商业爬虫学习笔记day5

一. 发送post请求

import requests

url = ""
# 发送post请求
data = {
}
response = requests.post(url, data=data)

二. 内网认证

auth= （user,pwd）
response = requests.get(url, auth=auth)

三. 代理

import requests

url = "http://www.baidu.com"
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/557.36"
}
free_proxy = {'http': '118.187.58.35:53281'}
response = requests.get(url, proxies = free_proxy)

data = response.content.decode()
with open("proxy.html", "w") as f:
    f.write(data)

四. 第三方CA证书

由day1中https与http的区别知道，https是有第三方CA证书认证的，但有些网站虽然是https，但是它不是CA证书（可以是自己颁布的证书，如以前的12306），这样的话就访问不了该网站，报如下错

解决方法：告诉web忽略证书去访问

代码如下

import requests

url = 'https://10.10.10.9/'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.67 Safari/537.36'
}

response = requests.get(url=url, headers=headers, verify=False)
data = response.content.decode()

with open('03-ssl.html', 'w') as f:
    f.write(data)

五. cookie

1. cookie的工作流程：

扫描二维码关注公众号，回复： 6832188 查看本文章

　　当用户A浏览某个使用Cookie的网站时，该网站的服务器就为A产生一个唯一的识别码，并以此作为索引在服务器的后端数据库中产生一个项目。接着在给A的HTTP响应报文中添加一个叫做Set-cookie的首部行。这里的“”“首部字段名”就是“Set-cookie”，而后面的值就是赋予该用户的“”识别码“”，例如这个首部行是这样的

Set-cookie：31d4d96e407aad42

　　当A收到这个响应时，其浏览器就在它管理的特定Cookie文件中添加一行，其中包括这个服务器的主机名和Set-cookie后面给出的识别码。当A继续浏览这个网站时，每发送一个HTTP请求报文时，其浏览器就会从其Cookie文件中取出这个网站的识别码，并放到HTTP请求报文的cookie

首部行中：

Cookie：31d4d96e407aad42

　　于是，这个网站就能够跟踪用户31d4d96e407aad42（用户A）在该网站的活动。需要注意的是，服务器并不需要知道这个用户的真实姓名以及其他信息。但服务器能够知道用户31d4d96e407aad42在什么时候访问了哪些页面，以及访问这些页面的顺序。如果A是在网上购物，那么这个服务器可以为A维护一个所购物品的列表，使A在结束这次购物时一起付费

　　如果A在几天后再次访问这个网站，那么他的浏览器会在其HTTP请求报文中继续使用首部行 Cookie：31d4d96e407aad42 ，而这个网站服务器根据A过去的访问记录可以向他推荐商品。如果A已经在该网站登记过和使用过信用卡付费，那么这个网站就已经保存了A的姓名、电子邮件、信用卡号码等信息。这样，当A继续在该网站购物时，只要还是用同一台电脑，由于浏览器产生的HTTP请求报文中都携带了同样的Cookie首部行，服务器就可以利用Cookie来验证出这是用户A，因此以后A在这个网站购物时就不必重新在键盘输入姓名、信用卡号码等信息。这对顾客显然是方便的。

　　尽管Cookie能够简化用户网上购物的过程，但Cookie的使用一直引起很多争议。有人认为Cookie会把计算机病毒带到用户的计算机中。其实这是对Cookie的误解。Cookie只是一个小小的文本文件，不是计算机的可执行程序，因此不可能传播计算机病毒，也不可能用来获取用户计算机硬盘中的信息。对于Cookie的另一个争议，是关于用户隐私的保护问题。例如，网站服务器知道了A的一些信息，就有可能把这些信息出卖给第三方。Cookie还可以用来收集用户在万维网网站上的行为。这些都属于用户个人隐私。有些网站为了使顾客放心，就公开声明他们会保护顾客的隐私，绝对不会把顾客的识别码或和个人信息出售或转移给其他厂商。

2. 使用cookie的两种方式

（1）人为获取cookie，再将其添加至请求中

requests模块中的cookie的形式为字典或者cookieJar对象，如下图源码所示：

一般从数据包中获取的cookie为字符串，要人为的转换成dict会很麻烦（可以用sublime图形界面进行正则匹配，然后将得到的字典copy过来），下面代码是直接用代码进行正则匹配，得到dict形式的cookie，代码如下

import requests

member_url = 'https://www.yaozh.com/member/'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.67 Safari/537.36'
}

# cookies的字符串
cookies = 'acw_tc=2f624a2a15635259218338401e63e5d881869f24ac893d6eef3e3a125160f6; _ga=GA1.2.217274285.1563525921; _gid=GA1.2.2017411935.1563525921; _gat=1; Hm_lpvt_65968db3ac154c3089d7f9a4cbb98c94=1563611476; yaozh_userId=786936; UtzD_f52b_saltkey=vG51G41g; UtzD_f52b_lastvisit=1563607885; yaozh_uidhas=1; acw_tc=2f624a2a15635259218338401e63e5d881869f24ac893d6eef3e3a125160f6; Hm_lvt_65968db3ac154c3089d7f9a4cbb98c94=1563522881%2C1563523792%2C1563525921%2C1563611474; UtzD_f52b_ulastactivity=1563523048%7C0; UtzD_f52b_creditnotice=0D0D2D0D0D0D0D0D0D696235; UtzD_f52b_creditbase=0D0D0D0D0D0D0D0D0; UtzD_f52b_creditrule=%E6%AF%8F%E5%A4%A9%E7%99%BB%E5%BD%95; _ga=GA1.1.2067661254.1563611505; _gid=GA1.1.484577145.1563611505; MEIQIA_VISIT_ID=1OGl2skSTjPKvqcpWkd9Il9EqnL; yaozh_logintime=1563611638; yaozh_user=786936%09jjfeng123; db_w_auth=696235%09jjfeng123; UtzD_f52b_lastact=1563611638%09uc.php%09; UtzD_f52b_auth=9e94yt5nXd1XEO2zCaqRPMm3nVIP4co2Z5Rt3At8%2BvqcTkbtetREmvBHW5EhMJEd5tAFnnwR6GelOYZc53%2F6GPrQcJo; MEIQIA_VISIT_ID=1OGl2skSTjPKvqcpWkd9Il9EqnL; PHPSESSID=c1395bscfl2h36ksdoverjk9o5; yaozh_mylogin=1563690804'
# 第一种方法str--> dict
# cook_dict = {}
# cookies_list = cookies.split('; ')
# for cookie in cookies_list:
#     cook_dict[cookie.split('=')[0]] = cookie.split('=')[1]
# 第二种方法，字典推导式
cook_dict = {cookie.split('=')[0]:cookie.split('=')[1] for cookie in cookies.split('; ')}

response = requests.get(member_url, headers=headers, cookies=cook_dict)
data = response.content
print(type(data))
with open('03-cookie.html','wb') as f:
    f.write(data)

（2）利用session（先登录，利用session能自动保存cookies的特性，然后再去请求网站），代码如下：

import requests

# 请求数据url
member_url = 'https://www.yaozh.com/member/'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.67 Safari/537.36'
}
# session类可以自动保存cookies，等价于cookiesJar
session = requests.session()
# 1.代码登录
login_url = 'https://www.yaozh.com/login'
login_form_data = {
    'username':'j',
    'pwd': 'y',
    'formhash': 'EAACD4636B',
    'backurl': 'https%3A%2F%2Fwww.yaozh.com%2F',
}
# 发送登录请求
login_response = session.post(login_url,data=login_form_data,headers=headers)
print(login_response.content.decode())
# 2.登录成功之后 带着 有效的cookies 访问 请求目标数据
data = session.get(member_url,headers=headers).content

with open('04-cookie2.html','wb') as f:
    f.write(data)

六. 正则匹配（解析数据）

（1）python中的正则匹配默认为贪婪模式（在满足匹配的条件下尽可能多的匹配），解决办法：非贪婪操作符“？”，这个操作符可以用在"*","+","?"的后面，要求正则匹配的越少越好。

‘.’ 除了换行符号\n之外的都能匹配（若要匹配换行符，则用re.S）

注意：匹配出来的结果类型为list，此外正则匹配严格区分大小写(re.I表示忽略大小写)

 1 import re
 2 
 3 # '.'除了换行符号\n之外的都匹配
 4 one = """
 5     mjfkajndgkdjfgkdfgn
 6     sdjfaksjdfasdjfsdkfsdnN
 7 """
 8 pattern = re.compile(r'm(.*)n')
 9 result = pattern.findall(one)
10 print(result.group())

此时匹配的结果为 [‘jfkajndgkdjfgkdfg’]（贪婪模式下的结果），此处没有匹配到下一行的n，是因为“.”不匹配换行符

若将第8行代码改成 pattern = re.compile('m(.*?)n')，则结果为[’jfkaj’]

若将第8行代码换成

pattern = re.compile(r'm(.*)n', re.S)

则匹配结果为：['jfkajndgkdjfgkdfgn\n sdjfaksjdfasdjfsdkfsd']

若将第8行代码换成

pattern = re.compile(r'm(.*)n', re.S | re.I)  # “|”为或，re.I表示忽略大小写

正则匹配结果为：['jfkajndgkdjfgkdfgn\n sdjfaksjdfasdjfsdkfsdn']

(2) match，search，findall，sub，split

a. match: 从头匹配只匹配一次

1 import re
2 
3 one = 'abc 123'
4 patter = re.compile('\d+')
5 # match 从头匹配 匹配一次
6 result = patter.match(one)  # 类型为 <class '_sre.SRE_Match'>
7 print(result.group())

运算结果为None

b. search 从任意位置 , 匹配一次

若将第6行代码改成

result = patter.search(one)  # 其类型为 <class '_sre.SRE_Match'>

运算结果为123

c. findall 查找符合正则的内容 -- list

若将第6行代码改成如下（此处匹配的结果为list，所以前面第10行代码改成print(result)）

result = patter.findall(one)  # 类型为<class 'list'>，即为列表类型

运算结果为[‘123’]

d sub 替换字符串

若将第6行代码改成如下（第10 行也要改成print(result)）

result = patter.sub('#',one)     # 类型为<class 'str'>即为字符串类型,此中无goup()方法

　运算结果为 abc #

e split 拆分

import re

one = 'abc 123'
#patter = re.compile('\d+')
# # split  拆分
patter = re.compile(' ')
result = patter.split(one)  # <class 'list'>
print(result)

运算结果为

['abc', '123']

商业爬虫学习笔记day5

猜你喜欢