Python 爬虫(七)-- Scrapy 模拟登录

栏目: 编程语言 · Python · 发布时间: 6年前

内容简介：本文主要从Cookie原理、模拟登陆、Cookie的保存、伪装头部、Item类和抓取间隔和存在问题等方面，介绍了Scrapy 模拟登录。

1. 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）。

更详细的cookie

2. 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)

表单截图

查看抓取到的表单可以发现有四个部分:

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)

查询网页源码

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
                            )]

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

3. 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)

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
                            )]

#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

)]

4. 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, 这些都在前面的爬虫知识中提到过

Headers

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/"
    }

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

#!/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

5. 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

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

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'],
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6. 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

原文出处： Andrew_liu

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数字民主的迷思

[美] 马修·辛德曼 / 唐杰 / 中国政法大学出版社 / 2015-12-25 / CNY 39.00

马修·辛德曼著的《数字民主的迷思》主要讨论互联网对美国政治的影响，聚焦的是“民主化”这一课题。针对公众关于网络民主的美好想象与过分狂热，它通过对在线竞选、链接结构、流量模式、搜索引擎使用、博客与博主、内容生产的“规模经济”等主题的深入处理，借助大量数据图表与分析，勾勒出互联网政治的种种局限性。尤其表明，网络政治信息仍然为一小群精英与机构所创造和过滤，在网络的每一个层次和领域都仍然遵循着“赢家通吃”......一起来看看《数字民主的迷思》这本书的介绍吧!

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