網路蜘蛛或網路爬蟲是一種自動化程序,旨在導航互聯網,從網頁收集和提取指定資料。 Python 以其清晰的語法、廣泛的程式庫和活躍的社群而聞名,已成為建立這些爬蟲的首選語言。本教學提供了創建用於資料擷取的基本 Python 網路爬蟲的逐步指南,包括克服反爬蟲措施的策略,並使用 98IP 代理程式作為潛在的解決方案。
確保您的系統上安裝了 Python。推薦使用 Python 3,因為它具有卓越的效能和更廣泛的程式庫支援。從Python官方網站下載合適的版本。
建構網路爬蟲通常需要這些 Python 函式庫:
requests
:用於傳送 HTTP 請求。 BeautifulSoup
:用於解析 HTML 並擷取資料。 pandas
:用於資料操作和儲存(可選)。 time
和random
:用於管理延遲和隨機化請求以避免被反爬蟲機制檢測。 使用 pip 安裝這些:
<code class="language-bash">pip install requests beautifulsoup4 pandas</code>
使用requests
庫取得網頁內容:
<code class="language-python">import requests url = 'http://example.com' # Replace with your target URL 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'} # Mimics a browser response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: page_content = response.text else: print(f'Request failed: {response.status_code}')</code>
使用BeautifulSoup解析HTML並擷取資料:
<code class="language-python">from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(page_content, 'html.parser') # Example: Extract text from all <h1> tags. titles = soup.find_all('h1') for title in titles: print(title.get_text())</code>
網站採用 IP 攔截和驗證碼等反爬蟲技術。為了規避這些:
User-Agent
和 Accept
等標頭來模仿瀏覽器行為,如上所示。 使用 98IP 代理(範例):
從 98IP Proxy 取得代理 IP 和連接埠。 然後,將此資訊合併到您的 requests
呼叫中:
<code class="language-python">proxies = { 'http': f'http://{proxy_ip}:{proxy_port}', # Replace with your 98IP proxy details 'https': f'https://{proxy_ip}:{proxy_port}', # If HTTPS is supported } response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)</code>
注意:為了實現穩健的抓取,請從 98IP 檢索多個代理 IP 並輪換它們以防止單個 IP 被阻止。 實作錯誤處理來管理代理故障。
將擷取的資料儲存在檔案、資料庫或雲端儲存中。 以下是保存到 CSV 的方法:
<code class="language-bash">pip install requests beautifulsoup4 pandas</code>
以上是使用Python建立網路爬蟲:從網頁中提取數據的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!