python爬虫中采集中遇到的问题整理

1. Introduction

Python爬虫是近年来非常火热的话题，越来越多的开发者开始使用Python的各种库来实现爬虫功能。然而在实际开发中，我们时常会遇到各种各样的问题，这篇文章就是为大家总结常见的Python爬虫问题以及解决方案，帮助大家快速找到问题所在，并解决掉它们。

2. Python爬虫常见问题以及解决方案

2.1 爬虫被网站拦截

在进行爬虫开发时，我们往往会遇到被目标网站拦截的问题，此时我们需要考虑一些解决方案。

首先，我们可以通过User-Agent中加入一些浏览器的信息来解决这个问题。

import requests
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299"
}
response = requests.get(url, headers=headers)

其次，我们可以设置一些请求的时间和间隔，保证我们的请求不会过于频繁，以免被网站认为是恶意攻击。

import time
import random
time.sleep(random.uniform(2, 5))  # 设置随机休眠时间

最后，针对一些比较严格的网站，我们还可以使用代理IP来解决问题。

import requests
proxies = {"http": "http://10.10.1.10:3128", "https": "http://10.10.1.10:1080"}
response = requests.get(url, proxies=proxies)

2.2 爬虫频繁被封IP

在进行爬虫开发时，我们往往会遇到被目标网站封禁IP的问题，此时我们需要考虑一些解决方案。

首先，我们可以通过使用代理IP来解决这个问题。

import requests
proxies = {"http": "http://10.10.1.10:3128", "https": "http://10.10.1.10:1080"}
response = requests.get(url, proxies=proxies)

其次，我们可以使用一些免费的代理IP网站来获取代理IP。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_ip_list(url):
    web_data = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(web_data.text, 'html.parser')
    ips = soup.find_all('tr')
    ip_list = []
    for i in range(1, len(ips)):
        ip_info = ips[i]
        tds = ip_info.find_all('td')
        ip_list.append(tds[1].text + ':' + tds[2].text)
    return ip_list
def get_random_ip(ip_list):
    proxy_list = []
    for ip in ip_list:
        proxy_list.append('http://' + ip)
    proxy_ip = random.choice(proxy_list)
    proxies = {'http': proxy_ip}
    return proxies
url = 'http://www.xicidaili.com/'
ip_list = get_ip_list(url)
proxies = get_random_ip(ip_list)
response = requests.get(url, proxies=proxies)

2.3 爬虫数据解析问题

在进行爬虫数据解析时，我们往往会遇到各种各样的问题，我们针对一些常见问题进行总结。

1. 如何解析JSON数据？

解析JSON数据其实非常简单，我们只需要使用Python库中的json即可。

import requests
import json
response = requests.get(url)
data = json.loads(response.text)

2. 如何解析XML数据？

解析XML数据我们可以使用Python库中的ElementTree。

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
response = requests.get(url)
root = ET.fromstring(response.content)

3. 如何解析HTML数据？

解析HTML数据我们可以使用Python库中的BeautifulSoup。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

2.4 爬虫数据存储问题

在进行爬虫数据存储时，我们往往会遇到各种各样的问题，我们针对一些常见问题进行总结。

1. 如何存储数据到MySQL数据库？

我们可以使用Python中的MySQLdb库实现将数据存储到MySQL数据库。

import MySQLdb
conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', passwd='root', db='test', port=3306)
cur = conn.cursor()
cur.execute('INSERT INTO test(id, name, age) values(4, "Mike", 22)')
conn.commit()
cur.close()
conn.close()

2. 如何存储数据到MongoDB数据库？

我们可以使用Python中的pymongo库实现将数据存储到MongoDB数据库。

import pymongo
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('localhost', 27017)
db = client.test
collection = db.test
collection.insert_one({"name": "Mike", "age": 22})

2.5 爬虫反爬虫技术

在进行爬虫开发时，我们还需要考虑目标网站中存在的反爬虫技术，此时我们需要使用一些解决方案来应对这些技术。

1. 图形验证码

对于图形验证码，我们可以使用Python库中的PIL库和pytesser库来破解验证码。

2. 滑动验证码

对于滑动验证码，我们可以使用Selenium库来模拟鼠标操作。

3. JavaScript加密数据

对于JavaScript加密数据，我们可以使用phantomjs库来模拟JavaScript环境。

3. 结论

在进行Python爬虫开发时，我们需要考虑各种各样的问题，并使用相应的解决方案来解决这些问题。本文总结了常见的Python爬虫问题及其解决方案，帮助大家快速找到问题所在，并解决掉它们。