使用python编写程序，采用socket方式获取网页实时刷新的数据，能定时print()出来就行。

🏆本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！

问题描述

我以前用python写过一个程序，抓取网页源代码，然后提取关键想要的数据，5分钟定时获取一次；不过后来网站给封禁了，不能爬取数据了。估计有反爬虫措施。当时很想弄socket实时获取，不过没玩明白。

使用python3.9 抓取网站：“ada” 的WTI实时价格信息，采用完全模拟浏览器的方式（不能用几天被封禁），用socket实时获取数据，隔5秒钟print出来就行了；其它不用管。
在同样的网站：“adb”；使用同样的方法获取“原油连续”价格的实时数据。相当于print两组数据。
3.同时能连接网站：“adc” 按同样的要求获取“纽约原油”实时价格信息；作为功能备用。可以另写一套完整的程序。
4. 在同样的备用网站：“add” ，按同样的要求获取“燃料油连续”实时价格信息；相当于print两组数据。

所有的关于网络连接的部分代码要有注释，要让我这个二把手技术员能看懂的，方便我自己改品种。在哪里改品种也要注释好。

就这些要求，能隔5秒钟print出来就行。不能频繁连接，造成能被监测到的异常。要相当于跟浏览器正常开着访问一样的效果。请人工验证正常后发，我要能直接正常使用的代码。


ada:WTI:
https://quote.fx678.com/symbol/CONC

adb: 原油连续：
https://quote.fx678.com/exchange/INE

adc:新浪WTI:
https://finance.sina.com.cn/futures/quotes/CL.shtml

add:新浪原油连续：
https://vip.stock.finance.sina.com.cn/quotes_service/view/qihuohangqing.html#titlePos_2

解决方案

如下是上述问题的解决方案，仅供参考：

要完成你的需求，我们需要编写一个Python脚本，使用socket来获取网站的实时数据。不过，通常获取网页实时数据的做法是通过使用HTTP请求来模拟浏览器行为，而不是直接使用socket，因为大部分现代网站会通过HTTP或WebSocket协议来提供实时数据。

在这种情况下，我们将使用Python的requests库来模拟浏览器行为，并使用BeautifulSoup来解析HTML数据。同时，为了避免被反爬虫机制封禁，我们将使用随机的请求头和适当的等待时间（例如5秒）来模拟人类用户的浏览行为。

安装所需的Python库

你需要安装以下Python库来执行脚本：

pip install requests
pip install beautifulsoup4

Python代码示例

以下是使用Python编写的脚本，可以实时获取指定网站的WTI、原油连续等价格信息，每隔5秒输出一次。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import random

def get_headers():
    """
    模拟浏览器的请求头，防止被反爬虫检测。
    """
    user_agents = [
        'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3', 
        'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/12.1 Safari/605.1.15', 
        'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; Trident/7.0; AS; rv:11.0) like Gecko'
    ]
    headers = {
        'User-Agent': random.choice(user_agents),
        'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.5'
    }
    return headers

def get_data(url, data_name):
    """
    根据给定的URL抓取网页数据。
    """
    try:
        response = requests.get(url, headers=get_headers())
        response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        # 根据网页结构提取数据，需要具体分析网页结构
        # 这里假设抓取的价格在类名为 'price' 的HTML元素中
        price = soup.find('span', class_='price').text.strip()
        
        print(f"实时{data_name}价格: {price}")
    
    except Exception as e:
        print(f"获取{data_name}数据时出错: {e}")

def main():
    # 定义各个网站的URL和对应的名称
    urls = [
        {"url": "https://quote.fx678.com/symbol/CONC", "name": "WTI"},
        {"url": "https://quote.fx678.com/exchange/INE", "name": "原油连续"},
        {"url": "https://finance.sina.com.cn/futures/quotes/CL.shtml", "name": "纽约原油"},
        {"url": "https://vip.stock.finance.sina.com.cn/quotes_service/view/qihuohangqing.html#titlePos_2", "name": "燃料油连续"}
    ]
    
    while True:
        for item in urls:
            get_data(item["url"], item["name"])
        
        # 隔5秒获取一次数据
        time.sleep(5)

if __name__ == "__main__":
    main()

代码说明

get_headers函数：随机选择常见的浏览器User-Agent来模拟请求，避免被反爬虫措施检测到。
get_data函数：接受一个URL和数据名称作为输入，发送请求获取网页数据，并使用BeautifulSoup解析HTML以获取价格信息。注意：实际数据的提取逻辑需要根据网页结构进行调整。
main函数：定义需要获取数据的URL列表，并使用一个循环每隔5秒获取一次数据。

注意事项

调整解析逻辑：实际网页的结构可能不同，你需要根据网页的实际HTML结构调整BeautifulSoup的解析逻辑（例如class_='price'）。
频率控制：虽然我们使用了随机User-Agent和定时获取数据，但依然需要小心防止被网站检测到为爬虫行为。可以适当增加time.sleep()的时间间隔。
异常处理：脚本中增加了异常处理，确保即使在获取数据时发生错误也不会中断程序运行。

后续步骤

请尝试运行这个脚本，并根据网页实际情况调整数据解析的逻辑。如果还有任何问题或者需要进一步的定制，请告诉我！

希望如上措施及解决方案能够帮到有需要的你。

PS：如若遇到采纳如下方案还是未解决的同学，希望不要抱怨&&急躁，毕竟影响因素众多，我写出来也是希望能够尽最大努力帮助到同类似问题的小伙伴，即把你未解决或者产生新Bug黏贴在评论区，我们大家一起来努力，一起帮你看看，可以不咯。

若有对当前Bug有与如下提供的方法不一致，有个不情之请，希望你能把你的新思路或新方法分享到评论区，一起学习，目的就是帮助更多所需要的同学，正所谓「赠人玫瑰，手留余香」。

☀️写在最后

如上问题有的来自我自身项目开发，有的收集网站，有的来自读者…如有侵权，立马删除。再者，针对此专栏中部分问题及其问题的解答思路或步骤等，存在少部分搜集于全网社区及人工智能问答等渠道，若最后实在是没能帮助到你，还望见谅！并非所有的解答都能解决每个人的问题，在此希望屏幕前的你能够给予宝贵的理解，而不是立刻指责或者抱怨！如果你有更优解，那建议你出教程写方案，一同学习！共同进步。

ok，以上就是我这期的Bug修复内容啦，如果还想查找更多解决方案，你可以看看我专门收集Bug及提供解决方案的专栏《CSDN问答解惑-专业版》，都是实战中碰到的Bug，希望对你有所帮助。到此，咱们下期拜拜。

码字不易，如果这篇文章对你有所帮助，帮忙给 bug菌来个一键三连(关注、点赞、收藏) ，您的支持就是我坚持写作分享知识点传播技术的最大动力。

同时也推荐大家关注我的硬核公众号:「猿圈奇妙屋」 ；以第一手学习bug菌的首发干货，不仅能学习更多技术硬货，还可白嫖最新BAT大厂面试真题、4000G Pdf技术书籍、万份简历/PPT模板、技术文章Markdown文档等海量资料，你想要的我都有！

📣关于我

我是bug菌，CSDN | 掘金 | InfoQ | 51CTO | 华为云 | 阿里云 | 腾讯云等社区博客专家，C站博客之星Top30，华为云2023年度十佳博主，掘金多年度人气作者Top40，掘金等各大社区平台签约作者，51CTO年度博主Top12，掘金/InfoQ/51CTO等社区优质创作者；全网粉丝合计 30w+；硬核微信公众号「猿圈奇妙屋」，欢迎你的加入！免费白嫖最新BAT互联网公司面试真题、4000G PDF电子书籍、简历模板等海量资料，你想要的我都有，关键是你不来拿哇。