爬虫验证码处理与IP处理
引入
- 相关的门户网站在进行登录的时候,如果用户连续登录的次数超过3次或者5次的时候,就会在登录页中动态生成验证码。通过验证码达到分流和反爬的效果。
- 1.对携带验证码的页面数据进行抓取
- 2.可以将页面数据中验证码进行解析,验证码图片下载到本地
- 3.可以将验证码图片提交给三方平台进行识别,返回验证码图片上的数据值
- 云打码平台:
- 1.在官网中进行注册(普通用户和开发者用户)
- 2.登录开发者用户:
- 1.实例代码的下载(开发文档-》调用实例及最新的DLL-》PythonHTTP实例下载)
- 2.创建一个软件:我的软件-》添加新的软件
-3.使用示例代码中的源码文件中的代码进行修改,让其识别验证码图片中的数据值
代码展示:
#该函数就调用了打码平台的相关的接口对指定的验证码图片进行识别,返回图片上的数据值
def getCode(codeImg):
# 云打码平台普通用户的用户名
username = 'bobo328410948' # 云打码平台普通用户的密码
password = 'bobo328410948' # 软件ID,开发者分成必要参数。登录开发者后台【我的软件】获得!
appid = 6003 # 软件密钥,开发者分成必要参数。登录开发者后台【我的软件】获得!
appkey = '1f4b564483ae5c907a1d34f8e2f2776c' # 验证码图片文件
filename = codeImg # 验证码类型,# 例:1004表示4位字母数字,不同类型收费不同。请准确填写,否则影响识别率。在此查询所有类型 http://www.yundama.com/price.html
codetype = 3000 # 超时时间,秒
timeout = 20 # 检查
if (username == 'username'):
print('请设置好相关参数再测试')
else:
# 初始化
yundama = YDMHttp(username, password, appid, appkey) # 登陆云打码
uid = yundama.login();
print('uid: %s' % uid) # 查询余额
balance = yundama.balance();
print('balance: %s' % balance) # 开始识别,图片路径,验证码类型ID,超时时间(秒),识别结果
cid, result = yundama.decode(filename, codetype, timeout);
print('cid: %s, result: %s' % (cid, result)) return result
import requests
from lxml import etree
import json
import time
import re
#1.对携带验证码的页面数据进行抓取
url = 'https://www.douban.com/accounts/login?source=movie'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Mobile Safari/537.36'
}
page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text #2.可以将页面数据中验证码进行解析,验证码图片下载到本地
tree = etree.HTML(page_text)
codeImg_url = tree.xpath('//*[@id="captcha_image"]/@src')[0]
#获取了验证码图片对应的二进制数据值
code_img = requests.get(url=codeImg_url,headers=headers).content #获取capture_id
'<img id="captcha_image" src="https://www.douban.com/misc/captcha?id=AdC4WXGyiRuVJrP9q15mqIrt:en&size=s" alt="captcha" class="captcha_image">'
c_id = re.findall('<img id="captcha_image".*?id=(.*?)&.*?>',page_text,re.S)[0]
with open('./code.png','wb') as fp:
fp.write(code_img) #获得了验证码图片上面的数据值
codeText = getCode('./code.png')
print(codeText)
#进行登录操作
post = 'https://accounts.douban.com/login'
data = {
"source": "movie",
"redir": "https://movie.douban.com/",
"form_email": "",
"form_password": "bobo@15027900535",
"captcha-solution":codeText,
"captcha-id":c_id,
"login": "登录",
}
print(c_id)
login_text = requests.post(url=post,data=data,headers=headers).text
with open('./login.html','w',encoding='utf-8') as fp:
fp.write(login_text)
IP 代理 :
- 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
代码
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
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": ""})
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