Python可配置爬虫_自定义IP+数据库+日志+分类+分页(代理IP破解反爬虫)

如何用 Python 进行大规模数据抓取:应对反爬虫机制与数据去重挑战 本文分享了使用Python进行大规模数据抓取的实战经验,重点解决反爬虫机制和数据去重两大挑战。文章对比了Scrapy、Selenium等爬虫工具的适用场景,详细解析了5种常见反爬虫策略及破解方法,包括UA检测、IP封锁、Cookie验证等。同时介绍了URL去重和内容相似度去重技术,并提供了Scrapy+Redis分布式爬虫架构方案。最后给出数据存储建议和最佳实践,强调控制抓取速率、日志记录和遵守robots协议。文章为大规模数据采集项目提供了系统性的技术指导。 阅读详情

麻雀虽小五脏俱全

这篇博客仅仅200行代码,却涵盖了Python很多知识面

图形化界面+日志打印文件+代理IP+定时器+数据库连接+异常捕获…

import requests
from bs4 import BeautifulSoup  # 用来解析网页
import uuid
import pymysql
import datetime
from fake_useragent import UserAgent
import time  # 导入时间隔
from pymysql import  OperationalError
import easygui
from tkinter import messagebox
from tkinter import *

from requests.exceptions import ProxyError

top = Tk()
top.withdraw()

cookk = {
    'Cookie': 'deviceIdRenew=1; Hm_lvt_91cf34f62b9bedb16460ca36cf192f4c=1606462198,1606544088,1606547040,1606720814; deviceId=a3f148f-05f0-42d7-b8e5-e29d1f0f1; sessionId=S_0KI4880CAX77BO85; lmvid=d10147ae8706720112b5ed4fae4735a2; lmvid.sig=aaLOZZvjSRmxcxpc4je4nRzkSN_olI3w-q2rW9zTHs4; hnUserTicket=fa6e3cd1-65c0-485a-9557-26dc9b7682ac; hnUserId=267459990; Hm_lpvt_91cf34f62b9bedb16460ca36cf192f4c=1606722342'}

headers = {
    'Host': 'www.cnhnb.com',
    'Referer': 'https://www.cnhnb.com/hangqing/cdlist-0-0-0-0-0-1/',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36',
}


def getTime():
    # 获取现在时间
    now_time = datetime.datetime.now()
    # 获取明天时间
    next_time = now_time + datetime.timedelta(days=+1)
    next_year = next_time.date().year
    next_month = next_time.date().month
    next_day = next_time.date().day
    # 获取明天3点时间
    next_time = datetime.datetime.strptime(str(next_year) + "-" + str(next_month) + "-" + str(next_day) + " 03:00:00",
                                           "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    timer_start_time = (next_time - now_time).total_seconds()
    return timer_start_time;


class Logger(object):
    def __init__(self, filename='default.log', stream=sys.stdout):
        self.terminal = stream
        self.log = open(filename, 'a')

    def write(self, message):
        self.terminal.write(message)
        self.log.write(message)

    def flush(self):
        pass


# 将控制台的信息打印到日志文件中
sys.stdout = Logger(stream=sys.stdout)
(host, db, user, passwd) = easygui.multpasswordbox('惠农网价格爬虫脚本', 'Python爬取中心',
                                                   fields=['请输入数据库地址(默认本地地址)', '请输入数据库名称(默认zhang)',
                                                           '请输入数据库账号(默认root)',
                                                           '请输入数据库密码(默认root)', ],
                                                   values=['127.0.0.1', 'zhang', 'root', 'root'])
(ipList, start, end) = easygui.multenterbox('惠农网价格爬虫脚本', 'Python爬取中心',
                                            fields=['请输入ip:端口号,并用逗号隔开(ip个数=页码数)', '请输入要爬取的起始页(开始页)', '请输入要爬取的起始页(结束页)'],
                                            values=['', '', ''])
fenlei = easygui.multchoicebox(msg="请选择你要爬取的分类(支持多选)", title="分类",
                               choices=("水果", "蔬菜", "禽畜肉蛋", "水产", "农副加工", "粮油米面", "种子种苗", "苗木花草"))
print(f'这个集合是{ipList}')
# 字符串转数组
bb = ipList.split(',')
# 创建IP数组
IPlILI = [{"https": "http://" + i} for i in bb]


def getPrice():
    try:
        conn = pymysql.connect(host=host, user=user, passwd=passwd, db=db, charset='utf8')
        cur = conn.cursor()
        messagebox.showinfo("提示", "数据库已连接")
        print("------爬虫程序开始------")
    except OperationalError:
        messagebox.showwarning("提示", "输入的数据库账号或密码错误")
        return
    # 定义一个ip长度
    qqqLen = int(len(bb))

    print(f'这个IP数组的长度是{qqqLen}')
    www = 0
    types = []
    headers["User-Agent"] = UserAgent().random
    if '水果' in fenlei:
        types.append(2003191)
    if '蔬菜' in fenlei:
        types.append(2003192)
    if '禽畜肉蛋' in fenlei:
        types.append(2003193)
    if '水产' in fenlei:
        types.append(2003194)
    if '农副加工' in fenlei:
        types.append(2003195)
    if '粮油米面' in fenlei:
        types.append(2003196)
    if '种子种苗' in fenlei:
        types.append(2003197)
    if '苗木花草' in fenlei:
        types.append(2003198)
    if '中药材' in fenlei:
        types.append(2003200)
    for inx, type in enumerate(types):
        for i in range(int(start), int(end) + 1):  # 爬取第一页到第3页的数据
            # 代理IP
            if www == qqqLen:
                print('进来了')
                print(www)
                print(qqqLen)
                www = 0
            uull = IPlILI[www]
            # 如果重复了ip那就返回重新来
            print(f'使用的ip是{uull},正在抓取的分类是:{fenlei[inx]},所在页数是:{i}')
            try:
                resp = requests.get(f"https://www.cnhnb.com/hangqing/cdlist-{type}-0-0-0-0-{i}", proxies=uull,
                                    headers=headers, cookies=cookk, timeout=30)
                page_one = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")  # 通过html来,把请求的网页打印出来
                # 找到表格数据(table)
                dd = page_one.find('div', class_='quotation-content-list').find_all('li')
            except AttributeError:
                continue
            except ProxyError:
                print(f'第{i}个IP无法连接')
                # 移出没用的ip
                IPlILI.remove(uull)
                print('第一次移出IP成功')
                # 添加需要替换的IP
                pp = easygui.multenterbox('替换IP', 'Python爬取中心',
                                          fields=['请输入要替换的IP(IP+端口号)'],
                                          values=[''])
                addUrl = {"https": "http://" + pp[0]}
                IPlILI.append(addUrl)
                print('第一次添加IP成功')
                try:
                    resp = requests.get(f"https://www.cnhnb.com/hangqing/cdlist-{type}-0-0-0-0-{i}", proxies=addUrl,
                                        headers=headers, cookies=cookk, timeout=30)
                    page_one = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")  # 通过html来,把请求的网页打印出来
                    # 找到表格数据(table)
                    dd = page_one.find('div', class_='quotation-content-list').find_all('li')
                except ProxyError:
                    print(f'新添加的IP依旧无法连接')
                    # 移出没用的ip
                    IPlILI.remove(addUrl)
                    print('第二次移出IP成功')
                    # 添加需要替换的IP
                    pp = easygui.multenterbox('第二次替换IP', 'Python爬取中心',
                                              fields=['请输入要替换的IP(IP+端口号)'],
                                              values=[''])
                    addTwoUrl = {"https": "http://" + pp[0]}
                    IPlILI.append(addTwoUrl)
                    print('第二次添加IP成功')
                    resp = requests.get(f"https://www.cnhnb.com/hangqing/cdlist-{type}-0-0-0-0-{i}", proxies=addTwoUrl,
                                        headers=headers, cookies=cookk)
                    page_one = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")  # 通过html来,把请求的网页打印出来
                    # 找到表格数据(table)
                    dd = page_one.find('div', class_='quotation-content-list').find_all('li')
            except Exception:
                continue
            if dd is None:
                print("要回去了")
                continue
            for ss in dd:  # tr是每一行内容,在所有的行中,遍历每一列的内容
                shopDate = ss.findAll('span')[0].text.strip()
                if str(datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=1))[8:10] == str(shopDate.split('-')[2]):
                    productId = str(uuid.uuid1())
                    name = ss.findAll('span')[1].text.strip()
                    pru = ss.findAll('span')[2].text.strip()
                    province = ss.findAll('span')[2].text.strip()[0:2]
                    # 截取省
                    if '内蒙' in str(pru) or '黑龙' in str(pru) or '台湾' in str(pru):
                        province = ss.findAll('span')[2].text.strip()[0:3]
                    # 市区
                    # 截取区
                    print(pru)
                    if '自治州' in str(pru):
                        area = str(ss.findAll('span')[2].text.split("自治州")[1])
                    elif '自治县' in str(pru):
                        area = str(ss.findAll('span')[2].text.split("自治县")[1])
                    elif '地区' in str(pru):
                        area = str(ss.findAll('span')[2].text.split("地区")[1])
                    else:
                        try:
                            area = str(ss.findAll('span')[2].text.split("市")[1])
                        except IndexError:
                            print('这么奇葩的地市666666666')
                    print(area)
                    if type == 2003191:
                        gry = "水果"
                    elif type == 2003192:
                        gry = "蔬菜"
                    elif type == 2003193:
                        gry = "禽畜肉蛋"
                    elif type == 2003194:
                        gry = "水产"
                    elif type == 2003195:
                        gry = "农副加工"
                    elif type == 2003196:
                        gry = "粮油米面"
                    elif type == 2003197:
                        gry = "种子种苗"
                    elif type == 2003198:
                        gry = "苗木花草"
                    else:
                        gry = "中药材"
                    price = ss.findAll('span')[3].text[0:-3]
                    updown = ss.findAll('span')[4].text.strip()
                    unit = ss.findAll('span')[3].text[-3:]
                    sql = "insert into p_price_data(id,name,area,price,unit,creatime,province,up_down,type) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
                    cur.execute(sql, (productId, name, area, price, unit, shopDate, province, updown, gry))
                    # print("sql已执行")
            print(f"分类为:{fenlei[inx]}的第{i}个页面数据抓取完毕")
            www += 1
            conn.commit()
            time.sleep(2)  # 防止服务器蹦了,间隔一秒钟
        time.sleep(2)
    cur.close()
    conn.close()


# 爬取供应跟舆情和特色
if __name__ == '__main__':
    print("----------------开始爬取价格----------------")
    getPrice();  # 更新较慢,每天更新前一天的
    print("----------------价格爬取结束----------------")

代码写的很简单,注解也很详细,每一步都有说明

只看代码有点枯燥,运行一下,看下效果图o( ̄︶ ̄)o

在这里插入图片描述
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就是这么人性化,解决IP问题

在这里插入图片描述

嗯,简单暴力的爬取反爬网站的数据

在这里插入图片描述

Python网络爬虫开发实战:从Requests到Scrapy的完整避坑指南 网络爬虫是一种自动化抓取网页信息的程序,其核心原理是模拟浏览器发送HTTP请求并解析响应数据。这项技术对于数据采集、市场分析和信息聚合具有重要价值,广泛应用于搜索引擎、价格监控和舆情分析等场景。在工程实践中,开发者常需应对反爬机制、数据解析和异步处理等挑战。本文以Python生态为核心,深入探讨了Requests库的请求发送、BeautifulSoup的HTML解析以及Scrapy框架的高效爬取,并提供了处理Headers、IP代理等反爬策略的实战方案。通过一个完整的图书信息爬取项目,系统展示了从环境搭建、 阅读详情

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网络爬虫作为数据采集的核心技术,通过模拟浏览器行为自动化获取网页数据。其工作原理主要基于HTTP协议通信,包含请求发送、响应解析和数据存储三个关键环节。在Python生态中,requests和Scrapy等工具链提供了完善的开发支持,结合XPath/CSS选择器可以实现高效数据提取。工程实践中需要处理反爬机制、动态渲染等挑战,常用解决方案包括代理IP池、Selenium自动化等。当前爬虫技术正向智能化方向发展,结合机器学习实现网页结构识别,同时云原生架构提升了系统扩展性。对于企业级应用,分布式爬虫架构和ET

weixin_33713503的博客 349

gesp c++ 五级知识点

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MMD.然大大 2008

Python数据关联技术解析:从网络爬虫到逆向工程实战

数据关联匹配是数据处理领域的核心概念,其原理在于通过共同标识符或算法,将来自不同来源的信息进行连接。这项技术的价值在于能够整合碎片化数据,挖掘潜在联系,广泛应用于用户画像分析、社交网络研究和安全风控等场景。在工程实践中,Python凭借其强大的生态库,成为实现数据关联的关键工具,特别是在处理网络爬虫、数据清洗和协议模拟等任务时。本文以技术探讨为出发点,深入剖析了如何运用Python进行网络请求模拟与逆向分析,以及如何设计高效的数据清洗与关联算法,涵盖了从公开信息聚合到复杂协议解析的完整技术路径,为开发者提供

weixin_30458043的博客 316

【CANoe16安装教程】亲测安装成功

CANoe16安装教程

qq_45302638的博客 2万+

Python 爬虫实战:攻克小红书种草笔记,抓取美妆好物推荐数据

通过本次 Python 爬虫实战,我们成功地从小红书爬取了美妆种草笔记的数据,并进行了存储、处理、分析和可视化展示。在这个过程中,我们不仅掌握了爬虫技术的基本应用,还学会了如何对动态加载的数据进行处理和分析。然而,本次爬虫任务也存在一些局限性,例如仅爬取了部分笔记的数据,且未对笔记中的图片和视频内容进行分析。在未来的工作中,我们可以进一步优化爬虫程序,爬取更多笔记的数据,并深入分析笔记中的多媒体内容、用户行为模式等,为美妆品牌和消费者提供更有价值的数据支持。

u014481728的博客 3268

Python爬虫合规指南:从技术实现到法律风险规避

网络爬虫作为自动化数据采集的核心技术,其工作原理是通过模拟HTTP请求从目标网站获取并解析数据。这项技术为市场分析、内容聚合等场景提供了高效解决方案,但同时也伴随着显著的法律与伦理风险。从技术价值角度看,合规的爬虫能安全地获取公开信息,支持商业决策与学术研究;反之,则可能触及侵犯公民个人信息、破坏计算机信息系统等法律红线。在实际应用中,开发者必须严格遵循robots.txt协议、实施速率限制与IP代理策略,并对数据进行脱敏处理。本文以Python爬虫为例,深入剖析了在数据获取过程中如何平衡技术效率与法律边界

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VS Code下载安装与使用教程

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现代反爬虫机制全解析:从基础请求到行为指纹的攻防策略

网络爬虫作为数据采集的核心技术,其核心原理是通过模拟HTTP请求获取网页数据。随着网站安全防护升级,反爬机制已从简单的请求头校验演进为融合浏览器环境检测、行为指纹分析的多层防御体系。在技术价值层面,理解反爬机制不仅能提升数据采集效率,更是构建稳健、可维护数据管道的关键。在实际应用场景中,爬虫开发者需应对动态内容渲染、验证码识别及IP频率限制等挑战。本文深入探讨了浏览器指纹伪装和请求随机化等关键技术,通过分析Canvas指纹、WebGL指纹等浏览器环境特征,以及模拟真人鼠标轨迹、点击延迟等行为模式,帮助开发者

weixin_33841503的博客 378

wxComboBox类的使用方法及示例代码

其中,parent表示该控件的父窗口,ID_COMBOBOX是该控件的ID,用于在事件处理函数中区分不同的控件,"默认选项"是下拉列表框的默认选项,options是wxArrayString类型的数组,用于存储下拉列表框中的选项,style可以指定wxComboBox的样式。wxComboBox是wxWidgets中的一个常用控件,它可以被用来显示一组在下拉列表框中的选项,并允许用户从中选择一个选项。上述就是wxComboBox类的基本使用方法,使用这个控件可以方便地实现下拉列表框的功能。

学习使你进步。 712

DDD系列 - 第12讲 如何在DDD中实现Query服务(轻量化CQRS)

轻量化CQRS、整合Repository和DAO的优势。

罗小爬的技术宝书 265

Python爬虫实战:从零构建数据采集程序与反爬策略

网络爬虫作为自动化数据采集的核心技术,其工作原理是通过模拟浏览器发送HTTP请求,获取网页HTML内容,再通过解析器提取结构化信息。这项技术在现代数据驱动决策中具有重要价值,广泛应用于电商比价、舆情监控、市场研究等场景,能够将海量公开网络信息转化为可分析的数据资产。本文以Python生态中的requests和BeautifulSoup库为基础,结合豆瓣电影Top250的实战案例,详细演示了从环境搭建、页面解析到数据存储的完整流程,并针对常见的反爬机制如IP封锁、频率限制提供了应对策略,帮助开发者构建高效、合

weixin_33910759的博客 420

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

Python网络爬虫权威指南:从零散技巧到工程化思维的进阶之路

网络爬虫作为数据采集的核心技术,其本质是在复杂多变的网络环境中实现稳定、高效的数据获取。理解HTTP协议、请求响应机制是构建爬虫的基础,而工程化思维则决定了爬虫系统的健壮性与可维护性。在实际应用中,爬虫需要应对反爬策略、数据解析、状态管理等多重挑战,其技术价值在于为数据分析、机器学习等下游任务提供高质量的数据源。本书《Python网络爬虫权威指南》系统性地覆盖了从请求获取、数据解析到反反爬虫、数据存储的全流程,尤其深入探讨了Scrapy框架的应用与工程化实践,帮助开发者建立完整的爬虫知识体系,实现从脚本到系

weixin_34396902的博客 599

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

Selenium实战:破解动态加载与验证码的专利数据爬虫

网络数据采集是现代数据工程中的基础技术,其核心原理是通过程序模拟浏览器行为或直接发送网络请求来获取目标信息。在应对动态渲染、复杂交互及反爬机制严格的目标网站时,传统的静态页面解析技术往往失效。Selenium作为浏览器自动化工具,其技术价值在于能够完整模拟真实用户操作,有效处理JavaScript动态加载内容,并绕过基于浏览器指纹检测的反爬策略。结合验证码识别技术,特别是通过图像预处理(如二值化、去噪)与OCR引擎(如Tesseract)的集成,可以自动化完成登录验证这一关键环节。这一技术组合在需要登录、具

weixin_30443075的博客 378

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

Python电商价格爬虫实战:从静态解析到动态接口与反爬对抗

网络爬虫作为数据采集的核心技术,其基本原理是通过模拟HTTP请求获取网页内容,再从中提取结构化信息。在电商、市场分析等领域,爬虫技术能有效解决数据获取成本高、时效性差的问题,实现灵活、实时的价格监控与竞品分析。实际应用中,开发者常需应对动态数据加载、参数签名加密、IP限制等反爬机制,这要求深入理解请求构造、数据解析及异常处理等工程实践。本文以电商价格抓取为例,系统讲解如何利用Python的requests库与lxml解析器,结合XPath定位,构建健壮的爬虫脚本,并探讨代理IP池、请求频率控制等关键策略,确

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