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Python爬虫如何抓取API数据_Python爬虫调用和解析网站API接口的方法

絕刀狂花

絕刀狂花

发布时间:2025-11-13 22:14:02

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来源于php中文网

原创

掌握API爬虫需先定位目标接口,使用浏览器开发者工具分析XHR请求,获取URL、参数及请求头信息;接着用Python的requests库模拟请求,携带必要的User-Agent、Referer或Authorization等头部信息;成功响应后通过response.json()解析JSON数据;针对频率限制、身份验证、加密参数等反爬机制,应合理设置延时、处理认证并还原加密逻辑;最后将提取的数据保存为JSON、CSV文件或存入数据库。整个过程高效稳定,是进阶爬虫的核心技术。

python爬虫如何抓取api数据_python爬虫调用和解析网站api接口的方法

抓取网站API数据是Python爬虫中非常高效的方式,相比解析HTML页面,直接调用API能更快速、准确地获取结构化数据。掌握调用和解析API接口的方法,是进阶爬虫开发的关键一步。

确认目标API接口

很多现代网站通过JavaScript动态加载内容,实际数据来自后端API。要抓取这些数据,先要找到对应的请求地址。

  • 打开浏览器开发者工具(F12),切换到“Network”选项卡
  • 刷新页面或触发数据加载操作,观察出现的XHR或Fetch请求
  • 查找返回JSON格式数据的请求,这类通常是API接口
  • 点击请求查看“Headers”中的请求方式、URL、请求头(User-Agent、Referer等)以及参数

例如,一个商品列表页可能从https://www.php.cn/link/55ff3e8766bfb3f0f8174d957ad082d3?page=1获取数据,这就是你可以直接调用的接口。

使用requests发起API请求

Python中requests库是最常用的HTTP请求工具。构造与浏览器一致的请求,才能成功获取数据。

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import requests

url = "https://www.php.cn/link/55ff3e8766bfb3f0f8174d957ad082d3" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36", "Referer": "https://www.php.cn/link/632e3ccec223290601ef00e26aa62bd0", "Authorization": "Bearer your_token" # 如果需要认证 } params = { "page": 1, "limit": 20 }

response = requests.get(url, headers=headers, params=params) if response.status_code == 200: data = response.json() # 直接解析为Python字典 print(data)

注意:某些接口需要登录或携带token,需在请求头中添加Cookie或Authorization字段。

处理常见限制和反爬机制

API接口虽结构清晰,但也常设有访问限制。

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下载
  • 频率限制:避免高频请求,可使用time.sleep()控制请求间隔
  • 身份验证:部分API需OAuth、Token或签名,需按文档规则生成合法请求
  • 加密参数:有些接口参数经过加密(如sign、timestamp),需分析JS代码还原算法
  • IP封禁:长时间运行建议使用代理IP池,requests支持通过proxies参数设置

对于复杂加密逻辑,可结合PyExecJS执行JavaScript代码,或使用selenium模拟浏览器行为获取临时token。

解析和保存数据

API通常返回JSON格式,Python内置json()方法即可解析。提取所需字段后,可保存为本地文件或存入数据库。

import json
import csv

解析数据

for item in data['items']: product = { "id": item['id'], "name": item['name'], "price": item['price'] }

保存为JSON

with open('products.json', 'a', encoding='utf-8') as f:
    f.write(json.dumps(product, ensure_ascii=False) + '\n')

# 或写入CSV
with open('products.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=product.keys())
    writer.writerow(product)

建议根据数据量选择合适的存储方式,小数据用文件,大数据推荐数据库如MongoDB或MySQL。

基本上就这些。关键在于精准定位API、模拟合法请求、合理处理反爬,再结构化解析返回内容。只要接口可用,这种方式比HTML解析稳定高效得多。

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