很多时候，在爬取没有登录的情况下，我们也可以访问一部分页面或请求一些接口，因为毕竟网站本身需要做SEO，不会对所有页面都设置登录限制。
但是，不登录直接爬取会有一些弊端，弊端主要有以下两点。
设置了登录限制的页面无法爬取。如某论坛设置了登录才可查看资源，某博客设置了登录才可查看全文等，这些页面都需要登录账号才可以查看和爬取。一些页面和接口虽然可以直接请求，但是请求一旦频繁，访问就容易被限制或者IP直接被封，但是登录之后就不会出现这样的问题，因此登录之后被反爬的可能性更低。下面我们就第二种情况做一个简单的实验。以微博为例，我们先找到一个Ajax接口，例如新浪财经官方微博的信息接口https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?uid=1638782947&luicode=20000174&type=uid&value=1638782947&containerid=1005051638782947，如果用浏览器直接访问，返回的数据是JSON格式，如下图所示，其中包含了新浪财经官方微博的一些信息，直接解析JSON即可提取信息。
但是，这个接口在没有登录的情况下会有请求频率检测。如果一段时间内访问太过频繁，比如打开这个链接，一直不断刷新，则会看到请求频率过高的提示，如下图所示。
如果重新打开一个浏览器窗口，打开https://passport.weibo.cn/signin/login?entry=mweibo&r=https://m.weibo.cn/，登录微博账号之后重新打开此链接，则页面正常显示接口的结果，而未登录的页面仍然显示请求过于频繁，如下图所示。
图中左侧是登录了账号之后请求接口的结果，右侧是未登录账号请求接口的结果，二者的接口链接是完全一样的。未登录状态无法正常访问，而登录状态可以正常显示。
因此，登录账号可以降低被封禁的概率。
我们可以尝试登录之后再做爬取，被封禁的几率会小很多，但是也不能完全排除被封禁的风险。如果一直用同一个账号频繁请求，那就有可能遇到请求过于频繁而封号的问题。
如果需要做大规模抓取，我们就需要拥有很多账号，每次请求随机选取一个账号，这样就降低了单个账号的访问频率，被封的概率又会大大降低。
那么如何维护多个账号的登录信息呢？这时就需要用到Cookies池了。接下来我们看看Cookies池的构建方法。
一、本节目标
我们以新浪微博为例来实现一个Cookies池的搭建过程。Cookies池中保存了许多新浪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，如果某Cookies无效，那就删除该Cookies并模拟登录生成新的Cookies。同时Cookies池还需要一个非常重要的接口，即获取随机Cookies的接口，Cookies运行后，我们只需请求该接口，即可随机获得一个Cookies并用其爬取。
由此可见，Cookies池需要有自动生成Cookies、定时检测Cookies、提供随机Cookies等几大核心功能。
二、准备工作
搭建之前肯定需要一些微博的账号。需要安装好Redis数据库并使其正常运行。需要安装Python的RedisPy、requests、Selelnium、Flask库。另外，还需要安装Chrome浏览器并配置好ChromeDriver。
三、Cookies池架构
Cookies的架构和代理池类似，同样是4个核心模块，如下图所示。
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、接口模块。每个模块的功能如下。
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。生成模块负责生成新的Cookies。此模块会从存储模块逐个拿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。检测模块需要定时检测数据库中的Cookies。在这里我们需要设置一个检测链接，不同的站点检测链接不同，检测模块会逐个拿取账号对应的Cookies去请求链接，如果返回的状态是有效的，那么此Cookies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即可。接口模块需要用API来提供对外服务的接口。由于可用的Cookies可能有多个，我们可以随机返回Cookies的接口，这样保证每个Cookies都有可能被取到。Cookies越多，每个Cookies被取到的概率就会越小，从而减少被封号的风险。以上设计Cookies池的的基本思路和前面讲的代理池有相似之处。接下来我们设计整体的架构，然后用代码实现该Cookies池。
四、Cookies池的实现
首先分别了解各个模块的实现过程。
1. 存储模块
其实，需要存储的内容无非就是账号信息和Cookies信息。账号由用户名和密码两部分组成，我们可以存成用户名和密码的映射。Cookies可以存成JSON字符串，但是我们后面得需要根据账号来生成Cookies。生成的时候我们需要知道哪些账号已经生成了Cookies，哪些没有生成，所以需要同时保存该Cookies对应的用户名信息，其实也是用户名和Cookies的映射。这里就是两组映射，我们自然而然想到Redis的Hash，于是就建立两个Hash，结构分别如下图所示。
Hash的Key就是账号，Value对应着密码或者Cookies。另外需要注意，由于Cookies池需要做到可扩展，存储的账号和Cookies不一定单单只有本例中的微博，其他站点同样可以对接此Cookies池，所以这里Hash的名称可以做二级分类，例如存账号的Hash名称可以为accounts:weibo，Cookies的Hash名称可以为cookies:weibo。如要扩展知乎的Cookies池，我们就可以使用accounts:zhihu和cookies:zhihu，这样比较方便。
接下来我们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：
import random
import redis
class RedisClient(object):
def __init__(self, type, website, host=REDIS_HOST, port=REDIS_PORT, password=REDIS_PASSWORD):
"""
初始化Redis连接
:param host: 地址
:param port: 端口
:param password: 密码
"""
self.db = redis.StrictRedis(host=host, port=port, password=password, decode_responses=True)
self.type = type
self.website = website
def name(self):
"""
获取Hash的名称
:return: Hash名称
"""
return "{type}:{website}".format(type=self.type, website=self.website)
def set(self, username, value):
"""
设置键值对
:param username: 用户名
:param value: 密码或Cookies
:return:
"""
return self.db.hset(self.name(), username, value)
def get(self, username):
"""
根据键名获取键值
:param username: 用户名
:return:
"""
return self.db.hget(self.name(), username)
def delete(self, username):
"""
根据键名删除键值对
:param username: 用户名
:return: 删除结果
"""
return self.db.hdel(self.name(), username)
def count(self):
"""
获取数目
:return: 数目
"""
return self.db.hlen(self.name())
def random(self):
"""
随机得到键值，用于随机Cookies获取
:return: 随机Cookies
"""
return random.choice(self.db.hvals(self.name()))
def usernames(self):
"""
获取所有账户信息
:return: 所有用户名
"""
return self.db.hkeys(self.name())
def all(self):
"""
获取所有键值对
:return: 用户名和密码或Cookies的映射表
"""
return self.db.hgetall(self.name())这里我们新建了一个RedisClient类，初始化 __init__()方法有两个关键参数type和 website，分别代表类型和站点名称，它们就是用来拼接Hash名称的两个字段。如果这是存储账户的Hash，那么此处的type为 accounts、website为 weibo，如果是存储Cookies的Hash，那么此处的type为
cookies、website为 weibo。
接下来还有几个字段代表了Redis的连接信息，初始化时获得这些信息后初始化StrictRedis对象，建立Redis连接。
name()方法拼接了 type和website，组成Hash的名称。 set()、get()、 delete()方法分别代表设置、获取、删除Hash的某一个键值对，count()获取Hash的长度。
比较重要的方法是random()，它主要用于从Hash里随机选取一个Cookies并返回。每调用一次 random()方法，就会获得随机的Cookies，此方法与接口模块对接即可实现请求接口获取随机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。我们首先获取两个Hash的信息，看看账户的Hash比Cookies的Hash多了哪些还没有生成Cookies的账号，然后将剩余的账号遍历，再去生成Cookies即可。
这里主要逻辑就是找出那些还没有对应Cookies的账号，然后再逐个获取Cookies，代码如下：
for username in accounts_usernames:
if not username in cookies_usernames:
password = self.accounts_db.get(username)
print('正在生成Cookies', '账号', username, '密码', password)
result = self.new_cookies(username, password)因为我们对接的是新浪微博，前面我们已经破解了新浪微博的四宫格验证码，在这里我们直接对接过来即可，不过现在需要加一个获取Cookies的方法，并针对不同的情况返回不同的结果，逻辑如下所示：
def get_cookies(self):
return self.browser.get_cookies()
def main(self):
self.open()
if self.password_error():
return {
'status': 2,
'content': '用户名或密码错误'
}
# 如果不需要验证码直接登录成功
if self.login_successfully():
cookies = self.get_cookies()
return {
'status': 1,
'content': cookies
}
# 获取验证码图片
image = self.get_image('captcha.png')
numbers = self.detect_image(image)
self.move(numbers)
if self.login_successfully():
cookies = self.get_cookies()
return {
'status': 1,
'content': cookies
}
else:
return {
'status': 3,
'content': '登录失败'
}这里返回结果的类型是字典，并且附有状态码status，在生成模块里我们可以根据不同的状态码做不同的处理。例如状态码为1的情况，表示成功获取Cookies，我们只需要将Cookies保存到数据库即可。如状态码为2的情况，代表用户名或密码错误，那么我们就应该把当前数据库中存储的账号信息删除。如状态码为3的情况，则代表登录失败的一些错误，此时不能判断是否用户名或密码错误，也不能成功获取Cookies，那么简单提示再进行下一个处理即可，类似代码实现如下所示：
result = self.new_cookies(username, password)
# 成功获取
if result.get('status') == 1:
cookies = self.process_cookies(result.get('content'))
print('成功获取到Cookies', cookies)
if self.cookies_db.set(username, json.dumps(cookies)):
print('成功保存Cookies')
# 密码错误，移除账号
elif result.get('status') == 2:
print(result.get('content'))
if self.accounts_db.delete(username):
print('成功删除账号')
else:
print(result.get('content'))如果要扩展其他站点，只需要实现new_cookies()方法即可，然后按此处理规则返回对应的模拟登录结果，比如1代表获取成功，2代表用户名或密码错误。
代码运行之后就会遍历一次尚未生成Cookies的账号，模拟登录生成新的Cookies。
3. 检测模块
我们现在可以用生成模块来生成Cookies，但还是免不了Cookies失效的问题，例如时间太长导致Cookies失效，或者Cookies使用太频繁导致无法正常请求网页。如果遇到这样的Cookies，我们肯定不能让它继续保存在数据库里。
所以我们还需要增加一个定时检测模块，它负责遍历池中的所有Cookies，同时设置好对应的检测链接，我们用一个个Cookies去请求这个链接。如果请求成功，或者状态码合法，那么该Cookies有效；如果请求失败，或者无法获取正常的数据，比如直接跳回登录页面或者跳到验证页面，那么此Cookies无效，我们需要将该Cookies从数据库中移除。
此Cookies移除之后，刚才所说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生成Cookies，那么就会用此账号重新登录，此账号的Cookies又被重新更新。
检测模块需要做的就是检测Cookies失效，然后将其从数据中移除。
为了实现通用可扩展性，我们首先定义一个检测器的父类，声明一些通用组件，实现如下所示：
class ValidTester(object):
def __init__(self, website='default'):
self.website = website
self.cookies_db = RedisClient('cookies', self.website)
self.accounts_db = RedisClient('accounts', self.website)
def test(self, username, cookies):
raise NotImplementedError
def run(self):
cookies_groups = self.cookies_db.all()
for username, cookies in cookies_groups.items():
self.test(username, cookies)在这里定义了一个父类叫作ValidTester，在 __init__()方法里指定好站点的名称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，在这里是遍历了所有的Cookies，然后调用test()方法进行测试，在这里
test()方法是没有实现的，也就是说我们需要写一个子类来重写这个test()方法，每个子类负责各自不同网站的检测，如检测微博的就可以定义为 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，所以在这里我们还需要再加一个子类来继承这个 ValidTester，重写其test()方法，实现如下：
import json
import requests
from requests.exceptions import ConnectionError
class WeiboValidTester(ValidTester):
def __init__(self, website='weibo'):
ValidTester.__init__(self, website)
def test(self, username, cookies):
print('正在测试Cookies', '用户名', username)
try:
cookies = json.loads(cookies)
except TypeError:
print('Cookies不合法', username)
self.cookies_db.delete(username)
print('删除Cookies', username)
return
try:
test_url = TEST_URL_MAP[self.website]
response = requests.get(test_url, cookies=cookies, timeout=5, allow_redirects=False)
if response.status_code == 200:
print('Cookies有效', username)
print('部分测试结果', response.text[0:50])
else:
print(response.status_code, response.headers)
print('Cookies失效', username)
self.cookies_db.delete(username)
print('删除Cookies', username)
except ConnectionError as e:
print('发生异常', e.args)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，如果格式没问题，那么就拿此Cookies请求被检测的URL。 test()方法在这里检测微博，检测的URL可以是某个Ajax接口，为了实现可配置化，我们将测试URL也定义成字典，如下所示：
TEST_URL_MAP = {
'weibo': 'https://m.weibo.cn/'
}如果要扩展其他站点，我们可以统一在字典里添加。对微博来说，我们用Cookies去请求目标站点，同时禁止重定向和设置超时时间，得到Response之后检测其返回状态码。如果直接返回200状态码，则Cookies有效，否则可能遇到了302跳转等情况，一般会跳转到登录页面，则Cookies已失效。如果Cookies失效，我们将其从Cookies的Hash里移除即可。
4. 接口模块
生成模块和检测模块如果定时运行就可以完成Cookies实时检测和更新。但是Cookies最终还是需要给爬虫来用，同时一个Cookies池可供多个爬虫使用，所以我们还需要定义一个Web接口，爬虫访问此接口便可以取到随机的Cookies。我们采用Flask来实现接口的搭建，代码如下所示：
import json
from flask import Flask, g
app = Flask(__name__)
# 生成模块的配置字典
GENERATOR_MAP = {
'weibo': 'WeiboCookiesGenerator'
}
@app.route('/')
def index():
return '<h2>Welcome to Cookie Pool System</h2>'
def get_conn():
for website in GENERATOR_MAP:
if not hasattr(g, website):
setattr(g, website + '_cookies', eval('RedisClient' + '("cookies", "' + website + '")'))
return g
@app.route('/<website>/random')
def random(website):
"""
获取随机的Cookie, 访问地址如 /weibo/random
:return: 随机Cookie
"""
g = get_conn()
cookies = getattr(g, website + '_cookies').random()
return cookies我们同样需要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的方法，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，我们再加一个调度模块让这几个模块配合运行起来，主要的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进程上运行，实现如下所示：
import time
from multiprocessing import Process
from cookiespool.api import app
from cookiespool.config import *
from cookiespool.generator import *
from cookiespool.tester import *
class Scheduler(object):
@staticmethod
def valid_cookie(cycle=CYCLE):
while True:
print('Cookies检测进程开始运行')
try:
for website, cls in TESTER_MAP.items():
tester = eval(cls + '(website="' + website + '")')
tester.run()
print('Cookies检测完成')
del tester
time.sleep(cycle)
except Exception as e:
print(e.args)
@staticmethod
def generate_cookie(cycle=CYCLE):
while True:
print('Cookies生成进程开始运行')
try:
for website, cls in GENERATOR_MAP.items():
generator = eval(cls + '(website="' + website + '")')
generator.run()
print('Cookies生成完成')
generator.close()
time.sleep(cycle)
except Exception as e:
print(e.args)
@staticmethod
def api():
print('API接口开始运行')
app.run(host=API_HOST, port=API_PORT)
def run(self):
if API_PROCESS:
api_process = Process(target=Scheduler.api)
api_process.start()
if GENERATOR_PROCESS:
generate_process = Process(target=Scheduler.generate_cookie)
generate_process.start()
if VALID_PROCESS:
valid_process = Process(target=Scheduler.valid_cookie)
valid_process.start()
这里用到了两个重要的配置，即产生模块类和测试模块类的字典配置，如下所示：
# 产生模块类，如扩展其他站点，请在此配置
GENERATOR_MAP = {
'weibo': 'WeiboCookiesGenerator'
}
# 测试模块类，如扩展其他站点，请在此配置
TESTER_MAP = {
'weibo': 'WeiboValidTester'
}这样的配置是为了方便动态扩展使用的，键名为站点名称，键值为类名。如需要配置其他站点可以在字典中添加，如扩展知乎站点的产生模块，则可以配置成：
GENERATOR_MAP = {
'weibo': 'WeiboCookiesGenerator',
'zhihu': 'ZhihuCookiesGenerator',
}Scheduler里将字典进行遍历，同时利用eval()动态新建各个类的对象，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。
另外，各个模块还设有模块开关，我们可以在配置文件中自由设置开关的开启和关闭，如下所示：
# 产生模块开关
GENERATOR_PROCESS = True
# 验证模块开关
VALID_PROCESS = False
# 接口模块开关
API_PROCESS = True定义为True即可开启该模块，定义为False即关闭此模块。
至此，我们的Cookies就全部完成了。接下来我们将模块同时开启，启动调度器，控制台类似输出如下所示：
API接口开始运行
* Running on http://0.0.0.0:5000/ (Press CTRL+C to quit)
Cookies生成进程开始运行
Cookies检测进程开始运行
正在测试Cookies 用户名 14747219309
正在生成Cookies 账号 14747223314 密码 asdf1129
Cookies有效 14747219309
正在测试Cookies 用户名 14740691419
正在测试Cookies 用户名 14740626332
Cookies有效 14740626332
Cookies有效 14740691419
Cookies有效 14740636046
正在测试Cookies 用户名 14740618009
Cookies有效 14740618009
正在测试Cookies 用户名 14740636046
拖动顺序 [1, 4, 2, 3]
正在测试Cookies 用户名 14747222472
Cookies有效 14747222472
Cookies检测完成
验证码位置 420 580 384 544
成功匹配
成功获取到Cookies {'SUHB': '08J77UIj4w5n_T', 'SCF': 'AimcUCUVvHjswSBmTswKh0g4kNj4K7_U9k57YzxbqFt4SFBhXq3Lx4YSNO9VuBV841BMHFIaH4ipnfqZnK7W6Qs.', 'SSOLoginState': '1501439488', '_T_WM': '99b7d656220aeb9207b5db97743adc02', 'M_WEIBOCN_PARAMS': 'uicode%3D20000174', 'SUB': '_2A250elZQDeRhGeBM6VAR8ifEzTuIHXVXhXoYrDV6PUJbkdBeLXTxkW17ZoYhhJ92N_RGCjmHpfv9TB8OJQ..'}
成功保存Cookies以上所示是程序运行的控制台输出内容，我们从中可以看到各个模块都正常启动，测试模块逐个测试Cookies，生成模块获取尚未生成Cookies的账号的Cookies，各个模块并行运行，互不干扰。
我们可以访问接口获取随机的Cookies，如下图所示。
爬虫只需要请求该接口就可以实现随机Cookies的获取。
五、本节代码
本节代码地址为：https://github.com/Python3WebSpider/CookiesPool。
原文发布时间为：2018-06-24
本文作者：崔庆才
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