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）
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)

201672182940777.png (702×170)

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)

201672183128262.png (1788×782)

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,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,#"http://www.zhihu.com/login",Meta = {'cookiejar' : response.Meta['cookiejar']},#注意这里cookie的获取
              headers = self.headers,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

201672183151347.png (2136×604)

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+',)
  headers = {
  "Accept": "*/*","Referer": "http://www.zhihu.com/"
  }

  #重写了爬虫类的方法,callback = self.post_login)]

  #FormRequeset出问题了
  def post_login(self,headers = self.headers,#注意此处的headers
              formdata = {
              '_xsrf': xsrf,'email': '1095511864@qq.com',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

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

Python使用Srapy框架爬虫模拟登陆并抓取知乎内容

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