引言在当今大数据时代，高效的网络爬虫是数据采集的关键工具。传统的同步爬虫（如requests库）由于受限于I/O阻塞，难以实现高并发请求。而Python的aiohttp库结合asyncio，可以轻松实现异步高并发爬虫，达到每秒千次甚至更高的请求速率。本文将

1.引言随着大数据技术的快速发展，企业对大数据人才的需求日益增长。了解当前市场对大数据岗位的技能要求，可以帮助求职者精准提升技能，也能为企业招聘提供数据支持。本文介绍如何利用Python爬虫从招聘网站（如拉勾网、智联招聘）抓取大数据相关岗位信息，并采用自然

引言在当今大数据时代，网络爬虫已成为获取互联网信息的重要工具。作为Python生态中最强大的爬虫框架之一，Scrapy凭借其高性能、易扩展的特性受到开发者广泛青睐。本文将详细介绍如何利用Scrapy框架结合XPath技术解析当当网的商品页面结构，实现一个完

一、问题背景：Cookie15秒就失效了？很多互联网图片站为了防止盗链，会把图片地址放在HTTPS接口里，并且给访问者下发一个带Path/的Cookie，有效期极短（15s～60s）。常规Requests脚本在下载第二张图时就会401或403。本文以某壁纸

一、503错误产生的原因在HTTP协议中，503错误表示服务器当前无法处理请求，通常是因为服务器暂时过载或维护。在多线程爬虫场景下，503错误可能由以下几种原因引起：1.服务器负载过高：当多个线程同时向服务器发送请求时，服务器可能因负载过高而拒绝部分请求，

一、同步爬虫的瓶颈传统的同步爬虫（如requestsBeautifulSoup）在请求网页时，必须等待服务器返回响应后才能继续下一个请求。这种阻塞式I/O操作在面对大量数据时存在以下问题：速度慢：每个请求必须串行执行，无法充分利用网络带宽。易被封禁：高频

1.引言在短视频时代，快手作为国内领先的短视频平台之一，积累了海量的用户数据、视频内容和互动信息。这些数据对市场分析、用户行为研究、舆情监测等具有重要价值。本文将介绍如何使用Python爬虫技术采集快手数据，并基于NLP（自然语言处理）进行简单的舆情分析。

一、为什么需要限制爬虫请求速率？在爬取网站数据时，网站服务器需要处理我们的请求并返回数据。如果爬虫的请求过于频繁，服务器可能会因为负载过高而崩溃，或者将我们的爬虫IP地址封禁。此外，许多网站都有反爬虫机制，例如检测单位时间内来自同一IP的请求频率。如果请求

引言在互联网招聘行业，前程无忧（51job）作为国内领先的招聘平台之一，汇聚了大量企业招聘信息。对于求职者、猎头或数据分析师来说，实时获取最新的招聘信息至关重要。手动收集数据效率低下，而通过Python编写自动化爬虫，可以定时爬取前程无忧的最新职位，并存储

在当今的互联网时代，网页数据的动态加载已经成为一种常见的技术手段。许多现代网站通过JavaScript（JS）动态加载内容，这使得传统的静态网页爬取方法难以奏效。然而，对于数据分析师、研究人员以及开发者来说，获取这些动态加载的数据仍然是一个重要的需求。本文