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[Scrapy教學8]詳解Scrapy框架爬取分頁資料的實用技巧

相信大家在瀏覽網頁的經驗中，都有看過利用分頁的方式來呈現，將內容切分為好幾頁，除了能夠提升網頁的執行效率外，也增加了使用者的體驗。

在前面的Scrapy網頁爬蟲框架系列教學中，皆分享了爬取單一網頁的內容，這時候如果想要利用Scrapy網頁爬蟲框架來爬取多頁的資料，該如何實作呢?本文就來延續[Scrapy教學7]教你Scrapy框架匯出CSV檔案方法提升資料處理效率文章的教學內容，一起來學習這個技巧吧。實作的步驟包含：
  • Scrapy專案建立網頁內容爬取方法(Method)
  • Scrapy定位網頁的下一頁按鈕
  • Scrapy爬取多頁的網頁內容

一、Scrapy專案建立網頁內容爬取方法(Method)

首先，來回顧一下目前在Scrapy網頁爬蟲(spiders / inside.py)所建立的parse()方法(Method)，如下範例：
import scrapy


class InsideSpider(scrapy.Spider):
    name = 'inside'
    allowed_domains = ['www.inside.com.tw']
    start_urls = ['https://www.inside.com.tw/tag/ai']

    def parse(self, response):

        # 爬取文章標題
        post_titles = response.xpath(
            "//h3[@class='post_title']/a[@class='js-auto_break_title']/text()"
        ).getall()

        # 爬取發佈日期
        post_dates = response.xpath(
            "//li[@class='post_date']/span/text()"
        ).getall()

        # 爬取作者
        post_authors = response.xpath(
            "//span[@class='post_author']/a/text()"
        ).getall()

        for data in zip(post_titles, post_dates, post_authors):
            NewsScraperItem = {
                "post_title": data[0],
                "post_date": data[1],
                "post_author": data[2]
            }
            yield NewsScraperItem
以上範例第11~32行為爬取INSIDE硬塞的網路趨勢觀察網站－AI新聞的單一網頁，為了提升其中爬取邏輯的重用性(reusable)，本文將它獨立成一個新方法(Method)，如下範例：
import scrapy


class InsideSpider(scrapy.Spider):
    name = 'inside'
    allowed_domains = ['www.inside.com.tw']
    start_urls = ['https://www.inside.com.tw/tag/ai']

    def parse(self, response):

        yield from self.scrape(response)  #爬取網頁內容

    def scrape(self, response):

        # 爬取文章標題
        post_titles = response.xpath(
            "//h3[@class='post_title']/a[@class='js-auto_break_title']/text()"
        ).getall()

        # 爬取發佈日期
        post_dates = response.xpath(
            "//li[@class='post_date']/span/text()"
        ).getall()

        # 爬取作者
        post_authors = response.xpath(
            "//span[@class='post_author']/a/text()"
        ).getall()

        for data in zip(post_titles, post_dates, post_authors):
            NewsScraperItem = {
                "post_title": data[0],
                "post_date": data[1],
                "post_author": data[2]
            }

            yield NewsScraperItem
由於爬取邏輯被獨立為一個新方法(Method)，這時候在parse()方法(Method)中，則需使用「yield from」關鍵字來進行呼叫，並且傳入網頁的回應結果(response)，來執行網頁資料的爬取，如上範例第11行。

二、Scrapy定位網頁的下一頁按鈕

開啟INSIDE硬塞的網路趨勢觀察網站－AI新聞，往下可以看到頁碼的區域如下圖：
scraping_multiple_pages_with_scrapy
如果想要利用Scrapy網頁爬蟲框架，繼續爬取第二頁的資料時，就需要取得下一頁的網址，通常都會位於「下一頁」按鈕的href屬性中。

在上圖的「下一頁」按鈕點擊右鍵，選擇「檢查」，可以看到它的HTML原始碼如下圖：
scraping_multiple_pages_with_scrapy
接下來，回到Scrapy專案的spiders / inside.py檔案，在parse()方法(Method)中，即可利用Scrapy框架的xpath()方法(Method)，傳入「下一頁」按鈕的樣式類別(class)來進行定位，如下範例第14~15行：
import scrapy


class InsideSpider(scrapy.Spider):
    name = 'inside'
    allowed_domains = ['www.inside.com.tw']
    start_urls = ['https://www.inside.com.tw/tag/ai']

    def parse(self, response):

        yield from self.scrape(response)  #爬取網頁內容

        # 定位「下一頁」按鈕元素
        next_page_url = response.xpath(
            "//a[@class='pagination_item pagination_item-next']/@href")

    def scrape(self, response):

        # 爬取文章標題
        post_titles = response.xpath(
            "//h3[@class='post_title']/a[@class='js-auto_break_title']/text()"
        ).getall()

        # 爬取發佈日期
        post_dates = response.xpath(
            "//li[@class='post_date']/span/text()"
        ).getall()

        # 爬取作者
        post_authors = response.xpath(
            "//span[@class='post_author']/a/text()"
        ).getall()

        for data in zip(post_titles, post_dates, post_authors):
            NewsScraperItem = {
                "post_title": data[0],
                "post_date": data[1],
                "post_author": data[2]
            }

            yield NewsScraperItem

三、Scrapy爬取多頁的網頁內容

在定位到INSIDE硬塞的網路趨勢觀察網站－AI新聞的「下一頁」按鈕後，接下來就要判斷這個按鈕是否存在，如果存在的話代表後續還有分頁，需要繼續往下爬取，反之，則停止，如下範例第17~21行：
import scrapy


class InsideSpider(scrapy.Spider):
    name = 'inside'
    allowed_domains = ['www.inside.com.tw']
    start_urls = ['https://www.inside.com.tw/tag/ai']

    def parse(self, response):

        yield from self.scrape(response)  #爬取網頁內容

        # 定位「下一頁」按鈕元素
        next_page_url = response.xpath(
            "//a[@class='pagination_item pagination_item-next']/@href")

        if next_page_url:

            url = next_page_url.get()  #取得下一頁的網址

            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)  #發送請求

    def scrape(self, response):

        # 爬取文章標題
        post_titles = response.xpath(
            "//h3[@class='post_title']/a[@class='js-auto_break_title']/text()"
        ).getall()

        # 爬取發佈日期
        post_dates = response.xpath(
            "//li[@class='post_date']/span/text()"
        ).getall()

        # 爬取作者
        post_authors = response.xpath(
            "//span[@class='post_author']/a/text()"
        ).getall()

        for data in zip(post_titles, post_dates, post_authors):
            NewsScraperItem = {
                "post_title": data[0],
                "post_date": data[1],
                "post_author": data[2]
            }

            yield NewsScraperItem
其中，第21行的callback關鍵字參數(Keyword Argument)代表的意思，就是在Scrapy網頁爬蟲請求下一頁的網址後，再重新執行parse()方法(Method)，也就會取得下一頁的回應結果(response)，爬取網頁內容(第11行)，並且定位「下一頁」按鈕，判斷如果存在的話，代表還有下一頁，則取得下一頁的網址，發送請求，以此類推，直到沒有下一頁為止。

以上就是將INSIDE硬塞的網路趨勢觀察網站－AI新聞的所有分頁資料爬取下來的實作方法。當然，有時候並不想爬取那麼多的資料，可能只需要特定頁數的內容，舉例來說前3頁，該如何在Scrapy網頁爬蟲框架中實現呢?

這時候，就需要定義一個類別屬性(Class Attribute)，來計算目前執行的次數，如下範例第8行：
import scrapy


class InsideSpider(scrapy.Spider):
    name = 'inside'
    allowed_domains = ['www.inside.com.tw']
    start_urls = ['https://www.inside.com.tw/tag/ai']
    count = 1  # 執行次數

    def parse(self, response):

        yield from self.scrape(response)  #爬取網頁內容

        # 定位「下一頁」按鈕元素
        next_page_url = response.xpath(
            "//a[@class='pagination_item pagination_item-next']/@href")

        if next_page_url:

            url = next_page_url.get()  #取得下一頁的網址

            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)  #發送請求

    def scrape(self, response):

        # 爬取文章標題
        post_titles = response.xpath(
            "//h3[@class='post_title']/a[@class='js-auto_break_title']/text()"
        ).getall()

        # 爬取發佈日期
        post_dates = response.xpath(
            "//li[@class='post_date']/span/text()"
        ).getall()

        # 爬取作者
        post_authors = response.xpath(
            "//span[@class='post_author']/a/text()"
        ).getall()

        for data in zip(post_titles, post_dates, post_authors):
            NewsScraperItem = {
                "post_title": data[0],
                "post_date": data[1],
                "post_author": data[2]
            }

            yield NewsScraperItem
由於在執行Scrapy網頁爬蟲時，一定會先執行一次，所以第8行的執行次數(count)預設值為1。

接下來，就可以在每一次請求下一頁的網址前，將執行次數(count)加1，判斷如果在3次內，就發送請求，否則停止，如下範例第22~25行：
import scrapy


class InsideSpider(scrapy.Spider):
    name = 'inside'
    allowed_domains = ['www.inside.com.tw']
    start_urls = ['https://www.inside.com.tw/tag/ai']
    count = 1  # 執行次數

    def parse(self, response):

        yield from self.scrape(response)  #爬取網頁內容

        # 定位「下一頁」按鈕元素
        next_page_url = response.xpath(
            "//a[@class='pagination_item pagination_item-next']/@href")

        if next_page_url:
   
            url = next_page_url.get()  #取得下一頁的網址

            InsideSpider.count += 1

            if InsideSpider.count <= 3:
                yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)  #發送請求

    def scrape(self, response):

        # 爬取文章標題
        post_titles = response.xpath(
            "//h3[@class='post_title']/a[@class='js-auto_break_title']/text()"
        ).getall()

        # 爬取發佈日期
        post_dates = response.xpath(
            "//li[@class='post_date']/span/text()"
        ).getall()

        # 爬取作者
        post_authors = response.xpath(
            "//span[@class='post_author']/a/text()"
        ).getall()

        for data in zip(post_titles, post_dates, post_authors):
            NewsScraperItem = {
                "post_title": data[0],
                "post_date": data[1],
                "post_author": data[2]
            }

            yield NewsScraperItem
最後，利用以下指令來執行Scrapy網頁爬蟲：

$ scrapy crawl inside
截取部分執行結果如下圖：
scraping_multiple_pages_with_scrapy
以上就是爬取INSIDE硬塞的網路趨勢觀察網站－AI新聞的前3頁內容，讀者可依自己的需求來進行頁數的調整。

四、小結

在實務上開發Python網頁爬蟲時，爬取分頁資料是常常會碰到的情況，而本文則利用一個實際的案例來讓讀者瞭解如何在Scrapy網頁爬蟲框架中來進行實作，對於想要爬取許多分頁的讀者，希望本文能夠幫助到您，如果有其它的想法或問題，歡迎在底下留言和我分享唷。

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    Photo by Yura Fresh on Unsplash 每當朋友或家人要聚餐時，是不是總要花很長的時間尋找評價不錯的餐廳?不但要確認營業時間、消費價格及地點，還要觀看許多的美食文章才有辦法決定，這時候如果有人能夠明確提供幾間符合條件且有人氣的餐廳作為選擇，想必會省事許多。 所以筆者開發了一個美食的 LINE Bot 小作品，透過對談的方式瞭解使用者所要尋找的餐廳條件後，利用 Python 網頁爬蟲取得目前正在營業的五間最高人氣餐廳資料，回覆給使用者作為參考。 為了要讓想學習的您能夠由淺入深，瞭解其中的實作過程，所以將會分成三篇文章來進行教學。 2020/06/30 補充說明 而在進行實作前，先來看一下 LINE Bot 主要的執行架構，如下圖： 使用者透過 LINE 發送訊息時， LINE Platform 將會進行接收，並且傳遞至我們所開發的 LINE Bot 執行邏輯運算後，透過 LINE 所提供的 Messaging API 回應訊息給 LINE Platform ，最後再將訊息傳遞給使用者。 其中 Messaging API(Application Programming Interface) ，就是 LINE 官方定義的 回應訊息 標準介面，包含 Text (文字)、 Sticker (貼圖)、 Video (影片)、 Audio (聲音)及 Template (樣板)訊息等，完整的說明可以參考 LINE 的 官方文件 。 所以在我們的 LINE Bot 回應訊息時，就要依據 Messaging API 定義的規範，傳入相應的參數後， Messaging API 就會回應使用者相對的訊息類型。簡單來說，就是 LINE Platform 與 LINE Bot 的溝通橋樑。 而本文就先以最基本的使用者發送什麼訊息， LINE Bot 就回應什麼訊息為例，讓讀者體會其中的運作方式，整體架構如下圖： 在 LINE Bot 的部分，使用 Django 框架來進行建置，並且透過 Messaging API 回應 Text (文字)訊息。在下一篇文章中，將會加入 Python 網頁爬蟲，取得美食網站的資訊回應給使用者。 本文的實作步驟包含： 建立 Provider 建立 Messaging API channel 設定 LINE Bot 憑證 開發 LINE B...
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    [Python爬蟲教學]整合Python Selenium及BeautifulSoup實現動態網頁爬蟲

    Photo by LAUREN GRAY on Unsplash 相信大家都知道，取得資料後能夠進行許多的應用，像是未來的趨勢預測、機器學習或資料分析等，而有效率的取得資料則是這些應用的首要議題，網頁爬蟲則是其中的一個方法。 網頁爬蟲就是能夠取得網頁原始碼中的元素資料技術，但是，有一些網頁較為特別，像是社群平台，需先登入後才能進行資料的爬取，或是電商網站，無需登入，但是要透過滾動捲軸，才會動態載入更多的資料，而要爬取這樣類型的網頁爬蟲，就稱為動態網頁爬蟲。 該如何實作呢? 本文將使用 Python Selenium 及 BeautifulSoup套件 來示範動態網頁爬蟲的開發過程，重點包含： BeautifualSoup vs Selenium 安裝 Selenium 及 Webdriver 安裝 BeautifulSoup Selenium get() 方法 Selenium 元素定位 Selenium send_keys() 方法 Selenium execute_script 方法 BeautifulSoup find_all() 方法 BeautifulSoup getText() 方法 一、 BeautifualSoup vs Selenium BeautifulSoup套件 相信對於 開發 網頁爬蟲的人員來說，應該都有聽過，能夠解析及取得 HTML 原始碼各個標籤的元素資料，擁有非常容易上手的方法 (Method) ，但是，對於想要爬取 動態 網頁資料來說，則無法達成，因為 BeautifulSoup套件 並沒有模擬使用者操作網頁的方法 (Method) ，像是輸入帳號密碼進行登入或滾動捲軸等，來讓網頁動態載入資料，進行爬取的動作。 所以，這時候，就可以使用被設計於自動化測試的 Selenium 套件，來模擬使用者的動作，進行登入後爬取資料或滾動卷軸，並且能夠執行 JavaScript 程式碼，這些就是 Selenium 與 BeautifulSoup套件 最大不同的地方。對於開發 Python 動態爬蟲來說，就可以結合 Selenium套件 以上的特點，讓網頁動態載入資料後，再利用 BeautifulSoup套件簡潔的 方法 (Method) ，將所需的資料爬取下來。 本文就是利用這樣的概念，利用 Selenium 套件登入 Facebook 後，前往...
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    [Python爬蟲教學]有效利用Python網頁爬蟲爬取免費的Proxy IP清單

    Photo by Cytonn Photography on Unsplash 在開發網頁爬蟲的過程中，是不是會擔心被偵測或封鎖，而爬不到所需的資料呢? 有些大型網站為了保護網頁上的資料不被大量的爬取，會特別偵測像Python網頁爬蟲這種非人工的自動化請求，這時候 Python網頁爬蟲 使用相同的IP來發送請求就很容易被發現。 所以，如果有多組IP能夠讓Python網頁爬蟲在發送請求時輪流使用，就能夠大幅降低被偵測的風險。 而現在有許多網站上也有提供免費的Proxy IP，本文就以 Free Proxy List 網站為例，透過Python網頁爬蟲來蒐集上面的Proxy IP，製作我們的IP清單。實作步驟包含：
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