python 豆瓣 反爬虫

Python 豆瓣反爬虫实现

简介

在爬取豆瓣网页数据时，由于豆瓣网站对爬虫有一定的限制，我们需要使用一些反爬虫技术来模拟正常用户的行为，从而避免被封IP或者被拒绝访问。

流程

下面是实现豆瓣反爬虫的整个流程。可以使用以下表格展示每个步骤。

代码实现

步骤 1：导入必要的库

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

• requests 库用于发送HTTP请求并获取响应数据。
• BeautifulSoup 库用于解析HTML页面数据。
• time 库用于设置延时，模拟人工浏览行为。

步骤 2：设置请求头，模拟浏览器行为

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36'
}

• 请求头中的User-Agent字段模拟浏览器的用户代理信息，让请求看起来来自于真实的浏览器。

步骤 3：发送请求并获取页面数据

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

• 使用requests.get()方法发送GET请求，传入url和headers参数。
• 获取响应数据并将其保存在response对象中。

步骤 4：解析页面数据

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

• 使用BeautifulSoup库将页面数据解析为HTML格式。
• 可以使用soup对象来提取所需的数据。

步骤 5：存储数据

# 提取电影名称和评分
movies = soup.find_all('div', class_='hd')
ratings = soup.find_all('span', class_='rating_num')

for movie, rating in zip(movies, ratings):
    movie_name = movie.a.span.text
    movie_rating = rating.text
    print(f"电影名称：{movie_name}，评分：{movie_rating}")

• 使用find_all()方法找到所有具有指定HTML标签和类名的元素。
• 使用zip()函数将电影名称和评分进行一一对应。
• 使用.text属性提取元素中的文本内容。
• 可以将数据存储到文件或数据库中，这里仅简单打印出来。

总结

实现豆瓣反爬虫的关键是模拟正常用户的浏览行为，包括设置合适的请求头和使用适当的延时。通过使用requests库发送请求获取页面数据，再使用BeautifulSoup库解析页面数据，我们可以轻松地实现对豆瓣网页数据的爬取。最后，可以将数据存储到文件或数据库中进行进一步的处理和分析。