在网络爬虫的开发过程中，我们经常会遇到一类 “棘手” 的目标网站 —— 基于 JavaScript 动态渲染的页面。这类网站不会在初始 HTML 中直接返回完整数据，而是通过前端脚本异步加载、渲染内容。传统的 Scrapy 爬虫直接解析响应文本，往往只能拿到空壳结构，无法获取有效信息。此时，将Scrapy与Splash结合，就成为了攻克这类网站的高效方案。
一、核心原理：为什么需要 Splash？
Scrapy 是 Python 生态中功能强大的爬虫框架，它以高效的异步请求、灵活的数据处理流程著称，但它的短板在于无法执行 JavaScript 代码。当爬虫向目标网站发送请求时，得到的响应是未经渲染的原始 HTML，其中动态加载的列表、数据、按钮等元素都尚未生成。
Splash 则是一个专门用于渲染 JavaScript 页面的轻量级工具，它本质是一个带有 HTTP API 的无界面浏览器，基于 Qt5 和 WebKit 内核。Splash 可以模拟真实浏览器的行为：加载页面、执行 JS 脚本、等待 DOM 渲染完成，然后返回渲染后的完整 HTML 页面，甚至可以截取页面截图、获取页面加载的 HAR 数据。
Scrapy 与 Splash 的结合逻辑非常清晰：
- Scrapy 不再直接向目标网站发送请求，而是将请求参数发送给 Splash 服务；
- Splash 接收请求后，模拟浏览器加载目标页面，完成 JS 渲染；
- Splash 将渲染后的 HTML 页面返回给 Scrapy；
- Scrapy 对渲染后的 HTML 进行解析，提取目标数据。
二、环境准备：安装与配置
在开始编写爬虫之前，我们需要完成基础环境的搭建，主要分为Splash 服务部署和Python 依赖安装两步。
2.1 部署 Splash 服务
Splash 支持多种部署方式，最推荐的是Docker 容器部署，这种方式无需处理复杂的依赖关系，一键即可启动服务。
- 确保本地已安装 Docker 环境，执行以下命令拉取 Splash 镜像：
bash
运行
docker pull scrapinghub/splash - 启动 Splash 容器，映射端口（默认端口为 8050）：
bash
运行
docker run -p 8050:8050 scrapinghub/splash - 验证服务是否启动成功：打开浏览器访问
http://localhost:8050，若能看到 Splash 的测试页面，则说明部署成功。
2.2 安装 Python 依赖库
需要安装scrapy-splash库，它是 Scrapy 与 Splash 通信的桥梁，提供了专门的下载器中间件和请求类。
bash
运行
pip install scrapy-splash三、Scrapy 项目配置：接入 Splash
创建一个新的 Scrapy 项目后，我们需要修改settings.py配置文件，让 Scrapy 能够使用 Splash 服务。
3.1 核心配置项
打开项目根目录下的settings.py，添加或修改以下配置：
python
运行
# 1. 配置Splash服务的地址 SPLASH_URL = 'http://localhost:8050' # 2. 启用Splash相关的下载器中间件 DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'scrapy_splash.SplashCookiesMiddleware': 723, 'scrapy_splash.SplashMiddleware': 725, 'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 810, } # 3. 配置Splash的去重过滤器 DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_splash.SplashAwareDupeFilter' # 4. 配置缓存存储（可选，用于缓存Splash的响应） HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy_splash.SplashAwareFSCacheStorage'这些配置的核心作用是让 Scrapy 的请求走 Splash 通道，并处理 Splash 响应的去重和缓存问题。
四、编写爬虫：实战爬取 JS 渲染页面
接下来，我们以一个简单的 JS 渲染页面为例，编写完整的爬虫代码。假设目标网站的动态数据是通过 Ajax 加载的商品列表，我们需要提取商品名称和价格。
4.1 创建爬虫文件
在项目的spiders目录下创建js_spider.py，代码如下：
python
运行
import scrapy from scrapy_splash import SplashRequest class JsRenderSpider(scrapy.Spider): name = 'js_render_spider' allowed_domains = ['example.com'] # 替换为目标域名 start_urls = ['https://example.com/js-render-page'] # 替换为目标URL # 定义Splash的Lua脚本：用于控制页面渲染过程 lua_script = """ function main(splash, args) -- 设置页面加载超时时间 splash:set_timeout(10) -- 加载目标页面 assert(splash:go(args.url)) -- 等待页面渲染完成（等待5秒，或等待指定元素出现） assert(splash:wait(5)) -- 返回渲染后的页面HTML return { html = splash:html(), -- 可选：返回页面截图 -- png = splash:png(), } end """ def start_requests(self): for url in self.start_urls: # 使用SplashRequest替代scrapy.Request yield SplashRequest( url=url, callback=self.parse, endpoint='execute', # 指定Splash的执行端点 args={ 'lua_source': self.lua_script, # 传入Lua脚本 'wait': 2 # 额外的等待参数 } ) def parse(self, response): # 解析渲染后的HTML（与普通Scrapy解析方式一致） products = response.xpath('//div[@class="product-item"]') for product in products: yield { 'name': product.xpath('.//h3/text()').get().strip(), 'price': product.xpath('.//span[@class="price"]/text()').get().strip() }4.2 代码核心解析
- SplashRequest 替代 Request：这是与普通爬虫的核心区别，
SplashRequest会将请求发送到 Splash 服务，并携带 Lua 脚本控制渲染流程。 - Lua 脚本的作用：Lua 脚本是 Splash 的灵魂，它可以实现复杂的页面操作：
splash:go(args.url)：加载目标 URL；splash:wait(5)：等待 5 秒，确保 JS 脚本执行完毕、数据加载完成；splash:html()：获取渲染后的 HTML 源码；- 除此之外，还可以实现
click（点击元素）、fill（填写表单）、scroll_position（滚动页面）等操作。
- 解析响应：经过 Splash 渲染后的响应，与普通 HTML 响应的解析方式完全一致，我们可以使用 XPath 或 CSS 选择器轻松提取数据。
五、高级技巧：优化渲染与爬取效率
在实际爬取过程中，我们需要根据目标网站的特性优化爬虫，避免出现超时、漏数据等问题。
5.1 智能等待：替代固定等待时间
固定的splash:wait(5)不够灵活，页面加载快时会浪费时间，加载慢时会导致渲染不完整。我们可以通过等待指定元素出现来优化：
lua
-- 等待class为"product-list"的元素出现，超时时间10秒 assert(splash:wait_for_element('div.product-list', 10))5.2 处理动态加载的分页
对于无限滚动的分页页面，可以通过 Lua 脚本模拟滚动操作，触发更多数据加载：
lua
function main(splash, args) splash:go(args.url) splash:wait(2) -- 模拟向下滚动3次，每次滚动后等待2秒 for i=1,3 do splash:evaljs("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)") splash:wait(2) end return splash:html() end5.3 禁用图片加载：提升爬取速度
如果不需要页面截图，禁用图片、CSS 等资源的加载，可以大幅提升 Splash 的渲染速度：
lua
function main(splash, args) splash.images_enabled = false -- 禁用图片加载 splash:go(args.url) splash:wait(3) return splash:html() end六、常见问题与解决方案
Splash 服务连接失败
- 检查 Docker 容器是否正常运行：
docker ps； - 确认
SPLASH_URL配置正确，防火墙未拦截 8050 端口。
- 检查 Docker 容器是否正常运行：
渲染后的页面仍无目标数据
- 延长等待时间或使用
wait_for_element等待关键元素； - 检查目标网站是否有反爬机制，可通过
splash:set_user_agent()设置浏览器 UA。
- 延长等待时间或使用
爬虫效率过低
- 禁用图片、CSS 加载；
- 调整 Scrapy 的并发数（
CONCURRENT_REQUESTS），避免 Splash 服务过载。
七、总结
Scrapy 与 Splash 的组合，完美解决了 JavaScript 渲染页面的爬取难题。Scrapy 负责请求调度、数据解析和持久化，Splash 负责模拟浏览器渲染，两者分工明确，极大拓展了爬虫的适用场景。在实际开发中，我们需要根据目标网站的特性编写灵活的 Lua 脚本，同时优化配置和爬取策略，才能在效率和稳定性之间找到最佳平衡点。
需要注意的是，爬虫开发应遵守目标网站的robots.txt协议，避免对服务器造成过大压力，做一个合规的开发者。
