爬虫

雨中散步撒哈拉

16、做中学 | 初三上期 Golang面向对象_进阶上篇定义一个结构体时候，实际上就是把一类事物的共有的属性(字段)和行为(方法)提取出来，形成一个物理模型(结构体)。这种研究问题的方法称为抽象。

爬虫代理IP池搭建指南：实测推荐高可用服务商做过网络数据抓取的朋友都知道，IP被封是爬虫路上最大的绊脚石。今天我们就来聊聊如何通过代理IP池解决这个难题——不用懂复杂的技术原理，只要选对工具就能让数据采集效率翻倍。

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“油猴”脚本变身爬虫：Tampermonkey辅助自动化与数据采集提到 Tampermonkey（俗称 “油猴”），多数人的第一印象是 “网页增强工具”—— 去广告、改样式、补功能，却鲜少有人注意到它在自动化操作与数据采集领域的潜力。作为一款跨浏览器的用户脚本管理器，油猴脚本凭借 “直接运行于浏览器环境” 的特性，能避开传统爬虫的环境配置门槛，成为轻量型数据采集与自动化任务的高效工具。本文将从基础逻辑到实操案例，拆解油猴脚本如何 “变身” 爬虫，帮助新手快速上手自动化数据采集。

爬虫是怎么工作的？从原理到用途在信息爆炸的互联网时代，想从海量网页中收集数据，靠人工一个个复制粘贴显然不现实。而爬虫程序，就像一位不知疲倦的“网页探险家”，能自动穿梭在网页之间，把需要的信息筛选、收集起来。今天就给大家分享一些爬虫的工作原理、实际用处，还有最重要的“爬取规矩”。

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Scrapy源码剖析：下载器中间件是如何工作的？在 Scrapy 的爬虫架构中，下载器中间件是连接引擎与下载器的核心桥梁，它承载着请求预处理、响应过滤、异常处理等关键职责。理解其工作机制，不仅能帮助开发者灵活定制爬虫逻辑，更能深入掌握 Scrapy 的底层运行流程。本文将从源码角度出发，拆解下载器中间件的工作原理、核心流程与关键实现。

Scrapy爬虫多IP代理配置指南：避开反爬还能提速的实战技巧当你的Scrapy爬虫频繁遭遇封禁时，切换IP代理是最直接的解决方案。但市面上代理服务商众多，如何选择适合Scrapy框架的代理IP？本文将从实战角度解析多IP代理的配置要点，并推荐两款经过验证的优质服务商。

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So 库的攻防：当爬虫遇到 Native 加密函数该怎么办？在移动互联网数据采集领域，爬虫与反爬的博弈从未停歇。随着 App 安全防护技术的升级，单纯的 Java 层加密已难以抵御进阶爬虫的攻击，越来越多开发者将核心加密逻辑迁移至 Native 层，通过 So 库（Shared Object）实现关键参数的加密处理。这种底层加密方式大幅提升了爬虫的破解难度，也让 So 库成为爬虫与反爬攻防的核心战场。本文将从 So 库加密的核心原理出发，拆解爬虫突破 Native 加密的实战策略，同时解析开发者的防护升级方向，完整呈现这场底层技术的博弈。

爬虫中Cookies模拟浏览器登录技术详解🌟 Hello，我是蒋星熠Jaxonic！ 🌈 在浩瀚无垠的技术宇宙中，我是一名执着的星际旅人，用代码绘制探索的轨迹。 🚀 每一个算法都是我点燃的推进器，每一行代码都是我航行的星图。 🔭 每一次性能优化都是我的天文望远镜，每一次架构设计都是我的引力弹弓。 🎻 在数字世界的协奏曲中，我既是作曲家也是首席乐手。让我们携手，在二进制星河中谱写属于极客的壮丽诗篇！

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爬豆瓣喜剧电影排行榜数据目录一.先讲一下普通请求、XHR请求1.普通请求2.XHR请求二.找响应豆瓣喜剧电影排行数据的接口三.编写代码，爬取数据

python爬虫学习笔记传统爬虫一般形式是请求、解析和存储，每个步骤之间属于同步处理，适合简单爬虫。没有用到专业的爬虫框架，都是简单的HTTP请求工具及传统网页解析工具。

实践六：防盗链知识点——视频这是因为页面源代码是 “服务器返回的初始模板”，抓包工具里的 “源代码” 是 “包含动态渲染 + 所有依赖资源” 的完整集合。因为视频数据是JS 通过异步接口动态加载的

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爬虫导致IP被封号了如何解封？在当今数据驱动的时代，网络爬虫已成为获取信息的重要手段。然而，许多开发者和企业在使用爬虫技术时，常常会遇到IP被封禁的问题。这不仅影响了数据采集的效率，还可能导致业务中断。本文将深入探讨IP被封的原因、解封方法以及预防措施，帮助读者更好地应对这一挑战。

音视频处理（三）：hls协议和m3u8详解和视频下载爬虫实战当前很多视频网站使用m3u8文件进行视频播放，m3u8文件时hls(http live stream)协议的一部分，传统的rtsp协议对于http视频播放场景网络不佳的场景没法做到动态自适应分辨率，而且当前浏览器没有天然支持rtsp协议，所以苹果公司推出hls协议，使用播放列表m3u8文件和ts文件实现http的视频播放技术。本文详细介绍一下hls协议，对比一下hls和rtsp的差异，并且以电视迷网站视频下载做m3u8视频文件下载的实战介绍。

从零开发一个简单的Web爬虫（使用Requests和BeautifulSoup）『宝藏代码胶囊开张啦！』—— 我的 CodeCapsule 来咯！✨写代码不再头疼！我的新站点 CodeCapsule 主打一个 “白菜价”+“量身定制”！无论是卡脖子的毕设/课设/文献复现，需要灵光一现的算法改进，还是想给项目加个“外挂”，这里都有便宜又好用的代码方案等你发现！低成本，高适配，助你轻松通关！速来围观 👉 CodeCapsule官网

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增量爬取策略：如何持续监控贝壳网最新成交数据在深入代码之前，我们首先要理解增量爬取的核心理念。与传统的全量爬虫（每次运行都重新抓取所有数据）不同，增量爬虫只抓取自上次爬取以来新增或发生变化的数据。

Python 爬虫 3 大核心库深度解析：从原理到实战，覆盖 90% 爬取场景Python 爬虫的高效性，依赖于 “请求 - 解析 - 工程化” 的工具链协同。Requests、Beautiful Soup、Scrapy 三者分别对应爬虫流程的核心环节，不仅要会用，更要理解 “为何用”“何时用”。以下从核心原理、进阶功能、实战案例、避坑技巧四维度，带你彻底掌握这三大库。

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数据清洗标准化：构建可复用的爬虫数据清洗管道（Pipeline）在数据驱动的时代，爬虫作为数据采集的核心手段，已广泛应用于电商分析、舆情监测、学术研究等多个领域。但爬虫获取的原始数据往往存在格式混乱、字段缺失、重复冗余、噪声干扰等问题 —— 可能是 HTML 标签残留、日期格式不统一、数值单位不一致，也可能是无效字符、逻辑冲突数据。这些 “脏数据” 若直接用于分析或建模，会导致结论偏差、系统故障等风险。

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“监狱”风云：如何设计爬虫的自动降级与熔断机制？在数据采集的 “江湖” 中，爬虫如同潜伏的探索者，而目标网站的反爬策略则是层层设防的 “监狱”—— 封 IP、弹验证码、限制访问频率，每一道关卡都可能让爬虫陷入 “囹圄”。想要突破重围、持续稳定地获取数据，核心在于构建一套灵活的自动降级与熔断机制，让爬虫在遭遇拦截时能智能切换策略、规避风险，最终实现系统鲁棒性的提升。