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c爬虫源码

发布时间: 2022-05-03 11:52:52

‘壹’ 如何优雅地使用c语言编写爬虫

前言
大家在平时或多或少地都会有编写网络爬虫的需求。一般来说，编写爬虫的首选自然非python莫属，除此之外，java等语言也是不错的选择。选择上述语言的原因不仅仅在于它们均有非常不错的网络请求库和字符串处理库，还在于基于上述语言的爬虫框架非常之多和完善。良好的爬虫框架可以确保爬虫程序的稳定性，以及编写程序的便捷性。所以，这个cspider爬虫库的使命在于，我们能够使用c语言，依然能够优雅地编写爬虫程序。
爬虫的特性
配置方便。使用一句设置函数，即可定义user agent，cookie，timeout，proxy以及抓取线程和解析线程的最大数量。
程序逻辑独立。用户可以分别定义爬虫的解析函数，和数据持久化函数。并且对于解析到的新url，用户可以使用cspider提供的addUrl函数，将其加入到任务队列中。
便捷的字符串处理。cspider中提供了基于pcre的简单的正则表达式函数，基于libxml2的xpath解析函数，以及用于解析json的cJSON库。
高效的抓取。cspider基于libuv调度抓取线程和解析线程，使用curl作为其网络请求库。
使用cspider的步骤
获取cspider_t。
自定义user agent，cookie，timeout，proxy以及抓取线程和解析线程的最大数量。
添加初始要抓取的url到任务队列。
编写解析函数和数据持久化函数。
启动爬虫。
例子
先来看下简单的爬虫例子，会在后面详细讲解例子。
#include<cspider/spider.h>

/*
自定义的解析函数，d为获取到的html页面字符串
*/
void p(cspider_t *cspider, char *d, void *user_data) {

char *get[100];
//xpath解析html
int size = xpath(d, "//body/div[@class='wrap']/div[@class='sort-column area']/div[@class='column-bd cfix']/ul[@class='st-list cfix']/li/strong/a", get， 100);

int i;
for (i = 0; i < size; i++) {
//将获取到的电影名称，持久化
saveString(cspider, get[i]);
}

}
/*
数据持久化函数，对上面解析函数中调用的saveString()函数传入的数据，进行进一步的保存
*/
void s(void *str, void *user_data) {
char *get = (char *)str;
FILE *file = (FILE*)user_data;
fprintf(file, "%s\n", get);
return;
}

int main() {
//初始化spider
cspider_t *spider = init_cspider();
char *agent = "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.10; rv:42.0) Gecko/20100101 Firefox/42.0";
//char *cookie = "bid=s3/yuH5Jd/I; ll=108288; viewed=1130500_24708145_6433169_4843567_1767120_5318823_1899158_1271597; __utma=30149280.927537245.1446813674.1446983217.1449139583.4; __utmz=30149280.1449139583.4.4.utmcsr=accounts.douban.com|utmccn=(referral)|utmcmd=referral|utmcct=/login; ps=y; [email protected]; dbcl2=58742090:QgZ2PSLiDLQ; ck=T9Wn; push_noty_num=0; push_doumail_num=7; ap=1; __utmb=30149280.0.10.1449139583; __utmc=30149280";

//设置要抓取页面的url
cs_setopt_url(spider, "so.tv.sohu.com/list_p1100_p20_p3_u5185_u5730_p40_p5_p6_p77_p80_p9_2d1_p101_p11.html");
//设置user agent
cs_setopt_useragent(spider, agent);
//cs_setopt_cookie(spider, cookie);
//传入解析函数和数据持久化函数的指针
cs_setopt_process(spider, p, NULL);
//s函数的user_data指针指向stdout
cs_setopt_save(spider, s, stdout);
//设置线程数量
cs_setopt_threadnum(spider, DOWNLOAD, 2);
cs_setopt_threadnum(spider, SAVE, 2);
//FILE *fp = fopen("log", "wb+");
//cs_setopt_logfile(spider, fp);
//开始爬虫
return cs_run(spider);
}
例子讲解
cspider_t *spider = init_cspider();获取初始的cspider。cs_setopt_xxx这类函数可以用来进行初始化设置。其中要注意的是: cs_setopt_process(spider,p,NULL);与cs_setopt_save(spider,s,stdout);，它们分别设置了解析函数p和数据持久化函数s，这两个函数需要用户自己实现，还有用户自定义的指向上下文信息user_data的指针。
在解析函数中，用户要定义解析的规则，并对解析得到的字符串可以调用saveString进行持久化，或者是调用addUrl将url加入到任务队列中。在saveString中传入的字符串会在用户自定义的数据持久函数中得到处理。此时，用户可以选择输出到文件或数据库等。
最后调用cs_run(spider)即可启动爬虫。
具体的API参数可在这里查看
总结
赶快使用cspider爬虫框架来编写爬虫吧！如果在使用过程中发现bug，欢迎反馈。

望采纳，谢谢

‘贰’ 网络爬虫 spider

“网络蜘蛛”或者说“网络爬虫”，是一种能访问网站并跟踪链接的程序，通过它，可快速地画出一个网站所包含的网页地图信息。本文主要讲述如何使用Java编程来构建一个“蜘蛛”，我们会先以一个可复用的蜘蛛类包装一个基本的“蜘蛛”，并在示例程序中演示如何创建一个特定的“蜘蛛”来扫描相关网站并找出死链接。 Java语言在此非常适合构建一个“蜘蛛”程序，其内建了对HTTP协议的支持，通过它可以传输大部分的网页信息；其还内建了一个HTML解析器，正是这两个原因使Java语言成为本文构建“蜘蛛”程序的首选。 文章后面例1的示例程序，将会扫描一个网站，并寻找死链接。使用这个程序时需先输入一个URL并单击“Begin”按钮，程序开始之后，“Begin”按钮会变成“Cancel”按钮。在程序扫描网站期间，会在“Cancel”按钮之下显示进度，且在检查当前网页时，也会显示相关正常链接与死链接的数目，死链接将显示在程序底部的滚动文本框中。单击“Cancel”按钮会停止扫描过程，之后可以输入一个新的URL；如果期间没有单击“Cancel”，程序将会一直运行直到查找完所有网页，此后，“Cancel”按钮会再次变回“Begin”，表示程序已停止。 下面将演示示例程序是如何与可复用“Spider”类交互的，示例程序包含在例1的CheckLinks类中，这个类实现了ISpiderReportable接口，如例2所示，正是通过这个接口，蜘蛛类才能与示例程序相交互。在这个接口中，定义了三个方法：第一个方法是“spiderFoundURL”，它在每次程序定位一个URL时被调用，如果方法返回true，表示程序应继续执行下去并找出其中的链接；第二个方法是“spiderURLError”，它在每次程序检测URL导致错误时被调用（如“404 页面未找到”）；第三个方法是“spiderFoundEMail”，它在每次发现电子邮件地址时被调用。有了这三个方法，Spider类就能把相关信息反馈给创建它的程序了。 在begin方法被调用后，“蜘蛛”就开始工作了；为允许程序重绘其用户界面，“蜘蛛”是作为一个单独的线程启动的。点击“Begin”按钮会开始这个后台线程，当后台线程运行之后，又会调用“CheckLinks”类的run方法，而run方法是由Spider对象实例化时启动的，如下所示： spider = new Spider(this); spider.clear(); base = new URL(url.getText()); spider.addURL(base); spider.begin(); 首先，一个新的Spider对象被实例化，在此，需要传递一个“ISpiderReportable”对象给Spider对象的构造函数，因为“CheckLinks”类实现了“ISpiderReportable”接口，只需简单地把它作为当前对象（可由关键字this表示）传递给构造函数即可；其次，在程序中维护了一个其访问过的URL列表，而“clear”方法的调用则是为了确保程序开始时URL列表为空，程序开始运行之前必须添加一个URL到它的待处理列表中，此时用户输入的URL则是添加到列表中的第一个，程序就由扫描这个网页开始，并找到与这个起始URL相链接的其他页面；最后，调用“begin”方法开始运行“蜘蛛”，这个方法直到“蜘蛛”工作完毕或用户取消才会返回。 当“蜘蛛”运行时，可以调用由“ISpiderReportable”接口实现的三个方法来报告程序当前状态，程序的大部分工作都是由“spiderFoundURL”方法来完成的，当“蜘蛛”发现一个新的URL时，它首先检查其是否有效，如果这个URL导致一个错误，就会把它当作一个死链接；如果链接有效，就会继续检查它是否在一个不同的服务器上，如果链接在同一服务器上，“spiderFoundURL”返回true，表示“蜘蛛”应继续跟踪这个URL并找出其他链接，如果链接在另外的服务器上，就不会扫描是否还有其他链接，因为这会导致“蜘蛛”不断地浏览Internet，寻找更多、更多的网站，所以，示例程序只会查找用户指定网站上的链接。 构造Spider类 前面已经讲了如何使用Spider类，请看例3中的代码。使用Spider类及“ISpiderReportable”接口能方便地为某一程序添加“蜘蛛”功能，下面继续讲解Spider类是怎样工作的。 Spider类必须保持对其访问过的URL的跟踪，这样做的目的是为了确保“蜘蛛”不会访问同一URL一次以上；进一步来说，“蜘蛛”必须把URL分成三组，第一组存储在“workloadWaiting”属性中，包含了一个未处理的URL列表，“蜘蛛”要访问的第一个URL也存在其中；第二组存储在“workloadProcessed”中，它是“蜘蛛”已经处理过且无需再次访问的URL；第三组存储在“workloadError”中，包含了发生错误的URL。 Begin方法包含了Spider类的主循环，其一直重复遍历“workloadWaiting”，并处理其中的每一个页面，当然我们也想到了，在这些页面被处理时，很可能有其他的URL添加到“workloadWaiting”中，所以，begin方法一直继续此过程，直到调用Spider类的cancel方法，或“workloadWaiting”中已不再剩有URL。这个过程如下： cancel = false; while ( !getWorkloadWaiting().isEmpty() && !cancel ) { Object list[] = getWorkloadWaiting().toArray(); for ( int i=0; (i<list.length)&&!cancel; i++="" )=""> processURL((URL)list[i]); } 当上述代码遍历“workloadWaiting”时，它把每个需处理的URL都传递给“processURL”方法，而这个方法才是真正读取并解析URL中HTML信息的。 读取并解析HTML Java同时支持访问URL内容及解析HTML，而这正是“processURL”方法要做的。在Java中读取URL内容相对还比较简单，下面就是“processURL”方法实现此功能的代码： URLConnection connection = url.openConnection(); if ( (connection.getContentType()!=null) &&!connection.getContentType().toLowerCase().startsWith("text/") ) { getWorkloadWaiting().remove(url); getWorkloadProcessed().add(url); log("Not processing because content type is: " + connection.getContentType() );

‘叁’ 怎么在DOS下用C语言写网络爬虫

  • 获取cspider_t。

  • 自定义user agent，cookie，timeout，proxy以及抓取线程和解析线程的最大数量。

  • 添加初始要抓取的url到任务队列。

  • 编写解析函数和数据持久化函数。

  • 启动爬虫。

    • 例子

    先来看下简单的爬虫例子，会在后面详细讲解例子。

  • #include<cspider/spider.h>


  • /*

  • 自定义的解析函数，d为获取到的html页面字符串

  • */

  • void p(cspider_t *cspider, char *d, void *user_data) {


  • char *get[100];

  • //xpath解析html

  • int size = xpath(d, "//body/div[@class='wrap']/div[@class='sort-column area']/div[@class='column-bd cfix']/ul[@class='st-list cfix']/li/strong/a", get， 100);


  • int i;

  • for (i = 0; i < size; i++) {

  • //将获取到的电影名称，持久化

  • saveString(cspider, get[i]);

  • }


  • }

  • /*

  • 数据持久化函数，对上面解析函数中调用的saveString()函数传入的数据，进行进一步的保存

  • */

  • void s(void *str, void *user_data) {

  • char *get = (char *)str;

  • FILE *file = (FILE*)user_data;

  • fprintf(file, "%s ", get);

  • return;

  • }


  • int main() {

  • //初始化spider

  • cspider_t *spider = init_cspider();

  • char *agent = "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.10; rv:42.0) Gecko/20100101 Firefox/42.0";

  • //char *cookie = "bid=s3/yuH5Jd/I; ll=108288; viewed=1130500_24708145_6433169_4843567_1767120_5318823_1899158_1271597; __utma=30149280.927537245.1446813674.1446983217.1449139583.4; __utmz=30149280.1449139583.4.4.utmcsr=accounts.douban.com|utmccn=(referral)|utmcmd=referral|utmcct=/login; ps=y; [email protected]; dbcl2=58742090:QgZ2PSLiDLQ; ck=T9Wn; push_noty_num=0; push_doumail_num=7; ap=1; __utmb=30149280.0.10.1449139583; __utmc=30149280";


  • //设置要抓取页面的url

  • cs_setopt_url(spider, "so.tv.sohu.com/list_p1100_p20_p3_u5185_u5730_p40_p5_p6_p77_p80_p9_2d1_p101_p11.html");

  • //设置user agent

  • cs_setopt_useragent(spider, agent);

  • //cs_setopt_cookie(spider, cookie);

  • //传入解析函数和数据持久化函数的指针

  • cs_setopt_process(spider, p, NULL);

  • //s函数的user_data指针指向stdout

  • cs_setopt_save(spider, s, stdout);

  • //设置线程数量

  • cs_setopt_threadnum(spider, DOWNLOAD, 2);

  • cs_setopt_threadnum(spider, SAVE, 2);

  • //FILE *fp = fopen("log", "wb+");

  • //cs_setopt_logfile(spider, fp);

  • //开始爬虫

  • return cs_run(spider);

  • }

‘肆’ 为什么c语言不适合写爬虫

开发效率低

‘伍’ 有人有简单爬虫源码可以学习吗

爬虫学习之一个简单的网络爬虫

概述

这是一个网络爬虫学习的技术分享，主要通过一些实际的案例对爬虫的原理进行分析，达到对爬虫有个基本的认识，并且能够根据自己的需要爬到想要的数据。有了数据后可以做数据分析或者通过其他方式重新结构化展示。

什么是网络爬虫

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），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。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。via网络网络爬虫
网络蜘蛛（Web spider）也叫网络爬虫（Web crawler）[1]，蚂蚁（ant），自动检索工具（automatic indexer），或者（在FOAF软件概念中）网络疾走（WEB scutter），是一种“自动化浏览网络”的程序，或者说是一种网络机器人。它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。它们可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以供搜索引擎做进一步处理（分检整理下载的页面），而使得用户能更快的检索到他们需要的信息。via维基网络网络蜘蛛

以上是网络和维基网络对网络爬虫的定义，简单来说爬虫就是抓取目标网站内容的工具，一般是根据定义的行为自动进行抓取，更智能的爬虫会自动分析目标网站结构类似与搜索引擎的爬虫，我们这里只讨论基本的爬虫原理。

###爬虫工作原理

网络爬虫框架主要由控制器、解析器和索引库三大部分组成，而爬虫工作原理主要是解析器这个环节，解析器的主要工作是下载网页，进行页面的处理，主要是将一些JS脚本标签、CSS代码内容、空格字符、HTML标签等内容处理掉，爬虫的基本工作是由解析器完成。所以解析器的具体流程是：

入口访问->下载内容->分析结构->提取内容

分析爬虫目标结构

这里我们通过分析一个网站[落网：http://luoo.net] 对网站内容进行提取来进一步了解！

第一步 确定目的
抓取目标网站的某一期所有音乐

第二步 分析页面结构
访问落网的某一期刊，通过Chrome的开发者模式查看播放列表中的歌曲，右侧用红色框线圈出来的是一些需要特别注意的语义结构，见下图所示：

以上红色框线圈出的地方主要有歌曲名称，歌曲的编号等，这里并没有看到歌曲的实际文件地址，所以我们继续查看，点击某一个歌曲就会立即在浏览器中播放，这时我们可以看到在Chrome的开发者模式的Network中看到实际请求的播放文件，如下图所示：

根据以上分析我们可以得到播放清单的位置和音乐文件的路径，接下来我们通过Python来实现这个目的。

实现爬虫

Python环境安装请自行Google

主要依赖第三方库

Requests（http://www.python-requests.org） 用来发起请求
BeautifulSoup（bs4） 用来解析HTML结构并提取内容
faker（http://fake-factory.readthedocs.io/en/stable/）用来模拟请求UA（User-Agent）

主要思路是分成两部分，第一部分用来发起请求分析出播放列表然后丢到队列中，第二部分在队列中逐条下载文件到本地，一般分析列表速度更快，下载速度比较慢可以借助多线程同时进行下载。
主要代码如下:

#-*- coding: utf-8 -*-'''by sudo rm -rf http://imchenkun.com'''import osimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport randomfrom faker import Factoryimport Queueimport threadingfake = Factory.create()luoo_site = 'http://www.luoo.net/music/'luoo_site_mp3 = 'http://luoo-mp3.kssws.ks-cdn.com/low/luoo/radio%s/%s.mp3'proxy_ips = [ '27.15.236.236' ] # 替换自己的代理IPheaders = { 'Connection': 'keep-alive', 'User-Agent': fake.user_agent() }def random_proxies(): ip_index = random.randint(0, len(proxy_ips)-1) res = { 'http': proxy_ips[ip_index] } return resdef fix_characters(s): for c in ['<', '>', ':', '"', '/', '\\', '|', '?', '*']: s = s.replace(c, '') return sclass LuooSpider(threading.Thread): def __init__(self, url, vols, queue=None): threading.Thread.__init__(self) print '[luoo spider]' print '=' * 20 self.url = url self.queue = queue self.vol = '1' self.vols = vols def run(self): for vol in self.vols: self.spider(vol) print '\ncrawl end\n\n' def spider(self, vol): url = luoo_site + vol print 'crawling: ' + url + '\n' res = requests.get(url, proxies=random_proxies()) soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser') title = soup.find('span', attrs={'class': 'vol-title'}).text cover = soup.find('img', attrs={'class': 'vol-cover'})['src'] desc = soup.find('div', attrs={'class': 'vol-desc'}) track_names = soup.find_all('a', attrs={'class': 'trackname'}) track_count = len(track_names) tracks = [] for track in track_names: _id = str(int(track.text[:2])) if (int(vol) < 12) else track.text[:2] # 12期前的音乐编号1~9是1位（如：1~9），之后的都是2位 1~9会在左边垫0（如：01~09） _name = fix_characters(track.text[4:]) tracks.append({'id': _id, 'name': _name}) phases = { 'phase': vol, # 期刊编号 'title': title, # 期刊标题 'cover': cover, # 期刊封面 'desc': desc, # 期刊描述 'track_count': track_count, # 节目数 'tracks': tracks # 节目清单(节目编号，节目名称) } self.queue.put(phases)class LuooDownloader(threading.Thread): def __init__(self, url, dist, queue=None): threading.Thread.__init__(self) self.url = url self.queue = queue self.dist = dist self.__counter = 0 def run(self): while True: if self.queue.qsize() <= 0: pass else: phases = self.queue.get() self.download(phases) def download(self, phases): for track in phases['tracks']: file_url = self.url % (phases['phase'], track['id']) local_file_dict = '%s/%s' % (self.dist, phases['phase']) if not os.path.exists(local_file_dict): os.makedirs(local_file_dict) local_file = '%s/%s.%s.mp3' % (local_file_dict, track['id'], track['name']) if not os.path.isfile(local_file): print 'downloading: ' + track['name'] res = requests.get(file_url, proxies=random_proxies(), headers=headers) with open(local_file, 'wb') as f: f.write(res.content) f.close() print 'done.\n' else: print 'break: ' + track['name']if __name__ == '__main__': spider_queue = Queue.Queue() luoo = LuooSpider(luoo_site, vols=['680', '721', '725', '720'],queue=spider_queue) luoo.setDaemon(True) luoo.start() downloader_count = 5 for i in range(downloader_count): luoo_download = LuooDownloader(luoo_site_mp3, 'D:/luoo', queue=spider_queue) luoo_download.setDaemon(True) luoo_download.start()

以上代码执行后结果如下图所示


Github地址：https://github.com/imchenkun/ick-spider/blob/master/luoospider.py

总结

通过本文我们基本了解了网络爬虫的知识，对网络爬虫工作原理认识的同时我们实现了一个真实的案例场景，这里主要是使用一些基础的第三方Python库来帮助我们实现爬虫，基本上演示了网络爬虫框架中基本的核心概念。通常工作中我们会使用一些比较优秀的爬虫框架来快速的实现需求，比如scrapy框架，接下来我会通过使用Scrapy这类爬虫框架来实现一个新的爬虫来加深对网络爬虫的理解！

‘陆’ 开源爬虫框架各有什么优缺点

首先爬虫框架有三种

  1. 分布式爬虫：Nutch

  2. JAVA单机爬虫：Crawler4j，WebMagic，WebCollector

  3. 非JAVA单机爬虫：scrapy

第一类:分布式爬虫

优点：

  1. 海量URL管理

  2. 网速快

缺点：

  1. Nutch是为搜索引擎设计的爬虫，大多数用户是需要一个做精准数据爬取（精抽取）的爬虫。Nutch运行的一套流程里，有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。

  2. 用Nutch做数据抽取，会浪费很多的时间在不必要的计算上。而且如果你试图通过对Nutch进行二次开发，来使得它适用于精抽取的业务，基本上就要破坏Nutch的框架，把Nutch改的面目全非。

  3. Nutch依赖hadoop运行，hadoop本身会消耗很多的时间。如果集群机器数量较少，爬取速度反而不如单机爬虫。

  4. Nutch虽然有一套插件机制，而且作为亮点宣传。可以看到一些开源的Nutch插件，提供精抽取的功能。但是开发过Nutch插件的人都知道，Nutch的插件系统有多蹩脚。利用反射的机制来加载和调用插件，使得程序的编写和调试都变得异常困难，更别说在上面开发一套复杂的精抽取系统了。

  5. Nutch并没有为精抽取提供相应的插件挂载点。Nutch的插件有只有五六个挂载点，而这五六个挂载点都是为了搜索引擎服务的，并没有为精抽取提供挂载点。大多数Nutch的精抽取插件，都是挂载在“页面解析”(parser)这个挂载点的，这个挂载点其实是为了解析链接（为后续爬取提供URL），以及为搜索引擎提供一些易抽取的网页信息(网页的meta信息、text)

  6. 用Nutch进行爬虫的二次开发，爬虫的编写和调试所需的时间，往往是单机爬虫所需的十倍时间不止。了解Nutch源码的学习成本很高，何况是要让一个团队的人都读懂Nutch源码。调试过程中会出现除程序本身之外的各种问题(hadoop的问题、hbase的问题)。

  7. Nutch2的版本目前并不适合开发。官方现在稳定的Nutch版本是nutch2.2.1，但是这个版本绑定了gora-0.3。Nutch2.3之前、Nutch2.2.1之后的一个版本，这个版本在官方的SVN中不断更新。而且非常不稳定（一直在修改）。

第二类:JAVA单机爬虫

优点：

  1. 支持多线程。

  2. 支持代理。

  3. 能过滤重复URL的。

  4. 负责遍历网站和下载页面。爬js生成的信息和网页信息抽取模块有关，往往需要通过模拟浏览器(htmlunit,selenium)来完成。

缺点：

设计模式对软件开发没有指导性作用。用设计模式来设计爬虫，只会使得爬虫的设计更加臃肿。

第三类:非JAVA单机爬虫

优点：

  1. 先说python爬虫，python可以用30行代码，完成JAVA

  2. 50行代码干的任务。python写代码的确快，但是在调试代码的阶段，python代码的调试往往会耗费远远多于编码阶段省下的时间。

  3. 使用python开发，要保证程序的正确性和稳定性，就需要写更多的测试模块。当然如果爬取规模不大、爬取业务不复杂，使用scrapy这种爬虫也是蛮不错的，可以轻松完成爬取任务。

缺点：

  1. bug较多，不稳定。

‘柒’ 我想用c编写一个爬虫程序，可是看完一本c语言教程后，还是觉得只会编写一些计算类的小代码，要学会编写

想做爬虫程序不是学完语言就行了，是要学很多东西的，你可以查一查大学计算机专业有哪些课程。
做爬虫可以学学java语言。
《网络机器人Java编程指南》
开源的爬虫产品

http://www.oschina.net/project/tag/64/spider?lang=19&os=0&sort=view&p=1

‘捌’ 网络爬虫原理 c/c++用到线程池没

正常我们访问一个网页的时候web服务器返回的是一段文本，文本里可能带有别的网页、图片的url。爬虫的原理就是用一段程序去访问这个网页，按一定规则去解析文本里的内容，发现url可以继续去访问这个url，新网页里又有别的网页的url，这样就可以一直爬下去。通常我们需要记录爬过的url，防止重复爬同一个网页，如果你要限定只爬某个网站内的内容，可以自行判断url是否是这个网站内的。
至于是否用到线程池，或者说是否用到线程，这个看自己需求，用一个线程来爬也是没问题的。

‘玖’ python爬虫怎么获取动态的网页源码

一个月前实习导师布置任务说通过网络爬虫获取深圳市气象局发布的降雨数据，网页如下：

心想，爬虫不太难的，当年跟zjb爬煎蛋网无（mei）聊（zi）图的时候，多么清高。由于接受任务后的一个月考试加作业一大堆，导师也不催，自己也不急。

但是，导师等我一个月都得让我来写意味着这东西得有多难吧。。。今天打开一看的确是这样。网站是基于Ajax写的，数据动态获取，所以无法通过下载源代码然后解析获得。

从某不良少年写的抓取淘宝mm的例子中收到启发，对于这样的情况，一般可以同构自己搭建浏览器实现。phantomJs，CasperJS都是不错的选择。

导师的要求是获取过去一年内深圳每个区每个站点每小时的降雨量，执行该操作需要通过如上图中的历史查询实现，即通过一个时间来查询，而这个时间存放在一个hidden类型的input标签里，当然可以通过js语句将其改为text类型，然后执行send_keys之类的操作。然而，我失败了。时间可以修改设置，可是结果如下图。

为此，仅抓取实时数据。选取python的selenium，模拟搭建浏览器，模拟人为的点击等操作实现数据生成和获取。selenium的一大优点就是能获取网页渲染后的源代码，即执行操作后的源代码。普通的通过 url解析网页的方式只能获取给定的数据，不能实现与用户之间的交互。selenium通过获取渲染后的网页源码，并通过丰富的查找工具，个人认为最好用的就是find_element_by_xpath("xxx")，通过该方式查找到元素后可执行点击、输入等事件，进而向服务器发出请求，获取所需的数据。

[python]view plain

  • #coding=utf-8

  • fromtestStringimport*

  • fromseleniumimportwebdriver

  • importstring

  • importos

  • fromselenium.webdriver.common.keysimportKeys

  • importtime

  • importsys

  • default_encoding='utf-8'

  • ifsys.getdefaultencoding()!=default_encoding:

  • reload(sys)

  • sys.setdefaultencoding(default_encoding)

  • district_navs=['nav2','nav1','nav3','nav4','nav5','nav6','nav7','nav8','nav9','nav10']

  • district_names=['福田区','罗湖区','南山区','盐田区','宝安区','龙岗区','光明新区','坪山新区','龙华新区','大鹏新区']

  • flag=1

  • while(flag>0):

  • driver=webdriver.Chrome()

  • driver.get("hianCe/")

  • #选择降雨量

  • driver.find_element_by_xpath("//span[@id='fenqu_H24R']").click()

  • filename=time.strftime("%Y%m%d%H%M",time.localtime(time.time()))+'.txt'

  • #创建文件

  • output_file=open(filename,'w')

  • #选择行政区

  • foriinrange(len(district_navs)):

  • driver.find_element_by_xpath("//div[@id='"+district_navs[i]+"']").click()

  • #printdriver.page_source

  • timeElem=driver.find_element_by_id("time_shikuang")

  • #输出时间和站点名

  • output_file.write(timeElem.text+',')

  • output_file.write(district_names[i]+',')

  • elems=driver.find_elements_by_xpath("//span[@onmouseover='javscript:changeTextOver(this)']")

  • #输出每个站点的数据，格式为：站点名，一小时降雨量，当日累积降雨量

  • foreleminelems:

  • output_file.write(AMonitorRecord(elem.get_attribute("title"))+',')

  • output_file.write(' ')

  • output_file.close()

  • driver.close()

  • time.sleep(3600)

  • 文件中引用的文件testString只是修改输出格式，提取有效数据。

    • [python]view plain

  • #Encoding=utf-8

  • defOnlyCharNum(s,oth=''):

  • s2=s.lower()

  • fomart=',.'

  • forcins2:

  • ifnotcinfomart:

  • s=s.replace(c,'')

  • returns

  • defAMonitorRecord(str):

  • str=str.split(":")

  • returnstr[0]+","+OnlyCharNum(str[1])


  • 一小时抓取一次数据，结果如下：
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