Python Crawler – 网信贷黑名单数据爬取

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网信贷黑名单网站截图：

真实数据截图：

我这里想爬取这些个人的信息，但是有些内容是需要登陆才可以查看的，所以先去注册了一个账号。

登陆进来后得到的内容是完整的：

(PS：这里就不激活邮箱了)

– 结构分析&代码编写

这些被黑名单的人信息是首页点入进去的，对比下：

<tr onclick="localHref('jgp94CtrsB')" class="pointer"> 

点开后的链接是：

acklist-jgp94CtrsB.html

相信大家一眼就看出来了规律吧，显示的HTML代码中有链接特征。

根据链接的规则我们可以写出这样一段python代码：

target_url = 'https://*.cc' #设置url 
r = requests.get(target_url) #访问url 
html = r.text#获取html代码 
h = r"localHref(\'(.*?)\')" #正则代码 
h_re = re.compile(h) #生成正则 
href_all = h_re.findall(html) #正则匹配出链接特征 
for i in href_all: #匹配出来的链接特征需要用for遍历 
   url = 'https://*.cc/blacklist-' + i + '.html' #遍历出来组合成url 

现在我要获取的是“姓名、身份证、手机号、微信、支付宝”，这里我使用的是XPATH来获取这些数据，因为这样更简单一些。

大概的来了解下XPATH的语法吧：

这里完全可以使用更快速的方法：

直接使用Firebug或者其它浏览器的Copy XPath：

得到的XPath语法：

/html/body/div[2]/div/div/h2 

我们要获取的名字是h2标签内的所以直接修改成：

/html/body/div[2]/div/div/h2/text() 

直接上Python代码：

(注：from lxml import etree 是支持XPath语法的库)

可以看到输出的结果是unicode编码 ，直接解码就显示了：

其他的XPath代码：

sfzOBJ = htmlOBJ.xpath('//h3[@class="margin_top_15"]/span[@class="inline"]/i[1]/text()') #身份证 
phoneOBJ = htmlOBJ.xpath('//*[@id="body"]/div/div/h3[1]/span[2]/i/text()') #手机号 
wechatOBJ = htmlOBJ.xpath('//*[@id="body"]/div/div/div[3]/span[1]/text()') #微信 
alipayOBJ = htmlOBJ.xpath('//*[@id="body"]/div/div/div[3]/span[2]/text()') #支付宝 

这里要记得加上登陆的Cookie去访问哦：

1.在控制台输入document.cookie获取Cookie

2.带上Cookie请求访问

geturl = requests.get(url,headers={'Cookie':'__cfduid=d8b7bef3c3b678161d9fe747ccb651cea1499931877; PHPSESSID=mp6oh6j7o03hqd42n06r9p2bii;  
AJSTAT_ok_pages=5; AJSTAT_ok_times=1; _ga=GA1.2.1572452184.1499931870; _gid=GA1.2.2100292624.1499931870'}) 

– 最后

核心的代码都写好了，其他的就是结构的梳理，完善代码：

import requests,re 
from requests.packages.urllib3.exceptions import InsecureRequestWarning 
requests.packages.urllib3.disable_warnings(InsecureRequestWarning) 
from lxml import etree 
target_url = 'https://www.xinyongheimingdan.cc/' 
cookie = '你的cookie' 
r = requests.get(target_url,headers={ 
    'Cookie':cookie 
    }) 
html = r.text 
h = r"localHref\(\'(.*?)\'\)" 
h_re = re.compile(h) 
href_all = h_re.findall(html) 
 
for i in href_all: 
    url = 'https://www.xinyongheimingdan.cc/blacklist-' + i + '.html' 
    geturl = requests.get(url,headers={ 
            'Cookie':cookie 
            }) 
    urlHTML = geturl.text.encode("utf-8") 
    htmlOBJ = etree.HTML(urlHTML) 
    nameOBJ = htmlOBJ.xpath('/html/body/div[2]/div/div/h2/text()') 
    sfzOBJ = htmlOBJ.xpath('//h3[@class="margin_top_15"]/span[@class="inline"]/i[1]/text()') 
    phoneOBJ = htmlOBJ.xpath('//*[@id="body"]/div/div/h3[1]/span[2]/i/text()') 
    wechatOBJ = htmlOBJ.xpath('//*[@id="body"]/div/div/div[3]/span[1]/text()') 
    alipayOBJ = htmlOBJ.xpath('//*[@id="body"]/div/div/div[3]/span[2]/text()') 
    all_info = nameOBJ,sfzOBJ,phoneOBJ,wechatOBJ,alipayOBJ 
    print all_info 

成果：