爬虫进阶-反爬破解8（反爬的实战练习：爬虫文件的解析和数据的抓取+反爬措施的分析和突破+Scrapy接入Cookie池管理系统+分布式爬虫的架设）

news2024/10/5 14:05:01

目录

一、爬虫文件的解析和数据的抓取

（一）项目的知识点

（二）实践操作：新建项目抓取数据

（三）总结

二、反爬措施的分析和突破

（一）项目知识点补充

（二）实践操作：Scrapy破解数据加密操作

（三）总结

三、Scrapy接入Cookie池管理系统

（一）项目知识点补充

（二）环境介绍

（三）实践操作：Scrapy+Cookie池管理系统

（四）总结

四、分布式爬虫的架设

（一）项目知识点补充

（二）环境介绍

（三）实践操作：打造分布式爬虫框架

（四）总结

一、爬虫文件的解析和数据的抓取

（一）项目的知识点

（1）Scrapy项目和爬虫文件

（2）分析目标站和抓取数据

（3）数据存储到本地文件中

（二）实践操作：新建项目抓取数据

1.安装scrapy：pip install scrapy

2.创建项目：scrapy startproject shanzhi

3.爬虫初始文件：scrapy genspider sz http://shanzhi.spbeen.com

4.在sz.py中修改代码：

import scrapy

class SzSpider(scrapy.Spider):
    name = 'sz'
    allowed_donains = ['shanzi.spbeen.com']
    # start_urls = ['http://shanzhi.spbeen.com/']
    basic_url = 'http://shanzhi.spbeen.com/api/search/?word=&page={}&_=1631533868181'

    def start_requests(self):
        for i in range(1,17): //1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
            url = self.basic_url.format(i)
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse, meta={'number':i})

    def parse(self,response):
        # print(response, response.mata)
        number = response.meta.get('number', False)
        divcard = response.xpath(".//div[contains(@class,'animate__animated')]")
        for div in divcard:
            item = {}
            item['链接'] = div.xpath('./div/h5/a/@href').extract_first()
            item['岗位'] = div.xpath('./div/h5/a/text()').extract_first()
            item['薪资'] = div.xpath('./div/h5/small/text()').extract_first()
            item['公司'] = div.xpath('./div/p[last()]/small[1]/text()').extract_first()
            # print(item)
            yield item

        if number and len(divcard) == 10:
            number += 16
            url = self.basic_url.format(number)
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse, meta={'number':number})

5.新建python文件：run.py

from scrapy.cmdline import execute
execute("scrapy crawl sz".split())

6.在settings.py中的遵循ROBOTS协议中修改为ROBOTSTXT_OBEY=False，

DEFAULT_REQUESTS_HEADERS注释掉的内容打开并添加user_agent内容

7.在settings.py中的ITEM_PIPLINES注释掉的内容打开，表示可以存储数据

8.修改piplines.py中的代码

import csv
import datetime 

class ShanzhiPipeline(object):
    def __init__(self):
        date = datetime.datetime.now()
        date_str = date.strftime("%Y-%m-%d-%H-%M")
        self.file = open("{}_date.csv".format(date_str),'a+')
        self.writer = csv.writer(self.file)
        self.writer.writerow(['链接','岗位','薪资','公司'])

    def process_item(self, item, spider):
        self.writer.writerow([v for k,v in item.items()])
        return item

（三）总结

（1）了解Scrapy项目各部分组件的功能

（2）熟悉爬虫文件和管道文件，各司其职

（3）准备数据解密和Cookie的接入

二、反爬措施的分析和突破

（一）项目知识点补充

1.下载器中间件作用

2.Scrapy的Response响应特性

3.Scrapy项目的运行流程

（二）实践操作：Scrapy破解数据加密操作

1.将font.ttf文件导入

2.在middewares.py文件中修改代码内容

from scrapy import signals
from fontTools.ttLib import TTFont


# class ShanzhiSpiderMiddleware(object):这段不需要修改

class ShanzhiDownloadMiddleware(object):
    # 只书写需要修改的部分
    def from_crawler(cls, crawler):
        s = cls()
        font = TTFont("font.ttf")
        result_dict = {}
        for k,v in font['cmap'].getBestCmap().items():
            # hex()函数是将十进制转成16进制
            k = hex(k).replace('0x','&#x')+';'
            v = int(v[8:10])-1
            result_dict[k]=str(v)

        crawler.signals.connect(s.spider_opened,signal=signals.spider_opened)
        return s

    def process_response(self,request,response,spider):
        #response的网页部分，不能修改，只能替换全部网页
        #取出response的网页部分，修改网页内容，再将网页内容替换到response上，得到新的new_response
        html = response.text
        for k,v in result_dict.items():
            html = html.replace(k,v)
        new_reponse = response.replace(body=html)
        return new_response

3.将settings.py文件中的DOWNLODER_MIDDLEWARES注释内容打开

（三）总结

（1）下载器中间件负责请求输出和响应

（2）signal信号道是scrapy的重载机制

（3）response的网页内容不可直接修改

三、Scrapy接入Cookie池管理系统

（一）项目知识点补充

（1）下载器中间件的请求头处理函数

（2）Cookie的维护和提取函数

（3）Scrapy中请求头的设置

（二）环境介绍

（1）爬虫项目

（2）Cookie池管理系统

（3）Redis数据库

（三）实践操作：Scrapy+Cookie池管理系统

1.修改sz.py文件中的代码内容

import scrapy

class SzSpider(scrapy.Spider):
    name = 'sz'
    allowed_donains = ['shanzi.spbeen.com']
    # start_urls = ['http://shanzhi.spbeen.com/']
    basic_url = 'http://shanzhi.spbeen.com/api/search/?word=&page={}&_=1631533868181'

    def start_requests(self):
        for i in range(1,17): //1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
            url = self.basic_url.format(i)
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse, meta={'number':i})

    def parse(self,response):
        # print(response, response.mata)
        number = response.meta.get('number', False)
        divcard = response.xpath(".//div[contains(@class,'animate__animated')]")
        for div in divcard:
            item = {}
            item['链接'] = div.xpath('./div/h5/a/@href').extract_first()
            item['岗位'] = div.xpath('./div/h5/a/text()').extract_first()
            item['薪资'] = div.xpath('./div/h5/small/text()').extract_first()
            item['公司'] = div.xpath('./div/p[last()]/small[1]/text()').extract_first()
            # print(item)
            #yield item
            yield scrapy.Request(item['链接'],callback=self.parse_detail, meta={'item':item})

        if number and len(divcard) == 10:
            number += 16
            url = self.basic_url.format(number)
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse, meta={'number':number})
    def parse_detail(self, response):
        item = response.meta.get('item',{})
        item['编号'] = response.xpath('.//h4[@class="display-5"]/text()').extract_first()
        item['编号'] = item['编号'].split(']')[0].split(':')[-1]
        item['薪资'] = response.xpath('.//h4[@class="display-5"]/span/text()').extract_first()
        item['经验'] = response.xpath('.//p[@class="lead"]/span[1]/text()').extract_first()
        item['公司地址'] = response.xpath('.//div[@class="col-4"]//text()').extract()
        item['公司地址'] = "".join([address for address in item['公司地址'] if "地址:" in address]).replace(" ","").replace("\n","")
        item['福利待遇工作职责描述'] = "".join(response.xpath('.//div[@class="col-8"]//text()').extract())
        item['招聘人数'] = response.xpath('.//p[@class="lead"]/span[last()]/text()').extract_first()
        item['简历邮箱'] = response.xpath('.//div[@class="jumbotron bg-white"]/p[last()]/span[2]/text()').extract_first()
        yield item

2.在settings.py文件中的DEFAULT_REQUEST_HEADERS中添加cookie，COOKIES_ENABLED=False注释内容打开

3.在middlewares.py中修改代码内容

import requests
import json

# 只显示修改部分内容
def process_request(self, request, spider):
    url = 'http://127.0.0.1:8000/api/extract_cookie/?website=shanzhi&number=1'
    response = requests.get(url)
    cookie_dict = json.loads(response.text)
    request.cookies = cookie_dict['cookie']
    # return None

4.若用middlewares.py设置了cookie，需要将2中的settings.py文件中的DEFAULT_REQUEST_HEADERS中的cookie和COOKIES_ENABLED=False打开的内容注释掉（还原回去）

（四）总结

（1）注意账号的活性，尽量多的使用账号

（2）Cookie的设置有多种方法，挑选适合爬虫的方法

（3）注意Cookie池环境的搭建

四、分布式爬虫的架设

（一）项目知识点补充

1.Redis的任务存储

2.爬虫分为任务爬虫和工作者爬虫

3.数据存储改成Mongo

（二）环境介绍

1.爬虫项目

2.Cookie池管理系统

3.Redis数据库和Mongo数据库

（三）实践操作：打造分布式爬虫框架

1.在终端窗口输入命令：pip install gerapy scrapyd

2.新建两个终端，其中一个终端输入命令：

（1）cd Desktop

（2）mkdir scrapyd_dir

（3）cd scrapyd_dir

（4）scrapyd

另一个终端输入命令：

（1）cd Desktop

（2）gerapy init

（3）cd gerapy

（4）gerapy migrate

（5）gerapy runserver 0.0.0.0:8001

3.删除font.ttf文件，修改middlewares.py文件代码内容

import io  

class ShanzhiDownloadMiddleware(object):
    # 只显示修改内容
    def from_crawler(cls, crawler):
        s = cls()
        # 将本地硬盘上的文件换成在线文件
        fonturl = 'http://shanzhi.spbeen.com/static/fonts/szec.ttf'
        fontresp = requests.get(fonturl)
        font = TTFont(io.BytesIO(fontresp.content))
        result_dict = {}
        for k,v in font['cmap'].getBestCmap().items():
            # hex()函数是将十进制转成16进制
            k = hex(k).replace('0x','&#x')+';'
            v = int(v[8:10])-1
            result_dict[k]=str(v)

        crawler.signals.connect(s.spider_opened,signal=signals.spider_opened)
        return s

4.修改piplines.py文件代码内容

import csv
import datetime 
import pymongo

class ShanzhiPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.client = pymongo.MongoClient(host='192.168.2.38', port=27017)
        self.db = self.client['shanzhi']
        self.collect = self.db['sz']

    def process_item(self, item, spider):
        self.collect.insert(item)
        return item

5.复制sz.py分别为sz-1.py和sz-2.py，并对两个文件进行改造

sz-1.py代码如下：需要将settings.py中的ITEM_PIPLINES注释掉（还原）

import scrapy

class SzSpider(scrapy.Spider):
    name = 'sz1'
    allowed_donains = ['shanzi.spbeen.com']
    # start_urls = ['http://shanzhi.spbeen.com/']
    basic_url = 'http://shanzhi.spbeen.com/api/search/?word=&page={}&_=1631533868181'
    custom_settings = {
        'ITEM_PIPELINES' : {'shanzhi.pipelines.RedisPipeline':300,}
    }

    def start_requests(self):
        for i in range(1,17): //1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
            url = self.basic_url.format(i)
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse, meta={'number':i})

    def parse(self,response):
        # print(response, response.mata)
        number = response.meta.get('number', False)
        divcard = response.xpath(".//div[contains(@class,'animate__animated')]")
        for div in divcard:
            item = {}
            item['链接'] = div.xpath('./div/h5/a/@href').extract_first()
            item['岗位'] = div.xpath('./div/h5/a/text()').extract_first()
            item['薪资'] = div.xpath('./div/h5/small/text()').extract_first()
            item['公司'] = div.xpath('./div/p[last()]/small[1]/text()').extract_first()
            # print(item)
            yield item

        if number and len(divcard) == 10:
            number += 16
            url = self.basic_url.format(number)
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse, meta={'number':number})

修改添加piplines.py文件内容，添加class，代码如下：

import pymongo
import redis
import json

class RedisPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.redis = redis.StrictRedis(host='192.168.2.38', port=6666, db=0)

    def process_item(self, item, spider):
        self.redis.rpush('sz:item',json.dumps(item))
        return item  

class ShanzhiPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.client = pymongo.MongoClient(host='192.168.2.38', port=27017)
        self.db = self.client['shanzhi']
        self.collect = self.db['sz']

    def process_item(self, item, spider):
        self.collect.insert(item)
        return item

新建run-sz1.py和run-sz2.py，代码如下类比：

from scrapy.cmdline import execute
execute("scrapy crawl sz".split())

sz-2.py代码如下：

import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
import json

class SzSpider(RedisSpider):
    name = 'sz2'
    allowed_donains = ['shanzi.spbeen.com']
    redis_key = 'sz:item'
    custom_settings = {
        'REDIS_HOST': '192.168.2.38',
        'REDIS_PORT': 6666,
        'SCHEDULER': 'scrapy_redis_scheduler.Scheduler',
        'DUPEFILTER_CLASS': 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter',
        'SCHEDULER_PERSIST': 'True',
        'SCHEDULER_QUEUE_CLASS': 'scrapy_redis.queue.PriorityQueue',
        'ITEM_PIPELINES': {'shanzhi.pipelines.ShanzhiPipeline':300,},
    }
    
    def make_request_from_data(self, data):
        item = json.loads(data)
        return self.make_requests_from_url(item['链接'], item)

    def make_requests_from_url(self, url, item):
        return scrapy.Request(url, dont_filter=True, meta={'item': item}, callback=self.parse_detail)
   
    def parse_detail(self, response):
        item = response.meta.get('item',{})
        item['编号'] = response.xpath('.//h4[@class="display-5"]/text()').extract_first()
        item['编号'] = item['编号'].split(']')[0].split(':')[-1]
        item['薪资'] = response.xpath('.//h4[@class="display-5"]/span/text()').extract_first()
        item['经验'] = response.xpath('.//p[@class="lead"]/span[1]/text()').extract_first()
        item['公司地址'] = response.xpath('.//div[@class="col-4"]//text()').extract()
        item['公司地址'] = "".join([address for address in item['公司地址'] if "地址:" in address]).replace(" ","").replace("\n","")
        item['福利待遇工作职责描述'] = "".join(response.xpath('.//div[@class="col-8"]//text()').extract())
        item['招聘人数'] = response.xpath('.//p[@class="lead"]/span[last()]/text()').extract_first()
        item['简历邮箱'] = response.xpath('.//div[@class="jumbotron bg-white"]/p[last()]/span[2]/text()').extract_first()
        yield item

可以在127.0.0.1：8001/#/project链接下进行管理部署

（四）总结

1.分布式爬虫，注意数据的存放位置，爬虫必须能读取到

2.Redis是任务临时存放的位置，可以放url或数据结构

3.分布式爬虫分任务发布和任务处理

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