Python网络爬虫之requests模块2

Python网络爬虫之requests模块（2）

今日内容

session处理cookie

proxies参数设置请求代理ip

基于线程池的数据爬取

知识点回顾

xpath的解析流程

bs4的解析流程

常用xpath表达式

常用bs4解析方法

了解cookie和session

• 无状态的http协议

　　- 如上图所示，HTTP协议 是无状态的协议，用户浏览服务器上的内容，只需要发送页面请求，服务器返回内容。对于服务器来说，并不关心，也并不知道是哪个用户的请求。对于一般浏览性的网页来说，没有任何问题。

　　- 但是，现在很多的网站，是需要用户登录的。以淘宝为例：比如说某个用户想购买一个产品，当点击 “ 购买按钮 ” 时，由于HTTP协议 是无状态的，那对于淘宝来说，就不知道是哪个用户操作的。

　　- 为了实现这种用户标记，服务器就采用了cookie这种机制来识别具体是哪一个用户的访问。

了解Cookie

• 如图，为了实现用户标记，在Http无状态请求的基础之上，我们需要在请求中携带一些用户信息（比如用户名之类，这些信息是服务器发送到本地浏览器的，但是服务器并不存储这些信息），这就是cookie机制。

• 需要注意的是：cookie信息是保存在本地浏览器里面的，服务器上并不存储相关的信息。 在发送请求时，cookie的这些内容是放在 Http协议中的header 字段中进行传输的。

• 几乎现在所有的网站都会发送一些 cookie信息过来，当用户请求中携带了cookie信息，服务器就可以知道是哪个用户的访问了，从而不需要再使用账户和密码登录。

• 但是，刚才也提到了，cookie信息是直接放在Http协议的header中进行传输的，看得出来，这是个隐患！一旦别人获取到你的cookie信息（截获请求，或者使用你的电脑），那么他很容易从cookie中分析出你的用户名和密码。为了解决这个隐患，所以有了session机制。

了解session

• 刚才提到了cookie不安全，所以有了session机制。简单来说（每个框架都不一样，这只是举一个通用的实现策略），整过过程是这样：
  
  　　- 服务器根据用户名和密码，生成一个session ID，存储到服务器的数据库中。
  
  　　- 用户登录访问时，服务器会将对应的session ID发送给用户（本地浏览器）。
  
  　　- 浏览器会将这个session ID存储到cookie中，作为一个键值项。
  
  　　- 以后，浏览器每次请求，就会将含有session ID的cookie信息，一起发送给服务器。
  
  　　- 服务器收到请求之后，通过cookie中的session ID，到数据库中去查询，解析出对应的用户名，就知道是哪个用户的请求了。

总结

• cookie 在客户端（本地浏览器），session 在服务器端。cookie是一种浏览器本地存储机制。存储在本地浏览器中，和服务器没有关系。每次请求，用户会带上本地cookie的信息。这些cookie信息也是服务器之前发送给浏览器的，或者是用户之前填写的一些信息。

• Cookie有不安全机制。 你不能把所有的用户信息都存在本地，一旦被别人窃取，就知道你的用户名和密码，就会很危险。所以引入了session机制。

• 服务器在发送id时引入了一种session的机制，很简单，就是根据用户名和密码，生成了一段随机的字符串，这段字符串是有过期时间的。

• 一定要注意：session是服务器生成的，存储在服务器的数据库或者文件中，然后把sessionID发送给用户，用户存储在本地cookie中。每次请求时，把这个session ID带给服务器，服务器根据session ID到数据库中去查询，找到是哪个用户，就可以对用户进行标记了。

• session 的运行依赖 session ID，而 session ID 是存在 cookie 中的，也就是说，如果浏览器禁用了 cookie ，那么同时 session 也会失效（但是可以通过其它方式实现，比如在url中传递 session ID）

• 用户验证这种场合一般会用 session。 因此，维持一个会话的核心就是客户端的唯一标识，即session ID

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，例如：

!/usr/bin/env python

-- coding:utf-8 --

import requests

if name == "main":

#张三人人网个人信息页面的url
url = 'http://www.renren.com/289676607/profile'

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',
}
#发送请求，获取响应对象
response = requests.get(url=url,headers=headers)
#将响应内容写入文件
with open('./renren.html','w',encoding='utf-8') as fp:
    fp.write(response.text)

一.基于requests模块的cookie操作

- 结果发现，写入到文件中的数据，不是张三个人页面的数据，而是人人网登陆的首页面，why？首先我们来回顾下cookie的相关概念及作用：

　　　　- 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。

　　　　- cookie作用：我们在浏览器中，经常涉及到数据的交换，比如你登录邮箱，登录一个页面。我们经常会在此时设置30天内记住我，或者自动登录选项。那么它们是怎么记录信息的呢，答案就是今天的主角cookie了，Cookie是由HTTP服务器设置的，保存在浏览器中，但HTTP协议是一种无状态协议，在数据交换完毕后，服务器端和客户端的链接就会关闭，每次交换数据都需要建立新的链接。就像我们去超市买东西，没有积分卡的情况下，我们买完东西之后，超市没有我们的任何消费信息，但我们办了积分卡之后，超市就有了我们的消费信息。cookie就像是积分卡，可以保存积分，商品就是我们的信息，超市的系统就像服务器后台，http协议就是交易的过程。

• 经过cookie的相关介绍，其实你已经知道了为什么上述案例中爬取到的不是张三个人信息页，而是登录页面。那应该如何抓取到张三的个人信息页呢？

　　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

!/usr/bin/env python

-- coding:utf-8 --

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': '17701256561',
    'icode': '',
    'origURL': 'http://www.renren.com/home',
    'domain': 'renren.com',
    'key_id': '1',
    '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

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": ""})

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

普通爬取

%%time

import requests

import random

from lxml import etree

import re

from fake_useragent import UserAgent

安装fake-useragent库:pip install fake-useragent

url = 'http://www.pearvideo.com/category_1'

随机产生UA,如果报错则可以添加如下参数：

ua = UserAgent(verify_ssl=False,use_cache_server=False).random

禁用服务器缓存：

ua = UserAgent(use_cache_server=False)

不缓存数据：

ua = UserAgent(cache=False)

忽略ssl验证：

ua = UserAgent(verify_ssl=False)

ua = UserAgent().random

headers = {

'User-Agent':ua

}

获取首页页面数据

page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text

对获取的首页页面数据中的相关视频详情链接进行解析

tree = etree.HTML(page_text)

li_list = tree.xpath('//div[@id="listvideoList"]/ul/li')

detail_urls = []

for li in li_list:

detail_url = 'http://www.pearvideo.com/'+li.xpath('./div/a/@href')[0]

title = li.xpath('.//div[@class="vervideo-title"]/text()')[0]

detail_urls.append(detail_url)

for url in detail_urls:

page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text

vedio_url = re.findall('srcUrl="(.*?)"',page_text,re.S)[0]

data = requests.get(url=vedio_url,headers=headers).content
fileName = str(random.randint(1,10000))+'.mp4' #随机生成视频文件名称
with open(fileName,'wb') as fp:
    fp.write(data)
    print(fileName+' is over')

基于线程池的爬取

%%time

import requests

import random

from lxml import etree

import re

from fake_useragent import UserAgent

安装fake-useragent库:pip install fake-useragent

导入线程池模块

from multiprocessing.dummy import Pool

实例化线程池对象

pool = Pool()

url = 'http://www.pearvideo.com/category_1'

随机产生UA

ua = UserAgent().random

headers = {

'User-Agent':ua

}

获取首页页面数据

page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text

对获取的首页页面数据中的相关视频详情链接进行解析

tree = etree.HTML(page_text)

li_list = tree.xpath('//div[@id="listvideoList"]/ul/li')

detail_urls = []#存储二级页面的url

for li in li_list:

detail_url = 'http://www.pearvideo.com/'+li.xpath('./div/a/@href')[0]

title = li.xpath('.//div[@class="vervideo-title"]/text()')[0]

detail_urls.append(detail_url)

vedio_urls = []#存储视频的url

for url in detail_urls:

page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text

vedio_url = re.findall('srcUrl="(.*?)"',page_text,re.S)[0]

vedio_urls.append(vedio_url)

使用线程池进行视频数据下载

func_request = lambda link:requests.get(url=link,headers=headers).content

video_data_list = pool.map(func_request,vedio_urls)

使用线程池进行视频数据保存

func_saveData = lambda data:save(data)

pool.map(func_saveData,video_data_list)

def save(data):

fileName = str(random.randint(1,10000))+'.mp4'

with open(fileName,'wb') as fp:

fp.write(data)

print(fileName+'已存储')

pool.close()

pool.join()