获取cookie的几种方式

 

在爬虫中cookie是非常有用的,可以解决反爬,封号等问题。接下来我们来说说获取cookie的集中方式。

这里采用python2.7,本来我都是用python3.6的,来了公司之后,公司适用版本2.7,就2.7咯,反正就写法上面有一些区别

 

第一种:mechanize

首先我们要使用mechanize,第一步:

pip install mechanize

 

第二步编写获取cookie代码:

import os
import mechanize
import cookielib,re

br = mechanize.Browser()
cj = cookielib.LWPCookieJar()
br.set_cookiejar(cj)

br.set_handle_equiv(True)
br.set_handle_gzip(True)
br.set_handle_redirect(True)
br.set_handle_referer(True)
br.set_handle_robots(False)
br.set_handle_refresh(mechanize._http.HTTPRefreshProcessor(), max_time=1)
br.set_debug_http(True)

br.addheaders = [('User-agent', '用户ua')]
br.set_proxies({"http": "代理"})
response = br.open('https://www.amazon.com')



cj = br._ua_handlers['_cookies'].cookiejar
for cookie in cj:
    print("cookieName:"+cookie.name)
    print("cookieValue:"+cookie.value)

cookie = [item.name + ":" + item.value for item in cj]
cookiestr={}
for item in cookie:
    name,value = item.split(":")
    cookiestr[name]=value

运行结果:

 

第二种:urllib

import urllib2
import cookielib
from http import cookiejar
from bs4 import BeautifulSoup

User_Agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36'
header = {}
header['User-Agent'] = User_Agent

cookie = cookiejar.CookieJar()
cookie_handle=urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie)
cookie_opener = urllib2.build_opener(cookie_handle)

# proxy_support = urllib2.ProxyHandler({"http":"5.62.157.47:8085"})
# proxy_opener = urllib2.build_opener(proxy_support)

urllib2.install_opener(cookie_opener)
# urllib2.install_opener(proxy_opener)

request = urllib2.Request("https://www.amazon.com",headers=header)
response = urllib2.urlopen(request)

for item in cookie:
    print('Name = ' +item.name)
    print('Value =' +item.value)

运行结果:

 

第三种:requests

import requests
headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36'}
r = requests.get('https://www.amazon.com', headers = headers)
for cookie in r.cookies:
    print(cookie.name)
    print(cookie.value)
    print("=========")

 

运行结果:

 

 

 

第四种:selenium(个人感觉这个虽然加载比较慢,但是获取cookie最全)

pip install selenium

代码:

from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome(executable_path='d:/seop/chromedriver.exe')
driver.get("https://www.amazon.com")
#for c in cookiestr.keys():
#    driver.add_cookie({'name':c,'value':cookiestr[c]})

#driver.get("https://www.amazon.com")

cookie = [item["name"] + "=" + item["value"] for item in driver.get_cookies()]
cookiestr = ';'.join(item for item in cookie)

运行结果:

 

第五种:总觉得selenium比较慢,打开还要加载浏览器,于是尝试了 htmlunit以及phantomjs

htmlunit

 

 phantomjs

from selenium import webdriver
browser = webdriver.PhantomJS()
browser.get("https://www.amazon.com")
cookie = [item["name"] + "=" + item["value"] for item in browser.get_cookies()]
cookiestr = ';'.join(item for item in cookie)

运行结果:

 

第六种:scrapy 

这边我们简单测试一下,首先你电脑已经要安装了scrapy,如果没有安装,pip install scrapy

然后我们输入要获取地址的cookie

scrapy shell "https://www.amazon.com"

cookie结果:

 

 

 最后一种:chrome headless 使用无头浏览器来获取

这个目前我是在centos上面进行操作:

第一步:肯定你要安装chrome啦

第二步:运行安装脚本

curl https://intoli.com/install-google-chrome.sh | bash  

测试是否成功: 运行以下命令,如果成功会在当前目录下面保存百度的截图

google-chrome-stable --no-sandbox --headless --disable-gpu --screenshot     https://www.baidu.com  

 

这里我们开始获取cookie信息

first:

google-chrome-stable --no-sandbox --headless --disable-gpu --user-data-dir="$HOME/Library/Application Support/Google/Chrome/" --remote-debugging-port=9222  https://www.amazon.com

 

second: 这里我们主要是获取websocket的url

curl -s localhost:9222/json 

 

 third: 这边要注意哦,要安装wsc,安装wsc之前记得要安装npm哦,然后在执行npm install -g wsc,然后在执行以下命令

wsc ws://localhost:9222/devtools/page/D42AFC3C9AF9C8A1511ADC60850BD5A8

然后输入:

{"id": 1, "method": "Network.getAllCookies"}

最后cookie结果:

 

目前尝试了mechanize、urllib、selenium、headless chrome、requests、htmlunit、phantomjs、scrapy

目前已经尝试了以上八种,个人觉得还是selenium获取cookie比较全,信息比较完整,获取cookie的字段也是比较稳定的,经过这两天的研究cookie,就是selenium获取cookie的速度比较慢,看看还有没啥办法优化速度,继续查阅别的方式来获取cookie。

 

posted @ 2019-04-15 12:05  WangHello  阅读(81631)  评论(0编辑  收藏  举报