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在当今数字化的世界中，网络上充斥着各种各样的数据，而这些数据往往以各种不同的格式和结构存在。要从这些数据中获取有用的信息，我们就需要使用一些工具来解析和提取数据。BeautifulSoup和CheerioBeautifulSoup是Python中用于解析HTML和XML文档的库，而Cheerio是Node.js中类似的库。

因为我喜欢吃酸菜鱼，但是自己弄又弄不来，想从网上找找看看，但是种类多，自己逐个选择又太浪费时间。索性利用自己专业爬虫知识，一边检验我最近代码水平，另一方面还能选择到满意的年货。过去写个各大平台预制菜酸菜鱼销量的爬虫代码，自动化分析各大平台消费情况，选择最畅销的，准备年货。首先，我

前言我是歌谣微信公众号关注前端小歌谣一起学习前端知识今天继续给大家讲解node中爬虫的讲解安装npminit-ynpmicheerio案例varhttp=require("http")varurl=require("url")varhttps=require("https")varcheerio=require("cheerio")http.createServer((req,res)=>{

准备工作通过指令npminit初始化文件夹，会获得package.json项目说明书。爬虫必备工具：cheerio；通过在终端输入npmicheerio，即可将文件装到项目里。cheerio 是 jquery 核心功能的一个快速灵活而又简洁的实现，主要是为了用在服务器端需要对 DOM 进行操作的地方。大家可以简

作者:fbysss前言网页爬取，是一项既费脑子又繁琐的工作。因为网页格式不一，很难完全靠机器自动识别。通常，我们可以采用css选择器来选取DOM节点，从整个网页中抽取我们需要的内容。前端大家最熟悉的应该是JQuery了。如果JQuery不好用，可以直接使用原生的document.querySelectorAll，现在的浏

JS逆向爬虫是指通过分析网站的JavaScript代码，模拟浏览器行为，从而获取网站数据的一种方式。下面是一个JS逆向爬虫的案例：1、分析目标网站的JavaScript代码，找到数据请求的URL和参数。2、使用Python的Requests库发送模拟的HTTP请求，携带必要的参数。3、解析返回的数据，提取需要的信息

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。随着web2.0时代的到来，数据的价值愈发体现出来。无论是在目前火热的人工智能方向，还是在产品侧的用户需求分析，都需要获取到大量的数据，而网络爬虫作

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。随着web2.0时代的到来，数据的价值愈发体现出来。无论是在目前火热的人工智能方向，还是在产品侧的用户需求分析，都需要获取到大量的数据，而网络爬虫

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1.初始化hexohexoinitMyHexoBlog2.如果没有cheerio安装[email protected]为安装主题做准备3.安装beutterflygitclone-bdevhttps://github.co

安装依赖：npminstallsuperagentcheerio--save同步代码：constsuperagent=require('superagent')constcheerio=require('cheerio')constfs=require('fs')f