圖片來源:(https://k.sina.cn/article_7045218198_1a3ed7f9600100errd.html)
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
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
: 發送 HTTP 請求,向網頁伺服器索取資料,並處理 cookiesBeautiful 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
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)
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)