用scapy获取网页信息

本文介绍了如何利用Scrapy框架在Windows环境下创建并配置爬虫项目,从v.qq.com获取信息。首先通过CMD进入桌面并启动Scrapy项目,创建名为TXmovies的爬虫,并定义txms爬虫目标。接着修改settings文件,定义要提取的数据项,编写爬虫程序,并通过管道进行数据处理。最后执行Scrapy项目开始抓取网页数据。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

代码如下:

win+R 输入cmd 打开终端输入

cd desktop

scrapy startprojectTX movies

cd  TXmovies 

scrapy genspider txms v.qq.com

修改setting文件

ROBOTSTXT_OBEY=False
DOWNLOAD_DELAY=1
DEFAULT_REQUEST_HEADERS{
'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
'Accept-Language':'en',
'UserAgent':'Mozilla/5.0'
}
ITEM_PIPELINES={'TXmovies.pipelines.TxmoviesPipeline':300,}

确认要提取的数据,item项

import scrapy

class TxmoviesItem(scrapy.Item):
#definethefieldsforyouritemherelike:
#name=scrapy.Field()
name=scrapy.Field()
description=scrapy.Field()

写爬虫程序

import scrapy
from ..items import TxmoviesItem

class TxmsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'txms'
    allowed_domains = ['v.qq.com']
    start_urls = ['http://v.qq.com/']
    # 
### 关于 Scapy爬虫的关系 Scrapy 是一种用于网络爬虫开发的强大框架,而 **Scapy** 则是一种完全不同的工具,主要用于网络数据包捕获和分析。尽管两者的名字相似,但它们的功能领域并不相同。 #### Scapy 的主要用途 Scapy 是一个 Python 库,专注于网络协议的数据包操作,支持发送、接收以及解析多种类型的网络流量[^3]。它通常被用来执行以下任务: - 构建自定义的网络数据包并发送到目标设备。 - 捕获来自网络接口的实时流量。 - 解析复杂的网络协议栈(如 TCP/IP、HTTP 等),以便进一步处理或调试。 虽然 Scapy 并不是专门为爬虫设计的工具,但它可以通过模拟 HTTP 请求来抓取网页内容。然而,这种方式相较于专门的爬虫框架(如 Scrapy 或 Beautiful Soup)来说效率较低且复杂度较高。 --- ### 如何利用 Scapy 实现简单的爬虫功能? 如果确实需要借助 Scapy 来完成某些特定场景下的爬虫需求,则可以按照以下方式实现: 1. 使用 Scapy 发送 HTTP GET 请求以获取页面 HTML 数据; 2. 对返回的内容进行解析,提取所需的信息; 3. 将结果保存至本地文件或其他存储介质中。 下面展示一段示例代码,演示如何通过 Scapy 获取指定 URL 的响应内容: ```python from scapy.all import * def http_request(url="http://example.com"): ip_layer = IP(dst=socket.gethostbyname(url.split('/')[2])) tcp_layer = TCP(dport=80, flags='S') syn_packet = ip_layer / tcp_layer response_syn_ack = sr1(syn_packet, timeout=5) if not response_syn_ack or 'TCP' not in response_syn_ack: print("Failed to establish connection.") return None ack_packet = ip_layer / TCP( sport=response_syn_ack[TCP].dport, dport=80, flags='A', seq=response_syn_ack[TCP].ack, ack=response_syn_ack[TCP].seq + 1 ) send(ack_packet) get_str = f"GET {url} HTTP/1.1\r\nHost:{url}\r\n\r\n" request_packet = ip_layer / TCP( sport=response_syn_ack[TCP].dport, dport=80, flags='PA', seq=response_syn_ack[TCP].ack, ack=response_syn_ack[TCP].seq + 1 ) / Raw(load=get_str.encode()) answer = sr1(request_packet, timeout=10) if answer and 'Raw' in answer: data = str(answer[Raw]) return data.strip() else: return "" if __name__ == "__main__": result = http_request("http://www.example.com") if result: print(result[:50]) # 打印前50字符作为测试输出 ``` 上述脚本展示了如何手动构造 HTTP 请求并通过 Scapy 收集服务器回应。需要注意的是这种方法较为底层,实际生产环境中推荐优先考虑成熟的爬虫解决方案。 --- ### Scrapy vs Scapy爬虫中的对比 | 特性 | Scrapy | Scapy | |---------------------|----------------------------------|-------------------------------| | 主要目的 | 高效地抓取网站上的结构化数据 | 进行低级别的网络通信与监控 | | 易用程度 | 提供丰富的 API 接口 | 更加贴近底层,需自行编写逻辑 | | 社区支持及文档完善度 | 出色 | 较少针对爬虫的具体指导 | 因此对于大多数常规性的 Web 抓取任务而言,选用像 Scrapy 这样的专用框架会更加合适;而对于那些涉及特殊网络行为或者需要精细控制请求过程的情况,才可能需要用到 Scapy。 ---
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