基于C#+ScrapySharp+Selenium的数据采集技术研究

ScrapySharp在HtmlAgilityPack类库的基础上进行了扩展,能够模拟Web浏览器操作,支持CSS选择器解析HTML节点,是基于.NET的数据采集框架。ScrapySharp高效、易用,但模拟浏览器的能力有限,而Selenium自动化测试框架具备强大的浏览器操作能力。通过对开发环境搭建、ScrapySharp与Selenium结合使用、JSON数据的采集方法、反反爬虫手段、数据批量存储等技术进行研究,得出一种基于C#+ScrapySharp+Selenium的数据采集解决方案。

基于Chrome扩展的跨境电商选品上架程序化实现

跨境电商运营人才相对稀缺且培养周期较长,如何降低跨境电商运营的复杂度,提高工作效率,具有较高的经济价值和研究意义.通过对Chrome扩展和网页数据采集的深入研究,设计一种基于Chrome扩展的跨境电商选品上架解决方案.该方案使用Chrome扩展结合爬虫框架实现商品数据可视化采集,支持商品筛选、按需采集、批量上架,弥补了人工选品上架的不足.实践表明,该方案易操作、速度较快、稳定性较强.