爬虫进阶-JS自动渲染之Scrapy_splash组件的使用
目录
- 1. 什么是scrapy_splash?
- 2. scrapy_splash的作用
- 3. scrapy_splash的环境安装
- 3.1 使用splash的docker镜像
- 3.2 在python虚拟环境中安装scrapy-splash包
- 4. 在scrapy中使用splash
- 4.1 创建项目创建爬虫
- 4.2 完善settings.py配置文件
- 4.3 不使用splash
- 4.4 使用splash
- 4.5 分别运行俩个爬虫,并观察现象
- 4.6 结论
- 5. 了解更多
- 6. 小结
1. 什么是scrapy_splash?
scrapy_splash是scrapy的一个组件
- scrapy-splash加载js数据是基于Splash来实现的。
- Splash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和Lua语言实现的,基于Twisted和QT等模块构建。
- 使用scrapy-splash最终拿到的response相当于是在浏览器全部渲染完成以后的网页源代码。
splash官方文档
https://splash.readthedocs.io/en/stable/
2. scrapy_splash的作用
scrapy-splash能够模拟浏览器加载js,并返回js运行后的数据
3. scrapy_splash的环境安装
3.1 使用splash的docker镜像
splash的dockerfile
https://github.com/scrapinghub/splash/blob/master/Dockerfile
观察发现splash依赖环境略微复杂,所以我们可以直接使用splash的docker镜像
如果不使用docker镜像请参考splash官方文档 安装相应的依赖环境
3.1.1 安装并启动docker服务
安装参考 https://www.jb51.net/article/213611.htm
3.1.2 获取splash的镜像
在正确安装docker的基础上pull取splash的镜像
sudo docker pull scrapinghub/splash
3.1.3 验证是否安装成功
运行splash的docker服务,并通过浏览器访问8050端口验证安装是否成功
- 前台运行
sudo docker run -p 8050:8050 scrapinghub/splash
- 后台运行
sudo docker run -d -p 8050:8050 scrapinghub/splash
访问http://127.0.0.1:8050
看到如下截图内容则表示成功
3.1.4 解决获取镜像超时:修改docker的镜像源
以ubuntu18.04为例
1.创建并编辑docker的配置文件
sudo vi /etc/docker/daemon.json
2.写入国内docker-cn.com的镜像地址配置后保存退出
{ "registry-mirrors": ["https://registry.docker-cn.com"] }
3.重启电脑或docker服务后重新获取splash镜像
4.这时如果还慢,请使用手机热点(流量orz)
3.1.5 关闭splash服务
需要先关闭容器后,再删除容器
sudo docker ps -a sudo docker stop CONTAINER_ID sudo docker rm CONTAINER_ID
3.2 在python虚拟环境中安装scrapy-splash包
pip install scrapy-splash
4. 在scrapy中使用splash
以baidu为例
4.1 创建项目创建爬虫
scrapy startproject test_splash cd test_splash scrapy genspider no_splash baidu.com scrapy genspider with_splash baidu.com
4.2 完善settings.py配置文件
在settings.py
文件中添加splash的配置以及修改robots协议
# 渲染服务的url SPLASH_URL = 'http://127.0.0.1:8050' # 下载器中间件 DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'scrapy_splash.SplashCookiesMiddleware': 723, 'scrapy_splash.SplashMiddleware': 725, 'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 810, } # 去重过滤器 DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_splash.SplashAwareDupeFilter' # 使用Splash的Http缓存 HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy_splash.SplashAwareFSCacheStorage' # Obey robots.txt rules ROBOTSTXT_OBEY = False
4.3 不使用splash
在spiders/no_splash.py
中完善
import scrapy class NoSplashSpider(scrapy.Spider): name = 'no_splash' allowed_domains = ['baidu.com'] start_urls = ['https://www.baidu.com/s?wd=13161933309'] def parse(self, response): with open('no_splash.html', 'w') as f: f.write(response.body.decode())
4.4 使用splash
import scrapy from scrapy_splash import SplashRequest # 使用scrapy_splash包提供的request对象 class WithSplashSpider(scrapy.Spider): name = 'with_splash' allowed_domains = ['baidu.com'] start_urls = ['https://www.baidu.com/s?wd=13161933309'] def start_requests(self): yield SplashRequest(self.start_urls[0], callback=self.parse_splash, args={'wait': 10}, # 最大超时时间,单位:秒 endpoint='render.html') # 使用splash服务的固定参数 def parse_splash(self, response): with open('with_splash.html', 'w') as f: f.write(response.body.decode())
4.5 分别运行俩个爬虫,并观察现象
4.5.1 分别运行俩个爬虫
scrapy crawl no_splash scrapy crawl with_splash
4.5.2 观察获取的俩个html文件
不使用splash
使用splash
4.6 结论
- splash类似selenium,能够像浏览器一样访问请求对象中的url地址
- 能够按照该url对应的响应内容依次发送请求
- 并将多次请求对应的多次响应内容进行渲染
- 最终返回渲染后的response响应对象
5. 了解更多
关于splash https://www.jb51.net/article/219166.htm
关于scrapy_splash(截屏,get_cookies等)
https://www.e-learn.cn/content/qita/800748
6. 小结
1.scrapy_splash组件的作用
- splash类似selenium,能够像浏览器一样访问请求对象中的url地址
- 能够按照该url对应的响应内容依次发送请求
- 并将多次请求对应的多次响应内容进行渲染
- 最终返回渲染后的response响应对象
2.scrapy_splash组件的使用
- 需要splash服务作为支撑
- 构造的request对象变为splash.SplashRequest
- 以下载中间件的形式使用
- 需要scrapy_splash特定配置
3.scrapy_splash的特定配置
SPLASH_URL = 'http://127.0.0.1:8050' DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'scrapy_splash.SplashCookiesMiddleware': 723, 'scrapy_splash.SplashMiddleware': 725, 'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 810, } DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_splash.SplashAwareDupeFilter' HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy_splash.SplashAwareFSCacheStorage'
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