自由建网站的网络程序,app界面设计尺寸规范,wordpress语言切换插件,sem运营【Python爬虫】专栏简介#xff1a;本专栏是 Python 爬虫领域的集大成之作#xff0c;共 100 章节。从 Python 基础语法、爬虫入门知识讲起#xff0c;深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑#xff0c;覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取#xff… 【Python爬虫】专栏简介本专栏是 Python 爬虫领域的集大成之作共 100 章节。从 Python 基础语法、爬虫入门知识讲起深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者都能从中汲取知识助力掌握爬虫核心技能开拓技术视野。 目录 一、某博数据爬取1.1 准备工作1.2 获取用户信息1.3 某博内容爬取1.4 评论获取 二、某音数据爬取2.1 环境搭建2.2 视频信息提取2.3 用户粉丝关系获取2.4 点赞评论数据爬取 三、应对反爬虫机制3.1 某博反爬虫策略及应对3.2 某音反爬虫策略及应对 四、数据隐私问题处理4.1 法律法规遵守4.2 数据脱敏处理 五、总结与展望 一、某博数据爬取
1.1 准备工作
在进行某博数据爬取之前我们需要准备好一些必要的工具主要是安装和导入相关的 Python 库。首先是requests库它是一个用于发送 HTTP 请求的强大库使用它可以方便地与某博服务器进行交互获取网页内容。通过pip install requests命令即可完成安装安装完成后在代码中使用import requests导入。
BeautifulSoup库也是不可或缺的它主要用于解析 HTML 和 XML 文档能够帮助我们从获取到的网页内容中提取出我们需要的数据比如某博的用户信息、某博内容等。安装命令为pip install beautifulsoup4 导入方式是from bs4 import BeautifulSoup。
另外如果需要处理 JSON 数据格式某博 API 返回的数据很多是 JSON 格式还需要用到 Python 内置的json库直接使用import json导入即可。
1.2 获取用户信息
获取某博用户信息有两种常见的方式一种是通过某博 API另一种是通过网页解析。
使用某博 API 获取用户信息首先需要在某博开放平台注册并创建应用获取 App Key、App Secret 等认证信息。以获取用户基本信息如昵称、粉丝数、关注数等为例使用weibo库需提前安装pip install weibo 代码示例如下
from weibo import APIClientAPP_KEY 你的App Key
APP_SECRET 你的App Secret
CALLBACK_URL https://api.weibo.com/oauth2/default.htmlclient APIClient(app_keyAPP_KEY, app_secretAPP_SECRET, redirect_uriCALLBACK_URL)
# 获取授权码等步骤省略
access_token 你的access_token
client.set_access_token(access_token, 123456) # 假设用户ID为123456
user_info client.users.show.get(uid123456)
nickname user_info[screen_name]
followers_count user_info[followers_count]
friends_count user_info[friends_count]
print(f昵称: {nickname}, 粉丝数: {followers_count}, 关注数: {friends_count})如果通过网页解析获取用户信息可以先发送 HTTP 请求获取用户主页内容然后使用BeautifulSoup进行解析。例如
url https://weibo.com/u/123456 # 假设用户ID为123456
response requests.get(url)
soup BeautifulSoup(response.text, html.parser)
nickname soup.find(a, class_name).text
followers_count soup.find(li, class_followed).find(em).text
friends_count soup.find(li, class_following).find(em).text
print(f昵称: {nickname}, 粉丝数: {followers_count}, 关注数: {friends_count})1.3 某博内容爬取
爬取某博内容同样可以通过 API 或网页解析实现。通过 API 获取某博内容时以获取某个用户发布的某博列表为例
statuses client.statuses.user_timeline.get(uid123456, count20) # 获取20条某博
for status in statuses[statuses]:text status[text]pic_urls status.get(pic_urls, [])created_at status[created_at]print(f某博内容: {text}, 图片链接: {pic_urls}, 发布时间: {created_at})通过网页解析爬取某博内容时要注意某博内容很多是动态加载的。以抓取某个用户的某博内容为例可能需要分析网页的 XHRXMLHttpRequest请求找到加载某博内容的接口。假设找到接口为https://m.weibo.cn/api/container/getIndex 参数typeuid value123456 用户 IDcontainerid107603123456
url https://m.weibo.cn/api/container/getIndex
params {type: uid,value: 123456,containerid: 107603123456
}
response requests.get(url, paramsparams)
data response.json()
for card in data[data][cards]:if mblog in card:mblog card[mblog]text mblog[text]pic_urls mblog.get(pic_urls, [])created_at mblog[created_at]print(f某博内容: {text}, 图片链接: {pic_urls}, 发布时间: {created_at})1.4 评论获取
获取某博评论可以通过分析评论页面的网络请求来实现。一般来说某博评论也是通过 AJAX 请求动态加载的。例如对于某条某博其评论接口可能是https://m.weibo.cn/comments/hotflow 参数包括某博的id等。
weibo_id 4900000000000000 # 某博ID
url https://m.weibo.cn/comments/hotflow
params {id: weibo_id,mid: weibo_id,max_id_type: 0
}
response requests.get(url, paramsparams)
data response.json()
for comment in data[data][data]:comment_text comment[text]comment_user comment[user][screen_name]comment_created_at comment[created_at]print(f评论内容: {comment_text}, 评论者: {comment_user}, 评论时间: {comment_created_at})在实际获取评论时还需要解决评论与某博内容对应的问题。可以在获取某博内容时记录下每条某博的唯一标识如某博 ID在获取评论时通过评论接口中的参数如某博 ID来确保获取的评论是对应某博的 。同时由于某博评论可能较多可能需要分页获取通过修改请求参数中的max_id等实现分页。
二、某音数据爬取
2.1 环境搭建
要进行某音数据爬取首先需要搭建合适的环境。Python 的requests库是必不可少的用于发送 HTTP 请求和某音服务器进行通信通过pip install requests进行安装。
BeautifulSoup库用于解析 HTML 和 XML 文档方便从某音网页中提取数据安装命令为pip install beautifulsoup4 。
如果需要进行模拟浏览器操作比如处理登录、获取动态加载的数据等Selenium库是个不错的选择。Selenium可以驱动真实的浏览器如 Chrome、Firefox 等安装方式为pip install selenium 。同时还需要下载对应浏览器的驱动例如 Chrome 浏览器需要下载 ChromeDriver将其路径添加到系统环境变量中。
此外由于某音数据很多以 JSON 格式返回json库Python 内置用于处理 JSON 数据直接导入即可使用。
2.2 视频信息提取
获取某音视频信息有多种途径。如果是通过网页端获取首先要分析某音网页的结构。在浏览器中打开某音视频页面按F12键打开开发者工具切换到 “Network” 选项卡刷新页面就可以看到浏览器与服务器之间的通信请求。
通过分析这些请求我们可以找到包含视频信息的接口。例如某个视频的信息可能在一个类似https://www.douyin.com/aweme/v1/aweme/detail/?aweme_id视频ID的接口中返回其中aweme_id是视频的唯一标识。使用requests库发送请求获取该接口的数据
import requestsaweme_id 6900000000000000000
url fhttps://www.douyin.com/aweme/v1/aweme/detail/?aweme_id{aweme_id}
response requests.get(url)
if response.status_code 200:data response.json()video_title data[aweme_detail][desc]digg_count data[aweme_detail][statistics][digg_count]comment_count data[aweme_detail][statistics][comment_count]share_count data[aweme_detail][statistics][share_count]print(f视频标题: {video_title}, 点赞数: {digg_count}, 评论数: {comment_count}, 转发数: {share_count})如果是从 APP 端获取视频信息可以使用抓包工具如 Fiddler、Charles 等。以 Fiddler 为例首先需要将手机和电脑连接到同一局域网然后配置手机的代理为电脑的 IP 和 Fiddler 的端口默认 8888 。在手机上打开某音 APP播放视频Fiddler 就能捕获到手机与某音服务器之间的通信数据包。通过分析这些数据包找到包含视频信息的请求提取其中的数据。
2.3 用户粉丝关系获取
获取某音用户粉丝关系可以通过某音 API 或者特定的网页分析方法。
使用某音 API 获取粉丝列表和关注列表时需要先在某音开放平台注册并创建应用获取相关的认证信息。以获取用户粉丝列表为例假设 API 接口为https://api.amemv.com/aweme/v1/user/follower/list/ 参数包括user_id用户 ID、max_time获取列表的最后一条数据的创建时间用于分页、count每页返回的数据量等。代码示例如下
import requests
import jsonuser_id 123456789
max_time 0
count 20
followers []while True:url fhttps://api.amemv.com/aweme/v1/user/follower/list/?user_id{user_id}max_time{max_time}count{count}response requests.get(url)if response.status_code 200:data json.loads(response.text)has_more data.get(has_more)if not has_more:breakmax_time data.get(max_time)followers data.get(followers, [])else:breakfor follower in followers:follower_nickname follower[nickname]follower_uid follower[uid]print(f粉丝昵称: {follower_nickname}, 粉丝ID: {follower_uid})通过网页分析方法获取粉丝关系时需要分析用户主页的 HTML 结构和相关的 JavaScript 代码。在用户主页中粉丝列表和关注列表通常是通过 AJAX 请求动态加载的。通过查找这些 AJAX 请求的接口发送请求并解析返回的数据从而获取粉丝和关注者的信息。同时可以通过分析粉丝和关注者之间的相互关系比如 A 关注了 BB 是否也关注了 A统计出互相关注的用户数量等。
2.4 点赞评论数据爬取
获取某音视频点赞用户列表、评论内容及评论者信息可以通过以下方法。
对于点赞用户列表同样可以通过分析某音网页或 APP 的请求来获取。在网页端点赞用户列表可能在一个类似https://www.douyin.com/aweme/v1/aweme/digg/list/?aweme_id视频ID的接口中返回通过发送请求并解析 JSON 数据可以获取点赞用户的信息
import requests
import jsonaweme_id 6900000000000000000
url fhttps://www.douyin.com/aweme/v1/aweme/digg/list/?aweme_id{aweme_id}
response requests.get(url)
if response.status_code 200:data response.json()for digg_user in data[digg_list]:digg_user_nickname digg_user[nickname]digg_user_uid digg_user[uid]print(f点赞用户昵称: {digg_user_nickname}, 点赞用户ID: {digg_user_uid})获取评论内容及评论者信息时在网页端评论数据可能在https://www.douyin.com/aweme/v1/comment/list/?aweme_id视频ID接口中返回。并且由于评论可能较多需要处理分页问题通过修改请求参数中的cursor游标用于标识下一页的起始位置和count每页评论数量来获取下一页的评论数据
import requests
import jsonaweme_id 6900000000000000000
cursor 0
count 20while True:url fhttps://www.douyin.com/aweme/v1/comment/list/?aweme_id{aweme_id}cursor{cursor}count{count}response requests.get(url)if response.status_code 200:data response.json()for comment in data[comments]:comment_text comment[text]comment_user_nickname comment[user][nickname]print(f评论内容: {comment_text}, 评论者昵称: {comment_user_nickname})has_more data[has_more]if not has_more:breakcursor data[cursor]else:break在 APP 端同样可以使用抓包工具捕获评论相关的请求按照类似的方法提取评论数据。
三、应对反爬虫机制
3.1 某博反爬虫策略及应对
某博作为一个拥有庞大用户群体和海量数据的社交媒体平台为了保护自身数据安全和服务器稳定采取了一系列严格的反爬虫机制。
IP 限制是某博常用的反爬虫手段之一。当某博服务器检测到某个 IP 在短时间内发送大量请求时会认为该 IP 可能是爬虫程序进而对其进行限制比如限制该 IP 的访问频率或者直接封禁该 IP 一段时间。例如若一个 IP 在 1 分钟内对某博接口发起超过 100 次请求就可能会被限制访问。
验证码机制也是某博反爬虫的重要组成部分。当某博怀疑某个请求可能来自爬虫时会弹出验证码要求用户输入。验证码的形式多种多样有数字字母混合的图片验证码也有滑动拼图验证码等。比如在获取大量某博评论时频繁请求可能就会触发验证码。
User - Agent 检测同样不可忽视。某博服务器会检查请求头中的 User - Agent 字段判断请求是否来自真实的浏览器。如果 User - Agent 字段不符合常见浏览器的特征或者多个请求的 User - Agent 字段完全相同就可能被判定为爬虫请求。
针对某博的这些反爬虫机制我们可以采取相应的应对策略。使用代理 IP 是突破 IP 限制的有效方法。通过搭建代理 IP 池每次请求时随机从代理 IP 池中获取一个 IP这样可以避免因单个 IP 请求过于频繁而被限制。例如可以使用知名的代理 IP 服务提供商如阿布云、讯代理等获取高质量的代理 IP。
设置合理请求头也至关重要。在请求头中除了设置随机的 User - Agent还可以添加其他常见的字段如 Accept、Accept - Encoding、Accept - Language 等使其更接近真实浏览器的请求。比如
headers {User - Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36,Accept: text/html,application/xhtmlxml,application/xml;q0.9,image/webp,image/apng,*/*;q0.8,Accept - Encoding: gzip, deflate, br,Accept - Language: zh - CN,zh;q0.9
}模拟用户行为同样能有效应对反爬虫。在请求之间设置合理的时间间隔模拟真实用户浏览网页的速度。比如在获取某博内容时每次请求后随机等待 3 - 5 秒再发送下一次请求避免短时间内的大量集中请求。
3.2 某音反爬虫策略及应对
某音作为短视频领域的巨头其反爬虫机制也相当复杂和严格。
设备指纹识别是某音独特的反爬虫手段之一。某音会收集设备的各种信息如设备型号、操作系统版本、屏幕分辨率、浏览器信息等生成一个唯一的设备指纹。如果发现多个请求来自具有相同设备指纹但行为异常如请求频率过高的设备就可能判定为爬虫行为。
频繁请求限制也是某音常用的反爬虫策略。某音会对每个设备或 IP 的请求频率进行监控当请求频率超过一定阈值时就会限制该设备或 IP 的访问。例如若一个设备在 10 分钟内请求某音视频接口超过 500 次就可能被限制访问。
为了应对某音的反爬虫机制使用无头浏览器是一种可行的方法。无头浏览器可以在没有图形界面的情况下运行浏览器模拟真实用户的操作。比如使用 PuppeteerNode.js 库或 Selenium 配合 Chrome 无头浏览器通过编写脚本模拟用户登录、浏览视频页面等操作获取所需数据。以 Puppeteer 为例
const puppeteer require(puppeteer);(async () {const browser await puppeteer.launch({headless: true});const page await browser.newPage();await page.goto(https://www.douyin.com);// 在这里进行数据提取等操作await browser.close();
})();随机化请求参数也能降低被检测到的风险。在发送请求时对请求参数进行随机化处理如添加随机的时间戳、随机的请求 ID 等。例如在请求某音视频接口时将时间戳参数timestamp设置为当前时间加上一个随机的毫秒数
import random
import timetimestamp int(time.time() * 1000) random.randint(100, 999)
params {aweme_id: 视频ID,timestamp: timestamp
}控制请求频率同样重要。根据某音的请求频率限制合理设置请求间隔避免频繁请求。可以使用 Python 的time.sleep()函数在每次请求后等待一定时间如每次请求后等待 5 - 10 秒再发送下一次请求。
四、数据隐私问题处理
4.1 法律法规遵守
在社交媒体数据爬取过程中严格遵守相关法律法规是首要原则。以我国为例《中华人民共和国个人信息保护法》明确规定了个人信息的收集、使用、存储等各个环节的规范 。该法律强调收集个人信息应当遵循合法、正当、必要和诚信原则不得通过误导、欺诈、胁迫等方式获取个人信息。
在爬取某博和某音数据时我们只能获取公开的数据对于用户设置为隐私的数据绝对不能通过不正当手段获取。例如在爬取某博用户信息时对于用户未公开的私信内容、地理位置等敏感信息不能进行爬取。在某音数据爬取中对于用户未公开的收藏列表、历史浏览记录等也应予以尊重不进行非法获取。
同时要遵守平台自身的使用条款和服务协议。某博和某音都在其平台规则中明确了数据的使用范围和方式我们在爬取数据时必须严格按照这些规则进行操作。如果违反平台规则可能会面临法律风险同时也会损害自身的声誉和利益。
4.2 数据脱敏处理
对爬取到的数据进行脱敏处理是保护用户隐私的重要手段。在某博数据中对于用户的真实姓名、身份证号若有涉及、手机号码等敏感信息可以采用替换的方法进行脱敏。比如将真实姓名替换为 “[用户姓名]”将手机号码替换为 “[手机号码]”。
对于某音数据若爬取到用户的身份证号可以采用部分隐藏的方式将中间几位数字用星号代替如 “110101********1234”。对于用户的家庭住址等敏感信息如果在数据中存在可进行模糊化处理只保留城市名称如将 “北京市海淀区中关村大街 1 号” 脱敏为 “北京市” 。
在实际操作中可以使用 Python 的正则表达式库re来实现数据脱敏。以替换手机号码为例
import rephone_number 13800138000
masked_phone re.sub(r\d{4}\d{4}\d{4}, **** **** ****, phone_number)
print(masked_phone)对于一些包含敏感信息的文本内容如某博评论、某音视频描述等可以使用自然语言处理技术先识别出其中的敏感信息再进行相应的脱敏处理。例如使用预训练的命名实体识别模型如基于 BERT 的命名实体识别模型识别出文本中的人名、地名、组织机构名等敏感信息然后进行脱敏。
五、总结与展望
社交媒体数据爬取是一个充满挑战与机遇的领域。通过对某博和某音等社交媒体平台的数据爬取我们能够获取到丰富的用户信息、内容数据以及社交关系数据这些数据为市场分析、舆情监测、用户行为研究等提供了重要的支持。在爬取过程中掌握某博和某音的数据爬取方法包括获取用户信息、内容、评论以及粉丝关系等是实现数据收集的基础。
同时我们必须重视并有效应对社交媒体平台严格的反爬虫机制。通过使用代理 IP、设置合理请求头、模拟用户行为、使用无头浏览器、随机化请求参数以及控制请求频率等策略能够在一定程度上突破反爬虫限制确保数据爬取的顺利进行。
在数据隐私问题上遵守法律法规是不可逾越的底线对爬取到的数据进行脱敏处理是保护用户隐私的必要手段。只有在合法合规且尊重用户隐私的前提下进行数据爬取和使用才能实现数据的价值最大化。
展望未来随着社交媒体平台的不断发展和技术的进步社交媒体数据爬取将面临更多的挑战。一方面平台的反爬虫机制会不断升级可能会采用更先进的技术手段来检测和阻止爬虫行为这就要求我们不断探索新的反反爬虫技术和策略。另一方面数据隐私和安全问题将受到越来越严格的监管我们需要更加深入地研究如何在满足数据需求的同时更好地保护用户隐私和数据安全。
随着人工智能和大数据技术的不断融合社交媒体数据爬取与分析也将迎来新的发展机遇。例如利用深度学习技术实现更精准的验证码识别、更智能的反爬虫规避策略以及对海量社交媒体数据进行更深入的挖掘和分析为各领域的决策提供更有价值的参考。
