ساخت یک خزنده وب با پایتون: استخراج داده از صفحات وب

خزنده وب، همچنین به عنوان عنکبوت وب شناخته می شود، یک برنامه خودکار است که صفحات وب را در اینترنت برای جمع آوری و استخراج داده های مورد نیاز طی می کند. به عنوان یک زبان برنامه نویسی قدرتمند، پایتون به ابزاری ارجح برای ساخت خزنده های وب با نحو مختصر، پشتیبانی از کتابخانه غنی و جامعه فعال تبدیل شده است. این مقاله شما را از ابتدا برای ساختن یک خزنده وب ساده با استفاده از پایتون برای استخراج داده ها از صفحات وب راهنمایی می کند. در این فرآیند نحوه برخورد با مکانیسم های ضد خزنده را به تفصیل معرفی خواهیم کرد و به طور خاص به پروکسی 98IP به عنوان یکی از راه حل های ممکن اشاره خواهیم کرد.

I. آماده سازی محیط

1.1 پایتون را نصب کنید

ابتدا مطمئن شوید که پایتون روی کامپیوتر شما نصب شده است. توصیه می شود از نسخه 3 پایتون استفاده کنید زیرا عملکرد بهتری دارد و از کتابخانه بیشتری پشتیبانی می کند. می توانید نسخه پایتون مناسب برای سیستم عامل خود را از وب سایت رسمی پایتون دانلود و نصب کنید.

1.2 کتابخانه های لازم را نصب کنید

برای ساختن یک خزنده وب معمولاً به کتابخانه های پایتون زیر نیاز است:

• requests: برای ارسال درخواست های HTTP استفاده می شود.
• BeautifulSoup: برای تجزیه اسناد HTML و استخراج داده ها استفاده می شود.
• pandas: برای پردازش و ذخیره سازی داده ها (اختیاری) استفاده می شود.
• کتابخانه های استاندارد مانند time و random: برای رسیدگی به تاخیرها، تصادفی کردن درخواست ها و غیره برای دور زدن مکانیسم های ضد خزنده استفاده می شود. برای نصب این کتابخانه ها می توانید از pip (ابزار مدیریت بسته پایتون) استفاده کنید:

pip install requests beautifulsoup4 pandas

II. یک برنامه خزنده بنویسید

2.1 ارسال HTTP requests

از کتابخانه درخواست ها برای ارسال درخواست های HTTP برای به دست آوردن محتوای صفحه وب استفاده کنید:

import requests

url = 'http://example.com'  # Replace with the URL of the target page
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}  # Setting the User-Agent to emulate a browser
response = requests.get(url, headers=headers)

# Check if the request was successful
if response.status_code == 200:
    page_content = response.text
else:
    print(f"Request failed with status code: {response.status_code}")

2.2 اسناد HTML را تجزیه کنید

استفاده کنید BeautifulSoup برای تجزیه اسناد HTML و استخراج داده های مورد نیاز:

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(page_content, 'html.parser')

# Example: Extract the text content of all title tags titles = soup.find_all('h1')
for title in titles:
    print(title.get_text())

2.3 برخورد با مکانیسم های ضد خزنده

به منظور محافظت از امنیت داده ها، بسیاری از وب سایت ها اقدامات ضد خزنده مانند مسدود کردن IP، تأیید کد تأیید و غیره را انجام می دهند. برای دور زدن این مکانیسم ها، می توانید روش های زیر را امتحان کنید:

• هدر درخواست را تنظیم کنید: شبیه سازی مرورگر برای ارسال درخواست، شامل فیلدهایی مانند User-Agent و Accept، همانطور که در مثال بالا نشان داده شده است.
• از IP پروکسی استفاده کنید: درخواست ها را از طریق یک سرور پروکسی برای مخفی کردن آدرس IP واقعی ارسال کنید. خدماتی مانند 98IP Proxy تعداد زیادی از منابع IP پروکسی را فراهم می کند که می تواند به شما در دور زدن مسدود کردن IP کمک کند.

مثالی از استفاده از پروکسی 98IP:
ابتدا باید آدرس IP پروکسی و پورت ارائه شده توسط 98IP Proxy را دریافت کنید. سپس هنگام ارسال درخواست، این اطلاعات پروکسی را به requestsکتابخانه

proxies = {
    'http': f'http://{proxy_ip}:{proxy_port}',  # Replace the proxy IP and port provided with 98IP
    'https': f'https://{proxy_ip}:{proxy_port}',  # If the proxy supports HTTPS, you also need to set the
}

# Note: In practice, you may need to obtain multiple proxy IPs from the 98IP proxy service and cycle through them to avoid a single IP being blocked.
# In addition, you need to handle situations where the proxy IP fails, for example by catching an exception to regain a valid proxy IP.

response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)

• درخواست تاخیر: اضافه کردن یک تاخیر تصادفی بین درخواست ها برای شبیه سازی رفتار مرور انسان.
• رسیدگی به کد تایید: برای تأیید کد تأیید، می توانید از فناوری OCR (تشخیص کاراکتر نوری) یا یک سرویس تشخیص کد تأیید شخص ثالث استفاده کنید. اما لطفاً توجه داشته باشید که تلاش‌های مکرر برای شکستن کدهای تأیید ممکن است شرایط استفاده وب‌سایت را نقض کند.

III. ذخیره سازی و پردازش داده ها

3.1 ذخیره سازی داده ها

می توانید داده های استخراج شده را در فایل های محلی، پایگاه های داده یا سرویس های ذخیره سازی ابری ذخیره کنید. در اینجا نمونه ای از ذخیره داده ها در یک فایل CSV آورده شده است:

import pandas as pd

# Assuming you have extracted the required data and stored it in a list
data = [
    {'title': 'Heading 1', 'content': 'Content 1'},
    {'title': 'Heading 2', 'content': 'Content 2'},
    # ...
]

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('output.csv', index=False)  # Save to CSV file

3.2 پردازش داده ها

از کتابخانه هایی مانند pandas برای پردازش و تجزیه و تحلیل بیشتر داده ها، مانند تمیز کردن داده ها، تبدیل، تجمیع و غیره.

IV. خلاصه و چشم انداز

این مقاله نحوه استفاده از پایتون برای ساخت یک خزنده وب ساده برای استخراج داده ها از صفحات وب را معرفی می کند. ما مراحل کلیدی مانند آماده سازی محیط، نوشتن برنامه های خزنده، برخورد با مکانیسم های ضد خزنده (به ویژه استفاده از پروکسی 98IP به عنوان یکی از راه حل ها) و ذخیره سازی و پردازش داده ها را مورد بحث قرار دادیم. با ترکیب کتابخانه هایی مانند requests، BeautifulSoup، و pandas، می توانید به طور موثر خزنده های وب را بسازید و اجرا کنید.

با این حال، فناوری خزنده وب ثابت نیست. با پیچیدگی ساختار وب‌سایت و ارتقای فناوری ضد خزنده، شما باید دائماً فناوری‌ها و روش‌های جدیدی را برای رویارویی با چالش‌های جدید یاد بگیرید. علاوه بر این، لطفاً قوانین و مقررات مربوطه و شرایط استفاده از وب سایت را رعایت کنید و به حقوق مالکیت معنوی و حریم خصوصی داده های دیگران احترام بگذارید. اگر در پردازش داده های مقیاس بزرگ یا ساختن سیستم های خزنده پیچیده مشکل دارید، می توانید به دنبال پشتیبانی فنی حرفه ای یا خدمات مشاوره باشید.