马蜂窝分布式爬虫，用来获取目的地和景点信息

第1篇自己动手抓取数据第1章全面剖析网络爬虫1.1抓取网页1.1.1深入理解url1.1.2通过指定的url抓取网页内容1.1.3java网页抓取示例1.1.4处理http状态码1.2宽度优先爬虫和带偏好的爬虫1.2.1图的宽度优先遍历1.2.2宽度优先遍历互联网1.2.3java宽度优先爬虫示例1.2.4带偏好的爬虫1.2.5java带偏好的爬虫示例1.3设计爬虫队列1.3.1爬虫队列1.3.2使用berkeleydb构建爬虫队列1.3.3使用berkeleydb构建爬虫队列示例1.3.4使用布隆过滤器构建visited表1.3.5详解heritrix爬虫队列1.4设计爬虫架构.1.4.1爬虫架构1.4.2设计并行爬虫架构1.4.3详解heritrix爬虫架构1.5使用多线程技术提升爬虫功能1.5.1详解java多线程1.5.2爬虫中的多线程1.5.3一个简单的多线程爬虫实现1.5.4详解heritrix多线程结构1.6本章小结第2章分布式爬虫2.1设计分布式爬虫2.1.1分布式与云计算2.1.2分布式与云计算技术在爬虫中的应用——浅析google的云计算架构2.2分布式存储

由浅入深，从Python和Web前端基础开始讲起，逐渐加深难度，层层递进。
　　内容详实，从静态网站到动态网站，从单机爬虫到分布式爬虫，既包含基础知识点，又讲解了关键问题和难点分析，方便读者完成进阶。

采用scrapy-redis爬去京东图书，当当图书和Amazon图书，采用分布式爬虫爬取数据，完成爬虫的暂停和开始，断点再续，URL去重，数据存储等，属于轻量级爬虫

摘要随着社会经济的快速发展，城镇化的加速建设，房地产买卖越来越火，尤其二手房买卖市场居高不下，互联网涌现大批网上二手房买卖网站，但是由于提供的房源质量参差不齐，对于个人用户的需求不够精确，无法做到房源精准投放，因此需要实现二手房房源推荐系统来解决用户需求，而房源推荐系统的实现首要就是需要获得足够多的房源信息，所以本毕设通过实现二手房数据爬取系统来爬取房源数据，为房源推荐系统提供数据支持。
本系统使用多线程多端爬虫的优势，设计一个基于Redis的分布式主题爬虫。
本系统采用Scrapy爬虫框架来开发，使用Xpath网页提取技术对下载网页进行内容解析，使用Redis做分布式，使用MongoDB对提取的数据进行存储，使用Django开发可视化界面对爬取的结果进行友好展示，设计并实现了针对链家网二手房数据的分布式爬虫系统。
经过开发验证，本系统可以完成对链家二手房房源数据的分布式爬取，可以为房源推荐系统提供数据支持，也可以为数据分析师提供二手房数据分析的数据源。
关键词：二手房：分布式爬虫：Scrapy：可视化

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。