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Spider 05回顾
控制台抓包
打开方式及常用选项
1、打开浏览器，F12打开控制台，找到Network选项卡
2、控制台常用选项
1、Network: 抓取网络数据包
1、ALL: 抓取所有的网络数据包
2、XHR：抓取异步加载的网络数据包
3、JS : 抓取所有的JS文件
2、Sources: 格式化输出并打断点调试JavaScript代码，助于分析爬虫中一些参数
3、Console: 交互模式，可对JavaScript中的代码进行测试
3、抓取具体网络数据包后
1、单击左侧网络数据包地址，进入数据包详情，查看右侧
2、右侧:
1、Headers: 整个请求信息
General、Response Headers、Request Headers、Query String、Form Data
2、Preview: 对响应内容进行预览
3、Response：响应内容
有道翻译过程梳理
1. 打开首页
2. 准备抓包: F12开启控制台
3. 寻找地址
页面中输入翻译单词，控制台中抓取到网络数据包，查找并分析返回翻译数据的地址
4. 发现规律
找到返回具体数据的地址，在页面中多输入几个单词，找到对应URL地址，分析对比 Network - All(或者XHR) - Form Data，发现对应的规律
5. 寻找JS文件
右上角 ... -> Search -> 搜索关键字 -> 单击 -> 跳转到Sources，左下角格式化符号{}
6、查看JS代码
搜索关键字，找到相关加密方法
7、断点调试
8、完善程序
增量爬取思路
1、将爬取过的地址存放到数据库中
2、程序爬取时先到数据库中查询比对，如果已经爬过则不会继续爬取
动态加载网站数据抓取
1、F12打开控制台，页面动作抓取网络数据包
2、抓取json文件URL地址
# 控制台中 XHR ：异步加载的数据包
# XHR -> Query String Parameters(查询参数)
数据抓取最终梳理
# 响应内容中存在
1、确认抓取数据在响应内容中是否存在
2、分析页面结构，观察URL地址规律
1、大体查看响应内容结构,查看是否有更改 -- (百度视频案例)
2、查看页面跳转时URL地址变化,查看是否新跳转 -- (民政部案例)
3、开始码代码进行数据抓取
# 响应内容中不存在
1、确认抓取数据在响应内容中是否存在
2、F12抓包,开始刷新页面或执行某些行为,主要查看XHR异步加载数据包
1、GET请求: Request Headers、Query String Paramters
2、POST请求:Request Headers、FormData
3、观察查询参数或者Form表单数据规律,如果需要进行进一步抓包分析处理
1、比如有道翻译的 salt+sign,抓取并分析JS做进一步处理
2、此处注意请求头中的cookie和referer以及User-Agent
4、使用res.json()获取数据,利用列表或者字典的方法获取所需数据
Spider 06笔记
json解析模块
json.loads(json)
- 作用
把json格式的字符串转为Python数据类型
- 示例
html_json = json.loads(res.text)
json.dumps(python)
- 作用
把 python 类型 转为 json 类型
- 示例
import json
# json.dumps()之前
item = {'name':'QQ','app_id':1}
print('before dumps',type(item)) # dict
# json.dumps之后
item = json.dumps(item)
print('after dumps',type(item)) # str
json.load(f)
作用
将json文件读取,并转为python类型
示例
import json
with open('D:\\spider_test\\xiaomi.json','r') as f:
data = json.load(f)
print(data)
json.dump(python,f,ensure_ascii=False)
- 作用
把python数据类型 转为 json格式的字符串
# 一般让你把抓取的数据保存为json文件时使用
- 参数说明
第1个参数: python类型的数据(字典，列表等)
第2个参数: 文件对象
第3个参数: ensure_ascii=False # 序列化时编码
- 示例1
import json
item = {'name':'QQ','app_id':1}
with open('小米.json','a') as f:
json.dump(item,f,ensure_ascii=False)
- 示例2
import json
item_list = []
for i in range(3):
item = {'name':'QQ','id':i}
item_list.append(item)
with open('xiaomi.json','a') as f:
json.dump(item_list,f,ensure_ascii=False)
json模块总结
# 爬虫最常用
1、数据抓取 - json.loads(html)
将响应内容由: json 转为 python
2、数据保存 - json.dump(item_list,f,ensure_ascii=False)
将抓取的数据保存到本地 json文件
# 抓取数据一般处理方式
1、txt文件
2、csv文件
3、json文件
4、MySQL数据库
5、MongoDB数据库
6、Redis数据库
腾讯招聘数据抓取
- 确定URL地址及目标
1、URL: 百度搜索腾讯招聘 - 查看工作岗位
2、目标: 职位名称、工作职责、岗位要求
- 要求与分析
1、通过查看网页源码,得知所需数据均为 Ajax 动态加载
2、通过F12抓取网络数据包,进行分析
3、一级页面抓取数据: 职位名称
4、二级页面抓取数据: 工作职责、岗位要求
- 一级页面json地址(index在变,timestamp未检查)
https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?timestamp=1563912271089&countryId=&cityId=&bgIds=&productId=&categoryId=&parentCategoryId=&attrId=&keyword=&pageIndex={}&pageSize=10&language=zh-cn&area=cn
- 二级页面地址(postId在变,在一级页面中可拿到)
https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/ByPostId?timestamp=1563912374645&postId={}&language=zh-cn
- 代码实现
多线程爬虫
应用场景
1、多进程 ：CPU密集程序
2、多线程 ：爬虫(网络I/O)、本地磁盘I/O
知识点回顾
- 队列
# 导入模块
from queue import Queue
# 使用
q = Queue()
q.put(url)
q.get() # 当队列为空时，阻塞
q.empty() # 判断队列是否为空，True/False
- 线程模块
# 导入模块
from threading import Thread
# 使用流程
t = Thread(target=函数名) # 创建线程对象
t.start() # 创建并启动线程
t.join() # 阻塞等待回收线程
# 如何创建多线程？？？？？？
t_list=[]
for i in range(5):
t=Thread(target=fun)
t_list.append(t)
t.start()
for t in t_list:
t.join()
# 线程锁
from threading import Lock
#创建锁
lock=Lock()
#加锁
lock.acquire()
#释放锁
lock.release()
小米应用商店抓取(多线程)
目标
1、网址 ：百度搜 - 小米应用商店，进入官网
2、目标 ：所有应用分类
应用名称
应用链接
实现步骤
- 1、确认是否为动态加载
1、页面局部刷新
2、右键查看网页源代码，搜索关键字未搜到
# 此网站为动态加载网站，需要抓取网络数据包分析
- 2、F12抓取网络数据包
1、抓取返回json数据的URL地址（Headers中的Request URL）
http://app.mi.com/categotyAllListApi?page={}&categoryId=2&pageSize=30
2、查看并分析查询参数（headers中的Query String Parameters）
page: 1
categoryId: 2
pageSize: 30
# 只有page在变，0 1 2 3 ... ... ，这样我们就可以通过控制page的值拼接多个返回json数据的URL地址
- 将抓取数据保存到csv文件
# 注意多线程写入的线程锁问题
from threading import Lock
lock = Lock()
# 加锁
lock.acquire()
python语句
# 释放锁
lock.release()
- 整体思路
1、在 __init__(self) 中创建文件对象，多线程操作此对象进行文件写入
2、每个线程抓取1页数据后将数据进行文件写入，写入文件时需要加锁
3、所有数据抓取完成关闭文件
- 代码实现
cookie模拟登录
适用网站及场景
抓取需要登录才能访问的页面
cookie和session机制
# http协议为无连接协议
cookie: 存放在客户端浏览器
session: 存放在Web服务器
人人网登录案例
- 方法一 - 登录网站手动抓取Cookie
1、先登录成功1次,获取到携带登录信息的Cookie
登录成功 - 个人主页 - F12抓包 - 刷新个人主页 - 找到主页的包(profile)
2、携带着cookie发请求
** Cookie
** User-Agent
# 1、将self.url改为 个人主页的URL地址
# 2、将Cookie的值改为 登录成功的Cookie值
import requests
from lxml import etree
class RenrenLogin(object):
def __init__(self):
self.url = 'xxxxxxx'
self.headers = {
'Cookie':'xxxxxx',
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.100 Safari/537.36'
}
def get_html(self):
html = requests.get(url=self.url,headers=self.headers).text
self.parse_html(html)
def parse_html(self,html):
parse_html = etree.HTML(html)
r_list = parse_html.xpath('//*[@id="operate_area"]/div[1]/ul/li[1]/span/text()')
print(r_list)
if __name__ == '__main__':
spider = RenrenLogin()
spider.get_html()
- 方法二
原理
1、把抓取到的cookie处理为字典
2、使用requests.get()中的参数:cookies
处理cookie为字典
# 处理cookies为字典
代码实现
11
- 方法三 - requests模块处理Cookie
原理思路及实现
# 1. 思路
requests模块提供了session类,来实现客户端和服务端的会话保持
# 2. 原理
1、实例化session对象
session = requests.session()
2、让session对象发送get或者post请求
res = session.post(url=url,data=data,headers=headers)
res = session.get(url=url,headers=headers)
# 3. 思路梳理
浏览器原理: 访问需要登录的页面会带着之前登录过的cookie
程序原理: 同样带着之前登录的cookie去访问 - 由session对象完成
1、实例化session对象
2、登录网站: session对象发送请求,登录对应网站,把cookie保存在session对象中
3、访问页面: session对象请求需要登录才能访问的页面,session能够自动携带之前的这个cookie,进行请求
具体步骤
1、寻找Form表单提交地址 - 寻找登录时POST的地址
查看网页源码,查看form表单,找action对应的地址: http://www.renren.com/PLogin.do
2、发送用户名和密码信息到POST的地址
* 用户名和密码信息以什么方式发送？ -- 字典
键 ：<input>标签中name的值(email,password)
值 ：真实的用户名和密码
post_data = {'email':'','password':''}
session = requests.session()
session.post(url=url,data=data)
程序实现
练习
1、多线程改写 - 腾讯招聘案例
2、多线程改写 - 链家二手房案例
3、尝试破解百度翻译