf1:958966
16.宽带网络运营汇总十篇1.2系统工作原理 运营商的远程视频监控系统由以下部分构成:1、前端采集子系统;2、监控子系统;3宽视界中心服务子系统;4、传输网络子系统。前端采集子系统一般由摄像机和视频服务器组成,摄像机采集视频信号后由视频服务器进行编码;“宽视界”中心平台作为整个系统的核心,负责视频信息的接收、分发、存储,监控子系统通过“jvzquC41yy}/z~jujw4dqv3ep1nbq€jp16?32=3jvor