云之高水之远 2019-12-06
目录
协程基础
特殊的函数
就是async关键字修饰的一个函数的定义
特殊之处:
特殊函数被调用后会返回一个协程对象
特殊函数调用后内部的程序语句没有被立即执行
协程
任务对象
高级的协程(对协程的进一步的封装)/任务对象表示一组指定的操作
任务对象==协程==特殊的函数
任务对象==特殊的函数
绑定回调/一般用于解析:
task.add_done_callback(task)
参数task:当前回调函数对应的任务对象
task.result():返回的就是任务对象对应的特殊函数的返回值
事件循环对象
代码示例:
import asyncio from time import sleep # 特殊的函数 async def get_request(url): print('正在下载:',url) sleep(2) print('下载完毕:',url) return 'page_text' # 回调函数的定义(普通的函数) def parse(task): # 参数表示的就是任务对象 print('i am callback!!!',task.result()) # 特殊函数的调用 c = get_request('www.lbzhk.com') # 创建一个任务对象 task = asyncio.ensure_future(c) # 给任务对象绑定一个回调函数 task.add_done_callback(parse) # 创建一个事件循环对象 loop = asyncio.get_event_loop() # 将任务对象注册到该对象中并且开启该对象 loop.run_until_complete(task) # 让loop执行了一个任务
多任务协程
挂起:就是交出cpu的使用权。
wait(tasks):给每个任务对象赋予一个可被挂起的的权限
await:被用作特殊函数内部(被阻塞)
代码示例:
import asyncio from time import sleep import time # 特殊的函数 async def get_request(url): print('正在下载:',url) await asyncio.sleep(2) print('下载完毕:',url) return 'i am page_text!!!' def parse(task): page_text = task.result() print(page_text) start = time.time() urls = ['www.1.com','www.2.com','www.3.com'] tasks = [] # 存储的是所有的任务对象。多任务! for url in urls: c = get_request(url) task = asyncio.ensure_future(c) task.add_done_callback(parse) tasks.append(task) loop = asyncio.get_event_loop() # asyncio.wait(tasks):给每一个任务对象赋予一个可被挂起的权限 loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) print('总耗时:',time.time()-start)
实现异步爬取的条件
使用aiohttp模块实现多任务异步爬虫的流程
环境安装
pip install aiohttp
编码流程:
大致的架构:
with aiohttp.ClientSession() as s: # s.get(url,headers,params,proxy="http://ip:port") with s.get(url) as response: # response.read()二进制/相当于requests的.content page_text = response.text() return page_text
细节补充:
async with aiohttp.ClientSession() as s: # s.get(url,headers,params,proxy="http://ip:port") async with await s.get(url) as response: # response.read()二进制(.content) page_text = await response.text() return page_text
代码示例:
import asyncio import aiohttp import time from bs4 import BeautifulSoup # 将被请求的url全部整合到一个列表中 urls = ['http://127.0.0.1:5000/bobo','http://127.0.0.1:5000/jay','http://127.0.0.1:5000/tom'] start = time.time() async def get_request(url): async with aiohttp.ClientSession() as s: # s.get(url,headers,params,proxy="http://ip:port") async with await s.get(url) as response: # response.read()二进制(.content) page_text = await response.text() return page_text def parse(task): page_text = task.result() soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml') data = soup.find('div',class_="tang").text print(data) tasks = [] for url in urls: c = get_request(url) task = asyncio.ensure_future(c) task.add_done_callback(parse) tasks.append(task) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) print('总耗时:',time.time()-start)
selenium和爬虫之间的关联:
模拟登录
便捷的捕获到动态加载的数据
特点:可见及可得
缺点:效率低
selenium概念/安装
概念:基于浏览器自动化的一个模块。
环境的安装:
pip install selenium
selenium的具体使用
准备浏览器的驱动程序:http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html
selenium演示程序
from selenium import webdriver from time import sleep # 后面是你的浏览器驱动位置,记得前面加r'','r'是防止字符转义的 driver = webdriver.Chrome(r'chromedriver') # 用get打开百度页面 driver.get("http://www.baidu.com") # 查找页面的“设置”选项,并进行点击 driver.find_elements_by_link_text('设置')[0].click() sleep(2) # 打开设置后找到“搜索设置”选项,设置为每页显示50条 driver.find_elements_by_link_text('搜索设置')[0].click() sleep(2) # 选中每页显示50条 m = driver.find_element_by_id('nr') sleep(2) m.find_element_by_xpath('//*[@id="nr"]/option[3]').click() m.find_element_by_xpath('.//option[3]').click() sleep(2) # 点击保存设置 driver.find_elements_by_class_name("prefpanelgo")[0].click() sleep(2) # 处理弹出的警告页面 确定accept() 和 取消dismiss() driver.switch_to_alert().accept() sleep(2) # 找到百度的输入框,并输入 美女 driver.find_element_by_id('kw').send_keys('美女') sleep(2) # 点击搜索按钮 driver.find_element_by_id('su').click() sleep(2) # 在打开的页面中找到“Selenium - 开源中国社区”,并打开这个页面 driver.find_elements_by_link_text('美女_百度图片')[0].click() sleep(3) # 关闭浏览器 driver.quit()
selenium基本使用指令
from selenium import webdriver bro = webdriver.Chrome(executable_path='./chromedriver.exe') # 请求的发送: bro.get(url) # 标签定位 # 使用xpath定位 search = bro.find_element_by_xpath('//input[@id="key"]') # 使用id定位 search = bro.find_element_by_id('key') # 使用class类值定位 search = bro.find_elements_by_class_name('prefpanelgo') # 向指定标签中录入文本数据 search.send_keys('mac pro') # 模拟点击 search.click() # JS注入 bro.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)') # 处理弹出的警告页面 确定accept() 和 取消dismiss() bro.switch_to_alert().accept() # switch_to.frame进行指定子页面的切换 bro.switch_to.frame('iframeResult') # 捕获到当前页面的数据 page_text = bro.page_source # 保留当前页面截图 bro.save_screenshot('123.png') # 关闭浏览器 bro.quit()
selenium简单使用示例代码:
from selenium import webdriver from time import sleep # 结合着浏览器的驱动实例化一个浏览器对象 bro = webdriver.Chrome(executable_path='./chromedriver.exe') # 请求的发送 url = 'https://www.jd.com/' bro.get(url) sleep(1) # 标签定位 # bro.find_element_by_xpath('//input[@id="key"]') search = bro.find_element_by_id('key') search.send_keys('mac pro') # 向指定标签中录入文本数据 sleep(2) btn = bro.find_element_by_xpath('//*[@id="search"]/div/div[2]/button') btn.click() sleep(2) # JS注入 bro.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)') # 捕获到当前页面的数据 page_text = bro.page_source print(page_text) sleep(3) bro.quit()
动态加载数据的捕获代码示例:
http://125.35.6.84:81/xk/,对药监总局前3页的企业名称进行爬取
from selenium import webdriver from lxml import etree from time import sleep bro = webdriver.Chrome(executable_path='./chromedriver.exe') url = 'http://125.35.6.84:81/xk/' bro.get(url) page_text = bro.page_source all_page_text = [page_text] # 点击下一页 for i in range(2): # 获取标签 nextPage = bro.find_element_by_xpath('//*[@id="pageIto_next"]') # 进行点击 nextPage.click() sleep(1) all_page_text.append(bro.page_source) # 对爬取到的数据进行解析 for page_text in all_page_text: tree = etree.HTML(page_text) li_list = tree.xpath('//*[@id="gzlist"]/li') for li in li_list: name = li.xpath('./dl/@title')[0] print(name) sleep(2) bro.quit()
动作链概念/使用流程
ActionChains,一系列的行为动作
动作链对象action和浏览器对象bro是独立的
使用流程:
实例化一个动作链对象,需要将指定的浏览器和动作链对象进行绑定
执行相关的连续的动作
perform()立即执行动作链制定好的动作
示例代码:
from selenium import webdriver from selenium.webdriver import ActionChains # 动作链 from time import sleep bro = webdriver.Chrome(executable_path='./chromedriver.exe') url = 'https://www.runoob.com/try/try.php?filename=jqueryui-api-droppable' bro.get(url) # NoSuchElementException:定位的标签是存在与iframe之中,则就会抛出这个错误 # 解决方法:switch_to.frame进行指定子页面的切换 bro.switch_to.frame('iframeResult') div_tag = bro.find_element_by_xpath('//*[@id="draggable"]') # 实例化一个动作链对象 action = ActionChains(bro) action.click_and_hold(div_tag) # 点击且长按 # perform()让动作链立即执行 for i in range(5): action.move_by_offset(xoffset=15,yoffset=15).perform() sleep(2) action.release() sleep(5) bro.quit()
模拟登录流程:
代码示例:
from selenium import webdriver from selenium.webdriver import ActionChains from time import sleep from PIL import Image # 安装PIL或者是Pillow from CJY import Chaojiying_Client # 封装一个识别验证码的函数 def transformCode(imgPath,imgType): chaojiying = Chaojiying_Client('bobo328410948', 'bobo328410948', '899370') im = open(imgPath, 'rb').read() return chaojiying.PostPic(im, imgType)['pic_str'] bro = webdriver.Chrome(executable_path='./chromedriver.exe') bro.get('https://kyfw.12306.cn/otn/login/init') sleep(2) # 将当前浏览器页面进行图片保存 bro.save_screenshot('./main.png') # 将验证码的局部区域进行裁剪 # 捕获标签在页面中的位置信息 img_tag = bro.find_element_by_xpath('//*[@id="loginForm"]/div/ul[2]/li[4]/div/div/div[3]/img') location = img_tag.location # 标签的起始位置坐标(左下角坐标) size = img_tag.size # 标签的尺寸 # 裁剪范围对应的矩形区域 rangle = (int(location['x']),int(location['y']),int(location['x']+size['width']),int(location['y']+size['height'])) # 使用Image工具进行指定区域的裁剪 i = Image.open('./main.png') frame = i.crop(rangle) # crop就是根据指定的裁剪范围进行图片的截取 frame.save('code.png') # 调用打码平台进行验证码的识别 result = transformCode('./code.png',9004) print(result) #x1,y1|x2,y2|x3,y3 # x1,y1|x2,y2|x3,y3 ==>[[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3]] all_list = [] # [[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3]] if '|' in result: list_1 = result.split('|') count_1 = len(list_1) for i in range(count_1): xy_list = [] x = int(list_1[i].split(',')[0]) y = int(list_1[i].split(',')[1]) xy_list.append(x) xy_list.append(y) all_list.append(xy_list) else: x = int(result.split(',')[0]) y = int(result.split(',')[1]) xy_list = [] xy_list.append(x) xy_list.append(y) all_list.append(xy_list) for point in all_list: x = point[0] y = point[1] ActionChains(bro).move_to_element_with_offset(img_tag,x,y).click().perform() sleep(1) bro.find_element_by_id('username').send_keys('xxxxxx') sleep(1) bro.find_element_by_id('password').send_keys('xxxx') sleep(1) bro.find_element_by_id('loginSub').click() sleep(10) print(bro.page_source) bro.quit()
测试服务器是否有selenium检测机制
规避检测代码示例:
# 规避检测 from selenium import webdriver from selenium.webdriver import ChromeOptions option = ChromeOptions() option.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation']) bro = webdriver.Chrome(executable_path='./chromedriver.exe',options=option) url = 'https://www.taobao.com/' bro.get(url)
现有无头浏览器
无头浏览器代码示例:
# 无头浏览器 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options from time import sleep chrome_options = Options() chrome_options.add_argument('--headless') chrome_options.add_argument('--disable-gpu') bro = webdriver.Chrome(executable_path='./chromedriver.exe',chrome_options=chrome_options) url = 'https://www.taobao.com/' bro.get(url) sleep(2) bro.save_screenshot('123.png') print(bro.page_source)
网络请求的模块:requests/urllib/aiohttp
aiohttp和requests的区别:
代理requests用poroxies,aiohttp用的是proxy
接收二进制文件requests用response.content,aiohttp用的是response.read()