当前位置 博文首页 > Python爬虫设置Cookie解决网站拦截并爬取蚂蚁短租的问题

    Python爬虫设置Cookie解决网站拦截并爬取蚂蚁短租的问题

    作者:程序猿小白^ 时间:2021-07-25 11:50

    我们在编写Python爬虫时,有时会遇到网站拒绝访问等反爬手段,比如这么我们想爬取蚂蚁短租数据,它则会提示“当前访问疑似黑客攻击,已被网站管理员设置为拦截”提示,如下图所示。此时我们需要采用设置Cookie来进行爬取,下面我们进行详细介绍。非常感谢我的学生承峰提供的思想,后浪推前浪啊!

    一. 网站分析与爬虫拦截

    当我们打开蚂蚁短租搜索贵阳市,反馈如下图所示结果。

    图片

    我们可以看到短租房信息呈现一定规律分布,如下图所示,这也是我们要爬取的信息。

    图片

    通过浏览器审查元素,我们可以看到需要爬取每条租房信息都位于<dd></dd>节点下。

    图片

    很多人学习python,不知道从何学起。
    很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手。
    很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识。
    那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!
    QQ群:810735403

    在定位房屋名称,如下图所示,位于<div class="room-detail clearfloat"></div>节点下。

    图片

    接下来我们写个简单的BeautifulSoup进行爬取。

    # -*- 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
    #短租房名称
    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'[短租房名称]', fname.replace('\n','').strip()

    但很遗憾,报错了,说明蚂蚁金服防范措施还是挺到位的。

    图片

    二. 设置Cookie的BeautifulSoup爬虫

    添加消息头的代码如下所示,这里先给出代码和结果,再教大家如何获取Cookie。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import urllib2
    import re
    from bs4 import BeautifulSoup
     
    #爬虫函数
    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'):
     #短租房名称
     for name in tag.find_all(attrs={"class":"room-detail clearfloat"}):
     fname = name.find('p').get_text()
     print u'[短租房名称]', fname.replace('\n','').strip()
     #短租房价格
     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'[短租房价格]', fprice.replace('\n','').strip()
     #评分及评论人数
     for score in name.find('ul'):
     fscore = name.find('ul').get_text()
     print u'[短租房评分/评论/居住人数]', fscore.replace('\n','').strip()
     #网页链接url
     url_dzf = tag.find(attrs={"target":"_blank"})
     urls = url_dzf.attrs['href']
     print u'[网页链接]', urls.replace('\n','').strip()
     urlss = 'http://www.mayi.com' + urls + ''
     print urlss
     
    #主函数
    if __name__ == '__main__':
     i = 1
     while i<10:
     print u'页码', i
     url = 'http://www.mayi.com/guiyang/' + str(i) + '/?map=no'
     gydzf(url)
     i = i+1
     else:
     print u"结束"

    输出结果如下图所示:

    页码 1
    [短租房名称] 大唐东原财富广场--城市简约复式民宿
    [短租房价格] 298
    [短租房评分/评论/居住人数] 5.0分·5条评论·二居·可住3人
    [网页链接] /room/851634765
    http://www.mayi.com/room/851634765
    [短租房名称] 大唐东原财富广场--清新柠檬复式民宿
    [短租房价格] 568
    [短租房评分/评论/居住人数] 2条评论·三居·可住6人
    [网页链接] /room/851634467
    http://www.mayi.com/room/851634467
     
    ...
     
    页码 9
    [短租房名称] 【高铁北站公园旁】美式风情+超大舒适安逸
    [短租房价格] 366
    [短租房评分/评论/居住人数] 3条评论·二居·可住5人
    [网页链接] /room/851018852
    http://www.mayi.com/room/851018852
    [短租房名称] 大营坡(中大国际购物中心附近)北欧小清新三室
    [短租房价格] 298
    [短租房评分/评论/居住人数] 三居·可住6人
    [网页链接] /room/851647045
    http://www.mayi.com/room/851647045

    图片

    接下来我们想获取详细信息

    图片

    这里作者主要是提供分析Cookie的方法,使用浏览器打开网页,右键“检查”,然后再刷新网页。在“NetWork”中找到网页并点击,在弹出来的Headers中就隐藏这这些信息。

    图片

    最常见的两个参数是Cookie和User-Agent,如下图所示:

    图片

    然后在Python代码中设置这些参数,再调用Urllib2.Request()提交请求即可,核心代码如下:

    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,每小时Cookie会更新一次,我们需要手动修改Cookie值即可,就是上面代码的cookie变量和user_agent变量。完整代码如下所示:

    import urllib2
    import re
    from bs4 import BeautifulSoup
    import codecs
    import csv
     
    c = open("ycf.csv","wb") #write 写
    c.write(codecs.BOM_UTF8)
    writer = csv.writer(c)
    writer.writerow(["短租房名称","地址","价格","评分","可住人数","人均价格"])
     
    #爬取详细信息
    def getInfo(url,fname,fprice,fscore,users):
     #通过浏览器开发者模式查看访问使用的user_agent及cookie设置访问头(headers)避免反爬虫,且每隔一段时间运行要根据开发者中的cookie更改代码中的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
     #可住人数
     print u'可住人数:'
     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))
     #存储至本地
     writer.writerow([fname,address,fprice,fscore,fpeople,ones])
     
    #爬虫函数
    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'):
     #短租房名称
     for name in tag.find_all(attrs={"class":"room-detail clearfloat"}):
     fname = name.find('p').get_text()
     print u'[短租房名称]', fname.replace('\n','').strip()
     #短租房价格
     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'[短租房价格]', fprice.replace('\n','').strip()
     #评分及评论人数
     for score in name.find('ul'):
     fscore = name.find('ul').get_text()
     print u'[短租房评分/评论/居住人数]', fscore.replace('\n','').strip()
     #网页链接url
     url_dzf = tag.find(attrs={"target":"_blank"})
     urls = url_dzf.attrs['href']
     print u'[网页链接]', urls.replace('\n','').strip()
     urlss = 'http://www.mayi.com' + urls + ''
     print urlss
     getInfo(urlss,fname,fprice,fscore,user_agent)
     
    #主函数
    if __name__ == '__main__':
     i = 0
     while i<33:
     print u'页码', (i+1)
     if(i==0):
     url = 'http://www.mayi.com/guiyang/?map=no'
     if(i>0):
     num = i+2 #除了第一页是空的,第二页开始按2顺序递增
     url = 'http://www.mayi.com/guiyang/' + str(num) + '/?map=no'
     gydzf(url)
     i=i+1
     
    c.close()

    输出结果如下,存储本地CSV文件:

    图片

    同时,大家可以尝试Selenium爬取蚂蚁短租,应该也是可行的方法。

    jsjbwy