R爬虫必备基础—rvest为什么不用于动态网页?

上一期R爬虫必备—httr+POST请求类爬虫(网易云课堂)主要介绍了httr包如何进行POST请求类爬虫,什么是POST?POST是一种HTTP 请求,根据 HTTP 标准,共有六种请求方法:OPTIONS、PUT、PATCH、DELETE、TRACE 和 CONNECT 方法。

image.png

在请求模式中,最常用的请求方法是GET和POST方法,在爬虫过程中至关重要。这两个方法都是从服务器请求一个资源,但是在正文的使用上有所不同。GET方法是网络请求最通用方法,可理解为直接请求。POST则有所区别,需要提交表单信息才能请求到信息

之前咱们写过R爬虫必备——rvest包的使用,它的网页请求方式就很简单,直接用read_html()即可获取网页,完全没有涉及这些请求方法。怎么看这个包更简单更方便,那为什么不用rvest进行爬取呢?

read_html():获取并解析网页
html_nodes():定位并获取节点信息
html_text():提取节点文本信息
html_attr():提取节点属性信息
  • 首先,rvest的确是个很好的爬虫工具,但它的强项在于网页解析,有两套解析语法可选(Xpath、css), 可以快捷的提取取所需数据,但是它的网页请求功能很脆弱,在实际操作中,特别是动态网页,明明数据就在网页源码中,通过css或者xpath路径,可就是没有返回值,或者总是返回chracter(0)、list(0)或者NULL,代码检查也没任何错误,就是爬取失败。这是因为rvest包提供的read_html()这种访问方式是很脆弱的,因为没有任何伪装措施和报头信息,直接访问存在着很大的隐患。

  • 此外,对于那些异步加载的网页来说,请求的网络资源分成了html纯文档和js脚本,浏览器可以通过解析并执行js脚本来更新关键数据,而通过其他非浏览器终端发送的请求,通常情况下只能拿到纯文档(你可以看到一些script标签中引用的的.js脚本),并不具备解析js脚本的能力。

  • 当然,这并不妨碍rvest包(read_html函数)直接从某些静态网站的URL中解析数据,因为很多静态网页并不会对网络请求做过多限制,比如不检查User-Agent,不做任何的数据隐藏,不限制数据权限等。

  • 当你有权限直接通过URL获取完整网页(注意是完整网页,大家直接理解为静态网页吧),或者已经通过其他请求库(比如httr)获取了完整的网页,下面就交给rvest,读取网页,解析并提取数据。总结来说:httr(请求网页)+rvest(解析网页),这是一对较为经典的工具搭配。还有一组更为复杂的:RCurl(请求网页)+XML(解析网页)。

read_html

read_html函数其实直接调用的是xml2包中的read_html方法,rvest包作为请求器的脆弱性便在于此,它是一个I/0函数。通俗一点说就是文件导入导出的操纵函数,与read_csv、read_xlsx、read_table属于同类。在XML包中与之功能一致的函数是xmlParse/xmlTreeParse。xmlParse/xmlTreeParse函数也是仅仅作为RCurl请求包的解析函数使用的,很少有单独使用xmlParse请求并解析网页,它太脆弱了,尽管它是支持直接从url获取并解析网页的。当然,对于那些对网络请求没有过多限制的网页来说,可以直接使用read_html函数获取并解析网页。

html_nodes

html_nodes函数是rvest包中非常关键的函数,提供有两套网页解析语法:xpath、css,可以非常便利的提取自己想要的节点信息。在html_nodes函数中,最终的解析函数是xml2中的xml_find_all函数,它的功能类似于XML包中的XpathAapply函数或者getNodest函数。在html_nodes函数中,一切都是xpath,即便你提供的是css路径,也会先被转化为xpath之后再使用xml_find_all函数进行处理。

html_attrs

该函数直接调用的xml2包中的xml_attrs函数,就是从节点中批量提取属性值。

html_text

该函数调用的xml2包中的xml_text函数,提取节点文本。

httr+rvest与RCurl+XML两种工具搭配的比较

image.png

四种常规参数编码类型:application/x-www-form-urlencoded ;multipart/form-data;application/json;text/xml。

总结:rvest包的高级请求功能依托于httr(当然你可以直接使用httr来构造请求)。解析器依托于xml2包中的xml_find_all函数实现。解析语法有css和xpath可选,但是最终都会转换为xpath进行解析。借助magrittr包来做管道优化,实现代码简化与效率提升。

参考:https://cloud.tencent.com/developer/article/1092915

更多内容可关注公共号“YJY技能修炼”~~~

往期回顾
R爬虫在工作中的一点妙用
R爬虫必备基础——HTML和CSS初识
R爬虫必备基础——静态网页+动态网页
R爬虫必备——rvest包的使用
R爬虫必备基础——CSS+SelectorGadget
R爬虫必备基础—Chrome开发者工具(F12)
R爬虫必备基础—HTTP协议
R爬虫必备—httr+POST请求类爬虫(网易云课堂)

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,590评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 86,808评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,151评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,779评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,773评论 5 367
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,656评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,022评论 3 398
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,678评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 41,038评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,659评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,756评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,411评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,005评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,973评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,203评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,053评论 2 350
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,495评论 2 343