Jadual Kandungan
Saya. Pertimbangan Utama Semasa Memilih Crawler
II. Alat Merangkak Web Teratas untuk 2025
III. Kesimpulan
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Alat perangkak web terbaik dalam 5

Alat perangkak web terbaik dalam 5

Jan 10, 2025 pm 12:11 PM

The best web crawler tools in 5

Kemajuan pesat data besar dan AI telah menjadikan perangkak web penting untuk pengumpulan dan analisis data. Pada tahun 2025, perangkak yang cekap, boleh dipercayai dan selamat menguasai pasaran. Artikel ini menyerlahkan beberapa alat rangkak web terkemuka, dipertingkatkan oleh perkhidmatan proksi 98IP, bersama-sama dengan contoh kod praktikal untuk menyelaraskan proses pemerolehan data anda.

Saya. Pertimbangan Utama Semasa Memilih Crawler

  • Kecekapan: Pengekstrakan data yang pantas dan tepat daripada tapak web sasaran.
  • Kestabilan: Operasi tanpa gangguan walaupun terdapat langkah anti-rangkak.
  • Keselamatan: Perlindungan privasi pengguna dan mengelakkan lebihan laman web atau isu undang-undang.
  • Skalabiliti: Konfigurasi boleh disesuaikan dan penyepaduan lancar dengan sistem pemprosesan data lain.

II. Alat Merangkak Web Teratas untuk 2025

1. Proksi 98IP Scrapy

Scrapy, rangka kerja kolaboratif sumber terbuka, cemerlang dalam rangkak berbilang benang, sesuai untuk pengumpulan data berskala besar. Perkhidmatan proksi stabil 98IP dengan berkesan memintas sekatan akses tapak web.

Contoh Kod:

import scrapy
from scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy import HttpProxyMiddleware
import random

# Proxy IP pool
PROXY_LIST = [
    'http://proxy1.98ip.com:port',
    'http://proxy2.98ip.com:port',
    # Add more proxy IPs...
]

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'my_spider'
    start_urls = ['https://example.com']

    custom_settings = {
        'DOWNLOADER_MIDDLEWARES': {
            HttpProxyMiddleware.name: 410,  # Proxy Middleware Priority
        },
        'HTTP_PROXY': random.choice(PROXY_LIST),  # Random proxy selection
    }

    def parse(self, response):
        # Page content parsing
        pass
Salin selepas log masuk

2. BeautifulSoup Meminta Proksi 98IP

Untuk tapak web yang lebih kecil dengan struktur yang lebih ringkas, BeautifulSoup dan perpustakaan Requests menyediakan penyelesaian pantas untuk penghuraian halaman dan pengekstrakan data. Proksi 98IP meningkatkan fleksibiliti dan kadar kejayaan.

Contoh Kod:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import random

# Proxy IP pool
PROXY_LIST = [
    'http://proxy1.98ip.com:port',
    'http://proxy2.98ip.com:port',
    # Add more proxy IPs...
]

def fetch_page(url):
    proxy = random.choice(PROXY_LIST)
    try:
        response = requests.get(url, proxies={'http': proxy, 'https': proxy})
        response.raise_for_status()  # Request success check
        return response.text
    except requests.RequestException as e:
        print(f"Error fetching {url}: {e}")
        return None

def parse_page(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # Data parsing based on page structure
    pass

if __name__ == "__main__":
    url = 'https://example.com'
    html = fetch_page(url)
    if html:
        parse_page(html)
Salin selepas log masuk

3. Proksi Selenium 98IP

Selenium, terutamanya alat ujian automatik, juga berkesan untuk merangkak web. Ia mensimulasikan tindakan pelayar pengguna (klik, input, dll.), mengendalikan tapak web yang memerlukan log masuk atau interaksi yang kompleks. Proksi 98IP memintas mekanisme anti perangkak berasaskan gelagat.

Contoh Kod:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.common.proxy import Proxy, ProxyType
import random

# Proxy IP pool
PROXY_LIST = [
    'http://proxy1.98ip.com:port',
    'http://proxy2.98ip.com:port',
    # Add more proxy IPs...
]

chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument("--headless")  # Headless mode

# Proxy configuration
proxy = Proxy({
    'proxyType': ProxyType.MANUAL,
    'httpProxy': random.choice(PROXY_LIST),
    'sslProxy': random.choice(PROXY_LIST),
})

chrome_options.add_argument("--proxy-server={}".format(proxy.proxy_str))

service = Service(executable_path='/path/to/chromedriver')  # Chromedriver path
driver = webdriver.Chrome(service=service, options=chrome_options)

driver.get('https://example.com')
# Page manipulation and data extraction
# ...

driver.quit()
Salin selepas log masuk

4. Proksi Pyppeteer 98IP

Pyppeteer, pembungkus Python untuk Puppeteer (pustaka Nod untuk mengautomasikan Chrome/Chromium), menawarkan fungsi Puppeteer dalam Python. Ia amat sesuai untuk senario yang memerlukan simulasi gelagat pengguna.

Contoh Kod:

import asyncio
from pyppeteer import launch
import random

async def fetch_page(url, proxy):
    browser = await launch(headless=True, args=[f'--proxy-server={proxy}'])
    page = await browser.newPage()
    await page.goto(url)
    content = await page.content()
    await browser.close()
    return content

async def main():
    # Proxy IP pool
    PROXY_LIST = [
        'http://proxy1.98ip.com:port',
        'http://proxy2.98ip.com:port',
        # Add more proxy IPs...
    ]
    url = 'https://example.com'
    proxy = random.choice(PROXY_LIST)
    html = await fetch_page(url, proxy)
    # Page content parsing
    # ...

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())
Salin selepas log masuk

III. Kesimpulan

Alat rangkak web moden (2025) menawarkan peningkatan ketara dalam kecekapan, kestabilan, keselamatan dan kebolehskalaan. Mengintegrasikan perkhidmatan proksi 98IP meningkatkan lagi fleksibiliti dan kadar kejayaan. Pilih alat yang paling sesuai dengan ciri dan keperluan tapak web sasaran anda dan konfigurasikan proksi dengan berkesan untuk merangkak data yang cekap dan selamat.

Atas ialah kandungan terperinci Alat perangkak web terbaik dalam 5. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1659
14
Tutorial PHP
1258
29
Tutorial C#
1233
24
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

See all articles