基于python爬虫:requests+BeautifulSoup+MySQL/MongoDB(或:CSV、JSON等格式的文件)+...

爬虫技术(基于python介绍)

- 应用场景

数据抓取、数据挖掘、搜索引擎优化

  • http协议
    通过HTTP请求来获取网页数据
    - 编程语言
    python
  • python库数据请求与解析
    requests、BeautifulSoup、Scrapy
    requests(Python):用于发送HTTP请求
    BeautifulSoup:用于解析HTML和XML文档
    - 数据存储
    数据库 (如MySQL、MongoDB):用于存储抓取的数据。
    文件系统 :将数据保存为CSV、JSON等格式的文件。
    - 框架与工具
    Scrapy(Python):一个快速的高级爬虫框架。
    Puppeteer(JavaScript):Node库,提供了一个高级API来控制Chrome或Chromium。
    Selenium :用于自动化Web应用程序测试的工具,也可用于爬虫。
    - 日志和错误处理
    记录爬虫的运行状态,处理可能出现的错误。
  • 多线程和异步处理:

threading、multiprocessing(Python):用于实现多线程爬虫。

asyncio(Python):用于异步IO操作。

CompletableFuture(Java):Java中的异步编程工具。

- 头信息和会话管理:

设置User-Agent、Cookies等头信息,模拟浏览器行为。

使用会话(Session)来保持连接状态。

  • 反反爬虫技术:

处理JavaScript渲染的页面(如使用Selenium或Pyppeteer)。

处理CAPTCHA(验证码)。

模拟正常用户行为,如随机延迟请求。

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