分类爬虫下的文章

2024-08-16

错误418是一个HTTP状态码，代表"I'm a teapot"，是一个超文本咖啡壶控制协议的标准实现，用于实验性的TCP/IP协议。在实际应用中，它通常被用作防爬虫机制的一种手段，表示服务器知道该请求是一个爬虫，并且不想处理这个请求。

解决方法：

检查爬虫的频率和行为：如果你的爬虫在短时间内发送大量请求，可能触发了服务器的反爬机制。减慢爬虫的请求频率或改变请求的模式可能解决问题。
使用代理服务器或更换IP地址：频繁更换IP可以帮助你绕过服务器的反爬机制。
设置合适的请求头：确保请求头中包含合适的User-Agent字符串，表明你是一个人类或合法的爬虫。
使用适当的延时：在请求之间实现随机延时，可以帮助减少被标记为爬虫的风险。
如果可能，联系网站管理员了解他们设置的反爬机制的细节，以便你的爬虫能够在他们的允许范围内操作。

爬虫第5课：POST请求

2024-08-16

在Python中，我们可以使用requests库来发送POST请求。以下是一些示例：

使用数据字典发送POST请求：




import requests
 
url = 'http://httpbin.org/post'
data = {'key': 'value'}
 
response = requests.post(url, data=data)
 
print(response.text)

使用json文件发送POST请求：




import requests
 
url = 'http://httpbin.org/post'
filename = 'data.json'
 
with open(filename, 'r') as f:
    data = f.read()
 
response = requests.post(url, data=data)
 
print(response.text)

使用json数据直接发送POST请求：




import requests
 
url = 'http://httpbin.org/post'
data = {'key': 'value'}
 
response = requests.post(url, json=data)
 
print(response.text)

发送带有headers的POST请求：




import requests
 
url = 'http://httpbin.org/post'
data = {'key': 'value'}
headers = {'User-Agent': 'my-app/0.0.1'}
 
response = requests.post(url, data=data, headers=headers)
 
print(response.text)

发送带有cookies的POST请求：




import requests
 
url = 'http://httpbin.org/post'
data = {'key': 'value'}
cookies = {'cookie_key': 'cookie_value'}
 
response = requests.post(url, data=data, cookies=cookies)
 
print(response.text)

发送multipart/form-data类型的POST请求：




import requests
 
url = 'http://httpbin.org/post'
data = {'file': open('report.xls', 'rb')}
 
response = requests.post(url, files=data)
 
print(response.text)

以上就是一些使用Python的requests库发送POST请求的示例。在实际应用中，你可以根据你的需求选择合适的方法。

2024-08-16




import requests
from lxml import etree
 
def get_movies(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3',
        'Referer': 'http://www.catyy.com/',
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.content.decode('gbk')  # 注意：这里需要使用正确的字符集进行解码，如果是反爬，可能需要进一步分析页面源码确定正确的字符集
    else:
        return None
 
def parse_movies(html):
    tree = etree.HTML(html)
    movies = tree.xpath('//div[@class="movie-item"]')
    for movie in movies:
        name = movie.xpath('.//h1/a/text()')[0]
        star = movie.xpath('.//p[@class="star"]/text()')[0]
        releasetime = movie.xpath('.//p[@class="releasetime"]/text()')[0].replace("上映时间:", "")
        print(f'电影名称: {name}, 主演: {star}, 上映时间: {releasetime}')
 
def main():
    url = 'http://www.catyy.com/catplay/2019/20190325110702.html'
    html = get_movies(url)
    parse_movies(html)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码首先定义了一个get_movies函数来发送HTTP请求，获取网页内容。然后定义了一个parse_movies函数来解析网页内容，提取电影信息。最后在main函数中调用这两个函数来执行爬虫任务。注意，这里假设字符集是gbk，实际使用时需要根据实际网页的字符集进行调整。如果网页使用了反爬措施，可能需要进一步分析网页源码来确定正确的字符集。

【爬虫学习】实战篇2：知乎cookie登录

2024-08-16




import requests
 
# 知乎登录的URL
LOGIN_URL = 'https://www.zhihu.com/login/phone_num'
 
# 需要登录的知乎网址
HOME_URL = 'https://www.zhihu.com/'
 
# 需要提前获取的cookies，例如通过浏览器的开发者工具获取
cookies = {
    'name': 'your_cookie_value',
    '_zap': 'your_cookie_value',
    # ... 其他cookies
}
 
# 使用session对象来保存登录状态
session = requests.Session()
 
# 设置session的cookies
session.cookies.update(cookies)
 
# 使用session发送请求访问知乎首页，此时应该已经是登录状态
response = session.get(HOME_URL)
 
# 打印响应内容，验证是否登录成功
print(response.text)

这段代码展示了如何使用requests库和session对象来处理cookies，以模拟知乎的登录状态。需要注意的是，实际使用时应该替换cookies中的值为有效的知乎cookies。

Python 爬虫—scrapy

2024-08-16

这个爬虫会抓取起始URL（http://example.com）上的所有链接，并将它们输出到\`links.csv\`文件中。如果网站有分页，爬虫还会跟踪下一页的链接并重复这个过程。这只是一个简单的例子，实际的爬虫可能需要根据目标网站的结构进行更复杂的数据解析和处理。

Scrapy是一个用于创建爬虫的开源和跨平台的Python框架。下面是一个使用Scrapy框架的简单爬虫示例，用于抓取一个网站上的所有链接。

首先，安装Scrapy：




pip install scrapy

然后，创建一个新的Scrapy项目：




scrapy startproject myspider

接下来，定义你的爬虫：




import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://example.com']
 
    def parse(self, response):
        for url in response.css('a::attr(href)').getall():
            yield {'url': url}
 
        # 继续抓取下一页的链接，假设分页按钮是一个类 "next"
        next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

运行爬虫：




scrapy crawl myspider -o links.csv

2024-08-16




import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
 
public class SimpleCrawler {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String url = "http://example.com"; // 替换为你想爬取的网站
        HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) new URL(url).openConnection();
        connection.setRequestMethod("GET");
 
        try (BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream()))) {
            String inputLine;
            StringBuilder content = new StringBuilder();
            while ((inputLine = in.readLine()) != null) {
                content.append(inputLine);
            }
 
            System.out.println("网页内容: \n" + content.toString());
        }
    }
}

这段代码使用了java.net包中的HttpURLConnection类来发送一个HTTP GET请求到指定的URL，并读取返回的响应内容。然后将内容输出到控制台。这是一个非常基础的网络爬虫示例，仅适用于简单的文本内容爬取。对于更复杂的网站，可能需要处理JavaScript渲染的内容、处理Cookies、处理重定向、处理Ajax请求等。

Selenium 爬虫实战：从环境搭建到自动化采集

2024-08-16




# 导入Selenium库
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
import time
 
# 初始化Chrome驱动
driver_path = 'chromedriver的路径'
driver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path)
 
# 打开目标网页
driver.get('https://www.example.com')
 
# 等待网页加载
time.sleep(5)
 
# 定位搜索框并输入关键词
search_bar = driver.find_element(By.ID, 'search_input')
search_bar.send_keys('Selenium Crawler')
 
# 提交搜索
search_bar.send_keys(Keys.RETURN)
 
# 等待搜索结果加载
results = WebDriverWait(driver, 10).until(
    EC.presence_of_all_elements_located((By.CLASS_NAME, 'result-link'))
)
 
# 遍历搜索结果并点击
for result in results:
    result.click()
    # 在这里可以添加代码来抓取页面信息
    # 例如：print(driver.page_source)
    # 回到前一个页面
    driver.execute_script("window.history.go(-1)")
 
# 关闭浏览器
driver.quit()

这段代码演示了如何使用Selenium库在Python环境中自动化地操作一个网页浏览器。它首先初始化了Chrome驱动，然后打开了一个目标网页，定位到搜索框，输入了关键词并提交了搜索。接着它等待搜索结果加载，遍历搜索结果并点击每一个结果，在结果页面停留的时间内可以抓取所需数据。最后，它执行了回退操作返回前一个页面并安全关闭浏览器。这个过程可以用于学习如何进行网页自动化采集，但请注意，未经授权操作他人网站可能违反法律法规，应当小心使用。

爬虫正则+bs4+xpath+综合实战详解

2024-08-16

由于上述代码已经涵盖了使用正则表达式、BeautifulSoup 4 (bs4)、XPath 解析网页的详细过程，并且是一个实际的爬虫示例，因此不需要提供额外的代码。但是，为了更好地理解这些技术的应用，我们可以提供一个简化的代码实例，演示如何使用正则表达式和BeautifulSoup解析简单的HTML内容。




import re
from bs4 import BeautifulSoup
 
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
<div class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</div>
<p class="story">...</p>
"""
 
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
 
# 使用BeautifulSoup查找链接
links = soup.find_all('a')
for link in links:
    print(link.get('href'))
 
# 使用正则表达式提取标题
title_pattern = re.compile(r'<b>(.*?)</b>')
title_match = title_pattern.search(html_doc)
if title_match:
    print(title_match.group(1))

这个例子展示了如何使用BeautifulSoup查找HTML文档中所有的链接，并使用正则表达式提取文档标题。这是爬虫技术在处理简单HTML内容时的一个常见用法。

基于Python的旅游网站数据爬虫分析

2024-08-16




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 设置请求头，伪装为浏览器访问
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
 
# 目标URL
url = 'https://www.qunar.com/'
 
# 发送GET请求
response = requests.get(url, headers=headers)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取所需的数据，这里以主要城市为例
    cities = soup.find_all('a', {'class': 'nav-city-name'})
    city_names = [city.text for city in cities]
    city_urls = ['https://www.qunar.com' + city['href'] for city in cities]
    
    # 将数据存储在字典中
    data = {
        'City Name': city_names,
        'City URL': city_urls
    }
    
    # 将数据转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 打印前几行数据
    print(df.head())
 
else:
    print("请求失败，状态码:", response.status_code)

这段代码使用了requests库来发送HTTP GET请求，使用BeautifulSoup库来解析HTML内容，并使用pandas库来处理和存储数据。代码首先设置了请求头，伪装成了浏览器，然后发送请求，如果请求成功，它会解析HTML，提取旅游网站首页上的主要城市名称和对应的URL，并将这些数据存储在DataFrame中，最后打印出前几行数据。

Ruby爬虫技术：深度解析Zhihu网页结构

2024-08-16




require 'nokogiri'
require 'open-uri'
 
# 定义一个方法来下载和解析知乎页面
def parse_zhihu_page(url)
  # 使用Nokogiri和open-uri下载页面
  doc = Nokogiri::HTML(open(url))
 
  # 提取问题标题
  question_title = doc.css('head title').text.match(/.*? - Zhihu/) { |m| m[0].delete(' - Zhihu') }
 
  # 提取问题详情
  question_details = doc.css('.QuestionHeader-detail').text
 
  # 提取所有高质量回答的用户名
  top_answers = doc.css('.AnswerItem').map do |answer|
    author = answer.css('.AnswerItem-authorName a').text
    { author: author }
  end
 
  # 返回一个包含所有信息的哈希
  {
    title: question_title,
    details: question_details,
    top_answers: top_answers
  }
end
 
# 使用方法
url = 'https://www.zhihu.com/question/29134179'
parsed_data = parse_zhihu_page(url)
puts parsed_data

这段代码使用了Nokogiri库来解析HTML，并使用OpenURI来下载知乎页面。代码提取了问题标题、详情，并遍历高质量回答列表来提取作者名字。最后，它返回了一个包含所有提取信息的哈希。这个例子展示了如何使用Ruby进行基本的网页爬取和数据解析。