网络爬虫脚本python

网络爬虫脚本python

凌晨两点，网络我盯着终端里滚动的爬虫数字——第47万条商品数据，京东的脚本反爬机制终于没拦住。那个用Python写的网络爬虫脚本，像条泥鳅一样在验证码和IP封锁之间钻来钻去。爬虫说实话，脚本写这玩意儿比写业务代码刺激多了。网络

爬虫的爬虫本质就是模拟浏览器访问。你打开网页看商品，脚本Python用requests库发个HTTP请求，网络服务器根本分不清对面是爬虫人还是代码。但反爬虫也不是脚本吃素的。最简单的网络User-Agent伪装，把请求头改成Chrome浏览器的爬虫标识，能骗过一半的脚本初级网站。再高级点的，用selenium驱动真实浏览器，让脚本像人一样点击、滚动、输入关键词。代价是速度慢，一晚上只能爬几万条。

我踩过最深的坑是动态加载。你以为看到的是HTML，实际上数据藏在JavaScript的Ajax请求里。用浏览器开发者工具抓包，找到那个返回JSON数据的接口，直接请求它——这才是正路。有次爬某招聘网站，页面源码里啥都没有，我盯着Network面板看了半小时，才发现职位信息是POST请求带加密参数返回的。破解加密参数用了三天，最后发现是Base64编码加了个固定盐值，气得我差点摔键盘。

写爬虫最忌讳贪心。并发开太高，对方服务器直接把你IP封了。我一般控制在每秒5个请求，随机延迟0.5到1.5秒。再配合代理池，每200个请求换一个IP。别小看这些细节，有次我图省事没加代理，爬某旅游网站到第8000条时，直接返回403，整个IP段被封锁了24小时。后来学乖了，异常处理里加了个重试机制，遇到403就自动切换代理，成功率从78%提到了96%。

存储也是个坑。刚开始把数据全塞进CSV，爬到一半文件损坏，前功尽弃。现在都用SQLite，边爬边写，断点续爬。每条数据带个哈希值做去重，重复的跳过。这招是从爬虫论坛上学来的，省了不少时间。

别指望爬虫一劳永逸。网站改版是家常便饭。上周还能用的选择器，今天可能就失效了。我的应对策略是写解析函数时尽量用CSS选择器而不是XPath，前者容错性高。再加上日志记录，每次运行后检查错误率，超过5%就自动发邮件提醒——这功能救了我好几次。

说到底，爬虫脚本就是一场猫鼠游戏。你得比反爬工程师多想一步，但别太过分。有些网站明确禁止爬取，那种就别碰了。个人学习用，爬点公开数据，控制好频率，基本没大问题。我现在的习惯是：先robots.txt看协议，再小规模测试，最后才放开跑。这条规矩，比任何技术都重要。