淘寶資料庫抓取
Ⅰ 使用java語言爬取自己的淘寶訂單看看買了哪些東西
Java爬蟲框架WebMagic簡介及使用
一、介紹
webmagic的是一個無須配置、便於二次開發的爬蟲框架，它提供簡單靈活的API，只需少量代碼即可實現一個爬蟲。webmagic採用完全模塊化的設計，功能覆蓋整個爬蟲的生命周期(鏈接提取、頁面下載、內容抽取、持久化)，支持多線程抓取，分布式抓取，並支持自動重試、自定義UA/cookie等功能。
二、概覽
WebMagic項目代碼分為核心和擴展兩部分。核心部分(webmagic-core)是一個精簡的、模塊化的爬蟲實現，而擴展部分則包括一些便利的、實用性的功能（例如註解模式編寫爬蟲等）。
WebMagic的結構分為Downloader、PageProcessor、Scheler、Pipeline四大組件，並由Spider將它們彼此組織起來。這四大組件對應爬蟲生命周期中的下載、處理、管理和持久化等功能。而Spider則將這幾個組件組織起來，讓它們可以互相交互，流程化的執行，可以認為Spider是一個大的容器，它也是WebMagic邏輯的核心。
2.1 WebMagic的四個組件
Downloader
Downloader負責從互聯網上下載頁面，以便後續處理。WebMagic默認使用了Apache HttpClient作為下載工具。
PageProcessor
PageProcessor負責解析頁面，抽取有用信息，以及發現新的鏈接。WebMagic使用Jsoup作為HTML解析工具，並基於其開發了解析XPath的工具Xsoup。在這四個組件中，PageProcessor對於每個站點每個頁面都不一樣，是需要使用者定製的部分。
Scheler
Scheler負責管理待抓取的URL，以及一些去重的工作。WebMagic默認提供了JDK的內存隊列來管理URL，並用集合來進行去重。也支持使用Redis進行分布式管理。除非項目有一些特殊的分布式需求，否則無需自己定製Scheler。
Pipeline
Pipeline負責抽取結果的處理，包括計算、持久化到文件、資料庫等。WebMagic默認提供了「輸出到控制台」和「保存到文件」兩種結果處理方案。Pipeline定義了結果保存的方式，如果你要保存到指定資料庫，則需要編寫對應的Pipeline。對於一類需求一般只需編寫一個Pipeline。
Request
Request是對URL地址的一層封裝，一個Request對應一個URL地址。它是PageProcessor與Downloader交互的載體，也是PageProcessor控制Downloader唯一方式。
Page
Page代表了從Downloader下載到的一個頁面——可能是HTML，也可能是JSON或者其他文本格式的內容。Page是WebMagic抽取過程的核心對象，它提供一些方法可供抽取、結果保存等。
ReusltItems
ReusltItems相當於一個Map，它保存PageProcessor處理的結果，供Pipeline使用。它的API與Map很類似，值得注意的是它有一個欄位skip，若設置為true，則不應被Pipeline處理。
webmagic-core
webmagic-core是WebMagic核心部分，只包含爬蟲基本模塊和基本抽取器。webmagic-extension
webmagic-extension是WebMagic的主要擴展模塊，提供一些更方便的編寫爬蟲的工具。包括註解格式定義爬蟲、JSON、分布式等支持。
Downloader-頁面下載
頁面下載是一切爬蟲的開始。
大部分爬蟲都是通過模擬http請求，接收並分析響應來完成。這方面，JDK自帶的HttpURLConnection可以滿足最簡單的需要，而Apache HttpClient(4.0後整合到HttpCompenent項目中)則是開發復雜爬蟲的不二之選。它支持自定義HTTP頭(對於爬蟲比較有用的就是User-agent、cookie等)、自動redirect、連接復用、cookie保留、設置代理等諸多強大的功能。
webmagic使用了HttpClient 4.2，並封裝到了HttpClientDownloader。學習HttpClient的使用對於構建高性能爬蟲是非常有幫助的，官方的Tutorial就是很好的學習資料。目前webmagic對HttpClient的使用仍在初步階段，不過對於一般抓取任務，已經夠用了
PageProcessor-頁面分析及鏈接抽取
Selector是webmagic為了簡化頁面抽取開發的獨立模塊，是整個項目中我最得意的部分。這里整合了CSS Selector、XPath和正則表達式，並可以進行鏈式的抽取，很容易就實現強大的功能。即使你使用自己開發的爬蟲工具，webmagic的Selector仍然值得一試
Jsoup
HtmlParser
Apache tika
HtmlCleaner與Xpath
這里說的頁面分析主要指HTML頁面的分析。頁面分析可以說是垂直爬蟲最復雜的一部分，在webmagic里，PageProcessor是定製爬蟲的核心。通過編寫一個實現PageProcessor介面的類，就可以定製一個自己的爬蟲
HTML分析是一個比較復雜的工作，Java世界主要有幾款比較方便的分析工具：
webmagic的Selector
Scheler-URL管理
URL管理的問題可大可小。對於小規模的抓取，URL管理是很簡單的。我們只需要將待抓取URL和已抓取URL分開保存，並進行去重即可。使用JDK內置的集合類型Set、List或者Queue都可以滿足需要。如果我們要進行多線程抓取，則可以選擇線程安全的容器，例如LinkedBlockingQueue以及ConcurrentHashMap。因為小規模的URL管理非常簡單，很多框架都並不將其抽象為一個模塊，而是直接融入到代碼中。但是實際上，抽象出Scheler模塊，會使得框架的解耦程度上升一個檔次，並非常容易進行橫向擴展，這也是我從scrapy中學到的。
Pipeline-離線處理和持久化
Pipeline其實也是容易被忽略的一部分。大家都知道持久化的重要性，但是很多框架都選擇直接在頁面抽取的時候將持久化一起完成，例如crawer4j。但是Pipeline真正的好處是，將頁面的在線分析和離線處理拆分開來，可以在一些線程里進行下載，另一些線程里進行處理和持久化。
- <dependency>
- <groupId>us.codecraft</groupId>
- <artifactId>webmagic-core</artifactId>
- <version>0.5.3</version>
- </dependency>
- <dependency>
- <groupId>us.codecraft</groupId>
- <artifactId>webmagic-extension</artifactId>
- <version>0.5.3</version>
- </dependency>1234567891012345678910
2.2 用於數據流轉的對象
2.3 控制爬蟲運轉的引擎—Spider
Spider是WebMagic內部流程的核心。Downloader、PageProcessor、Scheler、Pipeline都是Spider的一個屬性，這些屬性是可以自由設置的，通過設置這個屬性可以實現不同的功能。Spider也是WebMagic操作的入口，它封裝了爬蟲的創建、啟動、停止、多線程等功能。
對於編寫一個爬蟲，PageProcessor是需要編寫的部分，而Spider則是創建和控制爬蟲的入口。
2.4 WebMagic項目組成
WebMagic項目代碼包括幾個部分，在根目錄下以不同目錄名分開。它們都是獨立的Maven項目。
WebMagic主要包括兩個包，這兩個包經過廣泛實用，已經比較成熟：
三、 基本的爬蟲
3.1 爬蟲的流程 (可以參考上邊的框架架構圖)
3.2 使用WebMagic爬取一個壁紙網站
首先引入WebMagic的依賴，webmagic-core-{version}.jar和webmagic-extension-{version}.jar。在項目中添加這兩個包的依賴，即可使用WebMagic。
maven中引入依賴jar包
不使用maven的用戶，可以去http://webmagic.io中下載最新的jar包。
Ⅱ 怎麼利用爬蟲技術抓取淘寶搜索頁面的產品信息
可以通過requests庫re庫進行淘寶商品爬蟲爬取
import requests
import re
def getHTMLText(url):
try:
r= requests.get(url,timeout=30)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
return r.text
except:
return ""
def parsePage(ilt,html):
try:
plt = re.findall(r'\"view_price\":\"[\d+\.]*\"',html)
tlt = re.findall(r'\"raw_title\"\:\".*?\"',html)
for i in range(len(plt)):
price = eval(plt[i].split(':')[1])
title = eval(tlt[i].split(':')[1])
ilt.append([price,title])
except:
print("F")
def printGoodsList(ilt):
tplt = "{:4}\t{:8}\t{:16}"
print(tplt.format("序號","價格","商品名稱"))
count = 0
for g in ilt:
count = count +1
print(tplt.format(count,g[0],g[1]))
def main():
goods = '書包'
depth = 2
start_url = "https://s.taobao.com/search?q="+ goods
infoList = []
for i in range(depth):
try:
url = start_url +'&s='+str(44*i)
html = getHTMLText(url)
parsePage(infoList,html)
except:
continue
printGoodsList(infoList)
main()
這段代碼在過去是可以爬取淘寶商品信息，但是因為淘寶的反扒技術升級，便不能讓你大搖大擺地進出自如了。
此外也可以藉助採集實現採集
Ⅲ 使用Appium爬取淘寶App數據
Appium選擇了Client/Server的設計模式，Server可以在OSX、Windows以及Linux系統上運行，Client支持Ruby、Python、Java、PHP、C#、JavaScript等語言的實現。
本教程以MacBook Pro通過Python程序控制Android系統的淘寶App為例，因為Appium依賴Android SDK，Android SDK需要Java環境，所以所需環境如下：
pc端和移動端的連接有兩種方式USB連接和無線連接
更多命令：官方教程
程序第一次運行的時候，會在手機安裝3個app，一定要同意安裝，只有Appium Settings在桌面有圖標
Android SDK官方教程
Appium官方教程
Appium新手入門