Scrapy與scrapy-splash框架快速載入js頁面

一、前言

我們在使用爬蟲程式爬取網頁時，一般對於靜態頁面的爬取是比較簡單的，之前寫過挺多的案例。但是對於使用js動態載入的頁面如何爬取呢？

對於動態js頁面的爬取有以下幾種爬取的方式：

1. #透過selenium+phantomjs實作。

• phantomjs是一個無頭瀏覽器，selenium是一個自動化測試的框架，透過無頭瀏覽器請求頁面，等待js加載，再透過自動化測試selenium取得數據。因為無頭瀏覽器非常消耗資源，所在效能方面有所欠缺。

Scrapy-splash框架：

• #Splash作為js渲染服務，是基於Twisted和QT開發的輕量瀏覽器引擎，並提供直接的http api。快速、輕量的特點使其容易進行分散式開發。

• splash和scrapy爬蟲框架融合，兩種互相相容的特點，抓取效率較好。

二、Splash環境建置

Splash服務是基於docker容器的，所以我們需要先安裝docker容器。

2.1 docker安裝（windows 10 家用版）

如果是win 10專業版或其他作業系統，都是比較好安裝的，在windows 10家用版安裝docker需要透過toolbox（需要最新的）工具安裝才行。

關於docker的安裝，請參考文件：WIN10安裝Docker

2.2 splash安裝

docker pull scrapinghub/splash

2.3 啟動Splash服務

docker run -p 8050:8050 scrapinghub/splash

這個時候，打開你的瀏覽器，輸入192.168.99.100:8050你會看到出現了這樣的介面。

你可以在上圖紅色框框的地方輸入任意的網址，點擊後面的Render me! 來查看渲染之後的樣子

2.4 安裝python的scrapy-splash包

pip install scrapy-splash

三、scrapy爬蟲載入js專案測試，以google news為例。

由於業務需要爬取一些國外的新聞網站，如google news。但是發現居然是js程式碼。於是開始使用scrapy-splash框架，配合Splash的js渲染服務，取得資料。具體看如下程式碼：

3.1 settings.py配置資訊

# 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欄位定義

class NewsItem(scrapy.Item):    # 标题
    title = scrapy.Field()    # 图片的url链接
    Scrapy與scrapy-splash框架快速載入js頁面_url = scrapy.Field()    # 新闻来源
    source = scrapy.Field()    # 点击的url
    action_url = scrapy.Field()

3.3 Spider程式碼

在spider目錄下，創建一個new_spider.py的文件，文件內容如下：

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()
            Scrapy與scrapy-splash框架快速載入js頁面Url = element.xpath('.//img[@class="lmFAjc"]/@src').extract_first()

            item = NewsItem()
            item['title'] = title
            item['Scrapy與scrapy-splash框架快速載入js頁面_url'] = Scrapy與scrapy-splash框架快速載入js頁面Url
            item['action_url'] = actionUrl
            item['source'] = source            yield item

3.4 pipelines.py代碼

將item的數據，儲存到mysql資料庫。

• 建立db_news資料庫

CREATE DATABASE db_news

• 建立tb_news表

CREATE TABLE tb_google_news(
    id INT AUTO_INCREMENT,
    title VARCHAR(50),
    Scrapy與scrapy-splash框架快速載入js頁面_url VARCHAR(200),
    action_url VARCHAR(200),
    source VARCHAR(30),    PRIMARY KEY(id)
)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;

#

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,Scrapy與scrapy-splash框架快速載入js頁面_url,action_url,source) values(%s,%s,%s,%s)'''
        self.cursor.execute(sql, (item["title"], item["Scrapy與scrapy-splash框架快速載入js頁面_url"], item["action_url"], item["source"]))
        self.conn.commit()        return item    def close_spider(self):
        self.cursor.close()
        self.conn.close()

NewsPipeline類別

scrapy crawl google_news

3.5 執行scrapy爬蟲###在控制台執行：###rrreee###資料庫中展示如下圖：############## ##相關推薦：#########有關scrapy指令的基本介紹#############安裝Scrapy教學###########scrapy爬蟲框架的介紹######

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