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#网页爬虫

使用python puppteer抓取数据,一直被网站限制ip,请问怎么能解决?

如果我想使用MCP采集数据,请问有什么值得推荐的吗?

求问怎么使用chatgpt、claude大模型采集数据?

是一条鲸鱼人生是旷野
不知道老兄是不是想问是哪种形式采集数据,我用过claude,发现它有两个能力非常强,很适合作为网络爬虫工具,一个是代码能力,另一个是MCP能力。 1、claude写代码采集数据。这个很好理解,通过claude code编写Python脚本来采集数据,可以指定requests、selenium、puppteer等库,以及采集脚本的目标、频率、存储形式等,claude code就会根据prompt来写爬虫代码。但AI可能没法处理网页变化以及反爬策略,需要手工去调整。 2、爬虫MCP是大模型的新增能力,比如playwright-mcp、brightdata-mcp,尤其像brightdata-mcp,内置了应对反爬的技术,能采集复杂的大型网站,你可以用它抓取数据、搜索内容、浏览网页,而且支持各种海外主流搜索引擎,只需要在提示语中直接调用就可以,很是方便。... 展开详请

请教下大家在做电商/社媒数据采集时,直接用requests或者playwright都遇到过哪些反爬机制?

是一条鲸鱼人生是旷野
我总结下来主要有以下几个:user agent识别、人机验证、cookies追踪、js动态加载、行为指纹识别、IP检测等。虽然requests和selenium采集电商、社交媒体数据确实好用,但处理反爬很麻烦,还需要设置来源头、ip代理池等等。 我研究生做社媒关系分析课题时,需要采集大量社交媒体用户发帖评论数据,当时用的是第三方采集平台亮数据的网页抓取浏览器,它能模拟真实用户的浏览器,且直接内置了动态住宅ip代理池,不需要自己去布置,而且可以自动化解锁验证码、人机验证,相当于处理了90%的爬虫工作,你只需要写selenium代码去接接口,指挥浏览器采集数据即可,这帮了我大忙,当时只用了一两天的时间就把数据部分搞定了,还不错的。... 展开详请

最近在用亮数据的网页抓取API,来采集亚马逊数据,用起来比较稳定。想问下有用过的小伙伴,对比其它平台体验咋样?

派大星的数据屋Python开发者

我用过的,亮数据的网页抓取api类似于网站的数据接口,它搭建好了爬虫脚本和各种应对IP检测、人机检测的技术,封装到一个接口里,只需要提交url和采集需求就可以直接获取到结构化的json数据。我看里面有一百多个网站的api,作为平时数据分析研究足够用了。

写数据采集项目时候,你觉得用亮数据采集API和自己手写反爬脚本,在效率和开发/维护成本上最大的差距是什么?

是一条鲸鱼人生是旷野
我觉得因项目而论,自己开发爬虫脚本适合小批量数据采集,而且多是临时性的任务,因为一旦数据量大了爬虫很容易被检测,极其不稳定,像是Python的requests、selenium自动化程序非常容易被识别,需要花很大精力去应对反爬机制。 亮数据的采集API因为是比较稳定的数据采集工具,它内置了各种ip切换、人机验证解锁的功能,而且可以智能识别网页变化,不需要自己去维护,稳定省心,适合长期大批量的采集任务。总的来说具体项目具体对待,用最合适的而不是最好的。... 展开详请

有没有tiktok电商数据的接口,能方便采集商品数据,做课题分析用?

是一条鲸鱼人生是旷野
我之前做论文课题时,用过一个tt的api,应该是亮数据的网页抓取api,用python reqeusts库接入,里面有商品各种公开信息,通过提交url就能调用,输出的是json格式,大批量采集也比较稳定。我看了下它是把网页采集脚本、ip代理工具、网页解锁器等技术封装到一个接口里,所以不需要你自己写脚本处理,类似桌面端采集工具。... 展开详请

使用python requests爬虫采集电商数据,怎么能保持稳定不被检测?

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中使用requests库采集电商数据时,保持稳定且不被检测的关键在于模拟真实用户行为、分散请求特征以及规避反爬机制。以下是综合多个搜索结果的最佳实践方案: 一、基础伪装:请求头与代理IP 设置动态请求头 User-Agent:使用fake_useragent库随机生成浏览器标识,避免固定值被识别。 from fake_useragent import UserAgent headers = {'User-Agent': UserAgent().random} 其他头部字段:添加Referer(来源页)、Accept-Language(语言偏好)等,使请求更像浏览器行为。 headers.update({ 'Referer': ' https://www.example.com', 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9' }) 使用代理IP池 轮换代理IP:通过付费或免费代理服务(如ipipgo)动态切换IP,避免单IP高频请求被封。 proxies = {'http': ' http://proxy_ip:port', 'https': ' http://proxy_ip:port' } response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies) 代理质量检测:结合响应状态码和超时机制,自动剔除失效IP。 二、请求频率控制 随机延时策略 在每次请求间插入随机间隔(如1-5秒),模拟人类操作的不规律性。 import time, random time.sleep(random.uniform(1, 5)) 更精细的控制可使用令牌桶算法(如ratelimit库),限制每秒请求数(如30次/秒)。 动态调整频率 根据服务器响应时间动态增减延迟:响应慢时延长等待时间,减轻服务器压力。 三、高级反反爬策略 处理验证码与加密数据 验证码识别:对接第三方打码平台(如超级鹰)自动识别验证码。 数据解密:若返回数据为Base64或自定义加密,需先解码(如base64.b64decode())。 会话管理与Cookie 使用requests.Session()保持登录状态,并定期更新Cookie。 session = requests.Session() session.post(login_url, data={'username': 'xxx', 'password': 'xxx'}) 数据解析容错 动态字段名:电商API可能返回变名字段(如price/current_price),需模糊匹配(如字段含price即视为价格)。 分页陷阱:部分平台返回虚假总页数,需通过实际响应判断是否终止爬取。 四、架构优化与合规 分层防御架构 代理IP分层:混合使用高匿代理、住宅IP,按响应时间分配权重。 熔断机制:连续请求失败时自动切换IP组或暂停爬虫。 遵守爬虫伦理 遵循robots.txt规则,避免爬取禁止访问的路径。 控制爬取深度,仅采集必要数据,减少对服务器的负担。 五、实战示例代码 import requests from fake_useragent import UserAgent import time, random # 动态请求头与代理 ua = UserAgent() headers = {'User-Agent': ua.random} proxies = {'http': ' http://proxy_ip:port' } # 带随机延时的请求函数 def safe_request(url): try: response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10) if response.status_code == 200: return response.json() # 假设返回JSON数据 else: print(f"请求失败: {response.status_code}") except Exception as e: print(f"异常: {e}") finally: time.sleep(random.uniform(2, 6)) # 随机延时 # 示例调用 data = safe_request(' https://api.example.com/goods?page=1') 总结 稳定采集电商数据的核心在于行为模拟(请求头、频率)、资源分散(代理IP池)和容错处理(验证码、动态字段)。结合分层架构与合规策略,可显著降低封禁风险。若需更高性能,可考虑异步库(如aiohttp)或分布式爬虫框架(如Scrapy)。... 展开详请
在Python中使用requests库采集电商数据时,保持稳定且不被检测的关键在于模拟真实用户行为、分散请求特征以及规避反爬机制。以下是综合多个搜索结果的最佳实践方案: 一、基础伪装:请求头与代理IP 设置动态请求头 User-Agent:使用fake_useragent库随机生成浏览器标识,避免固定值被识别。 from fake_useragent import UserAgent headers = {'User-Agent': UserAgent().random} 其他头部字段:添加Referer(来源页)、Accept-Language(语言偏好)等,使请求更像浏览器行为。 headers.update({ 'Referer': ' https://www.example.com', 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9' }) 使用代理IP池 轮换代理IP:通过付费或免费代理服务(如ipipgo)动态切换IP,避免单IP高频请求被封。 proxies = {'http': ' http://proxy_ip:port', 'https': ' http://proxy_ip:port' } response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies) 代理质量检测:结合响应状态码和超时机制,自动剔除失效IP。 二、请求频率控制 随机延时策略 在每次请求间插入随机间隔(如1-5秒),模拟人类操作的不规律性。 import time, random time.sleep(random.uniform(1, 5)) 更精细的控制可使用令牌桶算法(如ratelimit库),限制每秒请求数(如30次/秒)。 动态调整频率 根据服务器响应时间动态增减延迟:响应慢时延长等待时间,减轻服务器压力。 三、高级反反爬策略 处理验证码与加密数据 验证码识别:对接第三方打码平台(如超级鹰)自动识别验证码。 数据解密:若返回数据为Base64或自定义加密,需先解码(如base64.b64decode())。 会话管理与Cookie 使用requests.Session()保持登录状态,并定期更新Cookie。 session = requests.Session() session.post(login_url, data={'username': 'xxx', 'password': 'xxx'}) 数据解析容错 动态字段名:电商API可能返回变名字段(如price/current_price),需模糊匹配(如字段含price即视为价格)。 分页陷阱:部分平台返回虚假总页数,需通过实际响应判断是否终止爬取。 四、架构优化与合规 分层防御架构 代理IP分层:混合使用高匿代理、住宅IP,按响应时间分配权重。 熔断机制:连续请求失败时自动切换IP组或暂停爬虫。 遵守爬虫伦理 遵循robots.txt规则,避免爬取禁止访问的路径。 控制爬取深度,仅采集必要数据,减少对服务器的负担。 五、实战示例代码 import requests from fake_useragent import UserAgent import time, random # 动态请求头与代理 ua = UserAgent() headers = {'User-Agent': ua.random} proxies = {'http': ' http://proxy_ip:port' } # 带随机延时的请求函数 def safe_request(url): try: response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10) if response.status_code == 200: return response.json() # 假设返回JSON数据 else: print(f"请求失败: {response.status_code}") except Exception as e: print(f"异常: {e}") finally: time.sleep(random.uniform(2, 6)) # 随机延时 # 示例调用 data = safe_request(' https://api.example.com/goods?page=1') 总结 稳定采集电商数据的核心在于行为模拟(请求头、频率)、资源分散(代理IP池)和容错处理(验证码、动态字段)。结合分层架构与合规策略,可显著降低封禁风险。若需更高性能,可考虑异步库(如aiohttp)或分布式爬虫框架(如Scrapy)。

如何用Python获取网页页码总数?

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