Python 3.x:n käyttäminen URL-osoitteen lataamiseen JavaScriptiä tukevilta verkkosivuilta

Haasteiden voittaminen sisällön lataamisessa JavaScript-riippuvaisilta sivuilta

Kun käytät Pythonia verkkosivujen latausten automatisointiin, saatat kohdata tilanteita, joissa verkkosivu vaatii JavaScriptin olevan käytössä toimiakseen kunnolla. Tämä voi olla turhauttavaa, kuten kirjastot pitävät pyyntöjä ei ole suunniteltu käsittelemään JavaScript-suoritusta. Yksi tällainen esimerkki on JFrog Artifactory, joka vaatii JavaScriptin näyttääkseen sisältöä tai salliakseen lataukset.

Perinteisessä verkkokaapimisessa voit käyttää pyyntöjä tai urllib noutaaksesi verkkosivun sisältöä. Kuitenkin sivuilla, jotka luottavat voimakkaasti JavaScriptiin, nämä kirjastot eivät riitä, koska ne eivät pysty käsittelemään dynaamista sisällön hahmontamista. Tarvitset siis kehittyneempiä työkaluja tämän rajoituksen voittamiseksi.

Onneksi Python tarjoaa vaihtoehtoja JavaScript-yhteensopivien sivujen käsittelyyn. Työkalut kuten Seleeni tai Pyppeteer mahdollistaa täyden selaimen emuloinnin, jolloin voit olla vuorovaikutuksessa tällaisten sivujen kanssa ja ladata sisältöä niiltä. Nämä kirjastot voivat simuloida todellista selainympäristöä, jossa JavaScript on täysin tuettu.

Tässä artikkelissa tarkastellaan, kuinka voit siirtyä käytöstä pyyntöjä tehokkaampiin kirjastoihin JavaScript-yhteensopivien verkkosivujen sisällön käyttämiseen ja lataamiseen, mikä varmistaa automaatiotehtäväsi sujuvan.

Pythonin käyttäminen lataamiseen JavaScriptiä tukevilta sivuilta

Perinteisessä Python-verkkokaappauksessa kirjastot pitävät pyyntöjä käytetään usein sisällön lataamiseen suoraan verkkosivuilta. Kuitenkin, kun käsitellään paljon JavaScriptiä sisältäviä sivustoja, kuten JFrog Artifactory, nämä kirjastot jäävät vajaaksi. Ensisijainen syy on se, että verkkosivu vaatii JavaScriptin sisällön lataamiseen dynaamisesti, mikä pyyntöjä ei voi käsitellä. Tämän ratkaisemiseksi esittelimme ratkaisuja, kuten Seleeni, Pyppeteer, ja Pyynnöt-HTML, jotka mahdollistavat JavaScriptin suorittamisen. Nämä työkalut simuloivat selainympäristöä, jolloin Python-skriptit voivat käyttää ja ladata sisältöä JavaScript-pohjaisilta verkkosivuilta.

Ensimmäinen Seleniumia käyttävä lähestymistapa sisältää selaimen käynnistämisen, joka voi hahmontaa JavaScriptin. Sen avulla voimme odottaa sivun latautumista täyteen ennen kuin puramme sivun lähdekoodin. Tämä on erityisen hyödyllistä, kun sivun sisältö luodaan dynaamisesti. Esimerkiksi käyttämällä webdriver.Chrome() -komento alustaa selaimen ja käyttää sitten kohde-URL-osoitetta. Käyttämällä time.sleep(), varmistamme, että JavaScriptin lataamiseen on riittävästi aikaa. Lopuksi purettu sivun sisältö tallennetaan tiedostoon, jolloin saamme tarvittavan verkkosivun staattisessa muodossa.

Toisessa lähestymistavassa käytimme Pyppeteeria, Python-käärettä Puppeteerille. Pyppeteer on toinen tehokas työkalu, joka on suunniteltu käsittelemään JavaScriptin suorittamista. Kuten Selenium, Pyppeteer käynnistää päättömän selaimen, joka siirtyy verkkosivulle, odottaa JavaScriptin suorittamista ja sitten hakee sisällön. Pyppeteeerin käytön tärkein etu on, että se tarjoaa paremman hallinnan selausistuntoon, kuten tiettyjen elementtien latautumisen odottamiseen komennoilla, kuten odota sivua.waitForSelector(). Tämä varmistaa, että vaadittu sivun sisältö renderöidään kokonaan ennen kuin komentosarja yrittää ladata sen.

Kolmas ratkaisu hyödyntää Requests-HTML-kirjastoa, joka yksinkertaistaa JavaScriptin renderöintiä ilman, että tarvitaan täydellistä selainta, kuten Selenium tai Pyppeteer. Requests-HTML:n avulla voimme aloittaa HTTP-istunnon käyttämällä session.get() noutaaksesi verkkosivun, suorita sitten JavaScript komennolla vastaus.html.render() menetelmä. Tämä ratkaisu on kevyempi verrattuna täysselaimen simulointimenetelmiin ja on usein sopivampi, kun et tarvitse täyden selaimen lisäkustannuksia. Se on erityisen hyödyllinen yksinkertaisissa JavaScript-toiminnoissa, joten se on optimaalinen valinta tiettyihin käyttötapauksiin.

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
import time
def download_using_selenium(url, username, apikey):
    # Setup Selenium WebDriver
    options = webdriver.ChromeOptions()
    options.add_argument('--headless')
    driver = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()), options=options)
    driver.get(url)
    time.sleep(3)  # Wait for JavaScript to load
    
    # Assuming basic authentication via URL for this example
    auth_url = f'{url}?username={username}&password={apikey}'
    driver.get(auth_url)
    
    # Extract content
    page_content = driver.page_source
    
    # Save to file
    with open("download_selenium.html", "w") as file:
        file.write(page_content)
    
    driver.quit()
    print("Download complete using Selenium.")

import asyncio
from pyppeteer import launch
async def download_using_pyppeteer(url, username, apikey):
    # Launch headless browser
    browser = await launch(headless=True)
    page = await browser.newPage()
    
    # Basic auth and URL loading
    auth_url = f'{url}?username={username}&password={apikey}'
    await page.goto(auth_url)
    
    # Wait for the JavaScript to load
    await page.waitForSelector('body')
    
    # Extract page content
    content = await page.content()
    
    # Save to file
    with open("download_pyppeteer.html", "w") as file:
        file.write(content)
    
    await browser.close()
    print("Download complete using Pyppeteer.")
# Run the async function
asyncio.get_event_loop().run_until_complete(download_using_pyppeteer("https://example.com", "user", "key"))

from requests_html import HTMLSession
def download_using_requests_html(url, username, apikey):
    session = HTMLSession()
    
    # Make the request
    auth_url = f'{url}?username={username}&password={apikey}'
    response = session.get(auth_url)
    
    # Render the JavaScript
    response.html.render()
    
    # Save the page content
    with open("download_requests_html.html", "w") as file:
        file.write(response.html.html)
    
    print("Download complete using Requests-HTML.")
download_using_requests_html("https://example.com", "user", "key")

Python Web Scrapingin parantaminen JavaScript-yhteensopiville sivuille

Kaavittaessa paljon JavaScriptiä sisältäviä verkkosivuja, yleinen haaste on todennuksen tai API-avainrajoitusten ohittaminen, erityisesti sovelluksissa, kuten JFrog Artifactory. Vaikka olemme aiemmin tutkineet selaimen automaatiota Seleniumin ja Pyppeteerin kaltaisilla työkaluilla, on muita ratkaisuja, jotka keskittyvät enemmän HTTP-vastausten käsittelyyn. Esimerkiksi sovellusliittymien integrointi ja otsikoiden hyödyntäminen voivat auttaa ohittamaan todennuskehotteet tai hakemaan tarkempaa sisältöä ilman täyden selaimen simulaatiota.

Toinen keskeinen näkökohta on, kuinka nämä kirjastot käsittelevät monimutkaisia ​​lomakkeita, kuten niitä, joita tarvitaan kirjautumisen tai API-tunnuksen syöttämiseen. Tyypillinen ratkaisu sisältää lomakelähetysten matkimisen käyttämällä Python-kirjastoja, kuten pyyntöjä. Tämä mahdollistaa saumattoman vuorovaikutuksen palvelinpuolen todennuksen kanssa ilman JavaScriptin suorittamista, mikä säästää resursseja. Lisäksi ominaisuuksien, kuten istunnonhallinnan ja token-pohjaisen todennuksen, lisääminen komentosarjaan voi parantaa suorituskykyä merkittävästi, jotta sivut olisivat turvallisempia.

On myös tärkeää keskustella mahdollisista ongelmista, kuten CAPTCHA-haasteista, jotka voivat olla esteenä tehtävien kaapimisessa tai automatisoinnissa. Jotkut kehittäjät valitsevat CAPTCHA:n käsittelemiseksi kolmannen osapuolen palvelut, jotka ratkaisevat CAPTCHA:n automaattisesti. Toiset integroivat koneoppimisalgoritmeja, vaikka tämä voi olla monimutkaisempaa. Näiden lisäsuojaustoimenpiteiden ymmärtäminen auttaa sinua valmistelemaan komentosarjojasi käsittelemään laajempia haasteita ja varmistamaan, että Python-skripti toimii tehokkaasti, kun olet vuorovaikutuksessa JavaScript-pohjaisten alustojen kanssa.