引入在通过scrapy框架进行某些网站数据爬取的时候，往往会碰到页面动态数据加载的情况发
引入
在通过scrapy框架进行某些网站数据爬取的时候，往往会碰到页面动态数据加载的情况发生，如果直接使用scrapy对其url发请求，是绝对获取不到那部分动态加载出来的数据值。但是通过观察我们会发现，通过浏览器进行url请求发送则会加载出对应的动态加载出的数据。那么如果我们想要在scrapy也获取动态加载出的数据，则必须使用selenium创建浏览器对象，然后通过该浏览器对象进行请求发送，获取动态加载的数据值。
1.案例分析：
- 需求：爬取网易新闻的国内、国际、军事、无人机板块下的新闻数据
- 需求分析：当点击国内超链进入国内对应的页面时，会发现当前页面展示的新闻数据是被动态加载出来的，如果直接通过程序对url进行请求，是获取不到动态加载出的新闻数据的。则需要我们使用selenium实例化一个浏览器对象，在该对象中进行url的请求，获取动态加载的新闻数据。
2.selenium在scrapy中使用的原理分析：
当引擎将国内板块url对应的请求提交给下载器后，下载器进行网页数据的下载，然后将下载到的页面数据，封装到response中，提交给引擎，引擎将response再转交给Spiders。Spiders接受到的response对象中存储的页面数据里是没有动态加载的新闻数据的。要想获取动态加载的新闻数据，则需要在下载中间件中对下载器提交给引擎的response响应对象进行拦截，切对其内部存储的页面数据进行篡改，修改成携带了动态加载出的新闻数据，然后将被篡改的response对象最终交给Spiders进行解析操作。
3.selenium在scrapy中的使用流程：
- 重写爬虫文件的构造方法，在该方法中使用selenium实例化一个浏览器对象（因为浏览器对象只需要被实例化一次）
- 重写爬虫文件的closed(self,spider)方法，在其内部关闭浏览器对象。该方法是在爬虫结束时被调用
- 重写下载中间件的process_response方法，让该方法对响应对象进行拦截，并篡改response中存储的页面数据
- 在配置文件中开启下载中间件
4.实例：
# 1.spider文件
import scrapy
from wangyiPro.items import WangyiproItem
from selenium import webdriver
class WangyiSpider(scrapy.Spider):
name = 'wangyi'
# allowed_domains = ['www.xxx.con']
start_urls = ['https://news.163.com/']
# 浏览器实例化的操作只会被执行一次
bro = webdriver.Chrome(executable_path='chromedriver.exe')
urls = []# 最终存放的就是5个板块对应的url
def parse(self, response):
li_list = response.xpath('//*[@id="index2016_wrap"]/div[1]/div[2]/div[2]/div[2]/div[2]/div/ul/li')
for index in [3,4,6,7,8]:
li = li_list[index]
new_url = li.xpath('./a/@herf').extract_first()
self.urls.append(new_url)
# 对5大板块对应的url进行请求发送
yield scrapy.Request(url=new_url,callback=self.parse_news)
# 用来解析每一个板块对应的新闻数据【只能解析到新闻的标题】
def parse_news(self,response):
div_list = response.xpath('//div[@class="ndi_main"]/div')
for div in div_list:
title = div.xpath('./div/div[1]/h3/a/text()').extract_first()
news_detail_url = div.xpath('./div/div[1]/h3/a/@href').extract_first()
# 实例化item对象，将解析到的标题和内容存储到item对象中
item = WangyiproItem()
item['title'] = title
# 对详情页的url进行手动请求发送获得新闻内容
yield scrapy.Request(url=news_detail_url,callback=self.parse_detail,meta={'item':item})
def parse_detail(self,response):
item = response.meta['item']
# 通过response解析出新闻内容
content = response.xpath('//div[@id="endText"]//text()').extract()
content = ''.join(content)
item['content'] = content
yield item
def close(self,spider):
# 当爬虫结束之后，调用关闭浏览器方法
print('爬虫整体结束~~~~~~~~~~~~~~~~~~~')
self.bro.quit()
----------------------------------------------------------------------------------------
# 2.items文件
import scrapy
class WangyiproItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
title = scrapy.Field()
content = scrapy.Field()
----------------------------------------------------------------------------------------
# 3.middlewares文件
from scrapy import signals
from scrapy.http import HtmlResponse
from time import sleep
class WangyiproDownloaderMiddleware(object):
def process_request(self, request, spider):
return None
def process_response(self, request, response, spider):
# 判断哪些响应对象是5个板块的，如果在就对响应对象进行处理
if response.url in spider.urls:
# 获取在爬虫类中定义好的浏览器
bro = spider.bro
bro.get(response.url)
bro.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')
sleep(1)
bro.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')
sleep(1)
bro.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')
sleep(1)
bro.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')
sleep(1)
# 获取携带了新闻数据的页面源码数据
page_text = bro.page_source
# 实例化一个新的响应对象
new_response = HtmlResponse(url=response.url,body=page_text,encoding='utf-8',request=request)
return new_response
else:
return response
def process_exception(self, request, exception, spider):
pass
----------------------------------------------------------------------------------------
# 4.pipelines文件
class WangyiproPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
print(item)
return item
----------------------------------------------------------------------------------------
# 5.setting文件
BOT_NAME = 'wangyiPro'
SPIDER_MODULES = ['wangyiPro.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'wangyiPro.spiders'
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36'
ROBOTSTXT_OBEY = False
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'wangyiPro.middlewares.WangyiproDownloaderMiddleware': 543,
}
ITEM_PIPELINES = {
'wangyiPro.pipelines.WangyiproPipeline': 300,
}
LOG_LEVEL = 'ERROR'以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
python 爬虫 scrapy selenium