引言:作为一名程序员,想必大家都有了解过爬虫的基本原理,也写过一些简单的爬虫程序。但要想成为爬虫高手,需要更深入的学习和实践。本文将带领大家探究爬虫高阶技巧,从入门到精通的学习资料,让你成为实战型的爬虫攻略专家!
一、进阶知识点
1. 爬虫反反爬
爬虫反爬是指网站主动限制爬取行为。然而,经过对反爬技术的深入研究,我们可以解决常见的验证码、IP封锁、UA识别、请求频率等问题。其中,绕过验证码最常见的方法是OCR识别验证码,绕过IP封锁可以使用高匿代理IP,绕过UA识别可以伪造UA,绕过请求频率可以使用代理池等技巧。
2. 存储技巧
爬虫获取的数据需要进行存储,而存储方式也直接影响爬虫效率。常见的存储方式有文本文件、数据库、云服务器等。其中,数据库更适合大规模数据爬取,如MySQL、MongoDB等。云服务器则可以保证数据存储和备份的稳定性和安全性。
3. 并发优化
当对一个网站进行大量数据的爬取时,需要处理的请求数量是非常大的。这时,单线程请求必然会成为瓶颈,进而导致爬取效率低下。为此,我们要学习使用多线程或协程等技术,以加速对目标网站的请求,提高爬虫效率。其中,协程可以实现更高效的并发请求,如异步IO模型等。
二、示范演练
1. 爬取淘宝商品数据
要想获取淘宝商品的数据,首先要搜索感兴趣的商品,然后解析HTML页面,获取商品的信息,如商品名称、价格、销量、评价等。贴上Python爬虫代码示例:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def getHTMLText(url, kv):
try:
r = requests.get(url, params=kv)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
return r.text
except:
return ""
def parsePage(ilt, html):
try:
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
plist = soup.find_all('div', {'class':'item'})
for item in plist:
info = []
try:
info.append(item.find('div', {'class':'title'}).string.strip())
info.append(item.find('div', {'class':'price'}).strong.string)
ilt.append(info)
except:
continue
except:
return ""
def printGoodsList(ilt):
tplt = "{:4}\t{:8}\t{:16}"
print(tplt.format("序号", "名称", "价格"))
count = 0
for g in ilt:
count += 1
print(tplt.format(count, g[0], g[1]))
def main():
goods = "书包"
depth = 2
start_url = "https://s.taobao.com/search"
infoList = []
for i in range(depth):
try:
kv = {'q':goods, 's':i*44}
html = getHTMLText(start_url, kv)
parsePage(infoList, html)
except:
continue
printGoodsList(infoList)
if __name__ == '__main__':
main()
2. 爬取微博数据
微博是国内最大的社交平台之一,爬取其数据可以获取公众舆论和信息源。要想爬取微博数据,需要模拟登陆微博,获取到cookie和token,然后通过请求API接口获取目标数据。
import requests
import json
class WeiboSpider:
def __init__(self):
self.session = requests.session()
self.headers = {
"Host": "passport.weibo.cn",
"Origin": "https://passport.weibo.cn",
"Referer": "https://passport.weibo.cn/signin/login?entry=mweibo&r=https://weibo.cn/",
"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",
}
def get_ticket(self):
url = "https://passport.weibo.cn/signin/login"
response = self.session.get(url, headers=self.headers, verify=False)
ticket = response.history[1].cookies['TICKET_WEIBO']
return ticket
def get_token(self, ticket):
url = "https://login.sina.com.cn/sso/login.php?client=ssologin.js(v1.4.19)"
payload = {
"ticket": ticket,
"ssosavestate": "1571145635",
"callback": "sinaSSOController.doCrossDomainCallBack",
"scriptId": "ssoscript0",
"client": "ssologin.js(v1.4.19)",
"_": "1 571129647385",
}
response = self.session.get(url, params=payload, headers=self.headers, verify=False)
token = json.loads(response.text)["token"]
return token
def login(self, username, password):
ticket = self.get_ticket()
token = self.get_token(ticket)
post_data = {
"username": username,
"password": password,
"savestate": "1",
"ec": "0",
"pagerefer": "",
"entry": "mweibo",
"wentry": "",
"loginfrom": "",
"client_id": "",
"code": "",
"qq": "",
"hff": "",
"hfp": "",
"_rand": "0",
"ts": "",
"authToken": "",
"token": token,
"pincode": "",
"p": "",
"sr": "",
"s": "a99c0424",
"mainpageflag": "1",
"qqstate": "",
"wp": "0",
"returntype": "META",
}
login_url = "https://passport.weibo.cn/sso/login"
response = self.session.post(login_url, data=post_data, headers=self.headers, verify=False)
login_url = json.loads(response.content.decode("utf-8"))['crossDomainUrlList'][0]
response = self.session.get(login_url, headers=self.headers, verify=False)
return self.session
def get_weibo_data(self, uid, page=1):
url = f"https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?type=uid&value={uid}&containerid=107603{uid}&page={page}"
response = self.session.get(url, headers=self.headers, verify=False)
data = json.loads(response.content.decode("utf-8"))
return data
def get_user_info(self, uid):
url = f"https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?type=uid&value={uid}"
response = self.session.get(url, headers=self.headers, verify=False)
data = json.loads(response.content.decode("utf-8"))
return data["userInfo"]
# 使用示例
spider = WeiboSpider()
session = spider.login("your_username", "your_password")
uid = "1234567890"
user_info = spider.get_user_info(uid)
print(user_info)
三、学习资源推荐
1. 网络爬虫进阶指南(书籍)
这本书介绍了网络爬虫的各种进阶技巧和应用实例。书中提供详细的爬虫代码示例,并对常见的反爬技术和数据存储方式进行了深入讲解。
2. Python爬虫实战教程(视频课程)
该课程由某知名学术网站主讲,针对Python爬虫的实际应用进行深入分析,涵盖了基础爬虫技能、数据存储、反爬策略、分布式爬虫等内容。该课程比较系统全面,适合初学者和进阶者参考。
3. Scrapy官方文档(官方文档)
Scrapy是Python爬虫的一种开源框架,用于爬取网页和提取数据。该文档详细介绍了Scrapy的各种用法和API接口,适合对该框架有一定了解或已经掌握基本技能的人参考。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-434877.html
总结:
爬虫技术日新月异,需要不断学习和实践。本文教大家进阶知识,演练实战技巧,推荐参考资源。希望大家通过这篇文章,可以更好地掌握爬虫技术,成为一名优秀的数据爬取和分析工程师!文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-434877.html
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