Premagovanje izzivov pri prenašanju vsebine s strani, odvisnih od JavaScripta
Ko uporabljate Python za avtomatizacijo prenosov s spletnih strani, lahko naletite na situacije, ko spletna stran zahteva, da je za pravilno delovanje omogočen JavaScript. To je lahko frustrirajoče, kot je všeč knjižnicam niso zasnovani za izvajanje JavaScripta. En tak primer je JFrog Artifactory, ki za prikaz vsebine ali dovoljenje prenosov potrebuje JavaScript.
Pri tradicionalnem spletnem strganju lahko uporabite oz za pridobivanje vsebine spletne strani. Vendar pri straneh, ki so v veliki meri odvisne od JavaScripta, te knjižnice ne uspejo, saj ne morejo obravnavati dinamičnega upodabljanja vsebine. Zato boste za premagovanje te omejitve potrebovali naprednejša orodja.
Na srečo Python ponuja alternative za obdelavo strani, ki podpirajo JavaScript. Orodja kot oz omogočite popolno emulacijo brskalnika, kar vam omogoča interakcijo s takšnimi stranmi in prenos vsebine s teh strani. Te knjižnice lahko simulirajo resnično okolje brskalnika, kjer je JavaScript popolnoma podprt.
Ta članek bo raziskal, kako preklopiti z uporabe zmogljivejšim knjižnicam za dostop in prenos vsebine s spletnih strani, ki podpirajo JavaScript, kar zagotavlja nemoteno izvajanje vaših nalog avtomatizacije.
Ukaz | Primer uporabe |
---|---|
webdriver.Chrome() | Inicializira primerek brskalnika Chrome v Seleniumu. Ta ukaz je ključnega pomena za simulacijo okolja brskalnika za nalaganje strani, ki vsebujejo veliko JavaScripta. |
options.add_argument('--headless') | Konfigurira brskalnik Selenium za delovanje v brezglavem načinu, kar pomeni, da brskalnik deluje brez GUI. To je uporabno za izvajanje samodejnih skriptov brez prikaza okna brskalnika. |
time.sleep() | Začasno ustavi izvajanje skripta za določen čas. V tem kontekstu omogoča čas, da se JavaScript na spletni strani popolnoma naloži, preden nadaljuje z naslednjimi dejanji. |
page.content() | V Pyppeteerju ta ukaz pridobi celotno vsebino spletne strani, vključno z dinamično upodobljeno vsebino JavaScript, ki je bistvena za shranjevanje končnega izhoda HTML. |
await page.waitForSelector() | Počaka, da se določen element HTML naloži, preden nadaljuje. To je ključnega pomena, ko imate opravka s stranmi, ki vsebujejo veliko JavaScripta, da zagotovite, da so zahtevani elementi upodobljeni pred ekstrahiranjem vsebine. |
session.get() | Ta ukaz iz Requests-HTML pošlje zahtevo GET na navedeni URL. Tukaj se uporablja za pridobivanje spletne strani pred upodabljanjem katere koli komponente JavaScript. |
response.html.render() | Izvaja JavaScript na spletni strani znotraj knjižnice Requests-HTML. Ta ukaz je osrednjega pomena za obdelavo strani, ki podpirajo JavaScript, ne da bi potrebovali popoln brskalnik. |
launch(headless=True) | Zažene brezglavi brskalnik v Pyppeteerju, podoben Selenu. To omogoča skriptu dostop do spletnih strani, ki vsebujejo veliko JavaScripta, in interakcijo z njimi brez odpiranja grafičnega okna brskalnika. |
with open() | Odpre datoteko za pisanje v Pythonu. V tem primeru se uporablja za shranjevanje vsebine HTML, pridobljene s spletne strani, v datoteko za nadaljnjo obdelavo ali analizo. |
Uporaba Pythona za prenos s strani, ki podpirajo JavaScript
Pri tradicionalnem spletnem strganju v Pythonu so knjižnice podobne se pogosto uporabljajo za prenos vsebin neposredno s spletnih strani. Vendar pa pri delu s spletnimi mesti, ki vsebujejo veliko JavaScripta, kot je JFrog Artifactory, te knjižnice ne uspejo. Glavni razlog je, da spletna stran potrebuje JavaScript za dinamično nalaganje vsebine, kar zahteve ne zmore. Da bi to premagali, smo uvedli rešitve, kot je , , in Zahteve-HTML, ki omogočajo izvajanje JavaScripta. Ta orodja simulirajo okolje brskalnika in skriptom Python omogočajo dostop in prenos vsebine s spletnih strani, odvisnih od JavaScripta.
Prvi pristop z uporabo Seleniuma vključuje zagon primerka brskalnika, ki lahko upodablja JavaScript. Omogoča nam, da počakamo, da se stran v celoti naloži, preden ekstrahiramo izvorno kodo strani. To je še posebej uporabno, ko je vsebina strani dinamično ustvarjena. Na primer z uporabo ukaz inicializira brskalnik in nato dostopa do ciljnega URL-ja. Z uporabo , zagotovimo dovolj časa za nalaganje JavaScripta. Nazadnje se ekstrahirana vsebina strani shrani v datoteko, ki nam zagotovi zahtevano spletno stran v statični obliki.
Pri drugem pristopu smo uporabili Pyppeteer, Python ovoj za Puppeteer. Pyppeteer je še eno zmogljivo orodje, zasnovano za izvajanje JavaScripta. Tako kot Selenium tudi Pyppeteer zažene brezglavi brskalnik, ki se pomakne na spletno stran, počaka, da se JavaScript izvede, in nato pridobi vsebino. Ključna prednost uporabe Pyppeteerja je, da omogoča večji nadzor nad sejo brskanja, na primer čakanje na nalaganje določenih elementov z ukazi, kot je . To zagotavlja, da je zahtevana vsebina strani v celoti upodobljena, preden jo skript poskuša prenesti.
Tretja rešitev izkorišča knjižnico Requests-HTML, ki poenostavlja postopek upodabljanja JavaScripta, ne da bi potrebovali popoln brskalnik, kot sta Selenium ali Pyppeteer. Z Requests-HTML lahko sprožimo sejo HTTP z uporabo za pridobitev spletne strani, nato izvedite JavaScript z metoda. Ta rešitev je lažja v primerjavi s pristopi simulacije celotnega brskalnika in je pogosto primernejša, ko ne potrebujete dodatnih stroškov celotnega brskalnika. Še posebej je uporaben za enostavnejše operacije JavaScript, zaradi česar je optimalna izbira za posebne primere uporabe.
Prenos URL-jev s stranmi, ki podpirajo JavaScript, v Pythonu
Ta rešitev uporablja Selenium, knjižnico Python, za obdelavo strani, ki vsebujejo veliko JavaScripta. Selenium vam omogoča nadzor nad spletnim brskalnikom, kar vam omogoča simulacijo izvajanja JavaScript in pridobivanje dinamične vsebine.
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.")
Uporaba Pyppeteerja za prenos strani, ki podpirajo JavaScript
Ta rešitev uporablja Pyppeteer, Python vrata za Puppeteer (brezglavi brskalnik), ki lahko izvaja JavaScript in dinamično pridobiva vsebino strani.
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"))
Uporaba Requests-HTML za obdelavo upodabljanja JavaScript
Ta pristop izkorišča knjižnico Requests-HTML, ki omogoča preprosto upodabljanje JavaScript, ne da bi potrebovali celoten brskalnik.
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")
Izboljšanje spletnega strganja Python za strani, ki podpirajo JavaScript
Pri strganju spletnih strani, ki vsebujejo veliko JavaScripta, je pogost izziv zaobiti omejitve ključa za preverjanje pristnosti ali API-ja, zlasti v aplikacijah, kot je JFrog Artifactory. Medtem ko smo prej raziskovali avtomatizacijo brskalnika z orodji, kot sta Selenium in Pyppeteer, obstajajo druge rešitve, ki se bolj osredotočajo na obdelavo odzivov HTTP. Na primer, integracija API-jev in izkoriščanje glav lahko pomaga obiti pozive za preverjanje pristnosti ali pridobiti bolj specifično vsebino, brez dodatnih stroškov simulacije celotnega brskalnika.
Drugi ključni vidik je, kako te knjižnice obravnavajo kompleksne obrazce, kot so tisti, ki so potrebni za prijavo ali vnos žetona API. Tipična rešitev vključuje posnemanje oddaje obrazcev z uporabo knjižnic Python, kot je npr . To omogoča brezhibno interakcijo s preverjanjem pristnosti na strani strežnika brez potrebe po izvajanju JavaScripta, kar prihrani vire. Poleg tega lahko za bolj varne strani dodajanje funkcij, kot sta upravljanje sej in preverjanje pristnosti na podlagi žetonov v vaš skript, znatno izboljša zmogljivost.
Pomembno je tudi, da se pogovorite o možnih težavah, kot so izzivi CAPTCHA, ki so lahko ovira pri strganju ali avtomatiziranju opravil. Za obravnavo CAPTCHA se nekateri razvijalci odločijo za storitve tretjih oseb, ki samodejno rešujejo CAPTCHA. Drugi integrirajo algoritme strojnega učenja, čeprav je to lahko bolj zapleteno. Razumevanje teh dodatnih varnostnih ukrepov vam pomaga pripraviti vaše skripte za obvladovanje širšega nabora izzivov, s čimer zagotovite, da vaš skript Python deluje učinkovito pri interakciji s platformami, ki temeljijo na JavaScriptu.
- Kako lahko s Pythonom postrgam vsebino, upodobljeno z JavaScriptom?
- Uporabite orodja, kot je , , oz za upravljanje izvajanja JavaScript pri pridobivanju vsebine s spletnih strani.
- Katero je najboljše orodje za delo s spletnimi mesti, ki vsebujejo veliko JavaScripta?
- je pogosto najboljša izbira za zapletena spletna mesta, ki vsebujejo veliko JavaScripta, ker posnema dejanske interakcije brskalnika. je tudi zelo učinkovit.
- Kako ravnam s preverjanjem pristnosti v spletnem strganju?
- Lahko uporabite knjižnico za upravljanje osnovne avtentikacije in avtentikacije na podlagi žetonov s pošiljanjem ključev in žetonov API v glavah HTTP.
- Ali lahko pri strganju zaobidem CAPTCHA?
- Da, z uporabo storitev za reševanje CAPTCHA ali integracijo algoritmov strojnega učenja. Vendar to dodatno zaplete in morda ni praktično za vse primere uporabe.
- Ali se je mogoče izogniti avtomatizaciji brskalnika za preprosta opravila strganja?
- Da, za enostavnejša opravila knjižnica oz lahko upravlja pridobivanje podatkov, ne da bi zahteval popolno avtomatizacijo brskalnika.
Dostop do vsebine s spletnih strani, ki vsebujejo veliko JavaScripta, zahteva več kot le osnovne zahteve HTTP. Z uporabo orodij, kot sta Selenium in Pyppeteer, lahko simuliramo okolja brskalnika, ki izvajajo JavaScript in pridobijo celotno vsebino spletne strani. Ta orodja nudijo prilagodljivost za naloge avtomatizacije.
Čeprav avtomatizacija brskalnika zahteva več virov, je zanesljiva rešitev za obdelavo kompleksnih strani. Za enostavnejše primere je lahko lahka alternativa Requests-HTML. Izbira pravega orodja je odvisna od kompleksnosti spletnega mesta in posebnih potreb vašega projekta.
- Informacije o uporabi Selenium za spletno strganje s stranmi, ki vsebujejo veliko JavaScripta, so bile navedene v uradni dokumentaciji Selenium. Dostop do njega tukaj: Selenium Dokumentacija .
- Implementacija Pyppeteerja za obdelavo dinamične vsebine JavaScript je temeljila na podrobnostih s Pyppeteerjeve strani GitHub. Več najdete tukaj: Pyppeteer GitHub .
- Za knjižnice zahtev in Requests-HTML so bili vpogledi pridobljeni iz dokumentacije Requests-HTML, ki zagotavlja globlje razumevanje obravnavanja upodabljanja JavaScript v Pythonu: Zahteve-HTML dokumentacija .
- Najboljše prakse za upravljanje avtentikacije in uporabe API-ja so navdihnili članki o tehnikah spletnega strganja Python, ki jih najdete na Real Python: Pravi Python .