Web抓取

威吉特Wgit是用Ruby编写的HTML Web搜索引擎，允许用户以编程方式从Web提取所需数据。Wgit的设计目的是对静态HTML网站进行爬取，以便索引和搜索其内容。除了基础搜索引擎功能外，Wgit还适用于多个应用领域，如URL解析、文档内容提取和整体网站爬取。它提供了易于使用的高级API和DSL，可集成到用户的应用程序和脚本中。虽然初始加载速度可能较慢（使用了Heroku的免费套餐），但Wgit仍是处理数据抓取的强大工具。

NHLscrappo是用于从NHL.com上获取实时射击系统（RTSS）报告的Web抓取库。这些报告中的数据被存储在对象中，方便轮询并集成到关系数据库中。RTSS报告包含逐场有关玩家和比赛的摘要。NHLscrappo无法进行任何统计分析。这是一个过时的项目，因为NHL现在提供了一个公共API，无需使用此库。您可以在NHL官方网站上找到有关此未公开API的更多信息。

现代信息技术领域中的一个重要概念是大数据抓取技术，它结合了大数据处理和网络抓取技术，用于高效、大规模地从互联网上获取信息。在这个过程中，抓取程序自动遍历网页，提取有价值的数据，并将其存储在数据库或数据仓库中，以便进行后续的大数据分析。网络抓取程序，又称为网页蜘蛛或自动索引器，是一种自动化程序，按照预定的规则遍历互联网上的页面，通过理解HTTP协议、HTML和XML的解析以及正则表达式等技术，准确地抓取目标信息。现代大数据抓取技术的关键在于如何处理海量数据。分布式抓取系统将任务分解到多台计算机上并行执行，显著提高了抓取速度和存储能力，如使用Hadoop、Spark等大数据处理框架实现数据的分布式存储和计算，使得数据处理更高效。在抓取过程中，需要处理各种反抓取策略，如验证码、IP限制、User-Agent检测等，可能需要使用IP代理池、模拟登录、动态库如Selenium等工具来绕过这些障碍。遵循网站的robots.txt协议，尊重网站的抓取政策，是每个负责任的抓取开发者应该遵循的原则。抓取的数据经过预处理，包括去重、清洗、标准化等步骤，以确保数据质量。预处理后的数据加载到大数据存储系统，如HDFS或NoSQL数据库，如HBase、Cassandra等。处理后的数据进入大数据分析阶段，通过机器学习、数据挖掘等方法，对数据进行深度分析，为业务决策提供支持，如推荐系统通过分析用户行为、兴趣偏好等信息，为用户提供个性化推荐。百分点推荐系统文档详细阐述了构建高效抓取系统、数据处理、推荐算法的实现等内容，深入学习这些文档可以提升在大数据抓取和推荐系统领域的能力。

链接获取：通过开发者工具刷新页面捕捉隐藏 URL 数据获取：分别抓取标题和内容

利用R语言获取研报数据，内容包含评级、推荐时间、股票代码以及研报正文。

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网页抓取工具是一种自动化收集互联网信息的软件，对于数据分析、市场研究和网站维护具有重要价值。深入介绍了一款名为Octopus 7.1.4的免费网页抓取软件，包括安装步骤、配置规则及安全注意事项。工具的核心功能包括URL管理、数据提取、代理设置、定时任务和数据导出，帮助用户高效获取和处理数据。合法合规、适当设置抓取速度、错误处理和数据清洗也是使用该工具的关键。

本教程演示如何使用 Java 爬取豆瓣电影数据并通过文件流存储到本地。

在抓取新浪教育、财经、科技、军事等栏目文章时，部分文章链接失效，可能由于后台删除文章但保留链接导致。针对此问题，程序进行异常处理，跳过不存在文章，最终成功获取各栏目文章数据。 | 类别 | 考研 | 公务员 | 高考 | 留学 | 中考 | 黄金 | 证券 | 欧洲经济 | 科技 | 军事 | 总计 || -------- | ---- | ------ | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | -------- | ---- | ---- | ---- || 文章数目 | 2489 | 2140 | 2099 | 2444 | 654 | 2200 | 2201 | 1511 | 2050 | 2518 | 20306|