网页快照结构化处理方法笔记：以 Common Crawl 为例

一、背景与出发点

平时在做一些网站信息追踪或历史内容分析时，经常会遇到这样的问题：
“某网页现在已经改版了，但想看看它一年前长什么样？”

这种需求，其实在品牌公关、新闻追踪、内容对比分析等工作里并不少见。

很多人不知道，其实有个叫 Common Crawl 的公益项目，一直在持续抓取全球范围内的网页数据，并将这些网页的历史快照存成一种叫 WARC 的格式，按月开放发布。说白了，它就像是互联网的“记忆库”。

不过，这些数据量非常大，也不太适合直接阅读，因此我们更需要一种方法，把这些网页快照提取出来，并“整理成结构化信息”（比如标题、正文、链接列表等），方便后续分析使用。

下面整理了一些实践过程中的方法，都是基于 Python 的实现，适合快速验证 Common Crawl 的使用方式。如果你平时也需要做历史网页分析，或是对公开数据感兴趣，可以参考尝试。

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二、主要要点（建议先看完再动手）

在处理这类网页快照数据时，以下几个点是比较关键的：

• 如何获取某个网站的快照列表？
  Common Crawl 提供了一个开放接口，可以按域名搜索快照索引。
• 怎样下载对应的快照内容？
  每个快照都有对应的文件路径和偏移量，需要通过 Range 请求提取。
• HTML 原始内容如何处理？
  下载的内容是完整 HTTP 响应，要用解析库抽出 HTML，再用结构化工具提取字段。
• 访问速度不够快怎么办？
  可借助代理服务（如亿牛云爬虫代理），避免被限速或封禁。
• 如何伪装浏览器行为？
  设置 Cookie 和 User-Agent 模拟真实用户环境，有助于提高稳定性。

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三、基础设置（请求头、代理等）

我们先来看下请求前的设置，包括使用代理、添加请求头等：

import requests

# 设置代理：此处为亿牛云提供的动态IP代理 www.16yun.cn
proxy_host = "proxy.16yun.cn"
proxy_port = "3100"
proxy_user = "16YUN"
proxy_pass = "16IP"

proxies = {
   
   
    "http": f"http://{
     
     proxy_user}:{
     
     proxy_pass}@{
     
     proxy_host}:{
     
     proxy_port}",
    "https": f"http://{
     
     proxy_user}:{
     
     proxy_pass}