Python学习之路-初识爬虫:requests

Python学习之路-初识爬虫:requests

requests的作用

作用:发送网络请求,返回响应数据

中文文档 : http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/index.html

为什么学requests而不是urllib

  • requests的底层实现就是urllib
  • requests在python2 和python3中通用,方法完全一样
  • requests简单易用
  • Requests能够自动帮助我们解压(gzip压缩的等)网页内容

response.text 和response.content的区别

  • response.text
    • 类型:str
    • 解码类型: 根据HTTP 头部对响应的编码作出有根据的推测,推测的文本编码
    • 如何修改编码方式:response.encoding="gbk"
  • response.content
    • 类型:bytes
    • 解码类型: 没有指定
    • 如何修改编码方式:response.content.deocde("utf8")

获取网页源码的通用方式:

  1. response.content.decode()
  2. response.content.decode("GBK")
  3. response.text

以上三种方法从前往后尝试,能够100%的解决所有网页解码的问题

所以:更推荐使用response.content.deocde()的方式获取响应的html页面

发送带header的请求

思考

对比浏览器上百度首页的网页源码和代码中的百度首页的源码,有什么不同?

代码中的百度首页的源码非常少,为什么?

为什么请求需要带上header?

模拟浏览器,欺骗服务器,获取和浏览器一致的内容

header的形式

headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}

用法

requests.get(url,headers=headers)

发送带参数的请求

什么叫做请求参数

错误的列1: http://www.webkaka.com/tutorial/server/2015/021013/

正确的例2:https://www.baidu.com/s?wd=python\&c=b

参数的形式

kw = {'wd':'长城'}

用法

requests.get(url,params=kw)

关于参数的注意点

在url地址中,很多参数是没有用的,比如百度搜索的url地址,其中参数只有一个字段有用,其他的都可以删除

对应的,在后续的爬虫中,越到很多参数的url地址,都可以尝试删除参数

requests模块发送POST请求

哪些地方我们会用到POST请求:

  • 登录注册( POST 比 GET 更安全)
  • 需要传输大文本内容的时候( POST 请求对数据长度没有要求)

所以同样的,我们的爬虫也需要在这两个地方回去模拟浏览器发送post请求

使用requests模块发送post请求

  • 用法: response = requests.post("http://www.baidu.com/", data = data,headers=headers)
  • data 的形式:字典

使用代理

为什么要使用代理

  • 让服务器以为不是同一个客户端在请求
  • 防止我们的真实地址被泄露,防止被追究

理解正向代理和反向代理的区别

正向代理:对于浏览器知道服务器的真实地址,例如VPN 反向代理:浏览器不知道服务器的真实地址,例如nginx

代理的使用

  • 用法: requests.get("http://www.baidu.com", proxies = proxies)
  • proxies的形式:字典
  • 例如:
json 复制代码
proxies = { 
    "http": "http://12.34.56.79:9527", 
    "https": "https://12.34.56.79:9527", 
    }

代理IP的分类

根据代理服务器端的配置,向目标地址发送请求时,REMOTE_ADDR, HTTP_VIA,HTTP_X_FORWARDED_FOR三个变量不同而可以分为下面四类:

  • 透明代理(Transparent Proxy)

    txt 复制代码
      REMOTE_ADDR = Proxy IP
      HTTP_VIA = Proxy IP
      HTTP_X_FORWARDED_FOR = Your IP

    透明代理虽然可以直接"隐藏"你的IP地址,但是还是可以从HTTP_X_FORWARDED_FOR来查到你是谁。

  • 匿名代理(Anonymous Proxy)

    txt 复制代码
      REMOTE_ADDR = proxy IP
      HTTP_VIA = proxy IP
      HTTP_X_FORWARDED_FOR = proxy IP

    匿名代理比透明代理进步了一点:别人只能知道你用了代理,无法知道你是谁。

  • 混淆代理(Distorting Proxies)

    txt 复制代码
      REMOTE_ADDR = Proxy IP
      HTTP_VIA = Proxy IP
      HTTP_X_FORWARDED_FOR = Random IP address

    如上,与匿名代理相同,如果使用了混淆代理,别人还是能知道你在用代理,但是会得到一个假的IP地址,伪装的更逼真

  • 高匿代理(Elite proxy或High Anonymity Proxy)

    txt 复制代码
      REMOTE_ADDR = Proxy IP
      HTTP_VIA = not determined
      HTTP_X_FORWARDED_FOR = not determined

    可以看出来,高匿代理让别人根本无法发现你是在用代理,所以是最好的选择。

从使用的协议:代理ip可以分为http代理,https代理,socket代理等,使用的时候需要根据抓取网站的协议来选择

代理IP使用的注意点

  • 反反爬

    使用代理ip是非常必要的一种反反爬的方式,但是即使使用了代理ip,对方服务器任然会有很多的方式来检测我们是否是一个爬虫

    比如:

    • 一段时间内,检测IP访问的频率,访问太多频繁会屏蔽

    • 检查Cookie,User-Agent,Referer等header参数,若没有则屏蔽

    • 服务方购买所有代理提供商,加入到反爬虫数据库里,若检测是代理则屏蔽

      所以更好的方式是购买质量更高的代理,或者自己搭建代理服务器,组装自己的代理IP池,同时在使用的时候使用随机的方式进行选择使用,不要每次都用一个代理ip,没事没有任何效果的

  • 代理ip池的更新

    购买的代理ip很多时候大部分(超过60%)可能都没办法使用,这个时候就需要通过程序去检测哪些可用,把不能用的删除掉。对应的实现方式在我们学习了超时参数的使用之后大家会了解

使用requests处理cookie相关的请求

回顾cookie和session的区别

  • cookie数据存放在客户的浏览器上,session数据放在服务器上。
  • cookie不是很安全,别人可以分析存放在本地的cookie并进行cookie欺骗。
  • session会在一定时间内保存在服务器上。当访问增多,会比较占用你服务器的性能。
  • 单个cookie保存的数据不能超过4K,很多浏览器都限制一个站点最多保存20个cookie。

爬虫中为什么要使用cookie

  • 带上cookie的好处
    • 能够访问登录后的页面
    • 正常的浏览器在请求服务器的时候肯定会带上cookie(第一次请求某个地址除外),所以对方服务器有可能会通过是否携带cookie来判断我们是否是一个爬虫,对应的能够起到一定的反爬的效果
  • 带上cookie的坏处
    • 一套cookie往往对应的是一个用户的信息,请求太频繁有更大的可能性被对方识别为爬虫
    • 那么上面的问题如何解决 ?使用多个账号

requests处理cookie相关的请求之session

  • requests 提供了一个叫做session类,来实现客户端和服务端的会话保持

  • 会话保持有两个内涵:

    • 保存cookie
    • 实现和服务端的长连接
  • 使用方法

    python 复制代码
      session = requests.session()
      response = session.get(url,headers)

    session实例在请求了一个网站后,对方服务器设置在本地的cookie会保存在session中,下一次再使用session请求对方服务器的时候,会带上前一次的cookie

  • 动手:

    动手尝试使用session来登录人人网: http://www.renren.com/PLogin.do(先不考虑这个url地址从何而来),请求体的格式:{"email":"username", "password":"password"}

requests处理cookie相关的请求之cookie放在headers中

了解headers中cookie

  • headers中的cookie:
    • 使用分号(;)隔开
    • 分号两边的类似a=b形式的表示一条cookie
    • a=b中,a表示键(name),b表示值(value)
    • 在headers中仅仅使用了cookie的name和value

cookie的具体组成的字段

由于headers中对cookie仅仅使用它的name和value,所以在代码中我们仅仅需要cookie的name和value即可

在headers中使用cookie

python 复制代码
headers = {
"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36",
"Cookie":" Pycharm-26c2d973=dbb9b300-2483-478f-9f5a-16ca4580177e; Hm_lvt_98b9d8c2fd6608d564bf2ac2ae642948=1512607763; Pycharm-26c2d974=f645329f-338e-486c-82c2-29e2a0205c74; _xsrf=2|d1a3d8ea|c5b07851cbce048bd5453846445de19d|1522379036"}

requests.get(url,headers=headers)

cookie有过期时间,所以直接复制浏览器中的cookie可能意味着下一程序继续运行的时候需要替换代码中的cookie,对应的我们也可以通过一个程序专门来获取cookie供其他程序使用;当然也有很多网站的cookie过期时间很长,这种情况下,直接复制cookie来使用更加简单

requests处理cookie相关的请求之使用cookies参数

  • cookies的形式:字典
json 复制代码
cookies = {"cookie的name":"cookie的value"}
  • 使用方法:
python 复制代码
requests.get(url,headers=headers,cookies=cookie_dict}

requests模块获取cookie

requests.utils.dict_from_cookiejar:把cookiejar对象转化为字典

python 复制代码
import requests

url = "http://www.baidu.com"
response = requests.get(url)
print(type(response.cookies))

cookies = requests.utils.dict_from_cookiejar(response.cookies)
print(cookies)

输出为:

python 复制代码
<class 'requests.cookies.RequestsCookieJar'>
{'BDORZ': '27315'}

在前面的requests的session类中,我们不需要处理cookie的任何细节,如果有需要,我们可以使用上述方法来解决

requests处理证书错误

经常我们在网上冲浪时,经常能够看到ssl的证书不安全

那么如果在代码中请求会怎么样呢?

python 复制代码
import requests

url = "https://www.12306.cn/mormhweb/"
response = requests.get(url)

返回

ssl.CertificateError ...

为了在代码中能够正常的请求,我们修改添加一个参数

python 复制代码
import requests

url = "https://www.12306.cn/mormhweb/"
response = requests.get(url,verify=False)

超时参数的使用

在平时网上冲浪的过程中,我们经常会遇到网络波动,这个时候,一个请求等了很久可能任然没有结果

对应的,在爬虫中,一个请求很久没有结果,就会让整个项目的效率变得非常低,这个时候我们就需要对请求进行强制要求,让他必须在特定的时间内返回结果,否则就报错

使用方法如下:

response = requests.get(url,timeout=3)

通过添加timeout参数,能够保证在3秒钟内返回响应,否则会报错

这个方法还能够拿来检测代理ip的质量,如果一个代理ip在很长时间没有响应,那么添加超时之后也会报错,对应的这个ip就可以从代理ip池中删除

retrying模块的使用

上述方法能够加快我们整体的请求速度,但是在正常的网页浏览过成功,如果发生速度很慢的情况,我们会做的选择是刷新页面,那么在代码中,我们是否也可以刷新请求呢?

对应的,retrying模块就可以帮助我们解决

  • retrying模块的地址:https://pypi.org/project/retrying/
  • retrying 模块的使用
    • 使用retrying模块提供的retry模块
    • 通过装饰器的方式使用,让被装饰的函数反复执行
    • retry中可以传入参数stop_max_attempt_number,让函数报错后继续重新执行,达到最大执行次数的上限,如果每次都报错,整个函数报错,如果中间有一个成功,程序继续往后执行

所以我们可以结合前面的知识点和retrying模块,把我们需要反复使用的请求方法做一个简单的封装,在后续任何其他地方需要使用的时候,调用该方法就行

代码参考

python 复制代码
# parse.py
import requests
from retrying import retry

headers = {}


@retry(stop_max_attempt_number=3) #最大重试3次,3次全部报错,才会报错
def _parse_url(url)
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=3) #超时的时候回报错并重试
    assert response.status_code == 200 #状态码不是200,也会报错并充实
    return response


def parse_url(url)
    try: #进行异常捕获
        response = _parse_url(url)
    except Exception as e:
        print(e)
        response = None
    return response

为什么需要新建隐身窗口

在打开隐身窗口的时候,第一次请求某个网站是没有携带cookie的,和代码请求一个网站一样,不携带cookie。这样就能够尽可能的理解代码请求某个网站的结果;除非数据是通过js加载出来的,不然爬虫请求到的数据和浏览器请求的数据大部分时候都是相同的

chrome中network的更多功能

Perserve log

默认情况下,页面发生跳转之后,之前的请求url地址等信息都会消失,勾选perserve log后之前的请求都会被保留

filter过滤

在url地址很多的时候,可以在filter中输入部分url地址,对所有的url地址起到一定的过滤效果,具体位置在上面第二幅图中的2的位置

观察特定种类的请求

在上面第二幅图中的3的位置,有很多选项,默认是选择的all,即会观察到所有种类的请求

很多时候处于自己的目的可以选择all右边的其他选项,比如常见的选项:

  • XHR:大部分情况表示ajax请求
  • JS:js请求
  • CSS:css请求

但是很多时候我们并不能保证我们需要的请求是什么类型,特别是我们不清楚一个请求是否为ajax请求的时候,直接选择all,从前往后观察即可,其中js,css,图片等不去观察即可

不要被浏览器中的一堆请求吓到了,这些请求中除了js,css,图片的请求外,其他的请求并没有多少个

相关推荐
朝九晚五ฺ26 分钟前
【Linux探索学习】第十四弹——进程优先级:深入理解操作系统中的进程优先级
linux·运维·学习
小喵要摸鱼28 分钟前
Python 神经网络项目常用语法
python
一念之坤2 小时前
零基础学Python之数据结构 -- 01篇
数据结构·python
猫爪笔记2 小时前
前端:HTML (学习笔记)【1】
前端·笔记·学习·html
wxl7812272 小时前
如何使用本地大模型做数据分析
python·数据挖掘·数据分析·代码解释器
NoneCoder2 小时前
Python入门(12)--数据处理
开发语言·python
pq113_62 小时前
ftdi_sio应用学习笔记 3 - GPIO
笔记·学习·ftdi_sio
澄澈i3 小时前
设计模式学习[8]---原型模式
学习·设计模式·原型模式
LKID体3 小时前
Python操作neo4j库py2neo使用(一)
python·oracle·neo4j
爱米的前端小笔记3 小时前
前端八股自学笔记分享—页面布局(二)
前端·笔记·学习·面试·求职招聘