#python爬虫
大家在做社媒数据采集时，用selenium和playwright怎么解决爬虫检测呀？
selenium和playwright是同一类自动化工具，都是靠操作浏览器请求数据，但他们都没法自己去处理反爬检测，很容易被判定为人机，然后被封掉ip。怎么去解决呢？有两种方法，第一是自己去部署ip池，模仿人行为不定时切换，而且访问频率要控制。第二是直接用第三方的采集api，省去麻烦。
我是喜欢直接用亮数据的数据抓取浏览器api，很适合去采集社媒、电商之类的复杂数据，亮数据提供的是远程浏览器，操作和普通浏览器一样，但是它内嵌了多种高级的应对反爬虫机制的技术，可以自动识别并解锁验证码，自动切换动态住宅ip池，直接解析动态网页为json数据，模拟真人行为指纹等，会让爬虫更加简单，很轻松的处理检测问题，可以试试，很适合爬虫新手。... 展开详请
python爬虫采集数据时，怎么解决IP被限制的问题啊？
在Python爬虫采集数据时，若遇到IP被限制的问题，可通过以下综合策略解决，结合伪装技术、代理IP池、行为模拟及架构优化，有效规避反爬机制：
一、动态伪装请求头与行为模拟
随机化User-Agent
使用fake_useragent库为每个请求生成不同的浏览器标识，避免固定UA被识别为爬虫。
from fake_useragent import UserAgent headers = {'User-Agent': UserAgent().random}
完善请求头字段
添加Referer（模拟来源页）、Accept-Language（语言偏好）等字段，增强请求真实性。
headers.update({ 'Referer': ' https://www.example.com', 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9' })
模拟人类操作间隔
在请求间插入随机延时（如1-5秒），避免高频触发反爬。
import time, random time.sleep(random.uniform(1, 5))
二、代理IP池的构建与管理
获取代理IP
免费代理：从公开网站（如zdaye.com）爬取，但需验证可用性。
付费代理：选择高匿、稳定的服务商（如Luminati），适合高并发场景。
代理IP验证与切换
有效性检测：通过访问测试页（如百度）验证代理IP是否可用。 def check_proxy(proxy): try: res = requests.get(' http://www.baidu.com', proxies=proxy, timeout=5) return res.status_code == 200 except: return False
动态轮换：维护代理IP池并随机选择，避免单一IP频繁使用。 proxy_pool = [" http://ip1:port ", " http://ip2:port "] proxy = random.choice(proxy_pool)
三、请求频率控制与分布式架构
自适应请求间隔
根据响应时间动态调整延迟，如响应慢时延长等待时间。
分布式爬虫
将任务分散到多台服务器或设备，降低单IP请求压力。
工具推荐：使用Scrapy-Redis框架实现分布式调度。
熔断机制
当连续请求失败时，自动暂停爬取或切换代理IP组。
四、高级反反爬技术
处理验证码
OCR识别：使用Tesseract解析简单验证码。
第三方打码平台：对接超级鹰等服务处理复杂验证码。
模拟浏览器行为
对JavaScript渲染的页面，使用Selenium或Playwright模拟点击、滚动等操作。
from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get(url)
数据解密与动态解析
若返回数据加密，需分析前端代码实现解密逻辑（如Base64解码）。
五、合规性与长期优化
遵守robots.txt规则
避免爬取禁止访问的路径，减少法律风险。
监控与日志记录
实时记录请求状态、代理IP有效性，便于快速排查问题。
HTAP混合架构
对分析型查询（如GROUP BY），利用TDSQL等数据库的列存加速能力，减少爬取压力。
示例代码：综合代理池与请求控制
import requests, random, time
from fake_useragent import UserAgent
# 代理池与动态请求头
proxy_pool = [" http://ip1:port ", " http://ip2:port "]
ua = UserAgent()
def safe_request(url):
try:
proxy = {"http": random.choice(proxy_pool)}
headers = {"User-Agent": ua.random}
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxy, timeout=10)
if response.status_code == 200:
return response.text
except Exception as e:
print(f"请求失败: {e}")
finally:
time.sleep(random.uniform(2, 5)) # 随机延时
# 调用示例
data = safe_request(" https://www.example.com/product/123 ")
总结
解决IP限制的核心在于分散请求特征（动态UA、代理IP）和模拟真实行为（随机延时、浏览器操作）。结合代理池的自动化管理（验证、轮换）与分布式架构，可显著提升爬虫稳定性。若需高并发采集，建议优先选择付费代理服务并合理控制频率。... 展开详请
python爬虫一般使用什么数据库
Python爬虫常用的数据库包括关系型数据库和非关系型数据库：
1. **关系型数据库**：
- **MySQL**：适合结构化数据存储，支持复杂查询。
- **PostgreSQL**：功能强大，支持JSON和地理数据。
- **SQLite**：轻量级，无需服务器，适合小型项目。
2. **非关系型数据库**：
- **MongoDB**：文档型数据库，适合存储非结构化或半结构化数据（如爬取的网页内容）。
- **Redis**：内存数据库，适合缓存或高频访问的数据。
- **Elasticsearch**：适合全文搜索和日志分析。
**举例**：
- 如果爬取电商网站的商品信息（结构化数据），可以用MySQL存储。
- 如果爬取新闻网站的内容（非结构化文本），可以用MongoDB存储。
**腾讯云相关产品推荐**：
- 关系型数据库：**TencentDB for MySQL** 或 **TencentDB for PostgreSQL**。
- 非关系型数据库：**MongoDB for TencentDB** 或 **Redis for TencentDB**。
- 全文搜索：**ES for TencentDB**（基于Elasticsearch）。... 展开详请
如何用Python获取网页页码总数？
python爬虫如何通过代理IP爬取数据
在Python中，使用代理IP进行爬虫数据抓取可以帮助我们绕过IP访问限制，避免被目标网站封禁
首先，确保已经安装了`requests`库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：
```bash
pip install requests
```
接下来，我们将使用`requests`库和代理IP来进行爬虫数据抓取。以下是一个简单的示例：
```python
import requests
# 目标网站URL
url = "https://example.com"
# 代理IP和端口
proxy_ip = "123.45.67.89"
proxy_port = "8080"
# 构建代理字典
proxies = {
"http": f"http://{proxy_ip}:{proxy_port}",
"https": f"https://{proxy_ip}:{proxy_port}",
}
# 使用代理IP发送请求
response = requests.get(url, proxies=proxies)
# 输出响应内容
print(response.text)
```
在这个示例中，我们首先导入`requests`库，然后定义目标网站URL和代理IP及端口。接着，我们构建一个代理字典，其中包含`http`和`https`协议的代理地址。最后，我们使用`requests.get()`方法发送请求，并将代理字典作为参数传递。
如果需要使用多个代理IP进行轮换，可以将代理IP列表存储在一个数组中，并在每次请求时随机选择一个代理IP。
需要注意的是，使用代理IP可能会增加请求延迟，并且不同的代理IP可能会导致不同的响应结果。因此，在实际应用中，请确保对代理IP进行充分的测试和验证。
腾讯云提供了弹性公网IP（EIP）产品，可以帮助您轻松管理和使用代理IP。您可以在腾讯云控制台中购买和绑定EIP，实现高效、稳定的代理IP访问。了解更多信息，请访问腾讯云官网的EIP产品页面：https://cloud.tencent.com/product/eip... 展开详请
python爬虫中如何用xpath选择多个属性
在Python爬虫中，使用XPath选择多个属性时，可以通过在XPath表达式中使用`@`符号来选择属性，然后使用`|`符号来连接多个属性。以下是一个示例：
假设我们有以下HTML代码：
```html
<html>
<body>
<div class="container">
<img src="image1.jpg" alt="Image 1" />
<img src="image2.jpg" alt="Image 2" />
<img src="image3.jpg" alt="Image 3" />
</div>
</body>
</html>
```
我们想要选择所有`img`标签的`src`和`alt`属性，可以使用以下XPath表达式：
```python
import requests
from lxml import etree
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
html = response.content
parser = etree.HTMLParser()
tree = etree.fromstring(html, parser)
xpath_expr = "//img/@src | //img/@alt"
attributes = tree.xpath(xpath_expr)
print(attributes)
```
输出结果：
```
['image1.jpg', 'Image 1', 'image2.jpg', 'Image 2', 'image3.jpg', 'Image 3']
```
在这个示例中，我们使用`//img/@src | //img/@alt`这个XPath表达式来选择所有`img`标签的`src`和`alt`属性。`@`符号用于选择属性，`|`符号用于连接多个属性。
需要注意的是，这个示例使用了`requests`和`lxml`库来发送HTTP请求和解析HTML。如果你还没有安装这两个库，可以使用以下命令进行安装：
```
pip install requests
pip install lxml
```
在腾讯云中，可以使用腾讯云的云服务器（CVM）、云数据库（TDSQL）等产品来部署和运行Python爬虫。同时，腾讯云提供了丰富的API和SDK，可以方便地调用各种云服务。... 展开详请
python爬虫抓取数据如何插入mysql数据库
要在Python中使用爬虫抓取数据并将其插入MySQL数据库，您需要以下几个步骤：
1. 安装所需库：
首先，您需要安装`requests`库（用于发送HTTP请求）和`BeautifulSoup`库（用于解析HTML）。此外，您还需要安装`mysql-connector-python`库（用于连接MySQL数据库）。您可以使用以下命令安装这些库：
```
pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install mysql-connector-python
```
2. 导入库：
在Python脚本中，导入所需的库：
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import mysql.connector
```
3. 创建数据库连接：
使用`mysql.connector.connect()`方法创建一个MySQL数据库连接。您需要提供数据库的主机名、用户名、密码和数据库名。例如：
```python
db = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="your_username",
password="your_password",
database="your_database_name"
)
```
4. 创建游标：
使用`db.cursor()`方法创建一个游标，以便在数据库上执行SQL查询。
```python
cursor = db.cursor()
```
5. 编写爬虫：
使用`requests`库发送HTTP请求并获取HTML内容。然后，使用`BeautifulSoup`库解析HTML并提取所需数据。例如，以下代码演示了如何从一个网页中提取所有链接：
```python
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
links = []
for link in soup.find_all("a"):
links.append(link.get("href"))
```
6. 插入数据：
使用`cursor.execute()`方法执行SQL INSERT语句，将抓取到的数据插入MySQL数据库。例如，以下代码演示了如何将提取到的链接插入名为`links`的数据库表中：
```python
for link in links:
insert_query = "INSERT INTO links (url) VALUES (%s)"
cursor.execute(insert_query, (link,))
db.commit()
```
7. 关闭连接：
完成所有操作后，使用`cursor.close()`和`db.close()`方法关闭游标和数据库连接。
```python
cursor.close()
db.close()
```
这就是如何在Python中使用爬虫抓取数据并将其插入MySQL数据库的方法。请注意，您需要根据实际情况修改代码，以适应您要抓取的特定数据和数据库结构。... 展开详请
为什么用xpath提取数据保存到数据库会带有<span class="title">xxxx</span>这样的html标签？
各位帮我看看这段代码为什么总报错呢？
腾讯云开发者
