Hur man använder Python 3.x för att ladda ner en URL från JavaScript-aktiverade webbsidor

Att övervinna utmaningar med att ladda ner innehåll från JavaScript-beroende sidor

När du använder Python för att automatisera nedladdningar från webbsidor kan du stöta på situationer där en webbsida kräver att JavaScript är aktiverat för att den ska fungera korrekt. Detta kan vara frustrerande, som bibliotek gillar förfrågningar är inte utformade för att hantera JavaScript-körning. Ett sådant exempel är JFrog Artifactory, som kräver JavaScript för att visa innehåll eller tillåta nedladdningar.

I traditionell webbskrapning kan du använda förfrågningar eller urllib för att hämta webbsidans innehåll. Men för sidor som är starkt beroende av JavaScript, kommer dessa bibliotek till kort eftersom de inte kan hantera dynamisk innehållsrendering. Därför kommer du att behöva mer avancerade verktyg för att övervinna denna begränsning.

Lyckligtvis erbjuder Python alternativ för att hantera JavaScript-aktiverade sidor. Verktyg som Selen eller Pyppeteer aktivera fullständig webbläsaremulering, så att du kan interagera med och ladda ner innehåll från sådana sidor. Dessa bibliotek kan simulera en riktig webbläsarmiljö där JavaScript stöds fullt ut.

Den här artikeln kommer att utforska hur du byter från att använda förfrågningar till mer kapabla bibliotek för att komma åt och ladda ner innehåll från JavaScript-aktiverade webbsidor, vilket säkerställer att dina automatiseringsuppgifter fungerar smidigt.

Använda Python för att ladda ner från JavaScript-aktiverade sidor

I traditionell Python webbskrapning, bibliotek som förfrågningar används ofta för att ladda ner innehåll direkt från webbsidor. Men när man har att göra med JavaScript-tunga webbplatser, som JFrog Artifactory, kommer dessa bibliotek till korta. Det primära skälet är att webbsidan kräver JavaScript för att dynamiskt ladda innehåll, vilket förfrågningar inte kan hantera. För att övervinna detta introducerade vi lösningar som Selen, Pyppeteer, och Förfrågningar-HTML, som tillåter körning av JavaScript. Dessa verktyg simulerar en webbläsarmiljö, vilket gör att Python-skript kan komma åt och ladda ner innehåll från JavaScript-beroende webbsidor.

Det första tillvägagångssättet med Selenium innebär att man startar en webbläsarinstans som kan återge JavaScript. Det låter oss vänta tills sidan laddas helt innan vi extraherar sidans källkod. Detta är särskilt användbart när sidinnehållet genereras dynamiskt. Till exempel att använda webdriver.Chrome() kommandot initierar en webbläsare och kommer sedan åt måladressen. Genom att använda time.sleep(), ser vi till att tillräckligt med tid ges för att JavaScript ska laddas. Slutligen sparas det extraherade sidinnehållet i en fil, vilket ger oss den nödvändiga webbsidan i statisk form.

I den andra metoden använde vi Pyppeteer, ett Python-omslag för Puppeteer. Pyppeteer är ett annat kraftfullt verktyg designat för att hantera JavaScript-körning. Liksom Selenium lanserar Pyppeteer en huvudlös webbläsare som navigerar till webbsidan, väntar på att JavaScript ska köras och sedan hämtar innehållet. En viktig fördel med att använda Pyppeteer är att det ger mer kontroll över surfsessionen, som att vänta på att specifika element ska laddas med kommandon som await page.waitForSelector(). Detta säkerställer att det nödvändiga sidinnehållet är fullständigt renderat innan skriptet försöker ladda ner det.

Den tredje lösningen utnyttjar Requests-HTML-biblioteket, vilket förenklar processen att rendera JavaScript utan att behöva en komplett webbläsare som Selenium eller Pyppeteer. Med Requests-HTML kan vi initiera en HTTP-session med hjälp av session.get() för att hämta webbsidan och kör sedan JavaScript med response.html.render() metod. Den här lösningen är lättare jämfört med de fullständiga webbläsarsimuleringsmetoderna och är ofta mer lämplig när du inte behöver kostnaden för en komplett webbläsare. Det är särskilt användbart för enklare JavaScript-operationer, vilket gör det till ett optimalt val för specifika användningsfall.

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")

Förbättra Python Web Scraping för JavaScript-aktiverade sidor

När du skrapar JavaScript-tunga webbsidor är en vanlig utmaning att kringgå autentisering eller API-nyckelbegränsningar, särskilt i applikationer som JFrog Artifactory. Medan vi tidigare utforskade webbläsarautomatisering med verktyg som Selenium och Pyppeteer, finns det andra lösningar som fokuserar mer på att hantera HTTP-svar. Till exempel kan integrering av API:er och utnyttja rubriker hjälpa till att kringgå autentiseringsuppmaningar eller hämta mer specifikt innehåll, utan att det krävs en fullständig webbläsarsimulering.

En annan nyckelaspekt är hur dessa bibliotek hanterar komplexa formulär, som de som krävs för inloggning eller API-tokeninmatning. En typisk lösning innebär att efterlikna formulärinlämningar med Python-bibliotek som t.ex förfrågningar. Detta möjliggör sömlös interaktion med autentisering på serversidan utan att JavaScript-körning krävs, vilket sparar resurser. För säkrare sidor kan det dessutom förbättra prestandan avsevärt genom att lägga till funktioner som sessionshantering och tokenbaserad autentisering i ditt skript.

Det är också viktigt att diskutera potentiella problem som CAPTCHA-utmaningar, som kan vara ett hinder när man skrapar eller automatiserar uppgifter. För att hantera CAPTCHA väljer vissa utvecklare tjänster från tredje part som löser CAPTCHA automatiskt. Andra integrerar maskininlärningsalgoritmer, även om detta kan vara mer komplext. Att förstå dessa ytterligare säkerhetsåtgärder hjälper dig att förbereda dina skript för att hantera ett bredare utbud av utmaningar, vilket säkerställer att ditt Python-skript körs effektivt när det interagerar med JavaScript-baserade plattformar.