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

一、为什么需要限制爬虫请求速率？在爬取网站数据时，网站服务器需要处理我们的请求并返回数据。如果爬虫的请求过于频繁，服务器可能会因为负载过高而崩溃，或者将我们的爬虫IP地址封禁。此外，许多网站都有反爬虫机制，例如检测单位时间内来自同一IP的请求频率。如果请求频率超过设定的阈值，网站可能会采取措施阻止爬

引言在互联网招聘行业，前程无忧（51job）作为国内领先的招聘平台之一，汇聚了大量企业招聘信息。对于求职者、猎头或数据分析师来说，实时获取最新的招聘信息至关重要。手动收集数据效率低下，而通过Python编写自动化爬虫，可以定时爬取前程无忧的最新职位，并存储到数据库或本地文件中，便于后续分析。本文将介

在当今的互联网时代，网页数据的动态加载已经成为一种常见的技术手段。许多现代网站通过JavaScript（JS）动态加载内容，这使得传统的静态网页爬取方法难以奏效。然而，对于数据分析师、研究人员以及开发者来说，获取这些动态加载的数据仍然是一个重要的需求。本文将详细介绍如何使用Python来爬取Java

1. 引言在互联网数据采集领域，地图数据爬取是一项常见但具有挑战性的任务。由于地图数据通常具有复杂的结构（如POI点、路径信息、动态加载等），使用传统的爬虫技术可能会遇到效率低下、反爬策略限制、任务进度难以监控等问题。Scrapy 作为Python生态中最强大的爬虫框架之一，提供了灵活的扩展机制，可

1. 引言在数据采集过程中，爬虫经常需要面对 重复数据 的问题。如果每次爬取都全量抓取，不仅浪费资源，还可能导致数据冗余。增量爬取（Incremental Crawling） 是一种高效策略，它仅抓取 新增或更新 的数据，而跳过已采集的旧数据。本文将详细介绍 Python爬虫的增量爬取与历史数据比对

在互联网数据采集领域，Python爬虫是一种强大的工具，能够帮助我们高效地获取网页数据。然而，在实际应用中，许多网站为了防止恶意爬取，会在检测到频繁请求时要求用户输入验证码。这无疑给爬虫的正常运行带来了挑战。本文将详细介绍Python爬虫在多次请求后被要求验证码时的应对策略，并提供具体的实现代码。一