Scrape Center爬虫平台之ssr1+ssr2案例

最新推荐文章于 2024-02-20 23:02:36 发布
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分类专栏： Scrape Center爬虫平台 文章标签： xpath queue python 爬虫
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本文详细介绍了使用Scrape Center爬虫平台，结合SSR1和SSR2工具，如何通过XPath进行数据提取，并利用Queue进行有效的请求管理和数据处理。通过实例解析，展示了Python爬虫在抓取和解析过程中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

import requests
import time
from lxml import etree
for i in range(1,11):
    url=f"https://ssr1.scrape.center/page/{
     i}"
    r=requests.get(url)
    r.encoding='utf-8'
    r=r.text
    selector=etree.HTML(r)
    for j in range(
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java爬取：Scrape Center的ssr2
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这个主要是没有ssl证书的问题。
Python 抓取Scrape Center中ssr1数据
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1. 利用 requests 库和正则表达式抓取ssr1的相关内容 Scrape Center ssr1网址 https://ssr1.scrape.center/page/1 https://ssr1.scrape.center/page/2 … https://ssr1.scrape.center/page/10 import re import json import time import requests from requests.exceptions import RequestExcep
https://ssr1.scrape.center/ 简单练习网站requests、selenium两种方式爬取
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ssr1(电影数据网站，无反爬，T) 总结（requests实现）： ''' 1、/text()获取指定标签下的文本内容，//text()获取指定标签下的文本内容，包括子标签下的文本内容 这一点在标签数量不确定时用处较大 如每个电影的类型标签数量不一，而每个类型又位于html文档的不同标签里，这时可以将包含这些类型的大标签拿出来，然后读取文本内容，包括子标签下的 2、去除列表中的空格与换行 data_list = [x.strip() for x in temp_list if x.strip() !=
深入学习vue-ssr2
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06-22 253
前面我们已经对vue的服务端渲染有了一定的认识，并且对vue-ssr的构建配置有了一个基本的思路。前置知识参见：从0-1学习vue-srr， 深入学习vue-ssr 接下来我们根据前面讲述的基本思路开始学习如何进行一系列的操作，将页面赋予动态交互的能力，并且具备完成企业级项目开发的能力。 PS：本案例源代码仅供参考： 源码地址 一、项目源码结构 一个项目，肯定要有自己的目录，即源码存放的结构，这一点在官网中也已经介绍的很清楚了，这里不再赘述，官网介绍参见：源码结构 src ├── components │
Scrape Center爬虫平台之spa3+spa4案例
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07-21 540
import requests def getHTMLText(url): try: r=requests.get(url,timeout=60) r.raise_for_status() r.encoding='utf-8' return r.json() except: print('url:',url) for j in range(10): url=f"https://spa3.scrape.ce
Scrape Center爬虫平台之ssr3案例
lingyuncelia的博客
07-21 639
如果是IE浏览器的话，无须输入账号+密码 爬虫的话，要设置好URL 协议://用户名:密码@服务域名或IP:端口号/接口地址?查询参数 以下是正确姿势： import requests import time from lxml import etree url="https://admin:admin@ssr3.scrape.center/" r=requests.get(url) r.encoding='utf-8' r=r.text print(r) #Internal Server Error
Scrape Center爬虫平台之ssr4案例
lingyuncelia的博客
07-03 797
#异步爬取详情页 import time from requests.exceptions import Timeout t1=time.time() import requests from lxml import etree #异步爬取详情页 import asyncio import aiohttp template = 'https://ssr4.scrape.center/detail/{page}' async def get(session, queue): while True: .
网页数据的解析提取（XPath的使用----lxml库详解）
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在提取网页信息时，最基础的方法是使用正则表达式，但过程比较烦琐且容易出错。对于网页节点来说，可以定义id、class或其他属性，而且节点之间还有层次关系，在网页中可以通过XPath或CSS选择器来定位一个或多个节点。那么，在解析页面时，利用XPath或CSS选择器提取某个节点，然后调用相应方法获取该节点的正文内容或者属性，就可以提取我们想要的任意信息了。在Python中，如何实现上述操作呢？
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SPA1-SPA10靶场爬虫练习scrape.center
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简单来说这里就是使用了a数组复制了一份相同的数组但是这个数组有一个属性就是sigBytes a数组当时使用的t 也就是 '/api/movie,0 ....'这个的长度。this._hash就是他每次不同数据的处理的加密会改变的部分所以我们要知道this._hash的改变(因为这里返回了this._hash一点点看过来也是最终的返回值)在一顿调试下发现在this_process()中改变了this._hash的值,this._hash是有默认值的为。
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使用requests库发送请求，xpath表达式解析数据，将提取出来的数据存入csv文件，全流程
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要求：爬取https://ssr1.scrape.center/ 网站中所有电影标题、类型、地区、电影时长、上映日期、评分、简介；列表页面共10页，根据分析可得出，列表页面地址：https://ssr1.scrape.center/page/{页码}；本文参考文献：https://cuiqingcai.com/202224.html ，想学习爬虫的可以移步。分析：网站共有两个页面组成，电影列表和详情，我们所需要的内容都在详情页面里面可以找到。其他不说了，直接看代码得了，正则表达式部分比较烂。
Scrape Center爬虫平台之spa9案例
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Scrape Center爬虫闯关记录提示：这里可以介绍项目的主要内容，记得删除示例哦。例如：根据项目官网，简单说下这个项目：基于 Spring Cloud Hoxton 、Spring Boot 2.2、 OAuth2 的 RBAC 权限管理系统；基于数据驱动视图的理念封装 element-ui，即使没有 vue 的使用经验也能快速上手；提供对常见容器化支持 Docker、Kubernetes、Rancher2 支持；提供 lambda 、stream api 、webflux 的生产实践。
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鸣蜩十四的博客
11-06 3592
场景 上次写了ssr系列，它主要依靠服务器渲染代码，并且没有什么困难的地方，主要学习的是request请求中的技巧和html页面元素的定位抓取等爬虫基础技巧。这次记录的是spa系列，这个系列的代码数据都通过Ajax加载，页面动态渲染，主要学习的是通过接口获取json数据并处理以及js的逆向分析，难度提升了一大截，这个系列我的目标是爬取首页每个电影的标题，主题，评分以及电影详情页里面的电影剧情 技术 json数据的处理，js逆向分析 关卡 spa1 电影数据网站，无反爬，数据通过 Ajax 加载，页面动态渲染
使用jupyter抓取Scrape Center中ssr1数据
最新发布
11-06
在Jupyter Notebook中抓取Scrape Center（一个网页爬虫平台）的SSR1数据通常涉及网络爬虫技术，特别是Python库如BeautifulSoup、Requests和Pandas。以下是一个简化的步骤概述： 1. **安装必要的库**： 首先，确保你在Jupyter环境中已经安装了`requests`, `beautifulsoup4`以及可能需要处理json数据的`pandas`。如果没有，可以使用下面的命令安装： ``` !pip install requests beautifulsoup4 pandas ``` 2. **发送HTTP请求**： 使用`requests.get()`函数获取Scrape Center的SSR1数据页面的HTML内容，例如： ```python import requests url = 'https://scrape.center/ssr1' # 替换为实际的URL地址 response = requests.get(url) page_content = response.text ``` 3. **解析HTML**： 通过BeautifulSoup解析HTML内容，找到包含所需数据的部分。这通常是查找特定的HTML标签或CSS选择器。假设数据存储在一个`data`属性中，你可以这样做： ```python soup = BeautifulSoup(page_content, 'html.parser') data_elements = soup.find_all('div', {'data': lambda d: d and 'ssr1' in d}) # 根据实际情况修改选择器 ``` 4. **提取数据**： 循环遍历解析出的数据元素，提取你需要的信息。这可能涉及到更多复杂的DOM操作或JSON解析，如果数据是以JavaScript生成的，可能还需要使用如`lxml`或`jsoup`库配合`json.loads()`来处理： ```python data_list = [] for element in data_elements: raw_data = element['data'] if isinstance(raw_data, str): data = json.loads(raw_data) else: data = raw_data data_list.append(data) ``` 5. **保存数据**： 将数据转换为DataFrame并保存到CSV或Excel文件，以便后续分析： ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame(data_list) df.to_csv('ssr1_data.csv') # 或者df.to_excel() ``` 记得替换URL和选择器以适应Scrape Center的实际结构。如果你遇到网站有反爬机制或动态加载数据的问题，可能需要考虑使用更专业的爬虫框架如Scrapy。
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