【宝兰德bes源码】【战争雷霆源码】【热情指数源码】爬虫源码包下载_爬虫 源码
1.?爬虫???Դ???????
2.Python网络爬虫-APP端爬虫
3.ç½ç»ç¬è«çåç
4.python爬虫资源汇总:书单、网站博客、源码框架、包下工具、载爬项目（附资源）
5.爬虫工具--fiddler
6.Python爬虫入门教程 36-100 酷安网全站应用爬虫 scrapy
?虫源???Դ???????
百度+Bing爬取：
工具代码地址：github.com/QianyanTech/...
步骤：在Windows系统中，输入关键词，爬虫宝兰德bes源码如"狗,源码猫"，不同关键词会自动保存到不同文件夹。包下
支持中文与英文，载爬同时爬取多个关键词时，虫源用英文逗号分隔。爬虫
可选择爬取引擎为Bing或Baidu，源码Google可能会遇到报错问题。包下
Google爬取：
工具开源地址：github.com/Joeclinton1/...
在Windows、载爬Linux或Mac系统中执行。虫源
使用命令格式：-k关键字，-l最大下载数量，--chromedriver路径。
在chromedriver.storage.googleapis.com下载对应版本，与Chrome浏览器版本相匹配。
下载链接为chromedriver.chromium.org...
遇到版本不匹配时，可尝试使用不同版本的chromedriver，但需注意8系列版本可能无法使用。
可通过浏览器路径查看Chrome版本："C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe" 或 "C:\Users\sts\AppData\Local\Google\Chrome\Application\chrome.exe"。
解决WebDriver对象找不到特定属性的报错问题：修改源代码三处。
图像去重：
使用md5码进行图像去重。将文件夹下的图像生成md5码，并写入md5.txt文件中。
使用脚本统计md5码，过滤重复图像。
以上内容提供了一套详细的爬取流程，包括工具的选择、关键词输入、多引擎支持、版本匹配、错误处理以及图像去重的战争雷霆源码方法。确保在使用过程中关注系统兼容性和版本匹配问题，以获得高效和准确的爬取结果。
Python网络爬虫-APP端爬虫
一、环境安装
1.1 模拟器安装
借助模拟器进行APP端调试，通过下载安装可实现。推荐使用夜神模拟器（yeshen.com/）或网易MuMu模拟器（mumu..com/）。
1.2 SDK安装
提供多种下载渠道，首选官网下载（developer.android.com/s...）或第三方下载平台（androiddevtools.cn/）。使用SDK Manager.exe安装工具，选择需要的工具，如Build-tools和特定Android版本，同时勾选Extras中的选项，最后点击Install安装。注意，安装过程可能持续数小时。配置环境变量，设置ANDROID_HOME为sdk安装目录，并将平台工具和工具路径添加到Path环境变量中。
1.3 Fiddler安装
直接从官网下载安装（telerik.com/download/fi...）以获取blogs爬虫：爬取博客列表页。
慕课网爬虫：爬取慕课网视频。 知道创宇爬虫：特定题目爬取。 爬虫：爱丝APP爬取。 新浪爬虫：动态IP解决反爬虫，快速抓取内容。 csdn爬虫：爬取CSDN博客文章。 proxy爬虫：爬取代理IP并验证。 乌云爬虫：公开漏洞、知识库爬虫和搜索。 这份资源汇总将帮助你系统学习python爬虫，从基础知识到实战项目，全面提升你的爬虫技能。记得在微信公众号DC黑板报后台回复“爬虫书单”获取完整资源包。祝你学习进步，掌握python爬虫技术！爬虫工具--fiddler
一、热情指数源码抓包工具
1.1 浏览器自带抓包功能，通过右键审查元素，点击network，点击请求，右边栏展示请求详细信息：request、headers、response。以搜狗浏览器为例，任意点击加载选项，查看get参数。
1.2 Fiddler，一个HTTP协议调试代理工具。它能记录并检查电脑和互联网之间的所有HTTP通信，收集所有传输的数据，如cookie、html、js、css文件，作为中介连接电脑与网络。
二、Fiddler的使用
2.1 下载并安装Fiddler，访问官网下载页面，填写信息后下载安装包，按照常规步骤进行安装。
2.2 配置Fiddler，打开工具选项，选择HTTPS捕获、解密HTTPS流量等功能，完成配置后重启Fiddler。
三、Fiddler的使用
3.1 在Fiddler中查看JSON、CSS、JS格式的数据。停止抓取：文件菜单中选择捕获，取消勾选。unicode工具源码点击请求，右边选择inspectors。
3.2 HTTP请求信息：Raw显示请求头部详细信息，Webforms显示参数，如query_string、formdata。
3.3 HTTP响应信息：首先点击**条解码，Raw显示响应所有信息，Headers显示响应头，Json显示接口返回内容。
3.4 左下黑色框输入指令，用于过滤特定请求，如清除所有请求、选择特定格式请求等。
四、Urllib库初识
4.1 Urllib库用于模拟浏览器发送请求，是Python内置库。
4.2 字符串与字节之间的转化：字符串转字节使用Encode（），字节转字符串使用Decode（），默认编码为utf-8。
4.3 urllib.request属性：urlopen（url）返回响应对象位置，urlretrieve（url, filename）下载文件。
4.4 urllib.parse构建url：quote编码中文为%xxxx形式，unquote解码%xxxx为中文，urlencode将字典拼接为query_string并编码。
五、响应处理
5.1 read（）读取响应内容，返回字节类型源码，geturl（）获取请求的url，getheaders（）获取头部信息列表，getcode（）获取状态码，readlines（）按行读取返回列表。
六、GET方式请求
6.1 无错误代码，但打开Fiddler时可能会报错，梦呓3源码因为Fiddler表明Python访问被拒绝，需要添加头部信息，如伪装User-Agent为浏览器。
七、构建请求头部
7.1 认识请求头部信息，如Accept-encoding、User-agent。了解不同浏览器的User-agent信息，伪装自己的User-agent以通过反爬机制。
8.1 构建请求对象，使用urllib.request.Request(url=url, headers=headers)。完成以上步骤，实现基于Fiddler和Urllib库的网络数据抓取与请求操作。
Python爬虫入门教程 - 酷安网全站应用爬虫 scrapy
年即将结束，仅剩四天，即将开始撰写年的教程。对于这一年的结束，没有太多的感慨，时间就这样流逝了。今天，我们要爬取的网站是酷安，一个应用商店。大家可以尝试从手机APP进行爬取，但关于APP博客的爬取，我计划在篇博客后进行介绍，所以现在暂时先放一放。
酷安网站首页是一个广告页面，点击头部“应用”即可进入。
页面分析部分，我们找到了分页地址，可以构建全部页面信息。同时，我们找到了需要保存的数据，用于后续的数据分析。
上述信息都是我们需要的信息，接下来，只需要进行爬取。本文使用的依然是scrapy，所有的代码都会在文章中展示，阅读全文后，你将拥有完整的代码。
在代码讲解部分，首先出现了custom_settings，目的是为了修改默认setting.py文件中的配置。
parse_url函数用于解析内页，该函数中又出现了三个辅助函数：self.getinfo(response)、self.gettags(response)和self.getappinfo(response)。此外，response.css().re支持正则表达式匹配，可以匹配文字内部内容。
以下是三个辅助方法的介绍：
数据保存部分，数据传输的item在此处不提供，需要从我的代码中推断。
欢迎关注她的公众号“非本科程序员”。
在得到数据后，调整一下爬取速度和并发数。
代码走起，经过一系列努力，成功获取数据！
抽空写一篇关于酷安的数据分析，如有需要源码的读者，请自行从头到尾跟着编写一遍即可。
利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程
项目内容
案例选择商品类目：沙发；数量：共页个商品；筛选条件：天猫、销量从高到低、价格元以上。
以下是分析，源码点击文末链接
项目目的
1. 对商品标题进行文本分析，词云可视化。
2. 不同关键词word对应的sales统计分析。
3. 商品的价格分布情况分析。
4. 商品的销量分布情况分析。
5. 不同价格区间的商品的平均销量分布。
6. 商品价格对销量的影响分析。
7. 商品价格对销售额的影响分析。
8. 不同省份或城市的商品数量分布。
9. 不同省份的商品平均销量分布。
注：本项目仅以以上几项分析为例。
项目步骤
1. 数据采集：Python爬取淘宝网商品数据。
2. 数据清洗和处理。
3. 文本分析：jieba分词、wordcloud可视化。
4. 数据柱形图可视化barh。
5. 数据直方图可视化hist。
6. 数据散点图可视化scatter。
7. 数据回归分析可视化regplot。
工具&模块：
工具：本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。
模块：requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn等。
原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载。
一、爬取数据
因淘宝网是反爬虫的，虽然使用多线程、修改headers参数，但仍然不能保证每次%爬取，所以，我增加了循环爬取，直至所有页爬取成功停止。
说明：淘宝商品页为JSON格式，这里使用正则表达式进行解析。
代码如下：
二、数据清洗、处理：
(此步骤也可以在Excel中完成，再读入数据)
代码如下：
说明：根据需求，本案例中只取了item_loc、raw_title、view_price、view_sales这4列数据，主要对标题、区域、价格、销量进行分析。
代码如下:
三、数据挖掘与分析：
1. 对raw_title列标题进行文本分析：
使用结巴分词器，安装模块pip install jieba。
对title_s（list of list格式）中的每个list的元素（str）进行过滤，剔除不需要的词语，即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉：
为了准确性，这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素进行去重，即每个标题被分割后的词语唯一。
观察word_count表中的词语，发现jieba默认的词典无法满足需求。
有的词语（如可拆洗、不可拆洗等）却被cut，这里根据需求对词典加入新词（也可以直接在词典dict.txt里面增删，然后载入修改过的dict.txt）。
词云可视化：
安装模块wordcloud。
方法1：pip install wordcloud。
方法2：下载Packages安装：pip install 软件包名称。
软件包下载地址：lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...
注意：要把下载的软件包放在Python安装路径下。
代码如下：
分析
1. 组合、整装商品占比很高；
2. 从沙发材质看：布艺沙发占比很高，比皮艺沙发多；
3. 从沙发风格看：简约风格最多，北欧风次之，其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式等；
4. 从户型看：小户型占比最高、大小户型次之，大户型最少。
2. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析：
（说明：例如词语‘简约’，则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和，即求出具有‘简约’风格的商品销量之和）
代码如下：
对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据进行可视化。
（本例中取销量排名前的词语进行绘图）
由图表可知：
1. 组合商品销量最高；
2. 从品类看：布艺沙发销量很高，远超过皮艺沙发；
3. 从户型看：小户型沙发销量最高，大小户型次之，大户型销量最少；
4. 从风格看：简约风销量最高，北欧风次之，其他依次是中式、美式、日式等；
5. 可拆洗、转角类沙发销量可观，也是颇受消费者青睐的。
3. 商品的价格分布情况分析：
分析发现，有一些值太大，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。
代码如下：
由图表可知：
1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势，价格越高，在售的商品越少；
2. 低价位商品居多，价格在-之间的商品最多，-之间的次之，价格1万以上的商品较少；
3. 价格1万元以上的商品，在售商品数量差异不大。
4. 商品的销量分布情况分析：
同样，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择销量大于的商品。
代码如下：
由图表及数据可知：
1. 销量以上的商品仅占3.4%，其中销量-之间的商品最多，-之间的次之；
2. 销量-之间，商品的数量随着销量呈现下降趋势，且趋势陡峭，低销量商品居多；
3. 销量以上的商品很少。
5. 不同价格区间的商品的平均销量分布：
代码如下：
由图表可知：
1. 价格在-之间的商品平均销量最高，-之间的次之，元以上的最低；
2. 总体呈现先增后减的趋势，但最高峰处于相对低价位阶段；
3. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段，在元以上价位越高平均销量基本是越少。
6. 商品价格对销量的影响分析：
同上，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。
代码如下：
由图表可知：
1. 总体趋势：随着商品价格增多其销量减少，商品价格对其销量影响很大；
2. 价格-之间的少数商品销量冲的很高，价格-之间的商品多数销量偏低，少数相对较高，但价格以上的商品销量均很低，没有销量突出的商品。
7. 商品价格对销售额的影响分析：
代码如下：
由图表可知：
1. 总体趋势：由线性回归拟合线可以看出，商品销售额随着价格增长呈现上升趋势；
2. 多数商品的价格偏低，销售额也偏低；
3. 价格在0-的商品只有少数销售额较高，价格2万-6万的商品只有3个销售额较高，价格6-万的商品有1个销售额很高，而且是最大值。
8. 不同省份的商品数量分布：
代码如下：
由图表可知：
1. 广东的最多，上海次之，江苏第三，尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地，说明在沙发这个子类目，广东的店铺占主导地位；
2. 江浙沪等地的数量差异不大，基本相当。
9. 不同省份的商品平均销量分布：
代码如下：
热力型地图
源码：Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战