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Python网络爬虫-requests模块(II)

时间:2019-03-01 15:35:27      阅读:241      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:客户端   text   工具   requests   自动登录   结果   env   page   pen   

有些时候,我们在使用爬虫程序去爬取一些用户相关信息的数据(爬取张三“人人网”个人主页数据)时,如果使用之前requests模块常规操作时,往往达不到我们想要的目的,例如:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
if __name__ == "__main__":

    #张三人人网个人信息页面的url
    url = http://www.renren.com/289676607/profile

   #伪装UA
    headers={
        User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36,
    }
    #发送请求,获取响应对象
    response = requests.get(url=url,headers=headers)
    #将响应内容写入文件
    with open(./renren.html,w,encoding=utf-8) as fp:
        fp.write(response.text)

一.基于requests模块的cookie操作

   - 结果发现,写入到文件中的数据,不是张三个人页面的数据,而是人人网登陆的首页面,why?首先我们来回顾下cookie的相关概念及作用:

    - cookie概念:当用户通过浏览器首次访问一个域名时,访问的web服务器会给客户端发送数据,以保持web服务器与客户端之间的状态保持,这些数据就是cookie。

    - cookie作用:我们在浏览器中,经常涉及到数据的交换,比如你登录邮箱,登录一个页面。我们经常会在此时设置30天内记住我,或者自动登录选项。那么它们是怎么记录信息的呢,答案就是今天的主角cookie了,Cookie是由HTTP服务器设置的,保存在浏览器中,但HTTP协议是一种无状态协议,在数据交换完毕后,服务器端和客户端的链接就会关闭,每次交换数据都需要建立新的链接。就像我们去超市买东西,没有积分卡的情况下,我们买完东西之后,超市没有我们的任何消费信息,但我们办了积分卡之后,超市就有了我们的消费信息。cookie就像是积分卡,可以保存积分,商品就是我们的信息,超市的系统就像服务器后台,http协议就是交易的过程。

- 经过cookie的相关介绍,其实你已经知道了为什么上述案例中爬取到的不是张三个人信息页,而是登录页面。那应该如何抓取到张三的个人信息页呢?

  思路:

    1.我们需要使用爬虫程序对人人网的登录时的请求进行一次抓取,获取请求中的cookie数据

    2.在使用个人信息页的url进行请求时,该请求需要携带 1 中的cookie,只有携带了cookie后,服务器才可识别这次请求的用户信息,方可响应回指定的用户信息页数据

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
if __name__ == "__main__":

    #登录请求的url(通过抓包工具获取)
    post_url = http://www.renren.com/ajaxLogin/login?1=1&uniqueTimestamp=201873958471
    #创建一个session对象,该对象会自动将请求中的cookie进行存储和携带
    session = requests.session()
   #伪装UA
    headers={
        User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36,
    }
    formdata = {
        email: 17701256561,
        icode: ‘‘,
        origURL: http://www.renren.com/home,
        domain: renren.com,
        key_id: 1,
        captcha_type: web_login,
        password: 7b456e6c3eb6615b2e122a2942ef3845da1f91e3de075179079a3b84952508e4,
        rkey: 44fd96c219c593f3c9612360c80310a3,
        f: https%3A%2F%2Fwww.baidu.com%2Flink%3Furl%3Dm7m_NSUp5Ri_ZrK5eNIpn_dMs48UAcvT-N_kmysWgYW%26wd%3D%26eqid%3Dba95daf5000065ce000000035b120219,
    }
    #使用session发送请求,目的是为了将session保存该次请求中的cookie
    session.post(url=post_url,data=formdata,headers=headers)

    get_url = http://www.renren.com/960481378/profile
    #再次使用session进行请求的发送,该次请求中已经携带了cookie
    response = session.get(url=get_url,headers=headers)
    #设置响应内容的编码格式
    response.encoding = utf-8
    #将响应内容写入文件
    with open(./renren.html,w) as fp:
        fp.write(response.text)

二.基于requests模块的代理操作

  • 什么是代理
    • 代理就是第三方代替本体处理相关事务。例如:生活中的代理:代购,中介,微商......

  • 爬虫中为什么需要使用代理

    • 一些网站会有相应的反爬虫措施,例如很多网站会检测某一段时间某个IP的访问次数,如果访问频率太快以至于看起来不像正常访客,它可能就会会禁止这个IP的访问。所以我们需要设置一些代理IP,每隔一段时间换一个代理IP,就算IP被禁止,依然可以换个IP继续爬取。

  • 代理的分类:

    • 正向代理:代理客户端获取数据。正向代理是为了保护客户端防止被追究责任。

    • 反向代理:代理服务器提供数据。反向代理是为了保护服务器或负责负载均衡。

  • 免费代理ip提供网站

    • http://www.goubanjia.com/

    • 西祠代理

    • 快代理

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
import random
if __name__ == "__main__":
    #不同浏览器的UA
    header_list = [
        # 遨游
        {"user-agent": "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Maxthon 2.0)"},
        # 火狐
        {"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1"},
        # 谷歌
        {
            "user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11"}
    ]
    #不同的代理IP
    proxy_list = [
        {"http": "112.115.57.20:3128"},
        {http: 121.41.171.223:3128}
    ]
    #随机获取UA和代理IP
    header = random.choice(header_list)
    proxy = random.choice(proxy_list)

    url = http://www.baidu.com/s?ie=UTF-8&wd=ip
    #参数3:设置代理
    response = requests.get(url=url,headers=header,proxies=proxy)
    response.encoding = utf-8
    
    with open(daili.html, wb) as fp:
        fp.write(response.content)
    #切换成原来的IP
    requests.get(url, proxies={"http": ""})

三.基于multiprocessing.dummy线程池的数据爬取

需求:爬取梨视频的视频信息,并计算其爬取数据的耗时

普通爬取:

%%time
import requests
import random
from lxml import etree
import re
from fake_useragent import UserAgent
#安装fake-useragent库:pip install fake-useragent
url = http://www.pearvideo.com/category_1
#随机产生UA,如果报错则可以添加如下参数:
#ua = UserAgent(verify_ssl=False,use_cache_server=False).random
#禁用服务器缓存:
#ua = UserAgent(use_cache_server=False)
#不缓存数据:
#ua = UserAgent(cache=False)
#忽略ssl验证:
#ua = UserAgent(verify_ssl=False)

ua = UserAgent().random
headers = {
    User-Agent:ua
}
#获取首页页面数据
page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text
#对获取的首页页面数据中的相关视频详情链接进行解析
tree = etree.HTML(page_text)
li_list = tree.xpath(//div[@id="listvideoList"]/ul/li)
detail_urls = []
for li in li_list:
    detail_url = http://www.pearvideo.com/+li.xpath(./div/a/@href)[0]
    title = li.xpath(.//div[@class="vervideo-title"]/text())[0]
    detail_urls.append(detail_url)
for url in detail_urls:
    page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text
    vedio_url = re.findall(srcUrl="(.*?)",page_text,re.S)[0]
    
    data = requests.get(url=vedio_url,headers=headers).content
    fileName = str(random.randint(1,10000))+.mp4 #随机生成视频文件名称
    with open(fileName,wb) as fp:
        fp.write(data)
        print(fileName+ is over)

基于线程池的爬取

%%time
import requests
import random
from lxml import etree
import re
from fake_useragent import UserAgent
#安装fake-useragent库:pip install fake-useragent
#导入线程池模块
from multiprocessing.dummy import Pool
#实例化线程池对象
pool = Pool()
url = http://www.pearvideo.com/category_1
#随机产生UA
ua = UserAgent().random
headers = {
    User-Agent:ua
}
#获取首页页面数据
page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text
#对获取的首页页面数据中的相关视频详情链接进行解析
tree = etree.HTML(page_text)
li_list = tree.xpath(//div[@id="listvideoList"]/ul/li)

detail_urls = []#存储二级页面的url
for li in li_list:
    detail_url = http://www.pearvideo.com/+li.xpath(./div/a/@href)[0]
    title = li.xpath(.//div[@class="vervideo-title"]/text())[0]
    detail_urls.append(detail_url)
    
vedio_urls = []#存储视频的url
for url in detail_urls:
    page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text
    vedio_url = re.findall(srcUrl="(.*?)",page_text,re.S)[0]
    vedio_urls.append(vedio_url) 
#使用线程池进行视频数据下载    
func_request = lambda link:requests.get(url=link,headers=headers).content
video_data_list = pool.map(func_request,vedio_urls)
#使用线程池进行视频数据保存
func_saveData = lambda data:save(data)
pool.map(func_saveData,video_data_list)
def save(data):
    fileName = str(random.randint(1,10000))+.mp4
    with open(fileName,wb) as fp:
        fp.write(data)
        print(fileName+已存储)
        
pool.close()
pool.join()

 

Python网络爬虫-requests模块(II)

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原文地址:https://www.cnblogs.com/zbw582922417/p/10456615.html

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