PythonPuppeteer实现Web自动化爬虫的秘诀

一、PythonPuppeteer是什么

PythonPuppeteer是一个基于Python语言和Google Chrome Headless的无界面浏览器的库，可以用来实现Web自动化操作和爬虫。它提供了对Chrome Headless的完整控制，使用它可以对页面进行无人值守的操作，如点击、填写表单、截屏等，同时也可以模拟真实浏览器行为进行自动化爬虫。

其底层是Google Chrome Headless，因此支持标准的Web技术和API，例如JavaScript，CSS Selectors等。另外，PythonPuppeteer使用async/await实现异步操作，使得程序更具可读性和易于维护。

安装PythonPuppeteer可以使用pip命令：

pip install pyppeteer

二、使用PythonPuppeteer实现Web自动化

实现Web自动化操作，需要使用PythonPuppeteer中的pyppeteer库中的launch方法来创建一个Page对象，进而使用Page对象的方法进行操作。

1、实例化Page对象

创建Page对象有两种方式，一种是从browser中新建一个Page对象，另一种是从已存在的Page对象中创建一个新的Page对象。这里我们以从browser中新建一个Page对象为例。

// 引入库
import asyncio
from pyppeteer import launch

async def main():
    # 创建browser对象
    browser = await launch()
    # 创建Page对象
    page = await browser.newPage()
    # 使用Page对象的方法进行操作
    await page.goto('https://www.example.com')
    # 关闭browser
    await browser.close()

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

2、使用Page对象进行操作

在获取到Page对象之后，我们可以使用Page对象的方法进行自动化操作。例如，我们可以使用goto方法访问某个网址，使用waitForSelector方法等待某个节点加载完成。

async def main():
    # 创建browser和Page对象，访问网址
    browser = await launch()
    page = await browser.newPage()
    await page.goto('https://www.example.com')
    # 等待#example节点加载完成
    await page.waitForSelector('#example')
    # 点击#example节点
    await page.click('#example')
    # 填写表单输入框
    await page.type('input[name="username"]', 'username')
    # 提交表单
    await page.click('#submit')
    # 关闭browser
    await browser.close()

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

三、使用PythonPuppeteer实现Web爬虫

除了可以自动化操作Web页面外，PythonPuppeteer还可以作为一个Python爬虫的工具，用于解析爬取到的页面，获取所需的数据。下面将会通过一个实例来说明如何使用PythonPuppeteer实现一个简单的Web爬虫。

1、实例背景

我们希望爬取Python官网（https://www.python.org/）上的新闻，获取新闻的标题、发布时间和详情页链接。

2、实现步骤

STEP 1：解析新闻列表页

首先，我们需要使用Page对象访问Python官网的新闻列表页：https://www.python.org/blogs/。然后，使用Page对象的方法获取新闻列表的节点，对节点进行解析，获取每篇新闻的标题、发布时间和详情页链接。

async def main():
    # 创建browser和Page对象，访问新闻列表页
    browser = await launch()
    page = await browser.newPage()
    await page.goto('https://www.python.org/blogs/')
    # 解析新闻列表
    articles = await page.querySelectorAll('.blog-widget li')
    news_list = []
    for article in articles:
        news = {}
        # 获取每篇新闻的标题、发布时间和详情页链接
        news['title'] = await article.querySelectorEval('.listing-item__title a', 'node => node.innerText')
        news['pub_date'] = await article.querySelectorEval('.listing-item__date', 'node => node.innerText')
        news['url'] = await article.querySelectorEval('.listing-item__title a', 'node => node.href')
        # 加入新闻列表
        news_list.append(news)
    # 关闭browser
    await browser.close()
    return news_list

news_list = asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

STEP 2：解析新闻详情页

获取到新闻列表之后，我们需要对每篇新闻的详情页进行爬取，并解析出新闻的内容。在Python官网上，每篇新闻的详情页URL的格式为https://www.python.org/blogs/YYYY/MM/DD/title/，其中YYYY表示年份、MM表示月份、DD表示日期、title表示新闻标题。因此，我们可以通过拼接URL的方式访问每篇新闻的详情页。

async def get_article_info(url):
    # 创建browser和Page对象，访问新闻详情页
    browser = await launch()
    page = await browser.newPage()
    await page.goto(url)
    # 获取文章标题和内容
    title = await page.querySelectorEval('.document-title', 'node => node.innerText')
    content_raw = await page.querySelectorEval('.document-content', 'node => node.innerHTML')
    # 解析内容
    content = html.unescape(content_raw)
    # 关闭browser
    await browser.close()
    return {'title': title, 'content': content}

async def main():
    # 解析新闻列表
    news_list = await get_news_list()
    # 对每篇新闻的详情页进行解析
    for news in news_list:
        article_info = await get_article_info(news['url'])
        news['content'] = article_info['content']
    return news_list

news_list = asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

3、完整代码

// 引入库
import asyncio
import html
from pyppeteer import launch

async def get_news_list():
    # 创建browser和Page对象，访问新闻列表页
    browser = await launch()
    page = await browser.newPage()
    await page.goto('https://www.python.org/blogs/')
    # 解析新闻列表
    articles = await page.querySelectorAll('.blog-widget li')
    news_list = []
    for article in articles:
        news = {}
        # 获取每篇新闻的标题、发布时间和详情页链接
        news['title'] = await article.querySelectorEval('.listing-item__title a', 'node => node.innerText')
        news['pub_date'] = await article.querySelectorEval('.listing-item__date', 'node => node.innerText')
        news['url'] = await article.querySelectorEval('.listing-item__title a', 'node => node.href')
        # 加入新闻列表
        news_list.append(news)
    # 关闭browser
    await browser.close()
    return news_list

async def get_article_info(url):
    # 创建browser和Page对象，访问新闻详情页
    browser = await launch()
    page = await browser.newPage()
    await page.goto(url)
    # 获取文章标题和内容
    title = await page.querySelectorEval('.document-title', 'node => node.innerText')
    content_raw = await page.querySelectorEval('.document-content', 'node => node.innerHTML')
    # 解析内容
    content = html.unescape(content_raw)
    # 关闭browser
    await browser.close()
    return {'title': title, 'content': content}

async def main():
    # 解析新闻列表
    news_list = await get_news_list()
    # 对每篇新闻的详情页进行解析
    for news in news_list:
        article_info = await get_article_info(news['url'])
        news['content'] = article_info['content']
    return news_list

news_list = asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

四、总结

PythonPuppeteer是一个强大的Web自动化工具和爬虫工具，可以使用它来实现无人值守的自动化操作和高效的Web爬取。本文通过实例详细讲解了使用PythonPuppeteer实现Web自动化操作和爬虫的步骤和方法，希望能够帮助大家更好地应用PythonPuppeteer来解决实际问题。