python爬虫–Scrapy框架–Scrapy+selenium实现动态爬取

前言

本文基于数据分析竞赛爬虫阶段，对使用scrapy + selenium进行政策文本爬虫进行记录。

框架结构

start启动scrapy -> 爬虫提交链接request（可以有多条链接）给Scheduler -> Scheduler决定链接的调度（调度器应该是个优先队列，起到分配线程的作用，用分布式爬虫来加快爬取速度）-> Scheduler把请求的链接发送给下载器（下载器可以配置middlewares） -> 下载器发送request给网页服务器 -> 网络服务器将response对象返回给下载器 -> 下载器将response下载发送给爬虫 -> 爬虫解析response返回的对象并进行后续操作（给Item Pipeline发送存储请求or再次发起链接请求）

Scrapy Engine进行整个爬虫流程的把控，相当于一个main函数。Scrapy流程示意图如下图所示：

创建爬虫

cd <项目文件夹>
scrapy startproject SpiderProjectName
... ...
cd SpiderProjectName
# 创建普通爬虫
scrapy genspider spider_name xxx.com
# 创建crawlspider（可定义抓取规则，自动抓取链接）
scrapy genspider -t crawl spider_name xxx.com

配置settings

不遵循爬虫协议（建议改成False）

ROBOTSTXT_OBEY = False

当要用到下面的构件时，在settings.py中找到下面代码，去掉#号即可

开启中间件

# 开启下载器中间件
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'testSpider.middlewares.TestspiderDownloaderMiddleware': 543,
}
# 开启爬虫中间件
SPIDER_MIDDLEWARES = {
    'testSpider.middlewares.TestspiderSpiderMiddleware': 543,
}

设置header

DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
   'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
   'Accept-Language': 'en',
   'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.51 Safari/537.36' # 填写自己的请求头，自己的是这个
}

开启pipelines

ITEM_PIPELINES = {
    'testSpider.pipelines.TestspiderPipeline': 300,
}

设置下载时延，防止爬虫被识别

DOWNLOAD_DELAY = 3 # 默认是3
RANDOMIZE_DOWNLOAD_DELAY=True # 这行要自己加，在settings中没有定义

关闭COOKIES，防止服务器追踪爬虫轨迹

# Disable cookies (enabled by default)
COOKIES_ENABLED = False

重写方法

定义开始爬取的链接一般写在spider.py的start_urls中。如果需要写一个方法来生成链接，可以在你的spider.py文件里重写start_requests(self)方法。

自定义中间件

在middlewares中重写中间件方法，可以实现自己的功能（例如利用selenium进行模拟点击）。

Downloader和Spider中间件都需要先在settings.py中先开启。如果自己在middlewares中定义了新的中间件class，则应在settings中自行添加类名和权重值。权重值越小，越优先执行。

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'testSpider.middlewares.TestspiderDownloaderMiddleware': 543,
    'testSpider.middlewares.CustomDownloaderMiddleware': 542, # 先执行权值小的
    'testSpider.middlewares.RandomUserAgentMiddleware': 541, # 开启假请求头的下载器中间件	
}

设置多请求头（假请求头）

为了防止scrapy被识别，可以使用多（假）请求头来发送请求
如上，在DOWNLOADER_MIDDLEWARES中

from fake_useragent import UserAgent
import random

class RandomUserAgentMiddleware(object):
    def __init__(self):
        self.agent = UserAgent()

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls()

    def process_request(self, request, spider):
        user_agent = self.agent.random
        request.headers.setdefault('User-Agent', user_agent)
        print(user_agent)

item类–自定义meta字段

items.py中

class TestspiderItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    url = scrapy.Field()
    date = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()

spider.py中

from TestspiderSpider.items import TestspiderItem
    def parse_item(self, response):
        url = response.url
        date = response.xpath('/html/head/meta[@name="PubDate"]/@content').get()[:-6]
        title = response.xpath('/html/head/meta[@name="ArticleTitle"]/@content').get()
        content = response.xpath('//*[@class="content-text"]').get()
        yield CitygovspiderItem(url=url, date=date, title=title, content=content)

配合selenium实现动态爬取

scrapy可以高效实现页面抓取，scrapy的crawlspider类可以自动抓取链接并前往链接解析内容。
selenium可以实现动态点击，能够获得加载完整的page_source，与scrapy互补。

selenium的安置方法

爬虫将url传入到middlewares，因此应在middlewares的process_request()方法中向服务器发送操作请求，再用driver.page_source解析网页源码，此时服务器response的源码加载了动态生成的内容。

爬虫每发送一次url请求，process_request()调用一次。如果要加载动态内容，那么selenium只能安放在这里

crawlspider

crawlspider只能抓取response返回的源码中符合Rule的链接，再访问链接里的内容。

对于满足rules的链接，crawlspider会再次将这些链接向middlewares发送request，因此middlewares中的process_request, process_response方法也会再次调用
Rule()里定义LinkExtractor规则，LinkExtractor()方法参数常用的有：allow：只有正则匹配成功的链接才捕获；restrict_xpath：规定xpath格式的链接才捕获

问题

如何才能在start_url中动态点击按钮获得下一个链接的同时，解析数据返回给爬虫，同时selenium能够在当前页面继续爬取（比如要爬取新闻文本，点击下一页按钮（按钮是js加载，因此没有链接），生成了新的页面，抓取新页面的新闻链接后，再在该页面基础上点击下一页面获得新页面源码）?

补充：process_request不能采用yield方法，因为yield方法返回的是一个包装了链接的生成器(generator)对象，而不是普通的链接，scrapy是处理不了这种对象的

解决方案

思路：将爬虫分成两步：
一、先爬取所有项目对应的所有链接，并存储到数据库中。数据库设计如下

post_url	category

二、在start_requests方法中，按page yield成新界面的url对爬虫发送请求。对于发送的页面链接，在process_request用selenium进行driver.get(request.url)方法处理，并return HtmlResponse(url, body = self.driver.page_source, request = request, encoding = 'utf-8')。此时返回的页面是动态加载生成的页面，用crawlspider自动捕获新闻链接，并重新向爬虫发送请求，获得的新闻链接在parse方法中进行处理。

此时爬虫的工作就已经完成，后续只需将parse中将新闻链接中要提取的数据打包成item，记住要保留他的post_url，将打包好的item返回给pipeline，保存到数据库中。将第一和第二步存储的数据库按照post_url进行连接，就可以得到所需要的文本信息了。此时爬虫工作成功完成。