scrapy_selenium的常见问题和解决方案

导语

scrapy_selenium是一个结合了scrapy和selenium的库，可以让我们使用selenium的webdriver来控制浏览器进行动态网页的爬取。但是在使用scrapy_selenium的过程中，我们可能会遇到一些问题，比如如何设置代理、如何处理反爬、如何优化性能等。本文将介绍一些scrapy_selenium的常见问题和解决方案，希望对你有所帮助。

概述

scrapy_selenium是一个scrapy中间件，它可以让我们在scrapy的spider中使用selenium的webdriver来发送请求和获取响应。它的主要优点是可以处理一些需要执行JavaScript或者模拟用户交互的网页，比如点击按钮、下拉滚动条、填写表单等。它的主要缺点是速度较慢，占用资源较多，容易被反爬检测。

正文

如何设置代理

如果我们想要使用代理来隐藏我们的真实IP地址，或者访问一些被墙或者限制的网站，我们可以在scrapy_selenium中设置代理。有两种方法可以设置代理，一种是在spider中为每个请求指定代理，另一种是在settings.py中为所有请求指定代理。

在spider中为每个请求指定代理

如果我们想要在spider中为每个请求指定代理，我们可以使用SeleniumRequest类来创建请求，并传入proxy参数。proxy参数的格式是协议://用户名:密码@IP:端口，例如http://16YUN:[email protected]:3111。下面是一个示例：

# 导入SeleniumRequest类
from scrapy_selenium import SeleniumRequest

# 定义一个spider类
class MySpider(scrapy.Spider):
    # 定义spider的名称
    name = "myspider"
    # 定义起始URL
    start_urls = ["https://www.example.com"]

    # 定义解析响应的方法
    def parse(self, response):
        # 提取页面中的数据
        # ...

        # 生成下一个请求，并指定代理
        yield SeleniumRequest(
            url="https://www.example.com/next",
            callback=self.parse_next,
            # 亿牛云 设置爬虫代理加强版 
            proxy="http://16YUN:[email protected]:3111"
        )

    # 定义解析下一个响应的方法
    def parse_next(self, response):
        # 提取页面中的数据
        # ...

在settings.py中为所有请求指定代理

如果我们想要在settings.py中为所有请求指定代理，我们可以使用SELENIUM_PROXY设置来配置代理。SELENIUM_PROXY设置的格式和proxy参数一样，也是协议://用户名:密码@IP:端口。下面是一个示例：

# 在settings.py中添加SELENIUM_PROXY设置
# 亿牛云 设置爬虫代理加强版 
SELENIUM_PROXY = "http://16YUN:[email protected]:3111"

如何处理反爬

如果我们使用scrapy_selenium来爬取一些有反爬措施的网站，我们可能会遇到一些问题，比如验证码、弹窗、封IP等。这些问题需要我们根据具体情况来采取不同的策略来处理。下面介绍一些常见的反爬问题和解决方案。

验证码

验证码是一种常见的反爬措施，它要求用户输入一些图形或者文字来证明自己不是机器人。如果我们遇到验证码，我们可以使用以下方法来处理：

• 使用OCR（光学字符识别）技术来自动识别验证码，并输入正确的答案。这种方法需要使用一些OCR库，比如pytesseract、pyocr等，以及一些图像处理库，比如PIL、opencv等。这种方法的优点是可以自动化处理验证码，缺点是识别率不一定高，而且可能需要针对不同类型的验证码进行不同的处理。
• 使用第三方服务来人工识别验证码，并返回正确的答案。这种方法需要使用一些第三方服务，比如打码兔、云打码等，以及一些API接口，比如requests、urllib等。这种方法的优点是识别率较高，缺点是需要花费一定的费用，而且可能存在延迟和安全性的问题。
• 使用selenium的webdriver来模拟用户手动输入验证码。这种方法需要使用selenium的webdriver来控制浏览器，并使用一些方法，比如find_element_by_xpath、send_keys、click等，来定位和操作验证码元素。这种方法的优点是可以直接使用scrapy_selenium提供的功能，缺点是需要人工干预，而且可能影响爬取速度和效率。

弹窗

弹窗是一种常见的反爬措施，它要求用户点击一些按钮或者链接来继续访问网页。如果我们遇到弹窗，我们可以使用以下方法来处理：

• 使用selenium的webdriver来模拟用户点击弹窗。这种方法和上面的验证码类似，也需要使用selenium的webdriver来控制浏览器，并使用一些方法，比如find_element_by_xpath、click等，来定位和操作弹窗元素。这种方法的优点是可以直接使用scrapy_selenium提供的功能，缺点是可能影响爬取速度和效率。
• 使用selenium的webdriver来切换到弹窗所在的窗口或者标签页，并关闭或者忽略弹窗。这种方法需要使用selenium的webdriver来控制浏览器，并使用一些方法，比如switch_to.window、switch_to.alert、close、dismiss等，来切换和操作弹窗所在的窗口或者标签页。这种方法的优点是可以避免点击弹窗，缺点是可能需要额外的代码来处理多个窗口或者标签页。

封IP

封IP是一种常见的反爬措施，它会根据用户的IP地址来判断是否是爬虫，并拒绝或者限制访问。如果我们遇到封IP，我们可以使用以下方法来处理：

• 使用代理来更换我们的IP地址。这种方法已经在上面介绍过了，就是在scrapy_selenium中设置代理。这种方法的优点是可以绕过IP检测，缺点是可能需要花费一定的费用，而且可能影响爬取速度和稳定性。
• 使用随机延时或者随机请求头来降低爬取频率和模拟正常用户行为。这种方法需要在scrapy中设置一些参数，比如DOWNLOAD_DELAY、RANDOMIZE_DOWNLOAD_DELAY、USER_AGENT_LIST等，来控制请求之间的延时和请求头信息。这种方法的优点是可以减少被封IP的风险，缺点是可能影响爬取速度和效率。

如何优化性能

如果我们想要提高scrapy_selenium的性能和效率，我们可以使用以下方法来优化：

• 使用无头浏览器或者虚拟显示器来减少图形界面的开销。无头浏览器是一种没有图形界面的浏览器，它可以在后台运行，节省资源。虚拟显示器是一种模拟图形界面的软件，它可以让我们在没有物理显示器的情况下使用selenium。这两种方法都需要在scrapy_selenium中设置SELENIUM_DRIVER_ARGUMENTS参数，来指定浏览器的启动选项。例如，如果我们使用Chrome浏览器，我们可以设置SELENIUM_DRIVER_ARGUMENTS = ["--headless", "--disable-gpu"]来使用无头模式。如果我们使用Firefox浏览器，我们可以设置SELENIUM_DRIVER_ARGUMENTS = ["-headless"]来使用无头模式。如果我们使用虚拟显示器，我们可以使用一些库，比如pyvirtualdisplay、Xvfb等，来创建和管理虚拟显示器。下面是一个示例：

# 导入pyvirtualdisplay库
from pyvirtualdisplay import Display

# 创建一个虚拟显示器
display = Display(visible=0, size=(800, 600))
# 启动虚拟显示器
display.start()

# 其他代码和设置不变
# ...

# 停止虚拟显示器
display.stop()

• 使用缓存或者持久化来减少重复请求和存储数据。缓存是一种将已经请求过的网页保存在本地的机制，它可以避免重复请求相同的网页，提高爬取速度和效率。持久化是一种将爬取到的数据保存在本地或者远程的机制，它可以避免数据丢失或者损坏，方便后续处理和分析。这两种方法都需要在scrapy中设置一些参数，比如HTTPCACHE_ENABLED、HTTPCACHE_POLICY、HTTPCACHE_STORAGE等来启用和配置缓存，以及FEEDS、ITEM_PIPELINES等来启用和配置持久化。下面是一个示例：

# 在settings.py中添加缓存和持久化的设置
# 启用缓存
HTTPCACHE_ENABLED = True
# 设置缓存策略为DummyPolicy，即只缓存第一次请求的网页
HTTPCACHE_POLICY = "scrapy.extensions.httpcache.DummyPolicy"
# 设置缓存存储为FilesystemCacheStorage，即将缓存保存在本地文件系统中
HTTPCACHE_STORAGE = "scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage"

# 启用持久化
# 设置输出格式为JSON
FEEDS = {
    "items.json": {
        "format": "json",
        "encoding": "utf8",
        "indent": 4,
        "overwrite": True,
    }
}
# 设置管道为JsonWriterPipeline，即将数据写入JSON文件中
ITEM_PIPELINES = {
    "myproject.pipelines.JsonWriterPipeline": 300,
}

案例

为了更好地理解和应用scrapy_selenium，我们可以参考一些实际的案例，比如爬取豆瓣电影的信息、爬取淘宝商品的信息、爬取微博用户的信息等。下面是一个简单的案例，演示了如何使用scrapy_selenium来爬取豆瓣电影的信息，并使用代理、处理验证码、优化性能等。

# 导入SeleniumRequest类和Item类
from scrapy_selenium import SeleniumRequest
from scrapy.item import Item, Field

# 定义一个Item类，用于存储电影信息
class MovieItem(Item):
    # 定义电影标题字段
    title = Field()
    # 定义电影评分字段
    rating = Field()
    # 定义电影简介字段
    summary = Field()

# 定义一个spider类
class DoubanSpider(scrapy.Spider):
    # 定义spider的名称
    name = "douban"
    # 定义起始URL
    start_urls = ["https://movie.douban.com/top250"]

    # 定义解析响应的方法
    def parse(self, response):
        # 提取页面中的电影信息
        movies = response.xpath("//div[@class='item']")
        for movie in movies:
            # 创建一个MovieItem对象
            item = MovieItem()
            # 提取电影标题
            item["title"] = movie.xpath(".//span[@class='title'][1]/text()").get()
            # 提取电影评分
            item["rating"] = movie.xpath(".//span[@class='rating_num']/text()").get()
            # 提取电影简介，去除空白字符
            item["summary"] = movie.xpath(".//p[2]/span/text()").get().strip()
            # 返回Item对象
            yield item

        # 生成下一个请求，并指定代理
        next_url = response.xpath("//span[@class='next']/a/@href")
        if next_url:
            yield SeleniumRequest(
                url=response.urljoin(next_url.get()),
                callback=self.parse,
                proxy="http://16YUN:[email protected]:3111"
            )
        else:
            # 如果没有下一个请求，关闭浏览器
            response.request.meta["driver"].quit()

    # 定义处理验证码的方法
    def handle_captcha(self, driver):
        # 检查是否有验证码元素
        captcha = driver.find_element_by_id("captcha_image")
        if captcha:
            # 如果有验证码，使用OCR技术识别验证码，并输入答案
            captcha_image = captcha.get_attribute("src")
            captcha_text = self.ocr(captcha_image)
            captcha_input = driver.find_element_by_id("captcha_field")
            captcha_input.send_keys(captcha_text)
            captcha_submit = driver.find_element_by_class_name("submit")
            captcha_submit.click()

    # 定义OCR技术识别验证码的方法，这里简化为直接返回"abcde"
    def ocr(self, image):
        return "abcde"

结语

scrapy_selenium是一个非常强大和灵活的库，它可以让我们使用selenium的webdriver来爬取动态网页。但是在使用scrapy_selenium的过程中，我们也需要注意一些问题，比如如何设置代理、如何处理反爬、如何优化性能等。本文介绍了一些scrapy_selenium的常见问题和解决方案，以及一个简单的案例，希望对你有所帮助。