近日接到一个需求——爬取某应用商店所有在线销售壁纸,这个任务起初让我惊呆了。因为上级没有给我解决风控问题,若爬取在售资源被人家厂商追责怎么办?若造成人家服务器出问题怎么办?问的时候上级含糊其辞,唉!其实大家都懂。但为什么我接了这个活儿呢,因为我随便发了几页,发现好多小姐姐壁纸,那种贼漂亮大波浪的你懂的,不愧是壁纸级小姐姐。

  想要5万张小姐姐壁纸的单独联系我哦~

  抛开资源本身,下面是具体的实现方法。这次不用scrapy,用requests实现的哦~

一. 登录

  这种资源只有登录才能获取,所以我们得先过登录这一关。

  起初我不知道是数万数量级的资源,人家给我说的自动化操作,我以为ui自动化可以实现,所以我用selenium的衍生库来模拟点击。

import time
from common.utils import GetDriver
from page import SumsungPage
from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException page: SumsungPage def verify(func):
def wrapper(*args):
func(*args)
try:
if page.log_out.is_displayed():
return True
except NoSuchElementException:
return False return wrapper class SumsungLogin:
"""
**应用商店登录,优先cookie登录,cookie登录失败就用账号登录
""" def __init__(self):
global page
page = SumsungPage(GetDriver().driver()) @verify
def __account_login__(self):
"""
账号密码登录
"""
page.get(page.url)
page.entry.click()
page.phone.send_keys(page.u)
page.password.send_keys(page.p)
page.login.click()
page.not_now.click() # 更新cookie
time.sleep(2)
with open("./cookie.json", 'w+') as f:
f.write(str(page.get_cookies())) @verify
def __cookie_login__(self):
"""
cookie登录
"""
page.get(page.url)
with open("./cookie.json", 'r+') as f:
cookie = eval(f.read())
page.add_cookies(cookie)
time.sleep(2)
page.driver.refresh() def trigger(self):
flag = self.__cookie_login__()
flag = flag if flag else self.__account_login__()
print('登录成功状态:', flag)
return page if flag else "登录失败"

  当我知道人家给我说错了后,我起初是很无语的,毕竟人家不懂技术。。。按照模拟点击这种方法,就算一张图片只用1秒,5万张图片得用5万秒,得爬到地老天荒啊!

  然后我果断弃用,因为这得走接口的方式爬。

  而走接口的方式有两种,一是通过requests.session,二是直接携带cookie。因为人家给我配了专门的账号,直接从浏览器上把cookie复制过来啦~

headers = {
'Content-Type': "application/x-www-form-urlencoded",
'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.114 Safari/537.36",
'Referer': "https://seller.samsungapps.com/content/common/summaryContentList.as",
'Accept-Language': "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8,zh-TW;q=0.7",
'Cookie': "SCOUTER=x7o8fo083la90t; _hjid=cd3eb857-86e9-40e5-bba4-22b101dd0552; api_auth_sub=N; sellerLocale=zh_CN; _hjTLDTest=1; SLRJSESSIONID=SLm48RCYo2WqmgbfoOt5aBjlN1zbEFw10hrQrS2WFkkXrrDaJ1E5mCL2uKcxL99E.YXBwc19kb21haW4vc2VsbGVyMTE=; iPlanetDirectoryPro=NTbL8ooVcqrDnHlwgDxcABJZuzyR4xsNS9RrqQranfGKUkPTiZR/f8kop4j6ELBPc+TaRMW88Y3hUrTscvFk5t7je/dtPLfsDoVvZZn6oau1CY4NKsdQlNlSzkj3hdp1Lj7hRz2a3Q6BENPmpVewwbT3nqyI0Pb4/ZEyHVoXTaAGDzi7NzXwM54qizpIDXc8hkXAaXhtLcvra+DyVc72Undh9U31LyYlXO53LavOIFOYgPRvA9O5b4ed6xUxxa2etz9lpMwzlIayMvrOg8hdwDE5evVwpayZjXUv1cW4lMCbJhHaVhEucux23kcOuGbBgjraYYteAQ1ndWEvm0ipsg==; gss_auth_token=V/RK27AqVE6LV2BHAoKit6cWK+EWYKc8ERpYh2Wm7ESfGLw+oU/fgZmO2w1Oo1B+A/eYhyJu/XI9EagBTF+7Jg/5vRxPyCJW9hxMvNl4dhIRrWqNCSt6IrRQb0ZWPau8xMero/9FKGi7M3lrkuOMo8aUbTnl127zw1kj0Mgbfxw=; api_auth_token=Scri8yrXRz9kYmjyPxxyDOT8lKbIfKt2TQcwPwfO14U16J0AU1vAUMsqF/LtCfg7CtYw4hQIuO6SK1mCOJKPagKvmCyt7EjBEr1TTfIhjJPWbJkJ6pey9+Sj0CWEm/EuD/rjwUPc5THhiM7vpOkpWSqJLQYDmZ6AEy5cdtsOFIZSoZmbmZnMT8CIyig0GdE8FOPNJHpXrHxTgGSRQtsgyqYiXlFGKzfmjueeMC+x02ubCLNFdhReKZ2sfBzvFc8gxPyathHVXSYN+WCW/CTheiFwTP7D8N93agwEopZeLP79UvgwOyZi1VNwNl5GGe/le8qdiv10IhWjHMbNkt4lcA==; api_server_url=cn-auth2.samsungosp.com.cn; auth_server_url=cn-auth2.samsungosp.com.cn; _hjIncludedInPageviewSample=1; _hjAbsoluteSessionInProgress=1",
}

  cookie放在请求头里,我们请求头里还要添加上基本的信息,爬虫时要养好这个习惯。

二.特征提取

  要爬取的是图片的id和图片的url,然后根据图片的url来进行下载,所以总共有两次爬取操作。打开谷歌浏览器页面调试台,定位到图片位置后,观察特征。

  发现id都在这个td标签下面,并且id的长度为12位,能观察到的id都是以00开头,我需要的信息就在<td>标签里面;而url都是以前面的网址开头,需要的信息在img标签的src属性里面。

  于是确定了它们的特征,提取出来的xpath表达式为:

img_id = s.xpath("//td[string-length(text())=12 and starts-with(text(), '00')]/text()")
img_url = s.xpath("//td/img[contains(@src,'https://img.**apps.com/content')]/@src")

  翻页的特征不在地址栏,被我注意到在查询字符串里面。于是将payload写活。

payload = "statusTab=all&pageNo=" + str(page_number) + "&isOpenTheme=true&isSticker=false&hidContentType=all&serviceStatus=sale&serviceStatusSub=forSale&contentType=all&ctntId=&contentName="

三.爬取id和url

  根据id和url的特征,以及实现翻页的技巧,获取所有的id和url自然不在话下。

  一个一个爬取太慢,多线程走起~

import threading
from data import url, payload_pre, payload_bac, headers
import time
from lxml import etree
import requests thread_max = threading.BoundedSemaphore(10) def send_req(page):
with thread_max:
page = str(page)
payload = payload_pre + str(page) + payload_bac
response = requests.request("POST", url, data=payload, headers=headers)
text = response.text
s = etree.HTML(text)
img_id = s.xpath("//td[string-length(text())=12 and starts-with(text(), '00')]/text()")
img_url = s.xpath("//td/img[contains(@src,'https://img.samsungapps.com/content')]/@src")
a = len(img_id)
b = len(img_url)
s_ = page + " " + str(a) + " " + str(b) with open("1.txt", "a") as f:
for c, d in zip(img_id, img_url):
f.write(c + " " + d + "\n")
print("ok " + s_) if a and a == b else print("not ok " + s_ + 60 * "!") def start_work(s, e):
thread_list = []
for i in range(s, e):
thread = threading.Thread(target=send_req, args=[i])
thread.start()
thread_list.append(thread)
for thread in thread_list:
thread.join() if __name__ == '__main__':
star, end = 1, 1001
t1 = time.time()
start_work(star, end)
print("[INFO]: using time %f secend" % (time.time() - t1))

四.根据url下载

  如果前面的看懂了,那么这里自然而然就懂啦~

  读取url文件,就像一个一个种子(老司机你懂的),然后批量下载~

import threading
import urllib.request as ur thread_max = threading.BoundedSemaphore(10) def get_inf():
ids = []
urls = []
with open("img_1.txt", "r") as f:
while True:
con = f.readline()
if con:
ids.append(con[:12])
urls.append(con[13:-1])
else:
break
print(len(ids), len(urls))
return ids, urls def down_pic(id_, url_):
with thread_max:
try:
ur.urlretrieve(url_, "./img_1/" + id_ + ".jpg")
except Exception as e:
print(e)
print(id_, url_) def start_work(id_, url_):
thread_list = []
for i, j in zip(id_, url_):
thread = threading.Thread(target=down_pic, args=[i, j])
thread.start()
thread_list.append(thread)
for thread in thread_list:
thread.join() if __name__ == '__main__':
i_, u_ = get_inf()
start_work(i_, u_)

五.注意事项

  起初没有合理控制频次,人家页面提示这个:

即便控制好了,但超过了人家的阈值,又提示了这个:

通过 threading.BoundedSemaphore() 控制多线程最大数量,危险时协调部门资源解决风控,合理爬取资源噢~

爬取精美壁纸5w张,爱了爱了的更多相关文章

  1. scrapy图片-爬取哈利波特壁纸

    话不多说,直接开始,直接放上整个程序过程 1.创建工程和生成spiders就不用说了,会用scrapy的都知道. 2.items.py class HarryItem(scrapy.Item): # ...

  2. python爬取全站壁纸代码

    #测试网址:https://www.ivsky.com/bizhi/ #需要安装的库:requests,bs4 #本人是个强迫症患者,为了美观添加数个print(),其并没有实际意义,若是不爽删去即可 ...

  3. Python 爬取必应壁纸

    import re import os import requests from time import sleep headers = { "User-Agent": (&quo ...

  4. WebView2 通过 PuppeteerSharp 实现爬取 王者 壁纸 (案例版)

    此案例是<.Net WebView2 项目,实现 嵌入 WEB 页面 Chromium内核>文的续集. 主要是针对WebView2的一些微软自己封装的不熟悉的API,有一些人已经对 Pup ...

  5. requests+正则表达式 爬取 妹子图

    做了一个爬取妹子图某张索引页面的爬虫,主要用request和正则表达式. 感谢 崔庆才大神的 爬虫教学视频 和 gitbook: B站:https://www.bilibili.com/video/a ...

  6. python学习--第二天 爬取王者荣耀英雄皮肤

    今天目的是爬取所有英雄皮肤 在爬取所有之前,先完成一张皮肤的爬取 打开anacond调出编译器Jupyter Notebook 打开王者荣耀官网 下拉找到位于网页右边的英雄/皮肤 点击[+更多] 进入 ...

  7. [python爬虫] Selenium定向爬取虎扑篮球海量精美图片

    前言: 作为一名从小就看篮球的球迷,会经常逛虎扑篮球及湿乎乎等论坛,在论坛里面会存在很多精美图片,包括NBA球队.CBA明星.花边新闻.球鞋美女等等,如果一张张右键另存为的话真是手都点疼了.作为程序员 ...

  8. 爬取5K分辨率超清唯美壁纸

    目录 爬取5K分辨率超清唯美壁纸 简介 编写思路 使用教程 演示图片 完整源代码 @ 爬取5K分辨率超清唯美壁纸 简介 壁纸的选择其实很大程度上能看出电脑主人的内心世界,有的人喜欢风景,有的人喜欢星空 ...

  9. 16、爬取知乎大v张佳玮的文章“标题”、“摘要”、“链接”,并存储到本地文件

    爬取知乎大v张佳玮的文章“标题”.“摘要”.“链接”,并存储到本地文件 # 爬取知乎大v张佳玮的文章“标题”.“摘要”.“链接”,并存储到本地文件 # URL https://www.zhihu.co ...

  10. Python爬虫教程-爬取5K分辨率超清唯美壁纸源码

    简介 壁纸的选择其实很大程度上能看出电脑主人的内心世界,有的人喜欢风景,有的人喜欢星空,有的人喜欢美女,有的人喜欢动物.然而,终究有一天你已经产生审美疲劳了,但你下定决定要换壁纸的时候,又发现网上的壁 ...

随机推荐

  1. fbterm的配置,纯文本终端显示中文

    安装 fbterm sudo apt-get install fbterm 设置普通用户可以执行 fbterm 命令 sudo adduser username video #username为用户名 ...

  2. js- day03- 将数据变成柱形图

    柱形图的渲染 * {             margin: 0;             padding: 0;         }  .box {             display: fle ...

  3. 【微服务架构设计实施】第一部分:架构篇-1:微服务架构与Spring Cloud介绍

    〇.概述 一.微服务架构与Spring Cloud (一)概念 不同说法:细粒度的.清凉组件化的小型SOA(面向服务架构) 统一说法:小型应用程序(服务组件),使用轻量级设计方法和HTTP协议通信 理 ...

  4. 基于Nginx搭建WebDAV服务

    title: 基于Nginx搭建WebDAV服务 categories: - [IT,网络,服务] tags: - WebDAV - Nginx comments: true date: 2022-1 ...

  5. 基于K-means聚类算法进行客户人群分析

    摘要:在本案例中,我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据,把客户分成不同的群体,供营销团队参考并相应地制定营销策略. 本文分享自华为云社区<基于K-means聚类算法 ...

  6. “喜提”一个P2级故障—CMSGC太频繁,你知道这是什么鬼?

    大家好,我是陶朱公Boy. 背景 今天跟大家分享一个前几天在线上碰到的一个GC故障- "CMSGC太频繁". 不知道大家看到这条告警内容后,是什么感触?我当时是一脸懵逼的,一万个为 ...

  7. 4、Idea设置显示多行文件

    使用IDEA时,可能会没有注意到,一旦打开过多的Java文件时,默认会堆积在一行显示,就像浏览器打开了多个标签一样,此时需要通过右侧箭头筛选的方式来选择其他文件.为了解决这一问题,需要打开多行显示的方 ...

  8. [python] 基于paramiko库操作远程服务器

    SSH(Secure Shell)是一种网络安全协议,能够使两台计算机安全地通信和共享数据.目前,SSH协议已在世界各地广泛使用,大多数设备都支持SSH功能.SSH的进一步说明见:深入了解SSH.SS ...

  9. [深度学习] fast-reid入门教程

    fast-reid入门教程 ReID,全拼为Re-identification,目的是利用各种智能算法在图像数据库中找到与要搜索的目标相似的对象.ReID是图像检索的一个子任务,本质上是图像检索而不是 ...

  10. [常用工具] Caffe ssd常见问题集合

    1 Check failed: a <= b <0 vs -1.19209e-007> 网上办法是注释掉 CHECK_LE(a, b),但是这样会出大问题.解决办法见2. 如果注释掉 ...