爬虫入门

实现爬虫的基础套路

第一步、准备url

(1).准备start_url

特点：url地址规律不明显，总数不确定。

通过代码提取下一页url的技巧：xpath；寻找url地址，部分参数在当前的响应中（比如：当前页面数和总页码数在当前的响应中）

(2).准备url_list

特点：页面总数明确，url地址规律明显

第二步、发送请求，获取响应

基础的请求响应看requests文档即可，这里写一点反反爬虫的小技巧：

1.添加随机的User-Agent

2.添加随机的代理IP

3.在对方判断出是爬虫后，添加更多的headers字段，包括cookie（cookie的处理可以使用requests提供的session对象来解决）

cookie池的逻辑：准备一堆能用的cookie，组成cookie池。

如果不用登陆，准备刚开始能够成功请求对方网站的cookie，即接收对方网站设置在response中的cookie，下次请求时随机一个cookie池中的cookie进行请求。

如果要登陆，准备多个账号，使用程序获取每个账号的cookie，随机挑选cookie进行请求。

4.当电脑端JS太难搞或得不到数据的时候，可以尝试把浏览器模式切换成手机模式或平板模式，看看有没有简化。如果还是跟电脑端浏览器一样，那只能去刚正面了。

第三步、提取数据

1.确定数据的位置

如果数据在当前的url地址中：

提取的是列表页的数据，直接请求列表页的url地址，不用进入详情页。

提取的是详情页数据：确定url，发送请求、接收响应，提取数据，返回继续下一个url

如果数据不在当前的url地址中：

数据不在当前的url地址中，说明数据在其他响应中，需要去寻找数据的位置：在浏览器开发者模式的Network中，从头到尾找；使用开发者模式的过滤条件；通过search数字、英文来定位数据。

2.数据的提取

xpath：从html中提取整块的数据，先分组，之后每一组再提取

re：提取html中的json字符串

json：把json字符串转化为python字典对象，然后再提取

 

爬虫代码的一些建议

一、尽量减少请求次数

1.能抓列表页就不抓详情页

2.保存获取到的html页面，供差错和重复请求时使用

二、关注网站中所有类型的页面

1.wap页面、触屏版页面

2.H5页面

3.app

三、多伪装

1.动态User-Agent

2.代理ip

3.尽量不适用cookie

四、利用多线程、分布式

在不被反爬的情况下，尽可能地提升效率

 

requests对比urllib

1.requests的底层实现就是urllib

2.通过urllib获取到的网页内容是没有经过解压的，需要手动去解压。而requests能自动帮我们解压（gzip压缩的等）网页内容

3.requests发送请求的时候必须带上协议，不然就会报错！

 

requests解决编码的办法

1.response.content.decode() python3中默认是"utf-8"

2.response.content.decode("GBK") 直接指定编码

3.response.text 通过请求头里的信息去推测编码

 

response.text与response.content的区别

首先，requests得到的响应要么是bytes类型要么是str类型。

1.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

修改编码方式：response.encoding="utf-8"

2.response.content

类型：bytes

解码类型：没有指定

修改编码方式：response.content.decode() python3中默认是"utf-8"

技巧：

如果得到一个json对象，一大堆内容挤在一起狠起来很费力，如何解决？

1.json在线解析工具：https://www.json.cn/

2.在pycharm中新建一个json文件，把json字符串丢进去，然后格式化一下就好看很多了

中文被解析成了unicode字符，可以把这些字符放进ipython中，回车一下就能得到原始版的中文了。

 

常用的头信息

带上headers的目的：模拟浏览器，欺骗服务器，获取和浏览器一致的内容。

User-Agent：浏览器名称，注意大小写

response.headers：响应头，返回一个dict。需要关注一下"Set-Cookie"这个信息，它是服务器返回给本地后设置的。（JS也可以设置cookie）

response.request.headers：请求的头，也是返回一个dict

 

发送带参数的请求

需要用到requests.get()中的params参数，这个参数是一个dict类型：kw={key:value}

语法：requests.get(url,params=kw)

带参数的get请求是在url后面加一个问号(?)然后键值对之间以"&"符号隔开，每个键值对通过等号(=)相互关联。

上图中的这个小写"s"是必须带的，不然的话：

当requests执行带参数的get请求时，其实是在地址栏后面做拼接操作。在requests中，get的问号可写可不写。而且，可以不用写params参数，直接写进url也可以，但直接写的时候就必须把问号带上了。如下例所示：

import requests

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.100 Safari/537.36"
}

params = {"wd": "派森"}

resp1 = requests.get("https://www.baidu.com/s?", headers=headers, params=params)
print(resp1.url)

# 问号(?)带与不带都是可以的，requests会去自动检测拼接
resp2 = requests.get("https://www.baidu.com/s", headers=headers, params=params)
print(resp2.url)

# get方式的参数可以直接写进去
resp3 = requests.get("https://www.baidu.com/s?wd=派森", headers=headers)
print(resp3.url)
View Code

注意一点：想要看中文的URL内容，需要去URL解码网站将url解码一下，不然就会看到一大串百分号开头的内容。

URL解码网站：https://tool.chinaz.com/tools/urlencode.aspx

例如：我在百度输入了关键词"派森"，把前面部分的wd复制过来，去URL解码网站解一下才能看到真正的内容。

技巧：

1.遇到很长很长的URL地址，可以试着去删掉一些参数，写个小爬爬往往犯不着模拟得那么像。

比如我在百度上输入"派森"这关键词，回车后，URL变成了这么一大串：https://www.baidu.com/s?wd=%E6%B4%BE%E6%A3%AE&rsv_spt=1&rsv_iqid=0xe8df1af60002ace2&issp=1&f=8&rsv_bp=1&rsv_idx=2&ie=utf-8&tn=baiduhome_pg&rsv_enter=1&rsv_dl=ib&rsv_sug3=5&rsv_sug1=2&rsv_sug7=100&rsv_t=3fb6eUeXWN%2FYT9Y6x4ZoJPlNqf1xl0NHr04hWGv2QRIG3V%2F2CR3W7alFRVZka9k9Zh0N

一大串我也看不懂是什么意思，也不知道是怎么生成的，其实只是前面的wd才是最关键的内容。但如果要模拟得很像很像，那么最好是把全部的参数都破译出来，然后带上去发送请求。

 

爬虫代理

代理相当于中间人，为什么要使用代理？

1.让服务器认为不是同一个客户端在请求

2.防止自己的真实地址被泄漏

目的：假装是不同的用户在访问。

反向代理：例如nginx，它的原理是将请求转发给内部服务，你并不知道最终的服务器地址。相对安全，因为你只能知道nginx地址，而最终跑服务的server是不知道的。你也只能把nginx干掉，而很难干掉最终的server

正向代理：例如vpn，你是知道最终服务器地址是哪里。

判断方式：是否知道最终的服务器地址。

另外，透明和普通匿名容易被对方抓到你的真实IP，高匿就不太容易被怼。

requests中使用代理

给proxies参数传递一个字段

准备一大堆的IP，组成IP池，并设定随机选择的策略（比如通过排序，选择使用次数较少的IP地址优先去代理），然后随机选择一个进行访问。

检查IP的可用性：

1.超时参数设置（例如，设置3秒内必须响应，不然就报错）

2.使用代理IP质量检测网站

代理的工作方式

  

cookie和session

cookie：保存在本地，单个cookie不能超过4K，很多浏览器会限制一个站点最多只能保存20个cookie

session：保存在服务器中，会在服务器中存在一定时间，多了会影响服务器性能

cookie池：一套cookie和session往往跟一个用户对应，请求太快、次数太多，容易被识别为爬虫。解决方案：准备一大堆cookie，组成cookie池，选择使用次数较少的cookie去请求。

友情提示：不需要cookie的时候尽量不去使用cookie

requests的cookies参数也是一个字典类型：cookies={"key":"value"}

不带cookie也能直接登录的三种情况：

1.cookie过期时间很长的网站。2.cookie过期之前就拿到想要的数据。3.配合其他程序，一个程序专门去获取cookie然后传给当前程序，当前程序直接拿来使用

 

requests的会话保持

使用requests提供的Session类（注意：实例化后不是上面cookie和session的那个session，而是requests提供的会话保持对象），会自动帮我们把网站的cookie保持住。

用法：session = requests.Session()

 

lxml库

lxml是python的第三方库，可以自动修正html代码，需要额外安装：pip install lxml

导入lxml的etree模块：from lxml import etree

利用etree.HTML()，可以将字符串转化为Element对象

Element对象具有xpath()方法：html=etree.HTML(html_str)

 

验证码的识别

云打码平台：http://www.yundama.com/

1.url不变，验证码不变

直接请求验证码的url，获得响应，进行识别

2.url不变，验证码会变

思路：对方服务器返回验证码的时候，会和每个用户的信息和验证码进行一一对应，之后在用户发送post请求时，会对比post请求中的验证码和当前用户真正存储在服务器端的验证码是否相等。

步骤：

(1).实例化requests.Session()

(2).使用session请求登录页面，获取验证码的url

(3).使用session请求验证码url的响应，这个响应就是一张验证码图片对象（一般是response.content的bytes对象）

(4).把上面的bytes对象丢给打码平台去识别

 

多线程爬虫

 

 

  

动态HTML技术了解

 

Selenium和PhantomJS

selenium是一个Web的自动化测试工具，最初是为网站自动化测试而开发的。selenium可以直接运行在浏览器上，它支持主流的浏览器（包括PhantomJS这些无界面的浏览器）。selenium可以接收指令，让浏览器自动加载页面，获取需要的数据，甚至网页截屏。

phantomjs是一个基于Webkit的“无界面”(headless)浏览器，它会把网站加载到内存并执行页面上的Javascript

selenium所需的chrome驱动下载（国内镜像）：https://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver

阿里云的其他镜像：https://npm.taobao.org/

selenium基本操作

页面元素定位

selenium中cookie的常用用法

1.driver.get_cookies()

2.{cookie["name"]:cookie["value"] for cookie in driver.get_cookies()}

3.driver.delete_cookie("cookie_name")

4.driver.delete_all_cookies()

页面等待

当网页采用了动态html技术，页面上部分元素的出现时间便不能确定，这个时候可以设置一个等待时间，强制要求在一定的时间内出现，否则就报错。

1.强制等待

time.sleep(10)

2.显示等待

设置最长的等待时间，去等待指定的某个条件。如果在这个时间内还是没有找到元素，就会抛出异常。

WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.ID, "myDynamicElement")))

3.隐式等待

简单地设置一个最大等待的时间，单位为秒

driver.implicitly_wait(10)

4.针对三种等待方式的建议

尽量使用第一种强制等待方式，显示和隐式等待经过前辈的实践，反应并不好用。

selenium使用的注意点

(1).获取文本和获取属性

先定位到元素，然后调用.text或者get_attribute()方法

(2).selenium获取的页面数据是浏览器中elements内容

(3).find_element和find_elements的区别

find_element返回一个element对象，如果没有会报错

find_elements返回一个列表，没有就是空列表

小技巧：在判断是否有下一页的时候，使用find_elements获取一下列表，如果列表为空，则表明没有下一页了。

(4).如果页面中有iframe、frame，需要先调用driver.switch_to_frame()方法，切换到该frame中才能定位元素

(5).selenium请求下一个页面时，下一个页面未必会立马加载出所有的数据，如果此时去获取一个还未加载出来的数据，就会报错。可以强制等待一定时间：time.sleep(5)

Ubuntu Server 18.04.2 LTS下的PhantomJS安装

不建议使用apt，可能会报错装不上。去官网下载，解压后即可使用：https://phantomjs.org/download.html

本人偷懒直接用了root权限，如果是其他用户则需要sudo提权

# 解压
tar -xvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2

# 解压开后，找到bin目录中的可执行文件，就直接可以使用
# 为了避免误删，建议把文件夹移动到一个合适的位置
mv phantomjs-2.1.1-linux-x86_64 /usr/local/src/phantomjs

# 创建软链
ln -sf /usr/local/src/phantomjs/bin/phantomjs /usr/local/bin/phantomjs

# 如能正确输出版本号，则表示可用
phantomjs --version
View Code

 

Tesseract

定义：Tesseract是一个将图像翻译成文字的OCR库（光学文字识别，Optical Character Recognition）

安装：apt install tesseract-ocr

在python中调用tesseract：pip install pytesseract

Tesseract处理规范的文字

tesseract-oct是光学文字识别，它的原理是根据图片上的颜色色差的变化去判别是否为文字。

在终端的处理：tesseract test.jpg text

在python代码中使用

1.好图片的识别结果：

from PIL import Image
import pytesseract

# 在windows7环境下，必须指定tesseract的路径，不然就会报错
"""
报错信息：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Python37-32\lib\site-packages\pytesseract\pytesseract.py", line 223, in run_tesseract
    proc = subprocess.Popen(cmd_args, **subprocess_args())
  File "C:\Python37-32\lib\subprocess.py", line 756, in __init__
    restore_signals, start_new_session)
  File "C:\Python37-32\lib\subprocess.py", line 1155, in _execute_child
    startupinfo)
FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "D:/python_local/pytesseract_example/demo2.py", line 9, in <module>
    pytesseract.image_to_string(image)
  File "C:\Python37-32\lib\site-packages\pytesseract\pytesseract.py", line 345, in image_to_string
    }[output_type]()
  File "C:\Python37-32\lib\site-packages\pytesseract\pytesseract.py", line 344, in <lambda>
    Output.STRING: lambda: run_and_get_output(*args),
  File "C:\Python37-32\lib\site-packages\pytesseract\pytesseract.py", line 253, in run_and_get_output
    run_tesseract(**kwargs)
  File "C:\Python37-32\lib\site-packages\pytesseract\pytesseract.py", line 225, in run_tesseract
    raise TesseractNotFoundError()
pytesseract.pytesseract.TesseractNotFoundError: tesseract is not installed or it's not in your path
"""
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe"
tessdata_dir_config = '--tessdata-dir "C:\\Program Files\\Tesseract-OCR\\tessdata"'

print(pytesseract.image_to_string(Image.open("good.jpg"), config=tessdata_dir_config))
View Code

完全符合预期，一个字都没有错。

2.当图片存在有干扰元素的时候

有了一些干扰元素后，这个玩意儿就不那么准确了。

 

其他的技巧

1.with open()报编码错误的时候，在open()函数里指定一下对应的encoding属性即可。例：with open("path/", "w", encoding="utf-8")

2.requests.utils.dict_from_cookiejar，把cookie的json对象转化为字典。response.cookies返回的是<RequestJar对象>

3.requests.utils.unquote("被编码后的url地址")，如果一个url地址里有中文，浏览器会将中文编码成一串以百分号开头的字符串，使用这个方法可以把被编码的url转化成人眼能看懂的内容。注意：这个方法只能解码URL地址

4.requests.utils.quote("url地址")，把一个url地址进行编码

5.requests.get("url", verify=False)，不去验证证书。https的网站需要去权威机构购买SSL证书验证，有些网站没有去买，所以当去访问这些网站的时候会返回错误。使用这个属性，便可以避开这个问题

6.requests.get("url", timeout:int=seconds)，超时指定的秒数后报错

posted @ 2019-08-12 15:11  root01_barry  阅读(348)  评论(0)  编辑  收藏  举报