Python高效爬虫，从基础到实战再到高阶爬虫，看这一篇就够了

Python高级和实战的爬虫通常涉及到异步IO、分布式爬虫、反爬虫策略、数据解析、存储管理等方面。以下是一些常见的高级和实战爬虫技术的示例：

异步IO：使用asyncio和aiohttp库实现异步网络请求。




import asyncio
import aiohttp
 
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()
 
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, 'http://httpbin.org/get')
        print(html)
 
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

分布式爬虫：使用Scrapy框架，它支持分布式爬取，通过多个爬虫节点协同工作。




import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'example.com'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://www.example.com/']
 
    def parse(self, response):
        # 解析响应数据
        pass

反爬虫策略：实现适当的延时、使用代理、 cookie/session 管理等策略。




import requests
 
proxies = {
    'http': 'http://10.10.1.10:3128',
    'https': 'http://10.10.1.10:1080',
}
 
response = requests.get('http://httpbin.org/get', proxies=proxies)

数据解析：使用BeautifulSoup或lxml解析HTML/XML数据。




from bs4 import BeautifulSoup
 
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
"""
 
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
print(soup.title.string)

存储管理：使用SQLAlchemy进行数据库管理或pymongo用于MongoDB存储。




from sqlalchemy import create_engine
 
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
with engine.connect() as con:
    con.execute("CREATE TABLE users (id INTEGER, name VARCHAR)")

这些示例只是爬虫技术的一角，实际的爬虫项目可能还涉及更多复杂的技术，如动态页面解析、OCR处理、自然语言处理、机器学习等。

Python高效爬虫，从基础到实战再到高阶爬虫，看这一篇就够了

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