任意爬取!超全开源爬虫工具箱
最近国内一位开发者在 GitHub 上开源了个集众多数据源于一身的爬虫工具箱——InfoSpider,一不小心就火了!!!
有多火呢?开源没几天就登上GitHub周榜第四,标星1.3K,累计分支 172 个。同时作者已经开源了所有的项目代码及使用文档,并且在B站上还有使用视频讲解。
项目代码:
https://github.com/kangvcar/InfoSpider
项目使用文档:
https://infospider.vercel.app
项目视频演示:
https://www.bilibili.com/video/BV14f4y1R7oF/
在这样一个信息爆炸的时代,每个人都有很多个账号,账号一多就会出现这么一个情况:个人数据分散在各种各样的公司之间,就会形成数据孤岛,多维数据无法融合,这个项目可以帮你将多维数据进行融合并对个人数据进行分析,这样你就可以更直观、深入了解自己的信息。
InfoSpider 是一个集众多数据源于一身的爬虫工具箱,旨在安全快捷的帮助用户拿回自己的数据,工具代码开源,流程透明。并提供数据分析功能,基于用户数据生成图表文件,使得用户更直观、深入了解自己的信息。
目前支持数据源包括 GitHub、QQ邮箱、网易邮箱、阿里邮箱、新浪邮箱、Hotmail邮箱、Outlook邮箱、京东、淘宝、支付宝、中国移动、中国联通、中国电信、知乎、哔哩哔哩、网易云音乐、QQ好友、QQ群、生成朋友圈相册、浏览器浏览历史、12306、博客园、CSDN博客、开源中国博客、简书 。
根据创建者介绍,InfoSpider 具有以下特性:
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安全可靠 :本项目为开源项目,代码简洁,所有源码可见,本地运行,安全可靠。
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使用简单 :提供 GUI 界面,只需点击所需获取的数据源并根据提示操作即可。
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结构清晰 :本项目的所有数据源相互独立,可移植性高,所有爬虫脚本在项目的 Spiders 文件下。
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数据源丰富 :本项目目前支持多达24+个数据源,持续更新。
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数据格式统一:爬取的所有数据都将存储为json格式,方便后期数据分析。
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个人数据丰富 :本项目将尽可能多地为你爬取个人数据,后期数据处理可根据需要删减。
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数据分析 :本项目提供个人数据的可视化分析,目前仅部分支持。
InfoSpider使用起来也非常简单,你只需要安装python3和Chrome浏览器,运行 python3 main.py,在打开的窗口点击数据源按钮, 根据提示选择数据保存路径,接着输入账号密码,就会自动爬取数据,根据下载的目录就可以查看爬下来的数据。
当然如果你想自己去练习和学习爬虫,作者也开源了所有的爬取代码,非常适合实战。
举个例子,比如爬取taobao的:
import json import random import time import sys import os import requests import numpy as np import math from lxml import etree from pyquery import PyQuery as pq from selenium import webdriver from selenium.webdriver import ChromeOptions from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait from selenium.webdriver import ChromeOptions, ActionChains from tkinter.filedialog import askdirectory from tqdm import trange def ease_out_quad(x): return 1 - (1 - x) * (1 - x) def ease_out_quart(x): return 1 - pow(1 - x, 4) def ease_out_expo(x): if x == 1: return 1 else: return 1 - pow(2, -10 * x) def get_tracks(distance, seconds, ease_func): tracks = [0] offsets = [0] for t in np.arange(0.0, seconds, 0.1): ease = globals()[ease_func] offset = round(ease(t / seconds) * distance) tracks.append(offset - offsets[-1]) offsets.append(offset) return offsets, tracks def drag_and_drop(browser, offset=26.5): knob = browser.find_element_by_id('nc_1_n1z') offsets, tracks = get_tracks(offset, 12, 'ease_out_expo') ActionChains(browser).click_and_hold(knob).perform() for x in tracks: ActionChains(browser).move_by_offset(x, 0).perform() ActionChains(browser).pause(0.5).release().perform() def gen_session(cookie): session = requests.session() cookie_dict = {} list = cookie.split(';') for i in list: try: cookie_dict[i.split('=')[0]] = i.split('=')[1] except IndexError: cookie_dict[''] = i requests.utils.add_dict_to_cookiejar(session.cookies, cookie_dict) return session class TaobaoSpider(object): def __init__(self, cookies_list): self.path = askdirectory(title='选择信息保存文件夹') if str(self.path) == "": sys.exit(1) self.headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36', } option = ChromeOptions() option.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation']) option.add_experimental_option("prefs", {"profile.managed_default_content_settings.images": 2}) # 不加载图片,加快访问速度 option.add_argument('--headless') self.driver = webdriver.Chrome(options=option) self.driver.get('https://i.taobao.com/my_taobao.htm') for i in cookies_list: self.driver.add_cookie(cookie_dict=i) self.driver.get('https://i.taobao.com/my_taobao.htm') self.wait = WebDriverWait(self.driver, 20) # 超时时长为10s # 模拟向下滑动浏览 def swipe_down(self, second): for i in range(int(second / 0.1)): # 根据i的值,模拟上下滑动 if (i % 2 == 0): js = "var q=document.documentElement.scrollTop=" + str(300 + 400 * i) else: js = "var q=document.documentElement.scrollTop=" + str(200 * i) self.driver.execute_script(js) time.sleep(0.1) js = "var q=document.documentElement.scrollTop=100000" self.driver.execute_script(js) time.sleep(0.1) # 爬取淘宝 我已买到的宝贝商品数据, pn 定义爬取多少页数据 def crawl_good_buy_data(self, pn=3): # 对我已买到的宝贝商品数据进行爬虫 self.driver.get("https://buyertrade.taobao.com/trade/itemlist/list_bought_items.htm") # 遍历所有页数 for page in trange(1, pn): data_list = [] # 等待该页面全部已买到的宝贝商品数据加载完毕 good_total = self.wait.until( EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '#tp-bought-root > div.js-order-container'))) # 获取本页面源代码 html = self.driver.page_source # pq模块解析网页源代码 doc = pq(html) # # 存储该页已经买到的宝贝数据 good_items = doc('#tp-bought-root .js-order-container').items() # 遍历该页的所有宝贝 for item in good_items: # 商品购买时间、订单号 good_time_and_id = item.find('.bought-wrapper-mod__head-info-cell___29cDO').text().replace('\n', "").replace('\r', "") # 商家名称 # good_merchant = item.find('.seller-mod__container___1w0Cx').text().replace('\n', "").replace('\r', "") good_merchant = item.find('.bought-wrapper-mod__seller-container___3dAK3').text().replace('\n', "").replace('\r', "") # 商品名称 # good_name = item.find('.sol-mod__no-br___1PwLO').text().replace('\n', "").replace('\r', "") good_name = item.find('.sol-mod__no-br___3Ev-2').text().replace('\n', "").replace('\r', "") # 商品价格 good_price = item.find('.price-mod__price___cYafX').text().replace('\n', "").replace('\r', "") # 只列出商品购买时间、订单号、商家名称、商品名称 # 其余的请自己实践获取 data_list.append(good_time_and_id) data_list.append(good_merchant) data_list.append(good_name) data_list.append(good_price) #print(good_time_and_id, good_merchant, good_name) #file_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__) + '/user_orders.json') # file_path = "../Spiders/taobao/user_orders.json" json_str = json.dumps(data_list) with open(self.path + os.sep + 'user_orders.json', 'a') as f: f.write(json_str) # print('\n\n') # 大部分人被检测为机器人就是因为进一步模拟人工操作 # 模拟人工向下浏览商品,即进行模拟下滑操作,防止被识别出是机器人 # 随机滑动延时时间 swipe_time = random.randint(1, 3) self.swipe_down(swipe_time) # 等待下一页按钮 出现 good_total = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '.pagination-next'))) good_total.click() time.sleep(2) # while 1: # time.sleep(0.2) # try: # good_total = self.driver.find_element_by_xpath('//li[@title="下一页"]') # break # except: # continue # # 点击下一页按钮 # while 1: # time.sleep(2) # try: # good_total.click() # break # except Exception: # pass # 收藏宝贝 传入爬几页 默认三页 https://shoucang.taobao.com/nodejs/item_collect_chunk.htm?ifAllTag=0&tab=0&tagId=&categoryCount=0&type=0&tagName=&categoryName=&needNav=false&startRow=60 def get_choucang_item(self, page=3): url = 'https://shoucang.taobao.com/nodejs/item_collect_chunk.htm?ifAllTag=0&tab=0&tagId=&categoryCount=0&type=0&tagName=&categoryName=&needNav=false&startRow={}' pn = 0 json_list = [] for i in trange(page): self.driver.get(url.format(pn)) pn += 30 html_str = self.driver.page_source if html_str == '': break if '登录' in html_str: raise Exception('登录') obj_list = etree.HTML(html_str).xpath('//li') for obj in obj_list: item = {} item['title'] = ''.join([i.strip() for i in obj.xpath('./div[@class="img-item-title"]//text()')]) item['url'] = ''.join([i.strip() for i in obj.xpath('./div[@class="img-item-title"]/a/@href')]) item['price'] = ''.join([i.strip() for i in obj.xpath('./div[@class="price-container"]//text()')]) if item['price'] == '': item['price'] = '失效' json_list.append(item) # file_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__) + '/shoucang_item.json') json_str = json.dumps(json_list) with open(self.path + os.sep + 'shoucang_item.json', 'w') as f: f.write(json_str) # 浏览足迹 传入爬几页 默认三页 https://shoucang.taobao.com/nodejs/item_collect_chunk.htm?ifAllTag=0&tab=0&tagId=&categoryCount=0&type=0&tagName=&categoryName=&needNav=false&startRow=60 def get_footmark_item(self, page=3): url = 'https://www.taobao.com/markets/footmark/tbfoot' self.driver.get(url) pn = 0 item_num = 0 json_list = [] for i in trange(page): html_str = self.driver.page_source obj_list = etree.HTML(html_str).xpath('//div[@class="item-list J_redsList"]/div')[item_num:] for obj in obj_list: item_num += 1 item = {} item['date'] = ''.join([i.strip() for i in obj.xpath('./@data-date')]) item['url'] = ''.join([i.strip() for i in obj.xpath('./a/@href')]) item['name'] = ''.join([i.strip() for i in obj.xpath('.//div[@class="title"]//text()')]) item['price'] = ''.join([i.strip() for i in obj.xpath('.//div[@class="price-box"]//text()')]) json_list.append(item) self.driver.execute_script('window.scrollTo(0,1000000)') # file_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__) + '/footmark_item.json') json_str = json.dumps(json_list) with open(self.path + os.sep + 'footmark_item.json', 'w') as f: f.write(json_str) # 地址 def get_addr(self): url = 'https://member1.taobao.com/member/fresh/deliver_address.htm' self.driver.get(url) html_str = self.driver.page_source obj_list = etree.HTML(html_str).xpath('//tbody[@class="next-table-body"]/tr') data_list = [] for obj in obj_list: item = {} item['name'] = obj.xpath('.//td[1]//text()') item['area'] = obj.xpath('.//td[2]//text()') item['detail_area'] = obj.xpath('.//td[3]//text()') item['youbian'] = obj.xpath('.//td[4]//text()') item['mobile'] = obj.xpath('.//td[5]//text()') data_list.append(item) # file_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__) + '/addr.json') json_str = json.dumps(data_list) with open(self.path + os.sep + 'address.json', 'w') as f: f.write(json_str) if __name__ == '__main__': # pass cookie_list = json.loads(open('taobao_cookies.json', 'r').read()) t = TaobaoSpider(cookie_list) t.get_orders() # t.crawl_good_buy_data() # t.get_addr() # t.get_choucang_item() # t.get_footmark_item()

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2020 年 11 月程序员工资统计,平均 14327 元
作者:有数可据 blog.csdn.net/juwikuang/article/details/109545250 2020年11月全国招收程序员340579人。2020年11月全国程序员平均工资14327元,工资中位数12500元,其中96%的人的工资介于3000元到85000元。 工资好像又降低了,吓得我瑟瑟发抖。《权力的游戏》里面的一句话又回荡在我的耳边:winter is coming. 城市 北京,上海,杭州,深圳,仍然是工资最高的四座城市。 南京的工资爬了一名,超过了广州。真替广州捉急。。。 职能 职能 中位数 最低工资 最高工资 软件工程师 12500.0 5250.00 31666.00 Android开发工程师 12500.0 6000.00 31250.00 Web前端开发 12500.0 5000.00 27500.00 自然语言处理(NLP) 22500.0 5250.00 60000.00 系统分析员 11000.0 3688.00 30075.00 嵌入式软件开发 12500.0 5500.00 30000.00 MES 12000.0 6000.00 25...
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深度学习检测小目标常用方法
点击上方“机器学习与生成对抗网络”,关注"星标" 获取有趣、好玩的前沿干货! 转自:极市平台 引言 在深度学习目标检测中,特别是人脸检测中,小目标、小人脸的检测由于分辨率低,图片模糊,信息少,噪音多,所以一直是一个实际且常见的困难问题。不过在这几年的发展中,也涌现了一些提高小目标检测性能的解决手段,本文对这些手段做一个分析、整理和总结。 欢迎探讨,本文持续维护。 实验平台 N/A 传统的图像金字塔和多尺度滑动窗口检测 最开始在深度学习方法流行之前,对于不同尺度的目标,大家普遍使用将原图build出不同分辨率的图像金字塔,再对每层金字塔用固定输入分辨率的分类器在该层滑动来检测目标,以求在金字塔底部检测出小目标;或者只用一个原图,在原图上,用不同分辨率的分类器来检测目标,以求在比较小的窗口分类器中检测到小目标。 在著名的人脸检测器MTCNN(https://arxiv.org/abs/1604.02878)中,就使用了图像金字塔的方法来检测不同分辨率的人脸目标。 不过这种方式速度慢(虽然通常build图像金字塔可以使用卷积核分离加速或者直接简单粗暴地resize,但是还是需要做多次的特征提...
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