代码收藏家技术教程 2023-08-11

Python爬虫实现优雅简洁的方式

申明：仅用作学习用途，不提供任何的商业价值。

背景

我需要获得新闻，然后tts，在每天上班的路上可以听一下。具体的方案后期我也会做一次分享。先看我喜欢的万能的老路：获得html内容-> python的工具库解析，获得元素中的内容，完成。

好家伙，我知道我爬取失败了。一堆js代码，看得我烦。我一去看页面发现：原来新闻的获得是走的接口，然后js插入文档的，于是啃接口。

又被难住了！接口的pageCallback是什么，感觉我的经验，这个是复杂的js加密之后的，因为没有带这个参数，可以轻易的通过接口获得想要的数据。

假如没有这个参数，我其实可以为所欲为了。所以，分析pageCallback这个参数的加密非常耗时间了。也不打算研究，我决定换一种方式去研究。

拿出我的终极大招：Selenium。模拟用户的操作，该不会拦截我吧。

爬虫2.0

使用Selenium模拟用户爬取页面内容，并输出成文件。关于Selenium是什么，欢迎看这篇文章：selenium Python教程。在这里，我只讲我主要的实现。

首先作为一款工具脚本，我们应该不喜欢窗口界面吧，除非你需要动态的观察程序的操作。所以，我开启了无头浏览器模式。

# 无头浏览器
chrome_options = webdriver.ChromeOptions()
chrome_options.add_argument('--headless')
driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)

关键的driver拿到之后，剩下的过程就简单了。和一般的requests、spider爬虫一样，需要获得页面的代码，然后解析对应的元素，拿到属性或者文本。

# titles
title_elems = driver.find_elements(by=By.CLASS_NAME, value="item-title")
titles = [title_elem.text for title_elem in title_elems]

是不是很神奇，看到了By.CLASS_NAME，是不是一下子联想到了CSS了。是的，你的预感足够的正确。如果以上的内容带给你足够的震撼和惊奇，请继续往下看，

# 所有的更新时间
related_elems = driver.find_elements(by=By.CSS_SELECTOR, value="div.item-related > span.time")
relateds = [related_elem.text for related_elem in related_elems]
# 所有的描述信息
desc_elems = driver.find_elements(by=By.CSS_SELECTOR, value="div.item-desc > span")
# 需要去除新闻摘要结尾的（）内容
descs = [desc_item.text[:desc_item.text.rfind('（')] for desc_item in desc_elems]

没错，"div.item-related > span.time"这个是什么选择起来着？后代选择器。nice，CSS的选择器它都支持。

来个小插曲：你知道的CSS选择器有哪些？

元素选择器 p div

类选择器 .highlight

ID选择器 #id

属性选择器 [type='text']

后代选择器 ul li

子元素选择器 ul > li

相邻兄弟选择器 h2+p

通用选择器 *

不要觉得我是多余的了，其实这些选择器会了，基本上在页面的爬取上就是无敌了。另外，selenium还有这几种选择器：

class By:
    """Set of supported locator strategies."""

    ID = "id"
    XPATH = "xpath"
    LINK_TEXT = "link text"
    PARTIAL_LINK_TEXT = "partial link text"
    NAME = "name"
    TAG_NAME = "tag name"
    CLASS_NAME = "class name"
    CSS_SELECTOR = "css selector"

常用的还是XPATH TAD_NAME CLASS_NAME CSS_SELECTOR 大家感兴趣的话可以自行的研究。

最后插一句话哈，作为后端的开发人员，我很希望我的接口、网站是可以正常访问的，给用户提供稳定的服务。但是，爬虫的话，对网站的危害很大的，特别是计算机的运行速度要比人快很多倍，相当于一下子加重了服务器的负担，类似于DOS攻击了。一旦爬虫劫持了流量，其它的用户就不能正常的访问了。

所以，在后端的接口设计上一般采取的是限流，但是也会降低用户的使用体验。所以，适当的学习学习就可以啦。也得守住法律的底线，话说：“python是包四餐的学科”。