第十部分模拟登录（模拟登录GitHub并爬取、Cookies池的搭建）

心已赠人 2021-10-26 22:58 296阅读 0赞

前言：有些页面的信息在爬虫时需要登录才能查看。打开网页登录后，在客户端生成了Cookies，在Cookies中保存了SessionID的信息，登录后的请求都会携带生成后的Cookies发送给服务器。服务器根据Cookies判断出对应的SessionID，进而找到会话。如果当前会话有效，服务器就判断用户当前已登录，返回请求的页面信息，这样就可以看到登录后的页面。  
  
这里主要是获取登录后Cookies。要获取Cookies可以手动在浏览器输入用户名和密码后，再把Cookies复制出来，这样做就增加了人工工作量，爬虫的目的是自动化，需要用程序来完成这个过程，也就是用程序来模拟登录。下面来了解模拟登录相关方法及如何维护一个Cookies池。  
  
**一、 模拟登录并爬取GitHub**  
模拟登录的原理在于登录后Cookies的维护。  
  
了解模拟登录GitHub的过程，同时爬取登录后才可以访问的页面信息，如好友动态、个人信息等内容。  
  
需要使用到的库有：requests和 lxml 库。  
  
**1、 分析登录过程**  
打开GitHub的登录页面https://github.com/login，输入用户名和密码，打开开发者工具，勾选Preserve Log选项，这表示显示持续日志。点击登录按钮，就会在开发者工具下方显示各个请求过程。点击第一个请求（session），进入其详情页面，如图1-1所示。  
[![图1-1  session请求详情面][1-1 session]][1-1 session_1-1 session]

图1-1     session请求详情面  
从图上可看到请求的URL是 https://github.com/session，请求方式为POST。继续往下看，可以观察到它的Request Headers和Form Data 这两部分内容。如图1-2所示。  
[![图1-2  Request Headers和Form Data详情页面][1-2 Request Headers_Form Data]][1-2 Request Headers_Form Data_1-2 Request Headers_Form Data]

图1-2     Request Headers和Form Data详情页面  
Headers里面包含了 Cookies、Host、Origin、Referer、User-Agent等信息。Form Data包含了6个字段，commit 是固定的字符串Sign in，utf8 是一个勾选字符，authenticity\_token 较长，初步判断是一个Base64加密的字符串，login是登录的用户名，password是登录的密码，webauthn-support是页面认证，默认是supported。  
  
由上可知，现在不能构造的内容有 Cookies和 authenticity\_token。下面继续看下这两部分内容如何获取。在登录前访问的是登录页面，该页面是以GET形式访问的。输入用户名和密码，点击登录按钮，浏览器发送这两部分信息，也就是说Cookies和 authenticity\_token一定是在访问登录页面时候设置的。  
  
再次退出登录，清空Cookies，回到登录页。重新登录，截获发生的请求，如图1-3所示。  
[![图1-3  截获的请求][1-3]][1-3 _1-3]

图1-3     截获的请求  
在截获的请求中，Response Headers有一个 Set-Cookie 字段。这就是设置 Cookies 的过程。另外，在Response Headers中没有和authenticity\_token相关的信息，这个 authenticity\_token 可能隐藏在其他地方或者计算出来的。不过在网页的源代码中，搜索 authenticity\_token 相关的字段，发现了源代码里面隐藏着此信息，是由一个隐藏式表单元素。如图1-4所示。  
[![图1-4  表单元素之authenticity\_token][1-4 _authenticity_token]][1-4 _authenticity_token_1-4 _authenticity_token]

图1-4     表单元素之authenticity\_token  
到此，已经获取到了所有信息，接下来实现模拟登录。  
  
**2、模拟登录代码实例**  
先来定义一个Login 类，初始化一些变量，代码如下所示：

1 import requests 2 from lxml import etree 3 class Login(): 4     """登录类，初始化一些变量"""
     5     def __init__(self): 6         self.headers = { 7             'Referer': 'https://github.com/login', 8             'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36', 9             'Host': 'github.com', 10 } 11         self.login_url = 'https://github.com/login'
    12         self.post_url = 'https://github.com/session'
    13         self.logined_url = 'https://github.com/settings/profile'    # 登录成功后的页面
    14         self.session = requests.Session()

这段代码中最重要的一个变量是requests库的 Session，它可以维持一个会话，而且可以自动处理 Cookies，不用担心 Cookies的问题。接下来，访问登录页面还要完成两件事，一是通过登录页面获取初始的 Cookies，二是提取出 authenticity\_token。下面实现一个token()方法，代码如下所示：

1 def token(self): 2     response = self.session.get(self.login_url, headers=self.headers) 3     selector = etree.HTML(response.text) 4     token = selector.xpath('//div//input[2]/@value')    # 注意获取到的是一个列表类型
    5     return token

这里用Session对象的 get() 方法访问GitHub的登录页面，接着用XPath解析出登录所需的 authenticity\_token 信息并返回。现在已经获取初始的 Cookies和authenticity\_token，下面开始模拟登录，实现一个 login() 方法，代码如下所示：

1 def login(self, email, password): 2     post_data = { 3         'commit': 'Sign in', 4         'utf8': '✓', 5         'authenticity_token': self.token()[0], 6         'login': email, 7         'password': password, 8         'webauthn-support': 'supported'
     9 } 10     response = self.session.post(self.post_url, data=post_data, headers=self.headers) 11     if response.status_code == 200: 12 self.dynamics(response.text) 13 
    14     response = self.session.get(self.logined_url, headers=self.headers) 15     if response.status_code == 200: 16         self.profile(response.text)

这里先构造一个表单，复制各个字段，其中email和password是以变量的形式传递。然后再用Session对象的post()方法模拟登录即可。由于 requests 自动处理了重定向信息，登录成功后就可直接跳转到首页，首页有显示所关注人的动态信息，得到响应后调用dynamics()方法对其进行处理。接下来再用Session对象请求个人详情页，调用profile()方法处理个人详情页信息。其中，dynamics()和profile()方法的实现如下所示：

1 def dynamics(self, html): 2     """处理登录成功后的页面，即主页面内容"""
     3     # 页面已经发生跳转，该段代码的输出为空
     4     selector = etree.HTML(html) 5     print(html) 6     dynamics = selector.xpath('//div[contains(@class, "news")]//div[contains(@class, "Box")]') 7     for item in dynamics: 8         dynamic = ' '.join(item.xpath('.//div[@class="title"]//text()')).strip() 9         print(dynamic) 10 
    11 def profile(self, html): 12     """处理登录成功后的 profile 页面"""
    13     selector = etree.HTML(html) 14     # 下面获取到的每一项数据都是列表
    15     name = selector.xpath('//input[@id="user_profile_name"]/@value') 16     url = selector.xpath('//input[@id="user_profile_blog"]/@value') 17     company = selector.xpath('//input[@id="user_profile_company"]/@value') 18     location = selector.xpath('//input[@id="user_profile_location"]/@value') 19     email = selector.xpath('//select[@id="user_profile_email"]/option[@value!=""]/text()') 20     print(name, email, url, company, location) 21 
    22 if __name__ == '__main__': 23     login = Login() 24     login.login(email='email or username', password='password')

这里用XPath对信息进行提取，在dynamics()方法里，提取所有的动态信息并输出（网址已发生跳转，输出为空）。在profile()里，提取个人信息并将其输出。现在完成了整个类的编写，在最后面的if代码块中，先创建Login类对象，然后运行程序，通过调用login()方法传入用户名和密码，成功实现了模拟登录，并且成功输出用户个人信息。  
  
利用requests的Session实现模拟登录操作，最重要的是分析思路，只要各个参数都成功获取，模拟登录就没有问题。登录成功后，就相当于建立一个 Session会话，Session对象维护着Cookies的信息，直接请求就会得到模拟登录成功后的页面。  
  
**二、 Cookies池的搭建**  
  
不登录直接爬取网站内容可能有下面的限制：  
（1）、设置了登录限制的页面不能爬取。如某些论坛设置了登录可查看资源，一些博客设置了登录才可查看全文等。  
（2）、有的页面请求过于频繁，访问容易被限制或者IP被封，但是登录后不会出现这些问题。因此登录后被反爬的可能性低。  
  
例如新浪财经官方微博的Ajax接口 https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?uid=1804544030&type=uid&page=1&containerid=1076031804544030，这个网站用浏览器直接访问返回JSON格式信息，直接解析JSON即可提取信息。这个接口在没有登录的情况下会有请求频率检测。一段时间内请求过于频繁，请求就会被限制并提示请求过于频繁。  
  
重新打开浏览器窗口，打开 https://passport.weibo.cn/signin/login?entry=mweibo&r=https://m.weibo.cn/，登录微博账号后重新打开这API接口连接可以正常显示。但是登录后一直用同一个账号频繁请求，也会有可能被封号。所在在大规模抓取，就要拥有很多账号，每次请求随机选择一个账号，这样降低单个账号的访问频率，来降低被封的概率。要维护多个账号的登录信息，就要用到Cookies池。下面就Cookies池的搭建做一些了解。  
  
以新浪微博为例实现一个Cookies池的搭建过程。Cookies池中保存了许多微博账号和登录后的Cookies信息，并且Cookies池还需要定时检测每个Cookies的有效性，如果Cookies无效，就删除该Cookies并模拟登录生成的Cookies。同时Cookies池还需要一个重要的接口，即获取随机Cookies的接口，Cookies运行后，只要请求该接口，即可随机获得一个Cookies并用其爬取。由此可知，Cookies池需要自动生成Cookies、定时检测Cookies、提供随机Cookies等功能。  
  
基本要求：Redis数据库正常运行。Python的redis-py、requests、Selelnium和Flask库。以及Chrome浏览器的安装并配置 ChromeDriver。  
  
**1、Cookies池架构**  
Cookies池架构的基本模块分为4块：存储模块、生成模块、检测模块和接口模块。每个模块功能如下：  
（1）、存储模块负责存储每个账号的用户名密码以及每个账号对应的Cookies信息，同时还需要提供一些方法来实现方便的存取操作。  
（2）、生成模块可生成新的Cookies。从存储模块获取账号的用户名和密码，然后模拟登录目标页面，判断登录成功，就将Cookies返回并交给存储模块存储。  
（3）、检测模块定时检测数据库中的Cookies。可设置一个检测连接，不同的站点检测连接不同，检测模块会逐个获取账号对应的Cookies去请求链接，如果返回的状态是有效的，此Cookies就没有失效，否则Cookies失效并移除。接下来等待生成模块重新生成。  
（4）、接口模块用API对外提供服务接口。可用的Cookies有多个，可随机返回Cookies的接口，这样保证每个Cookies都有可能被取到。Cookies越多，每个Cookies被取到的概率越小，封号的风险也越小。  
  
**2、Cookies 池的实现**  
对各个模块的实现过程做一些了解。  
  
**（1）、存储模块**  
存储的内容有账号信息和Cookies信息。账号由用户名和密码组成，将用户名和密码在数据库中存储成映射关系。Cookies存成JSON字符串，并且要对应用户名信息，实际也是用户名和Cookies的映射。可以用Redis的Hash结构，需要建立两个Hash结构，用户名和密码Hash，用户名和Cookies的Hash。  
  
Hash的Key对应账号，Value对应密码或者Cookies。还要注意的是，Cookies池要做到可扩展，也就是存储的账号和Cookies不一定只有新浪微博的，其他站点同样可以对接此Cookies池，所以对Hash的名称做二级分类，如存微博账号的Hash名称可以是 accounts:weibo，Cookies的名称可以是 cookies:weibo。如果要扩展知乎的Cookies池，可使用 accounts:zhihu和 cookies:zhihu。  
  
下面代码创建一个存储模块类，用以提供一些Hash的基本操作，代码如下：  
首先将一些基本配置放在一个config.py文件，避免各个模块的代码杂乱，config.py 文件的代码如下：

1 # Redis 数据库地址
     2 REDIS_HOST = '192.168.64.50'
     3 
     4 # Redis 端口
     5 REDIS_PORT = 6379
     6 
     7 # Redis密码，无密码就为 None
     8 REDIS_PASSWORD = None 9 
    10 # 产生器使用的浏览器
    11 BROWSER_TYPE = 'Chrome'
    12 
    13 # 产生器类，如要扩展其他站点，就在这里配置
    14 GENERATOR_MAP = { 15     'weibo': 'WeiboCookiesGenerator', 16 } 17 
    18 # 测试类，如要扩展其他站点，就在这里配置
    19 TESTER_MAP = { 20     'weibo': 'WeiboValidTester', 21 } 22 
    23 TEST_URL_MAP = { 24     'weibo': 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?uid=1804544030&type=uid&page=1&containerid=1076031804544030', 25 } 26 
    27 # 产生器和验证器循环周期
    28 CYCLE = 120
    29 
    30 # API地址和端口
    31 API_HOST = '0.0.0.0'
    32 API_PORT = 5000
    33 
    34 # 产生器开关，模拟登录添加Cookies
    35 GENERATOR_PROCESS = False 36 # 验证器开关，循环检测数据库中Cookies是否可用，不可用删除
    37 VALID_PROCESS = False 38 # API接口服务
    39 API_PROCESS = True

下面是存储模块的代码，代码如下所示：

1 import random 2 import redis 3 from cookiespool.config import *
     4 
     5 class RedisClient(): 6     def __init__(self, type, website, host=REDIS_HOST, port=REDIS_PORT, password=REDIS_PASSWORD): 7         """
     8 初始化Redis连接 9 :param type: 10 :param website: 11 :param host: 地址 12 :param port: 端口 13 :param password: 密码 14         """
    15         self.db = redis.StrictRedis(host=host, port=port, password=password, decode_responses=True) 16         self.type = type 17         self.website = website 18 
    19     def name(self): 20         """
    21 获取Hash的名称 22 :return: Hash名称 23         """
    24         return "{type}:{website}".format(type=self.type, website=self.website) 25 
    26     def set(self, username, value): 27         """
    28 设置键值对 29 :param username: 用户名 30 :param value: 密码或Cookies 31 :return: 32         """
    33         return self.db.hset(self.name(), username, value) 34 
    35     def get(self, username): 36         """
    37 根据键名获取键值 38 :param username: 用户名 39 :return: 40         """
    41         return self.db.hget(self.name(), username) 42 
    43     def delete(self, username): 44         """
    45 根据键名删除键值对 46 :param username: 用户名 47 :return: 删除结果 48         """
    49         return self.db.hdel(self.name(), username) 50 
    51     def count(self): 52         """
    53 获取数目 54 :return: 数目 55         """
    56         return self.db.hlen(self.name()) 57 
    58     def random(self): 59         """
    60 随机得到键值，用于随机Cookies获取 61 :return: 随机Cookies 62         """
    63         return random.choice(self.db.hvals(self.name())) 64 
    65     def username(self): 66         """
    67 获取所有账户信息 68 :return: 所有用户名 69         """
    70         return self.db.hkeys(self.name()) 71 
    72     def all(self): 73         """
    74 获取所有键值对 75 :return: 用户名和密码或Cookies的映射表 76         """
    77         return self.db.hgetall(self.name()) 78 
    79 
    80 if __name__ == '__main__': 81     conn = RedisClient('accounts', 'weibo') 82     result = conn.set('michael', 'python') 83     print(result)

首先创建RedisClient类，初始化\_\_init\_\_()方法的两个关键参数type和website，分别代表类型和站点名称，这是用来拼接Hash名称的两个字段。例如存储账户的Hash，type是accounts、website是webo，如果是存储Cookies的Hash，那么type是cookies、website是weibo。后面的几个字段代表了Redis连接的初始化信息，初始化StrictRedis对象，建立Redis连接。  
  
name()方法用于拼接type和website，组成Hash名称。set()、get()、delete()分别是设置、获取、删除Hash的某一个键值对，count()获取Hash的长度。  
  
random()方法用于从Hash里随机选取一个Cookies并返回。每调用一次random()方法，就获得随机的Cookies，该方法与接口模块对接用来实现获取随机Cookies。  
  
**（2）、生成模块**  
生成模块负责获取各个账号信息并模拟登录，随后生成Cookies并保存。首先获取两个Hash的信息，对比账户的Hash与Cookies的Hash，看看哪些还没有生成Cookies的账号，然后将剩余账号遍历，再去生成Cookies即可。详细代码如下：

1 import time 2 from io import BytesIO 3 from PIL import Image 4 #from selenium import webdriver
     5 from selenium.common.exceptions import TimeoutException 6 from selenium.webdriver import ActionChains 7 from selenium.webdriver.common.by import By 8 from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait 9 from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC 10 from os import listdir 11 from os.path import abspath, dirname 12 
     13 TEMPLATER_FOLDER = dirname(abspath(__file__)) + '/templates/'
     14 
     15 class WeiboCookies(): 16     def __init__(self, username, password, browser): 17         self.url = 'https://passport.weibo.cn/signin/login?entry=mweibo&r=https://m.weibo.cn/'
     18         self.browser = browser 19         self.wait = WebDriverWait(self.browser, 20) 20         self.username = username 21         self.password = password 22 
     23     def open(self): 24         """
     25 打开网页输入用户名密码并点击 26 :return: None 27         """
     28         self.browser.delete_all_cookies()       # 首先清除浏览器缓存的Cookies
     29 self.browser.get(self.url) 30         username = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'loginName'))) 31         password = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'loginPassword'))) 32         submit = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.ID, 'loginAction'))) 33 username.send_keys(self.username) 34 password.send_keys(self.password) 35         time.sleep(1) 36 submit.click() 37 
     38     def password_error(self): 39         """
     40 判断是否密码错误 41 :return: 42         """
     43         try: 44             return WebDriverWait(self.browser, 5).until( 45                 EC.text_to_be_present_in_element((By.ID, 'errorMsg'), '用户名或密码错误') 46 ) 47         except TimeoutException: 48             return False 49 
     50     def login_successfully(self): 51         """
     52 判断是否登录成功 53 :return: 54         """
     55         try: 56             return bool( 57                 WebDriverWait(self.browser, 5).until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'lite-iconf-profile')))) 58         except TimeoutException: 59             return False 60 
     61     def get_position(self): 62         """
     63 获取验证码位置 64 :return: 验证码位置元组 65         """
     66         try: 67             img = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'patt-shadow'))) 68         except TimeoutException: 69             print('未出现验证码') 70 self.open() 71         time.sleep(2) 72         location = img.location 73         size = img.size 74         top, bottom, left, right =location['y'], location['y'] + size['height'], location['x'], location['x'] + size['width'] 75         return (top, bottom, left, right) 76 
     77     def get_screenshot(self): 78         """
     79 获取网页截图 80 :return: 截图对象 81         """
     82         screenshot = self.browser.get_screenshot_as_png() 83         screenshot = Image.open(BytesIO(screenshot)) 84         return screenshot 85 
     86     def get_image(self): 87         """
     88 获取验证码图片 89 :return: 图片对象 90         """
     91         top, bottom, left, right = self.get_position() 92         print('验证码位置', top, bottom, left, right) 93         screenshot = self.get_screenshot() 94         captcha = screenshot.crop((left, top, right, bottom)) 95         return captcha 96 
     97     def is_pixel_equal(self, image1, image2, x, y): 98         """
     99 判断两个像素是否相同 100 :param image1: 图片1 101 :param image2: 图片2 102 :param x: 位置x 103 :param y: 位置y 104 :return: 像素是否相同 105         """
    106         # 取两个图片的像素点
    107         pixel1 = image1.load()[x, y] 108         pixel2 = image2.load()[x, y] 109         threshold = 20
    110         if abs(pixel1[0] - pixel2[0]) < threshold and abs(pixel1[1] - pixel2[1]) < threshold and abs( 111             pixel1[2] - pixel2[2]) < threshold: 112             return True 113         else: 114             return False 115 
    116     def same_image(self, image, template): 117         """
    118 识别相似验证码 119 :param image: 待识别的验证码 120 :param template: 模板 121 :return: 122         """
    123         # 相似度阈值
    124         threshold = 0.99
    125         count = 0 126         for x in range(image.width): 127             for y in range(image.height): 128                 # 判断像素是否相同
    129                 if self.is_pixel_equal(image, template, x, y): 130                     count += 1
    131         result = float(count) / (image.width * image.height) 132         if result > threshold: 133             print('成功匹配') 134             return True 135         return False 136 
    137     def detect_image(self, image): 138         """
    139 匹配图片 140 :param image: 图片 141 :return: 手动顺序 142         """
    143         for template_name in listdir(TEMPLATER_FOLDER): 144             print('正在匹配', template_name) 145             template = Image.open(TEMPLATER_FOLDER + template_name) 146             if self.same_image(image, template): 147                 # 返回顺序
    148                 numbers = [int(number) for number in list(template_name.split('.')[0])] 149                 print('拖动顺序', numbers) 150                 return numbers 151 
    152     def move(self, numbers): 153         """
    154 根据顺序拖动 155 :param numbers: 156 :return: 157         """
    158         # 获得四个按点
    159         try: 160             circles = self.browser.find_elements_by_css_selector('.patt-wrap .patt-circ') 161             dx = dy = 0 162             for index in range(4): 163                 circle = circles[numbers[index] - 1] 164                 # 如果是第一次循环
    165                 if index == 0: 166                     # 点击第一个按点
    167 ActionChains(self.browser) \ 168                         .move_to_element_with_offset(circle, circle.size['width'] / 2, circle.size['height'] / 2) \ 169 .click_and_hold().perform() 170                 else: 171                     # 小幅移动次数
    172                     times = 30
    173                     # 拖动
    174                     for i in range(times): 175                         ActionChains(self.browser).move_by_offset(dx / times, dy / times).perform() 176                         time.sleep(1 / times) 177                 # 如果是最后一次循环
    178                 if index == 3: 179                     # 松开鼠标
    180 ActionChains(self.browser).release().perform() 181                 else: 182                     # 计算下一次偏移
    183                     dx = circle[numbers[index + 1] - 1].location['x'] - circle.location['x'] 184                     dy = circle[numbers[index + 1] - 1].location['y'] - circle.location['y'] 185         except: 186             return False 187 
    188     def get_cookies(self): 189         """
    190 获取Cookies 191 :return: 192         """
    193         return self.browser.get_cookies() 194 
    195     def main(self): 196         """
    197 破解入口 198 :return: 199         """
    200 self.open() 201         if self.password_error(): 202             return { 203                 'status': 2, 204                 'content': '用户名或密码错误'
    205 } 206         # 如果不需验证码直接登录成功
    207         if self.login_successfully(): 208             cookies = self.get_cookies() 209             return { 210                 'status': 1, 211                 'content': cookies 212 } 213         # 获取验证码图片
    214         image = self.get_image() 215         numbers = self.detect_image(image) 216 self.move(numbers) 217         if self.login_successfully(): 218             cookies = self.get_cookies()    # content键对应的值是列表，列表内是字典
    219             return { 220                 'status': 1, 221                 'content': cookies 222 } 223         else: 224             return { 225                 'status': 3, 226                 'content': '登录失败'
    227 } 228 
    229 
    230 if __name__ == '__main__': 231     browser = webdriver.Chrome() 232     result = WeiboCookies('qq_number@qq.com', 'password', browser).main() 233     print(result)

在 WeiboCookies 类中，首先对接了新浪微博的四宫格验证码。在main() 方法中，调用cookies的获取方法，并针对不同的情况返回不同的结果。返回结果类型是字典，并且附有状态码status，在生成模块中可以根据不同的状态码做不同的处理。例如状态码为1时，表示成功获取Cookies，只需将Cookies保存到数据库即可。状态码为2表示用户名和密码错误，这时就应该把当前数据库中存储的账号信息删除。如果状态码为3时，则表示登录失败，此时不能判断是否用户名或密码错误，也不能成功获取Cookies，这时可做一些提示，进行下一个处理即可，完整的实现代码如下所示：

1 import json 2 from selenium import webdriver 3 from selenium.webdriver import DesiredCapabilities 4 from cookiespool.config import *
     5 from redisdb import RedisClient 6 from login.weibo.cookies import WeiboCookies 7 
     8 
     9 class CookiesGenerator(): 10     def __init__(self, website='default'): 11         """
     12 父类，初始化一些对象 13 :param website: 名称 14         """
     15         self.website = website 16         self.cookies_db = RedisClient('cookies', self.website)      # 创建Redis数据库连接，参数是Redis的Hash键要用到的
     17         self.accounts_db = RedisClient('accounts', self.website) 18 self.init_browser() 19 
     20     def __del__(self): 21 self.close() 22 
     23     def init_browser(self): 24         """
     25 通过browser参数初始化全局浏览器供模拟登录使用 26 :return: 27         """
     28         if BROWSER_TYPE == 'PhantomJS': 29             caps = DesiredCapabilities.PHANTOMJS 30             caps["phantomjs.page.settings.userAgent"] = \ 31                 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36'
     32             self.browser = webdriver.PhantomJS(desired_capabilities=caps) 33             self.browser.set_window_size(1300, 500) 34         elif BROWSER_TYPE == 'Chrome': 35             self.browser = webdriver.Chrome() 36 
     37     def new_cookies(self, username, password): 38         """
     39 新生成Cookies，子类需要重写 40 :param username: 用户名 41 :param password: 密码 42 :return: 43         """
     44         raise NotImplementedError 45 
     46     def process_cookies(self, cookies): 47         """
     48 处理Cookies 49 :param cookies: 50 :return: 51         """
     52         dict = {} 53         for cookie in cookies: 54             dict[cookie['name']] = cookie['value'] 55         return dict 56 
     57     def run(self): 58         """
     59 运行，得到所有账户名，然后顺序模拟登录 60 :return: 61         """
     62         accounts_usernames = self.accounts_db.usernames() 63         cookies_usernames = self.cookies_db.usernames() 64 
     65         for username in accounts_usernames: 66             if not username in cookies_usernames: 67                 password = self.accounts_db.get(username) 68                 print('正在生成Cookies', '账号', username, '密码', password) 69                 result = self.new_cookies(username, password) 70                 # 获取成功
     71                 if result.get('status') == 1: 72                     cookies = self.process_cookies(result.get('content')) 73                     print('成功获取到Cookies', cookies) 74                     if self.cookies_db.set(username, json.dumps(cookies)): 75                         print('成功保存Cookies') 76                 # 密码错误，移除账号
     77                 elif result.get('status') == 2: 78                     print(result.get('content')) 79                     if self.accounts_db.delete(username): 80                         print('成功删除账号') 81                 else: 82                     print(result.get('content')) 83         else: 84             print('所有账号都已经成功获取Cookies') 85 
     86     def close(self): 87         """
     88 关闭 89 :return: 90         """
     91         try: 92             print('Closing Browser') 93 self.browser.close() 94             del self.browser 95         except TypeError: 96             print('Browser not opened') 97 
     98 
     99 class WeiboCookiesGenerator(CookiesGenerator): 100     def __init__(self, website='weibo'): 101         """
    102 初始化操作 103 :param website: 104         """
    105         CookiesGenerator.__init__(self, website) 106         self.website = website 107 
    108     def new_cookies(self, username, password): 109         """
    110 生成Cookies 111 :param username: 用户名 112 :param password: 密码 113 :return: 用户名和Cookies 114         """
    115         # 调用了 login模块下的cookies.py文件中的 WeiboCookies，self.browser由父类提供
    116         return WeiboCookies(username, password, self.browser).main() 117 
    118 
    119 if __name__ == '__main__': 120     generator = WeiboCookiesGenerator(website='https://passport.weibo.cn/signin/login?entry=mweibo&r=https://m.weibo.cn/') 121     generator.run()

要扩展其他站点，只要实现new\_cookies() 方法即可，然后按此规则返回对应的模拟登录结果，如1代表获取成功，2代表用户名或密码错误。  
  
**3、 检测模块**  
Cookies时间太长导致失效，或者Cookies使用太频繁造成无法正常请求网页。有这样的Cookies需要及时清理或者替换。所以需要一个定时检测模块来遍历Cookies池中的所有Cookies，同时设置好对应的检测链接，用每个Cookies去请求这个链接。请求成功或者状态码合法，则该Cookies有效；请求失败，或者无法获取正常数据，如跳转到登录页面或者验证页面，则此Cookies无效，需要将该Cookies从数据库中移除。  
  
移除Cookies后，前面的生成模块就会检测到Cookies的Hash和账号的Hash相比少了此账号的Cookies，生成模块就会认为这个账号还没有生成Cookies，就用此账号重新登录，此账号的Cookies又被重新更新。  
  
检测模块主要作用是检测Cookies失效，将其从数据库中移除。要考虑通用可扩展性，首先定义一个检测器的父类，声明一些通用组件，代码如下所示：

1 import json 2 import requests 3 from requests.exceptions import ConnectionError 4 from redisdb import *
     5 
     6 class ValidTester(): 7     def __init__(self, website='default'): 8         self.website = website 9         self.cookies_db = RedisClient('cookies', self.website) 10         self.accouts_db = RedisClient('account', self.website) 11 
    12     def test(self, username, cookies): 13         """为了便于扩展，该方法由子类来实现"""
    14         raise NotImplementedError 15 
    16     def run(self): 17         cookies_groups = self.cookies_db.all() 18         for username, cookies in cookies_groups.items(): 19             self.test(username, cookies)        # 调用 test 方法测试，子类提供 test 方法
    20 
    21 class WeiboValidTester(ValidTester): 22     """测试微博，如果要测试其他网站，可创建相应的测试类，并且继承ValidTester类"""
    23     def __init__(self, website='weibo'): 24         ValidTester.__init__(self, website) 25 
    26     def test(self, username, cookies): 27         print('正在测试Cookies', '用户名', username) 28         try: 29             cookies = json.loads(cookies) 30         except TypeError: 31             print('Cookies不合法', username) 32 self.cookies_db.delete(username) 33             print('删除Cookies', username) 34             return
    35         # 如果上面的try代码块没有引发异常，就执行下面的try代码块
    36         try: 37             test_url = TEST_URL_MAP[self.website] 38             response = requests.get(test_url, cookies=cookies, timeout=5, allow_redirects=False) 39             if response.status_code == 200: 40                 print('Cookies有效', username) 41             else: 42                 print(response.status_code, response.headers) 43                 print('Cookies失效', username) 44 self.cookies_db.delete(username) 45                 print('删除Cookies', username) 46         except ConnectionError as e: 47             print('发生异常', e.args) 48 
    49 if __name__ == '__main__': 50     WeiboValidTester().run()

这段代码中定义了一个父类ValidTester，在其\_\_init\_\_()方法中指定了站点名称website，另外建立两个存储模块连接对象cookies\_db 和 accounts\_db，分别负责操作Cookies 和账号的hash，run()方法是入口，这里遍历了所有的Cookies，然后调用test()方法进行测试，test()方法由子类来实现，每个子类负责各自不同的网站的检测。如检测微博的可定义为WeiboValidTester，实现其独有的 test() 方法来检测微博的Cookies是否合法，然后做相应的处理。WeiboValidTester类就是继承了ValidTester类的子类。  
  
子类的test()方法首先将Cookies转化为字典，检测Cookies的格式，如果格式不正确，直接将其删除，如果没有格式问题，就拿此 Cookies请求被检测的URL。test()方法在这里检测的是微博，检测的URL可以是某个Ajax接口，为了实现可配置化，将测试URL也定义成字典，如下所示：  
TEST\_URL\_MAP = \{'weibo': 'https://m.weibo.cn/'\}  
要扩展（检测）其他站点，可统一在字典里添加。对微博来说，用Cookies去请求目标站点，同时禁止重定向和设置超时时间，得到响应后检测其返回状态码。返回的是200，则Cookies有效，如果遇到302跳转等情况，一般会跳转到登录页面，则 Cookies已失效，此时将失效的Cookies从Cookies的Hash里移除即可。  
  
**4、接口模块**  
生成模块和检测模块定时运行可完成Cookies实时检测和更新。但Cookies最终是给爬虫用的，同时一个Cookies池可供多个爬虫使用，所以需要定义一个Web接口，爬虫访问该接口就可获取随机的Cookies。这个接口用Flask来搭建，代码如下所示：

1 import json 2 from flask import Flask, g 3 from cookiespool.config import *
     4 from redisdb import *
     5 
     6 __all__ = ['app'] 7 
     8 app = Flask(__name__) 9 
    10 @app.route('/') 11 def index(): 12     return '<h2>Welcome to Cookie Pool System</h2>'
    13 
    14 
    15 def get_conn(): 16     """
    17 获取 18 :return: 19     """
    20     for website in GENERATOR_MAP: 21         print(website) 22         if not hasattr(g, website): 23             setattr(g, website + '_cookies', eval('RedisClient' + '("cookies","' + website + '")')) 24             setattr(g, website + '_accounts', eval('RedisClient' + '("accounts", "' + website + '")')) 25     return g 26 
    27 
    28 @app.route('/<website>/random') 29 def random(website): 30     """
    31 获取随机的Cookie，访问地址如 /weibo/random 32 :param website: 33 :return: 随机Cookie 34     """
    35     g = get_conn() 36     cookies = getattr(g, website + '_cookies').random() 37     return cookies 38 
    39 
    40 @app.route('/<website>/add/<username>/<password>') 41 def add(website, username, password): 42     """
    43 添加用户，访问地址如 /weibo/add/user/password 44 :param website: 站点 45 :param username: 用户名 46 :param password: 密码 47 :return: 48     """
    49     g = get_conn() 50     print(username, password) 51     getattr(g, website + '_accounts').set(username, password) 52     return json.dumps({
         'status': '1'}) 53 
    54 
    55 @app.route('/<website>/count') 56 def count(website): 57     """
    58 获取Cookies总数 59     """
    60     g = get_conn() 61     count = getattr(g, website + '_cookies').count() 62     return json.dumps({
         'status': '1', 'count': count}) 63 
    64 if __name__ == '__main__': 65     app.run(host='127.0.0.1')

这里random方法实现通用的配置来对接不同的站点，所以接口链接的第一个字段定义为站点名称，第二个字段定义为获取方法，例如 /weibo/random是获取微博的随机Cookies，/zhihu/random是获取知乎的随机Cookies。  
  
**5、调度模块**  
最后再加一个调度模块，让这几个模块配合起来运行，主要工作就是驱动几个模块定时运行，同时各个模块需要在不同的进程上运行，代码实现如下所示：

1 import time 2 from multiprocessing import Process 3 
     4 from cookiesapi import app 5 from cookiespool.config import *
     6 from cookiespool.generator import *
     7 from cookiespool.tester import *
     8 
     9 class Scheduler(object): 10 
    11 @staticmethod 12     def valid_cookie(cycle=CYCLE): 13         while True: 14             print('Cookies 检测进程开始运行') 15             try: 16                 for website, cls in TESTER_MAP.items(): 17                     tester = eval(cls + '(website="' + website + '"")') 18 tester.run() 19                     print('Cookies 检测完成') 20                     del tester 21 time.sleep(cycle) 22             except Exception as e: 23                 print(e.args) 24 
    25 @ staticmethod 26     def generate_cookie(cycle=CYCLE): 27         while True: 28             print("Cookies生成进程开始运行") 29             try: 30                 for website, cls in GENERATOR_MAP.items(): 31                     generator = eval(cls + '(website="' + website + '")') 32 generator.run() 33                     print('Cookies 生成完成') 34 generator.close() 35 time.sleep(cycle) 36             except Exception as e: 37                 print(e.args) 38 
    39 @staticmethod 40     def api(): 41         print('API接口开始运行') 42         app.run(host=API_HOST, port=API_PORT) 43 
    44     def run(self): 45         if API_PROCESS: 46             api_process = Process(target=Scheduler.api) 47 api_process.start() 48 
    49         if GENERATOR_PROCESS: 50             generate_process = Process(target=Scheduler.generate_cookie) 51 generate_process.start() 52 
    53         if VALID_PROCESS: 54             valid_process = Process(target=Scheduler.valid_cookie) 55             valid_process.start()

代码中用到的两个重要配置是，产生模块类和测试模块类的字典配置，该配置信息在 config 模块中，配置信息如下所示：

1 # 产生器类，如要扩展其他站点，就在这里配置
    2 GENERATOR_MAP = { 3     'weibo': 'WeiboCookiesGenerator', 4 } 5 
    6 # 测试类，如要扩展其他站点，就在这里配置
    7 TESTER_MAP = { 8     'weibo': 'WeiboValidTester', 9 }

这样配置可方便动态扩展使用，键名是站点名称，键值是类名。如有需要配置其它站点，可在字典中添加，例如要扩展知乎站点的产生模块，可以这样配置：

1 GENERATOR_MAP = { 2     'weibo': 'WeiboCookiesGenerator', 3     'zhihu': 'ZhihuCookiesGenerator', 4 }

Scheduler类里对字典遍历，并利用 eval() 方法创建各个类的对象，调用其入口 run() 方法运行各个模块。同时，各个模块的多进程使用了 multiprocessing 中的 Process 类，调用其 start()方法即可启动各个进程。  
  
最后，还需要为各个模块设置一个开关，可以在配置文件中设置开关的开启和关闭状态，如下所示：

1 # 产生器开关，模拟登录添加Cookies
    2 GENERATOR_PROCESS = False 3 # 验证器开关，循环检测数据库中Cookies是否可用，不可用删除
    4 VALID_PROCESS = False 5 # API接口服务
    6 API_PROCESS = True

这几个开关的值为True则开启，为False则为关闭。要让代码能够成功运行，还需要导入账号和密码，为此再写一个导入账号和密码的模块，这个模块的代码如下所示：

1 from redisdb import RedisClient 2 
     3 conn = RedisClient('accounts', 'weibo') 4 
     5 def set(account, sep='----'): 6     username, password = account.split(sep) 7     result = conn.set(username, password) 8     print('账号', username, '密码', password) 9     print('录入成功' if result else '录入失败') 10 
    11 
    12 def scan(): 13     print('请输入账号密码组，输入exit退出读入') 14     while True: 15         account = input() 16         if account == 'exit': 17             break
    18 set(account) 19 
    20 
    21 if __name__ == '__main__': 22     scan()

运行这个模块，就将录入的账号和密码存储到 Redis 数据库中。最终，还需要写一个总的运行程序入口模块，这个模块很简单，主要是调用调度模块的run()方法运行程序。

1 from cookiespool.scheduler import Scheduler 2 
    3 def main(): 4     s = Scheduler() 5 s.run() 6 
    7 if __name__ == '__main__': 8     main()

经测试，代码运行成功，各个模块都正常启动，测试模块逐个测试Cookies，生成模块获取还未生成Cookies的账号的Ccookies，各个模块并行运行，互不干扰。这里测试了一个账号，控制台的输出信息如下所示：

Cookies 检测进程开始运行 API接口开始运行 * Serving Flask app "cookiesapi" (lazy loading) * Environment: production WARNING: Do not use the development server in a production environment. Use a production WSGI server instead. * Debug mode: off Cookies 检测完成 Cookies生成进程开始运行 * Running on http://0.0.0.0:5000/ (Press CTRL+C to quit) 正在生成Cookies 账号 1234567890 密码 abcd1234 (这里的账号和密码不是真实输出的账号和密码) 成功获取到Cookies { 'M_WEIBOCN_PARAMS': 'uicode%3D10000011%26fid%3D102803', 'MLOGIN': '1', ...(后面省略)} 成功保存Cookies 所有账号都已经成功获取Cookies Cookies 生成完成 Closing Browser

此时在浏览器地址栏访问接口 http://127.0.0.1:5000/weibo/random 也能正确看到随机生成的 cookies，如下图1-5所示，爬虫项目只要请求该接口就可实现随机Cookies的获取。  
[![图1-5  浏览器上随机获取cookies][1-5 _cookies]][1-5 _cookies_1-5 _cookies]

图1-5     浏览器上随机获取cookies

转载于:https://www.cnblogs.com/Micro0623/p/11112946.html

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[1-1 session_1-1 session]: /images/20211026/70346f7f1c8447cf8cc723edb9e325ec.png
[1-2 Request Headers_Form Data]: https://img2018.cnblogs.com/blog/1501522/201907/1501522-20190701110735252-254471412.png
[1-2 Request Headers_Form Data_1-2 Request Headers_Form Data]: /images/20211026/2855adb356c74fc6a3c01fec2370c749.png
[1-3]: https://img2018.cnblogs.com/blog/1501522/201907/1501522-20190701110748141-401563494.png
[1-3 _1-3]: /images/20211026/a4ab99aa12304aa9a89ee0871d9cd700.png
[1-4 _authenticity_token]: https://img2018.cnblogs.com/blog/1501522/201907/1501522-20190701110800482-541615894.png
[1-4 _authenticity_token_1-4 _authenticity_token]: /images/20211026/36b8e2402ae5413f855d991489f5c8d8.png
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