Python网络爬虫：基础与实战！附淘宝抢购源码

Python网络爬虫是一个强大的工具，用于从互联网上自动抓取和提取数据。下面我将为你概述Python网络爬虫的基础知识和一些实战技巧。
Python网络爬虫基础

1. HTTP哀求与响应

网络爬虫的核心是发送HTTP哀求到目的网站并接收响应。Python中的requests库是处理惩罚HTTP哀求的一个非常流行的库。

1. import requests
3. url = 'http://example.com'
4. response = requests.get(url)
6. # 检查响应状态码
7. if response.status_code == 200:
8.     print('请求成功')
9.     html = response.text  # 获取响应的HTML内容
10. else:
11.     print('请求失败')

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2. 解析HTML

一旦你获取了HTML内容，下一步就是解析它以提取所需的数据。Python中有多种库可以用来解析HTML，如BeautifulSoup和lxml。

1. from bs4 import BeautifulSoup
3. soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
4. # 使用BeautifulSoup的API来查找和提取数据
5. titles = [title.text for title in soup.find_all('title')]

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3. 处理惩罚JavaScript渲染的内容

如果目的网站的内容是通过JavaScript动态加载的，那么你可能需要使用Selenium来模拟浏览器行为。

1. pip install selenium

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并下载相应的WebDriver。

1. from selenium import webdriver
3. driver = webdriver.Chrome(executable_path='path/to/chromedriver')
4. driver.get('http://example.com')
5. # 使用Selenium的API来查找和交互元素
6. element = driver.find_element_by_id('some-id')
7. print(element.text)
8. driver.quit()

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4. 遵守robots.txt

在编写爬虫时，你应该恭敬网站的robots.txt文件。这个文件告诉爬虫哪些页面可以访问，哪些不可以。

1. import requests
3. url = 'http://example.com/robots.txt'
4. response = requests.get(url)
5. robots_txt = response.text
6. # 解析robots.txt以确定哪些页面可以抓取

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实战技巧

1. 使用署理和头信息

为了绕过一些简单的反爬虫机制，你可以使用署理和自定义头信息来模拟不同的用户和设备。

1. headers = {
2.     'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
3. }
4. proxies = {
5.     'http': 'http://10.10.1.10:3128',
6.     'https': 'http://10.10.1.10:1080',
7. }
9. response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)

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2. 处理惩罚登录和会话

如果需要登录才能访问某些页面，你可能需要处理惩罚登录表单并维护会话。

1. # 假设你已经通过POST请求登录并获取了cookies
2. cookies = {'session_id': 'your_session_id'}
4. response = requests.get(url, cookies=cookies)

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大概使用Session对象来自动管理cookies和会话。

1. s = requests.Session()
2. s.post('http://example.com/login', data={'username': 'user', 'password': 'pass'})
3. response = s.get('http://example.com/protected_page')

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3. 分布式爬虫

对于大型项目，你可能需要构建分布式爬虫体系来加快抓取速度和处理惩罚本事。这通常涉及到使用消息队列（如RabbitMQ）来分发任务，并使用多个爬虫实例来并行处理惩罚。
4. 遵遵法律和道德

最后但同样重要的是，始终遵遵法律和道德准则。不要抓取受版权保护的数据，不要对目的网站造成不须要的负担，并恭敬网站的robots.txt文件。
案例：爬取淘宝商品
第一步：

思路很简单，就是让“程序”帮我们自动打开浏览器，进入淘宝，然后到购物车期待抢购时间，自动购买并支付。

第二步：

导入模块，我们需要一个时间模块，抢购的时间，还有一个Python的自动化操作。代码如下：

1. import datetime #模块
2. now = datetime.datetime.now().strftime('Y-m-d H:M:S.f')
3. import time
4. #全自动化Python代码操作
5. from selenium import webdriver

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第三步：

根据我们的思路，首先需要程序帮我们打开谷歌浏览器，并输入“「http://www.taobao.com」”，然后点击登录，进入到购物车。代码如下：

1. times = "2021-11-04 21:00:00.00000000"
2. browser = webdriver.Chrome()
3. browser.get("https://www.taobao.com")
4. time.sleep(3)                               #点击
5. browser.find_element_by_link_text("亲，请登录").click()

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不外这里有一个问题就是，我们不能把我们的账户、密码写在代码里边，这样很轻易泄露，以是这里采取手动扫码登录

1. print(f"请尽快扫码登录")
2. time.sleep(10)
3. browser.get("https://cart.taobao.com/cart.htm")
4. time.sleep(3)

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第四步：

进入购物车，期待抢购时间然后购买。
首先这个程序不能帮我们去挑选商品，以是我们得提前把商品加入到购物车内里。
等到了抢购时间，直接全选商品购买就可以了。

1. #是否全选购物车
2. while True:
3.     try:
4.         if browser.find_element_by_id("J_SelectAll1"):
5.             browser.find_element_by_id("J_SelectAll1").click()
6.             break
7.     except:
8.         print(f"找不到购买按钮")
11. while True:
12.     #获取电脑现在的时间,                      year month day
13.     now = datetime.datetime.now().strftime('Y-m-d H:M:S.f')
14.     # 对比时间，时间到的话就点击结算
15.     print(now)
16.     #判断是不是到了秒杀时间?
17.     if now > times:
18.         # 点击结算按钮
19.         while True:
20.             try:
21.                 if browser.find_element_by_link_text("结 算"):
22.                     print("here")
23.                     browser.find_element_by_link_text("结 算").click()
24.                     print(f"主人,程序锁定商品,结算成功")
25.                     break
26.             except:
27.                 pass
28.         # 点击提交订单按钮
29.         while True:
30.             try:
31.                 if browser.find_element_by_link_text('提交订单'):
32.                     browser.find_element_by_link_text('提交订单').click()
33.                     print(f"抢购成功，请尽快付款")
34.             except:
35.                 print(f"主人,我已帮你抢到商品啦,您来支付吧")
36.                 break
37.         time.sleep(0.01)

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6.遵遵法律法规和网站规定
Python网络爬虫是一项非常实用的技术，可以用于数据收罗、分析和利用。在使用网络爬虫时，应该遵守相关法律法规和网站规定，不得举行未经授权的数据收罗和使用。同时，还需要相识各种库和框架的功能和特点，根据现实需求选择符合的方法举行数据收罗。
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