• scrapy抓取斗鱼APP主播信息


    如何进行APP抓包

    首先确保手机和电脑连接的是同一个局域网(通过路由器转发的网络,校园网好像还有些问题)。

    1.安装抓包工具Fiddler,并进行配置

    Tools>>options>>connections>>勾选allow remote computers to connect

    2.查看本机IP

    在cmd窗口(win+R快捷键),输入ipconfig,查看(以太网)IP地址。

    3.配置手机端。

    手机连网后(和电脑端同一局域网),打开手机浏览器并访问:http://ip:8888(ip是你第二步查看到的IP地址, 8888端口是Fiddler默认端口),

    有些浏览器打不开网页,换一下浏览器就行。

    如果访问成功,会出现一个网页:

    4.下载证书

    点击FiddlerRoot certificate,下载证书。如果不下载证书的话,只能抓到http请求,抓不到https请求。

    5.安装证书

    部分手机可以直接点击安装

    部分手机需要通过:

    设置>>wifi(或WLAN)>>高级设置>>安装证书>>选中下载好的FiddlerRoot.cer>>确定

    或:

    设置>>更多设置>>系统安全>>从存储设备安装

    安装后,可以按照自己的意愿,给证书起一个名字,例如Fiddler,确定后会显示安装完成!

    6.设置手机代理

    手机设置代理后,打开Fiddler,接下来在手机端打开app或者浏览器,所有通过手机发送的请求都会被Fiddler抓取。

    scrapy框架下载图片

     Scrapy用ImagesPipeline类提供一种方便的方式下载和存储图片(需要PIL库支持)。

    主要特征:

    • 将下载图片转化为通用的jpg和rgb格式
    • 避免重复下载
    • 缩略图生成
    • 图片大小过滤

    工作流程:

    • 抓取一个item,将图片的urls放入image_urls字段
    • 从Spider返回的item,传递到 Item Pipeline
    • 当Item传递到ImagePipeline,将调用scrapy调度器和下载器完成image_urls中的url调度和下载。ImagePipeline会自动高优先级抓取这些url,同时,item会被锁定直到图片抓取完毕才解锁
    • 图片下载成功后,图片下载路径,url和校验信息等会被填充到images字段中

    scrapy抓取斗鱼主播图像

    ImagePipeline简介

     首先介绍一下图片下载中的ImagePipeline类中的两个重要方法。在自定义的ImagePipeline类中要重写:

    get_media_requests(item, info)和item_completed(results, items, info);其中,正如工作流所述,Pipeline从item中获取图片的urls并下载,

    所以必须重载get_media_requests,并返回一个Request对象,这些请求对象将被pipelines处理

    下载完成后,结果发送发哦item_complete方法,下载结果为一个二元组的list, 每个元组包含:

    (success, image_info_or_failure),其中:

    success: bool值,true表示下载成功

    image_info_or_error: 如果success为True,则该字典包含以下键值对:{path:本地存储路径, checksum:校验码}

    分析及编码

    通过Fiddler抓包工具分析,请求连接为:http://capi.douyucdn.cn/api/v1/getVerticalRoom?limit=20&offset=0,其中

    offset为变量,每次翻页增加20。

    首先,使用命令创建项目

    scrapy startproject Douyu

    来到items.py文件,编写需要抓取的字段如下:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    import scrapy
    
    class DouyuItem(scrapy.Item):
        # define the fields for your item here like:
        # name = scrapy.Field()
    
        # 图片链接
        image_link = scrapy.Field()
    
        # 图片保存路径
        image_path = scrapy.Field()
    
        # 主播名
        nick_name = scrapy.Field()
    
        # 房间号
        room_id = scrapy.Field()
    
        # 所在城市
        city = scrapy.Field()
    
        # 数据源
        source = scrapy.Field()

    明确抓取目标后,生成爬虫,开始编写爬虫逻辑

    scrapy genspider douyu douyucdn.com  # 生成爬虫

    编写爬虫逻辑之前,在下载中间件中,给每个请求添加头部信息:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    # Define here the models for your spider middleware
    #
    # See documentation in:
    # https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html
    
    from scrapy import signals
    from Douyu.settings import USER_AGENTS as ua
    import random
    
    class DouyuSpiderMiddleware(object):
        def process_request(self, request, spider):
            """
            给每一个请求随机分配一个代理
            :param request:
            :param spider:
            :return:
            """
            user_agent = random.choice(ua)
            request.headers['User-Agent'] = user_agent

    然后来到spiders文件夹下的爬虫文件,开始编写爬虫逻辑:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import json
    import scrapy
    from Douyu.items import DouyuItem
    
    class DouyuSpider(scrapy.Spider):
        name = 'douyu'
        allowed_domains = ['douyucdn.cn']
    
        offset = 0
    
        # 请求url
        base_url = "http://capi.douyucdn.cn/api/v1/getVerticalRoom?limit=20&offset="
        start_urls = [base_url + str(offset)]
    
        def parse(self, response):
            
            # 手机端斗鱼返回的是json格式的数据,所有数据都在data中
            # 直接从请求响应体中获取数据
            node_list = json.loads(response.body)['data']
            
            # 如果拿不到数据,说明已经爬取完所有翻页
            if not node_list:
                return
    
            # 对具体数据进行解析
            for node in node_list:
                
                # 数据保存
                item = DouyuItem()
                item['image_link'] = node['vertical_src']
                item['nick_name'] = node['nickname']
                item['room_id'] = node['room_id']
                item['city'] = node['anchor_city']
    
                yield item
            
            # 实现翻页
            self.offset += 20
            yield scrapy.Request(self.base_url + str(self.offset), callback=self.parse)

    编写完爬虫逻辑后,可以开始编写图片下载逻辑了,来到pipelines文件:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import os
    import scrapy
    
    # scrapy下载图片专用管道
    from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
    # 在setting中指定图片存储路径
    from Douyu.settings import IMAGES_STORE
    
    class ImageSourcePipeline(object):
        
        # 添加数据源
        def process_item(self, item, spider):
            item['source'] = spider.name
            return item
    
    
    class DouyuImagePipeline(ImagesPipeline):
    
        # 发送图片链接请求
        def get_media_requests(self, item, info):
            # 获取item数据的图片链接
            image_link = item['image_link']
    
            # 发送图片请求,响应会保存在settings中指定的路径下(IMAGES_STORE)
            try:
                yield scrapy.Request(url=image_link)
            except:
                print(image_link)
    
        def item_completed(self, results, item, info):
            """
            :param results: 下载图片结果,包含一个二元组(下载状态,图片路径)
            :param item:
            :param info:
            :return:
            """
            # 取出每个图片的原本路径
            # path为设定的图片存储路径
            image_path = [x['path'] for ok, x in results if ok]
    
            # 默认保存当前图片的路径
            old_name = IMAGES_STORE + '\' + image_path[0]
    
            # 新建当前图片路径,因为默认路径有一些不需要的东西
            new_name = IMAGES_STORE + '\'+item['nick_name'] + '.jpg'
    
            item['image_path'] = new_name
            try:
                # 将原本路径的图片名,修改为新建的图片名
                os.rename(old_name, new_name)
            except:
                print("INFO:图片更名错误!")
    
            return item

    整体逻辑编写完成,在settings文件中分别打开中间件、管道等的注释信息,即可运行爬虫!

    运行结果:

    完整代码

    参见:https://github.com/zInPython/Douyu

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