基于requests模块的cookie,session和线程池爬取

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基于requests模块的cookie,session和线程池爬取

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)

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)

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": ""})

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()
posted @ 2019-05-04 18:12  孔辉  阅读(567)  评论(0)  编辑  收藏  举报