2025年网络抓取的注意事项与禁忌

在这里，我将向您介绍以下方面的注意事项 网络抓取帮助您保持工作顺利进行，从数据收集工作中获得最大收益。让我们深入了解！

为什么网络抓取很重要？

在深入了解网络抓取的最佳实践之前，我们不妨先了解一下它的意义。网络抓取可以自动从网站中提取信息，它被广泛应用于各个行业：

• 电子商务： 企业通过搜索竞争对手的定价、库存水平和产品描述来保持竞争力。
• 市场营销： 营销人员使用抓取技术监控社交媒体情绪、新闻报道和行业趋势。
• 研究： 学术研究人员收集数据进行分析，尤其是在经济学、社会科学和政治研究等领域。
• 房地产 汇总多个来源的房产列表、租金价格和房产特征。

然而，尽管抓取可以带来巨大的好处，但它也伴随着技术挑战和道德考量。不恰当的搜索可能会导致服务器崩溃、违反服务条款并造成法律后果。因此，必须谨慎对待搜索并了解最佳实践。

成功进行网络抓取的基本要素

要想取得成功，关键是要遵循关键准则，这些准则可以帮助你避免常见陷阱，提高你的抓取工具效率，降低被目标网站屏蔽的可能性。

轮换 IP 以避免检测

网站使用的最简单、最常见的反搜索机制之一就是封禁在短时间内产生过多请求的 IP 地址。随着时间的推移，如果您持续从同一 IP 发出请求，您的搜索器可能会被检测到，从而导致 IP 封禁。为了应对这种情况，你应该经常轮换 IP。

这可以使用代理服务来实现。代理充当你的抓取器和网站之间的中介，掩盖你的真实 IP，让你看起来好像请求来自不同的来源。

• 轮换 IP： 使用旋转代理后，每个请求都会通过不同的 IP 地址路由，大大降低了被拦截的几率。
• 代理池： 或者，你也可以维护一个代理池，每次请求时随机选择一个。

下面是一个使用代理的 Python 示例：

import requests
import 随机
urls = ["http://ident.me"] # URL 列表
proxy_list = [
"54.37.160.88:1080",
"18.222.22.12:3128",
# 添加更多代理 IP
]
for url in urls：
proxy = random.choice(proxy_list)
代理 = {"http": f "http://{proxy}", "https": f "http://{proxy}"}
response = requests.get(url, proxies=proxies)
print（response.text）

虽然 免费代理 可能看起来很有吸引力，但它们往往存在可靠性问题，而且可能会昙花一现。对于长期抓取，可考虑投资付费代理或代理轮换服务，以确保一致性并尽量减少停机时间。

使用 Bright Data 住宅代理服务器轮换 IP 以避免被发现

避免在网络抓取时被发现的最佳方法之一是使用 布赖特数据公司的住宅代用指标.这些代理可访问大量真实住宅 IP，使您的请求看起来像是来自真实用户。与免费代理不同，Bright Data 的代理高度可靠、速度快，并针对网络搜索进行了优化。

为什么使用住宅代理？

✅ 自动 IP 轮换 - 防止检测和封禁
✅ 访问受地理限制的内容 - 从任何国家抓取数据
✅ 成功率高 - 即使是受重度保护的网站也能正常运行

在 Python 中使用 Bright Data 住宅代理的示例：

import 要求

代理 = "http://username:[email protected]:22225"
proxies = {"http": proxy, "https"：代理｝

response = requests.get("https://example.com", proxies=proxies)
print（response.text）

使用 Bright Data Web Unlocker 绕过反僵尸措施

许多网站都采用了验证码、JavaScript 挑战和 IP 拦截等反机器人措施。您可以使用 Bright Data 的网络解锁程序，它能自动绕过这些限制，确保您的网络搜索任务获得高成功率。

为什么使用网络解锁程序？

✅ 绕过验证码和机器人保护--无需手动解码
✅ 处理页眉、Cookie 和 JavaScript 渲染 - 确保顺利抓取
✅ 无需手动轮换代理 - 可与任何目标网站无缝连接

使用 Python 网络解锁程序的示例：

import 要求

代理 = "http://username:[email protected]:22225"
url = "https://example.com"

response = requests.get(url, proxies={"http": proxy, "https": proxy})
print（response.text）

使用自定义用户代理标头

许多网站都会检查 User-Agent 标头，以识别发出请求的设备或浏览器类型。如果检测到请求来自非浏览器客户端（如 cURL 或 Python 脚本），它们可能会阻止请求，认为这是一个僵尸。解决这个问题的简单办法就是自定义 User-Agent 标头。

User-Agent 字符串通常包括浏览器、操作系统和设备的详细信息。通过使用现代浏览器的合法 User-Agent，可以让你的抓取程序看起来更像一个典型的用户。

提示:就像轮换 IP 一样，轮换 User-Agent 字符串也是个好主意，因为重复发送相同的字符串也会引起注意。

例如

user_agents = [
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36",
# 添加更多用户代理
]
标题 = {
"User-Agent": random.choice(user_agents)
}
response = requests.get("http://example.com", headers=headers)
print(response.text)

搜索前调查网站结构

了解网站结构对于高效的抓取来说至关重要。网站通常会提供结构化的数据，这些数据更容易被抓取，例如来自 API 的 JSON 响应或 HTML 中隐藏的输入字段。在开始编写抓取程序之前，请花时间使用浏览器开发工具（如 Chrome DevTools）探索源代码，以识别模式、隐藏字段或 Schema.org 标记等结构化数据。

提示:检查 DevTools 中的 HTML 和网络选项卡。您可能会发现 XHR (XMLHttpRequest) 调用，以简洁的格式返回所需的数据，无需进行复杂的解析。

并行处理请求，实现更快的扫描

随着抓取项目的增长，一次一个请求的速度将不够快。对请求进行并行处理是通过一次发出多个请求来加快速度的好方法。不过，你需要注意不要让服务器超载。一种方法是使用队列来跟踪需要抓取的 URL。然后，你可以控制同时运行多少个请求，确保不会一次发送太多请求。这样，你就可以更快地进行抓取，而不会造成任何问题。

import asyncio
import aiohttp
async def 获取URL(会话、url):
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
async def 获取全部(urls):
async with aiohttp.ClientSession() as 会话：
任务 = [fetch_url(session, url) for url in 网址]
return await asyncio.gather(*tasks)
urls = ["http://example.com", "http://example2.com"] # 添加更多 URL
htmls = asyncio.run(fetch_all(urls))
for html in htmls：
print(html)

通过使用异步请求，您可以并行处理成百上千个 URL，从而大大提高抓取的效率。

遵守 Robots.txt 和法律注意事项

经常检查网站的 robots.txt 文件 然后再进行抓取。该文件包含网站所有者制定的准则，规定了哪些内容可以和哪些内容不可以被抓取。虽然不具有法律约束力，但遵循 robots.txt 中指定的规则是一种良好做法。

• 爬行延迟:如果指定，请遵守抓取延迟，以避免服务器超载。
• 不允许的页面:尽量避免抓取 robots.txt 文件中禁止抓取的页面。

此外，考虑网络搜索的法律影响也很重要。在某些司法管辖区，未经许可的抓取可能会违反服务协议条款、知识产权或数据隐私法。请始终确保您是在道德和法律允许的范围内进行网络搜索。

应牢记的重要注意事项

虽然有许多最佳实践需要遵循，但也有一些常见错误会阻碍你的网络抓取项目，甚至导致你的抓取器被完全屏蔽。让我们来探讨一下关键的 "不要"。

不要什么都用无头浏览器

无头浏览器 like Selenium, Playwright和 Puppeteer 是非常强大的工具，可用于依赖 JavaScript 的网站搜索。然而，使用这些工具来完成所有的搜索任务既低效又耗费资源。无头浏览器会消耗更多的 CPU 和内存，而且速度会比使用请求或 cURL 等简单方法慢得多。

在使用无头浏览器之前，请务必检查您需要的内容是否可以直接在 HTML 中找到。如果是，请使用传统的抓取方法，以避免不必要的开销。

不要将扫瞄器与一个目标网站捆绑在一起

随着抓取程序的发展，必须将特定网站的抓取逻辑从一般抓取框架中分离出来。这种分离可以让您更轻松地维护和扩展您的抓取器。

例如，负责获取 HTML、解析 HTML 和存储数据的代码应独立于网站的特定结构。这样，您就能以最小的改动使抓取器适应不同的网站。

不要让小型网站应接不暇

从亚马逊或 eBay 等大型网站上抓取数百个页面固然诱人，但请记住，资源有限的小型网站很容易因大量抓取而不堪重负。过多的请求会导致网站崩溃或性能显著下降，从而给其他用户带来负面体验。

为了避免这种情况，请始终对请求进行节流，遵守 "抓取延迟 "指令，并注意网站的规模。如果您正在抓取一个小型网站，请考虑降低请求频率或在非高峰时段抓取。

不要在不同浏览器中混合标题

网站通常使用复杂的反僵尸措施，包括检查客户端发送的标头。如果你混合了不同浏览器的标头或使用了无效的标头集，你可能会引起注意。例如，真正的 iPhone 浏览器不会发送与 Chrome 或 Firefox 浏览器相同的标头集。

在旋转 User-Agent 字符串时，请确保整个标头集对所模拟的浏览器版本有效。这包括 Sec-Ch-Ua 和 Accept-Language 等标头。使用不完整或不匹配的标头会导致您的抓取程序被标记为僵尸程序。

不要忽视错误处理

即使采用了所有最佳实践，仍有可能出错。网站可能会改变其结构，代理可能会失败，或者您的抓取器可能会遇到意想不到的错误。请务必实施强大的错误处理功能，以便从容应对超时、连接错误或解析失败等问题。

try:
response = requests.get("http://example.com")
response.raise_for_status() # 错误回复会引发错误
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f "发生错误： {e}")

结论

如果使用得当，网络抓取可以成为一个非常强大的工具。通过遵循上述最佳实践，您可以构建高效、合乎道德且可扩展的抓取工具。不过，在追求速度的同时，必须尊重目标网站的基础设施和法律准则。

请记住，网络抓取并不是一种放之四海而皆准的方法。根据网站的不同，你可能需要调整你的抓取器的行为，从旋转 IP 和标题到确定是否需要无头浏览器。归根结底，只要小心谨慎地规划网络搜索，就能避免常见错误，收集到所需的数据，而不会被屏蔽或给网站带来麻烦。