據(jù)采集是信息時代的關(guān)鍵,而網(wǎng)絡(luò)爬蟲正是一種高效的技術(shù)手段,允許用戶在合法框架內(nèi)從網(wǎng)頁和應用程序中提取所需的公開信息。網(wǎng)絡(luò)爬蟲的應用范圍極為廣泛,包括搜索引擎的數(shù)據(jù)收集、價格監(jiān)控、市場研究等。
與屏幕抓取不同,網(wǎng)絡(luò)爬蟲提取的是網(wǎng)頁的HTML代碼和數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),而不僅僅是屏幕上顯示的像素。通常,我們使用抓包工具來獲取HTML,然后利用解析工具來提取數(shù)據(jù)。
盡管Python是編寫爬蟲的傳統(tǒng)選擇,但自動化工具的出現(xiàn)讓數(shù)據(jù)采集變得更加親民。接下來,我將向您展示三款高效的自動化爬蟲工具:Bazhuayu、Bright Data、Web Scraper。
https://affiliate.bazhuayu.com/hEvPKU
bazhuayu,這款桌面端爬蟲軟件以其強大的功能和易用性著稱,即便是編程新手也能通過其可視化界面快速掌握數(shù)據(jù)采集。它支持多種數(shù)據(jù)類型采集,包括文本、圖片、表格等,并提供自定義功能來滿足用戶的特定需求。
主要優(yōu)勢包括:
使用方法簡單直觀:
https://get.brightdata.com/weijun
Bright Data平臺提供了一系列強大的數(shù)據(jù)采集工具,包括Web Scraper IDE、Bright Data Browser、SERP API等,這些工具能夠?qū)崿F(xiàn)自動化數(shù)據(jù)抓取,無需用戶深入理解目標網(wǎng)站的技術(shù)細節(jié)。
Bright Data的主要優(yōu)勢包括:
使用Bright Data的步驟包括:
Web Scraper作為一個輕量級的瀏覽器擴展,使用戶能夠在不安裝任何額外軟件的情況下,在Chrome瀏覽器中直接進行數(shù)據(jù)采集。它支持多種數(shù)據(jù)格式導出,操作簡便。
主要優(yōu)勢包括:
使用Web Scraper的步驟:
無論是需要快速簡單的數(shù)據(jù)采集,還是復雜的定制化服務,Bazhuayu、Bright Data、Web Scraper都能滿足您的采集需求。選對工具,讓數(shù)據(jù)采集任務變得輕而易舉,同時確保合規(guī)性和效率。
def __crawl_user(self, uid):
if uid.isdigit():
uid=self.__switch_id(uid)
payload={"operationName": "privateFeedsQuery",
"variables": {"principalId": uid, "pcursor": "", "count": 999},
"query": "query privateFeedsQuery($principalId: String, $pcursor: String, $count: Int) {\n privateFeeds(principalId: $principalId, pcursor: $pcursor, count: $count) {\n pcursor\n list {\n id\n thumbnailUrl\n poster\n workType\n type\n useVideoPlayer\n imgUrls\n imgSizes\n magicFace\n musicName\n caption\n location\n liked\n onlyFollowerCanComment\n relativeHeight\n timestamp\n width\n height\n counts {\n displayView\n displayLike\n displayComment\n __typename\n }\n user {\n id\n eid\n name\n avatar\n __typename\n }\n expTag\n __typename\n }\n __typename\n }\n}\n"}
res=requests.post(self.__data_url, headers=self.__headers, json=payload)
works=json.loads(res.content.decode(encoding='utf-8', errors='strict'))['data']['privateFeeds']['list']
if not os.path.exists("../data"):
os.makedirs("../data")
# 這兩行代碼將response寫入json供分析
# with open("data/" + uid + ".json", "w") as fp:
# fp.write(json.dumps(works, indent=2))
# 防止該用戶在直播,第一個作品默認為直播,導致獲取信息為NoneType
if works[0]['id'] is None:
works.pop(0)
name=re.sub(r'[\\/:*?"<>|\r\n]+', "", works[0]['user']['name'])
dir="data/" + name + "(" + uid + ")/"
# print(len(works))
if not os.path.exists(dir):
os.makedirs(dir)
# if not os.path.exists(dir + ".list"):
# print("")
print("開始爬取用戶 " + name + ",保存在目錄 " + dir)
print(" 共有" + str(len(works)) + "個作品")
for j in range(len(works)):
self.__crawl_work(uid, dir, works[j], j + 1)
time.sleep(1)
print("用戶 " + name + "爬取完成!")
print()
time.sleep(1)
快手分為五種類型的作品,在作品里面表現(xiàn)為workType屬性
def __crawl_work(self, uid, dir, work, wdx):
w_type=work['workType']
w_caption=re.sub(r"\s+", " ", work['caption'])
w_name=re.sub(r'[\/:*?"<>|\r\n]+', "", w_caption)[0:24]
w_time=time.strftime('%Y-%m-%d', time.localtime(work['timestamp'] / 1000))
if w_type=='vertical' or w_type=='multiple' or w_type=="single" or w_type=='ksong':
w_urls=work['imgUrls']
l=len(w_urls)
print(" " + str(wdx) + ")圖集作品:" + w_caption + "," + "共有" + str(l) + "張圖片")
for i in range(l):
p_name=w_time + "_" + w_name + "_" + str(i + 1) + ".jpg"
pic=dir + p_name
if not os.path.exists(pic):
r=requests.get(w_urls[i])
r.raise_for_status()
with open(pic, "wb") as f:
f.write(r.content)
print(" " + str(i + 1) + "/" + str(l) + " 圖片 " + p_name + " 下載成功 √")
else:
print(" " + str(i + 1) + "/" + str(l) + " 圖片 " + p_name + " 已存在 √")
elif w_type=='video':
w_url=self.__work_url + work['id']
res=requests.get(w_url, headers=self.__headers_mobile,
params={"fid": 1841409882, "cc": "share_copylink", "shareId": "143108986354"})
html=res.text
waitreplace=work['id'] + '".*?"srcNoMark":"(.*?)"'
v_url=re.findall(waitreplace, html)
# pattern=re.compile(r"playUrl", re.MULTILINE | re.DOTALL)
# script=soup.find("script", text=pattern)
# s=pattern.search(script.text).string
# v_url=s.split('playUrl":"')[1].split('.mp4')[0].encode('utf-8').decode('unicode-escape') + '.mp4'
try:
print(" " + str(wdx) + ")視頻作品:" + w_caption)
except:
print(" 這里似乎有點小錯誤,已跳過")
v_name=w_time + "_" + w_name + ".mp4"
video=dir + v_name
if v_url:
if not os.path.exists(video):
r=requests.get(v_url[0])
r.raise_for_status()
with open(video, "wb") as f:
f.write(r.content)
print(" 視頻 " + v_name + " 下載成功 √")
else:
print(" 視頻 " + v_name + " 已存在 √")
else:
print("未找到視頻")
else:
print("錯誤的類型")
注意事項:
項目源碼地址 https://github.com/oGsLP/kuaishou-crawler
.了解HTML結(jié)構(gòu):
在進行網(wǎng)頁文章采集之前,首先要熟悉目標網(wǎng)頁的HTML結(jié)構(gòu)。通過查看源代碼或使用開發(fā)者工具,你可以了解到網(wǎng)頁中各個元素的標簽、類名和ID等信息,為后續(xù)的采集工作打下基礎(chǔ)。
2.使用XPath定位元素:
XPath是一種用于在XML文檔中定位元素的語言,同樣適用于HTML文檔。通過使用XPath表達式,你可以準確地找到目標元素,并提取所需內(nèi)容。PHP提供了XPath相關(guān)函數(shù),如xpath_eval()和xpath_query(),可幫助你輕松實現(xiàn)這一功能。
3.處理動態(tài)加載內(nèi)容:
有些網(wǎng)頁會使用JavaScript或AJAX等技術(shù)動態(tài)加載內(nèi)容,這對采集工作帶來了一定的挑戰(zhàn)。幸運的是,PHP提供了強大的庫和工具,如Selenium和PhantomJS,可以模擬瀏覽器行為,幫助你獲取完整的頁面內(nèi)容。
4.處理登錄和驗證碼:
在一些需要登錄或輸入驗證碼的網(wǎng)站上進行采集時,需要額外處理這些問題。PHP提供了各種HTTP請求庫和驗證碼識別工具,如cURL和Tesseract OCR,可以幫助你自動處理這些操作,實現(xiàn)無人值守的采集過程。
5.設(shè)置合理的請求頭:
為了避免被目標網(wǎng)站識別為爬蟲并限制訪問,你需要設(shè)置合理的請求頭。PHP中可以通過設(shè)置HTTP請求頭字段來模擬真實的瀏覽器請求,如User-Agent、Referer和Cookie等。合理設(shè)置這些字段可以提高采集成功率。
6.處理編碼和字符集:
不同網(wǎng)頁使用不同的編碼和字符集,因此在采集過程中需要正確處理這些問題。PHP提供了mbstring擴展和iconv函數(shù)等工具,可以幫助你進行編碼轉(zhuǎn)換和字符集處理,確保采集到的內(nèi)容正確無誤。
7.遵守法律和道德規(guī)范:
在進行網(wǎng)頁文章采集時,務必遵守相關(guān)法律法規(guī)和道德規(guī)范。不得未經(jīng)授權(quán)采集他人網(wǎng)站的內(nèi)容,也不得濫用采集技術(shù)損害他人利益。合法、合規(guī)地進行網(wǎng)頁文章采集,才能為自己和他人帶來真正的價值。
8.注意隱私和安全:
在進行網(wǎng)頁文章采集時,應注意保護用戶隱私和數(shù)據(jù)安全。不得采集帶有個人敏感信息的網(wǎng)頁內(nèi)容,也不得將采集到的數(shù)據(jù)用于非法用途。同時,采集過程中要注意防范網(wǎng)絡(luò)安全風險,確保自己的操作環(huán)境安全可靠。
9.學習與分享:
網(wǎng)頁文章采集是一個不斷學習和探索的過程。通過學習新的技術(shù)和經(jīng)驗,你可以不斷提升自己的采集能力,并將所學與他人分享。只有共同進步,才能推動整個行業(yè)的發(fā)展。
在這篇文章中,我們介紹了網(wǎng)頁文章采集中一些重要的PHP技巧。希望這些技巧能夠幫助到正在進行網(wǎng)頁文章采集的你,讓你在采集過程中事半功倍。記住,在使用這些技巧時要遵守法律和道德規(guī)范,保護隱私和數(shù)據(jù)安全。愿你的網(wǎng)頁文章采集之路越走越寬廣!
*請認真填寫需求信息,我們會在24小時內(nèi)與您取得聯(lián)系。