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1.1 HTTP基本原理
1.2 Web 网页基础
1.3 爬虫的基本原理
1.4 Session和Cookie
1.5 代理的基本原理
1.6 多线程和多进程的基本原理
2.1 urllib的使用
2.2 requests的使用
2.3 正则表达式
2.4 httpx的使用
2.5 基础爬虫案例实战
3.1 XPath的使用
3.2 Beautiful Soup的使用
3.3 pyquery的使用
3.4 parsel 的使用
4.1 TXT 文本文件存储
4.2 JSON 文件存储
4.3 CSV 文件存储
4.4 MySQL 存储
4.5 MongoDB 文档存储
4.6 Redis缓存存储
4.7 Elasticsearch 搜索引擎存储
4.8 RabbitMQ 的使用
5.1 什么是 Ajax
5.2 Ajax分析方法
5.3 Ajax 分析与爬取实战
6.1 协程的基本原理
6.2 aiohttp的使用
6.3 aiohttp 异步爬取实战
7.1 Selenium 的使用
7.2 Splash 的使用
7.3 Pyppeteer 的使用
7.4 Playwright 的使用
7.5 Selenium 爬取实战
7.6 Pyppeteer 爬取实战
7.7 CSS 位置偏移反爬案例分析与爬取实战
7.8 字体反爬案例分析与爬取实战
8.1 使用 OCR 技术识别图形验证码
8.2 使用 OpenCV 识别滑动验证码的缺口
8.3 使用深度学习识别图形验证码
8.4 使用深度学习识别滑动验证码的缺口
8.5 使用打码平台识别验证码
8.6 手机验证码的自动化处理
9.1 代理的设置
9.2 代理池的维护
9.3 付费代理的使用
9.4 ADSL 拨号代理的搭建方法
9.5 代理反爬案例爬取实战
10.1 模拟登录的基本原理
10.2 基于Session和Cookie的模拟登录爬取实战
10.3 基于JWT的模拟登录爬取实战
10.4 大规模账号池的搭建
11.1 网站加密和混淆技术简介
11.2 浏览器调试常用技巧
11.3 JavaScript Hook 的使用
11.4 无限 debugger 的原理与绕过
11.5 使用 Python 模拟执行 JavaScript
11.6 使用 Node.js 模拟执行 JavaScript
11.7 浏览器环境下 JavaScript 的模拟执行
11.8 AST 技术简介
11.9 使用 AST 技术还原混淆代码
11.10 特殊混淆案例的还原
11.11 WebAssembly 案例分析和爬取实战
11.12 JavaScript 逆向技巧总结
11.13 JavaScript 逆向爬取实战
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Python3网络爬虫开发实战(上)
小册名称:Python3网络爬虫开发实战(上)
### 1.3 爬虫的基本原理 在深入探讨Python3网络爬虫开发之前,理解爬虫的基本原理是至关重要的。网络爬虫,又称为网络蜘蛛(Web Spider)或网络机器人(Web Robot),是一种自动化脚本或程序,它们遍历万维网(World Wide Web),自动地浏览网页并收集所需的信息。这些信息可能包括文本、图片、视频、链接等,具体取决于爬虫的设计目的。本节将详细阐述爬虫的基本原理,包括其定义、工作流程、关键技术点以及面临的挑战。 #### 1.3.1 爬虫的定义与分类 **定义**:网络爬虫是一种按照一定规则,自动地抓取互联网信息的程序或脚本。它们模拟人类浏览器的行为,向服务器发送请求,并解析返回的网页内容,提取出有价值的信息。 **分类**:根据用途和技术的不同,网络爬虫可以分为多种类型,包括但不限于: - **通用爬虫**:广泛爬取互联网上的信息,为搜索引擎等大型应用提供数据支持。 - **聚焦爬虫**(也称为主题爬虫):针对特定主题或领域进行爬取,只收集与主题相关的网页信息。 - **增量式爬虫**:在已有爬取结果的基础上,只爬取新产生或发生变化的网页,减少重复工作。 - **深层网络爬虫**:能够处理JavaScript动态生成的内容或需要用户登录后才能访问的网页。 #### 1.3.2 爬虫的工作流程 网络爬虫的工作流程通常包括以下几个步骤: 1. **确定目标**:明确爬虫需要爬取的数据类型、来源网站及爬取范围。 2. **发送请求**:通过HTTP请求(如GET、POST)向目标网站服务器发送请求,获取网页内容。 3. **获取响应**:服务器响应请求,返回网页的HTML、JSON等格式的数据。 4. **解析内容**:使用解析器(如正则表达式、BeautifulSoup、lxml等)解析网页内容,提取所需信息。 5. **存储数据**:将提取的数据保存到本地文件、数据库或云存储中。 6. **日志记录**:记录爬虫的运行状态、错误信息、爬取结果等,便于后续分析和调试。 7. **遵守规则**:确保爬虫行为符合目标网站的robots.txt协议及法律法规要求。 #### 1.3.3 关键技术点 **1. HTTP请求与响应**: - **HTTP协议**:爬虫通过HTTP协议与目标网站进行通信。了解HTTP请求方法(GET、POST等)、请求头(User-Agent、Cookie等)和响应状态码(200、404等)对于编写高效的爬虫至关重要。 - **请求库**:Python中常用的HTTP请求库有`requests`、`urllib`等,它们简化了HTTP请求的发送和响应的接收过程。 **2. 网页解析**: - **HTML/XML解析**:使用解析器将网页的HTML或XML文档转换为Python可操作的数据结构(如DOM树),便于提取信息。 - **解析器选择**:根据网页的复杂度和个人偏好选择合适的解析器,如BeautifulSoup(简单易用)、lxml(速度快)等。 **3. 数据存储**: - **文件存储**:将爬取的数据保存到本地文件,如CSV、JSON、TXT等格式。 - **数据库存储**:使用关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL)或非关系型数据库(如MongoDB、Redis)存储数据,便于后续查询和分析。 **4. 异步与并发**: - **异步编程**:利用Python的`asyncio`库或第三方库(如`aiohttp`)实现异步请求,提高爬虫效率。 - **并发控制**:通过多线程、多进程或协程等技术实现并发请求,但需注意目标网站的并发限制,避免被封禁。 **5. 遵守robots.txt协议**: - **robots.txt**:网站通过robots.txt文件告诉爬虫哪些页面可以爬取,哪些不可以。编写爬虫时应先检查并遵守该协议。 #### 1.3.4 面临的挑战 **1. 反爬虫机制**: - **验证码**:要求用户输入验证码以验证是否为人类操作。 - **动态加载**:通过JavaScript动态生成网页内容,使得直接解析HTML无法获取完整数据。 - **IP封禁**:频繁请求同一网站可能导致IP被封禁。 - **Cookies与Session**:需要维持会话状态才能访问某些页面。 **2. 法律与道德问题**: - **版权问题**:未经允许爬取并传播受版权保护的内容可能构成侵权。 - **隐私保护**:爬取涉及个人隐私的信息可能违反相关法律法规。 **3. 技术难题**: - **复杂网页结构**:面对复杂的HTML结构或JavaScript渲染的页面,解析难度增加。 - **数据清洗与去重**:爬取的数据可能包含大量无用信息或重复数据,需要进行清洗和去重处理。 #### 1.3.5 结论 网络爬虫作为数据获取的重要手段,在数据分析、搜索引擎优化、市场调研等领域发挥着重要作用。然而,编写一个高效、稳定且遵守规则的爬虫并非易事,需要开发者具备扎实的编程基础、对HTTP协议和网页解析技术的深入理解,以及应对各种反爬虫机制的能力。通过不断学习和实践,我们可以逐步掌握爬虫技术,为数据驱动的业务决策提供有力支持。在编写爬虫时,务必遵守相关法律法规和道德准则,尊重网站的数据权益和用户隐私。
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