当前位置：首页 > article >正文

「爬虫实战分享：如何高效爬取某汽车官方销售排行榜」

article 2025/2/26 16:09:31

本文目录

💖前言
- 一、💫代理IP的作用
- 二、💫爬虫中的挑战
- - 1.代理IP的质量和稳定性
  - 2.IP封禁问题
  - 3. 反爬虫技术的升级
- 三、💫亮数据动态代理：数据采集的可靠伙伴
- - 1、真实体验
- 四、💫爬虫实战：使用亮数据代理ip爬取某汽车官方销售排行榜
- - 1.选择服务
  - 2.注册账号
  - 3.使用动态住宅ip
  - 4.验证代理ip是否可用
  - 5.代码实战
  - 6.扩展
- 💫总结
- 投票🚗（传送门）

💖前言

在互联网数据爬取过程中，代理IP已成为爬虫技术中不可或缺的工具。代理IP通过替代爬虫的真实IP地址，使得爬虫能够绕过网站的访问限制，如IP封禁、访问频率限制等。随着反爬虫技术日益复杂，代理IP为爬虫提供了更高的灵活性、隐私保护和稳定性。因此，合理使用代理IP，成为开发高效爬虫程序的关键。

一、💫代理IP的作用

代理IP的核心作用在于伪装请求来源，避免被目标网站检测到爬虫行为。通常，网站会通过检测单一IP的请求频率来判断是否为爬虫。当某个IP发送大量请求时，网站可能会封禁该IP，以防止爬虫程序继续抓取数据。使用代理IP可以将多个IP地址与请求分配进行关联，避免单一IP暴露在高频率请求下，从而降低封禁风险。

二、💫爬虫中的挑战

尽管代理IP能有效解决封禁问题，但在实际应用中，使用代理IP时也会遇到不少挑战：

1.代理IP的质量和稳定性

代理IP的质量直接影响爬虫的效率。一些免费代理或低质量代理IP可能存在连接不稳定、响应速度慢或易被封禁等问题。为了保证爬虫的持续性和稳定性，开发者需要选择高质量的付费代理服务。

2.IP封禁问题

高级的反爬虫机制能够识别和封锁大量使用代理IP的爬虫请求，尤其是当多个请求来自同一个代理池时。为了避免封禁，开发者需要确保代理IP池的多样性，并定期更换IP地址。

3. 反爬虫技术的升级

随着反爬虫技术的不断进步，越来越多的网站使用更加复杂的技术，如验证码、人机验证、JavaScript挑战等，来识别和阻止爬虫。即使使用代理IP，爬虫仍可能遭遇难以逾越的技术障碍

三、💫亮数据动态代理：数据采集的可靠伙伴

在本人日常工作中，工作内容与爬虫技术紧密相关。在长期的实践中，我尝试使用过众多不同来源的代理IP服务。经过实际体验和对比，其中有一款代理IP产品表现出色，堪称行业翘楚 Bright Data。它不仅能够全方位满足我在爬虫工作中的各种复杂需求，而且在性能、稳定性以及安全性等关键方面都展现出卓越的品质。正因如此，我愿意为其优质的服务支付相应的费用。

1、真实体验

全球覆盖与IP池规模
从个人使用角度来看，我对网络内容的访问需求是多样化且广泛的。例如在进行市场调研时需要获取不同国家和地区的行业信息时，使用Bright Data，它提供的超1亿个ip以及涵盖超过200个国家地区，让我能够很轻松的突破地域限制，获取最真实、最贴近实际的信息，这为我的工作带来了极大的便利。
高匿名性与安全性
在网络活动中，匿名性和安全性是我最为关注的因素之一。Bright Data提供的是真实用户的住宅代理IP地址，这一点让我非常放心。在使用其他一些平台时，我曾担心由于IP来源的问题而被目标网站轻易识破，导致被封禁，从而影响工作的进展。但Bright Data的真实住宅代理能够很好地模拟真实用户的行为，使我在进行网络访问时，很难被网站识别为爬虫流量，大大降低了被封禁的风险。
高速度与低延迟
工作效率对于我来说也是至关重要，尤其是在处理大量数据抓取和分析的任务时。Bright Data提供了高速稳定的连接，这让我能够快速地完成工作。在实际使用中，我明显感觉到网页加载和数据抓取的速度非常快，减少了延迟和超时的情况。
灵活的计费与付款方式
费用也是我选择网络代理平台时考虑的重要因素之一。与其他平台相比，Bright Data在计费方式上的灵活性实在是无与伦比。与其他那些固守固定计费模式的平台相比，Bright Data真正做到了为用户着想。它提供了按流量、按IP数量、按时间等多种计费方式，让我可以根据自己的实际需求来灵活调整。无论是短期的爆发式业务需求，还是长期的稳定使用，Bright Data都能提供恰到好处的计费方案，确保我只为自己真正使用的资源付费。这种灵活性让我能够更好地控制成本，同时也让我感受到了Bright Data对我需求的真实理解和支持。而且，Bright Data经常推出一些优惠活动，如注册即赠2美金试用金->立即试用<-，并且购买的动态IP享受5折优惠等。这些优惠活动为我节省了不少成本，提高了产品的性价比。

四、💫爬虫实战：使用亮数据代理ip爬取某汽车官方销售排行榜

目标网站：https://www.autohome.com.cn/
在这里插入图片描述

1.选择服务

这里我使用的是亮数据家的动态住宅代理，动态住宅代理是一种由互联网服务提供商（ISP）分配给用户的可自动更改IP地址的网络代理服务。它具高匿名性，因IP动态变化且来自真实住宅网络，能保护隐私；真实性强，可模拟真实用户环境；适用广泛，能满足不同业务场景需求。其工作原理是用户请求时，代理服务器从大量住宅IP池中分配可用IP并加密转发数据。

2.注册账号

首先打开->Bright Data官网<-，点击免费试用，输入邮箱（用来收取验证码）、微信、手机号，进行注册。
在这里插入图片描述
注册成功后，来到支付页面，会发现已经赠送2$的使用额度，有效期为3天，如下图：

3.使用动态住宅ip

点击左侧菜单中Proxies & Scraping，选择住宅代理，点击开始使用，如下图
在这里插入图片描述
进行一些简单的设置，通道名称、代理类型、以及指定国家的ip

添加成功后，参考代码语言选择Python，然后找到你的代理IP链接：如下图：

4.验证代理ip是否可用

import requests
import urllib3

urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)


def get_html_json(url):
    """发送请求，获取响应"""
    # 请求头模拟浏览器
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/131.0.6778.14 Safari/537.36'}

    proxies = {
        'http': '替换成你刚刚复制的链接',
        'https': '替换成你刚刚复制的链接'
    }

    # 添加请求头和代理IP发送请求
    response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, verify=False)
    # 获取网页源码
    if response.status_code == 200:
        # 解析JSON数据
        html_str = response.json()
        return html_str
    else:
        print('Failed to retrieve data', response.status_code)

print(get_html_json('https://httpbin.org/ip'))

连续执行两次后，发现输出的当前ip都是不一样的，代表可用，并且每次执行，使用的都是不同ip。
在这里插入图片描述

5.代码实战

构建新能源汽车销售榜url
定义了如下方法，其中部分参数是固定的，pagesize参数用来确定爬取的条数，date是确定爬取哪一个月的榜单。

def build_url(date,pagesize):
    """构建完整的URL"""
    base_url = "https://cars.app.autohome.com.cn/carext/recrank/all/getrecranklistpageresult2"
    params = {
        'from': 28,
        'pm': 2,
        'pluginversion': '11.65.0',
        'model': 1,
        'channel': 0,
        'pageindex': 1,
        'pagesize': pagesize,
        'typeid': 1,
        'subranktypeid': 1,
        'levelid': 201908,
        'price': '0-9000',
        'date': date
    }
    return requests.Request('GET', base_url, params=params).prepare().url

当我们通过url发起请求并获取响应后，获取的是json数据，我们需要提取出有用的数据。

"""提取需要的数据"""
def get_rec_rank(data):
    # 提取 list 数据
    list_data = data['result']['list']
    data_list = []
    for item in list_data:
        if isinstance(item, dict) and 'brandid' in item:
            # print(item)
            keys_to_extract = ['brandid', 'priceinfo', 'rank', 'seriesname', 'salecount', 'scorevalue', 'seriesid','seriesimage']

            # 使用字典推导式提取特定key
            extracted_data = {key: item[key] for key in keys_to_extract if key in item}
            print(extracted_data)

            data_list.append(extracted_data)
    return data_list

执行后，如下图，相关的数据都被提取出来了。
在这里插入图片描述
写入到excel，方便查看，定义如下方法:

def dict_list_to_excel(data_list, excel_file):
    # 将字典转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(data_list)

    # 将DataFrame写入到Excel文件
    df.to_excel(excel_file, index=False)

在这里插入图片描述
完整代码

import requests
import urllib3
import pandas as pd

urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)


def get_html_json(url):
    """发送请求，获取响应"""
    # 请求头模拟浏览器
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/131.0.6778.14 Safari/537.36'}

    proxies = {
        'http': '替换成你刚刚复制的链接',
        'https': '替换成你刚刚复制的链接'
    }

    # 添加请求头和代理IP发送请求
    response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, verify=False)
    # 获取网页源码
    if response.status_code == 200:
        # 解析JSON数据
        html_str = response.json()
        return html_str
    else:
        print('Failed to retrieve data', response.status_code)

"""构建新能源汽车销售榜的url"""
def build_url(date,pagesize):
    """构建完整的URL"""
    base_url = "https://cars.app.autohome.com.cn/carext/recrank/all/getrecranklistpageresult2"
    params = {
        'from': 28,
        'pm': 2,
        'pluginversion': '11.65.0',
        'model': 1,
        'channel': 0,
        'pageindex': 1,
        'pagesize': pagesize,
        'typeid': 1,
        'subranktypeid': 1,
        'levelid': 201908,
        'price': '0-9000',
        'date': date
    }
    return requests.Request('GET', base_url, params=params).prepare().url


"""提取需要的数据"""
def get_rec_rank(data):
    # 提取 list 数据
    list_data = data['result']['list']
    data_list = []
    for item in list_data:
        if isinstance(item, dict) and 'brandid' in item:
            # print(item)
            keys_to_extract = ['brandid', 'priceinfo', 'rank', 'seriesname', 'salecount', 'scorevalue', 'seriesid','seriesimage']

            # 使用字典推导式提取特定key
            extracted_data = {key: item[key] for key in keys_to_extract if key in item}
            print(extracted_data)

            data_list.append(extracted_data)
    return data_list

"""写入到excel"""
def dict_list_to_excel(data_list, excel_file):
    # 将字典转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(data_list)

    # 将DataFrame写入到Excel文件
    df.to_excel(excel_file, index=False)


if __name__ == '__main__':
    # 设置需要爬取的月份
    date = '2025-01'
    # 设置爬取的条数
    pagesize = 100

    # 构建url，并发起请求
    data = get_html_json(build_url(date, pagesize))
    # 提取需要的数据数据
    data_list = get_rec_rank(data)
    print(data_list)
    # 写入excel
    dict_list_to_excel(data_list,'NewEnergySalesLeaderboard.xlsx')

    # 也可以通过seriesid进入到每个汽车的详情页面，获取每个汽车的更多详细信息

免责声明：本文爬虫内容仅供学习参考，对于阅读后进行爬虫行为的用户，不承担任何法律责任。

6.扩展

点击榜单上的某一台车，进入到该车的详情页面发现每一台车的url的构成只有一处不一样，跟我们上面爬取到的seriesid是一致的，所以我们可以根据seriesid依次爬取某一台车的详情页面的数据，比如配置信息、车型等，感兴趣的伙伴快去尝试下吧！
在这里插入图片描述

💫总结

代理IP对爬虫来说是不可或缺的，但在使用时必须遵守相关法律法规和目标网站的规定，严禁从事非法活动或滥用代理IP服务。亮数据家的动态住宅代理IP可以帮助爬虫安全采集公开数据信息，现在更是推出注册即送2美元的使用额度，以及限时5 折优惠，新老客户同享，有需要代理IP的小伙伴可以体验一下：Bright Data官网