静态网页爬虫②

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十八岁讨厌编程 发表于 2022/08/06 00:23:18 2022/08/06
【摘要】 文章目录 爬取整个网站反爬虫判别身份IP 限制 robots.txt 爬取整个网站 为了爬取整个网站,我们得先分析该网站的数据是如何加载的。 还是以某瓣读书为例,当我们点击第二页后,...

爬取整个网站

为了爬取整个网站,我们得先分析该网站的数据是如何加载的。

还是以某瓣读书为例,当我们点击第二页后,观察浏览器的地址栏,发现网址变了。网址变成了 https://book.douban.com/top250?start=25,和原来相比后面多了一个 ?start=25。

这部分被称为 查询字符串查询字符串作为用于搜索的参数或处理的数据传送给服务器处理,格式是 ?key1=value1&key2=value2。

? 前面是网页的地址,后面是查询字符串。以键值对 key=value 的形式赋值,多个键值对之间用 & 连接在一起。例如 ?a=1&b=2 表示:a 的值为 1,b 的值为 2。

查询字符串用于信息的传递,服务器通过它就能知道你想要什么,从而给你返回对应的内容。比如你在知乎搜索 python,网址会变成 https://www.zhihu.com/search?type=content&q=python,后面的查询字符串告诉服务器你想要的是有关 python 的内容,于是服务器便将有关 python 的内容返回给你了。

了解了查询字符串的相关知识后,接下来我们多翻几页豆瓣读书的页面,观察一下网址的变化规律:
在这里插入图片描述
第二页 start=25,第三页 start=50,第十页 start=225,而每页的书籍数量是 25。你有没有发现其中的规律?

因为每页展示 25 本书,根据规律其实不难推测出 start 参数表示从第几本书开始展示,所以第一页 start 是 0,第二页 start 是 25,第三页 start 是 50,第十页 start 是 225。因此 start 的计算公式为 start = 25 * (页码数 - 1)(25 为每页展示的数量)。我们来通过代码自动生成某瓣图书 Top250 所有数据(10 页)的地址:

url = 'https://book.douban.com/top250?start={}'
# num 从 0 开始因此不用再 -1
urls = [url.format(num * 25) for num in range(10)]
print(urls)
# 输出:
# [
#   'https://book.douban.com/top250?start=0',
#   'https://book.douban.com/top250?start=25',
#   'https://book.douban.com/top250?start=50',
#   'https://book.douban.com/top250?start=75',
#   'https://book.douban.com/top250?start=100',
#   'https://book.douban.com/top250?start=125',
#   'https://book.douban.com/top250?start=150',
#   'https://book.douban.com/top250?start=175',
#   'https://book.douban.com/top250?start=200',
#   'https://book.douban.com/top250?start=225'
# ]

  
 
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有了所有网页的链接后,我们就可以爬取整个网站的数据了!

我们可以修改代码,将前文中的某瓣top250进行整个的爬取:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.4951.41 Safari/537.36 Edg/101.0.1210.32'
}

num = 0

# 为了对整个某瓣进行爬取,我们先对数据处理的部分进行封装

def getTarget(url):
    global num
    #首先对网页发出请求并获得响应
    req = requests.get(url,headers = headers)
    #将网页的源代码形式解析
    soup = BeautifulSoup(req.text,'html.parser')
    
    #进行元素的第一次提取
    result1 = soup.select('.item .pic')
    
    for i in result1:
        num += 1
        name = i.select('a img')[0]['alt']
        link = i.select('a')[0]['href']
        print(num,' ',name,link)
        


for i in range(0,230,25):
    address = 'https://movie.douban.com/top250?start={}'.format(i)
    getTarget(address)
    # 暂停 1 秒防止访问太快被封
    time.sleep(1)

  
 
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结果(不完整):
在这里插入图片描述

爬虫

反爬虫 是网站限制爬虫的一种策略。它并不是禁止爬虫(完全禁止爬虫几乎不可能,也可能误伤正常用户),而是限制爬虫,让爬虫在网站可接受的范围内爬取数据,不至于导致网站瘫痪无法运行。

常见的反爬虫方式有 判别身份IP 限制 两种,我们一一介绍,并给出相应的反反爬虫技巧。

判别身份

有些网站在识别出爬虫后,会拒绝爬虫的访问,比如某瓣。我们以某瓣图书 Top250 为例,用浏览器打开是下面这样的:
在这里插入图片描述
如果用爬虫直接爬取它,我们看看结果会是什么:

import requests

res = requests.get('https://book.douban.com/top250')
print(res.text)

  
 
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输出结果为空,什么都没有。这是因为某瓣将我们的爬虫识别了出来并拒绝提供内容。

你可能会有疑问,爬虫不是模拟浏览器访问网站、获取网页源代码的吗?怎么会被识别出来呢?

其实,不管是浏览器还是爬虫,访问网站时都会带上一些信息用于身份识别。而这些信息都被存储在一个叫 请求头(request headers)的地方。

服务器会通过请求头里的信息来判别访问者的身份。请求头里的字段有很多,我们暂时只需了解 user-agent(用户代理)即可。user-agent 里包含了操作系统、浏览器类型、版本等信息,通过修改它我们就能成功地伪装成浏览器。

我们可以根据下图的指示操作,看看请求头长什么样:
在这里插入图片描述
我的浏览器的 user-agent 是 Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36,而 requests 默认的 user-agent 是 python-requests/2.22.0。

默认的 user-agent 和在头上贴着“我是爬虫”的纸条没有什么区别,难怪会被服务器识别出来。因此我们需要修改请求头里的 user-agent 字段内容,将爬虫伪装成浏览器。所以接下来我们来看看如何在 requests 库中修改请求头。

我们打开 requests 的官方文档(http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/)并搜索 定制请求头,找到对应的文档:
在这里插入图片描述
在 requests 的官方文档中我们可以看到,我们只需定义一个 字典(请求头字段作为键,字段内容作为值)传递给 headers 参数即可。

除了 user-agent 之外的其他请求头字段也能以同样的方式添加进去,但大部分情况下我们只需要添加 user-agent 字段即可(有些甚至不需要)。当我们加了 user-agent 字段还是无法获取到数据时,说明该网站还通过别的信息来验证身份,我们可以将请求头里的字段都添加进去试试

判别身份是最简单的一种反爬虫方式,我们也能通过一行代码,将爬虫伪装成浏览器轻易地绕过这个限制。所以,大部分网站还会进行 IP 限制 防止过于频繁的访问。

IP 限制

IP(Internet Protocol)全称互联网协议地址,意思是分配给用户上网使用的网际协议的设备的数字标签。你可以将 IP 地址理解为门牌号,我只要知道你家的门牌号就能找到你家。

IP 地址也是一样,只要知道服务器的 IP 地址就能找到对应的服务器。你在网上冲浪时电脑也会被分配一个 IP 地址,这样服务器就知道是谁在访问他们的网站了。

前面说过,当我们爬取大量数据时,如果我们不加以节制地访问目标网站,会使网站超负荷运转,一些个人小网站没什么反爬虫措施可能因此瘫痪。而大网站一般会限制你的访问频率,因为正常人是不会在 1s 内访问几十次甚至上百次网站的。

所以,如果你访问过于频繁,即使改了 user-agent 伪装成浏览器了,也还是会被识别为爬虫,并限制你的 IP 访问该网站。

因此,我们常常使用 time.sleep() 来降低访问的频率,比如前文中的爬取整个网站的代码,我们每爬取一个网页就暂停一秒。这样,对网站服务器的压力不会太大,对方也就睁一只眼闭一只眼不理会我们的爬虫。虽然速度较慢,但也能获取到我们想要的数据了。

除了降低访问频率之外,我们也可以使用代理来解决 IP 限制的问题代理的意思是通过别的 IP 访问网站。这样,在 IP 被封后我们可以换一个 IP 继续爬取数据,或者每次爬取数据时都换不同的 IP,避免同一个 IP 访问的频率过高,这样就能快速地大规模爬取数据了。

我们打开官方文档,看看如何使用代理:
在这里插入图片描述
和 headers 一样,也是定义一个字典,但传递给的是 proxies 参数。我们需要将 http 和 https 这两种协议作为键,对应的 IP 代理作为值,最后将整个字典作为 proxies 参数传递给 requests.get() 方法即可。IP 代理有免费的和收费的,你可以自行在网上寻找。

提示:http 和 https 都是浏览器和服务器之间通讯的协议,https 更加的安全,也被越来越多的网站所使用。

官方文档中给了代理的基本用法,但在爬取大量数据时我们需要很多的 IP 用于切换。因此,我们需要建立一个 IP 代理池(列表),每次从中随机选择一个传给 proxies 参数。我们来看一下如何实现:

import requests
import random
from bs4 import BeautifulSoup

def get_douban_books(url, proxies):
  headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36'
  }
  # 使用代理爬取数据
  res = requests.get(url, proxies=proxies, headers=headers)
  soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
  items = soup.find_all('div', class_='pl2')
  for i in items:
    tag = i.find('a')
    name = tag['title']
    link = tag['href']
    print(name, link)

url = 'https://book.douban.com/top250?start={}'
urls = [url.format(num * 25) for num in range(10)]
# IP 代理池(瞎写的并没有用)
proxies_list = [
  {
    "http": "http://10.10.1.10:3128",
    "https": "http://10.10.1.10:1080",
  },
  {
    "http": "http://10.10.1.11:3128",
    "https": "http://10.10.1.11:1080",
  },
  {
    "http": "http://10.10.1.12:3128",
    "https": "http://10.10.1.12:1080",
  }
]
for i in urls:
  # 从 IP 代理池中随机选择一个
  proxies = random.choice(proxies_list)
  get_douban_books(i, proxies)

  
 
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这样,我们就能既快速又不会被限制地爬取数据了。但毫无节制的爬虫已经和网络攻击没什么区别了,严重的甚至会导致网站瘫痪。恶意地大量访问别人的网站,消耗服务器资源是非常不道德、甚至违法的。

其实,除了反爬虫措施远不只这两种。比如验证码,当你的操作异常时网站经常会弹出验证码。验证码技术也在不断地升级,从原先简单的随机生成的数字字母,演变成随机汉字,再由按顺序点击图中对应的汉字演变成滑块拼图。

还有些验证码是一个数学题,你得计算出答案。像 12306 的验证码就更复杂了,需要识别出图中的物体。验证码的形式千千万万,破解起来也较为困难。我们这里不涉及。

了解了一些反爬虫措施和反反爬虫技巧后,我们来看看爬虫中的君子协议—robots.txt。

robots.txt

robots.txt 是一种存放于网站根目录下的文本文件,用于告诉爬虫此网站中的哪些内容是不应被爬取的,哪些是可以被爬取的。

我们只要在网站域名后加上 /robots.txt 即可查看,比如某瓣读书的 robots.txt 地址是:https://book.douban.com/robots.txt。打开它后的内容如下:

User-agent: *
Disallow: /subject_search
Disallow: /search
Disallow: /new_subject
Disallow: /service/iframe
Disallow: /j/

User-agent: Wandoujia Spider
Disallow: /

  
 
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User-agent: * 表示针对所有爬虫(* 是通配符),接下来是符合该 user-agent 的爬虫要遵守的规则。比如 Disallow: /search 表示禁止爬取 /search 这个页面,其他同理。

robots.txt 也能针对某一个爬虫限制,比如最后的 User-agent: Wandoujia Spider 表示针对 Wandoujia Spider 这个爬虫,Disallow: / 表示禁止整个网站的爬取。

但我们说过,robots.txt 只是一个君子协议,网站只是告诉大家哪些页面禁止爬取数据,并不能阻止你去爬取。即便如此,我们还是应该遵守规则,下次在爬取网站时,记得先打开该网站的 robots.txt 查看哪些页面可以爬取数据,哪些页面禁止爬取数据。

文章来源: blog.csdn.net,作者:十八岁讨厌编程,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:blog.csdn.net/zyb18507175502/article/details/124637478

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