如何使用Python和Nstdata构建一个可靠的列表爬虫

TL;DR

• 列表抓取提取控制页面序列中的重复记录。 序列可以使用编号页面、下一个链接、游标、加载更多操作或提供的 URL 队列。
• BeautifulSoup 是小型静态列表的最佳选择。 它提供直接控制，但您必须实现请求、分页、重试、去重、检查点和导出。
• Scrapy 是强大的 Python 基础，适合重复的多页面工作。 它的调度器、重试中间件、数据导出、统计数据和可恢复作业消除了基础设施代码，而不影响选择器维护。
• Nstdata Crawl 在检索是更大问题时适用。 它提供有限的发现、JavaScript 渲染、代理路由和页面输出，而您的管道保持项目身份和验证的责任。
• 一个架构并不能保证数据的正确性。 生产接受还应检查来源、重复率、必填字段完整性、分页终止和意外值分布。

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介绍：列表抓取是一个状态管理问题

列表抓取看起来像一个选择器练习，直到第一次重试、重叠页面、静默模板更改或无限游标循环。一个可靠的爬虫必须知道尝试过哪些页面、接受了哪些记录、为何拒绝了一条记录以及重启应从何处恢复。本指南对两种 Python 方法进行了测试，针对公共抓取沙盒进行了测试，然后展示了 Nstdata Crawl 如何替代访问和渲染层。

示例在两页后故意停止。这个有限的运行足以验证选择器和控制流，而不会让教程变成不必要的全站收集工作。

什么是列表抓取？

列表抓取是从列表页面或预定义的 URL 队列中重复发现和提取相似形状记录的过程。典型目标包括产品网格、公共目录、文章索引、事件日历和授权的职位列表。每条记录通常携带业务字段和来源字段，如 item_id、detail_url、list_url、observed_at 和 crawl_run_id。

列表抓取结合了两个应该保持分开的工作。抓取找到下一个页面或 URL；提取将每个页面转换为记录。进一步的区分可以参考 网页抓取与网页爬取。

分页决定队列形状。编号页面暴露索引，下一个链接分页暴露链，游标 API 暴露不透明状态，而无限滚动通常暴露后台请求或浏览器操作。分页词汇表对此机制进行了更详细的介绍。

为什么列表抓取在成功演示后失败

列表抓取在生产中失败，因为下载的页面与接受的记录并不相同。响应可以返回 HTTP 成功状态，但显示的是同意屏幕、软错误、空的应用外壳或重复页面。解析器在布局更改后也可能返回似是而非但错误的文本。

第一次 Python 测试暴露了这个问题的小规模版本：服务器的主体声明为 UTF-8，但初始的 Requests 解码在货币和标点符号中产生了字符乱码。根据检测到的内容设置响应编码纠正了文本。这是“发现的记录”计数器所遗漏的缺陷。

在抓取之前，请检查网站的条款、发布政策和官方 API 选项。谷歌的 机器人排除协议文档 说明了如何将规则应用于特定主机、协议和端口。机器人规则管理爬虫访问信号；它们并不授予重用个人、受版权保护或受限制数据的权利。

您应该选择哪种列表抓取方法？

根据操作责任选择方法，而不是代码长度。