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以下是Python爬虫实战中的关键技巧总结,结合高频需求和主流技术栈整理为两大方向:
一、基础实战技巧
1. 高效请求与伪装策略
o 使用requests.Session()保持会话状态,自动管理Cookies(如登录态维持)设置User-Agent伪装浏览器,避免触发反爬机制,示例:
o 添加代理IP池应对IP封禁:
2. 页面解析与数据提取
o 静态页面:优先用lxml(速度快)或BeautifulSoup(容错强)解析HTML,结合XPath或CSS选择器定位元素。
o 动态页面:使用selenium模拟浏览器操作(如点击、滚动),抓取JavaScript渲染后的内容。
o JSON数据:直接调用response.json() 解析API返回的JSON格式数据。
3. 反反爬虫应对
o 添加随机请求间隔(如time.sleep(random.uniform(1,3)) )模拟人类操作。
o 处理验证码:第三方OCR服务(如云打码平台)或机器学习模型(适合简单字符型验证码)。
4. 数据存储优化
o 小规模数据:直接写入CSV(csv模块)或文本文件。
o 结构化存储:使用SQLite或MySQL持久化,结合pandas进行数据清洗。
二、进阶实战技巧
1. 并发与性能提升
o 多线程/异步请求:通过concurrent.futures 或aiohttp加速批量请求(适用于I/O密集型任务)。
o 数据压缩:在请求头中添加Accept-Encoding: gzip,减少传输数据量1。
2. 动态内容与高级反爬
o 破解加密参数:分析前端JS代码获取加密逻辑(如抖音_signature参数)。
o 使用无头浏览器(Headless Chrome)配合Pyppeteer处理复杂交互。
3. 数据缓存与复用
o 本地缓存:对已爬取页面生成哈希键值,避免重复下载。
o Redis缓存:存储代理IP池或高频访问数据。
4. 合法合规与风险规避
o 遵守robots.txt 协议,控制爬取频率(如非高峰时段抓取)。
o 避免爬取敏感数据(如个人隐私),防止法律风险。
工具与资源推荐
o 案例参考:GitHub开源项目如《笔趣看》小说爬虫、抖音无水印下载器。
o 调试工具:Chrome开发者工具(Network/XPath定位)、Postman测试API。
完整实战代码和工具链可参考来源。
文章内容,仅供参考!
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