目录

  1. HTTP请求优化技巧
  2. 会话管理与Cookies处理
  3. 请求头与代理设置
  4. 异步请求与并发爬取
  5. 数据解析技术详解
  6. 反爬机制应对策略
  7. 实战案例：多页面高效爬取与解析
  8. 爬虫项目结构与代码规范
  9. 资源存储与数据清洗
  10. 总结与进阶方向

1. HTTP请求优化技巧

  • 使用 requests 库的 Session 对象复用连接，减少TCP握手
  • 设置合理的请求超时时间（timeout参数）避免卡死
  • 减少不必要的请求，利用缓存或ETag头判断数据变动
  • 控制请求频率，避免被封IP

示例：

import requests

session = requests.Session()
response = session.get('https://example.com', timeout=5)

2. 会话管理与Cookies处理

  • 通过 requests.Session 自动管理Cookies，保持登录态
  • 手动操作Cookies实现更复杂的场景

示例：

session = requests.Session()
login_resp = session.post('https://example.com/login', data=login_data)
cookies = session.cookies.get_dict()

3. 请求头与代理设置

  • 自定义请求头（User-Agent、Referer等）伪装浏览器
  • 代理IP池使用，防止IP被封禁
  • HTTPS证书验证与忽略设置

示例：

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 ...'}
proxies = {'http': 'http://127.0.0.1:1080'}

response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, verify=False)

4. 异步请求与并发爬取

  • 使用 asyncio + aiohttp 提升爬取速度
  • 多线程/多进程配合队列管理任务
  • 控制并发数量防止目标服务器拒绝

示例（aiohttp）：

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as resp:
        return await resp.text()

async def main(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        return await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main(list_of_urls))

5. 数据解析技术详解

  • 正则表达式：灵活但不易维护，适合简单提取
  • BeautifulSoup：基于HTML结构，简单易用
  • lxml：支持XPath，效率高，适合复杂结构
  • json解析：API数据优先

示例（BeautifulSoup）：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml')
titles = [tag.text for tag in soup.select('.title')]

6. 反爬机制应对策略

  • 识别并绕过验证码
  • 使用代理IP和动态User-Agent
  • 模拟浏览器行为（使用Selenium或Playwright）
  • 随机等待、模拟鼠标点击等行为防止检测

7. 实战案例：多页面高效爬取与解析

  • 利用分页参数构造URL
  • 异步并发请求提升效率
  • 解析页面结构提取目标数据
  • 错误重试与断点续爬设计

8. 爬虫项目结构与代码规范

  • 模块化设计：请求模块、解析模块、存储模块
  • 配置文件统一管理参数（User-Agent列表、代理IP等）
  • 日志记录抓取过程和异常信息
  • 异常捕获和容错机制

9. 资源存储与数据清洗

  • 存储至数据库（MySQL、MongoDB）或CSV文件
  • 数据格式统一、去重、清洗异常数据
  • 图片、文件等资源下载及管理

10. 总结与进阶方向

  • 持续优化请求效率和稳定性
  • 学习反爬策略与自动化测试
  • 使用分布式爬虫架构（Scrapy-Redis）
  • 数据分析与可视化

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