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Thought this was cool: 用python爬虫抓站的一些技巧总结

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1.最基本的抓站

import urllib2
content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()

2.使用代理服务器
这在某些情况下比较有用,比如IP被封了,或者比如IP访问的次数受到限制等等。

import urllib2
proxy_support = urllib2.ProxyHandler({'http':'http://XX.XX.XX.XX:XXXX'})
opener = urllib2.build_opener(proxy_support, urllib2.HTTPHandler)
urllib2.install_opener(opener)
content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()

3.需要登录的情况
登录的情况比较麻烦我把问题拆分一下: 

 3.1 cookie的处理

import urllib2, cookielib
cookie_support= urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.CookieJar())
opener = urllib2.build_opener(cookie_support, urllib2.HTTPHandler)
urllib2.install_opener(opener)
content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read()

是的没错,如果想同时用代理和cookie,那就加入proxy_support然后operner改为:

opener = urllib2.build_opener(proxy_support, cookie_support, urllib2.HTTPHandler)

3.2 表单的处理
登录必要填表,表单怎么填?首先利用工具截取所要填表的内容
比如我一般用firefox+httpfox插件来看看自己到底发送了些什么包
这个我就举个例子好了,以verycd为例,先找到自己发的POST请求,以及POST表单项:

可以看到verycd的话需要填username,password,continueURI,fk,login_submit这几项,其中fk是随机生成的(其实不太随机,看上去像是把epoch时间经过简单的编码生成的),需要从网页获取,也就是说得先访问一次网页,用正则表达式等工具截取返回数据中的fk项。continueURI顾名思义可以随便写,login_submit是固定的,这从源码可以看出。还有username,password那就很显然了。

好的,有了要填写的数据,我们就要生成postdata:

import urllib
postdata=urllib.urlencode({
    'username':'XXXXX',
    'password':'XXXXX',
    'continueURI':'http://www.verycd.com/',
    'fk':fk,
    'login_submit':'登录'
})

然后生成http请求,再发送请求:

req = urllib2.Request(
    url = 'http://secure.verycd.com/signin/*/http://www.verycd.com/',
    data = postdata
)
result = urllib2.urlopen(req).read()

3.3 伪装成浏览器访问
某些网站反感爬虫的到访,于是对爬虫一律拒绝请求
这时候我们需要伪装成浏览器,这可以通过修改http包中的header来实现:

headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6'
}
req = urllib2.Request(
    url = 'http://secure.verycd.com/signin/*/http://www.verycd.com/',
    data = postdata,
    headers = headers
)

3.4 反”反盗链”
某些站点有所谓的反盗链设置,其实说穿了很简单,就是检查你发送请求的header里面,referer站点是不是他自己,所以我们只需要像3.3一样,把headers的referer改成该网站即可,以黑幕著称地cnbeta为例:

#...
headers = {
    'Referer':'http://www.cnbeta.com/articles'
}
#...


headers是一个dict数据结构,你可以放入任何想要的header,来做一些伪装。例如,有些自作聪明的网站总喜欢窥人隐私,别人通过代理访问,他偏偏要读取header中的X-Forwarded-For来看看人家的真实IP,没话说,那就直接把X-Forwarde-For改了吧,可以改成随便什么好玩的东东来欺负欺负他,呵呵。

3.5 终极绝招
有时候即使做了3.1-3.4,访问还是会被据,那么没办法,老老实实把httpfox中看到的headers全都写上,那一般也就行了。
再不行,那就只能用终极绝招了,selenium直接控制浏览器来进行访问,只要浏览器可以做到的,那么它也可以做到。类似的还有pamie,watir,等等等等。

4.多线程并发抓取
单线程太慢的话,就需要多线程了,这里给个简单的线程池模板
这个程序只是简单地打印了1-10,但是可以看出是并发地。

from threading import Thread
from Queue import Queue
from time import sleep
#q是任务队列
#NUM是并发线程总数
#JOBS是有多少任务
q = Queue()
NUM = 2
JOBS = 10
#具体的处理函数,负责处理单个任务
def do_somthing_using(arguments):
    print arguments
#这个是工作进程,负责不断从队列取数据并处理
def working():
    while True:
        arguments = q.get()
        do_somthing_using(arguments)
        sleep(1)
        q.task_done()
#fork NUM个线程等待队列
for i in range(NUM):
    t = Thread(target=working)
    t.setDaemon(True)
    t.start()
#把JOBS排入队列
for i in range(JOBS):
    q.put(i)
#等待所有JOBS完成
q.join()


5.验证码的处理
碰到验证码咋办?这里分两种情况处理:

1.google那种验证码,凉拌

2.简单的验证码:字符个数有限,只使用了简单的平移或旋转加噪音而没有扭曲的,这种还是有可能可以处理的,一般思路是旋转的转回来,噪音去掉,然后划分单个字符,划分好了以后再通过特征提取的方法(例如PCA)降维并生成特征库,然后把验证码和特征库进行比较。这个比较复杂,一篇博文是说不完的,这里就不展开了,具体做法请弄本相关教科书好好研究一下。

3.事实上有些验证码还是很弱的,这里就不点名了,反正我通过2的方法提取过准确度非常高的验证码,所以2事实上是可行的。

6.总结
基本上我遇到过的所有情况,用以上方法都顺利解决了,不太清楚还有没有其他漏掉的情况,所以本文到这里就完成了,以后要是碰上其他情况,再补充相关方法好了:) 

 PS:mechanize还不够强,依旧处理不了javascript什么的,真的碰上难度大的站点,还是得自己分析网站的js代码,给出相应调整;或者干脆用更强大的selenium。


from duyamin’s blog: http://www.duyamin.com/2012/09/python-scrawl.html?utm_source=feedburner&utm_medium=feed&utm_campaign=Feed%3A+DuyaminsBlog+%28duyamin%E2%80%99s+blog%29

Written by cwyalpha

十一月 24, 2012 在 3:26 下午

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