JobPlus知识库 互联网 大数据 文章
Python Crawler – 网信贷黑名单数据爬取

网信贷黑名单网站截图:

 

真实数据截图:

 

我这里想爬取这些个人的信息,但是有些内容是需要登陆才可以查看的,所以先去注册了一个账号。

登陆进来后得到的内容是完整的:

 

(PS:这里就不激活邮箱了)

– 结构分析&代码编写

这些被黑名单的人信息是首页点入进去的,对比下:

 

1. <tr onclick="localHref('jgp94CtrsB')" class="pointer"> 

点开后的链接是:

acklist-jgp94CtrsB.html

相信大家一眼就看出来了规律吧,显示的HTML代码中有链接特征。

根据链接的规则我们可以写出这样一段python代码:

1. target_url = 'https://*.cc' #设置url 

2. r = requests.get(target_url) #访问url 

3. html = r.text#获取html代码 

4. h = r"localHref(\'(.*?)\')" #正则代码 

5. h_re = re.compile(h) #生成正则 

6. href_all = h_re.findall(html) #正则匹配出链接特征 

7. for i in href_all: #匹配出来的链接特征需要用for遍历 

8.    url = 'https://*.cc/blacklist-' + i + '.html' #遍历出来组合成url 

现在我要获取的是“姓名、身份证、手机号、微信、支付宝”,这里我使用的是XPATH来获取这些数据,因为这样更简单一些。

大概的来了解下XPATH的语法吧:

 

这里完全可以使用更快速的方法:

 

直接使用Firebug或者其它浏览器的Copy XPath:

 

得到的XPath语法:

1. /html/body/div[2]/div/div/h2 

我们要获取的名字是h2标签内的所以直接修改成:

1. /html/body/div[2]/div/div/h2/text() 

直接上Python代码:

 

(注:from lxml import etree 是支持XPath语法的库)

可以看到输出的结果是unicode编码 ,直接解码就显示了:

 

其他的XPath代码:

1. sfzOBJ = htmlOBJ.xpath('//h3[@class="margin_top_15"]/span[@class="inline"]/i[1]/text()') #身份证 

2. phoneOBJ = htmlOBJ.xpath('//*[@id="body"]/div/div/h3[1]/span[2]/i/text()') #手机号 

3. wechatOBJ = htmlOBJ.xpath('//*[@id="body"]/div/div/div[3]/span[1]/text()') #微信 

4. alipayOBJ = htmlOBJ.xpath('//*[@id="body"]/div/div/div[3]/span[2]/text()') #支付宝 

这里要记得加上登陆的Cookie去访问哦:

1.在控制台输入document.cookie获取Cookie

 

2.带上Cookie请求访问

1. geturl = requests.get(url,headers={'Cookie':'__cfduid=d8b7bef3c3b678161d9fe747ccb651cea1499931877; PHPSESSID=mp6oh6j7o03hqd42n06r9p2bii;  

2. AJSTAT_ok_pages=5; AJSTAT_ok_times=1; _ga=GA1.2.1572452184.1499931870; _gid=GA1.2.2100292624.1499931870'}) 

– 最后

核心的代码都写好了,其他的就是结构的梳理,完善代码:

1. import requests,re 

2. from requests.packages.urllib3.exceptions import InsecureRequestWarning 

3. requests.packages.urllib3.disable_warnings(InsecureRequestWarning) 

4. from lxml import etree 

5. target_url = 'https://www.xinyongheimingdan.cc/' 

6. cookie = '你的cookie' 

7. r = requests.get(target_url,headers={ 

8.     'Cookie':cookie 

9.     }) 

10. html = r.text 

11. h = r"localHref\(\'(.*?)\'\)" 

12. h_re = re.compile(h) 

13. href_all = h_re.findall(html) 

14.  

15. for i in href_all: 

16.     url = 'https://www.xinyongheimingdan.cc/blacklist-' + i + '.html' 

17.     geturl = requests.get(url,headers={ 

18.             'Cookie':cookie 

19.             }) 

20.     urlHTML = geturl.text.encode("utf-8") 

21.     htmlOBJ = etree.HTML(urlHTML) 

22.     nameOBJ = htmlOBJ.xpath('/html/body/div[2]/div/div/h2/text()') 

23.     sfzOBJ = htmlOBJ.xpath('//h3[@class="margin_top_15"]/span[@class="inline"]/i[1]/text()') 

24.     phoneOBJ = htmlOBJ.xpath('//*[@id="body"]/div/div/h3[1]/span[2]/i/text()') 

25.     wechatOBJ = htmlOBJ.xpath('//*[@id="body"]/div/div/div[3]/span[1]/text()') 

26.     alipayOBJ = htmlOBJ.xpath('//*[@id="body"]/div/div/div[3]/span[2]/text()') 

27.     all_info = nameOBJ,sfzOBJ,phoneOBJ,wechatOBJ,alipayOBJ 

28.     print all_info 

成果:

 

 


如果觉得我的文章对您有用,请随意打赏。您的支持将鼓励我继续创作!

¥ 打赏支持
192人赞 举报
分享到
用户评价(0)

暂无评价,你也可以发布评价哦:)

扫码APP

扫描使用APP

扫码使用

扫描使用小程序