有些時候,咱們在使用爬蟲程序去爬取一些用戶相關信息的數據(爬取張三「人人網」我的主頁數據)時,若是使用以前requests模塊常規操做時,每每達不到咱們想要的目的,例如:html
- 結果發現,寫入到文件中的數據,不是張三我的頁面的數據,而是人人網登錄的首頁面,why?首先咱們來回顧下cookie的相關概念及做用:python
- cookie概念:當用戶經過瀏覽器首次訪問一個域名時,訪問的web服務器會給客戶端發送數據,以保持web服務器與客戶端之間的狀態保持,這些數據就是cookie。web
- cookie做用:咱們在瀏覽器中,常常涉及到數據的交換,好比你登陸郵箱,登陸一個頁面。咱們常常會在此時設置30天內記住我,或者自動登陸選項。那麼它們是怎麼記錄信息的呢,答案就是今天的主角cookie了,Cookie是由HTTP服務器設置的,保存在瀏覽器中,但HTTP協議是一種無狀態協議,在數據交換完畢後,服務器端和客戶端的連接就會關閉,每次交換數據都須要創建新的連接。就像咱們去超市買東西,沒有積分卡的狀況下,咱們買完東西以後,超市沒有咱們的任何消費信息,但咱們辦了積分卡以後,超市就有了咱們的消費信息。cookie就像是積分卡,能夠保存積分,商品就是咱們的信息,超市的系統就像服務器後臺,http協議就是交易的過程。ajax
- 通過cookie的相關介紹,其實你已經知道了爲何上述案例中爬取到的不是張三我的信息頁,而是登陸頁面。那應該如何抓取到張三的我的信息頁呢?瀏覽器
思路:緩存
1.咱們須要使用爬蟲程序對人人網的登陸時的請求進行一次抓取,獲取請求中的cookie數據服務器
2.在使用我的信息頁的url進行請求時,該請求須要攜帶 1 中的cookie,只有攜帶了cookie後,服務器纔可識別此次請求的用戶信息,方可響應回指定的用戶信息頁數據cookie
代理就是第三方代替本體處理相關事務。例如:生活中的代理:代購,中介,微商......session
爬蟲中爲何須要使用代理app
一些網站會有相應的反爬蟲措施,例如不少網站會檢測某一段時間某個IP的訪問次數,若是訪問頻率太快以致於看起來不像正常訪客,它可能就會會禁止這個IP的訪問。因此咱們須要設置一些代理IP,每隔一段時間換一個代理IP,就算IP被禁止,依然能夠換個IP繼續爬取。
代理的分類:
正向代理:代理客戶端獲取數據。正向代理是爲了保護客戶端防止被追究責任。
反向代理:代理服務器提供數據。反向代理是爲了保護服務器或負責負載均衡。
免費代理ip提供網站
http://www.goubanjia.com/
西祠代理
快代理
代碼
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import requests import random if __name__ == "__main__": #不一樣瀏覽器的UA header_list = [ # 遨遊 {"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"} ] #不一樣的代理IP proxy_list = [ {"http": "112.115.57.20:3128"}, {'http': '121.41.171.223:3128'} ] #隨機獲取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' #參數3:設置代理 response = requests.get(url=url,headers=header,proxies=proxy) response.encoding = 'utf-8' with open('daili.html', 'wb') as fp: fp.write(response.content) #切換成原來的IP requests.get(url, proxies={"http": ""})
需求:爬取梨視頻的視頻信息,並計算其爬取數據的耗時
%%time import requests import random from lxml import etree import re from fake_useragent import UserAgent #安裝fake-useragent庫:pip install fake-useragent #導入線程池模塊 from multiprocessing.dummy import Pool #實例化線程池對象 pool = Pool() url = 'http://www.pearvideo.com/category_1' #隨機產生UA ua = UserAgent().random headers = { 'User-Agent':ua } #獲取首頁頁面數據 page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text #對獲取的首頁頁面數據中的相關視頻詳情連接進行解析 tree = etree.HTML(page_text) li_list = tree.xpath('//div[@id="listvideoList"]/ul/li') detail_urls = []#存儲二級頁面的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 = []#存儲視頻的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) #使用線程池進行視頻數據下載 func_request = lambda link:requests.get(url=link,headers=headers).content video_data_list = pool.map(func_request,vedio_urls) #使用線程池進行視頻數據保存 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+'已存儲') pool.close() pool.join()