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爬数据总结数据爬取是一项常见的任务，它可以用于获取各种类型的数据，包括文本、图像、音频等等。
爬取数据的目的可以是为了做数据分析、建模、机器学习等。
在本文档中，我们将总结一些常见的数据爬取技术和工具，并介绍如何使用它们进行数据爬取。
1. 网络爬虫技术网络爬虫是一种自动化获取互联网上信息的程序。
通过网络爬虫，我们可以访问网页、提取其中的数据，并将其保存到本地。
以下是一些常见的网络爬虫技术：•HTTP 请求发送和响应处理：网络爬虫通过发送 HTTP 请求来获取网页内容，并通过解析 HTTP 响应来获取所需数据。
•数据解析：爬虫需要解析 HTML、XML、JSON 等格式的数据，以提取其中的有用信息。
常用的数据解析工具包括BeautifulSoup、lxml、json 等。
•数据存储：爬虫可以将爬取到的数据保存到本地文件或数据库中。
常用的数据存储格式包括文本文件（如CSV、TXT）、JSON、关系型数据库等。
•反爬虫机制的应对：为了防止被爬虫过度访问，网站通常会使用一些反爬虫机制，如验证码、IP 封禁等。
爬虫需要应对这些反爬虫机制，以确保能够正常进行数据爬取。
2. 数据爬取工具有许多开源的工具可以帮助我们进行数据爬取，以下是一些常见的工具：•Scrapy：Scrapy 是一个强大的 Python 爬虫框架，它提供了一套高效的机制用于定义爬虫规则和处理数据。
Scrapy 可以帮助我们快速开发和部署爬虫程序，并提供了丰富的扩展功能。
•BeautifulSoup：BeautifulSoup 是一个 Python 的 HTML 解析库，它可以帮助我们方便地提取 HTML 页面中的数据。
它提供了简单易用的 API，使得数据解析变得简单快捷。
•Requests：Requests 是一个简洁而优雅的 HTTP 请求库，可以帮助我们发送 HTTP 请求，并获取响应数据。
它提供了简单易用的 API，使得与网络进行交互变得简单高效。
⽹络爬⾍的基本原理1、⽹络爬⾍原理⽹络爬⾍指按照⼀定的规则（模拟⼈⼯登录⽹页的⽅式），⾃动抓取⽹络上的程序。
简单的说，就是讲你上⽹所看到页⾯上的内容获取下来，并进⾏存储。
⽹络爬⾍的爬⾏策略分为深度优先和⼴度优先。
如下图是深度优先的⼀种遍历⽅式是A到B到D 到E 到C到 F（ABDECF）⽽宽度优先的遍历⽅式ABCDEF 。
2、写⽹络爬⾍的原因我将为什么写⽹络爬⾍的原因总结为3点，分别是：（1）互联⽹中的数据量⼤，我们不能⼈⼯的去收集数据，这样会很浪费时间与⾦钱。
⽽爬⾍有个特点就是能批量、⾃动化的获取和处理数据。
本⼈写过各⼤汽车论坛上的爬⾍以及⼤众点评⽹，tripadvisor（国外⽹站）的爬⾍，爬取的数据已有⼏千万之多，可想你如果⼀条条去复制，到⽼死也完不成吧。
（2）爬⾍很酷。
前段⽇⼦，看到有⼈利⽤爬到了腾讯3000万QQ数据，包含（QQ号，昵称，空间名称，会员级别，头像，最新⼀条说说内容，最新说说的发表时间，空间简介，性别，⽣⽇，所在省份，城市，婚姻状况）的详细数据，并绘制了各种有趣的图表。
（3）对于读研、读博，做数据挖掘、数据分析的⼈⽽⾔，没有数据做实验，是⼀件很蛋疼的事情。
你可能每天在各种论坛问这个问那个要数据，是不是很烦呢。
3、⽹络爬⾍的流程简单的⽹络爬⾍，通过上述图便可完成。
⾸先是给定⼀个待爬取的URL队列，然后通过抓包的⽅式，获取数据的真实请求地址。
接着采⽤httpclient模拟浏览器将相应的数据抓取下来（⼀般是html⽂件或者是json数据）。
由于⽹页中的内容很多，很复杂，很多内容并不是我们需要的，所以我们需要对其进⾏解析。
针对html的解析很简单，通过Jsoup(Dom解析⼯具)、正则表达式便可完成。
针对Json数据的解析，这⾥我建议⼀款快速解析⼯具fastjson（阿⾥开源的⼀个⼯具）4、⽹络抓包⽹络抓包，（packet capture）就是将⽹络传输发送与接收的数据包进⾏截获、重发、编辑、转存等操作，经常被⽤来进⾏数据截取等。
前端开发知识：如何实现Web爬虫和数据抓取Web爬虫和数据抓取是前端开发中重要的一部分，它能够帮助我们获取到需要的数据，方便我们进行网站数据分析和业务开发。
下面将详细讲解如何实现Web爬虫和数据抓取。
一、什么是Web爬虫和数据抓取Web爬虫指的是网络爬虫（英语：web crawler），也称网络蜘蛛（spider），是一种用于自动抓取网页的程序。
Web爬虫能够自动访问网页，并且不断地进行抓取、解析和存储数据，最终形成数据储存的结果。
数据抓取是指在Web上寻找有用数据的行为。
数据抓取可以应用于数据收集、数据分析、各种类型的自动化和数据挖掘等方面。
数据抓取可以自动的去抓取互联网上的数据，节省大量的时间和人力成本。
二、Web爬虫和数据抓取的实现方式Web爬虫和数据抓取的实现方式可以分为以下几种：1.使用现成的爬虫框架现今市场上有许多优秀的爬虫框架可以用来实现Web爬虫和数据抓取，如Python的Scrapy框架、Node.js的Cheerio框架等。
这些框架已经集成了大量的功能和模块，可以帮助开发者快速构建一个稳定的爬虫。
2.使用第三方API有些网站可能没有反爬虫的措施，可以直接通过第三方API获取数据。
比如可以使用Facebook Graph API获取Facebook上的相关数据，使用Twitter API获取Twitter上的相关数据等。
3.直接使用HTTP请求开发者也可以直接使用HTTP请求获取网页数据。
这种方式相对来说比较原始，但是可以充分展现开发者的技术能力，获得更灵活的控制权。
三、Web爬虫和数据抓取的核心技术Web爬虫和数据抓取的核心技术包括以下几个方面：1.数据解析数据解析是Web爬虫和数据抓取中的重要部分，也是最为复杂的部分。
数据解析的目的是把获取到的数据转化为需要的格式，比如JSON、XML、CSV等。
开发者需要了解网页的HTML结构和DOM节点，才能够很好的进行数据解析。
2.数据清洗由于网站上的数据通常是非常复杂的并且包含许多无用信息，因此需要对数据进行清洗和处理，以筛选出所需的信息。
爬虫解析数据的方法1.正则表达式：正则表达式是一种模式匹配的工具，通过定义一种规则，可以引用这个规则来快速地匹配和提取字符串中的数据。
在爬虫中，可以使用正则表达式来匹配HTML源码中所需的数据，并提取出来进行后续处理。
2. Beautiful Soup：Beautiful Soup 是一个 Python 的第三方库，专门用于从 HTML 或XML 中提取数据的工具。
它支持解析 HTML 和 XML，并提供了一些便捷的方法来遍历和节点，进行数据的提取。
3. XPath：XPath 是一种用于在 XML 文档中进行导航和查询的语言。
它使用路径表达式来选取 XML 文档中的节点或节点集。
在爬虫中，可以使用XPath 来定位和提取 HTML 或 XML 中所需的数据。
4. CSS Selector：5.JSON解析：如果要解析的数据是以 JSON 格式返回的，可以使用 JSON 解析库来解析数据。
Python 中的 json 模块提供了 JSON 数据的解析和编码功能，可以将 JSON 数据解析为 Python 对象，方便后续处理。
6.使用API接口：如果数据提供方提供了API接口，可以直接调用接口获取所需的数据，然后进行后续处理。
通过使用接口，可以更加稳定地获取数据，并且可以直接获取到需要的数据，无需进行解析。
7.使用第三方库：除了上述提到的具体解析方法外，还有一些第三方库也可以用于数据解析，例如 PyQuery、lxml等。
这些库提供了更加简洁和高效的方法来解析数据，而且一些库还支持并发操作，可以更快地抓取和解析数据。
总结：爬虫解析数据的方法有很多种，可以根据具体的需求选择合适的方法。
常见的方法包括使用正则表达式、Beautiful Soup、XPath、CSS Selector、JSON 解析、使用 API 接口以及使用第三方库等。
通过合理选择和使用这些方法，可以高效地从网页中提取出所需的数据，并进行后续处理和存储。
c语言爬虫课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解网络爬虫的基本概念，掌握C语言实现网络爬虫的基本原理。
2. 学会使用C语言进行网页数据抓取，掌握HTTP请求与响应的处理方法。
3. 掌握数据解析的方法，如HTML解析、JSON解析等，并能够运用C语言实现。
4. 了解爬虫的合法性和道德规范，遵循相关法律法规。
技能目标：1. 能够运用C语言编写简单的网络爬虫程序，实现对目标网站数据的抓取。
2. 熟练使用C语言库函数，如libcurl、libxml2等，进行网络请求和数据解析。
3. 学会调试爬虫程序，解决抓取过程中遇到的问题，如异常处理、数据清洗等。
4. 能够对爬取到的数据进行简单的存储和展示，如保存为文件、打印输出等。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对网络爬虫技术的兴趣和热情，激发学习编程的积极性。
2. 增强学生的团队协作意识，学会与他人共同解决问题，培养沟通与表达能力。
3. 培养学生的法律意识，遵循网络爬虫的道德规范，尊重他人隐私和知识产权。
4. 培养学生面对挑战的勇气和解决问题的能力，增强自信心。
本课程针对高年级学生，课程性质为实践性较强的学科。
在教学过程中，需关注学生个体差异，充分调动学生的积极性，引导他们主动探索、实践。
课程目标旨在使学生掌握C语言网络爬虫的基本知识和技能，同时注重培养学生的情感态度价值观，为后续学习打下坚实基础。
通过本课程的学习，期望学生能够独立编写简单的爬虫程序，并具备一定的实际应用能力。
二、教学内容1. 网络爬虫基本概念与原理- 爬虫的定义与作用- 爬虫的工作流程与分类- 爬虫的合法性与道德规范2. C语言网络编程基础- 网络编程基本概念- 套接字编程基础- HTTP请求与响应处理3. 数据抓取与解析- 使用libcurl库进行网络请求- HTML解析方法与技巧- JSON解析方法与技巧4. 爬虫程序设计- 设计爬虫程序框架- 实现网页数据抓取- 数据解析与存储5. 爬虫程序调试与优化- 异常处理与调试技巧- 数据清洗与去重- 爬虫性能优化6. 实践项目与案例分析- 编写简单的爬虫程序- 分析实际案例，了解爬虫应用场景- 团队合作，共同完成项目任务教学内容根据课程目标进行选择和组织，保证科学性和系统性。
scrapy crawl 参数Scrapy是Python框架中一个强大的Web爬取工具，它能够快速高效地抓取互联网上的信息，解析html，并将数据存储到json、csv等格式中。
scrapy crawl命令是运行Scrapy 爬虫的核心命令之一，它能够执行指定名称的爬虫并开始爬取数据。
本文将介绍Scrapy crawl命令的常用参数及其中文含义，帮助大家更好地了解Scrapy的使用。
1. -o 输出文件该参数用于指定输出数据的格式和存储位置，常见的格式有json、csv、xml等，具体用法为：scrapy crawl spider_name -o outputfile.json数据将保存在outputfile.json文件中。
支持的格式包括json、jsonlines、jl、csv、xml、pickle、marshal。
2. -t 输出格式3. -L 日志级别该参数用于指定Scrapy日志输出的级别，从而控制日志的详细程度。
可选值为CRITICAL、ERROR、WARNING、INFO、DEBUG，默认值为DEBUG。
具体用法为：4. -a 参数该参数用于传递给爬虫文件的参数，可以用于动态调整爬取行为。
例如：spider_name.pyclass MySpider(scrapy.Spider):name = "my_spider"def __init__(self, my_param=None, *args, **kwargs):super(MySpider, self).__init__(*args, **kwargs)self.my_param = my_param则可以使用以下命令来传递参数：该参数用于传递设置参数，例如：可以使用-a和-s参数来传递多个参数。
例如：7. -n 并发数该参数用于指定同时执行的请求数量。
可选的值为1到100，默认值为16。
具体用法为：8. -d 调试模式该参数用于启用调试模式，会启动Scrapy shell并等待用户输入，可以进行调试和测试。
社交媒体数据的采集和分析方法研究社交媒体已经成为了人们日常生活和工作中皆不可或缺的一部分。
通过社交媒体，人们可以轻松地与朋友、家人、同事交流互动，分享自己的生活和工作经历。
同时，社交媒体也成为了企业推广和宣传产品、服务的重要平台。
这些社交媒体平台在运营过程中产生的大量数据，对于企业来说具有无限的价值。
那么，如何利用社交媒体数据进行有效的分析和利用？在这篇文章中，我们将对社交媒体数据的采集和分析方法进行详细的探讨。
1. 社交媒体数据采集方法通常情况下，社交媒体平台的数据采集方式分为两种，一种是通过API接口实现数据采集，另一种是通过网络爬虫技术实现。
1.1 API接口数据采集API接口是开放的数据接口，很多社交媒体平台都为开发者提供了API接口以方便数据采集。
通过API接口，我们可以获取到社交媒体平台上的各种信息，例如用户信息、关注者信息、帖子信息等。
在进行API接口数据采集时，需要了解社交媒体平台的API协议参数，如访问令牌、接口认证等，这些参数都是获取数据的关键。
在实际操作中，如果想要使用社交媒体平台API接口进行数据采集，我们需要先申请API访问权限。
接着，需要根据API协议参数编写爬虫程序，即代码实现API接口的访问和解析，获取所需要的数据。
最终得到的数据通常为json或xml格式，可以通过编程语言对其进行处理和提取。
1.2 网络爬虫数据采集网络爬虫是通过从网页中抽取超链接，并递归下载获得的数据的一种数据采集方式。
通过网络爬虫，我们可以获取到社交媒体平台上的各种信息，例如用户信息、帖子信息、评论信息等。
在实际操作中，如果想要使用网络爬虫进行社交媒体数据的采集，我们需要根据社交媒体平台的页面结构，编写特定的爬虫程序，实现数据的抓取和解析。
在屏幕端模式的情况下，我们需要使用webdriver技术模拟用户浏览器，模拟用户行为，以便实现数据的采集和解析。
爬虫程序编写完成后，我们可以使用编程语言对采集到的数据进行处理，以满足相应的需求。
e4ajson解析
摘要：
1.介绍e4ajson
2.e4ajson 的解析过程
3.e4ajson 的应用领域
正文：
一、介绍e4ajson
e4ajson 是一种JSON（JavaScript Object Notation）解析库，它是用Python 编写的。
JSON 是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。
e4ajson 库的出现，为Python 开发者提供了一个解析JSON 数据的高效工具。
二、e4ajson 的解析过程
e4ajson 的解析过程可以分为以下几个步骤：
1.导入e4ajson 库：在使用e4ajson 解析JSON 数据之前，首先需要导入e4ajson 库。
2.读取JSON 数据：通过e4ajson 库提供的函数，读取需要解析的JSON 数据。
3.解析JSON 数据：使用e4ajson 库提供的解析函数，将读取到的JSON 数据解析为Python 对象。
4.访问解析后的数据：解析完成后，可以像操作普通Python 对象一样访问解析后的数据。
三、e4ajson 的应用领域
e4ajson 库广泛应用于各种需要解析JSON 数据的场景，例如：
1.网络爬虫：在网络爬虫中，e4ajson 可以帮助开发者解析网页返回的JSON 数据，从而提取所需信息。
2.API 接口开发：在API 接口开发中，e4ajson 可以方便地将JSON 数据解析为Python 对象，以便进行后续处理。
3.数据处理和分析：在数据处理和分析领域，e4ajson 可以帮助开发者解析各种来源的JSON 数据，以便进行数据分析和处理。
Python爬虫应用技术习题及答案解析（答案见尾页）一、选择题1. Python爬虫的定义是什么？A. 是一种网络自动浏览工具B. 是一种数据采集与处理工具C. 是一种编程语言D. 以上都是2. Python爬虫的基本原理包括哪些？A. 发送请求，接收响应B. 解析HTML文档C. 提取文本与数据D. 正则表达式与数据提取3. 以下哪个库在Python中主要用于爬取网页？A. RequestsB. Beautiful SoupC. ScrapyD. Selenium4. 在Python中，如何判断一个URL是否有效？A. 使用len()函数B. 使用.NET框架C. 使用requests库D. 检查字符串是否以".html"结尾5. 以下哪种数据存储方式更适合大量数据的存储？A. 文本文件B. XML文件C. JSON文件D. MySQL数据库6. 以下哪个模块在Python中用于处理正则表达式？A. reB. requestC. beautifulsoup4D. scrapy7. 以下哪种模块在Python中用于解析HTML文档？A. requestsB. beautifulsoup4C. lxmlD. scrapy8. 以下哪种模块在Python中用于数据提取？A. requestsB. beautifulsoup4C. lxmlD. scrapy9. 以下哪种模块在Python中用于存储数据？A. textfsmB. jsonC. mysql-connector-pythonD. python-dateutil10. 以下哪种模块在Python中用于数据库操作？A. psycopg2B. pymysqlC. sqlite3D. request11. HTML文档的基本结构由以下几个标签组成，不包括：A. headB. bodyD. footer12. 在HTML中，以下哪个元素可以用来给页面定义样式？A. headB. bodyC. headerD. footer13. CSS选择器的语法中，表示选择页面上所有 id 为 "example" 的元素的是：A. #exampleB. .exampleC. exampleD. *.example14. CSS 属性值可以使用以下哪些单位来表示？A. pxB. emC. remD. %15. 以下哪种方法在移动端设备上更受欢迎？A. 模拟浏览器行为B. 使用 JavaScript 操作 DOMC. 使用 CSS 媒体查询D. 以上都是16. 以下哪个函数是用来解析 CSS selector 的？A. document.querySelector()B. document.getElementById()C. document.getElementsByClassName()D. regularExp17. 要实现一个简单的 AJAX 请求，你可以使用以下哪个库？B. AxiosC. Fetch APID. XMLHttpRequest18. 在 Python 中，下列哪个库可以用来解析 JSON 数据？A. jsonB. cjsonC. ujsonD. requests19. 在 Python 中，如何获取当前年份？A. datetime.now().yearB. time.localtime().tm_yearC. time.strftime("%Y")D. date.today().year20. Python 中的列表推导式，可以用来创建一个新的列表，以下哪个选项是正确的？A. [x*2 for x in range(1, 6)]B. [x**2 for x in range(1, 6)]C. [x+1 for x in range(1, 6)]D. [x-1 for x in range(1, 6)]21. 以下哪个正则表达式可以用来匹配网址？A. `(https?://)?`B. `http://`C. `www.`D. `https://www.`22. 在Python中，如何使用正则表达式匹配字符串中的数字？A. `import re`B. `re.match()`C. `re.search()`D. `re.findall()`23. 下面哪个函数是用来将字符串转换为大写的？A. `str.upper()`B. `str.lower()`C. `str.strip()`D. `str.split()`24. 以下哪个模块在Python中用于处理正则表达式？A. `re`B. `datetime`C. `os`D. `json`25. 以下哪个函数是用来获取字符串中的 substring 的？A. `str.slice()`B. `str.split()`C. `str.strip()`D. `str.replace()`26. 以下哪个模块用于处理HTTP请求？A. `requests`B. `urllib`C. `http.client`D. `socket`27. 以下哪个函数是用来判断一个字符串是否为URL的？A. `re.match()`B. `re.search()`C. `url.parse()`D. `url.path()`28. 以下哪个方法用于将字典中的值转化为字符串？A. `dict.values()`B. `dict.items()`C. `dict.keys()`D. `str()`29. 以下哪个函数是用来发送POST请求的？A. `requests.post()`B. `requests.put()`C. `requests.get()`D. `requests.delete()`30. 以下哪个模块用于处理 cookies？A. `http.cookiejar`B. `requests.cookies`C. `urllib.parse.quote`D. `urllib.request.urlencode`31. 数据存储有哪些常见方式？A. 文件存储、数据库存储、内存存储B. 数据库存储、内存存储、文件存储C. 文件存储、内存存储、网络存储D. 网络存储、数据库存储、内存存储32. 爬虫如何对数据进行清洗与处理？A. 使用正则表达式清洗文本数据B. 将文本数据导入到Excel表格进行处理C. 使用pandas库对数据进行清洗和处理D. 使用matplotlib库绘制数据图表33. 以下哪些库可以用于数据存储？A. MySQL、SQLiteB. MongoDB、RedisC. CSV、ExcelD. JSON、XML34. 如何实现多线程爬虫？A. 使用Python内置的多线程模块B. 使用第三方库如ScrapyC. 使用网络代理IPD. 使用Node.js35. 以下哪种数据存储方式适用于大量数据的存储？A. 文件存储B. 数据库存储C. 内存存储D. 网络存储36. 爬虫在进行数据提取时，如何避免重复提取数据？A. 在数据提取前先删除重复项B. 使用字典记录已提取的数据C. 对数据进行去重处理后再提取D. 使用Python的set数据结构进行去重37. 如何实现爬虫登录？A. 使用用户名和密码B. 使用验证码C. 使用SessionD. 使用 Cookie38. 以下哪些库可以用于数据清洗？A. Pandas、NumpyB. BeautifulSoup、lxmlC. Scrapy、TornadoD. SQLAlchemy、psycopg239. 如何防止爬虫被反爬？A. 使用 User-Agent 伪装B. 设置请求速度限制C. 使用 SessionD. 使用验证码40. 爬虫在数据处理过程中，如何提高处理速度？A. 使用多线程或多进程B. 使用缓存机制C. 使用分布式计算D. 使用人工智能技术41. 请问在Python中，用来发送HTTP请求的库是哪个？A. requestsB. urllibC. http.clientD. none of the above42. 以下哪种数据结构不适用于存储爬取到的网页数据？A. ListB. DictionaryC. SetD. Tuple43. 请问如何判断一个网页是否被爬取过？A. 检查URL中是否有参数B. 检查页面内容是否已被修改C. 检查服务器响应状态码D. 检查页面广告是否显示44. 以下哪种正则表达式用于匹配电话号码？A. (\d{1,4}[-\s]?)?\d{1,4}[-\s]?\d{1,4}B. (\d{1,4})[-\s]?\d{1,4}[-\s]?\d{1,4}C. \d{1,4}[-\s]?\d{1,4}[-\s]?\d{1,4}D. (\d{1,4})(?:\s|\-|\.)?\d{1,4}(?:\s|\-|\.)?\d{1,4}45. 请问如何实现多线程爬取？A. 使用requests库发送多个请求B. 使用urllib库创建多个线程C. 使用scrapy框架进行多线程爬取D. 使用threading库创建多个线程46. 以下哪种浏览器用于调试Web爬虫？A. ChromeB. FirefoxC. SafariD. Internet Explorer47. 如何实现翻页功能？A. 通过发送多个请求实现B. 使用循环不断发送请求C. 使用第三方库如scrapy进行翻页D. 将整个网页下载到本地后逐行读取48. 请问以下哪种算法适用于对爬取到的数据进行排序？A. 冒泡排序B. 快速排序C. 插入排序D. 归并排序49. 如何防止爬虫被反爬？A. 设置访问频率限制B. 用户代理伪装C. IP封禁D. 以上全部50. 请问以下哪种Python内置函数用于获取当前日期？A. datetime.now()B. time.strftime()C. dateD. timedelta二、问答题1. 什么是网络爬虫？2. Python中常用的网络爬虫库有哪些？3. 如何使用Python发送HTTP请求？4. 如何解析HTML页面？5. 如何使用Python提取页面中的文本信息？6. 如何在Python中处理异常？7. 如何实现多线程爬虫？8. 如何实现分布式爬虫？9. 如何优化Python爬虫的性能？10. 如何遵守网站的robots.txt规则？参考答案选择题：1. D2. A3. B4. C5. D6. A7. B8. B9. B 10. B11. C 12. A 13. A 14. ABC 15. D 16. D 17. D 18. AB 19. A 20. A21. A 22. A 23. A 24. A 25. A 26. A 27. C 28. D 29. A 30. B31. A 32. C 33. B 34. B 35. B 36. D 37. C 38. A 39. B 40. A41. A 42. D 43. C 44. A 45. C 46. A 47. C 48. B 49. D 50. A问答题：1. 什么是网络爬虫？网络爬虫是一种自动从互联网上收集信息的程序，也被称为网页蜘蛛或网页机器人。
网络爬虫中Json数据的解析json数据JSON 是存储和交换文本信息的语法。
类似XML。
JSON 比XML 更小、更快，更易解析。
JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C、C++、C#、Java、JavaScript、Perl、Python等）。
这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。
易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成(一般用于提升网络传输速率)。
JSON 数据的书写格式是：名称/值对。
如下所示：{"employees": [{ "firstName":"Bill" , "lastName":"Gates" },{ "firstName":"George" , "lastName":"Bush" },{ "firstName":"Thomas" , "lastName":"Carter" }]}爬虫中Json数据的解析以下，我将以一个简单的爬虫来解析爬虫中的Json数据。
这里的爬虫写的比较简单，建议大家还是按照我前面写的爬虫框架来写，下面的主要是为了讲解Json的解析。
下面是爬时光网所写的一个样例程序：分析要爬数据，建立Model1。
首先是框架中的model，封装要爬的数据。
package model;public class MtimeModel {private String prmovieId;private String url;private String movieId;private String title;public String getPrmovieId() {return prmovieId;}public void setPrmovieId(String prmovieId) {this.prmovieId = prmovieId;}public String getUrl() {return url;}public void setUrl(String url) {this.url = url;}public String getMovieId() {return movieId;}public void setMovieId(String movieId) {this.movieId = movieId;}public String getTitle() {return title;}public void setTitle(String title) {this.title = title;}}ain方法2。
以下程序是爬相关预告片的信息。
下年是main方法package main;import java.io.IOException;import java.sql.SQLException;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import model.MtimeModel;import mons.logging.Log;import mons.logging.LogFactory;import org.jsoup.Jsoup;import org.jsoup.nodes.Document;import parse.MtimeParse;public class Mtime {static final Log logger = LogFactory.getLog(Mtime.class);public static void main(String[] args) throws IOException, SQLException { //测试程序String Starturl="/212471/trailer.html";Document doc=Jsoup.connect(Starturl).userAgent("bbb").timeout(120000).get();System.out.println(doc);List<MtimeModel> moviedatas=new ArrayList<MtimeModel>();moviedatas =MtimeParse.getData(doc);for (MtimeModel mt:moviedatas) {System.out.println("prmovieId:"+mt.getPrmovieId()+"movieId:"+mt.getMovieId()+" Title:"+mt.getTitle()+" url:"+mt.getUrl());}}}下面是获取的网站源码，主要是解析这里面Json数据，下面的程序中请定位到var videos= 可以看到这后面就是Json数据。
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html xmlns="/1999/xhtml"><head><title>澳门风云2 视频预告片–Mtime时光网</title><meta name="Keywords" content="澳门风云2,The Man From Macao II,预告片视频,在线观看王晶,周润发,张家辉"><meta name="Description" content="澳门风云2 视频预告片"><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"><link type="image/x-icon" href="/favicon.ico" rel="icon"><link type="image/x-icon" href="/favicon.ico" rel="shortcut icon"><link type="image/x-icon" href="/favicon.ico" rel="bookmark"><link type="application/opensearchdescription+xml" href="/opensearch.xml" title="Mtime影视搜索" rel="search"><link rel="alternate" type="application/rss+xml" title="影评" href="/comment.rss"><link rel="alternate" type="application/rss+xml" title="日志" href="/blog.rss"><link rel="alternate" type="application/rss+xml" title="资讯" href="/news.rss"><link rel="alternate" type="application/rss+xml" title="话题" href="/topic.rss"><link rel="alternate" 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