DAY06

Day05回顾

控制台抓包

打开方式及常用选项

1、打开浏览器，F12打开控制台，找到Network选项卡
2、控制台常用选项
   1、Network: 抓取网络数据包
        1、ALL: 抓取所有的网络数据包
        2、XHR：抓取异步加载的网络数据包
        3、JS : 抓取所有的JS文件
   2、Sources: 格式化输出并打断点调试JavaScript代码，助于分析爬虫中一些参数
   3、Console: 交互模式，可对JavaScript中的代码进行测试
3、抓取具体网络数据包后
   1、单击左侧网络数据包地址，进入数据包详情，查看右侧
   2、右侧:
       1、Headers: 整个请求信息
            General、Response Headers、Request Headers、Query String、Form Data
       2、Preview: 对响应内容进行预览
       3、Response：响应内容

有道翻译过程梳理

1. 打开首页
2. 准备抓包: F12开启控制台
  3. 寻找地址
  页面中输入翻译单词，控制台中抓取到网络数据包，查找并分析返回翻译数据的地址
  4. 发现规律
  找到返回具体数据的地址，在页面中多输入几个单词，找到对应URL地址，分析对比 Network - All(或者XHR) - Form Data，发现对应的规律
  5. 寻找JS文件
  右上角 ... -> Search -> 搜索关键字 -> 单击 -> 跳转到Sources，左下角格式化符号{}
  6、查看JS代码
  搜索关键字，找到相关加密方法
  7、断点调试
  8、完善程序

增量爬取思路

1、将爬取过的地址存放到数据库中
2、程序爬取时先到数据库中查询比对，如果已经爬过则不会继续爬取

动态加载网站数据抓取

1、F12打开控制台，页面动作抓取网络数据包
2、抓取json文件URL地址
# 控制台中 XHR ：异步加载的数据包
# XHR -> Query String Parameters(查询参数)

数据抓取最终梳理

# 响应内容中存在
1、确认抓取数据在响应内容中是否存在
2、分析页面结构，观察URL地址规律
   1、大体查看响应内容结构,查看是否有更改 -- (百度视频案例)
   2、查看页面跳转时URL地址变化,查看是否新跳转 -- (民政部案例)
3、开始码代码进行数据抓取

# 响应内容中不存在
1、确认抓取数据在响应内容中是否存在
2、F12抓包,开始刷新页面或执行某些行为,主要查看XHR异步加载数据包
   1、GET请求: Request Headers、Query String Paramters
   2、POST请求:Request Headers、FormData
3、观察查询参数或者Form表单数据规律,如果需要进行进一步抓包分析处理
   1、比如有道翻译的 salt+sign,抓取并分析JS做进一步处理
   2、此处注意请求头中的cookie和referer以及User-Agent
4、使用res.json()获取数据,利用列表或者字典的方法获取所需数据

Day06笔记

豆瓣电影数据抓取案例

• 目标

1、地址: 豆瓣电影 - 排行榜 - 剧情
2、目标: 电影名称、电影评分

• F12抓包（XHR）

1、Request URL(基准URL地址) ：https://movie.douban.com/j/chart/top_list?
2、Query String(查询参数)

# 抓取的查询参数如下：
type: 13 # 电影类型
interval_id: 100:90
action: ''
start: 0  # 每次加载电影的起始索引值 0 20 40 60 
limit: 20 # 每次加载的电影数量

• 代码实现 - 全站抓取 - 完美接口 - 指定类型所有电影信息

import requests
import time
import random
import re
from useragents import ua_list

class DoubanSpider(object):
    def __init__(self):
        self.url = 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list?'
        self.i = 0

    # 获取随机headers
    def get_headers(self):
        headers = {'User-Agent':random.choice(ua_list)}

        return headers

    # 获取页面
    def get_page(self,params):
        headers = self.get_headers()
        res = requests.get(url=self.url,params=params,headers=headers)
        res.encoding = 'utf-8'
        # 返回 python 数据类型
        html = res.json()
        self.parse_page(html)

    # 解析并保存数据
    def parse_page(self,html):
        item = {}
        # html为大列表 [{电影1信息},{},{}]
        for one in html:
            # 名称 + 评分
            item['name'] = one['title'].strip()
            item['score'] = float(one['score'].strip())
            # 打印测试
            print(item)
            self.i += 1

    # 获取电影总数
    def total_number(self,type_number):
        # F12抓包抓到的地址
        url = 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list_count?type={}&interval_id=100%3A90'.format(type_number)
        headers = self.get_headers()
        html = requests.get(url=url,headers=headers).json()
        total = int(html['total'])

        return total

    # 获取所有电影的名字和对应type值
    def get_all_type_films(self):
        # 获取 类型和类型码
        url = 'https://movie.douban.com/chart'
        headers = self.get_headers()
        html = requests.get(url=url,headers=headers).text
        re_bds = r'<a href=.*?type_name=(.*?)&type=(.*?)&.*?</a>'
        pattern = re.compile(re_bds,re.S)
        r_list = pattern.findall(html)
        # 存放所有类型和对应类型码大字典
        type_dict = {}
        menu = ''
        for r in r_list:
            type_dict[r[0].strip()] = r[1].strip()
            # 获取input的菜单，显示所有电影类型
            menu += r[0].strip() + '|'

        return type_dict,menu


    # 主函数
    def main(self):
        # 获取type的值
        type_dict,menu = self.get_all_type_films()
        menu = menu + '\n请做出你的选择:'
        name = input(menu)
        type_number = type_dict[name]
        # 获取电影总数
        total = self.total_number(type_number)
        for start in range(0,(total+1),20):
            params = {
                'type' : type_number,
                'interval_id' : '100:90',
                'action' : '',
                'start' : str(start),
                'limit' : '20'
            }
            # 调用函数,传递params参数
            self.get_page(params)
            # 随机休眠1-3秒
            time.sleep(random.randint(1,3))
        print('电影数量:',self.i)

if __name__ == '__main__':
    spider = DoubanSpider()
    spider.main()

腾讯招聘数据抓取

• 确定URL地址及目标

1、URL: 百度搜索腾讯招聘 - 查看工作岗位
2、目标: 职位名称、工作职责、岗位要求

• 要求与分析

1、通过查看网页源码,得知所需数据均为 Ajax 动态加载
2、通过F12抓取网络数据包,进行分析
3、一级页面抓取数据: 职位名称
4、二级页面抓取数据: 工作职责、岗位要求

• 一级页面json地址(index在变,timestamp未检查)

https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?timestamp=1563912271089&countryId=&cityId=&bgIds=&productId=&categoryId=&parentCategoryId=&attrId=&keyword=&pageIndex={}&pageSize=10&language=zh-cn&area=cn

• 二级页面地址(postId在变,在一级页面中可拿到)

https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/ByPostId?timestamp=1563912374645&postId={}&language=zh-cn

• 代码实现

import requests
import json
import time
import random
from useragents import ua_list

class TencentSpider(object):
  def __init__(self):
    self.one_url = 'https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?timestamp=1563912271089&countryId=&cityId=&bgIds=&productId=&categoryId=&parentCategoryId=&attrId=&keyword=&pageIndex={}&pageSize=10&language=zh-cn&area=cn'
    self.two_url = 'https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/ByPostId?timestamp=1563912374645&postId={}&language=zh-cn'
    # 打开文件
    self.f = open('tencent.json','a')
    # 存放抓取的item字典数据
    self.item_list = []

  # 获取响应内容函数
  def get_page(self,url):
    headers = {'User-Agent':random.choice(ua_list)}
    html = requests.get(url=url,headers=headers).text
    # json格式字符串 -> Python
    html = json.loads(html)

    return html

  # 主线函数: 获取所有数据
  def parse_page(self,one_url):
    html = self.get_page(one_url)
    item = {}
    for job in html['Data']['Posts']:
      # postId
      post_id = job['PostId']
      # 拼接二级地址,获取职责和要求
      two_url = self.two_url.format(post_id)
      item['name'],item['duty'],item['require'] = self.parse_two_page(two_url)

      print(item)
      # 添加到大列表中
      self.item_list.append(item)

  # 解析二级页面函数
  def parse_two_page(self,two_url):
    html = self.get_page(two_url)
    # 职位名称
    name = html['Data']['RecruitPostName']
    # 用replace处理一下特殊字符
    duty = html['Data']['Responsibility']
    duty = duty.replace('\r\n','').replace('\n','')
    # 处理要求
    require = html['Data']['Requirement']
    require = require.replace('\r\n','').replace('\n','')

    return name,duty,require

  # 获取总页数
  def get_numbers(self):
    url = self.one_url.format(1)
    html = self.get_page(url)
    numbers = int(html['Data']['Count']) // 10 + 1

    return numbers

  def main(self):
    number = self.get_numbers()
    for page in range(1,3):
      one_url = self.one_url.format(page)
      self.parse_page(one_url)

    # 保存到本地json文件:json.dump
    json.dump(self.item_list,self.f,ensure_ascii=False)
    self.f.close()

if __name__ == '__main__':
  spider = TencentSpider()
  spider.main()

多线程爬虫

应用场景

1、多进程 ：CPU密集程序
2、多线程 ：爬虫(网络I/O)、本地磁盘I/O

知识点回顾

• 队列

# 导入模块
from queue import Queue
# 使用
q = Queue()
q.put(url)
q.get() # 当队列为空时，阻塞
q.empty() # 判断队列是否为空，True/False

• 线程模块

# 导入模块
from threading import Thread

# 使用流程  
t = Thread(target=函数名) # 创建线程对象
t.start() # 创建并启动线程
t.join()  # 阻塞等待回收线程

# 如何创建多线程
t_list = []

for i in range(5):
    t = Thread(target=函数名)
    t_list.append(t)
    t.start()

for t in t_list:
    t.join()

小米应用商店抓取(多线程)

目标

1、网址 ：百度搜 - 小米应用商店，进入官网
2、目标 ：所有应用分类
   应用名称
   应用链接

实现步骤

• 1、确认是否为动态加载

1、页面局部刷新
2、右键查看网页源代码，搜索关键字未搜到
# 此网站为动态加载网站，需要抓取网络数据包分析

• 2、F12抓取网络数据包

1、抓取返回json数据的URL地址（Headers中的Request URL）
   http://app.mi.com/categotyAllListApi?page={}&categoryId=2&pageSize=30
        
2、查看并分析查询参数（headers中的Query String Parameters）
   page: 1
   categoryId: 2
   pageSize: 30
   # 只有page在变，0 1 2 3 ... ... ，这样我们就可以通过控制page的值拼接多个返回json数据的URL地址

• 将抓取数据保存到csv文件

# 注意多线程写入的线程锁问题
from threading import Lock
lock = Lock()
# 加锁
lock.acquire()
python语句
# 释放锁
lock.release()

• 整体思路

1、在 __init__(self) 中创建文件对象，多线程操作此对象进行文件写入
  self.f = open('xiaomi.csv','a',newline='')
  self.writer = csv.writer(self.f)
  self.lock = Lock()
2、每个线程抓取1页数据后将数据进行文件写入，写入文件时需要加锁
  def parse_html(self):
    app_list = []
    for xxx in xxx:
        app_list.append([name,link,typ])
    self.lock.acquire()
    self.wirter.writerows(app_list)
    self.lock.release()
3、所有数据抓取完成关闭文件
  def main(self):
    self.f.close()

• 代码实现

import requests
from threading import Thread
from queue import Queue
import time
from useragents import ua_list
from lxml import etree
import csv
from threading import Lock
import random

class XiaomiSpider(object):
  def __init__(self):
    self.url = 'http://app.mi.com/categotyAllListApi?page={}&categoryId={}&pageSize=30'
    # 存放所有URL地址的队列
    self.q = Queue()
    self.i = 0
    # 存放所有类型id的空列表
    self.id_list = []
    # 打开文件
    self.f = open('xiaomi.csv','a')
    self.writer = csv.writer(self.f)
    # 创建锁
    self.lock = Lock()


  def get_cateid(self):
    # 请求
    url = 'http://app.mi.com/'
    headers = { 'User-Agent': random.choice(ua_list)}
    html = requests.get(url=url,headers=headers).text
    # 解析
    parse_html = etree.HTML(html)
    xpath_bds = '//ul[@class="category-list"]/li'
    li_list = parse_html.xpath(xpath_bds)
    for li in li_list:
      typ_name = li.xpath('./a/text()')[0]
      typ_id = li.xpath('./a/@href')[0].split('/')[-1]
      # 计算每个类型的页数
      pages = self.get_pages(typ_id)
      self.id_list.append( (typ_id,pages) )

    # 入队列
    self.url_in()

  # 获取counts的值并计算页数
  def get_pages(self,typ_id):
    # 每页返回的json数据中,都有count这个key
    url = self.url.format(0,typ_id)
    html = requests.get(
      url=url,
      headers={'User-Agent':random.choice(ua_list)}
    ).json()
    count = html['count']
    pages = int(count) // 30 + 1

    return pages

  # url入队列
  def url_in(self):
    for id in self.id_list:
      # id为元组,('2',pages)
      for page in range(1,id[1]+1):
        url = self.url.format(page,id[0])
        # 把URL地址入队列
        self.q.put(url)

  # 线程事件函数: get() - 请求 - 解析 - 处理数据
  def get_data(self):
    while True:
      if not self.q.empty():
        url = self.q.get()
        headers = {'User-Agent':random.choice(ua_list)}
        html = requests.get(url=url,headers=headers).json()
        self.parse_html(html)
      else:
        break

  # 解析函数
  def parse_html(self,html):
    # 存放1页的数据 - 写入到csv文件
    app_list = []

    for app in html['data']:
      # 应用名称 + 链接 + 分类
      name = app['displayName']
      link = 'http://app.mi.com/details?id=' + app['packageName']
      typ_name = app['level1CategoryName']
      # 把每一条数据放到app_list中,目的为了 writerows()
      app_list.append([name,typ_name,link])

      print(name,typ_name)
      self.i += 1

    # 开始写入1页数据 - app_list
    self.lock.acquire()
    self.writer.writerows(app_list)
    self.lock.release()

  # 主函数
  def main(self):
    # URL入队列
    self.get_cateid()
    t_list = []
    # 创建多个线程
    for i in range(1):
      t = Thread(target=self.get_data)
      t_list.append(t)
      t.start()

    # 回收线程
    for t in t_list:
      t.join()

    # 关闭文件
    self.f.close()
    print('数量:',self.i)

if __name__ == '__main__':
  start = time.time()
  spider = XiaomiSpider()
  spider.main()
  end = time.time()
  print('执行时间:%.2f' % (end-start))

cookie模拟登录

适用网站及场景

抓取需要登录才能访问的页面

cookie和session机制

# http协议为无连接协议
cookie: 存放在客户端浏览器
session: 存放在Web服务器

人人网登录案例

• 方法一 - 登录网站手动抓取Cookie

1、先登录成功1次,获取到携带登录信息的Cookie
   登录成功 - 个人主页 - F12抓包 - 刷新个人主页 - 找到主页的包(profile)
2、携带着cookie发请求
   ** Cookie
   ** User-Agent

# 1、将self.url改为 个人主页的URL地址
# 2、将Cookie的值改为 登录成功的Cookie值
import requests
from lxml import etree

class RenrenLogin(object):
  def __init__(self):
    self.url = 'xxxxxxx'
    self.headers = {
      'Cookie':'xxxxxx',
      'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.100 Safari/537.36'
    }

  def get_html(self):
    html = requests.get(url=self.url,headers=self.headers).text
    self.parse_html(html)

  def parse_html(self,html):
    parse_html = etree.HTML(html)
    r_list = parse_html.xpath('//*[@id="operate_area"]/div[1]/ul/li[1]/span/text()')
    print(r_list)

if __name__ == '__main__':
  spider = RenrenLogin()
  spider.get_html()

• 方法二 - requests模块处理Cookie

原理思路及实现

# 1. 思路
requests模块提供了session类,来实现客户端和服务端的会话保持

# 2. 原理
1、实例化session对象
   session = requests.session()
2、让session对象发送get或者post请求
   res = session.post(url=url,data=data,headers=headers)
   res = session.get(url=url,headers=headers)

# 3. 思路梳理
浏览器原理: 访问需要登录的页面会带着之前登录过的cookie
程序原理: 同样带着之前登录的cookie去访问 - 由session对象完成
1、实例化session对象
2、登录网站: session对象发送请求,登录对应网站,把cookie保存在session对象中
3、访问页面: session对象请求需要登录才能访问的页面,session能够自动携带之前的这个cookie,进行请求

具体步骤

1、寻找Form表单提交地址 - 寻找登录时POST的地址
   查看网页源码,查看form表单,找action对应的地址: http://www.renren.com/PLogin.do

2、发送用户名和密码信息到POST的地址
   * 用户名和密码信息以什么方式发送？ -- 字典
     键 ：<input>标签中name的值(email,password)
     值 ：真实的用户名和密码
     post_data = {'email':'','password':''}

session = requests.session()        
session.post(url=url,data=data)

程序实现

# 把Formdata中的 email 和 password 的改为自己真实的用户名和密码
import requests
from lxml import etree

class RenrenSpider(object):
  def __init__(self):
    self.post_url = 'http://www.renren.com/PLogin.do'
    self.get_url = 'http://www.renren.com/967469305/profile'
    # 实例化session对象
    self.session = requests.session()

  def get_html(self):
    # email和password为<input>节点中name的属性值
    form_data = {
      'email' : 'xxxx',
      'password' : 'xxxx'
    }
    # 先session.post()
    self.session.post(url=self.post_url,data=form_data)
    # 再session.get()
    html = self.session.get(url=self.get_url).text
    self.parse_html(html)

  def parse_html(self,html):
    parse_html = etree.HTML(html)
    r_list = parse_html.xpath('//li[@class="school"]/span/text()')
    print(r_list)

if __name__ == '__main__':
  spider = RenrenSpider()
  spider.get_html()

• 方法三

原理

1、把抓取到的cookie处理为字典
2、使用requests.get()中的参数:cookies

处理cookie为字典

# 处理cookies为字典
cookies_dict = {}
cookies = 'xxxx'
for kv in cookies.split('; ')
  cookies_dict[kv.split('=')[0]] = kv.split('=')[1]

代码实现

import requests
from lxml import etree

class RenrenLogin(object):
  def __init__(self):
    self.url = 'http://www.renren.com/967469305/profile'
    self.headers = {
      'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.100 Safari/537.36'
    }

  # 获取字典形式cookie的函数
  def get_cookie_dict(self):
    cookie_dict = {}
    cookies = 'anonymid=jy87mc5fx4xvjj; _r01_=1; jebe_key=a04238bc-adc0-4418-a770-519d74219f15%7C2e9beece3ead42fe6a26739d515f14df%7C1563911475551%7C1%7C1563911475689; ln_uact=13603263409; depovince=GW; jebecookies=3720f008-2502-4422-acfe-8b78b4c3611d|||||; JSESSIONID=abcUijruA6U375Qz-tHZw; ick_login=60cb66a4-e407-4fd5-a2ee-1eae3220a102; _de=4DBCFCC17D9E50C8C92BCDC45CC5C3B7; p=415429a0f0b3067e9061fd8387c269c45; first_login_flag=1; ln_hurl=http://hdn.xnimg.cn/photos/hdn421/20190815/1435/main_91u0_81d40000ca0d1986.jpg; t=da27ae8094836b90d439e88e21ed73ac5; societyguester=da27ae8094836b90d439e88e21ed73ac5; id=967469305; xnsid=1eafd54d; ver=7.0; loginfrom=null; jebe_key=a04238bc-adc0-4418-a770-519d74219f15%7C2012cb2155debcd0710a4bf5a73220e8%7C1567148226573%7C1%7C1567148227902; wp_fold=0'
    for kv in cookies.split('; '):
      # kv: 'td_cookie=184xxx'
      key = kv.split('=')[0]
      value = kv.split('=')[1]
      cookie_dict[key] = value

    return cookie_dict

  def get_html(self):
    # 获取cookies
    cookies = self.get_cookie_dict()
    html = requests.get(
      url=self.url,
      headers=self.headers,
      cookies=cookies,
    ).text
    self.parse_html(html)

  def parse_html(self,html):
    parse_html = etree.HTML(html)
    r_list = parse_html.xpath('//*[@id="operate_area"]/div[1]/ul/li[1]/span/text()')
    print(r_list)

if __name__ == '__main__':
  spider = RenrenLogin()
  spider.get_html()

json解析模块

json.loads(json)

• 作用

把json格式的字符串转为Python数据类型

• 示例

html_json = json.loads(res.text)

json.dumps(python)

• 作用

把 python 类型 转为 json 类型

• 示例

import json

# json.dumps()之前
item = {'name':'QQ','app_id':1}
print('before dumps',type(item)) # dict
# json.dumps之后
item = json.dumps(item)
print('after dumps',type(item)) # str

json.load(f)

作用

将json文件读取,并转为python类型

示例

import json

with open('D:\\spider_test\\xiaomi.json','r') as f:
    data = json.load(f)
    
print(data)

json.dump(python,f,ensure_ascii=False)

• 作用

把python数据类型 转为 json格式的字符串
# 一般让你把抓取的数据保存为json文件时使用

• 参数说明

第1个参数: python类型的数据(字典，列表等)
第2个参数: 文件对象
第3个参数: ensure_ascii=False # 序列化时编码

• 示例1

import json

item = {'name':'QQ','app_id':1}
with open('小米.json','a') as f:
  json.dump(item,f,ensure_ascii=False)

• 示例2

import json

item_list = []
for i in range(3):
  item = {'name':'QQ','id':i}
  item_list.append(item)
    
with open('xiaomi.json','a') as f:
	json.dump(item_list,f,ensure_ascii=False)

练习: 将腾讯招聘数据存入到json文件

json模块总结

# 爬虫最常用
1、数据抓取 - json.loads(html)
   将响应内容由: json 转为 python
2、数据保存 - json.dump(item_list,f,ensure_ascii=False)
   将抓取的数据保存到本地 json文件

# 抓取数据一般处理方式
1、txt文件
2、csv文件
3、json文件
4、MySQL数据库
5、MongoDB数据库
6、Redis数据库

今日作业

1、多线程改写 - 腾讯招聘案例
2、多线程改写 - 链家二手房案例
3、尝试破解百度翻译