python模拟excel登录插件_学会Python3模拟登录并爬取表格数据！excel高手也自叹不如！...

主要内容有：通过requests库模拟表单提交

通过pandas库提取网页表格

朋友发给我一个网址，哭哭啼啼地求我：“去！把这个网页上所有年所有县所有作物的数据全爬下来，存到Access里！”

我看他可怜，勉为其难地挥挥手说：“好嘞，马上就开始！”

大家在学python的时候肯定会遇到很多难题，以及对于新技术的追求，这里推荐一下我们的Python学习扣qun：631441315，这里是python学习者聚集地！！同时，自己是一名高级python开发工程师，从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等，零基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴！每日分享一些学习的方法。和需要注意的小细节

目标分析

打开长这样：

根据我学爬虫的经验，通常只要把年月日之类的参数附加到url里面去，然后用 requests.get 拿到 response 解析html就完了，所以这次应该也差不多——除了要先想办法获得具体有哪些年份、地名、作物名称，其他部分拿以前的代码稍微改改就能用了，毫无挑战性工作，生活真是太无聊了

点击 View Summary 后出现目标网页长这样

那个大表格的数据就是目标数据了，好像没什么了不起的——

有点不对劲

目标数据所在网页的网址是这样的： https://www.ctic.org/crm/?action=result ，刚刚选择的那些参数并没有作为url的参数啊！网址网页都变了，所以也不是ajax

这和我想象的情况有

巨大 差别啊

尝试获取目标页面

让我来康康点击 View Summary 这个按钮时到底发生了啥：右键 View Summary 检查是这样：

实话说，这是我第一次遇到要提交表单的活儿。以前可能是上天眷顾我，统统 get 就能搞定，今天终于让我碰上一个 post 了。

点击 View Summary ，到DevTools里找network第一条：

不管三七二十一， post 一下试试看

import requests

url = 'https://www.ctic.org/crm?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg'

headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '

'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '

'Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36',

'Host': 'www.ctic.org'}

data = {'_csrf': 'SjFKLWxVVkkaSRBYQWYYCA1TMG8iYR8ReUYcSj04Jh4EBzIdBGwmLw==',

'CRMSearchForm[year]': '2011',

'CRMSearchForm[format]': 'Acres',

'CRMSearchForm[area]': 'County',

'CRMSearchForm[region]': 'Midwest',

'CRMSearchForm[state]': 'IL',

'CRMSearchForm[county]': 'Adams',

'CRMSearchForm[crop_type]': 'All',

'summary': 'county'}

response = requests.post(url, data=data, headers=headers)

print(response.status_code)

果不其然，输出 400 ……我猜这就是传说中的 cookies 在搞鬼吗？《Python3网络爬虫实战》只看到第6章的我不禁有些

心虚 跃跃欲试呢！

首先，我搞不清 cookies 具体是啥，只知道它是用来维持会话的，应该来自于第一次 get ，搞出来看看先：

response1 = requests.get(url, headers=headers)

if response1.status_code == 200:

cookies = response1.cookies

print(cookies)

输出：

, ]>

Nah，看不懂，不看不管，直接把它放到 post 里试试

response2 = requests.post(url, data=data, headers=headers, cookies=cookies)

print(response2.status_code)

还是 400 ，气氛突然变得有些焦灼，我给你 cookies 了啊，你还想要啥？！

突然，我发现一件事： post 请求所带的 data 中那个一开始就显得很可疑的 _csrf 我仿佛在哪儿见过？

那个我完全看不懂的 cookies 里好像就有一个 _csrf 啊！但是两个 _csrf 的值很明显结构不一样，试了一下把 data 里的 _csrf 换成 cookies 里的 _csrf 确实也不行。

但是我逐渐有了一个想法：这个两个 _csrf 虽然不相等，但是应该是匹配的，我刚刚的 data 来自浏览器， cookies 来自python程序，所以不匹配！

于是我又点开浏览器的DevTools，Ctrl+F搜索了一下，嘿嘿，发现了：

和

这三处。

第一处那里的下一行的 csrf_token 很明显就是 post 请求所带的 data 里的 _csrf ，另外两个是js里的函数，虽然js没好好学但也能看出来这俩是通过 post 请求获得州名和县名的，Binggo！一下子解决两个问题。

为了验证我的猜想，我打算先直接用requests获取点击 View Summary 前的页面的HTML和 cookies ，将从HTML中提取的 csrf_token 值作为点击 View Summary 时 post 请求的 data 里的 _csrf 值，同时附上 cookies ，这样两处 _csrf 就应该是匹配的了：

from lxml import etree

response1 = requests.get(url, headers=headers)

cookies = response1.cookies

html = etree.HTML(response1.text)

csrf_token = html.xpath('/html/head/meta[3]/@content')[0]

data.update({'_csrf': csrf_token})

response2 = requests.post(url, data=data, headers=headers, cookies=cookies)

print(response2.status_code)

输出 200 ，虽然和Chrome显示的 302 不一样，但是也表示成功，那就不管了。把 response2.text 写入html文件打开看是这样：

Yeah，数据都在！说明我的猜想是对的！那一会再试试我从没用过的 requests.Session() 维持会话，自动处理 cookies 。

尝试pandas库提取网页表格

现在既然已经拿到了目标页面的HTML，那在获取所有年、地区、州名、县名之前，先测试一下 pandas.read_html 提取网页表格的功能。

pandas.read_html 这个函数时在写代码时IDE自动补全下拉列表里瞄到的，一直想试试来着，今天乘机拉出来溜溜：

import pandas as pd

df = pd.read_html(response2.text)[0]

print(df)

输出：

Yeah！拿到了，确实比自己手写提取方便，而且数值字符串自动转成数值，优秀！

准备所有参数

接下来要获取所有年、地区、州名、县名。年份和地区是写死在HTML里的，直接xpath获取：

州名、县名根据之前发现的两个js函数，要用 post 请求来获得，其中州名要根据地区名获取，县名要根据州名获取，套两层循环就行

def new():

session = requests.Session()

response = session.get(url=url, headers=headers)

html = etree.HTML(response.text)

return session, html

session, html = new()

years = html.xpath('//*[@id="crmsearchform-year"]/option/text()')

regions = html.xpath('//*[@id="crmsearchform-region"]/option/text()')

_csrf = html.xpath('/html/head/meta[3]/@content')[0]

region_state = {}

state_county = {}

for region in regions:

data = {'region': region, '_csrf': _csrf}

response = session.post(url_state, data=data)

html = etree.HTML(response.json())

region_state[region] = {x: y for x, y in

zip(html.xpath('//option/@value'),

html.xpath('//option/text()'))}

for state in region_state[region]:

data = {'state': state, '_csrf': _csrf}

response = session.post(url_county, data=data)

html = etree.HTML(response.json())

state_county[state] = html.xpath('//option/@value')

啧啧，使用 requests.Session 就完全不需要自己管理 cookies 了，方便！具体获得的州名县名就不放出来了，实在太多了。然后把所有年、地区、州名、县名的可能组合先整理成csv文件，一会直接从csv里读取并构造 post 请求的 data 字典：

remain = [[str(year), str(region), str(state), str(county)]

for year in years for region in regions

for state in region_state[region] for county in state_county[state]]

remain = pd.DataFrame(remain, columns=['CRMSearchForm[year]',

'CRMSearchForm[region]',

'CRMSearchForm[state]',

'CRMSearchForm[county]'])

remain.to_csv('remain.csv', index=False)

# 由于州名有缩写和全称，也本地保存一份

import json

with open('region_state.json', 'w') as json_file:

json.dump(region_state, json_file, indent=4)

我看了一下，一共49473行——也就是说至少要发送49473个 post 请求才能爬完全部数据，纯手工获取的话大概要点击十倍这个数字的次数……

正式开始

那么开始爬咯

import pyodbc

with open("region_state.json") as json_file:

region_state = json.load(json_file)

data = pd.read_csv('remain.csv')

# 读取已经爬取的

cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};'

'DBQ=./ctic_crm.accdb')

crsr = cnxn.cursor()

crsr.execute('select Year_, Region, State, County from ctic_crm')

done = crsr.fetchall()

done = [list(x) for x in done]

done = pd.DataFrame([list(x) for x in done], columns=['CRMSearchForm[year]',

'CRMSearchForm[region]',

'CRMSearchForm[state]',

'CRMSearchForm[county]'])

done['CRMSearchForm[year]'] = done['CRMSearchForm[year]'].astype('int64')

state2st = {y: x for z in region_state.values() for x, y in z.items()}

done['CRMSearchForm[state]'] = [state2st[x]

for x in done['CRMSearchForm[state]']]

# 排除已经爬取的

remain = data.append(done)

remain = remain.drop_duplicates(keep=False)

total = len(remain)

print(f'{total} left.n')

del data

# %%

remain['CRMSearchForm[year]'] = remain['CRMSearchForm[year]'].astype('str')

columns = ['Crop',

'Total_Planted_Acres',

'Conservation_Tillage_No_Till',

'Conservation_Tillage_Ridge_Till',

'Conservation_Tillage_Mulch_Till',

'Conservation_Tillage_Total',

'Other_Tillage_Practices_Reduced_Till15_30_Residue',

'Other_Tillage_Practices_Conventional_Till0_15_Residue']

fields = ['Year_', 'Units', 'Area', 'Region', 'State', 'County'] + columns

data = {'CRMSearchForm[format]': 'Acres',

'CRMSearchForm[area]': 'County',

'CRMSearchForm[crop_type]': 'All',

'summary': 'county'}

headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '

'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '

'Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36',

'Host': 'www.ctic.org',

'Upgrade-Insecure-Requests': '1',

'DNT': '1',

'Connection': 'keep-alive'}

url = 'https://www.ctic.org/crm?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg'

headers2 = headers.copy()

headers2 = headers2.update({'Referer': url,

'Origin': 'https://www.ctic.org'})

def new():

session = requests.Session()

response = session.get(url=url, headers=headers)

html = etree.HTML(response.text)

_csrf = html.xpath('/html/head/meta[3]/@content')[0]

return session, _csrf

session, _csrf = new()

for _, row in remain.iterrows():

temp = dict(row)

data.update(temp)

data.update({'_csrf': _csrf})

while True:

try:

response = session.post(url, data=data, headers=headers2, timeout=15)

break

except Exception as e:

session.close()

print(e)

print('nSleep 30s.n')

time.sleep(30)

session, _csrf = new()

data.update({'_csrf': _csrf})

df = pd.read_html(response.text)[0].dropna(how='all')

df.columns = columns

df['Year_'] = int(temp['CRMSearchForm[year]'])

df['Units'] = 'Acres'

df['Area'] = 'County'

df['Region'] = temp['CRMSearchForm[region]']

df['State'] = region_state[temp['CRMSearchForm[region]']][temp['CRMSearchForm[state]']]

df['County'] = temp['CRMSearchForm[county]']

df = df.reindex(columns=fields)

for record in df.itertuples(index=False):

tuple_record = tuple(record)

sql_insert = f'INSERT INTO ctic_crm VALUES {tuple_record}'

sql_insert = sql_insert.replace(', nan,', ', null,')

crsr.execute(sql_insert)

crsr.commit()

print(total, row.to_list())

total -= 1

else:

print('Done!')

crsr.close()

cnxn.close()

注意中间有个 try...except.. 语句，是因为不定时会发生 Connection aborted 的错误，有时9000次才断一次，有时一次就断，这也是我加上了 读取已经爬取的 和 排除已经爬取的 原因，而且担心被识别出爬虫，把 headers 写的丰富了一些(好像并没有什么卵用)，并且每次断开都暂停个30s并重新开一个会话

然后把程序开着过了一个周末，命令行里终于打出了 Done! ，到Access里一看有816288条记录，心想：下次试试多线程(进程)和代理池。