爬虫快速入门（二）：动态页面抓取

2024-03-04 15:42:41

上一篇文章简单介绍了静态网页的爬取，今天和大家分享一些动态网页爬取的技巧。什么是动态网页呢，举个很常见的例子，当我们在浏览网站时，随着不断向下滑动网页，当前页面会不断刷新出新的内容，但浏览器址栏上的URL却始终没有变化。这种由JavaScript动态生成的页面，当我们通过浏览器查看它的网页源代码时，往往找不到页面上显示的内容。

抓取动态页面有两种常用的方法，一是通过JavaScript逆向工程获取动态数据接口（真实的访问路径），另一种是利用selenium库模拟真实浏览器，获取JavaScript渲染后的内容。但selenium库用起来比较繁琐，抓取速度相对较慢，所以第一种方法日常使用较多。

在做JS逆向前，我们首先要学会用浏览器抓包。以Chrome 浏览器为例，打开网易新闻主页

右键查看网页源码与按F12打开开发者工具看到的源代码是不一样的，而且当我们下拉页面时，开发者工具中的源代码还在不断增加，这才是JS渲染后的源代码，也是当前网站显示内容的源代码。

如上图所示，抓包时主要使用Network这个选项卡，当按F5刷新页面后，下方的显示框中会出现很多包，我们可以用上方Filter栏对这些包进行归类。

这里主要使用XHR、JS这两类，例如选中XHR，点击过滤后的第一个包，显示界面如下，右侧会出现一排选项卡，其中Headers下包含当前包的请求消息头、响应消息头；Preview是对响应消息的预览，Response是服务器响应的代码。

了解了这些之后，我们依次点击XHR、JS下的所有包，通过Preview来预览当前包的响应信息，寻找我们想要的结果。例如我们在下面这个包找到了文章列表，通过Headers找到了Request URL，这才是我们真正应该请求的路径。

当翻滚页面时，发现JS下又多了下面这几个包以及新的Request URL，与之前的对比，可以很容易的找到一个通用的URL。分析到这，我们可以开始写代码了。

直接上代码

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import re
import multiprocessing
import xlwt
import time

def netease_spider(headers, news_class, i):
    if i == 1:
        url = "https://temp.163.com/special/00804KVA/cm_{0}.js?callback=data_callback".format(news_class)
    else:
        url = 'https://temp.163.com/special/00804KVA/cm_{0}_0{1}.js?callback=data_callback'.format(news_class, str(i))
    pages = []
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers).text
    except:
        print("当前主页面爬取失败")
        return
    start = response.index('[')
    end = response.index('])') + 1
    data = json.loads(response[start:end])
    try:
        for item in data:
            title = item['title']
            docurl = item['docurl']
            label = item['label']
            source = item['source']
            doc = requests.get(docurl, headers=headers).text
            soup = BeautifulSoup(doc, 'lxml')
            news = soup.find_all('div', class_='post_body')[0].text
            news = re.sub('\s+', '', news).strip()
            pages.append([title, label, source, news])
            time.sleep(3)

    except:
        print("当前详情页面爬取失败")
        pass

    return pages


def run(news_class, nums):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/51.0.2704.63 Safari/537.36'}
    tmp_result = []
    for i in range(1, nums + 1):
        tmp = netease_spider(headers, news_class, i)
        if tmp:
            tmp_result.append(tmp)

    return tmp_result


if __name__ == '__main__':

    book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
    sheet = book.add_sheet('网易新闻数据')
    sheet.write(0, 0, '文章标题')
    sheet.write(0, 1, '文章标签')
    sheet.write(0, 2, '文章来源')
    sheet.write(0, 3, '文章内容')

    news_calsses = {'guonei', 'guoji'}
    nums = 3
    index = 1
    pool = multiprocessing.Pool(30)
    for news_class in news_calsses:
        result = pool.apply_async(run, (news_class, nums))
        for pages in result.get():
            for page in pages:
                if page:
                    title, label, source, news = page
                    sheet.write(index, 0, title)
                    sheet.write(index, 1, label)
                    sheet.write(index, 2, source)
                    sheet.write(index, 3, news)
                    index += 1
    pool.close()
    pool.join()
    print("共爬取{0}篇新闻".format(index))
    book.save(u"网易新闻爬虫结果.xls")

这里爬取了国内和国际两个板块，每个板块取向下滚动3次的所有文章，并通过文章详情页的链接爬取文章内容，最终爬到了289篇文章。

需要注意的是爬取频率过快会导致访问失败，建议每爬取一次sleep会儿，另外亲测把线程数调大也很有用。有条件的可以加个ip代理池，之前用过免费的，基本上没几个能用的ip，还是得氪金啊。全部代码及数据已上传到github，链接在这里GitHub
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