这篇文章主要介绍了利用Python爬虫采集想要搜索的信息(利用某du的接口实现)并且处理掉它的反爬手段,文中示例代码很详细,具有一定的学习价值,感兴趣的小伙伴快来一起学习吧。
前言
大家在日常生活中经常需要查找不同的事物的相关信息,今天我们利用python来实现这一个小功能,同时呢,也是大家对基础知识的一个综合实践,相信有不少小伙伴已经准备跃跃欲试了,话不多说,开干!
本次爬虫思路
- 获取url
- 通过请求拿到响应
- 处理反爬
- 修改传递参数
- 完善程序
目录
- 前言
- 本次爬虫思路
- urllib库
- 1.urllib库的介绍
- 1.urllib库的介绍
- 2.urllib库的使用模板
- 3.使用urllib库获取数据
- 4.urllib库一些个人总结
- requests库
- 5.requests库的介绍
- 6.requests库的使用模板
- 7.使用requests库获取数据
- 8.requests库一些个人总结
- 9.个人建议(附代码)
urllib库
1.urllib库的介绍
1.urllib库的介绍
urllib库是Python的标准库,提供了一系列用于操作URL的功能,其大部分功能与requests库类似,也有一些特别的用法。
urllib库是Python标准库提供的一个用户操作URL的模块,Python3把原来Python 2的urilib库和Urllib 2库合并成了一个Urllib库,现在讲解的就是Python3中的Urllib库。
urllib库含有4个模块,主要作用如下:
urllib.request——打开和读取URL;
urllib.error——包含Urllib.request各种错误的模块;
urlib.parse——解析URL;
urllib.robotparse——解析网站robots.txt文件。
2.urllib库的使用模板
import urllib.request
url ='xxxxxxxxxxxx'
#发送请求
request= urllib.request.Request(url,data,header)
#得到响应
response=urllib.request.urlopen(request)
#解码
content = response.read().decode()
#查看数据
print(content)
3.使用urllib库获取数据
1. 获取URL:首先使用Chrome浏览器打开某度网页,随便输入一个:xxx,然后打开开发者工具(右键检查),切换到网络界面,清空记录,重新刷新页面,可以看到:
如此这个URL就是我们需要获取的URL:https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=8&rsv_bp=1&rsv_idx=1&tn=baidu&wd=%E6%B3%95%E8%A7%A3%E5%86%B3%E6%96%B9%E6%B3%95&fenlei=256&rsv_pq=0x8dc81b9f001c02d3&rsv_t=1c35crTFwJXLFoeU8nF33RDMyj9nX%2FofGDNqUmHapdGRlUDmKmo7610WDRno****&rqlang=en&rsv_dl=tb&rsv_sug3=7&rsv_enter=0&rsv_btype=i&inputT=2267&rsv_sug4=2878
分析:加粗的这一堆:就是法解决方法这几个关键字;
2.通过请求拿到响应:直接利用模板模拟浏览器发起请求:
突然发现我们没有拿到想要的数据。难道是我们程序写错了吗?这时候就有的同学就开始抓狂了,呜呜呜(难受😔)…
3. 处理反爬:莫急,俗话说人靠衣服马靠鞍,服务器就像大美女,你要打扮的帅帅的,才能获得美女的芳心,当然,这种方法是对于我们人来说的,你可别马上就给电脑喷香水啊,针对程序来说,我们就需要伪装,假装我是一个浏览器,那么,如何伪装呢?我们就需要携带一些参数,先试试这个:
user-agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36(主要是我们电脑浏览器的名称,版本信息),再试一次:
成功“骗”过了服务器,这样就拿到了数据(高兴🥰),别着急,我们再思考一下,能不能通过修改一些参数,就让我们想找哪些数据就拿哪些数据,好,接下来我们就分析它的参数:
- 修改传递参数:
wd:xx,它是这样传递我们输入的文字的,那么我们创造一个字典类型的键值对,发送请求时,再将这个参数拼接上去,这样不就实现了我们的需求嘛(特别注意编解码的问题)
哈哈,这里百度第二个安全验证出来了,根本原因是我们携带的一些参数有问题,因为还有一些参数在变,但是对于我们入门的童鞋处理起来不太友好,所以常用三种方法:
1.将wd后面的参数直接去掉;(成功率不高)
2.去掉HTTPS后面的是s,使用http协议;(成功率不高)
3.使用cookie;(比较稳定)
我选择使用第三种:
这样就利用urllib库实现了这个小功能。别着急,更简单的方法还在后面呢!😎😋
4.urllib库一些个人总结
1. urllib库在处理一些网址的时候比requests库更加快捷;
2. urllib库涉及编解码的问题,必须手动添加;
3. 使用起来代码行数多,比较笨重。
是不是感觉全是缺点,正因如此,我们的requests库应运而生,简单快捷方便,是对它最清晰的写照,更加的人性化,接下来正式介绍这一大杀器,同时也希望大家尽量使用 requests库来写爬虫(真的很好很好很好用!🤩)。
requests库
5.requests库的介绍
requests库常用有这些功能:
1、Keep-Alive & 连接池
2、国际化域名和 URL
3、带持久 Cookie 的会话
4、自动内容解码
5、优雅的 key/value Cookie
6、Unicode 响应体
7、HTTP(S) 代理支持
6.requests库的使用模板
import requests
url ='xxxxxxxxxxxx'
#发送请求
response = request.get(url, params,headers) (get请求或者post请求)
#根据响应的格式解码,非常智能
response.encoding=response.appareent_encoding
7.使用requests库获取数据
布置爬虫的步骤在urllib库使用的时候已经非常详细的解释了,在此不在赘述,步骤相同,大家可以尝试用模板自己写一下(我个人的代码放在最后了)。如果有哪里不懂得,可以在评论区留言,博主会尽全力解答。
8.requests库一些个人总结
1. requests库步骤简单;
2. 各种操作方法人性化,功能更加强大;
3. requests 库拥有完全自动化 Keep-alive 和 HTTP 连接池的功能,主要是突出Python的优雅二字。
9.个人建议(附代码)
1.部署爬虫时要先思考好大步骤,最好能把步骤写下来,然后一步一步逐步去写代码;
2.再仔细去浏览网页,确然好你爬的信息接口是哪个,是什么类型的请求,参数是什么,是存在网页本身还是二次加载进来的等等,一定要细心认真;
3.处理反爬时一般携带的参数就是:User-Agent,Cookie,Accept,Host,这几个,如果还是拿不到数据,那就是进阶了,暂时先不用管;
4.多观察几次请求,找到规律,实现规模式爬取(这也是爬虫的初心)
5.优化自己的程序,提高效率的同时又要避免被检测出来,多思考就会有灵感。
request库代码:
import requests
data = input('输入你想要查找的数据:').split()
url ='http://www.baidu.com/s'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36',
'Cookie': 'BIDUPSID=CDE3B4BEE7AE0D336C4D0734E42BCF8B; PSTM=1664331801; BAIDUID=CDE3B4BEE7AE0D33996D27FED1DDB4DB:FG=1; BD_UPN=12314753; BDUSS=JNdXVzTXMyWmFKM0x1VWJ5eG9GUjg4UmVCRFQxY1dtejBPVDFBfjc0VHhYRnRqRVFBQUFBJCQAAAAAAAAAAAEAAACse3WjanNuZGJpZAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPHPM2PxzzNjTT; BDUSS_BFESS=JNdXVzTXMyWmFKM0x1VWJ5eG9GUjg4UmVCRFQxY1dtejBPVDFBfjc0VHhYRnRqRVFBQUFBJCQAAAAAAAAAAAEAAACse3WjanNuZGJpZAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPHPM2PxzzNjTT; newlogin=1; ZFY=utLrULRdQjGdhXHuTriamg7jZ2PZMLmnKmUCBUiVrTw:C; BAIDUID_BFESS=CDE3B4BEE7AE0D33996D27FED1DDB4DB:FG=1; BA_HECTOR=ag04ah242k2l2h0la0010ofe1ho8t901f; BDORZ=FFFB88E999055A3F8A630C64834BD6D0; COOKIE_SESSION=765400_1_9_9_5_15_1_0_9_7_0_0_1292084_0_0_0_1668919087_1669684425_1669684425%7C9%234656831_6_1669684425%7C3; B64_BOT=1; BDRCVFR[7FEYkXni5q3]=mk3SLVN4HKm; BD_HOME=1; H_PS_PSSID=26350; BD_CK_SAM=1; PSINO=3; delPer=1; H_PS_645EC=3d48biiwjEvDlNFtMaUHuepsRu67OxRgPoEiOrMKvfRketUwB4GowDbv4KmDa%2BaTHUgCCoc; baikeVisitId=e1f583c7-eb15-4940-a709-054666f30f48; BDSVRTM=443'
}
data = {
'wd': data
}
response = requests.get(url=url, params=data, headers=headers)
response.encoding = response.apparent_encoding
print(response.text)