在使用 Ajax 技术加载数据的网站中， JavaScript 发起的 HTTP 请求通常需要带上参数，而且参数的值都是经过加密的。如果我们想利用网站的 REST API 来爬取数据，就必须知道其使用的加密方式。破解过程需要抓包，阅读并分析网站的 js 代码。这整个过程可能会花费一天甚至更长的时间。

问：那么是否有办法绕过这机制，直接获取网站数据？
答：有的。使用 Selenium 库模拟浏览器行为来抓取网站数据，达到事半功倍的效果。

本文内容是利用 Selenium 爬取网易云音乐中的歌曲 《Five Hundred Miles》 的所有评论，然后存储到 Mongo 数据库。

0 前期准备

本文中所用到的工具比较多，所以我将其列举出来。

• Selenium

Selenium 是一个 Web 应用程序自动化测试的工具。它能够模拟浏览器进行网页加载。所以使用其来帮助我们解决 JavaScript 渲染问题。

接下来就是安装 selenium, 使用 pip 安装是最方便的。

pip install selenium

• Chrome 浏览器

在爬取数据过程中, 需要启动浏览器来显示页面。因此，电脑中需要一款浏览器。这里推荐使用 Chrome 浏览器。推荐使用 59 版本以上的 Chrome，当然能使用最新版本那最好不过，目前最新版本是 68。

• Webdriver

Webdriver 是浏览器驱动。selenium 通过 Webdriver 来操作浏览器。因为我们使用的浏览器是 Chrome，所以需要下载 Chrome 浏览器对应的驱动。

下载地址：http://chromedriver.chromium.org/downloads

webdriver 下载解压完成之后，将其放到 Python 目录下的 Script 文件夹中。

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• MongoDB

网易云音乐的评论数据总数都很大，十几万条数据比比皆是，甚至还有上百万条数据。所以需要将数据存储到数据库中，我选用的是 MongoDB。

• pymongo

pymongo 是 Python 操作 MongoDB 的库。同样使用 pip 进行安装。

pip install pymongo

1 爬取思路

1）使用 Selenium 驱动 Chrome 浏览器打开需要爬取的页面。

2）获取页面中 最新评论 标签后面的评论总数，计算出一共有多少个分页， 方便统计。利用总评论数除以 20（每个页面显示 20 条评论），然后对结果进行向上取整。

3）爬取第一页面的评论的数据，然后存储到数据库中。

4）利用 Selenium 模拟点击下一页按钮，再继续爬取该页面的评论数据，并存储到数据库中。

5）一直循环点击，直到所有分页的数据都被爬取完成。

2 代码实现

我们要爬取的歌曲是 《Five Hundred Miles》，先找到其 url 地址，然后调用爬取函数。

if __name__ == '__main__':
   url = 'http://music.163.com/#/song?id=27759600'  # Five Hundred Miles
   start_spider(url)

使用 selenium 启动 Chrome 浏览器。

from selenium import webdriver

def start_spider(url):
   """ 启动 Chrome 浏览器访问页面 """
   """
   # 从 Chrome 59 版本, 支持 Headless 模式(无界面模式), 即不会弹出浏览器
   chrome_options = webdriver.ChromeOptions()
   chrome_options.add_argument('--headless')
   brower = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options)
   """
   brower = webdriver.Chrome()
   brower.get(url)
   # 等待 5 秒, 让评论数据加载完成
   time.sleep(5)
   # 页面嵌套一层 iframe, 必须切换到 iframe, 才能定位的到 iframe 里面的元素
   iframe = brower.find_element_by_class_name('g-iframe')
   brower.switch_to.frame(iframe)
   # 获取【最新评论】总数
   new_comments = brower.find_elements(By.XPATH, "//h3[@class='u-hd4']")[1]

根据评论总数计算出总分页数。

# start_spider(url)
max_page = get_max_page(new_comments.text)

def get_max_page(new_comments):
   """ 根据评论总数, 计算出总分页数 """
   print('=== ' + new_comments + ' ===')
   max_page = new_comments.split('(')[1].split(')')[0]
   # 每页显示 20 条最新评论
   offset = 20
   max_page = ceil(int(max_page) / offset)
   print('一共有', max_page, '个分页')
   return max_page

接着循环抓取评论数据，首先抓取第 1 页的评论数据。

# start_spider(url)
current = 1
is_first = True
while current <= max_page:
   print('正在爬取第', current, '页的数据')
   if current == 1:
       is_first = True
   else:
       is_first = False
   data_list = get_comments(is_first, brower)

def get_comments(is_first, brower):
   """ 获取评论数据 """
   items = brower.find_elements(By.XPATH, "//div[@class='cmmts j-flag']/div[@class='itm']")
   # 首页的数据中包含 15 条精彩评论, 20 条最新评论, 只保留最新评论
   if is_first:
       items = items[15: len(items)]

data_list = []
   data = {}
   for each in items:
       # 用户 id
       userId = each.find_elements_by_xpath("./div[@class='head']/a")[0]
       userId = userId.get_attribute('href').split('=')[1]
       # 用户昵称
       nickname = each.find_elements_by_xpath("./div[@class='cntwrap']/div[1]/div[1]/a")[0]
       nickname = nickname.text
       # 评论内容
       content = each.find_elements_by_xpath("./div[@class='cntwrap']/div[1]/div[1]")[0]
       content = content.text.split('：')[1]  # 中文冒号
       # 点赞数
       like = each.find_elements_by_xpath("./div[@class='cntwrap']/div[@class='rp']/a[1]")[0]
       like = like.text
       if like:
           like = like.strip().split('(')[1].split(')')[0]
       else:
           like = '0'
       # 头像地址
       avatar = each.find_elements_by_xpath("./div[@class='head']/a/img")[0]
       avatar = avatar.get_attribute('src')

data['userId'] = userId
       data['nickname'] = nickname
       data['content'] = content
       data['like'] = like
       data['avatar'] = avatar
       print(data)
       data_list.append(data)
       data = {}
   return data_list

将第 1 页评论数据存储到 Mongo 数据库中。

# start_spider(url)
save_data_to_mongo(data_list)

def save_data_to_mongo(data_list):
   """ 一次性插入 20 条评论。
       插入效率高, 降低数据丢失风险
   """
   collection = db_manager[MONGO_COLLECTION]
   try:
       if collection.insert_many(data_list):
           print('成功插入', len(data_list), '条数据')
   except Exception:
       print('插入数据出现异常')

模拟点击“下一页”按钮。

# start_spider(url)
time.sleep(1)
go_nextpage(brower)
# 模拟人为浏览
time.sleep(random.randint(8, 12))
current += 1

def go_nextpage(brower):
   """ 模拟人为操作, 点击【下一页】 """
   next_button = brower.find_elements(By.XPATH, "//div[@class='m-cmmt']/div[3]/div[1]/a")[-1]
   if next_button.text == '下一页':
       next_button.click()

最后就一直循环爬取评论。

3 爬取结果

评论总数大概有 23W 条, 我又在代码中增加延时操作。所以爬取所有评论大概需要 69 个小时。目前我只跑了 9 个小时，我贴下暂时爬取的结果。

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4 扩展知识

这部分内容跟上述内容联系不大, 属于服务器技术范畴。如果你不感兴趣的话，可以直接跳过。另外，这部分内容是自己的理解。如果有讲错的地方，还请多多指出。

我们访问普通网站的整个过程：

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我们访问使用 Ajax 加载数据的网站的整个过程：

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