python爬虫——随机生成headers

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在编写爬虫进行网页数据,有时候需要添加请求头,去找并添加很麻烦。下面介绍一个python下非常好用的伪装请求头的库:fake-useragent,具体使用说明如下:
安装: pip install fake-useragent
获取各个浏览器的headers:

from fake_useragent import UserAgent
ua=UserAgent()                      #实例化
print(ua.chrome)                    #获取谷歌浏览器的headers,每次打印结果是不一样的
#请求头就可以写成
headers={"User-Agent":ua.random} 
### Python爬虫教程:链家网站数据抓取实例 Python作为一种功能强大的编程语言,在网络爬虫开发领域具有广泛的应用。以下是关于如何使用Python编写爬虫来抓取链家网站上的二手房数据的详细介绍。 #### 工具介绍 `requests` 是一个非常流行的HTTP库,能够轻松发送HTTP请求并获取网页内容[^2]。相比原生的 `urllib`,它提供了更简洁易用的API接口,极大地提高了开发者的工作效率。此外,为了解析HTML文档中的结构化数据,可以配合 `BeautifulSoup` 使用,后者是一个专门用于解析HTML和XML文件的第三方库。 #### URL模式分析 对于目标站点——链家网而言,其分页URL遵循一定的规律性设计。例如,当访问成都市区域内的二手房屋列表时,可以通过调整页面参数动态生成不同页码对应的链接地址。具体形式如下所示: ```plaintext https://cd.lianjia.com/ershoufang/pg{i}/ ``` 此处 `{i}` 表示当前所处的具体页数[^3]。 #### 主要逻辑实现 下面给出一段完整的代码片段作为参考: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_lianjia_data(page=1): base_url = f"https://cd.lianjia.com/ershoufang/pg{page}/" headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)' ' AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) ' 'Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } response = requests.get(base_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") house_listings = [] items = soup.find_all('div', class_='info clear') for item in items: title = item.find('a').text.strip() price_total = item.find('div', class_='totalPrice').span.text.strip() + '万' house_info = {"title": title, "price": price_total} house_listings.append(house_info) return house_listings if __name__ == "__main__": data = fetch_lianjia_data(1) for entry in data[:5]: print(entry) ``` 上述脚本实现了基本的功能模块,即针对特定城市的某一页房源信息提取名称以及总价字段的内容展示出来。 #### 注意事项 在实际操作过程中需要注意以下几点: - **反爬机制规避**:部分大型门户网站会设置较为严格的防护措施防止恶意爬取行为的发生。因此建议适当加入随机延时策略或者模拟真实浏览器环境等方式降低被封禁的风险。 - **合法性审查**:务必确认自己的采集活动符合相关法律法规的要求,尊重对方的服务条款规定。 ---
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