一、Cookie原理
HTTP是无状态的面向连接的协议, 为了保持连接状态, 引入了Cookie机制
Cookie是http消息头中的一种属性,包括:
前两个参数是Cookie应用的必要条件,另外,还包括Cookie大小(Size,不同浏览器对Cookie个数及大小限制是有差异的)。
二、模拟登陆
这次主要爬取的网站是知乎
爬取知乎就需要登陆的, 通过之前的python内建库, 可以很容易的实现表单提交。
现在就来看看如何通过Scrapy实现表单提交。
首先查看登陆时的表单结果, 依然像前面使用的技巧一样, 故意输错密码, 方面抓到登陆的网页头部和表单(我使用的Chrome自带的开发者工具中的Network功能)
查看抓取到的表单可以发现有四个部分:
发现我们的猜测是正确的
那么现在就可以来写表单登陆功能了
def start_requests(self):
return [Request("https://www.zhihu.com/login", callback = self.post_login)] #重写了爬虫类的方法, 实现了自定义请求, 运行成功后会调用callback回调函数
#FormRequeset
def post_login(self, response):
print 'Preparing login'
#下面这句话用于抓取请求网页后返回网页中的_xsrf字段的文字, 用于成功提交表单
xsrf = Selector(response).xpath('//input[@name="_xsrf"]/@value').extract()[0]
print xsrf
#FormRequeset.from_response是Scrapy提供的一个函数, 用于post表单
#登陆成功后, 会调用after_login回调函数
return [FormRequest.from_response(response,
formdata = {
'_xsrf': xsrf,
'email': '123456',
'password': '123456'
},
callback = self.after_login
)]
其中主要的功能都在函数的注释中说明
三、Cookie的保存
为了能使用同一个状态持续的爬取网站, 就需要保存cookie, 使用cookie保存状态, Scrapy提供了cookie处理的中间件, 可以直接拿来使用
CookiesMiddleware:
这个cookie中间件保存追踪web服务器发出的cookie, 并将这个cookie在接来下的请求的时候进行发送
Scrapy官方的文档中给出了下面的代码范例 :
for i, url in enumerate(urls):
yield scrapy.Request("http://www.example.com", meta={'cookiejar': i},
callback=self.parse_page)
def parse_page(self, response):
# do some processing
return scrapy.Request("http://www.example.com/otherpage",
meta={'cookiejar': response.meta['cookiejar']},
callback=self.parse_other_page)
那么可以对我们的爬虫类中方法进行修改, 使其追踪cookie
#重写了爬虫类的方法, 实现了自定义请求, 运行成功后会调用callback回调函数
def start_requests(self):
return [Request("https://www.zhihu.com/login", meta = {'cookiejar' : 1}, callback = self.post_login)] #添加了meta
#FormRequeset出问题了
def post_login(self, response):
print 'Preparing login'
#下面这句话用于抓取请求网页后返回网页中的_xsrf字段的文字, 用于成功提交表单
xsrf = Selector(response).xpath('//input[@name="_xsrf"]/@value').extract()[0]
print xsrf
#FormRequeset.from_response是Scrapy提供的一个函数, 用于post表单
#登陆成功后, 会调用after_login回调函数
return [FormRequest.from_response(response, #"http://www.zhihu.com/login",
meta = {'cookiejar' : response.meta['cookiejar']}, #注意这里cookie的获取
headers = self.headers,
formdata = {
'_xsrf': xsrf,
'email': '123456',
'password': '123456'
},
callback = self.after_login,
dont_filter = True
)]
四、伪装头部
有时候登陆网站需要进行头部伪装, 比如增加防盗链的头部, 还有模拟服务器登陆
为了保险, 我们可以在头部中填充更多的字段, 如下
headers = {
"Accept": "*/*",
"Accept-Encoding": "gzip,deflate",
"Accept-Language": "en-US,en;q=0.8,zh-TW;q=0.6,zh;q=0.4",
"Connection": "keep-alive",
"Content-Type":" application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8",
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/38.0.2125.111 Safari/537.36",
"Referer": "http://www.zhihu.com/"
}
在scrapy中Request和FormRequest初始化的时候都有一个headers字段, 可以自定义头部, 这样我们可以添加headers字段
形成最终版的登陆函数
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.selector import Selector
from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor
from scrapy.http import Request, FormRequest
from zhihu.items import ZhihuItem
class ZhihuSipder(CrawlSpider) :
name = "zhihu"
allowed_domains = ["www.zhihu.com"]
start_urls = [
"http://www.zhihu.com"
]
rules = (
Rule(SgmlLinkExtractor(allow = ('/question/\d+#.*?', )), callback = 'parse_page', follow = True),
Rule(SgmlLinkExtractor(allow = ('/question/\d+', )), callback = 'parse_page', follow = True),
)
headers = {
"Accept": "*/*",
"Accept-Encoding": "gzip,deflate",
"Accept-Language": "en-US,en;q=0.8,zh-TW;q=0.6,zh;q=0.4",
"Connection": "keep-alive",
"Content-Type":" application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8",
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/38.0.2125.111 Safari/537.36",
"Referer": "http://www.zhihu.com/"
}
#重写了爬虫类的方法, 实现了自定义请求, 运行成功后会调用callback回调函数
def start_requests(self):
return [Request("https://www.zhihu.com/login", meta = {'cookiejar' : 1}, callback = self.post_login)]
#FormRequeset出问题了
def post_login(self, response):
print 'Preparing login'
#下面这句话用于抓取请求网页后返回网页中的_xsrf字段的文字, 用于成功提交表单
xsrf = Selector(response).xpath('//input[@name="_xsrf"]/@value').extract()[0]
print xsrf
#FormRequeset.from_response是Scrapy提供的一个函数, 用于post表单
#登陆成功后, 会调用after_login回调函数
return [FormRequest.from_response(response, #"http://www.zhihu.com/login",
meta = {'cookiejar' : response.meta['cookiejar']},
headers = self.headers, #注意此处的headers
formdata = {
'_xsrf': xsrf,
'email': '1095511864@qq.com',
'password': '123456'
},
callback = self.after_login,
dont_filter = True
)]
def after_login(self, response) :
for url in self.start_urls :
yield self.make_requests_from_url(url)
def parse_page(self, response):
problem = Selector(response)
item = ZhihuItem()
item['url'] = response.url
item['name'] = problem.xpath('//span[@class="name"]/text()').extract()
print item['name']
item['title'] = problem.xpath('//h2[@class="zm-item-title zm-editable-content"]/text()').extract()
item['description'] = problem.xpath('//div[@class="zm-editable-content"]/text()').extract()
item['answer']= problem.xpath('//div[@class=" zm-editable-content clearfix"]/text()').extract()
return item
五、Item类和抓取间隔
完整的知乎爬虫代码链接
from scrapy.item import Item, Field
class ZhihuItem(Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
url = Field() #保存抓取问题的url
title = Field() #抓取问题的标题
description = Field() #抓取问题的描述
answer = Field() #抓取问题的答案
name = Field() #个人用户的名称
设置抓取间隔, 访问由于爬虫的过快抓取, 引发网站的发爬虫机制, 在setting.py中设置
BOT_NAME = 'zhihu'
SPIDER_MODULES = ['zhihu.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'zhihu.spiders'
DOWNLOAD_DELAY = 0.25 #设置下载间隔为250ms
更多设置可以查看官方文档
抓取结果(只是截取了其中很少一部分)
...
'url': 'http://www.zhihu.com/question/20688855/answer/16577390'}
2014-12-19 23:24:15+0800 [zhihu] DEBUG: Crawled (200) <GET http://www.zhihu.com/question/20688855/answer/15861368> (referer: http://www.zhihu.com/question/20688855/answer/19231794)
[]
2014-12-19 23:24:15+0800 [zhihu] DEBUG: Scraped from <200 http://www.zhihu.com/question/20688855/answer/15861368>
{'answer': [u'\u9009\u4f1a\u8ba1\u8fd9\u4e2a\u4e13\u4e1a\uff0c\u8003CPA\uff0c\u5165\u8d22\u52a1\u8fd9\u4e2a\u884c\u5f53\u3002\u8fd9\u4e00\u8def\u8d70\u4e0b\u6765\uff0c\u6211\u53ef\u4ee5\u5f88\u80af\u5b9a\u7684\u544a\u8bc9\u4f60\uff0c\u6211\u662f\u771f\u7684\u559c\u6b22\u8d22\u52a1\uff0c\u70ed\u7231\u8fd9\u4e2a\u884c\u4e1a\uff0c\u56e0\u6b64\u575a\u5b9a\u4e0d\u79fb\u5730\u5728\u8fd9\u4e2a\u884c\u4e1a\u4e2d\u8d70\u4e0b\u53bb\u3002',
u'\u4e0d\u8fc7\u4f60\u8bf4\u6709\u4eba\u4ece\u5c0f\u5c31\u559c\u6b22\u8d22\u52a1\u5417\uff1f\u6211\u89c9\u5f97\u51e0\u4e4e\u6ca1\u6709\u5427\u3002\u8d22\u52a1\u7684\u9b45\u529b\u5728\u4e8e\u4f60\u771f\u6b63\u61c2\u5f97\u5b83\u4e4b\u540e\u3002',
u'\u901a\u8fc7\u5b83\uff0c\u4f60\u53ef\u4ee5\u5b66\u4e60\u4efb\u4f55\u4e00\u79cd\u5546\u4e1a\u7684\u7ecf\u8425\u8fc7\u7a0b\uff0c\u4e86\u89e3\u5176\u7eb7\u7e41\u5916\u8868\u4e0b\u7684\u5b9e\u7269\u6d41\u3001\u73b0\u91d1\u6d41\uff0c\u751a\u81f3\u4f60\u53ef\u4ee5\u638c\u63e1\u5982\u4f55\u53bb\u7ecf\u8425\u8fd9\u79cd\u5546\u4e1a\u3002',
u'\u5982\u679c\u5bf9\u4f1a\u8ba1\u7684\u8ba4\u8bc6\u4ec5\u4ec5\u505c\u7559\u5728\u505a\u5206\u5f55\u8fd9\u4e2a\u5c42\u9762\uff0c\u5f53\u7136\u4f1a\u89c9\u5f97\u67af\u71e5\u65e0\u5473\u3002\u5f53\u4f60\u5bf9\u5b83\u7684\u8ba4\u8bc6\u8fdb\u5165\u5230\u6df1\u5c42\u6b21\u7684\u65f6\u5019\uff0c\u4f60\u81ea\u7136\u5c31\u4f1a\u559c\u6b22\u4e0a\u5b83\u4e86\u3002\n\n\n'],
'description': [u'\u672c\u4eba\u5b66\u4f1a\u8ba1\u6559\u80b2\u4e13\u4e1a\uff0c\u6df1\u611f\u5176\u67af\u71e5\u4e4f\u5473\u3002\n\u5f53\u521d\u662f\u51b2\u7740\u5e08\u8303\u4e13\u4e1a\u62a5\u7684\uff0c\u56e0\u4e3a\u68a6\u60f3\u662f\u6210\u4e3a\u4e00\u540d\u8001\u5e08\uff0c\u4f46\u662f\u611f\u89c9\u73b0\u5728\u666e\u901a\u521d\u9ad8\u4e2d\u8001\u5e08\u5df2\u7ecf\u8d8b\u4e8e\u9971\u548c\uff0c\u800c\u987a\u6bcd\u4eb2\u5927\u4eba\u7684\u610f\u9009\u4e86\u8fd9\u4e2a\u4e13\u4e1a\u3002\u6211\u559c\u6b22\u4e0a\u6559\u80b2\u5b66\u7684\u8bfe\uff0c\u5e76\u597d\u7814\u7a76\u5404\u79cd\u6559\u80b2\u5fc3\u7406\u5b66\u3002\u4f46\u4f1a\u8ba1\u8bfe\u4f3c\u4e4e\u662f\u4e3b\u6d41\u3001\u54ce\u3002\n\n\u4e00\u76f4\u4e0d\u559c\u6b22\u94b1\u4e0d\u94b1\u7684\u4e13\u4e1a\uff0c\u6240\u4ee5\u5f88\u597d\u5947\u5927\u5bb6\u9009\u4f1a\u8ba1\u4e13\u4e1a\u5230\u5e95\u662f\u51fa\u4e8e\u4ec0\u4e48\u76ee\u7684\u3002\n\n\u6bd4\u5982\u8bf4\u5b66\u4e2d\u6587\u7684\u4f1a\u8bf4\u4ece\u5c0f\u559c\u6b22\u770b\u4e66\uff0c\u4f1a\u6709\u4ece\u5c0f\u559c\u6b22\u4f1a\u8ba1\u501f\u554a\u8d37\u554a\u7684\u7684\u4eba\u5417\uff1f'],
'name': [],
'title': [u'\n\n', u'\n\n'],
'url': 'http://www.zhihu.com/question/20688855/answer/15861368'}
...
六、存在问题
京东创始人刘强东和其妻子章泽天最近成为了互联网舆论关注的焦点。有关他们“移民美国”和在美国购买豪宅的传言在互联网上广泛传播。然而,京东官方通过微博发言人发布的消息澄清了这些传言,称这些言论纯属虚假信息和蓄意捏造。
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近日,根据美国证券交易委员会的文件显示,苹果卫星服务提供商 Globalstar 近期向马斯克旗下的 SpaceX 支付 6400 万美元(约 4.65 亿元人民币)。用于在 2023-2025 年期间,发射卫星,进一步扩展苹果 iPhone 系列的 SOS 卫星服务。
据报道,马斯克旗下社交平台𝕏(推特)日前调整了隐私政策,允许 𝕏 使用用户发布的信息来训练其人工智能(AI)模型。新的隐私政策将于 9 月 29 日生效。新政策规定,𝕏可能会使用所收集到的平台信息和公开可用的信息,来帮助训练 𝕏 的机器学习或人工智能模型。
9月2日,荣耀CEO赵明在采访中谈及华为手机回归时表示,替老同事们高兴,觉得手机行业,由于华为的回归,让竞争充满了更多的可能性和更多的魅力,对行业来说也是件好事。
《自然》30日发表的一篇论文报道了一个名为Swift的人工智能(AI)系统,该系统驾驶无人机的能力可在真实世界中一对一冠军赛里战胜人类对手。
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2023年德国柏林消费电子展上,各大企业都带来了最新的理念和产品,而高端化、本土化的中国产品正在不断吸引欧洲等国际市场的目光。
罗永浩日前在直播中吐槽苹果即将推出的 iPhone 新品,具体内容为:“以我对我‘子公司’的了解,我认为 iPhone 15 跟 iPhone 14 不会有什么区别的,除了序(列)号变了,这个‘不要脸’的东西,这个‘臭厨子’。