Python网页抓取 - 动态网站

引言

网络抓取已经发展到了新的水平，需要从动态网站中提取数据。传统网站通常是用 HTML 构建的，只显示固定的内容，而动态网站则可以借助客户端脚本语言或服务器端脚本来动态生成内容。这增加了网络抓取器的难度，需要更高水平的技能和额外的程序及技术来正确地从网站提取必要的数据并进行分析。Python 因其强大的社区支持，拥有各种各样的库和工具，成为抓取此类网站的绝佳选择。我们很高兴欢迎您来到这本终极指南，我们将详细讨论 Python 网络抓取，涵盖动态网站、技术、工具和建议。

理解动态网站

在任何情况下，要继续进行 Python 动态网站抓取，都需要理解什么是动态网站。与静态网站不同，在静态网站中，网站的 HTML 文档是预先缓存的，并且呈现的内容不会响应用户操作或服务器计算而改变，动态网站则会随着用户与网站的交互或服务器计算的结果动态生成内容。JavaScript、AJAX 选项或 PHP 或 Python 等服务器端脚本语言通常会实现这种动态特性。因此，借助动态 HTML 和 AJAX 等概念，依赖 HTML 标签的传统抓取方法可能不足够。

抓取动态网站的关键挑战

由于动态网站的动态特性，从动态网站抓取数据面临着独特的挑战。

• JavaScript 渲染：当今的网站大量使用 JavaScript，因为它用于动态创建或修改网站内容。浏览器实际上并不执行脚本，这会导致 JavaScript 未执行等问题，从而导致 HTML 解析和数据提取不完整。
• 异步数据加载：Web 应用程序（尤其是动态应用程序）使用 AJAX 请求异步获取数据。由于这些是异步请求，抓取器需要接受它们，因为它们会收集所有数据。
• 反抓取措施：一些网站使用的反抓取措施包括验证码、阻止抓取 IP 地址、通过速率限制减慢或停止抓取活动。同样重要的是要注意，抓取器必须找到规避这些措施的方法，并充分认识到这违反了相关网站的政策。

用于动态网站抓取的 Python 库

确实，Python 拥有大量适用于动态网站抓取的库和经过测试的工具。其中一些最受欢迎的包括：

BeautifulSoup：一个用于解析 HTML & XML 文档的强大包。它可以成为滚动和抓取过程中的有用部分，尽管它本身不执行 JavaScript。

Selenium：一个以非常有组织和可读的方式通过编程在 Web 浏览器上执行操作的接口。Selenium 在抓取动态网站方面特别有用，因为它允许将操作指向由 JavaScript 渲染的元素。

Scrapy：一个使用 Python 编程语言在应用程序级别进行高级网络爬行和抓取的系统。Scrapy 框架反过来提供了更基本的功能，允许构建灵活且可扩展的网络爬虫，并提供处理可变内容的辅助。

Requests-HTML：Requests 之上的 Python 抽象，可以解析 HTML 和 PyQuery。因此，它支持 JavaScript 和会话处理，这使得抓取动态网站成为可能。

在下一节中，让我们看一些示例。

1. 使用 Selenium 抓取动态内容

输出

Dynamic Content: This is the dynamically loaded content.

说明

• 这会设置 WebDriver 以便在编程代码中自动化浏览器操作。
• 可以通过输入您感兴趣的网站的 URL 来直接访问大多数动态网站数据。
• 使用 WebDriverWait 和 expected_conditions 来等待特定元素在动态 Web 元素中可用。
• 通过使用 Selenium 的 By 类，通过 类名、ID 或任何其他属性来分析页面，找到发生变化的元素。
• 将找到的动态元素传达给该位置的文本或其他属性。
• 通过执行操作与元素进行交互，包括点击按钮、填写表单以及引入滚动点，以便在需要时重新加载更多内容。
• 这应该放在 try-except 块中，以处理抓取过程中可能出现的任何情况。
• 关闭 WebDriver 会话以释放应用程序使用的资源也很重要。
• 对于这些部分，请打开浏览器开发者工具并检查网络请求，在这种情况下，查找 AJAX 调用或动态加载的数据。
• 伪装和更换 user-agent 字符串并使用代理服务器来分散来自同一 IP 地址的流量，以便不会检测到或列入黑名单来自同一 IP 地址的流量。
• 尊重网站的 robots.txt。为了减少未来法律纠纷的可能性，应添加 .txt 文件格式的免责声明和一般服务条款。
• 这样做是为了避免使目标网站服务器过载，如果过程频繁且密集地进行，这可能会成为一个问题。
• 计划进行一到两次审查，参考网站的变化以及已创建的抓取脚本的可靠性。
• 应有效地监控抓取活动的成功和性能，以便能够正确地调整方法。

2. 与动态网站交互

输出

New Content: This is the newly loaded content after clicking the button.

说明

• 脚本还通过创建 'Chrome WebDriver' 对象并 'get' 到给定的 URL 来开始。
• 它会等待 ID 为“dynamic-button”的元素变得可点击。
• 它会点击按钮，这将打开另一个页面或包含新内容的区域。
• Ext JS 组件等待类名为“new-content”的元素变得可见。
• 新内容包含图像、视频等其他元素，但让我们看看它是如何从中提取文本并在控制台上显示的。
• 最后但同样重要的是，它故意关闭了 WebDriver 会话。

使用 Python 抓取动态网站的技术

由于使用了 JavaScript，抓取动态网站是一个复杂的过程，这在渲染网站和以异步方式加载数据时带来了挑战。以下是一些有效的策略：

1. 无头浏览器自动化

• 在 Selenium 或 Puppeteer 之间进行选择，以执行 GUI 测试并加载 JavaScript 元素到浏览器中。
• 执行重复的鼠标点击、表单提交和页面滚动，以使动态内容弹出。
• 调用整个脚本后，可以修改内容，并在 DOM 上完全渲染。

2. 逆向工程 AJAX 请求

• 通过检查浏览器开发者工具的网络面板中的流量，在网络请求中搜索 AJAX 端点。
• 为了进一步模仿 AJAX 请求，您可以使用 Python 的 requests 或 io http 以编程方式发出 HTTP 请求。
• 根据需要的信息或操作过滤或解析 JSON 或 XML。

3. 动态内容检测

• 集成程序以检测动态加载的内容，无论是 DOM 更改时还是网络更新时。
• 可以通过 JavaScript 注入或浏览器自动化来强制或触发加载内容的事件。
• 在抓取之前使用一些延迟技术，例如等待特定的 DOM 元素或网络请求完成。

4. User-Agent 轮换和 IP 代理

• 在 user strings 之间切换，将复制程序伪装成不同的浏览器或设备，使管理员几乎无法检测到。
• 使用代理服务器绕过并从不同的 IP 地址连接，以防止您的 IP 地址被禁止并限制您可以进行的查询数量。
• 通过采用代理轮换方法，程序的带宽得到分配，并实现了匿名性。

抓取动态网站的最佳实践

与任何其他网络抓取过程一样，在处理动态网站时，至关重要的是要注意最佳实践，以确保可靠性、效率和道德考量。

5. 遵守 Robots.Txt：检查网站的 robots.txt 以确保合规性。通过查看 txt 文件，我需要抓取以检查抓取的权限和限制。这些措施包括遵守抓取延迟和排除指令，这通常有助于防止服务器过载和法律诉讼。

6. 使用速率限制：指定发出请求的频率，并限制在给定时间内可以发出的请求次数，以避免目标网站服务器过载。遵守网站设置的任何速率限制，以确保您不会因以超过网站允许的速率进行抓取而冒犯网站。

7. 优雅地处理错误：使用错误检查技术来减少网络问题、超时和其他意外情况的发生和影响。通过回退机制处理某些请求的瞬时故障，以减少重试频率。

8. 维护会话状态：创建、检索、更新和删除会话数据以管理用户会话，在会话期间临时存储有关客户端的信息，并管理身份验证过程。使用抓取库提供的会话管理工具可以简化抓取过程。

9. 监控性能和合规性：您负责特定端点的抓取和抓取频率，以及它们的时间和资源消耗。应不时检查抓取脚本，以确保它们不违反网站的政策和法律。

优点

以上信息提供了 Selenium 在网络抓取方面的一些独特优势。

1. 处理动态内容：Selenium 能够处理由 HTML 和 JavaScript 渲染的内容，非常适合使用 AJAX 和其他类似客户端技术进行网络抓取的应用程序。
2. 模拟用户交互：Selenium 可以与 WebElements 交互，允许过滤、点击、输入甚至滚动到某个区域。当抓取某些数据隐藏在表单、链接或按钮后面的网站时，这非常方便。
3. 跨浏览器兼容性：Selenium 还允许您使用 Chrome、Firefox 和 Safari 等多种浏览器来测试和在不同环境中使用的抓取器。
4. 强大的 API：Selenium 提供广泛的工具和命令，使后端 Web 应用程序开发人员能够在 Web 浏览器上执行精确的、脚本化的操作。
5. 处理复杂场景：Selenium 的优势在于能够处理多步过程控制和动态网页的导航流程，而这些对于简单的抓取工具来说通常非常难以实现。
6. 社区和文档：它还更受欢迎。因此，它拥有大量的追随者，以及许多论坛和文章。

缺点

1. 性能开销：与 BeautifulSoup & Requests 等无头 Web 抓取库相比，Selenium 速度相对较慢，因为它使用了完整的浏览器渲染引擎。
2. 资源密集：使用完整浏览器实例的缺点主要在于其对 CPU 和内存的高要求，这使其不太适合广泛的抓取项目。
3. 设置复杂：Selenium 可能更容易设置，但它还涉及安装浏览器驱动程序（例如 chromed-driver）并处理特定于浏览器的参数。
4. 检测和阻止：使用 Selenium 存在一些潜在风险。例如，网站可以区分 Selenium 作为被使用的工具和自动化机器人，因为默认配置设置，这可能导致临时封禁或验证码。
5. 维护：Selenium，作为网络抓取脚本的流行工具，如果网站结构或模板发生变化，将受到影响，因此，需要定期更新代码。
6. 法律和道德考虑：Selenium 抓取被某些网站的服务条款禁止，并且需要注意存在法律和道德问题。

结论

因此，Python 动态网站的网络抓取带来了不同的前景和问题。正如稍后在案例示例中所示，通过使用正确的工具、方法和原则，确实可以以正确的方式抓取动态网页。从将自动化集成到业务环境中，到收集竞争性市场数据，再到进行研究——成为 Python 动态网络抓取方面的专家，可以提供一个解锁机遇的窗口。请认识到探索和发现的道路是受欢迎的，并利用隐藏在动态网络技术伪装之下的强大工具。