requests进阶内容

• session处理cookie
• proxies参数设置请求代理ip
• 基于线程池的数据爬取

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()