很多朋友对于国外采集网站源码分享和采集国外网站赚钱不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
Scrapy，Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。
Scrap，是碎片的意思，这个Python的爬虫框架叫Scrapy。
如果你是一位在校大学生，对大数据感兴趣，也知道使用的企业越来越多，市场需求更是日新月异，但苦于自己基础不够，心有余而力不足;也看过不少大数据方面的书籍、博客、视频等，但感觉进步不大;如果你是一位在职人员，但目前主要使用传统技术，虽然对大数据很有兴趣，也深知其对未来的影响，但因时间不够，虽有一定的基础，常常也是打两天鱼、晒三天网，进展不是很理想。
如果你有上述疑惑或遇到相似问题，《自己动手做大数据系统》正好比较适合你。《自己动手做大数据系统》从OpenStack云平台搭建、软件部署、需求开发实现到结果展示，以纵向角度讲解了生产性大数据项目上线的整个流程;以完成一个实际项目需求贯穿各章节，讲述了Hadoop生态圈中互联网爬虫技术、Sqoop、Hive、HBase组件协同工作流程，并展示了Spark计算框架、R制图软件和SparkRHive组件的使用方法。《自己动手做大数据系统》的一大特色是提供了实际操作环境，用户可以在线登录云平台来动手操作书中的数据和代码。
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当你准备启动一个项目时，可以从这个教程开始
折叠选择网站
选择一个网站
如果你需要从某个网站提取一些信息，但是网站不提供API或者其他可编程的访问机制，那么小刮刮可以帮助你(提取信息)
让我们看下Mininova网站，需要提取的网址，名称，描述和torrent文件的大小、添加日期
下面这个列表是所有今天新增的torrents文件的页面:参考扩展阅读1
备注:torrent是洪流的意思，这里指bittorrent，比特洪流，就是我们常说的BT文件
折叠定义数据
定义你要抓取的数据
第一件事情就是定义你要抓取的数据，在小刮刮这个是通过定义ScrapyItems来实现的(本例是BT文件)
这就是要定义的Item
折叠撰写蜘蛛
撰写一个蜘蛛来抓取数据
下一步是写一个指定起始网址的蜘蛛(参考扩展阅读1)，包含follow链接规则和数据提取规则
如果你看一眼页面内容，就会发现所有的torrent网址都是类似:参考扩展阅读2的样子，其中Number是一个整数，我们将用正则表达式，例如/tor/\\d+.来提取规则
我们将使用Xpath，从页面的HTMLSource里面选取要要抽取的数据，选取众多数据页面中的一个，例如参考阅读3
根据页面HTML源码，建立XPath，选取:torrentname，description，size，这些数据
通过带可以看到
<h1>Home[2009][Eng]XviD-ovd</h1>
name属性包含在H1标签内，使用XPathexpression提取:
//h1/text()
description在id=”description”的div中
<h2>Description:</h2><divid=”description”>”HOME”-adocumentaryfilmbyYannArthus-Bertrand<br/><br/>***<br/><br/>”Wearelivinginexceptionaltimes.Scientiststellusthatwehave10yearstochangethewaywelive，avertthedepletionofnaturalresourcesandthecatastrophicevolutionoftheEarth’sclimate….
XPath提取
//div[@id=’description’]
size属性在第二个<p>tag，id=specifications的div内
<divid=”specifications”><p><strong>Category:</strong><ahref=”/cat/4″>Movies</a>><ahref=”/sub/35″>Documentary</a></p><p><strong>Totalsize:</strong>699.79 megabyte</p>
XPathexpression提取
//div[@id=’specifications’]/p[2]/text()[2]
如果要了解更多的XPath参考这里XPathreference.
蜘蛛代码如下:
因为很简单的原因，我们有意把重要的数据定义放在了上面(torrent数据定义)，
折叠运行蜘蛛
运行蜘蛛来抓取数据
最后，我们运行蜘蛛来爬取这个网站，输出为json格式scraped_data.json
scrapycrawl参考阅读4-oscraped_data.json-tjson
这个使用了feedexports，来生成json格式，当然，你可以很简单的更改输出格式为csv，xml，或者存储在后端(ftp或者AmazonS3)
你也可以写一段itempipeline，把数据直接写入数据库，很简单
折叠Review数据
Review一下抓取的数据
查看一下数据:scraped_data.json，内容大致如下
[{“url”:”参考阅读2″，”name”:[“Home[2009][Eng]XviD-ovd”]，”description”:[“HOME-adocumentaryfilmby…”]，”size”:[“699.69megabyte”]}，#…otheritems…]
关注一下数据，你会发现，所有字段都是lists(除了url是直接赋值)，这是因为selectors返回的就是lists格式，如果你想存储单独数据或者在数据上增加一些解释或者清洗，可以使用ItemLoaders
折叠更多
你也看到了如何使用小刮刮从一个网站提取和存储数据，但，这只是表象，实际上，小刮刮提供了许多强大的特性，让它更容易和高效的抓取:
1>内建selectingandextracting，支持从HTML，XML提取数据
2>内建ItemLoaders，支持数据清洗和过滤消毒，使用预定义的一个过滤器集合，可以在所有蜘蛛间公用
3>内建多格式generatingfeedexports支持(JSON，CSV，XML)，可以在后端存储为多种方式(FTP，S3，localfilesystem)
4>针对抓取对象，具有自动图像(或者任何其他媒体)下载automaticallydownloadingimages的管道线
5>支持扩展抓取extendingScrap，使用signals来自定义插入函数或者定义好的API(middlewares，extensions，andpipelines)
6>大范围的内建中间件和扩展，基于但不限于cookiesandsessionhandling
HTTPcompression
HTTPauthentication
HTTPcache
user-agentspoofing
robots.txt
crawldepthrestriction
andmore
7>强壮的编码支持和自动识别机制，可以处理多种国外的、非标准的、不完整的编码声明等等
8>可扩展的统计采集statscollection，针对数十个采集蜘蛛，在监控蜘蛛性能和识别断线断路?方面很有用处
9>一个可交互的XPaths脚本命令平台接口Interactiveshellconsole，在调试撰写蜘蛛是上非常有用
10>一个系统服务级别的设计，可以在产品中非常容易的部署和运行你的蜘蛛
11>内建的Webservice，可以监视和控制你的机器人
12>一个Telnet控制台Telnetconsole，可以钩入一个Python的控制台在你的抓取进程中，以便内视或者调试你的爬虫
13>支持基于Sitemap的网址发现的爬行抓取
14>具备缓存DNS和resolver(转发?冲突解决?)功能
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人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
Python爬虫入门学习。现在，Python可以做大数据的基础，人工智能的编程语言等，是一门比较热门的语言。我也写了很多其他的非常简单的详细教程，欢迎大家一起来交流。
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上面是所有的功能代码。下面两行是调用执行。
记得执行的代码要左对齐。
执行时候，直接输入贴吧名字，比如：“李易峰”，然后输入起始页1，终止页100，就可以开始执行了。
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以上是全部代码，只是善于分享，不足之处请包涵！
爬虫基本的原理就是，获取源码，进而获取网页内容。一般来说，只要你给一个入口，通过分析，可以找到无限个其他相关的你需要的资源，进而进行爬取。
我也写了很多其他的非常简单的入门级的爬虫详细教程，关注后，点击我的头像，就可以查看到。
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没有把多线程写出来，多线程只需要几行代码，会的人可以加进去，还有界面化，都很简单，我以前的文章都写过。就当留给参考者一个练习的机会。但是就算这样，Python和电脑本身也会创建几个线程。当觉得爬取的图片足够的时候，可以暂停。
欢迎大家一起留言讨论和交流！
好了，本文到此结束，如果可以帮助到大家，还望关注本站哦！