传奇辅助网站怎么建设,世界工业设计大学排名前25,扬州鼎盛开发建设有限公司网站,淮南先锋网引言
最近数据分析的热度在编程社区不断攀升#xff0c;有很多小伙伴都开始学习或从事数据采集相关的工作。然而#xff0c;网站数据已经成为网站的核心资产#xff0c;许多网站都会设置一系列很复杂的防范措施#xff0c;阻止外部人员随意采集其数据。为了解决这个问题有很多小伙伴都开始学习或从事数据采集相关的工作。然而网站数据已经成为网站的核心资产许多网站都会设置一系列很复杂的防范措施阻止外部人员随意采集其数据。为了解决这个问题使用代理IP来访问网站就是一种既简单又有效的解决方案。使用代理IP能够让访问网站的流量看起来是由多个用户发出而不是来自同一用户从而避免被网站识别为爬虫程序。今天就和大家分享如何使用代理IP爬取数据。
亮数据最佳商用代理IP网络服务商极易配置高级代理包括机房代理、动态住宅、静态住宅ISP以及移动IP代理。https://www.bright.cn/proxy-types/?utm_sourcebrandutm_campaignbrnd-mkt_cn_csdn_yingjie6promoyingjie6
亮数据ISP代理服务 目前市面上代理IP服务的厂家有很多亮数据属于比较早开始做的一批。经过多年的技术积累不论是IP质量、稳定性还有一些便捷工具上都有它独到之处。这次我们就选择它作为我们代理IP的服务平台。 注册并登录账号之后点击无限数据中心就可以开始购买服务了。下方的抓取浏览器、网络解锁器和搜索引擎爬虫SERP是亮数据为用户设计的低代码爬虫工具大家可以按需取用。 这里我们需要填写名称和IP数量其他使用默认设置即可。这次由于我们采集的是境外网站所以IP区域选择大陆以外提高访问成功率。 配置好之后即可在控制台找到购买的业务这是也会弹出一个帮助为我们提供了预设的API接口和一段预置的代码。 我们把它复制下来方便后面编写爬虫。之后我们要到代理服务的设置中添加白名单把我们本地的IP地址填进白名单中就可以正常访问了。 最后我们使用生成的样例代码测试一下服务是否通畅。可以看到运行之后回显了代理IP的区域信息。 实战爬取Zillow房屋租赁页面 Zillow是一个美国的在线房地产信息平台主要提供住宅买卖、租赁和投资信息。它包含了丰富的房数据和工具帮助用户了解市场、寻找合适的房源并做出明智的决策。首先我们先来观察一下目标网页。以纽约房价为例我们搜索“new york”可以得到搜索结果。 我们本次的目标就在右边这个区域。按F12观察页面结构可以看到所有搜索结果都是result-list-container的div中的一个列表中每个li代表一个信息卡片。 展开li标签即可看到房源的地址和页面链接对应一个address标签和一个a标签。 而价格和户型则分别位于一个property-card-price的span和另一个ul列表中。 这里户型信息分散在ul的每个li中要多次取出再拼接。顺便在网络中获得一些请求的头信息等一下制作爬虫的时候会用到。 分析完页面我们就可以开始制作爬虫了。我们主要分两个阶段执行首先下载网页然后使用xpath提取出目标数据。我们这次的任务目标是房源的地址、价钱、页面链接和户型信息。 首先我们配置一些全局参数。包括亮数据平台的API接口前面我们拿到的请求头目标URL。 proxy {http: http://brd-customer-hl_a0a48734-zone-zillow:1ps57ihiyeg1brd.superproxy.io:22225,https: http://brd-customer-hl_a0a48734-zone-zillow:1ps57ihiyeg1brd.superproxy.io:22225}
headers {User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:128.0) Gecko/20100101 Firefox/128.0}
url http://www.zillow.com/new-york-ny/之后我们通过get_page()函数发送请求并获取页面内容。首先构建一个opener并将代理信息包含进去。之后通过这个opener和前面定义的请求头发送请求将响应结果转换为文本并返回。
def get_page(target_url):opener urllib.request.build_opener(urllib.request.ProxyHandler(proxy))req urllib.request.Request(target_url, headersheaders)res opener.open(req).read()return res 之后通过parse_page()函数解析HTML并提取数据。首先将网页HTML字符串解析为一个lxml的Element对象。然后使用XPath查找所有li标签这些标签即为每个房产的信息卡片。接下来在每个li中分别提取每个房产的链接路径为/article//a[classproperty-card-link]/href房产地址路径为/article//a[classproperty-card-link]/address/text()房产价格路径为/article//span[data-testproperty-card-price]/text()房产的详细信息包括房间数、面积等路径为/article//div[classproperty-card-data]/div[2]/ul/li。最后将提取的数据被放入result列表中并返回。 def parse_page(html):root etree.HTML(html)lis root.xpath(//div[classsearch-page-list-header]/ul/li)result []for li in lis:link li.xpath(/article//a[classproperty-card-link]/href)[0]address li.xpath(/article//a[classproperty-card-link]/address/text())[0]price li.xpath(/article//span[data-testproperty-card-price]/text())[0]details li.xpath(/article//div[classproperty-card-data]/div[2]/ul/li)detail for d in details:detail d.xpath(/b/text())[0] ;result.append({link: link, address: address, price: price, detail: detail})return result 最后调用这两个函数获取结果。完整代码如下 #!/usr/bin/env python
import urllib.request
from lxml import etreeproxy {http: http://brd-customer-hl_a0a48734-zone-zillow:1ps57ihiyeg1brd.superproxy.io:22225,https: http://brd-customer-hl_a0a48734-zone-zillow:1ps57ihiyeg1brd.superproxy.io:22225}
headers {User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:128.0) Gecko/20100101 Firefox/128.0}
url http://www.zillow.com/new-york-ny/def get_page(target_url):opener urllib.request.build_opener(urllib.request.ProxyHandler(proxy))req urllib.request.Request(target_url, headersheaders)res opener.open(req).read()print(res)return resdef parse_page(html):root etree.HTML(html)lis root.xpath(//div[classsearch-page-list-header]/ul/li)result []for li in lis:link li.xpath(/article//a[classproperty-card-link]/href)[0]address li.xpath(/article//a[classproperty-card-link]/address/text())[0]price li.xpath(/article//span[data-testproperty-card-price]/text())[0]details li.xpath(/article//div[classproperty-card-data]/div[2]/ul/li)detail for d in details:detail d.xpath(/b/text())[0] ;result.append({link: link, address: address, price: price, detail: detail})return resultprint(parse_page(get_page(url)))运行之后可以看到成功抓取到了数据。 总结 通过上面的实战我们可以看到代理服务可以大大提高爬虫的匿名性和效率。亮数据家的代理可以满足这两点需求。 对开发者而言亮数据代理以其简单易用的特性大幅降低了技术门槛。 开发者可以快速上手无需深入了解代理服务的底层技术细节即可实现高效的数据抓取。这不仅加快了开发进程也使得开发者能够将更多精力投入到数据分析和业务逻辑的构建上。 对于采购者亮数据代理提供的价格实惠和套餐灵活满足了不同规模和需求的采购预算。 用户可以根据自己的实际需求选择合适的套餐无论是初创企业还是大型机构都能找到符合自身预算的解决方案。 促销来啦 亮数据重磅推出“免费试用优惠”及“首次充值优惠” 1即日起注册新用户可以获得25共7美金免费试用产品的机会。 2新客户首次充值优惠充多少送多少最高500美金。 3数据中心代理和静态代理最近做了大幅的价格和收费模式的调整颇具竞争力有兴趣的可以上公司主页了解详情。以上充值赠送活动针对数据中心和静态代理同样有效 智能助手一路随行 许多新手用户刚开始接触亮数据的产品对于代理及相关技术不熟悉一时不知如何操作。我们的软件研发团队在产品里内嵌了ChatGPT您可以直接以中文提出问题获得相关的帮助。 您可以在初始登录界面的上方找到这个可以输入文字的小框开始用AI查询并获得帮助。 输入问题后稍等片刻就会弹出相应的帮助内容回答。这里我们以“如何选择代理服务”举例可以看到系统处理后自动弹出中英文双语的内容并提供了相关的链接供您进一步参考。 亮数据为此次内容提供额外优惠现在体验可以享受以上所有的价格优惠的同时再送15美金特别试用金
