别只用 Selenium，新神器 Pyppeteer 绕过淘宝更简单！

作者 | 崔庆才

来源 | 进击的Coder

如果大家对 Python 爬虫有所了解的话，想必你应该听说过 Selenium 这个库，这实际上是一个自动化测试工具，现在已经被广泛用于网络爬虫中来应对 JavaScript 渲染的页面的抓取。

但 Selenium 用的时候有个麻烦事，就是环境的相关配置，得安装好相关浏览器，比如 Chrome、Firefox 等等，然后还要到官方网站去下载对应的驱动，最重要的还需要安装对应的 Python Selenium 库，确实是不是很方便，另外如果要做大规模部署的话，环境配置的一些问题也是个头疼的事情。

那么本节就介绍另一个类似的替代品，叫做 Pyppeteer。注意，是叫做 Pyppeteer，不是 Puppeteer。Puppeteer 是 Google 基于 Node.js 开发的一个工具，有了它我们可以通过 JavaScript 来控制 Chrome 浏览器的一些操作，当然也可以用作网络爬虫上，其 API 极其完善，功能非常强大。而 Pyppeteer 又是什么呢？它实际上是 Puppeteer 的 Python 版本的实现，但他不是 Google 开发的，是一位来自于日本的工程师依据 Puppeteer 的一些功能开发出来的非官方版本。

在 Pyppetter 中，实际上它背后也是有一个类似 Chrome 浏览器的 Chromium 浏览器在执行一些动作进行网页渲染，首先说下 Chrome 浏览器和 Chromium 浏览器的渊源。

Chromium 是谷歌为了研发 Chrome 而启动的项目，是完全开源的。二者基于相同的源代码构建，Chrome 所有的新功能都会先在 Chromium 上实现，待验证稳定后才会移植，因此 Chromium 的版本更新频率更高，也会包含很多新的功能，但作为一款独立的浏览器，Chromium 的用户群体要小众得多。两款浏览器“同根同源”，它们有着同样的 Logo，但配色不同，Chrome 由蓝红绿黄四种颜色组成，而 Chromium 由不同深度的蓝色构成。

Chromium vs Chrome

总的来说，两款浏览器的内核是一样的，实现方式也是一样的，可以认为是开发版和正式版的区别，功能上基本是没有太大区别的。

Pyppeteer 就是依赖于 Chromium 这个浏览器来运行的。那么有了 Pyppeteer 之后，我们就可以免去那些繁琐的环境配置等问题。如果第一次运行的时候，Chromium 浏览器没有安全，那么程序会帮我们自动安装和配置，就免去了繁琐的环境配置等工作。另外 Pyppeteer 是基于 Python 的新特性 async 实现的，所以它的一些执行也支持异步操作，效率相对于 Selenium 来说也提高了。

那么下面就让我们来一起了解下 Pyppeteer 的相关用法吧。

安装

首先就是安装问题了，由于 Pyppeteer 采用了 Python 的 async 机制，所以其运行要求的 Python 版本为 3.5 及以上。

安装方式非常简单：

pip3 install pyppeteer

好了，安装完成之后我们命令行下测试下：

>>> import pyppeteer

如果没有报错，那么就证明安装成功了。

快速上手

接下来我们测试下基本的页面渲染操作，这里我们选用的网址为：http://quotes.toscrape.com/js/，这个页面是 JavaScript 渲染而成的，用基本的 requests 库请求得到的 HTML 结果里面是不包含页面中所见的条目内容的。

为了证明 requests 无法完成正常的抓取，我们可以先用如下代码来测试一下：

import requests
from pyquery import PyQuery as pqurl = 'http://quotes.toscrape.com/js/'
response = requests.get(url)
doc = pq(response.text)
print('Quotes:', doc('.quote').length)

这里首先使用 requests 来请求网页内容，然后使用 pyquery 来解析页面中的每一个条目。观察源码之后我们发现每个条目的 class 名为 quote，所以这里选用了 .quote 这个 CSS 选择器来选择，最后输出条目数量。

运行结果：

Quotes: 0

结果是 0，这就证明使用 requests 是无法正常抓取到相关数据的。因为什么？因为这个页面是 JavaScript 渲染而成的，我们所看到的内容都是网页加载后又执行了 JavaScript 之后才呈现出来的，因此这些条目数据并不存在于原始 HTML 代码中，而 requests 仅仅抓取的是原始 HTML 代码。

好的，所以遇到这种类型的网站我们应该怎么办呢？

其实答案有很多：

分析网页源代码数据，如果数据是隐藏在 HTML 中的其他地方，以 JavaScript 变量的形式存在，直接提取就好了。
分析 Ajax，很多数据可能是经过 Ajax 请求时候获取的，所以可以分析其接口。
模拟 JavaScript 渲染过程，直接抓取渲染后的结果。

而 Pyppeteer 和 Selenium 就是用的第三种方法，下面我们再用 Pyppeteer 来试试，如果用 Pyppeteer 实现如上页面的抓取的话，代码就可以写为如下形式：

import asyncio
from pyppeteer import launch
from pyquery import PyQuery as pqasync def main():browser = await launch()page = await browser.newPage()await page.goto('http://quotes.toscrape.com/js/')doc = pq(await page.content())print('Quotes:', doc('.quote').length)await browser.close()asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

运行结果：

Quotes: 10

看运行结果，这说明我们就成功匹配出来了 class 为 quote 的条目，总数为 10 条，具体的内容可以进一步使用 pyquery 解析查看。

那么这里面的过程发生了什么？

实际上，Pyppeteer 整个流程就完成了浏览器的开启、新建页面、页面加载等操作。另外 Pyppeteer 里面进行了异步操作，所以需要配合 async/await 关键词来实现。

首先， launch 方法会新建一个 Browser 对象，然后赋值给 browser，然后调用 newPage 方法相当于浏览器中新建了一个选项卡，同时新建了一个 Page 对象。然后 Page 对象调用了 goto 方法就相当于在浏览器中输入了这个 URL，浏览器跳转到了对应的页面进行加载，加载完成之后再调用 content 方法，返回当前浏览器页面的源代码。然后进一步地，我们用 pyquery 进行同样地解析，就可以得到 JavaScript 渲染的结果了。

另外其他的一些方法如调用 asyncio 的 get_event_loop 等方法的相关操作则属于 Python 异步 async 相关的内容了，大家如果不熟悉可以了解下 Python 的 async/await 的相关知识。

好，通过上面的代码，我们就可以完成 JavaScript 渲染页面的爬取了。

在这个过程中，我们没有配置 Chrome 浏览器，没有配置浏览器驱动，免去了一些繁琐的步骤，同样达到了 Selenium 的效果，还实现了异步抓取，爽歪歪！

接下来我们再看看另外一个例子，这个例子可以模拟网页截图，保存 PDF，另外还可以执行自定义的 JavaScript 获得特定的内容，代码如下：

import asyncio
from pyppeteer import launchasync def main():browser = await launch()page = await browser.newPage()await page.goto('http://quotes.toscrape.com/js/')await page.screenshot(path='example.png')await page.pdf(path='example.pdf')dimensions = await page.evaluate('''() => {return {width: document.documentElement.clientWidth,height: document.documentElement.clientHeight,deviceScaleFactor: window.devicePixelRatio,}}''')print(dimensions)# >>> {'width': 800, 'height': 600, 'deviceScaleFactor': 1}await browser.close()asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

这里我们又用到了几个新的 API，完成了网页截图保存、网页导出 PDF 保存、执行 JavaScript 并返回对应数据。

首先 screenshot 方法可以传入保存的图片路径，另外还可以指定保存格式 type、清晰度 quality、是否全屏 fullPage、裁切 clip 等各个参数实现截图。

截图的样例如下：

效果页面

可以看到它返回的就是 JavaScript 渲染后的页面。

pdf 方法也是类似的，只不过页面保存格式不一样，最后得到一个多页的 pdf 文件，样例如下：

保存的PDF

可见其内容也是 JavaScript 渲染后的内容，另外这个方法还可以指定放缩大小 scale、页码范围 pageRanges、宽高 width 和 height、方向 landscape 等等参数，导出定制化的 pdf 用这个方法就十分方便。

最后我们又调用了 evaluate 方法执行了一些 JavaScript，JavaScript 传入的是一个函数，使用 return 方法返回了网页的宽高、像素大小比率三个值，最后得到的是一个 JSON 格式的对象，内容如下：

{'width': 800, 'height': 600, 'deviceScaleFactor': 1}

OK，实例就先感受到这里，还有太多太多的功能还没提及。

总之利用 Pyppeteer 我们可以控制浏览器执行几乎所有动作，想要的操作和功能基本都可以实现，用它来自由地控制爬虫当然就不在话下了。

详细用法

了解了基本的实例之后，我们再来梳理一下 Pyppeteer 的一些基本和常用操作。Pyppeteer 的几乎所有功能都能在其官方文档的 API Reference 里面找到，链接为：https://miyakogi.github.io/pyppeteer/reference.html，用到哪个方法就来这里查询就好了，参数不必死记硬背，即用即查就好。

开启浏览器

使用 Pyppeteer 的第一步便是启动浏览器，首先我们看下怎样启动一个浏览器，其实就相当于我们点击桌面上的浏览器图标一样，把它开起来。用 Pyppeteer 完成同样的操作，只需要调用 launch 方法即可。

我们先看下 launch 方法的 API，链接为：https://miyakogi.github.io/pyppeteer/reference.html#pyppeteer.launcher.launch，其方法定义如下：

pyppeteer.launcher.launch(options: dict = None, **kwargs) → pyppeteer.browser.Browser

可以看到它处于 launcher 模块中，参数没有在声明中特别指定，返回类型是 browser 模块中的 Browser 对象，另外观察源码发现这是一个 async 修饰的方法，所以调用它的时候需要使用 await。

接下来看看它的参数：

ignoreHTTPSErrors (bool): 是否要忽略 HTTPS 的错误，默认是 False。
headless (bool): 是否启用 Headless 模式，即无界面模式，如果 devtools 这个参数是 True 的话，那么该参数就会被设置为 False，否则为 True，即默认是开启无界面模式的。
executablePath (str): 可执行文件的路径，如果指定之后就不需要使用默认的 Chromium 了，可以指定为已有的 Chrome 或 Chromium。
slowMo (int|float): 通过传入指定的时间，可以减缓 Pyppeteer 的一些模拟操作。
args (List[str]): 在执行过程中可以传入的额外参数。
ignoreDefaultArgs (bool): 不使用 Pyppeteer 的默认参数，如果使用了这个参数，那么最好通过 args 参数来设定一些参数，否则可能会出现一些意想不到的问题。这个参数相对比较危险，慎用。
handleSIGINT (bool): 是否响应 SIGINT 信号，也就是可以使用 Ctrl + C 来终止浏览器程序，默认是 True。
handleSIGTERM (bool): 是否响应 SIGTERM 信号，一般是 kill 命令，默认是 True。
handleSIGHUP (bool): 是否响应 SIGHUP 信号，即挂起信号，比如终端退出操作，默认是 True。
dumpio (bool): 是否将 Pyppeteer 的输出内容传给 process.stdout 和 process.stderr 对象，默认是 False。
userDataDir (str): 即用户数据文件夹，即可以保留一些个性化配置和操作记录。
env (dict): 环境变量，可以通过字典形式传入。
devtools (bool): 是否为每一个页面自动开启调试工具，默认是 False。如果这个参数设置为 True，那么 headless 参数就会无效，会被强制设置为 False。
logLevel (int|str): 日志级别，默认和 root logger 对象的级别相同。
autoClose (bool): 当一些命令执行完之后，是否自动关闭浏览器，默认是 True。
loop (asyncio.AbstractEventLoop): 时间循环对象。

好了，知道这些参数之后，我们可以先试试看。

首先可以试用下最常用的参数 headless，如果我们将它设置为 True 或者默认不设置它，在启动的时候我们是看不到任何界面的，如果把它设置为 False，那么在启动的时候就可以看到界面了，一般我们在调试的时候会把它设置为 False，在生产环境上就可以设置为 True，我们先尝试一下关闭 headless 模式：

import asyncio
from pyppeteer import launchasync def main():await launch(headless=False)await asyncio.sleep(100)asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

运行之后看不到任何控制台输出，但是这时候就会出现一个空白的 Chromium 界面了：

关闭 Headless 模式之后的界面

但是可以看到这就是一个光秃秃的浏览器而已，看一下相关信息：

浏览器相关信息

看到了，这就是 Chromium，上面还写了开发者内部版本，可以认为是开发版的 Chrome 浏览器就好。

另外我们还可以开启调试模式，比如在写爬虫的时候会经常需要分析网页结构还有网络请求，所以开启调试工具还是很有必要的，我们可以将 devtools 参数设置为 True，这样每开启一个界面就会弹出一个调试窗口，非常方便，示例如下：

import asyncio
from pyppeteer import launchasync def main():browser = await launch(devtools=True)page = await browser.newPage()await page.goto('https://www.baidu.com')await asyncio.sleep(100)asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

刚才说过 devtools 这个参数如果设置为了 True，那么 headless 就会被关闭了，界面始终会显现出来。在这里我们新建了一个页面，打开了百度，界面运行效果如下：

调试模式

这时候我们可以看到上面的一条提示："Chrome 正受到自动测试软件的控制"，这个提示条有点烦，那咋关闭呢？这时候就需要用到 args 参数了，禁用操作如下：

browser = await launch(headless=False, args=['--disable-infobars'])

这里就不再写完整代码了，就是在 launch 方法中，args 参数通过 list 形式传入即可，这里使用的是 --disable-infobars 的参数。

另外有人就说了，这里你只是把提示关闭了，有些网站还是会检测到是 webdriver 吧，比如淘宝检测到是 webdriver 就会禁止登录了，我们可以试试：

import asyncio
from pyppeteer import launchasync def main():browser = await launch(headless=False)page = await browser.newPage()await page.goto('https://www.taobao.com')await asyncio.sleep(100)asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

运行时候进行一下登录，然后就会弹出滑块，自己手动拖动一下，然后就报错了，界面如下：

淘宝登录失败

爬虫的时候看到这界面是很让人崩溃的吧，而且这时候我们还发现了页面的 bug，整个浏览器窗口比显示的内容窗口要大，这个是某些页面会出现的情况，让人看起来很不爽。

我们可以先解决一下这个显示的 bug，需要设置下 window-size 还有 viewport，代码如下：

import asyncio
from pyppeteer import launchwidth, height = 1366, 768async def main():browser = await launch(headless=False,args=[f'--window-size={width},{height}'])page = await browser.newPage()await page.setViewport({'width': width, 'height': height})await page.goto('https://www.taobao.com')await asyncio.sleep(100)asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

这样整个界面就正常了：

正常的界面

OK，那刚才所说的 webdriver 检测问题怎样来解决呢？其实淘宝主要通过 window.navigator.webdriver 来对 webdriver 进行检测，所以我们只需要使用 JavaScript 将它设置为 false 即可，代码如下：

import asyncio
from pyppeteer import launchasync def main():browser = await launch(headless=False, args=['--disable-infobars'])page = await browser.newPage()await page.goto('https://login.taobao.com/member/login.jhtml?redirectURL=https://www.taobao.com/')await page.evaluate('''() =>{ Object.defineProperties(navigator,{ webdriver:{ get: () => false } }) }''')await asyncio.sleep(100)asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

这里没加输入用户名密码的代码，当然后面可以自行添加，下面打开之后，我们点击输入用户名密码，然后这时候会出现一个滑动条，这里滑动的话，就可以通过了，如图所示：

淘宝滑动条验证通过

OK，这样的话我们就成功规避了 webdriver 的检测，使用鼠标拖动模拟就可以完成淘宝的登录了。

还有另一种方法可以进一步免去淘宝登录的烦恼，那就是设置用户目录。平时我们已经注意到，当我们登录淘宝之后，如果下次再次打开浏览器发现还是登录的状态。这是因为淘宝的一些关键 Cookies 已经保存到本地了，下次登录的时候可以直接读取并保持登录状态。

那么这些信息保存在哪里了呢？其实就是保存在用户目录下了，里面不仅包含了浏览器的基本配置信息，还有一些 Cache、Cookies 等各种信息都在里面，如果我们能在浏览器启动的时候读取这些信息，那么启动的时候就可以恢复一些历史记录甚至一些登录状态信息了。

这也就解决了一个问题：很多朋友在每次启动 Selenium 或 Pyppeteer 的时候总是是一个全新的浏览器，那就是没有设置用户目录，如果设置了它，每次打开就不再是一个全新的浏览器了，它可以恢复之前的历史记录，也可以恢复很多网站的登录信息。

那么这个怎么来做呢？很简单，在启动的时候设置 userDataDir 就好了，示例如下：

import asyncio
from pyppeteer import launchasync def main():browser = await launch(headless=False, userDataDir='./userdata', args=['--disable-infobars'])page = await browser.newPage()await page.goto('https://www.taobao.com')await asyncio.sleep(100)asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

好，这里就是加了一个 userDataDir 的属性，值为 userdata，即当前目录的 userdata 文件夹。我们可以首先运行一下，然后登录一次淘宝，这时候我们同时可以观察到在当前运行目录下又多了一个 userdata 的文件夹，里面的结构是这样子的：

用户文件夹

具体的介绍可以看官方的一些说明，如：

https://chromium.googlesource.com/chromium/src/+/master/docs/user_data_dir.md，这里面介绍了 userdatadir 的相关内容。

再次运行上面的代码，这时候可以发现现在就已经是登录状态了，不需要再次登录了，这样就成功跳过了登录的流程。当然可能时间太久了，Cookies 都过期了，那还是需要登录的。

好了，本想把 Pyppeteer 的用法详细介绍完的，结果只 launch 的方法就介绍这么多了，后面的内容放到其他文章来介绍了，其他的内容后续文章会陆续放出，谢谢。

小彩蛋：以上文章摘自即将完稿的《Python3网络爬虫开发实战（第二版）》，敬请期待，谢谢。

本节代码获取

https://github.com/Python3WebSpider/PyppeteerTest

PS:

已经出来两年了，停止更新大半年了，因为，puppeteer也是各种坑，加上pyppeteer是基于前者的改编python版本，所以我反而不建议使用和去学习，否则遇到库的bug就够受罪了。