怎么才能抓取別的網(wǎng)站上的內(nèi)容上傳到自己的APP里？下載、錄屏、攝象、……抓包別的網(wǎng)站的內(nèi)容，民間俗稱(chēng)爬蟲(chóng)，這是違法行為，期望題主注意一點(diǎn)分寸。我簡(jiǎn)單啊告訴我我用過(guò)的兩種方法，但僅限于學(xué)習(xí)交流，四個(gè)是可

怎么才能抓取別的網(wǎng)站上的內(nèi)容上傳到自己的APP里？

下載、錄屏、攝象、……

抓包別的網(wǎng)站的內(nèi)容，民間俗稱(chēng)爬蟲(chóng)，這是違法行為，期望題主注意一點(diǎn)分寸。

我簡(jiǎn)單啊告訴我我用過(guò)的兩種方法，但僅限于學(xué)習(xí)交流，四個(gè)是可以使用python和android，大家可以再理解為服務(wù)器后臺(tái)爬蟲(chóng)和安卓端爬蟲(chóng)。

建議使用python爬蟲(chóng)python強(qiáng)橫無(wú)比之處只在于生態(tài)庫(kù)相當(dāng)豐富地，爬蟲(chóng)的話(huà)我推薦推薦去學(xué)習(xí)scapy庫(kù)，這個(gè)庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)封裝的很不錯(cuò)，建議使用簡(jiǎn)單的，不依戀其他的python庫(kù)，導(dǎo)包和配置參數(shù)也很簡(jiǎn)單的，這個(gè)可以按照help(scapy)查找?guī)椭@里我就不詳細(xì)點(diǎn)具體解釋了。如果你網(wǎng)絡(luò)抓取額網(wǎng)站數(shù)據(jù)協(xié)議都很奇怪的話(huà)，你還得自己寫(xiě)電學(xué)計(jì)算邏輯。下面實(shí)際兩行代碼感覺(jué)到下paramiko庫(kù)的簡(jiǎn)單點(diǎn)。

安卓端爬蟲(chóng)這里要回答下，安卓并不是爬蟲(chóng)，完全是解析網(wǎng)站代碼。這個(gè)方法就都很看似笨重了，那樣一來(lái)網(wǎng)站代碼結(jié)果變了，那你推導(dǎo)邏輯也得變化。安卓是不使用的Jsoup框架使用爬蟲(chóng)的。網(wǎng)站代碼也就是H5，它的代碼是請(qǐng)解釋一行運(yùn)行一行的。我們也可以就欄里點(diǎn)網(wǎng)站源代碼，然后把參照代碼編寫(xiě)自己的解析邏輯，獲取所是需要的數(shù)據(jù)。Jsoup不使用十分很簡(jiǎn)單，將網(wǎng)頁(yè)題成Dom，然后再就依據(jù)key查看value。Jsoup一句代碼實(shí)現(xiàn)方法Dom解析

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左右吧僅限學(xué)習(xí)交流，要是我的回答對(duì)你有所幫助，請(qǐng)點(diǎn)贊允許，非常感謝！

爬取網(wǎng)站內(nèi)容有很多方法。是可以在用相關(guān)的軟件也可以自己寫(xiě)爬蟲(chóng)程序。目前很多軟件都可以不抓取信息一些網(wǎng)站上固定的內(nèi)容，假如火車(chē)頭采集器，糖寶采集器等等。只不過(guò)如果想抓取內(nèi)容一些個(gè)性化的定制內(nèi)容，而且查找到自己網(wǎng)站的話(huà)，還是要一些專(zhuān)業(yè)的軟件開(kāi)發(fā)技能。目前最常用的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言應(yīng)該是Python?，F(xiàn)在網(wǎng)上有很多爬取內(nèi)容的教程你可以去學(xué)習(xí)一下。不過(guò)現(xiàn)在爬取內(nèi)容假如提升到是有的量級(jí)，但是應(yīng)用于商業(yè)。是一類(lèi)違法行為，請(qǐng)要先小心。

python有多少個(gè)包？

python有6個(gè)包

Numpy包：numpy數(shù)組切片的修改就思想活動(dòng)到原數(shù)組，只不過(guò)列表對(duì)切片的修改不反應(yīng)到原數(shù)組。組建四維一體數(shù)組(1,10).reshape(3,3)

創(chuàng)建一個(gè)矩陣a，并對(duì)矩陣接受換算比較大(),小于，平均數(shù)()。也可以按行處理(axis1)，可以計(jì)算某行數(shù)據(jù)的比較大，小于包括平均數(shù)。遍歷過(guò)程前兩行的第二列。三維可以不理解為一個(gè)數(shù)字分成的立方塊。

Numpy接受對(duì)多維系統(tǒng)數(shù)組的翻轉(zhuǎn)等操作，異或，計(jì)算三角函數(shù)，多次方異或這些SVD可分解等多種你的操作。和隨機(jī)函數(shù)模塊。Numpy.randomMatplotlib：一次性處理數(shù)據(jù)可視化的包,利用numpy極為強(qiáng)大的運(yùn)算能力加強(qiáng)matplotlib建議使用；在用matplotlib畫(huà)散點(diǎn)圖步驟，第一種不使用scatter(x,y),系統(tǒng)自動(dòng)出現(xiàn)建立起坐標(biāo)系，第二種不使用plot(x,y)系統(tǒng)也自動(dòng)出現(xiàn)建立起坐標(biāo)系，plot函數(shù)設(shè)置成畫(huà)連線(xiàn)圖。都很，scatter比plot適合畫(huà)散點(diǎn)圖。

Pandas是一個(gè)為解決python數(shù)據(jù)分析而專(zhuān)用包，也可以迅速最終形成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

scikit-learn簡(jiǎn)稱(chēng)sklearn,在導(dǎo)入數(shù)據(jù)包時(shí)只能可以使用importsklearn。

線(xiàn)性回歸模型函數(shù)按結(jié)構(gòu)最小二乘函數(shù)曲線(xiàn)擬合。計(jì)算變量n個(gè)參數(shù)教材習(xí)題解答不對(duì)應(yīng)的x值包括應(yīng)該輸出的y。訓(xùn)練咨詢(xún)參數(shù)的值，再用這個(gè)參數(shù)提出線(xiàn)性方程分析和預(yù)測(cè)未知地y的值。函數(shù)調(diào)用方法，先創(chuàng)建戰(zhàn)隊(duì)一個(gè)腳注，計(jì)算變量特訓(xùn)值。借用訓(xùn)練模型去預(yù)估測(cè)試集。

Kmeans:plot是做折線(xiàn)圖，也是可以做散點(diǎn)圖；scatter專(zhuān)業(yè)點(diǎn)做散點(diǎn)圖。在數(shù)據(jù)處理的時(shí)候要應(yīng)明確轉(zhuǎn)化成數(shù)值型，否則會(huì)再次出現(xiàn)怪異現(xiàn)象Kmeans使用方法，必須創(chuàng)建角色KMeans模型，接著運(yùn)行程序數(shù)據(jù)趕往數(shù)據(jù)分類(lèi)結(jié)果。

request:網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)具體包，這個(gè)可以狡猾成瀏覽器，避開(kāi)服務(wù)器審查。