网络爬虫

├── auth 用户验证模块 │   ├── admin.py │   ├── apps.py │   ├── migrations │   ├── models.py 用户信息-数据模型 │   ├── urls.py 登录注册相关视图-路由地址配置 │   └── views.py 登录注册相关视图 ├── bs-frontend-template 前端vue目录 │   ├── LICENSE │   ├── encrypt.js │   ├── index.html │   ├── jest.config.js │   ├── mock │   ├── package-lock.json │   ├── package.json │   ├── public │   ├── src │   ├── tailwind.config.js │   ├── test │   ├── tsconfig.json │   └──

一些简单的爬虫，进行爬取视频，图片，文本等。用了requests或selenium自动化，也会一小些简单的反爬策略，可以教学

可以根据需求定制完成以下内容 1、数据分析处理，python，包含数据预处理、可视化、爬虫、常见模型分析等； 2、办公自动化：excel VBA自动化、python 办公自动化 3、Axure原型设计； 4、看板搭建、数据大屏搭建

通过前端输入词汇，进行相应的判断，如果为网址输入，则使用爬虫爬出相应的评论包中的评论，目前该功能仅适配b站评论，分析网络包，否则分析语句情感。

1、搜集A股市场的所有历史行情数据 2、搜集A股市场的所有股票板块信息 3、自动化计算板块指数等 4、自动化部署python脚本 5、数据监控报警

研究不同的策略和模型对验证码的识别影响 研究参考的目标网站是条形码查询网（http://tiaoma.cnaidc.com/），可以查询条形码所对应的商品信息。

1、全国建筑市场企业资质公示信息 按地市采集 337/337 数据量100万+，持续增加 2. 全国破产重整案件网公开案件 按月采集 数据量60万+，持续增加

1、采集后端django + 前端vue + mysql 实现了网站。 2、django+admin 实现了公司的后端管理 3、主要是代理ip的推广静态网页，和后端用户的管理平台。

项目有根据提供的会员ID自动查询手机号码，并且实现自动保存到XLSX里面。 可以根据用户需求更改POST请求内容 可以定制 内附有CPU识别算法加密，

采集过的网站： Bilibili, 百度百科, Boss 直聘, 豆瓣读书, 抖音, 京东, 京东商品+评论, 链家, 天猫, 淘宝, 知乎, Taptap等 技术介绍： HTTPX等网络工具，非常快速，有效地获取数据。 模拟浏览器环境（如Selenium, Puppeteer, Headless Browsers等）来进行网页数据抓取的行为。 模拟用户真实浏览器行为：模拟人的动作，比如点击按钮、滚动页面、填写表格等。 处理动态网页：有些网站的内容不是一开始就全部显示出来的，而是你浏览的时候慢慢加载出来的。这些工具可以等待这些内容加载完，然后再收集信息。 处理JavaScript生成的页面：浏览器抓取工具可以执行JavaScript，然后把这些动态生成的内容也收集起来。 通过代理IP，解决IP访问限制，够模拟真实用户行为，绕过许多基于用户行为的反爬虫机制。

1、使用api接口方法，实现知乎问答的问题及全部答案爬取 2、使用逆向解析接口实现评论区1000条以上评论全部爬取 3、使用多线程实现高效爬取数据

1、获取东方财富网站不同股票的资金流入信息 2、难点信息较多，爬取速度慢，解决方案：利用多线程加快爬取速度

1、抖音JS逆向破解并获取视频接口链接 2、获取主页视频并下载抖音无水印视频及封面 3、通过csv存储下载的视频信息

1.系统主要为个人练习使用，包括网络爬虫，通过表单配置进行保存和配置任务，将爬取的内容进行文件存储或者数据库保存；集成chatgpt通过代理进行AI的聊天，通过redis保存对话实现与AI对话的连续性和时效性；通过系统监听获取剪切板内容，通过跨端进行内容的一处复制，多处粘贴；使用uniapp进行移动端的开发；通过minio进行文件的上传管理；docker进行系统的容器化部署

1、使用tkinter制作微信助手可视化UI，显示微信用户头像等基本信息 2、使用多线程技术处理消息和数据库查找 3、通过判断特定聊天词触发数据库搜索电影名返回电影链接 4、数据库分为精确查找和模糊查找区分搜索电影和电视剧，控制搜索结果返回数量

1、全国建筑市场企业资质公示信息 按地市采集，数据量100万+，持续增加中 2. 全国破产重整案件网公开案件 按月采集，数据量60万+，持续增加中 建筑市场企业资质公示信息的数据采集通常涉及以下步骤： 1. **确定数据来源**：确定您想要采集的建筑市场企业资质公示信息的来源，例如官方网站、数据库或其他渠道。 2. **制定数据采集计划**：制定详细的数据采集计划，包括需要采集的信息内容、采集频率、采集方式等。 3. **选择合适的工具**：根据数据来源和采集计划，选择适合的数据采集工具，比如网络爬虫、数据抓取软件等。 4. **编写数据采集脚本**：如果需要定制化的数据采集，您可能需要编写数据采集脚本来自动化数据采集过程。 5. **执行数据采集**：根据计划执行数据采集，确保数据的准确性和完整性。 6. **数据清洗和处理**：采集到的数据可能需要进行清洗和处理，确保数据质量和可用性。 7. **数据存储和分析**：将采集到的数据存储在适当的数据库或文件中，并进行分析和利用。

本项目实现了高效的数据爬取脚本，自研量化模型，旨在为投资者提供全面、实时的A股市场分析与投资决策支持。项目通过自动化手段实现了对A股市场的全天候监控与量化分析，及时获取最明智的投资决策。 1. A股历史数据爬取： 数据全面：覆盖所有A股上市公司的历史数据，确保数据的广泛性和完整性。 高效采集：采用优化的爬虫技术，能够快速、准确地获取大规模数据。 数据存储：使用高效的数据库系统存储历史数据，支持快速查询和分析。 2. 24小时自动化监测： 实时监控：系统全天候运行，实时获取最新的市场数据，包括股价、成交量等关键信息。 预警系统：配置智能预警机制，当市场出现异常波动时，系统能即时发出警报。 自动更新：定时更新数据库，确保数据的时效性和准确性。 3. 量化模型分析： 实时胜率计算：基于最新数据和历史数据，量化模型实时计算每只股票的胜率。 多维度分析：综合考虑技术指标、基本面分析和市场情绪等多方面因素，提高分析的准确性。

1、程序分为两个模块，一个模块是获取不同的城市对应的网页地址，第二个是获取每个程序具体的网点信息 2、难点：城市网页里面的html格式不是每个都相同，解决方法：根绝网页格式做判断分为几类，最终爬取到相应信息

1.使用scrapy框架实现某些网站数据的爬取； 2.为了实现高效的数据爬取，集成了redis分布式爬取插件； 3.某些网站还借助了selenium模拟浏览器，简单的实现复杂的登录行为

项目技术:Redis,MySQL,MyBatis-Plus,es,SpringCloud,nacos,Flyway 项目描述： 将多个数据源数据采集整合到一起，实现了各个数据源的统一管理。 避免用户在多个专项数据库之间来回切换、多次检索，在用户需要快速、 全面涉猎和研究多类知识资源时，提供一体化的检索体验。 责任描述： 1.统计每分钟的登录在线人数入库，并提供查询接口。 登录之后将key和读者id拼接存到redis，在拦截验证token类操作续期添加续期操作。 通过EnableScheduling实现定时任务，Scheduled设置每分钟执行一次，StringRedisTemplate keys方法进行模糊查询存储key数量。 2.数据采集 java爬虫采集对方数据分为接口采集，页面采集，数据库采集。 3.蚌埠装甲兵学院蚌埠校区的数据采集。金盘的用户信息接口授权登录，通过读取nacos的配置区分interlib的和金盘的预约预借、续借等接口的。 4.个人中心模块的私人收藏、书单、书评、书评切面验证码功能等，封装词典接口返回信息存到header。 5.广东技术师范大学Springe