1.爬虫为什么抓不到网页源码
2.Python爬虫详解（一看就懂）
3.教你写爬虫用Java爬虫爬取百度搜索结果！网络网络可爬10w+条！爬虫爬虫
4.AI网络爬虫：批量下载微信公众号文章中的源码源码音频
5.selenium进行xhs爬虫：01获取网页源代码
6.python爬虫--微博评论--一键获取所有评论

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、网络网络JavaScript等，爬虫爬虫导致浏览器中看到的源码源码助力 源码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，网络网络而这些修改和添加的爬虫爬虫内容是在浏览器中执行的，而不是源码源码在服务器端。因此，网络网络如果使用传统的爬虫爬虫爬虫工具，只能获取到最初加载的源码源码网页源代码，而无法获取动态生成的网络网络内容。

       解决这个问题的爬虫爬虫方法是使用支持JavaScript渲染的爬虫工具，例如Selenium和Puppeteer。源码源码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抢筹涨停源码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。

Python爬虫详解（一看就懂）

       Python爬虫详解（一看就懂）

       爬虫，简单来说，是通过编程获取网络数据的一种工具。其基本原理是，程序（爬虫）通过发送HTTP请求至目标网页服务器，获取服务器响应的数据，然后解析并存储这些数据。

       爬虫流程类似于我们浏览网页的过程：首先，提供一个URL，爬虫发送GET或POST等请求，服务器处理后返回HTML内容，浏览器解析并显示。而爬虫则是将这个过程转化为代码执行，自动化获取所需信息。

       HTTP请求由请求行、请求头和可能存在的请求体构成。请求行包含请求方法（如GET、POST）、URL和HTTP版本；请求头包含附加信息，如身份标识；请求体则在POST请求中用于提交数据，GET请求通常不包含。java怎么构建源码

       HTTP响应同样由响应行、响应头和响应体组成，包含服务器版本、状态码和详细信息。响应体就是实际的网页内容，即HTML源码。

       Python因其丰富的库，如requests，成为编写爬虫的首选。通过`pip install requests`安装该库后，可以使用`requests.get(url)`基础方法获取数据。这里以一个简单的翻译爬虫为例，通过`requests.post`发送请求，获取到的结果通常是一个嵌套的字典结构，需要通过遍历解析获取所需信息。

       最后，爬虫的学习和实践需要不断探索和实践，这里提供的分享和资料是学习过程中的一个起点。

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至尊板指标源码抓取，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，修改飞控源码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。

AI网络爬虫：批量下载微信公众号文章中的音频

       AI网络爬虫技术可以高效地批量下载微信公众号文章中的音频文件。以一个具体示例的URL（mp.weixin.qq.com/s/Xcrr...）为例，通过开发者工具查看网络请求，音频文件的地址规律为 res.wx.qq.com/voice/get...，其中最后一串字符不同。要编写Python脚本实现这个任务，首先用户需要输入文章的网页链接，程序会解析URL并定位class="js_editor_audio res_iframe js_uneditable custom_select_card" 的mp-common-mpaudio标签，提取出音频文件名（去除空格）和voice_encode_fileid用于构造下载URL。下载的音频将以mp3格式保存在E盘的"weixinaudio"文件夹中。

       以下是实现步骤的源代码片段：

       开始下载

       这个脚本通过用户输入的URL，解析音频标签，下载音频，并将其保存到指定路径。每一步骤都有相应的输出信息，确保下载过程的透明性。

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：

python爬虫--微博评论--一键获取所有评论

       一键获取微博所有评论的方法

       首先，关注gzh获取源代码：文章地址：

       python爬虫--微博评论 (qq.com)

       效果预览如下：

       步骤：打开微博查看评论，确保点击“查看全部评论”，进入开发者模式，全局搜索评论关键字，下载评论文件。检查页面加载，发现随着滚动页面加载更多评论，此行为关键。

       分析页面源代码，发现每个评论文件包含有ID、UID及max_id参数。ID和UID分别对应作者ID和文章ID，max_id参数控制评论加载。

       通过观察发现，前一个文件的max_id即为后一个文件的起始ID，以此类推。至此，已确定所有关键参数。

       接下来编写爬虫代码，分为两步：第一步，访问获取ID、UID；第二步，根据ID和UID访问评论文件，提取并保存评论。

       第一步实现，访问获取ID、UID，第二步实现，访问评论文件并提取评论至列表。使用for循环处理每个评论，最后将结果保存。

       封装函数，可输入不同文章链接ID以获取相应评论。

       完成代码后，实际运行以验证效果，关注gzh获取源代码及更多学习资源。

       源代码及文章地址：

       python爬虫--微博评论 (qq.com)

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。