网站制作的重要性百度小说排行榜前十名
- 爬虫概念与工作原理
爬虫是什么：爬虫（Web Scraping）是自动化地访问网站并提取数据的技术。它模拟用户浏览器的行为，通过HTTP请求访问网页，解析HTML文档并提取有用信息。
爬虫的基本工作流程：
发送HTTP请求
获取响应数据（HTML、JSON等）
解析网页内容
提取和存储数据
处理反爬虫机制（如验证码、IP封锁等）
- Python爬虫基础
requests库：requests是一个Python库，用于发送HTTP请求并获取响应数据。
解析HTML内容：
学习如何使用BeautifulSoup库来解析HTML网页。
提取网页中的特定元素（如标题、链接、图片等）。
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HTML、CSS、JS和DOM基础
HTML：了解HTML的基本结构，标签（如、 、）和属性（如href、src）。
CSS：了解如何使用CSS选择器定位页面元素。
JS和DOM：理解动态网页的加载方式及其与爬虫的关系。有些网页内容是由JavaScript动态渲染的，爬虫需要处理这些动态内容。 -
正则表达式：
学习如何使用正则表达式（re模块）来提取网页中的特定数据，例如价格、日期等。 -
爬虫调试与反爬虫技术
调试工具：学会使用浏览器的开发者工具（F12）来检查网页的网络请求、HTML结构、加载过程等。
User-Agent：模拟浏览器的User-Agent，避免被网站识别为爬虫。
IP封锁与代理：如果你遇到IP封禁问题，可以学习如何使用代理IP来绕过限制
import requests
import time
from bs4 import BeautifulSoup
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager#from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager# # 设置请求头，模拟浏览器访问，避免被反爬虫机制拦截
# headers = {
# 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
# }# # 发送GET请求获取页面
# url = 'https://www.amazon.com/gp/new-releases/?ref_=nav_cs_newreleases'
# response = requests.get(url, headers=headers)# # 检查响应状态码
# if response.status_code == 200:
# # 不直接打印全部响应内容，而是打印前100个字符
# # print("响应内容预览：", response.text[:100])
# # print("页面加载成功！")
# # print(f"状态码：{response.status_code}")# with open('response.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
# f.write(response.text)
# print("页面加载成功！")
# print(f"状态码：{response.status_code}")
# print("响应内容已保存到 response.txt 文件中")
# else:
# print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")# # 获取网页内容
# soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# # 解析页面中的新发布产品，假设产品名称和价格在特定的HTML元素中
# # 这里只是一个简单的示例，实际可能需要根据页面的结构调整选择器# 使用Selenium打开网页
# service = Service(executable_path='E:\\adfg\\chromedriver.exe')
# driver = webdriver.Chrome(service=service)# 使用 webdriver_manager 自动安装匹配的 ChromeDriver
service = Service(ChromeDriverManager().install())
driver = webdriver.Chrome(service=service)# driver = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()))
# 获取页面源码
driver.get('https://www.amazon.com/gp/new-releases/?ref_=nav_cs_newreleases')
time.sleep(10)
page_source = driver.page_sourcesoup = BeautifulSoup(page_source, 'html.parser')# #纯文本
# soup_text = soup.get_text()
# print(soup_text)# 获取HTML原始文本
soup_text = str(soup)
#print(soup_text)with open('soup.txt', 'w', encoding='utf-8') as a:a.write(soup_text)# 关闭浏览器
driver.quit()# 提取产品名称作为示例
product_titles = soup.find_all('div', class_="p13n-sc-truncate-desktop-type2 p13n-sc-truncated")# 遍历所有找到的元素
# print(product_titles)
# for product_title in product_titles:
# product_title = product_title.get_text(strip=True) # 获取文本并去除空白 get_text获取的标题有可能被截断
# print(product_title)for product_title in product_titles:# 尝试获取完整的title属性full_title = product_title.get('title') or product_title.get_text(strip=True)print(full_title)# 获取产品价格
product_prices = soup.find_all('span', class_='_cDEzb_p13n-sc-price_3mJ9Z') # 根据网页结构查找价格
#print("\n产品价格：")
for idx, price in enumerate(product_prices[:10]): # 获取前10个价格print(f"{idx + 1}. Price: {price.get_text()}")- 请求失败或获取不到数据
问题：尝试获取网页内容时，获取到的页面内容为空或页面结构未更新。
解决方案：
确认请求状态码（如 200）以确保请求成功。
使用开发者工具（F12）检查请求和响应，确保正确获取目标数据。
如果是动态页面，使用 Selenium 或 Playwright 等工具模拟浏览器行为来获取渲染后的内容。 - 动态加载的内容
问题：页面内容由 JavaScript 渲染，requests 和 BeautifulSoup 无法正确获取到这些内容。
解决方案：
使用 Selenium 等浏览器自动化工具，等待 JavaScript 执行完成，获取渲染后的完整 HTML。
通过查看开发者工具中的 Network 选项卡，找到 AJAX 请求的 API 接口，直接请求返回的 JSON 数据。 - 反爬虫机制
问题：网站通过检测 User-Agent、限制请求频率、验证码等方式阻止爬虫抓取。
解决方案：
User-Agent 伪装：通过设置不同的 User-Agent 来模拟浏览器行为，避免被识别为爬虫。
IP 代理池：使用代理池轮换 IP，避免因频繁请求同一 IP 被封禁。
验证码处理：利用 OCR 技术（如 Tesseract）或第三方验证码识别服务（如 2Captcha）来绕过验证码。