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【爬虫】开篇词

一、网络爬虫概述 

二、网络爬虫的应用场景

 三、爬虫的痛点

四、需要掌握哪些技术?

        在这个信息爆炸的时代,如何高效地获取和处理海量数据成为一项核心技能。无论是数据分析、商业情报、学术研究,还是人工智能训练,网络爬虫(Web Scraping)都是一项不可或缺的技术。🚀     

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一、网络爬虫概述 🎨

        网络爬虫(Web Scraping),也称为网页数据抓取,是一种自动化程序,能够按照设定的规则访问网页并提取数据。它就像一只“蜘蛛”,在互联网上爬行并收集有价值的信息。

二、网络爬虫的应用场景🎨

  • 搜索引擎:Google、Bing等搜索引擎利用爬虫抓取网页内容并建立索引。
  • 电商数据分析:爬取京东、淘宝、亚马逊的商品价格、销量和评论,进行市场分析。
  • 社交媒体监控:收集微博、知乎、Twitter等社交平台上的舆情数据,进行热点分析。
  • 新闻聚合:抓取各大新闻网站的文章,实现自动化新闻聚合。
  • 学术研究:爬取论文数据库,获取研究文献和引用数据。

 三、爬虫的痛点🎨

  • JavaScript 逆向

很多网站为了保护数据不被轻易爬取到,会选择在前端进行一些保护:例如,将网站前端的代码进行加密或混淆,从而导致一些接口的请求难以直接用程序来模拟,如果要提高爬取效率,势必要对前端代码进行反混淆,进而进行数据爬取

  • APP逆向

移动互联网时代,许多公司会选择将数据放置于App端呈现,因此App也已经成了数据的重要载体
为了保护数据,企业会在数据接口中加入加密参数,这些加密参数的逻辑是写在App之中的很多情况下,必须要对 App进行逆向,才能分析出其中的逻辑,从而用爬虫进行模拟爬取

  • 爬虫的运维和管理

当爬虫数量较多的时候,如何方便地管理爬虫进程、如何进行定时任务的设置、如何进行扩容、如何进行监控、如何设置科学的报警机制变得非常重要

  • IP封禁

网站检测到同一 IP 访问频繁时,会封禁访问权限。

  • 识别验证码

现在很多网站都已经对接了各种各样的验证码,包括拖动、点选验证码等,如果不借助于人工方式识别,利用传统的算法是很难对此类验证码进行识别的,为了提高识别效率,有时候可能需要度学习对此类验证码进行识别

  • 网页的智能解析

网页内容的解析在某些业务上是一件非常繁重的工作,现在很多人都会选择直接使用 XPath 等方式来解析当网站类型变化多样的时候,单纯靠写 XPath 会耗费大量的精力

四、需要掌握哪些技术?🎨

编程语言:Python

以下核心库:

  • requests:用于发送 HTTP 请求,获取网页内容。
  • BeautifulSoup:解析 HTML 并提取数据。
  • SeleniumPlaywright:处理 JavaScript 动态加载页面。
  • Scrapy:高效爬取大规模数据的爬虫框架。

 互联网协议

  • HTTP/HTTPS:了解 HTTP 请求方法(GET、POST)、状态码(200、404、403)等基础知识。
  • User-Agent、Cookies:模拟真实用户访问,绕过网站的反爬机制。
  • RESTful API:如何直接调用网站提供的 API 获取数据。

 数据解析

  • HTML 结构:了解网页的 DOM 结构,熟悉标签的层级关系。
  • CSS 选择器:使用 BeautifulSouplxml 提取特定元素。
  • XPath 语法:高效筛选网页中的数据节点。

 反爬策略与应对方法

  • 识别并绕过常见的反爬机制(IP封锁、验证码、请求频率限制等)。
  • 使用代理池、分布式爬虫提高稳定性

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