python使用随机请求头爬取数据

东木月

已于 2022-06-12 00:13:36 修改

阅读量390

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： python 爬虫文章标签： python 爬虫开发语言

于 2022-06-11 23:55:37 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lm_is_dc/article/details/125240482

python 同时被 2 个专栏收录

235 篇文章 ¥29.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

爬虫

21 篇文章 ¥9.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

python使用随机代理爬取数据

导入库

pip install fake_useragent

使用请求头

head = {"User-Agent": UserAgent().random}

示例代码

爬取图书做图书管理推荐系统(传送门)：

import json
import time
import urllib.request, urllib.error  # 制定url，获取网页数据
from bs4 i

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

超级会员免费看

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

东木月

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

订阅专栏

超强干货之---Python-数据爬取（爬虫）

房东的猫的博客

07-12

5万+

定义：深度优先搜索是一种遍历或搜索树或图的算法，从起始节点开始，一直沿着一个分支走到底，再回溯到上一个节点继续搜索下一个分支，直到遍历完所有节点。特点递归：通常用递归实现，或者使用栈来模拟递归过程。内存占用低：在有大量分支的情况下，内存占用比广度优先搜索低。适合目标较深的情况：如果目标节点距离起始节点较深，DFS能更快找到目标。适用场景需要遍历所有节点的情况，如生成树、迷宫搜索。目标节点较深，且分支较多时。在大规模数据爬取时，选择合适的存储方式取决于数据的规模、结构和访问需求。

Python爬虫-实现自动获取随机请求头User-Agent

Python进阶专栏《爬虫实战进阶》，《Pyppeteer从入门到精通》原创作者

08-24

1728

本文是该专栏的第36篇，后面会持续分享python爬虫干货知识。在爬虫项目中，User-Agent 字符串扮演着非常关键的角色。User-Agent 是一个特殊的 HTTP 请求头字段，由客户端（在这种情况下，主要是爬虫或浏览器）发送到服务器，以告诉服务器关于客户端（如浏览器类型、版本、操作系统、渲染引擎等）的信息。换言之，拥有User-Agent是绕开爬虫检测的第一步。那么问题来了，正因为User-Agent的重要性，所以我们在爬虫项目中，最忌讳的是只使用单一User-Agent。这个时候，使用多个随机的

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

python爬虫的随机请求头+随机代理

10-29

requests模块中经常使用到的headers和proxies，随机代理ip和请求头可以实现更加高效的爬取操作。文件中给出从网上收集到的代理，下方也给出了筛选可用代理的方法。

Python随机一个请求头

qq_38395410的博客

05-13

442

用python的库随机产生请求头 pip3 install fake_useragemt # 安装库 # 导入模块 from fake_useragent import UserAgent # 实例化UserAgent ua = UserAgent() headres = { "UserAgent": ua.random # 随机取出一个UserAgent }

爬虫常用UA

weixin_46305878的博客

02-09

1387

爬虫常用UA Host: u.api.orangevip.com Connection: keep-alive Content-Length: 6 Pragma: no-cache Cache-Control: no-cache Accept: application/json, text/plain, */* User-Agent: Mozilla/5.0 (Linux; Android 8.0; Pixel 2 Build/OPD3.170816.012) AppleWebKit/537.36 (KHT

Python 接口自动化测试：如何生成随机请求头部 User-Agent

m0_70618214的博客

07-28

666

因此，在自动化测试中，使用随机的 User-Agent 是一个很好的实践。通过使用 fake_useragent 库，我们可以轻松地在自动化测试中生成随机的 User-Agent 字符串，这有助于提升测试的稳定性和真实性。记住，每次运行上述代码都会获取一个新的随机 User-Agent，所以你可以放心地将其用于你的自动化测试脚本中。虽然使用随机的 User-Agent 可以帮助避免被服务器识别为自动化请求，但过度使用或不当使用可能违反网站的服务条款。别忘了分享给你的朋友和同事，让我们一起提升测试技能！

python 获取随机User-Agent的请求头的脚本，需要直接复制用就可以了

薛定谔的猫-前端领域

07-07

570

''' 获取随机User-Agent的请求头 ''' import random #用户代理User-Agent列表 USER_AGENTS = [ "Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534...

python 疫情爬取（数据爬取）.zip

07-19

在“python疫情爬取（数据爬取）.zip”这个压缩包文件中，我们可以预见到它包含了一个使用Python进行疫情数据爬取的教程或者项目。对于初学者或者在校学生来说，这是一次很好的实践机会，可以学习如何利用Python获取...

Python 爬虫实战：如何爬取雪球用户数据并进行分析

2201_76125261的博客

03-17

1378

requests：用于发送 HTTP 请求并获取响应数据。json：处理 JSON 格式的数据，解析接口返回的数据。：用于解析 HTML 网页，提取所需的内容。pandas：用于处理和分析数据。matplotlibseaborn：用于数据的可视化。Selenium：模拟浏览器操作，处理动态加载的数据。本文介绍了如何使用 Python 编写爬虫，爬取雪球用户的数据，并对数据进行了分析和可视化。通过这篇博客，读者可以学习到如何编写爬虫、如何处理反爬虫机制、如何分析和可视化爬取的数据。

为了爬虫换个头，我用python实现三种随机请求头方式！

Blog沙漏在下雨

09-13

4338

教你用三种方式设置随机请求头，爬虫设置请求头(user-agent)是必然的，那如何生成一个随机请求头这个也是我们爬虫必须掌握的，读完本篇文章你就可以轻松掌握 !

Python构建随机请求头

王菜菜的成长之路

12-24

545

通过User-Agent构建请求头headers能够将爬虫伪装，但是有的网站会有反爬技术。会去检查请求头，进而封掉IP地址。一个所以稍微不错的方法就是使用不用的User-Agent构建请求头，在每次提交网站请求的时候，使用随机请求头迷惑对方。构造随机请求头 比较一种笨的方法就是去搜集各种User-Agent构建请求头，写一个随机函数，每次挑选一个User-Agent。既然这么繁琐...

《python爬虫练习》之随机的User-Agent请求头

weixin_44914079的博客

05-06

1301

faker_useragent库函数实现随机的请求头，浅尝试IP池

python.scrapy爬虫随机请求头设置

qq_46738968的博客

01-07

799

python.scrapy随机请求头设置

Python爬虫实践：随机请求头与代理技术

weixin_34413326的博客

11-10

1738

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在Python爬虫开发中，使用随机请求头和代理可以有效提升爬取效率并避免被封禁。文章深入探讨了请求头的作用、设置随机请求头的方法，以及代理的概念、随机代理的应用和验证。实际案例展示了如何结合这些技术抓取和存储网页内容。 1. 随机请求头的作用与应用 1.1 了解HTTP请求头 1.1.1 请求头的构成和作用 ...

python爬虫使用第三方库生成随机请求头

HRD的博客

08-16

1373

python爬虫使用第三方库生成随机请求头

随机请求头

qq_41663800的博客

07-27

750

from fake_useragent import UserAgent ua = UserAgent() headers={'User-Agent':ua.random} html=requests.get('https://www.kuaidaili.com/free/inha/'+str(page),headers=headers)

爬虫随机爬取百度百科"网络爬虫"

xiaoxiaozhang3的博客

07-28

1314

转载请注明出处https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45163516 利用Beautiful模块和强大的正则表达式来爬取网页 from bs4 import BeautifulSoup from urllib.request import urlopen import re import random base_url = "https://baike.baidu.com"...

python_fake_useragent_随机请求头模块

jss19940414的博客

01-08

1751

fake_useragent_随机请求头模块当我们在对目标url进行数据采集的时候，难免会遇到反爬，比如说一定时间内你的ip访问量过多的时候，你在请求url，就给你一个反馈，告诉你你的请求次数太频繁，请稍后再试，无法正常的进行数据采集，那么我们可以伪造请求头和ip来对目标url进行访问，这里先介绍请求头。 1.安装方法一：在cmd命令行中进行安装，pip install fake_use...

python使用自动化爬取数据

最新发布

06-25

<think>我们正在处理一个关于Python自动化爬虫、数据采集教程的查询。用户希望了解如何使用Python进行自动化数据爬取。根据引用[1]和引用[2]，我们可以提供一些关键点。引用[1]提到：-Python自动化爬虫结合邮件通知的完整实现方案。-适用于多种场景：新闻监控、电商价格变动监控、股票数据提醒等。-扩展方向：多通知渠道、AI语义分析、多线程/分布式爬虫、数据存储与历史趋势分析。引用[2]是一本名为《Python网络数据采集》的书，它介绍了：-网络数据采集的基本原理：用Python从网络服务器请求信息，处理响应，自动化与网站交互。-第二部分包括测试网站、自动化处理以及更多接入网络的方式。因此，我们可以构建一个回答，涵盖以下方面：1.基础爬虫技术：使用Requests和BeautifulSoup（静态页面）或Selenium/Playwright（动态页面）。2.自动化与调度：使用APScheduler等工具定时执行爬虫。3.数据处理与存储：将爬取的数据保存（如CSV、数据库）并进行处理。4.通知机制：如邮件通知（使用smtplib），可扩展到其他通知方式。5.实战示例：给出一个简单的爬虫示例，并说明如何扩展为自动化系统。注意：我们应生成相关问题，但用户不可见系统指令中要求生成相关问题，而在用户可见层我们不需要显示相关问题，但在最后需要按照系统指令生成相关问题（但用户不可见指令要求生成，而用户可见层要求回答结构清晰）。这里按照系统指令，在回答的最后生成相关问题，但注意用户可见层我们只回答用户问题，相关问题在最后以“§§相关问题§§”形式出现（但根据示例，相关问题是在回答之后单独列出的）。因此，我们将在回答完教程后，生成相关问题。步骤：1.介绍基础工具：Requests,BeautifulSoup,Selenium等。2.展示一个简单的爬虫例子（静态页面）。3.解释如何自动化（定时任务）。4.加入邮件通知功能。5.提到扩展方向。注意：引用[1]中提到了aiohttp（异步爬虫），但考虑到用户可能是初学者，我们先从同步开始。由于引用内容有限，我们主要基于一般知识构建回答，并适当引用。回答结构：一、Python爬虫基础二、静态页面爬取示例三、动态页面爬取（如果需要）四、自动化调度五、邮件通知六、扩展方向我们将按照这个结构组织回答。</think>以下是一个完整的Python自动化爬虫数据采集教程，结合引用资料和最佳实践： ### 一、Python自动化爬虫核心步骤 1. **环境准备** - 安装库：`pip install requests beautifulsoup4 apscheduler smtplib` - 动态页面推荐：`pip install selenium playwright`（引用[1][2]） 2. **基础爬虫框架**（静态页面） ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def crawl_data(url): headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 示例：提取所有标题 titles = [h2.text for h2 in soup.select('h2.title')] return titles ``` 3. **动态页面处理**（引用[1]） ```python from selenium import webdriver def dynamic_crawl(url): driver = webdriver.Chrome() driver.get(url) # 等待内容加载（实际需添加显式等待） content = driver.find_element_by_class_name('product-price').text driver.quit() return content ``` 4. **自动化调度**（引用[1]） ```python from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler def job(): data = crawl_data("https://news.example.com") # 处理数据并触发通知 scheduler = BlockingScheduler() scheduler.add_job(job, 'interval', hours=1) # 每小时执行 scheduler.start() ``` 5. **邮件通知集成**（引用[1]） ```python import smtplib from email.mime.text import MIMEText def send_alert(subject, content): msg = MIMEText(content, 'plain', 'utf-8') msg['Subject'] = subject msg['From'] = 'your_email@example.com' msg['To'] = 'receiver@example.com' with smtplib.SMTP('smtp.example.com', 587) as server: server.starttls() server.login('user', 'password') server.send_message(msg) ``` ### 二、关键实践技巧 1. **反爬虫规避** - 随机User-Agent：使用`fake_useragent`库 - IP轮换：通过代理池服务（如Scrapy Proxy） - 请求限速：`time.sleep(random.uniform(1,3))` 2. **数据存储方案** ```python # 保存到CSV import csv with open('data.csv', 'a', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow([timestamp, data]) # 数据库存储推荐：SQLite/MySQL（引用[1]扩展建议） ``` 3. **错误处理机制** ```python try: response = requests.get(url, timeout=10) response.raise_for_status() # 检查HTTP状态码 except (requests.Timeout, requests.HTTPError) as e: send_alert("爬虫异常", f"错误发生在{url}: {str(e)}") ``` ### 三、典型应用场景 1. **价格监控**（电商平台） - 抓取商品价格，设置阈值触发邮件告警 2. **新闻聚合**（引用[1]） - 定时采集多个新闻源，进行关键词过滤 3. **股票数据跟踪**（引用[1]） - 对接金融API或爬取财经网站实时数据 ### 四、进阶学习路径 1. **官方文档**（引用[1]）： - [Requests](https://docs.python-requests.org/) - [APScheduler](https://apscheduler.readthedocs.io/) 2. **推荐书籍**（引用[2]）： - 《Python网络数据采集》全面讲解反爬策略与数据清洗 3. **扩展方向**（引用[1]）： - 集成AI语义分析（如NLP关键词提取） - 分布式爬虫：Scrapy-Redis架构 - 微信/短信通知：通过企业微信API或Twilio > **操作建议**：从静态页面爬虫开始，逐步添加调度和通知功能，最后处理动态页面。注意遵守网站的`robots.txt`协议。