Python 網路爬蟲 – 逐步教程

網路爬蟲是資料收集和網路抓取領域中令人著迷的工具。 它們自動化了瀏覽網路以收集資料的過程，這些資料可用於各種目的，例如搜尋引擎索引、資料探勘或競爭分析。 在本教程中，我們將踏上使用 Python 建立基本網路爬蟲的資訊之旅，Python 是一種以其簡單性和處理網路資料的強大功能而聞名的語言。

Python 擁有豐富的函式庫生態系統，為開發網路爬蟲提供了一個優秀的平台。 無論您是初露頭角的開發人員、數據愛好者，還是只是對網絡爬蟲的工作原理感到好奇，本分步指南都旨在向您介紹網絡爬蟲的基礎知識，並讓您具備創建自己的爬蟲程序的技能。

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

Python 網路爬蟲 – 如何建構網路爬蟲

第 1 步：了解基礎知識

網路爬蟲，也稱為蜘蛛，是一種以有條理和自動化的方式瀏覽萬維網的程式。 對於我們的爬蟲，我們將使用 Python，因為它簡單且具有強大的庫。

第 2 步：設定您的環境

安裝 Python ：確保您已安裝 Python。 您可以從 python.org 下載它。

安裝程式庫：您需要 requests 來發出 HTTP 請求，並需要 bs4 中的 BeautifulSoup 來解析 HTML。 使用 pip 安裝它們：

pip install 請求 pip install beautifulsoup4

第三步：寫出基本爬蟲

導入庫：

從 bs4 匯入 BeautifulSoup 匯入請求

取得網頁：

在這裡，我們將獲取網頁的內容。 將“URL”替換為您要抓取的網頁。

url = 'URL' 回應 = requests.get(url) 內容 = response.content

解析 HTML 內容：

湯 = BeautifulSoup(內容, 'html.parser')

提取資訊：

例如，要提取所有超鏈接，您可以執行以下操作：

for soup.find_all('a') 中的連結： print(link.get('href'))

第四步：擴展你的爬蟲

處理相對 URL ：

使用 urljoin 處理相對 URL。

從 urllib.parse 導入 urljoin

避免兩次抓取同一頁：

維護一組已存取的 URL 以避免冗餘。

新增延遲：

尊重的爬行包括請求之間的延遲。 使用 time.sleep()。

第 5 步：尊重 Robots.txt

確保您的抓取工具尊重網站的 robots.txt 文件，該文件指示不應抓取網站的哪些部分。

第 6 步：錯誤處理

實作 try- except 區塊來處理潛在的錯誤，例如連線逾時或拒絕存取。

第七步：更深入

您可以增強爬網程式以處理更複雜的任務，例如表單提交或 JavaScript 渲染。 對於 JavaScript 較多的網站，請考慮使用 Selenium。

第 8 步：儲存數據

決定如何儲存您抓取的資料。 選項包括簡單的文件、資料庫，甚至直接將資料傳送到伺服器。

第 9 步：保持道德

• 不要讓伺服器超載； 在您的請求中加入延遲。
• 遵守網站的服務條款。
• 未經許可，請勿抓取或儲存個人資料。

被封鎖是網路爬行時的常見挑戰，特別是在處理具有偵測和阻止自動存取措施的網站時。 以下是一些可協助您在 Python 中解決此問題的策略和注意事項：

了解您被封鎖的原因

頻繁請求：來自相同 IP 的快速、重複請求可能會觸發阻止。

非人類模式：機器人通常表現出與人類瀏覽模式不同的行為，例如存取頁面速度過快或以可預測的順序存取頁面。

標頭管理不善： HTTP 標頭遺失或不正確可能會使您的請求看起來可疑。

忽略 robots.txt：不遵守網站 robots.txt 檔案中的指令可能會導致被封鎖。

避免被阻止的策略

尊重 robots.txt ：始終檢查並遵守網站的 robots.txt 檔案。 這是一種道德實踐，可以防止不必要的阻塞。

輪換用戶代理：網站可以透過您的用戶代理識別您的身分。 透過輪換它，您可以降低被標記為機器人的風險。 使用 fake_useragent 庫來實現這一點。

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

新增延遲：在請求之間實現延遲可以模仿人類行為。 使用 time.sleep() 新增隨機或固定延遲。

import time time.sleep(3) # 等待3秒

IP 輪換：如果可能，請使用代理服務來輪換您的 IP 位址。 為此提供免費和付費服務。

使用會話：Python 中的 requests.Session 物件可以幫助維護一致的連線並在請求之間共用標頭、cookie 等，使您的爬蟲看起來更像常規的瀏覽器會話。

將 requests.Session() 作為會話： session.headers = {'User-Agent': ua.random} response = session.get(url)

處理 JavaScript ：有些網站嚴重依賴 JavaScript 來載入內容。 Selenium 或 Puppeteer 等工具可以模仿真實的瀏覽器，包括 JavaScript 渲染。

錯誤處理：實作強大的錯誤處理，以優雅地管理和回應區塊或其他問題。

道德考慮

• 始終尊重網站的服務條款。 如果網站明確禁止網頁抓取，最好遵守。
• 請注意您的爬網程序對網站資源的影響。 伺服器過載可能會給網站所有者帶來問題。

先進技術

• Web 抓取框架：考慮使用 Scrapy 等框架，它具有處理各種抓取問題的內建功能。
• 驗證碼解決服務：對於有驗證碼挑戰的網站，有一些服務可以解決驗證碼，儘管它們的使用會引起道德問題。

Python 中的最佳網頁爬行實踐

從事網路爬蟲活動需要在技術效率和道德責任之間取得平衡。 使用 Python 進行網路爬蟲時，遵守尊重資料及其來源網站的最佳實踐非常重要。 以下是使用 Python 進行網路爬行的一些關鍵注意事項和最佳實踐：

遵守法律和道德標準

• 尊重 robots.txt：始終檢查網站的 robots.txt 檔案。 該文件概述了網站所有者不希望被抓取的網站區域。
• 遵循服務條款：許多網站的服務條款中都包含有關網頁抓取的條款。 遵守這些條款既符合道德又符合法律規定。
• 避免伺服器過載：以合理的速度發出請求，以避免網站伺服器負載過重。

用戶代理和標頭

• 識別您自己的身分：使用包含您的聯絡資訊或爬網目的的使用者代理字串。 這種透明度可以建立信任。
• 正確使用標頭：配置良好的 HTTP 標頭可以降低被封鎖的可能性。 它們可以包括使用者代理、接受語言等資訊。

管理請求頻率

• 新增延遲：在請求之間實現延遲以模仿人類瀏覽模式。 使用 Python 的 time.sleep() 函數。
• 速率限制：了解在給定時間範圍內向網站發送的請求數量。

使用代理

• IP 輪換：使用代理程式輪換您的 IP 位址可以幫助避免基於 IP 的封鎖，但應以負責任且合乎道德的方式進行。

處理 JavaScript 密集型網站

• 動態內容：對於使用 JavaScript 動態載入內容的網站，Selenium 或 Puppeteer（與 Python 的 Pyppeteer 結合使用）等工具可以像瀏覽器一樣呈現頁面。

資料儲存和處理

• 資料儲存：考慮資料隱私法規，負責任地儲存爬取的資料。
• 最大限度地減少資料提取：僅提取您需要的資料。 除非絕對必要且合法，否則避免收集個人或敏感資訊。

錯誤處理

• 強大的錯誤處理：實作全面的錯誤處理來管理逾時、伺服器錯誤或無法載入的內容等問題。

爬蟲優化

• 可擴展性：設計您的爬網程序以應對規模的增加，無論是在爬行的頁面數量還是處理的資料量方面。
• 效率：優化程式碼以提高效率。 高效率的程式碼可以減少系統和目標伺服器上的負載。

文件和維護

• 保留文件：記錄您的程式碼和爬取邏輯，以便日後參考和維護。
• 定期更新：保持爬行程式碼更新，特別是當目標網站的結構發生變化時。

符合道德的數據使用

• 道德利用：以道德方式使用您收集的數據，尊重使用者隱私和數據使用規範。

綜上所述

在結束我們對用 Python 建立網路爬蟲的探索時，我們了解了自動化資料收集的複雜性以及隨之而來的道德考量。 這項努力不僅提高了我們的技術技能，還加深了我們對廣闊的數位環境中負責任的數據處理的理解。

資料來源：https://www.datacamp.com/tutorial/making-web-crawlers-scrapy-python

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