大家好，关于Python网络爬虫会遇到哪些问题很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于不建议做爬虫检查吗的知识，希望对各位有所帮助！
本文目录
卫生间地面上小爬虫怎么处理
1.清洁卫生：首先，确保卫生间保持干净和清洁。清除地面上的污垢和残留物，使用消毒剂或清洁剂清洁地面和卫生间设施。这样可以减少吸引爬虫的食物和栖息地。
2.封堵入口：检查卫生间的门缝、排水孔和其他可能的入口，使用密封胶或防虫网来封堵，以防止爬虫进入。
3.使用防虫剂：可以使用市售的防虫喷剂或粉剂。按照产品说明，将防虫剂喷洒或撒布在爬虫出没的区域，这些化学物质可以击退或杀死爬虫。
4.手动捕捉：如果你不想使用化学防虫剂，可以尝试手动捕捉爬虫。使用纸巾、夹子或其他工具将其捕捉并放置到户外或与人类居住区域隔离的地方。
5.寻求专业帮助：如果你对处理爬虫感到困惑或不确定，或者情况无法控制，最好寻求专业的虫害控制服务。专业人员可以根据具体情况采取适当的措施处理爬虫问题。
请记住，在处理爬虫时，要注意自己的安全，并且以一种负责任的方式对待动物。应根据当地的法律法规和道德标准来处理。
为什么爬虫代码正确但运行不出来vs2019
关于这个问题，可能是因为缺少必要的环境配置或者库文件。建议检查代码中是否缺少必要的库文件，如requests、BeautifulSoup等，同时检查是否安装了Python的必要环境，如Python解释器、pip等。
另外，也可以尝试在命令行中运行代码，查看是否有报错信息，以便更好地定位问题。
厕所有小爬虫怎么消灭
不建议消灭因为厕所里出现小爬虫是因为有湿气和脏污积聚，如果只是消灭小爬虫而没有解决根本问题，很快还会出现。所以需要定期清洁厕所，并保持干燥，这样能够减少小爬虫的产生。此外，还可以采取一些物理和生物措施，例如放置除湿剂和驱虫药等。但应注意，使用化学杀虫剂会对人的身体和环境造成危害，应该避免过度使用。
Python网络爬虫会遇到哪些问题
第一个问题：JS加密如何突破
(1)熟练掌握Chrome的开发者工具的各个功能，Elements，Network，Source
(2)认真观察，善于思考。Network查看加载流程，找可疑的xhr请求，设置xhr断点，通过CallStack回溯js执行过程，边回溯边查看上下文代码。能读懂js，知道js的相关知识，比如js里面的window变量。
(3)以上是通过debugjs找到js加密解密的代码，然后通过Python重新实现，这个过程很长，可能耗费你几天的时间，一旦网站改变一下js算法你的Python实现就不能用了。
(4)用Selenium可简单突破，并且网站随便该都无所谓。唯一遗憾的是，Selenium的运行效率较差。但是，作为一个能用js加密来保护数据的网站，单价的运行效率应该足以满足网站的访问频率限制。这时候，更多的思考是如何增加资源（IP、账号）来提高抓取效率。
第二个问题、多线程、协程，多进程的选择
（1）爬虫是IO密集型任务，大部分时间花在网络访问上，所以多进程不适合网络爬虫，而多线程、异步IO协程更适合，而异步IO是最适合的，它相比多线程，协程间的切换代价更小，我们提倡使用异步IO而非多线程。异步IO的模块主要是：aysncio,aiohttp,aiomysql等。
（2）网页爬下来后从中提取想要的数据是CPU密集型的，这时候可以用多进程并发提取。
（3）我们推荐的爬虫策略是，爬虫只管爬，把爬下来的html保存起来，存到数据库。然后单独写提取数据的提取器，单独运行提取器。好处是，提取不影响爬取，爬的效率更高，并且提取程序可以随时修改，有新的提取需求时不需要重新抓取。比如，最初写爬虫时只想提取网页中的两项数据，运行一段时间后，发现另外3项数据也很有用，如果保存了html，只需改改提取器重新跑一遍就好了。
第三个问题、如果想要保留加粗或者图片原始位置，只能通过挖掘规律再写正则表达式来针对性处理吗？
网页数据提取主要两种方法：正则表达式，xpath。通过xpath可以获得某个html标签节点。比如，一篇blog网页，它的主体内容都在某个标签里面，可能是某个div。用xpath得到这个div，转换为html，就是包含了格式及其图片的部分，你保存这段html代码而非纯文本就好了。
第四个问题、爬虫的增量爬取、断点续爬、去重等
（1）通过网址池的概念去管理所有的URL
（2）增量爬取就是不重复下载已经下载过的，让网址池记住那些已经下载过的URL；
（3）断点续爬，就是上次还没有爬取的URL这次接着爬，还是让网址池记住那些还没被爬取的URL
（4）爬虫的去重，让网址池记录URL的状态以避免重复爬取。
第五个问题、爬虫的部署问题，在公司是不是分布式爬虫系统比较多会涉及部署问题
爬虫的部署，不一定是分布式的。大规模的爬虫，突破了目标网站限制的爬虫才会涉及到分布式，分布式的好处是抓取速度提高，但是管理会比较复杂。
第六个问题、网页的自动解析？这个话题就包含很多子任务了：怎么自动抽取文章的内容，如何处理各种各样的时间格式，怎样处理翻页
（1）文章内容的提取，基本的是每种网页建立一个提取模板（正则表达式），好处是提取精准，坏处是工作量大，一旦稍微改版就失败。通过算法建立单一提取程序，基本上都可以提取，但是可能会有写杂质，比如文末的相关阅读。好处是，一劳永逸，不受改版限制。
（2）时间的提取，除了正则表达式之外似乎没有特别有效的方法。
（3）翻页的话，如果只是抓取，把该页的url提取出来继续抓；如何在提取内容时要把多页内容合并成一个网页，那就要特别处理。
第七个问题、爬新闻类的网站时，如何做好同一新闻，各网站相互转载，爬取时文本去重
比较著名的算法是，Google的simhash，但具体实践中比较复杂。网传百度的做法是把文章的最长一句话（或多句）做hash，这个hash值就是文章的唯一性代表（指纹），这个方法准确率很高，但是召回率比较低，一旦这最长的几句话改一个字就不能召回；我改进了该方法，对n句最长的话分别做hash，一个文章由n个指纹（如图人的是个指头指纹都不一样）确定唯一性。准确率和召回率都还不错。
第八个问题、异步爬虫的设计
（1）一个好的URL管理策略，见猿人学上的网址池相关文章；
网址池是一个“生产者-消费者”模型，爬虫从中取出url去下载，下载的html中提取新的url放入池中，告诉url池刚才拿出的url是否下载成功；再从池中取出url进行下载。。。url池是核心部件，它记录url的不同状态：
（a）下载成功
（b）下载失败n次
（c）正在下载
每次往池子添加url时都要检查url在池中的状态，避免重复下载。
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