c网络爬虫源码（c#网络爬虫）
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有人有简单爬虫源码可以学习吗
爬虫学习之一个简单的网络爬虫
概述
这是一个网络爬虫学习的技术分享，主要通过一些实际的案例对爬虫的原理进行分析，达到对爬虫有个基本的认识，并且能够根据自己的需要爬到想要的数据。有了数据后可以做数据分析或者通过其他方式重新结构化展示。
什么是网络爬虫
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。via 百度百科网络爬虫
网络蜘蛛（Web spider）也叫网络爬虫（Web crawler）[1]，蚂蚁（ant），自动检索工具（automatic indexer），或者（在FOAF软件概念中）网络疾走（WEB scutter），是一种“自动化浏览网络”的程序，或者说是一种网络机器人。它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。它们可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以供搜索引擎做进一步处理（分检整理下载的页面），而使得用户能更快的检索到他们需要的信息。via 维基百科网络蜘蛛
以上是百度百科和维基百科对网络爬虫的定义，简单来说爬虫就是抓取目标网站内容的工具，一般是根据定义的行为自动进行抓取，更智能的爬虫会自动分析目标网站结构类似与搜索引擎的爬虫，我们这里只讨论基本的爬虫原理。
###爬虫工作原理
网络爬虫框架主要由控制器、解析器和索引库三大部分组成，而爬虫工作原理主要是解析器这个环节，解析器的主要工作是下载网页，进行页面的处理，主要是将一些JS脚本标签、CSS代码内容、空格字符、HTML标签等内容处理掉，爬虫的基本工作是由解析器完成。所以解析器的具体流程是：
入口访问-下载内容-分析结构-提取内容
分析爬虫目标结构
这里我们通过分析一个网站[落网：] 对网站内容进行提取来进一步了解！
第一步 确定目的
抓取目标网站的某一期所有音乐
第二步 分析页面结构
访问落网的某一期刊，通过Chrome的开发者模式查看播放列表中的歌曲，右侧用红色框线圈出来的是一些需要特别注意的语义结构，见下图所示：
以上红色框线圈出的地方主要有歌曲名称，歌曲的编号等，这里并没有看到歌曲的实际文件地址，所以我们继续查看，点击某一个歌曲就会立即在浏览器中播放，这时我们可以看到在Chrome的开发者模式的Network中看到实际请求的播放文件，如下图所示：
根据以上分析我们可以得到播放清单的位置和音乐文件的路径，接下来我们通过Python来实现这个目的。
实现爬虫
Python环境安装请自行Google
主要依赖第三方库
Requests（） 用来发起请求
BeautifulSoup（bs4） 用来解析HTML结构并提取内容
faker（）用来模拟请求UA（User-Agent）
主要思路是分成两部分，第一部分用来发起请求分析出播放列表然后丢到队列中，第二部分在队列中逐条下载文件到本地，一般分析列表速度更快，下载速度比较慢可以借助多线程同时进行下载。
主要代码如下:
#-*- coding: utf-8 -*-'''by sudo rm -rf '''import osimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport randomfrom faker import Factoryimport Queueimport threadingfake = Factory.create()luoo_site = ''luoo_site_mp3 = ''proxy_ips = [ '27.15.236.236' ] # 替换自己的代理IPheaders = { 'Connection': 'keep-alive', 'User-Agent': fake.user_agent() }def random_proxies(): ip_index = random.randint(0, len(proxy_ips)-1) res = { 'http': proxy_ips[ip_index] } return resdef fix_characters(s): for c in ['', '', ':', '"', '/', '\\\\', '|', '?', '*']: s = s.replace(c, '') return sclass LuooSpider(threading.Thread): def __init__(self, url, vols, queue=None): threading.Thread.__init__(self) print '[luoo spider]' print '=' * 20 self.url = url self.queue = queue self.vol = '1' self.vols = vols def run(self): for vol in self.vols: self.spider(vol) print '\\ncrawl end\\n\\n' def spider(self, vol): url = luoo_site + vol print 'crawling: ' + url + '\\n' res = requests.get(url, proxies=random_proxies()) soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser') title = soup.find('span', attrs={'class': 'vol-title'}).text cover = soup.find('img', attrs={'class': 'vol-cover'})['src'] desc = soup.find('div', attrs={'class': 'vol-desc'}) track_names = soup.find_all('a', attrs={'class': 'trackname'}) track_count = len(track_names) tracks = [] for track in track_names: _id = str(int(track.text[:2])) if (int(vol) 12) else track.text[:2] # 12期前的音乐编号1~9是1位（如：1~9），之后的都是2位 1~9会在左边垫0（如：01~09） _name = fix_characters(track.text[4:]) tracks.append({'id': _id, 'name': _name}) phases = { 'phase': vol, # 期刊编号 'title': title, # 期刊标题 'cover': cover, # 期刊封面 'desc': desc, # 期刊描述 'track_count': track_count, # 节目数 'tracks': tracks # 节目清单(节目编号，节目名称) } self.queue.put(phases)class LuooDownloader(threading.Thread): def __init__(self, url, dist, queue=None): threading.Thread.__init__(self) self.url = url self.queue = queue self.dist = dist self.__counter = 0 def run(self): while True: if self.queue.qsize() = 0: pass else: phases = self.queue.get() self.download(phases) def download(self, phases): for track in phases['tracks']: file_url = self.url % (phases['phase'], track['id']) local_file_dict = '%s/%s' % (self.dist, phases['phase']) if not os.path.exists(local_file_dict): os.makedirs(local_file_dict) local_file = '%s/%s.%s.mp3' % (local_file_dict, track['id'], track['name']) if not os.path.isfile(local_file): print 'downloading: ' + track['name'] res = requests.get(file_url, proxies=random_proxies(), headers=headers) with open(local_file, 'wb') as f: f.write(res.content) f.close() print 'done.\\n' else: print 'break: ' + track['name']if __name__ == '__main__': spider_queue = Queue.Queue() luoo = LuooSpider(luoo_site, vols=['680', '721', '725', '720'],queue=spider_queue) luoo.setDaemon(True) luoo.start() downloader_count = 5 for i in range(downloader_count): luoo_download = LuooDownloader(luoo_site_mp3, 'D:/luoo', queue=spider_queue) luoo_download.setDaemon(True) luoo_download.start()
以上代码执行后结果如下图所示
Github地址：
总结
通过本文我们基本了解了网络爬虫的知识，对网络爬虫工作原理认识的同时我们实现了一个真实的案例场景，这里主要是使用一些基础的第三方Python库来帮助我们实现爬虫，基本上演示了网络爬虫框架中基本的核心概念。通常工作中我们会使用一些比较优秀的爬虫框架来快速的实现需求，比如 scrapy框架，接下来我会通过使用Scrapy这类爬虫框架来实现一个新的爬虫来加深对网络爬虫的理解！
怎么在DOS下用C语言写网络爬虫
获取cspider_t。
自定义user agent，cookie，timeout，proxy以及抓取线程和解析线程的最大数量。
添加初始要抓取的url到任务队列。
编写解析函数和数据持久化函数。
启动爬虫。
例子
先来看下简单的爬虫例子，会在后面详细讲解例子。
#includecspider/spider.h
/*
自定义的解析函数，d为获取到的html页面字符串
*/
void p(cspider_t *cspider, char *d, void *user_data) {
char *get[100];
//xpath解析html
int size = xpath(d, "//body/div[@class='a6e5-52c0-11ec-f8a1 wrap']/div[@class='52c0-11ec-f8a1-7211 sort-column area']/div[@class='11ec-f8a1-7211-3340 column-bd cfix']/ul[@class='f8a1-7211-3340-0601 st-list cfix']/li/strong/a", get， 100);
int i;
for (i = 0; i size; i++) {
//将获取到的电影名称，持久化
saveString(cspider, get[i]);
}
}
/*
数据持久化函数，对上面解析函数中调用的saveString()函数传入的数据，进行进一步的保存
*/
void s(void *str, void *user_data) {
char *get = (char *)str;
FILE *file = (FILE*)user_data;
fprintf(file, "%s\n", get);
return;
}
int main() {
//初始化spider
cspider_t *spider = init_cspider();
char *agent = "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.10; rv:42.0) Gecko/20100101 Firefox/42.0";
//char *cookie = "bid=s3/yuH5Jd/I; ll=108288; viewed=1130500_24708145_6433169_4843567_1767120_5318823_1899158_1271597; __utma=30149280.927537245.1446813674.1446983217.1449139583.4; __utmz=30149280.1449139583.4.4.utmcsr=accounts.douban.com|utmccn=(referral)|utmcmd=referral|utmcct=/login; ps=y; ue=965166527@qq.com; dbcl2=58742090:QgZ2PSLiDLQ; ck=T9Wn; push_noty_num=0; push_doumail_num=7; ap=1; __utmb=30149280.0.10.1449139583; __utmc=30149280";
//设置要抓取页面的url
cs_setopt_url(spider, "so.tv.sohu.com/list_p1100_p20_p3_u5185_u5730_p40_p5_p6_p77_p80_p9_2d1_p101_p11.html");
//设置user agent
cs_setopt_useragent(spider, agent);
//cs_setopt_cookie(spider, cookie);
//传入解析函数和数据持久化函数的指针
cs_setopt_process(spider, p, NULL);
//s函数的user_data指针指向stdout
cs_setopt_save(spider, s, stdout);
//设置线程数量
cs_setopt_threadnum(spider, DOWNLOAD, 2);
cs_setopt_threadnum(spider, SAVE, 2);
//FILE *fp = fopen("log", "wb+");
//cs_setopt_logfile(spider, fp);
//开始爬虫
return cs_run(spider);
}
python爬虫怎么获取动态的网页源码
一个月前实习导师布置任务说通过网络爬虫获取深圳市气象局发布的降雨数据，网页如下：
心想，爬虫不太难的，当年跟zjb爬煎蛋网无（mei）聊（zi）图的时候，多么清高。由于接受任务后的一个月考试加作业一大堆，导师也不催，自己也不急。
但是，导师等我一个月都得让我来写意味着这东西得有多难吧。。。今天打开一看的确是这样。网站是基于Ajax写的，数据动态获取，所以无法通过下载源代码然后解析获得。
从某不良少年写的抓取淘宝mm的例子中收到启发，对于这样的情况，一般可以同构自己搭建浏览器实现。phantomJs，CasperJS都是不错的选择。
导师的要求是获取过去一年内深圳每个区每个站点每小时的降雨量，执行该操作需要通过如上图中的历史查询实现，即通过一个时间来查询，而这个时间存放在一个hidden类型的input标签里，当然可以通过js语句将其改为text类型，然后执行send_keys之类的操作。然而，我失败了。时间可以修改设置，可是结果如下图。
为此，仅抓取实时数据。选取python的selenium，模拟搭建浏览器，模拟人为的点击等操作实现数据生成和获取。selenium的一大优点就是能获取网页渲染后的源代码，即执行操作后的源代码。普通的通过 url解析网页的方式只能获取给定的数据，不能实现与用户之间的交互。selenium通过获取渲染后的网页源码，并通过丰富的查找工具，个人认为最好用的就是find_element_by_xpath("xxx")，通过该方式查找到元素后可执行点击、输入等事件，进而向服务器发出请求，获取所需的数据。
[python] view plain copy
# coding=utf-8
from testString import *
from selenium import webdriver
import string
import os
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
import time
import sys
default_encoding = 'utf-8'
if sys.getdefaultencoding() != default_encoding:
reload(sys)
sys.setdefaultencoding(default_encoding)
district_navs = ['nav2','nav1','nav3','nav4','nav5','nav6','nav7','nav8','nav9','nav10']
district_names = ['福田区','罗湖区','南山区','盐田区','宝安区','龙岗区','光明新区','坪山新区','龙华新区','大鹏新区']
flag = 1
while (flag 0):
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("hianCe/")
# 选择降雨量
driver.find_element_by_xpath("//span[@id='fenqu_H24R']").click()
filename = time.strftime("%Y%m%d%H%M", time.localtime(time.time())) + '.txt'
#创建文件
output_file = open(filename, 'w')
# 选择行政区
for i in range(len(district_navs)):
driver.find_element_by_xpath("//div[@id='" + district_navs[i] + "']").click()
# print driver.page_source
timeElem = driver.find_element_by_id("time_shikuang")
#输出时间和站点名
output_file.write(timeElem.text + ',')
output_file.write(district_names[i] + ',')
elems = driver.find_elements_by_xpath("//span[@onmouseover='javscript:changeTextOver(this)']")
#输出每个站点的数据，格式为：站点名，一小时降雨量，当日累积降雨量
for elem in elems:
output_file.write(AMonitorRecord(elem.get_attribute("title")) + ',')
output_file.write('\n')
output_file.close()
driver.close()
time.sleep(3600)
文件中引用的文件testString只是修改输出格式，提取有效数据。
[python] view plain copy
#Encoding=utf-8
def OnlyCharNum(s, oth=''):
s2 = s.lower()
fomart = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789,.'
for c in s2:
if not c in fomart:
s = s.replace(c, '')
return s
def AMonitorRecord(str):
str = str.split(":")
return str[0] + "," + OnlyCharNum(str[1])
一小时抓取一次数据，结果如下：
如何优雅地使用c语言编写爬虫
大家在平时或多或少地都会有编写网络爬虫的需求。一般来说，编写爬虫的首选自然非python莫属，除此之外，java等语言也是不错的选择。选择上述语言的原因不仅仅在于它们均有非常不错的网络请求库和字符串处理库，还在于基于上述语言的爬虫框架非常之多和完善。良好的爬虫框架可以确保爬虫程序的稳定性，以及编写程序的便捷性。所以，这个cspider爬虫库的使命在于，我们能够使用c语言，依然能够优雅地编写爬虫程序。
爬虫的特性
配置方便。使用一句设置函数，即可定义user agent，cookie，timeout，proxy以及抓取线程和解析线程的最大数量。
程序逻辑独立。用户可以分别定义爬虫的解析函数，和数据持久化函数。并且对于解析到的新url，用户可以使用cspider提供的addUrl函数，将其加入到任务队列中。
便捷的字符串处理。cspider中提供了基于pcre的简单的正则表达式函数，基于libxml2的xpath解析函数，以及用于解析json的cJSON库。
高效的抓取。cspider基于libuv调度抓取线程和解析线程，使用curl作为其网络请求库。
使用cspider的步骤
获取cspider_t。
自定义user agent，cookie，timeout，proxy以及抓取线程和解析线程的最大数量。
添加初始要抓取的url到任务队列。
编写解析函数和数据持久化函数。
启动爬虫。
例子
先来看下简单的爬虫例子，会在后面详细讲解例子。
#includecspider/spider.h
/*
自定义的解析函数，d为获取到的html页面字符串
*/
void p(cspider_t *cspider, char *d, void *user_data) {
char *get[100];
//xpath解析html
int size = xpath(d, "//body/div[@class='7211-3340-0601-6883 wrap']/div[@class='3340-0601-6883-87a5 sort-column area']/div[@class='0601-6883-87a5-acf1 column-bd cfix']/ul[@class='6b56-1fa5-1692-a25c st-list cfix']/li/strong/a", get， 100);
int i;
for (i = 0; i size; i++) {
//将获取到的电影名称，持久化
saveString(cspider, get[i]);
}
}
/*
数据持久化函数，对上面解析函数中调用的saveString()函数传入的数据，进行进一步的保存
*/
void s(void *str, void *user_data) {
char *get = (char *)str;
FILE *file = (FILE*)user_data;
fprintf(file, "%s\n", get);
return;
}
int main() {
//初始化spider
cspider_t *spider = init_cspider();
char *agent = "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.10; rv:42.0) Gecko/20100101 Firefox/42.0";
//char *cookie = "bid=s3/yuH5Jd/I; ll=108288; viewed=1130500_24708145_6433169_4843567_1767120_5318823_1899158_1271597; __utma=30149280.927537245.1446813674.1446983217.1449139583.4; __utmz=30149280.1449139583.4.4.utmcsr=accounts.douban.com|utmccn=(referral)|utmcmd=referral|utmcct=/login; ps=y; ue=965166527@qq.com; dbcl2=58742090:QgZ2PSLiDLQ; ck=T9Wn; push_noty_num=0; push_doumail_num=7; ap=1; __utmb=30149280.0.10.1449139583; __utmc=30149280";
//设置要抓取页面的url
cs_setopt_url(spider, "so.tv.sohu.com/list_p1100_p20_p3_u5185_u5730_p40_p5_p6_p77_p80_p9_2d1_p101_p11.html");
//设置user agent
cs_setopt_useragent(spider, agent);
//cs_setopt_cookie(spider, cookie);
//传入解析函数和数据持久化函数的指针
cs_setopt_process(spider, p, NULL);
//s函数的user_data指针指向stdout
cs_setopt_save(spider, s, stdout);
//设置线程数量
cs_setopt_threadnum(spider, DOWNLOAD, 2);
cs_setopt_threadnum(spider, SAVE, 2);
//FILE *fp = fopen("log", "wb+");
//cs_setopt_logfile(spider, fp);
//开始爬虫
return cs_run(spider);
}
例子讲解
cspider_t *spider = init_cspider();获取初始的cspider。cs_setopt_xxx这类函数可以用来进行初始化设置。其中要注意的是: cs_setopt_process(spider,p,NULL);与cs_setopt_save(spider,s,stdout);，它们分别设置了解析函数p和数据持久化函数s，这两个函数需要用户自己实现，还有用户自定义的指向上下文信息user_data的指针。
在解析函数中，用户要定义解析的规则，并对解析得到的字符串可以调用saveString进行持久化，或者是调用addUrl将url加入到任务队列中。在saveString中传入的字符串会在用户自定义的数据持久函数中得到处理。此时，用户可以选择输出到文件或数据库等。
最后调用cs_run(spider)即可启动爬虫。
具体的API参数可在这里查看
