scrapy结合selenium解析动态页面的实现

 1. 问题

虽然scrapy能够完美且快速的抓取静态页面，但是在现实中，目前绝大多数网站的页面都是动态页面，动态页面中的部分内容是浏览器运行页面中的JavaScript脚本动态生成的，爬取相对困难；

比如你信心满满的写好了一个爬虫，写好了目标内容的选择器，一跑起来发现根本找不到这个元素，当时肯定一万个黑人问号

于是你在浏览器里打开F12，一顿操作，发现原来这你妹的是ajax加载的，不然就是硬编码在js代码里的，blabla的…

然后你得去调ajax的接口，然后解析json啊，转成python字典啊，然后才能拿到你想要的东西

妹的就不能对我们这些小爬爬友好一点吗？

于是大家伙肯定想过，“为啥不能浏览器看到是咋样的html页面，我们爬虫得到的也是同样的html页面呢？ 要是可以，那得多么美滋滋啊”

2. 解决方案

既然是想要得到和浏览器一模一样的html页面，那我们就先用浏览器渲染一波目标网页，然后再将浏览器渲染后的html拿给scrapy进行进一步解析不就好了吗

2.1 获取浏览器渲染后的html

有了思路，肯定是网上搜一波然后开干啊，搜python操作浏览器的库啊

货比三家之后，找到了selenium这货

selenium可以模拟真实浏览器，自动化测试工具，支持多种浏览器，爬虫中主要用来解决JavaScript渲染问题。

卧槽，这就是我们要的东西啦

先试一波看看效果如何，目标网址http://quotes.toscrape.com/js/

别着急，先来看一下网页源码

我们想要的div.quote被硬编码在js代码中

用selenium试一下看能不能获取到浏览器渲染后的html

from selenium import webdriver

# 控制火狐浏览器
browser = webdriver.Firefox()

# 访问我们的目标网址
browser.get("http://quotes.toscrape.com/js/")

# 获取渲染后的html页面
html = browser.page_source

perfect，到这里我们已经顺利拿到浏览器渲染后的html了，selenium大法好啊?

2.2 通过下载器中间件返回渲染过后html的Response

这里先放一张scrapy的流程图

所以我们只需要在scrapy下载网页(downloader下载好网页，构造Response返回)之前，通过下载器中间件返回我们自己<通过渲染后html构造的Response>不就可以了吗？

道理我都懂，关键是在哪一步使用浏览器呢？

分析:

（1）我们的scrapy可能是有很多个爬虫的，有些爬虫处理的是纯纯的静态页面，而有些是处理的纯纯的动态页面，又有些是动静态结合的页面(有可能列表页是静态的，正文页是动态的)，如果把<浏览器调用代码>放在下载器中间件中，那么除非特别区分哪些爬虫需要selenium，否则每一个爬虫都用selenium去下载解析页面的话，实在是太浪费资源了，就相当于杀鸡用牛刀了，所以得出结论，<浏览器调用代码>应该是放置于Spider类中更好一点；

（2）如果放置于Spider类中，就意味着一个爬虫占用一个浏览器的一个tab页，如果这个爬虫里的某些Request需要selenium，而某些不需要呢？ 所以我们还要在区分一下Request；

结论:

SeleniumDownloaderMiddleware（selenium专用下载器中间件）：负责返回浏览器渲染后的ResponseSeleniumSpider（selenium专用Spider）：一个spider开一个浏览器SeleniumRequest：只是继承一下scrapy.Request，然后pass，好区分哪些Request需要启用selenium进行解析页面，相当于改个名

3. 撸代码，盘他

3.1 自定义Request

#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@author:Joshua
@description:
  只是继承一下scrapy.Request，然后pass，好区分哪些Request需要启用selenium进行解析页面，相当于改个名
"""
import scrapy

class SeleniumRequest(scrapy.Request):
  """
  selenium专用Request类
  """
  pass

3.2 自定义Spider

#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@author:Joshua
@description:
  一个spider开一个浏览器
"""
import logging
import scrapy
from selenium import webdriver

class SeleniumSpider(scrapy.Spider):
  """
  Selenium专用spider

  一个spider开一个浏览器

  浏览器驱动下载地址:http://www.cnblogs.com/qiezizi/p/8632058.html
  """
  # 浏览器是否设置无头模式，仅测试时可以为False
  SetHeadless = True

  # 是否允许浏览器使用cookies
  EnableBrowserCookies = True

  def __init__(self, *args, **kwargs):
    super(SeleniumSpider, self).__init__(*args, **kwargs)

    # 获取浏览器操控权
    self.browser = self._get_browser()

  def _get_browser(self):
    """
    返回浏览器实例
    """
    # 设置selenium与urllib3的logger的日志等级为ERROR
    # 如果不加这一步，运行爬虫过程中将会产生一大堆无用输出
    logging.getLogger('selenium').setLevel('ERROR')
    logging.getLogger('urllib3').setLevel('ERROR')

    # selenium已经放弃了PhantomJS，开始支持firefox与chrome的无头模式
    return self._use_firefox()

  def _use_firefox(self):
    """
    使用selenium操作火狐浏览器
    """
    profile = webdriver.FirefoxProfile()
    options = webdriver.FirefoxOptions()

    # 下面一系列禁用操作是为了减少selenium的资源耗用，加速scrapy

    # 禁用图片
    profile.set_preference('permissions.default.image', 2)
    profile.set_preference('browser.migration.version', 9001)
    # 禁用css
    profile.set_preference('permissions.default.stylesheet', 2)
    # 禁用flash
    profile.set_preference('dom.ipc.plugins.enabled.libflashplayer.so', 'false')

    # 如果EnableBrowserCookies的值设为False，那么禁用cookies
    if hasattr(self, "EnableBrowserCookies") and self.EnableBrowserCookies:
      # •值1 - 阻止所有第三方cookie。
      # •值2 - 阻止所有cookie。
      # •值3 - 阻止来自未访问网站的cookie。
      # •值4 - 新的Cookie Jar策略（阻止对跟踪器的存储访问）
      profile.set_preference("network.cookie.cookieBehavior", 2)

    # 默认是无头模式，意思是浏览器将会在后台运行，也是为了加速scrapy
    # 我们可不想跑着爬虫时，旁边还显示着浏览器访问的页面
    # 调试的时候可以把SetHeadless设为False，看一下跑着爬虫时候，浏览器在干什么
    if self.SetHeadless:
      # 无头模式，无UI
      options.add_argument('-headless')

    # 禁用gpu加速
    options.add_argument('--disable-gpu')

    return webdriver.Firefox(firefox_profile=profile, options=options)

  def selenium_func(self, request):
    """
    在返回浏览器渲染的html前做一些事情
      1.比如等待浏览器页面中的某个元素出现后，再返回渲染后的html；
      2.比如将页面切换进iframe中的页面；

    在需要使用的子类中要重写该方法，并利用self.browser操作浏览器
    """
    pass

  def closed(self, reason):
    # 在爬虫关闭后，关闭浏览器的所有tab页，并关闭浏览器
    self.browser.quit()

    # 日志记录一下
    self.logger.info("selenium已关闭浏览器...")

之所以不把获取浏览器的具体代码写在__init__方法里，是因为笔者之前写的代码里考虑过

• 两种浏览器的调用（支持firefox与chrome），虽然后来感觉还是firefox比较方便，因为所有版本的火狐浏览器的驱动都是一样的，但是谷歌浏览器是不同版本的浏览器必须用不同版本的驱动(坑爹啊- -'')
• 自动区分不同的操作系统并选择对应操作系统的浏览器驱动

额… 所以上面spider的代码是精简过的版本

备注： 针对selenium做了一系列的优化加速，启用了无头模式，禁用了css、flash、图片、gpu加速等… 因为爬虫嘛，肯定是跑的越快越好啦?

3.3 自定义下载器中间件

#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@author:Joshua
@description:
  负责返回浏览器渲染后的Response
"""
import hashlib
import time
from scrapy.http import HtmlResponse
from twisted.internet import defer, threads
from tender_scrapy.extendsion.selenium.spider import SeleniumSpider
from tender_scrapy.extendsion.selenium.requests import SeleniumRequest

class SeleniumDownloaderMiddleware(object):
  """
  Selenium下载器中间件
  """

  def process_request(self, request, spider):
    # 如果spider为SeleniumSpider的实例，并且request为SeleniumRequest的实例
    # 那么该Request就认定为需要启用selenium来进行渲染html
    if isinstance(spider, SeleniumSpider) and isinstance(request, SeleniumRequest):
      # 控制浏览器打开目标链接
      browser.get(request.url)

      # 在构造渲染后的HtmlResponse之前，做一些事情
      #1.比如等待浏览器页面中的某个元素出现后，再返回渲染后的html；
      #2.比如将页面切换进iframe中的页面；
      spider.selenium_func(request)

      # 获取浏览器渲染后的html
      html = browser.page_source

      # 构造Response
      # 这个Response将会被你的爬虫进一步处理
      return HtmlResponse(url=browser.current_url, request=request, body=html.encode(), encoding="utf-8")

这里要说一下下载器中间件的process_request方法，当每个request通过下载中间件时，该方法被调用。

1. process_request() 必须返回其中之一: 返回 None 、返回一个 Response 对象、返回一个 Request 对象或raise IgnoreRequest 。
2. 如果其返回 Response 对象，Scrapy将不会调用 任何 其他的 process_request() 或 process_exception() 方法，或相应地下载函数； 其将返回该response。 已安装的中间件的 process_response() 方法则会在每个response返回时被调用。

更详细的关于下载器中间件的资料 -> https://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/topics/downloader-middleware.html#id2

3.4 额外的工具

眼尖的读者可能注意到SeleniumSpider类里有个selenium_func方法，并且在SeleniumDownloaderMiddleware的process_request方法返回Resposne之前调用了spider的selenium_func方法

这样做的好处是，我们可以在构造渲染后的HtmlResponse之前，做一些事情（比如…那种…很骚的那种…你懂的）

• 比如等待浏览器页面中的某个元素出现后，再返回渲染后的html；
• 比如将页面切换进iframe中的页面，然后返回iframe里面的html（够骚吗）；

等待某个元素出现，然后再返回渲染后的html这种操作很常见的，比如你访问一篇文章，它的正文是ajax加载然后js添加到html里的，ajax是需要时间的，但是selenium并不会等待所有请求都完毕后再返回

解决方法：

1. 您可以通过browser.implicitly_wait(30)，来强制selenium等待30秒(无论元素是否加载出来，都必须等待30秒)
2. 可以通过等待，直到某个元素出现，然后再返回html

所以笔者对<等待某个元素出现>这一功能做了进一步的封装，代码如下

#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@author:Joshua
@description:
"""
import functools
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

def waitFor(browser, select_arg, select_method, timeout=2):
  """
  阻塞等待某个元素的出现直到timeout结束

  :param browser:浏览器实例
  :param select_method:所使用的选择器方法
  :param select_arg:选择器参数
  :param timeout:超时时间
  :return:
  """
  element = WebDriverWait(browser, timeout).until(
    EC.presence_of_element_located((select_method, select_arg))
  )

# 用xpath选择器等待元素
waitForXpath = functools.partial(waitFor, select_method=By.XPATH)

# 用css选择器等待元素
waitForCss = functools.partial(waitFor, select_method=By.CSS_SELECTOR)

waitForXpath与waitForCss 是waitFor函数的两个偏函数，意思这两个偏函数是设置了select_method参数默认值的waitFor函数，分别应用不同的选择器来定位元素

4. 中间件当然要在settings中激活一下

在我们scrapy项目的settings文件中的DOWNLOADER_MIDDLEWARES字典中添加到适当的位置即可

5. 使用示例

5.1一个完整的爬虫示例

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@author:Joshua
@description:
  整合selenium的爬虫示例
"""
import scrapy
from my_project.requests import SeleniumRequest
from my_project.spider import SeleniumSpider
from my_project.tools import waitForXpath

# 这个爬虫类继承了SeleniumSpider
# 在爬虫跑起来的时候，将启动一个浏览器
class SeleniumExampleSpider(SeleniumSpider):
  """
  这一网站，他的列表页是静态的，但是内容页是动态的
  所以，用selenium试一下，目标是扣出内容页的#content
  """
  name = 'selenium_example'
  allowed_domains = ['pingdingshan.hngp.gov.cn']
  url_format = 'http://pingdingshan.hngp.gov.cn/pingdingshan/ggcx?appCode=H65&channelCode=0301&bz=0&pageSize=20&pageNo={page_num}'

  def start_requests(self):
    """
    开始发起请求，记录页码
    """
    start_url = self.url_format.format(page_num=1)
    meta = dict(page_num=1)
    # 列表页是静态的，所以不需要启用selenium，用普通的scrapy.Request就可以了
    yield scrapy.Request(start_url, meta=meta, callback=self.parse)

  def parse(self, response):
    """
    从列表页解析出正文的url
    """
    meta = response.meta
    all_li = response.css("div.List2>ul>li")

    # 列表
    for li in all_li:
      content_href = li.xpath('./a/@href').extract()
      content_url = response.urljoin(content_href)
      # 内容页是动态的，#content是ajax动态加载的，所以启用一波selenium
      yield SeleniumRequest(url=content_url, meta=meta, callback=self.parse_content)

    # 翻页
    meta['page_num'] += 1
    next_url = self.url_format.format(page_num=meta['page_num'])
    # 列表页是静态的，所以不需要启用selenium，用普通的scrapy.Request就可以了
    yield scrapy.Request(url=next_url, meta=meta, callback=self.parse)

  def parse_content(self, response):
    """
    解析正文内容
    """
    content = response.css('#content').extract_first()
    yield dict(content=content)

  def selenium_func(self, request):
    # 这个方法会在我们的下载器中间件返回Response之前被调用

    # 等待content内容加载成功后，再继续
    # 这样的话，我们就能在parse_content方法里应用选择器扣出#content了
    waitForXpath(self.browser, "//*[@id='content']/*[1]")

5.2 更骚一点的操作…

假如内容页的目标信息处于iframe中，我们可以将窗口切换进目标iframe里面，然后返回iframe的html

要实现这样的操作，只需要重写一下SeleniumSpider子类中的selenium_func方法

要注意到SeleniumSpider中的selenium_func其实是啥也没做的，一个pass，所有的功能都在子类中重写

def selenium_func(self, request):
  # 找到id为myPanel的iframe
  target = self.browser.find_element_by_xpath("//iframe[@id='myPanel']")
  # 将浏览器的窗口切换进该iframe中
  # 那么切换后的self.browser的page_source将会是iframe的html
  self.browser.switch_to.frame(target)

6. selenium的一些替代(一些解决动态页面别的方法)

scrapy官方推荐的scrapy_splash

优点

• 是异步的
• 可以将部署scrapy的服务器与部署splash的服务器分离开
• 留给读者遐想的空间

本人觉得的缺点

• 喂喂，lua脚本很麻烦好吗…(大牛请别打我)

最新的异步pyppeteer操控浏览器

优点

• 调用浏览器是异步的，操控的单位是tab页，速度更快
• 留给读者遐想的空间

本人觉得的缺点

• 因为pyppeteer是python版puppeteer，所以puppeteer的一些毛病，pyppeteer无可避免的完美继承
• 笔者试过将pyppeteer整合至scrapy中，在异步中，scrapy跑起来爬虫，总会偶尔timeout之类的…

anyway，上面两个都是不错的替代，有兴趣的读者可以试一波

7. scrapy整合selenium的一些缺点

• selenium是阻塞的，所以速度会慢些
• 对于一些稍微简单的动态页面，最好还是自己去解析一下接口，不要太过依赖selenium，因为selenium带来便利的同时，是更多资源的占用
• 整合selenium的scrapy项目不宜大规模的爬取，比如你在自己的机子上写好了一个一个的爬虫，跑起来也没毛病，速度也能接受，然后你很开心地在服务器上部署了你项目上的100+个爬虫（里面有50%左右的爬虫启用了selenium），当他们跑起来的时候，服务器就原地爆炸了… 为啥？ 因为相当于服务器同时开了50多个浏览器在跑，内存顶不住啊（土豪忽略…）

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