Сбор веб-данных в Python обычно включает отправку HTTP-запросов на целевой веб-сайт и анализ возвращенных данных HTML или JSON. ‌ Ниже приведен пример простого приложения для очистки веб-страниц, которое использует библиотеку запросов для отправки HTTP-запросов и использует BeautifulSouplibrary для анализа HTML. ‌

Python создает простой случай парсинга веб-страниц

Во-первых, убедитесь, что вы установили библиотеки Requests и BeautifulSoup4. Если нет, вы можете установить их с помощью следующей команды:‌

запросы на установку pip beautifulsoup4
Затем вы можете написать скрипт Python, подобный следующему, для очистки сетевых данных:

import requests 
from bs4 import BeautifulSoup 

# URL of the target website 
url = 'http://example.com' 

# Sending HTTP GET request 
response = requests.get(url) 

# Check if the request was successful 
if response.status_code == 200: 
    # Parsing HTML with BeautifulSoup 
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') 

    # Extract the required data, for example, extract all the titles 
    titles = soup.find_all('h1') 

    # Print title 
    for title in titles: 
        print(title.text) 
else: 
    print('Request failed,status code:', response.status_code) 

В этом примере мы сначала импортировали запросы и библиотеки BeautifulSouplibraries. Затем мы определили URL-адрес целевого веб-сайта и отправили HTTP-запрос GET с помощью метода Requests.get(). Если запрос успешен (код состояния — 200), мы анализируем возвращенный HTML с помощью BeautifulSoup и извлекаем все теги

, которые обычно содержат основной заголовок страницы. Наконец, мы распечатываем текстовое содержимое каждого заголовка.

Обратите внимание, что в реальном проекте парсинга веб-сайтов вам необходимо соблюдать правила файла robots.txt целевого веб-сайта, а также соблюдать авторские права и условия использования веб-сайта. Кроме того, некоторые веб-сайты могут использовать методы защиты от сканирования, такие как динамическая загрузка контента, проверка капчи и т. д., что может потребовать более сложных стратегий обработки.

Почему вам нужно использовать прокси для парсинга веб-страниц?

Использование прокси-сервера для сканирования веб-сайтов — распространенный метод обхода ограничений IP и механизмов защиты от сканирования. Прокси-серверы могут выступать в качестве посредников, перенаправляя ваши запросы на целевой веб-сайт и возвращая вам ответ, так что целевой веб-сайт может видеть только IP-адрес прокси-сервера вместо вашего реального IP-адреса.

Простой пример парсинга веб-страниц с использованием прокси

В Python вы можете использовать библиотеку запросов для настройки прокси. Вот простой пример, показывающий, как использовать прокси для отправки HTTP-запроса:

import requests 

# The IP address and port provided by swiftproxy 
proxy = { 
    'http': 'http://45.58.136.104:14123', 
    'https': 'http://119.28.12.192:23529', 
} 

# URL of the target website 
url = 'http://example.com' 

# Sending requests using a proxy 
response = requests.get(url, proxies=proxy) 

# Check if the request was successful 
if response.status_code == 200: 
    print('Request successful, response content：‌', response.text) 
else: 
    print('Request failed,status code：‌', response.status_code) 

Обратите внимание, что вам необходимо заменить IP-адрес и порт прокси-сервера фактическим адресом прокси-сервера. Кроме того, убедитесь, что прокси-сервер надежен и поддерживает веб-сайт, который вы хотите сканировать. Некоторые веб-сайты могут обнаруживать и блокировать запросы от известных прокси-серверов, поэтому вам может потребоваться регулярно менять прокси-серверы или использовать более продвинутую прокси-службу.