python爬取用户信息

❶ 淘宝12亿条客户信息遭爬取，黑客非法获利34万，客户信息是如何泄露的

近些日子，一则“淘宝12亿条客户信息遭爬取，黑客非法获利34万”的问题，引发了广大网友们的热议，在网上闹的沸沸扬扬。那么，客户的信息是如何泄漏的呢？这个黑客使用了python的爬虫技术，爬出了淘宝的信息。然后这个黑客把这些拿到的信息，都拿去售卖给了其他需要这些信息的公司，各有所需。这些信息泄漏之后，轻则让我们收到更多的垃圾信息和骚扰电话，重则被骗取钱财。那么具体的情况是什么呢？我来给大家分享一下我的看法。

这些黑客是通过python这个语言，利用了爬虫的功能，爬取了淘宝的12亿条客户的信息。不得不说，这个黑客的技术也是确实很硬，能够把淘宝这样的大公司的信息给爬取出来。

以上就是我对于这个问题所发表的看法，纯属个人观点，仅供参考。大家有什么不同的看法都可以在评论区留言，大家一起讨论一下。大家看完，记得点赞，加关注哦。

❷ python爬虫能够干什么

Python爬虫是用Python编程语言实现的网络爬虫，主要用于网络数据的抓取和处理，相比于其他语言，Python是一门非常适合开发网络爬虫的编程语言，大量内置包，可以轻松实现网络爬虫功能。
Python爬虫可以做的事情很多，如搜索引擎、采集数据、广告过滤等，Python爬虫还可以用于数据分析，在数据的抓取方面可以作用巨大！（推荐学习：Python视频教程）
Python爬虫架构组成
1. URL管理器：管理待爬取的url集合和已爬取的url集合，传送待爬取的url给网页下载器；
2. 网页下载器：爬取url对应的网页，存储成字符串，传送给网页解析器；
3. 网页解析器：解析出有价值的数据，存储下来，同时补充url到URL管理器。
Python爬虫工作原理
Python爬虫通过URL管理器，判断是否有待爬URL，如果有待爬URL，通过调度器进行传递给下载器，下载URL内容，并通过调度器传送给解析器，解析URL内容，并将价值数据和新URL列表通过调度器传递给应用程序，并输出价值信息的过程。
Python爬虫常用框架有：
grab：网络爬虫框架（基于pycurl/multicur）；
scrapy：网络爬虫框架（基于twisted），不支持Python3；
pyspider：一个强大的爬虫系统；
cola：一个分布式爬虫框架；
portia：基于Scrapy的可视化爬虫；
restkit：Python的HTTP资源工具包。它可以让你轻松地访问HTTP资源，并围绕它建立的对象；
demiurge：基于PyQuery的爬虫微框架。
Python爬虫应用领域广泛，在网络爬虫领域处于霸主位置，Scrapy、Request、BeautifuSoap、urlib等框架的应用，可以实现爬行自如的功能，只要您数据抓取想法，Python爬虫均可实现！
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❸ python如何扒取数据

网络爬虫（英语：web crawler），也叫网上蜘蛛（spider），是一种用来自动浏览万维网的网络机器人。其目的一般为编纂网络索引。

这里提到的编纂网络索引，就是搜索引擎干的事情。我们对搜索引擎并不陌生，Google、网络等搜索引擎可能每天都在帮我们快速获得

信息。搜索引擎的工作过程是怎样的呢？

首先，就是有网络爬虫不断抓取各个网站的网页，存放到搜索引擎的数据库；

接着，索引程序读取数据库的网页进行清理，建立倒排索引；

最后，搜索程序接收用户的查询关键词，去索引里面找到相关内容，并通过一定的排序算法（Pagerank等）把最相关最好的结果排在最前面呈现给用户。

看上去简简单单的三个部分，却构成了强大复杂的搜索引擎系统。而网络爬虫是其中最基础也很重要的一部分，它决定着搜索引擎数据的完整性和丰富性。我们也看到网络爬虫的主要作用是获取数据。

由此简单地说，网络爬虫就是获取互联网公开数据的自动化工具。

这里要强调一下，网络爬虫爬取的是互联网上的公开数据，而不是通过特殊技术非法入侵到网站服务器获取的非公开数据。

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❹ Python实战：爬取小红书系列之【采集作者主页所有笔记】

在忙碌的工作间隙，我完成了这个Python爬虫项目，耗时半月有余，现整理成文分享给大家。

此代码通过解析小红书作者主页链接，采集作者笔记信息，包括作者、笔记类型、标题、点赞数和笔记链接，并将数据存储为Excel表格。以下是实际操作和实现思路的概述：

首先，爬虫能顺利抓取作者主页并获取笔记数据，然后按照点赞量降序排列，存储在本地Excel文件中。多次测试证明，程序稳定可靠。

由于小红书的反爬策略，批量抓取数据颇具挑战，潜在风险包括封号。我的爬虫策略模拟人的操作，通过定时刷新页面避免触发反爬机制，确保数据获取过程平稳进行。

1. 登录小红书，使用DrissionPage库进行网页操作，设置30秒倒计时增加趣味性。


2. 接着，根据作者主页链接打开页面，提取作者信息，为文件命名做准备。


3. 定位和提取笔记信息，使用DataRecorder库方便数据保存。


4. 通过随机延时和页面滑动，模拟用户浏览，持续获取新数据。


5. 爬虫会自动处理数据，去重排序，确保数据完整。


6. 最后，调整Excel列宽，生成格式化后的文件，如"小红书作者主页所有笔记-朱朱的啦-62条.xlsx"。

只需要输入作者主页链接和笔记数量，即可自动化完成整个爬取过程。代码简洁高效，可供参考和扩展。

这个爬虫能帮助你轻松获取指定作者的笔记详情，与前文采集笔记详情的代码结合，可获取更丰富的数据。通过公众号获取完整代码，支持付费，以表达我对投入的肯定。