爬虫怎么爬美团销量

兄弟们，大家都听过爬虫对吧，但就是不知道他是做什么的，今天给大家啊，一次性讲清楚， 你们看过孤株一志吧，马仔对着电脑喊着爬字幕，煮资料，爬邮件， 但这个是违法的啊。今天给大家讲讲爬虫工作上的样子，还把入门要学的具体技术讲透，想入坑的继续听啊，我讲给大家听啊。 其实爬虫就是互联网信息抓取技术，提前给他定好规则，他能自动逛网页，爬数据，爬信息，不用人手动一个一个翻，效率直接拉满， 生活里面用处贼多。做电商的，想查同行的爆款销量数据，上千上万个品手动根本看不过来，爬虫一上啊，全抓过来， 哪个月卖的好，销量多，分析起来特方便。做量化金融的，需要抓过往的数据找工作啊，爬全网招聘信息啊对吧，按薪资来排序，甚至找低价商品，纯图片视频， 爬虫都能搞定，说白了就帮咱们高校撸互联网上有用的信息。 想做爬虫，首先编程语言肯定是 python， 上手快啊，爬虫相关的工具库还多是从业者的标配。那具体要学啥？新手入门其实门槛不高， 先把 python 基础打牢，掌握基础语法，循环函数这些核心内容就行。接着学爬虫核心库啊，请求数据的 request 对 不对， 解析页面的必复速谱和 express 这几个必学啊，能搞定大部分基础爬取需求在懂点简单的页面知识，比如 html 结构， 知道咋找想要的信息位置，就能够入门练手了。不知道怎么学的，可以看看我前面发的那一条，大家不要一上来就很复杂的，先跟着练几个小案例，比如爬个商品信息，爬个资讯列表， 熟练了再慢慢进阶。这里面提一句，爬虫本身是中性技术，技术本身是不违法的，但要是乱爬违反网站规则啊，偷爬公民的隐私，那肯定是出了红线的。 咱学这个技术是为了正经做事挣钱的，可不是走电影里面的歪路子。其实爬虫岗位就是把这个技术用在商业分析、信息整合上，帮企业高效拿数据。真没有那么神秘， 我就想问问大家有没有啊？早就想学爬虫的，却不知道从哪里入手的，或者对这些技术感兴趣的啊，大家有什么问题都可以问。

这个名叫 firecracker 的 项目可以说是爬虫界的穿山甲，在 gigapop 平台坐拥三万高薪热度。像以前传统爬虫工具，操作繁琐、门槛高，各类隐藏 加密数据更是难以抓取到手。但它只用简单输入你想爬的网址，不用 a p i 和站点地图，可以直接开爬。而且它对动态页面内容适配性极强，评论区内容、流逝图片以及各类加密数据都能完整采集， 抓取到的内容还能自动规整转换成 markdown 格式，一站式完成采集、解析与排版，数据整理省心又高效。此外，这项目既可以在线直接使用，也支持自行本地部署，想部署的朋友评论区见。

停，不要再瞎学拍档爬虫了，因为我哥这种情况学拍档爬虫上来啊，就居然也学艺步，学各种高大上的框架，结果好不容易学完了，就会爬个豆瓣电影，爬个美女图片，学完了就放个吃亏，根本不知道能用来干嘛。更离谱的是，你从头到尾只学技术，从来没想过我学完以后啊，我怎么靠这个资料单子，结果钱没赚到，时间还浪费了一大堆。其实百分之九十的小白学爬虫啊，都踩了这个坑， 方向完全错了。正确的学习路径啊，应该是先基础在实战，最后变现，每一步啊，都要想着去做，一步步完成。首先是基础阶段，你不用上来就学那些复杂的框架。一定啊，是先把基础的搞明白，比如拍动环境理解基础语法，然后学最常用的 request 请求库，能发请求拿到网页圆满，再学 beautiful， zoo， xpath 这些解析方法，把你想要的数据提取出来，这就够了， 学完啊，你就已经可以开始爬数据了。然后是实战阶段，技术学完了就要去跟着项目练手，比如我会带我的学员去爬自媒体数据，爬招聘数据，爬财经数据，起码有二十多个实战项目，把你学到技术用起来才行。同时还要学文件储存数据库，把爬下来的数据存起来，以及向动态接口爬去反爬这些进阶内容，让你啊可以去搞定 大部分网站。那学完以后呢，你就知道爬账能具体解决什么样的问题了。那最后呢，就是变现阶段，技术练完了，你就要知道怎么考， 这个赚钱有接单的渠道有哪些？某鱼某宝社群怎么去找客户？怎么给需求报价，怎么和客户沟通，怎么去交付？那之前我都会教你。还有我们的内部接单群呢，能够提供接单的资源，只要掌握技能以后就可以 直接变现。你看自学的时候，是不是没有人告诉你这些网上的教程啊，都是零散的，要么呢只教框架，要么呢只教技术。从来没有人告诉你完整的变现闭环的路径是什么。如果说你不想自己瞎摸索，想系统的跟着我呢？走完这个完整的路径，从零基础到变现接单的话呢，我把这套完整的学习路线整理成一份 pdf 资料，只要在评论区打学习路线就可以领。

自动化程序收集数据，也就是咱们常说的爬虫，到底哪些能做，哪些不能做？最近看了国家数据局的一些官方解读，发现很多做小项目、搞创业的朋友都误以为公开数据可以随便爬。 比如上海的王某开发了一款爬虫程序，他破解得物 app 的 防护措施，从平台上抓取数据去售卖，短短两年时间，获利六十余万元，但是最终也构成犯罪，判了有期徒刑三年，罚款八万元。 其实，用自动化程序收集公开数据本身是被支持的，毕竟这也是数据获取的重要方式，但是要守住四条红线， 第一，不非法入侵他人的网络，未公开的数据别乱爬。不破解账号权限，不违反平台规则，比如平台设定的用户协议、 robo 协议都不能违反，更不能触碰涉密内部网络。第二，不干扰网络服务的正常运行， 爬数据要控制好采集频率，控制好流量，别因为自己的采集导致平台服务器卡顿、荡机。 第三，不破坏原有的防护措施，伪造访问标，使用代理 ip， 破解平台反扒机制，规避防护屏障，这些操作都是违法的。 第四，不损害个人和组织的合法权益，不侵犯他人的知识产权、商业秘密，不泄露个人隐私，更不能用爬来的数据去代替原平台的产品和服务。 王某的案例刚好踩了两条红线，一是破解了平台的反爬机制，二是损害平台的合法权益，构成了不正当竞争。 那么爬来的数据如何能合法合规的使用？第一，要看基础使用权， 不可以持有，也可以内部使用，比如用来做自身业务分析，训练模型，或者整理成自己的资料，这些都可以，毕竟咱也付出了劳动，而且也不会影响原有数据方的使用。 第二，想变现，想对外提供，有个前提，必须在原有基础上要进行创新性开发，形成新的数据产品，而且不能替代原平台的产品和服务，否则还是违规公开。爬数据要记住十二个字， 不入侵、不干扰、不破解、不侵权。希望以上经验能给大家带来一些启示，谢谢大家！

给大家的是用拍档来写网路爬虫到底有多简单。首先来介绍一下什么是网路爬虫，网路爬虫是一只城市，如果你给他一个网址，他就会去把那个网址的内容下载给你， 更厉害的是能从下载的内容挑选你想要的部分资料。我们先示范爬回整份资料有多简单。假设我们有兴趣的资料是台湾银行每天的排告汇率， 我们只要写三行原始码，就可以把这个网页整个下载下来。首先我们要引入一个外挂，称为 requests， 然后把要下载的网址丢给 requests， 点 get 这个函数，并且把它的传回值储存在 r e q 这个变速里面。 储存在 r e q 这个变速里面的内容有很多，其中网页内容会固定存放在 r e q 之下的，点 txt， 我们就可以用 print 这个函数把它印出来。各位可以对比看看，我们这个爬虫呢抓下来的内容跟官网的原始码 是不是长得一模一样呢？如果你抱怨老师啊，你抓下来的东西太多了啦，我只需要排稿费率那一部分呢？这么看起来拍档也没什么了不起的。 那我就示范用另外一个外挂叫做 pandas， 帮助我们只抓排高汇率的部分。首先我们引入 pandas 外挂， 把想要抓的网址呢，我们就丢给 pandas， 点 read html 这个函数，然后把传回来的结果保存到 dfs 这个变数里面。 除存在 d f s 这个变速里面的内容呢有很多，但只要 pandas 有 侦测到表格资料就会放在 d 零号元素里面。所以呢，我们就用 print 指令把 d f s 中括号零和这个元素，我们把它印出来， 各位看一下抓取到的内容是不是就是你要的排告汇率，没有参杂任何东西呢？ 由上面的示范可以知道，无论你要抓网页的全部还是网页的一部分，都只要简单的三行程序码就可以办到。这完全归功于拍档拥有强大的外挂，这也是其他语言比较难做到的地方。

爬虫爬得欢，监狱要坐穿，数据玩得溜，劳饭吃个够。宝们好，我是代码写到秃头。本期视频给大家分析网络爬虫的作用及常见应用场景。作用一、批量快速采集网络公开数据，代替人工复制粘贴。作用二、 整合全网信息汇总分散内容。作用三、自动化监控数据变化。作用四、低成本获取海量素材、文案资讯。五、为数据分析、 ai 训练、市场调研提供原始数据。接下来是主流应用场景。一、 电商行业，查取商品价格、销量评价、库存、竞品价格监控比价系统、店铺销量数据分析二、自媒体以及内容行业 采集热点文案、热搜、爆款标题，抓取文章短视频文案资讯素材，自动搜集行业热点。三、金融理财、股票、基金行情、财经新闻，抓取 汇率、金价、大盘数据，实时监控上市公司公告自动抓取。四、职场和招聘，查取岗位薪资、招聘需求 旁溢、岗位热度、就业趋势分析。五、现实生活，火车票、机票余票监控，外卖团购优惠信息汇总、天气、公交快递、物流信息采集。六、 学术科研抓取文献论文、行业报告、余情分析、社会热点数据统计。七、企业运营全网余情监控，行业动态、竞争对手动态监测，客户评论、情感分析。重点入狱提醒，只怕公开免费数据，不爬隐私手机号密码， 遵守网站 robert 此协议，不高频暴力爬取，禁止爬取侵权内容、商用盗版资源，严禁爬取政务涉密、个人隐私、付费专属数据。以上就是本期视频的全部内容了，评论区留言我要学习，全套资料免费发放！

哈喽，大家好，我是石志，今天还是给大家带来一个网络爬虫工具啊，叫 obscure， 然后它是一个针对无头浏览器的一个 ai agent 的 一个网络爬虫工具啊，而一般情况下它是网页内容的一个爬取啊，目前的话是在 github 上面有将近一万三千新的一个收藏。我们来看一下它的一个简单的中文介绍啊， 名字翻译过来叫暗影，然后是一款开源的无头浏览器，专为人工智能代理和网络爬虫而设计的， 然后轻量级隐蔽，并且使用路由语言编辑，我们都知道这个路由运行起来特别快，效率特别高啊，而为什么一般情况下选择这个暗影而不是无头的浏览器？它是专为大规模自动化而设计的，而非桌面浏览。 暗影的话，它的内存很小对吧？包括它的使用情况，包括它的反检测是内置的，然后页面加载响应速度特别快，但是 chrome 的 话内存会比较大，然后响应速度会比较慢一些， 然后也没有任何反检测的一个功能，然后这是具体的一个页面加载的一个情况。静态 h t m l 的 话速度很快啊，一般有 g s 或者是叉 h l 的 话，速度也会比 pro 要快个九倍差不多。包括一些动态脚本的加载速度也是挺快的啊， 包括它具有一个隐身模式，它是可以防指纹的这么一个内置功能，然后包括追踪器的一个拦截， 阻止分析啊，广告呀，指纹识别脚本啊等等，完全阻止追踪器的一个加载啊，爬起来会相对稳定一些。 实质这边的话也是把这个给拉下来了，然后做了一些简单的测试，具体的个功能的话，我是用的 gpt 五点四来做的一个使用啊， 它核心能力不是浏览器网页跑 gs 抓内容，通过 cdp 去和 optir 或者是 playware 进行一个连接，然后主要模块是命令行入口，浏览器上下文页面逻辑，对吧？然后实质这边也是测试了一下啊，我已经开启了 docker， 然后你帮我找一下头条相关这个最近一个月 关于 ai 的 一个阅读量或者是浏览量最高的十篇文章标题，然后用表格形式发给我，然后它是通过 docker 启动的，然后通过访问我这个链接，然后它自动去进行一个搜索，然后提取阅读呀或者浏览量的一个字段，对吧？ 然后导出前十的，然后这边他是已经做好了，我们可以看到啊，这个数据已经出来了，但是看起来数据好像不怎么样，对吧？通过这我们可以分析 ai 内容在头条上的看的人会比较少啊。 然后我也问了一下，如果碰到需要登录才能查看信息的网站，该如何解决呢？比如说某宝，对吧？而且某宝他可以直接在正常浏览器里面登录，然后导出 cookie， 然后去自动化注入这些，然后用 c d p 的 模式继续去抓取后面的一个页面，然后包括可以用 c d p 和 playware 或者是 popter 去进行一个连接，走一个完整的登录流程。 playware 我 们应该也都知道是微软出的嘛，对吧？ 正常的一个登录路径，然后提取你相关的一个登录信息，然后再用这个工具去帮你进行一个抓取，也是比较方便的。好吧，其实爬虫工具的应用范围也挺广，可以爬你的竞争对手的一个价格直播间的数据啊，包括热搜相关的一些信息，对吧？ 包括你利用 a i a 点去帮你爬取一些相关专业的网站里面的一些数据，去对你后续的判断进行一个分析，或者是一个预测， 包括别人的爆款是怎么写的等等等等。啊，其实还是比较有用处的。好吧，具体就看你是在哪个行业，然后怎么去利用好这些数据了。打宠嘛，毕竟是个工具。今天内容就到这，感谢您的观看，我们下期再见。拜拜！

爬虫界的核弹级开源项目来了！这个项目直接刷新了拍送爬虫的技术天花板，现在 github 上已经爆火到五二 k， 新标自带超牛的智能识别能力，不管网站怎么改版，页面结构怎么变， 它都能自动精准抓取内容，全程不用改版行代码，动态加载浏览器指纹，这些让人头疼的反爬手段，它都给你续配的妥妥当当，拿过来就能用，真的太省心了！

挑战爬一百个网站，今天是全程无忧招聘采集，讲一下关于这一个招聘网站的一个数据采集啊，直接在我们要采集的那一个目标页面，你就按一个 f 十二就行了 啊。按一个 f 十二，然后第二步直接刷新，让我们整个网站的数据让它重新加载一遍啊，直接刷新，刷新之后的话，我们相关的内容它不就在这里面有吗？ 我们搞个什么呢？它怎么不能搞全国的呀？我们去个首页啊，它这里不能搞全国的吗？ 他默认直接我在长沙，他默认就定位到长沙了。那爬全国的话数据会多一些，咱们重新刷新一下啊。 ok， 然后我们去搜嘛，对吧？我们需要什么数据你就搜什么就可以了，像这种公司名字肯定是要的，我们直接搜这个公司名字是最好的，把这个公司名字复制一下，然后呢点击搜索按钮粘贴回车， 嗯，回车找不到，回车找不到的话我们前面可能多了一个空格。 ok 啊，这样的话就有了，就这么简单啊，你你你对于这种他响应数据没有加密的话，就找的话是非常快的，就直接点击这个啊，点击我们的搜索按钮， 输入搜索内容，回车回车之后的话我们就可以看到数据对应的一个接口啊， 啊，就就直接在这个地方，他的数据内容话在这里包括他的一些什么学历啊，经验啊，薪资啊，公司名字，公司规模、公司性质以及岗位职责 啊等等等等，反正一系列的数据的话在这个里面都有，而且他是包括了整页的数据内容啊，他一整页的话是二十二十条职位信息嘛，那都在这里面， 网址是哪一个呢？网址就它啊，做一个准备啊，这个准备工作的话，我们可以通过这个模块的官方文档去进行一个配置啊，那这里的话有个准备工作入门啊，有一个准备工作， 那这是它的方法，然后提供的配置的代码，比如说我复制到这里来，我复制到我们的一个拍片里面来， 然后呢把这个路径改成你电脑里面的浏览器的可执行文件路径。你用的是谷歌也可以啊，谷歌也行，火狐的话也行啊， edg 的 话也行 啊，都可以，你把这个路径修改，修改之后的话运行一下就可以了。那我们的一个代码的具体实现，那我们第一步打开浏览器访问网站，打开浏览器访问网站的话啊，就三行代码，我们把这个删掉了，先导入什么呢？数据啊，导入我们的一个自动化的一个模块， 第二个打开浏览器 啊，等于它，然后第三个访问网站， 点 get， 就 把你要目标网址给它拿过来啊，就这三行代码就可以了，它程序的话就会自动打开浏览器，然后自动去进行一个目标页面的访问， 看到了吗？啊？它就直接访问进来了，然后第二个获取数据，像我们这个的话，它是直接访问之后，我们这一个相关的数据就出来了，那我们就只要在访问之前进行监听就可以了。 好，进行数据 d p 点上 listen， 点上一个 star 啊，我们就用这个看它能不能接听到啊，应该是没问题的。 然后我们等待什么呢？数据包的一个加载， d p 点 listen 点 wait， 等它加载，加载好了之后我们直接获取数据内容 答案一下啊， 这样的话就可以了，嗯，相关的职位信息是不是就出来了， 对不对？这相关的数据是不是就出来了，明白吗？啊？这个话就是关于我们的一个监听的一个基本操作啊，获取完数据之后的话，把这些数据内容给它拿一下啊，我们重新运行一下吧。 好，重新运行一下，我们先有了这些数据啊，有了这些之后的话，我们直接去提取就行了，因为他这个地方 啊，这个地方的话返回的内容就是一个字典，我们来解析一下，这个解析的话就很简单了啊，解析数据的话我们就字典取值就行了，我们可以大概的看一下我们所需要的数据是在哪里， 我们我们想要的数据的话啊，在什么呢？在这个里面啊，在这里面，那我们就按照层级一层层取就行了，从最外层往里面去取，最外层返回的话是这三个箭头队，一个是 message， 一个是 resource body， 还有一个这个就往里面一层取就可以了。 ok， 我 们来写一下啊，我们自领取值，提取职位信息所在的列表， 我们来看一下啊。 drop 这个话就是我们的数据，然后拿到这个列表之后的话，我们就做负循环就行了，给它实现一个负循环比例提取列表里面的元素。 好，取出来之后的话，我们用一个格式化啊，导入一个格式化输出的模块， 我们用这个模块去进行打印的话，效果会更好一些，也更方便我们去取值啊，用这个 ppt 啊，这个没有写错啊。很多人有时候看到我用这个模块的时候，呃，他说你这个是不是多了一个 p 啊？这不是多了一个 p 啊，而是我们调用了一个模块啊，调用了一个模块，他不是写错了。来我们运行给大家看下效果， 打印一个就行了，我们解析的时候不用打印那么多，打印一条就行了，这样的话会方便我们去看他的数据段，那这是相关的内容， 对，这是相应的内容，我们拿到的话就是哪一条呢？就这一条，就这个数据啊，第一条，那么就看着取吗？你需要哪些的话你就取哪些就可以了，你就按照这个上面就对应的去提取就行了。 然后我们也给他放到一个什么呢，也给他放到一个字典里面，比如说我们的领域，打这个领域的话就是什么呢？他嘛，新能源，这两个感觉都都一样啊， 老感觉这两个都一样啊，没什么区别啊。行业皱纹，那么就用这个吧，都是一样的，这是属于他的公司领域，然后这个是公司的名字， 公司名字 ok， 然后这个的话是公司规模， 公司规模，然后这个的话属于公司的一个姓氏吧，这个名字无所谓啊，名字无所谓啊，大家知道是什么东西就行了。然后学历要求是本科学历的话，我们放前面， 那这也是公司名字啊，这个用前面已经拿过前面的就不管了。然后我们再看一下还有什么数据，还有这个，还有他的城市啊，城市的话在这里面 啊，对， jason page 啊，是的，用的是这个 jason page， jason page 的 话我觉得很好用啊，对于新手小白来说的话，我真的是非常推荐啊，真的是很推荐很推荐用啊，很推荐。 这个是城市的啊，城市的，然后这里的话有一个省份啊，这个省份的话，我不知道为什么 他他这个网站有一个问题，他深圳的话是广东的，但是呢他这里也写个深圳，所以说我们在这个省份的这个地方的话，可以做一个判断啊，判断一下 衣服单独取一下这个省份。好，我们做一个 啊，如果说它等等于什么呢？等等于深圳？对啊，如果它返回的是深圳，那我们就给它改一下啊，改成广东， 否则的话啊，还是用原本的搞一个三元表达式，做一个基本的判断，然后区域的话就它啊，这个是区域， 区域信息， ok， 然后这个的话是岗位职责，岗位职责的话我们就放下面 岗位职责，岗位描述啊，再往下走，那这个话就是职位名字啊，职位 职位，然后最高薪资是一万八，对的，可以直接拿到接口啊，直接拿到接口不需要去做逆向，特别好用啊，我觉得真的很好用，大家可以多试一试啊， 然后最高薪资最低薪资就是一万二到一万八嘛，对吧？一万二到一万八，我们就把最高最低拿出来就行了。然后还有他的一些职位标签啊，这个职位标签如果你需要的话，呃，需要的话我们也可以拿一拿他的一个职位标签， 可以稍微合并一下，给大家合并成一个列表吧，合并成一个字串，然后这个的话，哎，一样的就不管他了。 嗯还有呢我们刚刚那一个经验是不是没拿到啊。经验的话是两年以上学历。经验有没有经纬度他这里有经纬度吗？ 啊还有个经纬度呐这个是经纬度，就公司地区的一个经纬度。呃经纬度的话我们也放拿一下吧。经度经度的话是哪一个经度？好像是这个吧看一下呐这个是经度啊然后这个是纬度。 经纬度 啊就这些数据啊。呃职位链接的话你要也可以拿一下啊。这个是职位详情页 职位详情链接还有个公司的详情链接，这个是公司的。 ok 打印一下。 这个话就是我们基本的一个数据信息获取啊，就基本的把我们基本上这个职位相关的内容的话我们就都拿了啊。都拿了然后运行看下效果啊如果说有包错就解决包错没包错的话基本上就差不多就这个样子，但应该会有包错啊。 他怎么一来就报错了？ 必须是一个整数，为什么他一来报错？ result body drop drop 下面的他 drop drop 下面他，哎我这个写没写错啊 哎这个是没有写错，我们再运行看一下啊。 嗯 ok 啊这里的话有一个区域信息的一个报错啊。这个区域信息报错的原因在哪里呢？原因是因为有一些它是没有区域数据的啊。就哪一条呢？我们来看一下啊。 那就是比如说这个它是没有区域数据的，它只有一个重庆它只有一个重庆。 看到没有他只有一个重新他是没有的啊。你要么去做判断要么就异常处理跳过就行了。好吧你要么做最简单的话是什么呢啊？最简单的方式对不对？就直接异常补货啊，这是最简单的 啊，一场补货跳过啊，这种是最省事的啊这种是最省事的，就他当中有一条数据是出现了问题，你直接一场补货啊，不要那个数据就可以了，那其他数据正常的话我们就给他获取一下啊，如果说你想要去进行相应的操作的话，那你就得去做一个判断， 好吧，那你如果说要的话你就在这个地方做一个判断。怎么去判断呢？好，我们提取一下这个 l kiss 吧。打错了啊 啊，这个话就是获取他的键啊，获取他的键，获取他的键，获取键之后的话我们去做一个基本的判断，我们刚刚是报错的话他是没有这个东西吗？对不对？是不是没有这个玩意？所以说我们在这个地方的话就判断一下。如果说我们的 这个值存在于哪个呢？存在于这个里面，那我们就正常取，否则的话的否则的话就返回的是一个什么呢？返回的就是一个空的，就写个未知就行了啊。写个未知就可以了， 那就是相当于我们这个东西有啊，就是它有区域数据，那我们就正常取，如果说没有的话，哎，我们就写个什么呢？写个未知啊，写个未知 就好了哇，这个话就是我们数据的一个基本获取啊。第四个保存啊，保存的话就也很简单的，这个是固定的一个写法，一般我们就保存到表格里面，你无论说是保存 excel 还是保存到 csv 啊？呃，都是固定写法。 创建文件对象 f 等于 open data 点 csv model w encoding utf 杠八加个它，然后我们字典写入的方法， 我们把我把这个写完啊，写完的话我给大家讲一下，这这个东西是 最最最最固定的啊，就是一个固定的模板，你到时候复制粘贴就行了，复制粘贴稍微修改一下参数啊，稍稍微修改一下东西就行了，这里面的东西的话我们给它替换掉。 嗯，这边的话 c s v 用 f 十二，用 f 十二怎么了吗？ 啊？ d i t 点 get 方法取值也可以啊，这个也行啊，也行，对，用那个点 get 方法取值也可以啊，那样子的话它也不会说出现一些报错啊， 就点 get 方法，如果说它没有的话，它也不会报错，但是我们用的是禁止队啊，用这种方式去取值的话，如果说它没有的话就会进行报错 运行一下，这样的话运行之后的话它就会把我们这个数据啊绑到这一个 data 点 csv 的 一个文件里面。哎，我那个代码呢？啊，这里啊， 这个的话就是我们获取到的一些相关数据信息，有的话就有，没有的话它就返回的是个空的。

你有没有想给大语言模行为一些行业数据？结果一搜传统爬虫教程，发现大半内容都在教你怎么写代理，怎么躲风控。今天带你看一个专门面向 ai 时代的数据采集框架。传统爬虫方案最大的问题不是抓不到页面，而是工程经历被风控和失败重试吃光了。 目标站只要上了 cloudware 验证码或者动态渲染，脚本就开始频繁。四百零三 crawley 的 思路是把请求、队列、代理、轮换、绘画、管理、结果存储这些通用，底层一次性收好， 上层再根据页面复杂度自由切换 cherry o， playrite 和 poplite， 它本身就是 type script 原生项目。 你不再需要手写一堆底层样板，只要专注定位页面内容，提取字段，然后把结果推到 data set 里，后面的翻译和队列继续自动接管。更关键的是， crawl 的 官方定位已经明确，面向 ai l l m 和 rack。 他 先把链接发现正文抓取和结构化存储作文，后面无论接 markdown、 清洗还是向量库都更顺手。 在 ai 时代，爬虫的目标已经不只是拿到 html， 而是持续产出可以进入知识管道的数据， 把时间留给你的模型和业务，而不是继续消耗在和反爬系统拉扯。如果你正在做数据采集、行业监测、大模型语料清洗或者任何 rapid 项目， crawl 都值得直接纳入工具箱。两万多星不是白来的。每天半小时看懂硬核，干货下课！

全网超强爬虫框架它来了！短短二十四小时，炸穿了穿顶榜首，每天一个硬核的网站！推荐第五十六期。今天要讲的是 scraping， 让反爬系统形同虚设，性能碾压 beautiful soup 七百八十四倍。短短几天时间，就获得了五十二点四 k 的 star。 它自带超维元素定位，哪怕站点频繁更新 dom 结构，它都能自动精准追踪，一行代码都不用动。更绝的是，包括动态渲染、指纹识别、高仿反爬这些地域级难题，它全给你包圆适配了，开箱直接用。

做爬虫的朋友肯定都有这样一个疑问，为什么做爬虫非要用代理 ip 才能高效起泡呢？今天就给大家把这个问题讲透。首先，第一点也是最关键的，绕过反爬机制，网站会通过检测高频请求识别爬虫， 代理 ip 短时间内疯狂发请求，分分钟被封。而代理 ip 会轮换不同的出口，分散请求频率，直接躲开这个坑，要是再配合随机 user agent 和伪造浏览器指纹发送的隐蔽性直接拉满。第二，突破地域和访问限制，有些内容只对特定地区开放，用对应地区的代理 ip 就 能轻松抓取。 还有企业级 a p i 限速代理 ip 时，能多 ip 进行请求，速度直接翻倍。第三，提升并发和效率。接触代理 ip 时，多个爬虫起点能同时发请求，实现大规模分布式爬取，就像 scrip 加 radis 加代理时的组合，效率超高，还能做负荷均衡， 避免单个节点过载，爬虫跑起来会更稳。第四，容灾和稳定性拉满。要是某个 ip 被封或者失效，代理 ip 能自动切备用 ip， 爬虫不会中途断档，向电商秒杀这类高频请求的场景 ip 文化，还能减少单点风控风险。最后一点，实现数据采集的多样化。代理 ip 配合指纹修改工具，能模拟出多设备访问，避开网站的指纹追踪。社交媒体多账号操作时， 不同 ip 搭配不同的账号，还能模拟独立用户行为。总结一下，代理 ip 是 爬虫高效工作的核心工具，不管是绕反爬或限制，还是提效率、保稳定，都离不开它。关注艾米，每天分享跨境干货，让你少走弯路不踩坑！

各位同学，今天我们正式进入 python 网络爬虫进阶，如果说基础爬虫是爬静态页面，那进阶核心就两件事，搞定动态页面，打赢反爬对抗。今天我们会重点讲两大神器， l x m l 加 xpath 高效解析以及 selenium 处理动态渲染。在配套企业最常用的反爬与数据存储方案，学完就能直接写工业级爬虫。首先讲数据解析， 大家平时可能用 beautiful soup， 但在企业项目里， l x m l 才是标准选型，它底层是 c 语言，写的速度碾压纯 python， 而且原声支持 xpath， 写起来像写路径一样简单，大规模数据抓取时优势特别明显。简单说， l x m l 负责把 html 变成可解析的数， x pad 负责精准点选你要的数据。 x pad 是 什么？ 就是 h t m l x m l 的 查询语言，像文件系统路径一样，导航节点不用，正则不用，层层便利。一行表达式直接定位到目标标签属性文本爬虫里百分之九十的解析都靠 x path 完成。来看最常用的写法， div class equals main， 意思是在整个文档里找所有 class 等于 main 的 div， 这是定位页面正文内容区最常用的语句， 几乎每页都会用到。再看提取链接， per 八 if， 直接拿到所有 a 标签的 o f 属性爬列表页，翻页抓取外链全靠这一句。 x path 就是 这么直接拿到就用上代码。最经典的 l x m l 实战， 一，导入 h m o 二、把 html 字串解析成数。三、用 x path 取文本，一行定位，一行提取，干净利落，处理不规范 html 也不怕，加个 recover 等于处开启容错烂页面也能解析。强调一下， l x m l 能 hold 住 g b 级大文档，速度稳，内存占用低。 企业爬虫为什么选它？因为高性能加强容错加支持 xpath， 这三点就是生产环境刚需。接下来进入进阶核心动态页面。 现在的网站全是 js 渲染， ajax 加载 request 只能拿到空壳， html 数据根本看不到，怎么办？用 selenium， 它直接驱动真实浏览器，完整渲染页面，执行 js， 你 眼睛看到什么，爬虫就能拿到什么。 第一步，启动浏览器 webdriver， chrome 一 行代码，打开真实 chrome， 不是 模拟请求，是真的浏览器窗口，这就是 selenium 强大的地方，完全模拟人类访问。 第二步，访问页面 driver get url， 它会等浏览器把 j s c s s 图片全部加载完再继续执行，不像 requests 只拿原码， selenium 拿的是渲染后的完整 d o m。 第三步，定位元素 支持 i d x pad、 c s s 选择器等多种方式，想点哪里，输什么内容，先精准定位到元素。第四步，模拟操作， click 括号，点击 sendkeys 输入滚动页面，所有真人能做的动作 selenium 都能做，这就是爬动态页面的关键。很多数据需要登录才能看， selenium 最擅长的就是模拟登录， 定位账号框，输用户名，输密码，点登录，一气呵成，突破权限，维持绘画爬需要登录的站内数据全靠这套流程。直接看登录模板代码，打开登录模板代码，打开登录页，定位用户名密码输入框，填入账号密码，提交登录，这是所有需要登录爬虫的标准，开头复制改下元素定位就能用。 现在进入最实用的环节，反爬对抗。第一关， user agent 检测服务器，一看请求头不是浏览器，直接拦。解决办法，带上合法 u a， 伪装成 chrome h 等主流浏览器。 第二关， ip 封禁，同一个 ip 访问太快直接拉黑。解决办法，代理 ip 池轮换，每次请求换一个 ip， 分 散访问来源。第三关，访问频率，机器一秒请求十次，人类做不到。解决办法，随机延迟，模拟人阅读翻页的速度。反爬的核心只有一句话，反爬的核心只有一句话，让程序行为无限接近真人。 合法 u a 换 ip， 合理延迟。模拟操作做到这几点，基础反爬基本都能过。反爬和反反爬，本质是一场行为模拟的博弈。爬下来的数据不能放内存，要持久化存储。最清亮最通用的格式就是 csv excel 能打开数据库，能导入，数据分析能直接读，非常适合爬虫结果。用 pandas 存 csv 超级简单，一、把 爬取的列表转成 data frame。 二、一行导出到 csv， 两行代码搞定。存储 csv 时一定要加 index 等于 false， 然会多一列行号，数据涌于导入，还容易出错。企业规范，只存业务数据，不要多余缩影。中文乱码是爬虫存储的常见坑。解决办法，编码用 utf 八 sig 带 b o m 头 excel 打开，不乱码，跨平台兼容完美两个生产环境。技巧，一、数据量大，用 chunk size 分 块写入，避免内存爆掉。二、敏感数据先脱敏再存储，合规安全。 我们拿某户热榜这类懒加载页面做实战痛点至渲染首屏下滑才加载更多 request， 拿不到后面的数据，必须用 selenim 模拟滚动看核心滚动代码循环五次，每次执行 g s 滚到页面底部 等待三秒，让 a g a x 加载滚动等待再滚动，直到加载完全不内容。这是爬无限滚动页面的标准套路。到这里你已经掌握 l s m l 加 x path 高效解析、 selenim 处理动态页面登录、滚动三大基础，反爬应对、 cv 规范存储 已经具备企业级爬虫开发能力，单机爬虫能搞定万级数据，但到百万级、千万级就需要分布式。下一站 scrip 分 布式爬虫体系，多节点协调，高吞吐，大规模采集更复杂的验证码，行为风控，我们也会在高级课逐一攻课，如果你想深入学习 学习更多内容，我整理了 python 各个方向入门到精通的完整教程，即一百个实战项目和原留下学习我发你，感谢大家的聆听，我们下次课再见！

我们接着看它的机制。 scraping 的 核心卖点是自适应，但自适应到底怎么实现？ 从项目资料推测，它可能用了智能元素定位，比如分析 dom 数相似度，或者利用机器学习模型识别数据区域，这样即使页面结构变了，它也能找到目标内容。 标签里还有 ai 和自动化暗示，可能内置了反反爬策略，比如自动切换 user agent、 管理 cookie 或处理验证码，但这里必须打一个问号，这些能力目前都只是基于描述的推断。自适应是简单的模糊匹配，还是真的用了深度学习？ 动态渲染？是通过无头浏览器还是其他清量方案？资源消耗会不会很高？这些都是你在评估时必须亲手验证的。接下来，我们把它和常见工具做个对比，看看它的定位和风险。 传统方案比如 scrapy 很 成熟，但需要手动定义解析规则，网站一改版就得跟着改。 beautiful soup 更清亮，但面对动态渲染基本无能为力。 celium 能搞定动态内容，可资源开销大，速度慢。 scrapyling 的 定位是自适应，理论上能自动适应页面变化，减少维护成本。但它的自适应能力到底覆盖了哪些场景？ 根据项目资料，他提到了智能解析和 ai 标签，但具体实现细节没有公开。我们只能猜测他可能用了盗墓相似度算法，或者训练了模型来识别数据区域。 另外，他的伸缩性宣称能处理大规模爬取，但版本号才零点一，这意味着 api 可能不稳定生产环境的风险你得自己评估。 还有反反爬这块儿，标签里有 ai， 但策略是否合规，会不会触发法律风险？目前没有任何信息，所以它更像是一个有潜力的早期项目，而不是一个拿来就能用的成熟方案。你如果要用，被做好踩坑的准备，并且持续关注它的更新， 那么如果你对这个项目感兴趣，可以怎么验证呢？我们建议一个四步评估路径，先不克隆项目资料，跑通官方势力，看看基本功能是否正常。第二步，设计一个简单的自适应测试，抓取一个页面，然后手动修改页面结构，观察 scraping 是 否还能正确提取数据。 第三步，检查代码质量，看看核心解析逻辑是否清晰，有没有硬编码的选择器，依赖库是否合理。第四步，评估性能，用不同规模的页面测试它的内存和 cpu 占用，以及病发请求的稳定性。只有经过这些验证，你才能判断它是否适合你的场景。 最后，回到我们一开始的问题，这个五万星的自适应爬虫框架到底能不能打？答案是，它有明确的定位和潜力，但目前还缺乏实测证据。 自适应能力、动态渲染、反反爬策略都需要你自己去验证。你会如何验证这个工具？遇到过哪些反爬挑战？欢迎在评论区理性讨论，但不要问我具体资料线索，自己去搜索项目名就能找到。

三小时破百！美团众包同城模式保姆级攻略美团众包分三个模式，进单模式，动不动爬五楼六楼七楼，或者走路进小区，拒单限六次，累死还赚不到钱，一对一模式更亏！同城模式才是众包的必选条件， 七天内完成十八单同城标签单，能开启派单，跑出炸裂，无限拒单随时下线，全是远单同城单加全程送单，跑单黄金时段，晚上九点到十二点专送小哥下班，单量暴涨，十点后每单全程送，再加两元 单价七到八元一趟带四到五单，四十分钟左右搞定，一波下来三十到四十元，轻松三小时破百！