【feapder-document,爬虫框架文档】

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本文档全面介绍Feapder爬虫框架的使用，包括安装、基本概念、核心组件、API指南、实例解析等内容，帮助开发者快速掌握Python爬虫开发。
Python爬虫：Feapder 的详细使用和案例
数据知道的博客
03-26 1万+
Feapder 是一个功能强大的 Python 爬虫框架，支持分布式、批次采集、断点续爬等功能。下面将详细介绍 Feapder 的使用方法，并提供多个实用案例。
feapder:feapder是一种支持分布式，扩展采集，任务防丢，报警丰富的python爬虫框架的
03-16
加料器 简介 feapder是一种简单，快速，轻量级的爬虫框架。起名源于fast，easy，air，pro，spider的缩写，以开发快速，抓取快速，使用简单，功能强大为一体，历时4年倾心打造。支持轻量爬虫，分布爬虫，并列爬虫，爬虫集成，以及完善的爬虫报警机制。 之前一直在公司内部使用，已使用本框架采集100+数据源，日采千万数据。现在开源，供大家学习交流！ 读音： [ˈfiːpdə] 官方文档： : 环境要求： Python 3.6.0以上 适用于Linux，Windows，macOS 安装 从PyPi： pip3 install feapder 从Git： pip3 install git+https://github.com/Boris-code/feapder.git 若安装出错，请参考 小试一下 创建爬虫 feapder create -s first_spider 创
feapder爬虫框架使用
weixin_58584029的博客
04-02 4207
summary: 校验函数, 可用于校验response是否正确 若函数内抛出异常，则重试请求 若返回True 或 None，则进入解析函数 若返回False，则抛弃当前请求 可通过request.callback_name 区分不同的回调函数，编写不同的校验逻辑。这里可以设置代理，headers，cookies等，以字典的键值对形式传递，feapder封装的所有的请求都会走这里，传递加密密文可以从这里传递。spider为分布式爬虫，airspider为一般的轻量级爬虫，选择第一个轻量级的爬虫就可以了。
feapder使用教程
最新发布
gitblog_00873的博客
11-13 742
feapder是一款上手简单，功能强大的Python爬虫框架。它内置了AirSpider、Spider、TaskSpider、BatchSpider四种爬虫，能够解决不同场景下的爬取需求。此外，feapder还支持断点续爬、监控报警、浏览器渲染以及海量数据去重等功能。feapder通过其强大的爬虫管理系统feaplat，提供了方便的部署和调度。 ## 2. 项目快速启动 在开始之前，请确保您的
UiBot初级实践题.zip
06-24
识别火车票并保存到excel表格中 UiBot初级实践题 亲测可过 有需要的下载
webdriver爬虫#document问题
布生气
08-21 7981
如图，我们想获取#document下面body的内容。 如果使用 1.driver = webdriver.Chrome() 2.driver.get(url) 3.driver.find_element_by_xpath 此时会发现#document下的body中的内容为空。 document is a virtual element, which doesn't really ...
爬虫框架：feapder，管理系统 feaplat
freeking101的博客
04-25 6520
由于 Scrapy 框架很复杂，它的学习成本也非常高，学习的道路上布满了很多坑，并且都很难找到解决办法。对于初学者来说，学习 Scrapy 框架需要极大的耐心和勇气 feapder 是一款上手简单，功能强大的Python爬虫框架，内置 AirSpider、Spider、TaskSpider、BatchSpider 四种爬虫解决不同场景的需求。
10、网络爬虫技术与多格式文档解析管理全解析
python9snake的博客
08-06 384
本文全面解析了网络爬虫技术和多格式文档解析管理的相关内容。首先介绍了网络爬虫的核心库和框架，包括网页抓取、分析和数据存储环节的常用工具，重点分析了 Scrapy、PySpider 和 feapder 框架的结构和流程。接着探讨了网络爬虫的前沿发展与应用，并深入讨论了常见的反爬虫技术及其局限性。随后，文章结合实际案例，展示了如何使用 Python 技术进行数据爬取和分析。最后，文章详细讲解了多格式文档解析与管理的技术方法，包括 Word、PDF 和 PPT 文档的解析步骤，并分析了其在企业、学术和政府等领域的
feapder多功能的python爬虫框架
06-12
简单易用，内置三种爬虫，可应对各种需求场景 AirSpider 轻量爬虫：学习成本低，可快速上手 Spider 分布式爬虫：支持断点续爬、爬虫报警、数据自动入库等功能 BatchSpider 批次爬虫：可周期性的采集数据，自动将数据按照指定的采集周期划分。（如每7天全量更新一次商品销量的需求） feapder对外暴露的接口类似scrapy，可由scrapy快速迁移过来。支持断点续爬、数据防丢、监控报警、浏览器渲染下载、海量数据去重等功能
爬虫框架- feapder + 爬虫管理系统 - feaplat 的学习简记
qq_61122628的博客
08-19 3084
跟着文档一步一步走，就没什么大问题的。文档写的很详细，可以直接上手。感觉还是很好用的 ~~
feapder是一款支持分布式、批次采集、任务防丢、报警丰富的python爬虫框架.zip
09-07
爬虫爬虫 网络爬虫按照系统结构和实现技术，大致可以分为以下几种类型：通用网络爬虫（General Purpose Web Crawler）、聚焦网络爬虫（Focused Web Crawler）、增量式网络爬虫（Incremental Web Crawler）、深层网络爬虫（Deep Web Crawler）。实际的网络爬虫系统通常是几种爬虫技术相结合实现的。 通用网络爬虫 通用网络爬虫又称全网爬虫（Scalable Web Crawler），爬行对象从一些种子URL扩充到整个Web，主要为门户站点搜索引擎和大型Web服务提供商采集数据。由于商业原因，它们的技术细节很少公布出来。这类网络爬虫的爬行范围和数量巨大，对于爬行速度和存储空间要求较高，对于爬行页面的顺序要求相对较低，同时由于待刷新的页面太多，通常采用并行工作方式，但需要较长时间才能刷新一次页面。虽然存在一定缺陷，通用网络爬虫适用于为搜索引擎搜索广泛的主题，有较强的应用价值。 通用网络爬虫的结构大致可以分为页面爬行模块、页面分析模块、链接过滤模块、页面数据库、URL队列、初始URL集合几个部分。
feapder 爬虫框架初体验代码
09-26
feapder 爬虫框架初体验代码
使用feapder爬虫框架开发的爬虫示例.zip
03-02
爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。
关于爬虫循环点击下一页
qq_34267436的博客
09-29 1007
关于爬虫循环点击下一页
feapder框架学习（一）
weixin_43829589的博客
06-22 591
官方文档：https://feapder.com/
【使用JSOUP实现网络爬虫】从一个URL加载一个Document
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存在问题你需要从一个网站获取和解析一个HTML文档，并查找其中的相关数据。你可以使用下面解决方法：解决方法使用 Jsoup.connect(String url)方法:Document doc = Jsoup.connect("http://example.com/").get(); String title = doc.title(); 说明 connect(String url) 方法创建一
Document（文档）、View（视图）、Frame（框架）、App（应用）之间相互访问
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TF-IDF爬虫框架
08-12
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 爬虫框架主要用于文本挖掘和信息检索中，它是一种常用的关键词提取方法。在网页爬取过程中，TF-IDF算法可以帮助确定文档的重要性，通过计算词频（Term Frequency, TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF），可以对抓取的内容进行分析，找出最具代表性和独特性的关键信息。 - **TF**（词频）衡量了一个词在某个文档中出现的次数，反映了这个词对该文档的局部重要性。 - **IDF**（逆文档频率）则是对整个文档集合而言的，计算公式通常会考虑词的普遍性，如果一个词出现在很多文档中，它的IDF值就会较低，表示这个词汇不足以区分文档的独特性。 在实际爬虫框架中，可能会将TF-IDF应用在以下几个步骤： 1. 数据采集：收集目标网站的大量网页内容。 2. 文本预处理：清洗、分词、去除停用词等操作。 3. TF-IDF计算：对每个文档和词语计算TF-IDF得分。 4. 关键词抽取：筛选出得分较高的词语作为主题或索引。
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