爬虫框架都有什么

主流爬虫框架通常由以下部分组成：

1种子URL库：URL用于定位互联网中的各类资源，如最常见的网页链接，还有常见的文件资源、流媒体资源等。种子URL库作为网络爬虫的入口，标识出爬虫应该从何处开始运行，指明了数据来源。

2数据下载器：针对不同的数据种类，需要不同的下载方式。主流爬虫框架通畅提供多种数据下载器，用来下载不同的资源，如静态网页下载器、动态网页下载器、FTP下载器等。

3过滤器：对于已经爬取的URL，智能的爬虫需要对其进行过滤，以提高爬虫的整体效率。常用的过滤器有基于集合的过滤器、基于布隆过滤的过滤器等。

4流程调度器：合理的调度爬取流程，也可以提高爬虫的整体效率。在流程调度器中，通常提供深度优先爬取、广度优先爬取、订制爬取等爬取策略。同时提供单线程、多线程等多种爬取方式。

首先声明下: 请合法,合规的使用技术!~

你的需要并不是爬虫的爬取速度, 而是相关资源的下载速度

1: 那么你可以使用 java的多线,来实现 比如把资源分成几块,然后每一块都交给一个线程去处理

2: 或者使用Fork/Join框架,把下载任务分成多个小任务, 在把多个小任务的结果合并成一个最终结果

3: 配合上JavaFX/ControlsFX 做个图形化的界面, 就可以图形化,可视化 整个过程

Python爬虫可以爬取的东西有很多，Python爬虫怎么学？简单的分析下：

如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。

利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：

知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。

淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。

安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。

拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。

雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。

爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。

掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。

对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……

但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。

在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。

1学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

2了解非结构化数据的存储

3学习scrapy，搭建工程化爬虫

4学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取

5掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

6分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率

一

学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。

Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。

如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。

当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。

二

了解非结构化数据的存储

爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。

开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。

当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。

三

学习 scrapy，搭建工程化的爬虫

掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。

学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。

四

学习数据库基础，应对大规模数据存储

爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中 *** 作MongoDB。

因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。

五

掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。

遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。

往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了

六

分布式爬虫，实现大规模并发采集

爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。

分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。

Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。

所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。

你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好。

因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。

当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。

以上就是我的回答，希望对你有所帮助，望采纳。

import javaioBufferedReader;

import javaioFileInputStream;

import javaioIOException;

import javaioInputStreamReader;

import javaioLineNumberReader;

import javautilScanner;

/

  读取文件指定行数内容

  @author young

 /

public class ReadSelectedLine {

static void readLineVarFile(String fileName, int lineNumber)

throws IOException {

BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(

new FileInputStream(fileName)));

String line = readerreadLine()toString();

if (lineNumber < 0 || lineNumber > getTotalLines(fileName)) {

Systemoutprintln("不在文件的行数范围之内。");

}

int num = 0;

while (line != null) {

if (lineNumber == ++num) {

Systemoutprintln("line   " + lineNumber + ":   " + line);

}

line = readerreadLine();

}

readerclose();

}

// 文件内容的总行数。

static int getTotalLines(String fileName) throws IOException {

BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(

new FileInputStream(fileName)));

LineNumberReader reader = new LineNumberReader(in);

String s = readerreadLine();

int lines = 0;

while (s != null) {

lines++;

s = readerreadLine();

}

readerclose();

inclose();

return lines;

}

public static void main(String[] args) throws IOException {

// 读取文件

String fileName = "c:\\1java";

// 获取文件的内容的总行数

int totalNo = getTotalLines(fileName);

Systemoutprintln("There are " + totalNo + " lines in the text!");

// 指定读取的行号,此处也可以改成自由输入

Systemoutprintln("输出文件第几行内容");

int lineNumber = new Scanner(Systemin)nextInt();

// 读取指定行的内容

readLineVarFile(fileName, lineNumber);

}

}

在C盘新建1java文件，输入任意内容，

运行代码后显示结果如下：

爬虫就是能够自动访问互联网并将网站内容下载下来的的程序或脚本，类似一个机器人，能把别人网站的信息弄到自己的电脑上，再做一些过滤，筛选，归纳，整理，排序等等。

网络爬虫能做什么：数据采集。

网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。

扩展资料：

网络爬虫按照系统结构和实现技术，大致可以分为以下几种类型：通用网络爬虫（General Purpose Web Crawler）、聚焦网络爬虫（Focused Web Crawler）、增量式网络爬虫（Incremental Web Crawler）、深层网络爬虫（Deep Web Crawler）。 实际的网络爬虫系统通常是几种爬虫技术相结合实现的  。

通用网络爬虫

通用网络爬虫又称全网爬虫（Scalable Web Crawler），爬行对象从一些种子 URL 扩充到整个 Web，主要为门户站点搜索引擎和大型 Web 服务提供商采集数据。 由于商业原因，它们的技术细节很少公布出来。 这类网络爬虫的爬行范围和数量巨大，对于爬行速度和存储空间要求较高，对于爬行页面的顺序要求相对较低，同时由于待刷新的页面太多，通常采用并行工作方式，但需要较长时间才能刷新一次页面。 虽然存在一定缺陷，通用网络爬虫适用于为搜索引擎搜索广泛的主题，有较强的应用价值 。

通用网络爬虫的结构大致可以分为页面爬行模块 、页面分析模块、链接过滤模块、页面数据库、URL 队列、初始 URL 集合几个部分。为提高工作效率，通用网络爬虫会采取一定的爬行策略。 常用的爬行策略有：深度优先策略、广度优先策略   。

1) 深度优先策略：其基本方法是按照深度由低到高的顺序，依次访问下一级网页链接，直到不能再深入为止。 爬虫在完成一个爬行分支后返回到上一链接节点进一步搜索其它链接。 当所有链接遍历完后，爬行任务结束。 这种策略比较适合垂直搜索或站内搜索， 但爬行页面内容层次较深的站点时会造成资源的巨大浪费 。

2) 广度优先策略：此策略按照网页内容目录层次深浅来爬行页面，处于较浅目录层次的页面首先被爬行。 当同一层次中的页面爬行完毕后，爬虫再深入下一层继续爬行。 这种策略能够有效控制页面的爬行深度，避免遇到一个无穷深层分支时无法结束爬行的问题，实现方便，无需存储大量中间节点，不足之处在于需较长时间才能爬行到目录层次较深的页面。

聚焦网络爬虫

聚焦网络爬虫（Focused Crawler），又称主题网络爬虫（Topical Crawler），是指选择性地爬行那些与预先定义好的主题相关页面的网络爬虫。 和通用网络爬虫相比，聚焦爬虫只需要爬行与主题相关的页面，极大地节省了硬件和网络资源，保存的页面也由于数量少而更新快，还可以很好地满足一些特定人群对特定领域信息的需求  。

聚焦网络爬虫和通用网络爬虫相比，增加了链接评价模块以及内容评价模块。聚焦爬虫爬行策略实现的关键是评价页面内容和链接的重要性，不同的方法计算出的重要性不同，由此导致链接的访问顺序也不同 。

增量式网络爬虫

增量式网络爬虫（Incremental Web Crawler）是 指 对 已 下 载 网 页 采 取 增 量式更新和只爬行新产生的或者已经发生变化网页的爬虫，它能够在一定程度上保证所爬行的页面是尽可能新的页面。 和周期性爬行和刷新页面的网络爬虫相比，增量式爬虫只会在需要的时候爬行新产生或发生更新的页面 ，并不重新下载没有发生变化的页面，可有效减少数据下载量，及时更新已爬行的网页，减小时间和空间上的耗费，但是增加了爬行算法的复杂度和实现难度。增量式网络爬虫的体系结构[包含爬行模块、排序模块、更新模块、本地页面集、待爬行 URL 集以及本地页面URL 集  。

增量式爬虫有两个目标：保持本地页面集中存储的页面为最新页面和提高本地页面集中页面的质量。 为实现第一个目标，增量式爬虫需要通过重新访问网页来更新本地页面集中页面内容，常用的方法有：1) 统一更新法：爬虫以相同的频率访问所有网页，不考虑网页的改变频率；2) 个体更新法：爬虫根据个体网页的改变频率来重新访问各页面；3) 基于分类的更新法：爬虫根据网页改变频率将其分为更新较快网页子集和更新较慢网页子集两类，然后以不同的频率访问这两类网页  。

为实现第二个目标，增量式爬虫需要对网页的重要性排序，常用的策略有：广度优先策略、PageRank 优先策略等。IBM 开发的 WebFountain是一个功能强大的增量式网络爬虫，它采用一个优化模型控制爬行过程，并没有对页面变化过程做任何统计假设，而是采用一种自适应的方法根据先前爬行周期里爬行结果和网页实际变化速度对页面更新频率进行调整。北京大学的天网增量爬行系统旨在爬行国内 Web，将网页分为变化网页和新网页两类，分别采用不同爬行策略。 为缓解对大量网页变化历史维护导致的性能瓶颈，它根据网页变化时间局部性规律，在短时期内直接爬行多次变化的网页 ，为尽快获取新网页，它利用索引型网页跟踪新出现网页  。

Deep Web 爬虫

Web 页面按存在方式可以分为表层网页（Surface Web）和深层网页（Deep Web，也称 Invisible Web Pages 或 Hidden Web）。 表层网页是指传统搜索引擎可以索引的页面，以超链接可以到达的静态网页为主构成的 Web 页面。Deep Web 是那些大部分内容不能通过静态链接获取的、隐藏在搜索表单后的，只有用户提交一些关键词才能获得的 Web 页面。例如那些用户注册后内容才可见的网页就属于 Deep Web。 2000 年 Bright Planet 指出：Deep Web 中可访问信息容量是 Surface Web 的几百倍，是互联网上最大、发展最快的新型信息资源 。

参考资料：

百度百科-网络爬虫

这样的问题，我已经回答了很多次，现在很多新手，特别是刚刚进入学生的学生，不知道该从哪里入手，我整理了一些java的知识点，一共分为一个阶段，273个技能点，第一阶段、第二阶段、第三阶段、第四阶段是必须要掌握的，第五阶段和第六阶段就是高薪、高职的保障，就说说想高薪必须得把后面两个阶段的给掌握了，

第一阶段：java基本功修炼

1 认识计算机硬件

2 计算机组成原理

3 计算机软件知识

4 计算机网络知识

5 常用网络应用 *** 作

6 认识计算机病毒

7 逻辑训练

8 初识Java

9 变量和数据类型

10 选择结构

11 循环结构for

12 循环结构do-while

13 循环结构while

14 多重循环及程序调试

15 循环进阶

16 一维数组及经典应用

17 二维数组

18 认识类与对象

19 方法及方法重载

20 封装与继承

21 方法重写与多态

22 项目实战-汽车租赁系统

23 抽象类和接口

24 异常

25 项目实战-QuickHit

26 Java 中的集合类型

27 List 集合

28 Set 集合

29 HashMap 集合

30 Iterator

31 Collections 算法类及常用方法

32 enum

33 包装类及装箱拆箱

34 String、StringBuffer 类常用方法 *** 作字符串

35 Date、Calendar

36 Math 类常用方法

37 IO/NIO

38 字节输入流(InputStream、FileInputStream、BufferedInputStream)

39 字节输出流(OutputStream、FileOutputStream、BufferedOutputStream)

40 字符输入流(Reader、InputStreamReader、FileReader BufferedReader)

41 字节输出流(Writer、OutputStreamWriter、FileWriter、BufferedWriter)

42 文件复制

43 Serialize、Deserialize

44 职场晋升力：四象限时间管理与精力管理

45 多线程(Thread、Runnable)

46 Thread LifeCycle

47 线程的调度

48 线程的同步和死锁

49 Thread Pool

50 职场晋升力：团队合作

51 Socket(TCP、UDP)

52 XML 概念、优势、规范

53 XML 中特殊字符的处理

54 使用DOM 读取、添加、删除、解析 XML 数据

第二阶段：javaweb开发

55 搭建和配置MySQL 数据库

56 数据库增、删、查、改语句

57 事务

58 视图

59 数据库备份与恢复

60 数据库用户管理

61 数据库设计

62 项目实战-银行ATM 存取款机系统

63 走进 HTML 和CSS

64 列表表格及表单美化

65 CSS 高级 *** 作

66 Bootstrap

67 CSS 组件

68 JavaScript 面向对象

69 JavaScript 判断、循环

70 JavaScript 闭包

71 JavaScript 语法

72 Bootstrap 综合案例

73 HTML5、CSS3

74 jQuery 基础

75 jQuery 基本 *** 作

76 jQuery 事件与特效

77 jQuery Ajax

78 jQuery 插件

79 搭建Web 环境初识JSP

80 JSP 九大内置对象

81 JSP 实现数据传递和保存

82 JDBC

83 单例模式、工厂模式

84 MVC、三层模式

85 Commons-fileupload、CKEditor

86 分页查询

87 EL 与 JSTL

88 Servlet 与Filter

89 Listener 与MVC

90 Ajax 与 jQuery

91 jQuery 的Ajax 交互扩展

92 项目实战—使用Ajax 技术改进新闻发布系统

93 反射

94 Linux 系统的安装

95 在Linux 中管理目录和文件

96 在Linux 中管理用户和权限

97 在Linux 服务器环境下安装软件和部署项目

98 职场晋升力：职场沟通

第三阶段： 企业级框架开发

99 MyBatis 环境搭建

100 SQL 映射文件

101 动态SQL

102 MyBatis 框架原理

103 Spring IOC

104 构造注入、依赖注入、注解

105 Spring 整合MyBatis(SqlSessionTemplate、MapperFactoryBean、事务

处理)

106 Spring 数据源(属性文件、JNDI)、Bean 作用域

107 Spring 框架的运行原理

108 SpringMVC 体系概念

109 SpringMVC 之数据绑定、数据效验、

110 SpringMVC 之视图及视图解析

111 SpringMVC 之文件上传、本地化解析

112 SpringMVC 之静态资源处理、请求拦截器、异常处理

113 Oracle 数据库环境搭建、安装

114 Oracle 数据库 SQL、分页、备份、还原

115 Hibernate 概念、依赖

116 HQL 查询语言

117 Hibernate 中配置关联映射

118 HQL 连接查询与 Hibernate 注解

119 Struts 2 概念、依赖

120 Struts 2 配置

121 OGNL 表达式

122 Struts 2 拦截器

123 SSH 框架整合

124 使用Maven 构建项目

125 使用Struts 2 实现Ajax

126 Jsoup 网络爬虫

127 多线程网络爬虫

128 反爬及反反爬策略

129 通用爬虫设计

130 Echart 图表分析

131 IKAnalyzer 分词

132 企业框架项目实战-代理商管理系统

133 企业框架项目实战-SL 会员商城

134 企业框架项目实战-会员管理系统

135企业框架项目实战-互联网招聘信息采集分析平台

第四阶段： 前后端分离开发

136 GitHub

137 Git 基础(checkout、pull、commit、push、merge 等)

138 Git 进阶(多分支协作)

139 GitLab

140 IDEA 的使用

141 Maven 介绍(概念、仓库、构建、命令)

142 使用Maven 构建WEB 项目

143 使用Maven 构建多模块项目

144 使用Maven 搭建私服仓库

145 Scrum 框架介绍(三个角色、三个工件、四个会议)

146 Scrum Team 组建团队

147 产品需求和用户故事

148 每日立会

149 使用敏捷-Scrum 方式开发管理实战

150 前后端分离、分布式集群架构、垂直架构

151 SSM（SpringMVC+Spring+MyBatis）整合实战

152 Git、Maven 私服Nexus

153 第三方接入技术（微信、阿里）

154 MySQL 电商实战

155 Redis（缓存服务）

156 搜索引擎-Solr

157 集成API Doc 工具-Swagger

158 自动化处理：Tengine+LUA+GraphicsMagic

159 手机、邮箱注册

160 单点登录 Token

161 OAuth20 认证

162 Jsoup 网络爬虫(多线程爬虫/代理 IP 爬虫)

163 ExecutorService 线程池

164 IK 中文分词

165 Postman

166 ReactJS

167 webpack

168 职场晋升力：简历撰写

169 程序猿面试宝典之项目面试

170大型互联网旅游电商项目实战-爱旅行

第五阶段： 分布式微服架构开发

171 Spring Boot 环境搭建

172 Spring Boot 常用技能

173 Spring Boot 整合Redis

174 Spring Boot 整合Mybatis

175 微服务架构及架构设计

176 消息队列

ActiveMQ\RabbitMQ

177 分布式事务

178 分布式锁 Redis-setnx

179 Zookeeper 注册中心

180 基于 ActiveMQ 实现高并发

181 Docker 环境搭建

182 Docker 镜像加速

183 Docker 容器管理

184 Docker 镜像管理

185 Docker 容器文件备份

186 Dockerfile

187 Docker 私服仓库

188 真实互联网高并发电商项目实战-双十一抢购

189 可视化监控 Portainer

190 Docker Compose 容器编排

191 Docker Compose 扩容、缩容

192 Docker Swarm 集群编排

193 Jenkins 安装、插件配置

194 Jenkins 配置普通任务

195 Jenkins 配置管道任务

196 Jenkins 自动发布服务

197 Spring Cloud Eureka

198 Spring Cloud Feign

199 Spring Cloud Ribbon

200 Spring Cloud Zuul

201 Spring Cloud Config

202 Spring Cloud Hystrix

203 Spring Cloud Sleuth

204 Spring Boot Admin

205Eureka 注册原理探秘

206 Spring Cloud 大坑解读

207 Zipkin

208 Zipkin 整合RabbitMQ

209 Zipkin 整合MySQL

210 ELK 日志收集

211Kafka

212 Elasticsearch 映射管理

213 Elasticsearch 查询/复合查询

214 Elasticsearch 集群/集群规划

215 Elasticsearch 聚合

216 Elasticsearch 集群监控

217 Elasticsearch 插件

(Head/BigDesk)

218 Mycat 读写分离

219 Mycat 一主多从

220 Mycat 多主多从

221 Mycat 数据分片

222 Redis

223 Redis-Redlock

224 Elasticsearch 环境搭建

225 Elasticsearch 客户端

226 Elasticsearch 索引管理

227 Elasticsearch 文档管理

228 Mycat 集群

229 Jmeter 并发测试

230 Jmeter 生成测试报告

231 微信登录

232 微信支付

233 支付宝支付

234 百度地图

235 Sonar 本地检测

236 Sonar +Jenkins 线上检测

237 CI/CD

238 Spring Boot 改造爱旅行项目实战

239 大型互联网票务类电商项目实战-大觅网

240 ES6 概念(les、const)

241 ES6 对象和数组

242 ES6 函数扩展

243 VUE 环境搭建

244 VUEJS 指令

245VUE 交互

246 VUE 实例生命周期

247 VUE 组件

248 VUE 项目环境配置及单文件组件

249VUE 路由

第六阶段：cc服务

250 Spring Cloud Gateway

251 Consul

252 Nacos

253 Eureka、Consu、lNacos、Zookeeper 对比分析

254 Prometheus + Grafana

255 ES 分布式存储原理

256 NoSQL 数据库解决方案(Redis、MongoDB)

257 OAuth20 认证( authorization code 模式)

258 OAuth20 认证( implicit 模式)

259 OAuth20 认证( resource owner password credentials 模式)

260 OAuth20 认证( client credentials 模式)

261 NAS/FastDFS 分布式文件存储

262 Python 基础

263 Python 爬虫

264 大数据及 Hadoop 概述

265 分布式文件系统 HDFS 

266 分布式计算框架MapReduce

267 分布式列式数据库 HBase

268 Hadoop 综合应用

269 面试大局观

270 职业规划  

271 项目面试

272 具体业务场景化解决方案

273 更多技术专题持续增加中

以上就是关于爬虫框架都有什么全部的内容，包括:爬虫框架都有什么、怎么提高java爬虫下载的速度呢、Python爬虫可以爬取什么等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！