Scrapy与scrapy-splash框架快速加载js页面

一、前言

我们在使用爬虫程序爬取网页时，一般对于静态页面的爬取是比较简单的，之前写过挺多的案例。但是对于使用js动态加载的页面如何爬取呢？

对于动态js页面的爬取有以下几种爬取的方式：

1. 通过selenium+phantomjs实现。

• phantomjs是一个无头浏览器，selenium是一个自动化测试的框架，通过无头浏览器请求页面，等待js加载，再通过自动化测试selenium获取数据。因为无头浏览器非常消耗资源，所在性能方面有所欠缺。

Scrapy-splash框架：

• Splash作为js渲染服务，是基于Twisted和QT开发的轻量浏览器引擎，并且提供直接的http api。快速、轻量的特点使其容易进行分布式开发。

• splash和scrapy爬虫框架融合，两种互相兼容彼此的特点，抓取效率较好。

二、Splash环境搭建

Splash服务是基于docker容器的，所以我们需要先安装docker容器。

2.1 docker安装（windows 10 家庭版）

如果是win 10专业版或其他操作系统，都是比较好安装的，在windows 10家庭版安装docker需要通过toolbox（需要最新的）工具安装才行。

关于docker的安装，参考文档：WIN10安装Docker

2.2 splash安装

docker pull scrapinghub/splash

2.3 启动Splash服务

docker run -p 8050:8050 scrapinghub/splash

这个时候，打开你的浏览器，输入192.168.99.100:8050你会看到出现了这样的界面。

你可以在上图红色框框的地方输入任意的网址，点击后面的Render me! 来查看渲染之后的样子

2.4 安装python的scrapy-splash包

pip install scrapy-splash

三、scrapy爬虫加载js项目测试，以google news为例。

由于业务需要爬取一些国外的新闻网站，如google news。但是发现居然是js代码。于是开始使用scrapy-splash框架，配合Splash的js渲染服务，获取数据。具体看如下代码：

3.1 settings.py配置信息

# 渲染服务的urlSPLASH_URL = 'http://192.168.99.100:8050'# 去重过滤器DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_splash.SplashAwareDupeFilter'# 使用Splash的Http缓存HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy_splash.SplashAwareFSCacheStorage'SPIDER_MIDDLEWARES = {    'scrapy_splash.SplashDeduplicateArgsMiddleware': 100,
}#下载器中间件DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {    'scrapy_splash.SplashCookiesMiddleware': 723,    'scrapy_splash.SplashMiddleware': 725,    'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 810,
}# 请求头DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.89 Safari/537.36',    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
}# 管道ITEM_PIPELINES = {   'news.pipelines.NewsPipeline': 300,
}

3.2 items字段定义

class NewsItem(scrapy.Item):    # 标题
    title = scrapy.Field()    # 图片的url链接
    image_url = scrapy.Field()    # 新闻来源
    source = scrapy.Field()    # 点击的url
    action_url = scrapy.Field()

3.3 Spider代码

在spider目录下，创建一个new_spider.py的文件，文件内容如下：

from scrapy import Spiderfrom scrapy_splash import SplashRequestfrom news.items import NewsItemclass GoolgeNewsSpider(Spider):
    name = "google_news"

    start_urls = ["https://news.google.com/news/headlines?ned=cn&gl=CN&hl=zh-CN"]    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:            # 通过SplashRequest请求等待1秒
            yield SplashRequest(url, self.parse, args={'wait': 1})    def parse(self, response):
        for element in response.xpath('//p[@class="qx0yFc"]'):
            actionUrl = element.xpath('.//a[@class="nuEeue hzdq5d ME7ew"]/@href').extract_first()
            title = element.xpath('.//a[@class="nuEeue hzdq5d ME7ew"]/text()').extract_first()
            source = element.xpath('.//span[@class="IH8C7b Pc0Wt"]/text()').extract_first()
            imageUrl = element.xpath('.//img[@class="lmFAjc"]/@src').extract_first()

            item = NewsItem()
            item['title'] = title
            item['image_url'] = imageUrl
            item['action_url'] = actionUrl
            item['source'] = source            yield item

3.4 pipelines.py代码

将item的数据，存储到mysql数据库。

• 创建db_news数据库

CREATE DATABASE db_news

• 创建tb_news表

CREATE TABLE tb_google_news(
    id INT AUTO_INCREMENT,
    title VARCHAR(50),
    image_url VARCHAR(200),
    action_url VARCHAR(200),
    source VARCHAR(30),    PRIMARY KEY(id)
)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;

NewsPipeline类

class NewsPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', passwd='root', db='db_news',charset='utf8')
        self.cursor = self.conn.cursor()    def process_item(self, item, spider):
        sql = '''insert into tb_google_news (title,image_url,action_url,source) values(%s,%s,%s,%s)'''
        self.cursor.execute(sql, (item["title"], item["image_url"], item["action_url"], item["source"]))
        self.conn.commit()        return item    def close_spider(self):
        self.cursor.close()
        self.conn.close()

3.5 执行scrapy爬虫

在控制台执行：

scrapy crawl google_news

数据库中展示如下图：

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