爬虫(六)网站登录/动态数据抓取/图像识别

r囧r小猫 2022-05-23 11:06 176阅读 0赞

#### 使用requests登录github: ####

import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    def main():
        # 拿到登录页面
        resp = requests.get('https://github.com/login')
    
        # 如果没有访问成功, 后面的代码就不需要执行了.
        if resp.status_code != 200:
            return
    
        # 访问成功以后, 获取网页响应返回的cookies的值, 以json(字典)格式返回.
        cookies = resp.cookies.get_dict()
    
        # lxml的xpath的语法 -- //div[@class=''] 查找div下面的属性为有class的的标签
        soup = BeautifulSoup(resp.text, 'lxml')
    
        # 在该页面的表单的隐藏域里面去获取hidden里面的值,包括token(跨站身份伪造)
        utf8_value = soup.select_one('form input[name=utf8]').attrs['value']
        authenticity_token = soup.select_one('form input[name=authenticity_token]').attrs['value']
        # 表单登录数据
        data = {
            'utf8':utf8_value,
            'authenticity_token':authenticity_token,
            'login':'444944454@qq.com',
            'password':'123456789'
        }
        # 上传文件,找个需要提交文件的网站自己去尝试一下
        # files = { 
        # 'file1':open(),
        # 'file2':open()
        # }
    
        # requests通过post方法提交表单
        resp = requests.post('https://github.com/session', data=data, cookies=cookies) #files=files 上传文件的时候加上这一句
    
        # 通过查看resp.text是否拿到了登录后的页面就可以确定是否登录成功!
        print(resp.text)
    
    if __name__ == '__main__':
        main()

#### robobrowser模拟浏览器登录github: ####

import robobrowser
    
    def main():
        # 获取浏览器对象, 设置解析器为lxml
        b = robobrowser.RoboBrowser(parser='lxml')
    
        # 通过浏览器对象去打开登录网页
        b.open('https://github.com/login')
    
        # 通过浏览器对象去获取具有action='/session'的表单
        f = b.get_form(action='/session')
        # 给表单name为login的text设置值
        f['login'].value = '444944454@qq.com'
        # 给表单name为password的text设置值
        f['password'].value = '123456789'
        # 通过浏览器对象去提交表单, 将f对象传入
        b.submit_form(f)
    
        # print(b.find_all) 获取登录后的网页源代码
    
        # 遍历登录后所有的a标签
        for a in b.select('a[href]'):
            print(a.attrs['href'])
    
    
    if __name__ == '__main__':
        main()

#### 尝试用robobrowser模拟浏览器获取淘女郎动态生成图片(失败): ####

import robobrowser
    
    
    def main():
        b = robobrowser.RoboBrowser(parser='lxml')
        b.open('https://v.taobao.com/v/content/live?catetype=704&from=taonvlang')
    
        # 获取所有的img_tag标签, 但是发现并没有取到动态生成的img图片
        for img_tag in b.select('img[src]'):
            print(img_tag)
    
    if __name__ == '__main__':
        main()

#### selenium测试工具模拟浏览器获取淘女郎动态图片(成功): ####

from bs4 import BeautifulSoup
    from selenium import webdriver
    # 从selenium里面导入浏览器驱动器webdriver
    from selenium.webdriver.common.keys import Keys
    
    
    def main():
        # 浏览器驱动器去驱动谷歌浏览器, 需要下载谷歌的浏览器驱动程序, 国内不好找到下载资源, 如果有能力可以科学上网找到下载资源, 找到下载的谷歌浏览器驱动程序, 可以用下列3种方法进行让chrome()对象进行调用
        # 1. 指定路径 executable_path = 'J://chromedrive.exe'
        # 2. 将chromedrive.exe 放在系统环境变量中
        # 3. 将chromedrive.exe 所在的文件夹设为系统环境变量
        driver = webdriver.Chrome()
    
        # 控制浏览器去访问该网页
        driver.get('https://v.taobao.com/v/content/live?catetype=704&from=taonvlang')
    
        # 通过css的选择来找到元素, 然后通过输送按键可以进行输入想输入的字, 然后输入回车键, 进行搜索!
        elem = driver.find_element_by_css_selector('input[placeholder=输入关键词搜索]')
        elem.send_keys('运动')
        elem.send_keys(Keys.ENTER)
    
        # 使用beautifulsoup去解析网页
        soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'lxml')
    
        # 使用这种方式就可以获取到动态的内容了
        for img_tag in soup.select('img[src]'):
            print(img_tag.attrs['src'])
    
    if __name__ == '__main__':
        main()

#### 图像处理与图像识别 ####

from PIL import Image, ImageFilter
    from io import BytesIO
    from pytesseract import image_to_string
    
    import requests
    
    def main():
        # 通过Image.open(x) x为一个open对象
        img = Image.open(open('guido.jpg', 'rb'))
        # 对图像进行过滤并做高斯滤镜返回一个新的图像对象
        img2 = img.filter(ImageFilter.GaussianBlur)
        # 对img2执行保存操作, 传入一个open对象,
        img2.save(open('guido2.jpg', 'wb'))
    
        img = Image.open(open('aliwangwang.png', 'rb'))
        img2 = Image.open(open('aliwangwang2.png', 'rb'))
        # 拉开色差, 图像色域低于128则改为0 , 否则改为255
        img3 = img.point(lambda x: 0 if x < 128 else 255)
        img3.save(open('aliwangwang2.png', 'wb'))
    
        # 如果报错不在环境变量里面, 应该在系统环境变量里面加入该文件夹为环境变量, 并且重新启动pycharm即可.
        # 由于识别率有限, 所以可能会不准确
        print(image_to_string(img2))
    
        resp = requests.get('http://pin2.aliyun.com/get_img?type=150_40&identity=mailsso.mxhichina.com&sessionid=k0xHyBxU3K3dGXb59mP9cdeTXxL9gLHSTKhRZCryHxpOok4L')
        img4 = Image.open(BytesIO(resp.content))
        img4.save('hello.jpg')
        print(image_to_string(img4))
    
    
    
    if __name__ == '__main__':
        main()