


Bagaimanakah Selenium boleh disepadukan dengan Scrapy untuk mengendalikan halaman web dinamik?
Mengintegrasikan Selenium dengan Scrapy untuk Halaman Web Dinamik
Pengenalan
Scrapy ialah rangka kerja mengikis web yang berkuasa, tetapi ia menghadapi batasan apabila menemui halaman web dinamik. Selenium, alat ujian pelayar web automatik, boleh mengisi jurang ini dengan mensimulasikan interaksi pengguna dan memaparkan kandungan halaman. Begini cara untuk menyepadukan Selenium dengan Scrapy untuk mengendalikan halaman web dinamik.
Pilihan Penyepaduan Selenium
Terdapat dua pilihan utama untuk menyepadukan Selenium dengan Scrapy:
-
Pilihan 1: Panggil Selenium dalam Scrapy Parser
- Mulakan sesi Selenium dalam kaedah Scrapy parser.
- Gunakan Selenium untuk menavigasi dan berinteraksi dengan halaman, mengekstrak data seperti yang diperlukan.
- Pilihan ini menyediakan kawalan terperinci ke atas operasi Selenium.
-
Pilihan 2: Gunakan scrapy-selenium Middleware
- Pasang pakej middleware scrapy-selenium.
- Konfigurasikan middleware untuk mengendalikan permintaan tertentu atau semua permintaan.
- Middleware akan memaparkan halaman secara automatik menggunakan Selenium sebelum ia diproses oleh pengurai Scrapy.
Contoh Labah-labah Scrapy dengan Selenium
Pertimbangkan labah-labah Scrapy berikut yang menggunakan pilihan penyepaduan pertama :
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}
Contoh Tambahan dan Alternatif
-
Untuk pengendalian penomboran di eBay menggunakan 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
Salin selepas log masuk - Alternatif kepada Selenium: Pertimbangkan untuk menggunakan perisian tengah ScrapyJS untuk pemaparan halaman dinamik (lihat contoh dalam pautan yang disediakan).
Dengan memanfaatkan keupayaan Selenium, anda boleh meningkatkan kefungsian perangkak Scrapy anda untuk mengendalikan dinamik halaman web dengan berkesan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Selenium boleh disepadukan dengan Scrapy untuk mengendalikan halaman web dinamik?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
