Crawlee项目实战:处理无链接的动态页面爬取难题
2025-05-12 05:11:11作者:毕习沙Eudora
在Web爬取领域,我们经常会遇到一些特殊页面结构带来的挑战。本文将以Crawlee项目为例,深入探讨如何处理那些没有传统<a>标签链接的现代动态网页。
问题背景
现代Web开发中,越来越多的网站采用JavaScript动态渲染内容,传统的HTML链接(<a>标签)被各种自定义元素和事件处理器所取代。这种设计模式给爬虫开发带来了新的挑战,因为常规的链接提取方法在这些页面上会失效。
案例分析
以某职业网站为例,其职位列表页面采用了完全动态的交互方式:
- 所有职位卡片都是
<div>元素 - 点击事件通过JavaScript处理
- 职位详情通过新标签页打开
- 数据实际上来自GraphQL API
传统方法尝试
使用Crawlee的常规爬取方法会遇到以下问题:
enqueueLinks方法无法找到可提取的链接enqueueLinksByClickingElements方法因页面特殊的标签页管理机制而失效
创新解决方案
通过深入分析页面行为,我们发现数据实际上是通过XHR请求从GraphQL接口获取的。基于这一发现,可以采取以下策略:
- 拦截API请求:使用Playwright的
page.route()方法捕获特定的GraphQL请求 - 识别关键请求:通过请求头中的特定标识过滤出包含职位数据的请求
- 解析响应数据:从API响应中提取所有职位ID
- 构造有效URL:将职位ID转换为完整的职位详情页URL
- 批量入队:使用
enqueueLinks方法将这些URL加入爬取队列
技术实现要点
// 在preNavigationHooks中设置请求拦截
preNavigationHooks: [async ({ page, sendRequest, enqueueLinks, request: pageRequest }) => {
if(pageRequest.url !== '目标网站URL') return;
await page.route('GraphQL接口URL', async route => {
const request = await route.request();
if(request.headers()['特定请求头标识'] === '关键请求名称') {
const data = await sendRequest({
// 重新构造请求参数
}).then(x => x.body)
const 职位列表 = JSON.parse(data).data.职位搜索;
await enqueueLinks({
urls: 职位列表.map(x => new URL(x.id, '基础URL').toString()),
});
}
await route.continue();
})
}]
性能优化建议
- 使用CheerioCrawler:由于详情页可以在无JS环境下加载,考虑使用轻量级的CheerioCrawler处理详情页
- 避免重复请求:所有职位数据都在首次API请求中返回,无需分页处理
- 请求节流:合理设置爬取间隔,避免触发反爬机制
总结思考
面对现代Web应用的爬取挑战,开发者需要:
- 深入理解页面实际的数据流
- 灵活运用浏览器自动化工具的各种功能
- 结合API请求分析和传统页面爬取方法
- 根据实际场景选择最优的技术方案
这种基于API请求分析的爬取方法不仅适用于这个特定案例,也可以推广到其他类似结构的网站,为解决无链接动态页面的爬取问题提供了新的思路。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
416
3.2 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
暂无简介
Dart
682
160
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
664
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
259