爬虫技术升级:如何结合DrissionPage和Auth代理插件实现数据采集

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
简介: 本文介绍了在Python中使用DrissionPage库和Auth代理Chrome插件抓取163新闻网站数据的方法。针对许多爬虫框架不支持代理认证的问题,文章提出了通过代码生成包含认证信息的Chrome插件来配置代理。示例代码展示了如何创建插件并利用DrissionPage进行网页自动化,成功访问需要代理的网站并打印页面标题。该方法有效解决了代理认证难题,提高了爬虫的效率和安全性,适用于各种需要代理认证的网页数据采集。

爬虫代理.jpg

背景/引言

在大数据时代,网络爬虫技术已经成为数据收集的重要手段之一。爬虫技术可以自动化地从互联网上收集数据,节省大量人力和时间成本。然而,当使用需要身份验证的代理服务器时,许多现有的爬虫框架并不直接支持代理认证。这就需要我们寻找替代方案,以便在爬虫过程中能够顺利通过代理认证。

本文将介绍如何使用Python中的DrissionPage库,结合Auth代理的Chrome插件,实现从163新闻网站的数据采集。我们将以亿牛云爬虫代理为例,详细演示如何在程序中配置代理,确保爬虫能够高效、安全地运行。通过实例代码,我们将展示完整的实现流程,帮助开发者掌握从目标网站采集数据的实用技巧。

正文

1. 什么是DrissionPage?

DrissionPage是一款基于Python的网页自动化工具,结合了Web浏览器自动化的便利性和requests库的高效性。其设计初衷是提供一种人性化的使用方法,提高开发和运行效率。

2. 代理认证问题

由于许多爬虫框架不支持代理认证,因此我们需要采取其他方案来解决这一问题。常见的解决方案包括:

  1. 使用本地代理服务器(如Squid)将需要认证的代理转换为不需要密码的代理。
  2. 安装支持代理认证的Chrome插件(如SwitchyOmega),在插件中配置代理认证信息,然后使用框架接管浏览器。
  3. 通过代码生成包含代理认证信息的Chrome插件,并启动新的浏览器实例。

本文将重点介绍如何使用第三种方法,通过代码生成Chrome插件来配置代理认证信息。

实例

以下代码展示了如何通过创建Chrome插件来配置代理认证,并使用DrissionPage进行网页自动化操作,采集163新闻网站的数据。此方法可以在任何支持Chrome扩展的环境中使用。

import string
import os
from DrissionPage import ChromiumOptions, ChromiumPage

# 代理服务器信息(以亿牛云爬虫代理为例)
proxyHost = "www.Host.cn"
proxyPort = "3111"

# 代理认证信息
proxyUser = "username"
proxyPass = "password"

def create_proxy_auth_extension(proxy_host, proxy_port, proxy_username, proxy_password, scheme='http', plugin_path=None):
    # 创建Chrome插件的manifest.json文件内容
    manifest_json = """
    {
        "version": "1.0.0",
        "manifest_version": 2,
        "name": "16YUN Proxy",
        "permissions": [
            "proxy",
            "tabs",
            "unlimitedStorage",
            "storage",
            "<all_urls>",
            "webRequest",
            "webRequestBlocking"
        ],
        "background": {
            "scripts": ["background.js"]
        },
        "minimum_chrome_version":"22.0.0"
    }
    """

    # 创建Chrome插件的background.js文件内容
    background_js = string.Template(
        """
        var config = {
            mode: "fixed_servers",
            rules: {
                singleProxy: {
                    scheme: "${scheme}",
                    host: "${host}",
                    port: parseInt(${port})
                },
                bypassList: ["localhost"]
            }
        };

        chrome.proxy.settings.set({value: config, scope: "regular"}, function() {});

        function callbackFn(details) {
            return {
                authCredentials: {
                    username: "${username}",
                    password: "${password}"
                }
            };
        }

        chrome.webRequest.onAuthRequired.addListener(
            callbackFn,
            {urls: ["<all_urls>"]},
            ['blocking']
        );
        """
    ).substitute(
        host=proxy_host,
        port=proxy_port,
        username=proxy_username,
        password=proxy_password,
        scheme=scheme,
    )

    # 创建插件目录并写入manifest.json和background.js文件
    os.makedirs(plugin_path, exist_ok=True)
    with open(os.path.join(plugin_path, "manifest.json"), "w+") as f:
        f.write(manifest_json)
    with open(os.path.join(plugin_path, "background.js"), "w+") as f:
        f.write(background_js)

    return os.path.join(plugin_path)

# 指定插件路径
proxy_auth_plugin_path = create_proxy_auth_extension(
    plugin_path="/tmp/111",
    proxy_host=proxyHost,
    proxy_port=proxyPort,
    proxy_username=proxyUser,
    proxy_password=proxyPass
)

# 使用DrissionPage进行网页自动化,并加载代理认证插件
co = ChromiumOptions().add_extension(path=proxy_auth_plugin_path)
page = ChromiumPage(co)
page.get('https://news.163.com/')

# 打印页面标题
print(page.title)

结论

通过上述方法,我们可以有效地解决代理认证问题,并使用DrissionPage实现高效的网页自动化操作。无论是处理需要登录的网站还是复杂的JavaScript交互,DrissionPage都提供了一种简洁且高效的解决方案。结合代理认证插件的使用,可以进一步提高爬虫的隐私性和稳定性。这种方法不仅适用于163新闻网站的数据采集,还可以广泛应用于其他需要代理认证的网页数据采集任务。

相关文章
|
2月前
|
数据采集 存储 C#
C# 爬虫技术:京东视频内容抓取的实战案例分析
C# 爬虫技术:京东视频内容抓取的实战案例分析
|
3月前
|
数据采集 存储 API
在信息时代,Python爬虫用于自动化网络数据采集,提高效率。
【7月更文挑战第5天】在信息时代,Python爬虫用于自动化网络数据采集,提高效率。基本概念包括发送HTTP请求、解析HTML、存储数据及异常处理。常用库有requests(发送请求)和BeautifulSoup(解析HTML)。基本流程:导入库,发送GET请求,解析网页提取数据,存储结果,并处理异常。应用案例涉及抓取新闻、商品信息等。
82 2
|
13天前
|
数据采集 中间件 定位技术
新手爬虫er必刷!如何使用代理IP全攻略!
在爬虫开发中,代理IP是规避IP封锁和请求频率限制的重要工具,通过分散请求压力并模拟不同地理位置,提高数据抓取稳定性和成功率。本文详细介绍了代理IP的基本概念、选择服务的关键因素、获取及使用方法,包括Python中的Requests库和Scrapy框架的具体应用,以及IP管理与轮换策略,帮助新手掌握代理IP的使用技巧。
|
24天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 搜索推荐
Python爬虫技术基础与应用场景详解
本文介绍了爬虫技术的基本概念、原理及应用场景,包括数据收集、价格监测、竞品分析和搜索引擎优化等。通过一个实战案例展示了如何使用Python爬取电商网站的商品信息。强调了在使用爬虫技术时需遵守法律法规和道德规范,确保数据抓取的合法性和合规性。
|
2月前
|
数据采集
爬虫抓取数据过程中代理IP频繁掉线:以Kookeey为例的解决方案
在数据抓取过程中,代理IP不可或缺,但其频繁掉线问题严重影响效率。本文以Kookeey为例,探讨解决之道:1)深入理解掉线原因,审慎选择稳定的服务商; 2)保持代理IP更新并合理配置使用参数; 3)在程序中集成错误处理与重试逻辑; 4)必要时升级至更优质的服务; 5)主动与服务商沟通寻求支持; 6)探索替代抓取策略,如调整抓取节奏或采用分布式架构。这些措施有助于显著提升抓取成功率及稳定性。
|
2月前
|
数据采集 数据可视化 搜索推荐
Python爬虫技术从去哪儿网获取旅游数据,对攻略进行可视化分析,提供全面的旅游攻略和个性化的出行建议
本文利用Python爬虫技术从去哪儿网获取旅游数据,通过数据处理和可视化分析,提供了全面的旅游攻略和个性化出行建议,同时探讨了热门目的地、出游方式、时间段以及玩法的偏好,为旅游行业和游客提供了有价值的参考信息。
101 8
|
2月前
|
数据采集 存储 JSON
自动化数据采集:Lua爬虫与JSON解析的深度整合
自动化数据采集:Lua爬虫与JSON解析的深度整合
|
2月前
|
数据采集 XML 前端开发
Python爬虫实战:利用代理IP爬取百度翻译
Python 爬虫实战:利用代理 IP 爬取百度翻译
148 2
|
2月前
|
数据采集 存储 监控
用爬虫技术玩转石墨文档:自动化数据处理与信息提取的新探索
在当今数字化时代,文档协作与管理成为了职场人士日常工作中不可或缺的一部分。石墨文档,作为一款功能强大的在线文档工具,凭借其云端存储、多人实时协作、丰富的文档格式支持等特点,赢得了广泛的用户群体。然而,随着数据量的激增,如何高效地管理和利用这些数据成为了一个亟待解决的问题。此时,爬虫技术便成为了我们玩转石墨文档、实现自动化数据处理与信息提取的强大工具。
|
3月前
|
数据采集 存储 NoSQL
Redis 与 Scrapy:无缝集成的分布式爬虫技术
Redis 与 Scrapy:无缝集成的分布式爬虫技术
下一篇
无影云桌面