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python爬虫干货大分享!!!(2)
  • 发布:烟台达内
  • 来源:烟台达内
  • 时间:2019-01-30 15:39
    烟台达内的小编总结,模拟浏览器执行,此种情形适用于网页接口和逻辑较为复杂的情况,可以直接以可见即可爬的方式进行爬取,如可以使用 Selenium、Splinter、Spynner、pyppeteer、PhantomJS、Splash、requests-html 等来实现。
    直接提取 JavaScript 数据,此种情形适用于真实数据没有经过 Ajax 接口获取,而是直接包含在 HTML 结果的某个变量中,直接使用正则表达式将其提取即可。
    模拟执行 JavaScript,某些情况下直接模拟浏览器执行效率会偏低,如果我们把 JavaScript 的某些执行和加密逻辑摸清楚了,可以直接执行相关的 JavaScript 来完成逻辑处理和接口请求,比如使用 Selenium、PyExecJS、PyV8、js2py 等库来完成即可。
    爬取 / App 爬取
    对于 App 的爬取,这里分了四个处理情况:

    对于普通无加密接口,这种直接抓包拿到接口的具体请求形式就好了,可用的抓包工具有 Charles、Fiddler、mitmproxy.

烟台达内

    对于加密参数的接口,一种方法可以实时处理,例如 Fiddler、mitmdump、Xposed 等,另一种方法是将加密逻辑破解,直接模拟构造即可,可能需要一些反编译的技巧。
    对于加密内容的接口,即接口返回结果完全看不懂是什么东西,可以使用可见即可爬的工具 Appium,也可以使用 Xposed 来 hook 获取渲染结果,也可以通过反编译和改写手机底层来实现破解。
    对于非常规协议,可以使用 Wireshark 来抓取所有协议的包,或者使用 Tcpdump 来进行 TCP 数据包截获。
    以上便是爬取流程的相关分类和对应的处理方法。
    解析
    对于解析来说,对于 HTML 类型的页面来说,常用的解析方法其实无非那么几种,正则、XPath、CSS Selector,另外对于某些接口,常见的可能就是 JSON、XML 类型,使用对应的库进行处理即可。
    这些规则和解析方法其实写起来是很繁琐的,如果我们要爬上万个网站,如果每个网站都去写对应的规则,那么不就太累了吗?所以智能解析便是一个需求。
    以上就是烟台达内给大家做的内容详解,更多关于IT的学习,请继续关注烟台达内
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