Scrapy+Python模拟登入Facbook

本文介绍了如何在Python 3.7环境下使用Scrapy框架模拟登录Facebook。首先,访问Facebook的登录页面,然后通过F12开启开发者模式,找到登录请求的URL:https://www.facebook.com/login/device-based/regular/login/?login_attempt=1&lwv=110。接着,定义Scrapy爬虫函数,设置对应的Form Data以完成模拟登录操作。

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

Python环境:3.7
安装Scrapy:pip install Scrapy
进入登入页面:https://www.facebook.com/
在这里插入图片描述
成功登入后点击 F12进入开发者模式:
在这里插入图片描述
找到登入的请求页面:
我懒的找了所有:https://www.facebook.com/login/device-based/regular/login/?login_attempt=1&lwv=110

    name = 'mafengwo'
    host = "https://www.facebook.com/"
    username = "1737751826501"  # 帐号
    password = "**************"  # 密码
    headerData = {
        "authority": "www.facebook.com",
        'scheme':'https',
        'path':'/login/device-based/regular/login/?login_attempt=1&lwv=110',
        'user-agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW6
### Scrapy Python 网络爬虫框架使用教程 #### 创建Scrapy环境 为了开始使用Scrapy,需要先设置好工作环境。这可以通过命令行工具完成,具体操作如下: 安装Scrapy及其依赖项: ```bash pip install scrapy ``` 对于Windows用户来说,在某些情况下还需要额外安装`pywin32`模块来解决可能遇到的一些兼容性问题[^3]。 #### 构建Scrapy项目 一旦环境配置完毕,就可以着手建立一个新的Scrapy项目了。进想要保存项目的目录,并执行以下命令启动新项目: ```bash scrapy startproject myprojectname ``` 这里`myprojectname`应替换为你希望给定的名字。此命令会自动生成一系列文件夹和模板文件用于构建爬虫逻辑。 #### 编写Spider脚本 Spiders是定义如何抓取特定(或一组)网站的具体类。每一个Spider都继承自`scrapy.Spider`基类,并至少包含三个属性:名称(name),起始URL(start_urls),以及解析函数(parse method)[^1]。 下面是一个简单的例子展示了一个名为example.com的spider是如何编写的: ```python import scrapy class ExampleCom(scrapy.Spider): name = 'example' allowed_domains = ['example.com'] start_urls = [ 'http://www.example.com', ] def parse(self, response): self.log('Visited %s' % response.url) ``` 这段代码实现了访问指定网页并将日志记录下来的功能[^2]。 #### 数据抽取方法 当页面被下载完成后,接下来的任务就是从中抽取出有用的信息。Scrapy提供了多种方式来进行这项工作,比如利用CSS选择器或者XPath表达式匹配HTML标签内的内容。 以下是两种不同的数据提取技术实例: - **CSS Selectors** ```python title = response.css('title::text').get() ``` - **XPath Expressions** ```python paragraphs = response.xpath('//p/text()').extract() ``` 这两种语法都可以帮助开发者轻松定位到目标元素并获取其文本或其他特性值。 #### 处理分页链接 许多网站上的列表会被分成多个页面显示,因此学会处理这些情况非常重要。一种常见的做法是在parse回调里找到指向下一个页面的链接并向它发起请求继续抓取更多条目。 ```python next_page_url = response.css('li.next a::attr(href)').get() if next_page_url is not None: yield response.follow(next_page_url, callback=self.parse) ``` 上述片段展示了怎样跟踪“下一页”的按钮从而遍历整个系列的文章或商品列表。 #### 存储收集的数据 最后一步通常是把获得的结果存数据库或者其他持久化介质中去。为此可以在settings.py里面配置ITEM_PIPELINES参数决定哪些pipeline将会被执行;也可以直接在item pipeline内部实现相应的业务逻辑。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值