python爬虫中如何获取cookie和添加代理池

简介: python爬虫中如何获取cookie和添加代理池

网站反爬机制的是日常爬虫中要解决的基础问题,其中一项就是通过添加cookie,因为我们在访问网站的时候大多数都是需要带cookie的,为什么要有这个呢?其实可以理解成我们在这个网站的临时身份证,为什么是说是临时的呢,因为cookie是存在有效期的,这个有效期各个网站都是不同的,要取决于这个网站本身。
而且,有很多网站都是需要登录才可以的,经过登陆验证之后,就会给你返回一个cookie,这样子在你接下来的固定时间内,你再该网站的所有操作,都是携带着cookie来进行的。
当我们访问某些需要登录才能访问到指定用户名密码的时候,就需要我们携带cookie才能访问了,这个时候我们可以先用浏览器登录上,并访问下指定页面,检查下他携带的cookie信息是什么,然后将其cookie复制出来,放到我们的代码中,比如我们可以通过python来获取访问的cookie信息,如下代码示例:
```import sqlite3

连接到cookie数据库

conn = sqlite3.connect('C:\Users\[用户名]\AppData\Local\Google\Chrome\User Data\Default\Cookies')

查询cookie信息

cursor = conn.execute('SELECT host_key, name, value FROM cookies')

输出查询结果

for row in cursor:
print(row)

上面我们了解了如何获取cookie并使用,接下来就是代理的使用问题,在爬取过程中只有将这两个结合起来才能更有效的爬取数据。关于代理池之前分享了很多,网上也有很多的代理商,免费的付费的都有,根据自己的需求选择就可以,如果网站对IP的质量要求比较高的,这里推荐付费代理亿牛云,特别是他们看家的隧道爬虫代理,这里也简单的分享下他们家隧道代理的使用demo:
``    #! -*- encoding:utf-8 -*-

    import requests
    import random

    # 要访问的目标页面
    targetUrl = "http://httpbin.org/ip"

    # 要访问的目标HTTPS页面
    # targetUrl = "https://httpbin.org/ip"

    # 代理服务器(产品官网 www.16yun.cn)
    proxyHost = "t.16yun.cn"
    proxyPort = "31111"

    # 代理验证信息
    proxyUser = "username"
    proxyPass = "password"

    proxyMeta = "http://%(user)s:%(pass)s@%(host)s:%(port)s" % {
        "host" : proxyHost,
        "port" : proxyPort,
        "user" : proxyUser,
        "pass" : proxyPass,
    }

    # 设置 http和https访问都是用HTTP代理
    proxies = {
        "http"  : proxyMeta,
        "https" : proxyMeta,
    }


    #  设置IP切换头
    tunnel = random.randint(1,10000)
    headers = {"Proxy-Tunnel": str(tunnel)}



    resp = requests.get(targetUrl, proxies=proxies, headers=headers)

    print resp.status_code
    print resp.text
相关文章
|
3月前
|
数据采集 存储 JSON
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Python网络爬虫Scrapy框架的实战应用与技巧。首先讲解了如何创建Scrapy项目、定义爬虫、处理JSON响应、设置User-Agent和代理,以及存储爬取的数据。通过具体示例,帮助读者掌握Scrapy的核心功能和使用方法,提升数据采集效率。
189 6
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
使用 Python TorchRL 进行多代理强化学习
本文详细介绍了如何使用TorchRL库解决多代理强化学习(MARL)问题,重点讨论了在多代理环境中应用近端策略优化(PPO)。通过使用VMAS模拟器,该文展示了如何在GPU上并行训练多机器人系统,使其在避免碰撞的同时到达目标。文章涵盖了依赖项安装、PPO原理、策略与评论家网络设计、数据收集及训练循环,并强调了TorchRL在简化开发流程、提升计算效率方面的优势。无论是集中式还是分布式评论家配置,TorchRL均能有效支持复杂的MARL研究与实践。
100 5
使用 Python TorchRL 进行多代理强化学习
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
基于爬虫和机器学习的招聘数据分析与可视化系统,python django框架,前端bootstrap,机器学习有八种带有可视化大屏和后台
本文介绍了一个基于Python Django框架和Bootstrap前端技术,集成了机器学习算法和数据可视化的招聘数据分析与可视化系统,该系统通过爬虫技术获取职位信息,并使用多种机器学习模型进行薪资预测、职位匹配和趋势分析,提供了一个直观的可视化大屏和后台管理系统,以优化招聘策略并提升决策质量。
306 4
|
6月前
|
数据采集 存储 搜索推荐
打造个性化网页爬虫:从零开始的Python教程
【8月更文挑战第31天】在数字信息的海洋中,网页爬虫是一艘能够自动搜集网络数据的神奇船只。本文将引导你启航,用Python语言建造属于你自己的网页爬虫。我们将一起探索如何从无到有,一步步构建一个能够抓取、解析并存储网页数据的基础爬虫。文章不仅分享代码,更带你理解背后的逻辑,让你能在遇到问题时自行找到解决方案。无论你是编程新手还是有一定基础的开发者,这篇文章都会为你打开一扇通往数据世界的新窗。
|
2月前
|
数据采集
动态代理与静态代理在爬虫解析的优缺点
随着科技和互联网的发展,越来越多企业需要使用代理进行数据抓取。本文介绍了HTTP动态代理与静态代理的区别,帮助您根据具体需求选择最佳方案。动态代理适合大规模、高效率的爬取任务,但稳定性较差;静态代理则适用于小规模、高稳定性和速度要求的场景。选择时需考虑目标、数据量及网站策略。
64 4
|
4月前
|
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。
247 66
|
3月前
|
数据采集 Web App开发 JavaScript
爬虫策略规避:Python爬虫的浏览器自动化
爬虫策略规避:Python爬虫的浏览器自动化
|
3月前
|
数据采集 前端开发 中间件
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第26天】Python是一种强大的编程语言,在数据抓取和网络爬虫领域应用广泛。Scrapy作为高效灵活的爬虫框架,为开发者提供了强大的工具集。本文通过实战案例,详细解析Scrapy框架的应用与技巧,并附上示例代码。文章介绍了Scrapy的基本概念、创建项目、编写简单爬虫、高级特性和技巧等内容。
149 4
|
4月前
|
数据采集 JavaScript 前端开发
JavaScript逆向爬虫——使用Python模拟执行JavaScript
JavaScript逆向爬虫——使用Python模拟执行JavaScript
91 2
|
5月前
|
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。