scrapy和selenium结合爬虫项目

### 结合Scrapy和Selenium构建高效稳定爬虫项目

#### 使用场景分析
当面对既包含静态内容又含有需动态加载的数据页面时，采用Scrapy+Selenium组合方案能显著提升效率。具体而言，Scrapy负责快速抓取网页中的静态部分，而Selenium则专注于处理依赖JavaScript渲染或交互行为产生的动态内容[^3]。

#### 实现方法概述
为了实现两者的无缝集成，在实际开发过程中通常会创建自定义下载中间件来控制请求流程：

- 对于常规HTML资源链接，继续沿用高效的Twisted异步I/O机制由Scrapy直接发起HTTP GET/POST请求；
- 遇到AJAX接口调用或是需要模拟浏览器环境的情况，则交由Selenium实例化WebDriver对象完成相应操作并返回最终DOM树给Spider解析器进一步提取所需信息。

#### 关键技术要点说明

##### 安装必要的库文件
确保安装了最新版本的`scrapy`, `selenium`以及对应平台下的Webdriver驱动程序（如ChromeDriver）。可通过pip工具轻松搞定这些依赖项：

pip install scrapy selenium webdriver_manager

##### 编写Downloader Middleware类
通过继承`scrapy.downloadermiddlewares.DownloaderMiddleware`基类来自定义逻辑判断哪些URL应该交给Selenium去访问。下面是一个简单的例子展示如何区分不同类型的页面从而决定采取何种方式获取响应体：

from selenium import webdriver
import time
from scrapy.http import HtmlResponse


class SeleniumDownloadMiddleware(object):

    def __init__(self):
        options = webdriver.ChromeOptions()
        options.add_argument('--headless')  # 设置无头模式运行chrome
        self.driver = webdriver.Chrome(options=options)

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        middleware = cls()
        crawler.signals.connect(middleware.spider_closed,
                                signal=signals.spider_closed)
        return middleware

    def process_request(self, request, spider):
        if 'dynamic' in request.meta.get('type', ''):  # 判断是否为动态页
            self.driver.get(request.url)
            time.sleep(2)  # 等待js执行完毕
            body = str.encode(self.driver.page_source)
            return HtmlResponse(url=self.driver.current_url,body=body,status=200,encoding='utf-8')
        
    def spider_closed(self):    
        self.driver.quit()  

此段代码实现了基本的功能需求——即针对标记有特定元属性(`meta`)字段值为'dynamic'的目标网址启动真实的浏览器进程加载完整文档后再传递回给后续pipeline组件做持久化存储等动作；而对于其他普通GET请求依旧保持原有的工作流不变。

##### 修改Item Pipeline配置
考虑到某些特殊业务场景下可能还需要额外处理经由Selenium捕获下来的富媒体素材（图片、视频），因此建议适当调整item pipeline环节以适应新的输入源特性变化。