python--spider模拟登录

很多情况下，页面的某些信息需要登录才可以查看。

这里的核心是获取登陆之后的 Cookies 。话不多说，操练起来。

1. 模拟登录并爬取GitHub

 

1.1 环境准备

• requests库
• lxml库

1.2 分析登录过程

打开Github的登录页面，https://github.com/login.输入用户名和密码，打开开发者工具，勾选preserve log，这表示显示持续日志。

 

 

 

点击登录按钮，可以看到各个请求过程。

 

 

 

点击第一个请求，进入详细界面： 

 

 

 

Headers 里面包含了：

 

 

 

From Data包含了：

 

 

•  commit 是固定的字符串Sign in
• utf-8 是一个勾选字符，
• authenticity_token较长，初步判断是一个Base64 加密的字符串
• login是登陆的用户名
• password 是密码

综上，我们无法直接构造的内容包括Cookies和authenticity_token ，下面看一下这两部分怎么获取。

 

在登录之前我们会访问一个登录页面，此页面是通过Get形式访问的。输入用户名和密码，点击登录按钮，浏览器发送这两部分内容，也就是说Cookies和authenticity_token一定是在访问登录页面时设置的。

 

我们退出登录，回到登录页，同时清空Cookies ，重新访问登录页，截获发生的请求：

Response Headers有一个Set-Cookie 字段。这就是设置Cookie的过程。

 

我们发现Response Headers 没有authenticity_token相关的信息，所以authenticity_token可能隐藏在其他的地方或者是计算出来的。从网页的源码查看，搜索相关字段，发现源代码里面隐藏着此信息，他是一个隐藏式表单元素。

 

 

        现在我们已经获取到所有信息，接下来实现模拟。

 

3. 代码实战

首先定义一个Login 类，初始化一些变量： 

import requests
class Login(object):
    def __init__(self):
        self.headers = {
            'Referer': 'https://github.com/',
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/57.0.2987.133 Safari/537.36',
            'Host': 'github.com'
        }
        self.login_url = 'https://github.com/login'
        self.post_url = 'https://github.com/session'
        self.logined_url = 'https://github.com/settings/profile'
        self.session = requests.Session()    //维持会话，自动处理cookies

 

接下来，访问登录页面需要完成两件事：

• • 通过此页面获取初始的 cookies；
  • 提取 authenticit_token；

from lxml import  etree

    def token(self):
        response = self.session.get(self.login_url, headers=self.headers)  #用Session对象的get（）方法访问GitHub的登录页面
        selector = etree.HTML(response.text)
        token = selector.xpath('//div//input[2]/@value')[0]     #用Xpath解析出登录所需的authenticity_token 信息并返回
        return token

 

 开始模拟登录，实现一个login（）方法：

    def login(self, email, password):
        #首先构造一个表单，其中email和password是以变量的形式传递。
        post_data = {
            'commit': 'Sign in',
            'utf8': '√',
            'authenticity_token': self.token(),
            'login': email,
            'password': password
        }
        response = self.session.post(self.post_url, data=post_data, headers=self.headers)  #用Session对象的post（）方法模拟登录
        if response.status_code == 200:
            self.dynamics(response.text)  #得到响应之后用dynamics（）对其进行处理
        
        response = self.session.get(self.logined_url, headers=self.headers)  #请求个人详情页
        if response.status_code == 200:
            self.profile(response.text)   #用profile处理个人详情页信息
            
    def dynamics(self, html):
        selector = etree.HTML(html)
        dynamics = selector.xpath('//div[contains(@class, "news")]//div[contains(@class, "alert")]')
        for item in dynamics:
            dynamic = ' '.join(item.xpath('.//div[@class="title"]//text()')).strip()
            print(dynamic)
    
    def profile(self, html):
        selector = etree.HTML(html)
        name = selector.xpath('//input[@id="user_profile_name"]/@value')[0]
        email = selector.xpath('//select[@id="user_profile_email"]/option[@value!=""]/text()')
        print(name, email)

这样，整个类就编写完成了。

 

4. 运行

 

if __name__ == "__main__":
    login = Login()
    login.login(email='jujudeduxingzhe@163.com', password='password')

大家可参照他人文章：http://www.pianshen.com/article/226443350/ 

 

2.Cookies 池的搭建 

         参考来源：https://blog.csdn.net/xmxt668/article/details/92368537

 大多数情况下，即使我们没有登录页面，我们也能访问网站的部分页面或者一些请求，因为网站本身要做SEO，不会对所有页面设置登录权限。

百度百科：SEO（Search Engine Optimization）：搜索引擎优化，是一种方式：利用搜索引擎的规则提高网站在有关搜索引擎内的自然排名。目的是让其在行业内占据领先地位，获得品牌收益。很大程度上是网站经营者的一种商业行为，将自己或自己公司的排名前移。

 

但是不登录网站直接爬取有两个弊端：

• 只能获取部分内容；
• 访问容易被限制或者IP被封。

 

如果需要做大规模抓取，我们就需要拥有很多账号，每次请求随机选取一个账号，这样就降低了单个账号的访问频率，被封的概率又会大大降低。

 

维护多个账号的登录信息，这时就需要用到Cookies池了。

 

2.1 本节内容：

       实现一个Cookies池的搭建过程：

• Cookies池中保存了许多新浪微博账号和登录后的Cookies信息，并且Cookies池还需要定时检测每个Cookies的有效性，如果某Cookies无效，就删除该Cookies并模拟登录生成新的Cookies。
• Cookies池还需要一个非常重要的接口，即获取随机Cookies的接口，Cookies运行后，我们只需请求该接口，即可随机获得一个Cookies并用其爬取。

 

2.2 工作准备

• 需要一些微博账号；
• Redis数据库
• RedisPy 库、requests、Selelnium、Flask库；
• 安装Chrome浏览器并配置好ChromeDriver

 

2.3 Cookies 池架构

cookies池架构和代理池类似，也包括四个模块：

 

 

 

 

• 存储模块负责存储每个账号的用户名密码以及每个账号对应的Cookies信息，同时还需要提供一些方法来实现方便的存取操作。

 

•  生成模块负责生成新的Cookies。此模块会从存储模块逐个拿取账号的用户名和密码，然后模拟登录目标页面，判断登录成功，就将Cookies返回并交给存储模块存储。

 

• 检测模块需要定时检测数据库中的Cookies。在这里我们需要设置一个检测链接，不同的站点检测链接不同，检测模块会逐个拿取账号对应的Cookies去请求链接，如果返回的 状态是有效的，那么此Cookies没有失效，否则Cookies失效并移除。接下来等待生成模块重新生成即可。 

 

• 接口模块需要用API来提供对外服务的接口。由于可用的Cookies可能有多个，我们可以随机返回Cookies的接口，这样保证每个Cookies都有可能被取到。Cookies越多，每个Cookies被取到的概率就会越小，从而减少被封号的风险。

 

2.4 Cookies 的实现

 

•  存储模块

存储的内容无非就是账号信息和Cookies信息。账号由用户名和密码两部分组成，我们可以存成用户名和密码的映射。Cookies可以存成JSON字符串，但是我们后面得需要根据账号来生成Cookies。生成的时候我们需要知道哪些账号已经生成了Cookies，哪些没有生成，所以需要同时保存该Cookies对应的用户名信息，其实也是用户名和Cookies的映射。这里就是两组映射，我们自然而然想到Redis的Hash，于是就建立两个Hash。

前几节，已经实现了Redis的安装以及可视化管理工具的安装，见：https://www.cnblogs.com/bltstop/p/11686568.html

接下来我们用Redis 可视化管理工具来实现Hash的创建，可参考百度经验（https://jingyan.baidu.com/article/ae97a646ff37f3bbfd461d01.html）

 

打开RedisDesktopManager，并连接到redis服务器。选择其中一个db数据库，选择"Add new key"新建一个hash数据：

 

 新建对话创建，注意选择"hash"类型，value分成两部分，上面是hash的key，下面填的是hash的value；

添加完成之后，如果没有立即显示出来，点击刷新重新加载数据，选择新建的key，右侧页面则可以展示详细的信息；

点击Add row，可以添加一个元素，填写key和value：

 

 

 

同理，创建Hash：cookies：weibo:

 

 

 

 接下来创建一个存储模块类，用以提供一些Hash的基本操作:

 

import random
import redis

class RedisClient(object):
    def __init__(self, type, website, host=REDIS_HOST, port=REDIS_PORT, password=REDIS_PASSWORD):
        """
        初始化Redis连接
        :param host: 地址
        :param port: 端口
        :param password: 密码
        """
        self.db = redis.StrictRedis(host=host, port=port, password=password, decode_responses=True)
        self.type = type
        self.website = website

    def name(self):
        """
        获取Hash的名称
        :return: Hash名称
        """
        return "{type}:{website}".format(type=self.type, website=self.website)

    def set(self, username, value):
        """
        设置键值对
        :param username: 用户名
        :param value: 密码或Cookies
        :return:
        """
        return self.db.hset(self.name(), username, value)

    def get(self, username):
        """
        根据键名获取键值
        :param username: 用户名
        :return:
        """
        return self.db.hget(self.name(), username)

    def delete(self, username):
        """
        根据键名删除键值对
        :param username: 用户名
        :return: 删除结果
        """
        return self.db.hdel(self.name(), username)

    def count(self):
        """
        获取数目
        :return: 数目
        """
        return self.db.hlen(self.name())

    def random(self):
        """
        随机得到键值，用于随机Cookies获取
        :return: 随机Cookies
        """
        return random.choice(self.db.hvals(self.name()))

    def usernames(self):
        """
        获取所有账户信息
        :return: 所有用户名
        """
        return self.db.hkeys(self.name())

    def all(self):
        """
        获取所有键值对
        :return: 用户名和密码或Cookies的映射表
        """
        return self.db.hgetall(self.name())

 

这里我们新建了一个RedisClient类，初始化__init__()方法有两个关键参数type和website，分别代表类型和站点名称，它们就是用来拼接Hash名称的两个字段。如果这是存储账户的Hash，那么此处的type为accounts、website为weibo，如果是存储Cookies的Hash，那么此处的type为cookies、website为weibo。

接下来还有几个字段代表了Redis的连接信息，初始化时获得这些信息后初始化StrictRedis对象，建立Redis连接。

name()方法拼接了type和website，组成Hash的名称。set()、get()、delete()方法分别代表设置、获取、删除Hash的某一个键值对，count()获取Hash的长度。

比较重要的方法是random()，它主要用于从Hash里随机选取一个Cookies并返回。每调用一次random()方法，就会获得随机的Cookies，此方法与接口模块对接即可实现请求接口获取随机Cookies。

• 生成模块

生成模块负责获取各个账号信息并模拟登录，随后生成Cookies并保存。我们首先获取两个Hash的信息，看看账户的Hash比Cookies的Hash多了哪些还没有生成Cookies的账号，然后将剩余的账号遍历，再去生成Cookies即可。

这里主要逻辑就是找出那些还没有对应Cookies的账号，然后再逐个获取Cookies：

for username in accounts_usernames:
    if not username in cookies_usernames:
        password = self.accounts_db.get(username)
        print('正在生成Cookies', '账号', username, '密码', password)
        result = self.new_cookies(username, password)

我们对接的是新浪微博，前面我们已经破解了新浪微博的四宫格验证码，在这里我们直接对接过来即可，不过现在需要加一个获取Cookies的方法，并针对不同的情况返回不同的结果，逻辑如下所示：

def get_cookies(self):
    return self.browser.get_cookies()

def main(self):
    self.open()
    if self.password_error():
        return {
            'status': 2,
            'content': '用户名或密码错误'
        }
    # 如果不需要验证码直接登录成功
    if self.login_successfully():
        cookies = self.get_cookies()
        return {
            'status': 1,
            'content': cookies
        }
    # 获取验证码图片
    image = self.get_image('captcha.png')
    numbers = self.detect_image(image)
    self.move(numbers)
    if self.login_successfully():
        cookies = self.get_cookies()
        return {
            'status': 1,
            'content': cookies
        }
    else:
        return {
            'status': 3,
            'content': '登录失败'
        }

这里返回结果的类型是字典，并且附有状态码status，在生成模块里我们可以根据不同的状态码做不同的处理。例如状态码为1的情况，表示成功获取Cookies，我们只需要将Cookies保存到数据库即可。如状态码为2的情况，代表用户名或密码错误，那么我们就应该把当前数据库中存储的账号信息删除。如状态码为3的情况，则代表登录失败的一些错误，此时不能判断是否用户名或密码错误，也不能成功获取Cookies，那么简单提示再进行下一个处理即可，类似代码实现如下所示：

result = self.new_cookies(username, password)
# 成功获取
if result.get('status') == 1:
    cookies = self.process_cookies(result.get('content'))
    print('成功获取到Cookies', cookies)
    if self.cookies_db.set(username, json.dumps(cookies)):
        print('成功保存Cookies')
# 密码错误，移除账号
elif result.get('status') == 2:
    print(result.get('content'))
    if self.accounts_db.delete(username):
        print('成功删除账号')
else:
    print(result.get('content'))

如果要扩展其他站点，只需要实现new_cookies()方法即可，然后按此处理规则返回对应的模拟登录结果，比如1代表获取成功，2代表用户名或密码错误。

 

• 检测模块

 

我们现在可以用生成模块来生成Cookies，但还是免不了Cookies失效的问题，例如时间太长导致Cookies失效，或者Cookies使用太频繁导致无法正常请求网页。如果遇到这样的Cookies，我们肯定不能让它继续保存在数据库里。

 

所以我们还需要增加一个定时检测模块，它负责遍历池中的所有Cookies，同时设置好对应的检测链接，我们用一个个Cookies去请求这个链接。如果请求成功，或者状态码合法，那么该Cookies有效；如果请求失败，或者无法获取正常的数据，比如直接跳回登录页面或者跳到验证页面，那么此Cookies无效，我们需要将该Cookies从数据库中移除。

 

此Cookies移除之后，刚才所说的生成模块就会检测到Cookies的Hash和账号的Hash相比少了此账号的Cookies，生成模块就会认为这个账号还没生成Cookies，那么就会用此账号重新登录，此账号的Cookies又被重新更新。

 

检测模块需要做的就是检测Cookies失效，然后将其从数据中移除。

为了实现通用可扩展性，我们首先定义一个检测器的父类，声明一些通用组件，实现如下所示：

class ValidTester(object):
    def __init__(self, website='default'):
        self.website = website
        self.cookies_db = RedisClient('cookies', self.website)
        self.accounts_db = RedisClient('accounts', self.website)

    def test(self, username, cookies):
        raise NotImplementedError

    def run(self):
        cookies_groups = self.cookies_db.all()
        for username, cookies in cookies_groups.items():
            self.test(username, cookies)

 

在这里定义了一个父类叫作ValidTester，在__init__()方法里指定好站点的名称website，另外建立两个存储模块连接对象cookies_db和accounts_db，分别负责操作Cookies和账号的Hash，run()方法是入口，在这里是遍历了所有的Cookies，然后调用test()方法进行测试，在这里test()方法是没有实现的，也就是说我们需要写一个子类来重写这个test()方法，每个子类负责各自不同网站的检测，如检测微博的就可以定义为WeiboValidTester，实现其独有的test()方法来检测微博的Cookies是否合法，然后做相应的处理，所以在这里我们还需要再加一个子类来继承这个ValidTester，重写其test()方法，实现如下：

import json
import requests
from requests.exceptions import ConnectionError

class WeiboValidTester(ValidTester):
    def __init__(self, website='weibo'):
        ValidTester.__init__(self, website)

    def test(self, username, cookies):
        print('正在测试Cookies', '用户名', username)
        try:
            cookies = json.loads(cookies)
        except TypeError:
            print('Cookies不合法', username)
            self.cookies_db.delete(username)
            print('删除Cookies', username)
            return
        try:
            test_url = TEST_URL_MAP[self.website]
            response = requests.get(test_url, cookies=cookies, timeout=5, allow_redirects=False)
            if response.status_code == 200:
                print('Cookies有效', username)
                print('部分测试结果', response.text[0:50])
            else:
                print(response.status_code, response.headers)
                print('Cookies失效', username)
                self.cookies_db.delete(username)
                print('删除Cookies', username)
        except ConnectionError as e:
            print('发生异常', e.args)

test()方法首先将Cookies转化为字典，检测Cookies的格式，如果格式不正确，直接将其删除，如果格式没问题，那么就拿此Cookies请求被检测的URL。test()方法在这里检测微博，检测的URL可以是某个Ajax接口，为了实现可配置化，我们将测试URL也定义成字典，如下所示：

TEST_URL_MAP = {
    'weibo': 'https://m.weibo.cn/'
}

如果要扩展其他站点，我们可以统一在字典里添加。对微博来说，我们用Cookies去请求目标站点，同时禁止重定向和设置超时时间，得到Response之后检测其返回状态码。如果直接返回200状态码，则Cookies有效，否则可能遇到了302跳转等情况，一般会跳转到登录页面，则Cookies已失效。如果Cookies失效，我们将其从Cookies的Hash里移除即可。

• 接口模块

 

生成模块和检测模块如果定时运行就可以完成Cookies实时检测和更新。但是Cookies最终还是需要给爬虫来用，同时一个Cookies池可供多个爬虫使用，所以我们还需要定义一个Web接口，爬虫访问此接口便可以取到随机的Cookies。我们采用Flask来实现接口的搭建，代码如下所示：

import json
from flask import Flask, g
app = Flask(__name__)
# 生成模块的配置字典
GENERATOR_MAP = {
    'weibo': 'WeiboCookiesGenerator'
}
@app.route('/')
def index():
    return '<h2>Welcome to Cookie Pool System</h2>'

def get_conn():
    for website in GENERATOR_MAP:
        if not hasattr(g, website):
            setattr(g, website + '_cookies', eval('RedisClient' + '("cookies", "' + website + '")'))
    return g

@app.route('/<website>/random')
def random(website):
    """
    获取随机的Cookie, 访问地址如 /weibo/random
    :return: 随机Cookie
    """
    g = get_conn()
    cookies = getattr(g, website + '_cookies').random()
    return cookies

们同样需要实现通用的配置来对接不同的站点，所以接口链接的第一个字段定义为站点名称，第二个字段定义为获取的方法，例如，/weibo/random是获取微博的随机Cookies，/zhihu/random是获取知乎的随机Cookies。

 

• 调度模块

最后，我们再加一个调度模块让这几个模块配合运行起来，主要的工作就是驱动几个模块定时运行，同时各个模块需要在不同进程上运行，实现如下所示：

 

import time
from multiprocessing import Process
from cookiespool.api import app
from cookiespool.config import *
from cookiespool.generator import *
from cookiespool.tester import *

class Scheduler(object):
    @staticmethod
    def valid_cookie(cycle=CYCLE):
        while True:
            print('Cookies检测进程开始运行')
            try:
                for website, cls in TESTER_MAP.items():
                    tester = eval(cls + '(website="' + website + '")')
                    tester.run()
                    print('Cookies检测完成')
                    del tester
                    time.sleep(cycle)
            except Exception as e:
                print(e.args)

    @staticmethod
    def generate_cookie(cycle=CYCLE):
        while True:
            print('Cookies生成进程开始运行')
            try:
                for website, cls in GENERATOR_MAP.items():
                    generator = eval(cls + '(website="' + website + '")')
                    generator.run()
                    print('Cookies生成完成')
                    generator.close()
                    time.sleep(cycle)
            except Exception as e:
                print(e.args)

    @staticmethod
    def api():
        print('API接口开始运行')
        app.run(host=API_HOST, port=API_PORT)

    def run(self):
        if API_PROCESS:
            api_process = Process(target=Scheduler.api)
            api_process.start()

        if GENERATOR_PROCESS:
            generate_process = Process(target=Scheduler.generate_cookie)
            generate_process.start()

        if VALID_PROCESS:
            valid_process = Process(target=Scheduler.valid_cookie)
            valid_process.start()

 

这里用到了两个重要的配置，即产生模块类和测试模块类的字典配置，如下所示：

# 产生模块类，如扩展其他站点，请在此配置
GENERATOR_MAP = {
    'weibo': 'WeiboCookiesGenerator'
}

# 测试模块类，如扩展其他站点，请在此配置
TESTER_MAP = {
    'weibo': 'WeiboValidTester'
}

这样的配置是为了方便动态扩展使用的，键名为站点名称，键值为类名。如需要配置其他站点可以在字典中添加，如扩展知乎站点的产生模块，则可以配置成：

GENERATOR_MAP = {
    'weibo': 'WeiboCookiesGenerator',
    'zhihu': 'ZhihuCookiesGenerator',
}

Scheduler里将字典进行遍历，同时利用eval()动态新建各个类的对象，调用其入口run()方法运行各个模块。同时，各个模块的多进程使用了multiprocessing中的Process类，调用其start()方法即可启动各个进程。

另外，各个模块还设有模块开关，我们可以在配置文件中自由设置开关的开启和关闭，如下所示：

# 产生模块开关
GENERATOR_PROCESS = True
# 验证模块开关
VALID_PROCESS = False
# 接口模块开关
API_PROCESS = True

定义为True即可开启该模块，定义为False即关闭此模块。

至此，我们的Cookies就全部完成了。接下来我们将模块同时开启，启动调度器，控制台类似输出如下所示：

API接口开始运行 * Running on http://0.0.0.0:5000/ (Press CTRL+C to quit)Cookies生成进程开始运行Cookies检测进程开始运行正在生成Cookies 账号 14747223314 密码 asdf1129正在测试Cookies 用户名 14747219309Cookies有效 14747219309正在测试Cookies 用户名 14740626332Cookies有效 14740626332正在测试Cookies 用户名 14740691419Cookies有效 14740691419正在测试Cookies 用户名 14740618009Cookies有效 14740618009正在测试Cookies 用户名 14740636046Cookies有效 14740636046正在测试Cookies 用户名 14747222472Cookies有效 14747222472Cookies检测完成验证码位置 420 580 384 544成功匹配拖动顺序 [1, 4, 2, 3]成功获取到Cookies {'SUHB': '08J77UIj4w5n_T', 'SCF': 'AimcUCUVvHjswSBmTswKh0g4kNj4K7_U9k57YzxbqFt4SFBhXq3Lx4YSNO9VuBV841BMHFIaH4ipnfqZnK7W6Qs.', 'SSOLoginState': '1501439488', '_T_WM': '99b7d656220aeb9207b5db97743adc02', 'M_WEIBOCN_PARAMS': 'uicode%3D20000174', 'SUB': '_2A250elZQDeRhGeBM6VAR8ifEzTuIHXVXhXoYrDV6PUJbkdBeLXTxkW17ZoYhhJ92N_RGCjmHpfv9TB8OJQ..'}成功保存Cookies

 

申明：本文内容部分转自：https://blog.csdn.net/xmxt668/article/details/92368537