Scrapy笔记12- 抓取动态网站
Scrapy笔记12- 抓取动态网站
前面我们介绍的都是去抓取静态的网站页面,也就是说我们打开某个链接,它的内容全部呈现出来。 但是如今的互联网大部分的web页面都是动态的,经常逛的网站例如京东、淘宝等,商品列表都是js,并有Ajax渲染, 下载某个链接得到的页面里面含有异步加载的内容,这样再使用之前的方式我们根本获取不到异步加载的这些网页内容。
使用Javascript渲染和处理网页是种非常常见的做法,如何处理一个大量使用Javascript的页面是Scrapy爬虫开发中一个常见的问题, 这篇文章将说明如何在Scrapy爬虫中使用scrapy-splash来处理页面中得Javascript。
scrapy-splash简介
scrapy-splash利用Splash将javascript和Scrapy集成起来,使得Scrapy可以抓取动态网页。
Splash是一个javascript渲染服务,是实现了HTTP API的轻量级浏览器,底层基于Twisted和QT框架,Python语言编写。所以首先你得安装Splash实例
安装docker
官网建议使用docker容器安装方式Splash。那么首先你得先安装docker
参考官方安装文档,这里我选择Ubuntu 12.04 LTS版本安装
升级内核版本,docker需要3.13内核
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install linux-image-generic-lts-trusty
$ sudo reboot
安装CA认证
$ sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates
增加新的GPGkey
$ sudo apt-key adv --keyserver hkp://p80.pool.sks-keyservers.net:80 --recv-keys 58118E89F3A912897C070ADBF76221572C52609D
打开/etc/apt/sources.list.d/docker.list,如果没有就创建一个,然后删除任何已存在的内容,再增加下面一句
deb https://apt.dockerproject.org/repo ubuntu-precise main
更新APT
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get purge lxc-docker
$ apt-cache policy docker-engine
安装
docker engine
$ sudo apt-get install docker-engine
启动docker服务
$ sudo service docker start
验证是否启动成功
$ sudo docker run hello-world
上面这条命令会下载一个测试镜像并在容器中运行它,它会打印一个消息,然后退出。
安装Splash
拉取镜像下来
$ sudo docker pull scrapinghub/splash
启动容器
$ sudo docker run -p 5023:5023 -p 8050:8050 -p 8051:8051 scrapinghub/splash
现在可以通过0.0.0.0:8050(http),8051(https),5023 (telnet)来访问Splash了。
安装scrapy-splash
使用pip安装
$ pip install scrapy-splash
配置scrapy-splash
在你的scrapy工程的配置文件settings.py中添加
SPLASH_URL = 'http://192.168.203.92:8050'
添加Splash中间件,还是在settings.py中通过DOWNLOADER_MIDDLEWARES指定,并且修改HttpCompressionMiddleware的优先级
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'scrapy_splash.SplashCookiesMiddleware': 723,
'scrapy_splash.SplashMiddleware': 725,
'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 810,
}
默认情况下,HttpProxyMiddleware的优先级是750,要把它放在Splash中间件后面
设置Splash自己的去重过滤器
DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_splash.SplashAwareDupeFilter'
如果你使用Splash的Http缓存,那么还要指定一个自定义的缓存后台存储介质,scrapy-splash提供了一个scrapy.contrib.httpcache.FilesystemCacheStorage的子类
HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy_splash.SplashAwareFSCacheStorage'
如果你要使用其他的缓存存储,那么需要继承这个类并且将所有的scrapy.util.request.request_fingerprint调用替换成scrapy_splash.splash_request_fingerprint
使用scrapy-splash
SplashRequest
最简单的渲染请求的方式是使用scrapy_splash.SplashRequest,通常你应该选择使用这个
yield SplashRequest(url, self.parse_result,
args={
# optional; parameters passed to Splash HTTP API
'wait': 0.5, # 'url' is prefilled from request url
# 'http_method' is set to 'POST' for POST requests
# 'body' is set to request body for POST requests
},
endpoint='render.json', # optional; default is render.html
splash_url='<url>', # optional; overrides SPLASH_URL
slot_policy=scrapy_splash.SlotPolicy.PER_DOMAIN, # optional
)
另外,你还可以在普通的scrapy请求中传递splash请求meta关键字达到同样的效果
yield scrapy.Request(url, self.parse_result, meta={
'splash': {
'args': {
# set rendering arguments here
'html': 1,
'png': 1,
# 'url' is prefilled from request url
# 'http_method' is set to 'POST' for POST requests
# 'body' is set to request body for POST requests
},
# optional parameters
'endpoint': 'render.json', # optional; default is render.json
'splash_url': '<url>', # optional; overrides SPLASH_URL
'slot_policy': scrapy_splash.SlotPolicy.PER_DOMAIN,
'splash_headers': {}, # optional; a dict with headers sent to Splash
'dont_process_response': True, # optional, default is False
'dont_send_headers': True, # optional, default is False
'magic_response': False, # optional, default is True
}
})
Splash API说明,使用SplashRequest是一个非常便利的工具来填充request.meta['splash']里的数据
- meta[‘splash’][‘args’] 包含了发往Splash的参数。
- meta[‘splash’][‘endpoint’] 指定了Splash所使用的endpoint,默认是render.html
- meta[‘splash’][‘splash_url’] 覆盖了
settings.py文件中配置的Splash URL - meta[‘splash’][‘splash_headers’] 运行你增加或修改发往Splash服务器的HTTP头部信息,注意这个不是修改发往远程web站点的HTTP头部
- meta[‘splash’][‘dont_send_headers’] 如果你不想传递headers给Splash,将它设置成True
- meta[‘splash’][‘slot_policy’] 让你自定义Splash请求的同步设置
- meta[‘splash’][‘dont_process_response’] 当你设置成True后,
SplashMiddleware不会修改默认的scrapy.Response请求。默认是会返回SplashResponse子类响应比如SplashTextResponse - meta[‘splash’][‘magic_response’] 默认为True,Splash会自动设置Response的一些属性,比如
response.headers,response.body等
如果你想通过Splash来提交Form请求,可以使用scrapy_splash.SplashFormRequest,它跟SplashRequest使用是一样的。
Responses
对于不同的Splash请求,scrapy-splash返回不同的Response子类
- SplashResponse 二进制响应,比如对/render.png的响应
- SplashTextResponse 文本响应,比如对/render.html的响应
- SplashJsonResponse JSON响应,比如对/render.json或使用Lua脚本的/execute的响应
如果你只想使用标准的Response对象,就设置meta['splash']['dont_process_response']=True
所有这些Response会把response.url设置成原始请求URL(也就是你要渲染的页面URL),而不是Splash endpoint的URL地址。实际地址通过response.real_url得到
Session的处理
Splash本身是无状态的,那么为了支持scrapy-splash的session必须编写Lua脚本,使用/execute
function main(splash)
splash:init_cookies(splash.args.cookies) -- ... your script return {
cookies = splash:get_cookies(),
-- ... other results, e.g. html
}
end
而标准的scrapy session参数可以使用SplashRequest将cookie添加到当前Splash cookiejar中
使用实例
接下来我通过一个实际的例子来演示怎样使用,我选择爬取京东网首页的异步加载内容。
京东网打开首页的时候只会将导航菜单加载出来,其他具体首页内容都是异步加载的,下面有个”猜你喜欢”这个内容也是异步加载的, 我现在就通过爬取这个”猜你喜欢”这四个字来说明下普通的Scrapy爬取和通过使用了Splash加载异步内容的区别。
首先我们写个简单的测试Spider,不使用splash:
class TestSpider(scrapy.Spider):
name = "test"
allowed_domains = ["jd.com"]
start_urls = [
"http://www.jd.com/"
] def parse(self, response):
logging.info(u'---------我这个是简单的直接获取京东网首页测试---------')
guessyou = response.xpath('//div[@id="guessyou"]/div[1]/h2/text()').extract_first()
logging.info(u"find:%s" % guessyou)
logging.info(u'---------------success----------------')
然后运行结果:
2019-04-18 14:42:44 test_spider.py[line:20] INFO ---------我这个是简单的直接获取京东网首页测试---------
2019-04-18 14:42:44 test_spider.py[line:22] INFO find:None
2019-04-18 14:42:44 test_spider.py[line:23] INFO ---------------success----------------
我找不到那个”猜你喜欢”这四个字
接下来我使用splash来爬取
import scrapy
from scrapy_splash import SplashRequest class JsSpider(scrapy.Spider):
name = "jd"
allowed_domains = ["jd.com"]
start_urls = [
"http://www.jd.com/"
] def start_requests(self):
splash_args = {
'wait': 0.5,
}
for url in self.start_urls:
yield SplashRequest(url, self.parse_result, endpoint='render.html',
args=splash_args) def parse_result(self, response):
logging.info(u'----------使用splash爬取京东网首页异步加载内容-----------')
guessyou = response.xpath('//div[@id="guessyou"]/div[1]/h2/text()').extract_first()
logging.info(u"find:%s" % guessyou)
logging.info(u'---------------success----------------')
运行结果:
2019-04-18 14:42:51 js_spider.py[line:36] INFO ----------使用splash爬取京东网首页异步加载内容-----------
2019-04-18 14:42:51 js_spider.py[line:38] INFO find:猜你喜欢
2019-04-18 14:42:51 js_spider.py[line:39] INFO ---------------success----------------
可以看出结果里面已经找到了这个”猜你喜欢”,说明异步加载内容爬取成功!
Scrapy笔记12- 抓取动态网站的更多相关文章
- 在Scrapy项目【内外】使用scrapy shell命令抓取 某网站首页的初步情况
Windows 10家庭中文版,Python 3.6.3,Scrapy 1.5.0, 时隔一月,再次玩Scrapy项目,希望这次可以玩的更进一步. 本文展示使用在 Scrapy项目内.项目外scrap ...
- 手把手视频:万能开源Hawk抓取动态网站
Hawk是沙漠之鹰历时五年开发的开源免费网页抓取工具(爬虫),无需编程,全部可视化. 自从上次发布Hawk 2.0过了小半年,可是还是有不少朋友通过邮件或者微信的方式询问如何使用.看文档还是不如视频教 ...
- scrapy和selenium结合抓取动态网页
1.安装python (我用的是2.7版本的) 2.安装scrapy: 详情请参考 http://blog.csdn.net/wukaibo1986/article/details/8167590 ...
- 【转】详解抓取网站,模拟登陆,抓取动态网页的原理和实现(Python,C#等)
转自:http://www.crifan.com/files/doc/docbook/web_scrape_emulate_login/release/html/web_scrape_emulate_ ...
- [转]使用scrapy进行大规模抓取
原文:http://www.yakergong.net/blog/archives/500 使用scrapy有大概半年了,算是有些经验吧,在这里跟大家讨论一下使用scrapy作为爬虫进行大规模抓取可能 ...
- 使用scrapy-selenium, chrome-headless抓取动态网页
在使用scrapy抓取网页时, 如果遇到使用js动态渲染的页面, 将无法提取到在浏览器中看到的内容. 针对这个问题scrapy官方给出的方案是scrapy-selenium, 这是一个把sel ...
- python网络爬虫抓取动态网页并将数据存入数据库MySQL
简述以下的代码是使用python实现的网络爬虫,抓取动态网页 http://hb.qq.com/baoliao/ .此网页中的最新.精华下面的内容是由JavaScript动态生成的.审查网页元素与网页 ...
- scrapy-splash抓取动态数据例子八
一.介绍 本例子用scrapy-splash抓取界面网站给定关键字抓取咨询信息. 给定关键字:个性化:融合:电视 抓取信息内如下: 1.资讯标题 2.资讯链接 3.资讯时间 4.资讯来源 二.网站信息 ...
- java抓取动态生成的网页
最近在做项目的时候有一个需求:从网页面抓取数据,要求是首先抓取整个网页的html源码(后期更新要使用到).刚开始一看这个简单,然后就稀里哗啦的敲起了代码(在这之前使用过Hadoop平台的分布式爬虫框架 ...
随机推荐
- win10如何将wps设置成默认应用
1.在此之前,我们当然需要下载一个WPS软件了.如果还没有安装软件的,大家可以去网上搜一下“WPS”进入官网下载; 2.下载之后,我们进入开始菜单,然后点击所有应用,找到WPS; 3.之后就会看见“配 ...
- firefly rk3399 增加 HL-340 驱动(编译内核)
前言:新下载了firefly rk3399 ubuntu固件16.04,但是发现没有HL-340 USB转串口的驱动,而机器人底盘驱动是HL-340的,所以一直提示无法找到设备驱动. 由于没有技术支持 ...
- Python 中把一个list 列表分组/分块
比如:将list:[1,2,3,4,5,6,7,8,9]按照下标顺序分成3组:[1,2,3] [4,5,6] [7,8,9]或分成5组:[1,2,] [3, 4] [5,6] [7, 8] [ 9 ] ...
- Linux record
1.设置ubuntu密码刚安装好的ubuntu系统,没有root密码,需要用户去手动设置的. sudo passwd root 输入2次密码即可. 2. Linux下is not in the sud ...
- Clean Code 笔记 之 第二章
你是否真正的会命名 前言 这是我第二次看这本书了(Clean Code)的时候,第一次看的时候是,看到某世界五百强在他们的代码中我竟然看不到一句注释,现在我还记得当时的情景,当我Download 下第 ...
- C#异步的世界【上】(转)
新进阶的程序员可能对async.await用得比较多,却对之前的异步了解甚少.本人就是此类,因此打算回顾学习下异步的进化史. 本文主要是回顾async异步模式之前的异步,下篇文章再来重点分析async ...
- [原创]SpringSecurity控制授权(鉴权)功能介绍
1.spring security 过滤器链 spring security中的除了用户登录校验相关的过滤器,最后还包含了鉴权功能的过滤器,还有匿名资源访问的过滤器链,相关的图解如下: 2.控制授 ...
- Jmeter使用笔记1
1.简介 jmeter 是一款专门用于功能测试和压力测试的轻量级测试开发平台.多数情况下是用作压力测试,该测试工具在阿里巴巴有着广泛的使用. 2.安装 下载apache-jmeter-3.1.rar; ...
- Python - 解释器 - 第三天
Python解释器 安装好Python3.x之后,我们可以使用文本文件去编写Python代码,编写完成后将扩展名改成.py结尾的文本文件. 想要执行编写好的.py文件就需要用到Python解释器. 解 ...
- 基于tensorflow训练模型的显存不足解决办法
import tensorflow as tfimport osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' #指定第一块GPU可用config ...