Python 网络爬虫 – 分步教程

网络爬虫是数据收集和网络抓取领域中令人着迷的工具。 它们自动化了浏览网络以收集数据的过程，这些数据可用于各种目的，例如搜索引擎索引、数据挖掘或竞争分析。 在本教程中，我们将踏上使用 Python 构建基本网络爬虫的信息之旅，Python 是一种以其简单性和处理网络数据的强大功能而闻名的语言。

Python 拥有丰富的库生态系统，为开发网络爬虫提供了一个优秀的平台。 无论您是初露头角的开发人员、数据爱好者，还是只是对网络爬虫的工作原理感到好奇，本分步指南都旨在向您介绍网络爬虫的基础知识，并让您具备创建自己的爬虫程序的技能。

来源：https://medium.com/kariyertech/web-crawling-general-perspective-713971e9c659

Python 网络爬虫 – 如何构建网络爬虫

第 1 步：了解基础知识

网络爬虫，也称为蜘蛛，是一种以有条理和自动化的方式浏览万维网的程序。 对于我们的爬虫，我们将使用 Python，因为它简单且具有强大的库。

第 2 步：设置您的环境

安装 Python ：确保您已安装 Python。 您可以从 python.org 下载它。

安装库：您需要 requests 来发出 HTTP 请求，并需要 bs4 中的 BeautifulSoup 来解析 HTML。 使用 pip 安装它们：

pip install 请求 pip install beautifulsoup4

第三步：编写基本爬虫

导入库：

从 bs4 导入 BeautifulSoup 导入请求

获取网页：

在这里，我们将获取网页的内容。 将“URL”替换为您要抓取的网页。

url = 'URL' 响应 = requests.get(url) 内容 = response.content

解析 HTML 内容：

汤 = BeautifulSoup(内容, 'html.parser')

提取信息：

例如，要提取所有超链接，您可以执行以下操作：

for soup.find_all('a') 中的链接： print(link.get('href'))

第四步：扩展你的爬虫

处理相对 URL ：

使用 urljoin 处理相对 URL。

从 urllib.parse 导入 urljoin

避免两次抓取同一页面：

维护一组已访问的 URL 以避免冗余。

添加延迟：

尊重的爬行包括请求之间的延迟。 使用 time.sleep()。

第 5 步：尊重 Robots.txt

确保您的抓取工具尊重网站的 robots.txt 文件，该文件指示不应抓取网站的哪些部分。

第 6 步：错误处理

实施 try- except 块来处理潜在的错误，例如连接超时或拒绝访问。

第七步：更深入

您可以增强爬网程序以处理更复杂的任务，例如表单提交或 JavaScript 渲染。 对于 JavaScript 较多的网站，请考虑使用 Selenium。

第 8 步：存储数据

决定如何存储您抓取的数据。 选项包括简单的文件、数据库，甚至直接将数据发送到服务器。

第 9 步：保持道德

• 不要让服务器超载； 在您的请求中添加延迟。
• 遵守网站的服务条款。
• 未经许可，请勿抓取或存储个人数据。

被阻止是网络爬行时的一个常见挑战，特别是在处理具有检测和阻止自动访问措施的网站时。 以下是一些可帮助您在 Python 中解决此问题的策略和注意事项：

了解您被阻止的原因

频繁请求：来自同一 IP 的快速、重复请求可能会触发阻止。

非人类模式：机器人通常表现出与人类浏览模式不同的行为，例如访问页面速度过快或以可预测的顺序访问页面。

标头管理不善： HTTP 标头丢失或不正确可能会使您的请求看起来可疑。

忽略 robots.txt：不遵守网站 robots.txt 文件中的指令可能会导致被阻止。

避免被阻止的策略

尊重 robots.txt ：始终检查并遵守网站的 robots.txt 文件。 这是一种道德实践，可以防止不必要的阻塞。

轮换用户代理：网站可以通过您的用户代理识别您的身份。 通过轮换它，您可以降低被标记为机器人的风险。 使用 fake_useragent 库来实现这一点。

from fake_useragent import UserAgent ua = UserAgent() headers = {'User-Agent': ua.random}

添加延迟：在请求之间实现延迟可以模仿人类行为。 使用 time.sleep() 添加随机或固定延迟。

import time time.sleep(3) # 等待3秒

IP 轮换：如果可能，请使用代理服务来轮换您的 IP 地址。 为此提供免费和付费服务。

使用会话：Python 中的 requests.Session 对象可以帮助维护一致的连接并在请求之间共享标头、cookie 等，使您的爬虫看起来更像常规的浏览器会话。

将 requests.Session() 作为会话： session.headers = {'User-Agent': ua.random} response = session.get(url)

处理 JavaScript ：一些网站严重依赖 JavaScript 来加载内容。 Selenium 或 Puppeteer 等工具可以模仿真实的浏览器，包括 JavaScript 渲染。

错误处理：实施强大的错误处理，以优雅地管理和响应块或其他问题。

道德考虑

• 始终尊重网站的服务条款。 如果网站明确禁止网页抓取，最好遵守。
• 请注意您的爬网程序对网站资源的影响。 服务器过载可能会给网站所有者带来问题。

先进技术

• Web 抓取框架：考虑使用 Scrapy 等框架，它具有处理各种抓取问题的内置功能。
• 验证码解决服务：对于存在验证码挑战的网站，有一些服务可以解决验证码，尽管它们的使用会引起道德问题。

Python 中的最佳网络爬行实践

从事网络爬虫活动需要在技术效率和道德责任之间取得平衡。 使用 Python 进行网络爬虫时，遵守尊重数据及其来源网站的最佳实践非常重要。 以下是使用 Python 进行网络爬行的一些关键注意事项和最佳实践：

遵守法律和道德标准

• 尊重 robots.txt：始终检查网站的 robots.txt 文件。 该文件概述了网站所有者不希望被抓取的网站区域。
• 遵循服务条款：许多网站的服务条款中都包含有关网络抓取的条款。 遵守这些条款既符合道德又符合法律规定。
• 避免服务器过载：以合理的速度发出请求，以避免网站服务器负载过重。

用户代理和标头

• 识别您自己的身份：使用包含您的联系信息或爬网目的的用户代理字符串。 这种透明度可以建立信任。
• 正确使用标头：配置良好的 HTTP 标头可以降低被阻止的可能性。 它们可以包括用户代理、接受语言等信息。

管理请求频率

• 添加延迟：在请求之间实现延迟以模仿人类浏览模式。 使用 Python 的 time.sleep() 函数。
• 速率限制：了解在给定时间范围内向网站发送的请求数量。

使用代理

• IP 轮换：使用代理轮换您的 IP 地址可以帮助避免基于 IP 的封锁，但应以负责任且合乎道德的方式进行。

处理 JavaScript 密集型网站

• 动态内容：对于使用 JavaScript 动态加载内容的网站，Selenium 或 Puppeteer（与 Python 的 Pyppeteer 结合使用）等工具可以像浏览器一样呈现页面。

数据存储和处理

• 数据存储：考虑数据隐私法律法规，负责任地存储爬取的数据。
• 最大限度地减少数据提取：仅提取您需要的数据。 除非绝对必要且合法，否则避免收集个人或敏感信息。

错误处理

• 强大的错误处理：实施全面的错误处理来管理超时、服务器错误或无法加载的内容等问题。

爬虫优化

• 可扩展性：设计您的爬网程序以应对规模的增加，无论是在爬行的页面数量还是处理的数据量方面。
• 效率：优化代码以提高效率。 高效的代码可以减少系统和目标服务器上的负载。

文档和维护

• 保留文档：记录您的代码和爬取逻辑，以供将来参考和维护。
• 定期更新：保持爬行代码更新，特别是当目标网站的结构发生变化时。

符合道德的数据使用

• 道德利用：以道德方式使用您收集的数据，尊重用户隐私和数据使用规范。

综上所述

在结束我们对用 Python 构建网络爬虫的探索时，我们了解了自动化数据收集的复杂性以及随之而来的道德考虑。 这项努力不仅提高了我们的技术技能，还加深了我们对广阔的数字环境中负责任的数据处理的理解。

来源：https://www.datacamp.com/tutorial/making-web-crawlers-scrapy-python

然而，创建和维护网络爬虫可能是一项复杂且耗时的任务，特别是对于具有特定大规模数据需求的企业而言。 这就是 PromptCloud 的自定义网页抓取服务发挥作用的地方。 如果您正在寻找适合您的 Web 数据需求的定制、高效且合乎道德的解决方案，PromptCloud 可以提供一系列服务来满足您的独特需求。 从处理复杂的网站到提供干净的结构化数据，他们确保您的网络抓取项目顺利进行并与您的业务目标保持一致。

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快乐的数据狩猎！