game_spider：简易爬虫框架实现游戏新闻抓取

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需积分: 10 0 下载量 136 浏览量 更新于2024-11-20 收藏 16KB ZIP 举报
该框架将爬虫的基本功能进行了封装，用户通过简单的配置和编写正则表达式，即可快速搭建起针对特定网站的游戏新闻爬取服务。这种框架适用于需要定期监控和抓取游戏新闻数据的开发者和数据分析师。 在技术层面，game_spider框架涉及了以下几个关键技术点： 1. **爬虫基础**：爬虫是一种自动获取网页内容的程序。它通过发送HTTP请求、解析返回的HTML内容、提取数据，最后存储到数据库或者文件系统中。爬虫在数据抓取、信息聚合、搜索引擎索引构建等领域有广泛应用。 2. **Go语言**：Go（通常称为Golang）是由Google开发的一种静态、编译型语言。它结合了Python的简洁语法与C的性能，使得其在并发处理方面表现优异。Go语言的并发支持主要依赖goroutine，这是一种轻量级的线程，可以轻松启动成千上万个goroutine，而不必担心线程创建和切换的开销。 3. **正则表达式**：正则表达式是一种文本模式匹配工具，它由一系列字符构成，用来描述一个搜索模式。在爬虫程序中，正则表达式常常用于提取HTML中的特定数据片段。例如，如果想要抓取网页中所有的游戏新闻标题，可以通过编写一个匹配标题标签和结构的正则表达式来实现。 4. **数据解析**：在使用game_spider框架时，需要编写正则表达式来分析目标网站的信息。这通常涉及到HTML元素和属性的提取。数据解析需要对目标网站的HTML结构有一定的了解，这样才能够准确地定位和抽取所需的信息。 5. **请求处理**：爬虫框架需要能够处理各种HTTP请求，包括但不限于GET、POST等。在请求过程中可能需要处理重定向、错误响应以及设置请求头等。game_spider框架封装了这些HTTP请求处理的功能，使得用户更加专注于数据抓取逻辑的编写。 6. **错误处理与日志记录**：为了保证爬虫程序的稳定运行和调试方便，良好的错误处理机制和日志记录是必不可少的。在game_spider框架中，可能需要实现自定义的错误处理逻辑和日志记录功能，以便对爬取过程中出现的问题进行追踪和记录。 7. **反爬虫机制的应对**：现代网站通常会采用各种反爬虫技术来防止被自动化的爬虫程序抓取内容。例如，检查用户代理（User-Agent）、使用动态加载的内容、验证码、请求限制等。game_spider框架可能需要内置一些策略来应对常见的反爬虫机制，比如设置合适的用户代理、处理Cookies和会话、自动处理验证码、控制请求速率等。 8. **数据存储**：爬取到的数据需要被存储到一个合适的地方。这可以是简单的文本文件、关系数据库或者NoSQL数据库等。game_spider框架需要提供数据存储的接口，使得用户能够根据需要选择不同的存储方式。 使用game_spider框架，开发者可以忽略一些底层的细节处理，快速地实现一个针对游戏新闻的爬虫应用。该框架简化了爬虫的开发流程，让开发者能够集中精力在数据抓取和处理逻辑上，提高开发效率和维护性。"

wechat_spider 微信公众号爬虫

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wechat_spider 微信公众号爬虫。 需要环境: mysql、redis 支持平台： windows/mac 。 示例配置文件: mysqldb: ip: localhost port: 3306 db: wechat user: root passwd: "123456" auto_create_tables: true ...

weibo_spider_爬虫python_关键词爬虫_python_python爬虫_spider.zip

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标题中的"weibo_spider_爬虫python_关键词爬虫_python_python爬虫_spider"表明这是一个关于使用Python语言编写的微博爬虫项目。这个项目可能包含实现特定关键词搜索的爬虫代码，它允许用户抓取微博上的相关信息。...

Douban_Spider_spider_爬虫可视化_爬虫_python_badunh_

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标题中的"Douban_Spider_spider_爬虫可视化_爬虫_python_badunh_"表明这是一个关于使用Python爬虫技术，特别地，是针对豆瓣（Douban）网站的电影数据进行爬取，并且实现数据可视化的项目。在这个项目中，开发者可能...

def run(self): dd.music_spider() def loop(self): self.root.mainloop() if __name__ == '__main__': dd = Music() dd.loop()解释

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这段代码定义了一个名为 `Music` 的类，其中包含两个方法 `run` 和 `loop`。`run` 方法调用了 `music_spider` ...这段代码的作用是实现一个窗口化的音乐爬虫程序，具体实现细节需要看 `music_spider` 函数的具体实现。

import requests import os from bs4 import BeautifulSoup class book_spider(): def __init__(self,root_url): self.root_url=root_url self.book_list=[] #一级页面中获取的数据（二级页面地址）存放于此列表 self.chapter_list=[] #二级页面中获取的数据（三级页面地址和章节名）存放于此列表 def get_url(url): while True: try: res=requests.get(url) if res.status_code==200: res.encoding =res.apparent_encoding print("页面获取成功") return res.text else: print("页面返回异常",res.status_code) except: print("页面获取错误") def get_book_list(self.url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") a_list = html.find_all("a",{"class":"name"}) for a in a_list: self.book_list.append(a["href"]) self.book_list = [self.root_url+i for i in self.bbok_list] self.book_list.remove('http://10.1.88.252:7000/庆余年') print(book_list) def get_chapter_list(self,url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") a_list = html.find_all("a",{"class":"chapter"}) for a in a_list: self.chapter_list.append((a["href"],a.text.replace("\n",""))) def get_content(self.chapter): url = self.root_url + chapter[0] print(url) book_name = chapter[0].split("/")[1] print(book_name) if not os.path.exists(book_name): os.mkdir(book_name) res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") content = html.find("div",{"id":"content"}).text print(content) path = os.path.join(book_name,chapter[1]) with open(path,"w",encoding="utf8") as f: f.write(content) def main(): self.get_book_list(self.root_url) for book in self.book_list: self.get_chapter_liat(book) for chapter in chapter_list: self.get_content(chapter) book_s = book_spider("http://10.1.88.252:7000") book_s.main()这是一段爬虫代码，找出里面的错误并改正

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有以下几个错误： 1. 在 `get_url` 方法中，需要在 `self` 参数之前添加 `@staticmethod` 装饰器，使其成为静态方法。 2. 在 `get_book_list` 方法中，`print(book_list)` 应该改为 `print(self.book_list)`，因为...

import os import requests from bs4 import BeautifulSoup from urllib.parse import urljoin def image_spider(url, save_dir='images'): # 创建存储目录 os.makedirs(save_dir, exist_ok=True) # 设置请求头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } try: # 发送请求 response = requests.get(url, headers=headers) response.raise_for_status() # 解析网页 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 提取所有图片标签 img_tags = soup.find_all('img') # 下载图片 for img in img_tags: img_url = img.get('src') if not img_url: continue # 处理相对路径 img_url = urljoin(url, img_url) # 获取图片名称 img_name = os.path.join(save_dir, img_url.split('/')[-1]) # 下载图片 img_data = requests.get(img_url, headers=headers, stream=True) if img_data.status_code == 200: with open(img_name, 'wb') as f: for chunk in img_data: f.write(chunk) print(f'已下载: {img_name}') else: print(f'下载失败: {img_url}') except Exception as e: print(f'发生错误: {str(e)}') if __name__ == '__main__': target_url = 'https://example.com' # 替换为目标网站 image_spider(target_url) 这个爬虫脚本爬取的图片会放在哪里

2025-03-09 上传
另外，代码中在拼接img_name时使用了os.path.join(save_dir, img_url.split('/')[-1])，这样会把图片保存在save_dir目录下，文件名是URL中最后一个部分。比如URL是http://example.com/img/pic.jpg，那么文件名是pic....

def Spider_Stock(code_list, code_name): for code, code_name_1 in zip(code_list, code_name): print(code, code_name_1) 以上这个程序怎么使用多线程，示例代码python

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可以使用Python标准库中的`...这个程序中，我们创建了多个线程来执行`Spider_Stock`函数，每个线程处理一个股票代码和对应的股票名称。启动线程后，使用`join`函数等待所有线程执行完毕。这样可以提高程序的运行效率。

解释from itemadapter import ItemAdapter import json class MyspiderPipeline: def process_item(self, item, spider): #print(item) json.dump(dict(item), self.f, ensure_ascii=False) self.f.write('\n') return item def open_spider(self, spider): self.f = open('zf.txt', 'a', encoding='utf-8') def close_spider(self, spider): self.f.close()

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这是一个 Python 代码段，用于实现一个 Scrapy 爬虫的 pipeline，将爬虫获取到的数据写入到一个名为 zf.txt 的文件中。具体来说，这个代码段实现了三个函数： 1. `process_item(self, item, spider)`：这个函数是 ...

import threading from flask import Flask, render_template, request from crawl.paqu import MultiThreadHotDataSpider, MultiThreadSpecialDataSpider,HKConnectSpider,DataStorage app = Flask(__name__) hot_data = [] special_data = [] hkconnect_data = [] @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/hot') def hot(): return render_template('hot.html', hot_data=hot_data) @app.route('/special') def special(): return render_template('special.html', special_data=special_data) @app.route('/hkconnect') def hkconnect(): return render_template('hkconnect.html', hkconnect_data=hkconnect_data) @app.route('/start_spider') def start_spider(): def spider(): global hot_data, special_data, hkconnect_data hot_spider = MultiThreadHotDataSpider() hot_data = hot_spider.get_data() special_spider = MultiThreadSpecialDataSpider() special_data = special_spider.get_data() hkconnect_spider = HKConnectSpider() hkconnect_data = hkconnect_spider.parse(hkconnect_spider.start_urls[0]) data_storage = DataStorage() data_storage.insert_hot_data(hot_data) data_storage.insert_special_data(special_data) data_storage.insert_hkconnect_data(hkconnect_data) t = threading.Thread(target=spider) t.start() return '爬虫已经开始' if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0",debug=True)写出以上代码的前端html实现代码

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但是可以给你一个参考的思路： 在index.html中添加一个按钮，点击可以触发start_spider路由的访问。例如： ```html <!DOCTYPE html> 爬虫数据展示 爬虫数据展示 点击下面的按钮开始爬虫 ()">开始爬虫 ...

import requests def Jd_Spider(): # 传入url url = "https://api.m.jd.com/?appid=item-v3&functionId=pc_club_productPageComments&client=pc&clientVersion=1.0.0&t=1686224605129&loginType=3&uuid=122270672.16856900323181213839697.1685690032.1685690032.1686222590.2&productId=100052699188&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1&bbtf=&shield=" # 传入U-A headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US) AppleWebKit/534.17 (KHTML, like Gecko) Chrome/10.0.649.0 Safari/534.17' } # 传入ip地址 proxies = {'http': 'http://42.178.144.170:18394'} # get方法 resp = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies) resp.encoding = "utf-8" reso_json = resp.json() comment_list = reso_json['comments'] for comment in comment_list: # 商品id goods_id = comment.get('id') # 评论内容 content = comment.get('content') content = ' '.join(content.split('\n')) # 处理换行符 # 评分 score = comment.get('score') # 产品颜色 productColor = comment.get('productColor') # 产品尺寸 productSize = comment.get('productSize') # 地址 location = comment.get('location') # 引用名称 referenceName = comment.get('referenceName') print(f'{goods_id}\t{content}\t{score}\t{productColor}\t{productSize}\t{location}\t{referenceName}\n') pass if __name__ == '__main__': Jd_Spider()

2023-06-09 上传
这是一段 Python 代码，用于爬取京东商品的评论。代码中使用了 requests 库来发送 HTTP 请求，获取商品评论数据。其中，url 变量存储了需要爬取的京东商品评论 API 的地址，headers 变量存储了 HTTP 请求头，proxies...
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