Python爬虫:关于scrapy模块的请求头

简介: Python爬虫:关于scrapy模块的请求头

内容简介

使用scrapy写爬虫的时候,会莫名其妙的被目标网站拒绝,很大部分是浏览器请求头的原因。

现在一起来看看scrapy的请求头,并探究设置方式


工具准备

开发环境python2.7 + scrapy 1.1.2

测试请求头网站:https://httpbin.org/get?show_env=1

json在线解析:https://www.json.cn/

浏览器请求头大全: http://www.useragentstring.com/

默认请求头

命令行执行,新建爬虫


scrapy startproject myspider
cd myspider
scrapy genspider scrapy_spider httpbin.org

我们通过对 https://httpbin.org/get?show_env=1 的请求,查看本次请求的浏览器信息,可以打开看一看是否是自己的浏览器信息


改写生成的scrapy_spider.py文件


import scrapy
class ScrapySpider(scrapy.Spider):
    name = "scrapy_spider"
    allowed_domains = ["httpbin.org"]
    start_urls = (
        # 请求的链接
        "https://httpbin.org/get?show_env=1",
    )
    def parse(self, response):
        # 打印出相应结果 
        print response.text
if __name__ == '__main__':
    from scrapy import cmdline
    cmdline.execute("scrapy crawl scrapy_spider".split())

如果是你正好使用mac本,正好使用pycharm可以按快捷键启动爬虫

shift + control + r

当然,如果是windows那就右键启动吧


将返回的文本复制到 https://www.json.cn/ 格式化成便于查看的json格式,下面操作亦然,不再赘述。


{
    "args":{
        "show_env":"1"
    },
    "headers":{
        "Accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
        "Accept-Encoding":"gzip,deflate",
        "Accept-Language":"en",
        "Connect-Time":"1",
        "Connection":"close",
        "Host":"httpbin.org",
        "Total-Route-Time":"0",
        "User-Agent":"Scrapy/1.1.2 (+http://scrapy.org)",
        "Via":"1.1 vegur",
        "X-Forwarded-For":"39.155.188.22",
        "X-Forwarded-Port":"443",
        "X-Forwarded-Proto":"https",
        "X-Request-Id":"9dcf91a6-0bed-4d9e-b2bd-b7c88b832d81",
        "X-Request-Start":"1529654403617"
    },
    "origin":"39.155.188.22",
    "url":"https://httpbin.org/get?show_env=1"
}

看到了吧,默认的请求头是


"User-Agent":"Scrapy/1.1.2 (+http://scrapy.org)"

修改请求头

既然这样的话,那我们修改下请求头,达到伪造的效果

打开下面的链接,选一个自己喜欢的请求头

http://www.useragentstring.com/pages/useragentstring.php?name=Chrome

这里使用chrome浏览器请求头


方式一:全局设置

此方式设置后,覆盖掉scrapy默认的请求头,全局生效,即所有爬虫都可以享受

settings.py文件中找到如下代码


# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
# USER_AGENT = 'myspider (+http://www.yourdomain.com)'

解除注释,修改为自己的请求头


# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2228.0 Safari/537.36"

运行爬虫,验证效果


"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2228.0 Safari/537.36",

方式二:爬虫设置

此方式设置后,单个爬虫生效,此爬虫的所有连接都享受


class ScrapySpider(scrapy.Spider):
    name = "scrapy_spider"
    allowed_domains = ["httpbin.org"]
    # 新添加的代码
    custom_settings = {
        "USER_AGENT": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2228.0 Safari/537.36",
    }
    # -----------
    start_urls = (
        "https://httpbin.org/get?show_env=1",
    )

再次访问,发现我们的请求头已经成功更换


"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2228.0 Safari/537.36",

方式三:链接设置

此方法对单个链接生效, 只是此次请求的这个链接享受

在Request方法中设置headers参数


import scrapy
# 请求头
USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2228.0 Safari/537.36"
class ScrapySpider(scrapy.Spider):
    name = "scrapy_spider"
    allowed_domains = ["httpbin.org"]
    start_urls = (
        "https://httpbin.org/get?show_env=1",
    )
    # 新加的代码
    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield scrapy.Request(url, headers={"User-Agent": USER_AGENT})
    # ------------
    def parse(self, response):
        print response.text

测试效果


"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2228.0 Safari/537.36",

方法四:中间件设置

此方法可以从整个项目中去修改请求头的设置规则,变化多端,不同的写法,可以配置出不同的设置方式,下面是一个比较简单的示例


我们参考scrapy默认处理请求头的中间件


from scrapy.downloadermiddlewares.useragent import UserAgentMiddleware

编写中间件


# middlewares.py
class RandomUserAgentMiddleware(object):
    def process_request(self, request, spider):
        request.headers['User-Agent']= ""  # 绝对设置,其他设置都不生效

我们可以从下面找到默认设置


from scrapy.settings import default_settings

找到项目中对请求头起作用的中间件


'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware': 400,

在settings.py 或者custom_settings替换原有的中间件


"

DOWNLOADER_MIDDLEWARES": {
        'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware':None,
        "myspider.middlewares.RandomUserAgentMiddleware": 400,
    }

这样可以从全局,或者局部替换掉请求头规则


作用优先级

如果作如下设置


# settings.py
USER_AGENT = "settings"
# scrapy_spider.py
custom_settings = {
        "USER_AGENT": "custom_settings",
    }
headers={"User-Agent": "header"}

运行效果为:


"User-Agent":"header"

注释掉headers


 
         

注释掉custom_settings


 
         

注释掉settings


"User-Agent":"Scrapy/1.1.2 (+http://scrapy.org)"

可见优先级为:

headers > custom_settings > settings.py > Scrapy默认


注意

注意User-Agent参数的写法


headers={"User-Agent": USER_AGENT})

如果写错了,很可能发生奇怪的事情


headers={"User_Agent": USER_AGENT}

请求头中多了Scrapy…


"User-Agent":"Scrapy/1.1.2 (+http://scrapy.org),Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2228.0 Safari/537.36",

其实,很好区分:

User-Agent: 浏览器请求头参数,html代码中经常用-

USER_AGENT: python变量


建议:

每次写浏览器参数,如果怕写错就打开自己的浏览器,随便测试一个页面,从里边复制


总结

image.png

表格从上至下,优先级逐渐增加,中间件除外,一般掌握三种方式就够用了:


settings.py

custom_settings

headers

作为从入门到实战的我,踩过不少坑,此文做了简单的总结,也分享了几个比较实用的网站。希望此文的分享能给大家提供一个少走弯路的捷径,那么此文的价值也就体现了。

相关文章
|
1天前
|
数据采集 存储 数据挖掘
深入探索 Python 爬虫:高级技术与实战应用
本文介绍了Python爬虫的高级技术,涵盖并发处理、反爬虫策略(如验证码识别与模拟登录)及数据存储与处理方法。通过asyncio库实现异步爬虫,提升效率;利用tesseract和requests库应对反爬措施;借助SQLAlchemy和pandas进行数据存储与分析。实战部分展示了如何爬取电商网站的商品信息及新闻网站的文章内容。提醒读者在实际应用中需遵守法律法规。
101 66
|
5天前
|
数据采集 存储 XML
构建高效的Python爬虫系统
【9月更文挑战第30天】在数据驱动的时代,掌握如何快速高效地获取网络信息变得至关重要。本文将引导读者了解如何构建一个高效的Python爬虫系统,从基础概念出发,逐步深入到高级技巧和最佳实践。我们将探索如何使用Python的强大库如BeautifulSoup和Scrapy,以及如何应对反爬措施和提升爬取效率的策略。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供宝贵的知识和技能,帮助你在信息收集的海洋中航行得更远、更深。
19 6
|
3天前
|
数据采集 数据挖掘 数据处理
Python中实现简单爬虫并处理数据
【9月更文挑战第31天】本文将引导读者理解如何通过Python创建一个简单的网络爬虫,并展示如何处理爬取的数据。我们将讨论爬虫的基本原理、使用requests和BeautifulSoup库进行网页抓取的方法,以及如何使用pandas对数据进行清洗和分析。文章旨在为初学者提供一个易于理解的实践指南,帮助他们快速掌握网络数据抓取的基本技能。
15 3
|
7天前
|
数据采集 Python
天天基金数据的Python爬虫
天天基金数据的Python爬虫
24 3
|
7天前
|
数据采集 JSON 数据格式
Python:南京地铁每日客流数据的爬虫实现
Python:南京地铁每日客流数据的爬虫实现
20 1
|
7天前
|
数据采集 Python
Python:某市公交线路站点的爬虫实现
Python:某市公交线路站点的爬虫实现
|
7天前
|
数据采集 网络协议 调度
Python爬虫策略分析4
Python爬虫策略分析4
20 1
|
7天前
|
数据采集 前端开发 Python
Python爬虫策略分析3
Python爬虫策略分析3
11 1
|
5天前
|
数据采集 Linux 网络安全
python 爬虫遇到的aiohttp证书错误解决办法
python 爬虫遇到的aiohttp证书错误解决办法
20 0
|
7天前
|
数据采集 JSON 前端开发
Python爬虫策略分析2
Python爬虫策略分析2
10 0
下一篇
无影云桌面