科研数据采集加速：冷门但实用的Python爬虫技巧五则

回顾以上介绍，这五个技巧和工具均为研究者打开了新的数据获取视角。从会话管理、高效HTML解析，到网络请求模拟、动态数据捕获以及用户代理随机化，每一项技巧都有其独特之处，能够为经济和管理学科研带来不小的帮助。当我们致力于深入研究，这些技巧则为我们节省时间、提高效率，确保数据采集的准确性。希望科研工作者能够充分利用这些工具，推进自己的研究工作。因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多

爱编程的小辞

962人浏览 · 2023-09-22 19:00:00

爱编程的小辞 · 2023-09-22 19:00:00 发布

引言

在当前经济与管理学科研工作中，高质量数据的获取已成为研究的核心环节。尽管Python爬虫技术已被广大研究者所采用，但仍有许多实用而冷门的技巧和工具被忽视。这些被遗漏的细节，往往可以大大提高数据采集的效率和质量。本文旨在深入探讨这五个在科研爬虫中应用较少的Python爬虫技巧和工具，期望为科研工作者在数据采集过程中提供更多的便利。

1. 使用`Session`保持会话

对于那些需要登录后才能访问的页面，使用Session对象可以保持登录状态，而不必每次都重新登录。

import requests  
 
s = requests.Session()  
s.post('https://example.com/login', data={'username':'your_username', 'password':'your_password'})  
response = s.get('https://example.com/secret_page')

2. 使用`pyquery`进行高效解析

pyquery是一个强大而灵活的HTML解析库，可以看做是jQuery的Python实现。

from pyquery import PyQuery as pq  
 doc = pq('<html>...</html>')  
title = doc('title').text()

3. 利用浏览器开发者工具的Copy as cURL

手工构建复杂的请求可能会令人头疼。幸好，浏览器提供了一个非常实用的功能，让我们可以直接复制网络请求为cURL格式。而我们则可以将这个cURL命令转化为Python代码，再执行它！

复制为cURL
在您所使用的浏览器的开发者工具中，找到您需要的网络请求，右键点击它，然后选择“Copy as cURL”。
使用网站将cURL转换为Python代码

首先，进入网站Convert curl commands to code (curlconverter.com):

执行生成的Python代码

借助此技巧，您可以轻松捕获、转换并在Python中执行复杂的网络请求，大大简化了模拟复杂请求的流程。

4. 爬取动态加载的数据通过WebSockets

有时候，网站会使用WebSockets实时传输数据。你可以使用websocket-client库来连接WebSockets。

from websocket import create_connection  
  
ws = create_connection("ws://example.com/websocket")  
print("Sending 'Hello, Server'...")  
ws.send("Hello, Server")  
print("Receiving...")  
result = ws.recv()  
print(f"Received '{result}'")  
ws.close()

5. 随机化User-Agent

一些网站会根据User-Agent进行访问限制。使用fake-useragent库可以快速生成随机且真实的User-Agent，从而避免被检测为爬虫。

from fake_useragent import UserAgent  
 
ua = UserAgent()  
headers = {  
    'User-Agent': ua.random  
}  
response = requests.get('https://example.com', headers=headers)