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为了能够通过爬虫获取到登录后的页面,或者是解决通过cookie的反扒,需要使用request来处理cookie相关的请求
1.1 爬虫中使用cookie的利弊
带上cookie的好处
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
1.2 requests处理cookie的方法
使用requests处理cookie有三种方法:
2.1 headers中cookie的位置
2.2 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
2.3 在headers中使用cookie
复制浏览器中的cookie到代码中使用
- 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)
注意:
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
cookies = {"cookie的name":"cookie的value"}
requests.get(url,headers=headers,cookies=cookie_dict}
前面用手动的方式使用cookie,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:
4.1 使用方法
- 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
4.2 动手练习:
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"}
思路分析
以上对requests的cookie相关处理进行了介绍,下面看一下requests模块的其他方法:
使用request获取的resposne对象,具有cookies属性,能获取对方服务器设置在本地的cookie,如何使用这些cookie呢?
1.1 方法介绍
1.2 方法展示
- import requests
-
- url = "http://www.baidu.com"
- #发送请求,获取resposne
- response = requests.get(url)
- print(type(response.cookies))
-
- #使用方法从cookiejar中提取数据
- cookies = requests.utils.dict_from_cookiejar(response.cookies)
- print(cookies)
输出为:
- <class 'requests.cookies.RequestsCookieJar'>
- {'BDORZ': '27315'}
注意:
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
经常我们在网上冲浪时,经常能够看到下面的提示:
出现这个问题的原因是:ssl的证书不安全导致
2.1 代码中发起请求的效果
那么如果在代码中请求会怎么样呢?
- import requests
-
- url = "https://www.12306.cn/mormhweb/"
- response = requests.get(url)
返回证书错误,如下:
ssl.CertificateError ...
2.2 解决方案
为了在代码中能够正常的请求,我们修改添加一个参数
- import requests
-
- url = "https://www.12306.cn/mormhweb/"
- response = requests.get(url,verify=False)
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
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。
3.1 超时参数使用方法如下:
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
注意:
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
使用超时参数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
4.1 retrying模块的使用
retrying模块的地址:https://pypi.org/project/retrying/
retrying 模块的使用
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
4.2 retrying和requests的简单封装
实现一个发送请求的函数,每次爬虫中直接调用该函数即可实现发送请求,在其中
代码参考:
- # parse.py
- import requests
- from retrying import retry
-
- headers = {}
-
- #最大重试3次,3次全部报错,才会报错
- @retry(stop_max_attempt_number=3)
- def _parse_url(url)
- #超时的时候回报错并重试
- response = requests.get(url, headers=headers, timeout=3)
- #状态码不是200,也会报错并重试
- assert response.status_code == 200
- return response
-
-
- def parse_url(url)
- try: #进行异常捕获
- response = _parse_url(url)
- except Exception as e:
- print(e)
- #报错返回None
- response = None
- return response
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