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2025-11-16

Python爬虫如何抓取需要登录的网站

Python爬虫如何抓取需要登录的网站
本文深入讲解使用Python实现模拟登录并抓取受权限限制网页内容的技术方案,涵盖手动维护会话、处理登录验证机制及应对反爬策略的实际操作方法。在进行网络数据采集时,我们经常会遇到一些网站的内容只有在用户成功登录后才能访问。这类“受限页面”无法通过简单的requests.get()直接获取,必须先完成身份认证流程。那么,如何让我们的Python爬虫具备“登录能力”,进而顺利抓取这些私有或保护性内容呢?这正是模拟登录技术的核心所在。要实现这一目标,首先要理解HTTP协议的无状态特性。每一次请求都是独立的,服务器不会自动记住你之前是否已经登录。因此,我们必须借助Session对象来维持用户的登录状态。Python中的requests库提供了requests.Session(),它能自动保存服务器返回的Cookie,并在后续请求中自动携带,从而模拟出浏览器持续登录的行为。通常,模拟登录的第一步是分析目标网站的登录流程。打开开发者工具(F12),切换到Network面板,尝试手动登录一次,观察表单提交的请求方式(POST)、目标URL、以及所需提交的字段。大多数网站的登录表单包含用户名、密码...
2025年11月16日
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2025-11-16

Python爬虫怎样抓取表格数据

Python爬虫怎样抓取表格数据
当我们打开一个包含表格的网页时,浏览器会将HTML代码渲染成可视化的表格。而Python爬虫的任务,就是从原始HTML中识别出这些<table>标签,并将其内容准确地转化为结构化数据。实现这一过程的核心思路是:发送HTTP请求获取网页源码 → 解析HTML文档 → 定位目标表格 → 提取行列数据 → 转换为可用格式(如DataFrame)。首先,我们需要安装必要的依赖库。最常用的组合是requests用于发起网络请求,BeautifulSoup用于解析HTML,以及pandas用于数据整理与导出。通过命令pip install requests beautifulsoup4 pandas lxml即可完成安装。其中lxml作为解析器,性能优于内置的html.parser,尤其适合处理复杂的表格结构。以抓取某统计局发布的季度GDP数据表为例,我们先用requests获取页面内容:python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pdurl = "https://example.co...
2025年11月16日
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