搜尋
首頁後端開發Python教學Python使用Srapy框架爬蟲模擬登陸並抓取知乎內容

一、Cookie原理
HTTP是無狀態的面向連線的協定, 為了保持連線狀態, 引入了Cookie機制
Cookie是http訊息標頭中的屬性,包括:

  • Cookie名字(Name)Cookie的值(Value)
  • Cookie的過期時間(Expires/Max-Age)
  • Cookie作用路徑(Path)
  • Cookie所在網域名稱(Domain),使用Cookie進行安全連線(Secure)

前兩個參數是Cookie應用的必要條件,另外,還包括Cookie大小(Size,不同瀏覽器對Cookie個數及大小限制是有差異的)。

二、模擬登陸
這次主要爬取的網站是知乎
爬取知乎就需要登陸的, 通過之前的python內建庫, 可以很容易的實現表單提交。

現在就來看看如何透過Scrapy實現表單提交。

首先查看登陸時的表單結果, 依然像前面使用的技巧一樣, 故意輸錯密碼, 方面抓到登陸的網頁頭部和表單(我使用的Chrome自帶的開發者工具中的Network功能)

201672182940777.png (702×170)

查看抓取到的表單可以發現有四個部分:

  • 信箱和密碼就是個人登陸的信箱和密碼
  • rememberme欄位表示是否記住帳號
  • 第一個欄位是_xsrf,猜測是一種驗證機制
  • 現在只有_xsrf不知道, 猜想這個驗證字段肯定會實現在請求網頁的時候發送過來, 那麼我們查看當前網頁的源碼(鼠標右鍵然後查看網頁源代碼, 或者直接用快捷鍵)

201672183128262.png (1788×782)

發現我們的猜測是正確的

那現在就可以來寫表單登陸功能了

def start_requests(self):
    return [Request("https://www.zhihu.com/login", callback = self.post_login)] #重写了爬虫类的方法, 实现了自定义请求, 运行成功后会调用callback回调函数

  #FormRequeset
  def post_login(self, response):
    print 'Preparing login'
    #下面这句话用于抓取请求网页后返回网页中的_xsrf字段的文字, 用于成功提交表单
    xsrf = Selector(response).xpath('//input[@name="_xsrf"]/@value').extract()[0]
    print xsrf
    #FormRequeset.from_response是Scrapy提供的一个函数, 用于post表单
    #登陆成功后, 会调用after_login回调函数
    return [FormRequest.from_response(response,  
              formdata = {
              '_xsrf': xsrf,
              'email': '123456',
              'password': '123456'
              },
              callback = self.after_login
              )]

其中主要的功能都在函數的註解中說明
三、Cookie的保存
為了能使用同一個狀態持續的爬取網站, 就需要保存cookie, 使用cookie保存狀態, Scrapy提供了cookie處理的中間件, 可以直接拿來使用

CookiesMiddleware:

這個cookie中間件保存追蹤web伺服器發出的cookie, 並將這個cookie在接來下的請求的時候進行發送
Scrapy官方的文件中給出了下面的程式碼範例 :

for i, url in enumerate(urls):
  yield scrapy.Request("http://www.example.com", meta={'cookiejar': i},
    callback=self.parse_page)

def parse_page(self, response):
  # do some processing
  return scrapy.Request("http://www.example.com/otherpage",
    meta={'cookiejar': response.meta['cookiejar']},
    callback=self.parse_other_page)

那麼可以對我們的爬蟲類中方法進行修改, 使其追蹤cookie

  #重写了爬虫类的方法, 实现了自定义请求, 运行成功后会调用callback回调函数
  def start_requests(self):
    return [Request("https://www.zhihu.com/login", meta = {'cookiejar' : 1}, callback = self.post_login)] #添加了meta

  #FormRequeset出问题了
  def post_login(self, response):
    print 'Preparing login'
    #下面这句话用于抓取请求网页后返回网页中的_xsrf字段的文字, 用于成功提交表单
    xsrf = Selector(response).xpath('//input[@name="_xsrf"]/@value').extract()[0]
    print xsrf
    #FormRequeset.from_response是Scrapy提供的一个函数, 用于post表单
    #登陆成功后, 会调用after_login回调函数
    return [FormRequest.from_response(response,  #"http://www.zhihu.com/login",
              meta = {'cookiejar' : response.meta['cookiejar']}, #注意这里cookie的获取
              headers = self.headers,
              formdata = {
              '_xsrf': xsrf,
              'email': '123456',
              'password': '123456'
              },
              callback = self.after_login,
              dont_filter = True
              )]

四、偽裝頭部
有時候登陸網站需要進行頭部偽裝, 例如增加防盜鏈的頭部, 還有模擬伺服器登陸

201672183151347.png (2136×604)

為了保險, 我們可以在頭部中填充更多的字段, 如下

  headers = {
  "Accept": "*/*",
  "Accept-Encoding": "gzip,deflate",
  "Accept-Language": "en-US,en;q=0.8,zh-TW;q=0.6,zh;q=0.4",
  "Connection": "keep-alive",
  "Content-Type":" application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8",
  "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/38.0.2125.111 Safari/537.36",
  "Referer": "http://www.zhihu.com/"
  }

在scrapy中Request和FormRequest初始化的時候都有一個headers字段, 可以自定義頭部, 這樣我們可以添加headers字段

形成最終版的登陸函數

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.selector import Selector
from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor
from scrapy.http import Request, FormRequest
from zhihu.items import ZhihuItem



class ZhihuSipder(CrawlSpider) :
  name = "zhihu"
  allowed_domains = ["www.zhihu.com"]
  start_urls = [
    "http://www.zhihu.com"
  ]
  rules = (
    Rule(SgmlLinkExtractor(allow = ('/question/\d+#.*?', )), callback = 'parse_page', follow = True),
    Rule(SgmlLinkExtractor(allow = ('/question/\d+', )), callback = 'parse_page', follow = True),
  )
  headers = {
  "Accept": "*/*",
  "Accept-Encoding": "gzip,deflate",
  "Accept-Language": "en-US,en;q=0.8,zh-TW;q=0.6,zh;q=0.4",
  "Connection": "keep-alive",
  "Content-Type":" application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8",
  "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/38.0.2125.111 Safari/537.36",
  "Referer": "http://www.zhihu.com/"
  }

  #重写了爬虫类的方法, 实现了自定义请求, 运行成功后会调用callback回调函数
  def start_requests(self):
    return [Request("https://www.zhihu.com/login", meta = {'cookiejar' : 1}, callback = self.post_login)]

  #FormRequeset出问题了
  def post_login(self, response):
    print 'Preparing login'
    #下面这句话用于抓取请求网页后返回网页中的_xsrf字段的文字, 用于成功提交表单
    xsrf = Selector(response).xpath('//input[@name="_xsrf"]/@value').extract()[0]
    print xsrf
    #FormRequeset.from_response是Scrapy提供的一个函数, 用于post表单
    #登陆成功后, 会调用after_login回调函数
    return [FormRequest.from_response(response,  #"http://www.zhihu.com/login",
              meta = {'cookiejar' : response.meta['cookiejar']},
              headers = self.headers, #注意此处的headers
              formdata = {
              '_xsrf': xsrf,
              'email': '1095511864@qq.com',
              'password': '123456'
              },
              callback = self.after_login,
              dont_filter = True
              )]

  def after_login(self, response) :
    for url in self.start_urls :
      yield self.make_requests_from_url(url)

  def parse_page(self, response):
    problem = Selector(response)
    item = ZhihuItem()
    item['url'] = response.url
    item['name'] = problem.xpath('//span[@class="name"]/text()').extract()
    print item['name']
    item['title'] = problem.xpath('//h2[@class="zm-item-title zm-editable-content"]/text()').extract()
    item['description'] = problem.xpath('//div[@class="zm-editable-content"]/text()').extract()
    item['answer']= problem.xpath('//div[@class=" zm-editable-content clearfix"]/text()').extract()
    return item

五、Item類與抓取間隔
完整的知乎爬蟲程式碼連結

from scrapy.item import Item, Field


class ZhihuItem(Item):
  # define the fields for your item here like:
  # name = scrapy.Field()
  url = Field() #保存抓取问题的url
  title = Field() #抓取问题的标题
  description = Field() #抓取问题的描述
  answer = Field() #抓取问题的答案
  name = Field() #个人用户的名称

設定抓取間隔, 存取由於爬蟲的過快抓取, 引發網站的發爬蟲機制, 在setting.py中設定

BOT_NAME = 'zhihu'

SPIDER_MODULES = ['zhihu.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'zhihu.spiders'
DOWNLOAD_DELAY = 0.25  #设置下载间隔为250ms

更多設定可以查看官方文件

抓取結果(只是截取了其中很少一部分)

...
 'url': 'http://www.zhihu.com/question/20688855/answer/16577390'}
2014-12-19 23:24:15+0800 [zhihu] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.zhihu.com/question/20688855/answer/15861368> (referer: http://www.zhihu.com/question/20688855/answer/19231794)
[]
2014-12-19 23:24:15+0800 [zhihu] DEBUG: Scraped from <200 http://www.zhihu.com/question/20688855/answer/15861368>
  {'answer': [u'\u9009\u4f1a\u8ba1\u8fd9\u4e2a\u4e13\u4e1a\uff0c\u8003CPA\uff0c\u5165\u8d22\u52a1\u8fd9\u4e2a\u884c\u5f53\u3002\u8fd9\u4e00\u8def\u8d70\u4e0b\u6765\uff0c\u6211\u53ef\u4ee5\u5f88\u80af\u5b9a\u7684\u544a\u8bc9\u4f60\uff0c\u6211\u662f\u771f\u7684\u559c\u6b22\u8d22\u52a1\uff0c\u70ed\u7231\u8fd9\u4e2a\u884c\u4e1a\uff0c\u56e0\u6b64\u575a\u5b9a\u4e0d\u79fb\u5730\u5728\u8fd9\u4e2a\u884c\u4e1a\u4e2d\u8d70\u4e0b\u53bb\u3002',
        u'\u4e0d\u8fc7\u4f60\u8bf4\u6709\u4eba\u4ece\u5c0f\u5c31\u559c\u6b22\u8d22\u52a1\u5417\uff1f\u6211\u89c9\u5f97\u51e0\u4e4e\u6ca1\u6709\u5427\u3002\u8d22\u52a1\u7684\u9b45\u529b\u5728\u4e8e\u4f60\u771f\u6b63\u61c2\u5f97\u5b83\u4e4b\u540e\u3002',
        u'\u901a\u8fc7\u5b83\uff0c\u4f60\u53ef\u4ee5\u5b66\u4e60\u4efb\u4f55\u4e00\u79cd\u5546\u4e1a\u7684\u7ecf\u8425\u8fc7\u7a0b\uff0c\u4e86\u89e3\u5176\u7eb7\u7e41\u5916\u8868\u4e0b\u7684\u5b9e\u7269\u6d41\u3001\u73b0\u91d1\u6d41\uff0c\u751a\u81f3\u4f60\u53ef\u4ee5\u638c\u63e1\u5982\u4f55\u53bb\u7ecf\u8425\u8fd9\u79cd\u5546\u4e1a\u3002',
        u'\u5982\u679c\u5bf9\u4f1a\u8ba1\u7684\u8ba4\u8bc6\u4ec5\u4ec5\u505c\u7559\u5728\u505a\u5206\u5f55\u8fd9\u4e2a\u5c42\u9762\uff0c\u5f53\u7136\u4f1a\u89c9\u5f97\u67af\u71e5\u65e0\u5473\u3002\u5f53\u4f60\u5bf9\u5b83\u7684\u8ba4\u8bc6\u8fdb\u5165\u5230\u6df1\u5c42\u6b21\u7684\u65f6\u5019\uff0c\u4f60\u81ea\u7136\u5c31\u4f1a\u559c\u6b22\u4e0a\u5b83\u4e86\u3002\n\n\n'],
   'description': [u'\u672c\u4eba\u5b66\u4f1a\u8ba1\u6559\u80b2\u4e13\u4e1a\uff0c\u6df1\u611f\u5176\u67af\u71e5\u4e4f\u5473\u3002\n\u5f53\u521d\u662f\u51b2\u7740\u5e08\u8303\u4e13\u4e1a\u62a5\u7684\uff0c\u56e0\u4e3a\u68a6\u60f3\u662f\u6210\u4e3a\u4e00\u540d\u8001\u5e08\uff0c\u4f46\u662f\u611f\u89c9\u73b0\u5728\u666e\u901a\u521d\u9ad8\u4e2d\u8001\u5e08\u5df2\u7ecf\u8d8b\u4e8e\u9971\u548c\uff0c\u800c\u987a\u6bcd\u4eb2\u5927\u4eba\u7684\u610f\u9009\u4e86\u8fd9\u4e2a\u4e13\u4e1a\u3002\u6211\u559c\u6b22\u4e0a\u6559\u80b2\u5b66\u7684\u8bfe\uff0c\u5e76\u597d\u7814\u7a76\u5404\u79cd\u6559\u80b2\u5fc3\u7406\u5b66\u3002\u4f46\u4f1a\u8ba1\u8bfe\u4f3c\u4e4e\u662f\u4e3b\u6d41\u3001\u54ce\u3002\n\n\u4e00\u76f4\u4e0d\u559c\u6b22\u94b1\u4e0d\u94b1\u7684\u4e13\u4e1a\uff0c\u6240\u4ee5\u5f88\u597d\u5947\u5927\u5bb6\u9009\u4f1a\u8ba1\u4e13\u4e1a\u5230\u5e95\u662f\u51fa\u4e8e\u4ec0\u4e48\u76ee\u7684\u3002\n\n\u6bd4\u5982\u8bf4\u5b66\u4e2d\u6587\u7684\u4f1a\u8bf4\u4ece\u5c0f\u559c\u6b22\u770b\u4e66\uff0c\u4f1a\u6709\u4ece\u5c0f\u559c\u6b22\u4f1a\u8ba1\u501f\u554a\u8d37\u554a\u7684\u7684\u4eba\u5417\uff1f'],
   'name': [],
   'title': [u'\n\n', u'\n\n'],
   'url': 'http://www.zhihu.com/question/20688855/answer/15861368'}
...

六、有問題

  • Rule設計不能實現全網站抓取, 只是設定了簡單的問題的抓取
  • Xpath設定不嚴謹, 需要重新思考
  • Unicode編碼應該要轉換成UTF-8

陳述
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn
Python vs.C:申請和用例Python vs.C:申請和用例Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。Python以简洁和强大的生态系统著称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

2小時的Python計劃:一種現實的方法2小時的Python計劃:一種現實的方法Apr 11, 2025 am 12:04 AM

2小時內可以學會Python的基本編程概念和技能。 1.學習變量和數據類型,2.掌握控制流(條件語句和循環),3.理解函數的定義和使用,4.通過簡單示例和代碼片段快速上手Python編程。

Python:探索其主要應用程序Python:探索其主要應用程序Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python在web開發、數據科學、機器學習、自動化和腳本編寫等領域有廣泛應用。 1)在web開發中,Django和Flask框架簡化了開發過程。 2)數據科學和機器學習領域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow庫提供了強大支持。 3)自動化和腳本編寫方面,Python適用於自動化測試和系統管理等任務。

您可以在2小時內學到多少python?您可以在2小時內學到多少python?Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

兩小時內可以學到Python的基礎知識。 1.學習變量和數據類型,2.掌握控制結構如if語句和循環,3.了解函數的定義和使用。這些將幫助你開始編寫簡單的Python程序。

如何在10小時內通過項目和問題驅動的方式教計算機小白編程基礎?如何在10小時內通過項目和問題驅動的方式教計算機小白編程基礎?Apr 02, 2025 am 07:18 AM

如何在10小時內教計算機小白編程基礎?如果你只有10個小時來教計算機小白一些編程知識,你會選擇教些什麼�...

如何在使用 Fiddler Everywhere 進行中間人讀取時避免被瀏覽器檢測到?如何在使用 Fiddler Everywhere 進行中間人讀取時避免被瀏覽器檢測到?Apr 02, 2025 am 07:15 AM

使用FiddlerEverywhere進行中間人讀取時如何避免被檢測到當你使用FiddlerEverywhere...

Python 3.6加載Pickle文件報錯"__builtin__"模塊未找到怎麼辦?Python 3.6加載Pickle文件報錯"__builtin__"模塊未找到怎麼辦?Apr 02, 2025 am 07:12 AM

Python3.6環境下加載Pickle文件報錯:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed...

如何提高jieba分詞在景區評論分析中的準確性?如何提高jieba分詞在景區評論分析中的準確性?Apr 02, 2025 am 07:09 AM

如何解決jieba分詞在景區評論分析中的問題?當我們在進行景區評論分析時,往往會使用jieba分詞工具來處理文�...

See all articles

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免費產生 AI 無盡。

熱門文章

R.E.P.O.能量晶體解釋及其做什麼(黃色晶體)
3 週前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.最佳圖形設置
3 週前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.如果您聽不到任何人,如何修復音頻
3 週前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25:如何解鎖Myrise中的所有內容
3 週前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

熱工具

EditPlus 中文破解版

EditPlus 中文破解版

體積小,語法高亮,不支援程式碼提示功能

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SecLists

SecLists

SecLists是最終安全測試人員的伙伴。它是一個包含各種類型清單的集合,這些清單在安全評估過程中經常使用,而且都在一個地方。 SecLists透過方便地提供安全測試人員可能需要的所有列表,幫助提高安全測試的效率和生產力。清單類型包括使用者名稱、密碼、URL、模糊測試有效載荷、敏感資料模式、Web shell等等。測試人員只需將此儲存庫拉到新的測試機上,他就可以存取所需的每種類型的清單。

MinGW - Minimalist GNU for Windows

MinGW - Minimalist GNU for Windows

這個專案正在遷移到osdn.net/projects/mingw的過程中,你可以繼續在那裡關注我們。 MinGW:GNU編譯器集合(GCC)的本機Windows移植版本,可自由分發的導入函式庫和用於建置本機Windows應用程式的頭檔;包括對MSVC執行時間的擴展,以支援C99功能。 MinGW的所有軟體都可以在64位元Windows平台上運作。

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

強大的PHP整合開發環境