现在比较主流的爬虫应该是用python，之前也写了很多关于python的文章。今天在这里我们主要说说ruby。我觉得ruby也是ok的，我试试看写了一个爬虫的小程序，并作出相应的解析。 Ruby中实现网页抓取，一般用的是mechanize，使用非常简单。 首先安装sudo gem install mechanize
然后抓取网页
代码语言：javascript复制
require 'rubygems'
require 'mechanize'
agent = Mechanize.new
page = agent.get('http://google.com/')Ruby 多线程爬虫是一种使用 Ruby 编程语言构建的网络爬虫，是指使用多个线程同时爬取和处理多个页面。这有助于提高爬虫的速度和效率，因为它可以同时处理多个页面，而不必按顺序爬行和处理它们。 要在 Ruby 中创建多线程爬虫，首先就需要要为抓取的每个页面创建一个新线程，然后使用该线程处理该页面并从中提取任何相关信息。 下面是一个简单的示例，说明如何在 Ruby 中实现多线程爬虫，我们选择访问的目标网站为 www.taobao.com ，关于淘宝的爬取大家都知道是比较难的，网站的反爬很严，需要多方面的进行研究才能更好的爬取数据，但是今天只是一个简单的ruby多线程爬虫分享，所以在爬取过程中只添加了代理IP一个反爬策略，能更只观的带大家了解IP在爬虫中，特别是在反爬很严的网站中的重要作用。下面是通过指定16yun代理实现的爬取过程：
代码语言：javascript复制```ruby
#!/usr/bin/env ruby
# 引入必要的库
require 'faraday'
require 'json'
# 设置代理服务器
proxy_host = 'ip.16yun.cn'
proxy_port = 31111
# 创建Faraday连接
conn = Faraday.new(:url => 'http://www.taobao.com', :proxy => { :host => proxy_host, :port => proxy_port })
# 定义爬取视频的函数
def crawl_video(keyword)
# 构建查询参数
params = {
'q' => keyword,
'ie' => 'utf8',
'site' => 'v_taobao',
'type' => 'search',
'rsv_spt' => '1',
'rsv_ipts' => '0',
'rsv_npts' => '0',
'rsv_spts' => '0',
'rsv_cpts' => '0',
'rsv_epts' => '0',
'rsv_upts' => '0',
'rsv_bpts' => '0',
'rsv_gpts' => '0',
'rsv_hpts' => '0',
'rsv_jpts' => '0',
'rsv_kpts' => '0',
'rsv_lpts' => '0',
'rsv_mpts' => '0',
'rsv_npts' => '0',
'rsv_opts' => '0',
'rsv_ppts' => '0',
'rsv_qpts' => '0',
'rsv_rpts' => '0',
'rsv_spts' => '0',
'rsv_tpts' => '0',
'rsv_upts' => '0',
'rsv_vpts' => '0',
'rsv_wpts' => '0',
'rsv_xpts' => '0',
'rsv_ypts' => '0',
'rsv_zpts' => '0',
'rsv_apo' => '0',
'rsv_anpo' => '0',
'rsv_bpo' => '0',
'rsv_bnpo' => '0',
'rsv_cpo' => '0',
'rsv_cnpo' => '0',
'rsv_dpo' => '0',
'rsv_dnpo' => '0',
'rsv_epo' => '0',
'rsv_enpo' => '0',
'rsv_fpo' => '0',
'rsv_fnpo' => '0',
'rsv_gpo' => '0',
'rsv_gnpo' => '0',
'rsv_hpo' => '0',
'rsv_hnpo' => '0',
'rsv_ipo' => '0',
'rsv_inpo' => '0',
'rsv_jpo' => '0',
'rsv_jnpo' => '0',
'rsv_kpo' => '0',
'rsv_knpo' => '0',
'rsv_lpo' => '0',
'rsv_lnpo' => '0',
'rsv_mpo' => '0',
'rsv_m这只是一个简化的示例，真正的进行数据爬取可能需要添加额外的代码来处理错误、超时以及抓取网络时可能出现的其他情况。
