Python使用Srapy框架爬虫模拟登陆并抓取知乎内容

来源：动视网责编：小采时间：2020-11-27 14:29:00

Python使用Srapy框架爬虫模拟登陆并抓取知乎内容

Python使用Srapy框架爬虫模拟登陆并抓取知乎内容: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： Cookie名字（Name）Cookie的值（Value） Cookie的过期时间（Expires/Max-Age） Cookie作用路径（Path

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导读Python使用Srapy框架爬虫模拟登陆并抓取知乎内容: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： Cookie名字（Name）Cookie的值（Value） Cookie的过期时间（Expires/Max-Age） Cookie作用路径（Path

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：

Cookie名字（Name）Cookie的值（Value）

Cookie的过期时间（Expires/Max-Age）

Cookie作用路径（Path）

Cookie所在域名（Domain），使用Cookie进行安全连接（Secure）

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:

邮箱和密码就是个人登陆的邮箱和密码

rememberme字段表示是否记住账号

第一个字段是_xsrf,猜测是一种验证机制

现在只有_xsrf不知道, 猜想这个验证字段肯定会实现在请求网页的时候发送过来, 那么我们查看当前网页的源码(鼠标右键然后查看网页源代码, 或者直接用快捷键)

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': '10955118@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)  (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'u9009u4f1au8ba1u8fd9u4e2au4e13u4e1auff0cu8003CPAuff0cu5165u8d22u52a1u8fd9u4e2au884cu5f53u3002u8fd9u4e00u8defu8d70u4e0bu6765uff0cu6211u53efu4ee5u5f88u80afu5b9au7684u544au8bc9u4f60uff0cu6211u662fu771fu7684u559cu6b22u8d22u52a1uff0cu70edu7231u8fd9u4e2au884cu4e1auff0cu56e0u6bu575au5b9au4e0du79fbu5730u5728u8fd9u4e2au884cu4e1au4e2du8d70u4e0bu53bbu3002',
 u'u4e0du8fc7u4f60u8bf4u6709u4ebau4eceu5c0fu5c31u559cu6b22u8d22u52a1u5417uff1fu6211uc9u5f97u51e0u4e4eu6ca1u6709u5427u3002u8d22u52a1u7684u9b45u529bu5728u4e8eu4f60u771fu6b63u61c2u5f97u5b83u4e4bu540eu3002',
 u'u901au8fc7u5b83uff0cu4f60u53efu4ee5u5b66u4e60u4efbu4f55u4e00u79cdu5546u4e1au7684u7ecfu8425u8fc7u7a0buff0cu4e86ue3u5176u7eb7u7e41u5916u8868u4e0bu7684u5b9eu7269u6d41u3001u73b0u91d1u6d41uff0cu751au81f3u4f60u53efu4ee5u638cu63e1u5982u4f55u53bbu7ecfu8425u8fd9u79cdu5546u4e1au3002',
 u'u5982u679cu5bf9u4f1au8ba1u7684u8ba4u8bc6u4ec5u4ec5u505cu7559u5728u505au5206u5f55u8fd9u4e2au5c42u9762uff0cu5f53u7136u4f1auc9u5f97u67afu71e5u65e0u5473u3002u5f53u4f60u5bf9u5b83u7684u8ba4u8bc6u8fdbu5165u5230u6df1u5c42u6b21u7684u65f6u5019uff0cu4f60u81eau7136u5c31u4f1au559cu6b22u4e0au5b83u4e86u3002


'],
 'description': [u'u672cu4ebau5b66u4f1au8ba1u6559u80b2u4e13u4e1auff0cu6df1u611fu5176u67afu71e5u4e4fu5473u3002
u5f53u521du662fu51b2u7740u5e08u8303u4e13u4e1au62a5u7684uff0cu56e0u4e3au68a6u60f3u662fu6210u4e3au4e00u540du8001u5e08uff0cu4f46u662fu611fuc9u73b0u5728u666eu901au521du9ad8u4e2du8001u5e08u5df2u7ecfu8d8bu4e8eu9971u548cuff0cu800cu987au6bcdu4eb2u5927u4ebau7684u610fu9009u4e86u8fd9u4e2au4e13u4e1au3002u6211u559cu6b22u4e0au6559u80b2u5b66u7684u8bfeuff0cu5e76u597du7814u7a76u5404u79cdu6559u80b2u5fc3u7406u5b66u3002u4f46u4f1au8ba1u8bfeu4f3cu4e4eu662fu4e3bu6d41u3001u54ceu3002

u4e00u76f4u4e0du559cu6b22u94b1u4e0du94b1u7684u4e13u4e1auff0cu6240u4ee5u5f88u597du5947u5927u5bb6u9009u4f1au8ba1u4e13u4e1au5230u5e95u662fu51fau4e8eu4ec0u4e48u76eeu7684u3002

u6bd4u5982u8bf4u5b66u4e2du6587u7684u4f1au8bf4u4eceu5c0fu559cu6b22u770bu4e66uff0cu4f1au6709u4eceu5c0fu559cu6b22u4f1au8ba1u501fu554au8d37u554au7684u7684u4ebau5417uff1f'],
 'name': [],
 'title': [u'

', u'

'],
 'url': 'http://www.zhihu.com/question/20688855/answer/15861368'}
...

六、存在问题

Rule设计不能实现全网站抓取, 只是设置了简单的问题的抓取

Xpath设置不严谨, 需要重新思考

Unicode编码应该转换成UTF-8