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技术 | Python从零开始系列连载(二十九)

日期:2018-11-15点击:368

写爬虫防止被封的关键有以下几点:

 ●  伪装请求报头(request header)
 ●  减轻访问频率,速度
 ●  使用代理IP

一般第一点都能做到,第二点减轻访问频率就会大大增加任务时间,而使用代理就能在不增加任务时长避免被封的关键(实际情况却是任务时间因为代理的使用而增加的,但这里不细说,知道就好)。

下面我们从 国内高匿代理IP 获得代理IP数据。

import os
import time
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

#num获取num页 国内高匿ip的网页中代理数据
def fetch_proxy(num):
   #修改当前工作文件夹
   os.chdir(r'/Users/apple888/PycharmProjects/proxy IP')
   api = 'http://www.xicidaili.com/nn/{}'
   header = {
   'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_3) AppleWebKit/'
                 '537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Safari/537.36'}
   fp = open('host.txt', 'a+', encoding=('utf-8'))
   for i in range(num+1):
       api = api.format(1)
       respones = requests.get(url=api, headers=header)
       soup = BeautifulSoup(respones.text, 'lxml')
       container = soup.find_all(name='tr',attrs={'class':'odd'})
       for tag in container:
           try:
               con_soup = BeautifulSoup(str(tag),'lxml')
               td_list = con_soup.find_all('td')
               ip = str(td_list[1])[4:-5]
               port = str(td_list[2])[4:-5]
               IPport = ip + '\t' + port + '\n'
               fp.write(IPport)
           except Exception as e:
               print('No IP!')
       time.sleep(1)
   fp.close()

我们准备抓 国内高匿代理IP网 的十个页面的代理

fetch_proxy(10)

86c56a9b62c6a4518f5cce7ba6cebc2bf24fcf9d

当前工作目录下的文件,你看!!有host.txt

82cee61dee47eaa2dfa344d01c79862ce4cc6a77

打开host.txt,收集到了很多代理IP

但是有代理IP还不行,因为我们不知道这代理能不能用,是否有效。

下面我们用百度网进行检验(大公司不怕咱们短时间内高频率访问),上代码:

import os
import time
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def test_proxy():
   N = 1
   os.chdir(r'/Users/apple888/PycharmProjects/proxy IP')
   url = 'https://www.baidu.com'
   fp = open('host.txt', 'r')
   ips = fp.readlines()
   proxys = list()
   for p in ips:
       ip = p.strip('\n').split('\t')
       proxy = 'http:\\' + ip[0] + ':' + ip[1]
       proxies = {'proxy': proxy}
       proxys.append(proxies)
   for pro in proxys:
       try:
           s = requests.get(url, proxies=pro)
           print('第{}个ip:{} 状态{}'.format(N,pro,s.status_code))
       except Exception as e:
           print(e)
       N+=1

运行该代码,效果如下

8061f9392c974737de6b860e45bf3741714144fd

代理Ip池生成函数

#生成代理池子,num为代理池容量
def proxypool(num):
   n = 1
   os.chdir(r'/Users/apple888/PycharmProjects/proxy IP')
   fp = open('host.txt', 'r')
   proxys = list()
   ips = fp.readlines()
   while n<num:
       for p in ips:
           ip = p.strip('\n').split('\t')
           proxy = 'http:\\' + ip[0] + ':' + ip[1]
           proxies = {'proxy': proxy}
           proxys.append(proxies)
           n+=1
   return proxys

下面开始爬豆瓣电影的电影数据,我们要获取 电影名、演员、评分。

电影标签页 https://movie.douban.com/tag/

88b674f7efebca22ce19241916265cbb109e4b8e

烂片详情页https://movie.douban.com/tag/烂片

12b44bdcc7c32d3bd81a06d36ffd5c1517d25af2

烂片详情页

我们就只爬烂片标签页的部分数据吧,网页链接规律如下

第一页https://movie.douban.com/tag/烂片?start=0
第二页https://movie.douban.com/tag/烂片?start=20
第三页https://movie.douban.com/tag/烂片?start=40
开始上代码

def fetch_movies(tag, pages, proxys):
   os.chdir(r'/Users/apple888/PycharmProjects/proxy IP/豆瓣电影')
   url = 'https://movie.douban.com/tag/爱情?start={}'
   headers = {
   'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/'
                 '537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Mobile Safari/537.36'}

   #用csv文件保存数据
   csvFile = open("{}.csv".format(tag), 'a+', newline='', encoding='utf-8')
   writer = csv.writer(csvFile)
   writer.writerow(('name', 'score', 'peoples', 'date', 'nation', 'actor'))

   for page in range(0, pages*(20+1), 20):
       url = url.format(tag, page)
       try:
           respones = requests.get(url, headers=headers, proxies=random.choice(proxys))
           while respones.status_code!=200:
               respones = requests.get(url, headers=headers, proxies=random.choice(proxys))
           soup = BeautifulSoup(respones.text, 'lxml')
           movies = soup.find_all(name='div', attrs={'class': 'pl2'})
           for movie in movies:
               movie = BeautifulSoup(str(movie), 'lxml')
               movname = movie.find(name='a')
               # 影片名
               movname = movname.contents[0].replace(' ', '').strip('\n').strip('/').strip('\n')
               movInfo = movie.find(name='p').contents[0].split('/')
               # 上映日期
               date = movInfo[0][0:10]
               # 国家
               nation = movInfo[0][11:-2]
               actor_list = [act.strip(' ').replace('...', '') for act in movInfo[1:-1]]
               # 演员
               actors = '\t'.join(actor_list)
               # 评分
               score = movie.find('span', {'class': 'rating_nums'}).string
               # 评论人数
               peopleNum = movie.find('span', {'class': 'pl'}).string[1:-4]
               writer.writerow((movname, score, peopleNum, date, nation, actors))
       except:
           continue
       print('共有{}页,已爬{}页'.format(pages, int((page/20))))

执行上述写好的代码

import time
start = time.time()
proxyPool= proxypool(
50)
fetch_movies(
'烂片', 111, proxyPool)
end = time.time()
lastT = int(
end-start)
print(
'耗时{}s'.format(lastT))

Perfect


原文发布时间为:2018-11-16

本文来自云栖社区合作伙伴“灯塔大数据”,了解相关信息可以关注“灯塔大数据”。

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/670101
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