Python之路【第十九篇】：爬虫

佚名 6年前 (2019-04-11) 随笔 1402人围观抢沙发百度已收录

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

Requests

Python标准库中提供了：urllib、urllib2、httplib等模块以供Http请求，但是，它的 API 太渣了。它是为另一个时代、另一个互联网所创建的。它需要巨量的工作，甚至包括各种方法覆盖，来完成最简单的任务。

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封装urllib请求

Requests 是使用 Apache2 Licensed 许可证的基于Python开发的HTTP 库，其在Python内置模块的基础上进行了高度的封装，从而使得Pythoner进行网络请求时，变得美好了许多，使用Requests可以轻而易举的完成浏览器可有的任何操作。

1、GET请求

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 # 1、无参数实例 import requests ret = requests.get( 'https://github.com/timeline.json' ) print ret.url print ret.text # 2、有参数实例 import requests payload = { 'key1' : 'value1' , 'key2' : 'value2' } ret = requests.get( "http://httpbin.org/get" , params = payload) print ret.url print ret.text

向 https://github.com/timeline.json 发送一个GET请求，将请求和响应相关均封装在 ret 对象中。

2、POST请求

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 # 1、基本POST实例 import requests payload = { 'key1' : 'value1' , 'key2' : 'value2' } ret = requests.post( "http://httpbin.org/post" , data = payload) print ret.text # 2、发送请求头和数据实例 import requests import json url = 'https://api.github.com/some/endpoint' payload = { 'some' : 'data' } headers = { 'content-type' : 'application/json' } ret = requests.post(url, data = json.dumps(payload), headers = headers) print ret.text print ret.cookies

向https://api.github.com/some/endpoint发送一个POST请求，将请求和相应相关的内容封装在 ret 对象中。

3、其他请求

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 requests.get(url, params = None , * * kwargs) requests.post(url, data = None , json = None , * * kwargs) requests.put(url, data = None , * * kwargs) requests.head(url, * * kwargs) requests.delete(url, * * kwargs) requests.patch(url, data = None , * * kwargs) requests.options(url, * * kwargs) # 以上方法均是在此方法的基础上构建 requests.request(method, url, * * kwargs)

requests模块已经将常用的Http请求方法为用户封装完成，用户直接调用其提供的相应方法即可，其中方法的所有参数有：

更多参数

更多requests模块相关的文档见：http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/

自动登陆抽屉并点赞

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 ### 1、首先登陆任何页面，获取cookie i1 = requests.get(url = "http://dig.chouti.com/help/service" ) ### 2、用户登陆，携带上一次的cookie，后台对cookie中的 gpsd 进行授权 i2 = requests.post( url = "http://dig.chouti.com/login" , data = { 'phone' : "86手机号" , 'password' : "密码" , 'oneMonth' : "" }, cookies = i1.cookies.get_dict() ) ### 3、点赞（只需要携带已经被授权的gpsd即可） gpsd = i1.cookies.get_dict()[ 'gpsd' ] i3 = requests.post( url = "http://dig.chouti.com/link/vote?linksId=8589523" , cookies = { 'gpsd' : gpsd} ) print (i3.text)

“破解”微信公众号

“破解”微信公众号其实就是使用Python代码自动实现【登陆公众号】->【获取观众用户】-> 【向关注用户发送消息】。

注：只能向48小时内有互动的粉丝主动推送消息

1、自动登陆

分析对于Web登陆页面，用户登陆验证时仅做了如下操作：

登陆的URL：https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/login?lang=zh_CN
POST的数据为：

{
'username': 用户名,
'pwd': 密码的MD5值,
'imgcode': "",
'f': 'json'
}
注：imgcode是需要提供的验证码，默认无需验证码，只有在多次登陆未成功时，才需要用户提供验证码才能登陆
POST的请求头的Referer值，微信后台用次来检查是谁发送来的请求
请求发送并登陆成功后，获取用户响应的cookie，以后操作其他页面时需要携带此cookie
请求发送并登陆成功后，获取用户相应的内容中的token

登陆代码

登陆成功获取的相应内容如下：

1 2 3 4 5 响应内容： { "base_resp" :{ "ret" : 0 , "err_msg" : "ok" }, "redirect_url" : "\/cgi-bin\/home?t=home\/index&lang=zh_CN&token=537908795" } 响应cookie： { 'data_bizuin' : '3016804678' , 'bizuin' : '3016804678' , 'data_ticket' : 'CaoX+QA0ZA9LRZ4YM3zZkvedyCY8mZi0XlLonPwvBGkX0/jY/FZgmGTq6xGuQk4H' , 'slave_user' : 'gh_5abeaed48d10' , 'slave_sid' : 'elNLbU1TZHRPWDNXSWdNc2FjckUxalM0Y000amtTamlJOUliSnRnWGRCdjFseV9uQkl5cUpHYkxqaGJNcERtYnM2WjdFT1pQckNwMFNfUW5fUzVZZnFlWGpSRFlVRF9obThtZlBwYnRIVGt6cnNGbUJsNTNIdTlIc2JJU29QM2FPaHZjcTcya0F6UWRhQkhO' }

2、访问其他页面获取用户信息

分析用户管理页面，通过Pyhton代码以Get方式访问此页面，分析响应到的 HTML 代码，从中获取用户信息：

获取用户的URL：https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/user_tag?action=get_all_data&lang=zh_CN&token=登陆时获取的token
发送GET请求时，需要携带登陆成功后获取的cookie

1 { 'data_bizuin' : '3016804678' , 'bizuin' : '3016804678' , 'data_ticket' : 'C4YM3zZ...
获取当前请求的响应的html代码
通过正则表达式获取html中的指定内容（Python的模块Beautiful Soup）
获取html中每个用户的 data-fakeid属性，该值是用户的唯一标识，通过它可向用户推送消息

代码实现

3、发送消息

分析给用户发送消息的页面，从网络请求中剖析得到发送消息的URL，从而使用Python代码发送消息：

发送消息的URL：https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/singlesend?t=ajax-response&f=json&token=登陆时获取的token放在此处&lang=zh_CN
从登陆时相应的内容中获取：token和cookie
从用户列表中获取某个用户唯一标识： fake_id

封装消息，并发送POST请求

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 send_dict = { 'token' : 登陆时获取的token, 'lang' : "zh_CN" , 'f' : 'json' , 'ajax' : 1 , 'random' : "0.5322618900912392" , 'type' : 1 , 'content' : 要发送的内容, 'tofakeid' : 用户列表中获取的用户的 ID , 'imgcode' : '' }

发送消息代码

以上就是“破解”微信公众号的整个过程，通过Python代码实现了自动【登陆微信公众号平台】【获取用户列表】【指定用户发送消息】。

Scrapy

Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的，也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下

Scrapy主要包括了以下组件：

引擎(Scrapy)
用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
调度器(Scheduler)
用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
下载器(Downloader)
用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
爬虫(Spiders)
爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
项目管道(Pipeline)
负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。
下载器中间件(Downloader Middlewares)
位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
爬虫中间件(Spider Middlewares)
介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
调度中间件(Scheduler Middewares)
介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。

Scrapy运行流程大概如下：

引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器
下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)
爬虫解析Response
解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理
解析出的是链接（URL）,则把URL交给调度器等待抓取

一、安装

1	`pip install Scrapy`

注：windows平台需要依赖pywin32，请根据自己系统32/64位选择下载安装，https://sourceforge.net/projects/pywin32/

二、基本使用

1、创建项目

运行命令:

1	`scrapy startproject your_project_name`

自动创建目录：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 project_name / scrapy.cfg project_name / __init__.py items.py pipelines.py settings.py spiders / __init__.py

文件说明：

scrapy.cfg 项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
items.py 设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
pipelines 数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
spiders 爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则

注意：一般创建爬虫文件时，以网站域名命名

2、编写爬虫

在spiders目录中新建 xiaohuar_spider.py 文件

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import scrapy class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider): name = "xiaohuar" allowed_domains = [ "xiaohuar.com" ] start_urls = [ "http://www.xiaohuar.com/hua/" , ] def parse( self , response): # print(response, type(response)) # from scrapy.http.response.html import HtmlResponse # print(response.body_as_unicode()) current_url = response.url body = response.body unicode_body = response.body_as_unicode()

3、运行

进入project_name目录，运行命令

1	`scrapy crawl spider_name` `-` `-` `nolog`

4、递归的访问

以上的爬虫仅仅是爬去初始页，而我们爬虫是需要源源不断的执行下去，直到所有的网页被执行完毕

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import scrapy from scrapy.http import Request from scrapy.selector import HtmlXPathSelector import re import urllib import os class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider): name = "xiaohuar" allowed_domains = [ "xiaohuar.com" ] start_urls = [ "http://www.xiaohuar.com/list-1-1.html" , ] def parse( self , response): # 分析页面 # 找到页面中符合规则的内容（校花图片），保存 # 找到所有的a标签，再访问其他a标签，一层一层的搞下去 hxs = HtmlXPathSelector(response) # 如果url是 http://www.xiaohuar.com/list-1-\d+.html if re.match( 'http://www.xiaohuar.com/list-1-\d+.html' , response.url): items = hxs.select( '//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div' ) for i in range ( len (items)): src = hxs.select( '//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/a/img/@src' % i).extract() name = hxs.select( '//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/span/text()' % i).extract() school = hxs.select( '//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/div[@class="btns"]/a/text()' % i).extract() if src: ab_src = "http://www.xiaohuar.com" + src[ 0 ] file_name = "%s_%s.jpg" % (school[ 0 ].encode( 'utf-8' ), name[ 0 ].encode( 'utf-8' )) file_path = os.path.join( "/Users/wupeiqi/PycharmProjects/beauty/pic" , file_name) urllib.urlretrieve(ab_src, file_path) # 获取所有的url，继续访问，并在其中寻找相同的url all_urls = hxs.select( '//a/@href' ).extract() for url in all_urls: if url.startswith( 'http://www.xiaohuar.com/list-1-' ): yield Request(url, callback = self .parse)

以上代码将符合规则的页面中的图片保存在指定目录，并且在HTML源码中找到所有的其他 a 标签的href属性，从而“递归”的执行下去，直到所有的页面都被访问过为止。以上代码之所以可以进行“递归”的访问相关URL，关键在于parse方法使用了 yield Request对象。

注：可以修改settings.py 中的配置文件，以此来指定“递归”的层数，如： DEPTH_LIMIT = 1

正则选择器

选择器规则Demo

获取响应cookies

更多选择器规则：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/topics/selectors.html

5、格式化处理

上述实例只是简单的图片处理，所以在parse方法中直接处理。如果对于想要获取更多的数据（获取页面的价格、商品名称、QQ等），则可以利用Scrapy的items将数据格式化，然后统一交由pipelines来处理。

在items.py中创建类：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class JieYiCaiItem(scrapy.Item): company = scrapy.Field() title = scrapy.Field() qq = scrapy.Field() info = scrapy.Field() more = scrapy.Field()

上述定义模板，以后对于从请求的源码中获取的数据同意按照此结构来获取，所以在spider中需要有一下操作：

spider

此处代码的关键在于：

将获取的数据封装在了Item对象中
yield Item对象（一旦parse中执行yield Item对象，则自动将该对象交个pipelines的类来处理）

pipelines

上述中的pipelines中有多个类，到底Scapy会自动执行那个？哈哈哈哈，当然需要先配置了，不然Scapy就蒙逼了。。。

在settings.py中做如下配置：

1 2 3 4 5 ITEM_PIPELINES = { 'beauty.pipelines.DBPipeline' : 300 , 'beauty.pipelines.JsonPipeline' : 100 , } # 每行后面的整型值，确定了他们运行的顺序，item按数字从低到高的顺序，通过pipeline，通常将这些数字定义在0-1000范围内。