⑴ 求一個php寫的爬蟲，能繞過的。
根據題主的需求，手敲兩個小時代碼，拿走不謝
from selenium import webdriver
import time
import os
import requests
class Huaban():
def get_picture_url(self, content):
global path
path = "E:\spider\pictures\huaban" + '\\' + content
if not os.path.exists(path):
os.makedirs(path)
url = "http://huaban.com"
driver.maximize_window()
driver.get(url)
time.sleep(8)
try:
driver.find_elements_by_xpath('//input[@name="email"]')[0].send_keys('花瓣賬號')
print('user success!')
except:
print('user error!')
time.sleep(3)
try:
driver.find_elements_by_xpath('//input[@name="password"]')[0].send_keys('賬號密碼')
print('pw success!')
except:
print('pw error!')
time.sleep(3)
⑵ 各種語言寫網路爬蟲有什麼優點缺點
我用 PHP 和 python 都寫過爬蟲和正文提取程序。
最開始使用 PHP 所以先說說 PHP 的優點：
1.語言比較簡單，PHP 是非常隨意的一種語言。寫起來容易讓你把精力放在你要做的事情上，而不是各種語法規則等等。
2.各種功能模塊齊全，這里分兩部分：
1.網頁下載：curl 等擴展庫;
2.文檔解析：dom、xpath、tidy、各種轉碼工具，可能跟題主的問題不太一樣，我的爬蟲需要提取正文，所以需要很復雜的文本處理，所以各種方便的文本處理工具是我的大愛。;
總之容易上手。
缺點：
1.並發處理能力較弱：由於當時 PHP 沒有線程、進程功能，要想實現並發需要借用多路服用模型，PHP 使用的是 select 模型。實現其來比較麻煩，可能是因為水平問題我的程序經常出現一些錯誤，導致漏抓。
再說說 Python：
優點：
1.各種爬蟲框架，方便高效的下載網頁;
2.多線程、進程模型成熟穩定，爬蟲是一個典型的多任務處理場景，請求頁面時會有較長的延遲，總體來說更多的是等待。多線程或進程會更優化程序效率，提升整個系統下載和分析能力。
3.GAE 的支持，當初寫爬蟲的時候剛剛有 GAE，而且只支持 Python ，利用 GAE 創建的爬蟲幾乎免費，最多的時候我有近千個應用實例在工作。
缺點：
1.對不規范 HTML 適應能力差：舉個例子，如果一個頁面裡面同時有 GB18030 字元集的中文和 UTF-8 字元集的中文，Python 處理起來就沒有 PHP 那麼簡單，你自己需要做很多的判斷工作。當然這是提取正文時的麻煩。
Java 和 C++ 當時也考察過，相對腳本語言比較麻煩，所以放棄。
總之，如果開發一個小規模的爬蟲腳本語言是個各方面比較有優勢的語言。如果要開發一個復雜的爬蟲系統可能 Java 是個增加選項， C++ 我感覺寫個模塊之類的更加適合。對於一個爬蟲系統來說，下載和內文解析只是基本的兩個功能。真正好的系統還包括完善的任務調度、監控、存儲、頁面數據保存和更新邏輯、排重等等。爬蟲是一個耗費帶寬的應用，好的設計會節約大量的帶寬和伺服器資源，並且好壞差距很大。
⑶ PHP, Python, Node.js 哪個比較適合寫爬蟲
我覺得做爬蟲肯定需要後台技術的支持，和自己的對很多技術的理解和掌握吧，然後就是需要自己去找資料，去請教有經驗的人。
1、如果是定向爬取幾個頁面，做一些簡單的頁面解析，爬取效率不是核心要求，那麼用什麼語言差異不大。
此種情況下，如果還需要做js動態內容的解析，casperjs就不適合了，只有基於諸如chrome V8引擎之類自己做js引擎。
至於C、C++雖然性能不錯，但不推薦，尤其是考慮到成本等諸多因素；對於大部分公司還是建議基於一些開源的框架來做，不要自己發明輪子，做一個簡單的爬蟲容易，但要做一個完備的爬蟲挺難的。
⑷ php中curl爬蟲 怎麼樣通過網頁獲取所有鏈接
本文承接上面兩篇，本篇中的示例要調用到前兩篇中的函數，做一個簡單的URL採集。一般php採集網路數據會用file_get_contents、file和cURL。不過據說cURL會比file_get_contents、file更快更專業，更適合採集。今天就試試用cURL來獲取網頁上的所有鏈接。示例如下：
<?php
/*
* 使用curl 採集hao123.com下的所有鏈接。
*/
include_once('function.php');
$ch = curl_init();
curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, 'http://www.hao123.com/');
// 只需返回HTTP header
curl_setopt($ch, CURLOPT_HEADER, 1);
// 頁面內容我們並不需要
// curl_setopt($ch, CURLOPT_NOBODY, 1);
// 返回結果，而不是輸出它
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
$html = curl_exec($ch);
$info = curl_getinfo($ch);
if ($html === false) {
echo "cURL Error: " . curl_error($ch);
}
curl_close($ch);
$linkarr = _striplinks($html);
// 主機部分，補全用
$host = 'http://www.hao123.com/';
if (is_array($linkarr)) {
foreach ($linkarr as $k => $v) {
$linkresult[$k] = _expandlinks($v, $host);
}
}
printf("<p>此頁面的所有鏈接為：</p><pre>%s</pre>n", var_export($linkresult , true));
?>
function.php內容如下（即為上兩篇中兩個函數的合集）：
<?php
function _striplinks($document) {
preg_match_all("'<s*as.*?hrefs*=s*(["'])?(?(1) (.*?)\1 | ([^s>]+))'isx", $document, $links);
// catenate the non-empty matches from the conditional subpattern
while (list($key, $val) = each($links[2])) {
if (!empty($val))
$match[] = $val;
} while (list($key, $val) = each($links[3])) {
if (!empty($val))
$match[] = $val;
}
// return the links
return $match;
}
/*===================================================================*
Function: _expandlinks
Purpose: expand each link into a fully qualified URL
Input: $links the links to qualify
$URI the full URI to get the base from
Output: $expandedLinks the expanded links
*===================================================================*/
function _expandlinks($links,$URI)
{
$URI_PARTS = parse_url($URI);
$host = $URI_PARTS["host"];
preg_match("/^[^?]+/",$URI,$match);
$match = preg_replace("|/[^/.]+.[^/.]+$|","",$match[0]);
$match = preg_replace("|/$|","",$match);
$match_part = parse_url($match);
$match_root =
$match_part["scheme"]."://".$match_part["host"];
$search = array( "|^http://".preg_quote($host)."|i",
"|^(/)|i",
"|^(?!http://)(?!mailto:)|i",
"|/./|",
"|/[^/]+/../|"
);
$replace = array( "",
$match_root."/",
$match."/",
"/",
"/"
);
$expandedLinks = preg_replace($search,$replace,$links);
return $expandedLinks;
}
?>
⑸ 除了python可以爬蟲還有哪些編程語言可以爬蟲
能夠做網路爬蟲的編程語言很多，包括PHP、Java、C/C++、Python等都能做爬蟲，都能達到抓取想要的數據資源。針對不同的環境，我們需要了解他們做爬蟲的優缺點，才能選出合適的開發環境。
（一）PHP
網路爬蟲需要快速的從伺服器中抓取需要的數據，有時數據量較大時需要進行多線程抓取。PHP雖然是世界上最好的語言，但是PHP對多線程、非同步支持不足，並發不足，而爬蟲程序對速度和效率要求極高，所以說PHP天生不是做爬蟲的。
（二）C/C++
C語言是一門面向過程、抽象化的通用程序設計語言，廣泛應用於底層開發，運行效率和性能是最強大的，但是它的學習成本非常高，需要有很好地編程知識基礎，對於初學者或者編程知識不是很好地程序員來說，不是一個很好的選擇。當然，能夠用C/C++編寫爬蟲程序，足以說明能力很強，但是絕不是最正確的選擇。
（三）Java
在網路爬蟲方面，作為Python最大的對手Java，擁有強大的生態圈。但是Java本身很笨重，代碼量大。由於爬蟲與反爬蟲的較量是持久的，也是頻繁的，剛寫好的爬蟲程序很可能就不能用了。爬蟲程序需要經常性的修改部分代碼。而Java的重構成本比較高，任何修改都會導致大量代碼的變動。
（四）Python
Python在設計上堅持了清晰劃一的風格，易讀、易維護，語法優美、代碼簡潔、開發效率高、第三方模塊多。並且擁有強大的爬蟲Scrapy，以及成熟高效的scrapy-redis分布式策略。實現同樣的爬蟲功能，代碼量少，而且維護方便，開發效率高。
⑹ php 實現網路爬蟲
pcntl_fork或者swoole_process實現多進程並發。按照每個網頁抓取耗時500ms，開200個進程，可以實現每秒400個頁面的抓取。
curl實現頁面抓取，設置cookie可以實現模擬登錄
simple_html_dom 實現頁面的解析和DOM處理
如果想要模擬瀏覽器，可以使用casperJS。用swoole擴展封裝一個服務介面給PHP層調用
在這里有一套爬蟲系統就是基於上述技術方案實現的，每天會抓取幾千萬個頁面。
⑺ 如何用PHP做網路爬蟲
其實用PHP來爬會非常方便，主要是PHP的正則表達式功能在搜集頁面連接方面很方便，另外PHP的fopen、file_get_contents以及libcur的函數非常方便的下載網頁內容。
⑻ PHP爬蟲和基於命令行的Python爬蟲有什麼差別
php和python 寫爬蟲採集一些簡單的都可以，但是相對來說python更好，更方便，有很多現成的庫和方法支持直接解析網站，剖析你需要的數據，而php需要你大部分正則匹配，麻煩。
此種情況下，如果還需要做js動態內容的解析，casperjs就不適合了，只有基於諸如chrome V8引擎之類自己做js引擎。