小白学 Python 爬虫（41）：爬虫框架 Scrapy 入门基础（八）对接 Splash 实战

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小白学 Python 爬虫（1）：开篇

小白学 Python 爬虫（2）：前置准备（一）基本类库的安装

小白学 Python 爬虫（3）：前置准备（二）Linux基础入门

小白学 Python 爬虫（4）：前置准备（三）Docker基础入门

小白学 Python 爬虫（5）：前置准备（四）数据库基础

小白学 Python 爬虫（6）：前置准备（五）爬虫框架的安装

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小白学 Python 爬虫（33）：爬虫框架 Scrapy 入门基础（一）

小白学 Python 爬虫（34）：爬虫框架 Scrapy 入门基础（二）

小白学 Python 爬虫（35）：爬虫框架 Scrapy 入门基础（三） Selector 选择器

小白学 Python 爬虫（36）：爬虫框架 Scrapy 入门基础（四） Downloader Middleware

小白学 Python 爬虫（37）：爬虫框架 Scrapy 入门基础（五） Spider Middleware

小白学 Python 爬虫（38）：爬虫框架 Scrapy 入门基础（六） Item Pipeline

小白学 Python 爬虫（39）： JavaScript 渲染服务 Scrapy-Splash 入门

小白学 Python 爬虫（40）：爬虫框架 Scrapy 入门基础（七）对接 Selenium 实战

引言

前面我们介绍了使用 Scrapy 对接 Selenium 来抓取由 JavaScript 动态渲染的网页，那么除了这种方式，是否还有其他的解决方案？

答案当然是肯定的，前面我们同样介绍了 Splash 这个 JavaScript 动态渲染服务，本篇文章，我们就来介绍如何使用 Scrapy 对接 Splash 抓取由 JavaScript 动态渲染的网页。

示例

准备

首先需确保已经正确安装 Splash 服务，同时包括 Scrapy-Splash 库，还没有安装的同学，可以参考前面的文章 「小白学 Python 爬虫（39）： JavaScript 渲染服务 Scrapy-Splash 入门」 进行安装。

新建项目

本篇内容还是新建一个新的 Scrapy 项目，并且命名为 scrapy_splash_demo ，命令如下：

scrapy startproject scrapy_splash_demo

记得找一个自己喜欢的目录，最好是纯英文目录。

然后新建一个 Spider ，命令如下：

scrapy genspider jd www.jd.com

本篇的示例嘛还是使用之前 Splash 的示例，毕竟本文的内容主要是介绍 Scrapy 如何对接 Splash ，当然另一个更主要的原因是小编也比较懒嘛~~~

配置

这里的配置可以参考官方的 Github 仓库，链接：https://github.com/scrapy-plugins/scrapy-splash 。

首先先在 settings.py 中添加 Splash 服务的地址，因为小编这里使用的是本地的服务，所以直接就配置了本地的链接。

SPLASH_URL = 'http://localhost:8050/'

如果 Splash 服务是在远端的服务器上运行的，那么这里就应该配置远端服务器的地址，如 Splash 服务是运行在远端的 172.16.15.177 上的，那么需要的配置就是：

SPLASH_URL = 'http://172.16.15.177:8050/'

接下里需要配置几个 DOWNLOADER_MIDDLEWARES ，如下：

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'scrapy_splash.SplashCookiesMiddleware': 723,
    'scrapy_splash.SplashMiddleware': 725,
    'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 810,
}

我们还需要配置一个 SPIDER_MIDDLEWARES ，如下：

SPIDER_MIDDLEWARES = {
    'scrapy_splash.SplashDeduplicateArgsMiddleware': 100,
}

接下来，需要配置一个去重的 Python 类 SplashAwareDupeFilter ，如下：

DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_splash.SplashAwareDupeFilter'

我们还需要配置一个 Cache 存储的 SplashAwareFSCacheStorage ，如下：

HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy_splash.SplashAwareFSCacheStorage'

接下来，我们就可以开始搞事情了。

发送请求

上面我们已经将该配置的都配置完成了，这里我们可以直接使用 SplashRequest 对象并传递相应的参数， Scrapy 会将此请求转发给 Splash ，Splash 将页面加载渲染，渲染完成后再将结果传递回来，这时的 Response 就是经过 Splash 渲染的结果了，这里直接交给 Spider 解析就好了。

我们先来看下官方的示例，如下：

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
)

这里直接构造了一个 SplashRequest 对象，前两个参数是目标 URL 以及回调的方法，另外我们可以通过 args 传递一些参数，如等待的时间，这个示例中是 0.5 。

更多的说明还是参考官方 Github 仓库，地址：https://github.com/scrapy-plugins/scrapy-splash 。

或者我们也可以使用 scrapy.Request ， Splash 相关的配置通过 meta 配置就好了，接着看一个官方的示例，如下：

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
    }
})

这两种发送 Request 请求的方式是相同的，选哪个都可以。

本篇文章中使用的 Lua 脚本还是之前文章中的脚本，具体 Lua 脚本内容如下：

function main(splash, args)
  splash:go("https://www.jd.com/")
    return {
      url = splash:url(),
      jpeg = splash:jpeg(),
      har = splash:har(),
      cookies = splash:get_cookies()
    }
end

结果如下：

接下来，我们在 Spider 中使用 SplashRequest 对接 Lua 脚本就好了，事情就是这么简单，如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy_splash import SplashRequest

lua_script = """
function main(splash, args)
  splash:go(args.url)
    return {
      url = splash:url(),
      jpeg = splash:jpeg(),
      har = splash:har(),
      cookies = splash:get_cookies()
    }
end
"""

class JdSpider(scrapy.Spider):
    name = 'jd'
    allowed_domains = ['www.jd.com']
    start_urls = ['http://www.jd.com/']

    def start_requests(self):
        url = 'https://www.jd.com/'
        yield SplashRequest(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        self.logger.debug(response.text)

Spider 写好了以后可以使用命令运行这个爬虫了，命令如下：

scrapy crawl jd

具体的结果小编这里就不贴了，只是简单的将响应回来的数据已日志的形式打印出来了，不过如果仔细观察打出来的数据，可以看到原来由 JavaScript 动态渲染的部分也打印出来了，说明我们的 Scrapy 对接 Splash 实战成功。

示例代码

本系列的所有代码小编都会放在代码管理仓库 Github 和 Gitee 上，方便大家取用。

示例代码-Github

示例代码-Gitee