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网络爬虫实验报告总结

用requests抓某图书网站TOP250时，第37页开始返回空列表。爬虫换了User-Agent、实验加了time.sleep(2)，报告依然被识别。总结最后发现是网络Cookie里缺少一个动态令牌——这个细节在课堂演示里从没提过。爬虫不是爬虫“写个循环拿数据”那么简单，它更像一场和服务器之间的实验心理博弈。

这次实验目标很明确：抓取某电商平台手机品类的报告价格和评论数。我选了requests + BeautifulSoup组合，总结没上Scrapy，网络因为页面结构简单，爬虫没必要杀鸡用牛刀。实验第一版代码跑得挺顺，报告前5页数据干净利落。总结第6页开始，返回的HTML里商品价格全变成“登录后可见”。有意思的是，用浏览器无痕模式打开同样URL，价格正常显示。问题不在IP，在请求头里少了一个Referer字段——服务器会检查你从哪个页面跳转过来。

补上之后，价格回来了。但评论数又出问题——部分商品显示“暂无评价”，点进详情页明明有几百条。抓包对比发现，列表页的评论数是异步加载的，藏在window.__INITIAL_STATE__这个全局变量里，而不是DOM节点。用BeautifulSoup只能拿到静态HTML，得从<script>标签里用正则抠JSON。这种“半动态”页面最烦人，说它是SPA吧，主体内容又是服务端渲染；说它静态吧，关键数据偏要JS注入。

“爬虫写得好，牢饭吃得饱”——这话夸张了，但踩过边界的人才知道分寸在哪。

实验里我故意试了试高频请求：不加延迟，每秒20次，持续30秒。第8秒开始出现403，第15秒IP被临时封禁。等了两分钟才恢复。后来改成随机延迟1.5~3.5秒，加上Retry策略，连续抓了200页没再触发风控。这里有个反直觉的点：固定延迟比随机延迟更容易被识别，因为机器人的请求间隔太“完美”了。人类点击不会精确到毫秒。

关于数据清洗，我原本以为pandas的str.extract能搞定一切。结果评论数里混着“1.2万”、“500+”、“暂无”三种格式。写正则时用了(\d+\.?\d*)(万?)，但“500+”的加号忘了处理，导致后面排序全乱。更坑的是价格字段，有的带“¥”，有的带“￥”，还有的写“到手价”。统一替换成空字符串再转float，才跑通。这些琐碎的坑，实验指导书上一个字都没写。

最后聊聊存储。csv存了第一版，打开发现中文乱码——to_csv默认utf-8没加encoding='utf-8-sig'，Excel不认。换成json又遇到datetime不能序列化，得手动写default=str。折腾一圈回到sqlite，反而最省心。个人判断：小规模实验别碰数据库，文件足够；上了十万条再考虑MySQL或MongoDB。这次抓了不到两万条，sqlite单文件带着走，比啥都方便。

整个实验做完，最大的收获不是代码本身。是理解了robots.txt里那些Disallow路径背后的逻辑——网站不是不让你抓，是不让你无节制地抓。我后来在代码里加了robotparser检查，虽然慢了点，但心里踏实。爬虫的终点不是技术，是分寸。