python的selenium爬虫特别慢，scrapy+selenium爬虫案例

Python爬虫如何避免爬取网站访问过于频繁

尽可能减少网站访问次数 单次爬虫的主要把时间消耗在网络请求等待响应上面，所以能减少网站访问就减少网站访问，既减少自身的工作量，也减轻网站的压力，还降低被封的风险。

降低IP访问频率。有时候平台为了阻止频繁访问，会设置IP在规定时间内的访问次数，超过次数就会禁止访问。所以绕过反爬虫机制可以降低爬虫的访问频率，还可以用IPIDEA代理IP换IP解决限制。

（二）设置代理IP辅助爬取。降低访问速度难以避免会影响到爬取效率，如果抓取速度过慢，就失去了使用爬虫抓取的优势了。

解决selenium驱动被识别反爬,让爬虫顺利跑起来

查阅了很多资料，都是说Chromedriver 源码中某个变量名是表示该驱动特征的，只需要改变这个变量名，或者拦截包含该变量名的请求就行了，拦截需要中间件。

通过Tab键将光标定位到右侧栏，按Ctrl+S进行查找$cdc_asdjflasutopfhvcZLmcfl_ 然后直接输入替换原有字符后替换完成按Ctrl+W保存，Ctrl+X退出。

如果您使用Java进行网页爬取时出现爬取不全的情况，可以尝试以下解决方法： 检查网络连接：确保您的网络连接稳定，可以尝试重新连接或更换网络环境。

用selenium来做爬虫的方法有什么优缺点

selenium框架缺点：速度慢。selenium框架优点：反爬能力强。Nightmare则相反。反爬能力强，适合爬取哪种反爬很厉害的网站或者是那种需要点击提交的网站。

缺点：设计模式对软件开发没有指导性作用。用设计模式来设计爬虫，只会使得爬虫的设计更加臃肿。第三类：非JAVA单机爬虫优点：先说python爬虫，python可以用30行代码，完成JAVA 50行代码干的任务。

Beautiful Soup的缺点是不能加载JS。mechanize：它的优点是可以加载JS。当然它也有缺点，比如文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法，还是勉强能用的。

整合了一些常用爬虫需求。缺点：不能加载JS。7)mechanize：优点：可以加载JS。缺点：文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法，还是勉强能用的。

数据下载器：针对不同的数据种类，需要不同的下载方式。主流爬虫框架通畅提供多种数据下载器，用来下载不同的资源，如静态网页下载器、动态网页下载器、FTP下载器等。

爬虫框架中比较好用的是 Scrapy 和PySpider。pyspider上手更简单，操作更加简便，因为它增加了 WEB 界面，写爬虫迅速，集成了phantomjs，可以用来抓取js渲染的页面。

开源爬虫框架各有什么优缺点?

1、缺点：bug较多，不稳定。爬虫可以爬取ajax信息么？网页上有一些异步加载的数据，爬取这些数据有两种方法：使用模拟浏览器（问题1中描述过了），或者分析ajax的http请求，自己生成ajax请求的url，获取返回的数据。

2、它的特性有：HTML， XML源数据 选择及提取 的内置支持；提供了一系列在spider之间共享的可复用的过滤器(即 Item Loaders)，对智能处理爬取数据提供了内置支持。

3、Beautiful Soup的缺点是不能加载JS。mechanize：它的优点是可以加载JS。当然它也有缺点，比如文档严重缺失。不过通过官方的example以及人肉尝试的方法，还是勉强能用的。

python爬取数据运行显示页面不存在

伪装方式没有绕过目标网站反爬 网站都有反爬虫机制，防止爬取数据，爬虫想要爬取数据，就需要隐藏自身的身份，伪装成用户的身份进行访问，如果没有伪装好，被检测到爬虫，也是被会限制的。

需要使用库，例如 或 。这些库提供可用于创建和写入 Excel 文件的函数和类。确保已导入正确的库，并使用正确的方法将数据写入文件。

用python爬取网站数据方法步骤如下：首先要明确想要爬取的目标。对于网页源信息的爬取首先要获取url，然后定位的目标内容。先使用基础for循环生成的url信息。

百度搜索有专门的接口，使用相应的API接口调用吧。你这直接调用它的主页，需要解决很多问题的。

安装Python和相关库 要使用Python进行网页数据抓取，首先需要安装Python解释器。可以从Python官方网站下载并安装最新的Python版本。安装完成后，还需要安装一些相关的Python库，如requests、beautifulsoup、selenium等。

是这样的，你在文件夹邮件属性，将属性设置为可读写。

python爬取大量数据(百万级)

在Python中，可以使用多线程或多进程的方式来爬取大量数据。通过多线程或多进程可以同时进行多个爬取任务，提高数据爬取的效率。

用python爬取网站数据方法步骤如下：首先要明确想要爬取的目标。对于网页源信息的爬取首先要获取url，然后定位的目标内容。先使用基础for循环生成的url信息。

以下是使用Python3进行新闻网站爬取的一般步骤： 导入所需的库，如requests、BeautifulSoup等。 使用requests库发送HTTP请求，获取新闻网站的HTML源代码。 使用BeautifulSoup库解析HTML源代码，提取所需的新闻数据。

ScrapyScrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。

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