❶ 精通python网络爬虫之网络爬虫学习路线
欲精通Python网络爬虫，必先了解网络爬虫学习路线，本篇经验主要解决这个问题。部分内容参考自书籍《精通Python网络爬虫》。
作者：韦玮
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随着大数据时代的到来，人们对数据资源的需求越来越多，而爬虫是一种很好的自动采集数据的手段。
那么，如何才能精通Python网络爬虫呢？学习Python网络爬虫的路线应该如何进行呢？在此为大家具体进行介绍。
1、选择一款合适的编程语言
事实上，Python、PHP、JAVA等常见的语言都可以用于编写网络爬虫，你首先需要选择一款合适的编程语言，这些编程语言各有优势，可以根据习惯进行选择。在此笔者推荐使用Python进行爬虫项目的编写，其优点是：简洁、掌握难度低。
2、掌握Python的一些基础爬虫模块
当然，在进行这一步之前，你应当先掌握Python的一些简单语法基础，然后才可以使用Python语言进行爬虫项目的开发。
在掌握了Python的语法基础之后，你需要重点掌握一个Python的关于爬虫开发的基础模块。这些模块有很多可以供你选择，比如urllib、requests等等，只需要精通一个基础模块即可，不必要都精通，因为都是大同小异的，在此推荐的是掌握urllib，当然你可以根据你的习惯进行选择。
3、深入掌握一款合适的表达式
学会了如何爬取网页内容之后，你还需要学会进行信息的提取。事实上，信息的提取你可以通过表达式进行实现，同样，有很多表达式可以供你选择使用，常见的有正则表达式、XPath表达式、BeautifulSoup等，这些表达式你没有必要都精通，同样，精通1-2个，其他的掌握即可，在此建议精通掌握正则表达式以及XPath表达式，其他的了解掌握即可。正则表达式可以处理的数据的范围比较大，简言之，就是能力比较强，XPath只能处理XML格式的数据，有些形式的数据不能处理，但XPath处理数据会比较快。
4、深入掌握抓包分析技术
事实上，很多网站都会做一些反爬措施，即不想让你爬到他的数据。最常见的反爬手段就是对数据进行隐藏处理，这个时候，你就无法直接爬取相关的数据了。作为爬虫方，如果需要在这种情况下获取数据，那么你需要对相应的数据进行抓包分析，然后再根据分析结果进行处理。一般推荐掌握的抓包分析工具是Fiddler，当然你也可以用其他的抓包分析工具，没有特别的要求。
5、精通一款爬虫框架
事实上，当你学习到这一步的时候，你已经入门了。
这个时候，你可能需要深入掌握一款爬虫框架，因为采用框架开发爬虫项目，效率会更加高，并且项目也会更加完善。
同样，你可以有很多爬虫框架进行选择，比如Scrapy、pySpider等等，一样的，你没必要每一种框架都精通，只需要精通一种框架即可，其他框架都是大同小异的，当你深入精通一款框架的时候，其他的框架了解一下事实上你便能轻松使用，在此推荐掌握Scrapy框架，当然你可以根据习惯进行选择。
6、掌握常见的反爬策略与反爬处理策略
反爬，是相对于网站方来说的，对方不想给你爬他站点的数据，所以进行了一些限制，这就是反爬。
反爬处理，是相对于爬虫方来说的，在对方进行了反爬策略之后，你还想爬相应的数据，就需要有相应的攻克手段，这个时候，就需要进行反爬处理。
事实上，反爬以及反爬处理都有一些基本的套路，万变不离其宗，这些后面作者会具体提到，感兴趣的可以关注。
常见的反爬策略主要有：
IP限制
UA限制
Cookie限制
资源随机化存储
动态加载技术
……
对应的反爬处理手段主要有：
IP代理池技术
用户代理池技术
Cookie保存与处理
自动触发技术
抓包分析技术+自动触发技术
……
这些大家在此先有一个基本的思路印象即可，后面都会具体通过实战案例去介绍。
7、掌握PhantomJS、Selenium等工具的使用
有一些站点，通过常规的爬虫很难去进行爬取，这个时候，你需要借助一些工具模块进行，比如PhantomJS、Selenium等，所以，你还需要掌握PhantomJS、Selenium等工具的常规使用方法。
8、掌握分布式爬虫技术与数据去重技术
如果你已经学习或者研究到到了这里，那么恭喜你，相信现在你爬任何网站都已经不是问题了，反爬对你来说也只是一道形同虚设的墙而已了。
但是，如果要爬取的资源非常非常多，靠一个单机爬虫去跑，仍然无法达到你的目的，因为太慢了。
所以，这个时候，你还应当掌握一种技术，就是分布式爬虫技术，分布式爬虫的架构手段有很多，你可以依据真实的服务器集群进行，也可以依据虚拟化的多台服务器进行，你可以采用urllib+redis分布式架构手段，也可以采用Scrapy+redis架构手段，都没关系，关键是，你可以将爬虫任务部署到多台服务器中就OK。
至于数据去重技术，简单来说，目的就是要去除重复数据，如果数据量小，直接采用数据库的数据约束进行实现，如果数据量很大，建议采用布隆过滤器实现数据去重即可，布隆过滤器的实现在Python中也是不难的。
以上是如果你想精通Python网络爬虫的学习研究路线，按照这些步骤学习下去，可以让你的爬虫技术得到非常大的提升。
至于有些朋友问到，使用Windows系统还是Linux系统，其实，没关系的，一般建议学习的时候使用Windows系统进行就行，比较考虑到大部分朋友对该系统比较数据，但是在实际运行爬虫任务的时候，把爬虫部署到Linux系统中运行，这样效率比较高。由于Python的可移植性非常好，所以你在不同的平台中运行一个爬虫，代码基本上不用进行什么修改，只需要学会部署到Linux中即可。所以，这也是为什么说使用Windows系统还是Linux系统进行学习都没多大影响的原因之一。
本篇文章主要是为那些想学习Python网络爬虫，但是又不知道从何学起，怎么学下去的朋友而写的。希望通过本篇文章，可以让你对Python网络爬虫的研究路线有一个清晰的了解，这样，本篇文章的目的就达到了，加油！
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❷ remote end closed connection without response怎么解决
remote end closed connection without response
英文翻译是：
远端关闭连接无响应。
远程桌面连接不上，导致这个错误的可能的原因是:
1) 远程计算机上的远程连接可能没有启用。
2) 已超出远程计算机上的连接最大数。
3) 建立连接时出现了一个网络错误
具体的解决办法：
有时候是这个错误提示：由于网络错误，连接被中断，请重新连接到远程计算机。
网速快慢与网线有关系
首先，网线是网络数据的传输载体，网线种类本身就已经决定了网线可达到的最高传输速率。目前市面上的网线基本上都能达到100M甚至以上的传输速率，但是有时我们会发现，即便我们开通了200M的网络宽带，我们也并不会明显感受到网速变化，这就是因为你家里的那根网线可能是超五类网线，而超五类网线最高宽带只能达到150M。
常用的网线最大宽带频率：
五类网线最高宽带能达到100M。
超五类网线最高宽带能达到150M。
六类网线最高宽带能达到250M。
超六类网线最高宽带能达到500M。
其次，除了网线种类会影响，网线的长短也会影响网速快慢。过长的网线会因为距离的原因导致信号衰减，传输过程中干扰条件变多，比如说途中遭遇强电装置等，因此长网线在网络传输时更容易出现卡顿和报错等情况。而每当我们发现电脑显示内容报错后，电脑便会自动发送错误报告，数据源为了纠正错误，又要重新传输一遍，所以给我们网络速度变慢的感觉。
最后，自然原因和人为原因导致的网线老化和损坏也会影响网速快慢。比如说网线风吹日晒使用时间过长，出现铜线断裂，网速会明显受到影响。再比如说买到了劣质的网线，网线铜丝过细，外面的塑料pe材质过差等，都是导致网速变慢的原因。
❸ 怎么修好并运行下面这个python爬虫，好像header里面参数过期了
如果是通过 cookie 饶过登录认证(是个好方法，因为很多情况下涉及参数加密)，但是这种方式不好的地方就是 cookie 会过期，所以过期了以后需要手动更新里面的 cookie。比直接模拟登录稍微麻烦一点，短期使用以这种方式优先。模拟登录难度高些，当然效果好。
❹ 如何将python程序转换为动态链接库
Github是通过 UA 来判定网络爬虫并返回 403 Forbidden 的。而网络爬虫的 UA 一般是这样的：
Mozilla/5会 ping 到 209.9.130.8 节点
好了，细心的同学应该已经发现问题所在了，网络爬虫大部分的请求被导到了 209.9.130.6 节点，但是这个节点上没有页面的缓存！！如果网络爬虫是某个页面的第一个访问者，CDN 的边缘服务器会用网络爬虫的 UA 去请求 Github 的服务器，得到的结果自然是被拒绝了。
❺ 如何在python配置动态转发代理
你好，首先你需要一个middlewares.py，如下：
import random
# 导入settings文件中的UAPOOL
from settings import UAPOOL
# 导入官方文档对应的HttpProxyMiddleware
from scrapy.contrib.downloadermiddleware.useragent import UserAgentMiddleware
class Uamid(UserAgentMiddleware):
# 初始化 注意一定要user_agent，不然容易报错
def __init__(self, user_agent=''):
self.user_agent = user_agent
# 请求处理
def process_request(self, request, spider):
# 先随机选择一个用户代理
thisua = random.choice(UAPOOL)
print("当前使用User-Agent是："+thisua)
request.headers.setdefault('User-Agent',thisua)
在settings.py文件中添加用户UserAgent的信息
# 设置用户代理池，那些动态代理就放到这里了
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爬虫在爬B站网页时出现403错误，已经添加了ua还是出错怎么办
403是禁止访问，就是服务器不让你访问他的网站。
爬B站需要添加虚拟的浏览器信息，让服务器以为你是真人而不是解析器。
❼ python爬虫中怎么写反爬虫
1、通过UA判断：UA是UserAgent，是要求浏览器的身份标志。
UA是UserAgent，是要求浏览器的身份标志。反爬虫机制通过判断访问要求的头部没有UA来识别爬虫，这种判断方法水平很低，通常不作为唯一的判断标准。反爬虫非常简单，可以随机数UA。
2、通过Cookie判定：Cookie是指会员帐户密码登录验证
Cookie是指会员帐户密码登录验证，通过区分该帐户在短时间内爬行的频率来判断。这种方法的反爬虫也很困难，需要多账户爬行。
3、通过访问频率判定
爬虫类经常在短时间内多次访问目标网站，反爬虫类机制可以通过单个IP访问的频率来判断是否是爬虫类。这样的反爬方式难以反制，只能通过更换IP来解决。
4、通过验证码判定
验证码是反爬虫性价比高的实施方案。反爬虫通常需要访问OCR验证码识别平台，或者使用TesseractOCR识别，或者使用神经网络训练识别验证码。
5、动态性页面加载
使用动态加载的网站通常是为了方便用户点击和查看，爬虫无法与页面互动，这大大增加了爬虫的难度。
一般情况下，用户对网站进行信息爬取时，都要受到“爬虫”的约束，使用户在获取信息时受到一定的阻碍