1.MediaCrawler 小红书爬虫源码分析
2.爬虫为什么抓不到网页源码
3.selenium进行xhs爬虫：01获取网页源代码
4.爬虫实战用python爬小红书任意话题笔记，爬虫爬虫以#杭州亚运会#为例
5.教你写爬虫用Java爬虫爬取百度搜索结果！后端可爬10w+条！源码源码

MediaCrawler 小红书爬虫源码分析

       MediaCrawler，爬虫爬虫一款开源多社交平台爬虫，后端以其独特的源码源码时间壁纸源码功能，近期在GitHub上广受关注。爬虫爬虫尽管源码已被删除，后端我有幸获取了一份，源码源码借此机会，爬虫爬虫我们来深入分析MediaCrawler在处理小红书平台时的后端代码逻辑。

       爬虫开发时，源码源码通常需要面对登录、爬虫爬虫签名算法、后端反反爬虫策略及数据抓取等关键问题。源码源码让我们带着这些挑战，一同探索MediaCrawler是推书源码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蔬菜溯源码逻辑。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，QTCAD软件源码直接获取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，maxscript源码混淆增强其反反爬虫能力。

爬虫为什么抓不到网页源码

       有可能是因为网页采用了动态网页技术，如AJAX、JavaScript等，导致浏览器中看到的网页内容与通过爬虫抓取的网页源代码不同。

       动态网页技术可以使网页在加载后通过JavaScript代码动态地修改或添加页面内容，而这些修改和添加的内容是在浏览器中执行的，而不是在服务器端。因此，如果使用传统的爬虫工具，只能获取到最初加载的网页源代码，而无法获取动态生成的内容。

       解决这个问题的方法是使用支持JavaScript渲染的爬虫工具，例如Selenium和Puppeteer。这些工具可以模拟浏览器行为，实现动态网页的加载和渲染，从而获取完整的网页内容。

       另外，有些网站也可能采用反爬虫技术，例如IP封禁、验证码、限制访问频率等，这些技术也可能导致爬虫抓取的网页源代码与浏览器中看到的不一样。针对这些反爬虫技术，需要使用相应的反反爬虫策略。

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：

爬虫实战用python爬小红书任意话题笔记，以#杭州亚运会#为例

       在本文中，作者马哥python说分享了如何用Python爬取小红书上关于#杭州亚运会#话题的笔记。目标是获取7个核心字段，包括笔记标题、ID、链接、作者昵称、ID、链接以及发布时间。他通过分析网页端接口，发现通过点击分享链接，查看开发者模式中的请求链接和参数，尤其是"has_more"标志，来实现翻页和判断爬取的终止条件。代码中涉及到请求头的设置、while循环的使用、游标的跟踪以及数据的保存，如转换时间戳、随机等待和解析关键字段。作者还提供了代码演示，并将完整源码和结果数据分享在其微信公众号"老男孩的平凡之路"，订阅者回复"爬小红书话题"即可获取。

       以下是爬虫的核心代码逻辑（示例）：

       import requests

       headers = { ...}

       cursor = None

       while True:

        params = { 'cursor': cursor, ...} # 假设cursor参数在此处

        response = requests.get(url, headers=headers, params=params)

        data = response.json()

        if not data['has_more']:

        break

        process_data(data) # 处理并解析数据

        cursor = data['cursor']

        # 添加随机等待和时间戳处理逻辑

        time.sleep(random_wait)

       最后，爬虫运行完毕后，数据会保存为CSV格式。

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。