我想要跟姊姊一樣喔!大家好!我是希斯特莉亞~我分享Python網路爬蟲

圖片來源:(https://k.sina.cn/article_7045218198_1a3ed7f9600100errd.html)

Python網路爬蟲

就像在網際網路上四處爬行的蜘蛛，自動化地從網頁上擷取所需資料。Python因為簡潔語法和豐富第三方函式庫，成為最受歡迎爬蟲語言之一

為什麼需要 cookies？

• 身份識別：網站透過 cookies 辨識使用者，例如:登入狀態、購物車內容
• 追蹤行為：網站利用 cookies 追蹤使用者瀏覽行為，個性化推薦、廣告投放

requests、Beautiful Soup、Scrapy

• requests: 發送 HTTP 請求，向網頁伺服器索取資料，並處理 cookies
• Beautiful Soup: 解析 HTML 和 XML 文件，方便提取所需的資料
• Scrapy: 一個功能強大的爬蟲框架，整合了 requests 和 Beautiful Soup，並提供許多額外功能。例如:多線程下載、自動化跟隨連結、資料儲存

使用 requests 和 Beautiful Soup 爬取需要登入的網站

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 設定 headers，模擬瀏覽器
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari   
/537.36'
}

# 發送 POST 請求，提交登入資訊
login_url = 'https://example.com/login'
data = {'username': 'your_username', 'password': 'your_password'}
response = requests.post(login_url, headers=headers, data=data)

# 提取 cookies
cookies = response.cookies

# 發送請求，並使用 cookies
url = 'https://example.com/profile'
response = requests.get(url, headers=headers, cookies=cookies)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取資料
profile_info = soup.find('div', class_='profile-info')
# ... 根據網頁結構提取所需資料

Scrapy優勢

• 框架性： 提供一套完整爬蟲開發框架，簡化開發流程
• 高效性： 支援多線程下載、中間件等，提升爬取效率
• 可擴充性： 提供豐富的擴充機制，可以自定義各種功能

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'my_spider'
    start_urls = ['https://example.com']

    def parse(self, response):
        # 解析網頁，提取資料
        for link in response.css('a'):
            yield response.follow(link.url, self.parse)

注意事項與道德規範

• 尊重機器人協議: 遵守網站的機器人協議，避免過度頻繁的請求
• 尊重版權: 爬取的資料僅供個人學習研究使用，不得用商業用途或侵犯他人著作權
• 隱私保護: 避免爬取涉及個人隱私的資料

進階主題

• JavaScript渲染: 對於使用 JavaScript 動態載入內容網頁，可以使用 Selenium 或 Puppeteer 來模擬瀏覽器行為
• 資料清洗: 對爬取的資料進行清洗、轉換，使其更適合分析
• 資料儲存: 選擇適合的資料儲存方式，例如: CSV、 JSON、 資料庫
• 分布式爬蟲: 利用多台機器進行爬取，提高爬取效率

結論

Python 網路爬蟲結合 requests、Beautiful Soup 和 Scrapy 等工具，能幫助我們高效地從網際網路上獲取所需資料，在使用過程中，務必遵守相關法律法規和道德規範

圖片來源:(https://forum.gamer.com.tw/C.php?bsn=43473&snA=10817)