婷婷综合国产,91蜜桃婷婷狠狠久久综合9色 ,九九九九九精品,国产综合av

主頁 > 知識庫 > Python爬蟲設(shè)置Cookie解決網(wǎng)站攔截并爬取螞蟻短租的問題

Python爬蟲設(shè)置Cookie解決網(wǎng)站攔截并爬取螞蟻短租的問題

熱門標簽:柳州正規(guī)電銷機器人收費 騰訊地圖標注有什么版本 深圳網(wǎng)絡(luò)外呼系統(tǒng)代理商 400電話辦理費用收費 千呼ai電話機器人免費 鎮(zhèn)江人工外呼系統(tǒng)供應(yīng)商 申請辦個400電話號碼 高德地圖標注字母 外呼系統(tǒng)前面有錄音播放嗎

我們在編寫Python爬蟲時,有時會遇到網(wǎng)站拒絕訪問等反爬手段,比如這么我們想爬取螞蟻短租數(shù)據(jù),它則會提示“當前訪問疑似黑客攻擊,已被網(wǎng)站管理員設(shè)置為攔截”提示,如下圖所示。此時我們需要采用設(shè)置Cookie來進行爬取,下面我們進行詳細介紹。非常感謝我的學(xué)生承峰提供的思想,后浪推前浪?。?/p>

一. 網(wǎng)站分析與爬蟲攔截

當我們打開螞蟻短租搜索貴陽市,反饋如下圖所示結(jié)果。

我們可以看到短租房信息呈現(xiàn)一定規(guī)律分布,如下圖所示,這也是我們要爬取的信息。

通過瀏覽器審查元素,我們可以看到需要爬取每條租房信息都位于dd>/dd>節(jié)點下。

很多人學(xué)習(xí)python,不知道從何學(xué)起。
很多人學(xué)習(xí)python,掌握了基本語法過后,不知道在哪里尋找案例上手。
很多已經(jīng)做案例的人,卻不知道如何去學(xué)習(xí)更加高深的知識。
那么針對這三類人,我給大家提供一個好的學(xué)習(xí)平臺,免費領(lǐng)取視頻教程,電子書籍,以及課程的源代碼!
QQ群:810735403

在定位房屋名稱,如下圖所示,位于div class="room-detail clearfloat">/div>節(jié)點下。

接下來我們寫個簡單的BeautifulSoup進行爬取。

# -*- coding: utf-8 -*-
import urllib
import re
from bs4 import BeautifulSoup
import codecs
 
url = 'http://www.mayi.com/guiyang/?map=no'
response=urllib.urlopen(url)
contents = response.read()
soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser")
print soup.title
print soup
#短租房名稱
for tag in soup.find_all('dd'):
 for name in tag.find_all(attrs={"class":"room-detail clearfloat"}):
 fname = name.find('p').get_text()
 print u'[短租房名稱]', fname.replace('\n','').strip()

但很遺憾,報錯了,說明螞蟻金服防范措施還是挺到位的。

二. 設(shè)置Cookie的BeautifulSoup爬蟲

添加消息頭的代碼如下所示,這里先給出代碼和結(jié)果,再教大家如何獲取Cookie。

# -*- coding: utf-8 -*-
import urllib2
import re
from bs4 import BeautifulSoup
 
#爬蟲函數(shù)
def gydzf(url):
 user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/51.0.2704.103 Safari/537.36"
 headers={"User-Agent":user_agent}
 request=urllib2.Request(url,headers=headers)
 response=urllib2.urlopen(request)
 contents = response.read()
 soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser")
 for tag in soup.find_all('dd'):
 #短租房名稱
 for name in tag.find_all(attrs={"class":"room-detail clearfloat"}):
 fname = name.find('p').get_text()
 print u'[短租房名稱]', fname.replace('\n','').strip()
 #短租房價格
 for price in tag.find_all(attrs={"class":"moy-b"}):
 string = price.find('p').get_text()
 fprice = re.sub("[¥]+".decode("utf8"), "".decode("utf8"),string)
 fprice = fprice[0:5]
 print u'[短租房價格]', fprice.replace('\n','').strip()
 #評分及評論人數(shù)
 for score in name.find('ul'):
 fscore = name.find('ul').get_text()
 print u'[短租房評分/評論/居住人數(shù)]', fscore.replace('\n','').strip()
 #網(wǎng)頁鏈接url
 url_dzf = tag.find(attrs={"target":"_blank"})
 urls = url_dzf.attrs['href']
 print u'[網(wǎng)頁鏈接]', urls.replace('\n','').strip()
 urlss = 'http://www.mayi.com' + urls + ''
 print urlss
 
#主函數(shù)
if __name__ == '__main__':
 i = 1
 while i10:
 print u'頁碼', i
 url = 'http://www.mayi.com/guiyang/' + str(i) + '/?map=no'
 gydzf(url)
 i = i+1
 else:
 print u"結(jié)束"

輸出結(jié)果如下圖所示:

頁碼 1
[短租房名稱] 大唐東原財富廣場--城市簡約復(fù)式民宿
[短租房價格] 298
[短租房評分/評論/居住人數(shù)] 5.0分·5條評論·二居·可住3人
[網(wǎng)頁鏈接] /room/851634765
http://www.mayi.com/room/851634765
[短租房名稱] 大唐東原財富廣場--清新檸檬復(fù)式民宿
[短租房價格] 568
[短租房評分/評論/居住人數(shù)] 2條評論·三居·可住6人
[網(wǎng)頁鏈接] /room/851634467
http://www.mayi.com/room/851634467
 
...
 
頁碼 9
[短租房名稱] 【高鐵北站公園旁】美式風(fēng)情+超大舒適安逸
[短租房價格] 366
[短租房評分/評論/居住人數(shù)] 3條評論·二居·可住5人
[網(wǎng)頁鏈接] /room/851018852
http://www.mayi.com/room/851018852
[短租房名稱] 大營坡(中大國際購物中心附近)北歐小清新三室
[短租房價格] 298
[短租房評分/評論/居住人數(shù)] 三居·可住6人
[網(wǎng)頁鏈接] /room/851647045
http://www.mayi.com/room/851647045

接下來我們想獲取詳細信息

這里作者主要是提供分析Cookie的方法,使用瀏覽器打開網(wǎng)頁,右鍵“檢查”,然后再刷新網(wǎng)頁。在“NetWork”中找到網(wǎng)頁并點擊,在彈出來的Headers中就隱藏這這些信息。

最常見的兩個參數(shù)是Cookie和User-Agent,如下圖所示:

然后在Python代碼中設(shè)置這些參數(shù),再調(diào)用Urllib2.Request()提交請求即可,核心代碼如下:

user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) ... Chrome/61.0.3163.100 Safari/537.36"
 cookie="mediav=%7B%22eid%22%3A%22387123...b3574ef2-21b9-11e8-b39c-1bc4029c43b8"
 headers={"User-Agent":user_agent,"Cookie":cookie}
 request=urllib2.Request(url,headers=headers)
 response=urllib2.urlopen(request)
 contents = response.read()
 soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser")
 for tag1 in soup.find_all(attrs={"class":"main"}):

注意,每小時Cookie會更新一次,我們需要手動修改Cookie值即可,就是上面代碼的cookie變量和user_agent變量。完整代碼如下所示:

import urllib2
import re
from bs4 import BeautifulSoup
import codecs
import csv
 
c = open("ycf.csv","wb") #write 寫
c.write(codecs.BOM_UTF8)
writer = csv.writer(c)
writer.writerow(["短租房名稱","地址","價格","評分","可住人數(shù)","人均價格"])
 
#爬取詳細信息
def getInfo(url,fname,fprice,fscore,users):
 #通過瀏覽器開發(fā)者模式查看訪問使用的user_agent及cookie設(shè)置訪問頭(headers)避免反爬蟲,且每隔一段時間運行要根據(jù)開發(fā)者中的cookie更改代碼中的cookie
 user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.100 Safari/537.36"
 cookie="mediav=%7B%22eid%22%3A%22387123%22eb7; mayi_uuid=1582009990674274976491; sid=42200298656434922.85.130.130"
 headers={"User-Agent":user_agent,"Cookie":cookie}
 request=urllib2.Request(url,headers=headers)
 response=urllib2.urlopen(request)
 contents = response.read()
 soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser")
 #短租房地址
 for tag1 in soup.find_all(attrs={"class":"main"}):
 print u'短租房地址:'
 for tag2 in tag1.find_all(attrs={"class":"desWord"}):
 address = tag2.find('p').get_text()
 print address
 #可住人數(shù)
 print u'可住人數(shù):'
 for tag4 in tag1.find_all(attrs={"class":"w258"}):
 yy = tag4.find('span').get_text()
 print yy
 fname = fname.encode("utf-8")
 address = address.encode("utf-8")
 fprice = fprice.encode("utf-8")
 fscore = fscore.encode("utf-8")
 fpeople = yy[2:3].encode("utf-8")
 ones = int(float(fprice))/int(float(fpeople))
 #存儲至本地
 writer.writerow([fname,address,fprice,fscore,fpeople,ones])
 
#爬蟲函數(shù)
def gydzf(url):
 user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/51.0.2704.103 Safari/537.36"
 headers={"User-Agent":user_agent}
 request=urllib2.Request(url,headers=headers)
 response=urllib2.urlopen(request)
 contents = response.read()
 soup = BeautifulSoup(contents, "html.parser")
 for tag in soup.find_all('dd'):
 #短租房名稱
 for name in tag.find_all(attrs={"class":"room-detail clearfloat"}):
 fname = name.find('p').get_text()
 print u'[短租房名稱]', fname.replace('\n','').strip()
 #短租房價格
 for price in tag.find_all(attrs={"class":"moy-b"}):
 string = price.find('p').get_text()
 fprice = re.sub("[¥]+".decode("utf8"), "".decode("utf8"),string)
 fprice = fprice[0:5]
 print u'[短租房價格]', fprice.replace('\n','').strip()
 #評分及評論人數(shù)
 for score in name.find('ul'):
 fscore = name.find('ul').get_text()
 print u'[短租房評分/評論/居住人數(shù)]', fscore.replace('\n','').strip()
 #網(wǎng)頁鏈接url
 url_dzf = tag.find(attrs={"target":"_blank"})
 urls = url_dzf.attrs['href']
 print u'[網(wǎng)頁鏈接]', urls.replace('\n','').strip()
 urlss = 'http://www.mayi.com' + urls + ''
 print urlss
 getInfo(urlss,fname,fprice,fscore,user_agent)
 
#主函數(shù)
if __name__ == '__main__':
 i = 0
 while i33:
 print u'頁碼', (i+1)
 if(i==0):
 url = 'http://www.mayi.com/guiyang/?map=no'
 if(i>0):
 num = i+2 #除了第一頁是空的,第二頁開始按2順序遞增
 url = 'http://www.mayi.com/guiyang/' + str(num) + '/?map=no'
 gydzf(url)
 i=i+1
 
c.close()

輸出結(jié)果如下,存儲本地CSV文件:

同時,大家可以嘗試Selenium爬取螞蟻短租,應(yīng)該也是可行的方法。

到此這篇關(guān)于Python爬蟲設(shè)置Cookie解決網(wǎng)站攔截并爬取螞蟻短租的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python爬蟲爬取螞蟻短租內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

您可能感興趣的文章:
  • Django操作cookie的實現(xiàn)
  • 利用Selenium添加cookie實現(xiàn)自動登錄的示例代碼(fofa)
  • 如何使用會話Cookie和Java實現(xiàn)JWT身份驗證
  • Python Selenium操作Cookie的實例方法
  • Http Cookie機制及Cookie的實現(xiàn)原理

標簽:烏蘭察布 合肥 郴州 哈爾濱 平頂山 大慶 海南 烏蘭察布

巨人網(wǎng)絡(luò)通訊聲明:本文標題《Python爬蟲設(shè)置Cookie解決網(wǎng)站攔截并爬取螞蟻短租的問題》,本文關(guān)鍵詞  Python,爬蟲,設(shè)置,Cookie,解決,;如發(fā)現(xiàn)本文內(nèi)容存在版權(quán)問題,煩請?zhí)峁┫嚓P(guān)信息告之我們,我們將及時溝通與處理。本站內(nèi)容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡(luò),涉及言論、版權(quán)與本站無關(guān)。
  • 相關(guān)文章
  • 下面列出與本文章《Python爬蟲設(shè)置Cookie解決網(wǎng)站攔截并爬取螞蟻短租的問題》相關(guān)的同類信息!
  • 本頁收集關(guān)于Python爬蟲設(shè)置Cookie解決網(wǎng)站攔截并爬取螞蟻短租的問題的相關(guān)信息資訊供網(wǎng)民參考!
  • 推薦文章
    主站蜘蛛池模板: 红安县| 元谋县| 社旗县| 丹巴县| 洪湖市| 长寿区| 黑水县| 西吉县| 凤庆县| 辽源市| 丹阳市| 香河县| 灵宝市| 焦作市| 江山市| 平度市| 沙湾县| 浮山县| 安陆市| 荣成市| 当阳市| 上虞市| 双柏县| 长宁区| 且末县| 晋州市| 高雄市| 彭水| 肇庆市| 楚雄市| 江都市| 光山县| 黄冈市| 同仁县| 城市| 庄浪县| 镇宁| 张家港市| 崇礼县| 太仓市| 太原市|