前言
scrapy和selenium的整合使用
先定个小目标实现万物皆可爬！我们是用scrapy框架来快速爬取页面上的数据，它是自带并发的，速度是可以的。但是一些ajax异步的请求我们不能这么爬取。我们要视同selenium来进行lazy loading，也就是懒加载，渲染到页面加载数据。
一、开始准备
1. 包管理和安装chrome驱动
首先你要安装以下包：
pip install scrapy
pip install selenium == 3.0.0
pip install pymysql
pip install bs4
- selenium新版本有bug，用3.0的版本。
- chrome驱动的exe执行文件，放到你项目的根目录即可。下载地址：驱动
2. 爬虫项目的创建（举个栗子）
- 创建项目
scrapy startproject cnki
- 您爬取的目标网站
scrapy genspider cnki https://www.cnki.net
- 运行爬虫
# 运行不导出（一般在pipelines做导出操作）
scrapy crawl cnki
# 针对不同的选择可以导出为xlsx、json等格式文件
scrapy crawl demo -o demo.csv
3. setting.py的配置
- 配置数据源，如下：
DB_HOST = 'localhost'
DB_PORT = 3306
DB_USER = 'root'
DB_PASSWORD ='123456'
DB_DATABASE = 'spider'
- 防止打印log日志信息
LOG_LEVEL = 'WARNING'
- 配置USER_AGENT（浏览器控制台找一个）
Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36
- 配置DEFAULT_REQUEST_HEADERS（浏览器控制台找一个）
{
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36',
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
'Accept-Language': 'en',
}
- 随机延迟
DOWNLOAD_DELAY = 3
RANDOMIZE_DOWNLOAD_DELAY=True
- 中间件权重配置（这些中间件给他打开 并且按照项目实际需求配置权重，越小越先执行）
SPIDER_MIDDLEWARES # 蜘蛛中间件
DOWNLOADER_MIDDLEWARES # 下载中间件
ITEM_PIPELINES # 管道
二、代码演示
1. 主爬虫程序
- 初始化selenium （如果您不需要selenium，可以忽略这个 ）
def __init__(self, *args,**kwargs):
option = webdriver.ChromeOptions() # 实例化一个浏览器对象
option.add_argument('--headless') # 添加参数，option可以是headless，--headless，-headless
self.driver = webdriver.Chrome(options=option) # 创建一个无头浏览器
# self.driver = webdriver.Chrome() # 创建一个无头浏览器
time.sleep(3)
super(CnkiSpider, self).__init__(*args, **kwargs)
dispatcher.connect(self.close_driver,signals.spider_closed)
- 定义开始请求页面
下面我只放了一个url，其实可以定义一组的然后进行遍历（一般是分页url使用）
还有cookie、代理也可以在这里配置，详情请看进去看源码（不过一般在中间件配置）
def start_requests(self):
for url in self.start_urls:
yield scrapy.Request(
# 这里可以设置多个页面，一般用于分页的
url=url,
)
- 关闭selenium（一定要关掉）
def close_driver(self):
print("爬虫正在退出，执行关闭浏览器哦")
time.sleep(2)
self.driver.quit()
- 解析页面
这里就不多说，八仙过海各显神通
def parse(self,response: HtmlResponse):
sel = Selector(response)
dds = sel.css('.journal > .main-w1 > dl > dd')
for dd in dds:
title = dd.css('h6 > a::attr(title)').extract_first()
link = dd.css('h6 > a::attr(href)').extract_first()
link = response.urljoin(link)
author = dd.css('.baseinfo > span > #author::attr(title)').extract_first()
abstract = dd.css('.abstract::text').extract_first()
count = dd.css('.opts > .opts-count > li > em::text').extract_first()
count = int(count)
date = dd.css('.opts > .opts-count > .date::text').extract_first()
date = date.split('：')[1]
date = datetime.datetime.strptime(date,"%Y-%m-%d")
rc = Recommend()
rc['title'] = title
rc['link'] = link
rc['author'] = author
rc['abstract'] = abstract
rc['count'] = count
rc['date'] = date
yield rc
这里要注意我们yield可以返回不仅是item，也可以是Request，进行页面详情的请求（套娃）
yield Request(
url=link, # 这是上面页面上的链接，用来进一步请求
callback=self.parse_detail, # 这是回调函数
cb_kwargs={'item':rc} # 这是把上面的item传递下来
)
2. 中间件的配置
- 针对selenium
没有selenium请忽略
class SeleniumDownloaderMiddleware:
def process_request(self, request , spider):
if spider.name == 'cnki':
spider.driver.get(request.url)
time.sleep(2)
print(f"当前访问{request.url}")
spider.driver.refresh()
time.sleep(3)
return HtmlResponse(url=spider.driver.current_url,body=spider.driver.page_source,encoding='utf-8')
- SpiderMiddleware保持默认配置即可
- DownloaderMiddleware可以配置cookie和代理之类的。如：
# 我自定义的解析cookie方法
def get_cookie_dict():
cookie_str = 填上你的cookie
cookie_dict = {}
for item in cookie_str.split(';'):
key, value = item.split('=',maxsplit=1)
cookie_dict[key] = value
return cookie_dict
COOKIES_DICT = get_cookie_dict()
# 这是DownloaderMiddleware这是自带的方法哈
def process_request(self, request : Request, spider):
request.cookies = COOKIES_DICT
return None
3. 定义item对象
用来接受爬虫到的数据
class Recommend(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
author = scrapy.Field()
abstract = scrapy.Field()
link = scrapy.Field()
count = scrapy.Field()
date = scrapy.Field()
4. 定义管道
实现对数据库的导入（你也可以写excel的）
class RecommendPipeline:
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler: Crawler):
host = crawler.settings['DB_HOST']
port = crawler.settings['DB_PORT']
username = crawler.settings['DB_USER']
password = crawler.settings['DB_PASSWORD']
database = crawler.settings['DB_DATABASE']
return cls(host, port, username, password, database)
def __init__(self, host, port, username, password, database):
# 1、与数据库建立连接
self.conn = pymysql.connect(host=host, port=port, user=username, password=password, database=database,
charset='utf8mb4')
# 2、创建游标
self.cursor = self.conn.cursor()
# 3、批处理需要的容器
self.data = []
def process_item(self, item, spider):
title = item.get('title', '')
author = item.get('author', '')
abstract = item.get('abstract', '')
link = item.get('link', '')
count = item.get('count', '')
date = item.get('date', '')
# 如果要实现批处理：
self.data.append((title,author,abstract,link,count,date))
# 如果存够了10条就进数据库
if len(self.data) == 10:
self._to_write_db()
# 然后再清空
self.data.clear()
return item
def close_spider(self, spider):
# 如果最后不满足10条
if len(self.data) > 0:
self._to_write_db()
self.conn.close()
def _to_write_db(self):
# 作为一个实时的推荐，我希望将查到的数据作为一个temp
# 'delete from tb_recommend where 1 = 1' 删除满，并且主键自增不会从1开始
self.cursor.execute(
'truncate table tb_recommend'
)
self.cursor.executemany(
'insert into tb_recommend (title,author,abstract,link,count,date) values (%s, %s, %s, %s, %s, %s)',
self.data
)
self.conn.commit()
记得写入setting.py，设置其权重。
*接下来您就可以按照这种方法‘愉’ ‘快’的进行爬虫啦！！！ *文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-442309.html
总结
这是scrapy和selenium的具体整合使用，scrapy框架的内容还有很多方法还没用到，都有待开发。其次就是selenium的填充之类的操作还没有使用，还需要去复习selenium的api。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-442309.html
到了这里，关于Scrapy和Selenium整合（一文搞定）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
