Google推出的爬虫新神器：Pyppeteer，神挡杀神，佛挡杀佛！

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。

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。

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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./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 pq

url = 'http://quotes./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 pq

async def main():
browser = await launch()
page = await browser.newPage()
await page.goto('http://quotes./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