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悠悠楠杉

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搜索到 6 篇与 的结果
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
31 阅读
0 评论
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
26 阅读
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2025-11-15

Python爬虫如何定时执行任务
Python爬虫如何定时执行任务
在日常的数据采集工作中，手动运行爬虫不仅效率低下，还容易遗漏关键时间节点。为了让爬虫程序能够按照预设时间自动执行，实现真正的“无人值守”式运行，掌握定时任务的设置方法至关重要。Python作为一门功能强大且生态丰富的编程语言，提供了多种方式来实现爬虫的定时执行，从轻量级库到系统级调度工具，应有尽有。最简单的方式是使用 schedule 这个第三方库。它语法简洁，适合初学者快速上手。通过几行代码就能定义一个每天固定时间运行的任务。例如：python import schedule import time import requestsdef job(): print("开始执行爬虫任务...") # 此处填写你的爬虫逻辑 response = requests.get("https://example.com") print(f"状态码: {response.status_code}")每天上午9点执行schedule.every().day.at("09:00").do(job)while True: schedule.run_pendin...
2025年11月15日
26 阅读
0 评论
2025-11-11

Python爬虫怎样进行合规爬取
Python爬虫怎样进行合规爬取
随着互联网信息的爆炸式增长，Python爬虫已成为获取公开数据的重要工具。无论是企业做市场分析，还是研究人员采集学术资料，爬虫技术都扮演着不可或缺的角色。然而，技术本身是中立的，使用方式却决定了其是否合法合规。在实际操作中，许多开发者因忽视robots协议或触碰法律边界而引发争议，甚至面临法律追责。因此，掌握如何合规地进行Python爬虫开发，是每位技术人员必须重视的问题。合规爬取的核心在于尊重网站意愿与遵守法律法规。首先，任何爬虫程序在访问目标网站前，都应主动检查其根目录下的robots.txt文件。该文件由网站管理员设定，用于声明哪些页面允许爬取，哪些禁止访问。例如，一个典型的robots.txt内容可能如下：User-agent: * Disallow: /admin/ Disallow: /private/ Allow: /public/这表示所有爬虫（User-agent: *）都不应访问/admin/和/private/路径，但可以抓取/public/下的内容。在Python中，我们可以使用urllib.robotparser模块来解析该文件，判断当前请求是否被允许：...
2025年11月11日
24 阅读
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2025-09-08

动态数据抓取实战：如何从TfL自行车开放API获取实时CSV数据
动态数据抓取实战：如何从TfL自行车开放API获取实时CSV数据
本文深度解析伦敦交通局(TfL)自行车数据的动态加载机制，通过Python实现自动化CSV抓取的全流程方案，涵盖反爬策略应对、JSON解析等实用技巧。一、动态数据背后的技术困局当我们在TfL官网查看自行车租赁实时数据时，会发现传统BeautifulSoup抓取方式完全失效——页面源代码中根本找不到站点的可用自行车数量。这是因为TfL采用动态加载技术，数据通过JavaScript异步请求获取。"上周尝试用常规方法抓取时，我盯着空空如也的HTML发了半小时呆，"伦敦交通数据分析师马克回忆道，"直到用Chrome开发者工具检查Network流量，才发现数据藏在api.tfl.gov.uk的JSON响应里。"二、逆向工程实战四步走1. 锁定真实数据源按F12打开浏览器开发者工具： - 切换到Network选项卡 - 勾选"JS"和"XHR"筛选器 - 搜索包含"BikePoint"的关键词请求 - 发现核心API端点：https://api.tfl.gov.uk/BikePoint2. 构造Python请求头python import requestsheaders = { 'U...
2025年09月08日
68 阅读
0 评论
2025-09-05

实战：用Python爬取动态加载的TfL自行车数据（附完整代码）
实战：用Python爬取动态加载的TfL自行车数据（附完整代码）
一、动态数据爬取的难点突破当我们在浏览器中打开TfL自行车使用数据页面时，看似简单的"Download"按钮背后藏着技术玄机。传统爬虫直接获取HTML源码的方法在这里完全失效——因为数据是通过JavaScript动态加载的。通过Chrome开发者工具分析网络请求（快捷键F12），我们会发现点击下载时实际触发了对https://data.london.gov.uk/download/number-bicycle-hires/...的POST请求。这种设计是现代Web应用常用的反爬手段，但Python的requests库配合正确参数就能完美破解。二、逆向工程分析API关键步骤解析： 1. 请求头伪装：服务器会校验User-Agent等头部信息 python headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)', 'Referer': 'https://data.london.gov.uk/', 'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest' } 表单...
2025年09月05日
69 阅读
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悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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