一次爬虫实践记录

hzx 发布于2019-07-31 11:18 / 3058人阅读

摘要：在和伟锋探讨的时候，我突然想到了可以用爬虫的手段，来将数据中心的数据全部爬取出来。这里做一个技术记录，中间涉及到的知识点包括如何通过中的，以及维持登陆状态，以爬取不同的需要登陆以后才能查看的网页。

前言说明：

公司在2017年3月的时候开发过一个「数据中心」，是将有赞的用户和订单信息通过API拉取到自己开发的网站上，再结合我们自己和用户沟通的信息，组成一个简单的用户管理中心。数据中心虽然简单，但对我们意义非常大，它的出现标志着我们想要定位一个用户的时候告别了“办公室吼一吼”的纯人肉方法。

不过随着时间的推移，数据中心跟不上我们的业务发展，我们想在近期将其重新做一遍，进行一系列大的功能升级。别的都好说，唯一的问题是在过去一年半中，我们在数据中心添加了大量的信息，比如同学的微信号、昵称、他家长的信息、他的订单备注信息等等。随着远良的离职，后来的人已经很难从数据库中找出这些数据。在和伟锋探讨CRM的时候，我突然想到了可以用爬虫的手段，来将数据中心的数据全部爬取出来。于是便有了下面的代码，经过断断续续两三天的研究，我终于搞定了代码，顺利爬取了我们所有超过1万条的用户数据。

这里做一个技术记录，中间涉及到的知识点包括：

如何通过Network中的authorization，以及requests.session()维持登陆状态，以爬取不同的需要登陆以后才能查看的网页。这里面有个坑，就是我先用了session的方法来试图解决问题，但是怎么试都总是失败，反复查询后发现发现数据中心是用node.js来写的，而这样的网页用的是token来验证身份，session()那套行不通。最后我在头信息中发现authorization，直接粘到headers的信息才解决问题的；

查看网页源代码，如果你需要的信息不在源代码中，那就说明要找的内容在JS文件中，在开发者模式下找到Network中的XHR或者JS，里面一般都会有某个JS文件包含你要的信息（header包含头信息，preview包含要爬取的信息，最上面的request URL则是要爬取内容所需要的网址信息）。

复习了json的使用方法。另外，不管是python还是json，爬取的关键都是找到循环点，因为循环点意味着有规律循环的开始；

复习了在python中打开、写入csv文件的方式；

复习了在python中连接数据库的知识；Python3 MySQL 数据库连接 - PyMySQL 驱动

学习了try...except的用法：将可能出现bug的代码写入try的部分，然后在except那里写入报错类型和报错的提示。报错提示可以根据需要自定义。这样的好处是程序出现bug的时候不会报错终止，而是会给出报错提示以后继续后面的运行，直到结束。（Python）异常处理try...except、raise

复习列表构造的知识；

简单学习了SQL的基本操作语句 SQL基本语法

import requests
import json
import csv
import pymysql
import time


# 从数据库中获取所有的用户ID

yz_uids = []

db = pymysql.connect("192.168.31.24","root","root","danci_tddc") # 连接数据库
cursor = db.cursor() # 用cursor 方法获取操作游标
sql = "SELECT * FROM td_crm_customers" # 写sql语句
cursor.execute(sql) # 执行sql语句
data = cursor.fetchall() # 获取数据
for row in data:
    yz_uid = row[0]
    yz_uids.append(yz_uid)

db.close() # 关闭数据库连接



login_url = "http://data.testdaily.cn/#!/login"


headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36",
    "Referer": "http://data.testdaily.cn/",
    "Cookie": "Hm_lvt_fc5a4042b4f7e4c87111dce89bb04bea=1539932447,1540895924",
    "Authorization": "Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJfaWQiOiI1OGI3ZWU4ZmI2NmVmZjEwMWM5NGVjODgiLCJ1c2VybmFtZSI6Inplbmd5aWNoYW8iLCJleHAiOjE1NDIxODA5OTksImlhdCI6MTU0MTU3NjE5OX0.dl7o4lnPZnfw7e606sVOrW4dYCKOmQJzSsMBHCFPAc4"
}

# 打开存储的csv文档
f = open("/Users/damo/Desktop/4.csv", "w+")
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(["user_id", "wechat", "nickname", "majia", "phone", "address", "name", "tag", "parentInfo", "remark", "update_time","trade_history"])

# 获取单个页面的数据
def get_info(url):

    try:
        # 读取客户详情页面并获取json数据
        res = requests.get(url,headers = headers)
        json_data = json.loads(res.text)

        user_id = json_data["user_id"]
        wechat = json_data["wechat"]
        if "nickname" in json_data.keys():
            nickname = json_data["nickname"]
        else:
            nickname = ""
        majia = json_data["tdAlias"]
        phone = json_data["mobile"]
        address = json_data["address"]
        name = json_data["name"]
        tag = json_data["tags"]
        if "parentsInfo" in json_data.keys():
            parentInfo = json_data["parentsInfo"]
        else:
            parentInfo = ""
        if "remark" in json_data.keys():
            remark = json_data["remark"]
        else:
            remark = ""
        update_time = json_data["update_time"]
        trade_history = json_data["trades"]

        writer.writerow([user_id,wechat,nickname,majia,phone,address,name,tag,parentInfo,remark,update_time,trade_history]) # 将数据写入csv文件
    except TypeError:
        print(url + "有问题")

if __name__ == "__main__":
    urls = ["http://data.testdaily.cn/api/customers/{}".format(i) for i in yz_uids] # 构造列表表达式
    for url in urls:
        get_info(url)

GPU云服务器云服务器爬虫记录谈一次解一次只弹一次

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