全网最新爬虫开发实战（突破各种反爬对称秘钥加密非对称秘钥加密证书秘钥加密）

Posted 2021-08-08 yk 坤帝

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第一章：反爬基础简介

第二章：requests模块基础

01.requests第一血.py
02.requests实战之网页采集器.py
03.requests实战之破解百度翻译.py

第一章：反爬基础简介
前戏：
1.你是否在夜深人静的时候，想看一些会让你更睡不着的图片却苦于没有资源…
2.你是否在节假日出行高峰的时候，想快速抢购火车票成功…
3.你是否在网上购物的时候，想快速且精准的定位到口碑质量最好的商品…

什么是爬虫：
- 通过编写程序，模拟浏览器上网，然后让其去互联网上抓取数据的过程。

爬虫的价值：
- 实际应用
- 就业

爬虫究竟是合法还是违法的？

• 在法律中是不被禁止
• 具有违法风险
• 善意爬虫 恶意爬虫

爬虫带来的风险可以体现在如下2方面：
- 爬虫干扰了被访问网站的正常运营
- 爬虫抓取了收到法律保护的特定类型的数据或信息

如何在使用编写爬虫的过程中避免进入局子的厄运呢？
- 时常的优化自己的程序，避免干扰被访问网站的正常运行
- 在使用，传播爬取到的数据时，审查抓取到的内容，如果发现了涉及到用户隐私
商业机密等敏感内容需要及时停止爬取或传播

爬虫在使用场景中的分类
- 通用爬虫：
抓取系统重要组成部分。抓取的是一整张页面数据。
- 聚焦爬虫：
是建立在通用爬虫的基础之上。抓取的是页面中特定的局部内容。
- 增量式爬虫：
检测网站中数据更新的情况。只会抓取网站中最新更新出来的数据。

爬虫的矛与盾

反爬机制
门户网站，可以通过制定相应的策略或者技术手段，防止爬虫程序进行网站数据的爬取。

反反爬策略
爬虫程序可以通过制定相关的策略或者技术手段，破解门户网站中具备的反爬机制，从而可以获取门户网站中相关的数据。

robots.txt协议：
君子协议。规定了网站中哪些数据可以被爬虫爬取哪些数据不可以被爬取。

http协议

• 概念：就是服务器和客户端进行数据交互的一种形式。
  常用请求头信息
  • User-Agent：请求载体的身份标识
    • Connection：请求完毕后，是断开连接还是保持连接

常用响应头信息
- Content-Type：服务器响应回客户端的数据类型

https协议：

• 安全的超文本传输协议

加密方式

• 对称秘钥加密
  • 非对称秘钥加密
    • 证书秘钥加密

第二章：requests模块基础
01.requests第一血.py

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#!/usr/bin/env python 
# -*- coding:utf-8 -*-
#- 需求：爬取搜狗首页的页面数据
import requests
if __name__ == "__main__":
    #step_1:指定url
    url = 'https://www.sogou.com/'
    #step_2:发起请求
    #get方法会返回一个响应对象
    response = requests.get(url=url)
    #step_3:获取响应数据.text返回的是字符串形式的响应数据
    page_text = response.text
    print(page_text)
    #step_4:持久化存储
    with open('./sogou.html','w',encoding='utf-8') as fp:
        fp.write(page_text)
    print('爬取数据结束！！！')

02.requests实战之网页采集器.py

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#!/usr/bin/env python 
# -*- coding:utf-8 -*-

#UA：User-Agent（请求载体的身份标识）
#UA检测：门户网站的服务器会检测对应请求的载体身份标识，如果检测到请求的载体身份标识为某一款浏览器，
#说明该请求是一个正常的请求。但是，如果检测到请求的载体身份标识不是基于某一款浏览器的，则表示该请求
#为不正常的请求（爬虫），则服务器端就很有可能拒绝该次请求。

#UA伪装：让爬虫对应的请求载体身份标识伪装成某一款浏览器
import requests
if __name__ == "__main__":
    #UA伪装：将对应的User-Agent封装到一个字典中
    headers = {
        'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36'
    }
    url = 'https://www.sogou.com/web'
    #处理url携带的参数：封装到字典中
    kw = input('enter a word:')
    param = {
        'query':kw
    }
    #对指定的url发起的请求对应的url是携带参数的，并且请求过程中处理了参数
    response = requests.get(url=url,params=param,headers=headers)

    page_text = response.text
    fileName = kw+'.html'
    with open(fileName,'w',encoding='utf-8') as fp:
        fp.write(page_text)
    print(fileName,'保存成功！！！')

03.requests实战之破解百度翻译.py

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#!/usr/bin/env python 
# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
import json
if __name__ == "__main__":
    #1.指定url
    post_url = 'https://fanyi.baidu.com/sug'
    #2.进行UA伪装
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36'

    }
    #3.post请求参数处理（同get请求一致）
    word = input('enter a word:')
    data = {
        'kw':word
    }
    #4.请求发送
    response = requests.post(url=post_url,data=data,headers=headers)
    #5.获取响应数据:json()方法返回的是obj（如果确认响应数据是json类型的，才可以使用json（））
    dic_obj = response.json()

    #持久化存储
    fileName = word+'.json'
    fp = open(fileName,'w',encoding='utf-8')
    json.dump(dic_obj,fp=fp,ensure_ascii=False)

    print('over!!!')

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