等）
值得注意的是，DOM 结构具有层级关系：父节点下面有子节点，而拥有相同父节点的子节点彼此之间则是兄弟节点。JavaScript、Selenium 等工具正是借助 DOM 来高效操作页面内容，无论是添加元素还是获取特定信息。
### 如何使用浏览器开发者工具检查元素
理解网站结构，是用 Python 进行网络爬取的坚实第一步。但是，该去哪里查看 HTML 内容呢？幸运的是，查看网站代码非常简单：打开浏览器开发者工具，屏幕右侧就会出现一个窗口，里面包含大量有价值的信息，包括 HTML 代码。
在 Windows 系统下，按 ctrl + shift + j 即可打开开发者工具；Mac 用户则需要进入 Safari 设置的高级选项，开启“为 Web 开发者显示功能”。接着选择一个作为示例的网站（本文将继续使用[MarsProxies.com](https://marsproxies.cn/)），打开它并按下这个组合键，就会看到屏幕右侧弹出一个新窗口——这就是开发者工具。
开发者工具会显示很多信息，比如网络活动、性能、状态更新，以及 SSL 证书验证等安全信息。本文中最重要的是 Elements 部分，点击它，就能看到我们示例中的内容：
请注意下图中选中的 \`h3\` 元素。它包含诸如 \`font-medium\` 和 \`text-neutral-0\` 之类的类属性，你可以利用这些属性抓取所有具有相同类的元素；或者，根据你的需求和网站布局，也可以直接针对所有的 \`h3\` 元素进行抓取。
最后，检查特定元素是获取其相关信息的有效方法。你可以右键点击目标元素，然后从下拉菜单中选择“检查”（Inspect）。
例如，当我们点击“Best Overall Proxies 2024”这段文本时，开发者工具随即在相应位置打开。这样一来，你无需手动翻阅冗长的 HTML 代码来查找目标，即可直接选中所需元素。掌握这些信息后，你便可以利用类名（class）、属性（attribute）、CSS 选择器等多种方式来构建爬虫。
## Python 网络爬虫基础
现在，你已掌握了进行基础数据抓取所需的足够信息。此外，请记住，尽管目前已有经验丰富的网络抓取专业人士，但这仍是一种相对较新的在线数据收集方法。
许多抓取专家都是从利用开发者工具分析 HTML 内容起步，并在实践中不断积累知识的——这是一种极佳的学习方式！让我们再次回顾 Python 网络抓取的关键要素，以巩固最重要的细节。以下是网络抓取的一般工作流程：
#### 选择数据与网站
首先，明确实现目标所需的数据。接着，找到包含这些信息的网站。在此阶段，请务必确认收集此类信息完全合法，并遵守该网站的抓取规则——关于这一点的更多信息，请参阅“网络抓取中的道德规范”一节。
#### 检查 HTML 代码
首先检查网站的元素。右键点击目标元素，从下拉菜单中选择“检查”（Inspect）。查看元素的标签、类名和属性，以便后续进行抓取时使用。
#### 收集工具
既然已经了解了目标网站的类型，接下来就可以选择相应的工具了。我们建议大家安装 Requests 库，因为它能简化数据抓取过程中的关键环节——即发送 HTTP 请求。
如果需要抓取静态 HTML 内容并进行高效解析，可以使用 Beautiful Soup；但如果面对的是包含大量 JavaScript 的动态网站，则建议使用 Selenium。此外，在此阶段也请准备好 IDE、代理服务器以及其他计划使用的工具。
#### 开发代码
现在，你可以着手编写代码来抓取数据了。本文已提供了入门所需的 Python 基础代码，但你很快就能掌握更多功能。起初，这一切或许让人感到有些吃力，但请坚持下去，寻求突破——这需要时间、耐心与努力。随着你掌握更高级的 Python 网络爬虫代码，你将能够应对更具挑战性的数据源。
#### 存储数据
当您收集了所需的信息后，您必须将其存储在某个地方。大多数抓取工具都有内置工具来以 CSV、JSON 和 XML 格式存储信息。选择您所需的格式并保存抓取的数据。请记住，抓取个人身份信息需要加密以防止数据泄露。
### 解析 HTML 内容
收集信息固然是关键环节，但成功的网络抓取通常还涉及数据解析。数据解析的作用是将信息从一种格式转换为结构更规范的格式，使其既能被其他计算机程序使用，又能让人类直观阅读。
回想一下本文前面提到的例子：我们向 MarsProxies.com 发送了 HTTP GET 请求，获取了一段长达数百行的 HTML 字符串内容——直接解读这些内容极其困难。因此，在进行网络抓取时，我们建议尽可能明确具体的数据需求，并利用 Beautiful Soup 等库对数据进行解析。
### 使用 Beautiful Soup 解析 HTML
如果你继续学习 Python 网络爬虫，很可能也需要学习 Beautiful Soup。请参考我们之前提供的简明指南来安装它，并从完整的 HTML 内容中解析出所需的元素。
Beautiful Soup 屏蔽了 HTML 的复杂性，简化了对 HTML 和 XML 文档的处理。同时，它还允许利用 \`select()\` 和 \`find\_all()\` 等数据查找功能，在这些文档中进行搜索。
### 遍历 DOM 以查找元素
积累了一定的网页抓取经验后，你经常会面对 DOM “树”结构，而不仅仅是复杂的 HTML 文件。此时，Beautiful Soup 再次展现了其巨大价值，它能将 HTML 代码解析为易于理解的 DOM 树结构。随后，你可以使用诸如 \`h1 = soup.h1\` 的代码来获取第一个 \`\\` 标签，或者使用 \`paragraph = soup.find("p", class\_="example")\` 来抓取第一个类名为 "example" 的 \`\
\` 元素。
在处理 DOM 时，你还可以利用各种选择器（如 \`.parent\`、\`.children\`、\`.previous\_sibling\` 等）。这不仅丰富了数据查找的定制化选项，还能让你更快速、更高效地抓取文档内容。
### 提取文本、链接和图像
除了文本之外，您还可以利用 Python 提取链接和页面元素。不过，在抓取视觉素材时，务必遵守版权法规。抓取受版权保护的内容属于违法行为，尤其是将其用于商业目的时。在确保符合法律规定的前提下，以下是一个使用 Python 抓取图像的示例。
```python
from selenium import webdriver
```
```python
from selenium.webdriver.common.by import By
```
```python
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
```
```python
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
```
```python
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
```
```javascript
driver = webdriver. Chrome (service= Service ( ChromeDriverManager ( ) . install ( ) ) ) driver. get ( "https://www.marsproxies.com" )
```
```javascript
images = driver. find_elements (By. TAG_NAME , "img" )
```
```javascript
for image in images :
```
```javascript
src = image. get_attribute ( "src" )
```
```javascript
alt = image. get_attribute ( "alt" )
```
```javascript
if src :
```
```python
print ( f"Image: {src} , Alt: {alt} " )
```
请记住，Python 代码必须符合缩进要求；不过，代码本身会直观地遵循缩进逻辑，或者在报错信息中指出相关问题。在本例中，按下回车键后，我们得到了以下结果：
在此，Python 抓取了我们在着陆页上发现的所有图片的 URL（这张图片仅代表整个数据集的一小部分）。既然已经获取了每张图片的地址，我们就可以利用网络爬虫将其下载下来。
再次强调，这仅仅是一个示例；在抓取任何视觉素材之前，请务必确保相关行为合法并遵守版权法规。
用 Python 抓取数据时避免 IP 被封禁
[获取住宅代理](https://dashboard.marsproxies.com/products/ultra-residential-proxies#buy-now)
## 处理由 JavaScript 渲染的内容
获取准确且完整的数据集是网页抓取中最关键的环节之一。毕竟，如果无法完全信赖所获取的信息，那么抓取这些信息又有何意义呢？正因如此，掌握能够处理 JavaScript 动态加载内容的工具至关重要。
JavaScript 赋予了网站动态交互的特性，因此被广泛应用。如果仅使用 Requests 等基础库来抓取大量依赖 JavaScript 的网站，虽然能获取 HTML 源码，却无法抓取那些由 JavaScript 随后加载的页面元素。
因此，我们再次建议您熟悉 Selenium，以便高效地抓取 JavaScript 驱动的网站。Selenium WebDriver 的 Python 库能够自动控制真实的浏览器，并完整加载页面，从而确保所有 JavaScript 元素都能被正确渲染。
```python
from selenium import webdriver
```
```python
from selenium.webdriver.common.by import By
```
```python
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
```
```python
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
```
```python
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
```
```python
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
```
```javascript
driver = webdriver. Chrome (service= Service ( ChromeDriverManager ( ) . install ( ) ) )
```
```javascript
driver. get ( "https://www.marsproxies.com" )
```
```javascript
WebDriverWait (driver, 10 ) . until (
```
```javascript
EC . presence_of_element_located ( (By. TAG_NAME , "img" ) )
```
```javascript
)
```
```javascript
images = driver. find_elements (By. TAG_NAME , "img" )
```
```javascript
for image in images :
```
```javascript
src = image. get_attribute ( "src" )
```
```javascript
alt = image. get_attribute ( "alt" )
```
```javascript
if src :
```
```javascript
alt_text = alt if alt else "No alt text provided"
```
```python
print ( f"Image: {src} , Alt: {alt_text} " )
```
本示例同样旨在从网站提取图像，所使用的 Selenium 代码与上一个示例类似。不过，我们增加了一个 \`WebDriverWait(driver, 10)\` 函数。对于那些严重依赖 JavaScript 的网站，这一微小的改动至关重要，因为它指示 Selenium 最多等待 10 秒，直到至少有一张图像完全加载。
这样一来，该库就能确保 JavaScript 有足够的时间渲染所有页面元素，从而在获取数据时保证收集结果的完整性与准确性。
### 配置 Selenium 以进行高级网页抓取
你准备好更进一步，尝试一些进阶技巧了吗？我们在下文简要概述了 Selenium 的几项高级功能，但要全面深入探讨这一主题，则需要另写一篇文章。
#### 设置等待时限
我们之前已经介绍过 \`WebDriverDict(driver, x)\` 函数，但务必记住要设置等待时限。获取由 JavaScript 渲染的元素是 Selenium 的关键特性之一，而等待函数能确保你不会遗漏任何重要内容。
#### 自定义用户代理
User Agent（用户代理）是包含有关用户及其网络浏览器信息的文本字符串。网络爬虫通常需要在多个 User Agent 之间切换，因为如果始终使用同一个 User Agent 进行数据采集，即便使用了网络代理来保持匿名，也可能会导致访问受限。
Selenium 提供了更改 User Agent 的工具。请使用以下代码：
```javascript
options = webdriver. ChromeOptions ( ) options. add_argument ( "user-agent=Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36" )
```
```javascript
driver = webdriver. Chrome (service= Service ( ChromeDriverManager ( ) . install ( ) ) , options=options)
```
在本例中，我们使用了 Chrome 114 版本的 User-Agent；您只需在 Google 上快速搜索，即可找到适用于其他浏览器的更多 User-Agent 字符串。
#### 添加代理
对于高级网络爬取任务而言，代理服务器极具价值，因为它们允许在不被检测到的风险下针对多个网站进行抓取。以下是如何使用 Selenium 命令配置代理的方法：
```javascript
options = webdriver. ChromeOptions ( )
```
```typescript
options. add_argument ( "--proxy-server=http://your_proxy_address:port" )
```
```javascript
driver = webdriver. Chrome (service= Service ( ChromeDriverManager ( ) . install ( ) ) , options=options)
```
如果您希望在不暴露原始 IP 地址的情况下进行数据抓取，我们也建议您尝试轮换式住宅代理。
#### 运行无头浏览器以提高效率
掌握了网页抓取的基础知识后，您可以尝试将 Selenium 用作无头浏览器（headless browser）。这种浏览器与普通浏览器无异，只是没有图形用户界面（GUI），因此您需要通过 Selenium 命令来控制它。以下是具体的设置方法：
```python
from selenium import webdriver
```
```python
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
```
```python
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
```
```python
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
```
```javascript
options = Options ( )
```
```javascript
options. add_argument ( "--headless=new" )
```
```javascript
driver = webdriver. Chrome (service= Service ( ChromeDriverManager ( ) . install ( ) ) , options=options)
```
```javascript
driver. get ( "https://www.marsproxies.com" )
```
```python
print (driver.title)
```
```javascript
driver. quit ( )
```
这种用于网页抓取的浏览器类型有几个优点。首先，它更加资源友好，并且不会消耗太多的内存和 CPU 功率。由于它不使用 GUI，因此它的运行速度也比传统浏览器更快。最后，一旦您掌握了高级 Selenium 功能，您就可以自动化无头浏览器来抓取大量数据并扩展您的操作。
## 网页抓取中的伦理规范
由于少数滥用网页抓取技术的负面案例，这一做法在某些圈子里名声不佳。但必须明确的是，网页抓取仅仅是一种自动获取数据的手段。
正如所有工具一样，它既可用于正当用途，也可能被用于非法活动；因此，在从网站收集信息时，请务必遵循合乎道德的网页抓取规范。
#### 理解并尊重 robots.txt
大多数网站都使用 robots.txt 文件来告知网络爬虫（及数据抓取机器人）哪些部分是可以访问的。在允许的范围内，您可以自由收集信息；但在受限区域进行数据抓取可能会引起关注，有时甚至会导致严重的法律问题。
robots.txt 文件通常位于网站根目录下，例如 https\://www\.MarsProxies.com/robots.txt。此外，Python 提供了专门的函数来获取并解析 robots.txt 文件，让您清楚地看到哪些内容允许抓取。
#### 在请求之间设置延迟和随机间隔
如果发送网络爬取请求的速度过快、数量过多，可能会拖慢网站速度，甚至造成服务器过载。首先，这会影响网站性能，网站所有者可能因此采取措施屏蔽您。即便没有拖慢网站速度，反爬虫算法依然可能将您封禁。
因此，建议为爬虫配置请求延迟和随机的网络爬取间隔，使其行为更接近真实用户，避免引起注意。
### 如何在 Python 网络爬取中规避检测
许多企业和网站所有者一方面限制爬虫抓取，另一方面自己却在抓取竞争对手的数据。例如，Amazon 拥有成熟的反爬虫防护系统，但自身也会大规模抓取网络数据以保持竞争优势。
以下是几种在 Python 网络爬取中规避检测的技巧。
#### 防止 IP 被封禁的策略
以下方法可以帮助您在抓取过程中避免 IP 被封禁。首先，可以考虑使用代理服务器。代理服务器会隐藏原始用户 IP 地址，并以其他 IP 代替，使网站无法识别出不同 IP 背后其实是同一个发起抓取请求的用户。
即使某个代理 IP 因故被封禁，您也可以直接切换到另一个 IP 继续任务。对于网络爬取，建议使用[住宅轮换代理](https://marsproxies.cn/other-proxies/rotating-proxies/)，因为它们具备可靠的隐私保护能力，并会定期更换 IP 地址以规避检测。
此外，建议轮换 User-Agent，让数据采集请求看起来像是来自不同的真实浏览器。同时设置请求延迟和速率限制，避免爬虫引起注意，使其行为更接近真实用户。
最后提醒您，务必遵守所在国家的数据安全法律以及 GDPR、CCPA、HIPAA 等国际法规，切勿利用网络爬取或代理从事任何违法活动。执法机构拥有充分的手段追踪网络用户。网络爬取本质上是一种广泛应用于数据科学领域的数据采集与分析工具，使用时应始终遵守法律边界。
## 结语
如果您已经读到这里，说明您已成功搭建好 Python 环境，可以开始网络爬取了。无论您已有一定经验、想要进一步深入，还是刚刚入门，都建议从 Requests 和 Beautiful Soup 这两个库学起。
此外，建议为不同的 Python 抓取项目分别创建虚拟环境。这样一来，各项目所使用的库就不会因版本差异而相互冲突，便于您更高效地管理每个项目。
接下来，最好的办法就是动手做一个真实项目。可以从一个简单的想法入手，比如抓取电商网站上的游戏折扣信息，或使用 Selenium 自动化登录流程。虽然本文已经介绍了基础的 Python 代码供您入门，但实际代码几乎总会因具体场景而有所不同。
最后提醒您，务必格外注意数据安全相关法律：尽量避免采集可识别个人身份的数据，也不要抓取受版权保护的内容，否则可能面临法律风险。除此之外，网络爬取相关人才需求旺盛，这项技能也可能为您带来不错的职业发展机会。
您还可以阅读我们关于[HTTPX vs Requests vs AIOHTTP](https://marsproxies.cn/use-cases/httpx-vs-requests-vs-aiohttp/)的文章。
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作者
[Dalius Pamedytis 软件工程师](https://marsproxies.cn/blog/authors/dalius-pamedytis/)
目录
1. [什么是数据抓取？](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AF%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8A%93%E5%8F%96)
2. [常见使用场景](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-%E5%B8%B8%E8%A7%81%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%9C%BA%E6%99%AF)
3. [电商价格比较](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-%E7%94%B5%E5%95%86%E4%BB%B7%E6%A0%BC%E6%AF%94%E8%BE%83)
4. [市场调研与竞争对手分析](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-%E5%B8%82%E5%9C%BA%E8%B0%83%E7%A0%94%E4%B8%8E%E7%AB%9E%E4%BA%89%E5%AF%B9%E6%89%8B%E5%88%86%E6%9E%90)
5. [社交媒体数据采集与情绪分析](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-%E7%A4%BE%E4%BA%A4%E5%AA%92%E4%BD%93%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%87%87%E9%9B%86%E4%B8%8E%E6%83%85%E7%BB%AA%E5%88%86%E6%9E%90)
6. [为机器学习构建数据集](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-%E4%B8%BA%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%9E%84%E5%BB%BA%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86)
7. [搭建 Python 开发环境](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-%E6%90%AD%E5%BB%BA-python-%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%8E%AF%E5%A2%83)
8. [数据抓取常用 Python 库](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8A%93%E5%8F%96%E5%B8%B8%E7%94%A8-python-%E5%BA%93)
9. [Requests——处理 HTTP 请求](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-requests%E5%A4%84%E7%90%86-http-%E8%AF%B7%E6%B1%82)
10. [Selenium——处理 JavaScript 密集型网站](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-selenium%E5%A4%84%E7%90%86-javascript-%E5%AF%86%E9%9B%86%E5%9E%8B%E7%BD%91%E7%AB%99)
11. [理解网站结构](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-%E7%90%86%E8%A7%A3%E7%BD%91%E7%AB%99%E7%BB%93%E6%9E%84)
12. [HTML 与文档对象模型（DOM）基础](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-html-%E4%B8%8E%E6%96%87%E6%A1%A3%E5%AF%B9%E8%B1%A1%E6%A8%A1%E5%9E%8Bdom%E5%9F%BA%E7%A1%80)
13. [如何使用浏览器开发者工具检查元素](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%B5%8F%E8%A7%88%E5%99%A8%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%80%85%E5%B7%A5%E5%85%B7%E6%A3%80%E6%9F%A5%E5%85%83%E7%B4%A0)
14. [Python 网络爬虫基础](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-python-%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%88%AC%E8%99%AB%E5%9F%BA%E7%A1%80)
15. [解析 HTML 内容](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-%E8%A7%A3%E6%9E%90-html-%E5%86%85%E5%AE%B9)
16. [使用 Beautiful Soup 解析 HTML](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-%E4%BD%BF%E7%94%A8-beautiful-soup-%E8%A7%A3%E6%9E%90-html)
17. [遍历 DOM 以查找元素](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-%E9%81%8D%E5%8E%86-dom-%E4%BB%A5%E6%9F%A5%E6%89%BE%E5%85%83%E7%B4%A0)
18. [提取文本、链接和图像](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-%E6%8F%90%E5%8F%96%E6%96%87%E6%9C%AC%E9%93%BE%E6%8E%A5%E5%92%8C%E5%9B%BE%E5%83%8F)
19. [处理由 JavaScript 渲染的内容](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-%E5%A4%84%E7%90%86%E7%94%B1-javascript-%E6%B8%B2%E6%9F%93%E7%9A%84%E5%86%85%E5%AE%B9)
20. [配置 Selenium 以进行高级网页抓取](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-%E9%85%8D%E7%BD%AE-selenium-%E4%BB%A5%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E9%AB%98%E7%BA%A7%E7%BD%91%E9%A1%B5%E6%8A%93%E5%8F%96)
21. [网页抓取中的伦理规范](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-%E7%BD%91%E9%A1%B5%E6%8A%93%E5%8F%96%E4%B8%AD%E7%9A%84%E4%BC%A6%E7%90%86%E8%A7%84%E8%8C%83)
22. [如何在 Python 网络爬取中规避检测](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%9C%A8-python-%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%88%AC%E5%8F%96%E4%B8%AD%E8%A7%84%E9%81%BF%E6%A3%80%E6%B5%8B)
23. [结语](https://marsproxies.cn/blog/python-web-scraping/#b-%E7%BB%93%E8%AF%AD)
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- [操作指南](https://marsproxies.cn/blog/category/how-to/)
[123](https://marsproxies.cn/blog/category/how-to/)
- [球鞋抢购机器人](https://marsproxies.cn/blog/category/sneaker-bots/)
[2](https://marsproxies.cn/blog/category/sneaker-bots/)
- [资讯](https://marsproxies.cn/blog/category/insights/)
[91](https://marsproxies.cn/blog/category/insights/)
## 相关文章
[操作指南](https://marsproxies.cn/blog/category/how-to/)
### [Google 搜索抓取：规避封锁、确保成功的技巧](https://marsproxies.cn/blog/google-scraping/)
Google SERP 数据可助力 SEO、竞品分析与商业调研，本文介绍如何抓取 Google 搜索结果。
[Dalius Pamedytis 软件工程师](https://marsproxies.cn/blog/authors/dalius-pamedytis/)
2024年7月23日
[操作指南](https://marsproxies.cn/blog/category/how-to/)
### [高效采集 Twitter 数据的实用技巧](https://marsproxies.cn/blog/twitter-scraping/)
Twitter 平台蕴含海量数据，了解如何使用 Twitter API 及 Python 自定义工具抓取用户资料、推文和话题标签。
[Dalius Pamedytis 软件工程师](https://marsproxies.cn/blog/authors/dalius-pamedytis/)
2024年5月24日
[操作指南](https://marsproxies.cn/blog/category/how-to/)
### [网络数据抓取指南：如何选择合适的工具与技术](https://marsproxies.cn/blog/web-scraping-techniques/)
本文介绍常见的数据抓取技术与工具，涵盖 Python、Node.js、R 等语言，以及 BeautifulSoup、Scrapy、Puppeteer、rvest 等工具，并说明数据抓取的合法性问题。
[Dalius Pamedytis 软件工程师](https://marsproxies.cn/blog/authors/dalius-pamedytis/)
2024年7月17日