Python网络爬虫实战：世纪佳缘爬取近6万条小姐姐数据后发现惊天秘密

翻着安静到死寂的聊天列表，我忽然惊醒，不行，我们不能这样下去，光羡慕别人有什么用，我们要行动起来，去找自己的幸福！！！

我也想“谈不分手的恋爱” ！！！内牛满面！！！

注册登陆一气呵成~

筛选条件，嗯…性别女，年龄…18到24岁，身高嘛，无所谓啦，就按默认155-170吧，地区…嗯北京好，北京近一点，照片？那肯定要啊，必须的！！！

小姐姐们我来了~

哇，好多小姐姐啊，到底该选哪个搭讪啊…

这时候就该我们的爬虫出场了

爬虫部分

爬虫部分还是我们之前的四步：分析目标网页，获取网页内容，提取关键信息，输出保存

1. 首先分析目标网页

按F12召唤开发者工具页面，切换到Network选项，然后在翻页的时候抓包，成功截获请求URL。

不过，这个请求是 POST 方法的，和我们之前见到的 GET 方法的请求有点不同。哪里不同呢…它有点短？

没错，它太短了，少了很多信息，比如我们搜索的条件，甚至连页码的信息都没有，光靠它怎么可能正确的找到小姐姐嘛！

别急，往下翻，其实， POST 方法请求的参数是放在 Form Data 的地方（怎么可能没有嘛是吧）

PS：除了这些之外，还有更多更细的筛选条件

构造完整的请求的 URL ,

http://search.jiayuan.com/v2/search_v2.php?key=&sex=f&stc=1:11,2:18.24,3:155.170,23:1&sn=default&sv=1&p=1&f=select

访问，没问题，改变p的值，访问，没问题，OK本阶段完成。

2. 解析网页内容

通过上面的url，我们可以获取到服务器返回的 json格式的用户信息。代码如下：

import requestsdef fetchURL(url):'''功能：访问 url 的网页，获取网页内容并返回参数：url ：目标网页的 url返回：目标网页的 html 内容'''headers = {        'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36',        'Cookie': 'guider_quick_search=on; SESSION_HASH=f09e081981a0b33c26d705c2f3f82e8f495a7b56; PHPSESSID=e29e59d3eacad9c6d809b9536181b5b4; is_searchv2=1; save_jy_login_name=18511431317; _gscu_1380850711=416803627ubhq917; stadate1=183524746; myloc=11%7C1101; myage=23; mysex=m; myuid=183524746; myincome=30; COMMON_HASH=4eb61151a289c408a92ea8f4c6fabea6; sl_jumper=%26cou%3D17%26omsg%3D0%26dia%3D0%26lst%3D2018-11-07; last_login_time=1541680402; upt=4mGnV9e6yqDoj%2AYFb0HCpSHd%2AYI3QGoganAnz59E44s4XkzQZ%2AWDMsf5rroYqRjaqWTemZZim0CfY82DFak-; user_attr=000000; main_search:184524746=%7C%7C%7C00; user_access=1; PROFILE=184524746%3ASmartHe%3Am%3Aimages1.jyimg.com%2Fw4%2Fglobal%2Fi%3A0%3A%3A1%3Azwzp_m.jpg%3A1%3A1%3A50%3A10; pop_avatar=1; RAW_HASH=n%2AazUTWUS0GYo8ZctR5CKRgVKDnhyNymEBbT2OXyl07tRdZ9PAsEOtWx3s8I5YIF5MWb0z30oe-qBeUo6svsjhlzdf-n8coBNKnSzhxLugttBIs.; pop_time=1541680493356'}    try:r = requests.get(url, headers=headers)r.raise_for_status()r.encoding = 'unicode_escape'print(r.url)        return r.text    except requests.HTTPError as e:print(e)print("HTTPError")    except requests.RequestException as e:print(e)    except:print("Unknown Error !")if __name__ == '__main__':url = 'http://search.jiayuan.com/v2/search_v2.php?key=&sex=f&stc=2:18.24,3:155.170,23:1&sn=default&sv=1&p=1&f=select'html = fetchURL(url)print(html)

在这里有几个需要注意的点：

① 网站的搜索功能是需要登陆的，否则会一直弹框提示登陆，所以我只好注册了个账号，登陆后将 cookie 放入爬虫的请求头中，这样便可正确访问数据（不过在爬虫爬取过程中，我发现其实不需要登陆也可以获取，我是不是亏了？！！）

②直接打开请求返回的结果，其实是不能“看”的，通篇没一个汉字，都是各种类似于乱码的东西，这其实是一种 unicode 编码，将汉字转化成 \u 开头的一串字符。

想要解码成汉字也很容易，只需要将 response 的编码方式 encoding 设定为 unicode_escape 即可。

r = requests.get(url, headers=headers)
r.raise_for_status()
r.encoding = 'unicode_escape'print(r.text)

③为了寻找尽可能多一点的小姐姐，我决定将“地区”这一条件限制去掉，重新访问，果然，搜到的小姐姐由原先的 3229 瞬间涨到了 59146 ，这下可以开心的爬了。

３.提取关键信息

通过分析上面获取到的 josn 文件，我们可以知道，这里面包含了用户的相当多的信息，包括用户ID，昵称，性别，年龄，身高，照片，学历，城市，择偶标准，以及个性宣言等（不过有些信息在这里是获取不到的，需要进入个人主页才能查看，比如收入等）。

import jsondef parserHtml(html):'''功能：根据参数 html 给定的内存型 HTML 文件，尝试解析其结构，获取所需内容参数：html：类似文件的内存 HTML 文本对象'''s = json.loads(html)usrinfo = []    for key in s['userInfo']:blist = []uid = key['uid']nickname = key['nickname']sex = key['sex']age = key['age']work_location = key['work_location']height = key['height']education = key['education']matchCondition = key['matchCondition']marriage = key['marriage']income = key['income']shortnote = key['shortnote']image = key['image']blist.append(uid)blist.append(nickname)blist.append(sex)blist.append(age)blist.append(work_location)blist.append(height)blist.append(education)blist.append(matchCondition)blist.append(marriage)blist.append(income)blist.append(shortnote)blist.append(image)usrinfo.append(blist)print(nickname,age,work_location)    #writePage(usrinfo)print('---' * 20)

部分运行结果如下：http://search.jiayuan.com/v2/search_v2.php?key=&sex=f&stc=2:18.24,3:155.170,23:1&sn=default&sv=1&p=1&f=select
小文文 23 西安
还单身的糖豆 18 济南
小了白了兔 24 怀化
小雅xy 24 深圳
惜梦缘 23 杭州
冬季 24 南京
qian141 21 石家庄
浪人心伤 24 闵行
高挑的柠檬 24 长沙
甜甜 23 郑州
------------------------------------------------------------
http://search.jiayuan.com/v2/search_v2.php?key=&sex=f&stc=2:18.24,3:155.170,23:1&sn=default&sv=1&p=2&f=select
蘑菇 24 武汉
低调宅女 24 南京
女士 21 南京
远处的一抹光 23 南京
娜娜 24 河北
我最喜欢你 24 洛阳
爱笑的香菇 24 广州
LLS 24 惠州
值得 24 无锡
宿媛 23 江北
------------------------------------------------------------

4. 保存输出文件

最后，只需要把提取出的信息写入csv文件，即可完成本次爬取的工作。下面是完整代码：

import requestsimport jsonimport timedef fetchURL(url):'''功能：访问 url 的网页，获取网页内容并返回参数：url ：目标网页的 url返回：目标网页的 html 内容'''headers = {        'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36',        'Cookie': 'guider_quick_search=on; SESSION_HASH=f09e081981a0b33c26d705c2f3f82e8f495a7b56; PHPSESSID=e29e59d3eacad9c6d809b9536181b5b4; is_searchv2=1; save_jy_login_name=18511431317; _gscu_1380850711=416803627ubhq917; stadate1=183524746; myloc=11%7C1101; myage=23; mysex=m; myuid=183524746; myincome=30; COMMON_HASH=4eb61151a289c408a92ea8f4c6fabea6; sl_jumper=%26cou%3D17%26omsg%3D0%26dia%3D0%26lst%3D2018-11-07; last_login_time=1541680402; upt=4mGnV9e6yqDoj%2AYFb0HCpSHd%2AYI3QGoganAnz59E44s4XkzQZ%2AWDMsf5rroYqRjaqWTemZZim0CfY82DFak-; user_attr=000000; main_search:184524746=%7C%7C%7C00; user_access=1; PROFILE=184524746%3ASmartHe%3Am%3Aimages1.jyimg.com%2Fw4%2Fglobal%2Fi%3A0%3A%3A1%3Azwzp_m.jpg%3A1%3A1%3A50%3A10; pop_avatar=1; RAW_HASH=n%2AazUTWUS0GYo8ZctR5CKRgVKDnhyNymEBbT2OXyl07tRdZ9PAsEOtWx3s8I5YIF5MWb0z30oe-qBeUo6svsjhlzdf-n8coBNKnSzhxLugttBIs.; pop_time=1541680493356'}    try:r = requests.get(url, headers=headers)r.raise_for_status()r.encoding = 'unicode_escape'print(r.url)        return r.text    except requests.HTTPError as e:print(e)print("HTTPError")    except requests.RequestException as e:print(e)    except:print("Unknown Error !")def parserHtml(html):'''功能：根据参数 html 给定的内存型 HTML 文件，尝试解析其结构，获取所需内容参数：html：类似文件的内存 HTML 文本对象'''s = json.loads(html)usrinfo = []    for key in s['userInfo']:blist = []uid = key['uid']nickname = key['nickname']sex = key['sex']age = key['age']work_location = key['work_location']height = key['height']education = key['education']matchCondition = key['matchCondition']marriage = key['marriage']income = key['income']shortnote = key['shortnote']image = key['image']blist.append(uid)blist.append(nickname)blist.append(sex)blist.append(age)blist.append(work_location)blist.append(height)blist.append(education)blist.append(matchCondition)blist.append(marriage)blist.append(income)blist.append(shortnote)blist.append(image)usrinfo.append(blist)print(nickname,age,work_location)writePage(usrinfo)print('---' * 20)def writePage(urating):'''Function : To write the content of html into a local filehtml : The response contentfilename : the local filename to be used stored the response'''import pandas as pddataframe = pd.DataFrame(urating)dataframe.to_csv('Jiayuan_UserInfo.csv', mode='a', index=False, sep=',', header=False)if __name__ == '__main__':    for page in range(1, 5916):url = 'http://search.jiayuan.com/v2/search_v2.php?key=&sex=f&stc=2:18.24,3:155.170,23:1&sn=default&sv=1&p=%s&f=select' % str(page)html = fetchURL(url)parserHtml(html)        # 为了降低被封ip的风险，每爬100页便歇5秒。if page%100==99:time.sleep(5)

后续工作

1. 文件去重

花了两个多小时，爬了5千多页，爬到了接近六万条数据，本来是一个相当开心的事情，但是当我打开文件，按用户ID 排序之后，发现！！！！

神魔鬼！！！居然有大量重复的数据，单就这个叫 “名芳” 的用户，便有两千多条，这能得了？！！！

为了验证是不是我程序哪儿出错了，我反复检查调试了很久。

我发现，如果只爬前100页的数据，则重复率较低，而100页之后，便开始大量的出现重复用户了；而且重复的数据并不是同一页中连续出现，而是来自不同页。

百思不得其解，遂求助大佬，大佬听完我的描述之后说，会不会是网站的数据本身便是有问题的？

为了解开这个疑惑，我决定去网站上手动查找，一探究竟，到底在100页之后，发生了什么事儿。

此网站的翻页功能用的相当蹩脚，只有首页，上一页和下一页，页码跳转也每次只能选择前后5页。点了好久终于到了一百多页之后，发现了一件令人震惊的事情。

这是我随手截的三页的截图，108页，109页，和110页，图片下方有截图为证，来感受一下，跟连连看似的。

好吧，同样的用户换个顺序来凑页数是吗，我现在就想看看去重之后究竟还剩多少个。

import pandas as pdinputfile = "Jiayuan_UserInfo.csv"outputfile = "Jiayuan_UserInfo_output.csv"df = pd.read_csv(inputfile,encoding='utf-8',names=['uid','nickname','sex','age','work_location','height','education','matchCondition','marriage','income','shortnote','image'])datalist = df.drop_duplicates()
datalist.to_csv(outputfile,encoding='utf-8',index=False, header=False)
print("Done!")

下面是运行结果：

堂堂接近6万人的搜索结果，去重之后居然只剩下不到1000人，再回头看看看看网站上 “有 59352 人符合条件”，是不是感觉啪啪打脸呢。用这种手段来营造用户量很大的假象，高明的很呐。

** 2.照片下载**

抛开数据作假不说，我们此行的目的可是看小姐姐来的呢！

言归正传，我们来下载小姐姐们的照片咯，照片的链接在我们之前保存的csv文件中就有。

import requestsimport pandas as pd# 读取csv文件userData = pd.read_csv("Jiayuan_UserInfo_output.csv",names=['uid','nickname','sex','age','work_location','height','education','matchCondition','marriage','income','shortnote','image'])for line in range(len(userData)):url = userData['image'][line]img = requests.get(url).contentnickname = re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\'?|]+|[+——！，。？、~@#￥%……&*（）▌]+", "",userData['nickname'][line])filename = str(line) + '-' + nickname + '-' + str(userData['height'][line]) + '-' + str(userData['age'][line]) + '.jpg'try:        with open('images_output/' + filename, 'wb') as f:f.write(img)    except:print(filename)print("Finished!")

为了方便辨认，我这里将序号 + 用户昵称 + 身高 + 年龄作为图片的文件名

这里有一点需要注意的是，用户昵称中可能会包含一些奇形怪状的字符，以它们作为文件名的话，在保存文件的时候会出现异常，所以这里先将用户名做了一些处理，剔除其中的标点符号等字符，并且做了一个异常处理，即如果出现异常，则输出该文件名，并继续保存下一个。

于是乎，我得到了 996 张小姐姐的照片。。。

不过，这些已经不重要了，

这次，我不仅顺利爬到了全部小姐姐的数据，还发现了网站的一点“小秘密”。

此时的我无比的膨胀，我觉得我很牛逼

我觉得她们都配不上我。

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