pdf爬蟲

A. nodejs讀取pdf並翻轉內容保存pdf

nodejs讀取pdf並翻轉內容保存pdf需以下幾個步驟。
1、啟動windows命令行工具（windows下啟巧坦動系統搜索功能，輸入cmd回車就出來了）。穗沒
2、查看環境變數是否已經自動配置，在命令行工具中輸入node-v，如果出現v10欄位，則說明成功安裝Node.js。
3、在第三步發現輸入node-v還是沒有出現對應的欄位，那麼重啟電腦即可。
4、打開本項目文件夾，打開命令行工具（孝族桐windows系統中直接在文件的url地址欄輸入cmd就可以打開了），輸入npmicnpmnodemon-g。
5、下載puppeteer爬蟲包，在完成第五步後，使用cnpmipuppeteer--save命令下載。
6、完成第六步下載後，打開本項目的url.js，將您需要爬蟲爬取的網頁地址替換上去。
7、在命令行中輸入nodemonindex.js即可爬取對應的內容，並且自動輸出到當前文件夾下面的index.pdf文件中。

B. 急需《自己動手寫網路爬蟲》PDF電子版，或其下載地址也行。。

這個不好找，建議在你自己機器上裝Heritrix，跑一下，網路上Heritrix的資料就比較多了。

C. 如何分析網站網頁爬蟲爬取規則

不管是自己寫不寫代碼，都可以試一試前嗅的ForeSpider爬蟲。因為ForeSpider數據採集系統是可視化的通用性爬蟲，如果不想寫代碼，可以通過可視化的方式爬取數據。 對於一些高難度的網站，反爬蟲措施比較多，可以使用ForeSpider內部自帶的爬蟲腳本

D. 爬蟲如何爬PDF文件啊，在線求解

PDF和一般文檔轉化，有專門的文件轉換器，下載後就可以了

E. 如何解決Python讀取PDF內容慢的問題

1，引言

晚上翻看《Python網路數據採集》這本書，看到讀取PDF內容的代碼，想起來前幾天集搜客剛剛發布了一個抓取網頁pdf內容的抓取規則

如果PDF文件在你的電腦里，那就把urlopen返回的對象pdfFile替換成普通的open()文件對象。

3，展望

這個實驗只是把pdf轉換成了文本，但是沒有像開頭所說的轉換成html標簽，那麼在Python編程環境下是否有這個能力，留待今後探索。


4，集搜客GooSeeker開源代碼下載源

1.GooSeeker開源Python網路爬蟲GitHub源

5，文檔修改歷史

2016-05-26：V2.0，增補文字說明
2016-05-29：V2.1，增加第六章：源代碼下載源，並更換github源的網址

F. Python寫爬蟲都用到什麼庫

Python爬蟲，全稱Python網路爬蟲，是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或腳本，主要用於抓取證券交易數據、天氣數據、網站用戶數據和圖片數據等，Python為支持網路爬蟲正常功能實現，內置了大量的庫，主要有幾種類型。下面本篇文章就來給大家介紹。
一、Python爬蟲網路庫
Python爬蟲網路庫主要包括：urllib、requests、grab、pycurl、urllib3、httplib2、RoboBrowser、MechanicalSoup、mechanize、socket、Unirest for Python、hyper、PySocks、treq以及aiohttp等。
二、Python網路爬蟲框架
Python網路爬蟲框架主要包括：grab、scrapy、pyspider、cola、portia、restkit以及demiurge等。
三、HTML/XML解析器?
●lxml：C語言編寫高效HTML/ XML處理庫。支持XPath。
●cssselect：解析DOM樹和CSS選擇器。
●pyquery：解析DOM樹和jQuery選擇器。
●BeautifulSoup：低效HTML/ XML處理庫，純Python實現。
●html5lib：根據WHATWG規范生成HTML/ XML文檔的DOM。該規范被用在現在所有的瀏覽器上。
●feedparser：解析RSS/ATOM feeds。
●MarkupSafe：為XML/HTML/XHTML提供了安全轉義的字元串。
●xmltodict：一個可以讓你在處理XML時感覺像在處理JSON一樣的Python模塊。
●xhtml2pdf：將HTML/CSS轉換為PDF。
●untangle：輕松實現將XML文件轉換為Python對象。
四、文本處理
用於解析和操作簡單文本的庫。
●difflib：（Python標准庫）幫助進行差異化比較。
●Levenshtein：快速計算Levenshtein距離和字元串相似度。
●fuzzywuzzy：模糊字元串匹配。
●esmre：正則表達式加速器。
●ftfy：自動整理Unicode文本，減少碎片化。
五、特定格式文件處理
解析和處理特定文本格式的庫。
●tablib：一個把數據導出為XLS、CSV、JSON、YAML等格式的模塊。
●textract：從各種文件中提取文本，比如 Word、PowerPoint、PDF等。
●messytables：解析混亂的表格數據的工具。
●rows：一個常用數據介面，支持的格式很多（目前支持CSV，HTML，XLS，TXT：將來還會提供更多！）。