1) 明确用途:先写出你要的数据字段(例如:商品名、价格、评价、发布时间、卖家)及用途(SEO、分析、训练模型)。
2) 确定量级:估算要抓取多少页/条数据,决定是否需要分布式抓取或购买接口。
3) 工具准备:安装Python、requests、BeautifulSoup、Selenium(有JS渲染需求时)、数据库(MySQL或SQLite)和用于代理的工具(例如:ProxyPool或付费代理)。
4) 环境与编码:韩国网站常用UTF-8或EUC-KR,准备chardet检测库,Excel保存时建议使用utf-8-sig以避免韩文乱码。
1) 官方与开放数据:优先查询data.go.kr、서울열린데이터광장等政府/城市开放数据门户,搜索关键字(韩文更准确,如 "제품 가격", "리뷰")。
2) 商业站点与电商:Coupang、11st、Gmarket、Naver Shopping;这些站群信息丰富但存在反爬机制,先查API或开发者文档。
3) 媒体与社区:Naver Blog/카페、Daum,适合抓取长文本、用户生成内容。
4) 开源与镜像:在GitHub、Kaggle搜索“korea dataset / korean dataset / 한국 데이터集”,很多现成CSV可直接使用。
1) 使用site:和韩文关键词在Google/Naver搜索,例如:site:coupang.com "상품명";用高级搜索定位列表页与详情页URL结构。
2) 分析URL规律:记录分页参数(page=、offset=)和详情页ID,方便批量生成目标URL。
3) 检查robots.txt与API:访问 /robots.txt 查看禁止区域,优先使用公开API或开放数据,避免直接大规模抓取受限页面。
1) 小批试抓:先抓10-50条测试数据,确认字段和编码正确。示例思路:用requests.get(url, headers={ 'User-Agent': '...' }),检查响应编码并用BeautifulSoup解析。
2) 处理JS渲染:如果页面通过JS加载,用Selenium或Playwright模拟浏览器,保存渲染后的HTML再解析。注意设置隐式等待和适当滚动。
3) 速率控制与代理:实现随机延时(1-5秒)和重试机制;超过本机带宽和IP限制时使用付费代理池并轮换User-Agent。
4) 保存格式:逐条写入CSV/JSON或批量入库(建议MySQL或MongoDB),记录抓取时间、来源URL和状态码便于回溯。
1) 字段映射:把不同站点同类字段(如price、cost)映射到统一列名,统一货币单位(KRW)和日期格式(yyyy-mm-dd)。
2) 去重与合并:根据唯一键(商品ID+卖家)去重,合并来自不同站点的补充字段。
3) 文本处理:处理HTML标签、实体转义和多余空白;对韩文做分词可选(使用KoNLPy/MeCab)。
4) 校验与抽样:对结果做抽样检查、缺失值处理和异常值检测(价格为0或极端值)。
1) 法律与平台规则:遵守data.go.kr和各电商平台的使用条款,必要时联系平台申请API或数据合作。
2) 隐私与个人信息:避免抓取或存储个人敏感信息(身份证号、联系方式);若需使用须做好脱敏。
3) 日志与故障恢复:记录失败URL和错误日志,定期备份数据库和原始HTML用于纠错。
问:我想要可靠且合法的数据,哪些韩国开放数据站点优先查找?
答:优先看政府与市政府门户,如data.go.kr、서울열린데이터광장、부산오픈데이터,另外大学和研究机构的公开数据与统计厅(KOSIS)也很可靠,商业站点则优先查API或官方合作方式。
问:抓取后出现韩文乱码,怎么修正?
答:先用response.apparent_encoding或chardet检测编码,常见为UTF-8或EUC-KR;解析后保存为utf-8-sig以确保Excel正确显示;如使用BeautifulSoup指定features并手动设置response.encoding。
问:我要大量数据用于分析,怎样做既高效又合规?
答:优先使用官方API或付费数据服务;若需抓取,先联系网站说明用途并请求许可,控制抓取速率、尊重robots规则并做好去标识化与数据安全。