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Python爬虫获取十万条UA用户代理信息及浏览器头部数据（含手机）

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简介：
本项目包含十万条UA与浏览器头部信息，涵盖多种设备和操作系统。适用于反爬虫测试、数据分析等多种场景的Python爬虫项目。 包括电脑端和手机端的User-Agent信息如下： - 手机用户访问记录（设备均为一年内最新）： - wap:Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 5.1.1; zh-CN; FDR-A01w Build/HuaweiMediaPad) AppleWebKit/534.30 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Mobile Safari/534.30 - wap:Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_4_1 like Mac OS X; zh-CN) AppleWebKit/537.51.1 (KHTML, like Gecko) Mobile/15G77 UCBrowser/12.1.7.1109 Mobile AliApp(TUnionSDK/0.1.20.3) - wap:Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 7.0; zh-cn; HUAWEI CAZ-TL10 Build/HUAWEICAZ-TL10) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Chrome/57.0.2987.132 MQQBrowser/8.9 Mobile Safari/537.36 - wap:Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 5.1.1; zh-CN; FDR-A01w Build/HuaweiMediaPad) AppleWebKit/534.30 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Mobile Safari/534.30（重复） - wap:Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 5.1.1; zh-CN; FDR-A01w Build/HuaweiMediaPad) AppleWebKit/534.30 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Mobile Safari/534.30（重复） - 电脑用户访问记录： - pc:Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.90 Safari/537.36 2345Explorer/9.5.2.18321

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  • Python爬虫获取十万条UA用户代理信息及浏览器头部数据（含手机）
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    本项目包含十万条UA与浏览器头部信息，涵盖多种设备和操作系统。适用于反爬虫测试、数据分析等多种场景的Python爬虫项目。 包括电脑端和手机端的User-Agent信息如下： - 手机用户访问记录（设备均为一年内最新）： - wap:Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 5.1.1; zh-CN; FDR-A01w Build/HuaweiMediaPad) AppleWebKit/534.30 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Mobile Safari/534.30 - wap:Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_4_1 like Mac OS X; zh-CN) AppleWebKit/537.51.1 (KHTML, like Gecko) Mobile/15G77 UCBrowser/12.1.7.1109 Mobile AliApp(TUnionSDK/0.1.20.3) - wap:Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 7.0; zh-cn; HUAWEI CAZ-TL10 Build/HUAWEICAZ-TL10) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Chrome/57.0.2987.132 MQQBrowser/8.9 Mobile Safari/537.36 - wap:Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 5.1.1; zh-CN; FDR-A01w Build/HuaweiMediaPad) AppleWebKit/534.30 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Mobile Safari/534.30（重复） - wap:Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 5.1.1; zh-CN; FDR-A01w Build/HuaweiMediaPad) AppleWebKit/534.30 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Mobile Safari/534.30（重复） - 电脑用户访问记录： - pc:Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.90 Safari/537.36 2345Explorer/9.5.2.18321
     
  • 包含5万条浏览器UA信息，含100种具体参数（涵盖手机、Windows、Linux等）
    优质
    本资源库收录了超过五万条浏览器用户代理数据，包括手机、Windows及Linux系统下的各种类型与版本，详尽提供百余项具体参数细节。 我们拥有一百多个包含详细浏览器参数的UA信息以及五万个终端的UA日志，可用于进行UA分析、设备类型获取、终端品牌分析、浏览器内核分析及Web兼容性参考等用途。
     
  • 微信浏览器和手机微信 UA 数据（2022年2月最新版，约10万条）
    优质
    本数据集收录了2022年2月的微信浏览器及手机微信用户代理信息，总计约10万条记录，为研究微信平台的使用情况提供了详实的数据支持。 收集了数十万种不同微信版本的微信浏览器UA数据。例如： - Mozilla/5.0 (Linux; Android 9; vivo X21A Build/PKQ1.180819.001; wv) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Chrome/86.0.4240.99 XWEB/3179 MMWEBSDK/20211001 Mobile Safari/537.36 MMWEBID/1194 MicroMessenger/8.0.16.2040 Process/toolsmp WeChat/arm64 Weixin NetType/WIFI Language/zh_CN ABI/arm64 - Mozilla/5.0 (Linux; Android 9; V1928A Build/PKQ1.190626.001; wv) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Chrome/86.0.4240.99 XWEB/3185 MMWEBSDK/20211001
     
  • Python爬虫获取天气信息
    优质
    本项目利用Python编写爬虫程序，自动从互联网抓取最新的天气数据，为用户提供便捷、实时的天气信息服务。 获取header和cookie后，可以将它们复制到我们的程序里，并使用request请求来获取网页内容。接下来，需要返回到原始网页。同样地，在页面上按下F12键以进入开发者模式，然后在Elements部分找到相应的代码片段。点击左上角带有箭头的小框标志并选择网页中的某个元素，此时该元素对应的HTML源码会自动显示出来。 通用网络爬虫又称为全网爬虫,其爬行对象由一批种子URL扩充至整个Web,适用于搜索引擎搜索广泛的主题或大型Web服务提供商使用。
     
  • 使用Python爬虫获取网页信息
    优质
    本项目利用Python编写网络爬虫程序，自动化地从互联网上抓取所需的数据和信息，实现高效的信息搜集与处理。 本资源是根据慕课网的视频教程整理的一份代码，已调试通过。目的是爬取百度百科1000个词条的网页信息，编程环境为Python3.5。
     
  • 使用Python伪装浏览器进行反爬虫爬取
    优质
    本教程介绍如何利用Python编写代码来模拟不同浏览器访问网站，帮助开发者有效绕过简单的反爬措施，获取所需数据。 在Python爬虫开发过程中，经常会遇到一些网站为了防止自动化访问而设置反爬机制的情况。当请求次数过多时，这些网站可能会封禁IP地址。为了解决这个问题并继续进行有效的数据抓取工作，可以采取模拟浏览器的方式来执行任务。 首先需要理解为何要伪装成浏览器：许多网站通过检查`User-Agent`头信息来判断是否是真正的用户访问而非爬虫程序的自动化操作。因此，在向服务器发送请求时添加真实的`User-Agent`字符串可以帮助我们避开一些简单的反爬机制。一个基本的方法是从浏览器开发者工具中获取实际使用的`User-Agent`，然后将其加入到Python代码中的HTTP请求头里。 示例代码如下： ```python import requests url = https://www.baidu.com headers = { User-Agent: (Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36) } response = requests.get(url=url, headers=headers) print(response.text) ``` 然而，仅仅设置`User-Agent`可能还不足以完全模拟浏览器的行为。为了更全面地伪装成真正的用户访问行为，可以考虑添加更多的请求头信息，并且在每次发送请求时随机选择不同的`User-Agent`字符串来避免被服务器识别出规律性。 进一步改进的示例代码如下： ```python import requests import random url = https://www.baidu.com headers_lists = ( (Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36), Mozilla/4.0(compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Maxthon 2.0), (Opera/9.80 (Android 2.3.4; Linux; Opera Mobi/adr-1107051709; U; zh-cn) Presto/2.8.149 Version/11.10), Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1, (Mozilla/5.0 (Android; Linux armv7l; rv:5.0) Gecko/Firefox/5.0 fennec/5.0), ) response = requests.get(url=url, headers={User-Agent: random.choice(headers_lists)}) print(response.text) ``` 除了上述方法之外，还可以使用代理IP、设置请求间隔时间以及随机生成Cookies等策略来进一步提高爬虫的隐蔽性和稳定性。同时遵守目标网站的`robots.txt`文件规定，并避免滥用资源是确保合法和可持续进行数据抓取工作的关键。 此外，在Python中还有许多可以使用的库帮助实现更复杂的网络爬虫功能，例如Selenium用于模拟用户交互、PyQuery或BeautifulSoup用于解析HTML文档以及Scrapy框架提供全面的支持。这些工具能够处理JavaScript渲染页面、登录验证等问题，并使我们的爬虫更加健壮和高效。 总之，在Python中通过伪装浏览器进行网页抓取是一种常见的应对反爬机制的方法，但同时也需要关注不断变化的反爬技术及合理的道德规范来确保合法且可持续的数据采集行为。
     
  • Python爬虫：简单获取信息和网页数据
    优质
    本教程介绍如何使用Python编写简单的网络爬虫程序来抓取网站信息及数据，适合初学者入门学习。 学习并练习使用简单的爬虫技术来抓取淘宝网上的商品信息是一个很好的实践方式。例如，在搜索“耳机”这一关键词后，我们可以在URL中看到：https://s.taobao.com/search?q=%E8%80%B3%E6%9C%BA&imgfile=&commend=all&ssid=s5-e&search_type=item&sourceId=tb.index&spm=a21bo.2017.201856-taobao-item.1&ie=utf8&initiative_id=tbindexz_20170306。其中，斜体加粗的部分是搜索的商品名称。“耳机”对应的URL编码为“%E8%80%B3%E6%9C%BA”。观察到第二页的URL以‘&s=44’结尾，第三页则是‘&s=88’……以此类推。每一页展示的产品数量固定为44个。 爬虫是一种用于从互联网抓取数据的技术手段。简而言之，就是通过编写程序自动访问网站并获取所需信息的过程。在操作过程中，我们需要向爬虫提供一个网址（通常称为URL），然后由它发送HTTP请求给目标网页的服务器；随后，服务器返回相关数据给客户端即我们的爬虫。 根据以上原理和方法可以实现对淘宝网商品搜索结果页的数据抓取，并将获取到的信息保存至指定目录下的txt文件中。
     
  • 使用Python爬虫获取手机APP的数据传输
    优质
    本简介介绍如何利用Python编写爬虫程序来抓取和分析手机应用程序间的数据交换情况，帮助开发者与安全研究人员了解并优化应用性能及安全性。 大多数应用程序返回的数据格式为JSON或加密数据。以超级课程表APP为例，抓取该应用里用户发布的话题的步骤如下： 1. 抓取手机APP的数据包方法可以参考相关教程。 2. 超级课程表登录地址：http://120.55.151.61/V2/StudentSkip/loginCheckV4.action 3. 表单中包含加密后的用户名和密码，以及设备信息。通过POST请求提交这些数据，并且必须添加header信息。如果缺少header，则会收到登录错误。 登录代码示例： ```python import urllib ``` 注意：这里的表单参数需要进行相应的解密处理后才能使用。
     
  • Python新浪微博爬虫：获取微博及用户数据（含源码）
    优质
    本教程提供详细的步骤和源代码，指导读者使用Python语言编写程序来抓取新浪微博上的微博内容及用户信息。适合对网络爬虫感兴趣的编程爱好者学习实践。 这是一款使用Python和Selenium编写的新浪微博爬虫程序。它能够免费获取微博用户的信息及内容，并且即使对于编程经验较少的人来说也相对容易上手运行。 在该资源包中，除了提供完整的源代码之外，还包含了示例数据以供参考。此工具主要抓取的内容包括： - 用户信息：用户名、粉丝数、关注人数等； - 微博信息：微博内容（原创或转发）、点赞数量、评论与分享的次数以及发布时间。 为了使用这个爬虫程序，请按照以下步骤进行安装和配置： 1. 首先，确保已正确设置Python环境。本例中使用的版本是2.7.8。 2. 接下来，你需要通过PIP或者easy_install来安装必要的依赖包Selenium。 3. 安装完成后，在代码里找到并修改你的用户名与密码信息。 运行程序后，它将自动使用Firefox浏览器登录微博，并开始爬取所需的数据。