用Python爬取需要登录的网站

系统 1345 0

最近我必须执行一项从一个需要登录的网站上爬取一些网页的操作。它没有我想象中那么简单,因此我决定为它写一个辅助教程。

在本教程中,我们将从我们的bitbucket账户中爬取一个项目列表。

教程中的代码可以从我的 Github 中找到。

我们将会按照以下步骤进行:

  • 提取登录需要的详细信息

  • 执行站点登录

  • 爬取所需要的数据

在本教程中,我使用了以下包(可以在 requirements.txt 中找到):

requests

lxml

#步骤一:研究该网站

打开登录页面

进入以下页面 “bitbucket.org/account/signin”。你会看到如下图所示的页面(执行注销,以防你已经登录)

用Python爬取需要登录的网站_第1张图片

仔细研究那些我们需要提取的详细信息,以供登录之用

在这一部分,我们会创建一个字典来保存执行登录的详细信息:

1. 右击 “Username or email” 字段,选择“查看元素”。我们将使用 “name” 属性为 “username” 的输入框的值。“username”将会是 key 值,我们的用户名/电子邮箱就是对应的 value 值(在其他的网站上这些 key 值可能是 “email”,“ user_name”,“ login”,等等)。

用Python爬取需要登录的网站_第2张图片

2. 右击 “Password” 字段,选择“查看元素”。在脚本中我们需要使用 “name” 属性为 “password” 的输入框的值。“password” 将是字典的 key 值,我们输入的密码将是对应的 value 值(在其他网站key值可能是 “userpassword”,“loginpassword”,“pwd”,等等)。

用Python爬取需要登录的网站_第3张图片

3. 在源代码页面中,查找一个名为 “csrfmiddlewaretoken” 的隐藏输入标签。“csrfmiddlewaretoken” 将是 key 值,而对应的 value 值将是这个隐藏的输入值(在其他网站上这个 value 值可能是一个名为 “csrftoken”,“ authenticationtoken” 的隐藏输入值)。列如:“Vy00PE3Ra6aISwKBrPn72SFml00IcUV8”。

用Python爬取需要登录的网站_第4张图片

最后我们将会得到一个类似这样的字典:

            
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payload = {

"username": "
              
                ",

"password": "
                
                  ",

"csrfmiddlewaretoken": "
                  
                    "

}

                  
                
              
            
          

请记住,这是这个网站的一个具体案例。虽然这个登录表单很简单,但其他网站可能需要我们检查浏览器的请求日志,并找到登录步骤中应该使用的相关的 key 值和 value 值。

#步骤2:执行登录网站

对于这个脚本,我们只需要导入如下内容:

            
              import requests

from lxml import html

            
          

##首先,我们要创建 session 对象。这个对象会允许我们保存所有的登录会话请求。

session_requests = requests.session()

##第二,我们要从该网页上提取在登录时所使用的 csrf 标记。在这个例子中,我们使用的是 lxml 和 xpath 来提取,我们也可以使用正则表达式或者其他的一些方法来提取这些数据。

            
              login_url = "https://bitbucket.org/account/signin/?next=/"

result = session_requests.get(login_url)

tree = html.fromstring(result.text)

authenticity_token = list(set(tree.xpath("//input[@name='csrfmiddlewaretoken']/@value")))[0]


            
          

更多关于xpath 和lxml的信息可以在这里找到。

接下来,我们要执行登录阶段。在这一阶段,我们发送一个 POST 请求给登录的 url。我们使用前面步骤中创建的 payload 作为 data 。也可以为该请求使用一个标题并在该标题中给这个相同的 url 添加一个参照键。

            
              result = session_requests.post(

login_url,

data = payload,

headers = dict(referer=login_url)

)

            
          

#步骤三:爬取内容

现在,我们已经登录成功了,我们将从 bitbucket dashboard 页面上执行真正的爬取操作。

            
              url = 'https://bitbucket.org/dashboard/overview'

result = session_requests.get(

url,

headers = dict(referer = url)

)


            
          

为了测试以上内容,我们从 bitbucket dashboard 页面上爬取了项目列表。我们将再次使用 xpath 来查找目标元素,清除新行中的文本和空格并打印出结果。如果一切都运行 OK,输出结果应该是你 bitbucket 账户中的 buckets / project 列表。

            
              tree = html.fromstring(result.content)

bucket_elems = tree.findall(".//span[@class='repo-name']/")

bucket_names = [bucket.text_content.replace("n", "").strip() for bucket inbucket_elems]

print bucket_names


            
          

你也可以通过检查从每个请求返回的状态代码来验证这些请求结果。它不会总是能让你知道登录阶段是否是成功的,但是可以用来作为一个验证指标。

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例如:

result.ok # 会告诉我们最后一次请求是否成功

result.status_code # 会返回给我们最后一次请求的状态

就是这样。


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