1.缘起

   随着移动互联网的发展，现在写web和我三年前刚开始写爬虫的时候已经改变了太多。特别是在node以及javascript/ruby社区的努力下，以往“服务器端”做的事情都慢慢搬到了“浏览器”来实现，最极端的例子可能是meteor了 ，写web程序无需划分前端后端的时代已经到来了。。。

   在这一方面，Google一向是最激进的。纵观Google目前的产品线，社交的Google Plus，网站分析的Google Analytics，Google目前赖以生存的Google Adwords等，如果想下载源码，用ElementTree来解析网页，那什么都得不到，因为Google的数据都是通过Ajax调用经过数据混淆处理的数据，然后用JavaScript进行解析渲染到页面上的。

   本来这种事情也不算太多，忍一忍就行了，不过最近因业务需要，经常需要上Google的Keyword Tools来分析特定关键字的搜索量

    图为关键字搜索的截图

    图为Google经过混淆处理的Ajax返回结果。

要把这么费劲的事情自动化倒也不难，因为Google也提供了API来做，Adwords项目的TargetingIdeaService就是来做这个的，问题是Google的API调用需要花钱，而如果能用爬虫技术来爬取这个结果，就能省去不必要的额外开销。

2. Selenium WebDriver

由于要解析执行复杂的JavaScript，必须有一个Full Stack的浏览器JavaScript环境，这种环境三年前的话，可能只能诉诸于于selenium，selenium是一款多语言的浏览器Driver，它最大的优点在于，提供了从命令行统一操控多种不同浏览器的方法，这极大地方便了web产品的兼容性自动化测试。

2.1 在没有图形界面的服务器上安装和使用Selenium

安装selenium非常简单，pip install selenium 即可，但是要让firefox/chrome工作，没有图形界面的话，还是要费一番功夫的。

推荐的做法是

apt-get install xvfb
Xvfb :99 -ac -screen 0 1024x768x8&
export DISPLAY=:99

   Selenium的安装和配置在此就不多说了，值得注意的是，如果是Ubuntu用户，并且要使用Chrome的话，必须额外下载一个chromedriver，并且把安装的chromium-browser链接到/usr/bin/google-chrome，否则将无法运行。

2.2 爬取Keywords

先总结一下Adwords的使用方法吧，要能正常使用Adwords，必须要有一个开通Adwords的Google Account，这倒不是很难，只要访问 http://adwords.google.com ，Google会协助创建账号，如果还没有的话，其次就是登陆了。

通过分析登陆页面，我们可以看到需要在id为Email的一个input框内输入email，然后在id为Passwd的密码框内输入密码，然后点击Sign in提交这个页面内唯一的form。

首先别忘了开一个浏览器先

from selenium import webdriver
driver = webdriver.Firefox()

driver.find_element_by_id("Email").send_keys(email)
driver.find_element_by_id("Passwd").send_keys(passwd)
driver.find_element_by_id('signIn').submit()

登陆后，我们发现需要访问一个类似 https://adwords.google.com/o/Targeting/Explorer 的网页才能跳转到关键字工具，于是我们手动生成一下这个网页

search = re.compile(r'(\?[^#]*)#').search(driver.current_url).group(1)
kwurl='https://adwords.google.com/o/Targeting/Explorer'+search+'&__o=cues&ideaRequestType=KEYWORD_IDEAS'

到了工具主页以后，事情就变得Tricky起来了。因为整个关键字工具都是个客户端App，在全部文件载入完成以后，页面不会直接渲染完毕，而是要经过复杂的JavaScript运算后页面才会完整显示。然而Selenium WebDriver并不知道这一点，所以我们要让他知道。

在这里，我们要等待Search按钮在浏览器中出现以后，才能确认网页加载完毕，Selenium WebDriver有两种方式可以实现这一点，我偷懒用了全局的默认等待机制：

driver.implicitly_wait(30)

于是Selenium就会在找不到页面元素的时候自动等候不超过30秒

接下来，等待输入框和Search按钮出现后提交搜索iphone关键字的请求

driver.find_element_by_class_name("sEAB").send_keys("iphone")
find_element_by_css_selector("button.gwt-Button").click()

然后我们继续等待class为sLNB的table的出现，并解析结果

result = {}
texts = driver.find_elements_by_xpath('//table[@class="sLNB"]')\
            [0].text.split()
for i in range(1, len(texts)/4):
    result[ texts[i*4] ] = (texts[i*4+2], texts[i*4+3])

这里我们使用了xpath来提取网页特征，这也算是写爬虫的必备吧。

完整的例子见： https://gist.github.com/3798896 替换email和passwd后直接就能用了

3. JavaScript Headless解决方案

随着Node以及随之而来的JavaScript社区的进化，如今的我们就幸福多了。远的我们有phantomjs, 一个Headless的WebKit Driver，意味着可以无需GUI，完全模拟Chrome/Safari的操作。 近的有casperjs(基于phantomjs的好用封装)，zombie(相比phantomjs的优势是可以和node集成)等。

其中非常可惜地是，zombiejs似乎对富JavaScript网站支持得有问题，所以后来我还是只能用casperjs来进行测试。Headless的方案因为不需要渲染GUI，执行速度约为Selenium方案的三倍。

另外由于这是纯JavaScript的方案，于是我们可以直接在例如Chrome的Console模式下写代码控制浏览器，不存在如Selenium那样还需要语义转换，非常简洁直观。例如利用W3C Selectors API Level 1所提供的querySelector来快速选取元素，对表单进行submit，对按钮进行click，甚至可以执行自定义JavaScript脚本以便按一定规律对页面进行操控。

但是casperjs或者说phantomjs的弱点是不支持除了文件读写和浏览器操作以外的一切*nix IPC惯用伎俩，socket神马的统统不支持，1.4版本以后才加入了一个webserver用于和外界通信，但是用httpserver来和外界通信？我有点抵触就是了。

废话不说了，casperjs的代码看起来就是这样，登陆：

var casper = require('casper').create({verbose:true,logLevel:"debug"});
 
casper.start('http://adwords.google.com');
 
casper.thenEvaluate(function login(email, passwd) {
    document.querySelector('#Email').setAttribute('value', email);
    document.querySelector('#Passwd').setAttribute('value', passwd);
    document.querySelector('form').submit();
}, {email:email, passwd:passwd});
 
casper.waitForSelector(".aw-cues-item", function() {
    kwurl = this.evaluate(function(){
        var search = document.location.search;
        return 'https://adwords.google.com/o/Targeting/Explorer'+search+'&__o=cues&ideaRequestType=KEYWORD_IDEAS';
    })
});

   与Selenium类似，因为页面都是Ajax调用的，我们需要明确地“等待某个元素出现”，即：waitForSelector，casperjs的文档既简洁又漂亮，不妨多逛逛。

   值得一提的是，casperjs一定要调用casper.run方法，之前的start, then等方法，只是把步骤封装到了this._steps里面，只有在run的时候才会真正执行，所以casperjs设计流程的时候会很痛苦，for/each之类的手法有时并不好用。

   这个时候需要用JavaScript编程比较常用的递归化的方法，参见https://github.com/n1k0/casperjs/blob/master/samples/dynamic.js 这个例子。我在完整的casperjs代码里面也是这么做的。

   具体逻辑的实现和selenium类似，我就不废话了，完整的例子参见： https://gist.github.com/3798922

4. 综上

   介绍了selenium和casperjs两种不同的终极爬虫写法，但是其实这篇文写来只是太久没更新了，写点东西更新一下而已：)

建议继续学习：

1. 使用python爬虫抓站的一些技巧总结：进阶篇    (阅读：12113)
2. 使用python/casperjs编写终极爬虫-客户端App的抓取    (阅读：9522)
3. 使用python爬虫抓站的一些技巧总结：进阶篇    (阅读：6417)
4. 简析搜索引擎中网络爬虫的搜索策略    (阅读：5990)
5. 聚焦爬虫：定向抓取系统的实现方法    (阅读：4844)
6. 定向抓取漫谈    (阅读：4451)
7. 互联网网站的反爬虫策略浅析    (阅读：4139)
8. 对爬虫的限制    (阅读：1911)
9. Google 网页爬虫报告无法连接站点解决办法    (阅读：1231)