【爬虫】实验项目二:模拟登录和数据持久化

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【爬虫】实验项目二:模拟登录和数据持久化。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

一、实验目的

二、实验预习提示

三、实验内容

实验要求

基本要求:

改进要求A:

改进要求B:

四、实验过程

基本要求:

源码如下:

 改进要求A:

源码如下:

改进要求B:

源码如下:

五、资料

1.实验框架代码:

2.MySQL存储:

3.实验小提示


一、实验目的

        部分网站的数据需要用户登录后才能查看,因此爬虫程序需要模拟用户进行登录操作才能获取到数据。这次需要熟悉两种常见的登录模式:基于Session与Cookie的登录,基于JWT登录。同时掌握使用MySQL数据库基本操作,来持久化爬取的数据。

二、实验预习提示

1、安装Mysql和相应的python库:pymysql

2、为Python安装selenium、pyquery库,安装Chrome和对应ChromeDriver(见实验一)

三、实验内容

爬取网站1:https://login2.scrape.center/

爬取网站2:https://login3.scrape.center/login 【爬虫】实验项目二:模拟登录和数据持久化,爬虫,python,模拟登录和数据持久化,pymysql,selenium,BeautifulSoup

        使用浏览器开发者工具(F12),分析网站登录请求,在登录后再分析获取数据的请求。根两种登录模式,写出相应的相应登录请求,获取数据并持久化到MySQL数据库中。基于Session与Cookie的登录代码已在资料给出。

实验要求

基本要求

        实现基于JWT登录模式,实现对爬取网站2数据的爬取,并把数据持久化到MySQL,存储的表名为:spider_books,字段名称自定义,存储的字段信息包含:书名、作者、封面图像本地路径、评分、简介、标签、定价、出版社、出版时间、页数、ISBM

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        请把封面图像保存到本地文件夹中,因此封面图像本地路径为封面图像保存到本地的路径,而不是原始URL链接

改进要求A

        在完成基本要求的基础上,选项一:实现对当当网的新书上架内容数据(https://book.dangdang.com/)爬取(红框内的所有数据):

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        书籍信息需要保存到MySQL中,表名和字段名自定义,注意红框内为一个Tab展示列表,实际内容有4页,而不是8只有本书,应该有4*8本书。选项二:分析给出豆瓣、淘宝等网站是如何实现登录请求的,以及登陆后再次请求需要携带哪些信息,给出一个案例分析即可,不需要代码实现,必须给出分析思路和图片说明

改进要求B

        在完成基本要求的基础上,实现一个常见网站模拟登录代码,并输出需要登录访问的信息,无需持久化,输出至控制台即可,必须给出分析思路和图片说明


四、实验过程

基本要求:

        模拟登录爬取网页内容,首先分析网站登录请求,在登录后再分析获取数据的请求。

如下图所示:

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Authorization主要用作http协议的认证。

1. 构造JWT获取网站的一级页面并把每次数据请求加入相应的token即可

            目的:找到每本书的书号

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        得到结果如下图所示:

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2. 通过书号获取书的详细信息JSON数据

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        得到结果如下图所示:

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        总结:因为书籍信息部分缺失,所以很多用None代替了,后续会把这些数据特殊处理

3. 现在已经得到了相关数据信息,只需保存即可,把封面图像保存到本地文件夹中

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 4. 将爬下来的数据进行特殊处理并存储到变量中,None用空代替,这里只展示了书名与作者,其他数据都类似,都是用的三目运算符

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 5. 最后将数据保存到mysql数据库中即可

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 6. 数据库数据展示如下:

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        总结: 有些字段本来可以用int或float的,但是由于该字段有些缺失数据,所以所有字段都用字符串,把缺失字段都用空来替代。

源码如下:
# coding=UTF-8
import pymysql
import requests
from urllib.parse import urljoin

# 存储封面图像本地路径
# LOCAL_PATH = "/usr/local/images/"
LOCAL_PATH = "D:\images\\"

BASE_URL = 'https://login3.scrape.center/'
LOGIN_URL = urljoin(BASE_URL, '/api/login')
BOOK_URL = urljoin(BASE_URL, '/api/book/')
USERNAME = 'admin'
PASSWORD = 'admin'
session = requests.Session()
"""
    requests库的session会话对象可以跨请求保持某些参数。
    说白了,就是比如你使用session成功的登录了某个网站,
    则再次使用该session对象对该网站的其他网页访问时都会默认使用该session之前使用的cookie等参数。
"""


# Authorization主要用作http协议的认证。
# 构造JWT获取网站的一级页面,并把每次数据请求加入相应的token即可
# 获取网站的一级页面    目的:找到每本书的书号
def get_profile():
    jwt_token = session.post(LOGIN_URL, data={
        'username': USERNAME,
        'password': PASSWORD
    }).json()['token']
    res = requests.get(BOOK_URL, headers={"Authorization": f"jwt {jwt_token}"}).json()['results']
    return res


# 通过书号获取书的详细信息
def get_details(book_id):
    jwt_token = session.post(LOGIN_URL, data={
        'username': USERNAME,
        'password': PASSWORD
    }).json()['token']
    res = requests.get(BOOK_URL + book_id, headers={"Authorization": f"jwt {jwt_token}"}).json()
    return res


# 将爬下来的数据进行处理并存储到变量中
def get_info(id):
    global name, authors, local_path, score, intro, tags, price, publisher, published_at, page_number, isbn
    detail = get_details(id)
    name = detail['name'] if detail['name'] is not None else ""
    authors = " ".join(map(lambda x: x.strip().replace(" ", ""), detail['authors'])) \
        if detail['authors'] is not None else ""
    cover = detail['cover'] if detail['cover'] is not None else "None"
    local_path = download_cover(LOCAL_PATH, id, cover)
    score = eval(detail['score']) if detail['score'] is not None else ""
    intro = detail['introduction'][:255] if detail['introduction'] is not None else ""
    tags = " ".join(detail['tags']) if detail['tags'] is not None else ""
    price = detail['price'] if detail['price'] is not None else ""
    publisher = detail['publisher'] if detail['publisher'] is not None else ""
    published_at = detail['published_at'] if detail['published_at'] is not None else ""
    page_number = int(detail['page_number']) if detail['page_number'] is not None else ""
    isbn = detail['isbn'] if detail['isbn'] is not None else ""


# 以书号为名,下载封面图片
def download_cover(route, book_num, url):
    if url == "None":
        return ""
    else:
        with open(route + book_num + ".jpg", 'wb') as fb:
            fb.write(requests.get(url).content)  # content返回的是bytes,二进制数据
        return route + book_num + ".jpg"


# 将数据持久化到MySQL数据库中
if __name__ == '__main__':
    infos = get_profile()
    # 创建数据库spiders        connect:连接
    mydb = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306)
    mycursor = mydb.cursor()  # 用来获得python执行Mysql命令的方法    cursor:游标 指针
    mycursor.execute("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS spiders")   # execute:执行
    # 创建表spider_books
    mydb = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='spiders')
    mycursor = mydb.cursor()
    mycursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS spider_books ("
                     "id INT(10) PRIMARY KEY COMMENT'书号',"
                     "name VARCHAR(255) COMMENT'书名',"
                     "authors VARCHAR(255) COMMENT'作者', "
                     "local_path VARCHAR(255) COMMENT'封面图像本地路径',"
                     "score VARCHAR (10) COMMENT'评分',"
                     "intro VARCHAR(255) COMMENT'简介',"
                     "tags VARCHAR(255) COMMENT'标签',"
                     "price VARCHAR(10) COMMENT'定价',"
                     "publisher VARCHAR(50) COMMENT'出版社',"
                     "published_at VARCHAR(50) COMMENT'出版时间',"
                     "page_number VARCHAR (5) COMMENT'页数',"
                     "ISBM VARCHAR(255) COMMENT'ISBM')")
    # 插入数据
    sql = 'INSERT INTO spider_books values(%s,%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)'
    # 只取前10条数据
    for info in infos[0:10]:
        book_id = info['id']
        get_info(book_id)
        try:
            mycursor.execute(sql,
                             (book_id, name, authors, local_path, score, intro, tags, price, publisher, published_at,
                              page_number, isbn))
            mydb.commit()
            print('Insert successfully')
        except Exception as err:
            mydb.rollback()  # 数据回滚
            print("Failed To Insert")
            print(err)
    mydb.close()

 改进要求A:

1. 此处实现的是选项一:实现对当当网的新书上架内容数据爬取,话不多说,分析网页数据,如图所示:        

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2. 利用ChromeDriver获取数据

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        书名,作者,封面三者类似,重点看看爬取现价与历史价格,从分析图可以看出每一项都在span标签中,可以取出来合并

  • 获取现价

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  • 获取历史价格

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3. 将书籍存储MySQL数据库中

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4. 主函数,遍历取出数据给MySQL函数

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5. 数据库数据展示如下:

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源码如下:
import pymysql
import warnings
from selenium import webdriver
from pyquery import PyQuery as pq
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
from bs4 import BeautifulSoup

# 定义容器用来存储书籍的信息
names = []  # 书籍名字
authors = []  # 书籍作者
image_urls = []  # 书籍封面图片
prices = []  # 现价
price_rs = []  # 历史价格


# 获取书籍信息
def get_cover(url):
    warnings.filterwarnings('ignore')
    browser = webdriver.Chrome()
    browser.get(url)
    WebDriverWait(browser, 10).until(EC.presence_of_all_elements_located((By.CSS_SELECTOR, '.item')))
    html = browser.page_source
    doc = pq(html)
    # 使用BeautifulSoup进行解析网页
    soup = BeautifulSoup(doc.html(), "html.parser")
    browser.close()
    # 获取书籍名字
    for tag in soup.select("p.name"):
        name = tag.text
        names.append(name)
    # 获取作者名字
    for tag in soup.select("p.author"):
        author = tag.text
        authors.append(author)
    # 获取书籍封面图片url
    for tag in soup.select("ul.product_ul li a img"):
        image_url = tag.attrs['src']
        image_urls.append(image_url)
    # 获取现价
    for tag in soup.select("ul.product_ul p.price span.rob"):
        a1 = tag.find('span', class_='sign').getText()
        b1 = tag.find('span', class_='num').getText()
        c1 = tag.find('span', class_='tail').getText()
        price = a1 + b1 + c1
        prices.append(price)
    # 获取历史价格(每个界面最后一本书没有历史价格,所以if一下)
    for tag in soup.select("ul.product_ul p.price"):
        if not tag.find('span', class_='price_r'):
            price = ''
            price_rs.append(price)
        else:
            tag = tag.find('span', class_='price_r')
            a1 = tag.find('span', class_='sign').getText()
            b1 = tag.find('span', class_='num').getText()
            c1 = tag.find('span', class_='tail').getText()
            price = a1 + b1 + c1
            price_rs.append(price)
    return names, authors, image_urls, prices, price_rs


def insert_info(name, author, image_url, price, price_r):
    # 创建数据库spiders
    mydb = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306)
    mycursor = mydb.cursor()  # 用来获得python执行Mysql命令的方法
    mycursor.execute("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS spiders")
    # 创建表spider_books
    mydb = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='spiders')
    mycursor = mydb.cursor()
    mycursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS dangdang_books ("
                     "name VARCHAR (255) COMMENT'书名',"
                     "author VARCHAR (255) COMMENT'作者',"
                     "image_url VARCHAR (255) COMMENT'图片地址',"
                     "price VARCHAR (255) COMMENT'现价',"
                     "price_r VARCHAR(255) COMMENT'历史价格')")
    sql = 'INSERT INTO dangdang_books(name , author,image_url,price,price_r) values(%s, %s,%s,%s,%s)'
    try:
        mycursor.execute(sql, (name, author, image_url, price, price_r))
        mydb.commit()
        print('Insert successfully')
    except Exception as e:
        print(e)
        mydb.rollback()
    mydb.close()


if __name__ == '__main__':
    url = "https://book.dangdang.com/"
    get_cover(url)
    for i in range(len(image_urls)):
        name = names[i]
        author = authors[i]
        image_url = image_urls[i]
        price = prices[i]
        price_r = price_rs[i]
        insert_info(name, author, image_url, price, price_r)

改进要求B:

        这里模拟淘宝网站自动登录

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        显然只需用利用selenium打开Chrome Driver模拟点击及输入下面来分析网站来获取用户名、密码的input及其登录button,分析如下:

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        代码实现部分:

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        模拟后才发现还有滑块验证问题,如下:

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        解决代码如下:

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        现在就可以模拟自动登录了,但是滑块还是的手动去操作,能力有限,先就这样吧。后面都改为手机淘宝验证了

        准备爬取该页面,找到对应属性即可爬取

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        下面开始爬取数据:

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        控制台爬取数据展示如下:

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     总结:其实模拟登录可以分为以下几部分:

        1.打开游览器                 2.打开网址                 3.点击密码登录

        4.定位账号跟密码          5.输入内容                 6.点击登录该网站

源码如下:

新建steting.py放入自己的账号密码,如下:

username = 'xxx'
password = 'xxx'
import random
import time
from selenium.webdriver import Chrome
from selenium.webdriver import ChromeOptions
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium import webdriver
# 导入自己的账号和密码
from steting import username, password

"""
# options = ChromeOptions()
# options.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
# options.add_experimental_option('useAutomationExtension', False)
# driver = Chrome(options=options)
"""
# 打开游览器
driver = webdriver.Chrome()

# 解决滑块验证失败问题
# 由于selenium被淘宝识别,然后跳出滑动验证问题。这里需要添加参数,让淘宝无法检测出selenium。
driver.execute_cdp_cmd("Page.addScriptToEvaluateOnNewDocument", {
    "source": """
    Object.defineProperty(navigator, 'webdriver', {
      get: () => undefined
    })
  """
})
# 打开网站
driver.get('https://login.taobao.com/member/login.jhtml')
# 定位账号跟密码  # 输入内容
driver.find_element(by=By.ID, value="fm-login-id").send_keys(username)
time.sleep(2)
driver.find_element(value="fm-login-password").send_keys(password)
time.sleep(random.randint(2, 4))
# class="fm-button fm-submit password-login"
# 注意这里不能全取class值,否则获取不到按钮,不能实现自动登录
# 点击登录
driver.find_element(By.CLASS_NAME, "password-login").click()

# 开始爬取
time.sleep(10)  # 目的:登录到打开页面的时间,页面没打开就获取数据-->error
print("根据游览猜我喜欢")
name = driver.find_elements(by=By.CLASS_NAME, value="s-title")
price = driver.find_elements(by=By.CLASS_NAME, value="s-price")
price_r = driver.find_elements(by=By.CLASS_NAME, value="s-history-price")
for i in range(15):  # 由于下面标签与这个页面标签部分一样,这里就固定死只爬取一种类型15条数据
    print(f"第{i + 1}个记录")
    print(name[i].text)
    print(f"现价:{price[i].text}      历史价格:{price_r[i].text}")
# 爬取完成自动关闭游览器
driver.quit()

五、资料

1.实验框架代码:

BASE_URL = 'https://login2.scrape.center'
LOGIN_URL = urljoin(BASE_URL, '/login')
INDEX_URL = urljoin(BASE_URL, '/page/1')
USERNAME = 'admin'
PASSWORD = 'admin'
session = requests.Session()
response_login = session.post(LOGIN_URL, data={
    'username': USERNAME,
    'password': PASSWORD
})
cookies = session.cookies
print('Cookies', cookies)
response_index = session.get(INDEX_URL)
print('Response Status', response_index.status_code)
print('Response URL', response_index.url)

2.MySQL存储:

import pymysql
id = '20120001'
user = 'Bob'
age = 20
db = pymysql.connect(host='localhost', user='root',
                     password=None, port=3306, db='spiders')
cursor = db.cursor()
sql = 'INSERT INTO students(id, name, age) values(%s, %s, %s)'
try:
    cursor.execute(sql, (id, user, age))
    db.commit()
    print('Insert successfully')
except:
    db.rollback()
db.close()

3.实验小提示

两种登录模式都是保存相应的登录token,并把每次数据请求加入相应的token即可。


下一篇文章: 实验项目三:验证码处理与识别

实战源码:Python网络爬虫实战 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-689802.html

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    说明:项目中 Pinia 用法平时完全一致,主要解决持久化插件 兼容性 问题。 持久化存储插件 持久化存储插件: pinia-plugin-persistedstate 插件默认使用 localStorage 实现持久化,小程序端不兼容,需要替换持久化 API。 网页端持久化 API 多端持久化 API 参考代码 现在可以持续化了

    2024年02月01日
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  • flutter:数据持久化

    保存数据到本地磁盘是应用程序常用功能之一,比如保存用户登录信息、用户配置信息等。而保存这些信息通常使用 shared_preferences ,它保存数据的形式为 Key-Value (键值对),支持 Android 和 iOS。 shared_preferences 是一个第三方插件,在 Android 中使用 SharedPreferences ,在 iOS中使用

    2024年02月09日
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  • RabbitMQ-数据持久化

    1、交换机持久化(SpringAMQP默认) 2、队列持久化(SpringAMQP默认) 3、消息持久化         如果采用纯内存操作,那么消息存储达到队列的上限之后,会有一个page out操作,这个操作是将队列中已经有的一部分MQ消息转移到磁盘,给队列腾出空间,使得队列能够继续接收MQ消息

    2024年01月21日
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  • Docker数据持久化

    在容器层的 UnionFS(联合文件系统)中对文件/目录的任何修改,无论是手工修改还是 容器在运行过程中的修改,在该容器丢失或被删除后这些修改将全部丢失。即这些修改是无 法保存下来的。若要保存下来这些修改,通常有两种方式: 定制镜像持久化:将这个修改过的容器

    2024年01月23日
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  • Docker容器数据持久化

    Docker容器数据卷:volumes        数据卷是经过特殊设计的目录,可以绕过联合文件系统,为一个或者多个容器提供访问,数据卷设计的目的,在于数据的永久存储,它完全独立于容器的生存周期,因此,docker不会在容器删除时删除其挂载的数据卷,也不会存在类似的垃圾收集

    2024年02月10日
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