scrapy 抓取网页并存入 mongodb的完整示例:

https://github.com/rmax/scrapy-redis

https://github.com/geekan/scrapy-examples                                        # Multifarious(多样的) Scrapy examples.

https://github.com/DormyMo/scrappy                                                  # scrapy best practice,这个库用了 https://github.com/rmax/scrapy-redis,但用的不是最新版本

https://realpython.com/blog/python/web-scraping-with-scrapy-and-mongodb/

https://realpython.com/blog/python/web-scraping-and-crawling-with-scrapy-and-mongodb/

https://github.com/sebdah/scrapy-mongodb

https://github.com/xiyouMc/WebHubBot

https://github.com/Chyroc/WechatSogou          # 基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口

https://github.com/gnemoug/distribute_crawler    # 使用scrapy,redis, mongodb,graphite实现的一个分布式网络爬虫,底层存储mongodb集群,分布式使用redis实现,爬虫状态显示使用graphite实现

https://github.com/aivarsk/scrapy-proxies         # Random proxy middleware for Scrapy

https://github.com/scrapinghub/portia      # 可视化界面的  scrapy

HttpUnit:  是一个集成测试工具,主要关注Web应用的测试,提供的帮助类让测试者可以通过Java类和服务器进行交互,并且将服务器端的响应当作文 本或者DOM对象进行处理。HttpUnit还提供了一个模拟Servlet容器,让你可以不需要发布Servlet,就可以对Servlet的内部代码 进行测试。

Selenium WebDriver:   是一个可以模拟浏览器(会对html文本进行渲染执行,即会执行文本中的js脚本)执行的测试框架,还可以抓取里面的DOM元素, 它本身已包含 HttpUnit。

Jsoup:  只是获取网页的静态html文本,并不渲染,因此不会执行文本中的js。如果只是抓取网页文本中的元素,可以使用jsoup。

selendroid:   Selendroid 是一个 Android 原生应用的 UI 自动化测试框架。测试使用 Selenium 2 客户端 API 编写。Selendroid 可以在模拟器和实际设备上使用,也可以集成网格节点作为缩放和并行测试。 使用Selenium还可以获取节点,填充表单,选择元素等交互操作。 http://selendroid.io;    https://github.com/selendroid/selendroid . 

如果不使用浏览器模拟方式抓取网页,建议使用scrapy + BeautifulSoup4 作为 爬虫和分析工具,Scrapy原生不支持js渲染,需要单独下载[scrapy-splash](GitHub - scrapy-plugins/scrapy-splash: Scrapy+Splash for JavaScript integration)。   ####   如何用 PyCharm 调试 scrapy 项目,详见我的另一篇文章。

不过还有更高级的用法,用 scrapy + Selenium+berserkJS+BeautifulSoup4 一起可以拼凑成一个动态爬虫,实现抓取、渲染、页面自动交互的功能,但不建议使用,太难集成,用上面说的scrapy-splash足够

Selenium针对android系统也推出了android版的 AndroidDriver, 可以区看看。但似乎已经停止更新了?不能确定。

selenium自己不带浏览器,它需要与第三方浏览器结合一起使用。这里使用phantomjs的工具代替真实的浏览器。但是有一个叫berserkJS的(是基于Phantomjs的改进版本)。

PhantomJS 是一个基于 WebKit 的服务器端 JavaScript API。它全面支持web而不需浏览器支持,其快速,原生支持各种Web标准: DOM 处理, CSS 选择器, JSON, Canvas, 和 SVG。 PhantomJS 可以用于 页面自动化 , 网络监测 , 网页截屏 ,以及 无界面测试 等。

把selenium和phantomjs结合在一起,就可以运行一个非常强大的爬虫了,可以处理cookie,js,header,以及任何需要你做的事。

安装:

selenium有Python库,可以用pip等安装;phantomjs是一个功能完善的“无头“浏览器,并非一个python库,所以它不需要想python的其他库一样安装,也不能用pip安装。

有人问,为什么不直接用浏览器而用一个没界面的 PhantomJS 呢?答案是:效率高!

安装selenium 和 phantomjs:

$ pip install selenium

然后从这里( http://phantomjs.org/download.html ) 下载 phantomjs,然后继续阅读下面的文档查看怎么使用它:

如何在python中使用phantomjs:

https://stackoverflow.com/questions/13287490/is-there-a-way-to-use-phantomjs-in-python

The easiest way to use PhantomJS in python is via Selenium. The simplest installation method is

  1. Install NodeJS
  2. Using Node's package manager install phantomjs: npm -g install phantomjs-prebuilt
  3. install selenium (in your virtualenv, if you are using that)

After installation, you may use phantom as simple as:

from selenium import webdriver

driver = webdriver.PhantomJS() # or add to your PATH
driver.set_window_size(1024, 768) # optional
driver.get('https://google.com/')
driver.save_screenshot('screen.png') # save a screenshot to disk
sbtn = driver.find_element_by_css_selector('button.gbqfba')
sbtn.click()

If your system path environment variable isn't set correctly, you'll need to specify the exact path as an argument to webdriver.PhantomJS(). Replace this:

driver = webdriver.PhantomJS() # or add to your PATH

... with the following:

driver = webdriver.PhantomJS(executable_path='/usr/local/lib/node_modules/phantomjs/lib/phantom/bin/phantomjs')

References:

我自己的一段使用PhantomJs的example代码:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.common.exceptions import TimeoutException
from selenium.webdriver.common.keys import Keys browser = webdriver.PhantomJS(executable_path='/home/hzh/hzh/soft/phantomjs/bin/phantomjs')
browser.set_window_size(1120, 720)
browser.get("https://baidu.com/") browser.find_element_by_xpath(".//*[@id='kw']").send_keys("hzh")
# browser.find_element_by_xpath(".//*[@id='kw']").send_keys(Keys.ENTER)
browser.find_element_by_xpath(".//*[@id='su']").click() delay = 5 # seconds
try:
myElem = WebDriverWait(browser, delay).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, ".//*[@id='help']/a[1]")))
print("success get page")
except TimeoutException:
print("Loading took too much time!") print(browser.current_url)
browser.save_screenshot('/home/hzh/screen.png') browser.quit()

修改 PhantomJS 的 user agent:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.common.exceptions import TimeoutException
from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium import webdriver def init_phantomjs_driver(*args, **kwargs):
headers = { 'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
'Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3',
"Accept-Encoding": "gzip",
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36',
'Connection': 'keep-alive'
} for key, value in enumerate(headers):
webdriver.DesiredCapabilities.PHANTOMJS['phantomjs.page.customHeaders.{}'.format(key)] = value webdriver.DesiredCapabilities.PHANTOMJS['phantomjs.page.settings.userAgent'] = 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36' driver = webdriver.PhantomJS(executable_path='/home/hzh/hzh/soft/phantomjs/bin/phantomjs')
driver.set_window_size(1120, 720) return driver service_args = [
'--proxy=127.0.0.1:9999',
'--proxy-type=http',
'--ignore-ssl-errors=true'
]
browser = init_phantomjs_driver(service_args=service_args)
browser.get("https://www.huobi.com/") # browser.find_element_by_xpath(".//*[@id='kw']").send_keys("hzh")
# browser.find_element_by_xpath(".//*[@id='kw']").send_keys(Keys.ENTER)
# browser.find_element_by_xpath(".//*[@id='su']").click() delay = 5 # seconds
try:
myElem = WebDriverWait(browser, delay).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, ".//*[@id='doc_body']/div[7]/div/div[1]/div[1]")))
print("success get page")
except TimeoutException:
print("Loading took too much time!") print(browser.current_url)
browser.save_screenshot('/home/hzh/screen.png') browser.quit()

selenium 使用 firefox:

1,  Download geckodriver
2, Copy geckodriver in /usr/local/bin

然后这样使用:

from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities

firefox_capabilities = DesiredCapabilities.FIREFOX
firefox_capabilities['marionette'] = True
firefox_capabilities['binary'] = '/home/hzh/hzh/soft/firefox'
profile = webdriver.FirefoxProfile('/home/hzh/.mozilla/firefox/f3dcxoyp.default')
profile.add_extension("/home/hzh/.mozilla/firefox/f3dcxoyp.default/extensions/xpath_finder@xpath_finder.com.xpi")
profile.add_extension("/home/hzh/.mozilla/firefox/f3dcxoyp.default/extensions/FireXPath@pierre.tholence.com.xpi")
profile.add_extension("/home/hzh/.mozilla/firefox/f3dcxoyp.default/extensions/firefinder@robertnyman.com.xpi")
driver = webdriver.Firefox(firefox_profile=profile, capabilities=firefox_capabilities)
driver = webdriver.Firefox(capabilities=firefox_capabilities)

selenium 使用 firefox 的多tab功能(建议用第一种方法,第二种方法没有验证过):

1、可以这样:

test_link = browser.find_element_by_xpath(".//*[@id='doc_head']/div/div[3]/ul/li[1]/a")
# Save the window opener (current window, do not mistaken with tab... not the same)
main_window = browser.current_window_handle
time.sleep(2) # Open the link in a new tab by sending key strokes on the element
# Use: Keys.CONTROL + Keys.SHIFT + Keys.RETURN to open tab on top of the stack
test_link.send_keys(Keys.CONTROL + Keys.RETURN) # 在某个连接上使用 ctrl+enter 键在新的tab中打开该链接
time.sleep(2) # Get the list of window handles
tabs = browser.window_handles
print(len(tabs))
# Use the list of window handles to switch between windows
browser.switch_to_window(tabs[1])
test_link2 = browser.find_element_by_xpath(".//*[@id='doc_body']/div[4]/div[2]/div[1]/h2")
print(test_link2.text)
time.sleep(2) # Switch back to original window
browser.switch_to_window(main_window)

2、也可以这样:

browser = webdriver.Firefox()
browser.get('https://www.google.com?q=python#q=python')
first_result = ui.WebDriverWait(browser, 15).until(lambda browser: browser.find_element_by_class_name('rc'))
first_link = first_result.find_element_by_tag_name('a') # Save the window opener (current window, do not mistaken with tab... not the same)
main_window = browser.current_window_handle # Open the link in a new tab by sending key strokes on the element
# Use: Keys.CONTROL + Keys.SHIFT + Keys.RETURN to open tab on top of the stack
first_link.send_keys(Keys.CONTROL + Keys.RETURN) # 再某个连接上使用 ctrl+enter 键在新的tab中打开该链接 # Switch tab to the new tab, which we will assume is the next one on the right
browser.find_element_by_tag_name('body').send_keys(Keys.CONTROL + Keys.TAB) # 在第一个窗口上使用 ctrl+tab 键切换到下一个tab # Put focus on current window which will, in fact, put focus on the current visible tab
browser.switch_to_window(main_window) # 再切换回第一个tab # do whatever you have to do on this page, we will just got to sleep for now
sleep(2) # Close current tab
browser.find_element_by_tag_name('body').send_keys(Keys.CONTROL + 'w') # 关闭这个tab # Put focus on current window which will be the window opener
browser.switch_to_window(main_window)

如果CTRL+W不能关闭tab的话,可以这样:

curWindowHndl = browser.current_window_handle
elem.send_keys(Keys.CONTROL + Keys.ENTER) #open link in new tab keyboard shortcut
sleep(2) #wait until new tab finishes loading
browser.switch_to_window(browser.window_handles[1]) #assuming new tab is at index 1
browser.close() #closes new tab
browser.switch_to_window(curWindowHndl)

scrapy-splash的使用

http://scrapy-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/scrapy-12.html

前面我们介绍的都是去抓取静态的网站页面,也就是说我们打开某个链接,它的内容全部呈现出来。 但是如今的互联网大部分的web页面都是动态的,经常逛的网站例如京东、淘宝等,商品列表都是js,并有Ajax渲染, 下载某个链接得到的页面里面含有异步加载的内容,这样再使用之前的方式我们根本获取不到异步加载的这些网页内容。

使用Javascript渲染和处理网页是种非常常见的做法,如何处理一个大量使用Javascript的页面是Scrapy爬虫开发中一个常见的问题, 这篇文章将说明如何在Scrapy爬虫中使用scrapy-splash来处理页面中得Javascript。

scrapy-splash简介

scrapy-splash利用Splash将javascript和Scrapy集成起来,使得Scrapy可以抓取动态网页。

Splash是一个javascript渲染服务,是实现了HTTP API的轻量级浏览器,底层基于Twisted和QT框架,Python语言编写。所以首先你得安装Splash实例

安装docker

官网建议使用docker容器安装方式Splash。那么首先你得先安装docker

参考官方安装文档,这里我选择Ubuntu 12.04 LTS版本安装

升级内核版本,docker需要3.13内核

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install linux-image-generic-lts-trusty
$ sudo reboot

安装CA认证

$ sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates

增加新的GPGkey

$ sudo apt-key adv --keyserver hkp://p80.pool.sks-keyservers.net:80 --recv-keys 58118E89F3A912897C070ADBF76221572C52609D

打开/etc/apt/sources.list.d/docker.list,如果没有就创建一个,然后删除任何已存在的内容,再增加下面一句

deb https://apt.dockerproject.org/repo ubuntu-precise main

更新APT

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get purge lxc-docker
$ apt-cache policy docker-engine

安装

$ sudo apt-get install docker-engine

启动docker服务

$ sudo service docker start

验证是否启动成功

$ sudo docker run hello-world

上面这条命令会下载一个测试镜像并在容器中运行它,它会打印一个消息,然后退出。

安装Splash

拉取镜像下来

$ sudo docker pull scrapinghub/splash

启动容器

$ sudo docker run -p 5023:5023 -p 8050:8050 -p 8051:8051 scrapinghub/splash

现在可以通过0.0.0.0:8050(http),8051(https),5023 (telnet)来访问Splash了。

安装scrapy-splash

使用pip安装

$ pip install scrapy-splash

配置scrapy-splash

在你的scrapy工程的配置文件settings.py中添加

SPLASH_URL = 'http://192.168.203.92:8050'

添加Splash中间件,还是在settings.py中通过DOWNLOADER_MIDDLEWARES指定,并且修改HttpCompressionMiddleware的优先级

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'scrapy_splash.SplashCookiesMiddleware': 723,
'scrapy_splash.SplashMiddleware': 725,
'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 810,
}

默认情况下,HttpProxyMiddleware的优先级是750,要把它放在Splash中间件后面

设置Splash自己的去重过滤器

DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_splash.SplashAwareDupeFilter'

如果你使用Splash的Http缓存,那么还要指定一个自定义的缓存后台存储介质,scrapy-splash提供了一个scrapy.contrib.httpcache.FilesystemCacheStorage的子类

HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy_splash.SplashAwareFSCacheStorage'

如果你要使用其他的缓存存储,那么需要继承这个类并且将所有的scrapy.util.request.request_fingerprint调用替换成scrapy_splash.splash_request_fingerprint

使用scrapy-splash

SplashRequest

最简单的渲染请求的方式是使用scrapy_splash.SplashRequest,通常你应该选择使用这个

yield SplashRequest(url, self.parse_result,
args={
# optional; parameters passed to Splash HTTP API
'wait': 0.5, # 'url' is prefilled from request url
# 'http_method' is set to 'POST' for POST requests
# 'body' is set to request body for POST requests
},
endpoint='render.json', # optional; default is render.html
splash_url='<url>', # optional; overrides SPLASH_URL
slot_policy=scrapy_splash.SlotPolicy.PER_DOMAIN, # optional
)

另外,你还可以在普通的scrapy请求中传递splash请求meta关键字达到同样的效果

yield scrapy.Request(url, self.parse_result, meta={
'splash': {
'args': {
# set rendering arguments here
'html': 1,
'png': 1, # 'url' is prefilled from request url
# 'http_method' is set to 'POST' for POST requests
# 'body' is set to request body for POST requests
}, # optional parameters
'endpoint': 'render.json', # optional; default is render.json
'splash_url': '<url>', # optional; overrides SPLASH_URL
'slot_policy': scrapy_splash.SlotPolicy.PER_DOMAIN,
'splash_headers': {}, # optional; a dict with headers sent to Splash
'dont_process_response': True, # optional, default is False
'dont_send_headers': True, # optional, default is False
'magic_response': False, # optional, default is True
}
})

Splash API说明,使用SplashRequest是一个非常便利的工具来填充request.meta['splash']里的数据

  • meta[‘splash’][‘args’] 包含了发往Splash的参数。
  • meta[‘splash’][‘endpoint’] 指定了Splash所使用的endpoint,默认是render.html
  • meta[‘splash’][‘splash_url’] 覆盖了settings.py文件中配置的Splash URL
  • meta[‘splash’][‘splash_headers’] 运行你增加或修改发往Splash服务器的HTTP头部信息,注意这个不是修改发往远程web站点的HTTP头部
  • meta[‘splash’][‘dont_send_headers’] 如果你不想传递headers给Splash,将它设置成True
  • meta[‘splash’][‘slot_policy’] 让你自定义Splash请求的同步设置
  • meta[‘splash’][‘dont_process_response’] 当你设置成True后,SplashMiddleware不会修改默认的scrapy.Response请求。默认是会返回SplashResponse子类响应比如SplashTextResponse
  • meta[‘splash’][‘magic_response’] 默认为True,Splash会自动设置Response的一些属性,比如response.headers,response.body

如果你想通过Splash来提交Form请求,可以使用scrapy_splash.SplashFormRequest,它跟SplashRequest使用是一样的。

Responses

对于不同的Splash请求,scrapy-splash返回不同的Response子类

  • SplashResponse 二进制响应,比如对/render.png的响应
  • SplashTextResponse 文本响应,比如对/render.html的响应
  • SplashJsonResponse JSON响应,比如对/render.json或使用Lua脚本的/execute的响应

如果你只想使用标准的Response对象,就设置meta['splash']['dont_process_response']=True

所有这些Response会把response.url设置成原始请求URL(也就是你要渲染的页面URL),而不是Splash endpoint的URL地址。实际地址通过response.real_url得到

Session的处理

Splash本身是无状态的,那么为了支持scrapy-splash的session必须编写Lua脚本,使用/execute

function main(splash)
splash:init_cookies(splash.args.cookies) -- ... your script return {
cookies = splash:get_cookies(),
-- ... other results, e.g. html
}
end

而标准的scrapy session参数可以使用SplashRequest将cookie添加到当前Splash cookiejar中

使用实例

接下来我通过一个实际的例子来演示怎样使用,我选择爬取京东网首页的异步加载内容。

京东网打开首页的时候只会将导航菜单加载出来,其他具体首页内容都是异步加载的,下面有个”猜你喜欢”这个内容也是异步加载的, 我现在就通过爬取这个”猜你喜欢”这四个字来说明下普通的Scrapy爬取和通过使用了Splash加载异步内容的区别。

首先我们写个简单的测试Spider,不使用splash:

class TestSpider(scrapy.Spider):
name = "test"
allowed_domains = ["jd.com"]
start_urls = [
"http://www.jd.com/"
] def parse(self, response):
logging.info(u'---------我这个是简单的直接获取京东网首页测试---------')
guessyou = response.xpath('//div[@id="guessyou"]/div[1]/h2/text()').extract_first()
logging.info(u"find:%s" % guessyou)
logging.info(u'---------------success----------------')

然后运行结果:

2016-04-18 14:42:44 test_spider.py[line:20] INFO ---------我这个是简单的直接获取京东网首页测试---------
2016-04-18 14:42:44 test_spider.py[line:22] INFO find:None
2016-04-18 14:42:44 test_spider.py[line:23] INFO ---------------success----------------

我找不到那个”猜你喜欢”这四个字

接下来我使用splash来爬取

import scrapy
from scrapy_splash import SplashRequest class JsSpider(scrapy.Spider):
name = "jd"
allowed_domains = ["jd.com"]
start_urls = [
"http://www.jd.com/"
] def start_requests(self):
splash_args = {
'wait': 0.5,
}
for url in self.start_urls:
yield SplashRequest(url, self.parse_result, endpoint='render.html',
args=splash_args) def parse_result(self, response):
logging.info(u'----------使用splash爬取京东网首页异步加载内容-----------')
guessyou = response.xpath('//div[@id="guessyou"]/div[1]/h2/text()').extract_first()
logging.info(u"find:%s" % guessyou)
logging.info(u'---------------success----------------')

运行结果:

2016-04-18 14:42:51 js_spider.py[line:36] INFO ----------使用splash爬取京东网首页异步加载内容-----------
2016-04-18 14:42:51 js_spider.py[line:38] INFO find:猜你喜欢
2016-04-18 14:42:51 js_spider.py[line:39] INFO ---------------success----------------

可以看出结果里面已经找到了这个”猜你喜欢”,说明异步加载内容爬取成功!

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