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用软件就可以，比如电商图片助手，就能爬取淘宝的商品信息，包括图片视频数据包。
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直接用Curl就行，具体爬取的数据可以穿参查看结果，方法不区分淘宝和天猫链接，但是前提是必须是PC端链接，另外正则写的不规范，所以可以自己重写正则来匹配数据。
我只采集过天猫的数据，估计淘宝也不难吧，简单的思路就是下载html，正则链接，打开链接，爬数据，不过php是单线程的，速度慢。
可以通过requests库re库进行淘宝商品爬虫爬取
import requests
import re
def getHTMLText(url):
try:
r= requests.get(url,timeout=30)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
return r.text
except:
return ""
def parsePage(ilt,html):
try:
plt = re.findall(r'\"view_price\":\"[\d+\.]*\"',html)
tlt = re.findall(r'\"raw_title\"\:\".*?\"',html)
for i in range(len(plt)):
price = eval(plt[i].split(':')[1])
title = eval(tlt[i].split(':')[1])
ilt.append([price,title])
except:
print("F")
def printGoodsList(ilt):
tplt = "{:4}\t{:8}\t{:16}"
print(tplt.format("序号","价格","商品名称"))
count = 0
for g in ilt:
count = count +1
print(tplt.format(count,g[0],g[1]))
def main():
goods = '书包'
depth = 2
start_url = ""+ goods
infoList = []
for i in range(depth):
try:
url = start_url +'s='+str(44*i)
html = getHTMLText(url)
parsePage(infoList,html)
except:
continue
printGoodsList(infoList)
main()
这段代码在过去是可以爬取淘宝商品信息，但是因为淘宝的反扒技术升级，便不能让你大摇大摆地进出自如了。
此外也可以借助采集实现采集
网络爬虫又称网络蜘蛛、网络机器人，它是一种按照一定的规则自动浏览、检索网页信息的程序或者脚本。网络爬虫能够自动请求网页，并将所需要的数据抓取下来。通过对抓取的数据进行处理，从而提取出有价值的信息。
我们所熟悉的一系列搜索引擎都是大型的网络爬虫，比如百度、搜狗、360浏览器、谷歌搜索等等。每个搜索引擎都拥有自己的爬虫程序，比如360浏览器的爬虫称作360Spider，搜狗的爬虫叫做Sogouspider。
百度搜索引擎，其实可以更形象地称之为百度蜘蛛（Baiduspider），它每天会在海量的互联网信息中爬取优质的信息，并进行收录。当用户通过百度检索关键词时，百度首先会对用户输入的关键词进行分析，然后从收录的网页中找出相关的网页，并按照排名规则对网页进行排序，最后将排序后的结果呈现给用户。在这个过程中百度蜘蛛起到了非常想关键的作用。
百度的工程师们为“百度蜘蛛”编写了相应的爬虫算法，通过应用这些算法使得“百度蜘蛛”可以实现相应搜索策略，比如筛除重复网页、筛选优质网页等等。应用不同的算法，爬虫的运行效率，以及爬取结果都会有所差异。
爬虫可分为三大类：通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬虫。
通用网络爬虫：是搜索引擎的重要组成部分，上面已经进行了介绍，这里就不再赘述。通用网络爬虫需要遵守robots协议，网站通过此协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不允许抓取。
robots协议：是一种“约定俗称”的协议，并不具备法律效力，它体现了互联网人的“契约精神”。行业从业者会自觉遵守该协议，因此它又被称为“君子协议”。
聚焦网络爬虫：是面向特定需求的一种网络爬虫程序。它与通用爬虫的区别在于，聚焦爬虫在实施网页抓取的时候会对网页内容进行筛选和处理，尽量保证只抓取与需求相关的网页信息。聚焦网络爬虫极大地节省了硬件和网络资源，由于保存的页面数量少所以更新速度很快，这也很好地满足一些特定人群对特定领域信息的需求。
增量式网络爬虫：是指对已下载网页采取增量式更新，它是一种只爬取新产生的或者已经发生变化网页的爬虫程序，能够在一定程度上保证所爬取的页面是最新的页面。
随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战，因此爬虫应运而生，它不仅能够被使用在搜索引擎领域，而且在大数据分析，以及商业领域都得到了大规模的应用。
1)数据分析
在数据分析领域，网络爬虫通常是搜集海量数据的必备工具。对于数据分析师而言，要进行数据分析，首先要有数据源，而学习爬虫，就可以获取更多的数据源。在采集过程中，数据分析师可以按照自己目的去采集更有价值的数据，而过滤掉那些无效的数据。
2)商业领域
对于企业而言，及时地获取市场动态、产品信息至关重要。企业可以通过第三方平台购买数据，比如贵阳大数据交易所、数据堂等，当然如果贵公司有一个爬虫工程师的话，就可通过爬虫的方式取得想要的信息。
爬虫是一把双刃剑，它给我们带来便利的同时，也给网络安全带来了隐患。有些不法分子利用爬虫在网络上非法搜集网民信息，或者利用爬虫恶意攻击他人网站，从而导致网站瘫痪的严重后果。关于爬虫的如何合法使用，推荐阅读《中华人民共和国网络安全法》。
为了限制爬虫带来的危险，大多数网站都有良好的反爬措施，并通过robots.txt协议做了进一步说明，下面是淘宝网robots.txt的内容：
从协议内容可以看出，淘宝网对不能被抓取的页面做了规定。因此大家在使用爬虫的时候，要自觉遵守robots协议，不要非法获取他人信息，或者做一些危害他人网站的事情。
首先您应该明确，不止Python这一种语言可以做爬虫，诸如PHP、Java、C/C++都可以用来写爬虫程序，但是相比较而言Python做爬虫是最简单的。下面对它们的优劣势做简单对比：
PHP：对多线程、异步支持不是很好，并发处理能力较弱；Java也经常用来写爬虫程序，但是Java语言本身很笨重，代码量很大，因此它对于初学者而言，入门的门槛较高；C/C++运行效率虽然很高，但是学习和开发成本高。写一个小型的爬虫程序就可能花费很长的时间。
而Python语言，其语法优美、代码简洁、开发效率高、支持多个爬虫模块，比如urllib、requests、Bs4等。Python的请求模块和解析模块丰富成熟，并且还提供了强大的Scrapy框架，让编写爬虫程序变得更为简单。因此使用Python编写爬虫程序是个非常不错的选择。
爬虫程序与其他程序不同，它的的思维逻辑一般都是相似的，所以无需我们在逻辑方面花费大量的时间。下面对Python编写爬虫程序的流程做简单地说明：
先由urllib模块的request方法打开URL得到网页HTML对象。
使用浏览器打开网页源代码分析网页结构以及元素节点。
通过BeautifulSoup或则正则表达式提取数据。
存储数据到本地磁盘或数据库。
当然也不局限于上述一种流程。编写爬虫程序，需要您具备较好的Python编程功底，这样在编写的过程中您才会得心应手。爬虫程序需要尽量伪装成人访问网站的样子，而非机器访问，否则就会被网站的反爬策略限制，甚至直接封杀IP，相关知识会在后续内容介绍。
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