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在網路爬蟲時，務必檢查隱藏的API。

#網頁數據抓取
2024-12-23 21:544 分鐘 閱讀

內容介紹

這段影片演示了如何從網站撈取資料，重點是使用開發者工具來分析網頁請求。講解者引導觀眾辨識網頁源代碼中的基本資料元素，而不是依賴於視覺元素。這個教程涵蓋了加載和分析產品資料、處理大數據集的分頁，以及使用像 Postman 或 Insomnia 這類的 API 測試工具來更輕鬆地管理請求。隨後，影片轉向使用 Python 和 Pandas 庫進行進一步的數據操作，並將結果匯出到 CSV 文件中。整個過程強調了高效地收集原始數據並準備進行分析。

關鍵信息

  • 本教程專注於不使用 Selenium 的網頁爬蟲技術。
  • 它強調通過瀏覽器的開發者工具檢查網絡請求以進行數據提取。
  • 用戶被指導檢查網絡部分的 'xhr' 標籤以找到所需的數據。
  • 這個過程包括模仿HTTP請求，管理分頁以訪問所有產品，以及使用像Postman或Insomnia這樣的工具。
  • 示範還涵蓋了將抓取的數據導出為CSV等格式，以及使用Python中的pandas庫來處理這些數據。

時間軸分析

內容關鍵字

網路爬蟲

這段影片討論了網路爬蟲的方法，強調理解底層的HTML、CSS和JavaScript結構的重要性，以便能夠成功提取資料，而不僅僅依賴於Selenium等工具。

檢查元素

觀眾將學習如何使用檢查元素工具來瀏覽網路標籤，並分析與網頁互動時發生的請求，這對了解數據加載的方式至關重要。

網路請求

腳本強調如何重新加載頁面並捕捉所有網路請求，專注於識別伺服器回應中存在的有用信息。

載入更多數據

這段影片說明了如何以程式化的方式點擊'載入更多'按鈕，以便從分頁結果中無縫地收集額外的產品信息。

結合Requests的Python

主講者解釋了如何利用Python及外部庫如Pandas，自動化網路爬蟲過程並管理從API調用中檢索的JSON數據。

數據正規化

提供了逐步說明，教導如何使用Python和Pandas將JSON數據正規化並扁平化為更結構化的格式，使其適合分析。

錯誤處理

討論了在代碼中實施錯誤處理機制的重要性，強調在多個請求中爬取數據時所需的堅韌性。

CSV匯出

影片最後提供了如何將清理後和結構化的數據匯出為CSV文件的指導，這對於未來的數據分析或報告至關重要。

網路爬蟲的最佳實踐

為網路爬蟲的最佳實踐提供了回顧，專注於有效導航網站結構、使用適當的工具、謹慎處理請求，並確保遵循網站服務條款。

相關問題與答案

什麼是網頁抓取？

網頁抓取是自動從網站提取信息的過程。

我為什麼需要抓取網站？

你可能想要抓取網站以收集數據進行分析、監控價格以便比較購物，或為研究目的收集公共信息。

網頁抓取是否合法？

網頁抓取的合法性取決於網站的服務條款以及你所在司法管轄區的適用法律。在抓取之前，請務必檢查任何網站的條款。

我可以使用什麼工具進行網頁抓取？

常用的網頁抓取工具包括 Beautiful Soup、Scrapy、Selenium 和 Puppeteer。

靜態網頁和動態網頁有什麼區別？

靜態網頁包含固定的內容，所有用戶看到的都是相同的，而動態網頁則可以根據用戶互動或實時數據生成不同的內容。

我如何抓取動態網頁？

要抓取動態網頁，你可能需要使用像 Selenium 或 Puppeteer 這樣的工具，這些工具可以與 JavaScript 和 AJAX 加載的內容互動。

在網頁抓取中，API 是什麼？

API（應用程式介面）允許你以結構化格式從網絡服務中檢索數據，通常作為抓取 HTML 內容的替代方案。

我如何在抓取時避免被阻止？

為了避免被阻止，你可以實施一些技術，比如輪換用戶代理、避免在短時間內發送過多請求，以及遵守 robots.txt 規則。

什麼是 robots.txt 文件？

robots.txt 文件是網站用來與網絡爬蟲溝通的標準，告知哪些頁面不應被抓取或索引。

我可以在未獲得許可的情況下抓取數據嗎？

在未獲得許可的情況下抓取數據可能會違反網站的服務條款，並可能導致法律後果。最好尋求許可或使用可用的 API。

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