06 Python网络爬虫requets模块高级用法
一. 基于requests模块的cookie操作
- cookie概念: 当用户通过浏览器访问一个域名的时候,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,经常涉及到数据交换。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。,用cookie来记住我们的信息,就很方便,不用每次都输入验证信息。
应用:
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。如何爬取某个人的人人网信息页呢?
思路:
1.我们需要使用爬虫程序对人人网登录时的请求进行一次抓取,获取请求中的cookie数据
2.再使用个人信息页的url进行请求时,该请求需要携带步骤1中的cookie,只有携带了cookie后,服务器才能识别这次请求的用户信息,才可响应回指定的用户信息页数据。
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': '',
'icode': '',
'origURL': 'http://www.renren.com/home',
'domain': 'renren.com',
'key_id': '',
'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
1. 什么是代理?
第三方代替本体处理相关事务。
2.爬虫中为什么需要使用代理?
一些网站会有相应的反爬措施,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,则会被认为是不正常访问,就会屏蔽这个IP。所以需要设置一些代理IP,每隔一段时间就换一个,就算IP被禁止了,依然可以换一个继续爬取数据。
3.代理的分类
1.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。
2.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者负责负载均衡
4.免费提供代理IP的网站(提供的IP几分钟一更新)
http://www.goubanjia.com/
西祠代理
快代理
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.利用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
%%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()
https://www.cnblogs.com/bobo-zhang/p/9680673.html
06 Python网络爬虫requets模块高级用法的更多相关文章
- Python网络爬虫-requests模块
requests模块 requests模块是python中原生的基于网络请求的模块,其主要作用是用来模拟浏览器发起请求.功能强大,用法简洁高效.在爬虫领域中占据着半壁江山的地位. 如何使用reques ...
- 爬虫 requests模块高级用法
一 介绍 #介绍:使用requests可以模拟浏览器的请求,比起之前用到的urllib,requests模块的api更加便捷(本质就是封装了urllib3) #注意:requests库发送请求将网页内 ...
- python 网络爬虫requests模块
一.requests模块 requests模块是python中原生的基于网络请求的模块,其主要作用是用来模拟浏览器发起请求.功能强大,用法简洁高效. 1.1 模块介绍及请求过程 requests模块模 ...
- 06.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 引入 ...
- Python网络爬虫-requests模块(II)
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网络爬虫-xpath模块
一.正解解析 单字符: . : 除换行以外所有字符 [] :[aoe] [a-w] 匹配集合中任意一个字符 \d :数字 [0-9] \D : 非数字 \w :数字.字母.下划线.中文 \W : 非\ ...
- 【python网络爬虫】之requests相关模块
python网络爬虫的学习第一步 [python网络爬虫]之0 爬虫与反扒 [python网络爬虫]之一 简单介绍 [python网络爬虫]之二 python uillib库 [python网络爬虫] ...
- 《精通python网络爬虫》笔记
<精通python网络爬虫>韦玮 著 目录结构 第一章 什么是网络爬虫 第二章 爬虫技能概览 第三章 爬虫实现原理与实现技术 第四章 Urllib库与URLError异常处理 第五章 正则 ...
- Python网络爬虫学习总结
1.检查robots.txt 让爬虫了解爬取该网站时存在哪些限制. 最小化爬虫被封禁的可能,而且还能发现和网站结构相关的线索. 2.检查网站地图(robots.txt文件中发现的Sitemap文件) ...
随机推荐
- 【黑马JavaSE】1_1_11_IDEA、12_方法、13_重载
文章目录 1_1_11_01开发工具IntelliJ IDEA 1.3 创建包.查看包的目录结构 1.5 字体设置(File->Settings->Editor->Font) 1.6 ...
- spring boot知识清单
https://mp.weixin.qq.com/s/q8OI2Ou8-gYP-usjToBbkQ
- LC 163. Missing Ranges 【lock, hard】
Given a sorted integer array nums, where the range of elements are in the inclusive range [lower, up ...
- react-native命令初始化项目后可借助webstrom快速运行与调试项目
利用webstorm工具打开RN项目,点击 然后添加 然后进行配置 最后,点击apply ,OK完成 后期运行项目直接点击:
- redis复制集
应用场景:复制集作用的场景问题: 1.解决单点故障 2.读写分离 1.准备两台redis服务器 a) 一台做为注服务器,一台做为从服务器 b) 在从服务器中的redis.conf文件中添加 repli ...
- 必会SQL笔试题
()表名:购物信息 购物人 商品名称 数量 A 甲 B 乙 C 丙 A 丁 B 丙 …… 给出所有购入商品为两种或两种以上的购物人记录 答:); ()表名:成绩表 姓名 课程 分数 张三 语文 张三 ...
- Python学习小技巧之列表项的排序
Python学习小技巧之列表项的排序 本文介绍的是关于Python列表项排序的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面来看看详细的介绍: 典型代码1: data_list = [6, 9, 1, ...
- 读取web工程中.properties资源文件的模板代码
读取web工程中.properties资源文件的模板代码 // 读取web工程中.properties资源文件的模板代码 private void test2() throws IOException ...
- 使用Navicat为Oracle导入函数后函数显示红叉
上图是plsql中的截图 有可能是Navicat没有缓存过程,刷新试一试,不行的话,对导入的函数进行重新编译即可. 还发现一个问题是,Navicat导出的脚本里面,函数部分竟然没有参数和返回值,让我很 ...
- java:easyui(重点示例)
1.accordion(可折叠的): <!doctype html> <html lang="zh"> <head> <title> ...