宁为玉碎,不为瓦全
分类: Python/Ruby
2025-03-27 16:49:39
在当今的互联网数据采集领域,许多网站采用动态加载技术(如AJAX、无限滚动)来优化用户体验。传统的基于Requests或Scrapy的爬虫难以直接获取动态渲染的数据,而Selenium可以模拟浏览器行为,实现滚动翻页和动态内容加载。
本文将介绍如何结合Scrapy(强大的Python爬虫框架)和Selenium(浏览器自动化工具)来高效采集滚动翻页的动态网页数据,并提供完整的代码实现。
Scrapy是一个高效的Python爬虫框架,支持异步请求、数据解析和存储。它适用于静态网页抓取,但对动态渲染的页面(如JavaScript加载的内容)支持有限。
Selenium是一个自动化测试工具,可以模拟用户操作(如点击、滚动、输入等),适用于动态网页的数据采集。
在开始实现滚动翻页数据采集之前,我们需要准备好相关的开发环境和工具。
确保你的系统中已经安装了Python,并且版本不低于3.6。Python是Scrapy和Selenium的基础运行环境,建议使用虚拟环境来管理项目依赖。
Scrapy是一个开源的Python爬虫框架,用于快速构建高效的网页爬虫。
Selenium是一个自动化测试工具,能够模拟用户在浏览器中的行为。安装Selenium的Python绑定:
此外,还需要下载对应浏览器的驱动程序,例如ChromeDriver。根据你的浏览器版本选择合适的驱动程序,并确保其路径可以被Selenium访问。可以将其加入系统的环境变量,或者在代码中指定路径。
创建一个新的Scrapy项目,用于实现滚动翻页数据采集。
Scrapy项目通常具有以下结构:
scroll_crawler/ scrapy.cfg scroll_crawler/ __init__.py items.py middlewares.py pipelines.py settings.py spiders/ __init__.py scroll_spider.py
在settings.py文件中,我们需要进行一些配置,以便Scrapy能够与Selenium协同工作。
from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options from scrapy.http import HtmlResponse class SeleniumMiddleware: def __init__(self): chrome_options = Options() chrome_options.add_argument('--headless') # 无头模式 self.driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options) def process_request(self, request, spider): self.driver.get(request.url) # 模拟滚动翻页操作 self.driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);") body = self.driver.page_source return HtmlResponse(self.driver.current_url, body=body, encoding='utf-8', request=request)
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'scroll_crawler.middlewares.SeleniumMiddleware': 543, }
在spiders目录下创建一个爬虫文件scroll_spider.py,用于实现滚动翻页数据采集。
import scrapy from scrapy.exceptions import CloseSpider from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.common.exceptions import TimeoutException
import scrapy from scrapy.exceptions import CloseSpider from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.common.exceptions import TimeoutException from selenium.webdriver.chrome.options import Options from selenium.webdriver.common.proxy import Proxy, ProxyType # 代理信息 proxyHost = "" proxyPort = "5445" proxyUser = "16QMSOML" proxyPass = "280651" class ScrollSpider(scrapy.Spider): name = 'scroll_spider' allowed_domains = ['example.com'] # 替换为目标网站域名 start_urls = [''] # 替换为目标网页URL def parse(self, response): # 使用Selenium获取动态加载的数据 driver = response.meta['driver'] try: # 等待页面加载完成 WebDriverWait(driver, 10).until( EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, 'div.data-item')) # 替换为目标数据的选择器 ) except TimeoutException: raise CloseSpider('页面加载超时') # 模拟滚动翻页 while True: # 获取当前页面的数据 data_items = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, 'div.data-item') for item in data_items: yield { 'data': item.text # 替换为目标数据的提取方式 } # 滚动到页面底部 driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);") # 等待新数据加载 try: WebDriverWait(driver, 5).until( EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, 'div.data-item.new')) # 替换为新数据的选择器 ) except TimeoutException: # 如果没有新数据加载,退出循环 break # 关闭浏览器 driver.quit() # 中间件部分 class SeleniumMiddleware: def __init__(self): # 设置代理 proxy = f"{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}" chrome_options = Options() chrome_options.add_argument('--headless') # 无头模式 chrome_options.add_argument(f"--proxy-server={proxy}") # 设置代理认证 pluginfile = 'proxy_auth_plugin.zip' # 代理插件文件路径 chrome_options.add_extension(pluginfile) self.driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options) def process_request(self, request, spider): self.driver.get(request.url) # 模拟滚动翻页操作 self.driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);") body = self.driver.page_source return HtmlResponse(self.driver.current_url, body=body, encoding='utf-8', request=request)
在SeleniumMiddleware中,我们使用了无头模式(--headless),这样可以避免浏览器界面的弹出,提高爬虫的运行效率。同时,无头模式也减少了对系统资源的占用。
在爬虫代码中,我们使用了WebDriverWait来等待目标元素的加载。通过设置合理的超时时间,可以避免爬虫因页面加载过慢而卡死。如果在指定时间内目标元素未能加载完成,将抛出TimeoutException,并关闭爬虫。
通过driver.execute_script方法,我们模拟了用户滚动页面的行为。每次滚动到页面底部后,等待新数据加载完成,然后继续滚动。当没有新数据加载时,退出循环,完成数据采集。
在parse方法中,我们通过Selenium的find_elements方法获取目标数据,并将其提取为字典格式。Scrapy会自动将这些数据存储到指定的存储介质中,例如JSON文件、数据库等。
通过Scrapy与Selenium的结合,我们成功实现了滚动翻页数据采集。这种技术方案能够有效地应对动态加载的网页,获取隐藏在滚动翻页中的有价值数据。然而,需要注意的是,这种方案也存在一些局限性。例如,Selenium的运行速度相对较慢,可能会对爬虫的效率产生一定影响。此外,频繁的浏览器操作可能会对目标网站的服务器造成较大压力,因此在实际应用中需要合理控制爬虫的频率和并发数。