Python使用Srapy框架爬虫模拟登陆并抓取知乎内容

2024-04-24   浏览量：

　　这里我们来看如何通过Python使用Srapy框架爬虫模拟登陆并抓取知乎内容的实例,要实现持续的爬取需要利用到cookie的保存,我们首先还是来回顾一下cookie的相关知识点

　　一、Cookie原理

　　HTTP是无状态的面向连接的协议, 为了保持连接状态, 引入了Cookie机制

　　Cookie是http消息头中的一种属性，包括：

　　Cookie名字(Name)Cookie的值(Value)

　　Cookie的过期时间(Expires/Max-Age)

　　Cookie作用路径(Path)

　　Cookie所在域名(Domain)，使用Cookie进行安全连接(Secure)

　　前两个参数是Cookie应用的必要条件，另外，还包括Cookie大小(Size，不同浏览器对Cookie个数及大小限制是有差异的)。

　　二、模拟登陆

　　这次主要爬取的网站是知乎

　　爬取知乎就需要登陆的, 通过之前的python内建库, 可以很容易的实现表单提交。

　　现在就来看看如何通过Scrapy实现表单提交。

　　首先查看登陆时的表单结果, 依然像前面使用的技巧一样, 故意输错密码, 方面抓到登陆的网页头部和表单(我使用的Chrome自带的开发者工具中的Network功能)




apple-system-font, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif; font-size: 17px; letter-spacing: 0.544px; text-align: justify; widows: 1;">查看抓取到的表单可以发现有四个部分:

    apple-system-font, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif; font-size: 17px; letter-spacing: 0.544px; line-height: 27.2px; text-align: justify; widows: 1; box-sizing: border-box !important; word-wrap: break-word !important;">

  • 邮箱和密码就是个人登陆的邮箱和密码

  • rememberme字段表示是否记住账号

  • 第一个字段是_xsrf,猜测是一种验证机制

  • 现在只有_xsrf不知道, 猜想这个验证字段肯定会实现在请求网页的时候发送过来, 那么我们查看当前网页的源码(鼠标右键然后查看网页源代码, 或者直接用快捷键)

    发现我们的猜测是正确的

    那么现在就可以来写表单登陆功能了

    def start_requests(self):
    return [Request("https://www.zhihu.com/login", callback = self.post_login)] #重写了爬虫类的方法, 实现了自定义请求, 运行成功后会调用callback回调函数

  #FormRequeset
  def post_login(self, response):
    print 'Preparing login'
    #下面这句话用于抓取请求网页后返回网页中的_xsrf字段的文字, 用于成功提交表单
    xsrf = Selector(response).xpath('//input[@name="_xsrf"]/@value').extract()[0]
    print xsrf
    #FormRequeset.from_response是Scrapy提供的一个函数, 用于post表单
    #登陆成功后, 会调用after_login回调函数
    return [FormRequest.from_response(response,  
        formdata = {
          '_xsrf': xsrf,
          'email': '123456',
          'password': '123456'
        },
          callback = self.after_login
        )]

     

    其中主要的功能都在函数的注释中说明
    三、Cookie的保存
    为了能使用同一个状态持续的爬取网站, 就需要保存cookie, 使用cookie保存状态, Scrapy提供了cookie处理的中间件, 可以直接拿来使用

    CookiesMiddleware：

    这个cookie中间件保存追踪web服务器发出的cookie, 并将这个cookie在接来下的请求的时候进行发送
    Scrapy官方的文档中给出了下面的代码范例 :

    for i, url in enumerate(urls):
  yield scrapy.Request("http://www.example.com", meta={'cookiejar': i},
    callback=self.parse_page)

def parse_page(self, response):
  # do some processing
  return scrapy.Request("http://www.example.com/otherpage",
    meta={'cookiejar': response.meta['cookiejar']},
    callback=self.parse_other_page)

     

    那么可以对我们的爬虫类中方法进行修改, 使其追踪cookie

    #重写了爬虫类的方法, 实现了自定义请求, 运行成功后会调用callback回调函数
def start_requests(self):
  return [Request("https://www.zhihu.com/login", meta = {'cookiejar' : 1}, callback = self.post_login)] #添加了meta

#FormRequeset出问题了
def post_login(self, response):
  print 'Preparing login'
  #下面这句话用于抓取请求网页后返回网页中的_xsrf字段的文字, 用于成功提交表单
  xsrf = Selector(response).xpath('//input[@name="_xsrf"]/@value').extract()[0]
  print xsrf
  #FormRequeset.from_response是Scrapy提供的一个函数, 用于post表单
  #登陆成功后, 会调用after_login回调函数
  return [FormRequest.from_response(response,  #"http://www.zhihu.com/login",
            meta = {'cookiejar' : response.meta['cookiejar']}, #注意这里cookie的获取
            headers = self.headers,
            formdata = {
            '_xsrf': xsrf,
            'email': '123456',
            'password': '123456'
            },
            callback = self.after_login,
            dont_filter = True
            )]

     

    四、伪装头部
    有时候登陆网站需要进行头部伪装, 比如增加防盗链的头部, 还有模拟服务器登陆

     

    为了保险, 我们可以在头部中填充更多的字段, 如下

    headers = {
"Accept": "*/*",
"Accept-Encoding": "gzip,deflate",
"Accept-Language": "en-US,en;q=0.8,zh-TW;q=0.6,zh;q=0.4",
"Connection": "keep-alive",
"Content-Type":" application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8",
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/38.0.2125.111 Safari/537.36",
"Referer": "http://www.zhihu.com/"
}

     

    在scrapy中Request和FormRequest初始化的时候都有一个headers字段, 可以自定义头部, 这样我们可以添加headers字段

    形成最终版的登陆函数

    #!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.selector import Selector
from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor
from scrapy.http import Request, FormRequest
from zhihu.items import ZhihuItem



class ZhihuSipder(CrawlSpider) :
  name = "zhihu"
  allowed_domains = ["www.zhihu.com"]
  start_urls = [
    "http://www.zhihu.com"
  ]
  rules = (
    Rule(SgmlLinkExtractor(allow = ('/question/\d+#.*?', )), callback = 'parse_page', follow = True),
    Rule(SgmlLinkExtractor(allow = ('/question/\d+', )), callback = 'parse_page', follow = True),
  )
  headers = {
  "Accept": "*/*",
  "Accept-Encoding": "gzip,deflate",
  "Accept-Language": "en-US,en;q=0.8,zh-TW;q=0.6,zh;q=0.4",
  "Connection": "keep-alive",
  "Content-Type":" application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8",
  "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/38.0.2125.111 Safari/537.36",
  "Referer": "http://www.zhihu.com/"
  }

  #重写了爬虫类的方法, 实现了自定义请求, 运行成功后会调用callback回调函数
  def start_requests(self):
    return [Request("https://www.zhihu.com/login", meta = {'cookiejar' : 1}, callback = self.post_login)]

  #FormRequeset出问题了
  def post_login(self, response):
    print 'Preparing login'
    #下面这句话用于抓取请求网页后返回网页中的_xsrf字段的文字, 用于成功提交表单
    xsrf = Selector(response).xpath('//input[@name="_xsrf"]/@value').extract()[0]
    print xsrf
    #FormRequeset.from_response是Scrapy提供的一个函数, 用于post表单
    #登陆成功后, 会调用after_login回调函数
    return [FormRequest.from_response(response,  #"http://www.zhihu.com/login",
              meta = {'cookiejar' : response.meta['cookiejar']},
              headers = self.headers, #注意此处的headers
              formdata = {
              '_xsrf': xsrf,
              'email': '1095511864@qq.com',
              'password': '123456'
              },
              callback = self.after_login,
              dont_filter = True
              )]

  def after_login(self, response) :
    for url in self.start_urls :
      yield self.make_requests_from_url(url)

  def parse_page(self, response):
    problem = Selector(response)
    item = ZhihuItem()
    item['url'] = response.url
    item['name'] = problem.xpath('//span[@class="name"]/text()').extract()
    print item['name']
    item['title'] = problem.xpath('//h2[@class="zm-item-title zm-editable-content"]/text()').extract()
    item['description'] = problem.xpath('//div[@class="zm-editable-content"]/text()').extract()
    item['answer']= problem.xpath('//div[@class=" zm-editable-content clearfix"]/text()').extract()
    return item

     

    五、Item类和抓取间隔
    完整的知乎爬虫代码链接

    from scrapy.item import Item, Field
class ZhihuItem(Item):
  # define the fields for your item here like:
  # name = scrapy.Field()
  url = Field() #保存抓取问题的url
  title = Field() #抓取问题的标题
  description = Field() #抓取问题的描述
  answer = Field() #抓取问题的答案
  name = Field() #个人用户的名称

     

    设置抓取间隔, 访问由于爬虫的过快抓取, 引发网站的发爬虫机制, 在setting.py中设置

    BOT_NAME = 'zhihu'

SPIDER_MODULES = ['zhihu.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'zhihu.spiders'
DOWNLOAD_DELAY = 0.25  #设置下载间隔为250ms

     

    更多设置可以查看官方文档

    抓取结果(只是截取了其中很少一部分)

    ...
 'url': 'http://www.zhihu.com/question/20688855/answer/16577390'}
2014-12-19 23:24:15+0800 [zhihu] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.zhihu.com/question/20688855/answer/15861368> (referer: http://www.zhihu.com/question/20688855/answer/19231794)
[]
2014-12-19 23:24:15+0800 [zhihu] DEBUG: Scraped from <200 http://www.zhihu.com/question/20688855/answer/15861368>
  {'answer': [u'\u9009\u4f1a\u8ba1\u8fd9\u4e2a\u4e13\u4e1a\uff0c\u8003CPA\uff0c\u5165\u8d22\u52a1\u8fd9\u4e2a\u884c\u5f53\u3002\u8fd9\u4e00\u8def\u8d70\u4e0b\u6765\uff0c\u6211\u53ef\u4ee5\u5f88\u80af\u5b9a\u7684\u544a\u8bc9\u4f60\uff0c\u6211\u662f\u771f\u7684\u559c\u6b22\u8d22\u52a1\uff0c\u70ed\u7231\u8fd9\u4e2a\u884c\u4e1a\uff0c\u56e0\u6b64\u575a\u5b9a\u4e0d\u79fb\u5730\u5728\u8fd9\u4e2a\u884c\u4e1a\u4e2d\u8d70\u4e0b\u53bb\u3002',
        u'\u4e0d\u8fc7\u4f60\u8bf4\u6709\u4eba\u4ece\u5c0f\u5c31\u559c\u6b22\u8d22\u52a1\u5417\uff1f\u6211\u89c9\u5f97\u51e0\u4e4e\u6ca1\u6709\u5427\u3002\u8d22\u52a1\u7684\u9b45\u529b\u5728\u4e8e\u4f60\u771f\u6b63\u61c2\u5f97\u5b83\u4e4b\u540e\u3002',
        u'\u901a\u8fc7\u5b83\uff0c\u4f60\u53ef\u4ee5\u5b66\u4e60\u4efb\u4f55\u4e00\u79cd\u5546\u4e1a\u7684\u7ecf\u8425\u8fc7\u7a0b\uff0c\u4e86\u89e3\u5176\u7eb7\u7e41\u5916\u8868\u4e0b\u7684\u5b9e\u7269\u6d41\u3001\u73b0\u91d1\u6d41\uff0c\u751a\u81f3\u4f60\u53ef\u4ee5\u638c\u63e1\u5982\u4f55\u53bb\u7ecf\u8425\u8fd9\u79cd\u5546\u4e1a\u3002',
        u'\u5982\u679c\u5bf9\u4f1a\u8ba1\u7684\u8ba4\u8bc6\u4ec5\u4ec5\u505c\u7559\u5728\u505a\u5206\u5f55\u8fd9\u4e2a\u5c42\u9762\uff0c\u5f53\u7136\u4f1a\u89c9\u5f97\u67af\u71e5\u65e0\u5473\u3002\u5f53\u4f60\u5bf9\u5b83\u7684\u8ba4\u8bc6\u8fdb\u5165\u5230\u6df1\u5c42\u6b21\u7684\u65f6\u5019\uff0c\u4f60\u81ea\u7136\u5c31\u4f1a\u559c\u6b22\u4e0a\u5b83\u4e86\u3002\n\n\n'],
   'description': [u'\u672c\u4eba\u5b66\u4f1a\u8ba1\u6559\u80b2\u4e13\u4e1a\uff0c\u6df1\u611f\u5176\u67af\u71e5\u4e4f\u5473\u3002\n\u5f53\u521d\u662f\u51b2\u7740\u5e08\u8303\u4e13\u4e1a\u62a5\u7684\uff0c\u56e0\u4e3a\u68a6\u60f3\u662f\u6210\u4e3a\u4e00\u540d\u8001\u5e08\uff0c\u4f46\u662f\u611f\u89c9\u73b0\u5728\u666e\u901a\u521d\u9ad8\u4e2d\u8001\u5e08\u5df2\u7ecf\u8d8b\u4e8e\u9971\u548c\uff0c\u800c\u987a\u6bcd\u4eb2\u5927\u4eba\u7684\u610f\u9009\u4e86\u8fd9\u4e2a\u4e13\u4e1a\u3002\u6211\u559c\u6b22\u4e0a\u6559\u80b2\u5b66\u7684\u8bfe\uff0c\u5e76\u597d\u7814\u7a76\u5404\u79cd\u6559\u80b2\u5fc3\u7406\u5b66\u3002\u4f46\u4f1a\u8ba1\u8bfe\u4f3c\u4e4e\u662f\u4e3b\u6d41\u3001\u54ce\u3002\n\n\u4e00\u76f4\u4e0d\u559c\u6b22\u94b1\u4e0d\u94b1\u7684\u4e13\u4e1a\uff0c\u6240\u4ee5\u5f88\u597d\u5947\u5927\u5bb6\u9009\u4f1a\u8ba1\u4e13\u4e1a\u5230\u5e95\u662f\u51fa\u4e8e\u4ec0\u4e48\u76ee\u7684\u3002\n\n\u6bd4\u5982\u8bf4\u5b66\u4e2d\u6587\u7684\u4f1a\u8bf4\u4ece\u5c0f\u559c\u6b22\u770b\u4e66\uff0c\u4f1a\u6709\u4ece\u5c0f\u559c\u6b22\u4f1a\u8ba1\u501f\u554a\u8d37\u554a\u7684\u7684\u4eba\u5417\uff1f'],
   'name': [],
   'title': [u'\n\n', u'\n\n'],
   'url': 'http://www.zhihu.com/question/20688855/answer/15861368'}
...

     

    六、存在问题

    • Rule设计不能实现全网站抓取, 只是设置了简单的问题的抓取

    • Xpath设置不严谨, 需要重新思考

    • Unicode编码应该转换成UTF-8

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