爬虫

Python多线程爬虫先简单说说多线程是啥。线程是程序执行的最小单元，一个进程里可以跑多个线程，共享内存资源。在爬虫场景下，比如你要抓取100个网页，单线程得顺序请求，每个等1秒的话总共得100秒。但如果开5个线程，每个线程处理20个页面，理论上时间能缩短到20秒左右——因为网络I/O等待时，其他线程能接着干活。Python的threading模块让创建线程变得很简单，用Thread类就能定义新线程，指定目标函数就行。

Python网络爬虫实战案例环境准备除了requests和BeautifulSoup，这次必须用上Selenium和PyExecJS。目标网站商品列表通过JS加载，简单请求拿不到完整数据。安装命令：

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TikTok爬取——视频、元数据、一级评论笔者今天给大家呈上一个tiktok爬虫代码，该方法采取拟人化策略，每个视频数据存储为一个data下的文件架，每个子文件架有三个文件，分别是“视频本身，视频元数据与一级评论”，如下所示：

爬虫js逆向，jsdom补环境,抖音，a_bogus先看成品1，分析需要逆向的参数：a_bogus2,xhr断点3，经过大量的分析，a_bogus的生成位置是这个栈

Python中的简单爬虫实际上Web服务器和浏览器的通讯流程过程并不是一次性完成的, 这里html代码中也会有访问服务器的代码, 比如请求图片资源。那像0.jpg、1.jpg、2.jpg、3.jpg、4.jpg、5.jpg、6.jpg这些访问来自哪里呢答：它们来自index.html

简单聊一下 tls 指纹校验本文章只做技术探讨, 请勿用于非法用途。爬虫工作的又一大阻碍, tls 指纹校验。最近正好也遇到了, 大概去了解了一下, 顺便跟大家聊聊这个东西。

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爬虫为什么要用动态ip？动态IP在爬虫中起到哪些作用？在当今数字化信息爆炸的时代，网络爬虫作为一种高效的数据采集工具，正广泛应用于各个领域。无论是市场调研、舆情监测还是学术研究，都离不开爬虫的助力。然而，在爬虫的实际应用中，动态 IP 成为了不可或缺的关键要素。那么，爬虫为什么要用动态 IP 呢？动态 IP 在爬虫中又起到哪些作用呢？

代码解析：通过第三方爬虫获取1688商品详情接口以下内容将带你从“零”开始，完整梳理通过第三方爬虫获取1688商品详情接口的核心思路、落地代码、常见反爬与应对策略，以及合规注意事项，帮助你快速、稳定地拿到商品结构化数据。

深蓝电商API

初级爬虫反爬应对：解决 403、IP 限制的简单方法在 Python 爬虫入门实践中，新手最常遇到的两大 “拦路虎” 莫过于 403 Forbidden 错误和 IP 限制。这两种反爬机制是网站最基础的防护手段，却常常让刚接触爬虫的开发者无从下手。本文将从问题本质出发，分享 3 种简单易操作、可直接落地的解决方案，帮助新手快速突破基础反爬限制，顺利完成数据采集。

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爬虫速度优化：初级阶段如何提升爬取效率（无复杂操作）在 Python 爬虫的学习和实践初期，很多开发者都会遇到一个共性问题：爬取速度慢，尤其是面对数据量较大的目标网站时，动辄几小时甚至几天的等待时间严重影响效率。其实，无需掌握复杂的分布式爬虫、异步框架等高级技术，通过一些基础且易操作的优化手段，就能让爬虫速度实现质的飞跃。本文将聚焦初级阶段的核心优化点，结合实际案例和可直接复用的代码，帮助大家在不增加技术复杂度的前提下，高效提升爬取效率。

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贝壳的反爬虫机制深度解析贝壳作为国内领先的房产交易与服务平台，汇聚了海量真实房源、交易数据及用户信息，这些核心数据是平台竞争力的关键支撑。为防范恶意爬取导致的数据泄露、服务瘫痪及不正当竞争，贝壳构建了一套多层次、立体化的反爬虫防护体系。结合技术实践与公开案例，其反爬虫机制可从访问层、请求层、行为层及数据安全层四个核心维度展开解析。

MySQL爬虫先说说为啥选MySQL。这玩意儿普及率高啊，几乎是个服务器都会装，学习资料也多。对于爬虫这种结构性比较强的数据，用关系型数据库管理起来确实方便，后期做去重、查询、分析都顺手。当然MongoDB也行，但考虑到团队里其他人对SQL更熟，最后还是选了MySQL。

【爬虫项目】大众点评电影数据爬虫实战选择与本地Chrome浏览器对应版本的驱动程序，可参考这篇博主文章 https://blog.csdn.net/m0_54958293/article/details/134663146

JavaGraphQLAPI先简单唠唠GraphQL是啥。GraphQL是Facebook搞出来的一种查询语言，专门用于API开发。它核心思想是让客户端能精确请求所需的数据，避免过度获取或不足。比如，传统REST API里，你可能得调多个端点来获取用户信息和订单列表，但GraphQL一个查询就能搞定。在Java生态里，有个叫graphql-java的库挺流行，它提供了完整的工具来构建GraphQL服务。我用的就是这库，配合Spring Boot，搭建起来超快。

想看一次满天星

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云栈开源日记

Python 开发技术栈梳理：从数据库、爬虫到 Django 与机器学习很多开发者学 Python 都是东拼西凑，学完基础不知道怎么做项目，学完框架不懂底层原理。最近整理了一套比较系统的学习资源，从基础语法到架构设计都有覆盖，分享给需要的朋友。

如何从中国稳定获取 Jahez 数据？我的技术方案与完整实践分享在中东外卖与即时零售市场中，Jahez 是一个绕不开的名字：它是沙特本地增长最快的 on-demand 生活服务平台，从外卖起家，如今覆盖快电商（Q-commerce）、云厨房、体育生活电商、实时配送等 @zaqm88 场景，业务扩展到沙特、巴林、科威特多个国家。

Java爬虫框架先说说Jsoup吧，这应该是很多Java开发者最早接触的爬虫工具。严格来说它不算完整框架，更像个加强版XML解析器。最大的优势是上手简单，配合CSS选择器提取数据特别方便。记得当初学爬虫的时候，用原生HttpURLConnection折腾半天才能拿到数据，换成Jsoup三行代码就搞定了。不过它的短板也很明显，缺乏分布式支持，线程管理要自己实现，遇到动态渲染的页面就无能为力了。

JavaScript爬虫应用案例首先，得明确爬虫的目标。我选的是个大型电商网站，它页面的商品价格经常变动，而且部分数据是通过Ajax异步加载的，传统HTTP请求抓不到完整内容。这时候，Puppeteer就派上用场了——它本质上是一个无头浏览器，能执行JavaScript代码，完美应对这种动态渲染的页面。我用的环境是Node.js 14以上版本，安装Puppeteer很简单，直接npm install puppeteer就行。不过要注意，它自带Chromium，如果网络不好可能会下载失败，可以用puppeteer-core加本地Chrom

【Python】网络爬虫——词云wordcloud详细教程，爬取豆瓣最新评论并生成各式词云目录一、功能介绍二、关键技术1、安装WordCloud2、利用WordCloud1、WordCloud的基础用法