在数据抓取的领域中，我们常常会遇到一个棘手的难题：许多现代网站大量使用JavaScript在用户浏览器中动态地渲染内容。传统的爬虫库（如Requests搭配BeautifulSoup）对此无能为力，因为它们只能获取服务器最初返回的静态HTML文档，而无法执行其中的JS代码来生成最终呈现给用户的完整内

在当今数据驱动的时代，网络爬虫已成为获取互联网信息的重要手段。然而，许多网站如12306都实施了严格的反爬虫机制，特别是对于动态加载的内容。本文将详细介绍如何使用Selenium模拟真实浏览器行为，有效绕过这些限制，成功抓取12306旅游产品数据。12306反爬机制分析12306作为中国铁路官方售票

一、Scrapy框架概述Scrapy是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，它提供了强大的数据提取能力、灵活的扩展机制以及高效的异步处理性能。其核心架构包括：● Engine：控制所有组件之间的数据流，当某个动作发生时触发事件● Scheduler：接收Engine发送的请求并入队，

引言在当今大数据时代，高效的网络爬虫是数据采集的关键工具。传统的同步爬虫（如requests库）由于受限于I/O阻塞，难以实现高并发请求。而Python的aiohttp库结合asyncio，可以轻松实现异步高并发爬虫，达到每秒千次甚至更高的请求速率。本文将详细介绍如何使用aiohttp构建一个高性能

1. 引言在当今互联网时代，动态网页（如JSP页面）已成为主流，其数据通常通过AJAX、JavaScript动态加载，这对传统爬虫提出了挑战。Java作为强大的后端语言，结合多线程技术，可以大幅提升爬虫的数据抓取效率。本文将介绍如何优化Java爬虫性能，通过多线程技术高效抓取JSP动态数据，并提供完

1. 引言随着大数据技术的快速发展，企业对大数据人才的需求日益增长。了解当前市场对大数据岗位的技能要求，可以帮助求职者精准提升技能，也能为企业招聘提供数据支持。本文介绍如何利用 Python爬虫 从招聘网站（如拉勾网、智联招聘）抓取大数据相关岗位信息，并采用 自然语言处理（NLP） 技术对岗位描述（

引言在当今大数据时代，网络爬虫已成为获取互联网信息的重要工具。作为Python生态中最强大的爬虫框架之一，Scrapy凭借其高性能、易扩展的特性受到开发者广泛青睐。本文将详细介绍如何利用Scrapy框架结合XPath技术解析当当网的商品页面结构，实现一个完整的电商数据爬取案例。一、Scrapy框架概

一、问题背景：Cookie 15 秒就失效了？很多互联网图片站为了防止盗链，会把图片地址放在 HTTPS 接口里，并且给访问者下发一个带 Path=/ 的 Cookie，有效期极短（15 s～60 s）。常规 Requests 脚本在下载第二张图时就会 401 或 403。本文以某壁纸站 https

一、同步爬虫的瓶颈传统的同步爬虫（如requests+BeautifulSoup）在请求网页时，必须等待服务器返回响应后才能继续下一个请求。这种阻塞式I/O操作在面对大量数据时存在以下问题：速度慢：每个请求必须串行执行，无法充分利用网络带宽。易被封禁：高频请求可能触发IP限制或验证码。资源浪费：CP

1. 引言在短视频时代，快手作为国内领先的短视频平台之一，积累了海量的用户数据、视频内容和互动信息。这些数据对市场分析、用户行为研究、舆情监测等具有重要价值。本文将介绍如何使用Python爬虫技术采集快手数据，并基于NLP（自然语言处理）进行简单的舆情分析。1.1 目标● 使用Python爬虫抓取快