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Selenium + 随机延时 + UA 轮换：模拟真人行为的爬虫策略

拟真"的本质，是让爬虫特征分布贴合正常用户，降低风控命中率。本文聚焦三板斧 + 亿牛云代理，给出可运行代码。

2026-08-07

从零构建YouTube评论爬虫：TKinter + Pandas + 反反爬全解析

YouTube 作为全球最大的视频平台，其评论区蕴藏着大量用户反馈和舆情数据。然而 YouTube 官方 API 有严格的配额限制，每天仅提供 10,000 单位的配额，对于大规模数据采集需求来说远远不够。

2026-08-01

爬虫管理平台 Crawlab v0.6.0 专业版正式发布

专业版爬虫管理平台 Crawlab v0.6.0 专业版（Pro）已正式发布。

2022-10-24

为了不复制粘贴，我被逼着学会了JAVA爬虫

有两种解决办法：辛苦点复制粘贴，说多了也就几百个而已写个爬虫工具，一劳永逸但作为一个程序员没有什么是不能用程序解决的，虽然工作Ctrl+C 、 Ctrl+V用的不少，像这种没有技术含量的复制粘贴还是挺丢面子的

2021-01-14

kk-anti-reptile 1.0.0-RELEASE 版本发布，反爬虫组件

新增：新增拦截模式配置不当时智能提示新增：新增 @AntiReptile 注解标注接口拦截支持，注解和配置文件方式可同时作用新增：新增接口正则表达式匹配拦截支持 kk-anti-reptile反爬虫组件简介

2020-02-11

Python爬虫入门教程 17-100 CSDN博客抓取数据

1.写在前面写了一段时间的博客了，忽然间忘记了，其实博客频道的博客也是可以抓取的其实这事情挺简单的，打开CSDN博客首页，他不是有个最新文章么，这个里面都是最新发布的文章。打开F12抓取一下数据API，很容易就获取到了他的接口提取链接长成这个样子 https://blog.csdn.net/api/articles?type=more&category=newarticles&shown_offset=1540381234000000 发现博客最新文章是一个瀑布流页面，不断下拉，只有一个参数shown_offset 在变化，按照我多年的行医经验，这个参数是个时间戳，而且肯定是上一次数据最后一条的时间戳。基于这个理论，看一下数据，咦，猜对了~ 博客返回的数据看一下，是否对味 2.CSDN博客撸代码这个步骤就非常简单了，就

2019-04-29

Python爬虫入门教程 5-100 27270图片爬取

接下来，就是比较重要的爬虫代码部分了。这一次，我们可以简单的使用一下类和对象，并且加上简单的多线程操作。

2019-04-14

【Python3爬虫】最新的模拟登录新浪微博教程

一、写在前面首先呢，由于之前重装系统，又要重新配置环境，然后还有一些别的事，导致我一直没有写爬虫了，不过现在又可以继续写了。

2019-03-28

JS动态加载以及JavaScript void(0)的爬虫解决方案

开始爬虫接下来的步骤与平时爬虫类似.不同的是获取信息不再通过Xpath这些工具, 而是直接通过 JSON 取值取值方式简单粗暴, 点击对应的内容就可以看路径了接着用scrapy shell工具测试下正确性

2019-03-27

网易云音乐评论爬虫（三）:爬取歌曲的全部评论

用过网易云音乐听歌的朋友都知道，网易云音乐每首歌曲后面都有很多评论，热门歌曲的评论更是接近百万或者是超过百万条．现在我就来分享一下如何爬取网易云音乐歌曲的全部评论，由于网易云音乐的评论都做了混淆加密处理，因此我们需要深入了解它的加密过程之后才能爬取到网易云音乐歌曲的全部评论．一，首先分析数据的请求方式网易云音乐歌曲页面的URL形式为https://music.163.com/#/song?id=歌曲id号,这里我用Delacey的Dream it possible 为例进行讲解,它的URL为https://music.163.com/#/song?id=38592976.接下来开始分析数据的请求方式. 由于网易云音乐的评论是通过Ajax传输，我们打开浏览器的开发者工具(检查元素)，选中控制面板中的Network,再点击XHR(捕获

2018-11-21

Python爬虫基础：验证码的爬取和识别详解

Chrome浏览器简述流程：步骤1：简单介绍验证码步骤2：爬取少量验证码图片步骤3：介绍百度文字识别OCR 步骤4：识别爬取的验证码步骤5：简单图像处理目前，很多网站会采取各种各样的措施来反爬虫

2018-11-08

深入浅出爬虫之道： Python、Golang与GraphQuery的对比

通过这个页面的解析过程，深入浅出的了解爬虫的解析思想与这些语言之间的异同。深入浅出爬虫之道： Python、Golang与GraphQuery的对比一、前言 1. 语义化的DOM结构 2.

2018-11-02

Python网络爬虫（正则, 内涵段子，猫眼电影, 链家爬取）

正则表达式（re模块）：数据的分类：结构化数据有固定的格式如HTML、XML、JSON 非结构化数据图片、音频、视频这类数据一般存储为二进制正则：使用流程：创建编译对象：p = re.compile("正则表达式") 对字符串匹配：r = p.match("字符串") 获取匹配结果：print(r.group()) 常用方法： match(str) 字符串开头的第一个返回对象 search(str) 从头开始匹配只匹配一个返回对象 group() 从mat

2018-10-29

零基础入门学习Python爬虫必备的知识点！

resp.encoding = 'utf8' resp = resp.json() sleep(1) print('菲菲：', resp['content']) 网上还有一个据说智商比较高的小i机器人，用爬虫的功能来实现一下

2018-09-25

Scrapy分布式、去重增量爬虫的开发与设计

本课题致力于解决单进程单机爬虫的瓶颈，打造一个基于 Redis 分布式多爬虫共享队列的主题爬虫。

2018-09-24

【Python】从0开始写爬虫——扒狗东先流产了

上回写到一半临时有事，竟然没有保存到！！！。这几天也是因为家人过来玩。。我也不知道写到哪儿了。我发现狗东这个奸贼很多数据是请求请求再请求，然后才拿到我们看到的数据显示上去的。我尝试了一下找齐这个数据确实有点头疼（我有查到可以用一个东西模拟浏览器去得到我们最终的页面，但是本着练习为主的思想，先不搞这么无脑的东西）。所以我们暂时先战略性放弃扒狗东。容我再找个好扒一点网站。下面是现在的代码。这里给出一个BeautifulSoup的文档链接，是中文的，很好懂：BeautifulSoup中文文档 emmmm我们先上京东找个好看的模特: 恋裳蒂莎2018夏季夜场小女人性感后开叉包臀连衣裙紧身诱人主播超短裙黑色 S 根据我现在的代码，我应该是封装了一下之前的代码，然后已经爬了商品的id、名称和类目。目录。我不太懂规范的python项目是什么样的。我是在test目录下中测试一些第三方库的api app.py import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.102 Safari/537.36' } # 因为有时候得到的是一段 json 或者别的数据，有时候是html，所以我们单纯地先获取数据 def get_data(url, headers=header, charset="utf-8"): req = urllib.request.Request(url=url, headers=headers) rep = urllib.request.urlopen(req) data = rep.read() return data.decode(encoding=charset) # 如果是个html我们就可以用BeautifulSoup解析 def get_soup(url, headers=header, charset="utf-8"): data = get_data(url=url, headers=headers, charset=charset) return BeautifulSoup(data, "html.parser") jd.py from scrapy import app import re header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.102 Safari/537.36' # 'Referer': 'https://item.jd.com/10671563387.html' } url = "https://item.jd.com/27934623028.html" soup = app.get_soup(url, header, "gbk") # 获取BeautifulSoup对象 pid = re.search("[0-9]+", url).group() # 用正则筛选id print("商品id：", pid) title = soup.find("div", class_="sku-name").string.strip() # 爬商品名称 print("商品名称：", title) page_config = soup.find("script", {"charset": "gbk"}).string cat = re.search("(?<=cat:\s\[)[,0-9]*(?=\])", page_config).group() # 用正则匹配到商品类目 print("category: ", cat) 控制台输出。说明是可以爬到这些的

2018-08-12

【Python】从0开始写爬虫——扒一下狗东

emmm作为一个男人，为了保持愉快的爬虫开发体验，我们研究一个裙子：梵钰美 2018新款秋冬季韩版性感包臀夜店女装针织连衣裙长袖毛衣女套头打底中长裙春20 黑色均码 2）先看这个链接 https

2018-07-31

用爬虫分析互联网大数据行业薪资情况

前言：随着互联网大数据行业的日渐兴盛，越来越多的人投身其中，也有很多的朋友对此有着浓厚的兴趣，想要投身其中。从本期开始我们将分四期带大家走进互联网大数据行业，分别了解数据挖掘&机器学习、数据分析、算法&深度学习、数据产品经理这四个不同的与大数据相关的职位。数据来源：我们未来四期的数据主要来源于拉勾网，目前比较火的招聘网站猎聘、boss直聘、拉勾都有比较多的互联网职位介绍。我们基于以下几点原因选择拉勾：1.薪资大多有直接的范围，较少为面议 2. 企业数量较全，基本上涵盖了互联网相关公司 3.url地址相对比较规整，方便进行批量爬取。数据展示页面如下：该部分使用Python中Selenium爬取，部分代码如下： while True : try : for j in

2018-07-21

Python爬虫之多线程下载豆瓣Top250电影图片

爬虫项目介绍本次爬虫项目将爬取豆瓣Top250电影的图片，其网址为：https://movie.douban.com/top250，具体页面如下图所示：本次爬虫项目将分别不使用多线程和使用多线程来完成

2018-06-18

反击爬虫，前端工程师的脑洞可以有多大？

这就是爬虫与反爬虫这一话题的由来。 2. 常见反爬虫策略但是世界上没有一个网站，能做到完美地反爬虫。如果页面希望能在用户面前正常展示，同时又不给爬虫机会，就必须要做到识别真人与机器人。

2018-06-15

资源下载

更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。