代码收藏家 基于 Python 的互联网广告数据抓取：投放与点击量数据爬取实战
引言
在现代数字营销中，互联网广告投放和点击数据的分析是评估广告效果、优化投放策略的重要手段。然而，这些数据往往散布在不同的广告平台上，访问和收集它们需要构建高效的爬虫工具。
本文将以 Python 为核心工具，详细展示如何抓取互联网广告平台的广告投放数据，包括广告标题、展示次数、点击量等。文章从技术背景、目标分析到实际实现，涵盖爬取静态页面、动态加载页面和反爬机制绕过的内容，字数超过 5000，代码注释详尽。希望能为您在数据采集与分析中提供帮助。
目录
引言
一、互联网广告数据爬取的背景与技术难点
1.1 互联网广告数据特点
1.2 数据抓取的技术挑战
1.3 解决方案
二、项目架构设计
2.1 目标功能
2.2 项目模块设计
三、代码实现
3.1 环境准备
3.2 静态页面数据抓取
目标分析
代码实现
3.3 动态页面数据抓取
使用 Playwright 抓取动态页面
3.4 数据存储与清洗
存储到 SQLite 数据库
3.5 数据分析与可视化
四、优化与扩展
五、总结
一、互联网广告数据爬取的背景与技术难点
1.1 互联网广告数据特点
- 数据多样性：包括广告标题、展示次数、点击率、投放预算等多个维度的数据。
- 实时性强：广告数据动态变化，需要抓取和更新的频率较高。
- 平台差异性：
作者：Python爬虫项目
