


Wie kann Selenium in Scrapy integriert werden, um dynamische Webseiten zu verarbeiten?
Integration von Selenium mit Scrapy für dynamische Webseiten
Einführung
Scrapy ist ein leistungsstarkes Web-Scraping-Framework, Beim Zugriff auf dynamische Webseiten stößt es jedoch auf Einschränkungen. Selenium, ein automatisiertes Webbrowser-Testtool, kann diese Lücke schließen, indem es Benutzerinteraktionen simuliert und Seiteninhalte rendert. So integrieren Sie Selenium mit Scrapy, um dynamische Webseiten zu verarbeiten.
Selenium-Integrationsoptionen
Es gibt zwei Hauptoptionen für die Integration von Selenium mit Scrapy:
-
Option 1: Selenium in Scrapy aufrufen Parser
- Initiieren Sie eine Selenium-Sitzung innerhalb der Scrapy-Parser-Methode.
- Verwenden Sie Selenium, um auf der Seite zu navigieren und mit ihr zu interagieren, und extrahieren Sie nach Bedarf Daten.
- Diese Option bietet eine differenzierte Kontrolle über Selenium Operation.
-
Option 2: Scrapy-Selenium-Middleware verwenden
- Installieren Sie das Scrapy-Selenium-Middleware-Paket.
- Konfigurieren Sie die Middleware, um bestimmte oder alle Anfragen zu verarbeiten.
- Die Middleware rendert Seiten automatisch mit Selenium, bevor sie von Scrapys Parsern verarbeitet werden.
Scrapy Spider-Beispiel mit Selenium
Betrachten Sie den folgenden Scrapy Spider, der verwendet die erste Integrationsoption:
class ProductSpider(CrawlSpider): name = "product_spider" allowed_domains = ['example.com'] start_urls = ['http://example.com/shanghai'] rules = [ Rule(SgmlLinkExtractor(restrict_xpaths='//div[@id="productList"]//dl[@class="t2"]//dt'), callback='parse_product'), ] def parse_product(self, response): self.log("parsing product %s" % response.url, level=INFO) driver = webdriver.Firefox() driver.get(response.url) # Perform Selenium actions to extract product data product_data = driver.find_element_by_xpath('//h1').text driver.close() # Yield extracted data as a scrapy Item yield {'product_name': product_data}
Zusätzliche Beispiele und Alternativen
-
Für die Paginierungsverarbeitung bei eBay mit Scrapy Selenium:
class ProductSpider(scrapy.Spider): # ... def parse(self, response): self.driver.get(response.url) while True: # Get next page link and click it next = self.driver.find_element_by_xpath('//td[@class="pagn-next"]/a') try: next.click() # Scrape data and write to items except: break
Nach dem Login kopieren - Alternative zu Selenium: Erwägen Sie die Verwendung der ScrapyJS-Middleware für die dynamische Seitenwiedergabe ( siehe Beispiel im bereitgestellten Link).
Durch die Nutzung der Fähigkeiten von Selenium können Sie Erweitern Sie die Funktionalität Ihres Scrapy-Crawlers, um dynamische Webseiten effektiv zu verarbeiten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann Selenium in Scrapy integriert werden, um dynamische Webseiten zu verarbeiten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.
