轻松高效抓取 C 站高校信息，助你数据分析更胜一筹

闲谈

2023-06-05 08:56:25

爬取 C 站高校信息：绕过反爬虫措施和复杂网站结构

挑战与解决方案

爬取 C 站的高校信息是一项富有挑战性的任务，原因有二：

反爬虫措施： C 站采取了 IP 封锁、验证码和用户代理检测等措施来防止爬虫访问。
复杂结构： C 站的网站结构复杂，数据分布在不同的页面上，链接并不总是显式的。

为了应对这些挑战，我们可以采用以下方法：

使用代理： 使用代理隐藏我们的 IP 地址，避免被 C 站封锁。
使用无头浏览器： 使用无头浏览器绕过 C 站的用户代理检测。
使用验证码破解工具： 使用验证码破解工具自动输入验证码，绕过 C 站的验证码验证。
使用网络爬虫框架： 使用网络爬虫框架自动抓取网站数据。
使用正则表达式： 使用正则表达式从 HTML 代码中提取数据。
使用 XPath： 使用 XPath 从 HTML 代码中提取数据。

Python 实现

使用 Python 语言和 Requests 库，我们可以实现 C 站高校信息爬虫：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 设置代理
proxies = {
    'http': 'http://127.0.0.1:8080',
    'https': 'https://127.0.0.1:8080'
}

# 设置无头浏览器
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('--headless')
driver = webdriver.Chrome(options=options)

# 访问 C 站主页
driver.get('https://www.c.com/')

# 获取高校名单页面的链接
college_list_url = driver.find_element_by_link_text('高校名单').get_attribute('href')

# 访问高校名单页面
driver.get(college_list_url)

# 获取高校名称、成员和内容数
colleges = []
for college in driver.find_elements_by_class_name('college-item'):
    name = college.find_element_by_class_name('college-name').text
    members = college.find_element_by_class_name('college-members').text
    content_count = college.find_element_by_class_name('college-content-count').text

    colleges.append({
        'name': name,
        'members': members,
        'content_count': content_count
    })

# 关闭无头浏览器
driver.quit()

# 将数据保存到 CSV 文件
import csv
with open('colleges.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    fieldnames = ['name', 'members', 'content_count']
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)

    writer.writeheader()
    writer.writerows(colleges)