Scrapy与Selenium强强联合-共创爬虫大业

文章适合于所有的相关人士进行学习
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效果展示

selenium+scrapy

问题提出

在问题提出之前，我先把爬虫需要学习的框架发上来让大家看一下，需要了解学习什么之后才是一个合格的爬虫工程师。

☁️我们可能会遭遇的情况

当我们爬取网站的时候，可能会出现需要我们使用鼠标点击的操作，比如说当一个专栏出现了过多，网站为了防止占用太多的网页空间，然后直接把他多余部分进行隐藏，然后弄成查看更多的链接，这里如果我们想要爬取这部分内容就需要我们去点击这个查看更多，如果单纯的使用爬虫去做这部分工作的话就会直接报错。或者无法全部爬取。

比如这一部分我们就需要去点击展开更多，然后继续获取多余的数据信息。那么我们如何解决这个问题呢？

解决问题方案

☁️解决方案

如果我们使用selenium去做这件事情，很容易就可以实现，详情请参考12306selenium爬取过程。那么为了使scrapy+selenium这两个大佬一起做事，我们做出了以下分析。

☁️创建scrapy中的crawspider

这里我们重新介绍一个CrawlSpider爬虫。我们一般情况下在解析完整的页面之后获得下一页的url，然后我们重新发送一个request请求。但是如果我们想要做只要满足某个条件的url，就进行爬取，这个时候我们就可以通过crawspider来完成，crawspider继承自spider，只不过在之前的基础之上呢又添加了新的功能，可以定义url的规则，以后遇到满足条件的都进行爬取。
创建就是在cmd中找到想要创建的文件夹，然后

scrapy startproject +你想爬取的文件名
然后cd 你想爬取的文件名
然后scrapy genspider -t crawl 爬虫demo名字 加网站域名

☁️单纯使用selenium进行爬取

网页分析及代码

我们对简书进行爬取，首先导入库

from selenium import webdriver#selenium需要的库
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait#等待
from selenium.webdriver.common.by import By#By库
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC#等待

然后我们让driver运行

driver = webdriver.Chrome()

因为这里我们会发现很多问题，反爬虫设计的十分恶心，他的class是动态变化的，且源码的结构也是会发生改变的，所以我们下面的定位各位大佬一定要好好的去看。

url = "简书url/p/004ae79ab62b"#jianshu的url
driver.get(url)

WebDriverWait(driver,5).until(
    EC.element_to_be_clickable((By.XPATH,"//section[last()]/div/div"))
)#等待可以xpath定位部分可以点击了 执行下方操作

while True:
    try:
        next_btn = driver.find_element(By.XPATH,"//section[last()]/div/div")
        driver.execute_script("arguments[0].click();",next_btn)#重点，此时我们要重复进行点击 所以加入到while true 如果报错则我们跳出循环就是说没有这个按钮就会报错的
    except Exception as e:
        break

subjects = driver.find_elements(By.XPATH,"//section[last()]/div[position()=1]/a")#点击完成之后我们找到相对应到的元素，然后直接找到所有元素
for subject in subjects:
    print(subject.text)#遍历爬取

这里我们解把selenium爬取的过程讲解完了 那么我们如何把selenium和scrapy进行结合呢？？？

☁️强强联合爬取

网页分析及代码

首先我们进行分析页面，我们要找到所有的详情页面的url，所以我们以rule规则为标准，最后发现规则是：

.*/p/0-9a-z]{12}

这里解释一下就是说我们前面是若干个字符然后/p/由12个0到9或者a到z的组合构成。回馈给parse_detail函数，follow进行跟进。

class JsSpider(CrawlSpider):
    name = 'js'
    allowed_domains = ['jianshu.com']
    start_urls = ['简书url/p/004ae79ab62b']

    rules = [
        Rule(link_extractor=LinkExtractor(allow=r'.*/p/[0-9a-z]{12}'),callback="parse_detail",follow=True)
    ]

    def parse_detail(self, response):
        print(response.text)

这里我们就定义完成了

然后我们在中间件中思想就是在进行request时候，把request请求进行拦截，然后这个时候使用selenium进行请求页面，最后把selenium请求到的页面进行返回给response对象返回给spider。

class JianshuDownloaderMiddleware:
    def __init__(self):
        self.driver = webdriver.Chrome()

    def process_request(self, request, spider):
        # 然后用selenium去请求
        self.driver.get(request.url)

        next_btn_xpath = "//div[@role='main']/div[position()=1]/section[last()]/div[position()=1]/div"
        WebDriverWait(self.driver, 5).until(
            EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, next_btn_xpath))
        )

        while True:
            try:
                next_btn = self.driver.find_element(By.XPATH,next_btn_xpath)
                self.driver.execute_script("arguments[0].click();", next_btn)
            except Exception as e:
                break

        # 把selenium获得的网页数据，创建一个Response对象返回给spider
        response = HtmlResponse(request.url,body=self.driver.page_source,request=request,encoding='utf-8')
        return response

这里完成之后，我们进入到settings中，把相关设置打开，管道打开，中间件打开，然后协议False，还有就是下载延迟打开延迟2s。这里我就们就可以进行爬取了，最后我们可以在JsSpider中继续xpath爬取内容，然后通过items进行获取，最后通过pipelines进行保存至文件当中这些操作就都可以完成了。谢谢各位小伙伴的观看。

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