一、爬虫 API 核心概念与优势

1. 定义与本质

2. 与传统爬虫的核心差异

3. 典型应用场景

二、爬虫 API 核心技术拆解

1. 认证机制：确保访问合法性

（1）API Key 认证（最常用）

import requestsapi_key = "your_api_key"headers = {"X-API-Key": api_key}  # 或通过Query参数：params={"api_key": api_key}response = requests.get("https://api.example.com/data", headers=headers)

（2）OAuth 2.0 认证（适用于用户授权场景）

（3）Token 认证（自定义场景）

2. 请求构建：精准获取目标数据

（1）HTTP 方法选择

（2）关键参数设计

（3）请求头配置

3. 响应处理：保障数据可用性

（1）标准化解析流程

try:data = response.json()except ValueError as e:print(f"JSON解析失败：{e}，响应内容：{response.text}")

# 假设响应格式：{"code":0,"data":{"items":[{"id":1,"name":"商品1"},...],"total":100}}if response.status_code == 200 and data["code"] == 0:products = [{"id": item["id"], "name": item["name"]} for item in data["data"]["items"]]total = data["data"]["total"]

（2）异常处理策略

三、实战案例：GitHub API 数据采集

1. 前期准备

2. 代码实现（Python）

import requestsimport timefrom typing import List, Dictclass GitHubAPICrawler:def __init__(self, pat: str):self.pat = patself.base_url = "https://api.github.com"self.headers = {"Authorization": f"Bearer {self.pat}","User-Agent": "GitHub-API-Crawler/1.0"}self.rate_limit = self._get_rate_limit()  # 获取速率限制def _get_rate_limit(self) -> Dict:"""获取API速率限制（GitHub默认每小时5000次请求）"""response = requests.get(f"{self.base_url}/rate_limit", headers=self.headers)return response.json()["resources"]["core"]def get_user_repos(self, username: str, per_page: int = 30) -> List[Dict]:"""获取用户仓库列表，支持分页"""repos = []page = 1while True:# 检查速率限制remaining = self.rate_limit["remaining"]if remaining <= 10:reset_time = self.rate_limit["reset"]sleep_time = reset_time - time.time() + 10  # 多等10秒避免误差print(f"速率限制不足，休眠{sleep_time:.0f}秒")time.sleep(sleep_time)self.rate_limit = self._get_rate_limit()  # 重新获取限制# 发送请求url = f"{self.base_url}/users/{username}/repos"params = {"page": page, "per_page": per_page, "sort": "updated"}response = requests.get(url, headers=self.headers, params=params)# 处理响应if response.status_code == 200:page_repos = response.json()if not page_repos:  # 无更多数据，退出循环breakrepos.extend(page_repos)page += 1time.sleep(1)  # 降低请求频率，避免触发限制else:print(f"请求失败：{response.status_code}，内容：{response.text}")break# 提取关键字段（去冗余）return [{"name": repo["name"],"description": repo["description"],"stars": repo["stargazers_count"],"updated_at": repo["updated_at"],"html_url": repo["html_url"]}for repo in repos]# 调用示例if __name__ == "__main__":pat = "your_github_pat"crawler = GitHubAPICrawler(pat)repos = crawler.get_user_repos("octocat")  # octocat为GitHub官方测试账号print(f"获取到{len(repos)}个仓库，前5个：")for repo in repos[:5]:print(f"- {repo['name']}（{repo['stars']}星）：{repo['html_url']}")

3. 关键亮点

四、合规性与反爬应对策略

1. 合规性核心原则

2. 常见反爬应对方案

五、性能优化与进阶实践

1. 效率优化技巧

import aiohttpimport asyncioasync def fetch_repo(session, url):async with session.get(url) as response:return await response.json()async def async_get_repos(username, pat, per_page=30):headers = {"Authorization": f"Bearer {pat}"}async with aiohttp.ClientSession(headers=headers) as session:# 先获取总页数first_url = f"https://api.github.com/users/{username}/repos?page=1&per_page={per_page}"first_data = await fetch_repo(session, first_url)total_pages = (len(first_data) + per_page - 1) // per_page  # 向上取整# 并发请求所有页面tasks = [fetch_repo(session, f"https://api.github.com/users/{username}/repos?page={page}&per_page={per_page}")for page in range(1, total_pages + 1)]all_repos = await asyncio.gather(*tasks)return [repo for page_repos in all_repos for repo in page_repos]  #  flatten列表

2. 企业级架构设计

六、常见问题与排查指南

总结