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Scrapy与 Selenium 的结合使用

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Scrapy与 Selenium 的结合

今天我们来使用 Scrapy 和 Selenium 结合爬取京东商城中网络爬虫相关的书籍数据。

1. 需求分析与初步实现

今天我们的目的是使用 Scrapy 和 Selenium 结合来爬取京东商城中搜索 “网络爬虫” 得到的所有图书数据，类似于下面这样的数据：

图片描述

京东商城搜索网络爬虫

搜索出的结果有9800+条数据，共计100页。我们现在要抓取所有的和网络爬虫相关的书籍数据。有一个问题需要注意，搜索的100页数据中必定存在重复的结果，我们可以依据图书的详细地址来进行去重。此外，我们提取的图书数据字段有：

图书名；
价格；
评价数；
店铺名称；
图书详细地址；

需求已经非常明确，现在开始使用 Selenium 和 Scrapy 框架结合来完成这一需求。来看看如果我们是单纯使用 Selenium 工具，该如何完成数据爬取呢？这里会有一个问题需要注意：按下搜索按钮后，显示的数据只有30条，只有使用鼠标向下滚动后，才会加载更多数据，最终显示60条结果，然后才会到达翻页的地方。在 selenium 中我们可以使用如下两行代码实现滚动条滑到最底端：

height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight;")
driver.execute_script(f"window.scrollBy(0, {height})")
time.sleep(2)

可以看到，上面两行代码主要是执行 js 语句。第一行代码是得到页面的底部位置，第二行代码是使用 scrollBy() 方法控制页面滚动条移动到底部。接下来，我们来看看页面数据的提取，直接右键 F12，可以通过 xpath 表达式得到所有需要抓取的数据。为此，我编写了一个根据页面代码提取图书数据的方法，具体如下：

def parse_book_data(html):
    etree_html = etree.HTML(html)
    # 获取列表
    gl_items = etree_html.xpath('//div[@id="J_goodsList"]/ul/li')
    print('总共获取数据:{}'.format(len(gl_items)))
    res = []
    for item in gl_items:
        book_name_em = item.xpath('.//div[@class="p-name"]/a/em/text()')[0]
        book_name_font = item.xpath('.//div[@class="p-name"]/a/em/font/text()')
        book_name_font = "".join(book_name_font) if book_name_font else ""
        # 获取图书名
        book_name = f"{book_name_em}{book_name_font}"
        # 获取图书的详细介绍地址
        book_detail_url = item.xpath('.//div[@class="p-name"]/a/@href')[0]
        # 获取图书价格
        price = item.xpath('.//div[@class="p-price"]/strong/i/text()')[0]
        # 获取评论数
        comments = item.xpath('.//div[@class="p-commit"]/strong/a/text()')[0]
        # 获取店铺名称
        shop_name = item.xpath('.//div[@class="p-shopnum"]/a/text()')
        shop_name = shop_name[0] if shop_name else ""

        data = {}

        data['book_name'] = book_name
        data['book_detail_url'] = book_detail_url
        data['price'] = price
        data['comments'] = comments
        data['shop_name'] = shop_name

        res.append(data)
    # 返回页面解析的结果
    print('本页获取的结果：{}'.format(res))
    return res

现在来思考下如何能使用 selenium 一页一页访问？我给出了如下代码：

def get_page_data(driver, page):
    """
    :driver 驱动
    :page   第几页
    """
    # 请求当前页
    if page > 1:
        WebDriverWait(driver, 10).until(
            EC.visibility_of_element_located((By.ID, 'J_bottomPage'))
        )
        driver.find_element_by_xpath(f'//div[@id="J_bottomPage"]/span/a[text()="{page}"]').click()
        time.sleep(2)
    
    # 滚动到最下面，出现京东图书剩余书籍数据
    height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight;")
    driver.execute_script(f"window.scrollBy(0, {height})")
    time.sleep(2)
    return parse_book_data(driver.page_source)

对于第一页的访问是在输入关键字<网络爬虫>后点击按钮得到的，我们不需要放到这个函数来得到，只需要滚动到底部得到所有的图书数据即可；而对于第2页之后的页面，我们需要使用 selenium 的模拟鼠标点击功能，点击下对应页后便能跳转得到该页，然后再滚动到底部，就可以得到整页的搜索结果。我们来看看完整的实现：

import time
import random
import re

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver import ActionChains

from lxml import etree

def get_page_data(driver, page):
    """
    :driver 驱动
    :page   第几页
    """
    # 具体代码参考上面
    # ...
    
    
def parse_book_data(html):
    """
    解析页面图书数据
    """
    # 具体代码参考上面
    # ...
    

options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_experimental_option("excludeSwitches", ['enable-automation'])
driver = webdriver.Chrome(options=options, executable_path="C:/Users/Administrator/AppData/Local/Google/Chrome/Application/chromedriver.exe")
driver.maximize_window()

driver.get("https://www.jd.com/")

# 输入网络爬虫，然后点击搜索
driver.find_element_by_id('key').send_keys('网络爬虫')
driver.find_elements_by_xpath('//div[@role="serachbox"]/button')[0].click()

time.sleep(2)

max_page = 100
for i in range(1, max_page + 1):
    get_page_data(driver, i)

下面来看看代码执行的效果，这里为了能尽快执行完，我将 max_page 参数调整为10，只获取10页搜索结果，一共是600条数据：

从上面的演示中，可以看到最后每页抓取的数据都是60条。

2. Scrapy 与 Selenium 结合爬取京东图书数据

接下来我们对上面的代码进行调整和 Scrapy 框架结合，而第一步需要做的就是建立好相应的工程：

# 创建爬虫项目
PS D:shencongscrapy-lessonscodechap17> scrapy startproject jdbooks
# ...
# 进入到spider目录，使用genspider命令创建爬虫文件
PS D:shencongscrapy-lessonscodechap17jd_booksjd_booksspiders> scrapy genspider jd www.jd.com

创建好工程后就是编写 items.py 中的 JdBooksItem 类，这非常简单，直接根据我们前面定义好的字段编写相应的代码即可：

class JdBooksItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    book_name = scrapy.Field()
    price = scrapy.Field()
    comments = scrapy.Field()
    shop_name = scrapy.Field()
    book_detail_url = scrapy.Field()

整个项目的难点是如何实现下一页数据的爬取？前面可以使用 selenium 去自动点击页号而进入下一个，然而在 Scrapy 中却不太好这样处理。我们通过分析京东搜索的 URL 后发现，其搜索的 URL 可以简化为如下形式：https://search.jd.com/Search?keyword=搜索关键字&page=(页号* 2 - 1)，我们只需要提供搜索的关键字以及相应的请求页号即可。例如下图所示：

图片描述

京东搜索 URL 参数

因此我们在 settings.py 中准备两个参数：一个是搜索的关键字，另一个是爬取的最大页数。具体的形式如下：

# settings.py
# ...
KEYWORD = "网络爬虫"
MAX_PAGE = 10

紧接着我们可以构造出请求不同页的 URL 并交给 Scrapy 的引擎和调度器去处理，对应的 Spider 代码如下：

# 代码位置：jd_books/jd_books/spiders/jd.py

from urllib.parse import quote
from scrapy import Spider, Request

from jd_books.items import JdBooksItem


class JdSpider(Spider):
    name = 'jd'
    allowed_domains = ['www.jd.com']
    start_urls = ['http://www.jd.com/']
    base_url = "https://search.jd.com/Search?keyword={}&page={}"

    def start_requests(self):
        keyword = self.settings.get('KEYWORD', "Python")
        for page in range(1, self.settings.get('MAX_PAGE') + 1):
            url = self.base_url.format(quote(keyword), page * 2 - 1)
            yield Request(url=url, callback=self.parse_books, dont_filter=True)

    def parse_books(self, response):
        goods_list = response.xpath('//div[@id="J_goodsList"]/ul/li')
        print('本页获取图书数目:{}'.format(len(goods_list)))
        for good in goods_list:
            book_name_em = good.xpath('.//div[@class="p-name"]/a/em/text()').extract()[0]
            book_name_font = good.xpath('.//div[@class="p-name"]/a/em/font/text()').extract()
            book_name_font = "".join(book_name_font) if book_name_font else ""
            book_name = f"{book_name_em}{book_name_font}"
            book_detail_url = good.xpath('.//div[@class="p-name"]/a/@href').extract()[0]
            price = good.xpath('.//div[@class="p-price"]/strong/i/text()').extract()[0]
            comments = good.xpath('.//div[@class="p-commit"]/strong/a/text()').extract()[0]
            shop_name = good.xpath('.//div[@class="p-shopnum"]/a/text()').extract()[0]
            
            item = JdBooksItem()
            item['book_name'] = book_name
            item['book_detail_url'] = book_detail_url
            item['price'] = price
            item['comments'] = comments
            item['shop_name'] = shop_name

            yield item

上面的代码就是单纯的生成多页的 Request 请求 (start_requests() 方法) 和解析网页数据 (parse_books() 方法)。这个解析数据完全依赖于我们获取完整的页面源码，那么如何在 Scrapy 中使用 selenium 去请求 URL 然后获取页面源码呢？答案就是下载中间件。我们在编写一个下载中间件，拦截发送的 request 请求，对于请求京东图书数据的请求我们会切换成 selenium 的方式去获取网页源码，然后将得到的页面源码封装成 Response 响应并返回。在生成 Scrapy 项目中已经为我们准备好了一个 middleware.py 文件，我们按照上面的思路来完成相应代码，具体内容如下：

import time

from scrapy import signals
from scrapy.http.response.html import HtmlResponse

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.by import By

# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import is_item, ItemAdapter

options = webdriver.ChromeOptions()
# 注意，使用这个参数我们就不会看到启动的google浏览器，无界面运行
options.add_argument('-headless')
options.add_experimental_option("excludeSwitches", ['enable-automation'])

class JdBooksSpiderMiddleware:
    # 保持不变
    # ...
    

class JdBooksDownloaderMiddleware:
    # Not all methods need to be defined. If a method is not defined,
    # scrapy acts as if the downloader middleware does not modify the
    # passed objects.

    def __init__(self):
        self.driver = webdriver.Chrome(options=options, executable_path="C:/Users/Administrator/AppData/Local/Google/Chrome/Application/chromedriver.exe")

    # ...

    def process_request(self, request, spider):
        # Called for each request that goes through the downloader
        # middleware.

        # Must either:
        # - return None: continue processing this request
        # - or return a Response object
        # - or return a Request object
        # - or raise IgnoreRequest: process_exception() methods of
        #   installed downloader middleware will be called
        print('使用 selenium 请求页面:{}'.format(request.url))
        if request.url.startswith("https://search.jd.com/Search"):
            # 如果是获取京东图书数据的请求，使用selenium方式获取页面
            self.driver.get(request.url)
            time.sleep(2)
            # 将滚动条拖到最底端，获取一页完整的60条数据
            height = self.driver.execute_script("return document.body.scrollHeight;")
            self.driver.execute_script(f"window.scrollBy(0, {height})")
            time.sleep(2)
            # 将最后渲染得到的页面源码作为响应返回
            return HtmlResponse(url=request.url, body=self.driver.page_source, request=request, encoding='utf-8', status=200)
        
    # ...

紧接着，我们需要将这个下载中间件在 settings.py 中启用：

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
   'jd_books.middlewares.JdBooksDownloaderMiddleware': 543,
}

最后我们来完成下数据的存储，继续使用 mongodb 来保存抓取到的数据。从实际测试中发现京东的搜索结果在100页中肯定会有不少重复的数据。因此我们的 item pipelines 需要完成2个处理，分别是去重和保存。来直接看代码：

import pymongo
from scrapy.exceptions import DropItem

from itemadapter import ItemAdapter


class JdBooksPipeline:
    def open_spider(self, spider):
        self.client = pymongo.MongoClient(host='47.115.61.209', port=27017)
        self.client.admin.authenticate("admin", "shencong1992")
        db = self.client.scrapy_manual
        self.collection = db.jd_books

    def process_item(self, item, spider):
        try:
            book_info = {
                'book_name': item['book_name'],
                'comments': item['comments'],
                'book_detail_url': item['book_detail_url'],
                'shop_name': item['shop_name'],
                'price': item['price'],
            }
            self.collection.insert_one(book_info)
        except Exception as e:
            print("插入数据异常:{}".format(str(e)))
        return item

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


class DuplicatePipeline:
    """
    去除重复的数据，重复数据直接抛出异常，不会进入下一个流水线处理
    """
    def __init__(self):
        self.book_url_set = set() 

    def process_item(self, item, spider):
        if item['book_detail_url'] in self.book_url_set:
            print('重复搜索结果:book={}, url={}'.format(item['book_name'], item['book_detail_url']))
            raise DropItem('duplicate book info, drop it')
        self.book_url_set.add(item['book_detail_url'])
        return item

我们直接使用 Item 的 book_detail_url 字段来判断数据是否重复。此外，同样需要将这两个 Item Pipelines 在 settings.py 中启用，且保证 DuplicatePipeline 需要先于 JdBooksPipeline 处理：

ITEM_PIPELINES = {
   'jd_books.pipelines.DuplicatePipeline': 200,
   'jd_books.pipelines.JdBooksPipeline': 300,
}

最后剩下一步就是禁止遵守 Robot 协议：

ROBOTSTXT_OBEY = True

至此，我们的 Scrapy 和 Selenium 结合爬取京东图书数据的项目就算完成了。为了快速演示效果，我们将最大请求页设置为10，然后运行代码看看实际的爬取效果：

3. 小结

本小节中我们使用 scrapy 和 selenium 结合完成了一个京东图书的爬取案例，从这个案例中我们能看到了 Scrapy 强大的第三方结合能力，包括前面的 Splash 服务。

4. 参考文献

[1] Scrapy 对接 Selenium

标签： PYTHON Python教程 Python爬虫 Scrapy Scrapy爬虫

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