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[Python3网络爬虫开发实战] 13.8–Scrapy 对接 Selenium

作者 发表于 分类于 阅读次数： 本文字数： 7.2k 阅读时长 ≈ 7 分钟

13.8 Scrapy 对接 Selenium

Scrapy 抓取页面的方式和 requests 库类似，都是直接模拟 HTTP 请求，而 Scrapy 也不能抓取 JavaScript 动态渲染的页面。在前文中抓取 JavaScript 渲染的页面有两种方式。一种是分析 Ajax 请求，找到其对应的接口抓取，Scrapy 同样可以用此种方式抓取。另一种是直接用 Selenium 或 Splash 模拟浏览器进行抓取，我们不需要关心页面后台发生的请求，也不需要分析渲染过程，只需要关心页面最终结果即可，可见即可爬。那么，如果 Scrapy 可以对接 Selenium，那 Scrapy 就可以处理任何网站的抓取了。

1. 本节目标

本节我们来看看 Scrapy 框架如何对接 Selenium，以 PhantomJS 进行演示。我们依然抓取淘宝商品信息，抓取逻辑和前文中用 Selenium 抓取淘宝商品完全相同。

2. 准备工作

请确保 PhantomJS 和 MongoDB 已经安装好并可以正常运行，安装好 Scrapy、Selenium、PyMongo 库，安装方式可以参考第 1 章的安装说明。

3. 新建项目

首先新建项目，名为 scrapyseleniumtest，命令如下所示：

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scrapy startproject scrapyseleniumtest

新建一个 Spider，命令如下所示：

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scrapy genspider taobao www.taobao.com

修改 ROBOTSTXT_OBEY 为 False，如下所示：

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ROBOTSTXT_OBEY = False

4. 定义 Item

首先定义 Item 对象，名为 ProductItem，代码如下所示：

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from scrapy import Item, Field

class ProductItem(Item):

    collection = 'products'
    image = Field()
    price = Field()
    deal = Field()
    title = Field()
    shop = Field()
    location = Field()

这里我们定义了 6 个 Field，也就是 6 个字段，跟之前的案例完全相同。然后定义了一个 collection 属性，即此 Item 保存到 MongoDB 的 Collection 名称。 初步实现 Spider 的 start_requests() 方法，如下所示：

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from scrapy import Request, Spider
from urllib.parse import quote
from scrapyseleniumtest.items import ProductItem

class TaobaoSpider(Spider):
    name = 'taobao'
    allowed_domains = ['www.taobao.com']
    base_url = 'https://s.taobao.com/search?q='

    def start_requests(self):
        for keyword in self.settings.get('KEYWORDS'):
            for page in range(1, self.settings.get('MAX_PAGE') + 1):
                url = self.base_url + quote(keyword)
                yield Request(url=url, callback=self.parse, meta={'page': page}, dont_filter=True)

首先定义了一个 base_url，即商品列表的 URL，其后拼接一个搜索关键字就是该关键字在淘宝的搜索结果商品列表页面。 关键字用 KEYWORDS 标识，定义为一个列表。最大翻页页码用 MAX_PAGE 表示。它们统一定义在 setttings.py 里面，如下所示：

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KEYWORDS = ['iPad']
MAX_PAGE = 100

在 start_requests() 方法里，我们首先遍历了关键字，遍历了分页页码，构造并生成 Request。由于每次搜索的 URL 是相同的，所以分页页码用 meta 参数来传递，同时设置 dont_filter 不去重。这样爬虫启动的时候，就会生成每个关键字对应的商品列表的每一页的请求了。

5. 对接 Selenium

接下来我们需要处理这些请求的抓取。这次我们对接 Selenium 进行抓取，采用 Downloader Middleware 来实现。在 Middleware 里面的 process_request() 方法里对每个抓取请求进行处理，启动浏览器并进行页面渲染，再将渲染后的结果构造一个 HtmlResponse 对象返回。代码实现如下所示：

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from selenium import webdriver
from selenium.common.exceptions import TimeoutException
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from scrapy.http import HtmlResponse
from logging import getLogger

class SeleniumMiddleware():
    def __init__(self, timeout=None, service_args=[]):
        self.logger = getLogger(__name__)
        self.timeout = timeout
        self.browser = webdriver.PhantomJS(service_args=service_args)
        self.browser.set_window_size(1400, 700)
        self.browser.set_page_load_timeout(self.timeout)
        self.wait = WebDriverWait(self.browser, self.timeout)

    def __del__(self):
        self.browser.close()

    def process_request(self, request, spider):
        """
        用 PhantomJS 抓取页面
        :param request: Request 对象
        :param spider: Spider 对象
        :return: HtmlResponse
        """
        self.logger.debug('PhantomJS is Starting')
        page = request.meta.get('page', 1)
        try:
            self.browser.get(request.url)
            if page > 1:
                input = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '#mainsrp-pager div.form> input')))
                submit = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR, '#mainsrp-pager div.form> span.btn.J_Submit')))
                input.clear()
                input.send_keys(page)
                submit.click()
            self.wait.until(EC.text_to_be_present_in_element((By.CSS_SELECTOR, '#mainsrp-pager li.item.active> span'), str(page)))
            self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '.m-itemlist .items .item')))
            return HtmlResponse(url=request.url, body=self.browser.page_source, request=request, encoding='utf-8', status=200)
        except TimeoutException:
            return HtmlResponse(url=request.url, status=500, request=request)

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(timeout=crawler.settings.get('SELENIUM_TIMEOUT'),
                   service_args=crawler.settings.get('PHANTOMJS_SERVICE_ARGS'))

首先我们在 init() 里对一些对象进行初始化，包括 PhantomJS、WebDriverWait 等对象，同时设置页面大小和页面加载超时时间。在 process_request() 方法中，我们通过 Request 的 meta 属性获取当前需要爬取的页码，调用 PhantomJS 对象的 get() 方法访问 Request 的对应的 URL。这就相当于从 Request 对象里获取请求链接，然后再用 PhantomJS 加载，而不再使用 Scrapy 里的 Downloader。 随后的处理等待和翻页的方法在此不再赘述，和前文的原理完全相同。最后，页面加载完成之后，我们调用 PhantomJS 的 page_source 属性即可获取当前页面的源代码，然后用它来直接构造并返回一个 HtmlResponse 对象。构造这个对象的时候需要传入多个参数，如 url、body 等，这些参数实际上就是它的基础属性。可以在官方文档查看 HtmlResponse 对象的结构：https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/request-response.html，这样我们就成功利用 PhantomJS 来代替 Scrapy 完成了页面的加载，最后将 Response 返回即可。 有人可能会纳闷：为什么实现这么一个 Downloader Middleware 就可以了？之前的 Request 对象怎么办？Scrapy 不再处理了吗？Response 返回后又传递给了谁？ 是的，Request 对象到这里就不会再处理了，也不会再像以前一样交给 Downloader 下载。Response 会直接传给 Spider 进行解析。 我们需要回顾一下 Downloader Middleware 的 process_request() 方法的处理逻辑，内容如下所示： 当 process_request() 方法返回 Response 对象的时候，更低优先级的 Downloader Middleware 的 process_request() 和 process_exception() 方法就不会被继续调用了，转而开始执行每个 Downloader Middleware 的 process_response() 方法，调用完毕之后直接将 Response 对象发送给 Spider 来处理。 这里直接返回了一个 HtmlResponse 对象，它是 Response 的子类，返回之后便顺次调用每个 Downloader Middleware 的 process_response() 方法。而在 process_response() 中我们没有对其做特殊处理，它会被发送给 Spider，传给 Request 的回调函数进行解析。 到现在，我们应该能了解 Downloader Middleware 实现 Selenium 对接的原理了。 在 settings.py 里，我们设置调用刚才定义的 SeleniumMiddleware、设置等待超时变量 SELENIUM_TIMEOUT、设置 PhantomJS 配置参数 PHANTOMJS_SERVICE_ARGS，如下所示：

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DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {'scrapyseleniumtest.middlewares.SeleniumMiddleware': 543,}

6. 解析页面

Response 对象就会回传给 Spider 内的回调函数进行解析。所以下一步我们就实现其回调函数，对网页来进行解析，代码如下所示：

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def parse(self, response):
    products = response.xpath('//div[@id="mainsrp-itemlist"]//div[@class="items"][1]//div[contains(@class, "item")]')
    for product in products:
        item = ProductItem()
        item['price'] = ''.join(product.xpath('.//div[contains(@class, "price")]//text()').extract()).strip()
        item['title'] = ''.join(product.xpath('.//div[contains(@class, "title")]//text()').extract()).strip()
        item['shop'] = ''.join(product.xpath('.//div[contains(@class, "shop")]//text()').extract()).strip()
        item['image'] = ''.join(product.xpath('.//div[@class="pic"]//img[contains(@class, "img")]/@data-src').extract()).strip()
        item['deal'] = product.xpath('.//div[contains(@class, "deal-cnt")]//text()').extract_first()
        item['location'] = product.xpath('.//div[contains(@class, "location")]//text()').extract_first()
        yield item

在这里我们使用 XPath 进行解析，调用 response 变量的 xpath() 方法即可。首先我们传递选取所有商品对应的 XPath，可以匹配所有商品，随后对结果进行遍历，依次选取每个商品的名称、价格、图片等内容，构造并返回一个 ProductItem 对象。

7. 存储结果

最后我们实现一个 Item Pipeline，将结果保存到 MongoDB，如下所示：

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import pymongo

class MongoPipeline(object):
    def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):
        self.mongo_uri = mongo_uri
        self.mongo_db = mongo_db

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'), mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DB'))

    def open_spider(self, spider):
        self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
        self.db = self.client[self.mongo_db]

    def process_item(self, item, spider):
        self.db[item.collection].insert(dict(item))
        return item

    def close_spider(self, spider):
        self.client.close()

此实现和前文中存储到 MongoDB 的方法完全一致，原理不再赘述。记得在 settings.py 中开启它的调用，如下所示：

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ITEM_PIPELINES = {'scrapyseleniumtest.pipelines.MongoPipeline': 300,}

其中，MONGO_URI 和 MONGO_DB 的定义如下所示：

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MONGO_URI = 'localhost'
MONGO_DB = 'taobao'

8. 运行

整个项目就完成了，执行如下命令启动抓取即可：

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scrapy crawl taobao

运行结果如图 13-13 所示： 图 13-13 运行结果 再查看一下 MongoDB，结果如图 13-14 所示： 图 13-14 MongoDB 结果 这样我们便成功在 Scrapy 中对接 Selenium 并实现了淘宝商品的抓取。

9. 本节代码

本节代码地址为：https://github.com/Python3WebSpider/ScrapySeleniumTest。

10. 结语

我们通过改写 Downloader Middleware 的方式实现了 Selenium 的对接。但这种方法其实是阻塞式的，也就是说这样就破坏了 Scrapy 异步处理的逻辑，速度会受到影响。为了不破坏其异步加载逻辑，我们可以使用 Splash 实现。下一节我们再来看看 Scrapy 对接 Splash 的方式。