【2022 年】Python3 爬虫教程 - Ajax 案例爬取实战

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崔庆才丨静觅 发表于 2022/03/15 00:56:52 2022/03/15
【摘要】 在上一节中我们已经学习了 Ajax 的基本原理和分析方法，这一节我们来结合一个实际的案例来看一下 Ajax 分析和爬取页面的具体实现。 1. 准备工作 在本节开始之前，我们需要做好如下准备工作： ...

在上一节中我们已经学习了 Ajax 的基本原理和分析方法，这一节我们来结合一个实际的案例来看一下 Ajax 分析和爬取页面的具体实现。

1. 准备工作

在本节开始之前，我们需要做好如下准备工作：

  • 安装好 Python 3（最低为 3.6 版本），并成功运行 Python 3 程序。
  • 了解 Python HTTP 请求库 requests 的基本用法。
  • 了解 Ajax 基础知识和分析 Ajax 的基本方法。

以上内容在前面的章节中均有讲解，如尚未准备好，建议先熟悉一下这些内容。

2. 爬取目标

本节我们以一个示例网站来试验一下 Ajax 的爬取，其链接为：https://spa1.scrape.center/，该示例网站的数据请求是通过 Ajax 完成的，页面的内容是通过 JavaScript 渲染出来的，页面如图所示：

image-20210705004644681

可能大家看着这个页面似曾相识，心想这不就是上一个案例的网站吗？但其实不是。这个网站的后台实现逻辑和数据加载方式完全不同。只不过最后呈现的样式是一样的。

这个网站同样支持翻页，可以点击最下方的页码来切换到下一页，如图所示：

image-20210705004704636

点击每一个电影的链接进入详情页，页面结构也是完全一样的，如图所示：

image-20210705004718813

我们需要爬取的数据也是和原来相同的，包括电影的名称、封面、类别、上映日期、评分、剧情简介等信息。

本节中我们需要完成的目标如下。

  • 分析页面数据的加载逻辑。
  • 用 requests 实现 Ajax 数据的爬取。
  • 将每部电影的数据保存成一个 JSON 数据文件。

由于本节主要讲解 Ajax，所以对于数据存储和加速部分就不再展开详细实现，主要是讲解 Ajax 的分析和爬取实现。

好，我们现在就开始吧。

3. 初步探索

首先，我们先尝试用之前的 requests 来直接提取页面，看看会得到怎样的结果。用最简单的代码实现一下 requests 获取首页源码的过程，代码如下：

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import requests

url = 'https://spa1.scrape.center/'
html = requests.get(url).text
print(html)

运行结果如下：

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<!DOCTYPE html><html lang=en><head><meta charset=utf-8><meta http-equiv=X-UA-Compatible content="IE=edge"><meta name=viewport content="width=device-width,initial-scale=1"><link rel=icon href=/favicon.ico><title>Scrape | Movie</title><link href=/css/chunk-700f70e1.1126d090.css rel=prefetch><link href=/css/chunk-d1db5eda.0ff76b36.css rel=prefetch><link href=/js/chunk-700f70e1.0548e2b4.js rel=prefetch><link href=/js/chunk-d1db5eda.b564504d.js rel=prefetch><link href=/css/app.ea9d802a.css rel=preload as=style><link href=/js/app.1435ecd5.js rel=preload as=script><link href=/js/chunk-vendors.77daf991.js rel=preload as=script><link href=/css/app.ea9d802a.css rel=stylesheet></head><body><noscript><strong>We're sorry but portal doesn't work properly without JavaScript enabled. Please enable it to continue.</strong></noscript><div id=app></div><script src=/js/chunk-vendors.77daf991.js></script><script src=/js/app.1435ecd5.js></script></body></html>

可以看到，爬取结果就只有这么一点 HTML 内容，而我们在浏览器中打开这个页面，却能看到如图所示的结果：

image-20210705004644681

在 HTML 中，我们只能看到在源码中引用了一些 JavaScript 和 CSS 文件，并没有观察到有任何电影数据信息。

如果遇到这样的情况，这说明我们现在看到的整个页面便是 JavaScript 渲染得到的，浏览器执行了 HTML 中所引用的 JavaScript 文件，JavaScript 通过调用一些数据加载和页面渲染方法，才最终呈现了图中所示的结果。

在一般情况下，这些数据都是通过 Ajax 来加载的， JavaScript 在后台调用这些 Ajax 数据接口，得到数据之后，再把数据进行解析并渲染呈现出来，得到最终的页面。所以说，要想爬取这个页面，我们可以直接爬取 Ajax 接口获取数据就好了。

在上一节中，我们已经了解了 Ajax 分析的基本方法，下面我们就来分析一下 Ajax 接口的逻辑并实现数据爬取吧。

4. 爬取列表页

首先我们来分析一下列表页的 Ajax 接口逻辑，打开浏览器开发者工具，切换到 Network 面板，勾选上 Preserve Log 并切换到 XHR 选项卡，如图所示：

image-20210705004826230

接着重新刷新页面，再点击第二页、第三页、第四页的按钮，这时候可以观察到页面上的数据发生了变化，同时开发者工具下方就监听到了几个 Ajax 请求，如图所示：

image-20210705004904893

由于我们切换了 4 页，每次翻页也出现了对应的 Ajax 请求，我们可以点击查看其请求详情。观察其请求的 URL 和参数以及响应内容是怎样的，如图所示。

image-20210705004957327

这里我们点开了最后个结果，观察到其 Ajax 接口请求的 URL 地址为：https://spa1.scrape.center/api/movie/?limit=10&offset=40，这里有两个参数，一个是 limit，这里是 10；一个是 offset，这里也是 40。

通过多个 Ajax 接口的参数，我们可以观察到这么一个规律：limit 一直为 10，这就正好对应着每页 10 条数据；offset 在依次变大，页面每加 1 页，offset 就加 10，这就代表着页面的数据偏移量，比如第二页的 offset 为 10 则代表着跳过 10 条数据，返回从 11 条数据开始的结果，再加上 limit 的限制，那就是第 11 条至第 20 条数据的结果。

接着我们再观察一下响应的数据，切换到 Preview 选项卡，结果如图所示：

image-20210705005115792

可以看到，结果就是一些 JSON 数据，它有一个 results 字段，是一个列表，列表中每一个元素都是一个字典。观察一下字典的内容，这里我们正好可以看到有对应的电影数据的字段了，如 name、alias、cover、categories，对比下浏览器中的真实数据，各个内容完全一致，而且这个数据已经非常结构化了，完全就是我们想要爬取的数据，真的是得来全不费工夫。

这样的话，我们只需要把所有页面的 Ajax 接口构造出来，所有列表页的数据我们都可以轻松获取到了。

我们先定义一些准备工作，导入一些所需的库并定义一些配置，代码如下：

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import requests
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                    format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')

INDEX_URL = 'https://spa1.scrape.center/api/movie/?limit={limit}&offset={offset}'

这里我们引入了 requests 和 logging 库，并定义了 logging 的基本配置，接着我们定义了 INDEX_URL，这里把 limit 和 offset 预留出来了变成了占位符，可以动态传入参数构造一个完整的列表页 URL。

下面我们来实现一下详情页的爬取。还是和原来一样，我们先定义一个通用的爬取方法，其代码如下：

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def scrape_api(url):
    logging.info('scraping %s...', url)
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.json()
        logging.error('get invalid status code %s while scraping %s', response.status_code, url)
    except requests.RequestException:
        logging.error('error occurred while scraping %s', url, exc_info=True)

这里我们定义了一个 scrape_api 方法，和之前不同的是，这个方法专门用来处理 JSON 接口，最后的 response 调用的是 json 方法，它可以解析响应的内容并将其转化成 JSON 字符串。

接着在这个基础之上，我们定义一个爬取列表页的方法，其代码如下：

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LIMIT = 10

def scrape_index(page):
    url = INDEX_URL.format(limit=LIMIT, offset=LIMIT * (page - 1))
    return scrape_api(url)

这里我们定义了一个 scrape_index 方法，它接收一个参数 page，该参数代表列表页的页码。

这里我们先构造了一个 url，通过字符串的 format 方法，传入 limit 和 offset 的值。这里 limit 就直接使用了全局变量 LIMIT 的值；offset 则是动态计算的，就是页码数减一再乘以 limit，比如第一页 offset 就是 0，第二页 offset 就是 10，以此类推。构造好了 url 之后，直接调用 scrape_api 方法并返回结果即可。

这样我们就完成了列表页的爬取，每次请求都会得到一页 10 部的电影数据。

由于这时爬取到的数据已经是 JSON 类型了，所以我们不用像之前那样去解析 HTML 代码来提取数据了，爬到的数据就是我们想要的结构化数据，因此解析这一步就可以直接省略啦。

到此为止，我们能成功爬取列表页并提取出电影列表信息了。

5. 爬取详情页

这时候我们已经可以拿到每一页的电影数据了，但是看看这些数据实际上还缺少了一些我们想要的信息，如剧情简介等信息，所以需要进一步进入到详情页来获取这些内容。

这时候点击任意一部电影，如《教父》，进入其详情页，这时可以发现页面的 URL 已经变成了 https://spa1.scrape.center/detail/40，页面也成功展示了详情页的信息，如图所示：

image-20210705005243372

另外，我们也可以观察到在开发者工具中又出现了一个 Ajax 请求，其 URL 为 https://spa1.scrape.center/api/movie/40/，通过 Preview 选项卡也能看到 Ajax 请求对应响应的信息，如图 所示。

image-20200601141202684
稍加观察就可以发现，Ajax 请求的 URL 后面有一个参数是可变的，这个参数就是电影的 id，这里是 40，对应《教父》这部电影。

如果我们想要获取 id 为 50 的电影，只需要把 URL 最后的参数改成 50 即可，即 https://spa1.scrape.center/api/movie/50/，请求这个新的 URL 我们就能获取 id 为 50 的电影所对应的数据了。

同样，响应结果也是结构化的 JSON 数据，字段也非常规整，我们直接爬取即可。

现在分析好了详情页的数据提取逻辑，那么怎么和列表页关联起来呢？这个 id 哪里来呢？我们回过头来再看看列表页的接口返回数据，如图所示。

可以看到，列表页原本的返回数据就带了 id 这个字段，所以我们只需要拿列表页结果中的 id 来构造详情页的 Ajax 请求的 URL 就好了。

接着，我们就先定义一个详情页的爬取逻辑，代码如下：

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DETAIL_URL = 'https://spa1.scrape.center/api/movie/{id}'

def scrape_detail(id):
    url = DETAIL_URL.format(id=id)
    return scrape_api(url)

这里我们定义了一个 scrape_detail 方法，它接收一个参数 id。这里的实现也非常简单，先根据定义好的 DETAIL_URL 加 id 构造一个真实的详情页 Ajax 请求的 URL，然后直接调用 scrape_api 方法传入这个 url 即可。

接着，我们定义一个总的调用方法，将以上方法串联调用起来，代码如下：

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TOTAL_PAGE = 10

def main():
    for page in range(1, TOTAL_PAGE + 1):
        index_data = scrape_index(page)
        for item in index_data.get('results'):
            id = item.get('id')
            detail_data = scrape_detail(id)
            logging.info('detail data %s', detail_data)

if __name__ == '__main__':
    main()

这里我们定义了一个 main 方法，首先遍历获取了页码 page，然后把 page 当参数传递给了 scrape_index 方法，得到列表页的数据。接着我们遍历每个列表页的每个结果，获取到每部电影的 id，然后把 id 当作参数传递给 scrape_detail 方法来爬取每部电影的详情数据，并将其赋值为 detail_data，输出即可。

运行结果如下：

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2020-03-19 02:51:55,981 - INFO: scraping https://spa1.scrape.center/api/movie/?limit=10&offset=0...
2020-03-19 02:51:56,446 - INFO: scraping https://spa1.scrape.center/api/movie/1...
2020-03-19 02:51:56,638 - INFO: detail data {'id': 1, 'name': '霸王别姬', 'alias': 'Farewell My Concubine', 'cover': 'https://p0.meituan.net/movie/ce4da3e03e655b5b88ed31b5cd7896cf62472.jpg@464w_644h_1e_1c', 'categories': ['剧情', '爱情'], 'regions': ['中国大陆', '中国香港'], 'actors': [{'name': '张国荣', 'role': '程蝶衣', ...}, ...], 'directors': [{'name': '陈凯歌', 'image': 'https://p0.meituan.net/movie/8f9372252050095067e0e8d58ef3d939156407.jpg@128w_170h_1e_1c'}], 'score': 9.5, 'rank': 1, 'minute': 171, '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，...', 'photos': [...], 'published_at': '1993-07-26', 'updated_at': '2020-03-07T16:31:36.967843Z'}
2020-03-19 02:51:56,640 - INFO: scraping https://spa1.scrape.center/api/movie/2...
2020-03-19 02:51:56,813 - INFO: detail data {'id': 2, 'name': '这个杀手不太冷', 'alias': 'Léon', 'cover': 'https://p1.meituan.net/movie/6bea9af4524dfbd0b668eaa7e187c3df767253.jpg@464w_644h_1e_1c', 'categories': ['剧情', '动作', '犯罪'], 'regions': ['法国'], 'actors': [{'name': '让·雷诺', 'role': '莱昂 Leon', ...}, ...], 'directors': [{'name': '吕克·贝松', 'image': 'https://p0.meituan.net/movie/0e7d67e343bd3372a714093e8340028d40496.jpg@128w_170h_1e_1c'}], 'score': 9.5, 'rank': 3, 'minute': 110, 'drama': '里昂（让·雷诺 饰）是名孤独的职业杀手，受人雇佣。一天，邻居家小姑娘马蒂尔德（纳塔丽·波特曼 饰）敲开他的房门，要求在他那里暂避杀身之祸。...', 'photos': [...], 'published_at': '1994-09-14', 'updated_at': '2020-03-07T16:31:43.826235Z'}
...

由于内容较多，这里省略了部分内容。

可以看到，其实整个爬取工作就已经完成了，这里会顺次爬取每一页列表页 Ajax 接口，然后去顺次爬取每部电影的详情页 Ajax 接口，打印出每部电影的 Ajax 接口响应数据，而且都是 JSON 格式。这样，所有电影的详情数据都会被我们爬取到啦。

6. 保存数据

好，成功提取到详情页信息之后，我们下一步就要把数据保存起来了。在前面我们学习了 MongoDB 的相关操作，接下来我们就把数据保存到 MongoDB 吧。

在这之前，请确保现在有一个可以正常连接和使用的 MongoDB 数据库，这里我就以本地 localhost 的 M 哦能够 DB 数据库为例来进行操作，其运行在 27017 端口上，无用户名和密码。

将数据导入 MongoDB 需要用到 PyMongo 这个库。接下来我们把它们引入一下，然后同时定义一下 MongoDB 的连接配置，实现如下：

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MONGO_CONNECTION_STRING = 'mongodb://localhost:27017'
MONGO_DB_NAME = 'movies'
MONGO_COLLECTION_NAME = 'movies'

import pymongo
client = pymongo.MongoClient(MONGO_CONNECTION_STRING)
db = client['movies']
collection = db['movies']

在这里我们声明了几个变量，介绍如下：

  • MONGO_CONNECTION_STRING：MongoDB 的连接字符串，里面定义了 MongoDB 的基本连接信息，如 host、port，还可以定义用户名密码等内容。
  • MONGO_DB_NAME：MongoDB 数据库的名称。
  • MONGO_COLLECTION_NAME：MongoDB 的集合名称。

这里我们用 MongoClient 声明了一个连接对象，然后依次声明了存储的数据库和集合。

接下来，我们再实现一个将数据保存到 MongoDB 的方法，实现如下：

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def save_data(data):
    collection.update_one({
        'name': data.get('name')
    }, {
        '$set': data
    }, upsert=True)

在这里我们声明了一个 save_data 方法，它接收一个 data 参数，也就是我们刚才提取的电影详情信息。在方法里面，我们调用了 update_one 方法，第一个参数是查询条件，即根据 name 进行查询；第二个参数就是 data 对象本身，就是所有的数据，这里我们用 $set 操作符表示更新操作；第三个参数很关键，这里实际上是 upsert 参数，如果把这个设置为 True，则可以做到存在即更新，不存在即插入的功能，更新会根据第一个参数设置的 name 字段，所以这样可以防止数据库中出现同名的电影数据。

注：实际上电影可能有同名，但该场景下的爬取数据没有同名情况，当然这里更重要的是实现 MongoDB 的去重操作。

好的，那么接下来 main 方法稍微改写一下就好了，改写如下：

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def main():
    for page in range(1, TOTAL_PAGE + 1):
        index_data = scrape_index(page)
        for item in index_data.get('results'):
            id = item.get('id')
            detail_data = scrape_detail(id)
            logging.info('detail data %s', detail_data)
            save_data(detail_data)
            logging.info('data saved successfully')

这里就是加了 save_data 方法的调用，并加了一些日志信息。

重新运行，我们看下输出结果：

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2020-03-19 02:51:06,323 - INFO: scraping https://spa1.scrape.center/api/movie/?limit=10&offset=0...
2020-03-19 02:51:06,440 - INFO: scraping https://spa1.scrape.center/api/movie/1...
2020-03-19 02:51:06,551 - INFO: detail data {'id': 1, 'name': '霸王别姬', 'alias': 'Farewell My Concubine', 'cover': 'https://p0.meituan.net/movie/ce4da3e03e655b5b88ed31b5cd7896cf62472.jpg@464w_644h_1e_1c', 'categories': ['剧情', '爱情'], 'regions': ['中国大陆', '中国香港'], 'actors': [{'name': '张国荣', 'role': '程蝶衣', 'image': 'https://p0.meituan.net/movie/5de69a492dcbd3f4b014503d4e95d46c28837.jpg@128w_170h_1e_1c'}, ..., {'name': '方征', 'role': '嫖客', 'image': 'https://p1.meituan.net/movie/39687137b23bc9727b47fd24bdcc579b97618.jpg@128w_170h_1e_1c'}], 'directors': [{'name': '陈凯歌', 'image': 'https://p0.meituan.net/movie/8f9372252050095067e0e8d58ef3d939156407.jpg@128w_170h_1e_1c'}], 'score': 9.5, 'rank': 1, 'minute': 171, '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。', 'photos': ['https://p0.meituan.net/movie/45be438368bb291e501dc523092f0ac8193424.jpg@106w_106h_1e_1c', ..., 'https://p0.meituan.net/movie/0d952107429db3029b64bf4f25bd762661696.jpg@106w_106h_1e_1c'], 'published_at': '1993-07-26', 'updated_at': '2020-03-07T16:31:36.967843Z'}
2020-03-19 02:51:06,583 - INFO: data saved successfully
2020-03-19 02:51:06,583 - INFO: scraping https://spa1.scrape.center/api/movie/2...

由于输出内容较多，这里省略了部分内容。

我们可以看到这里我们成功爬取到了数据，并且提示了数据存储成功的信息，没有任何报错信息。

接下来我们使用 Robo 3T 连接 MongoDB 数据库看下爬取的结果，由于我使用的是本地的 MongoDB，所以在 Robo 3T 里面我直接输入 localhost 的连接信息即可，这里请替换成自己的 MongoDB 连接信息，如图所示：

连接之后我们便可以在 movies 这个数据库，movies 这个集合下看到我们刚才爬取的数据了，如图所示：

可以看到数据就是以 JSON 格式存储的，一条数据就对应一部电影的信息，各种嵌套信息也一目了然，同时第三列还有数据类型标识。

这样就证明我们的数据就成功存储到 MongoDB 里了。

7. 总结

本节中我们通过一个案例来体会了 Ajax 分析和爬取的基本流程，希望大家通过本节能够更加熟悉 Ajax 的分析和爬取实现。

另外，我们也观察到，由于 Ajax 接口大部分返回的是 JSON 数据，所以在一定程度上可以避免一些数据提取的工作，这也在一定程度上减轻了工作量。

本节代码：https://github.com/Python3WebSpider/ScrapeSpa1。

文章来源: cuiqingcai.com，作者：崔庆才，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：cuiqingcai.com/202253.html

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