Python中的Facebook-scraper

Facebook 爬取指的是从该社交网络平台自动收集数据的过程。个人和组织经常使用现成的网页爬取工具或创建自己的爬虫来完成此任务。数据收集后，会进行清理并整理成易于分析的格式，例如 .json 文件。

通过提取帖子、点赞数和粉丝数等多种数据元素，企业可以获得有关客户观点的宝贵见解、观察市场发展、评估其在线品牌推广工作，并保护其形象。

爬取 Facebook 数据合法吗？

尽管社交媒体平台通常谴责网页爬取，但获取公开可用数据的做法仍然是合法的。根据第九巡回上诉法院 2022 年的一项意见，爬取可访问数据不违反《计算机欺诈和滥用法案》。然而，这一司法裁决并未阻止 Facebook 的母公司 Meta 不懈地追查从其网站窃取数据的人。即使在法院裁决之后，Meta 与爬虫者的持续法律斗争表明，该公司致力于牢牢控制数据。

此外，从 Facebook 等社交媒体网络爬取数据时，需要遵守一些指导原则。首先，确保你获取的信息是

1. 公开的，并且
2. 不受版权法保护。

这意味着你不应专注于用户自愿公开的知识，并避免可能侵犯他人专有利益的内容。

在 Facebook 上，各种形式的数据都属于公开信息的范畴

1. 个人资料： 这包括个人选择公开分享的信息，例如最新帖子、用户名和个人资料 URL。你还可以看到他们的个人资料照片、他们关注的人或关注他们的人的列表、他们的点赞和爱好，以及他们在账户中放置的任何其他公开信息。这些信息可以提供用户在线存在和偏好的广泛概述。
2. 帖子： 你可以从单个帖子中爬取数据，例如文章的文本、最初撰写的日期以及发布的地点。此外，还可以获取帖子的点赞数、评论数和分享数等统计数据，以及任何书面内容或媒体 URL（例如指向照片或视频的链接）。
3. 话题标签： 涉及到话题标签时，你可以收集诸如使用该话题标签的帖子 URL、与该帖子相关的内容以及作者 ID 等信息。话题标签是监控趋势和确定特定主题或活动受欢迎程度的有效工具。
4. Facebook 企业主页： 企业主页是公开可用数据的宝贵资源。你可以提取主页的 URL、个人资料图片和名称，以及其拥有的点赞数和粉丝数。还可以获取更多详细信息，例如公司的简介、联系方式、网站、类别、密码和头像。你还可以发现主页是否经过验证、它代表的业务类型以及有关关联网站的详细信息。

然而，重要的是要记住，当你的爬取操作涉及收集私人数据时（这种情况经常发生），你必须遵守更严格的规定。例如，你必须通知你收集其信息的人，并为他们提供选择加入的选项。这是一个在法律上可能变得复杂化的领域，因此强烈建议聘请律师，以确保你的信息爬取技术符合适用的法律法规。保持警惕和谨慎可以帮助你避免未来任何法律问题。

如何选择 Facebook 爬虫？

要开始 Facebook 爬取，你可以创建自己的爬虫或使用现成的爬虫。使用像 Selenium 或 Playwright 这样的框架构建自己的爬虫是一个选择。这些工具因控制无头浏览器而广受欢迎，而你需要无头浏览器来爬取 Facebook。然而，Facebook 并不那么友好于爬虫，因此构建自己的工具更适合那些有一定经验的人。

如果你正在寻找一条更简单的路径，可以考虑使用现成的爬虫。以 Python 包 Facebook-page-scraper 为例。它是为爬取 Facebook 网站前端而构建的，并具备提取和组织你所需信息的逻辑。即使使用现成的爬虫，你也需要一些额外的工具，例如代理，来帮助隐藏你的爬虫的电子踪迹。

如果你正在寻找一种简单的方法来从互联网上收集数据，购买一个商业网页爬虫可能是你最好的选择。这里有两个基本的可能性，取决于你对计算机的熟悉程度和你的需求：

1. 无代码爬虫： 它们是为那些希望通过更手动、可视化的方法来学习技术的人设计的。使用像 Parsehub、PhantomBuster 或 Octoparse 这样的无代码爬虫时，无需编写任何源代码。你通过使用图形界面从网页中选择组件来操作该工具。这对于较小的任务特别有用，例如从几个页面或网站提取信息而无需复杂的配置。它们用户友好，非常适合快速、直接的数据收集。
2. 网页爬取 API： 如果你正在寻找更强大和自动化的东西，网页爬取 API 可能是最佳选择。这些应用程序编程接口像服务一样运作，允许你提交查询以获取所需的数据。它们提供内置功能和维护，因此你无需担心网页爬取的技术细节。像 Smartproxy 和 Bright Data 这样的组织提供专门为处理复杂任务（如收集大量信息或从像 Facebook 这样的网站获取信息）而构建的 API。使用这些 API，你只需向服务提交一个查询，它就会以易于保存和使用的格式提供数据。

如何爬取 Facebook 帖子：使用 Python 的分步示例

在下面的示例中，我们将使用基于 Python 的工具 Facebook-page-scraper 3.0.1。这个程序很有用，因为它已经包含了大部分网页爬取功能。你可以随心所欲地提交每个请求，没有任何限制，而且你无需注册或获取 API 密钥即可使用它。

开始爬取 Facebook 的必要工具

为了让你的爬虫正常工作，你需要使用代理服务器或无头浏览器库。以下是每项都至关重要的原因

1. 代理服务器： Facebook 使用多种方法来识别和消除爬虫。这些方法包括限制在给定时间段内可以提交的查询数量，以及封锁显示可疑活动的互联网协议（IP）地址。需要使用代理服务器来绕过这些限制。代理通过隐藏真实的 IP 地址和位置来提供帮助，从而使 Facebook 更难监控和阻止你的爬取活动。如果你不确定在哪里寻找高质量的替代品，我们已经收集了一份最佳 Facebook 代理服务列表，以简化事情。
2. 无头浏览器： 无头计算机是一种没有图形用户界面的网络浏览器。它之所以至关重要，主要有两个原因。
3. 加载动态元素： 包括 Facebook 在内的许多现代网站都使用通过 JavaScript 加载的动态内容。无头浏览器可以渲染这些动态组件，因为它模拟了真实的浏览活动。
4. 避免反机器人措施： Facebook 拥有先进的反机器人算法来检测人工爬取。使用无头浏览器可以让你更准确地模拟真实个人的浏览活动。这意味着你的爬取操作将看起来更像真实用户执行的操作，从而降低被检测为机器人的可能性。

管理期望

在深入研究源代码之前，有几个关键方面需要理解。

首先，我们正在使用的网站爬虫只能访问公开发布的数据。我们不建议爬取需要登录的信息，所以如果这对你是一个限制，请记住这一点。

Facebook 最近进行了一些更新，影响了我们爬虫的工作方式。当你需要爬取多个页面或避免接受 cookie 的弹出窗口时，有必要更改爬虫文件中的一些参数。别担心，我们将一步步引导你完成这个过程。

要更深入地了解网页爬取，请查看我们关于该领域最佳实践的指南。

准备工作

首先，确保你已经安装了 Python 以及 JSON 库。你还需要安装 Facebook-page-scraper。为此，打开你的终端并运行

接下来，你需要调整一些爬虫的代码。

为了防止爬虫卡在 Cookie 同意提示上，你必须修改 driver_utilities.py 文件。如果不做此更改，爬虫将不断在同意提示中滚动，而不会产生任何结果。

要找到你的文件，请在控制台中使用 show 命令。此命令将显示存储文件的目录。

输出

 
Name: facebook_page_scraper
Version: 5.0.6
Summary: Python package to scrap facebook's pages front end with no limitations
Home-page: https://github.com/shaikhsajid1111/facebook_page_scraper
Author: Sajid Shaikh
Author-email: shaikhsajid3732@gmail.com
License: MIT
Location: /usr/local/lib/python3.10/dist-packages
Requires: python-dateutil, selenium, selenium-wire, webdriver-manager   

Required-by

在 driver_utilities.py 文件中，通过添加以下代码来更新 wait_for_element_to_appear 函数的末尾

输出

 
An error occurred: name 'driver' is not defined   

整个函数看起来会是这样

如果你想一次爬取多个页面，你需要对你的 scraper.py 文件做一些修改。这个更新将通过将每个页面的信息保存到不同的文件中来帮助保持它们的分离。

为此，你应该将以下几行代码移动到脚本的 init() 方法中。此外，请确保在这些行的开头添加 self. 来正确设置这些变量

这个调整确保了你的爬虫的每个实例都能独立地管理自己的一组数据和提取的帖子。

如何爬取 Facebook 帖子？

在本指南中，我们将通过一个使用 Python、Selenium 和住宅代理爬取 Facebook 帖子的实际示例。Facebook 拥有先进的系统来检测和阻止数据中心 IP，因此我们将使用住宅代理来绕过这些限制。

第 1 步：设置你的脚本

1. 创建你的脚本文件

首先在你选择的目录中创建一个新的文本文件。将其重命名为 facebook1.py。在文本编辑器中打开此文件以开始编写脚本。

2. 导入 Facebook 爬虫库

在你的 facebook1.py 文件中，你需要导入允许你与 Facebook 页面交互的库

3. 定义要爬取的页面

创建一个你想要爬取的 Facebook 页面列表。这些页面可以是公开的个人资料或页面，你可以根据需要包含任意多个。例如

第 2 步：配置代理和浏览器设置

1. 设置代理

为你的代理端口号创建一个变量。由于 Facebook 屏蔽了数据中心 IP，我们使用住宅代理。在这个例子中，我们将使用 Smartproxy 的 IP 池

2. 定义要抓取的帖子数量

指定您想从每个页面检索多少帖子。根据您的需要调整此数字

3. 选择你的浏览器

选择您想用于抓取的浏览器。您可以在 Google Chrome 或 Firefox 之间进行选择。在这里，我们将使用 Firefox

4. 设置超时

超时变量决定了如果没有活动，爬虫应该等待多长时间才停止。默认是 600 秒（10 分钟），但你可以根据你的需要进行调整

5. 决定是否使用无头模式

无头模式允许浏览器在后台运行，而不显示浏览器窗口。如果你想在爬取过程中看到浏览器，请将其设置为 False，或者设置为 True 以静默运行

第 3 步：运行爬虫

1. 验证你的代理

如果您的代理提供商需要身份验证，请在代理 URL 中包含您的用户名和密码。例如

2. 初始化爬虫

使用您设置的参数创建一个 Facebook_scraper 类的实例：页面、帖子数量、浏览器类型、代理、超时和无头模式

第 4 步：输出结果

1. 将结果打印到控制台

如果您想直接在控制台中看到抓取结果，请将输出格式化为 JSON 并打印出来

2. 将结果保存为 CSV

要将抓取的数据保存到 CSV 文件中，请创建一个将存储 CSV 文件的目录。例如，创建一个名为 facebook_scrape_results 的文件夹

将每个页面的数据保存到一个 CSV 文件中，文件名以页面名称命名

3. 轮换代理

为了防止被封锁，通过增加端口号来轮换你的代理。这样，每个会话都使用不同的 IP 地址

保存你的脚本并在你的终端中执行它。如果你选择打印结果，你将在片刻之内在控制台中看到它们。

完整脚本

这是将所有步骤结合在一起的完整脚本

Python 中 Facebook 爬虫的优势

Python 中的 Facebook 爬虫可以提供几个优势，特别是对于从事数据分析、市场营销或社交媒体研究的人来说。以下是一些关键好处

1. 数据收集
   说明： Facebook 爬虫可以自动化从 Facebook 收集大量信息的过程，包括评论、帖子、点赞、用户个人资料和群组活动。这些数据可用于多种目的，例如研究用户习惯、评估社交媒体趋势和进行市场研究。
   示例： 如果你想分析品牌情绪，可以使用爬虫来收集关于公司在 Facebook 页面和社群中的反馈和内容。然后可以对这些信息进行评估，以确定总体共识并识别重要的主题或问题。
2. 定制
   说明： Python 允许你创建高度定制化的爬取脚本。你可以精确指定你想要从哪些来源提取哪些数据，无论是特定的页面、群组还是用户个人资料。
   示例： 假设你只对与特定事件相关的帖子感兴趣。你可以编写一个爬虫来定位包含某些关键词或话题标签的帖子，忽略不相关的内容。
3. 自动化
   说明： Python 脚本可以被编程为在特定时间执行，从而简化数据收集过程。这对于需要定期更新数据而无需人工干预的持续性项目尤其有益。
   示例： 对于一个追踪 Facebook 群组每日趋势的项目，你可以安排一个爬虫每天在指定时间运行，自动收集最新的消息和评论。
4. 集成
   说明： Python 庞大的库生态系统促进了与各种应用程序和模块的无缝交互。BeautifulSoup、Scrapy 和 Chrome 等网页爬取库可用于解析 HTML、管理 JavaScript 交互以及处理来自互联网的请求。
   示例： BeautifulSoup 可以用来分析和从 Facebook 页面的 HTML 内容中提取特定数据，而 Selenium 则可以处理在你浏览时不断加载的基于 JavaScript 的内容。
5. 数据分析
   解释： 收集数据后，Python 提供了强大的工具来分析和展示信息，例如用于操作信息的 pandas 和用于创建图表的 matplotlib 或 seaborn。
   示例： 在抓取用户互动信息后，您可以使用 pandas 清理和整理数据，然后使用 seaborn 显示用户参与度或情绪随时间变化的模式。
6. 成本效益
   解释： 在 Python 中创建和操作 Facebook 爬虫比付费购买商业数据收集服务更便宜，后者可能成本高昂。Python 完全免费使用，其大部分模块都是开源的。
   示例： 如果你只需要一个短期项目的详细信息，用 Python 创建自己的爬虫可以为你节省商业信息服务的费用。
7. 学习体验
   解释： 构建一个爬虫可以让你获得互联网爬取技术、Python 编程和数据处理的实践经验。这可能是一个很好的学习机会，可以提高你的技术能力和对如何访问和操纵网络信息的认识。
   示例： 在开发爬虫的过程中，您将了解网络数据的格式以及如何应对变化的内容和速率限制等困难。
8. 灵活性
   说明： Python 爬虫可以进行修改以适应 Facebook 外观或架构的变更。如果 Facebook 升级用户体验或改变信息提供的方式，你可以编辑你的爬虫以适应这些修改。
   示例： 如果 Facebook 改变了其 HTML 的构成或任何特定数据的提供方式，您可以更新您的抓取代码，以确保信息收集过程成功运行。

虽然技术优势是显著的，但在收集数据时，遵守 Facebook 的服务条款和法律限制至关重要。违反这些条款可能会导致后果，例如账户暂停或法律诉讼。评估收集和利用用户信息所涉及的道德影响，并确保你的爬取操作遵守用户机密性和安全标准。

通过牢记这些要点，您可以在遵守法律和道德规范的同时，获得 Python 爬虫的好处。

Python 中 Facebook 爬虫的缺点

在 Python 中使用 Facebook 爬虫收集数据可能很有优势，但也有一些缺点和潜在问题需要考虑

1. 法律和道德问题
   法律问题： 服务条款 Facebook 的服务规则明确禁止爬取。未经授权爬取数据，你可能会面临来自 Facebook 的法律诉讼，例如诉讼或账户限制。
   道德考量： 如果抓取用户信息侵犯了用户隐私或被不负责任地使用，可能会被认为是不道德的。务必检查您的数据收集程序是否遵守用户安全和道德标准。
2. API 限制
   有限访问： Facebook 的 Graph API 提供了对 Facebook 认为合适的一部分数据的访问。爬虫通常会绕过这些 API 限制，这可能违反 Facebook 的政策。
   权限和速率限制： API 对不同类型的数据需要特定的权限，并强制执行速率限制以防止滥用。与抓取相比，这可能会限制数据检索的数量和频率。
3. 数据准确性和可靠性
   动态内容： Facebook 的网站结构和内容可能经常变化，导致爬虫提取的数据不一致。依赖特定 HTML 结构或类名的爬虫可能会在 Facebook 更新其设计时失效。
   数据质量： 通过爬取获得的数据可能不完整或不正确，这是因为信息在 Facebook 平台上的显示或保存方式存在差异。
4. 维护和中断
   频繁更新： Facebook 定期更新其平台，这可能会破坏依赖特定页面布局或元素的爬虫。这需要持续维护以适应这些变化。
   处理变化的复杂性： 使你的爬虫适应频繁的变化可能既困难又耗时，需要不断的测试和软件更新。
5. 速率限制和 IP 封锁
   检测机制： Facebook 采用多种技术来检测和防止爬取，例如监控请求模式和 IP 地址。过度或异常的活动可能会触发封锁或禁令。
   IP 地址管理： 为避免被发现，一些爬虫使用多个 IP 地址或代理服务器，这可能成本高昂，并且仍可能导致临时或永久封禁。
6. 性能问题
   资源密集型： 爬取大量数据可能资源消耗巨大，影响数据爬取器的性能和服务器的负载。这可能导致提取速度下降和被 Facebook 审查的可能性。
   高效设计： 开发一个高效的爬虫，最大限度地减少资源使用并有效处理大型数据集，需要仔细的设计和优化。
7. 数据隐私
   处理敏感数据： 爬取可能会无意中捕获敏感的私人信息，引发隐私问题。安全地并按照 GDPR 或 CCPA 等保密要求管理此类信息至关重要。
   数据安全： 抓取的信息必须安全地存储和处理，以防止不必要的访问和入侵。
8. 实现复杂度
   技术挑战： 构建一个爬虫需要处理各种技术问题，例如访问动态加载的 JavaScript 内容、处理验证码（CAPTCHA）以及维护 cookie 会话。
   错误处理： 有效的错误处理对于解决诸如请求失败、网络错误和数据解析问题等问题是必要的。这增加了爬虫开发和维护的复杂性。

总而言之，虽然 Facebook 爬虫可以是有效的数据收集工具，但它们也带来了重大的障碍和担忧。对于任何计划采用或使用此类技术的人来说，考虑这些因素至关重要。

Python 中 Facebook 爬虫的应用

尽管 Facebook 爬虫存在挑战和风险，但它们可以用于不同领域的各种应用。以下是一些潜在用途

1. 市场调研
   爬取网站： 爬取竞争对手的网站以获取有关其广告策略、消费者互动和内容效果的信息。
   消费者情绪分析： 分析帖子、评论和评价，以确定公众对产品、公司或服务的看法。
2. 社交媒体监控
   品牌监控： 该过程涉及跟踪 Facebook 上关于品牌或产品的讨论，以了解公众舆论并发现潜在问题。
   趋势分析： 发现特定群体或人群中新兴的模式和热门主题。
3. 内容聚合
   新闻聚合： 从各个页面收集新闻文章和帖子，为新闻门户或博客聚合和策划内容。
   活动聚合： 从页面和群组中收集有关即将到来的活动、活动或促销的信息。
4. 潜在客户开发
   寻找潜在客户： 根据个人或企业的公开资料和互动，识别符合特定标准的个人或企业。
   人脉拓展： 收集行业专业人士的数据，以寻找建立人脉的机会或进行有针对性的外联。
5. 学术研究
   社会行为研究： 分析用户互动和行为，用于社会动态、沟通模式或心理学研究。
   内容分析： 为学术目的研究帖子或评论中的内容主题和模式。
6. 广告优化
   广告效果追踪： 监控 Facebook 广告的成功和参与度，以优化定向和发布策略。
   竞争对手广告分析： 检查竞争对手的广告，以深入了解他们的营销计划和方法。
7. 活动策划
   受众洞察： 收集有关活动参与者或与会者的信息，以定制活动组织和广告活动。
   参与度跟踪： 这是监控与某些活动相关的互动的过程，以确定兴趣和参与程度。
8. 客户支持
   问题跟踪： 识别和跟踪发布在 Facebook 上的客户投诉或支持请求，以获得更好的服务响应和解决方案。
   反馈收集： 收集用户反馈和建议以改进产品或服务。
9. 内容个性化
   推荐系统根据从 Facebook 信息中获取的消费者品味和行为创建推荐引擎。
   有针对性的材料创作根据观众的活动和兴趣，生成针对特定观众群体的内容。
10. 社区管理
    群体洞察检查群体行为和关系，以帮助管理和与在线社区建立联系。
    影响者影响者识别涉及确定可以推广或倡导产品或服务的杰出用户或社区成员。

虽然此类应用程序可以带来深刻的见解和优势，但必须谨慎对待，考虑道德和法律因素，并确保遵守 Facebook 的服务条款和数据安全规则。

结论

总而言之，使用 Python 创建 Facebook 爬虫是从社交媒体网站收集和评估数据的可靠方法，它利用了 Python 众多的工具和框架。BeautifulSoup、Requests 和 Selenium 都是解析 HTML、处理在线请求以及处理可变信息的必要工具。这些框架使数据收集活动更易于自动化，让开发者能够获得有关用户习惯、社会趋势和内容参与度指标的有用见解。

然而，在执行此过程时，对 Facebook 的服务条款和数据保护准则有透彻的了解至关重要。抓取操作必须遵守法律法规和道德规范，以避免侵犯用户机密性和违反网络政策。由于 Facebook 的严格限制以及对其 API 和网站设计的频繁修订，抓取技术必须不断受到监控和调整，以保持合规性和功能性。

此外，正确的爬取行为包括采取预防措施，避免给 Facebook 的系统带来过重负担，并尊重用户隐私。这包括遵守速率限制，避免过度或侵入性的数据收集方法。有效的数据管理方法，如匿名化和安全存储获取的数据，有助于促进道德爬取。