scrapy无疑是优秀的爬虫框架，它使用的是类似Requests的方式来爬取网页，也就是说它爬取的静态页面，但是现实却是大部分的网站都是动态的，我们看到的正常页面都是浏览器渲染后的结果，如果直接使用scrapy爬取网页很可能得不到期望的数据。一种想当然的方式，就是通过自定义Middleware使用类似selenium这种模拟浏览器行为的方式来直接拿到渲染好的html内容，这样当然是可行的，scrapy也可以轻松和selenium对接，不足之处是增加了资源的消耗。

还有一种直达本质的方式，就是找到数据的源头，有的通过ajax请求获取数据源，有的将数据源放到js代码中，通过浏览器开发工具分析交互过程找到数据源头后，如果是ajax请求就直接请求对应的接口就可以拿到数据，本文将介绍数据源在js文件中的提取方法。

这里以某文库搜索结果为例，如果直接scrapy爬取页面是看不到下图中的搜索结果的，分析页面结构发现源头数据在script脚本中，脚本中基本上就是类似json的数据对象，只要拿到js脚本的对象数据就等于得到了搜索结果。

python是可以解析js脚本并获取其中的数据对象的，这里推荐chompjs这个库，chompjs可以直接将js中的数据对象返回给python，非常的方便，使用前需要使用pip install chompjs安装此库。需要注意的是，chompjs的核心代码使用c来编写，因此安装chompjs需要事先安装c++构建工具。

1. 如果事先没有安装c++构建工具会报错

2. 访问上面错误提示中的链接下载c++构建工具并安装

安装成功之后再次执行pip install chompjs安装成功

scrapy shell可以使用交互方式快速验证提取数据的代码，不需要一次次地运行爬虫验证，非常的高效，接下来就演示如何使用scrapy shell把js中的数据提取出来。启动scrapy shell

从返回的结果来看，response已经获取到了爬取的页面内容，接下来主要使用response进行数据提取

我们已经知道数据源在script中，直接使用response.css('script')可以获取所有的script，我们需要的是第二个script中的脚本

直接取出script中的js脚本，response.css("script::text")[1].get()

最后就是导入chompjs库，执行js代码并获取返回的数据对象

data是dict字典对象，需要的数据在'sulaData'这个key中，至此，大功告成啦。

简单做个总结，我认为使用scrapy写爬虫根本不需要用到像selenium这样的模拟浏览器下载器，解决的办法就是找到数据的源头，没有数据源动态网站也无从渲染。不过，这里忽略了一个重要的环节，就是登录，不同平台登录机制也不同，各种各样的验证码让人头疼，正面硬刚很可能碰的头破血流，因此我不建议把登录部分写在爬虫里，一种更好的方案是单独开发一个cookie池服务，cookie池服务负责管理所有平台的用户登录，不能自动登录的就提供手工登录，并通过web api提供随机获取cookie，scrapy通过调用cookie池的api来获取cookie实现模拟已登录用户状态。