Scrapy框架是一款强大而灵活的Python网络爬虫框架，用于快速、高效地爬取和提取网页数据。然而，对于一些使用动态渲染技术的网站，Scrapy在处理JavaScript生成的内容上可能会有些困难。为了应对这种情况，Scrapy提供了Splash渲染服务，可以解决动态网页渲染的问题。本文将介绍Splash渲染的基本原理和使用方法，帮助您充分利用Scrapy框架开发强大的网络爬虫。
scrapy爬虫与传统爬虫一样，都是通过访问服务器端的网页，获取网页内容，最终都是通过对于网页内容的分析来获取数据，这样的弊端就在于他更适用于静态网页的爬取，而面对js渲染的动态网页就有点力不从心了，因为通过js渲染出来的动态网页的内容与网页文件内容是不一样的。
在前面的二十三章节，我们讲解搭建了Splash的环境，这一章节通过一个实战来讲解Splash的使用。 一、分析页面的数据是否是动态加载的数据 以https://item.jd.com/260024
在之前的章节中，爬取的都是静态页面中的信息，随着越来越多的网站开始用JS在客户端浏览器动态渲染网站，导致很多需要的数据并不能在原始的HTML中获取，再加上Scrapy本身并不提供JS渲染解析的功能，那么如何通过Scrapy爬取动态网站的数据呢？这一章节我们将学习这些知识。 通常对这类网站数据的爬取采用如下两种方法： 通过分析网站，找到对应数据的接口，模拟接口去获取需要的数据（一般也推荐这种方式，毕竟这种方式的效率最高），但是很多网站的接口隐藏的很深，或者接口的加密非常复杂，导致无法获取到它们的数据接口，此
开发爬虫的时候，因为网页中有数据动态加载（可参考之前文章）的部分，很多数据是后面渲染上的。爬虫程序只能爬取渲染前的数据，所以很多我们在网站上看到的数据，爬虫并不能直接获取。
在前面的博客中，我们已经见识到了Scrapy的强大之处。但是，Scrapy也有其不足之处，即Scrapy没有JS engine, 因此它无法爬取JavaScript生成的动态网页，只能爬取静态网页，而在现代的网络世界中，大部分网页都会采用JavaScript来丰富网页的功能。所以，这无疑Scrapy的遗憾之处。 那么，我们还能愉快地使用Scrapy来爬取动态网页吗？有没有什么补充的办法呢？答案依然是yes!答案就是，使用scrapy-splash模块！ scrapy-splash模块主要使用了Splash. 所谓的Splash, 就是一个Javascript渲染服务。它是一个实现了HTTP API的轻量级浏览器，Splash是用Python实现的，同时使用Twisted和QT。Twisted（QT）用来让服务具有异步处理能力，以发挥webkit的并发能力。Splash的特点如下：
反爬虫常见套路 判断user-agent 校验referer头 校验cookie 同一IP访问次数限制 js/ajax动态渲染页面 反反爬虫应对策略 1、user-age
在上一节我们实现了Scrapy对接Selenium抓取淘宝商品的过程，这是一种抓取JavaScript动态渲染页面的方式。除了Selenium，Splash也可以实现同样的功能。本节我们来了解Scrapy对接Splash来进行页面抓取的方式。 一、准备工作 请确保Splash已经正确安装并正常运行，同时安装好Scrapy-Splash库。 二、新建项目 首先新建一个项目，名为scrapysplashtest，命令如下所示： scrapy startproject scrapysplashtest 新
Splash是一个javascript渲染服务。它是一个带有HTTP API的轻量级Web浏览器，使用Twisted和QT5在Python 3中实现。QT反应器用于使服务完全异步，允许通过QT主循环利用webkit并发。 一些Splash功能：
观察发现splash依赖环境略微复杂，所以我们可以直接使用splash的docker镜像
在上一篇文章中，链接如下：https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/13656055.html
在日常做爬虫的时候肯定遇到这么一些问题，网页js渲染，接口加密等，以至于无法有效的获取数据，那么此时若想获取数据大致有两种方向，硬刚加密参数或使用渲染工具
有的页面的很多部分都是用JS生成的，而对于用scrapy爬虫来说就是一个很大的问题，因为scrapy没有JS engine，所以爬取的都是静态页面，对于JS生成的动态页面都无法获得
安装scrapy,安装splash需要安装docker，详细的安装步骤在我的csdn博客
Python-Spider作业 day01 了解爬虫的主要用途 了解反爬虫的基本手段 理解爬虫的开发思路 熟悉使用Chrome的开发者工具 使用urllib库获取《糗事百科》前3页数据 使用urllib库登录《速学堂》官网 爬取 https://knewone.com/ 58同城二手信息 day02 获取豆瓣电影分类排行榜 -前100条数据 数据opener的用法 opener的构建 代理的使 cookie的使用 了解cookie的作用 使用cookie登录虾米音乐 使用requests 库获取数据《纵横
scrapy-redis是scrapy框架基于redis数据库的组件，用于scrapy项目的分布式开发和部署。
title: Facebook 爬虫 tags: [python3, facebook, scrapy, splash, 爬虫] date: 2018-06-02 09:42:06 categories: python keywords: python3, facebook, scrapy, splash, 爬虫 --- 初次接触到scrapy是公司要求编写一个能够解析JavaScript的爬虫爬取链接的时候听过过，当时我当时觉得它并不适合这个项目所以放弃这个方案，时隔一年多公司有了爬取Facebook用户信息的需求，这样才让我正式接触并使用到scrapy
目前，为了加速页面的加载速度，页面的很多部分都是用JS生成的，而对于用scrapy爬虫来说就是一个很大的问题，因为scrapy没有JS engine，所以爬取的都是静态页面，对于JS生成的动态页面都无法获得
本文介绍了一种基于Scrapy的爬虫框架，该框架基于Scrapy和Selenium，支持跨浏览器的爬取。包括整体架构、Spider的编写、Item定义、Pipeline的配置和Splash的使用。在爬虫的过程中，通过Splash请求数据，实现异步加载，从而提高爬取效率。
scrapy的日志信息与配置 学习目标： 了解 scrapy的日志信息 掌握 scrapy的常用配置 掌握 scrapy_redis配置 了解scrapy_splash配置 了解scrapy_redi
chrome谷歌浏览器无界面运行，主要运行在Linux系统，windows系统下不支持
问自己一个问题『如果遇见现在的自己，你会喜欢吗？』对自己好一点，投资自己，你可以活成你想象中的任何模样。
网络爬虫，是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。通俗来说就是模拟用户在浏览器上的操作，从特定网站，自动提取对自己有价值的信息。主要通过查找域名对应的IP地址、向IP对应的服务器发送请求、服务器响应请求，发回网页内容、浏览器解析网页内容四个步骤来实现。
类似我一贯的做法，这次Real World CTF我出了一道实战性的题目，目标仍然是getshell。
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ScrapySplash 是一个 Scrapy 中支持 JavaScript 渲染的工具，本节来介绍一下它的安装方式。 ScrapySplash 的安装分为两部分，一个是是 Splash 服务的安装，安装方式是通过 Docker，安装之后会启动一个 Splash 服务，我们可以通过它的接口来实现 JavaScript 页面的加载。另外一个是 ScrapySplash 的 Python 库的安装，安装之后即可在 Scrapy 中使用 Splash 服务。
前面几个章节利用 python 的基础库实现网络数据的获取、解构以及存储，同时也完成了简单的数据读取操作。在这个过程中使用了其他人完成的功能库来加快我们的爬虫实现过程，对于爬虫也有相应的 python 框架供我们使用「不重复造轮子是程序员的一大特点」，当我们了解爬虫的实现过程以后就可以尝试使用框架来完成自己的爬虫，加快开发速度。
taobao.py # -*- coding: utf-8 -*- from scrapy import Spider, Request from urllib.parse import quote from scrapysplashtest.items import ProductItem from scrapy_splash import SplashRequest script = """ function main(splash, args) splash.images_enabled = f
请注意，本文编写于 989 天前，最后修改于 989 天前，其中某些信息可能已经过时。
爬虫系统是很多Python开发者会遇到的需求。在开发中，往往会踩到各种无法预知的坑。今天给大家分享一篇关于爬虫系统开发的经验总结，让大家在技术上少走弯路。
网络爬虫是在互联网上自动化抓取和提取信息的强大工具。Scrapy是Python中一个高效、灵活的框架，专门用于构建和部署网络爬虫系统。本文将为您介绍如何从零开始学习Scrapy框架，搭建一个强大的网络爬虫系统。通过实际操作，您将学会如何建立爬虫项目，提取所需信息，以及应对反爬措施。
中间件 process_response() 中 selenium 加载动态数据替换非动态加载数据
在通过scrapy框架进行某些网站数据爬取的时候，往往会碰到页面动态数据加载的情况发生，如果直接使用scrapy对其url发请求，是绝对获取不到那部分动态加载出来的数据值。但是通过观察我们会发现，通过浏览器进行url请求发送则会加载出对应的动态加载出的数据。那么如果我们想要在scrapy也获取动态加载出的数据，则必须使用selenium创建浏览器对象，然后通过该浏览器对象进行请求发送，获取动态加载的数据值。
在我遇到这个实际问题之前，我一直认为启动页的作用是美化产品，提升软件逼格。但实际上，它更重要的是起到了一个拦截器的作用。比如，当App首页需要动态得从网上加载数据时，就必须请求网络权限，如果没有启动页，用户将直接看到一堆空数据。因此，启动页主要有两个作用：1、拦截用户访问，只有用户授予必要的权限才准入；2、为主页动态数据加载争取时间。
代码未动，配置先行。本篇文章主要讲述一下Scrapy中的配置文件settings.py的参数含义，以及如何去获取一个爬虫程序的运行性能指标。
【原文链接】：https://mp.weixin.qq.com/s/WIrepTu-2CGrGifLLRsHjw
Scrapy抓取页面的方式和requests库类似，都是直接模拟HTTP请求，而Scrapy也不能抓取JavaScript动态渲染的页面。在前文中抓取JavaScript渲染的页面有两种方式。一种是分析Ajax请求，找到其对应的接口抓取，Scrapy同样可以用此种方式抓取。另一种是直接用Selenium或Splash模拟浏览器进行抓取，我们不需要关心页面后台发生的请求，也不需要分析渲染过程，只需要关心页面最终结果即可，可见即可爬。那么，如果Scrapy可以对接Selenium，那Scrapy就可以处理任何
作为冷数据启动和丰富数据的重要工具，爬虫在业务发展中承担着重要的作用，我们业务在发展过程中积累了不少爬虫使用的经验，在此分享给大家，希望能对之后的业务发展提供一些技术选型方向上的思路,以更好地促进业务发展
Scrapy框架中分两类爬虫，Spider类和CrawlSpider类。该案例采用的是CrawlSpider类实现爬虫进行全站抓取。
在通过scrapy框架进行某些网站数据爬取的时候，往往会碰到页面动态数据加载的情况发生，如果直接使用scrapy对其url发请求，是绝对获取不到那部分动态加载出来的数据值。但是通过观察我们会发现，通过浏览器进行url请求发送则会加载出对应的动态加载出的数据。那么如果我们想要在scrapy也获取动态加载出的数据，则必须使用selenium创建浏览器对象，然后通过该浏览器对象进行请求发送，获取动态加载的数据值
Hi，大家好，又见面了，我是Python进阶者，废话不多说，直接开始肝吧，奥里给！
在通过scrapy框架进行某些网站数据爬取的时候，往往会碰到页面动态数据加载的情况发生，如果直接使用scrapy对其url发请求，是绝对获取不到那部分动态加载出来的数据值。但是通过观察我们会发现，通过浏览器进行url请求发送则会加载出对应的动态加载出的数据。那么如果我们想要在scrapy也获取动态加载出的数据，则必须使用selenium创建浏览器对象，然后通过该浏览器对象进行请求发送，获取动态加载的数据值. 本文分享scrapy的介绍和如何配合selenium实现动态网页的爬取。
JSON动态数据在Python中扮演着重要的角色，为开发者提供了处理实时和灵活数据的能力。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的工具和库来处理动态JSON数据使得解析和处理动态JSON数据变得简单和高效。例如，使用内置的json模块，我们可以轻松地将JSON数据转换为Python对象，并进行操作和访问。
做爬虫的小伙伴可能听说过 Splash，它可以提供动态页面渲染服务，如果我们要爬的某些页面是 JavaScript 渲染而成的，此时我们直接用 requests 或 Scrapy 来爬是没法直接爬到的，此时我们可以借助于 Splash 来帮我们把 JavaScript 渲染后的真实页面结果拿下来。
上一篇文章主要分析了各个检测方法在检测能力上的优劣。这篇文章主要分析一下各个检测方法对程序造成的影响以及可扩展性。
从 Scrapy 的部署、启动到监控、日志查看，我们只需要鼠标键盘点几下就可以完成，那岂不是美滋滋？更或者说，连 Scrapy 代码都可以帮你自动生成，那岂不是爽爆了？ 有需求就有动力，没错，Gerapy 就是为此而生的，GitHub：https://github.com/Gerapy/Gerapy。 安装 Gerapy 是一款分布式爬虫管理框架，支持 Python 3，基于 Scrapy、Scrapyd、Scrapyd-Client、Scrapy-Redis、Scrapyd-API、Scrapy-Spla
Gerapy 是一款 分布式爬虫管理框架，支持 Python 3，基于 Scrapy、Scrapyd、Scrapyd-Client、Scrapy-Redis、Scrapyd-API、Scrapy-Splash、Jinjia2、Django、Vue.js 开发，Gerapy 可以帮助我们：
1.定义： 搜索引擎用的爬虫系统 2.目标： 把所有互联网的网页爬取下来，放到本地服务器形成备份，在对这些网页做相关处理（提取关键字，去除广告），最后提供一个用户可以访问的借口
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