认识Python爬虫
kookeey
我们每天看到的新闻、商品、评论、视频，其实都只是网页背后海量数据的冰山一角。爬虫的作用，就是用程序代替我们手工复制粘贴，从海量网页里自动化获取所需信息。
它的本质就是用代码模拟浏览器访问网页，并把需要的数据抓取下来。本文将带你系统了解Python爬虫的原理与核心技术，让你少走弯路。
正确认识python爬虫的技术与基本原理
一、爬虫的基本原理
通俗地说，爬虫的工作流程可以分为几个步骤：
发送请求：就像在浏览器输入网址按下回车，爬虫会用requests、httpx 等库向目标网站发出 HTTP 请求。
获取响应：服务器返回结果，可能是 HTML、JSON，或其他格式的数据。
解析内容：程序从响应中提取需要的信息，比如标题、价格、评论。
数据存储：最终把抓到的数据保存到 CSV、Excel，或者数据库（MySQL、MongoDB）中。
简单一句话：爬虫 = 请求网页 → 提取数据 → 保存结果。
当你在浏览器输入网址，浏览器会发出一个HTTP请求。
服务器返回响应，里面包含状态码（200成功、404未找到、429请求过多）、响应头（数据类型、编码信息）和响应体（HTML、JSON或文件）。
爬虫所做的，就是模拟浏览器发请求，再读取响应。
这里还有两个常见情况：
静态页面：HTML里就有完整数据，用requests抓下来就能解析。
动态页面：页面先加载框架，再通过JavaScript请求后台接口拿数据，这时候要么用浏览器开发者工具找到接口地址，要么用自动化工具抓取。
二、Python爬虫常用技术栈
1. 网络请求
requests：最常用的同步请求库，语法简单，适合新手。
httpx/aiohttp：支持异步并发，可以一次性抓取成百上千个页面，大大提高效率。
为什么异步能更快？
因为爬虫大部分时间在“等服务器返回”。同步请求时，一个页面没回来，下一个页面就卡住了；异步模式下，能同时发出多个请求，“一边等一边干别的”，效率更高。
2. 网页解析相关
BeautifulSoup：适合新手，写法直观。
lxml：速度快，支持XPath语法。
re（正则表达式）：处理简单规则的数据提取。
json 模块：如果接口返回的是JSON格式，直接用即可。
👉 技能点：熟悉HTML标签结构，掌握XPath或CSS选择器。
3. 反爬虫应对
网站为了防止爬虫，大多会设置反爬策略，例如：
限制访问频率
检测User-Agent
要求登录/验证码
返回动态加载数据
对应的解决方案包括：
添加headers（模拟浏览器请求）
使用代理IP池（kookeey提供的动态住宅代理，更好模拟真实用户访问，降低封禁风险）
处理JS渲染
4. 数据存储
CSV / Excel：简单保存，适合小规模数据。
MySQL / PostgreSQL：关系型数据库，适合结构化数据。
MongoDB：非关系型数据库，灵活度更高。
5. 并发与调度
多线程 / 多进程：提高抓取效率。
异步编程（asyncio + aiohttp）：更高效的方案。
爬虫框架Scrapy：自带调度、去重、管道，适合大型项目。
网站往往会不断升级防护措施，而开发者也需要优化策略。
如果你用单一 IP 不断请求，容易被封。
使用代理IP（例如静态住宅代理、动态旋转代理），可以模拟真实用户访问，让爬虫更隐蔽。
对于需要账号登录的平台，还可能涉及Cookie、Token、Session的维护。
这就是为什么很多跨境电商、数据分析公司都会配合专业代理服务使用爬虫，确保账号与业务数据的稳定。
实战案例：
在实际业务中，如果你直接用本机IP去频繁爬取网站，很容易遇到封禁或验证码。
这时候，使用kookeey提供的住宅代理，模拟真实用户访问，大幅提升账号与爬虫的稳定性。
下面是一段示例代码：
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl = "https://example.com/products"headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}proxies = {"http": "http://username:password@gate.kookeey.com:port","https": "http://username:password@gate.kookeey.com:port"}# 使用代理发起请求response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")# 提取商品信息for item in soup.select(".product-item"):title = item.select_one(".title").get_text(strip=True)price = item.select_one(".price").get_text(strip=True)print(title, price)
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