1.JS Spider——百度翻译sign加密
2.spider的源码用法
3.Python爬虫入门：Scrapy框架—Spider类介绍
4.网络搜索引擎为什么又要叫爬虫?
JS Spider——百度翻译sign加密
本文将解析百度翻译的sign加密过程，通过JavaScript Spider技术实现。实例
首先，源码分析翻译请求时，实例观察到sign参数是源码唯一变化的部分。在源代码中，实例农业物联网源码sign生成函数位于大约行，源码与之相关的实例token信息紧随其后。我们设置断点，源码定位到生成sign的实例y函数，它关联着e函数，源码位于行。实例
执行到e函数时，源码注意到变量i在当前环境中未定义。实例通过观察，源码发现i是由window对象初始化的，并且有一个固定值。将这个值添加到JavaScript代码中进行测试。
然而，篮球教育官网源码这一步并未完全解决问题，因为执行时又出现了错误。继续在js代码中寻找，幸运的是，n函数就在e函数的上方。将n函数以及关联的a函数复制下来，尽管此时a函数报错，但这是解决的关键。
将复制的代码执行后，我们终于得到了sign的解密。至此，JavaScript的破解工作已完成，接下来只需构造合适的headers和post参数，就可以进行简单的爬虫操作了。下面提供相关的代码示例。
spider的用法
python爬虫之spider用法Spider类定义了如何爬取某个网站, 包括爬取的动作以及如何从网页内容中提取结构化的数据, 总的来说spider就是定义爬取的动作以及分析某个网页.
工作流程分析 :
1. 以初始的URLRequest, 并设置回调函数, 当该requeset下载完毕并返回时, 将生成response, 并作为参数传递给回调函数. spider中初始的request是通过start_requests()来获取的. start_requests()获取start_urls中的URL, 并以parse以回调函数生成Request
2. 在回调函数内分析返回的网页内容, 可以返回item对象, 或者Dict,或者Request, 以及是一个包含三者的可迭代的容器, 返回的Request对象之后会经过Scrapy处理, 下载相应的内容, 并调用设置的callback函数.
3. 在回调函数, 可以通过lxml, bs4, xpath, css等方法获取我们想要的内容生成item
4. 最后将item传送给pipeline处理
源码分析 :
在spiders下写爬虫的时候, 并没有写start_request来处理start_urls处理start_urls中的url, 这是因为在继承的scrapy.Spider中已经写过了
在上述源码中可以看出在父类里实现了start_requests方法, 通过make_requests_from_url做了Request请求
上图中, parse回调函数中的response就是父类中start_requests方法调用make_requests_from_url返回的结果, 并且在parse回调函数中可以继续返回Request, 就像代码中yield request()并设置回调函数.
spider内的一些常用属性 :
所有自己写的爬虫都是继承于spider.Spider这个类
name:
定义爬虫名字, 通过命令启动的额时候用的就是这个名字, 这个名字必须唯一
allowed_domains:
包含了spider允许爬取的域名列表. 当offsiteMiddleware启用时, 域名不在列表中URL不会被访问, 所以在爬虫文件中, 每次生成Request请求时都会进行和这里的域名进行判断.
start_urls:
其实的URL列表
这里会通过spider.Spider方法调用start_request循环请求这个列表中的每个地址
custom_settings:
自定义配置, 可以覆盖settings的配置, 主要用于当我们队怕重有特定需求设置的时候
设置的以字典的方式设置: custom_settings = { }
from_crawler:
一个类方法, 可以通过crawler.settings.get()这种方式获取settings配置文件中的信息. 同时这个也可以在pipeline中使用
start_requests():
此方法必须返回一个可迭代对象, 该对象包含了spider用于爬取的第一个Request请求
此方法是在被继承的父类中spider.Spider中写的, 默认是通过get请求, 如果需要修改最开始的这个请求, 可以重写这个方法, 如想通过post请求
make_requests_from_url(url):
此房也是在父类中start_requests调用的, 可以重写
parse(response):
默认的回调函数
负责处理response并返回处理的数据以及跟进的url
该方法以及其他的Request回调函数必须返回一个而包含Request或者item的可迭代对象.
Python爬虫入门：Scrapy框架—Spider类介绍
Spider是什么？它是一个Scrapy框架提供的基本类，其他类如CrawlSpider等都需要从Spider类中继承。Spider主要用于定义如何抓取某个网站，sns系统源码有哪些包括执行抓取操作和从网页中提取结构化数据。Scrapy爬取数据的过程大致包括以下步骤：Spider入口方法（start_requests()）请求start_urls列表中的url，返回Request对象（默认回调为parse方法）。下载器获取Response后，回调函数解析Response，返回字典、Item或Request对象，可能还包括新的Request回调。解析数据可以使用Scrapy自带的Selector工具或第三方库如lxml、BeautifulSoup等。最后，数据（字典、Item）被保存。
Scrapy.Spider类包含以下常用属性：name（字符串，标识每个Spider的唯一名称），start_url（包含初始请求页面url的列表），custom_settings（字典，用于覆盖全局配置），人人商城打包源码allowed_domains（允许爬取的网站域名列表），crawler（访问Scrapy组件的Crawler对象），settings（包含Spider运行配置的Settings对象），logger（记录事件日志的Logger对象）。
Spider类的常用方法有：start_requests（入口方法，请求start_url列表中的url），parse（默认回调，处理下载响应，解析网页数据生成item或新的请求）。对于自定义的Spider，start_requests和parse方法需要重写以实现特定抓取逻辑。
以《披荆斩棘的哥哥》评论爬取为例，通过分析网页源代码，发现评论数据通过异步加载，需要抓取特定请求网址（如comment.mgtv.com/v4/com...）以获取评论信息。在创建项目、生成爬虫类（如MgtvCrawlSpider）后，需要重写start_requests和parse方法，三丰波段指标源码解析JSON数据并保存为Item，进一步处理数据入库。
在Scrapy项目中，设置相关配置项（如启用爬虫）后，通过命令行或IDE（如PyCharm）运行爬虫程序。最终，爬取结果会以JSON形式保存或存储至数据库中。
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祝大家在学习Python爬虫的过程中取得显著进步，祝你学习顺利，好运连连！
网络搜索引擎为什么又要叫爬虫?
简言之，爬虫可以帮助我们把网站上的信息快速提取并保存下来。
我们可以把互联网比作一张大网，而爬虫（即网络爬虫）便是在网上爬行的蜘蛛（Spider）。把网上的节点比作一个个网页，爬虫爬到这个节点就相当于访问了该网页，就能把网页上的信息提取出来。我们可以把节点间的连线比作网页与网页之间的链接关系，这样蜘蛛通过一个节点后，可以顺着节点连线继续爬行到达下一个节点，即通过一个网页继续获取后续的网页，这样整个网的节点便可以被蜘蛛全部爬行到，网页的数据就可以被抓取下来了。
通过上面的简单了解，你可能大致了解爬虫能够做什么了，但是一般要学一个东西，我们得知道学这个东西是来做什么的吧！另外，大家抢过的火车票、演唱会门票、茅台等等都可以利用爬虫来实现，所以说爬虫的用处十分强大，每个人都应该会一点爬虫！
我们常见的爬虫有通用爬虫和聚焦爬虫。
时不时冒出一两个因为爬虫入狱的新闻，是不是爬虫是违法的呀，爬虫目前来说是灰色地带的东西，所以大家还是要区分好小人和君子，避免牢底坐穿！网上有很多关于爬虫的案件，就不一一截图，大家自己上网搜索吧。有朋友说，“为什么我学个爬虫都被抓，我犯法了吗？” 这个目前还真的不好说，主要是什么，目前爬虫相关的就只有一个网站的robots协议，这个robots是网站跟爬虫间的协议，用简单直接的txt格式文本方式告诉对应的爬虫被允许的权限，也就是说robots.txt是搜索引擎访问网站的时候要查看的第一个文件。当一个搜索蜘蛛访问一个站点时，它首先会检查该站点根目录下是否存在robots.txt，如果存在，搜索机器人就会按照该文件中的内容来确定访问的范围；如果该文件不存在，所有的搜索蜘蛛将能够访问网站上所有没有被口令保护的页面。也就是说robots协议是针对于通用爬虫而言的，而聚焦爬虫（就是我们平常写的爬虫程序）则没有一个严格法律说禁止什么的，但也没有说允许，所以目前的爬虫就处在了一个灰色地带，这个robots协议也就仅仅起到了一个”防君子不防小人“的作用，而很多情况下是真的不好判定你到底是违法还是不违法的。所以大家使用爬虫尽量不从事商业性的活动吧！好消息是，据说有关部门正在起草爬虫法，不久便会颁布，后续就可以按照这个标准来进行了。
获取网页的源代码后，接下来就是分析网页的源代码，从中提取我们想要的数据。首先，最通用的方法便是采用正则表达式提取，这是一个万能的方法，但是在构造正则表达式时比较复杂且容易出错。另外，由于网页的结构有一定的规则，所以还有一些根据网页节点属性、CSS 选择器或 XPath 来提取网页信息的库，如 BeautifulSoup4、pyquery、lxml 等。使用这些库，我们可以高效快速地从中提取网页信息，如节点的属性、文本值等。提取信息是爬虫非常重要的部分，它可以使杂乱的数据变得条理、清晰，以便我们后续处理和分析数据。
经过本节内容的讲解，大家肯定对爬虫有了基本了解，接下来让我们一起迈进学习爬虫的大门吧！相关阅读：天学会Python爬虫系列文章