python3之Splash的具体使用

什么是Splash？

Splash是一个JavaScript渲染服务，它使用了Webkit浏览器来呈现网页，并提供了一个Lua脚本接口来实现自动化操作。

安装和启动Splash

1. 安装Docker。

bash
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io

1. 获取Splash镜像并启动容器。

bash
docker pull scrapinghub/splash
docker run -p 8050:8050 scrapinghub/splash

Splash的API

Splash提供了一系列API，基本的API包括：

• /render.html：渲染一个网页并返回HTML代码。
• /render.png：渲染一个网页并返回PNG图片。
• /render.jpeg：渲染一个网页并返回JPEG图片。
• /render.json：渲染一个网页并返回JSON格式数据，可以通过它来获取页面的title、url、cookies、html、png、jpeg等信息。

同时，Splash还提供了一些高级API，比如：

• /execute：执行Lua脚本。
• /go：跳转到一个新的URL地址。

使用Splash渲染网页

Splash使用HTTP API来接收请求，因此我们可以使用Python的requests模块来请求Splash API。

下面是一个使用Splash渲染Github官网的Python脚本：

import requests

url = 'http://localhost:8050/render.html'
args = {
    'url': 'https://github.com',
    'wait': 0.5
}
response = requests.get(url, params=args)

print(response.content)

以上脚本将Github官网渲染成HTML并在控制台打印出来。

为了更好的展示Splash的渲染效果，我们可以将它渲染成一张PNG或者JPEG图片：

import requests

url = 'http://localhost:8050/render.png'
args = {
    'url': 'https://github.com',
    'wait': 0.5,
    'width': 800,
    'height': 600
}
response = requests.get(url, params=args)

with open('github.png', 'wb') as f:
    f.write(response.content)

以上脚本将Github官网渲染成一张800x600像素的PNG图片，并保存到本地文件中。

使用Lua脚本来操作页面

Splash提供了一个Lua脚本接口，我们可以使用它来实现自动化操作。

下面是一个使用Lua脚本来登录Github的Python脚本：

import requests

url = 'http://localhost:8050/execute'
script = """
function main(splash)
    splash:go("https://github.com/login")
    splash:wait(0.5)
    username = splash:select('#login_field')
    username:focus()
    username:send_text('your_username')
    password = splash:select('#password')
    password:focus()
    password:send_text('your_password')
    submit = splash:select('input[type=submit]')
    submit:mouse_click()
    splash:wait(1)
    return {
        html = splash:html()
    }
end
"""
args = {
    'lua_source': script
}
response = requests.post(url, json=args)

print(response.json()['html'])

以上脚本使用Lua脚本模拟登录Github，并返回登录后的HTML页面。

总结

以上就是关于Python3之Splash的具体使用的完整攻略。Splash是一个强大的工具，可以让我们更加方便地实现Web爬虫。