Masalah dan penyelesaian biasa untuk pengaturcaraan perangkak dalam Python

Masalah dan penyelesaian biasa untuk pengaturcaraan perangkak dalam Python

Pengenalan:
Dengan perkembangan Internet, kepentingan data rangkaian telah menjadi semakin menonjol. Pengaturcaraan crawler telah menjadi kemahiran penting dalam analisis data besar, keselamatan rangkaian dan bidang lain. Walau bagaimanapun, pengaturcaraan crawler bukan sahaja memerlukan asas pengaturcaraan yang baik, tetapi juga memerlukan menghadapi pelbagai masalah biasa. Artikel ini akan memperkenalkan masalah biasa pengaturcaraan perangkak dalam Python, dan menyediakan penyelesaian yang sepadan serta contoh kod khusus. Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca menguasai kemahiran pengaturcaraan perangkak dengan lebih baik.

1. Sekatan akses pada tapak web sasaran
Semasa proses pengaturcaraan perangkak, tapak web sasaran mungkin telah menyediakan satu siri mekanisme anti perangkak, seperti mengehadkan kekerapan permintaan, melarang robot haram, dsb. Untuk mengatasi had ini, langkah-langkah berikut boleh diambil:
1. Tetapkan maklumat pengepala permintaan: Untuk mensimulasikan tingkah laku penyemak imbas biasa, anda boleh menetapkan maklumat pengepala permintaan seperti Ejen Pengguna dan Perujuk untuk menjadikan permintaan itu kelihatan seperti ia dimulakan oleh pengguna.

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',
    'Referer': 'http://www.example.com'
}

response = requests.get(url, headers=headers)

2. Gunakan IP proksi: Dengan menggunakan pelayan proksi, anda boleh menyembunyikan alamat IP sebenar anda untuk mengelak daripada diharamkan oleh tapak web sasaran. Anda boleh menemui beberapa IP proksi yang tersedia di Internet dan menggunakan parameter proksi perpustakaan permintaan untuk menetapkan proksi.

import requests

proxies = {
    'http': 'http://111.11.111.111:8080',
    'https': 'http://111.11.111.111:8080'
}

response = requests.get(url, proxies=proxies)

3 Gunakan Kuki: Sesetengah tapak web menggunakan kuki untuk mengenal pasti sama ada ia adalah robot. Maklumat kuki boleh dihantar menggunakan parameter kuki pustaka permintaan.

import requests

cookies = {
    'name': 'value'
}

response = requests.get(url, cookies=cookies)

2. Pemerolehan data dengan pemuatan dinamik dan pemuatan tak segerak
Banyak tapak web kini menggunakan pemuatan dinamik atau pemuatan tak segerak untuk mendapatkan data untuk tapak web tersebut, kita perlu mensimulasikan gelagat penyemak imbas untuk mendapatkan data. Kaedah berikut boleh digunakan:
1 Gunakan Selenium+WebDriver: Selenium ialah alat ujian automatik yang boleh mensimulasikan gelagat penyemak imbas, termasuk klik, input dan operasi lain. Melalui Selenium+WebDriver, pemuatan dinamik dan pemuatan data tak segerak boleh dicapai.

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

driver = webdriver.Chrome()
driver.get(url)

# 使用WebDriverWait等待数据加载完毕
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

locator = (By.XPATH, '//div[@class="data"]')
data = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located(locator)).text

2 Analisis permintaan Ajax: Buka alat pembangun penyemak imbas Chrome, pilih panel Rangkaian, muat semula halaman, amati format data dan parameter permintaan, dan kemudian gunakan perpustakaan permintaan untuk mensimulasikan penghantaran permintaan Ajax.

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',
    'Referer': 'http://www.example.com',
    'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest'
}

response = requests.get(url, headers=headers)

3. Analisis dan pengekstrakan data
Dalam pengaturcaraan perangkak, analisis dan pengekstrakan data adalah langkah yang sangat kritikal. Format data biasa termasuk HTML, JSON, XML, dsb. Berikut akan memperkenalkan kaedah penghuraian bagi format data biasa ini:
1 Penghuraian HTML: Anda boleh menggunakan perpustakaan BeautifulSoup dalam Python untuk menghuraikan dokumen HTML dan menggunakan pemilih atau Ekstrak ekspresi XPath. data yang diperlukan.

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# 使用选择器提取数据
data = soup.select('.class')

2.JSON parsing: Gunakan pustaka json terbina dalam Python untuk menghuraikan data dalam format JSON.

import json

data = json.loads(response.text)

3. Penghuraian XML: Pustaka xml, pustaka ElementTree, dll. dalam Python boleh digunakan untuk menghuraikan data dalam format XML.

import xml.etree.ElementTree as ET

tree = ET.fromstring(xml)
root = tree.getroot()

# 提取数据
data = root.find('tag').text

Ringkasan:
Pengaturcaraan crawler adalah tugas yang kompleks dan mencabar, tetapi dengan persediaan dan pembelajaran yang mencukupi, kita boleh mengatasi kesukaran dan masalah. Artikel ini memperkenalkan masalah biasa pengaturcaraan perangkak dalam Python dan memberikan penyelesaian dan contoh kod yang sepadan. Saya berharap kandungan ini dapat membantu pembaca menguasai kemahiran dan kaedah pengaturcaraan crawler dengan lebih baik. Dalam amalan, kaedah yang berbeza juga boleh digunakan secara fleksibel untuk menyelesaikan masalah mengikut situasi sebenar.

Atas ialah kandungan terperinci Masalah dan penyelesaian biasa untuk pengaturcaraan perangkak dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!