第19讲：Pyppeteer 爬取实战

在上一课时我们了解了 Pyppeteer 的基本用法，确实我们可以发现其相比 Selenium 有很多方便之处。

本课时我们就来使用 Pyppeteer 针对之前的 Selenium 案例做一次改写，来体会一下二者的不同之处，同时也加强一下对 Pyppeteer 的理解和掌握情况。

1.爬取目标

本课时我们要爬取的目标和之前是一样的，还是 Selenium 的那个案例，地址为：https://dynamic2.scrape.cuiqingcai.com/，如下图所示。

这个网站的每个详情页的 URL 都是带有加密参数的，同时 Ajax 接口也都有加密参数和时效性。具体的介绍可以看下 Selenium 课时。

2.本节目标

爬取目标和那一节也是一样的：

• 遍历每一页列表页，然后获取每部电影详情页的 URL。
• 爬取每部电影的详情页，然后提取其名称、评分、类别、封面、简介等信息。
• 爬取到的数据存为 JSON 文件。

要求和之前也是一样的，只不过我们这里的实现就全用 Pyppeteer 来做了。

3.准备工作

在本课时开始之前，我们需要做好如下准备工作：

• 安装好 Python （最低为 Python 3.6）版本，并能成功运行 Python 程序。
• 安装好 Pyppeteer 并能成功运行示例。

其他的浏览器、驱动配置就不需要了，这也是相比 Selenium 更加方便的地方。

页面分析在这里就不多介绍了，还是列表页 + 详情页的结构，具体可以参考 Selenium 那一课时的内容。

4.爬取列表页

首先我们先做一些准备工作，定义一些基础的配置，包括日志定义、变量等等并引入一些必要的包，代码如下：

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                   format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')
INDEX_URL = 'https://dynamic2.scrape.cuiqingcai.com/page/{page}'
TIMEOUT = 10
TOTAL_PAGE = 10
WINDOW_WIDTH, WINDOW_HEIGHT = 1366, 768
HEADLESS = False

这里大多数的配置和之前是一样的，不过这里我们额外定义了窗口的宽高信息，这里定义为 1366 x 768，你也可以随意指定适合自己屏幕的宽高信息。另外这里定义了一个变量 HEADLESS，用来指定是否启用 Pyppeteer 的无头模式，如果为 False，那么启动 Pyppeteer 的时候就会弹出一个 Chromium 浏览器窗口。

接着我们再定义一个初始化 Pyppeteer 的方法，包括启动 Pyppeteer，新建一个页面选项卡，设置窗口大小等操作，代码实现如下：

from pyppeteer import launch
browser, tab = None, None
async def init():
   global browser, tab
   browser = await launch(headless=HEADLESS,
                          args=['--disable-infobars',
                                f'--window-size={WINDOW_WIDTH},{WINDOW_HEIGHT}'])
   tab = await browser.newPage()
   await tab.setViewport({'width': WINDOW_WIDTH, 'height': WINDOW_HEIGHT})

在这里我们先声明了一个 browser 对象，代表 Pyppeteer 所用的浏览器对象，tab 代表新建的页面选项卡，这里把两项设置为全局变量，方便其他的方法调用。

另外定义了一个 init 方法，调用了 Pyppeteer 的 launch 方法，传入了 headless 为 HEADLESS，将其设置为非无头模式，另外还通过 args 指定了隐藏提示条并设定了窗口的宽高。

接下来我们像之前一样，定义一个通用的爬取方法，代码如下：

from pyppeteer.errors import TimeoutError
async def scrape_page(url, selector):
   logging.info('scraping %s', url)
   try:
       await tab.goto(url)
       await tab.waitForSelector(selector, options={
           'timeout': TIMEOUT * 1000
       })
   except TimeoutError:
       logging.error('error occurred while scraping %s', url, exc_info=True)

这里我们定义了一个 scrape_page 方法，它接收两个参数，一个是 url，代表要爬取的链接，使用 goto 方法调用即可；另外一个是 selector，即要等待渲染出的节点对应的 CSS 选择器，这里我们使用 waitForSelector 方法并传入了 selector，并通过 options 指定了最长等待时间。

这样的话在运行时页面会首先访问这个 URL，然后等待某个符合 selector 的节点加载出来，最长等待 10 秒，如果 10 秒内加载出来了，那就接着往下执行，否则抛出异常，捕获 TimeoutError 并输出错误日志。

接下来，我们就实现一下爬取列表页的方法，代码实现如下：

async def scrape_index(page):
   url = INDEX_URL.format(page=page)
   await scrape_page(url, '.item .name')

这里我们定义了 scrape_index 方法来爬取页面，其接受一个参数 page，代表要爬取的页码，这里我们首先通过 INDEX_URL 构造了列表页的 URL，然后调用 scrape_page 方法传入了 url 和要等待加载的选择器。

这里的选择器我们使用的是 .item .name，这就是列表页中每部电影的名称，如果这个加载出来了，那么就代表页面加载成功了，如图所示。

好，接下来我们可以再定义一个解析列表页的方法，提取出每部电影的详情页 URL，定义如下：

async def parse_index():
   return await tab.querySelectorAllEval('.item .name', 'nodes => nodes.map(node => node.href)')

这里我们调用了 querySelectorAllEval 方法，它接收两个参数，第一个参数是 selector，代表要选择的节点对应的 CSS 选择器；第二个参数是 pageFunction，代表的是要执行的 JavaScript 方法，这里需要传入的是一段 JavaScript 字符串，整个方法的作用是选择 selector 对应的节点，然后对这些节点通过 pageFunction 定义的逻辑抽取出对应的结果并返回。

所以这里第一个参数 selector 就传入电影名称对应的节点，其实是超链接 a 节点。由于提取结果有多个，所以这里 JavaScript 对应的 pageFunction 输入参数就是 nodes，输出结果是调用了 map 方法得到每个 node，然后调用 node 的 href 属性即可。这样返回结果就是当前列表页的所有电影的详情页 URL 组成的列表了。

好，接下来我们来串联调用一下看看，代码实现如下：

import asyncio
async def main():
   await init()
   try:
       for page in range(1, TOTAL_PAGE + 1):
           await scrape_index(page)
           detail_urls = await parse_index()
           logging.info('detail_urls %s', detail_urls)
   finally:
       await browser.close()
if __name__ == '__main__':
   asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

这里我们定义了一个 mian 方法，将前面定义的几个方法串联调用了一下。首先调用了 init 方法，然后循环遍历页码，调用了 scrape_index 方法爬取了每一页列表页，接着我们调用了 parse_index 方法，从列表页中提取出详情页的每个 URL，然后输出结果。

运行结果如下：

2020-04-08 13:54:28,879 - INFO: scraping https://dynamic2.scrape.cuiqingcai.com/page/1
2020-04-08 13:54:31,411 - INFO: detail_urls ['https://dynamic2.scrape.cuiqingcai.com/detail/ZWYzNCN0ZXVxMGJ0dWEjKC01N3cxcTVvNS0takA5OHh5Z2ltbHlmeHMqLSFpLTAtbWIx', ...,
'https://dynamic2.scrape.cuiqingcai.com/detail/ZWYzNCN0ZXVxMGJ0dWEjKC01N3cxcTVvNS0takA5OHh5Z2ltbHlmeHMqLSFpLTAtbWI5', 'https://dynamic2.scrape.cuiqingcai.com/detail/ZWYzNCN0ZXVxMGJ0dWEjKC01N3cxcTVvNS0takA5OHh5Z2ltbHlmeHMqLSFpLTAtbWIxMA==']
2020-04-08 13:54:31,411 - INFO: scraping https://dynamic2.scrape.cuiqingcai.com/page/2

由于内容较多，这里省略了部分内容。

在这里可以看到，每一次的返回结果都会是当前列表页提取出来的所有详情页 URL 组成的列表，我们下一步就可以用这些 URL 来接着爬取了。

5.爬取详情页

拿到详情页的 URL 之后，下一步就是爬取每一个详情页然后提取信息了，首先我们定义一个爬取详情页的方法，代码如下：

async def scrape_detail(url):
   await scrape_page(url, 'h2')

代码非常简单，就是直接调用了 scrape_page 方法，然后传入了要等待加载的节点的选择器，这里我们就直接用了 h2 了，对应的就是详情页的电影名称，如图所示。

如果顺利运行，那么当前 Pyppeteer 就已经成功加载出详情页了，下一步就是提取里面的信息了。

接下来我们再定义一个提取详情信息的方法，代码如下：

async def parse_detail():
   url = tab.url
   name = await tab.querySelectorEval('h2', 'node => node.innerText')
   categories = await tab.querySelectorAllEval('.categories button span', 'nodes => nodes.map(node => node.innerText)')
   cover = await tab.querySelectorEval('.cover', 'node => node.src')
   score = await tab.querySelectorEval('.score', 'node => node.innerText')
   drama = await tab.querySelectorEval('.drama p', 'node => node.innerText')
   return {
       'url': url,
       'name': name,
       'categories': categories,
       'cover': cover,
       'score': score,
       'drama': drama
   }

这里我们定义了一个 parse_detail 方法，提取了 URL、名称、类别、封面、分数、简介等内容，提取方式如下：

• URL：直接调用 tab 对象的 url 属性即可获取当前页面的 URL。
• 名称：由于名称只有一个节点，所以这里我们调用了 querySelectorEval 方法来提取，而不是querySelectorAllEval，第一个参数传入 h2，提取到了名称对应的节点，然后第二个参数传入提取的 pageFunction，调用了 node 的 innerText 属性提取了文本值，即电影名称。
• 类别：类别有多个，所以我们这里调用了 querySelectorAllEval 方法来提取，其对应的 CSS 选择器为 .categories button span，可以选中多个类别节点。接下来还是像之前提取详情页 URL 一样，pageFunction 使用 nodes 参数，然后调用 map 方法提取 node 的 innerText 就得到所有类别结果了。
• 封面：同样地，可以使用 CSS 选择器 .cover 直接获取封面对应的节点，但是由于其封面的 URL 对应的是 src 这个属性，所以这里提取的是 src 属性。
• 分数：分数对应的 CSS 选择器为 .score ，类似的原理，提取 node 的 innerText 即可。
• 简介：同样可以使用 CSS 选择器 .drama p 直接获取简介对应的节点，然后调用 innerText 属性提取文本即可。

最后我们将提取结果汇总成一个字典然后返回即可。

接下来 main 方法里面，我们增加 scrape_detail 和 parse_detail 方法的调用，main 方法改写如下：

async def main():
   await init()
   try:
       for page in range(1, TOTAL_PAGE + 1):
           await scrape_index(page)
           detail_urls = await parse_index()
           for detail_url in detail_urls:
               await scrape_detail(detail_url)
               detail_data = await parse_detail()
               logging.info('data %s', detail_data)
   finally:
       await browser.close()

重新看下运行结果，运行结果如下：

2020-04-08 14:12:39,564 - INFO: scraping https://dynamic2.scrape.cuiqingcai.com/page/1
2020-04-08 14:12:42,935 - INFO: scraping https://dynamic2.scrape.cuiqingcai.com/detail/ZWYzNCN0ZXVxMGJ0dWEjKC01N3cxcTVvNS0takA5OHh5Z2ltbHlmeHMqLSFpLTAtbWIx
2020-04-08 14:12:45,781 - INFO: data {'url': 'https://dynamic2.scrape.cuiqingcai.com/detail/ZWYzNCN0ZXVxMGJ0dWEjKC01N3cxcTVvNS0takA5OHh5Z2ltbHlmeHMqLSFpLTAtbWIx', 'name': '霸王别姬 - Farewell My Concubine', 'categories': ['剧情', '爱情'], 'cover': 'https://p0.meituan.net/movie/ce4da3e03e655b5b88ed31b5cd7896cf62472.jpg@464w_644h_1e_1c', 'score': '9.5', 'drama': '影片借一出《霸王别姬》的京戏，牵扯出三个人之间一段随时代风云变幻的爱恨情仇。段小楼（张丰毅 饰）与程蝶衣（张国荣 饰）是一对打小一起长大的师兄弟，两人一个演生，一个饰旦，一向配合天衣无缝，尤其一出《霸王别姬》，更是誉满京城，为此，两人约定合演一辈子《霸王别姬》。但两人对戏剧与人生关系的理解有本质不同，段小楼深知戏非人生，程蝶衣则是人戏不分。段小楼在认为该成家立业之时迎娶了名妓菊仙（巩俐 饰），致使程蝶衣认定菊仙是可耻的第三者，使段小楼做了叛徒，自此，三人围绕一出《霸王别姬》生出的爱恨情仇战开始随着时代风云的变迁不断升级，终酿成悲剧。'}
2020-04-08 14:12:45,782 - INFO: scraping https://dynamic2.scrape.cuiqingcai.com/detail/ZWYzNCN0ZXVxMGJ0dWEjKC01N3cxcTVvNS0takA5OHh5Z2ltbHlmeHMqLSFpLTAtbWIy

这里可以看到，首先先爬取了列表页，然后提取出了详情页之后接着开始爬详情页，然后提取出我们想要的电影信息之后，再接着去爬下一个详情页。

这样，所有的详情页都会被我们爬取下来啦。

6.数据存储

最后，我们再像之前一样添加一个数据存储的方法，为了方便，这里还是保存为 JSON 文本文件，实现如下：

import json
from os import makedirs
from os.path import exists
RESULTS_DIR = 'results'
exists(RESULTS_DIR) or makedirs(RESULTS_DIR)
async def save_data(data):
   name = data.get('name')
   data_path = f'{RESULTS_DIR}/{name}.json'
   json.dump(data, open(data_path, 'w', encoding='utf-8'), ensure_ascii=False, indent=2)

这里原理和之前是完全相同的，但是由于这里我们使用的是 Pyppeteer，是异步调用，所以 save_data 方法前面需要加 async。

最后添加上 save_data 的调用，完整看下运行效果。

7.问题排查

在运行过程中，由于 Pyppeteer 本身实现的原因，可能连续运行 20 秒之后控制台就会出现如下错误：

pyppeteer.errors.NetworkError: Protocol Error (Runtime.evaluate): Session closed. Most likely the page has been closed.

其原因是 Pyppeteer 内部使用了 Websocket，在 Websocket 客户端发送 ping 信号 20 秒之后仍未收到 pong 应答，就会中断连接。

问题的解决方法和详情描述见 https://github.com/miyakogi/pyppeteer/issues/178，此时我们可以通过修改 Pyppeteer 源代码来解决这个问题，对应的代码修改见：https://github.com/miyakogi/pyppeteer/pull/160/files，即把 connect 方法添加 ping_interval=None, ping_timeout=None 两个参数即可。

另外也可以复写一下 Connection 的实现，其解决方案同样可以在 https://github.com/miyakogi/pyppeteer/pull/160 找到，如 patch_pyppeteer 的定义。

8.无头模式

最后如果代码能稳定运行了，我们可以将其改为无头模式，将 HEADLESS 修改为 True 即可，这样在运行的时候就不会弹出浏览器窗口了。

9.总结

本课时我们通过实例来讲解了 Pyppeteer 爬取一个完整网站的过程，从而对 Pyppeteer 的使用有进一步的掌握。
本节代码：https://github.com/Python3WebSpider/ScrapeDynamic2。

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来源： https://blog.csdn.net/weixin_38819889/article/details/108697285