Python网络爬虫的10个高效技巧（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了_快速精通爬虫

作者：喵喵爱编程 | 2024-08-09 19:50:41

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快速精通爬虫

1. 伪装你的爬虫

在开始探险之前，记得穿上“隐身衣”——修改User-Agent。这样可以减少被网站识别的风险。

import requests  
  
headers = {  
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'  
}  
response = requests.get('http://example.com', headers=headers)  
print(response.text)  

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这段代码告诉网站，我们是来自一个流行的浏览器，而非机器人。

2. 处理Cookies，像真的访客一样

有些网站需要登录才能访问数据，这时我们可以使用Cookies。

from requests import session  
  
s = session()  
s.get('http://login.com/login', data={'username': 'you', 'password': 'secret'})  
response = s.get('http://example.com/protected')  
print(response.text)  

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通过会话管理，保持登录状态，畅通无阻。

3. 动态内容的捕捉

很多网站使用JavaScript动态加载数据，直接请求URL可能拿不到数据。Selenium来帮忙！

from selenium import webdriver  
  
driver = webdriver.Chrome()  
driver.get('http://dynamic-content.com')  
data = driver.page_source  
driver.quit()  
print(data)  

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Selenium模拟浏览器操作，动态内容不再是难题。

4. 速率控制，温柔爬取

别急，太快可能会被封。用time.sleep()做个深呼吸。

import time  
  
for _ in range(10):  
    # 爬虫操作...  
    time.sleep(1)  # 每次请求后暂停1秒  

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优雅地爬取，对服务器友好，也是自我保护。

5. 错误处理，从容不迫

遇到404或网络问题？别慌，try-except来救场。

try:  
    response = requests.get('http://nonexistent.com')  
    response.raise_for_status()  # 强制检查状态码  
except requests.exceptions.HTTPError as errh:  
    print(f"HTTP Error: {errh}")  
except requests.exceptions.ConnectionError as errc:  
    print(f"Error Connecting: {errc}")  

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优雅地处理错误，让程序更健壮。

6. 数据解析的艺术

BeautifulSoup和lxml，解析HTML的两大神器。

from bs4 import BeautifulSoup  
  
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')  
links = soup.find_all('a')  # 找到所有链接  
for link in links:  
    print(link.get('href'))  

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就像在网页中寻找宝藏，轻松提取所需信息。

7. 正则表达式，精准捕获

对于特定模式的数据，正则表达式是不二之选。

import re  
  
pattern = r'http[s]?://(?:[a-zA-Z]|[0-9]|[$-_@.&+]|[!*\\(\\),]|(?:%[0-9a-fA-F][0-9a-fA-F]))+'  
urls = re.findall(pattern, response.text)  
print(urls)  

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复杂模式的文本提取，正则帮你一网打尽。

8. 异步请求，速度与激情

对于大量请求，asyncio和aiohttp是加速器。

import aiohttp  
import asyncio  
  
async def fetch(session, url):  
    async with session.get(url) as response:  
        return await response.text()  
  
async def main():  
    async with aiohttp.ClientSession() as session:  
        html = await fetch(session, 'http://example.com')  
        print(html)  
  
loop = asyncio.get_event_loop()  
loop.run_until_complete(main())  

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并发请求，让数据飞起来！

9. 分页爬取，一网打尽

遇到分页？循环来帮忙，一页一页拿下。

base_url = 'http://example.com/page/'  
for i in range(1, 11):  
    url = f"{base_url}{i}"  
    # 进行爬取操作...  

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耐心翻页，数据全收进口袋。

10. 持久存储，数据不丢失

爬取的数据，存入CSV或数据库，安全又方便。

import csv  
  
with open('data.csv', mode='w', newline='') as file:  
    writer = csv.writer(file)  
    writer.writerow(['Column1', 'Column2'])  # 头部  
    for item in data_list:  
        writer.writerow(item)  

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简单几步，数据就有了长久的家。

黑客&网络安全如何学习

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