Python爬虫学习路径与实战指南 04

一、垂直领域爬虫实战

1. 金融数据抓取

• 目标：实时获取股票、基金、加密货币数据（如新浪财经、Yahoo Finance）。

• 技术难点：

  • 高频数据抓取（WebSocket协议，如 websockets 库）。

  • 处理动态生成的K线图数据（逆向解析JS加密参数）。

• 工具：akshare（开源金融数据接口库）。

2. 医疗健康数据聚合

• 目标：整合药品价格（药监局）、医院挂号信息。

• 伦理注意：严格匿名化处理患者评价数据，避免隐私泄露。

3. 法律文书分析

• 目标：抓取裁判文书网案件数据，分析案件类型趋势。

• 技巧：应对验证码 + 关键词模糊搜索（如用 fuzzywuzzy 库处理文本相似度）。

 

二、移动端数据抓取

1. App数据抓取方案

• Android模拟器+MitmProxy：

# 步骤：
# 1. 安装MitmProxy并配置手机代理
# 2. 抓包分析App的API请求
mitmproxy -s script.py  # 编写脚本自动拦截/修改请求

• 自动化工具：Appium（类似Selenium的移动端控制）。

2. 小程序反编译

• 微信小程序：使用工具（如UnpackMiniApp）解包.wxapkg文件，提取API接口。

 

三、性能优化与高可用

1. 速度优化

• DNS缓存：减少重复域名解析耗时。

import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
session = requests.Session()
session.mount('http://', HTTPAdapter(pool_connections=10, pool_maxsize=100))

2. 容灾设计

• 断点续爬：记录爬取进度至数据库，中断后恢复。

# 示例：使用SQLite记录已爬URL
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('progress.db')
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS crawled_urls (url_hash TEXT PRIMARY KEY)')

3. 自适应调度算法

• 根据网站响应速度动态调整并发数（PID控制算法）。

 

三、前沿技术融合

1. 爬虫 + AI Agent

• 自主优化爬虫：让AI分析反爬机制并生成绕过策略（需GPT-4 API或本地大模型）。

• 智能解析：训练LLM识别页面元素语义（如区分“价格”和“原价”）。

2. 区块链存证

• 数据指纹上链：将爬取数据的Hash存入区块链（如以太坊），证明数据未被篡改。

3. 边缘计算

• 分布式边缘节点：在靠近目标服务器的区域部署爬虫节点（如AWS Lambda@Edge），降低延迟。

 

四、职业发展路线

1. 岗位方向

• 初级：数据采集工程师（侧重脚本编写）。

• 进阶：反爬对抗专家 / 大数据平台架构师。

• 跨界：商业分析师（爬虫+数据洞察）、安全研究员（爬虫渗透测试）。

2. 面试常见问题

• 技术类：

  • “如何设计一个分布式爬虫系统？”

  • “遇到Cloudflare反爬如何解决？”

• 伦理类：

  • “你如何看待爬虫与隐私保护的平衡？”

3. 提升影响力

• GitHub项目：开源通用爬虫框架（如自动代理切换+验证码识别插件）。

• 技术大会：参加PyCon分享爬虫实战经验。

 

五、冷知识：非常规数据源

1. 硬件设备数据

• 卫星遥感：通过API获取农业/气象卫星数据（如Sentinel Hub）。

• IoT设备：抓取智能家居设备的公开数据流（需分析通信协议）。

2. 隐藏数据接口

• 地图热力数据：解析高德/百度地图未公开的热力图API。

• 搜索引擎缓存：利用 cache: 操作符抓取被删除的网页内容。

url = "cache:https://example.com/deleted-page"