❶ 精通python網路爬蟲之網路爬蟲學習路線
欲精通Python網路爬蟲，必先了解網路爬蟲學習路線，本篇經驗主要解決這個問題。部分內容參考自書籍《精通Python網路爬蟲》。
作者：韋瑋
轉載請註明出處
隨著大數據時代的到來，人們對數據資源的需求越來越多，而爬蟲是一種很好的自動採集數據的手段。
那麼，如何才能精通Python網路爬蟲呢？學習Python網路爬蟲的路線應該如何進行呢？在此為大傢具體進行介紹。
1、選擇一款合適的編程語言
事實上，Python、PHP、JAVA等常見的語言都可以用於編寫網路爬蟲，你首先需要選擇一款合適的編程語言，這些編程語言各有優勢，可以根據習慣進行選擇。在此筆者推薦使用Python進行爬蟲項目的編寫，其優點是：簡潔、掌握難度低。
2、掌握Python的一些基礎爬蟲模塊
當然，在進行這一步之前，你應當先掌握Python的一些簡單語法基礎，然後才可以使用Python語言進行爬蟲項目的開發。
在掌握了Python的語法基礎之後，你需要重點掌握一個Python的關於爬蟲開發的基礎模塊。這些模塊有很多可以供你選擇，比如urllib、requests等等，只需要精通一個基礎模塊即可，不必要都精通，因為都是大同小異的，在此推薦的是掌握urllib，當然你可以根據你的習慣進行選擇。
3、深入掌握一款合適的表達式
學會了如何爬取網頁內容之後，你還需要學會進行信息的提取。事實上，信息的提取你可以通過表達式進行實現，同樣，有很多表達式可以供你選擇使用，常見的有正則表達式、XPath表達式、BeautifulSoup等，這些表達式你沒有必要都精通，同樣，精通1-2個，其他的掌握即可，在此建議精通掌握正則表達式以及XPath表達式，其他的了解掌握即可。正則表達式可以處理的數據的范圍比較大，簡言之，就是能力比較強，XPath只能處理XML格式的數據，有些形式的數據不能處理，但XPath處理數據會比較快。
4、深入掌握抓包分析技術
事實上，很多網站都會做一些反爬措施，即不想讓你爬到他的數據。最常見的反爬手段就是對數據進行隱藏處理，這個時候，你就無法直接爬取相關的數據了。作為爬蟲方，如果需要在這種情況下獲取數據，那麼你需要對相應的數據進行抓包分析，然後再根據分析結果進行處理。一般推薦掌握的抓包分析工具是Fiddler，當然你也可以用其他的抓包分析工具，沒有特別的要求。
5、精通一款爬蟲框架
事實上，當你學習到這一步的時候，你已經入門了。
這個時候，你可能需要深入掌握一款爬蟲框架，因為採用框架開發爬蟲項目，效率會更加高，並且項目也會更加完善。
同樣，你可以有很多爬蟲框架進行選擇，比如Scrapy、pySpider等等，一樣的，你沒必要每一種框架都精通，只需要精通一種框架即可，其他框架都是大同小異的，當你深入精通一款框架的時候，其他的框架了解一下事實上你便能輕松使用，在此推薦掌握Scrapy框架，當然你可以根據習慣進行選擇。
6、掌握常見的反爬策略與反爬處理策略
反爬，是相對於網站方來說的，對方不想給你爬他站點的數據，所以進行了一些限制，這就是反爬。
反爬處理，是相對於爬蟲方來說的，在對方進行了反爬策略之後，你還想爬相應的數據，就需要有相應的攻克手段，這個時候，就需要進行反爬處理。
事實上，反爬以及反爬處理都有一些基本的套路，萬變不離其宗，這些後面作者會具體提到，感興趣的可以關注。
常見的反爬策略主要有：
IP限制
UA限制
Cookie限制
資源隨機化存儲
動態載入技術
……
對應的反爬處理手段主要有：
IP代理池技術
用戶代理池技術
Cookie保存與處理
自動觸發技術
抓包分析技術+自動觸發技術
……
這些大家在此先有一個基本的思路印象即可，後面都會具體通過實戰案例去介紹。
7、掌握PhantomJS、Selenium等工具的使用
有一些站點，通過常規的爬蟲很難去進行爬取，這個時候，你需要藉助一些工具模塊進行，比如PhantomJS、Selenium等，所以，你還需要掌握PhantomJS、Selenium等工具的常規使用方法。
8、掌握分布式爬蟲技術與數據去重技術
如果你已經學習或者研究到到了這里，那麼恭喜你，相信現在你爬任何網站都已經不是問題了，反爬對你來說也只是一道形同虛設的牆而已了。
但是，如果要爬取的資源非常非常多，靠一個單機爬蟲去跑，仍然無法達到你的目的，因為太慢了。
所以，這個時候，你還應當掌握一種技術，就是分布式爬蟲技術，分布式爬蟲的架構手段有很多，你可以依據真實的伺服器集群進行，也可以依據虛擬化的多台伺服器進行，你可以採用urllib+redis分布式架構手段，也可以採用Scrapy+redis架構手段，都沒關系，關鍵是，你可以將爬蟲任務部署到多台伺服器中就OK。
至於數據去重技術，簡單來說，目的就是要去除重復數據，如果數據量小，直接採用資料庫的數據約束進行實現，如果數據量很大，建議採用布隆過濾器實現數據去重即可，布隆過濾器的實現在Python中也是不難的。
以上是如果你想精通Python網路爬蟲的學習研究路線，按照這些步驟學習下去，可以讓你的爬蟲技術得到非常大的提升。
至於有些朋友問到，使用Windows系統還是Linux系統，其實，沒關系的，一般建議學習的時候使用Windows系統進行就行，比較考慮到大部分朋友對該系統比較數據，但是在實際運行爬蟲任務的時候，把爬蟲部署到Linux系統中運行，這樣效率比較高。由於Python的可移植性非常好，所以你在不同的平台中運行一個爬蟲，代碼基本上不用進行什麼修改，只需要學會部署到Linux中即可。所以，這也是為什麼說使用Windows系統還是Linux系統進行學習都沒多大影響的原因之一。
本篇文章主要是為那些想學習Python網路爬蟲，但是又不知道從何學起，怎麼學下去的朋友而寫的。希望通過本篇文章，可以讓你對Python網路爬蟲的研究路線有一個清晰的了解，這樣，本篇文章的目的就達到了，加油！
本文章由作者韋瑋原創，轉載請註明出處。
❷ remote end closed connection without response怎麼解決
remote end closed connection without response
英文翻譯是：
遠端關閉連接無響應。
遠程桌面連接不上，導致這個錯誤的可能的原因是:
1) 遠程計算機上的遠程連接可能沒有啟用。
2) 已超出遠程計算機上的連接最大數。
3) 建立連接時出現了一個網路錯誤
具體的解決辦法：
有時候是這個錯誤提示：由於網路錯誤，連接被中斷，請重新連接到遠程計算機。
網速快慢與網線有關系
首先，網線是網路數據的傳輸載體，網線種類本身就已經決定了網線可達到的最高傳輸速率。目前市面上的網線基本上都能達到100M甚至以上的傳輸速率，但是有時我們會發現，即便我們開通了200M的網路寬頻，我們也並不會明顯感受到網速變化，這就是因為你家裡的那根網線可能是超五類網線，而超五類網線最高寬頻只能達到150M。
常用的網線最大寬頻頻率：
五類網線最高寬頻能達到100M。
超五類網線最高寬頻能達到150M。
六類網線最高寬頻能達到250M。
超六類網線最高寬頻能達到500M。
其次，除了網線種類會影響，網線的長短也會影響網速快慢。過長的網線會因為距離的原因導致信號衰減，傳輸過程中干擾條件變多，比如說途中遭遇強電裝置等，因此長網線在網路傳輸時更容易出現卡頓和報錯等情況。而每當我們發現電腦顯示內容報錯後，電腦便會自動發送錯誤報告，數據源為了糾正錯誤，又要重新傳輸一遍，所以給我們網路速度變慢的感覺。
最後，自然原因和人為原因導致的網線老化和損壞也會影響網速快慢。比如說網線風吹日曬使用時間過長，出現銅線斷裂，網速會明顯受到影響。再比如說買到了劣質的網線，網線銅絲過細，外面的塑料pe材質過差等，都是導致網速變慢的原因。
❸ 怎麼修好並運行下面這個python爬蟲，好像header裡面參數過期了
如果是通過 cookie 饒過登錄認證(是個好方法，因為很多情況下涉及參數加密)，但是這種方式不好的地方就是 cookie 會過期，所以過期了以後需要手動更新裡面的 cookie。比直接模擬登錄稍微麻煩一點，短期使用以這種方式優先。模擬登錄難度高些，當然效果好。
❹ 如何將python程序轉換為動態鏈接庫
Github是通過 UA 來判定網路爬蟲並返回 403 Forbidden 的。而網路爬蟲的 UA 一般是這樣的：
Mozilla/5會 ping 到 209.9.130.8 節點
好了，細心的同學應該已經發現問題所在了，網路爬蟲大部分的請求被導到了 209.9.130.6 節點，但是這個節點上沒有頁面的緩存！！如果網路爬蟲是某個頁面的第一個訪問者，CDN 的邊緣伺服器會用網路爬蟲的 UA 去請求 Github 的伺服器，得到的結果自然是被拒絕了。
❺ 如何在python配置動態轉發代理
你好，首先你需要一個middlewares.py，如下：
import random
# 導入settings文件中的UAPOOL
from settings import UAPOOL
# 導入官方文檔對應的HttpProxyMiddleware
from scrapy.contrib.downloadermiddleware.useragent import UserAgentMiddleware
class Uamid(UserAgentMiddleware):
# 初始化 注意一定要user_agent，不然容易報錯
def __init__(self, user_agent=''):
self.user_agent = user_agent
# 請求處理
def process_request(self, request, spider):
# 先隨機選擇一個用戶代理
thisua = random.choice(UAPOOL)
print("當前使用User-Agent是："+thisua)
request.headers.setdefault('User-Agent',thisua)
在settings.py文件中添加用戶UserAgent的信息
# 設置用戶代理池，那些動態代理就放到這里了
UAPOOL= [
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:52.0) Gecko/20100101 Firefox/52.0",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.115 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/51.0.2704.79 Safari/537.36 Edge/14.14393"
]
❻ python爬蟲在爬B站網頁時出現403錯誤，已經添加了ua還是出錯怎麼辦
403是禁止訪問，就是伺服器不讓你訪問他的網站。
爬B站需要添加虛擬的瀏覽器信息，讓伺服器以為你是真人而不是解析器。
❼ python爬蟲中怎麼寫反爬蟲
1、通過UA判斷：UA是UserAgent，是要求瀏覽器的身份標志。
UA是UserAgent，是要求瀏覽器的身份標志。反爬蟲機制通過判斷訪問要求的頭部沒有UA來識別爬蟲，這種判斷方法水平很低，通常不作為唯一的判斷標准。反爬蟲非常簡單，可以隨機數UA。
2、通過Cookie判定：Cookie是指會員帳戶密碼登錄驗證
Cookie是指會員帳戶密碼登錄驗證，通過區分該帳戶在短時間內爬行的頻率來判斷。這種方法的反爬蟲也很困難，需要多賬戶爬行。
3、通過訪問頻率判定
爬蟲類經常在短時間內多次訪問目標網站，反爬蟲類機制可以通過單個IP訪問的頻率來判斷是否是爬蟲類。這樣的反爬方式難以反制，只能通過更換IP來解決。
4、通過驗證碼判定
驗證碼是反爬蟲性價比高的實施方案。反爬蟲通常需要訪問OCR驗證碼識別平台，或者使用TesseractOCR識別，或者使用神經網路訓練識別驗證碼。
5、動態性頁面載入
使用動態載入的網站通常是為了方便用戶點擊和查看，爬蟲無法與頁面互動，這大大增加了爬蟲的難度。
一般情況下，用戶對網站進行信息爬取時，都要受到「爬蟲」的約束，使用戶在獲取信息時受到一定的阻礙