Scrapy框架延迟请求之Splash的使用

Splash是什么，用来做什么

Splash, 就是一个Javascript渲染服务。它是一个实现了HTTP API的轻量级浏览器，Splash是用Python实现的，同时使用Twisted和QT。Twisted（QT）用来让服务具有异步处理能力，以发挥webkit的并发能力。Splash的特点如下：

• 并行处理多个网页
• 得到HTML结果以及（或者）渲染成图片
• 关掉加载图片或使用 Adblock Plus规则使得渲染速度更快
• 使用JavaScript处理网页内容
• 使用Lua脚本
• 能在Splash-Jupyter Notebooks中开发Splash Lua scripts
• 能够获得具体的HAR格式的渲染信息

为什么Scrapy要使用到

Scrapy也有其不足之处，即Scrapy没有JS engine, 因此它无法爬取JavaScript生成的动态网页，只能爬取静态网页，而在现代的网络世界中，大部分网页都会采用JavaScript来丰富网页的功能。所以结合Splash实现等待页面动态渲染后，将页面数据进行爬取 。

Splash的安装使用

这里安装Splash使用Docker形式，更加简单便捷

docker run -p 8050:8050 scrapinghub/splash

执行完出现如下提示：

J-pro:scrapy will$ docker run -p 8050:8050 scrapinghub/splash
2020-07-05 07:43:32+0000 [-] Log opened.
2020-07-05 07:43:32.605417 [-] Xvfb is started: ['Xvfb', ':190283716', '-screen', '0', '1024x768x24', '-nolisten', 'tcp']
QStandardPaths: XDG_RUNTIME_DIR not set, defaulting to '/tmp/runtime-splash'
2020-07-05 07:43:33.109852 [-] Splash version: 3.4.1
2020-07-05 07:43:33.356860 [-] Qt 5.13.1, PyQt 5.13.1, WebKit 602.1, Chromium 73.0.3683.105, sip 4.19.19, Twisted 19.7.0, Lua 5.2
2020-07-05 07:43:33.357321 [-] Python 3.6.9 (default, Nov  7 2019, 10:44:02) [GCC 8.3.0]
2020-07-05 07:43:33.357536 [-] Open files limit: 1048576
2020-07-05 07:43:33.357825 [-] Can't bump open files limit
2020-07-05 07:43:33.385921 [-] proxy profiles support is enabled, proxy profiles path: /etc/splash/proxy-profiles
2020-07-05 07:43:33.386193 [-] memory cache: enabled, private mode: enabled, js cross-domain access: disabled
2020-07-05 07:43:33.657176 [-] verbosity=1, slots=20, argument_cache_max_entries=500, max-timeout=90.0
2020-07-05 07:43:33.657856 [-] Web UI: enabled, Lua: enabled (sandbox: enabled), Webkit: enabled, Chromium: enabled
2020-07-05 07:43:33.659508 [-] Site starting on 8050
2020-07-05 07:43:33.659701 [-] Starting factory <twisted.web.server.Site object at 0x7fcc3cbb7160>
2020-07-05 07:43:33.660750 [-] Server listening on http://0.0.0.0:8050

访问：http://0.0.0.0:8050，出现如下页面则标识Splash安装成功

Python安装scrapy-splash模块

pip3 install scrapy-splash

Scrapy使用Splash

1. 创建Scrapy项目，如果还没创建则参考https://www.cnblogs.com/will-xz/p/13111048.html，进行安装

2. 找到settings.py文件，增加配置

SPLASH_URL = 'http://0.0.0.0:8050'
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'scrapy_splash.SplashCookiesMiddleware': 723,
'scrapy_splash.SplashMiddleware': 725,
'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 810,
}
SPIDER_MIDDLEWARES = {
'scrapy_splash.SplashDeduplicateArgsMiddleware': 100,
}
DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_splash.SplashAwareDupeFilter'
HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy_splash.SplashAwareFSCacheStorage'

3. 实践Demo，创建demo_splash.py文件，代码如下：

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

class DemoSplash(scrapy.Spider):
    """
       name:scrapy唯一定位实例的属性，必须唯一
       allowed_domains：允许爬取的域名列表，不设置表示允许爬取所有
       start_urls：起始爬取列表
       start_requests：它就是从start_urls中读取链接，然后使用make_requests_from_url生成Request，
                       这就意味我们可以在start_requests方法中根据我们自己的需求往start_urls中写入
                       我们自定义的规律的链接
       parse：回调函数，处理response并返回处理后的数据和需要跟进的url
       log：打印日志信息
       closed：关闭spider
       """
    # 设置name
    name = "demo_splash"
    allowed_domains = []
    start_urls = [
        'http://yao.xywy.com/class.htm',
    ]

    def parse(self, response):
        print("开始抓取")
        ## 爬取指定地址，设置等待秒数
        yield SplashRequest("http://yao.xywy.com/class/201-0-0-1-0-1.htm", callback=self.parse_page, args={'wait': 0.5})

    def parse_page(self, response):
        print(response.xpath('//div'))
        ## 这里可以对数据进行解析存储了

4. 执行抓取命令

scrapy crawl demo_splash 

5. 完成！