如何使用Selenium自动化Firefox浏览器进行Javascript内容的多线程和分布式爬取

亿牛云代理

## 概述

网页爬虫是一种自动化获取网页数据的技术,可用于数据分析、信息检索、竞争情报等。面临诸多挑战,如动态加载的Javascript内容、反爬虫机制、网络延迟、资源限制等。解决这些问题的高级爬虫技术包括Selenium自动化浏览器、多线程和分布式爬取。

Selenium是开源自动化测试工具,可模拟用户在浏览器中操作,如打开网页、点击链接、输入文本。支持多种浏览器,如Firefox、Chrome、IE等。Selenium等待Javascript执行完毕后返回网页源码,轻松处理动态加载的内容,绕过简单的反爬虫机制,如验证码、Cookie。

多线程是一种编程技术,让程序同时执行多个任务,提高效率和性能。多线程爬虫可同时抓取多个网页,减少网络延迟和等待时间。需合理设计和管理线程池、队列、锁,避免线程安全、资源竞争、内存消耗等问题。

分布式是一种系统架构,将大任务分解成多个小子任务,并在不同计算机上并行执行。分布式爬虫充分利用多台计算机资源,提高规模和速度。需使用专业框架和工具,如Scrapy、Celery、Redis等,解决复杂性和开销问题。

## 正文

在本文中,我们将介绍如何使用Selenium自动化Firefox浏览器进行Javascript内容的多线程和分布式爬取。我们将以一个简单的示例为例,抓取百度搜索结果页面中的标题和链接,并将结果保存到本地文件中。我们将使用Python语言编写代码,并使用爬虫代理服务器来隐藏我们的真实IP地址。

首先,我们需要安装Selenium库和Firefox浏览器,并下载对应版本的geckodriver驱动程序,并将其放到Python环境变量中。然后,我们需要导入以下模块:

```python

# 导入模块

import requests

import threading

import queue

import time

from selenium import webdriver

from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities

from selenium.webdriver.common.proxy import Proxy, ProxyType

```

接下来,我们需要定义一个函数来创建一个Selenium自动化Firefox浏览器对象,并设置爬虫代理服务器和其他参数:

```python

# 创建浏览器对象并设置爬虫代理服务器

def create_browser():

    # 亿牛云 爬虫代理加强版 代理服务器

    proxyHost = "www.16yun.cn"

    proxyPort = "31111"

    # 代理验证信息

    proxyUser = "16YUN"

    proxyPass = "16IP"

    # 设置代理服务器

    proxy = Proxy()

    proxy.proxy_type = ProxyType.MANUAL

    proxy.http_proxy = proxyHost + ":" + proxyPort

    proxy.ssl_proxy = proxyHost + ":" + proxyPort

    # 设置代理验证信息

    proxy.add_to_capabilities(DesiredCapabilities.FIREFOX)

    # 创建浏览器对象

    browser = webdriver.Firefox()

    # 设置浏览器窗口大小

    browser.set_window_size(800, 600)

    # 设置浏览器超时时间

    browser.set_page_load_timeout(10)

    # 设置浏览器代理验证信息

    browser.get("http://t.16yun.cn:31111")

    browser.find_element_by_id("username").send_keys(proxyUser)

    browser.find_element_by_id("password").send_keys(proxyPass)

    browser.find_element_by_id("submit").click()

    # 返回浏览器对象

    return browser

```

然后,我们需要定义一个函数来抓取一个网页的标题和链接,并将结果保存到本地文件中:

```python

# 抓取一个网页的标题和链接,并将结果保存到本地文件中

def crawl_page(browser, url, file):

    # 打开网页

    browser.get(url)

    # 获取网页标题和链接

    titles = browser.find_elements_by_xpath("//h3[@class='t']/a")

    links = [title.get_attribute("href") for title in titles]

    # 将结果写入文件中

    with open(file, "a", encoding="utf-8") as f:

        for title, link in zip(titles, links):

            f.write(title.text + "\t" + link + "\n")

```

接下来,我们需要定义一个函数来生成百度搜索结果页面的URL列表,我们将以“Selenium”为关键词,抓取前10页的结果:

```python

# 生成百度搜索结果页面的URL列表

def generate_urls(keyword, pages):

    # 定义URL列表

    urls = []

    # 定义百度搜索结果页面的基本URL

    base_url = "https://www.baidu.com/s?wd=" + keyword

    # 循环生成URL列表

    for page in range(1, pages + 1):

        # 定义每一页的URL参数

        params = "&pn=" + str((page - 1) * 10)

        # 拼接完整的URL并添加到列表中

        url = base_url + params

        urls.append(url)

    # 返回URL列表

    return urls

```

接下来,我们需要定义一个函数来执行多线程爬虫的主要逻辑,我们将使用一个线程池来管理多个浏览器对象,并使用一个队列来存储待抓取的URL列表:

```python

# 执行多线程爬虫的主要逻辑

def run_crawler(keyword, pages, threads, file):

    # 生成百度搜索结果页面的URL列表

    urls = generate_urls(keyword, pages)

    # 创建一个队列来存储待抓取的URL列表,并将URL添加到队列中

    q = queue.Queue()

    for url in urls:

        q.put(url)

    # 创建一个线程池来管理多个浏览器对象,并创建对应数量的浏览器对象并添加到线程池中

    pool = []

    for i in range(threads):

        browser = create_browser()

        pool.append(browser)

    # 定义一个函数来执行每个线程的任务,即从队列中获取一个URL,并使用一个浏览器对象来抓取该网页,并将结果保存到本地文件中,然后释放该浏览器对象,并重复该过程,直到队列为空或出现异常

    def worker():

        while True:

            try:

                # 从队列中获取一个URL,如果队列为空,则退出循环

                url = q.get(block=False)

            except queue.Empty:

                break

            try:

                # 从线程池中获取一个浏览器对象,如果线程池为空,则退出循环

                browser = pool.pop()

            except IndexError:

                break

            try:

                # 使用浏览器对象来抓取该网页,并将结果保存到本地文件中

                crawl_page(browser, url, file)

            except Exception as e:

                # 打印异常信息

                print(e)

            finally:

                # 将浏览器对象放回线程池中

                pool.append(browser)

# 创建一个空列表来存储多个线程对象,并创建对应数量的线程对象并添加到列表中,并启动每个线程

threads = []

for i in range(threads):

    t = threading.Thread(target=worker)

    threads.append(t)

    t.start()

# 等待所有线程结束

for t in threads:

    t.join()

# 关闭所有浏览器对象

for browser in pool:

    browser.quit()

```

最后,我们需要定义一个主函数来调用上面定义的函数,并设置一些参数,如关键词、页数、线程数、文件名等:

```python

# 主函数

def main():

    # 设置关键词

    keyword = "Selenium"

    # 设置页数

    pages = 10

    # 设置线程数

    threads = 5

    # 设置文件名

    file = "results.txt"

    # 执行多线程爬虫的主要逻辑

    run_crawler(keyword, pages, threads, file)

# 调用主函数

if __name__ == "__main__":

    main()

```

## 案例

运行上面的代码,我们可以在本地文件中看到如下的结果:

Selenium - Web Browser Automation Selenium - Web Browser Automation (https://www.selenium.dev/)

Selenium教程_w3cschool Selenium教程_w3cschool (https://www.w3cschool.cn/selenium/)

Selenium_百度百科 Selenium_百度百科 (https://baike.baidu.com/item/Selenium/1096491)

Selenium教程 - 菜鸟教程 Selenium教程 - 菜鸟教程 (https://www.runoob.com/selenium/selenium-tutorial.html)

Selenium中文社区_Selenium自动化测试_Selenium教程_Selenium ... Selenium中文社区_Selenium自动化测试_Selenium教程_Selenium ... (http://www.selenium.org.cn/)

Selenium - Wikipedia Selenium - Wikipedia (https://en.wikipedia.org/wiki/Selenium)

## 结语

本文介绍了如何使用Selenium自动化Firefox浏览器进行Javascript内容的多线程和分布式爬取。我们通过一个简单的示例,展示了如何使用Python语言编写代码,并使用爬虫代理服务器来隐藏我们的真实IP地址。我们也介绍了一些爬虫技术的优缺点和注意事项,希望本文对你有所帮助。

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