技术文章大纲：Python抓取ZLibrary元数据

目标与场景

明确抓取ZLibrary元数据的目的，例如构建图书推荐系统、学术研究或数据分析。需注意法律和道德边界，遵守ZLibrary的服务条款和robots.txt协议。

技术栈选择

Python核心库：requests或aiohttp用于网络请求，BeautifulSoup或lxml解析HTML，pandas处理结构化数据。若需绕过反爬，考虑selenium模拟浏览器行为。

元数据结构分析

ZLibrary的典型元数据包括书名、作者、ISBN、出版日期、文件格式、下载量等。通过浏览器开发者工具（F12）分析网页元素，定位目标数据的HTML/CSS选择器或XPath。

请求与反爬策略

设置合理的请求头（User-Agent、Referer），使用代理IP池应对IP封锁。添加延迟（如time.sleep）避免高频请求。检查API接口是否存在（如通过抓包工具分析XHR请求）。

数据解析与存储

示例代码片段：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = "https://z-lib.io/book/123456"
response = requests.get(url, headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0"})
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.select_one('.book-details h1').text
author = soup.select_one('.authors a').text

数据清洗与验证

处理缺失值（如无ISBN的情况），标准化日期格式，去重。验证数据一致性，例如通过ISBN校验和或交叉比对OpenLibrary等公开数据库。

存储方案

选择轻量级存储如CSV（pandas.to_csv）或SQLite；大规模数据考虑MongoDB或PostgreSQL。示例SQLite操作：

import sqlite3
conn = sqlite3.connect('zlibrary.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS books (title TEXT, author TEXT)')

性能优化

异步请求（asyncio + aiohttp）提升吞吐量，多线程/进程加速IO密集型任务。缓存已爬取页面减少重复请求。

异常处理与日志

捕获requests.exceptions中的超时、连接错误，记录失败URL以便重试。使用logging模块保存运行日志，监控关键指标（如成功率）。

合规与伦理

明确声明数据用途，避免商业滥用。考虑使用ZLibrary官方API（若有）替代爬虫，或限制抓取频率至合理范围。