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穿云API > Cloudflare Turnstile破解 > Kaggle数据集爬取——如何批量下载竞赛数据

Kaggle数据集爬取——如何批量下载竞赛数据

Posted on 2025年4月15日 By 穿云API

Kaggle 是全球知名的数据科学竞赛平台,提供了大量高质量的开放数据集。对于数据分析师、机器学习工程师和研究人员来说,批量下载这些数据集可以极大提高工作效率。然而,Kaggle 采用了 Cloudflare 防护机制,直接使用爬虫访问可能会触发反爬限制,导致IP被封或访问失败。

本文将介绍如何高效、稳定地批量下载Kaggle竞赛数据,并探讨如何绕过Cloudflare的限制,结合穿云API等工具,确保爬虫顺利运行。


1. Kaggle数据下载的常规方法

在讨论如何绕过Cloudflare之前,我们先了解Kaggle数据的常规下载方式:

1.1 使用Kaggle官方API

Kaggle 提供了官方的Python库 kaggle,可以通过命令行或脚本下载数据:

import kaggle

# 安装Kaggle API(需配置API Token)
!pip install kaggle
!kaggle competitions download -c "competition-name"

优点:官方支持,稳定可靠。
缺点:需要登录Kaggle并配置API Key,且部分竞赛数据可能受权限限制。

1.2 手动下载+自动化脚本

如果数据量较小,可以手动下载后使用Python脚本解压和整理:

import zipfile
import os

with zipfile.ZipFile("data.zip", "r") as zip_ref:
    zip_ref.extractall("dataset")

适用场景:少量数据,无需频繁爬取。


2. 绕过Cloudflare限制的爬虫方案

如果Kaggle限制了API调用,或者需要批量爬取竞赛页面数据(如排行榜、数据集描述等),可能会遇到 Cloudflare反爬 的问题。以下是几种有效的方法:

2.1 使用代理IP池(穿云API)

Cloudflare 会检测高频访问的IP并封禁,因此使用代理IP轮换是关键。穿云API 提供高质量的代理IP服务,支持自动切换IP,避免被封:

import requests
from fp.fp import FreeProxy

# 使用穿云API或免费代理(示例)
proxy = FreeProxy().get()
proxies = {"http": proxy, "https": proxy}

response = requests.get("https://www.kaggle.com/competitions", proxies=proxies)
print(response.text)

优势:

  • 自动切换IP,绕过Cloudflare的IP检测
  • 支持高并发,适合大规模爬取

2.2 模拟浏览器行为(Selenium + Puppeteer)

Cloudflare 可能检测Headless浏览器,因此需要调整Selenium的指纹:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options

options = Options()
options.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled")
driver = webdriver.Chrome(options=options)
driver.get("https://www.kaggle.com/competitions")

优化点:

  • 随机User-Agent
  • 添加合理的访问延迟
  • 使用无头模式(Headless)减少资源占用

2.3 请求头优化(避免被识别为爬虫)

Cloudflare 会检查HTTP请求头,因此需要模拟浏览器请求:

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36",
    "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9",
}
response = requests.get(url, headers=headers)

关键点:

  • 使用常见浏览器的User-Agent
  • 添加Referer、Accept-Encoding等字段

3. 完整Kaggle数据爬取实战

3.1 爬取竞赛列表

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.kaggle.com/competitions"
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

competitions = []
for comp in soup.select(".competition-item"):
    title = comp.find("h3").text
    link = "https://www.kaggle.com" + comp.find("a")["href"]
    competitions.append({"title": title, "url": link})

3.2 批量下载数据集

结合Kaggle API + 代理IP:

python

复制

import subprocess
import time

for comp in competitions:
    cmd = f"kaggle competitions download -c {comp['title']}"
    subprocess.run(cmd, shell=True)
    time.sleep(5)  # 避免请求过快

注意事项:

  • 控制请求频率(建议5-10秒/次)
  • 使用穿云API动态切换IP,防止Cloudflare封禁

4. 总结与最佳实践

批量爬取Kaggle数据时,Cloudflare限制怎么解除是一个关键问题。以下是总结的优化方案:

✅ 优先使用Kaggle官方API(最稳定)
✅ 代理IP池(如穿云API) 绕过IP封锁
✅ 模拟浏览器行为 降低检测风险
✅ 优化请求头 避免被识别为爬虫

如果遇到严格的Cloudflare防护,可以结合 Selenium + 穿云API 的方式,既能绕过检测,又能高效爬取数据。

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本博客内的文章不作为穿云API的功能展示和业务操作指导使用。

具体请查看穿云API详细说明文档和代码示例:查看穿云API文档

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文章目录

  • 1. Kaggle数据下载的常规方法
  • 1.1 使用Kaggle官方API
  • 1.2 手动下载+自动化脚本
  • 2. 绕过Cloudflare限制的爬虫方案
  • 2.1 使用代理IP池(穿云API)
  • 2.2 模拟浏览器行为(Selenium + Puppeteer)
  • 2.3 请求头优化(避免被识别为爬虫)
  • 3. 完整Kaggle数据爬取实战
  • 3.1 爬取竞赛列表
  • 3.2 批量下载数据集
  • 4. 总结与最佳实践

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