Python网络爬虫技术 第1章 Python爬虫环境与爬虫介绍
路飞学城-Python爬虫集训-第1章
路飞学城-Python爬⾍集训-第1章1⼼得体会沛奇⽼师讲的真⼼不错。
通过这节学习，让我能简单获取⼀些⽹站的信息了。
以前是只能获取静态⽹页，不知道获取要登录的⽹站的资源。
这次后能获奖⼀些需要登录功能⽹站的资源了，⽽且也对requests模板更加熟练了。
更重要的是，当爬⾍时，怎么去分析⽹页，这个学到了很多。
2 什么是爬⾍ 百度百科：⽹络爬⾍（⼜被称为⽹页蜘蛛，⽹络机器⼈，在FOAF社区中间，更经常的称为⽹页追逐者），是⼀种按照⼀定的规则，⾃动地抓取万维⽹信息的程序或者脚本。
通过Python可以快速的编写爬⾍程序，来获取指定URL的资源。
python爬⾍⽤requests和bs4这两个模板就可以爬取很多资源了。
3 request request⽤到的常⽤两个⽅法为 get 和 post。
由于⽹络上，⼤多数的url访问都是这两种访问，所以通过这两个⽅法可以获取⼤多数⽹络资源。
这两个⽅法的主要参数如下： url：想要获取URL资源的链接。
headers：请求头，由于很多⽹站都做了反爬⾍。
所以伪装好headers就能让⽹站⽆法释放是机器在访问。
json：当访问需要携带json时加⼊。
data：当访问需要携带data时加⼊，⼀般登录⽹站的⽤户名和密码都在data⾥。
cookie：由于辨别⽤户⾝份，爬取静态⽹站不需要，但需要登录的⽹站就需要⽤到cookie。
parmas：参数，有些url带id=1&user=starry等等，可以写进parmas这个参数⾥。
timeout：设置访问超时时间，当超过这个时间没有获取到资源就停⽌。
allow_redirects：有些url会重定向到另外⼀个url，设置为False可以⾃⼰不让它重定向。
proxies：设置代理。
以上参数是主要⽤到的参数。
4.bs4bs4是将request获取到的内容进⾏解析，能更快的找到内容，也很⽅便。
当requests返回的text内容为html时，⽤bs4进⾏解析⽤，soup = BeautifulSoup4(html, "html.parser")soup 常⽤的⽅法有：find：根据参数查找第⼀个符合的内容，⽤⽤的有name和attrs参数find_all：查找全部的。
Python网络爬虫技术 第1章 Python爬虫环境与爬虫介绍
大数据挖掘专家
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网站反爬虫的目的与手段
3. 通过验证码校验反爬
有部分网站不论访问频度如何，一定要来访者输入验证 码才能继续操作。例如12306网站，不管是登陆还是购 票，全部需要验证验证码，与访问频度无关。
大数据挖掘专家
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网站反爬虫的目的与手段
4. 通过变换网页结构反爬
一些社交网站常常会更换网页结构，而爬虫大部分情况下都需要通过网页结构来解析需要的数据，所以这种 做法也能起到反爬虫的作用。在网页结构变换后，爬虫往往无法在原本的网页位置找到原本需要的内容。
树形式，将表单区分为单属性表单和多属性表单，分别进行处理，从中提取表单各字段值。
大数据挖掘专家
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爬虫的合法性与robot.txt协议
1. 爬虫的合法性
目前，多数网站允许将爬虫爬取的数据用于个人使用或者科学研究。但如果将爬取的数据用于其他用途，尤 其是转载或者商业用途，严重的将会触犯法律或者引起民事纠纷。 以下两种数据是不能爬取的，更不能用于商业用途。 ➢ 个人隐私数据：如姓名、手机号码、年龄、血型、婚姻情况等，爬取此类数据将会触犯个人信息保护法。 ➢ 明确禁止他人访问的数据：例如用户设置了账号密码等权限控制，进行了加密的内容。 还需注意版权相关问题，有作者署名的受版权保护的内容不允许爬取后随意转载或用于商业用途。
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网站反爬虫的目的与手段
2. 通过访问频度反爬
➢ 普通用户通过浏览器访问网站的速度相对爬虫而言要慢的多，所 以不少网站会利用这一点对访问频度设定一个阈值，如果一个IP 单位时间内访问频度超过了预设的阈值，将会对该IP做出访问限 制。
使用Python进行网络爬虫的设计与实现
使用Python进行网络爬虫的设计与实现随着互联网的快速发展，网络上的信息量越来越庞大，人们需要从海量数据中获取有用信息。
而网络爬虫作为一种自动化获取网页信息的工具，受到了广泛关注和应用。
Python作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言，被广泛应用于网络爬虫的设计与实现中。
本文将介绍如何使用Python进行网络爬虫的设计与实现。
1. 网络爬虫简介网络爬虫（Web Crawler）是一种按照一定规则自动地抓取万维网信息的程序或脚本。
它可以模拟人类浏览网页的行为，访问网页并提取其中的信息。
网络爬虫在搜索引擎、数据挖掘、舆情监控等领域有着广泛的应用。
2. Python语言简介Python是一种高级编程语言，具有简洁、易读、易学的特点，被称为“优雅”、“明确”、“简单”。
Python拥有丰富的第三方库和工具，使得开发者能够快速地实现各种功能。
3. 网络爬虫的设计与实现3.1 确定需求在设计网络爬虫之前，首先需要明确需求。
确定要抓取的网站、要提取的信息以及爬取频率等。
3.2 选择合适的库Python有许多优秀的网络爬虫库，如BeautifulSoup、Scrapy、Requests等。
根据需求选择合适的库进行开发。
3.3 编写爬虫程序编写网络爬虫程序时，需要注意以下几点：设置User-Agent：模拟浏览器发送请求，避免被网站屏蔽。
处理异常：处理网络异常、超时等情况，保证程序稳定运行。
数据解析：使用正则表达式或XPath等方法提取所需信息。
数据存储：将抓取到的数据存储到数据库或文件中。
3.4 遵守法律法规在进行网络爬虫时，需要遵守相关法律法规，尊重网站所有者的权益，不得擅自抓取他人网站数据。
4. 实例演示下面通过一个简单的实例演示如何使用Python进行网络爬虫的设计与实现。
示例代码star：编程语言：pythonimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl = '对应网址'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}response = requests.get(url, headers=headers)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 提取标题title = soup.title.textprint('标题：', title)# 提取正文内容content = soup.find('div', class_='content').textprint('内容：', content)示例代码end5. 总结本文介绍了使用Python进行网络爬虫的设计与实现过程，包括确定需求、选择库、编写程序、遵守法律法规等方面。
Python网络爬虫实践金融数据的爬取与分析
Python网络爬虫实践金融数据的爬取与分析近年来，随着金融市场的不断发展和数据分析技术的不断成熟，金融数据的爬取和分析成为了金融从业人员以及投资者关注的焦点和热门话题。
本文将介绍如何利用Python网络爬虫技术实践金融数据的爬取与分析，为读者提供一个简明扼要的指南。
一、Python网络爬虫简介Python是一种功能强大的编程语言，具备简洁、易读、编写速度快等特点，因此被广泛用于网络爬虫的开发。
网络爬虫是一种自动化程序，通过模拟人的行为来访问网络并获取需要的数据。
Python提供了许多用于网络爬虫的库，其中最为常用的是requests和BeautifulSoup 库。
二、金融数据爬取1. 确定目标网站在进行金融数据爬取之前，首先需要确定目标网站。
常见的金融数据网站包括财经新闻网站、金融数据服务提供商等，比如东方财富网、新浪财经等。
2. 确定爬取目标确定需要爬取的金融数据类型，比如股票行情数据、财务报告、新闻公告等。
3. 使用Python编写爬虫程序使用Python的requests库发送HTTP请求，获取网页内容。
然后使用BeautifulSoup库对网页内容进行解析，提取需要的数据。
三、金融数据分析1. 数据获取与整理通过网络爬虫获取的金融数据往往是杂乱无章的，需要进行数据清洗和整理。
利用Python的Pandas库可以轻松实现数据的清洗、过滤、转换等操作。
2. 数据可视化数据可视化是将金融数据以图表等形式展示出来，更加直观、易于理解。
Python提供了诸多可视化库，如Matplotlib、Seaborn等，可以利用这些库对金融数据进行可视化处理。
3. 数据分析和建模在金融数据爬取和整理的基础上，可以进行更深入的数据分析和建模。
利用Python的NumPy、SciPy等库进行数据分析，可以实现诸如回归分析、时间序列分析等各种分析模型。
四、案例应用以股票数据为例，展示如何实践金融数据的爬取与分析。
《Python网络爬虫技术》教学大纲
《Python网络爬虫技术》教学大纲课程名称：Python网络爬虫技术课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论24学时，实验40学时）总学分：4.0学分一、课程的性质数字经济时代，数字资源已经成为互联网竞争和经营的生产要素和核心竞争力，而如何获取数据资源并基于此产出有价值的数据，已成为重要的资源配置。
数据企业能够收集、获取的数据越多，越可能在行业竞争中具有优势地位。
行业的发展带动岗位的需求，越来越多的爬虫工程师岗位涌现，工作中对爬虫技术的需求也越来越多。
网络爬虫技术是数据分析、数据挖掘、人工智能等技术的数据基础，是从互联网上批量获取数据的重要技术之一，特开设Python网络爬虫技术课程。
二、课程的任务通过本课程的学习，掌握使用Python基本语法完成爬虫任务编写，使用ReqUeStS库向指定网址发送请求，XPath或BeaUtifU1SoUP库对静态网页进行解析，Se1eniUm库爬取动态页面；使用JSON文件、MySQ1数据库、MOngODB数据库对爬取下来的数据进行存储；使用表单登录方法、COOkie登录方法实现模拟登录；使用HTTPAnaIyZer和Fidd1er工具抓包，并分析终端协议；使用SCraPy框架进行网页内容爬取，理论结合实践，每个章节中都配有多个案例，为学生将来从事数据采集、数据爬取的工作、研究奠定基础。
三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成=平时作业（10%）+课堂参与（20%）+期末考核（70%）,期末考试建议采用开卷形式，试题应包括发送HrrP请求、解析静态网页内容、解析动态网页内容、数据存储为JSoN文件、数据存储到MySQ1数据库、数据存储到MongoDB 数据库、使用表单和Cookie模拟登录、使用HTTPAna1yzer获取PC端数据、使用Fidd1er获取APP端数据、Scrapy框架使用等部分，题型可采用判断题、选择、简答、编程题等方式。
Python网络爬虫与数据可视化实战教程
Python网络爬虫与数据可视化实战教程第一章网络爬虫基础知识网络爬虫作为数据获取的重要工具，在实际应用中具有广泛的用途。
本章将介绍网络爬虫的基础知识，包括爬虫的工作原理、常用的爬虫框架以及如何选择爬取目标网站。
1.1 网络爬虫的工作原理网络爬虫的工作原理是模拟浏览器的行为，通过发送HTTP请求获取网页内容，并解析网页中的数据。
具体步骤包括发送请求、接收响应、解析HTML、数据处理等。
1.2 常用的爬虫框架Python提供了丰富的爬虫框架，其中Scrapy是最流行的框架之一。
本节将介绍Scrapy的基本用法，并通过实例演示如何使用Scrapy进行网页爬取。
1.3 确定爬取目标在进行网页爬取之前，需要确定爬取的目标网站。
本节将介绍如何选择合适的目标网站，并分析目标网站的页面结构，为后续的爬取工作做好准备。
第二章网络爬虫实战本章将通过实战案例介绍网络爬虫的实际应用。
首先，我们将使用Scrapy框架进行网页爬取，并将爬取的数据保存到本地文件中。
其次，我们将通过分析爬取的网页数据，提取出有用的信息，并对这些信息进行清洗和整理。
2.1 使用Scrapy进行网页爬取Scrapy是一款强大的Python爬虫框架，具有高度的可扩展性和灵活性。
本节将通过实例演示如何使用Scrapy框架进行网页爬取，并介绍Scrapy的基本组件和用法。
2.2 数据清洗与整理在网页爬取过程中，获取到的数据可能存在噪声和冗余。
本节将介绍如何对爬取的数据进行清洗和整理，提取出有用的信息，并将其保存到数据库中。
第三章数据可视化基础数据可视化是将数据转化为直观、易于理解的图形形式，有助于人们更好地理解数据的意义和关系。
本章将介绍数据可视化的基础知识，包括常用的数据可视化工具和图表类型。
3.1 数据可视化工具Python提供了多种数据可视化工具，包括Matplotlib、Seaborn和Plotly等。
本节将介绍这些常用的数据可视化工具的基本用法，并通过实例演示如何使用这些工具进行数据可视化。
Python网络爬虫从入门到精通
18.1 安装Redis数据库 18.2 Scrapy-Redis模块 18.3 分布式爬取中文日报新闻数据 18.4 自定义分布式爬虫 18.5 小结
第4篇 项目实战
19.1 需求分析 19.2 系统设计 19.3 系统开发必备 19.4 主窗体的UI设计 19.5 设计数据库表结构 19.6 爬取数据 19.7 主窗体的数据展示 19.8 外设产品热卖榜 19.9 商品预警
12.1 初识Pandas 12.2 Series对象 12.3 DataFrame对象 12.4 数据的增、删、改、查 12.5 数据清洗 12.6 数据转换 12.7 导入外部数据 12.8 数据排序与排名 12.9 简单的数据计算
13.1 文件的存取 13.2 SQLite数据库 13.3 MySQL数据库 13.4 小结
9.1 使用BeautifulSoup解析数据 9.2 获取节点内容 9.3 方法获取内容 9.4 CSS选择器 9.5 小结
10.1 Ajax数据的爬取 10.2 使用Selenium爬取动态加载的信息 10.3 Splash的爬虫应用 10.4 小结
11.1 什么是线程 11.2 创建线程 11.3 线程间通信 11.4 什么是进程 11.5 创建进程的常用方式 11.6 进程间通信 11.7 多进程爬虫 11.8 小结
16.1 字符验证码 16.2 第三方验证码识别 16.3 滑动拼图验证码 16.4 小结
17.1 了解Scrapy爬虫框架 17.2 搭建Scrapy爬虫框架 17.3 Scrapy的基本应用 17.4 编写Item Pipeline 17.5 自定义中间件 17.6 文件下载 17.7 小结
第15章 App抓包 工具
第14章 数据可视 化
Python爬虫实现教程
Python爬虫实现教程一. Python爬虫概述Python爬虫是指利用Python编写程序从网络上获取数据的技术。
Python爬虫可以用来获取各种数据，如新闻、图片、视频、音频、文本等。
Python爬虫技术简单易学，使用方便，目前被广泛应用于数据挖掘、信息收集、搜索引擎优化等领域。
二. Python爬虫入门Python爬虫入门主要包括以下几个步骤：1. 安装Python语言环境2. 安装Python爬虫库3. 编写Python爬虫程序4. 运行Python爬虫程序三. Python爬虫常用库Python爬虫常用库包括以下几种：1. Requests：用于发送HTTP/1.1请求，支持HTTP/2。
2. BeautifulSoup4：用于解析HTML和XML文档。
3. Scrapy：适用于大规模数据采集的框架。
4. Selenium：用于模拟用户操作浏览器获取数据。
5. Pyquery：用于解析HTML文档。
四. Python爬虫实战Python爬虫实战主要包括以下几个方面：1. 网络爬虫技术：获取Web页面数据。
2. 数据解析技术：提取有价值的数据。
3. 网络协议技术：HTTP、TCP/IP等。
4. 多线程/多进程技术：提高爬取效率。
5. 数据存储技术：将爬取的数据存储到数据库中。
五. Python爬虫应用案例Python爬虫应用案例包括以下几个方面：1. 网站数据的采集和分析。
2. 社交媒体数据的采集和分析。
3. 互联网金融数据的采集和分析。
4. 人口、地图和气象等数据的采集和分析。
六. Python爬虫的优缺点Python爬虫的优点：1. 自动化程度高，省时省力。
2. 可以爬取任意网站上的数据。
3. 数据处理能力强大。
4. 基于Python语言，易于上手。
Python爬虫的缺点：1. 数据来源不稳定，有可能会失效。
2. 需要注意法律法规和道德准则。
3. 可能会被反爬虫机制阻挡。
4. 需要考虑数据存储和安全问题。
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爬取策略制定
针对之前介绍的常见的反爬虫手段，可以制定对应的爬取策略如下。 发送模拟User-Agent：通过发送模拟User-Agent来通过检验，将要发送至网站服务器的请求的User-
Agent值伪装成一般用户登录网站时使用的User-Agent值。 调整访问频度：通过备用IP测试网站的访问频率阈值，然后设置访问频率比阈值略低。这种方法既能保证
爬行完毕后，爬虫再深入下一层。
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爬虫的原理
2. 聚焦网络爬虫
聚焦网络爬虫又被称作主题网络爬虫，其最大的特点是只选择性地爬行与预设的主题相关的页面。 基于内容评价的爬行策略：该种策略将用户输入的查询词作为主题，包含查询词的页面被视为与主题相
关的页面。 基于链接结构评价的爬行策略：该种策略将包含很多结构信息的半结构化文档Web页面用来评价链接的
重要性，其中一种广泛使用的算法为PageRank算法。 基于增强学习的爬行策略：该种策略将增强学习引入聚焦爬虫，利用贝叶斯分类器对超链接进行分类，计
算出每个链接的重要性，按照重要性决定链接的访问顺序。 基于语境图的爬行策略：该种策略通过建立语境图学习网页之间的相关度，计算当前页面到相关页面的距
树形式，将表单区分为单属性表单和多属性表单，分别进行处理，从中提取表单各字段值。
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爬虫的合法性与robot.txt协议
1. 爬虫的合法性
目前，多数网站允许将爬虫爬取的数据用于个人使用或者科学研究。但如果将爬取的数据用于其他用途，尤 其是转载或者商业用途，严重的将会触犯法律或者引起民事纠纷。 以下两种数据是不能爬取的，更不能用于商业用途。 个人隐私数据：如姓名、手机号码、年龄、血型、婚姻情况等，爬取此类数据将会触犯个人信息保护法。 明确禁止他人访问的数据：例如用户设置了账号密码等权限控制，进行了加密的内容。 还需注意版权相关问题，有作者署名的受版权保护的内容不允许爬取后随意转载或用于商业用途。
认识爬虫
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认识反爬虫
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配置Python爬虫环境
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小结
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网站反爬虫的目的与手段
1. 通过User-Agent校验反爬
浏览器在发送请求的时候，会附带一部分浏览器及当前系统环境的参数给服务器，服务器会通过User-Agent 的值来区分不同的浏览器。
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网站反爬虫的目的与手段
2. 通过访问频度反爬
普通用户通过浏览器访问网站的速度相对爬虫而言要慢的多，所 以不少网站会利用这一点对访问频度设定一个阈值，如果一个IP 单位时间内访问频度超过了预设的阈值，将会对该IP做出访问限 制。
通常需要经过验证码验证后才能继续正常访问，严重的甚至会禁 止该IP访问网站一段时间。
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网站反爬虫的目的与手段
3. 通过验证码校验反爬
有部分网站不论访问频度如何，一定要来访者输入验证 码才能继续操作。例如12306网站，不管是登陆还是购 票，全部需要验证验证码，与访问频度无关。
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网站反爬虫的目的与手段
访问这两类网页。
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爬虫的原理
4. 深层网络爬虫
Web页面按照存在方式可以分为表层页面和深层页面两类。表层页面指以传统搜索引擎可以索引到的页面，深 层页面为大部分内容无法通过静态链接获取，隐藏在搜索表单后的，需要用户提交关键词后才能获得的Web页 面。 深层爬虫的核心部分为表单填写，包含以下两种类型。 基于领域知识的表单填写：该种方法一般会维持一个本体库，通过语义分析来选取合适的关键词填写表单。 基于网页结构分析的表单填写：这种方法一般无领域知识或仅有有限的领域知识，将HTML网页表示为DOM
离，距离越近的页面中的链接优先访问。
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爬虫的原理
3. 增量式网络爬虫
增量式网络爬虫只对已下载网页采取增量式更新或只爬行新产生的及已经发生变化的网页，需要通过重新访 问网页对本地页面进行更新，从而保持本地集中存储的页面为最新页面。 常用的更新方法如下。 统一更新法：以相同的频率访问所有网页，不受网页本身的改变频率的影响。 个体更新法：根据个体网页的改变频率来决定重新访问各页面的频率。 基于分类的更新法：爬虫按照网页变化频率分为更新较快和更新较慢的网页类别，分别设定不同的频率来
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爬虫的原理
1.通用网络爬虫
通用网络爬虫又称为全网爬虫，其爬行对象由一批种子URL扩充至整个Web，该类爬虫比较适合为搜索引擎 搜索广泛的主题，主要由搜索引擎或大型Web服务提供商使用。 深度优先策略：按照深度由低到高的顺序，依次访问下一级网页链接，直到无法再深入为止。 广度优先策略：按照网页内容目录层次的深浅来爬行，优先爬取较浅层次的页面。当同一层中的页面全部
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爬虫的合法性与robot.txt协议
2. robot.txt协议
当使用一个爬虫爬取一个网站的数据时，需要遵守网站所有者针对所有爬虫所制定的协议，这便是 robot.txt协议。
该协议通常存放在网站根目录下，里面规定了此网站那些内容可以被爬虫获取，及哪些网页是不允许爬虫 获取的。
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目录
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Python爬虫环境与爬虫简介
2019/5/7目录1 Nhomakorabea认识爬虫
2
认识反爬虫
3
配置Python爬虫环境
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小结
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爬虫的概念
网络爬虫也被称为网络蜘蛛、网络机器人，是一个自动下载网页的计算机程序或自动化脚本。
网络爬虫就像一只蜘蛛一样在互联网上沿着URL的丝线爬行，下载每一个URL所指向的网页，分析页面内容 。
4. 通过变换网页结构反爬
一些社交网站常常会更换网页结构，而爬虫大部分情况下都需要通过网页结构来解析需要的数据，所以这种 做法也能起到反爬虫的作用。在网页结构变换后，爬虫往往无法在原本的网页位置找到原本需要的内容。
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网站反爬虫的目的与手段
5. 通过账号权限反爬
部分网站需要登录才能继续操作，这部分网站虽然 并不是为了反爬虫才要求登录操作，但确实起到了 反爬虫的作用。
爬取的稳定性，又能使效率又不至于过于低下。 通过验证码校验：使用IP代理，更换爬虫IP；通过算法识别验证码；使用cookie绕过验证码。 应对网站结构变化：只爬取一次时，在其网站结构调整之前，将需要的数据全部爬取下来；使用脚本对网