1.【爬虫实战项目】Python制作桌面翻译软件（附源码）
2.ython爬虫 爬取彼岸桌面壁纸 netbian 1920x1080
3.一篇文章告诉你python爬虫原理，主题主题知其然更知其所以然，爬虫爬虫从此爬虫无忧
4.教你写爬虫用Java爬虫爬取百度搜索结果！源码可爬10w+条！代码
5.网络爬虫基本原理介绍
6.selenium进行xhs爬虫：01获取网页源代码
【爬虫实战项目】Python制作桌面翻译软件（附源码）
本文将展示一个Python制作的主题主题桌面翻译软件实战项目，旨在为开发者提供一个简单易用的爬虫爬虫免费题库软件源码翻译工具。该项目利用了PyQt5进行用户界面设计，源码requests模块进行网络请求，代码实现了从多个主流翻译器中选择并获取翻译结果的主题主题功能。 在开发过程中，爬虫爬虫我们使用Python 3.6，源码依赖的代码模块包括requests、re、主题主题time、爬虫爬虫js2py以及random和hashlib。源码首先，确保安装Python并配置环境，然后安装所需的模块。 程序的核心思路是通过发送post请求到翻译器API，获取响应数据。以百度翻译为例，分析页面结构后，我们可以看到请求头和数据的必要信息。接下来的代码示例将展示如何构建图形化用户界面，并实现翻译功能。 为了回馈读者，本文作者分享了一系列编程资源，包括：+本Python电子书，涵盖主流和经典书籍
Python标准库的详尽中文文档
约个爬虫项目源码，适合练手
针对Python新手的视频教程，涵盖基础、神器易源码爬虫、web开发和数据分析
详尽的Python学习路线图，帮助提升学习效率
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本文将指导你如何使用Python语言爬取彼岸桌面壁纸网站的x分辨率的高清壁纸。
彼岸桌面壁纸网站以其高质量的而闻名，是制作桌面壁纸的理想选择。
让我们一起对网站进行页面分析。
通过点击下一页，可以浏览网站内的全部套图。
单个页面可以获取套图的首页地址。
在单个套图中，右键查看元素即可获取当前的地址。
通过这些步骤，我们便能获取到所需资源。
以下是关键源码示例：
构造每个page的URL：将页面编号替换为实际需要爬取的页面号。
使用xpath解析单个套图。
下载并保存。
最终展示的均为x分辨率，效果精美，适合用作桌面壁纸。
整体操作相对简单，野火下载源码你已经学会了吗？
请记得不要频繁下载，以免给服务器造成压力并封号。
以学习为主，切勿滥用资源。
如果你有任何疑问，欢迎联系我。
本文旨在提供学习和参考，所有已删除，请大家多多学习，做有意义的事情。
一篇文章告诉你python爬虫原理，知其然更知其所以然，从此爬虫无忧
Python，一种面向对象、直译式电脑编程语言，功能强大且通用性强，已有近二十年的发展历史，其标准库完善且易懂，能轻松完成多种任务。Python支持多种编程范式，如命令式、面向对象、函数式、面向切面、泛型编程，并具有垃圾回收功能，自动管理存储器使用。它常用于处理系统管理和网络编程，也可执行复杂任务。Python虚拟机几乎能在所有作业系统中运行，云交易源码通过工具如py2exe、PyPy、PyInstaller可将Python源代码转换为可独立运行的程序。
爬虫教程通常会从页面提取数据、介绍HTTP协议、讲解模拟登录和反爬虫策略，最后提供简单Scrapy教程。这些教程往往忽略了爬虫的核心逻辑抽象，即如何遍历网页。实际上，只需要使用两个队列和一个集合，即可实现基础通用爬虫。
互联网由页面构成，页面间由链接连接，形成有向图结构。可以使用广度优先或深度优先算法遍历此图。虽然图巨大，但我们仅关注感兴趣的节点，如某个域名下的网页。广度优先和深度优先可用递归或队列实现。但使用Python写爬虫时，不能使用递归，因为调用栈深度限制，可能导致异常。因此，推荐使用队列实现网页遍历。
理论知识后，以爬取煎蛋网的妹子图为例，说明如何获取上下页链接。需避免重复访问已访问页面，表情识别源码使用集合存储已访问页面。从页面中抽取所需数据，如，可以使用xpath表达式。将运行请求和运行项目放入不同线程，实现同时遍历网页和下载。
最终实现煎蛋妹子图爬虫，所有爬虫框架本质上相似，Scrapy采用类似方式，但使用Lifo Queue实现深度优先遍历。通过配置文件，可实现爬取目标数据，简化代码修改。遇到封锁时，可采用灵活策略应对，如使用pipeline。
Python适用于多个领域，如web开发、自动化运维、大数据分析、科学计算、机器学习和人工智能。从零基础到专业领域，Python均具有广泛应用。通过不同需求和专业背景，掌握Python可实现多种功能。
教你写爬虫用Java爬虫爬取百度搜索结果！可爬w+条！
教你写爬虫用Java爬取百度搜索结果的实战指南
在本文中，我们将学习如何利用Java编写爬虫，实现对百度搜索结果的抓取，最高可达万条数据。首先，目标是获取搜索结果中的五个关键信息：标题、原文链接、链接来源、简介和发布时间。 实现这一目标的关键技术栈包括Puppeteer（网页自动化工具）、Jsoup（浏览器元素解析器）以及Mybatis-Plus（数据存储库）。在爬取过程中，我们首先分析百度搜索结果的网页结构，通过控制台查看，发现包含所需信息的元素位于class为"result c-container xpath-log new-pmd"的div标签中。 爬虫的核心步骤包括：1）初始化浏览器并打开百度搜索页面；2）模拟用户输入搜索关键词并点击搜索；3）使用代码解析页面，获取每个搜索结果的详细信息；4）重复此过程，处理多个关键词和额外的逻辑，如随机等待、数据保存等。通过这样的通用方法，我们实现了高效的数据抓取。 总结来说，爬虫的核心就是模仿人类操作，获取网络上的数据。Puppeteer通过模拟人工点击获取信息，而我们的目标是更有效地获取并处理数据。如果你对完整源码感兴趣，可以在公众号获取包含爬虫代码、数据库脚本和网页结构分析的案例资料。网络爬虫基本原理介绍
网络爬虫（也称为网页蜘蛛、网络机器人等），是一种按照一定规则自动抓取万维网信息的程序或脚本。其主要功能是帮助用户快速获取所需信息，节省手动搜索时间。爬虫工作流程包括获取网页源代码、解析内容以及存储数据。应用领域广泛，如搜索引擎网页抓取、数据挖掘、网站监测等。网络爬虫依据目的和工作方式可分为通用爬虫、聚焦爬虫和增量式爬虫。通用爬虫全面抓取互联网所有网页，形成内容备份；聚焦爬虫专注于特定主题网页的抓取；增量式爬虫定期更新已抓取网页，确保信息实时性。
编写网络爬虫需具备编程技能和了解相关法律法规及道德规范，尊重网站权益，避免干扰。基本原理包括HTTP请求、HTML解析和数据存储。案例通常使用Python实现，如利用requests和BeautifulSoup库抓取网页内容、提取标题和链接。实际应用需考虑链接有效性、效率优化和服务器封禁问题。遵守法律法规，尊重网站权益至关重要。
网络爬虫流程包括发送HTTP请求、解析HTML响应、提取数据和存储。流程图直观展示了爬虫工作流程。在运行过程中，可能出现HTTP请求失败、内容解析错误和重复抓取等问题。正确处理这些问题对于提高爬虫性能和用户体验至关重要。
网络爬虫在不断发展的过程中，需要不断优化以适应新的网络环境和技术挑战。遵守伦理原则，合理使用网络爬虫技术，是确保其长期有效性和可持续发展的关键。
selenium进行xhs爬虫：获取网页源代码
学习XHS网页爬虫，本篇将分步骤指导如何获取网页源代码。本文旨在逐步完善XHS特定博主所有图文的抓取并保存至本地。具体代码如下所示：
利用Python中的requests库执行HTTP请求以获取网页内容，并设置特定headers以模拟浏览器行为。接下来，我将详细解析该代码：
这段代码的功能是通过发送HTTP请求获取网页的原始源代码，而非经过浏览器渲染后的内容。借助requests库发送请求，直接接收服务器返回的未渲染HTML源代码。
在深入理解代码的同时，我们需关注以下关键点：
MediaCrawler 小红书爬虫源码分析
MediaCrawler，一款开源多社交平台爬虫，以其独特的功能，近期在GitHub上广受关注。尽管源码已被删除，我有幸获取了一份，借此机会，我们来深入分析MediaCrawler在处理小红书平台时的代码逻辑。
爬虫开发时，通常需要面对登录、签名算法、反反爬虫策略及数据抓取等关键问题。让我们带着这些挑战，一同探索MediaCrawler是如何解决小红书平台相关问题的。
对于登录方式，MediaCrawler提供了三种途径：QRCode登录、手机号登录和Cookie登录。其中，QRCode登录通过`login_by_qrcode`方法实现，它利用QRCode生成机制，实现用户扫码登录。手机号登录则通过`login_by_mobile`方法，借助短信验证码或短信接收接口，实现自动化登录。而Cookie登录则将用户提供的`web_session`信息，整合至`browser_context`中，实现通过Cookie保持登录状态。
小红书平台在浏览器端接口中采用了签名验证机制，MediaCrawler通过`_pre_headers`方法，实现了生成与验证签名参数的逻辑。深入`_pre_headers`方法的`sign`函数，我们发现其核心在于主动调用JS函数`window._webmsxyw`，获取并生成必要的签名参数，以满足平台的验证要求。
除了登录及签名策略外，MediaCrawler还采取了一系列反反爬虫措施。这些策略主要在`start`函数中实现，通过`self.playwright_page.evaluate`调用JS函数，来识别和对抗可能的反爬虫机制。这样，MediaCrawler不仅能够获取并保持登录状态，还能够生成必要的签名参数，进而实现对小红书数据的抓取。
在数据抓取方面，MediaCrawler通过`httpx`库发起HTTP请求，请求时携带Cookie和签名参数，直接获取API数据。获取的数据经过初步处理后，被存储至数据库中。这一过程相对直接，无需进行复杂的HTML解析。
综上所述，MediaCrawler小红书爬虫通过主动调用JS函数、整合登录信息及生成签名参数，实现了对小红书平台的高效爬取。然而，对于登录方式中的验证码验证、自动化操作等方面，还需用户手动完成或借助辅助工具。此外，通过`stealthjs`库，MediaCrawler还能有效对抗浏览器检测，增强其反反爬虫能力。