Python爬虫入门教程: 爬虫数据的脱敏与隐私保护方法

Python爬虫入门教程: 爬虫数据的脱敏与隐私保护方法

自从互联网的普及以来，爬虫技术成为了获取互联网数据的重要手段之一。Python作为一门简单易用的编程语言，也成为了广大爬虫开发者的首选工具。随着网络数据的日益增长和隐私保护的重要性，如何进行爬虫数据的脱敏与隐私保护成为了一个迫切的问题。

爬虫数据的脱敏是指将原始的爬取数据进行处理，以隐藏或替换敏感信息，以保护用户隐私和数据安全。脱敏方法可以分为两大类：结构脱敏和内容脱敏。

结构脱敏是指对爬取的数据结构进行处理，以防止直接泄露敏感信息。常用的结构脱敏方法包括：

1.字段删除或隐藏：将包含敏感信息的字段直接删除或者用星号等特殊字符进行隐藏，以避免敏感信息的泄露。

2.字段替换：将包含敏感信息的字段进行替换，例如，将手机号码替换为虚拟的手机号，将身份证号码替换为虚拟的身份证号码。

3.字段加密：对包含敏感信息的字段进行加密处理，例如，使用MD5或SHA-256等加密算法对密码进行加密。

内容脱敏是指对爬取的数据内容进行处理，以减少敏感信息的泄露风险。常用的内容脱敏方法包括：

1.数据截断：将敏感信息的长度进行截断，只显示部分信息，例如，将银行卡号只显示前四位和后四位。

2.数据替换：将敏感信息替换为模糊的信息，例如，将真实姓名替换为随机生成的假名。

3.数据泛化：对敏感信息进行泛化处理，例如，将年龄分组为青年、中年、老年等。

在Python爬虫开发中，可以使用各种库和工具来实现爬虫数据的脱敏与隐私保护。其中，常用的库包括：

1. BeautifulSoup：用于解析爬取的HTML或XML数据，可以通过对特定字段进行删除、替换和加密操作，实现数据的脱敏。

2. Scrapy：一个功能强大的爬虫框架，可以通过编写Pipeline来实现对爬取数据的脱敏处理。

3. Faker：一个用于生成虚假数据的库，可以用于替换真实的敏感信息。

除了上述库外，还可以使用Python的正则表达式模块re来实现对爬取数据的脱敏处理。通过正则表达式匹配敏感信息，然后进行删除、替换或加密操作。

除了数据的脱敏处理外，保护用户隐私也是爬虫开发中的重要任务。在进行爬虫开发时，需要遵守一些隐私保护的法律法规和准则：

1.合法合规：在进行爬虫开发前，需要了解所爬取数据的来源和使用规范，遵守相关法律法规和网站的使用协议。

2.遵循Robots协议：爬虫开发者应该遵守网站的Robots协议，避免对不允许爬取的网页进行访问。

3.限制爬虫速度：为了减少对网站造成的压力，爬虫开发者应该限制爬虫的访问速度，并遵循网站的反爬虫策略。

4.明示目的：在进行爬虫开发时，需要明确爬取数据的目的，并在合适的地方声明数据来源。

爬虫数据的脱敏与隐私保护是Python爬虫开发中不可忽视的重要问题。通过合理的脱敏处理和遵守法律法规，可以有效保护用户隐私和数据安全。

毕业生必看Python爬虫上手技巧

Python快速上手的7大技巧

Python快速上手爬虫的7大技巧

1、基本抓取网页

get方法

post方法

2、使用代理IP

在开发爬虫过程中经常会遇到IP被封掉的情况，这时就需要用到

代理IP；

在urllib 2包中有Proxy Handler类， 通过此类可以设置代理

访问网页，如下代码片段：

3、Cookies处理

cookies是某些网站为了辨别用户身份、进行session跟踪而

储存在用户本地终端上的数据(通常经过加密) ， python提供了

cookie lib模块用于处理cookies， cookie lib模块的主要作

用是提供可存储cookie的对象， 以便于与urllib 2模块配合使

用来访问Internet资源。

代码片段：

关键在于Cookie Jar() ， 它用于管理HTTP cookie值、存储

HTTP请求生成的cookie、向传出的HTTP请求添加cookie

的对象。整个cookie都存储在内存中， 对Cookie Jar实例进

行垃圾回收后cookie也将丢失， 所有过程都不需要单独去操作

手动添加cookie：

4、伪装成浏览器

某些网站反感爬虫的到访，于是对爬虫一律拒绝请求。所以用

urllib 2直接访问网站经常会出现HTTP Error 403：

Forbidden的情况。

对有些header要特别留意， Server端会针对这些header

做检查：

-Agent有些Server或Proxy会检查该值， 用来判

断是否是浏览器发起的Request。

-Type在使用REST接口时， Server会检查该

值， 用来确定HTTP Body中的内容该怎样解析。

这时可以通过修改http包中的header来实现， 代码片段如下

5、验证码的处理

对于一些简单的验证码，可以进行简单的识别。我们只进行过一

些简单的验证码识别，但是有些反人类的验证码，比如

，可以通过打码平台进行人工打码，当然这是要付费的。

6、gzip压缩

有没有遇到过某些网页，不论怎么转码都是一团乱码。哈哈，那

说明你还不知道许多web服务具有发送压缩数据的能力， 这可

以将网络线路上传输的大量数据消减60%以上。这尤其适用于

XML web服务， 因为XML数据的压缩率可以很高。

但是一般服务器不会为你发送压缩数据，除非你告诉服务器你可

以处理压缩数据。

于是需要这样修改代码：

这是关键：创建Request对象， 添加一个Accept-

encoding头信息告诉服务器你能接受gzip压缩数据。

然后就是解压缩数据：

7、多线程并发抓取

单线程太慢的话，就需要多线程了，这里给个简单的线程池模板

这个程序只是简单地打印了1-10，但是可以看出是并发的。

虽然说Python的多线程很鸡肋， 但是对于爬虫这种网络频繁型

，还是能一定程度提高效率的。

python怎么爬取数据

在学习python的过程中，学会获取网站的内容是我们必须要掌握的知识和技能，今天就分享一下爬虫的基本流程，只有了解了过程，我们再慢慢一步步的去掌握它所包含的知识Python网络爬虫大概需要以下几个步骤：一、获取网站的地址有些网站的网址十分的好获取，显而易见，但是有些网址需要我们在浏览器中经过分析得出二、获取网站的地址有些网站的网址十分的好获取，显而易见，但是有些网址需要我们在浏览器中经过分析得出三、请求 url主要是为了获取我们所需求的网址的源码，便于我们获取数据四、获取响应获取响应是十分重要的， 我们只有获取了响应才可以对网站的内容进行提取，必要的时候我们需要通过登录网址来获取cookie 来进行模拟登录操作五、获取源码中的指定的数据这就是我们所说的需求的数据内容，一个网址里面的内容多且杂，我们需要将我们需要的信息获取到，我目前主要用到的方法有3个分别是re(正则表达式) xpath 和 bs.4六、处理数据和使数据美化当我们将数据获取到了，有些数据会十分的杂乱，有许多必须要的空格和一些标签等，这时我们要将数据中的不需要的东西给去掉七、保存最后一步就是将我们所获取的数据进行保存，以便我们进行随时的查阅，一般有文件夹，文本文档，数据库，表格等方式

想自己动手写网络爬虫，但是不会python，可以么？

网络爬虫只是一种按一定规则自动获取互联网数据的方式，不仅仅只是Python，其他编程语言，像Java、Php、Node等都可以轻松实现，只不过相比较Python来说，开发工具包比较少而已，下面我简单介绍一下学习Python爬虫的过程，感兴趣的朋友可以尝试一下：

Python基础

这里主要是针对没有任何Python编程基础的朋友，要学习Python爬虫，首先，最基本的就是要掌握Python常见语法，包括变量、元组、字典、列表、函数、类、文件处理、正则表达式等，这个网上教程非常多，直接搜索就能找到，包括菜鸟教程、慕课网、网易云课堂等，花个三四天时间学习一下，非常容易入门，也好掌握：

爬虫入门

Python基础掌握差不多后，就是爬虫入门，初学的话，可以使用urllib、requests、bs4、lxml等基础爬虫库，简单易学，容易掌握，而且官方自带有非常详细的入门教程，非常适合初学者，对于爬取一些常见的web页面或网站来说，可以说是手到擒来，非常简单，先请求数据，然后再解析就行：

爬虫框架

爬虫基础掌握差不多后，就可以学习爬虫框架了，比较流行的就是scrapy，一个免费、开源、跨平台的Python爬虫库，在业界非常受欢迎，可定制化程度非常高，只需添加少量代码就可轻松开启一个爬虫程序，相比较requests、bs4等基础库来说，可以明显提高开发效率，避免重复造轮子，建议学习一下，非常不错，很快你就会爱上这个框架：

目前就分享这3个方面吧，初学Python爬虫的话，建议还是多看多练习，以积累经验为主，后期熟悉后，可以结合pandas、matplotlib对数据做一些简单的处理和可视化，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

python如何学爬虫跟前端

1：学习Python基础知识并实现基本的爬虫过程

一般获取数据的过程都是按照发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据这三个流程来实现的。这个过程其实就是模拟了一个人工浏览网页的过程。

Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider等，我们可以按照requests负责连接网站，返回网页，Xpath用于解析网页，便于抽取数据。

2：了解非结构化数据的存储。

爬虫抓取的数据结构复杂传统的结构化数据库可能并不是特别适合我们使用。我们前期推荐使用MongoDB就可以。

3：掌握一些常用的反爬虫技巧。

使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等处理方式即可以解决大部分网站的反爬虫策略。

4：了解分布式存储

分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握ScrapyMongoDBRedis这三种工具就可以了。

Python 爬虫的入门教程有哪些值得推荐的？

Python 爬虫的入门教程有很多，以下是我推荐的几本：1.《Python 网络爬虫开发实战》：这本书介绍了Python爬虫的基本原理，以及如何使用Python编写爬虫程序，实现网络爬虫的功能。

2.《Python爬虫技术实战》：这本书介绍了Python爬虫的基本原理，以及如何使用Python编写爬虫程序，实现网络爬虫的功能。

3.《Python爬虫数据分析》：这本书介绍了如何分析爬取到的数据，以及如何使用Python编写爬虫程序，实现网络爬虫的功能。

4.《Python爬虫实战：深入理解Web抓取》：这本书介绍了如何使用Python编写爬虫程序，实现网络爬虫的功能，以及如何深入理解Web抓取。

5.《Python网络爬虫实战》：这本书介绍了如何使用Python编写爬虫程序，实现网络爬虫的功能，以及如何解决爬虫程序遇到的问题。

以上就是我推荐的几本Python爬虫的入门教程，可以帮助初学者快速掌握Python爬虫的基本技术。

Ph爬虫学习完整路线图大学必看

爬虫一篇内容入门Python爬虫

爬虫的定义

网络爬虫(又被称为网页蜘姝， 网络机器人， 在FOAF社区中间更经常的称为网页追逐者)，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

爬虫的作用

市场分析：电商分析、商圈分析、一二级市场分析等市场监控：电商、新闻、房源监控等

上级发现：招投标情报发现、客户资料发据、企业客户发现等

网页介绍

网址(URL) ：统一资源定位符， 是用于完整地描述Interet上网页和其他资源的地址的一种标识方法，也是爬虫的入口。一网页加载方式

同步加载：改变网址上的某些参数会导致网页发生改变异步加载：改变网址上的参数不会使网页发生改变一网页源码构成

html：描述网页的版布局css：述网页的排版布局

JavaScript：描述网页的事件处理， 即上标或键盘在网页元素上动作后的程序

一开发者工具

自定义及控制Google Chrome>更多工具>开发者工具

Robots协议

也称作爬虫协议、机器人协议，用来告诉爬虫和搜索引擎哪些页面可以抓取， 些不可以抓取。它通常是一个叫作的文本文件一般放在网站的根目录下。

url open：基本的构造HTTP请求的方法，带有处理授权验证(authentic at on) 、重定向(redirect i on) 、浏览器Cookies以及其他内容。

：除了基本的请求外， 还可以加入Headers， 网页请求方式等信息。

opener与 Ha nd ler：共同完成代理ip的设置， 与 url ope n配合使用。

：针对get请求方式的网页获取方法。

：针对post请求方式的网页获取方法。

：针对put请求方式的网页获取方法

：维持同一个会话， 保证不同页面有着相同的会话， 不用担心cookies问题， 常用于模拟登录成功之后再进行下一步的操作。

brower= 0：声明浏览器对象， 可用Chrome、Firefox等。

brower get：请求页面， 直接传入url即可。

提供异步Web服务的库， 使用异步请求库进行数据抓取，大大提高爬虫效率。

Elements(元素面板) ：使用“元素”面板可以通过自由操纵DOM和CSS来重演网站的布局和设计。

Console(控制台面板) ：在开发期间， 可以使用控制台面板记录诊断信息， 或者使用它作为shell， 在页面上与J ava Script交互。

Sources(源代码面板) ：在源代码面板中设置断点来调试JavaScript， 或者通过Workspaces(工作区) 连接本地文件来使用开发者工具的实时编辑器。

Network(网络面板) ：从发起网页页面请求Request后得到的冬个请求资源信息(包括状态、资源类型、大小、所用时间等)，并可以根据这个进行网络性能优化。

Inspector(页面检查器) ：查看和修改页面的HTML和CSS

Console(控制台) ：用于展示与当前加载网页相关的信息。这些信息包括HTML、CSS、JavaScript安全警告和错误信息

Debugger(调试器) ：用于调试和精炼Web应用程序中网页部分的JavaScript代码。

断点：Fiddler设置断点， 可以修改HTTP请求头信息，如修改Cookie， User-Agent等， 也可修改相应内容

请求构造器：构造请求，可以自己手动规定请求的各个内容

自定义脚本：通过修改脚本文件， 可以在fiddler本身的逻辑之上加入自己的特殊处理。

性能测试：观察请求各个阶段的时间，发送和接受数据量，还有在世界不同地方访问这些请求的评估。

抓取移动端(ios/android系统) 设备的数据包。

跨平台移动端自动化测试工具， 可以非常便捷地为ioS 和Android平台创建自动化测试用例

模拟App内部的各种操作， 如点击、滑动、文本输入等，手动能操作的它都可以。

ios设备App ium使用UI Automation来实现驱动。

基本选择器

*：通用元素选择器，匹配任何元素

E：标签选择器，匹配所有使用E标签的元素

：class选择器， 匹配所有class属性中包含info的元素

#footer：id选择器， 匹配所有id厘性等于footer的元素。

属性选择器

E[att] ：匹配所有有att属性的E元素。

E[attr=value] ：匹配所有attr属性等于“value”的E元素

E[attr^=value] ：匹配所有attr属性值是以val开头的E元

伪类选择器

E：first-child：匹配父元素的第一个子元素E。

E：nth-child(n) ：匹配父元素的第n个子元素E， ， 假设该子元素不是E，则选择符无效。

E：nth-of-type(n) ：匹配同类型中的第n个同级兄弟元素E。

E：only-of-type：匹配同类型中的唯一的一个同级兄弟元素E