Scrapy 抓取起点中文网（上）：实现登录和认证

本小节将完成一个有趣的 Scrapy 爬虫项目，主要实现的主要功能如下：

• 实现网站登录，得到相应的个人信息，比如用户信息，我的书架等，并实现一键删除书架上所有书籍的功能；

本节和接下来的一节都是实战环节，用于梳理 Scrapy 爬虫框架的基本使用，也为巩固和加深前面所学知识。

1. 基于 Cookie 的自动登录

如果是想基于基本的 API 方式登录，我们会面临两大难点：

• 手机验证码校验 ，如下图所示：

起点网站登录手机发送验证码

• 滑动验证码校验，如下图所示：

起点网站登录滑动验证码 绕过这些校验的方法超过了本教程的知识范围，故我们不再次详细讨论。好在起点网支持自动登录过程，也就是 Cookie 登录：

起点网支持自动登录 第一次手动登录起点，选择自动登录后，起点网站返回的 Cookie 信息就会保存至本地。下次再访问起点网时，通过请求带上该 Cookie 信息就能正确识别用户，实现自动登录过程。Cookie 存在本地，就存在被代码读取的可能。通常而言，我们来使用 Python 中的 browsercookie 库可以获取浏览器的 cookie，目前它只支持 Chrome 和 FireFox 两种浏览器。不过对于 Chrome 80.X 版本的浏览器，其中的 cookie 信息被加密了，我们无法按照早期的操作进行 cookie 读取。

不过网上这个博客给出了一个解密 Cookie 的代码，我们拿过来简单改造下，做成一个辅助模块：

# 参考文档：https://blog.csdn.net/u012552769/article/details/105001108

import sqlite3
import urllib3
import os
import json

import sys
import base64
from cryptography.hazmat.backends import default_backend
from cryptography.hazmat.primitives.ciphers import Cipher, algorithms, modes


urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)


def dpapi\_decrypt(encrypted):
    import ctypes
    import ctypes.wintypes

    class DATA\_BLOB(ctypes.Structure):
        _fields_ = [('cbData', ctypes.wintypes.DWORD),
                    ('pbData', ctypes.POINTER(ctypes.c_char))]

    p = ctypes.create_string_buffer(encrypted, len(encrypted))
    blobin = DATA_BLOB(ctypes.sizeof(p), p)
    blobout = DATA_BLOB()
    retval = ctypes.windll.crypt32.CryptUnprotectData(
        ctypes.byref(blobin), None, None, None, None, 0, ctypes.byref(blobout))
    if not retval:
        raise ctypes.WinError()
    result = ctypes.string_at(blobout.pbData, blobout.cbData)
    ctypes.windll.kernel32.LocalFree(blobout.pbData)
    return result


def aes\_decrypt(encrypted_txt):
    with open(os.path.join(os.environ['LOCALAPPDATA'],
                           r"Google\Chrome\User Data\Local State"), encoding='utf-8', mode="r") as f:
        jsn = json.loads(str(f.readline()))
    encoded_key = jsn["os\_crypt"]["encrypted\_key"]
    encrypted_key = base64.b64decode(encoded_key.encode())
    encrypted_key = encrypted_key[5:]
    key = dpapi_decrypt(encrypted_key)
    nonce = encrypted_txt[3:15]
    cipher = Cipher(algorithms.AES(key), None, backend=default_backend())
    cipher.mode = modes.GCM(nonce)
    decryptor = cipher.decryptor()
    return decryptor.update(encrypted_txt[15:])


def chrome\_decrypt(encrypted_txt):
    if sys.platform == 'win32':
        try:
            if encrypted_txt[:4] == b'x01x00x00x00':
                decrypted_txt = dpapi_decrypt(encrypted_txt)
                return decrypted_txt.decode()
            elif encrypted_txt[:3] == b'v10':
                decrypted_txt = aes_decrypt(encrypted_txt)
                return decrypted_txt[:-16].decode()
        except WindowsError:
            return None
    else:
        raise WindowsError


def get\_cookies\_from\_chrome(domain, key_list):
    sql = f'SELECT name, encrypted\_value as value FROM cookies where host\_key like "%{domain}%"'
    filename = os.path.join(os.environ['USERPROFILE'], r'AppData\Local\Google\Chrome\User Data\default\Cookies')
    con = sqlite3.connect(filename)
    con.row_factory = sqlite3.Row
    cur = con.cursor()
    cur.execute(sql)
    cookie_dict = {}
    for row in cur:
        if row['value'] is not None:
            name = row['name']
            value = chrome_decrypt(row['value'])
            if value is not None and name in key_list:
                cookie_dict[name] = value
    return cookie_dict

Tips：上述这段代码不用纠结细节，前面函数的主要是替 get_cookies_from_chrome() 函数服务的，而该函数的输入要搜索的网站以及提取相应网站 cookie 信息中的某个具体字段，返回相应的结果。

本人 Python 3.8.2 安装的是 win32 版本，该段代码亲测有效。来看看起点中文网给读者生成的 cookie 数据，我们调用上面的获取 cookie 信息的代码来从中提取相应数据：

起点的cookie信息

print(get_cookies_from_chrome('qidian.com', '\_csrfToken'))
print(get_cookies_from_chrome('qidian.com', 'e1'))
print(get_cookies_from_chrome('qidian.com', 'e2'))

执行上述代码我们可以得到如下结果：

PS C:\Users\spyinx> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/test_cookie.py
{'\_csrfToken': 'YJklLmhMNpEfuSmqZZGaK72D4sUVJty52gyKwXXX'}
{'e1': '%7B%22pid%22%3A%22qd\_p\_qidian%22%2C%22eid%22%3A%22qd\_A08%22%2C%22l1%22%3A1%7D'}
{'e2': '%7B%22pid%22%3A%22qd\_p\_qidian%22%2C%22eid%22%3A%22qd\_A10%22%2C%22l1%22%3A1%7D'}

这说明我们通过前面的代码能争取获取到起点网保存在 Chrome 浏览器中的 cookie 信息。因此，前面的代码将作为我们读取起点用户登录 Cookie 的重要辅助模块。

Tips：这个测试只能在装了 Chrome 浏览器的 Windows 系统上进行测试，或者是 Linux 的桌面版

我们首先来创建一个起点爬虫：

PS C:\Users\Administrator\Desktop> scrapy startproject qidian_spider

接下里我们来看看要提取的我的书架的信息：

我的书架书籍信息 对应的 items.py 的内容如下：

# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy


class QidianSpiderItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    # 分组
    category = scrapy.Field()
    # 小说名
    name = scrapy.Field()
    # 最新章节
    latest_chapter = scrapy.Field()
    # 作者
    author = scrapy.Field()
    # 更新时间
    update_time = scrapy.Field()
    # 阅读进度
    progress_status = scrapy.Field()

接下来，在爬虫部分需要请求该页面然后提取相应的数据，我们的爬虫代码如下：

"""
获取用户书架数据
"""
import json
from urllib import parse

from scrapy import Request
from scrapy.spiders import Spider

from .get_cookie import get_cookies_from_chrome
from ..items import QidianSpiderItem


class BookCaseSpider(Spider):
    name = "bookcase"
    # 构造函数
    def \_\_init\_\_(self):
        # 最重要的就是这个获取起点的cookie数据了，这里保存了之前用户登录的cookie信息
        self.cookie_dict = get_cookies_from_chrome(
            "qidian.com", 
            ["\_csrfToken", "e1", "e2", "newstatisticUUID", "ywguid", "ywkey"]
        )

    def start\_requests(self):
        url = "https://my.qidian.com/bookcase"
        # http请求时附加上cookie信息
        yield Request(url=url, cookies=self.cookie_dict)

    def parse(self, response):
        item = QidianSpiderItem()
        books = response.xpath('//table[@id="shelfTable"]/tbody/tr')
        for book in books:
            category = book.xpath('td[@class="col2"]/span/b[1]/a[1]/text()').extract_first()
            name = book.xpath('td[@class="col2"]/span/b[1]/a[2]/text()').extract_first()
            latest_chapter = book.xpath('td[@class="col2"]/span/a/text()').extract_first()
            update_time = book.xpath('td[3]/text()').extract_first()
            author = book.xpath('td[@class="col4"]/a/text()').extract_first()
            progress_status = book.xpath('td[@class="col5"]/a/text()').extract_first()

            item['category'] = category
            item['name'] = name
            item['latest\_chapter'] = latest_chapter
            item['update\_time'] = update_time
            item['author'] = author
            item['progress\_status'] = progress_status

            print(f'get item = {item}')

            yield item

最重要的方法就是那个获取 cookie 信息的方法了，正是靠着这个 cookie，我们才能获取相应的用户书架的网页并提取相应的书籍信息。接下来，简单实现一个 item pipeline 用于保存书架上的书籍信息，该代码位于 scrapy/pipelines.py 文件中，默认的 pipelines 都写会在这里：

# 源码位置：scrapy/pipelines.py

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM\_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

import json
# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapter


class QidianSpiderPipeline:
    def open\_spider(self, spider):
        self.file = open("bookcase.json", 'w+', encoding='utf-8')

    def close\_spider(self, spider):
        self.file.close()

    def process\_item(self, item, spider):
        data = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False)
        self.file.write(f"{data}\n")
        return item

最后别忘了在 settings.py 中添加这个 item pipeline：

ITEM_PIPELINES = {
    'qidian\_spider.pipelines.QidianSpiderPipeline': 300,
}

我们运行下这个爬虫，看看是否能抓到我们想要的数据：

PS C:\Users\Administrator\Desktop> scrapy crawl bookcase

最后的结果如下：

获取用户的书架上书籍信息 这样，我们就成功实现了用户登录后的访问动作。接下来我们在这个基础上进一步扩展，实现清除书架上所有的书籍，类似于淘宝的一键清除购物车。

2. 删除起点网用户的所有书架

首先我们随便添加一个书籍到书架上，然后进行清楚，请看下图，通过 Chrome 开发者工具我们可以找到删除书架上书籍的 URL 请求以及相应携带参数：

删除书架上的书籍 该请求一共有三个参数：

• _csrfToken：可以从 cookie 中获取；
• bids：书籍编号，可以从这一行的 html 元素中提取；
• gid：发现是固定的100；

于是我们在请求到书架上的书籍信息时，解析得到书籍编号，然后对应发送删除该书籍的请求，对应的代码如下：

from .get_cookie import get_cookies_from_chrome
from ..items import QidianSpiderItem

# 删除书籍信息 https://my.qidian.com/ajax/BookShelf/DelBook?\_csrfToken=YJklLmhEFpEfuSmqZZGaK72D4sUVJty52gyKw0TJ&bids=1022282526&gid=-100


class BookCaseSpider(Spider):
    name = "bookcase"
    # 构造函数
    def \_\_init\_\_(self):
        self.cookie_dict = get_cookies_from_chrome(
            "qidian.com", 
            ["\_csrfToken", "e1", "e2", "newstatisticUUID", "ywguid", "ywkey"]
        )

    def start\_requests(self):
        url = "https://my.qidian.com/bookcase"
        # http请求时附加上cookie信息
        yield Request(url=url, cookies=self.cookie_dict)

    def parse(self, response):
        item = QidianSpiderItem()
        books = response.xpath('//table[@id="shelfTable"]/tbody/tr')
        for book in books:
            # ...
            
            # 删除该书籍信息
            query_data = {
                'bids': book.xpath('td[6]/div[@class="ui-datalist"]/div[@class="ui-datalist-datalist"]/a[1]/@data-id').extract_first(),
                'gid': '-100',
                '\_csrfToken': self.cookie_dict['\_csrfToken']
            }
            url = "https://my.qidian.com/ajax/BookShelf/DelBook?{}".format(parse.urlencode(query_data))
            print('对应删除url请求={}'.format(url))
            yield Request(url=url, method='get', cookies=self.cookie_dict, callback=self.parse_delete_book)


    def parse\_delete\_book(self, response):
        """
 删除结果：{"code":0,"data":{"1022354901":{"code":0,"message":"操作成功"}},"msg":"成功"}
 """
        data = response.text
        print('删除响应:{}'.format(data))
        if isinstance(data, str):
            data = json.loads(data)

        print('msg = {}'.format(data['msg']))

是不是非常简单？来看看最后运行的效果：

启动清除书架信息爬虫

最后用户书架数据 是不是很有意思？基于这样的操作，我们想想淘宝一键清除购物车功能，是不是也能这样实现？还有每次明星的恋情有变，连夜删除上千条微博，导致手指酸痛，我们是否能提供一键清除微博的功能，解决他们的痛点？这些事情是不是想想就很激动？还等什么，心动不如行动，这个就作为课后作业吧，希望你能独立完成淘宝的一键清除购物车代码。

3. 小结

本节中，我们基于 Scrapy 框架讲解了下如何简单地实现自动登录操作，避开滑动验证码的二次验证。然后，在登录的基础上实现删除用户的所有书架操作。