requests模块处理cookie,代理ip,基于线程池数据爬取
引入
有些时候,我们在使用爬虫程序去爬取一些用户相关信息的数据(爬取张三“人人网”个人主页数据)时,如果使用之前requests模块常规操作时,往往达不到我们想要的目的。
一.基于requests模块的cookie操作
- cookie概念:当用户通过浏览器首次访问一个域名时,访问的web服务器会给客户端发送数据,以保持web服务器与客户端之间的状态保持,这些数据就是cookie。
思路:
1.我们需要使用爬虫程序对人人网的登录时的请求进行一次抓取,获取请求中的cookie数据
2.在使用个人信息页的url进行请求时,该请求需要携带 1 中的cookie,只有携带了cookie后,服务器才可识别这次请求的用户信息,方可响应回指定的用户信息页数据
import requests
if __name__ == "__main__": #登录请求的url(通过抓包工具获取)
post_url = 'http://www.renren.com/ajaxLogin/login?1=1&uniqueTimestamp=201873958471'
#创建一个session对象,该对象会自动将请求中的cookie进行存储和携带
session = requests.session()
#伪装UA
headers={
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36',
}
formdata = {
'email': '',
'icode': '',
'origURL': 'http://www.renren.com/home',
'domain': 'renren.com',
'key_id': '',
'captcha_type': 'web_login',
'password': '7b456e6c3eb6615b2e122a2942ef3845da1f91e3de075179079a3b84952508e4',
'rkey': '44fd96c219c593f3c9612360c80310a3',
'f': 'https%3A%2F%2Fwww.baidu.com%2Flink%3Furl%3Dm7m_NSUp5Ri_ZrK5eNIpn_dMs48UAcvT-N_kmysWgYW%26wd%3D%26eqid%3Dba95daf5000065ce000000035b120219',
}
#使用session发送请求,目的是为了将session保存该次请求中的cookie
session.post(url=post_url,data=formdata,headers=headers) get_url = 'http://www.renren.com/960481378/profile'
#再次使用session进行请求的发送,该次请求中已经携带了cookie
response = session.get(url=get_url,headers=headers)
#设置响应内容的编码格式
response.encoding = 'utf-8'
#将响应内容写入文件
with open('./renren.html','w') as fp:
fp.write(response.text)
二.基于requests模块的代理操作
- 什么是代理
代理就是第三方代替本体处理相关事务。例如:生活中的代理:代购,中介,微商......
爬虫中为什么需要使用代理
一些网站会有相应的反爬虫措施,例如很多网站会检测某一段时间某个IP的访问次数,如果访问频率太快以至于看起来不像正常访客,它可能就会会禁止这个IP的访问。所以我们需要设置一些代理IP,每隔一段时间换一个代理IP,就算IP被禁止,依然可以换个IP继续爬取。
代理的分类:
正向代理:代理客户端获取数据。正向代理是为了保护客户端防止被追究责任。
反向代理:代理服务器提供数据。反向代理是为了保护服务器或负责负载均衡。
免费代理ip提供网站
http://www.goubanjia.com/
西祠代理
快代理
import requests
import random
if __name__ == "__main__":
#不同浏览器的UA
header_list = [
# 遨游
{"user-agent": "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Maxthon 2.0)"},
# 火狐
{"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1"},
# 谷歌
{
"user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11"}
]
#不同的代理IP
proxy_list = [
{"http": "112.115.57.20:3128"},
{'http': '121.41.171.223:3128'}
]
#随机获取UA和代理IP
header = random.choice(header_list)
proxy = random.choice(proxy_list) url = 'http://www.baidu.com/s?ie=UTF-8&wd=ip'
#参数3:设置代理
response = requests.get(url=url,headers=header,proxies=proxy)
response.encoding = 'utf-8' with open('daili.html', 'wb') as fp:
fp.write(response.content)
#切换成原来的IP
requests.get(url, proxies={"http": ""})
三.基于multiprocessing.dummy线程池的数据爬取
需求:爬取梨视频的视频信息,并计算其爬取数据的耗时
# 使用线程池爬取梨视频的视频数据
import requests
from lxml import etree
import re
import random
#导入线程池模块
# 导入线程池模块
from multiprocessing.dummy import Pool
pool = Pool(5) # 开5个线程 # 线程池的使用场景: 应用在所有耗时的操作中 headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.12 Safari/537.36'
}
url = 'https://www.pearvideo.com/category_1'
page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text
tree = etree.HTML(page_text)
li_list = tree.xpath('//ul[@id="listvideoListUl"]/li')
video_url_list = [] #装所有视频的连接
for li in li_list:
detail_url = "https://www.pearvideo.com/" + li.xpath("./div/a/@href")[0]
detail_page_text = requests.get(url=detail_url,headers=headers).text
# 使用正则对视频连接进行解析
video_url = re.findall('srcUrl="(.*?)",vdoUrl=', detail_page_text,re.S)[0]
video_url_list.append(video_url) #对视频的连接发起请求获取视频数据 , 开启多线程
video_data_list = pool.map(getVideoData, video_url_list) # video_data_list存储的就是所有视频的二进制数据
# 使用线程池进行持久化存储操作
pool.map(saveVideoData,video_data_list) def getVideoData(url):
video_data = requests.get(url=url,headers=headers).content
return video_data def saveVideoData(data):
fileName = str(random.randint(0,10000))+'.mp4'
with open(fileName,'wb') as fp:
fp.write(data)
print(fileName,'下载成功')
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