• 爬虫 --- 07. 全站爬取(手动), post请求,cookie, 传参,中间件,selenium


    一.全站数据的爬取(手动)

    - yield scrapy.Request(url,callback):callback回调一个函数用于数据解析
    # 爬取阳光热线前五页数据

    import scrapy
    from sunLinePro.items import SunlineproItem class SunSpider(scrapy.Spider): name = 'sun' # allowed_domains = ['www.xxx.com'] start_urls = ['http://wz.sun0769.com/index.php/question/questionType?type=4&page='] #通用的url模板(不可以修改) url = 'http://wz.sun0769.com/index.php/question/questionType?type=4&page=%d' page = 1 def parse(self, response): print('--------------------------page=',self.page) tr_list = response.xpath('//*[@id="morelist"]/div/table[2]//tr/td/table//tr') for tr in tr_list: title = tr.xpath('./td[2]/a[2]/text()').extract_first() status = tr.xpath('./td[3]/span/text()').extract_first() item = SunlineproItem() item['title'] = title item['status'] = status yield item if self.page < 5: #手动对指定的url进行请求发送 count = self.page * 30 new_url = format(self.url%count) self.page += 1 # 手动对指定的url进行请求发送 yield scrapy.Request(url=new_url,callback=self.parse)

    二.如何进行post请求发送 和cookie处理

      1.post请求的发送

        - post请求的发送:
    - 重写父类的start_requests(self)方法
    - 在该方法内部只需要调用yield scrapy.FormRequest(url,callback,formdata)
    import scrapy
    
    
    class PostdemoSpider(scrapy.Spider):
        name = 'postDemo'
        # allowed_domains = ['www.xxx.com']
        #https://fanyi.baidu.com/sug
        start_urls = ['https://fanyi.baidu.com/sug']
        #父类方法,就是将start_urls中的列表元素进行get请求的发送
        # def start_requests(self):
        #     for url in self.start_urls:
        #         yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse)
    
        def start_requests(self):
            for url in self.start_urls:
                data = {
                    'kw':'cat'
                }
                #post请求的手动发送使用的是FormRequest
                yield scrapy.FormRequest(url=url,callback=self.parse,formdata=data)
    
        def parse(self, response):
            print(response.text)

      2.cookie的处理

        - cookie处理:scrapy默认情况下会自动进行cookie处理

    三.请求传参

    请求传参:
        - 使用场景:如果使用scrapy爬取的数据没有在同一张页面中,则必须使用请求传参
        - 编码流程:
            - 需求:爬取的是首页中电影的名称和详情页中电影的简介(全站数据爬取)
            - 基于起始url进行数据解析(parse)
                - 解析数据
                    - 电影的名称
                    - 详情页的url
                    - 对详情页的url发起手动请求(指定的回调函数parse_detail),进行请求传参(meta)
                        meta传递给parse_detail这个回调函数
                    - 封装一个其他页码对应url的一个通用的URL模板
                    - 在for循环外部,手动对其他页的url进行手动请求发送(需要指定回调函数==》parse)
                - 定义parse_detail回调方法,在其内部对电影的简介进行解析。解析完毕后,需要将解析到的电影名称
                    和电影的简介封装到同一个item中。
                    - 接收传递过来的item,并且将解析到的数据存储到item中,将item提交给管道
    # -*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy
    from moviePro.items import MovieproItem
    
    class MovieSpider(scrapy.Spider):
        name = 'movie'
        # allowed_domains = ['www.xxx.com']
        start_urls = ['https://www.4567tv.tv/frim/index1.html']
    
        #通用的url模板只适用于非第一页
        url = 'https://www.4567tv.tv/frim/index1-%d.html'
        page = 2
    
        #电影名称(首页),简介(详情页)
        def parse(self, response):
            li_list = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/ul/li')
            for li in li_list:
                name = li.xpath('./div/a/@title').extract_first()
                detail_url = 'https://www.4567tv.tv'+li.xpath('./div/a/@href').extract_first()
                item = MovieproItem()
                item['name'] = name
    
                #对详情页的url发起get请求
                #请求传参:meta参数对应的字典就可以传递给请求对象中指定好的回调函数
                yield scrapy.Request(url=detail_url,callback=self.detail_parse,meta={'item':item})
            if self.page <= 5:
                new_url = format(self.url%self.page)
                self.page += 1
                yield scrapy.Request(url=new_url,callback=self.parse)
    #解析详情页的页面数据 def detail_parse(self,response): #回调函数内部通过response.meta就可以接收到请求传参传递过来的字典 item
    = response.meta['item'] desc = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/p[5]/span[2]/text()').extract_first() item['desc'] = desc yield item

     四.中间件

        - 下载中间件的作用:批量拦截整个工程中发起的所有请求和响应
        - 拦截请求:
            - UA伪装:
            - 代理ip:
        - 拦截响应:

       1.UA池 和代理池


    UA池:User-Agent池 - 作用:尽可能多的将scrapy工程中的请求伪装成不同类型的浏览器身份。


     代理池:ip代理

      - 作用:尽可能多的将scrapy工程中的请求的IP设置成不同的。

     ①在middlewares.py 文件中

    import random
    
    #批量拦截所有的请求和响应
    class MiddlewearproDownloaderMiddleware(object):
        #UA池
        user_agent_list = [
            "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 "
            "(KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1",
            "Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 "
            "(KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11",
            "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.6 "
            "(KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1092.0 Safari/536.6",
            "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.6 "
            "(KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1090.0 Safari/536.6",
            "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.1 "
            "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.77.34.5 Safari/537.1",
            "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/536.5 "
            "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.9 Safari/536.5",
            "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.0) AppleWebKit/536.5 "
            "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.36 Safari/536.5",
            "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 "
            "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
            "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/536.3 "
            "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
            "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_0) AppleWebKit/536.3 "
            "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
            "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 "
            "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
            "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 "
            "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
            "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 "
            "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
            "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 "
            "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
            "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/536.3 "
            "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
            "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 "
            "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.0 Safari/536.3",
            "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/535.24 "
            "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24",
            "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/535.24 "
            "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24"
        ]
        #代理池
        PROXY_http = [
            '153.180.102.104:80',
            '195.208.131.189:56055',
        ]
        PROXY_https = [
            '120.83.49.90:9000',
            '95.189.112.214:35508',
        ]
    
        #拦截正常请求:request就是该方法拦截到的请求,spider就是爬虫类实例化的一个对象
        def process_request(self, request, spider):
            print('this is process_request!!!')
            #UA伪装
            request.headers['User-Agent'] = random.choice(self.user_agent_list)
            return None
    
        #拦截所有的响应
        def process_response(self, request, response, spider):
    
            return response
    
        #拦截发生异常的请求对象
        def process_exception(self, request, exception, spider):
            print('this is process_exception!!!!')
            #代理ip的设定
            if request.url.split(':')[0] == 'http':
                request.meta['proxy'] = random.choice(self.PROXY_http)
            else:
                request.meta['proxy'] = random.choice(self.PROXY_https)
    
            #将修正后的请求对象重新进行请求发送
            return request

     ②在settings.py文件中

     

       2.拦截响应和 selenium的使用

    拦截响应:
      修改 中间件文件的 process_response 函数



    selenium 浏览器自动化:
      - 爬虫类中定义一个属性bro
      - 爬虫类中重写父类的一个方法closed,在该方法中关闭bro
      - 在中间件类的process_response中编写selenium自动化的相关操作
      

    示例:爬取  网易新闻 数据

    ①在 爬虫文件中

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy
    from wangyiPro.items import WangyiproItem
    from selenium import webdriver
    class WangyiSpider(scrapy.Spider):
        name = 'wangyi'
        # allowed_domains = ['www.xxx.com']
        start_urls = ['https://news.163.com/']
        #浏览器实例化的操作只会被执行一次
        bro = webdriver.Chrome(executable_path='chromedriver.exe')
    
        urls = []#最终存放的就是五个板块对应的url
        def parse(self, response):
            li_list = response.xpath('//*[@id="index2016_wrap"]/div[1]/div[2]/div[2]/div[2]/div[2]/div/ul/li')
            for index in [3,4,6,7,8]:
                li = li_list[index]
                new_url = li.xpath('./a/@href').extract_first()
    
                self.urls.append(new_url)
                #是五大板块对应的url进行请求发送
                yield scrapy.Request(url=new_url,callback=self.parse_news)
    
        #是用来解析每一个板块对应的新闻数据(新闻的标题)
        def parse_news(self,response):
            div_list = response.xpath('//div[@class="ndi_main"]/div')
            for div in div_list:
                title = div.xpath('./div/div[1]/h3/a/text()').extract_first()
                news_detail_url = div.xpath('./div/div[1]/h3/a/@href').extract_first()
    
                #实例化item对象将解析到的标题和内容存储到item对象中
                item = WangyiproItem()
                item['title'] = title
    
                #对详情页的url进行手动请求发送以便回去新闻的内容
                yield scrapy.Request(url=news_detail_url,callback=self.parse_detail,meta={'item':item})
        def parse_detail(self,response):
            item = response.meta['item']
            #通过response解析出新闻的内容
            content = response.xpath('//div[@id="endText"]//text()').extract()
            content = ''.join(content)
    
            item['content'] = content
    
            yield item
    
    
        def closed(self,spider):
            print('爬虫整体结束!!!')
            self.bro.quit()

    ②在 中间件文件 中

    # -*- 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 scrapy.http import HtmlResponse
    from time import sleep
    
    class WangyiproDownloaderMiddleware(object):
    
    
        def process_request(self, request, spider):
    
            return None
    
        #拦截整个工程中所有的响应对象
        def process_response(self, request, response, spider):
            if request.url in spider.urls:
                #就要将其对应的响应对象进行处理
    
                #获取了在爬虫类中定义好的浏览器对象
                bro = spider.bro
                bro.get(request.url)
    
                bro.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')
                sleep(1)
                bro.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')
                sleep(1)
    
                #获取携带了新闻数据的页面源码数据
                page_text = bro.page_source
                #实例化一个新的响应对象
                new_response = HtmlResponse(url=request.url,body=page_text,encoding='utf-8',request=request)
                return new_response
            else:
                return response
    
        def process_exception(self, request, exception, spider):
    
            pass

     ③注意事项

    1. 导入浏览器启动文件
    
    2. 修改 settings.py 文件
    
    3,修改 items.py 文件
    
    4,持久化存储式,修改 管道 文件

     

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