spiderfoot安装,spiderfoot会被对手反扫描

　　一、Scrapy框架1.Scrapy框架的主要组件

　　A.Scrapy有三个对象：请求请求对象、响应响应对象和项目数据对象(字典)

　　B.Scrapy的五个核心组件：

　　蜘蛛爬虫组件，构建爬虫的初始请求并交给调度器，分析响应提取数据并交给管道存储。

　　引擎组件，调用每个组件执行功能，并接收返回值和传递参数。

　　调度程序调度程序，调度程序请求重复数据删除，临时存储请求，并将请求发送给下载器。

　　Downloader下载并发送请求，并将响应返回给crawler进行分析。

　　管道管道，保存数据

　　C.Scrapy两个可选中间件：

　　DownloaderMiddlewaresSpider下载中间件，处理反爬行相关操作。

　　SpiderMiddlewaresSpider中间件，在请求被交给调度程序之前的特殊处理。

　　D.Scrapy框架流程：爬虫组件-引擎组件-调度器-引擎组件-下载器-引擎组件-爬虫组件

　　如果下载器返回请求：-引擎组件-调度器-引擎组件-下载器-引擎组件-爬虫组件

　　如果下载器返回项目对象：-引擎组件-管道

　　补充：

　　蜘蛛爬虫组件构建初始请求的url，并通过xpath分析提取响应对象的数据。

　　调度程序调度程序，蜘蛛将在所有请求完成时终止。

　　组件之间有数据交互，可以使用中间件进行外部扩展。

　　2.拟人化过程

　　1:发动机：嗨！蜘蛛，老板要对付哪个站？给我第一批要处理的URL请求。

　　2蜘蛛：给你，第一个网址‘http://www . Baidu . com/’

　　3.发动机：嗨！调度员，我有个请求。请帮我再次离队。

　　4调度：正在处理。等着瞧.好了，处理好了。

　　发动机5:嗨！调度员，给我你的重置请求。

　　调度：给你，这是我的重置请求。

　　7.发动机：嗨！下载者，请根据下载中间件的设置帮我下载这个请求请求。

　　8下载者：稍等.好的，给你。这是下载的响应。

　　(如果失败：对不起，此请求下载失败。然后引擎告诉调度器：这个请求下载失败，你把它放在请求队列里，我稍后再打电话给你重新下载。)

　　9:发动机：嗨！蜘蛛，这是下载的响应，已经按照下载中间件处理过了。请处理它。

　　1Spider: Engine，我这里有两个处理结果。这是我需要跟进的URL请求，这是我得到的项目数据。

　　11发动机：嗨！我有一个项目数据在管道中。请为我保存它。调度员，这是需要跟进的网址。请帮助我处理它，然后从我们的第五步开始循环，直到获得所有需要的信息。

　　12流水线调度器：好，现在就做！

　　注意：只有当调度程序没有请求要处理时，整个程序才会停止。(Scrapy还会重新下载失败的下载请求。一共三次。)

　　框架默认的请求重试时间是180s，可以改变设置文件的DOWNLOAD_TIMEOUT变量的值。

　　3.请求模块碎片框架比较

　　请求模块的响应

　　导入请求

　　response=reqeusts.get()

　　Response.text #返回Unicode字符串

　　Response.content #网页的原始编码字符串，也可以处理图像音频和视频。

　　Scrapy框架的响应

　　Response.text # Unicode字符串

　　Response.body #网页原编码字符串，也可以处理图片音频和视频

　　请求模块的xpath方法返回匹配的Unicode字符串。

　　#返回所有xpath匹配对象的列表

　　rsponse.xpath(//title/text())

　　Scrapy框架的xpath方法返回匹配对象的列表，Unicode字符串。

　　#取多值：返回所有匹配结果的字符串列表(如果匹配成功，按下标获取数据；如果匹配失败，则返回一个空列表，下标获取数据并抛出异常)

　　rsponse.xpath(//title/text())。提取()

　　[, , ]

　　# Take single value:返回匹配的第一个字符串(如果匹配成功，则返回该字符串，如果匹配失败，则不返回)

　　rsponse.xpath(//title/text())。extract_first()

　　Scrapy框架支持大量请求和高并发。

　　Scrapy框架：发送请求，解析响应，并发处理，数据存储，请求去重(fingerprint -url，method，body=sha1 string)，scrapy_redis支持分布式采集。

　　4.Scrapy使用的标准流程：

　　1个新项目

　　scrapy startproject百度

　　2输入项目代码并创建一个新的条目字段(编写items.py文件)

　　3个新履带车

　　斗志昂扬的百度Baidu.com

　　4编写爬虫代码(baidu.py)，提取数据：url/item(如果是url，则继续发送构造请求，如果是item，则保存在管道中)

　　5编写pipeline.py文件。

　　6更改settings.py的配置信息(并发、用户代理、启用管道)

　　7执行爬虫：

　　#查看当前项目下的所有crawler名称

　　剪贴簿

　　#在当前项目下运行指定的crawler(根据crawler名称)

　　刺儿头爬百度

　　#在当前项目下运行指定的爬虫(根据爬虫文件名)

　　#scrapy runspider baidu.py

　　传统开发：半年到一年，等所有功能都开发好了再上线。

　　敏捷开发：快速迭代更新，先实现部分功能，然后上线，后期不断更新迭代。

　　5.Scrapy命令行：

　　Scrapy bench:程序启动前的组件加载信息，爬虫运行时的收集信息，爬虫结束后的统计信息。

　　Scrapy startproject:新建一个项目，外层是项目目录，内层有一个同名的代码目录。

　　创造一个新的爬虫。一个项目可以有多个爬网程序。scrapy genspider爬虫名称是爬虫的域名。爬网程序名称不能与爬网程序名称相同。

　　Scrapy runspider:在创建项目的地方运行爬虫。scrapy runspider爬虫文件名

　　Scrapy shell:在交互模式下运行爬虫

　　零碎视图：在浏览器中打开项目

　　剪贴簿列表：检查爬虫名称。

　　Scrapy crawl爬虫名称-o存储文件名：命令行保存数据。

　　保存文件格式：json(带括号)、jl(不带括号，按行存储)、xml、csv。如果需要存储在数据库中，则需要写入管道文件，并在设置文件中启用管道。

　　管道文件：

　　爬虫启动时，调用一次open_spider方法。

　　在运行时，crawler每次传递一个项目时都会调用process_item方法。

　　当爬虫关闭时，调用一次close_spider方法。

　　6.setting.py文件：

　　BOT_NAME:项目名称

　　robot stxt _ observe:无论是否遵循机器人协议，默认为真。

　　CONCURRENT_REQUESTS:最大请求并发数(主要用于指定下载器)

　　DOWNLOAD_DELAY:下载延迟，每批请求的等待时间。

　　CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN:根据特定的域名定义并发性。

　　CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP:根据特定IP定义并发性

　　COOKIES_ENDBLED:是否启用cookie，默认开启。

　　默认请求头：默认请求头

　　* *中间件都遵循：值越小优先级越高，取值范围为0-1000**

　　SPIDER _ MIDDLEWARES:爬虫中间件，值越小优先级越高。

　　下载器_中间件：下载中间件

　　项目_管道：管道中间件

　　需要在设置文件中添加自定义中间件：项目名、模块名、中间件类名。

　　7.python补充知识点

　　锚点：记录用户来自哪里，url路径上的#号

　　生成器中的屈服函数：

　　通过yield返回数据以记录方法的状态。

　　通过yield返回不同类型的数据。

　　减少内存使用

　　Python异常道：

　　代码错误

　　手动引发异常，引发NameError(xxxx )

　　引发断言异常，断言布尔值

　　控制url查询字符串页码参数的自增量，json文件

　　选择“链接到下一个按钮”，HTML文件

　　有了固定的url地址，所有需要请求的url都可以保存在start_url中，并发性高。

　　2 Python不需要导入同级目录下的模块。python3导入同级目录中的模块。

　　实现Python2 python3兼容性的方法：

　　尝试：

　　从队列以相同名称导入队列

　　除了：

　　从队列以相同名称导入队列

　　从six.moves.queue导入队列

　　Python有从小到大的组件：函数-类-模块-包-类库-框架。

　　元字典作为响应的属性传递给下一个回调函数。

　　进程、线程、协程：

　　Io密集型(读写网络、磁盘、数据库等。):使用多线程，因为当IO被阻塞时，解释器会自动释放GIL，试图让其他线程工作。

　　互斥锁：一种允许多个线程安全有序地访问内存空间的机制。

　　GIL:从根本上消除了多线程访问内存空间的隐患。

　　CPU密集型(并行计算):使用多进程，因为不需要切换任务，所以可以充分利用CPU的计算性能。

　　Co-monkey补丁(处理网络IO密集型任务):monkey补丁可以让Python的底层网络库在处理网络任务时异步执行。

　　并行、并发、同步、异步、阻塞、非阻塞、多线程、多进程、协同、GIL

　　如果方法中没有返回值，则不返回任何值。

　　多进程：并行适用于CPU密集型计算(并行计算)

　　多线程：并发，适合io密集型(网络、数据库、磁盘、文件)

　　Co-monkey补丁：应对密集的网络io，将python底层的网络库改为异步和非阻塞，同步和异步是执行方式，阻塞和非阻塞是执行状态。

　　互斥锁：一种允许多个线程安全有序地访问内存空间的机制。

　　GIL:从根本上消除多线程访问内存空间的隐患。

　　8.收集多页/多级数据

　　多页数据采集：

　　1.自增量控制页码：适用于处理json文件响应的提取。没有下一页，总页数不确定，但你可以随时通过自增量控制翻页，判断响应中是否有数据来决定是否继续收集。

　　2.通过“下一页”连接处理多页采集：适用于html文件的采集，依赖于网页的A标签提取，可以动态获取所有页面数据，在最后一页完成提取。

　　3.将所有url地址保存在start_urls中(可以通过列表、读取磁盘文件、数据库等方式推导出来。).前提条件必须提供要发送的所有url地址。

　　多级页面数据采集：

　　1.不同页面的数据存储在不同的项目对象中。

　　2.不同页面的数据存储在同一个item对象中。

　　转载于：https://www.cnblogs.com/hsmwlyl/p/10636571.html

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