当前位置：首页 > news >正文

Python快速上手爬虫的7大技巧

news 来源：原创 2025/5/10 12:48:56

Python应用最多的场景还是Web快速开发、爬虫、自动化运维。爬虫在开发过程中也有很多复用的过程，这里总结一下，以后也能省些事情。

Python快速上手爬虫的7大技巧涵盖了从基本抓取到高级策略的关键方面，以下是详细解析：

一、基本抓取网页

GET方法：使用Python的urllib或requests库发送GET请求，获取网页内容。例如，使用requests库：

import requests  
url = "http://www.example.com"  
response = requests.get(url)  
print(response.text)

POST方法：对于需要提交表单的网页，使用POST方法发送请求。例如：

import requests  
url = "http://abcde.com"  
form_data = {'name': 'abc', 'password': '1234'}  
response = requests.post(url, data=form_data)  
print(response.text)

二、使用代理IP

在开发爬虫过程中，为避免IP被封，可使用代理IP。例如，使用urllib的ProxyHandler类设置代理：

import urllib.request  
proxy = urllib.request.ProxyHandler({'http': '127.0.0.1:8087'})  
opener = urllib.request.build_opener(proxy)  
urllib.request.install_opener(opener)  
response = urllib.request.urlopen('http://www.baidu.com')  
print(response.read())

处理Cookies

使用http.cookiejar或requests.cookies模块处理Cookies，以便在请求中保持会话状态。例如，使用requests库：

import requests  
jar = requests.cookies.RequestsCookieJar()  
# 添加cookie到jar中  
jar.set('cookie_name', 'cookie_value')  
# 在请求中使用cookie jar  
response = requests.get('http://www.example.com', cookies=jar)

四、设置请求头

某些网站会检查请求头中的User-Agent和Content-Type等字段，以判断请求是否来自浏览器。因此，在发送请求时，需要设置合适的请求头。例如：

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'}  
response = requests.get('http://www.example.com', headers=headers)

五、页面解析

使用正则表达式、BeautifulSoup或lxml等库解析网页内容，提取所需数据。例如，使用BeautifulSoup：

from bs4 import BeautifulSoup  
html_content = response.text  
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')  
# 使用CSS选择器或XPath提取数据  
data = soup.select('css_selector')

六、处理验证码

对于简单的验证码，可以尝试进行图像识别。对于复杂的验证码，如12306的验证码，可能需要使用打码平台进行人工打码。

七、多线程并发抓取

使用Python的threading或concurrent.futures模块实现多线程并发抓取，以提高爬虫效率。例如，使用concurrent.futures的ThreadPoolExecutor：

import concurrent.futures  
  
def fetch_page(url):  
    response = requests.get(url)  
    return response.text  
  
urls = ['http://www.example1.com', 'http://www.example2.com']  
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:  
    results = list(executor.map(fetch_page, urls))