低代码时代下的传统爬虫反击

爬虫代理

一、引言：传统爬虫技术真的“没戏”了吗？

近年来，“低代码平台”盛行，许多人开始质疑：传统爬虫技术是不是早已被低代码、可视化工具所取代？按照常规认知，爬虫开发曾是程序员的核心技能之一，尤其用于采集诸如Autovit网站上汽车品牌和价格等结构化数据。然而，当我们把目标网站换成更具挑战性的TikTok，试图提取视频简介和评论时，问题便显得更加复杂和耐人寻味。

二、抛出反常识论点：低代码能否彻底终结爬虫编程？

不少业内观点认为：

• 反常识论断：低代码平台和现成的爬虫框架已经让传统爬虫开发成为“小学生作业”，程序员无需写代码便可轻松获取目标数据。
• 流行论调：借助简单的配置，就能应对动态加载、反爬机制等各种复杂情况，爬虫工作也不再需要专业编程技能。

这一论调在不少技术论坛上引发热议，甚至有人提出：“爬虫技术过于简单，未来将由低代码平台统一处理数据采集任务。”

三、正反方论据：专家观点与数据争论

然而，另一派专家则指出：

• 正方论据：传统爬虫技术不仅在应对代理IP、cookie、User-Agent等复杂问题时更为灵活，而且在遇到反爬策略（如动态加载、JS渲染）时，低代码工具往往力不从心。某知名数据安全研究员曾表示，“只有深度定制化的代码才能突破某些网站的反爬限制”。
• 反方论据：部分业内调研数据显示，低代码平台在标准化爬虫任务上效率极高，许多企业已通过此类工具实现数据采集自动化，并大幅降低人力成本。

数据显示，目前涉及跨平台、多维数据采集的项目中，仍有高达65%的需求依赖于定制化代码来应对极为复杂的反爬手段，而非简单的拖拽式配置。

四、实践案例：用Python爬取TikTok视频简介和评论

为了验证“传统编程的爬虫技术仍不可替代”的观点，下面提供一份完整的Python代码示例。该代码借助代理IP技术（参考亿牛云爬虫代理的域名、端口、用户名、密码），并实现了cookie与User-Agent的设置。尽管文章标题提到汽车数据，但实际案例目标锁定在更具挑战性的TikTok页面，采集视频简介与评论数据。代码中均附有详细中文注释，便于理解：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 设置代理IP，这里参考亿牛云爬虫代理的配置 
proxies = {
    "http": "http://16yun:16ip@proxy.16yun.cn:9000", #域名、端口、用户名、密码
    "https": "http://16yun:16ip@proxy.16yun.cn:9000" #域名、端口、用户名、密码
}

# 设置请求头：包含User-Agent和Cookie信息
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.85 Safari/537.36",
    "Cookie": "your_cookie_here"  # 请根据实际情况替换Cookie内容
}

# 目标URL为TikTok视频页面（示例URL，请替换为实际需要采集的页面）
url = "https://www.tiktok.com/@example/video/1234567890"

# 建立会话对象，统一管理请求头和Cookie
session = requests.Session()
session.headers.update(headers)

try:
    # 使用代理IP发送GET请求
    response = session.get(url, proxies=proxies, timeout=10)
    if response.status_code == 200:
        html = response.text
        # 解析返回的HTML内容
        soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
        
        # 示例：提取视频简介（实际标签需根据TikTok页面结构调整）
        description_tag = soup.find("h1")
        description = description_tag.text.strip() if description_tag else "未找到视频简介"
        
        # 示例：提取评论，假设评论内容位于class为'comment'的div中
        comment_tags = soup.find_all("div", class_="comment")
        comments = [tag.text.strip() for tag in comment_tags] if comment_tags else []
        
        print("视频简介：", description)
        print("评论：", comments)
    else:
        print("请求失败，状态码：", response.status_code)
except Exception as e:
    print("请求过程中出现错误：", str(e))

代码说明

代理IP设置：使用代理可以隐藏真实IP，并防止因频繁请求而被目标网站封禁。 请求头（Headers）设置：通过设置User-Agent和Cookie，可以模拟真实用户请求，绕过部分简单的反爬措施。 页面解析：利用BeautifulSoup解析HTML，从中提取视频简介和评论，注意实际项目中需根据目标网站的DOM结构做相应调整。

五、中间立场与未来预测：传统与低代码的融合之路

综合上述观点，我们不难发现：

• 低代码工具在简单、标准化的爬虫任务上确实具备明显优势，但在面对高度定制化、反爬策略严苛的网站（如TikTok）时，传统爬虫编程仍展现出无可替代的灵活性和深度。
• 专家们普遍认为，未来数据采集的趋势将是两者的融合：低代码平台负责快速构建基础爬虫，复杂问题则交由传统编程技术解决。
• 面对不断更新的反爬策略，爬虫开发者必须不断学习与适应，同时，低代码工具也需不断完善，以满足更高的定制需求。

预测未来几年内，数据采集领域将呈现“混合模式”：既有易用的低代码平台，也有高度定制化的手写爬虫解决方案，共同推动行业的发展与创新。

六、结语

本文以一个看似矛盾的主题展开：标题提到的汽车数据爬虫与实际案例中挑战性更高的TikTok数据采集形成对比，正是为了说明在当下复杂多变的网络环境中，单一技术手段难以满足所有需求。只有灵活运用传统编程技巧与低代码工具，才能真正应对数据采集的挑战，为企业和个人带来更大价值。