[python爬蟲] BeautifulSoup設定Cookie解決網站攔截並爬取螞蟻短租

Eastmount發表於2018-03-07

我們在編寫Python爬蟲時,有時會遇到網站拒絕訪問等反爬手段,比如這麼我們想爬取螞蟻短租資料,它則會提示“當前訪問疑似黑客攻擊,已被網站管理員設定為攔截”提示,如下圖所示。此時我們需要採用設定Cookie來進行爬取,下面我們進行詳細介紹。非常感謝我的學生承峰提供的思想,後浪推前浪啊!



一. 網站分析與爬蟲攔截


當我們開啟螞蟻短租搜尋貴陽市,反饋如下圖所示結果。
網址為:
http://www.mayi.com/guiyang/1/?map=n




我們可以看到短租房資訊呈現一定規律分佈,如下圖所示,這也是我們要爬取的資訊。



通過瀏覽器審查元素,我們可以看到需要爬取每條租房資訊都位於<dd></dd>節點下。



在定位房屋名稱,如下圖所示,位於<div class="room-detail clearfloat"></div>節點下。


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,說明螞蟻金服防範措施還是挺到位的。





二. 設定Cookie的BeautifulSoup爬蟲


新增訊息頭的程式碼如下所示,這裡先給出程式碼和結果,再教大家如何獲取Cookie。

# -*- coding: utf-8 -*-
import urllib2
import re 
from bs4 import BeautifulSoup


#爬蟲函式
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
            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]', fscore.replace('\n','').strip()           
            #網頁連結url           
            url_dzf = tag.find(attrs={"target":"_blank"})
            urls = url_dzf.attrs['href']
            print u'[網頁連結]', urls.replace('\n','').strip()
            urlss = 'http://www.mayi.com' + urls + ''
            print urlss

#主函式
if __name__ == '__main__':
    i = 1
    while i<10:
        print u'頁碼', i
        url = 'http://www.mayi.com/guiyang/' + str(i) + '/?map=no'
        gydzf(url)
        i = i+1
    else:
        print u"結束"

輸出結果如下圖所示:

頁碼 1
[短租房名稱] 大唐東原財富廣場--城市簡約複式民宿
[短租房價格] 298
[短租房評分/評論/居住人數] 5.0分·5條評論·二居·可住3人
[網頁連結] /room/851634765
http://www.mayi.com/room/851634765
[短租房名稱] 大唐東原財富廣場--清新檸檬複式民宿
[短租房價格] 568
[短租房評分/評論/居住人數] 2條評論·三居·可住6人
[網頁連結] /room/851634467
http://www.mayi.com/room/851634467

...

頁碼 9
[短租房名稱] 【高鐵北站公園旁】美式風情+超大舒適安逸
[短租房價格] 366
[短租房評分/評論/居住人數] 3條評論·二居·可住5人
[網頁連結] /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] 三居·可住6人
[網頁連結] /room/851647045
http://www.mayi.com/room/851647045


接下來我們想獲取詳細資訊,比如:http://www.mayi.com/room/851634467
我們需要獲取租房地址及詳細資訊等。


這裡作者主要是提供分析Cookie的方法,使用瀏覽器開啟網頁,右鍵“檢查”,然後再重新整理網頁。在“NetWork”中找到網頁並點選,在彈出來的Headers中就隱藏這這些資訊。



最常見的兩個引數是Cookie和User-Agent,如下圖所示:





然後在Python程式碼中設定這些引數,再呼叫Urllib2.Request()提交請求即可,核心程式碼如下:

  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,就是上面程式碼的cookie變數和user_agent變數。完整程式碼如下所示:

# -*- coding: utf-8 -*-
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","人均價格"])
 

#爬取詳細資訊
def getInfo(url,fname,fprice,fscore,users):
    #通過瀏覽器開發者模式檢視訪問使用的user_agent及cookie設定訪問頭(headers)避免反爬蟲,且每隔一段時間執行要根據開發者中的cookie更改程式碼中的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     
        print u'可住人數:'
        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))
        #儲存至本地
        writer.writerow([fname,address,fprice,fscore,fpeople,ones])
    

#爬蟲函式
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
            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]', fscore.replace('\n','').strip()           
   #網頁連結url           
            url_dzf = tag.find(attrs={"target":"_blank"})
            urls = url_dzf.attrs['href']
            print u'[網頁連結]', urls.replace('\n','').strip()
            urlss = 'http://www.mayi.com' + urls + ''
            print urlss
            getInfo(urlss,fname,fprice,fscore,user_agent)
      
#主函式
if __name__ == '__main__':    
    i = 0
    while i<33:
        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()
輸出結果如下,儲存本地CSV檔案:




同時,大家可以嘗試Selenium爬取螞蟻短租,應該也是可行的方法。最後希望文章對您有所幫助,如果存在不足之處,請海涵~
(By:Eastmount 2017-03-07 晚上7點  http://blog.csdn.net/eastmount/ )



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