编写的python代码是在借鉴老师给的资料的基础上实现的
进行课堂实践:模仿bing搜索引擎域名收集功能,实现baidu搜索引擎的域名搜集功能时,走了不少弯路,最后终于形成了完整的思路。尤其是在“百度安全验证”问题上耗费的时间之久,就因为忽略了cookie的有效获取
import requests #用于请求网页资源
from bs4 import BeautifulSoup #用于处理获取的网页源码数据
from urllib.parse import urlparse #用于处理url
"""若没有这些模块,可在安装的python文件下执行命令“pip install requests”或“pip install bs4”或“pip install urllib.parse”进行下载"""
注意:在进行子域名搜集之前,请确保已登录百度,否则获取的cookie不起作用,其他搜索引擎同理
未登录时的界面

获取无效cookie的运行结果

未登录时获取无效cookie来定义请求头,得到的响应内容为“百度安全验证”与“网络不给力,请稍后重试”、“返回首页”、“问题反馈”
出现此问题也还可能是请求头定义不完善被反爬了,从网上搜索的资料看大多是因为请求头缺少“Accept”
已登录后的界面








def baidu_search():
Subdomain2 = [] #定义一个空列表用于存储收集到的子域名
#定义请求头,绕过反爬机制
hearders = {
'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:104.0) Gecko/20100101 Firefox/104.0',
'accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,*/*;q=0.8',
'referer':'', #该请求没有来源网页可不填
'cookie':'BAIDUID=23891A85BA85C16E5C9B5560154BA69C:FG=1; BIDUPSID=B6A72EB557B74FFA3D56BB80DB603C2C; PSTM=1663062807; BD_UPN=13314752; BDORZ=FFFB88E999055A3F8A630C64834BD6D0; BA_HECTOR=alal2001850g8l81252h8aqu1hi0t9e18; ZFY=SEUInM0ZuRBXFZUw1B0dlkNP:BZj3M:BZlpxlcZfdCgw8:C; BD_HOME=1; H_PS_PSSID=36558_37117_37354_37300_36885_34812_36802_36789_37145_37258_26350_37364; delPer=0; BD_CK_SAM=1; PSINO=7; BDRCVFR[Fc9oatPmwxn]=aeXf-1x8UdYcs; BDUSS=Zpc0MwUDE5bTZ4dUdQcUIxM2Z1SnFZMEpvUGpxTlRBWTBaTjZVdlh1V0tDRWxqRVFBQUFBJCQAAAAAAQAAAAEAAACnhFosAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIp7IWOKeyFjUD; H_PS_645EC=18db%2FxuyDIkSXG5WHmpOcEYdpAWQjJ77VSAYXPxhCINzCpt3nIF4SZssA6n9ATbCjzGM; BDSVRTM=247; baikeVisitId=e2c826a7-6934-4751-ac3d-29e118347887'
}
#定义请求url
url = "https://www.baidu.com/s?wd=site:baidu.com&rsv_spt=1&rsv_iqid=0xce93ba97000245cf&issp=1&f=8&rsv_bp=1&rsv_idx=2&ie=utf-8&tn=monline_3_dg&rsv_enter=1&rsv_dl=tb&rsv_sug3=16&rsv_sug1=17&rsv_sug7=101&rsv_sug2=0&rsv_btype=t&inputT=175341&rsv_sug4=175341"
resp = requests.get(url,headers=hearders) #访问url,获取网页源码
#print(resp.content.decode())等价于print(soup),变量soup在下面定义,是解析过的网页内容
soup = BeautifulSoup(resp.content,'html.parser') #创建一个BeautifulSoup对象,第一个参数是网页源码,第二个参数是Beautiful Soup 使用的 HTML 解析器,
#print(soup)
job_bt = soup.find_all('div',class_="result c-container xpath-log new-pmd") #find_all()查找源码中所有<div class_="result c-container xpath-log new-pmd"> 标签的内容
for i in job_bt: #遍历获取的标签
link = i.get('mu') #获取属性mu的值
#urlparse是一个解析url的工具,scheme获取url的协议名,netloc获取url的网络位置
domain = str(urlparse(link).scheme + "://" + urlparse(link).netloc)
if domain in Subdomain2: #如果解析后的domain存在于Subdomain2中则跳过,否则将domain存入子域名表中
pass
else:
Subdomain2.append(domain)
print(domain)
#调用函数baidu_search()
baidu_search()
运行结果

优化:给获取的子域名添加描述
查看网页源码,找到子域名描述的位置

#子域名的描述在标签<div class="result c-container xpath-log new-pmd">下的标签<div class="c-container">下的标签<h3>下的标签<a>的“标题”中
#获取标签“<a>"的“标题”的方法为get_text()
代码
for i in job_bt: #遍历获取的标签
link = i.get('mu') #获取属性mu的值
#获取子域名的描述,注意:变量的命名不可与关键字、方法名等重叠,否则会报错:"str" object is not callable
string=i.find('div',class_="c-container").find('h3').find('a').get_text()
#urlparse是一个解析url的工具,scheme获取url的协议名,netloc获取url的网络位置
domain = str(urlparse(link).scheme + "://" + urlparse(link).netloc)
if domain in Subdomain2: #如果解析后的domain存在于Subdomain2中则跳过,否则将domain存入子域名表中
pass
else:
Subdomain2.append(domain)
print(domain+'\t'+string) #输出进行字符串拼接
运行结果:

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