Python post请求模拟登录淘宝并爬取商品列表！

一、前言

大概是一个月前就开始做淘宝的爬虫了，从最开始的用selenium用户配置到selenium模拟登录，再到这次的post请求模拟登录。一共是三篇博客，记录了我爬取淘宝网的经历。期间也有朋友向我提出了不少问题，比如滑块失败，微博登录失败等，可以说用selenium模拟登录这方面，坑特别多，直接加载用户配置又很笨重，效率低下。所以这次尝试构造post请求表单，模拟登录。

二、模拟登录

1）用浏览器走一遍登录过程

先把淘宝网的cookies全部清除，然后访问淘宝：https://www.taobao.com，这时候是不需要登录的。

在搜索框搜索iphone，立即跳出了登录页面，它的url是：
https://login.taobao.com/member/login.jhtml?redirectURL=http%3A%2F%2Fs.taobao.com%2Fsearch%3Fq%3Diphone%26imgfile%3D%26commend%3Dall%26ssid%3Ds5-e%26search_type%3Ditem%26sourceId%3Dtb.index%26spm%3Da21bo.2017.201856-taobao-item.1%26ie%3Dutf8%26initiative_id%3Dtbindexz_20170306&uuid=f6dd176ff336683f5d47fc1cb16504af

很长很长，但标红的这部分url很重要，redirectURL是重定向url，登录后会跳转到这个url，当然这个是经过url编码的。

其余后面的参数很乱，不知道有用没用，先试一下，把后面的参数去掉，访问https://login.taobao.com/member/login.jhtml?redirectURL=http%3A%2F%2Fs.taobao.com%2Fsearch%3Fq%3Diphone看看能不能行：

可以进入登录页面，那能不能登录呢？

好，正如上面所说，跳转到了这个url。

2）用抓包工具分析登录过程

既然可行，那么接着再来一次，这次看看这个过程都发起了哪些请求，提交了哪些数据。（别忘记清除cookies）

可以使用浏览器开发者模式也可以使用抓包工具Fiddler，使用浏览器的话要打开Preserve log

我用的是Fiddler

设置抓取的User-Agents为Chrome

直接访问：https://login.taobao.com/member/login.jhtml?redirectURL=http%3A%2F%2Fs.taobao.com%2Fsearch%3Fq%3Diphone

点击登录。查看请求记录。

这是两个非常重要的url

第一个是最开始访问的登录页面，一个普通的get请求，第二个就不同了，它是一个post请求，其中表单包含了大量的数据信息

内容虽然很多，但经过我多次的测试和比对后，发现了如下几条规律：

1、loginId一眼就可以看出是账号，ua猜测为一种加密后的用户标识，password2猜测为加密后的密码。这三条信息可以当作固定值反复使用

2、_csrf_token, umidToken, hsiz隐藏在登录页面里

3、其他的都是不变的

3）代码实战

文件名为login.py，类名为Login

class Login:
    """
    模拟登录并获取cookies
    """

    def __init__(self, ua, loginId, password2):
        """
        初始化用户参数信息和相关url

        :param ua:
        :param loginId:
        :param password2:
        """
        self.ua = ua
        self.loginId = loginId
        self.password2 = password2

        self.headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36'
        }

        # 模拟输入商品后跳转的登录页面
        self.login_url = f'https://login.taobao.com/member/login.jhtml?redirectURL=http%3A%2F%2Fs.taobao.com%2Fsearch%3Fq%3D{quote(PRODUCT)}'
        # 提交表单,获取重定向url
        self.commit_url = 'https://login.taobao.com/newlogin/login.do?appName=taobao&fromSite=0'
        # 默认重定向url
        self.redirect_url = f'https://s.taobao.com/search?q={PRODUCT}'
        urllib3.disable_warnings()

ua, loginId, password2这三个是用户信息，传递这三个参数以初始化Login类。PRODUCT是一个全局变量，代表着商品名，在setting.py里可以设置这个变量。如果商品名带有中文，则需要用urllib.parse.quote()进行url编码。

logged函数

    def logged(self):
        """
        模拟登录

        :return: bool
        """
        if self.load_cookies():
            return False
        post_data = {
            'loginId': self.loginId,
            'password2': self.password2,
            'keepLogin': 'false',
            'ua': self.ua,
            # 'umidGetStatusVal': '255',
            # 'screenPixel': '1536x864',
            # 'navlanguage': 'zh-CN',
            'navUserAgent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36',
            'navPlatform': 'Win32',
            'appName': 'taobao',
            'appEntrance': 'taobao_pc',
            '_csrf_token': self.get_value('_csrf_token'),
            'umidToken': self.get_value('umidToken'),
            'hsiz': self.get_value('hsiz'),
            'bizParams': None,
            # 'style': 'default',
            'appkey': '00000000',
            'from': 'tb',
            'isMobile': 'false',
            # 'lang': 'zh-CN',
            'returnUrl': self.redirect_url,
            'fromSite': '0'
        }
        headers = {
            'Host': 'login.taobao.com',
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36',
            'Accept': 'application/json, text/plain, */*',
            # 'Accept-Language': 'zh-CN,en-US;q=0.7,en;q=0.3',
            # 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
            'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
            'Origin': 'https://login.taobao.com',
            'Connection': 'keep-alive',
            'Referer': self.login_url,

        }
        try:
            response = SESSION.post(url=self.commit_url, headers=headers, data=post_data, verify=False)
            response.raise_for_status()
        except Exception as e:
            logger.error(f'登录失败，原因：')
            raise e
        self.queue_cookies()
        self.redirect_url = response.json()['content']['data']['redirectUrl']
        return True

为了方便登录，每次登录成功后都会自动保存cookies，所以在登录之前都先要判断是否存在cookies，cookies是否正确等问题。如果上述条件都不成立的话，则重新登录，重新保存cookies。模拟登录最重要的就是执行post请求，而执行post请求就要构造好一个正确的post字典，对于_csrf_token, umidToken, hsiz这三条数据，可以去登录页面提取

这个提取过程主要依靠这两个函数：

    @property
    def _html(self):
        """
        获取登录页面代码

        :return: self._html
        """
        response = SESSION.get(url=self.login_url, headers=self.headers, verify=False)
        return response.text

    def get_value(self, key):
        """
        根据传入的键得到对应的值

        :param key: 键名
        :return: 键所对应的值
        """
        match = re.search(rf'"{key}":"(.*?)"', self._html)
        return match.group(1)

使用Python的@property装饰器，访问内部属性。它相当于又创造了一个和函数名相同的一个属性。调用此函数即调用此属性，有点像Java里的get方法。由于_csrf_token, umidToken, hsiz这三个字段都有一个共同点，都可以通过上面的正则表达式匹配到，所以可以归结为一个函数，不用写三个函数。

表单构造完后，发起post请求，SESSION是一个全局会话，登录和爬取都是一个会话，方便处理cookies。

请求没有问题后，调用queue_cookies()，立即保存cookies

	def queue_cookies(self):
	       """
	       序列化cookies
	
	       :return:
	       """
	       cookies_dict = dict_from_cookiejar(SESSION.cookies)
	       with open(COOKIES_PATH, 'w', encoding='utf-8') as file:
	           json.dump(cookies_dict, file)
	           logger.success('保存cookies文件成功！')

之后有一个self.redirect_url，对重定向url的再次赋值，这个主要是检查是否会出现滑块验证。只有在连续多次相同ip登录的时候才会跳转到滑块验证，这时候如果还是访问原先的url，它也会跳转，所以加不加都行。

如果登录成功了，可以输出一下当前的网页标题来验证一下

    def print_title(self):
        """
        输出重定向页面后的标题，以验证登录

        :return:
        """
        try:
            response = SESSION.get(url=self.redirect_url, headers=self.headers, verify=False)
            response.raise_for_status()
            content = response.text
            # 有必要时保存第一页代码，便于调试
            # with open('success.html', 'w', encoding='utf-8')as file:
            #     file.write(content)
            match = re.search(r'', content, re.S)
            title = match.group(1)
            if title != f'{PRODUCT}_淘宝搜索':
                raise TitleError(f'标题错误，标题:{title}')
        except TitleError as e:
            raise e
        else:
            logger.info(f'网页标题为：{title}')

TitleErrors是个自定义异常，用来捕捉标题错误。出现滑块验证时候的标题为：security-X5这个时候要等待一会才能登录成功
这个抛出异常分为两种情况，如果是加载cookies失败，则重新登录，如果是登录失败，则退出程序，这是在load_cookies()函数内实现的

    def load_cookies(self):
        """
        加载cookies

        :return: bool
        """
        if os.path.exists(COOKIES_PATH):
            try:
                logger.info('加载cookies')
                SESSION.cookies = self.unqueue_cookies()
                self.print_title()
            except EXCEPTION as e:
                logger.error(f'登录失败，原因：{e}')
                os.remove(COOKIES_PATH)
                return False
            else:
                return True
        else:
            return False

加载cookies首先要将保存的cookies取出来

    def unqueue_cookies(self):
        """
        反序列化cookies

        :return:
        """
        try:
            with open(COOKIES_PATH, 'r', encoding='utf-8') as file:
                cookies_dict = json.load(file)
        except JSONDecodeError as e:
            raise e
        else:
            return cookiejar_from_dict(cookies_dict)

根据load_cookies()的返回值判断是否不需要登录。

这就是整个登录的流程，本来很简单的被我这么一说反而变复杂了。再概括一下整个流程吧，首先一上来先加载cookies，如果没有cookies文件，或者加载cookies失败，则再登录一遍并保存cookies，输出当前页面标题，符合条件则登录成功，不符合则失败退出程序。

三、爬取商品列表

借助全局的SESSION来处理cookies，就可以实现连续翻页，访问详情页面的操作。当然详情页面的爬取还有带开发，先爬取商品列表。

1）分析url

https://s.taobao.com/search?q=iphone&bcoffset=6&p4ppushleft=1%2C48&ntoffset=6&s=0
https://s.taobao.com/search?q=iphone&bcoffset=3&p4ppushleft=1%2C48&ntoffset=3&s=44
https://s.taobao.com/search?q=iphone&bcoffset=0&p4ppushleft=1%2C48&ntoffset=6&s=88
https://s.taobao.com/search?q=iphone&bcoffset=-3&p4ppushleft=1%2C48&ntoffset=-3&s=132
https://s.taobao.com/search?q=iphone&bcoffset=-6&p4ppushleft=1%2C48&ntoffset=-6&s=176

这是前五页的url，虽然参数很多，但也能窥探到其中的规律。

bcoffset和ntoffset判断为偏移量，从6开始逐页递增-3。s判断为已观看的商品数，从0开始逐页递增44

等一下，第三页的两个偏移量不相等啊？先别急，访问归我纳出的url试一下：https://s.taobao.com/search?q=iphone&bcoffset=0&p4ppushleft=1%2C48&ntoffset=0&s=88

很好，根据上述归纳，把代码写下来：

    def get_url(self):
        """
        构造url

        :return: url
        """
        for page in range(MAX_PAGE):
            offset = 6 - page * 3
            detali = 44 * page
            yield f'http://s.taobao.com/search?q={PRODUCT}&bcoffset={offset}&ntoffset={offset}&p4ppushleft=1%2C48&s={de

PRODUCT前面说过了，是商品名。

因为毕竟这不是一个小项目，淘宝的反爬也是非常厉害，所以按照可以添加代理的方式编写代码，为以后的代理，异步操作做准备。

这其中就有构造一个淘宝请求类，储存请求类，获取代理，设置超时时间，代理异常捕捉等问题。听我一一道来。

2）获取代理

    def get_proxy(self):
        """
        从代理池获取代理

        :return: proxy
        """
        try:
            response = requests.get(PROXY_POOL_URL)
            if response.status_code == 200:
                logger.info('Get Proxy', response.text)
                return response.text
            return None
        except requests.ConnectionError:
            return None

PROXY_POOL_URL是获取代理的url，这个要配合代理池的使用。即使是付费代理，最好也是在代理池走一遍流程，以提高代理的正确率。

3）分析网页代码

定位一下结点，看上去好像只要用代码定位到这里就可以提取数据了，其实不然，上图的页面和代码都是异步加载出来的，和真实的请求结果很不一样。我把代码请求获得的代码和浏览器看到的代码比对一下，你就知道。

浏览器看到的代码

请求返回的代码

id为main的结点才刚开始，就到结尾了！！！

既然在html里找不到，那干脆就搜索吧，点击NetWork，刷新一下页面，搜索任意商品标题

 

果然是有的，它保存在一个名为g_page_config的变量里，而且是json格式的。回过头来发现响应的结果也有这个东西：

原来如此，数据藏在这个地方，直接用正则表达式就可以匹配出来：

4）解析页面

    def parse_detail(self, response):
        """
        解析页面

        :return: 商品信息列表
        """
        # 匹配全部信息
        # match = re.findall(
        #     r'"nid":"(.*?)","category":"(.*?)","pid":"(.*?)","title":"(.*?)","raw_title":"(.*?)","pic_url":"(.*?)",'
        #     r'"detail_url":"(.*?)","view_price":"(.*?)","view_fee":"(.*?)","item_loc":"(.*?)","view_sales":"(.*?)",'
        #     r'"comment_count":"(.*?)","user_id":"(.*?)","nick":"(.*?)"', response.text, re.S)
        # keys = ('nid', 'category', 'pid', 'title', 'raw_title', 'pic_url', 'detail_url', 'view_price',
        #         'view_fee', 'item_loc', 'view_sales', 'comment_count', 'user_id', 'nick')

        # 匹配重要信息
        match = re.findall(
            r'"nid":"(.*?)",.*?,"raw_title":"(.*?)",.*?,"view_price":"(.*?)","view_fee":"(.*?)","item_loc":"(.*?)",'
            r'"view_sales":"(.*?)人付款","comment_count":"(.*?)",.*?,"nick":"(.*?)"', response.text, re.S)
        keys = ('id', 'name', 'price', 'fee', 'location', 'sales', 'comments', 'shop')
        return [dict(zip(keys, value)) for value in match if len(value[4]) < 50]

因为要保存到mysql里面，所以匹配结果的每一组都应该是一个字典，都放在一个列表里。对于这个列表怎么构造，在这里说明一下：

re.findall()返回的结果是一个列表，列表内的每个元素都是一个元组，一个元组就是一个商品的信息（标题，价格，成交人数等等），keys也是一个元组，代表着mysql里的键名，运用dict(zip(keys,value))的方式创建字典，最后外面套上个列表推导式，这个列表就搞定了。

有时候，因为一个商品少了view_sales这个键，导致item_loc的值非常长，直接匹配到下一个商品的item_loc，这种情况是不允许的，所以加上长度限制，过长则直接跳过。

根据以往的套路，有了url，代理，解析函数，基本上就可以完成这次的爬虫了。但这次不同，要做到一个高效稳定的爬虫仅仅考这些是不够的。就好比代理，万一这次的请求失败了怎么办，会不会出现异常，这页的数据就不要了吗？当然是不行的，不到万不得已，绝不放过任何一条有价值的数据。所以要建立一个高稳定的高容错率的机制。

用redis去配合mysql的存储

5）淘宝请求类：

class TaobaoRequest(Request):
    """
    淘宝请求
    """

    def __init__(self, url, callback, method='GET', headers=None, need_proxy=NEED_PROXY, timeout=TIMEOUT, fail_time=0):
        """

        :param url: url
        :param callback: 回调函数
        :param method: 请求方法
        :param headers: 请求头
        :param need_proxy: 是否需要代理
        :param timeout: 超时时间
        :param fail_time: 请求失败次数
        """
        Request.__init__(self, method, url, headers)
        self.callback = callback
        self.need_proxy = need_proxy
        self.timeout = timeout
        self.fail_time = fail_time

上面构造了一个请求类，目的就是把本次请求的相关参数比如失败次数，超时时间，是否需要代理等整合到一起，统统放到redis数据库内。然后统一调度，若请求失败则再放入redis中，等待下一次的调度。这样就不会丢失数据。

6）存储

    def start(self):
        """
        储存全部url，等待调度

        :return: None
        """
        for url in self.get_url():
            taobao_request = TaobaoRequest(url=url, callback=self.parse_detail, headers=self.headers)
            self.queue.add(taobao_request)
            logger.info(f'Add {taobao_request.url} to redis.')

存好url，等待后面的调度

7）调度

    def schedule(self):
        """
        调度请求

        :return: None
        """
        while not self.queue.empty():
            taobao_request = self.queue.pop()
            callback = taobao_request.callback
            logger.info(f'Schedule {taobao_request.url}')
            response = self.request(taobao_request)
            if response and response.status_code in VALID_STATUSES:
                results = callback(response)
                if results:
                    for result in results:
                        if isinstance(result, dict):
                            self.mysql.insert(MYSQL_TABLE, result)
                            logger.success(f'successful parse {taobao_request.url}')
                else:
                    self.error(taobao_request)
            else:
                self.error(taobao_request)

首先判断是否还有请求类等待调度，有则取出这个请求类，拿出来的这个类只是一空盒子，里面没有任何东西，只有表面的信息（捆绑在一起的参数）。所以要请求这个类里面的url，才能得到响应，盒子里才会有内容。

8）请求

    def request(self, taobao_request):
        """
        执行请求

        :param taobao_request: 请求
        :return: 响应
        """
        try:
            if taobao_request.need_proxy:
                proxy = self.get_proxy()
                if proxy:
                    proxies = {
                        'http': 'http://' + proxy,
                        'https': 'https://' + proxy
                    }
                    logger.info(f'Get proxy {proxies}')
                    return SESSION.get(url=taobao_request.url, headers=self.headers, timeout=taobao_request.timeout,
                                       proxies=proxies)
            return SESSION.get(url=taobao_request.url, headers=self.headers, timeout=taobao_request.timeout)
        except (ConnectionError, ReadTimeout) as e:
            print(e.args)
            return False

在请求之前先判断是否需要代理，need_proxy这个属性是根据setting.py里的NEED_PROXY设置的。代理这个东西，有可能上一秒测试的时候还是好好的，下一秒就不行了，寿命非常有限。所以还是要有相应异常捕捉机制。

调度函数里的callback就是解析函数parse_detail()，如果这个请求返回的是个False，parse_detail()自然就不能解析出数据，解析不到数据怎么办？

这时候就用到容错函数了

9）错误处理

    def error(self, taobao_request):
        """
        错误处理

        :param taobao_request: 请求
        :return: None
        """
        taobao_request.fail_time += 1
        logger.debug(f'Url {taobao_request.url} faile_time + 1, current fail_time: {taobao_request.fail_time}')
        if taobao_request.fail_time < MAX_FAIL_TIME:
            self.queue.add(taobao_request)
        else:
            logger.debug(f'Url {taobao_request.url} delete!')

在解析的数据出现异常的时候，便会调用这个函数，将失败次数+1，到了最大失败次数MAX_FAIL_TIME时则从redis中彻底删除这个请求，MAX_FAIL_TIME在setting.py中设置。

如果解析数据成功，就直接插入mysql里。

有关redis和mysql的代码，都是些套路问题，记下来就好，需要的时候直接拿出来用，我就不在博客里详细介绍了。

三、结语

今天迈出了第一步，再接再厉！

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