2024-08-16

Selenium绕过爬虫检测通常涉及使用Selenium WebDriver来模拟人的正常浏览器行为,从而绕过简单的JavaScript检查。以下是一个使用Python和Selenium的示例代码:




from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
 
# 设置webdriver路径,这里以Chrome为例
driver_path = 'path/to/your/chromedriver'
 
# 启动webdriver
driver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path)
 
# 打开目标网页
driver.get('http://example.com')
 
# 通过Selenium操作浏览器,模拟正常用户的行为
# 例如,搜索引擎通常会检查用户是否在搜索框中输入了文本
search_input = driver.find_element_by_id('search-input')
search_input.send_keys('Selenium Bots Detection Bypass', Keys.ENTER)
 
# 等待页面加载完成
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
wait = WebDriverWait(driver, 10)
wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'some-id-on-result-page')))
 
# 执行需要的操作,例如获取结果
# ...
 
# 清理,关闭浏览器
driver.quit()

这段代码展示了如何使用Selenium WebDriver来打开一个页面,模拟用户输入并执行搜索操作。它通过定位元素、发送键盘输入和点击按钮来模拟人的行为,从而绕过简单的爬虫检测。

2024-08-16



import scrapy
 
class LoginSpider(scrapy.Spider):
    name = 'login'
    start_urls = ['http://www.example.com/login']
 
    def parse(self, response):
        # 假设登录的表单中的用户名和密码字段分别使用了name为'username'和'password'
        # 这里需要替换为实际的用户名和密码
        username = 'your_username'
        password = 'your_password'
 
        # 登录数据
        form_data = {
            'username': username,
            'password': password,
            # 这里可以添加其他需要的登录信息,例如CSRF token等
        }
 
        # 发送POST请求进行登录
        return scrapy.FormRequest.from_response(
            response,
            formdata=form_data,
            callback=self.after_login
        )
 
    def after_login(self, response):
        # 登录成功后的操作,例如解析用户信息或者进一步爬取页面
        # 这里可以解析用户信息或者进一步爬取页面
        pass

这个简单的示例展示了如何使用Scrapy实现一个简单的登录流程。在实际应用中,你需要根据目标网站的实际情况调整表单字段名、登录地址以及其他需要提交的数据。

2024-08-16

Python高级和实战的爬虫通常涉及到异步IO、分布式爬虫、反爬虫策略、数据解析、存储管理等方面。以下是一些常见的高级和实战爬虫技术的示例:

  1. 异步IO:使用asyncioaiohttp库实现异步网络请求。



import asyncio
import aiohttp
 
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()
 
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, 'http://httpbin.org/get')
        print(html)
 
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
  1. 分布式爬虫:使用Scrapy框架,它支持分布式爬取,通过多个爬虫节点协同工作。



import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'example.com'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://www.example.com/']
 
    def parse(self, response):
        # 解析响应数据
        pass
  1. 反爬虫策略:实现适当的延时、使用代理、 cookie/session 管理等策略。



import requests
 
proxies = {
    'http': 'http://10.10.1.10:3128',
    'https': 'http://10.10.1.10:1080',
}
 
response = requests.get('http://httpbin.org/get', proxies=proxies)
  1. 数据解析:使用BeautifulSouplxml解析HTML/XML数据。



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>
"""
 
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
print(soup.title.string)
  1. 存储管理:使用SQLAlchemy进行数据库管理或pymongo用于MongoDB存储。



from sqlalchemy import create_engine
 
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
with engine.connect() as con:
    con.execute("CREATE TABLE users (id INTEGER, name VARCHAR)")

这些示例只是爬虫技术的一角,实际的爬虫项目可能还涉及更多复杂的技术,如动态页面解析、OCR处理、自然语言处理、机器学习等。

2024-08-16



import requests
from lxml import etree
import csv
 
def get_car_info(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.130 Safari/537.36',
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.encoding = 'utf-8'
    html = etree.HTML(response.text)
    return html
 
def parse_car_info(html):
    # 汽车名称
    name = html.xpath('//div[@class="car-intro-cont"]/h1/text()')[0]
    # 汽车价格
    price = html.xpath('//div[@class="car-price-cont"]/p[@class="car-price-num"]/text()')[0]
    # 汽车图片
    image = html.xpath('//div[@class="car-intro-img"]/img/@src')[0]
    # 汽车参数
    parameters = html.xpath('//div[@class="car-param-cont"]/p/text()')
    return {
        'name': name,
        'price': price,
        'image': image,
        'parameters': parameters
    }
 
def save_car_info(car_info, file_name):
    with open(file_name, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(['name', 'price', 'image', 'parameters'])
        writer.writerow([car_info['name'], car_info['price'], car_info['image'], ','.join(car_info['parameters'])])
 
def main():
    url = 'https://www.autohome.com.cn/156148/#pvareaid=201571'
    html = get_car_info(url)
    car_info = parse_car_info(html)
    save_car_info(car_info, 'car_info.csv')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码实现了汽车之家网站特定汽车信息的抓取,并将其保存到CSV文件中。代码首先定义了获取网页、解析网页以及保存数据的函数。然后在main函数中,我们调用这些函数,完成数据抓取和保存的流程。在实际应用中,你需要根据目标网站的具体结构调整XPath表达式。

2024-08-16

由于提供的信息较为复杂且涉及多个方面,我将提供一个简化版的数据爬取、可视化和Flask框架的示例。

  1. 数据爬取(使用requests和BeautifulSoup库):



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_data():
    response = requests.get('http://your_data_source_url')
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 假设数据在表格中,使用find_all获取表格数据
    tables = soup.find_all('table')
    data = []
    for table in tables:
        rows = table.find_all('tr')
        for row in rows:
            cols = row.find_all('td')
            cols = [elem.text.strip() for elem in cols]
            data.append(cols)
    return data
 
# 获取数据并输出
data = get_data()
for row in data:
    print(row)
  1. 可视化部分(使用Matplotlib或其他库):



import matplotlib.pyplot as plt
 
# 假设data是已经处理好的数据
x = [row[0] for row in data]
y = [row[1] for row in data]
 
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.title('Data Visualization')
plt.show()
  1. Flask框架(创建web应用):



from flask import Flask, render_template
import matplotlib.pyplot as plt
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    # 假设data是全局变量,已经从数据源获取
    plot_image = plot_data()  # 函数用于生成图像并返回路径
    return render_template('index.html', plot_src=plot_image)
 
def plot_data():
    # 生成图像的代码
    img_file = 'path_to_image_file.png'
    plt.scatter(x, y)
    plt.savefig(img_file)
    return img_file
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

index.html模板中:




<img src="{{ plot_src }}" alt="Data Visualization">

请注意,这些示例代码是为了展示基本概念,并不是完整的、可以直接运行的代码。实际应用中需要根据数据格式、数据来源、数据处理逻辑和可视化需求进行相应的调整和扩展。

2024-08-16

在使用drissionpage库实现爬虫时,可以通过以下方式来随时切换代理IP:

  1. 使用ProxyMiddleware中间件。
  2. 在请求前动态设置代理。

以下是一个示例代码,展示如何在drissionpage中使用代理:




from drission.page import WebPage
from drission.proxy.proxy_middleware import ProxyMiddleware
 
# 初始化WebPage时加入代理中间件
wp = WebPage(middlewares=[ProxyMiddleware()])
 
# 动态设置代理
wp.proxy_middleware.set_proxy('http://代理ip:端口')
 
# 使用wp进行页面加载和数据抓取
wp.get('http://www.example.com')

在这个例子中,我们首先创建了一个WebPage实例,并在其初始化时加入了代理中间件。然后,我们使用set_proxy方法动态设置代理服务器。最后,我们使用WebPage实例加载一个页面。

注意:替换'代理ip:端口'为你实际使用的代理服务器信息。如果你有多个代理IP,可以在需要时通过调用set_proxy来切换。

2024-08-16

XPath 是一种在 XML 文档中查找信息的语言。在 Python 中,我们可以使用 lxml 或者 BeautifulSoup 这两个库来进行 XPath 的解析工作。

在这里,我们将使用 BeautifulSoup 库来进行 XPath 的解析工作。

首先,我们需要安装 BeautifulSoup 库,可以使用 pip 命令进行安装:




pip install beautifulsoup4

然后,我们可以使用 BeautifulSoup 库中的 select 方法来进行 XPath 的解析。

以下是一个简单的例子:




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 XPath 语法来选择元素
# 例如,选择所有的 a 标签
for link in soup.select('a'):
    print(link)
 
# 选择 id 为 link1 的 a 标签
for link in soup.select('a#link1'):
    print(link)
 
# 选择 class 为 sister 的 a 标签
for link in soup.select('a.sister'):
    print(link)

在这个例子中,我们首先定义了一个 HTML 文档,然后使用 BeautifulSoup 对其进行了解析。然后,我们使用 soup.select 方法来进行 XPath 的解析工作。

注意,虽然 XPath 是一种在 XML 文档中查找信息的语言,但是 BeautifulSoup 的 select 方法并不是完全按照 XPath 的语法来解析的,它更接近 CSS 选择器的语法。所以,如果你想要使用更接近 XPath 的语法来解析数据,你可能需要使用 lxml 库。

lxml 的安装和使用方法与上述 BeautifulSoup 的安装和使用方法类似,这里不再赘述。




from lxml import etree
 
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>
"""
 
root = etree.HTML(html_doc)
 
# 使用 XPath 语法来选择元素
# 例如,选择所有的 a 标签
for link in root.xpath('//a'):
    print(link)
 
# 选择 id 为 link1 的 a 标签
for link in root.
2024-08-16

在使用DrissionPage进行滑块验证时,首先需要确保你已经正确安装了DrissionPage库。以下是一个简单的示例代码,展示了如何使用DrissionPage来解决滑块验证问题:




from drission.dr import DrissionPage
 
# 初始化DrissionPage对象
dp = DrissionPage()
 
# 打开目标网站(替换为实际网站URL)
dp.get('http://your-slide-block-captcha-page.com')
 
# 调用解析滑块验证码的方法
# 注意:以下参数需要根据实际情况进行修改
slide_captcha = dp.get_slide_captcha(
    slider_selector='#slider',  # 滑块元素的选择器
    bg_selector='#bg',  # 背景图片元素的选择器
    slider_start_position=0,  # 滑块初始位置
    slider_end_position=200,  # 滑块结束位置
    threshold=0.8,  # 匹配阈值
    offset_x=0,  # X轴偏移量
    offset_y=0,  # Y轴偏移量
    match_level='level1',  # 匹配等级
    timeout=30  # 超时时间
)
 
# 滑块验证完成后,执行后续操作,比如提交表单等
# ...
 
# 关闭浏览器
dp.quit()

请根据实际情况调整上述代码中的选择器、位置和其他参数。这个示例假设你的网页上有一个滑块验证码,其滑块的CSS选择器是"#slider",背景图片的选择器是"#bg"。调整这些值以匹配你的具体页面元素。

2024-08-16



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 第一步:发送请求,获取网页内容
url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
 
# 第二步:解析网页内容,提取有效信息
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.find('title').text
 
# 第三步:打印结果
print(title)

这段代码使用了requests库来发送HTTP GET请求,获取网页内容,然后使用BeautifulSoup来解析HTML并提取其中的标题。最后,打印出获取到的标题。这是爬虫开发中最基础的步骤,为学习爬虫技术提供了一个简单的示例。

2024-08-16

这个问题看起来是想要使用JavaScript的一些工具或库来创建一个简单的网络爬虫,并处理特定网页的数据。这里提到的“某条”可能是指某个特定的网页或网站,但具体内容不明确。我们可以假设“某条”是一个需要爬取的网站,并使用jsdomproxySelenium来创建一个简单的爬虫示例。

首先,jsdom是一个在Node.js环境中模拟DOM和JavaScript执行的库。它可以用来解析HTML内容并允许使用类似于jQuery的库来查询和操作DOM。

proxy可能指的是代理服务器,可以用来隐藏爬虫的真实IP地址,增加爬取的难度。

Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具,它可以模拟人的行为来操作浏览器。它可以用来处理JavaScript动态渲染的内容。

以下是一个简单的示例,使用jsdomSelenium来爬取一个假设的网页:




const jsdom = require("jsdom");
const { JSDOM } = jsdom;
const { Builder } = require('@seleniumhq/webdriver');
 
async function crawlSomeWebsite() {
  // 使用Selenium启动浏览器
  let driver = await new Builder().forBrowser('chrome').build();
 
  // 使用Selenium访问某条网站
  await driver.get('http://somewebsite.com');
 
  // 获取网页的HTML内容
  let pageSource = await driver.getPageSource();
 
  // 使用jsdom解析HTML
  let dom = new JSDOM(pageSource);
 
  // 使用jQuery或原生DOM API来查询和操作数据
  let items = dom.window.document.querySelectorAll('.item-class');
 
  // 处理items数据
  for (let item of items) {
    console.log(item.textContent);
  }
 
  // 关闭浏览器
  await driver.quit();
}
 
crawlSomeWebsite().catch(e => console.error(e));

这个示例中,crawlSomeWebsite函数首先使用Selenium启动一个浏览器,然后访问“某条”网站,获取网页的HTML内容。接着,它使用jsdom解析HTML,并查询需要的数据。最后,关闭浏览器。

请注意,这个示例假定你已经安装了所需的库(jsdom@seleniumhq/webdriverselenium-server),并且你的环境中有一个可用的浏览器。

由于具体的网页和爬取的需求不明确,这个示例只是提供了一个基本框架。在实际应用中,你需要根据目标网页的结构和需求来调整查询和处理数据的代码。