很多时候,在爬取没有登录的情况下,我们也可以访问一部分页面或请求一些接口,因为毕竟网站本身需要做SEO,不会对所有页面都设置登录限制。
但是,不登录直接爬取会有一些弊端,弊端主要有以下两点。
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设置了登录限制的页面无法爬取。如某论坛设置了登录才可查看资源,某博客设置了登录才可查看全文等,这些页面都需要登录账号才可以查看和爬取。
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一些页面和接口虽然可以直接请求,但是请求一旦频繁,访问就容易被限制或者IP直接被封,但是登录之后就不会出现这样的问题,因此登录之后被反爬的可能性更低。
下面我们就第二种情况做一个简单的实验。以微博为例,我们先找到一个Ajax接口,例如新浪财经官方微博的信息接口https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?uid=1638782947&luicode=20000174&type=uid&value=1638782947&containerid=1005051638782947,如果用浏览器直接访问,返回的数据是JSON格式,如下图所示,其中包含了新浪财经官方微博的一些信息,直接解析JSON即可提取信息。
但是,这个接口在没有登录的情况下会有请求频率检测。如果一段时间内访问太过频繁,比如打开这个链接,一直不断刷新,则会看到请求频率过高的提示,如下图所示。
如果重新打开一个浏览器窗口,打开https://passport.weibo.cn/signin/login?entry=mweibo&r=https://m.weibo.cn/,登录微博账号之后重新打开此链接,则页面正常显示接口的结果,而未登录的页面仍然显示请求过于频繁,如下图所示。
图中左侧是登录了账号之后请求接口的结果,右侧是未登录账号请求接口的结果,二者的接口链接是完全一样的。未登录状态无法正常访问,而登录状态可以正常显示。
因此,登录账号可以降低被封禁的概率。
我们可以尝试登录之后再做爬取,被封禁的几率会小很多,但是也不能完全排除被封禁的风险。如果一直用同一个账号频繁请求,那就有可能遇到请求过于频繁而封号的问题。
如果需要做大规模抓取,我们就需要拥有很多账号,每次请求随机选取一个账号,这样就降低了单个账号的访问频率,被封的概率又会大大降低。
那么如何维护多个账号的登录信息呢?这时就需要用到Cookies池了。接下来我们看看Cookies池的构建方法。
一、本节目标
我们以新浪微博为例来实现一个Cookies池的搭建过程。Cookies池中保存了许多新浪微博账号和登录后的Cookies信息,并且Cookies池还需要定时检测每个Cookies的有效性,如果某Cookies无效,那就删除该Cookies并模拟登录生成新的Cookies。同时Cookies池还需要一个非常重要的接口,即获取随机Cookies的接口,Cookies运行后,我们只需请求该接口,即可随机获得一个Cookies并用其爬取。
由此可见,Cookies池需要有自动生成Cookies、定时检测Cookies、提供随机Cookies等几大核心功能。
二、准备工作
搭建之前肯定需要一些微博的账号。需要安装好Redis数据库并使其正常运行。需要安装Python的RedisPy、requests、Selelnium、Flask库。另外,还需要安装Chrome浏览器并配置好ChromeDriver。
三、Cookies池架构
Cookies的架构和代理池类似,同样是4个核心模块,如下图所示。
Cookies池架构的基本模块分为4块:存储模块、生成模块、检测模块、接口模块。每个模块的功能如下。
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存储模块负责存储每个账号的用户名密码以及每个账号对应的Cookies信息,同时还需要提供一些方法来实现方便的存取操作。
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生成模块负责生成新的Cookies。此模块会从存储模块逐个拿取账号的用户名和密码,然后模拟登录目标页面,判断登录成功,就将Cookies返回并交给存储模块存储。
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检测模块需要定时检测数据库中的Cookies。在这里我们需要设置一个检测链接,不同的站点检测链接不同,检测模块会逐个拿取账号对应的Cookies去请求链接,如果返回的状态是有效的,那么此Cookies没有失效,否则Cookies失效并移除。接下来等待生成模块重新生成即可。
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接口模块需要用API来提供对外服务的接口。由于可用的Cookies可能有多个,我们可以随机返回Cookies的接口,这样保证每个Cookies都有可能被取到。Cookies越多,每个Cookies被取到的概率就会越小,从而减少被封号的风险。
以上设计Cookies池的的基本思路和前面讲的代理池有相似之处。接下来我们设计整体的架构,然后用代码实现该Cookies池。
四、Cookies池的实现
首先分别了解各个模块的实现过程。
1. 存储模块
其实,需要存储的内容无非就是账号信息和Cookies信息。账号由用户名和密码两部分组成,我们可以存成用户名和密码的映射。Cookies可以存成JSON字符串,但是我们后面得需要根据账号来生成Cookies。生成的时候我们需要知道哪些账号已经生成了Cookies,哪些没有生成,所以需要同时保存该Cookies对应的用户名信息,其实也是用户名和Cookies的映射。这里就是两组映射,我们自然而然想到Redis的Hash,于是就建立两个Hash,结构分别如下图所示。
Hash的Key就是账号,Value对应着密码或者Cookies。另外需要注意,由于Cookies池需要做到可扩展,存储的账号和Cookies不一定单单只有本例中的微博,其他站点同样可以对接此Cookies池,所以这里Hash的名称可以做二级分类,例如存账号的Hash名称可以为accounts:weibo,Cookies的Hash名称可以为cookies:weibo。如要扩展知乎的Cookies池,我们就可以使用accounts:zhihu和cookies:zhihu,这样比较方便。
接下来我们创建一个存储模块类,用以提供一些Hash的基本操作,代码如下:
import random
import redis
class RedisClient(object):
def __init__(self, type, website, host=REDIS_HOST, port=REDIS_PORT, password=REDIS_PASSWORD):
"""
初始化Redis连接
:param host: 地址
:param port: 端口
:param password: 密码
"""
self.db = redis.StrictRedis(host=host, port=port, password=password, decode_responses=True)
self.type = type
self.website = website
def name(self):
"""
获取Hash的名称
:return: Hash名称
"""
return "{type}:{website}".format(type=self.type, website=self.website)
def set(self, username, value):
"""
设置键值对
:param username: 用户名
:param value: 密码或Cookies
:return:
"""
return self.db.hset(self.name(), username, value)
def get(self, username):
"""
根据键名获取键值
:param username: 用户名
:return:
"""
return self.db.hget(self.name(), username)
def delete(self, username):
"""
根据键名删除键值对
:param username: 用户名
:return: 删除结果
"""
return self.db.hdel(self.name(), username)
def count(self):
"""
获取数目
:return: 数目
"""
return self.db.hlen(self.name())
def random(self):
"""
随机得到键值,用于随机Cookies获取
:return: 随机Cookies
"""
return random.choice(self.db.hvals(self.name()))
def usernames(self):
"""
获取所有账户信息
:return: 所有用户名
"""
return self.db.hkeys(self.name())
def all(self):
"""
获取所有键值对
:return: 用户名和密码或Cookies的映射表
"""
return self.db.hgetall(self.name())
这里我们新建了一个
RedisClien
t类,初始化
__init__()
方法有两个关键参数
type
和
website
,分别代表类型和站点名称,它们就是用来拼接Hash名称的两个字段。如果这是存储账户的Hash,那么此处的
type
为
accounts
、
website
为
weibo
,如果是存储Cookies的Hash,那么此处的
type
为
cookies
、
website
为
weibo
。
接下来还有几个字段代表了Redis的连接信息,初始化时获得这些信息后初始化
StrictRedis
对象,建立Redis连接。
name()
方法拼接了
type
和
website
,组成Hash的名称。
set()
、
get()
、
delete()
方法分别代表设置、获取、删除Hash的某一个键值对,
count()
获取Hash的长度。
比较重要的方法是
random()
,它主要用于从Hash里随机选取一个Cookies并返回。每调用一次
random()
方法,就会获得随机的Cookies,此方法与接口模块对接即可实现请求接口获取随机Cookies。
2. 生成模块
生成模块负责获取各个账号信息并模拟登录,随后生成Cookies并保存。我们首先获取两个Hash的信息,看看账户的Hash比Cookies的Hash多了哪些还没有生成Cookies的账号,然后将剩余的账号遍历,再去生成Cookies即可。
这里主要逻辑就是找出那些还没有对应Cookies的账号,然后再逐个获取Cookies,代码如下:
for username in accounts_usernames:
if not username in cookies_usernames:
password = self.accounts_db.get(username)
print('正在生成Cookies', '账号', username, '密码', password)
result = self.new_cookies(username, password)
因为我们对接的是新浪微博,前面我们已经破解了新浪微博的四宫格验证码,在这里我们直接对接过来即可,不过现在需要加一个获取Cookies的方法,并针对不同的情况返回不同的结果,逻辑如下所示:
def get_cookies(self):
return self.browser.get_cookies()
def main(self):
self.open()
if self.password_error():
return {
'status': 2,
'content': '用户名或密码错误'
}
# 如果不需要验证码直接登录成功
if self.login_successfully():
cookies = self.get_cookies()
return {
'status': 1,
'content': cookies
}
# 获取验证码图片
image = self.get_image('captcha.png')
numbers = self.detect_image(image)
self.move(numbers)
if self.login_successfully():
cookies = self.get_cookies()
return {
'status': 1,
'content': cookies
}
else:
return {
'status': 3,
'content': '登录失败'
}
这里返回结果的类型是字典,并且附有状态码
status
,在生成模块里我们可以根据不同的状态码做不同的处理。例如状态码为1的情况,表示成功获取Cookies,我们只需要将Cookies保存到数据库即可。如状态码为2的情况,代表用户名或密码错误,那么我们就应该把当前数据库中存储的账号信息删除。如状态码为3的情况,则代表登录失败的一些错误,此时不能判断是否用户名或密码错误,也不能成功获取Cookies,那么简单提示再进行下一个处理即可,类似代码实现如下所示:
result = self.new_cookies(username, password)
# 成功获取
if result.get('status') == 1:
cookies = self.process_cookies(result.get('content'))
print('成功获取到Cookies', cookies)
if self.cookies_db.set(username, json.dumps(cookies)):
print('成功保存Cookies')
# 密码错误,移除账号
elif result.get('status') == 2:
print(result.get('content'))
if self.accounts_db.delete(username):
print('成功删除账号')
else:
print(result.get('content'))
如果要扩展其他站点,只需要实现
new_cookies()
方法即可,然后按此处理规则返回对应的模拟登录结果,比如1代表获取成功,2代表用户名或密码错误。
代码运行之后就会遍历一次尚未生成Cookies的账号,模拟登录生成新的Cookies。
3. 检测模块
我们现在可以用生成模块来生成Cookies,但还是免不了Cookies失效的问题,例如时间太长导致Cookies失效,或者Cookies使用太频繁导致无法正常请求网页。如果遇到这样的Cookies,我们肯定不能让它继续保存在数据库里。
所以我们还需要增加一个定时检测模块,它负责遍历池中的所有Cookies,同时设置好对应的检测链接,我们用一个个Cookies去请求这个链接。如果请求成功,或者状态码合法,那么该Cookies有效;如果请求失败,或者无法获取正常的数据,比如直接跳回登录页面或者跳到验证页面,那么此Cookies无效,我们需要将该Cookies从数据库中移除。
此Cookies移除之后,刚才所说的生成模块就会检测到Cookies的Hash和账号的Hash相比少了此账号的Cookies,生成模块就会认为这个账号还没生成Cookies,那么就会用此账号重新登录,此账号的Cookies又被重新更新。
检测模块需要做的就是检测Cookies失效,然后将其从数据中移除。
为了实现通用可扩展性,我们首先定义一个检测器的父类,声明一些通用组件,实现如下所示:
class ValidTester(object):
def __init__(self, website='default'):
self.website = website
self.cookies_db = RedisClient('cookies', self.website)
self.accounts_db = RedisClient('accounts', self.website)
def test(self, username, cookies):
raise NotImplementedError
def run(self):
cookies_groups = self.cookies_db.all()
for username, cookies in cookies_groups.items():
self.test(username, cookies)
在这里定义了一个父类叫作
ValidTester
,在
__init__()
方法里指定好站点的名称
website
,另外建立两个存储模块连接对象
cookies_db
和
accounts_db
,分别负责操作Cookies和账号的Hash,
run()
方法是入口,在这里是遍历了所有的Cookies,然后调用
test()
方法进行测试,在这里
test()
方法是没有实现的,也就是说我们需要写一个子类来重写这个
test()
方法,每个子类负责各自不同网站的检测,如检测微博的就可以定义为
WeiboValidTester
,实现其独有的
test()
方法来检测微博的Cookies是否合法,然后做相应的处理,所以在这里我们还需要再加一个子类来继承这个
ValidTester
,重写其
test()
方法,实现如下:
import json
import requests
from requests.exceptions import ConnectionError
class WeiboValidTester(ValidTester):
def __init__(self, website='weibo'):
ValidTester.__init__(self, website)
def test(self, username, cookies):
print('正在测试Cookies', '用户名', username)
try:
cookies = json.loads(cookies)
except TypeError:
print('Cookies不合法', username)
self.cookies_db.delete(username)
print('删除Cookies', username)
return
try:
test_url = TEST_URL_MAP[self.website]
response = requests.get(test_url, cookies=cookies, timeout=5, allow_redirects=False)
if response.status_code == 200:
print('Cookies有效', username)
print('部分测试结果', response.text[0:50])
else:
print(response.status_code, response.headers)
print('Cookies失效', username)
self.cookies_db.delete(username)
print('删除Cookies', username)
except ConnectionError as e:
print('发生异常', e.args)
test()
方法首先将Cookies转化为字典,检测Cookies的格式,如果格式不正确,直接将其删除,如果格式没问题,那么就拿此Cookies请求被检测的URL。
test()
方法在这里检测微博,检测的URL可以是某个Ajax接口,为了实现可配置化,我们将测试URL也定义成字典,如下所示:
TEST_URL_MAP = {
'weibo': 'https://m.weibo.cn/'
}
如果要扩展其他站点,我们可以统一在字典里添加。对微博来说,我们用Cookies去请求目标站点,同时禁止重定向和设置超时时间,得到Response之后检测其返回状态码。如果直接返回200状态码,则Cookies有效,否则可能遇到了302跳转等情况,一般会跳转到登录页面,则Cookies已失效。如果Cookies失效,我们将其从Cookies的Hash里移除即可。
4. 接口模块
生成模块和检测模块如果定时运行就可以完成Cookies实时检测和更新。但是Cookies最终还是需要给爬虫来用,同时一个Cookies池可供多个爬虫使用,所以我们还需要定义一个Web接口,爬虫访问此接口便可以取到随机的Cookies。我们采用Flask来实现接口的搭建,代码如下所示:
import json
from flask import Flask, g
app = Flask(__name__)
# 生成模块的配置字典
GENERATOR_MAP = {
'weibo': 'WeiboCookiesGenerator'
}
@app.route('/')
def index():
return '<h2>Welcome to Cookie Pool System</h2>'
def get_conn():
for website in GENERATOR_MAP:
if not hasattr(g, website):
setattr(g, website + '_cookies', eval('RedisClient' + '("cookies", "' + website + '")'))
return g
@app.route('/<website>/random')
def random(website):
""