ajax数据抓取相关知识
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Scrapy抓取Ajax动态页面一般来说爬虫类框架抓取Ajax动态页面都是通过一些第三方的webkit库去手动执行html页面中的js代码, 最后将生产的html代码交给spider分析。本篇文章则是通过浏览器提供的Debug工具分析Ajax页面的具体请求内容,找到获取数据的接口url,直接调用该接口获取数据,省去了引入python-webkit库的麻烦,而且由于一般ajax请求的数据都是结构化数据,这样更省去了我们利用xpath解析html的痛苦。这次我们要抓取的网站是淘女郎的页面,全站都是通过Ajax获取数据然后重新渲染生产的。这篇文章的代码已上传至我的Github,由于后面有部分内容并没有提供完整代码,所以贴上地址供各位参考。分析工作用Chrome打开淘女郎的首页中的美人库,这个页面毫无疑问是会展示所有的模特的信息,同时打开Debug工具,在network选项中查看浏览器发送了哪些请求?2016-07-04_16:11:01.jpg在截图的左下角可以看到总共产生了86个请求,那么有什么办法可以快速定位到Ajax请求的链接了,利用Ne
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App的抓取前文介绍的都是爬取web网页的内容,随着移动互联网的发展,有很多企业并没有提web网页端的服务,而是开发了app来提供服务,很多信息都是通过app来展示的。那么针对app我们可以抓取吗?当然可以。做这个项目之前,先声明点问题。有的同学会问,app抓取是不是很难啊,需要咋突破?其实app抓取相对于web端抓取来说,更加容易,反爬虫能力没有那么强,而且数据都是以json格式传输的,解析更加简单。在web端我们可以根据谷歌浏览器的开发者工具监听到各个网络请求和相应过程。可是在app端,如果我们需要获取这些信息,那么我们就需要借助抓包工具了。常用的抓包软件有WireShark、Fiddler、Charles、mitmproxy、AnyProxy等,他们的原理基本是相同的。我们可以通过设置代理的方式将手机处于抓包工具的监听之下。这样便可以在App运行的时候获取到所有的请求和响应了,相当于分析ajax一样。如果这些请求的URL、参数等都是有规律的,那么总结出规律直接用程序模拟抓取即可,如果他们没有规律,那么我们可以利用
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P2P平台数据爬取分析关于数据来源 本项目写于2017年七月初,主要使用Python爬取网贷之家以及人人贷的数据进行分析。 网贷之家是国内最大的P2P数据平台,人人贷国内排名前二十的P2P平台。 源码地址 数据爬取 抓包分析 抓包工具主要使用chrome的开发者工具 网络一栏,网贷之家的数据全部是ajax返回json数据,而人人贷既有ajax返回数据也有html页面直接生成数据。 请求实例 从数据中可以看到请求数据的方式(GET或者POST),请求头以及请求参数。 从请求数据中可以看到返回数据的格式(此例中为json)、数据
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使用BeautifulSoup和XPath抓取结构化数据仍然以糗事百科 http://www.qiushibaike.com/text/ 的段子数据抓取来说明。结构化数据,就是对应一个数据块,编程中的一个对象,数据库中的一条记录。结构化数据抓取的原则,循环点要放在包含整块数据标签处。即『先取大再取小』。抓取数据字段:段子作者段子内容好笑数评论数选取的循环点放在这个div上,使用class属性,不要使用id<div class="article block untagged mb15" id='qiushi_tag_118966710'>直接上代码。大家重点掌握 XPath�的方法。bs4的selector,还是 XPath,都是用Chrome工具来 copy ,再根据网页结构作一些调整。一、使用BeautifulSoup# coding=utf-8import requestsfrom bs4 import Beau
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- Scrapy 抓取今日头条:抓取每日热点新闻 今天我们来基于 Scrapy 框架完成一个新闻数据抓取爬虫,本小节中我们将进一步学习 Scrapy 框架的,来抓取异步 ajax 请求的数据,同时学习 Scrapy 的日志配置、邮件发送等功能。
- 4. 爬虫的抓取策略 爬虫根据业务需求的不同可以大致分为两种不同的抓取策略:
- 4. 什么是 Ajax? 说这么多,那么什么是 Ajax 呢?简单来讲,Ajax 就是 JavaScript 基于 XMLHttpRequest 对象与服务端进行交互,向服务端发送一个请求,并且获取和处理服务器返回的内容。在这个过程中,我们可以使用 XML ,HTML 和 JSON 等格式的数据进行交互。并且,Ajax 拥有异步特质,我们可以在不刷新页面的情况下,通过交互数据,在页面上做局部的刷新等数据处理。
- 网页基本构成和抓取原理 网页,是一种可以被浏览器等客户端解析的一种文件。与我们平常遇到的文件的区别是:网页是根植于互联网的。也就是说我们通过浏览器浏览的网页文件大部分是不在本地的,它有可能在世界上的任何一台连接网络的计算机上面。而且,通过网络的超链接,我们可以浏览世界任意角落的网页文件,这就是我们平常说的网上冲浪,足不出户,就能融入整个世界。爬虫抓取的是数据其实就是网页上的内容,具体的抓取原理我们在这个小节会说到,下面我们先来看下网站的概念:
- 1. 今日头条热点新闻数据抓取分析 今天的爬取对象是今日头条的热点新闻,下面的视频演示了如何找到头条新闻网站在获取热点新闻的 HTTP 请求:81从视频中我们可以看到头条新闻获取网站的接口示例如下:https://www.toutiao.com/api/pc/feed/?category=news_hot&utm_source=toutiao&widen=1&max_behot_time=1597152177&max_behot_time_tmp=1597152177&tadrequire=true&as=A1955F33D209BD8&cp=5F32293B3DE80E1&_signature=_02B4Z6wo0090109cl1gAAIBCcqbHy0H-dDdPWZPAAIzuFTZSh6NBsUuEpf13PktqrmxS-ZD4dEDZ6Ezcpyjo31hg62slsekkigwdRlS0FHfPsOvx.KRyeJBdEf5QI8nLcwEMyziL1YdPK6VD8f像这样的 http 请求时比较难模拟的,我们需要知道请求中所有参数的获取规则,特别是一些进行加密的方式,需要从前端中找出来并手工实现。比如这里的 URL,前几个参数都是固定值,其中 as、cp 和 _signature 则非常难获取,需要有极强的前端功底,网上也有大神对这些值的生成进行了分析和解密,当然这些不是我们学习的重点。最后一个问题:一次请求得到10条左右的新闻数据,那么像实现视频中那样更新更多新闻的请求,该如何完成呢?仔细分析下连续的刷新请求,我们会发现上述的 URL 请求结果中有这样一个参数:max_behot_time。第一次请求max_behot_time值为0next中的max_behot_time等于最后一条数据的behot_time值关于这个参数,我们得到两条信息:第一次请求热点新闻数据时,该参数为0;接下来的每次请求,带上的 max_behot_time 值为上一次请求热点新闻数据结果中的 next 字段中的 max_behot_time 键对应的值。它表示的是一个时间戳,其实就是意味着请求的热点新闻数据需要在这个时间之后;有了这样的信息,我们来基于 requests 库,纯手工实现一把头条热点新闻数据的抓取。我们按照如下的步骤来完成爬虫代码:准备基本变量,包括请求的基本 URL、请求参数、请求头等;hotnews_url = "https://www.toutiao.com/api/pc/feed/?"params = { 'category': 'news_hot', 'utm_source': 'toutiao', 'widen': 1, 'max_behot_time': '', 'max_behot_time_tmp': '',}headers = { 'referer': 'https://www.toutiao.com/ch/news_hot/', 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.112 Safari/537.36'}cookies = {'tt_webid':'6856365980324382215'} max_behot_time = '0'注意:上面的 cookies 中的 tt_webid 字段值可以通过右键看到,不过用处不大。tt_webid值的获取准备三个个方法:get_request_data() 、get_as_cp() 和 save_to_json()。其中第二个函数是网上有人对头条的 js 生成 as 和 cp 参数的代码进行了翻译,目前看来似乎还能使用;def get_request_data(url, headers): response = requests.get(url=url, headers=headers) return json.loads(response.text)def get_as_cp(): # 该函数主要是为了获取as和cp参数,程序参考今日头条中的加密js文件:home_4abea46.js zz = {} now = round(time.time()) e = hex(int(now)).upper()[2:] a = hashlib.md5() a.update(str(int(now)).encode('utf-8')) i = a.hexdigest().upper() if len(e) != 8: zz = {'as':'479BB4B7254C150', 'cp':'7E0AC8874BB0985'} return zz n = i[:5] a = i[-5:] r = '' s = '' for i in range(5): s = s + n[i] + e[i] for j in range(5): r = r + e[j + 3] + a[j] zz ={ 'as': 'A1' + s + e[-3:], 'cp': e[0:3] + r + 'E1' } return zzdef save_to_json(datas, file_path, key_list): """ 保存 json 数据 """ print('写入数据到文件{}中,共计{}条新闻数据!'.format(file_path, len(datas))) with codecs.open(file_path, 'a+', 'utf-8') as f: for d in datas: cleaned_data = {} for key in key_list: if key in d: cleaned_data[key] = d[key] print(json.dumps(cleaned_data, ensure_ascii=False)) f.write("{}\n".format(json.dumps(cleaned_data, ensure_ascii=False)))最后一步就是实现模拟刷新请求数据。下一次的请求会使用上一次请求结果中的 max_behot_time 值,这样能连续获取热点新闻数据,模拟头条页面向下的刷新过程;# 模拟向下下刷新5次获取新闻数据refresh_count = 5for _ in range(refresh_count): new_params = copy.deepcopy(params) zz = get_as_cp() new_params['as'] = zz['as'] new_params['cp'] = zz['cp'] new_params['max_behot_time'] = max_behot_time new_params['max_behot_time_tmp'] = max_behot_time request_url = "{}{}".format(hotnews_url, urlencode(new_params)) print(f'本次请求max_behot_time = {max_behot_time}') datas = get_request_data(request_url, headers=headers, cookies=cookies) max_behot_time = datas['next']['max_behot_time'] save_to_json(datas['data'], "result.json", key_list) time.sleep(2)最后来看看完整抓取热点新闻数据的代码运行过程,如下:82
- 6. Ajax 的优点 Ajax 技术的优势有如下几点:无刷新更新页面。抛弃了早期重载页面的方式,加快了请求的速度,提升了用户体验。减少客户端的内存消耗。采用更加轻量的数据提取做法,避免了客户端大量的冗余请求,减少了不必要的内存消耗。将部分传统技术中原本在服务端的工作转移到客户端来进行。 使用Ajax,一些数据的处理能够在客户端进行,减轻了服务端的压力。兼容性极好,几乎所有的浏览器都支持。不需要额外插件或者虚拟机即可使用。当然,Ajax 带来的最大的优势还是通过异步请求和处理数据的方式,取代了通过原始 Form 表单提交来更新数据及页面的方式,从而使得我们的 Web 应用成为了可能。
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