目录
- 一、传统爬虫的问题
- 1.实际案例
- 二、scrapy解决动态网页渲染问题的策略
- 三、安装使用scrapy-splash
- 1.安装Docker
- 2.安装splash镜像
- 3.安装scrapy-splash
- 四、项目实践
- 五、总结与思考
一、传统爬虫的问题
scrapy爬虫与传统爬虫一样，都是通过访问服务器端的网页，获取网页内容，最终都是通过对于网页内容的分析来获取数据，这样的弊端就在于他更适用于静态网页的爬取，而面对js渲染的动态网页就有点力不从心了，因为通过js渲染出来的动态网页的内容与网页文件内容是不一样的。
1.实际案例
腾讯招聘：https://careers.tencent.com/search.html
这个网站第一眼看过去是非常中规中矩的，结构也很鲜明，感觉是很好爬的样子，但是当你查看他的网页文件的时候，就会发现:
网页文件并没有太多的内容，全部是引用了js做的动态渲染，所有数据都在js中间，这就使我们无法对于网页的结构进行分析来进行爬取数据
那我们如何，获取到它实际显示的页面，然后对页面内容进行分析呢?
二、scrapy解决动态网页渲染问题的策略
目前scrapy解决动态网页渲染问题的主要有以下三种的解决方法：
seleium+chrome
就是传统的结合浏览器进行渲染，优点就在于，浏览器能访问什么，他就能够获取到什么，缺点也很明显，因为它需要配合浏览器，所以它的速度很慢。
selenium+phantomjs
与上一种的方式一样，但是不需要开浏览器。
scrapy-splash（推荐）
而scrapy-splash与以上两种方法对比，它更加快速轻量，由于，他是基于twisted和qt开发的轻量浏览器引擎，并提供了http api，速度更快，最重要的是他能够与scrapy非常完美的融合。
三、安装使用scrapy-splash
1.安装Docker
由于ScrapySplash要在docker里使用，我们先安装docker,过程比较复杂痛苦，略。
在安装的过程中有一个非常严峻的问题，那就是docker，需要开启win10 hyper虚拟服务，这与你在电脑上安装的VM是相冲突的,所以在使用docker，的时候无法使用VM虚拟机，而且每次切换时都需要重启电脑，目前这个问题暂时无法解决。
2.安装splash镜像
docker run -p 8050:8050 scrapinghub/splash
这个过程异常异常的慢，而且必须是国内的镜像，才能够下载下来。
所以我配置了两个国内的下载IP，一个网易的，一个阿里云的。
{
"registry-mirrors": [
"https://registry.docker-cn.com",
"http://hub-mirror.c.163.com",
"https://docker.mirrors.ustc.edu.cn"
],
"insecure-registries": [],
"debug": true,
"experimental": false
}
下载完成过后，打开浏览器访问:http://localhost:8050/
这就表示已经安装完成了，命令行不能关闭哦
3.安装scrapy-splash
pip install scrapy-splash
python没有花里胡哨的安装过程。
四、项目实践
1.项目的创建和配置过程略
2.settings.py的配置
PIDER_MIDDLEWARES = {
'scrapy_splash.SplashDeduplicateArgsMiddleware': 100,
}
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'scrapy_splash.SplashCookiesMiddleware': 723,
'scrapy_splash.SplashMiddleware': 725,
'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 810, # 不配置查不到信息
}
HTTPCACHE_ENABLED = True
HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0
HTTPCACHE_DIR = 'httpcache'
SPLASH_URL = "http://localhost:8050/" # 自己安装的docker里的splash位置
# DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_splash.SplashAwareDupeFilter"
HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy_splash.SplashAwareFSCacheStorage'
3.爬虫的设计
def start_requests(self):
splah_args = {
"lua_source": """
function main(splash, args)
assert(splash:go(args.url))
assert(splash:wait(0.5))
return {
html = splash:html(),
png = splash:png(),
har = splash:har(),
}
end
"""
}
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
'Chrome/72.0.3626.109 Safari/537.36',
}
yield SplashRequest(url=self.start_url, callback=self.parse, args=splah_args,
headers=headers)
这里我们编写一个初始化的start_requests方法，这个方法是继承父类的。
注意我们最后的请求方式SplashRequest,我们不再使用Request,而是使用scrapy-splash的请求方式,这里也体现了它与scope框架的完美融合。
至于里面的参数，就没有必要介绍了，其中要注意两个参数args和callback。
- args是配置信息可以参照http://localhost:8050/中的
- callback下一级处理方法的函数名，最后的方法一定要指向self.parse，这是scrapy迭代爬取的灵魂。
4.解析打印数据
def parse(self, response):
print(response.text)
job_boxs = response.xpath('.//div[@class="recruit-list"]')
for job_box in job_boxs:
title = job_box.xpath('.//a/h4/text()').get()
print(title)
这是通过渲染以后的网页数据
这里我们直接获取职位的标题
这就表明scrapy爬虫应对动态网页渲染问题已经解决，也就意味着scrapy能够处理大部分的网页，并可以应对一些图形验证问题
五、总结与思考
之后遇到的问题，当我们获取到了，职位列表过后，当我们需要访问详情页的时候，我们就必须获取详情页的链接，但是腾讯非常的聪明，并没有采用超链接的方式进行跳转，而是通过用户点击事件，然后通过js跳转，这就造成了我们无法获取详情页的链接。
当我沮丧的时候，我认真的检查了浏览器与服务器的数据交换中，其实它的数据也是通过js进行后台请求得到的，所以通过对大量的数据进行采集，最终找到了他的数据接口（贼开心！！！）
这时候我们就要做取舍了，我们想要的是所有数据，并不是渲染出来的网页，与解析网页内容相比，直接通过它的接口获取json数据，更加快捷方便，速度更快，所以我们就要做出取舍，在这里直接获取接口数据将更好，错误率会更低，速度也会更快。
其实大部分的动态网页的渲染，都存在与数据端进行请求交互数据，当然也存在一些，直接把数据存在js中间，然后再通过js渲染到网页上，这时候scrapy-splash就可以发挥价值了,尤其是在一些验证码，图形验证方面更加突出。随着前端技术的不断发展，前端对数据的控制更加灵活多样，这也要求爬虫的逻辑也需要不断的跟进，也要求使用新的工具，新的技术，在不断的探索实践中跟上时代的步伐。
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