在网页爬取时，始终检查隐藏的API。
2024-12-23 21:544 分钟 阅读
内容介绍
这个视频演示了如何从网站抓取数据，重点是使用开发者工具分析网络请求。解说员引导观众识别网页源代码中的重要数据元素，而不是依赖视觉元素。教程包括加载和分析产品数据、处理大量数据集的分页，以及使用 API 测试工具如 Postman 或 Insomnia 以更便捷地管理请求。接下来，视频过渡到使用 Python 和 Pandas 库进行进一步的数据处理，并将结果导出到 CSV 文件中。整个过程强调高效地收集原始数据并为分析做好准备。关键信息
- 该教程专注于不使用Selenium的网络抓取技术。
- 它强调通过浏览器的开发者工具检查网络请求以进行数据提取。
- 用户被引导去检查网络部分的“xhr”标签，以找到所需的数据。
- 这个过程包括模拟HTTP请求、管理分页以访问所有产品，以及使用像Postman或Insomnia这样的工具。
- 该演示还涵盖了将抓取的数据导出为CSV等格式，并使用Python中的pandas等库来处理这些数据。
时间轴解析
内容关键词
网络爬虫
该视频讨论了网络爬虫的方法，强调理解底层的HTML、CSS和JavaScript结构的重要性，以成功提取数据，而不仅仅依赖诸如Selenium这样的工具。
检查元素
观众学习如何使用检查元素工具来浏览网络标签，并分析与网页交互时发生的请求，这对于理解数据如何加载至关重要。
网络请求
脚本强调如何重新加载页面并捕获所有网络请求，重点是识别服务器响应中存在的有用信息。
加载更多数据
该视频展示了如何以编程方式点击“加载更多”按钮，从分页结果中无缝收集额外的产品信息的策略。
Python与Requests
主持人解释了如何利用Python及外部库如Pandas自动化网络爬虫过程以及管理从API调用中检索到的JSON数据。
数据规范化
提供了逐步的解释，介绍如何使用Python和Pandas将JSON数据规范化并扁平化为更结构化的格式，以便于分析。
错误处理
讨论了在代码中实现错误处理机制的重要性，强调在跨多个请求爬取数据时所需的稳健性。
CSV导出
视频最后提供了将清理和结构化的数据导出为CSV文件的说明，这对于未来的数据分析或报告至关重要。
网络爬虫的最佳实践
回顾了网络爬虫的最佳实践，重点在于有效地导航网站结构、使用合适的工具、明智地处理请求，以及确保遵守网站服务条款。
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