爬虫

Puppeteer 与 Selenium 对比分析Puppeteer 和 Selenium 都是浏览器自动化工具，但设计目标不同，各有侧重。本文档将详细介绍两者的核心特性、架构原理、使用场景，并通过详细的对比分析帮助开发者根据实际需求选择合适的工具。

Python实现SMZDM数据处理系统：从爬虫到数据分析的完整实践在大数据时代，数据获取、清洗和分析已成为数据分析师和开发者必备的技能。本文将通过一个完整的实战项目，带你学习如何使用Python实现一个完整的数据处理系统，包括数据爬取、清洗、分析和可视化。

基于 mitmproxy 的大众点评数据采集实战：自动化抓取景点与评论数据在数据分析和市场研究中，爬取大众点评等平台的数据是常见需求。然而，传统的爬虫方式在面对小程序、APP 等场景时往往力不从心。本文将介绍一种基于 mitmproxy 的数据采集方案，通过 HTTP 代理拦截的方式，实现对大众点评小程序数据的自动化采集。

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Scrapy爬虫部署到Scrapyd服务端详解Scrapy 是 Python 生态中最主流的爬虫框架，而 Scrapyd 则是官方提供的专门用于部署、运行和管理 Scrapy 爬虫的服务端程序。相比于手动在服务器执行爬虫脚本，通过 Scrapyd 部署能实现爬虫的远程管理、进程守护、任务调度等核心能力，是规模化运行 Scrapy 爬虫的首选方案。本文将从环境准备、服务配置、爬虫打包、部署上线到任务管理，全方位详解如何将 Scrapy 爬虫部署到 Scrapyd 服务端。

分布式爬虫的核心原理详细介绍分布式爬虫的核心是将单台机器的爬虫任务拆解为多个子任务，分发到多台节点机器并行执行，通过“任务调度、数据共享、统一去重”解决单台机器爬取速度慢、易被封禁、存储能力有限的问题。

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Scrapy Feed Exports 进阶：多种格式导出配置Scrapy 作为 Python 生态中最强大的爬虫框架之一，其 Feed Exports 功能为爬取结果的导出提供了开箱即用的解决方案。除了基础的 JSON 格式导出，Scrapy 还支持 CSV、XML、Pickle 等多种格式，掌握多格式导出配置的进阶用法，能极大提升数据处理的灵活性和效率。本文将深入讲解 Scrapy Feed Exports 的核心配置逻辑，并结合实战案例演示多种格式的导出配置方法。

Python 实战：Boss 直聘职位信息爬虫开发全解析在求职和职场数据分析场景中，获取结构化的职位信息能为我们提供极大的便利 —— 无论是对比薪资水平、分析行业需求，还是研究企业招聘偏好，都需要可靠的数据源支持。本文将手把手教你用 Python 开发一个 Boss 直聘爬虫，通过监听网络请求的方式高效获取职位数据，并将结果保存为 Excel 文件。

Python高效数据采集实战：基于IPIDEA代理的全方位教程在当今数据驱动的时代，网页数据采集是获取行业洞察、支撑业务决策的核心手段。但随着网站IP限制机制升级，IP固定、访问限制等问题频繁出现，导致采集任务中断、数据获取不完整。IPIDEA作为全球领先的企业级代理服务提供商，凭借99.9%可用率的纯净IP资源、亿级并发承载能力及多场景适配优势，成为解决采集难题的关键工具。本文将从环境搭建到实战案例，带您掌握Python+IPIDEA的高效数据采集方案。

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Scrapy信号机制：监控爬虫全生命周期Scrapy 作为 Python 生态中最强大的爬虫框架之一，其高灵活性和可扩展性很大程度上得益于内置的信号机制。信号机制本质上是一种「发布 - 订阅」模式（观察者模式），它在爬虫运行的各个关键节点主动触发预设信号，开发者只需订阅这些信号并绑定自定义处理函数，就能无需侵入框架核心代码，实现对爬虫全生命周期的监控、干预和数据采集。

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从脚本到服务：5 分钟通过 Botasaurus 将你的爬虫逻辑转化为 Web API很多开发者对爬虫的认知还停留在“写一个 .py 脚本，跑完出个 CSV”的阶段。但在真实的业务场景中，爬虫往往需要作为微服务存在：通过 HTTP 调用、支持异步任务队列、拥有可视化监控后台。

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Scrapy 爬虫异常处理与重试机制优化在大规模数据爬取场景中，网络波动、目标网站反爬策略、数据格式异常等问题极易导致 Scrapy 爬虫任务中断或数据丢失。完善的异常处理机制能保障爬虫的稳定性，而精细化的重试策略则可有效提升数据抓取成功率。本文将结合 Scrapy 核心组件特性，从异常类型分析、内置机制配置、自定义策略实现三个维度，详解爬虫异常处理与重试机制的优化方案。

精准控制爬虫抓取：Robots.txt 核心配置解析与常见避坑指南robots.txt文件是位于网站根目录中的文本文档。其中的信息专为搜索引擎爬虫设计。它会指示哪些URL（包括页面、文件、文件夹等）应该被抓取，哪些不应该。虽然网站功能并非必须有该文件，但必须正确设置以实现合适的SEO。

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【Python爬虫实战】用 Flet 把爬虫做成手机 App有没有想过，把你写的爬虫装进手机里？比如：想听歌时，后台自动爬取音乐的资源并播放；想搜图时，后台自动爬取高清图接口并下载；

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Scrapy CrawlSpider规则提取器深度实战Scrapy 作为 Python 生态中最强大的爬虫框架之一，其内置的CrawlSpider类凭借灵活的规则化爬取能力，成为处理整站爬取、链接自动跟进场景的首选工具。相比于基础的Spider类需要手动解析链接并发起请求，CrawlSpider通过Rule规则提取器，实现了链接匹配、过滤、跟进的自动化流程。本文将从核心原理、规则配置、实战案例到高级优化，全方位拆解CrawlSpider规则提取器的使用技巧。

写代码的【黑咖啡】

深入了解 Python 中的 Scrapy：强大的网络爬虫框架Scrapy 是一个基于 Python 的高级网络爬虫框架，专门用于从网页中抓取数据（也称为“网络抓取”或“网页采集”）。它最初由 Scrapinghub 公司开发并开源，现已成为 Python 社区中最广泛使用的爬虫框架之一。

上海云盾-高防顾问

WAF规则自定义实战指南：精准防护零误判在网络攻击日趋复杂的当下，通用WAF规则已难以应对业务专属的安全威胁，自定义规则成为企业实现精准防护的核心手段。但多数运维者在配置时易陷入“防护过严导致误判”或“规则宽松被绕过”的困境，本文结合实战经验，拆解WAF自定义规则的配置逻辑与零误判技巧。

Python爬虫零基础学习知识点详解【基础版】✅ 纯白话拆解+代码示例+实战场景，零基础可直接上手 ✅ 技术适配：基于Python 3.12 + Requests + BeautifulSoup4 + Selenium 4.x + Scrapy入门，聚焦静态网页爬取、动态网页爬取、数据存储三大核心场景 ✅ 条理清晰：从“环境搭建→基础语法→爬虫核心→实战案例”层层拆解，无冗余知识点 ✅ 核心目标：小白掌握爬虫入门核心能力，能独立爬取静态网页数据并完成基础数据存储

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Scrapy ImagesPipeline和FilesPipeline自定义使用Scrapy 作为 Python 生态中强大的爬虫框架，内置了ImagesPipeline和FilesPipeline两个核心管道，专门用于处理图片、文件的下载需求。默认配置虽能满足基础场景，但实际开发中，我们常需要自定义存储路径、过滤文件格式、处理下载异常等，本文将详细讲解如何灵活定制这两个管道。

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Scrapy与Splash结合爬取JavaScript渲染页面在网络爬虫的开发过程中，我们经常会遇到一类 “棘手” 的目标网站 —— 基于 JavaScript 动态渲染的页面。这类网站不会在初始 HTML 中直接返回完整数据，而是通过前端脚本异步加载、渲染内容。传统的 Scrapy 爬虫直接解析响应文本，往往只能拿到空壳结构，无法获取有效信息。此时，将Scrapy与Splash结合，就成为了攻克这类网站的高效方案。

小白学大数据

随机间隔在 Python 爬虫中的应用实践在深入技术实现之前，我们首先需要明确：为什么随机间隔在爬虫开发中如此重要？实现 Python 爬虫的随机间隔，主要依赖两个核心工具，分别对应不同的爬虫场景，开发者可根据需求选择。