Python爬取鹹魚商品數據

本文將介紹利用Python語言爬取鹹魚商品數據的方法以及如何在爬取過程中解決遇到的問題。

一、獲取頁面源碼

在使用Python進行爬蟲開發時，首先需要獲取網頁的HTML代碼。獲取網頁的方法有很多，比如Python自帶的urllib、requests、爬蟲框架Scrapy等。這裡我們介紹使用requests庫進行獲取頁面源碼。

import requests

url = "https://s.2.taobao.com/list/list.htm?q=%D0%D4%C9%AB&searchType=item&app=shopsearch"

headers = {
    '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'}
    
response = requests.get(url, headers=headers)

html = response.text

二、解析HTML代碼

獲取到HTML代碼後，需要對其進行解析，才可以提取出需要的信息。解析HTML代碼有多種方法，比如使用Python自帶的HTMLParser庫、BeautifulSoup庫、xpath等。這裡我們介紹使用BeautifulSoup庫進行解析。

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

items = soup.find_all('div', {'class': 'item-info'})

for item in items:
    title = item.find('a', {'class': 'item-link'}).text.strip()
    price = item.find('span', {'class': 'price'}).text.strip()
    location = item.find('span', {'class': 'location'}).text.strip()
    print(title, price, location)

三、設置請求頭部信息

在許多網站上，為了防止爬蟲程序對服務器造成過大的壓力，會採用一些反爬蟲技術，比如檢查請求頭部的信息。所以我們在使用requests庫向網站發送請求時，最好添加一些請求頭部的信息，來保證成功獲取數據。

headers = {
    'Host': 's.2.taobao.com',
    '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',
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch, br',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,en;q=0.6',
    'Referer': 'https://s.2.taobao.com/list/list.htm?q=%D0%D4%C9%AB&searchType=item&app=shopsearch',
    'Connection': 'keep-alive',
}

四、多線程爬取

在處理大量數據時，單線程的網絡爬蟲想必會顯得力不從心，所以可以使用多線程技術來加速數據的爬取。Python自帶的Thread庫以及multiprocessing庫、Scrapy的並發框架等都可以實現多線程或多進程爬取。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def get_item_detail(url):
    headers = {
        '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'}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    html = response.text
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    title = soup.find('div', {'class': 'tb-main-title'}).text.strip()
    price = soup.find('div', {'class': 'tb-rmb-num'}).text.strip()
    location = soup.find('div', {'class': 'tb-detail-hd'}).find_all('span')[1].text.strip()
    print(title, price, location)

urls = []
for i in range(1, 11):
    url = 'https://s.2.taobao.com/list/list.htm?spm=2007.1000622.0.0.6bb1a944duU7ut&q=%D0%D4%C9%AB&searchType=item&cat=50018881&page=' + str(i)
    urls.append(url)

pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
for url in urls:
    pool.submit(get_item_detail, url)

五、反爬蟲技術處理

在爬蟲過程中，可能會遇到一些反爬蟲技術，比如IP封禁、驗證碼、限制訪問速度等。為了能夠正常進行爬取，需要對這些技術進行相應地處理。

對於IP封禁，可以使用代理IP解決；對於驗證碼，可以使用OCR技術識別；對於限制訪問速度，可以設置每次請求的時間間隔。

六、總結

本文介紹了使用Python進行鹹魚商品數據爬取的方法，包括獲取頁面源碼、解析HTML代碼、設置請求頭部信息、多線程爬取以及處理反爬蟲技術等。