使用 DevTools 和 HAR 文件抓取数据

文章小白一枚，正在不断学习积累知识，现将学习到的知识记录一下，也是将我的所得分享给大家！而今天这篇文章《使用 DevTools 和 HAR 文件抓取数据》带大家来了解一下##content_title##，希望对大家的知识积累有所帮助，从而弥补自己的不足，助力实战开发！

数据抓取：高效获取Blinkit产品数据，助力应用开发

对于构建应用需要真实数据的开发者来说，数据抓取是高效获取信息的关键。本文将分享如何利用Chrome DevTools和HAR文件从Blinkit平台抓取产品数据，并阐述其优势。

为何选择数据抓取构建杂货应用？

在开发杂货配送应用时，获取真实数据至关重要。自行创建数据集耗时且效率低下。数据抓取则提供了一种快捷、高效的解决方案。通过从Blinkit提取产品信息，我们可以获得准确的真实数据，用于测试和优化应用，避免资源浪费。

数据抓取常用方法：

1. 手动复制粘贴: 简单但低效，仅适用于少量数据。
2. 网页抓取工具: (如Scrapy, BeautifulSoup, Puppeteer) 自动化数据提取，适合大规模结构化数据。
3. API集成: 直接访问网站数据，需了解API端点和认证流程。
4. 浏览器开发者工具: 检查网络请求、捕获HAR文件或分析页面元素，适合识别隐藏API或JSON数据。
5. 无头浏览器: (如Puppeteer, Selenium) 自动化导航和抓取，适用于需要JavaScript渲染的网站。
6. HAR文件解析: 解析HTTP存档文件，提取API、JSON响应等数据，适用于动态内容或隐藏数据的网站。
7. HTML解析: (如BeautifulSoup, Cheerio) 解析HTML提取数据，适用于简单的静态网站。
8. PDF/图像数据提取: (如PyPDF2, Tesseract OCR, Adobe API) 从文件中提取文本。
9. 自动脚本: (Python, Node.js等) 自定义脚本控制抓取流程。
10. 第三方API: (如DataMiner, Octoparse, Scrapy Cloud) 提供抓取服务，节省时间但可能有限制。

选择HAR文件解析的原因：

HAR(HTTP Archive)文件以JSON格式记录网页网络活动，包含HTTP请求和响应的详细信息。其结构如下：

主要包含日志(包含元数据)、条目(每个HTTP请求和响应)、页面(加载网页数据)和创建者(工具信息)。HAR文件提供网页所有网络活动的全面快照，便于识别隐藏API、捕获JSON负载和提取所需数据。

实施计划：

1. 浏览并捕获网络活动: 打开Blinkit网站，使用Chrome DevTools浏览产品页面，捕获必要的API调用。

2. 导出HAR文件: 保存记录的网络活动。
3. 解析HAR文件: 使用Python解析HAR文件，提取所需数据。三个关键函数：
   • 过滤相关响应 (提取/listing?catId=*端点相关的响应)
   • 清理和提取数据 (提取ID、名称、类别等关键字段)
   • 保存图片到本地 (下载商品图片)

4. 执行与结果: 约30-40分钟内成功抓取约600个产品数据(名称、类别、图片)。

结论：

高效的数据抓取可以节省大量时间和精力。利用Chrome DevTools和HAR文件，我们可以快速有效地从Blinkit提取产品数据。 记住，数据抓取需遵守网站的服务条款和法律法规。 合理运用数据抓取，可以成为提升开发效率的强大工具。

本篇关于《使用 DevTools 和 HAR 文件抓取数据》的介绍就到此结束啦，但是学无止境，想要了解学习更多关于文章的相关知识，请关注golang学习网公众号！