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HTTP采集网站信息

HTTP采集发送请求获取数据，依状态码判成功，处理重定向与超时，遵守robots协议

HTTP采集网站信息核心步骤

HTTP请求基础

组件 说明
HTTP方法 GET（获取资源）、POST（提交数据）、HEAD（获取头信息）
URL结构 http://域名/路径?参数，需处理编码（如中文URL编码）
请求头 User-Agent（模拟浏览器）、Cookie（维持会话）、Referer（反盗链）

常用工具与库

工具/库 适用场景 示例代码（Python）
requests 简单HTTP请求 “`python
import requests
response = requests.get(url, headers={})
Scrapy 复杂爬取、多线程、数据存储 需配置文件定义爬取规则
BeautifulSoup HTML解析（标签、属性提取） “`python
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
Selenium 处理JavaScript渲染页面 “`python
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()

实战流程示例

  1. 发送请求

    headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)'
}
response = requests.get('https://example.com', headers=headers)

  2. 解析响应

    HTTP采集网站信息 第1张

    • HTML结构：通过<div>、<table>等标签定位数据
    • JSON数据：直接调用response.json()提取字段
    • 正则匹配：用re.findall()提取特定模式文本

  3. 数据存储
    | 格式 | 工具 | 示例 |
    |———–|————————–|————————————–|
    | CSV | pandas.to_csv() | 存储表格数据 |
    | 数据库 | SQLAlchemy或pymysql | 插入MySQL/PostgreSQL |
    | API输出 | Flask或FastAPI | 构建RESTful接口返回采集结果 |

反爬虫应对策略

问题 解决方案
IP封禁 使用代理池（如proxy_pool）或动态拨号VPS
验证码 调用OCR接口（如Tesseract）或人工介入
动态加载 分析XHR请求或使用Selenium模拟浏览器操作
请求频率限制 设置延时（time.sleep()）或随机化请求间隔

相关问题与解答

问题1：如何判断网站是否允许爬取？

解答：

  1. 查看网站根目录的robots.txt文件（如https://example.com/robots.txt），遵循Disallow规则。
  2. 检查页面源码中的meta标签， 
    <meta name="robots" content="noindex, nofollow">
  3. 遵守《网络安全法》及数据隐私法规，避免采集个人信息或敏感数据。

问题2：为什么用requests库获取的页面与浏览器显示不一致？

解答：
可能原因及解决方案：
| 原因 | 解决方案 |
|————————|————————————————————————–|
| JavaScript动态渲染 | 改用Selenium或Playwright模拟浏览器执行JS |
| Cookie验证 | 先通过登录接口获取有效Cookie，再携带Cookie发送请求 |
| 请求头缺失 | 补充完整请求头（如Accept-Language、Upgrade-Insecure-Requests等） |

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