使用代理的爬虫

信息源是搜狗微信，就爬到的数据保存到MySQL中

 

搜狗对微信公众号和文章做了整合，我们可以直接通过链接搜索到相关的公众号和文章

 

例如搜索NBA，搜索的结果的URL中有很多无关的GET请求的参数，手动将无关的请求参数去掉，其中只保留type和query，其中type表示的是搜索微信文章，query表示搜索关键词为NBA  https://weixin.sogou.com/weixin?query=NBA&type=2&page=2

 

要注意的点就是如果没有输入账号的话，那么只能看到十页内容，登录之后可以看到一百页的内容，如果想要抓取更多的内容，就需要登录并使用cookies来进行爬取，搜狗微信的反爬能力很强，如果要是连续的刷新话站点就会弹出验证码

　　网络请求出现了302跳转，返回状态码是302，这时候就进入了验证界面，所以可以得出结论，如果服务器返回的状态码是302而不是200的话就说明IP访问次数过高了，IP早到了封禁，此次请求失败

　　要是遇到这种情况，我们可以选择识别这个验证码并进行解封操作，或者也可以选择IP代理来进行直接切换

　　

　　对于反爬能力很强的网站来说，如果我们遇到这种返回状态就需要重试，所以可以采取另外一种爬取方式，借助数据库来自己构造一个爬虫队列，将待爬取的请求都放到队列中，如果请求失败了就重新放回到队列中，等待被重新进行调用 --> 这里可以借助redis的队列，要是碰到新的请求就加入队列中，或者有需要重试的请求也加入到队列中。在调度的时候要是队列不为空的话就将请求挨个取出来执行，得到响应的内容，提取出来我们想要的东西

 

　　采取MySQL进行存储，需要借助与pymysql库，将爬取的结果构造成一个字典，实现动态存储

 

功能：

　　1、借助Redis数据库构造爬虫队列，来实现请求的存取

　　2、实现异常处理，失败的请求重新加入队列

　　3、实现翻页和提取文章列表并对应加入到队列中

　　4、实现微信文章的提取

　　5、保存到数据库中

 

构造Request

　　如果是要用队列来存储请求，那么就需要实现一个请求Request的数据结构，在这个请求头中必须要包含的一些信息（请求URL、请求头、请求方式、超时时间等），还有就是对于某个请求我们要实现对应的方法来处理它的响应，所以也就需要一个回调函数，每次翻页的操作都需要代理来实现，所以也就需要一个代理的参数，最后就是要是一个请求的失败次数过多，那么就不再需要重新进行请求了，所以还要对失败次数进行记录

　　上面说说到的参数都是Request的一部分，组成了一个完整的Request放到队列中去等待调度，这样从队列中拿出来的时候直接执行Request就好了

　　实现：

　　　　　　我们可以采用继承requests库中的Request对象的方式来实现我们所需要的数据结构，在requests库中已经有了Request对象，它将请求作为一个整体的对象去执行，当得到响应之后在进行返回，其实在requests库中所构造的Request对象中，已经包含了请求方式、请求链接、请求头这些参数了，但是跟我们想要的还是差了几个。我们需要的是一个特定的数据结构，所以可以在原先的基础上加入剩下的几个属性，在这里我们继承Request对象，重新实现一个请求

TIMEOUT = 10
from requests import Request
 
class WeixinRequest(Request):
    def __init__(self, url, callback, method='GET', headers=None, need_proxy=False, fail_time=0, timeout=TIMEOUT):
        Request.__init__(self, method, url, headers)
　　　　  # 回调函数
        self.callback = callback
　　　　  # 代理
        self.need_proxy = need_proxy
　　　　  # 失败次数
        self.fail_time = fail_time
　　　　　# 超时时间
        self.timeout = timeout

 

 

　　　　首先init方法先调用了Request的init方法，然后加入了额外的几个参数，callback、need_proxy、timeout，分别表示回调函数、是否需要代理进行爬取、失败次数、超时时间

　　　　我们可以将新定义的Request看成是一个整体来进行执行，每个Request都是独立的，每个请求中都有自己的属性，例如，我们可以调用callback就可以知道这个请求的响应应该调用哪个方法来执行，调用fail_time就可以知道已经失败了多少次了，是否需要进行丢弃等等

 

实现请求队列

　　在构造请求队列的时候其实就是实现请求的存取操作，所以就可以利用redis中的rpush和lpop方法

　　注意：存取的时候不能直接存Request对象，redis里面存的是字符串。所以在存Request对象之前我们要先把它序列化，取出来的时候再将它反序列化，可以利用pickle模块实现

from pickle import dumps, loads
from request import WeixinRequest
 
class RedisQueue():
    def __init__(self):
        """初始化 Redis"""
        self.db = StrictRedis(host=REDIS_HOST, port=REDIS_PORT, password=REDIS_PASSWORD)
 
    def add(self, request):
        """
        向队列添加序列化后的 Request
        :param request: 请求对象
        :param fail_time: 失败次数
        :return: 添加结果
        """
        if isinstance(request, WeixinRequest):
            return self.db.rpush(REDIS_KEY, dumps(request))
        return False
 
    def pop(self):
        """
        取出下一个 Request 并反序列化
        :return: Request or None
        """
        if self.db.llen(REDIS_KEY):
            return loads(self.db.lpop(REDIS_KEY))
        else:
            return False
 
    def empty(self):
        return self.db.llen(REDIS_KEY) == 0

 

　　写了一个RedisQueue类，在init方法中初始化了一个StrictRedis对象，之后实现了add方法，首先判断Request的类型，如果是我们自己定义的Request对象的话，那么就利用pickle序列化之后调用rpush方法加入到队列中去。pop方法则相反，调用lpop方法将请求从队列中拿出去，然后调用pickle的loads方法转成我们自定义的Request类型

　　在调度的时候只需要新建一个RedisQueue对象，然后再调用add方法在队列中传入Request对象，就可以实现入队操作了，调用pop方法就可以取出下一个Request对象

　　

创建IP代理池

准备第一个请求

class Spider():
    base_url = 'http://weixin.sogou.com/weixin'
    keyword = 'NBA'
    headers = {
        
    }
    session = Session()
    queue = RedisQueue()
 
    def start(self):
        """初始化工作"""
        # 全局更新 Headers
        self.session.headers.update(self.headers)
        start_url = self.base_url + '?' + urlencode({'query': self.keyword, 'type': 2})
        weixin_request = WeixinRequest(url=start_url, callback=self.parse_index, need_proxy=True)
        # 调度第一个请求
        self.queue.add(weixin_request)

 

　　在这里定义了Spider类，设置了很多全局变量，headers就是请求头，在你的浏览器中登录账号，然后再开发者工具中将请求头复制出来，一定要带上cookie字段，因为这里面保存了你的登录状态，然后就是初始化Session和RedisQueue对象，分别来执行请求和存储请求

　　这里面的start方法全局更新了headers，使得所有的请求都能应用到cookies，然后构造了一个起始的URL，之后用这个URL构造了一个Request对象。回调函数是当前类中的parse_index方法，也就是当这个请求成功之后就用parse_index来处理和解析。need_proxy参数设置为True，表示的是执行这个请求需要用到代理。最后我们用到了RedisQueue的add方法，将这个请求加入到队列中，等待调度

调度请求

　　当地一个请求加入之后，调度就开始了。我们首先从队列中取出这个请求，将它的结果解析出来，生成新的请求加入到队列中，然后拿出新的请求，将结果来进行解析，在生成新的请求加入到队列中，就这样不断的循环，知道队列中没有请求为止，就代表爬取结束了

VALID_STATUSES = [200]
 
def schedule(self):
    """
    调度请求
    :return:
    """
    while not self.queue.empty():
        weixin_request = self.queue.pop()
        callback = weixin_request.callback
        print('Schedule', weixin_request.url)
        response = self.request(weixin_request)
        if response and response.status_code in VALID_STATUSES:
            results = list(callback(response))
            if results:
                for result in results:
                    print('New Result', result)
                    if isinstance(result, WeixinRequest):
                        self.queue.add(result)
                    if isinstance(result, dict):
                        self.mysql.insert('articles', result)
            else:
                self.error(weixin_request)
        else:
            self.error(weixin_request)

 

　　在schedule方法中，其实就是一个内部循环，来判断这个队列是否为空，当队列不为空的时候，调用pop方法从队列中取出一个请求，调用requests方法来执行这个请求，

from requests import ReadTimeout, ConnectionError
 
def request(self, weixin_request):
    """
    执行请求
    :param weixin_request: 请求
    :return: 响应
    """
    try:
        if weixin_request.need_proxy:
            proxy = get_proxy()
            if proxy:
                proxies = {
                    'http': 'http://' + proxy,
                    'https': 'https://' + proxy
                }
                return self.session.send(weixin_request.prepare(),
                                         timeout=weixin_request.timeout, allow_redirects=False, proxies=proxies)
        return self.session.send(weixin_request.prepare(), timeout=weixin_request.timeout, allow_redirects=False)
    except (ConnectionError, ReadTimeout) as e:
        print(e.args)
        return False

 

　　首先要判断这个请求是否需要代理，如果需要代理，就调用get_proxy方法获取代理，然后调用Session的send方法执行这个请求。这里的请求调用了prepare方法转化成了Prepared Request，同时设置allow_redirects为False，timeout是该请求的超时时间，最后响应返回

　　执行request方法之后会得到两种结果，一种就是False，也就是请求失败了，另一种就是Response对象，这之前可以对状态码进行判断，要是状态码合法的话就进行解析，否则就重新将请求放回队列中

　　如果状态码合法，解析的时候会调用Request对象的回调函数进行解析，

from pyquery import PyQuery as pq
 
def parse_index(self, response):
    """
    解析索引页
    :param response: 响应
    :return: 新的响应
    """
    doc = pq(response.text)
    items = doc('.news-box .news-list li .txt-box h3 a').items()
    for item in items:
        url = item.attr('href')
        weixin_request = WeixinRequest(url=url, callback=self.parse_detail)
        yield weixin_request
    next = doc('#sogou_next').attr('href')
    if next:
        url = self.base_url + str(next)
        weixin_request = WeixinRequest(url=url, callback=self.parse_index, need_proxy=True)
        yield weixin_request

　　在这个回调函数中主要就是做了两件事，1、获取本页所有微信文章的链接2、获取下一页的链接，在构造成Request对象之后通过yield进行返回，然后，schedule方法将返回的结果进行遍历，利用isinstance方法判断返回的结果，如果返回的结果是Request对象的话，就重新加入到队列中去，到这里第一遍循环就结束了

　　其实这个时候while循环还会继续执行。队列已经包含第一页内容的文章详情页请求和下一页请求，所以第二次循环得到的下一个请求就是下一页文章详情页的链接，程序重新调用request方法获取其响应，然后调用它对应的回调函数解析，这个时候详情页请求的回调方法就不同了

def parse_detail(self, response):
    """
    解析详情页
    :param response: 响应
    :return: 微信公众号文章
    """
    doc = pq(response.text)
    data = {'title': doc('.rich_media_title').text(),
        'content': doc('.rich_media_content').text(),
        'date': doc('#post-date').text(),
        'nickname': doc('#js_profile_qrcode> div > strong').text(),
        'wechat': doc('#js_profile_qrcode> div > p:nth-child(3) > span').text()}
    yield data

　　这个回调函数解析了微信文章详情页的内容，提取出来了它的标题、正文文本、发布日期、发布人暱称、微信公众号名称。将这些信息组合成一个字典进行返回，结果返回之后还需要判断类型，如果是字典类型，就通过mysql将数据存到数据库中

 

保存到数据库