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weixin_39821620 2024-06-05 02:30:38

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css使用技巧及经验总结.docx

MyEclipse使用经验总结.docxMyEclipse使用经验总结.docx

Python爬虫开发中常见问题及其解决方法和经验总结主要包括以下几点：网络请求问题请求失败或超时：设置合理的超时时间，并使用异常处理机制（如try-except），当出现requests.exceptions.Timeout异常时进行重试。 IP被封禁：使用代理IP池进行切换，通过requests库的proxies参数设置代理服务器。反爬机制 User-Agent限制：随机或周期性更改请求头中的User-Agent，模拟来自不同浏览器或设备的访问。验证码：对于简单的验证码，可以使用OCR识别；复杂的验证码可能需要配合第三方服务或训练特定的图像识别模型。频率限制：通过设置延时或使用RateLimiter类来限制请求速率，避免短时间内频繁访问同一网站。动态加载内容 JavaScript渲染：对于动态加载的内容，可以使用Selenium、Playwright等工具模拟浏览器执行JavaScript，获取动态加载后的完整HTML内容。 Ajax请求：分析网页的Ajax请求，直接调用API接口获取数据。数据解析解析错误：使用BeautifulSoup、lxml等库进行H

CSS清除默认样式，最全知识总结.docx

在实际开发中，爬虫开发的具体应用场景广泛且多样化，因此除了上述基础知识外，还需要根据实际情况灵活运用并拓展学习以下几个方面：深度爬虫与广度爬虫：理解两种不同的爬取策略，并能根据需求选择合适的爬取方式。网络爬虫法律合规：熟悉并遵循各国关于网络爬虫的相关法律法规，尊重版权，不得非法获取和使用受保护的信息。爬虫策略优化：如动态规划爬取路径、优先级队列管理待爬链接、爬虫调度算法等。爬虫监控与调试：利用各种工具进行爬虫性能监控，如请求响应时间、成功率等；并学会使用pdb等工具进行代码调试。数据去重与增量爬取：对于大量重复数据，如何高效去重；如何实现仅爬取新增或更新的数据。大型网站爬取策略：针对大型网站复杂的结构和反爬机制，设计更精细的爬取策略，如模拟登录、保持登录状态、处理动态加载内容等。爬虫工程化：将爬虫开发作为一个工程来管理，包括但不限于版本控制、持续集成/持续部署(CI/CD)、容器化部署（如Docker）等。大数据处理与存储：当爬取数据量巨大时，需要了解如何利用Hadoop、Spark等大数据处理工具，以及NoSQL数据库如HBase、Cassandra等

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