14-通用爬虫模块-数据获取

作者: 努力爬行中的蜗牛 | 来源:发表于2019-03-08 20:58 被阅读0次

爬虫基本概念

1. HTTP和HTTPS
HTTP：超文本传输协议，默认端口80
HTTPS：HTTP+SSL（安全套接字层），默认端口443
HTTPS比HTTP安全，但性能低。

2. url形式
形式：scheme://host[:port]/path/.../[?query-string][#anchor]
scheme：协议（例如http、https、ftp）
host：服务器的ip地址或者域名
port：服务器端口号（如果是走协议默认端口，如80 or 443）
path：访问资源的路径
query-string：参数，发送给http服务器的数据
anchor：锚（跳转到网页的指定锚点位置）
http://localhost:4000/filepart1/1.html
http://item.jd.com/119876.html/#product-detail

3. url请求形式

url请求形式 .png

4. HTTP常见请求头

Host：主机和端口号
Connection：链接类型
Upgrade-Insecure-Requests：升级为https请求
User-Agent：浏览器名称
Referer：页面跳转处
Accept：传输文件类型
Accept-Encoding：文件编解码格式
Cookie
x-Rquested-with：XMLHttpRequest（是Ajax异步请求）

5. 响应状态码

200：成功
302：临时转移至新的url
307：临时转移至新的url
404：not found
500：服务器内部错误

6. 爬虫的分类

通用爬虫：通常指搜索引擎的爬虫
聚焦爬虫：针对特定网站的爬虫

爬虫流程.png

7. 爬虫的概念
网络爬虫（又被称为网络蜘蛛，网络机器人），就是模拟客户端发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动的抓取互联网信息的程序。
只要浏览器能做的事情，理论上，爬虫都能做。

8. 爬虫的更多用途

12306抢票
网站上的投票
短信轰炸

9. 通用搜索引擎的局限

通用搜索引擎里返回的网页里90%的内容都无用
图片、音频、视频多媒体的内容通用搜索引擎无能为力
不同的用户搜索的目的不完全相同，但是返回内容相同

10. ROBOTS协议
Robots协议：网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取。
https://www.taobao.com/robots.txt

11. 页面上的数据在哪里

当前url地址对应的响应中
其他的url地址对应的响应中
- 比如ajax请求中
js生成的
- 部分数据在响应中
- 全部通过js生成

爬虫request库

1. requests使用入门
【文档地址】http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/index.html
requests和urlib的区别：

requests的底层实现就是urlib
requests在python2和python3中通用，方法完全一样
requests简单易用
requests能够自动帮助我们解压（gzip压缩等）网页内容

2. requests中解决编解码的方法

response.content.decode()
response.content.decode("gbk")
response.text

3. response.text和response.content的区别

response.text
- 类型：str
- 解码类型：根据HTTP头部对响应的编码作出有根据的推测，推测的文本编码
- 如何修改编码方式：response.encoding="gbk"
response.content
- 类型：bytes
- 解码类型：没有指定
- 如何修改编码方式：response.content.decode("utf8")

4. 保存图片

import requests

r = requests.get("https://www.baidu.com/img/bd_logo1.png")

with open("a.png", "wb") as f:
    f.write(r.content)

5. 发送简单的请求

response = requests.get("http://www.baidu.com")

response 的常用方法：

response.text
response.content
response.status_code
response.request.header
response.headers

6. 发送带header的请求

headers的形式：字典
headers= {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36"}
用法：response = requests.get(url, headers = headers)

7. 发送带参数的请求

例如：http://www.baidu.com?wd=python&c=b
参数形式：字典
kw = {"wd":"长城"}
用法：requests.get(url,params=kw}

8. 贴吧爬虫

import requests


class TiebaSpider:
    def __init__(self, tieba_name):
        self.tieba_name = tieba_name
        self.url_temp = "https://tieba.baidu.com/f?kw="+tieba_name+"&ie=utf-8&pn={}"
        self.headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36"}

    def get_url_list(self):  # 构造url列表
        # url_list = []
        # for i in range(1000):
        #     url_list.append(self.url_temp.format(i * 50))
        # return url_list
        return [self.url_temp.format(i*50) for i in range(1000)]

    def parse_url(self, url):  # 发送请求，获取响应
        response = requests.get(url, headers=self.headers)
        return response.content.decode()

    def save_html(self, html_str,page_num):  # 保存html字符串
        file_path = "{}-第{}页.html".format(self.tieba_name, page_num)
        with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as f:
            f.write(html_str)

    def run(self):  # 实现主要逻辑
        # 1. 构造url列表
        url_list = self.get_url_list()
        # 2. 遍历，发送请求，获取请求
        for url in url_list:
            html_str = self.parse_url(url)
            # 3. 保存
            page_num = url_list.index(url) + 1  # 页码数
            self.save_html(html_str, page_num)


if __name__ == '__main__':
    tieba_spider = TiebaSpider("李毅")
    tieba_spider.run()

9. 发送POST请求

登录注册（post比get安全）
需要传输大文本内容的时候（post请求对数据长度没有要求）
用法：response = requests.post("http://www.baidu.com/",data=data,headers=headers)
data形式：字典

百度翻译爬虫

mport requests
import json
import sys

query_string = sys.argv[1]

headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like Gecko) Version/11.0 Mobile/15A372 Safari/604.1"}

post_data = {
    "query": query_string,
    "from": "zh",
    "to": "en",
}

post_url = "http://fanyi.baodu.com/basetrans"

r = requests.post(post_url, data=post_data, headers=headers)

dict_rect = json.loads(r.content.decode())

ret = dict_rect["trans"][0]["dst"]

print("resulst is :", ret)

10. 使用代理

让服务器以为不是同一个客户端在请求
防止我们的真是地址被泄漏，防止被追究

代理.png

用法：request.get("http://www.baidu.com",proxies)
proxies：字典

proxies：{
      "http":"http://12.34.56.78:9527",
      "https":"https://12.34.56.78:9527"
}

11. 使用代理ip注意事项

准备一堆ip地址，组成ip池，随机使用一个ip地址来使用
如何随机选择代理ip
- {"ip":ip,"times":0}
- [{},{},{},{},...] 对这个ip池进行排序，按照使用次数排序
- 选择使用次数较少的10ip，从中随机选择一个
检测ip代理可用性
- 使用request添加超时参数，判断ip地址的质量
- 在线代理ip质量检测的网站

12. cookie和session区别

cookie存储在客户的浏览器上，session数据放在服务器上
cookie不是很安全，别人可以分析存放在本地的cookie并进行cookie欺骗
session会在一定时间保存在服务器上，当访问增多，会比较占用服务器的性能
单个cookie保存的数据不能超过4k，很多浏览器都限制一个站点最多保存20个cookie

13. 爬虫处理cookie和session

带上cookie和session的好处：能够请求到登录之后的页面
带上cookie和session的弊端：
- 一套cookie和session往往和一个用户对应
- 请求太快，请求次数过多，容易被服务器识别为爬虫

不要cookie的时候，尽量不要去使用cookie
但是为了获取登录之后的页面，我们必须发送带有cookie的请求

14. 处理cookie和session请求
requests提供了一个session的类，来实现客户端和服务端的会话保持。
使用方法：
1.实例化一个session对象
2.让session发送get或者post请求
session = requests.session()
response = session.get(url,headers)

15. 请求登录之后网站的思路

实例化session
先使用session发送请求，登录网站，把cookie保存在session中
再使用session请求登录之后才能访问的网站，session能够自动的携带登录成功时保存在其中的cookie，进行请求

16. demo

方式1：实例化session，使用session发送post请求，在使用他获取登录后的页面

import requests

session = requests.session()
post_url = "http://192.168.0.223:8080/redmine/login"
post_data = {"username": "zyx", "password": "30********35"}
headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like Gecko) Version/11.0 Mobile/15A372 Safari/604.1"}
# 使用session发送post请求，cookie保存在其中
session.post(post_url, data=post_data, headers=headers)
# 在使用session进行请求登录之后才能访问的地址
r = session.get("http://192.168.0.223:8080/redmine/issues?utf8=%E2%9C%93&set_filter=1&f%5B%5D=status_id&op%5Bstatus_id%5D=%21&v%5Bstatus_id%5D%5B%5D=3&f%5B%5D=assigned_to_id&op%5Bassigned_to_id%5D=%3D&v%5Bassigned_to_id%5D%5B%5D=me&f%5B%5D=created_on&op%5Bcreated_on%5D=%3E%3D&v%5Bcreated_on%5D%5B%5D=2019-03-01&f%5B%5D=&c%5B%5D=project&c%5B%5D=tracker&c%5B%5D=status&c%5B%5D=priority&c%5B%5D=subject&c%5B%5D=assigned_to&c%5B%5D=updated_on&c%5B%5D=parent&c%5B%5D=start_date&c%5B%5D=due_date&c%5B%5D=done_ratio&group_by=")

# 保存页面
with open("renren.html", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(r.content.decode())

方式2：headers中添加cookie键，值为cookie字符串

import requests

headers = {
"User-Agent":"Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like Gecko) Version/11.0 Mobile/15A372 Safari/604.1",
    "Cookie": "_redmine_session=BAh7B0kiD3Nlc3Npb25faWQGOgZFVEkiJTFlMzNjNjdjNWUyOGNkNDY5MjM2M2VmYWE4NGM2MTk2BjsAVEkiEF9jc3JmX3Rva2VuBjsARkkiMUM4N3M1bEJLT204dTlQWFkxcUw2bmRBUy9aSXVNTUxPelNaQTU2TTlreHc9BjsARg%3D%3D--025ba44479499b96abfbfdd8bc77ead00d4f0a4c",
}

# 在使用requests进行请求登录之后才能访问的地址
r = requests.get("http://192.168.0.223:8080/redmine/issues?utf8=%E2%9C%93&set_filter=1&f%5B%5D=status_id&op%5Bstatus_id%5D=%21&v%5Bstatus_id%5D%5B%5D=3&f%5B%5D=assigned_to_id&op%5Bassigned_to_id%5D=%3D&v%5Bassigned_to_id%5D%5B%5D=me&f%5B%5D=created_on&op%5Bcreated_on%5D=%3E%3D&v%5Bcreated_on%5D%5B%5D=2019-03-01&f%5B%5D=&c%5B%5D=project&c%5B%5D=tracker&c%5B%5D=status&c%5B%5D=priority&c%5B%5D=subject&c%5B%5D=assigned_to&c%5B%5D=updated_on&c%5B%5D=parent&c%5B%5D=start_date&c%5B%5D=due_date&c%5B%5D=done_ratio&group_by=")

# 保存页面
with open("renren2.html", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(r.content.decode())

方式3：在请求方法中添加cookies参数，接收字典形式的cookie。字典形式的cookie中的键是cookie的name对应的值，值是cookie的value对应的值。
字典推导式、列表推导式

import requests

headers = {
        "User-Agent":"Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like Gecko) Version/11.0 Mobile/15A372 Safari/604.1",
    }
cookies = "_redmine_session=BAh7B0kiD3Nlc3Npb25faWQGOgZFVEkiJTFlMzNjNjdjNWUyOGNkNDY5MjM2M2VmYWE4NGM2MTk2BjsAVEkiEF9jc3JmX3Rva2VuBjsARkkiMUM4N3M1bEJLT204dTlQWFkxcUw2bmRBUy9aSXVNTUxPelNaQTU2TTlreHc9BjsARg%3D%3D--025ba44479499b96abfbfdd8bc77ead00d4f0a4c"
cookies = {i.split("=")[0]:i.split("=")[1] for i in cookies.split("; ")}
print(cookies)
# 在使用requests进行请求登录之后才能访问的地址
r = requests.get("http://192.168.0.223:8080/redmine/issues?utf8=%E2%9C%93&set_filter=1&f%5B%5D=status_id&op%5Bstatus_id%5D=%21&v%5Bstatus_id%5D%5B%5D=3&f%5B%5D=assigned_to_id&op%5Bassigned_to_id%5D=%3D&v%5Bassigned_to_id%5D%5B%5D=me&f%5B%5D=created_on&op%5Bcreated_on%5D=%3E%3D&v%5Bcreated_on%5D%5B%5D=2019-03-01&f%5B%5D=&c%5B%5D=project&c%5B%5D=tracker&c%5B%5D=status&c%5B%5D=priority&c%5B%5D=subject&c%5B%5D=assigned_to&c%5B%5D=updated_on&c%5B%5D=parent&c%5B%5D=start_date&c%5B%5D=due_date&c%5B%5D=done_ratio&group_by=",cookies=cookies)

# 保存页面
with open("renren3.html", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(r.content.decode())

17. 不发送post请求，使用cookie获取登录后的页面

cookie过期时间很长的网站
在cookie过期之前能够拿到所有的数据，比较麻烦
配合其他程序一起使用，其他程序专门获取cookie，当前程序专门请求页面

chrome分析post和json

寻找登录的post地址

在form表单中寻找action对应的url地址
- post的数据是input标签中的name的值作为键，真正的用户名密码作为值的字典，post的url地址就是action对应的url地址
抓包
- 勾选preserve log按钮，防止页面跳转找不到url地址
- 寻找post数据，确定参数
  - 参数不会变，直接用，比如密码不是动态加密的时候
  - 参数会变
    - 参数在当前的响应中
    - 通过js生成

定位想要的js

选择会触发js事件的按钮，点击event listener，找到js的位置
通过chrome中的search all file来搜索url中的关键字
添加断点的方式来查看js的操作，通过python来进行同样的操作

安装第三方模块

pip install retrying
下载安装包，解压，进入解压目录 python3 setup.py install
**.whl,安装方法， pip install **.whl

requests小技巧

import requests

response = requests.get("http://www.baidu.com")

print(response.cookies)
# 把cookie对象转换为字典
dict = requests.utils.dict_from_cookiejar(response.cookies)
print(dict)

url = "http://tieba.baidu.com/f/index/forumpark?cn=%E9%A6%99%E6%B8%AF%E7%94%B5%E5%BD%B1&ci=0&pcn=%E7%94%B5%E5%BD%B1&pci=0&ct=1&rn=20&pn=1"
# 对地址进行编码
url = requests.utils.quote(url)
print("编码：", url)
# 对地址进行解码
url = requests.utils.unquote(url)
print("解码:", url)

# 请求SSL证书验证
response = requests.get("http://eolinker.guxiansheng.cn/#/index", verify=False)
print(response)

# 设置超时参数
response = requests.get(url, timeout=10)

# 配合状态码判断请求是否成功
assert response.status_code == 200

import requests
from retrying import retry


headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36"}


@retry(stop_max_attempt_number=3)
def _parse_url(url, method, data, proxies):
    print("*" * 20)
    if method == "POST":
        response = requests.post(url, data=data, headers=headers, proxies=proxies)
    else:
        response = requests.get(url, headers=headers, timeout=3, proxies=proxies)
    assert response.status_code == 200
    return response.content.decode()


def parse_url(url, method="GET", data=None, proxies={}):
    try:
        html_str = _parse_url(url, method, data, proxies)
    except:
        html_str = None

    return html_str


if __name__ == '__main__':
    url = "www.baidu.com"
    print(parse_url(url))

14-通用爬虫模块-数据获取

爬虫基本概念

爬虫request库

chrome分析post和json

相关文章

网友评论

延伸阅读

深度阅读

栏目导航

热点阅读