下面是详细的攻略:
爬虫在获取数据上有着很大的优势,但存在着一些限制,比如在网站登录时需要验证码,而这些验证码又必须由人工来识别,无法通过普通的XPath或CSS Selector来定位。
本文主要介绍如何使用Selenium和Tesseract-OCR结合的方式,来实现自动识别验证码,并使用爬虫来获取网页数据的方法。
首先,我们需要安装Selenium和Tesseract-OCR。
Selenium可以在Python中使用pip安装:
pip install selenium
Tesseract-OCR需要下载安装,可以从官网(https://github.com/tesseract-ocr/tesseract)中下载(安装时需要添加到环境变量中)。
我们需要导入相关的库,包括Selenium、time和pytesseract:
from selenium import webdriver
import time
import pytesseract
其中,pytesseract用于对验证码图像进行识别。
使用Selenium启动要爬取的网站,在需要输入验证码的页面停止:
url = 'http://example.com'
browser = webdriver.Chrome()
browser.get(url)
# 在需要输入验证码的页面停止,等待输入验证码
time.sleep(5)
这里使用的是Chrome浏览器,也可以使用其他浏览器。
定位图片通常是使用XPath或CSS Selector,但是验证码图片有可能会在网页代码中被隐藏,所以我们需要执行JavaScript代码来获取验证码图片的位置。
以下是通过JavaScript获取验证码图片的位置的代码:
js = 'var canvas = document.getElementById("captcha");'
'var img = canvas.toDataURL("image/png").replace(/^data:image\/(png|jpg);base64,/, "");'
'return img'
img_base64 = browser.execute_script(js)
获取到图片后,需要将其保存为图片文件。这里我们可以使用Pillow库中的Image对象来进行图片操作。
from PIL import Image
import base64
img_bin = base64.b64decode(img_base64)
img = Image.open(io.BytesIO(img_bin))
img.save("captcha.png")
这里将获取到的base64编码的验证码图片解码后,保存为captcha.png文件。
在存储了验证码文件后,需要使用Tesseract-OCR对其进行识别。
captcha = pytesseract.image_to_string(Image.open("captcha.png"))
使用Selenium的方式,将验证码输入并提交:
# 输入验证码
browser.find_element_by_name("captcha").send_keys(captcha)
# 提交表单
browser.find_element_by_xpath("//button[text()='提交']").click()
已经通过验证码,登录到了需要访问的页面,接下来我们可以使用Selenium来获取数据,比如通过XPath获取有用的标签数据,并将其保存为文本文件:
# 获取数据
data_eles = browser.find_elements_by_xpath("//div[@class='data']")
data = [d.text for d in data_eles]
# 将数据保存到文本文件中
with open("data.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("\n".join(data))
这里我们获取了class为data的div标签中的数据,保存到了data.txt文件中。
以下是一个基于以上攻略的实例,用于爬取某个科技论坛的数据。
from selenium import webdriver
import time
import pytesseract
from PIL import Image
import io
import base64
url = 'http://example.com/login'
browser = webdriver.Chrome()
browser.get(url)
# 输入用户名和密码
browser.find_element_by_name("username").send_keys("your_username")
browser.find_element_by_name("password").send_keys("your_password")
# 等待验证码图片加载完成
time.sleep(3)
# 通过JavaScript获取验证码图片
js = 'var canvas = document.getElementById("captcha");'\
'var img = canvas.toDataURL("image/png").replace(/^data:image\/(png|jpg);base64,/, "");'\
'return img'
img_base64 = browser.execute_script(js)
# 保存验证码图片
img_bin = base64.b64decode(img_base64)
img = Image.open(io.BytesIO(img_bin))
img.save("captcha.png")
# 识别验证码
captcha = pytesseract.image_to_string(Image.open("captcha.png"))
# 输入验证码
browser.find_element_by_name("captcha").send_keys(captcha)
# 提交表单
browser.find_element_by_xpath("//button[text()='登录']").click()
# 登录后等待页面加载完毕
time.sleep(3)
# 获取数据
data_eles = browser.find_elements_by_xpath("//div[@class='data']")
data = [d.text for d in data_eles]
# 将数据保存到文本文件中
with open("data.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("\n".join(data))
# 关闭浏览器
browser.quit()
通过以上代码,即可成功爬取该科技论坛中的数据。
对于其他需要验证码的网站,只需要更新url、验证码输入框的name属性、提交按钮的XPath以及数据的XPath等参数即可。
# 更新url
url = 'http://otherwebsite.com/login'
...
# 更新验证码输入框的name属性
browser.find_element_by_name("captcha_code").send_keys(captcha)
# 更新提交按钮的XPath
browser.find_element_by_xpath("//button[text()='登录']").click()
...
# 更新数据的XPath
data_eles = browser.find_elements_by_xpath("//div[@class='data']")
Selenium和Tesseract-OCR结合使用可以自动识别网站的验证码,实现爬虫自动化爬取数据。实践中需要针对每个网站的需要进行一定的参数调整和优化。
以上是使用Selenium+Tesseract-OCR智能识别验证码爬取网页数据的实例的完整攻略。
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