首先我们更新一下scrapy版本.最新版为1.3 再说一遍Windows的小伙伴儿 pip是装不上Scrapy的.推荐使用anaconda .不然还是老老实实用Linux吧. conda install scrapy==1.3 或者 pip install scrapy==1.3 安装Scrapy-Redis conda install scrapy-redis 或者 pip install scrapy-redis Python 版本为 2.7,3.4 或者3.5 .个人使用3.6版本也没有问

官方文档:http://docs.python-requests.org/en/master/ 参考文档:http://www.cnblogs.com/zhaof/p/6915127.html#undefined 参考文档:Python爬虫实例(三)代理的使用 我这里使用的是当前最新的python3.6. 安装 pip3 install requests 使用requests模块完成各种操作 1.get请求 import requests url='https://www.baidu.com'

代码已经很详细了,可以直接拿来使用了. 包含了: 从网页获取cookie 存入mongodb 定期删除cookie scrapy中间件对cookie池的取用 #!/usr/bin/python #coding=utf-8 #__author__='dahu' #data=2017- # import requests import time from pymongo import MongoClient import cookielib import urllib2 from bson.obje

存储形式: 存储在redis中,“spider_name:username–password":cookie 建立py文件及包含方法: initcookies() 初始化所有账号的cookies,将所有账号对用进行登陆获取cookies并保存在redis中 update_cookie(spider_name,username,password)   # 重新获取账号对应的cookies,并存入redis中 remove_cookie(spider_name,usrname,password) 

很多时候我们在对网站进行数据抓取的时候,可以抓取一部分页面或者接口,这部分可能没有设置登录限制.但是如果要抓取大规模数据的时候,没有登录进行爬取会出现一些弊端.对于一些设置登录限制的页面,无法爬取对于一些没有设置登录的页面或者接口,一旦IP访问频繁,会触发网站的反爬虫,相比较代理池通过改变IP地址来避免被网站封禁,但是现在的有的网站已经不封IP地址,开始封账号的反爬措施,如果做大规模爬虫怎么办呢,一个账号有可能被封,如果像代理池一样提供不同IP,我有多个账号轮流爬取是不是可以避免被封.所有就需要

前言 imagepool是一款管理图片加载的JS工具,通过imagepool可以控制图片并发加载个数. 对于图片加载,最原始的方式就是直接写个img标签,比如:<img src="图片url" />. 经过不断优化,出现了图片延迟加载方案,这回图片的URL不直接写在src属性中,而是写在某个属性中,比如:<img src="" data-src="图片url" />.这样浏览器就不会自动加载图片,等到一个恰当的时机需要加载

Server.Transfer(string.Format("/shouji/StaticHtml/RobLine/{0}.html", id),true); 加cookie. Server.TransferRequest(string.Format("/shouji/StaticHtml/RobLine/{0}.html", id)); 不加cookie

分布式爬虫原理 首先我们来看一下scrapy的单机架构:     可以看到,scrapy单机模式,通过一个scrapy引擎通过一个调度器,将Requests队列中的request请求发给下载器,进行页面的爬取. 那么多台主机协作的关键是共享一个爬取队列. 所以,单主机的爬虫架构如下图所示:     前文提到,分布式爬虫的关键是共享一个requests队列,维护该队列的主机称为master,而从机则负责数据的抓取,数据处理和数据存储,所以分布式爬虫架构如下图所示:         MasterSp

当前一些公司为了快速出一款app,很多时候采用UINavigationController+WebView或者NavigationController+UITabbarVC+WebView的方式,这样就不可避免的需要使用cookie与Html5交互,下面讲述几种常用情景下cookie的添加方法: 一. UIWebView: // 工厂类中存储cookie的方法 + (void)saveCookies { // 创建一个可变字典存放cookie NSMutableDictionary *froma

1.介绍: 做了这么长时间开发,Cookie真是用的不多,可是现在不一样了,这次的项目我用到了Cookie.其实,Cookie的使用在项目中愈加的频繁,一般情况下,提供的接口是用Cookie来识别用户信息的,所以需要在每次请求的时候附带上指定的Cookie,以及在登陆后保存Cookie.当然,也有将Token放在Cookie中,然后调用接口获取用户的敏感数据. 2.好处: 首先,Session是会过期的,所以存储再调用是没有任何意义的,更合适的做法是在获取到过期信息及时刷新Cookie. 其次,

(转) JDBC 连接池 org.apache.tomcat.jdbc.pool 是Apache-Commons DBCP连接池的一种替换或备选方案. 那究竟为何需要一个新的连接池? 原因如下: Commons DBCP 1.x 是单线程.为了线程安全,在对象分配或对象返回的短期内,Commons 锁定了全部池.但注意这并不适用于 Commons DBCP 2.x. Commons DBCP 1.x 可能会变得很慢.当逻辑 CPU 数目增长,或者试图借出或归还对象的并发线程增加时,性能就会受到影

一.前言 最近整理了一下项目骨架,顺便自定义了一个脚手架,方便日后使用.我会从头开始,步骤一步步写明白,如果还有不清楚的可以评论区留言.先大致介绍一下这个骨架,我们采用 create-react-app 搭建基础骨架,修改一些基础配置: 使用webpack的import模块实现按需加载(俗称切片打包): 引入 react-redux: 引入axios: 规划好项目的目录结构.我们大致就做这些事,大家可以根据自己项目需要,添加ui包等其他插件.博客的代码只是说明大致的流程,建议先拉代码,对比代码看

request.getHeader("cookie") 得到的是a=b,c=d Cookie[] cookies = request.getCookies(); 访问方在header中加 Cookie="aa=bb;dd=ee"

前序: Q:为啥需要对象池? A: 游戏中大量出现或销毁对象时会反复的开堆和放堆,程序与内存之间交互过于频繁导致资源的大量浪费 Q: 对象池实现原理? A: 当子对象池没有物体的时候,它会和普通没加对象池的程序一样要内存,实例化数据,但当某个属于对象池的物体被销毁时,它不会直接回内存,而是被保存在子对象池顺序表中,当下次程序再次想用该对象时就可以直接从子对象池中拿取而不用像内存索取,像游戏中存在 特效,子弹等物体时时常会用到. Q:什么是传统和AB对象池 A: 传统对象池,使用简单资源存放于Re

settings里面: ##redis配置CACHES={ 'default':{ 'BACKEND':'django_redis.cache.RedisCache', 'LOCATION':'redis://127.0.0.1:6379', 'OPTIONS':{ 'CLIENT_CLASS':'django_redis.client.DefaultClient', 'CONNECTION_POOL_KWARGS':{"max_connections":100}, # "P

1.设置ROBOTSTXT_OBEY,由true变为false 2.设置DEFAULT_REQUEST_HEADERS,将其改为request headers 3.根据请求链接,发出第一个请求,设置一个start_request方法,并在方法中定义相关的配置,比如在本例中设置搜索的关键字keyword 4.接下来定义一个链接,也就是start_url,本例中改为search_url,其中把base_url定义为该类的全局变量,后面的参数用于翻页设置等 5.根据网页源码中的Form Data,定义

import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; public class ThreadFactory { private static ExecutorService threadpool = Executors.newFixedThreadPool(200); public static ExecutorService getThreadpool() { return thr

我们知道,ExecutorService是一个抽象出线程池的一个接口,然后我们在使用线程池的时候,用的是Executors工具类中的一系列newCachedThreadPool() 等类似的方法,这些方法之间返回一个可以用的线程池.但其实这些方法都是在里面调用了一个类——ThreadPoolExecutor,这个是个Java线程池真正的实现类,Executors中的工具方法都是new了这个ThreadPoolExecutro类的对象,只是传了不同的参数进去而已. 所以有必要花点时间研究下这个实现

简介: python中的多进程主要使用到 multiprocessing 这个库.低版本python这个库在使用 multiprocessing.Manager().Queue时会出问题,建议大家升级到高版本python. 一.多进程使用 1.linux下可使用 fork 函数 #!/bin/env python import os print 'Process (%s) start...' % os.getpid() pid = os.fork() if pid==0: print 'I am

package cn.lmj.utils; import java.io.PrintWriter; import java.lang.reflect.InvocationHandler; import java.lang.reflect.Method; import java.lang.reflect.Proxy; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.SQLException; im