二、可以抓取的数据类型

        大多数抓取机器人都是为了抓取表格数据或列表而创建的。在标记方面，表和列表本质上是相同的。在容器中，它们保存带有填充值的单元格的行。因此，脚本的算法：

Flowchart of application

三、抓取网站的过程

为了扩展潜在的抓取目标列表，我决定使用python和Selenium的老式组合。虽然我确实喜欢使用 Scrapy 并且在创建自己的解析脚本时受到其可配置设计的高度影响，但它在解析具有分页的站点方面有一定的限制，所以我不得不选择已经提到的解决方案。

为了稳定起见，我还决定使用 dockerized 版本的 chromedriver。在本地Chrome更新期间，它为我节省了一些痛苦，并且始终在那里，为我准备好了，与您在操作系统上安装的版本不同，该版本可能会因系统更新或安装新软件而混乱。

假设您的机器上已经运行了 docker 服务，使用 chromedriver 启动一个新容器就像运行两个命令一样简单：

docker pull selenium/standalone-chrome$ docker run -d -p 4444:4444 -p 7900:7900 — shm-size=”2g” selenium/standalone-chrome
My python script for scraping websites 

这篇文章的核心——代码共享段落。首先，我将向您介绍帮助程序方法：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import Chrome, ChromeOptions
from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilitiesdef get_local_safe_setup():options = ChromeOptions() options.add_argument("--disable-blink-features")options.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled")options.add_argument("--disable-infobars")options.add_argument("--disable-popup-blocking")options.add_argument("--disable-notifications")driver = Chrome(desired_capabilities = options.to_capabilities())return driverdef get_safe_setup():options = ChromeOptions() options.add_argument("--disable-dev-shm-usage") options.add_argument("--disable-blink-features")options.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled")options.add_argument("--disable-infobars")options.add_argument("--disable-popup-blocking")options.add_argument("--disable-notifications")driver = webdriver.Remote("http://127.0.0.1:4444/wd/hub", desired_capabilities = options.to_capabilities())return driver

当我需要在开发过程中调试某些内容时，这两个允许我在 Selenium 的 dockerized 版本和本地版本之间切换。

def get_text_by_selector(container, selector):elem = container.find_elements_by_class_name(selector)if len(elem) > 0:return next(iter(elem)).text.replace('\n',' ').strip()else: print(f'Missing value for selector {selector}')return ''

        这种硒基蜘蛛的本质在下面的要点中。请通读评论，如果对它的工作原理有任何疑问 - 请在评论中告诉我。

import os
import timefrom tqdm import tqdmimport pandas as pd
import argparsefrom selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as ECfrom tools.helpers import get_text_by_selector
from tools.setups import get_safe_setup
from tools.loaders import load_configclass Spider:def __init__(self, driver, config):self.__driver = driverself.__config = configdef parse(self, url: str) -> pd.DataFrame:"""Scrapes a website from url using predefined config, returns DataFrameparameters:url: stringreturns:pandas Dataframe"""self.__driver.get(url)container_element = WebDriverWait(self.__driver, 5).until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, self.__config['container_class'])))items = self.__driver.find_elements_by_class_name(self.__config['items_class'])items_content = [[get_text_by_selector(div, selector) for selector in self.__config['data_selectors']]for div in items]return pd.DataFrame(items_content, columns = self.__config['data_column_titles']) def parse_pages(self, url: str):"""Scrapes a website with pagination from url using predefined config, yields list of pandas DataFramesparameters:url: string"""pagination_config = self.__config['pagination']        for i in tqdm(range(1, pagination_config['crawl_pages'] + 1)):yield self.parse(url.replace("$p$", str(i)))time.sleep(int(pagination_config['delay']/1000))      def scrape(args): config = load_config(args.config)pagination_config = config['pagination']url = config['url']driver = get_safe_setup()spider = Spider(driver, config)os.makedirs(os.path.dirname(args.output), exist_ok = True)try:if pagination_config['crawl_pages'] > 0:data = spider.parse_pages(url)df = pd.concat(list(data), axis = 0)else:df = spider.parse(url)df.to_csv(args.output, index = False)except Exception as e:print(f'Parsing failed due to {str(e)}')finally:driver.quit()if __name__ == "__main__":parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('-c', '--config', help='Configuration of spider learning')parser.add_argument('-o', '--output', help='Output file path')args = parser.parse_args()scrape(args)

四、如何使用脚本抓取网站

        在这一部分中，我将演示如何使用此脚本。首先，您需要创建一个 YAML 配置文件，然后运行爬虫。例如，让我们刮擦旧的 quotes.toscrape.com。它的配置示例如下所示：

url: https://quotes.toscrape.com/page/$p$/
container_class: col-md-8
items_class: quote
data_selectors:- text- author- keywords
data_column_titles:- Text- Author- Keywords
pagination:crawl_pages: 5delay: 5000

        首先，请注意 $p$ 是未来页码的占位符。这是因为大多数网站提供的页面内容在 URL 中发生了明显变化。你的任务是确定它是如何从一个页面到另一个页面的变化，并用这个面具为你的蜘蛛配置它。

        请注意，在data_selectors和data_column_titles中，顺序很重要。例如，引号的文本将从选择器“.text”（duh）解析。

        准备好配置后，您可以使用以下命令执行它：

python -m spider -c “./configs/quotes.yaml” -o “./outputs/quotes/$(date +%Y-%m-%d).csv” 

        上面的 Bash 行从“./configs/quotes.yaml”文件中获取配置，并将 CSV 文件中的结果存储到 “./outputs/quotes/current_date.csv”

五、关于如何改进刮削过程的提示

• 使用代理

Selenium 允许您传递代理 IP 地址，就像向其构造函数添加参数一样简单。 在StackOverflow有一个完美的答案，所以我不会尝试发明轮子。

• 对要解析的网站保持温和

        检查机器人.txt并遵守。使用特定超时运行请求以平滑负载。使用计划在晚上或您认为站点的传入流量较低时运行脚本。

六、结果

        敏捷抓取机器人最好的事情之一是，您不必为要解析的每个站点编写新的机器人。您只需要一个可以针对每个站点或域进行调整的好脚本。回想一下你今年到目前为止的所有抓取项目——你想让我在我的脚本中添加什么？