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#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?

New Boy热爱技术,好好生活
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?

雨落秋垣

腾讯云TDP | 先锋会员 (已认证)

文能挂机喷队友,武能越塔送人头。
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
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。

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
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

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
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。

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
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。

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?

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