Web Scraper 翻页——利用 Link 选择器翻页 | 简易数据分析 14

Web-Scraper-翻页——利用-Link-选择器翻页

这是简易数据分析系列的第 14 篇文章。

今天我们还来聊聊 Web Scraper 翻页的技巧。

这次的更新是受一位读者启发的，他当时想用 Web scraper 爬取一个分页器分页的网页，却发现我之前介绍的分页器翻页方法不管用。我研究了一下才发现我漏讲了一种很常见的翻页场景。

在 web scraper 翻页——分页器翻页的文章里，我们讲了如何利用 Element Click 选择器模拟鼠标点击分页器进行翻页，但是把同样的方法放在豆瓣 TOP 250 上，翻页到第二页时抓取窗口就会自动退出，一条数据都抓不到。

其实主要原因是我没有讲清楚这种方法的适用边界。

通过 Element Click 点击分页器翻页，只适用于网页没有刷新的情况，我在分页器那篇文章里举了蔡徐坤微博评论的例子，翻页时网页是没有刷新的：

仔细看下图，链接发生了变化，但是刷新按钮并没有变化，说明网页并没有刷新，只是内容变了

web scraper 翻页

而在 豆瓣 TOP 250 的网页里，每次翻页都会重新加载网页：

仔细看下图，链接发生变化的同时网页刷新了，有很明显的 loading 转圈动画

其实这个原理从技术规范上很好解释：当一个 URL 链接是 # 字符后数据变化时，网页不会刷新；当链接其他部分变化时，网页会刷新。当然这个只是随口提一下，感兴趣的同学可以去这个链接研究一下，不感兴趣可以直接跳过。

1.创建 Sitemap

本篇文章就来讲解一下，如何利用 Web Scraper 抓取翻页时会刷新网页的分页器网站。

这次的网页我们选用最开始练手 Web Scraper 的网站——豆瓣电影 TOP250，换个姿势练习 Web Scraper 翻页技巧。

像这种类型的网站，我们要借助 Link 选择器来辅助我们翻页。Link 标签我们在上一节介绍过了，我们可以利用这个标签跳转网页，抓取另一个网页的数据。这里我们利用 Link 标签跳转到分页网站的下一页。

首先我们用 Link 选择器选择下一页按钮，具体的配置可以见下图：

web scraper 翻页——Link 选择器翻页

这里有一个比较特殊的地方：Parent Selectors ——父选择器。

之前我们都没有碰过这个选择框的内容，next_page 这次要有两个父节点——_root 和 next_page，键盘按 shift 再鼠标点选就可以多选了，先按我说的做，后面我会解释这样做的理由。

保存 next_page 选择器后，在它的同级下再创建 container 节点，用来抓取电影数据：

这里要注意：翻页选择器节点 next_page 和数据选择器节点 container 是同一级，两个节点的父节点都是两个：_root 和 next_page：

因为重点是 web scraper 翻页技巧，抓取的数据上我只简单的抓取标题和排名：

然后我们点击 Selector graph 查看我们编写的爬虫结构：

可以很清晰的看到这个爬虫的结构，可以无限的嵌套下去：

点击 Scrape，爬取一下试试，你会发现所有的数据都爬取下来了：

2.分析原理

按照上面的流程下来，你可能还会比较困扰，数据是抓下来了，但是为什么这样操作就可以呢，为什么 next_page 和 container 要同级，为什么他们要同时选择两个父节点：_root 和 next_page？

产生困扰的原因是因为我们是倒叙的讲法，从结果倒推步骤；下面我们从正向的思维分步讲解。

首先我们要知道，我们抓取的数据是一个树状结构，_root 表示根节点，就是我们的抓取的第一个网页，我们在这个网页要选择什么东西呢？

web-scraper-tree

1.一个是下一页的节点，在这个例子里就是用 Link 选择器选择的 next_page

2.一个是数据节点，在这个例子里就是用 Element 选择器选择的 container

因为 next_page 节点是会跳转的，会跳到第二页。第二页除了数据不一样，结构和第一页还是一样的，为了持续跳转，我们还要选择下一页，为了抓取数据，还得选择数据节点：

如果我们把箭头反转一下，就会发现真相就在眼前，next_page 的父节点，不正好就是 _root 和 next_page 吗？container 的父节点，也是 _root 和 next_page！

到这里基本就真相大白了，不理解的同学可以再多看几遍。像 next_page 这种我调用我自己的形式，在编程里有个术语——递归，在计算机领域里也算一种比较抽象的概念，感兴趣的同学可以自行搜索了解一下。

3.sitemap 分享

下面是这次实战的 Sitemap，同学们可以导入到自己的 web scraper 中进行研究：

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