Ⅰ 如何爬取移动互联网上的数据
移动端的数据也是可以爬取的，只不过要是网页显示的内容才可以，APP的不可以的。
Ⅱ 如何通过手机app获取服务器数据库数据
首先不要管安卓端还是苹果端，现在一般都是响应式的app，你放到安卓或者苹果或者pc或者平板都是没有问题的。一般采用的是http接口通讯，或者socket连接。具体你要去查资料找Demo了。而且现在主流是采用html5开发或者混合开发了。所以最好是服务器提供appAPI接口，通过http访问服务器，获取数据，数据一般是json，或者xml，拿到后解析数据就可以了，然后再用UI框架或者其他框架或者自定义的UI封装下格式很漂亮了，至于cookie和session等，看你的习惯，网络验证和签名那些也自己看习惯，如果涉及到大数据，还需要引入第三方框架的，直接引入就可以了，不过推荐自己写，防止侵权。都是很通用的。
Ⅲ 如何爬取网站上的某一信息
两类网站可以用不同的方法去爬取
一、开放API的网站
一个网站如果开放了API，那么就可以直接GET到它的json数据。有三种方法可以判断一个网站是否开放了API。
1、在站内寻找API入口；
2、用搜索引擎搜索“某网站API”；
3、抓包。有的网站虽然用到了ajax，但是通过抓包还是能够获取XHR里的json数据的（可用抓包工具抓包，也可以通过浏览器按F12抓包：F12-Network-F5刷新）。
二、不开放API的网站
1、如果网站是静态页面，那么可以用requests库发送请求，再通过HTML解析库（lxml、parsel等）来解析响应的text；解析库强烈推荐parsel，不仅语法和css选择器类似，而且速度也挺快，Scrapy用的就是它。
2、如果网站是动态页面，可以先用selenium来渲染JS，再用HTML解析库来解析driver的page_source。
Ⅳ 如何爬虫网页数据
爬取网页数据原理如下：
如果把互联网比作蜘蛛网，爬虫就是蜘蛛网上爬行的蜘蛛，网络节点则代表网页。当通过客户端发出任务需求命令时，ip将通过互联网到达终端服务器，找到客户端交代的任务。一个节点是一个网页。蜘蛛通过一个节点后，可以沿着几点连线继续爬行到达下一个节点。
简而言之，爬虫首先需要获得终端服务器的网页，从那里获得网页的源代码，若是源代码中有有用的信息，就在源代码中提取任务所需的信息。然后ip就会将获得的有用信息送回客户端存储，然后再返回，反复频繁访问网页获取信息，直到任务完成。
Ⅳ 如何绕开网站防护抓取数据
控制下载频率大规模集中访问对服务器的影响较大，爬虫可以短时间增大服务器负载。这里需要注意的是：设定下载等待时间的范围控制，等待时间过长，不能满足短时间大规模抓取的要求，等待时间过短则很有可能被拒绝访问。在之前“从url获取HTML”的方法里，对于httpGet的配置设置了socket超时和连接connect超时，其实这里的时长不是绝对的，主要取决于目标网站对爬虫的控制。
另外，在scrapy爬虫框架里，专有参数可以设置下载等待时间download_delay，这个参数可以设置在setting.py里，也可以设置在spider里。
IP的访问频率被限制，一些平台为了防止多次访问网站，会在某个同一个IP在单元时间内超过一定的次数的时候，将禁止这个IP继续访问。对于这个限制IP访问效率，可以使用代理IP的方法来解决问题比如使用IPIDEA。
采用分布式爬取分布式爬取的也有很多Githubrepo。原理主要是维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列。使用分布式爬取还有另外一个目的：大规模抓取，单台机器的负荷很大，况且速度很慢，多台机器可以设置一个master管理多台slave去同时爬取。
修改User-Agent最常见的就是伪装浏览器，修改User-Agent(用户代理)。User-Agent是指包含浏览器信息、操作系统信息等的一个字符串，也称之为一种特殊的网络协议。服务器通过它判断当前访问对象是浏览器、邮件客户端还是网络爬虫。在request.headers里可以查看user-agent，关于怎么分析数据包、查看其User-Agent等信息，这个在前面的文章里提到过。
具体方法可以把User-Agent的值改为浏览器的方式，甚至可以设置一个User-Agent池(list，数组，字典都可以)，存放多个“浏览器”，每次爬取的时候随机取一个来设置request的User-Agent，这样User-Agent会一直在变化，防止被墙。
综上所述，爬虫怎么突破反爬虫的方法比较多，上文从更换IP、控制下载频率、分布式爬取、修改User-Agent这四个方面介绍了突破反爬虫机制的方法，从而实现数据的爬取。
Ⅵ java jsoup怎样爬取特定网页内的数据
1、Jsoup简述
Java中支持的爬虫框架有很多，比如WebMagic、Spider、Jsoup等。
Jsoup拥有十分方便的api来处理html文档，比如参考了DOM对象的文档遍历方法，参考了CSS选择器的用法等等，因此我们可以使用Jsoup快速地掌握爬取页面数据的技巧。
2、快速开始
1)分析HTML页面，明确哪些数据是需要抓取的
2)使用HttpClient读取HTML页面
HttpClient是一个处理Http协议数据的工具，使用它可以将HTML页面作为输入流读进java程序中.
3)使用Jsoup解析html字符串
通过引入Jsoup工具，直接调用parse方法来解析一个描述html页面内容的字符串来获得一个Document对象。该Document对象以操作DOM树的方式来获得html页面上指定的内容。
3、保存爬取的页面数据
1)保存普通数据到数据库中
将爬取的数据封装进实体Bean中，并存到数据库内。
2)保存图片到服务器上
直接通过下载图片的方式将图片保存到服务器本地。
Ⅶ 如何“爬数据”
简单笼统的说，爬数据搞定以下几个部分，就可以小打小闹一下了。
一、指定URL的模式，比如知乎问题的URL为http://hu.com/question/xxxx，然后抓取html的内容就可以了。用的工具，如果你正则很好，可以用正则，觉得正则费脑子的，可以用html解析DOM节点来处理内容。如果你抓取的内容有其固有特点，如新闻内容，可以用正文抓取算法，其实就是找html中最长的几行字符串。
二、用javascript动态生成内容的抓取，不建议使用headless，效率比较低下，建议使用一些开源的库去直接执行js代码，获得你想要的结果。
了解页面里的程序逻辑是很重要的，知道动态内容是怎么生成的，使用一定的方法，一样会像拿html一样，很容易的拿到你想要的结果。动态生成要么是本地执行计算，要么是从服务器另发起请求获得一定的结果，显示或再进行本地计算。对前者，你要找到他本地执行的那段代码，原样拿过来，在javascript环境执行一遍拿到结果。对后者，找到那个请求，获得对应的结果，一般这个结果也会是javascript代码或者json格式的字符串，重新解析即可。
三、登录，有很多数据你是需要登录后才能查看的。如果对方使用https，基本就无解了。好在很多国内标榜全站使用https的网站都是伪https，抓包一样全都可以抓到，比较复杂的会将用户名或密码进行二次加密，并且和时间相关，直接提交用户名密码是无效的，必须同时提交以当前时间为参数进行二次加密后的结果，还是那句话，了解页面里的程序逻辑是很重要的。
四、验证码，你抓取过多过快时，网站一般会要求你输入验证码证明你不是程序，是人工在操作，似乎国内有帮你输入验证码的云服务，来搞定这部分，或者用程序解析验证码，但错误率太高。还有一种比较无赖的方法就是使用多条ADSL或VPN，来回切换IP，不断换IP进行抓取，把单IP抓取速度控制在网站允许的范围内，另外什么换header头里的agent啥的比较简单，就不多说了。
五、内容图片化，一些敏感信息，如商城里的价格，分类网站里的用户手机号，会被网站直接用图片的方式进行显示。这里你使用云服务成本太高，使用程序解析图片，如果出错，这条信息基本就没用了，切换IP也一样是图片，所以基本也是无解的。
六、补充，爬虫还有很多细节和针对性的处理方法，出于学习的目的，要多思考，比如移动互联网这么火热，很多网站，有点实力的都会出移动客户端，在移动客户端内，他还是使用图片显示吗？现在html5出来了，很多移动客户端都是html+js进行再封装处理的。
Ⅷ 如何抓取指定网站后台服务器数据
先打开wireshark监听指定的网卡就是上网的那一张网卡，开始抓包，然后使用浏览器访问你想要的网站，当浏览器显示网站数据传输完毕，停止抓包，将所抓的数据保存下来即可
Ⅸ 我现在有一套在网站上爬取数据的程序(用python写的)如何在服务器运行
用xshell之类的软件连接到服务器上，然后用其带的比如xftp工具将代码传上去，在服务器上安装python之后再去跑代码就行了
Ⅹ 如何用爬虫爬网络代理服务器地址
网络数据量越来越大，从网页中获取信息变得越来越困难，如何有效地抓取并利用信息，已成为网络爬虫一个巨大的挑战。下面IPIDEA为大家讲明爬虫代理IP的使用方法。
1.利用爬虫脚本每天定时爬取代理网站上的ip，写入MongoDB或者其他的数据库中，这张表作为原始表。
2.使用之前需要做一步测试，就是测试这个ip是否有效，方法就是利用curl访问一个网站查看返回值，需要创建一张新表，循环读取原始表有效则插入，验证之后将其从原始表中删除，验证的同时能够利用响应时间来计算这个ip的质量，和最大使用次数，有一个算法能够参考一种基于连接代理优化管理的多线程网络爬虫处理方法。
3.把有效的ip写入ip代理池的配置文件，重新加载配置文件。
4.让爬虫程序去指定的dailiy的服务ip和端口，进行爬取。