python 爬虫必备工具箱之----Headers参数一键转换

本文介绍了一种将网络抓取的Headers快速转换为Python字典的方法,方便爬虫开发过程中模拟请求头。通过简单的代码实现,可以有效提高爬虫开发效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

爬虫就是模拟客服端发送请求,Headers是模拟发送请求的重要参数之一。浏览器抓包,和fiddle抓包是我们常用的几种方式之一。不过我们用工具抓到的Headers不是字典,如下图。

14530364-d35e20eade67f603.png
浏览器查看headers
14530364-b259803cffb072ae.png
fiddle查看headers

平常都需要手动一条一条的添加到我们的代码中,接下来介绍一种方法能将网络抓取到的Headers一键转换成字典形式的Headers

Headers_str = '''shopId: 0
orderPlatform: 
mtWmPoiId: 973451228604358
source: shoplist
address: 
cityId: 
channel: 6
gpsLng: 120.096157
gpsLat: 30.306544
uuid: 69EB4030C88C9E4544E94711CD53F6F128516E412FCCA96BDCD9D3B6470A477A
platform: 3
partner: 4
originUrl: https://h5.waimai.meituan.com/waimai/mindex/menu?dpShopId=&mtShopId=973451228604358&utm_source=&source=shoplist&initialLat=30.307573&initialLng=120.097436&actualLat=30.306544&actualLng=120.096157
riskLevel: 71
optimusCode: 10
wm_latitude: 31238195
wm_longitude: 121502262
wm_actual_latitude: 30337453
wm_actual_longitude: 120120594
openh5_uuid: 69EB4030C88C9E4544E94711CD53F6F128516E412FCCA96BDCD9D3B6470A477A
_token: '''
{i.split(':')[0].strip(): i.split(':')[1].strip() if i.split(':')[1] else '' for i in a.split('\n') if i}

Out[8]: 
{'shopId': '0',
 'orderPlatform': '',
 'mtWmPoiId': '973451228604358',
 'source': 'shoplist',
 'address': '',
 'cityId': '',
 'channel': '6',
 'gpsLng': '120.096157',
 'gpsLat': '30.306544',
 'uuid': '69EB4030C88C9E4544E94711CD53F6F128516E412FCCA96BDCD9D3B6470A477A',
 'platform': '3',
 'partner': '4',
 'originUrl': 'https',
 'riskLevel': '71',
 'optimusCode': '10',
 'wm_latitude': '31238195',
 'wm_longitude': '121502262',
 'wm_actual_latitude': '30337453',
 'wm_actual_longitude': '120120594',
 'openh5_uuid': '69EB4030C88C9E4544E94711CD53F6F128516E412FCCA96BDCD9D3B6470A477A',
 '_token': ''}
代码
   {i.split(':')[0].strip(): i.split(':')[1].strip() if i.split(':')[1] else '' for i in a.split('\n') if i} 
注意

'''后面不需要手动换行,否则第一个键值对为空。

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### 使用Python编写爬虫程序抓取海尔冰箱销售数据 为了实现这一目标,可以采用类似于其他商品信息抓取的方式。通常情况下,电商平台的商品详情页包含了大量结构化的HTML标签,可以通过解析这些标签提取所需的数据。 #### 准备工作 安装必要的库是第一步操作,例如`requests`用于发起HTTP请求,以及`BeautifulSoup`或`lxml`用来解析HTML文档。如果遇到动态加载内容,则可能还需要借助像`selenium`这样的自动化浏览器驱动工具来模拟真实用户的交互行为[^1]。 ```bash pip install requests beautifulsoup4 lxml selenium ``` #### 编写基本的爬虫脚本 下面是一个简单的例子,展示了如何构建一个基础版本的爬虫来收集特定品牌(这里以海尔为例)的产品列表及其价格等基本信息: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_haier_fridge_data(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)', } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') items = [] for item in soup.select('.item'): # 假设每件商品在一个class名为.item的div内 title_element = item.find('h2', class_='title') # 商品名称所在的元素 price_element = item.find('span', class_='price') # 单价所在的位置 if not all([title_element, price_element]): continue name = title_element.get_text(strip=True).replace('\n', '') price = float(price_element['data-price']) # 或者 .get_text() 方法获取纯文本形式的价格 if "Haier" in name.lower(): # 这里简单过滤只保留海尔品牌的商品 items.append({ 'name': name, 'price': price }) return items if __name__ == '__main__': url = 'https://example.com/search?q=fridge' # 替换成实际的目标网址 fridges = fetch_haier_fridge_data(url) for fridge in fridges: print(f"{fridge['name']} costs {fridge['price']:.2f} yuan.") ``` 这段代码尝试访问指定URL并从中抽取符合条件的信息。需要注意的是,在真实的项目开发中,应该更加细致地研究目标网站的具体布局,并相应调整CSS选择器路径;同时也要注意遵循各站点的服务条款和robots.txt规则[^3]。 #### 处理复杂场景下的挑战 当面对更复杂的网页时——比如那些依赖于JavaScript渲染的部分——上述方法可能会失效。此时可考虑引入Selenium或其他支持执行JS的功能强大的框架来进行页面加载后的DOM树遍历与数据采集[^2]。
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