在網路爬蟲時，務必檢查隱藏的API。
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。
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