Python 模拟登录和爬取网页时的网页解析技巧和库介绍

2023-04-19 00:00:00 解析模拟网页时

模拟登录技巧
在爬取需要登录的网页时，我们需要先模拟登录，以下是几种常用的模拟登录技巧。
1.1 使用 requests 库的 Session 对象
requests 库提供了 Session 对象，可以在同一个会话中保持一些参数，比如 cookies、headers 等，以方便后续的请求和操作。使用 Session 对象的代码如下：

import requests
session = requests.Session()
# 登录
login_data = {'email': 'xxx', 'password': 'xxx'}
session.post('http://pidancode.com/login', data=login_data)
# 访问已登录页面
response = session.get('http://pidancode.com/myprofile')
print(response.text)

在上面的代码中，首先创建了一个 Session 对象，并使用 post 方法模拟登录，然后访问已登录页面时，使用了 get 方法，此时即可获取到登录后的页面内容。
1.2 使用 urllib 库的 CookieJar 对象
urllib 库提供了 CookieJar 对象，可以自动管理 cookies。在模拟登录时，可以先使用 urllib 的 opener 对象，将登陆成功后返回的 cookies 保存在 CookieJar 中，然后再使用同一个 opener 对象访问其它页面。
代码如下：

import urllib.request
import http.cookiejar
# 创建 CookieJar 对象
cj = http.cookiejar.CookieJar()
# 创建带有 CookieJar 的 URLopener 对象
opener = urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPCookieProcessor(cj))
# 模拟登录
login_data = {'email': 'xxx', 'password': 'xxx'}
post_data = urllib.parse.urlencode(login_data).encode('utf-8')
opener.open('http://pidancode.com/login', post_data)
# 访问已登录页面
response = opener.open('http://pidancode.com/myprofile')
print(response.read().decode('utf-8'))

在上面的代码中，首先创建了一个 CookieJar 对象，并通过 HTTPCookieProcessor 将其注册为 HTTP 请求的处理器，然后创建了一个带有 CookieJar 的 URLopener 对象，使用post方法模拟登录，最后通过同一个 URLopener 对象来访问已登录的页面。
2. 网页解析技巧和库介绍
爬取到网页源代码后，需要对其进行解析，得到所需数据。以下是几种常用的网页解析技巧和库介绍。
2.1 使用正则表达式解析
在使用正则表达式解析网页时，需要先了解网页源代码的结构和规律，然后使用相应的正则表达式来匹配和提取所需数据。
代码如下：

import re
import requests
# 获取网页源代码
response = requests.get('http://pidancode.com')
html = response.text
# 使用正则表达式匹配和提取
pattern = '<title>(.*?)</title>'
title = re.findall(pattern, html)[0]
print(title)

在上面的代码中，首先使用 requests 库获取网页源代码，然后使用 re 模块的 findall 方法，匹配所有符合要求的数据，并返回列表，我们需要的数据即为列表中的第一个元素。
2.2 使用 BeautifulSoup 库解析
BeautifulSoup 是一个流行的 Python 网页解析库，它可以灵活地处理各种文档类型。
代码如下：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
# 获取网页源代码
response = requests.get('http://pidancode.com')
html = response.text
# 使用 BeautifulSoup 解析
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
title = soup.title.string
print(title)

在上面的代码中，首先使用 requests 库获取网页源代码，然后使用 BeautifulSoup 对象对其进行解析。使用 string 属性来访问网页标题。
2.3 使用 lxml 库解析
lxml 库是另一个流行的 Python 网页解析库，它依赖于 libxml2 和 libxslt 库，解析速度较快。
代码如下：

from lxml import etree
import requests
# 抓取网页源代码
response = requests.get('http://pidancode.com')
html = response.text
# 解析
root = etree.HTML(html)
title = root.xpath('//title/text()')[0]
print(title)

在上面的代码中，首先使用 requests 库获取网页源代码，然后使用 etree.HTML 对象对其进行解析。使用 xpath 方法来访问网页标题。
3. 代码演示
我们以皮蛋编程网站为例，进一步演示模拟登录和爬取网页的过程。
3.1 使用 Session 对象模拟登录和解析网页

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 登录
session = requests.Session()
login_data = {'username': 'testuser', 'password': 'testpassword'}
session.post('http://pidancode.com/login', data=login_data)
# 访问已登录页面
response = session.get('http://pidancode.com/myprofile')
html = response.text
# 解析网页
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
header = soup.h2.string
print(header)

在上面的代码中，首先使用 requests 库的 Session 对象进行登录，然后访问已登录页面，最后使用 BeautifulSoup 库对网页进行解析，获取页面标题。
3.2 使用 urllib 的 CookieJar 和 lxml 库解析网页

import urllib.request
import http.cookiejar
from lxml import etree
# 创建 CookieJar 对象
cj = http.cookiejar.CookieJar()
# 创建带有 CookieJar 的 URLopener 对象
opener = urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPCookieProcessor(cj))
# 登录
login_data = {'username': 'testuser', 'password': 'testpassword'}
post_data = urllib.parse.urlencode(login_data).encode('utf-8')
opener.open('http://pidancode.com/login', post_data)
# 访问已登录页面
response = opener.open('http://pidancode.com/myprofile')
html = response.read().decode('utf-8')
# 解析网页
root = etree.HTML(html)
header = root.xpath('//h2/text()')[0]
print(header)

在上面的代码中，首先使用 urllib 库的 CookieJar 对象，创建一个带有 cookie 的 opener 对象。然后使用此 opener 对象进行登录，最后使用 lxml 库对网页进行解析，获取页面标题。

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