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')