scrapy html页面加载未完成,Scrapy与scrapy-splash框架快速加载js页面

一、前言

我们在使用爬虫程序爬取网页时,一般对于静态页面的爬取是比较简单的,之前写过挺多的案例。但是对于使用js动态加载的页面如何爬取呢?

对于动态js页面的爬取有以下几种爬取的方式:通过selenium+phantomjs实现。phantomjs是一个无头浏览器,selenium是一个自动化测试的框架,通过无头浏览器请求页面,等待js加载,再通过自动化测试selenium获取数据。因为无头浏览器非常消耗资源,所在性能方面有所欠缺。

Scrapy-splash框架:Splash作为js渲染服务,是基于Twisted和QT开发的轻量浏览器引擎,并且提供直接的http api。快速、轻量的特点使其容易进行分布式开发。

splash和scrapy爬虫框架融合,两种互相兼容彼此的特点,抓取效率较好。

二、Splash环境搭建

Splash服务是基于docker容器的,所以我们需要先安装docker容器。

2.1 docker安装(windows 10 家庭版)

如果是win 10专业版或其他操作系统,都是比较好安装的,在windows 10家庭版安装docker需要通过toolbox(需要最新的)工具安装才行。

关于docker的安装,参考文档:WIN10安装Docker

2.2 splash安装docker pull scrapinghub/splash

2.3 启动Splash服务docker run -p 8050:8050 scrapinghub/splash

scrapy html页面加载未完成,Scrapy与scrapy-splash框架快速加载js页面_第1张图片

这个时候,打开你的浏览器,输入192.168.99.100:8050你会看到出现了这样的界面。

scrapy html页面加载未完成,Scrapy与scrapy-splash框架快速加载js页面_第2张图片

你可以在上图红色框框的地方输入任意的网址,点击后面的Render me! 来查看渲染之后的样子

2.4 安装python的scrapy-splash包pip install scrapy-splash

三、scrapy爬虫加载js项目测试,以google news为例。

由于业务需要爬取一些国外的新闻网站,如google news。但是发现居然是js代码。于是开始使用scrapy-splash框架,配合Splash的js渲染服务,获取数据。具体看如下代码:

3.1 settings.py配置信息# 渲染服务的urlSPLASH_URL = 'http://192.168.99.100:8050'# 去重过滤器DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_splash.SplashAwareDupeFilter'# 使用Splash的Http缓存HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy_splash.SplashAwareFSCacheStorage'SPIDER_MIDDLEWARES = { 'scrapy_splash.SplashDeduplicateArgsMiddleware': 100,

}#下载器中间件DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'scrapy_splash.SplashCookiesMiddleware': 723, 'scrapy_splash.SplashMiddleware': 725, 'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 810,

}# 请求头DEFAULT_REQUEST_HEADERS = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.89 Safari/537.36', 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',

}# 管道ITEM_PIPELINES = { 'news.pipelines.NewsPipeline': 300,

}

3.2 items字段定义class NewsItem(scrapy.Item): # 标题

title = scrapy.Field() # 图片的url链接

image_url = scrapy.Field() # 新闻来源

source = scrapy.Field() # 点击的url

action_url = scrapy.Field()

3.3 Spider代码

在spider目录下,创建一个new_spider.py的文件,文件内容如下:from scrapy import Spiderfrom scrapy_splash import SplashRequestfrom news.items import NewsItemclass GoolgeNewsSpider(Spider):

name = "google_news"

start_urls = ["https://news.google.com/news/headlines?ned=cn&gl=CN&hl=zh-CN"] def start_requests(self):

for url in self.start_urls: # 通过SplashRequest请求等待1秒

yield SplashRequest(url, self.parse, args={'wait': 1}) def parse(self, response):

for element in response.xpath('//p[@class="qx0yFc"]'):

actionUrl = element.xpath('.//a[@class="nuEeue hzdq5d ME7ew"]/@href').extract_first()

title = element.xpath('.//a[@class="nuEeue hzdq5d ME7ew"]/text()').extract_first()

source = element.xpath('.//span[@class="IH8C7b Pc0Wt"]/text()').extract_first()

imageUrl = element.xpath('.//img[@class="lmFAjc"]/@src').extract_first()

item = NewsItem()

item['title'] = title

item['image_url'] = imageUrl

item['action_url'] = actionUrl

item['source'] = source yield item

3.4 pipelines.py代码

将item的数据,存储到mysql数据库。创建db_news数据库CREATE DATABASE db_news创建tb_news表CREATE TABLE tb_google_news(

id INT AUTO_INCREMENT,

title VARCHAR(50),

image_url VARCHAR(200),

action_url VARCHAR(200),

source VARCHAR(30), PRIMARY KEY(id)

)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;

NewsPipeline类class NewsPipeline(object):

def __init__(self):

self.conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', passwd='root', db='db_news',charset='utf8')

self.cursor = self.conn.cursor() def process_item(self, item, spider):

sql = '''insert into tb_google_news (title,image_url,action_url,source) values(%s,%s,%s,%s)'''

self.cursor.execute(sql, (item["title"], item["image_url"], item["action_url"], item["source"]))

self.conn.commit() return item def close_spider(self):

self.cursor.close()

self.conn.close()

3.5 执行scrapy爬虫

在控制台执行:scrapy crawl google_news

数据库中展示如下图:

scrapy html页面加载未完成,Scrapy与scrapy-splash框架快速加载js页面_第3张图片

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