Scrapy框架的应用
一, Scrapy
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架，很是出名，很是强悍。所谓的框架就是一个已经被集成了各类功能（高性能异步下载，队列，分布式，解析，持久化等）的具备很强通用性的项目模板。php
- 高性能的网络请求
- 高性能的数据解析
- 高性能的持久化存储
- 深度爬取
- 全栈爬取
- 分布式
- 中间件
- 请求传参
- ...等等
环境的安装:html
mac/linux：pip install scrapy window: - pip install wheel - 下载twisted http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted - 进入下载目录，执行 pip install Twisted‑17.1.0‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl - pip install pywin32 - pip install scrapy
二, 基础的使用
新建一个工程:python
scrapy startproject ProName- 目录结构：
- spiders（包）：空包
- settings：配置文件
- 不听从robots:
ROBOTSTXT_OBEY = False - UA假装:
USER_AGENT = 'xxx' - 日志等级的指定:
LOG_LEVEL = 'ERROR'
- 不听从robots:
- 目录结构：
cd ProName：进入到工程目录中- 在spiders（爬虫文件夹）中建立一个爬虫文件
scrapy genspider spiderName www.xxx.com- 编写代码：主要的代码会编写在爬虫文件中
- 执行工程：
scrapy crawl spiderName
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
# 爬虫类: 父类 => Spider
class FirstSpider(scrapy.Spider):
# 爬虫文件的名称: 当前爬虫源文件的惟一标识
name = 'first'
# 容许的域名, 限定爬取的域名
# allowed_domains = ['www.baidu.com']
# 起始的url列表, 列表中存放的url均可以被scrapy进行异步的网络请求
start_urls = ['https://www.baidu.com/', 'https://www.taobao.com/']
# 用做与数据解析
# 参数: response就是响应对象
def parse(self, response):
print(response)
scrapy的数据解析与持久化存储:mysql
需求: 爬取 https://dig.chouti.com/ 的文章标题与做者linux
extract()与extract_first(): 从xpath查询结果对象(Selector)中取得数据web
scrapy的持久化存储正则表达式
基于终端指令进行持久化存储redis
只能够将parse方法的返回值存储到本地的磁盘文件（指定形式后缀）中sql
支持:
json,jsonlines,jl,csv,xml,marshall,picklechromescrapy crawl spiderName -o filePath# 用做与数据解析 # 参数: response就是响应对象 def parse(self, response): div_list = response.xpath('/html/body/main/div/div/div[1]/div/div[2]/div[1]/div') all_data = [] for div in div_list: # 解析标题和做者信息 # xpath在取标签中存储的文本数据时必需要使用extract(),extract_first()进行字符串的单独提取 title = div.xpath('.//div[@class="link-detail"]/a/text()')[0].extract() author = div.xpath('.//span[@class="left author-name"]/text()').extract_first() all_data.append({'title': title, 'author': author}) # 基于终端指令的持久化存储 # scrapy crawl spiderName -o filePath return all_data
基于管道进行持久化存储(经常使用)
编码流程:
- 在爬虫文件中进行数据解析
- 在item类中定义相关的属性
- 将解析到的数据存储到一个item类型的对象中
- 将item类型的对象提交给管道
- 管道类的process_item方法负责接收item，接收到后能够对item实现任意形式的持久化存储操做
- 在配置文件中开启管道
- 一个管道类对应一种平台的持久化存储
# settings.py
# 开启管道,注册管道
ITEM_PIPELINES = {
# 300表示优先级,数值越小优先级越高
'firstblood.pipelines.FirstbloodPipeline': 300,
}
# items.py
import scrapy
class FirstbloodItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
# Field类型视为一个万能的数据类型
title = scrapy.Field()
author = scrapy.Field()
# pipelines.py
import pymysql
class FirstbloodPipeline(object):
conn = None
cursor = None
# 重写父类方法,该方法只会在爬虫开始时被执行一次
def open_spider(self, spider):
self.conn = pymysql.Connection(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='123', db='scrapy',
charset='utf8')
# process_item方法调用后就能够接收爬虫类提交来的item对象
def process_item(self, item, spider):
title = item['title']
author = item['author']
sql = 'insert into chouti values (%s, %s)'
self.cursor = self.conn.cursor()
# 事务处理
try:
self.cursor.execute(sql, [author, title])
self.conn.commit()
except Exception as e:
print(e)
# 回滚事务
self.conn.rollback()
return item # 将item传递给下个管道类
def close_spider(self, spider):
self.cursor.close()
self.conn.close()
# first.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from firstblood.items import FirstbloodItem
class FirstSpider(scrapy.Spider):
name = 'first'
start_urls = ['https://dig.chouti.com/']
# 用做与数据解析
# 参数: response就是响应对象
def parse(self, response):
div_list = response.xpath('/html/body/main/div/div/div[1]/div/div[2]/div[1]/div')
for div in div_list:
title = div.xpath('.//div[@class="link-detail"]/a/text()')[0].extract()
author = div.xpath('.//span[@class="left author-name"]/text()').extract_first()
# 实例化一个item类型的对象
item = FirstbloodItem()
# 给item对象的属性赋值
item['title'] = title
item['author'] = author
yield item # 将item提交给管道
三, 图片数据爬取(流数据的爬取)
案例:
爬取http://www.521609.com/daxuexiaohua/的图片
scrapy中封装了一个管道类(ImagesPipeline),基于该管道类,能够实现图片资源的请求和永久化存储
编码流程:
1.在爬虫文件中解析出图片的地址
2.将图片地址封装到item中且提交给管道
import scrapy
from getImg.items import GetimgItem
class ImgSpider(scrapy.Spider):
name = 'Img'
# allowed_domains = ['www.xxx.com']
start_urls = ['http://www.521609.com/daxuemeinv/']
# 定义一个通用的url模板
url = 'http://www.521609.com/daxuemeinv/list8%d.html'
pageNum = 1
def parse(self, response):
li_list = response.xpath('//*[@id="content"]/div[2]/div[2]/ul/li')
for li in li_list:
img_src = 'http://www.521609.com' + li.xpath('./a[1]/img/@src').extract_first()
item = GetimgItem()
item['img_src'] = img_src
yield item
if self.pageNum < 5:
self.pageNum += 1
new_url = self.url % self.pageNum
# 手动发请求,实现深度爬取
yield scrapy.Request(new_url, callback=self.parse)
3.管道文件中自定义一个管道类(继承ImagesPipeline)
4.重写三个方法:
def get_media_requests(self, item, info):
def file_path(self, request, response=None, info=None):
def item_completed(self, results, item, info):
import scrapy
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
class GetimgPipeline(ImagesPipeline):
# 该方法是用做与请求发送的
def get_media_requests(self, item, info):
# 对item中的img_src进行请求发送
# 手动进行请求发送
yield scrapy.Request(url=item['img_src'])
# 用于指定文件路径(文件夹 + 文件名称)
def file_path(self, request, response=None, info=None):
# 存到settings中指定的文件夹中
return request.url.split('/')[-1]
# 将当前的item提交给下个管道类
def item_completed(self, results, item, info):
return item
5.在配置文件中开启管道且加上IMAGES_STORE配置
# 自定义文件夹路径 IMAGES_STORE = './imgLibs'
四, POST请求
在scrapy中如何进行手动请求发送?
yield scrapy.Request(url, callback)
在scrapy中如何进行post请求的发送?
# formdata是post提交的数据
yield scrapy.FormRequest(url, callback, formdata={})
如何对起始的url进行post请求的发送?
# 重写父类的start_requests(self)方法
def start_requests(self):
for url in self.start_urls:
yield scrapy.FormRequest(url, callback=self.parse, formdata={})
五, 提高爬取数据的效率
增长并发：
默认scrapy开启的并发线程为32个，能够适当进行增长。在settings配置文件中修改CONCURRENT_REQUESTS = 100值为100,并发设置成了为100。
下降日志级别：
在运行scrapy时，会有大量日志信息的输出，为了减小CPU的使用率。能够设置log输出信息为INFO或者ERROR便可。在配置文件中编写：LOG_LEVEL = ‘ERROR’
禁止cookie：
若是不是真的须要cookie，则在scrapy爬取数据时能够禁止cookie从而减小CPU的使用率，提高爬取效率。在配置文件中编写：COOKIES_ENABLED = False
禁止重试：
对失败的HTTP进行从新请求（重试）会减慢爬取速度，所以能够禁止重试。在配置文件中编写：RETRY_ENABLED = False
减小下载超时：
若是对一个很是慢的连接进行爬取，减小下载超时能够能让卡住的连接快速被放弃，从而提高效率。在配置文件中进行编写：DOWNLOAD_TIMEOUT = 1 超时时间为10s
六, 深度爬取
什么叫深度爬取?
- 爬取的数据没有存在同一张页面中
如何实现请求传参?
Request(url，callback，meta={}):能够将meta字典传递给callbackcallback接收item：response.meta
需求:
爬取https://www.4567tv.tv/index.php/vod/show/class/%E5%8A%A8%E4%BD%9C/id/1.html的每一页的电影名称和简介.
import scrapy
from moviePro.items import MovieproItem
class MovieSpider(scrapy.Spider):
name = 'movie'
# allowed_domains = ['www.xxx.com']
start_urls = ['https://www.4567tv.tv/index.php/vod/show/class/%E5%8A%A8%E4%BD%9C/id/1.html']
# 通用url模板
url = 'https://www.4567tv.tv/index.php/vod/show/class/动做/id/1/page/%d.html'
pageNum = 2
# 解析电影名称和详情页的url
def parse(self, response):
li_list = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/ul/li')
for li in li_list:
title = li.xpath('./div/div/h4/a/text()').extract_first()
detail_url = 'https://www.4567tv.tv' + li.xpath('./div/div/h4/a/@href').extract_first()
item = MovieproItem()
item['title'] = title
# 手动请求发送, 将meta字典传递给指定的callback(请求传参)
yield scrapy.Request(detail_url, callback=self.parse_detailxxx, meta={'item': item})
if self.pageNum < 5:
new_url = format(self.url % self.pageNum)
self.pageNum += 1
yield scrapy.Request(new_url, callback=self.parse)
# 解析详情页中的电影简介
def parse_detailxxx(self, response):
item = response.meta['item']
desc = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/p[5]/span[2]/text()').extract_first()
item['desc'] = desc
yield item
七, 五大核心组件
Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通信，信号、数据传递等。
Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求，并按照必定的方式进行整理排列，入队，当引擎须要时，交还给引擎。
Downloader（下载器）：负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的全部Requests请求，并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎)，由引擎交给Spider来处理，
Spider（爬虫）：它负责处理全部Responses,从中分析提取数据，获取Item字段须要的数据，并将须要跟进的URL提交给引擎，再次进入Scheduler(调度器).
Item Pipeline(管道)：它负责处理Spider中获取到的Item，并进行进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方。
Downloader Middlewares（下载中间件）：你能够看成是一个能够自定义扩展下载功能的组件。 (经常使用,能够取到request和response)
Spider Middlewares（Spider中间件）：你能够理解为是一个能够自定扩展和操做引擎和Spider中间通讯的功能组件（好比进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests）
执行流程:
1 引擎：Hi！Spider, 你要处理哪个网站？ 2 Spider：老大要我处理xxxx.com。 3 引擎：你把第一个须要处理的URL给我吧。 4 Spider：给你，第一个URL是xxxxxxx.com。 5 引擎：Hi！调度器，我这有request请求你帮我排序入队一下。 6 调度器：好的，正在处理你等一下。 7 引擎：Hi！调度器，把你处理好的request请求给我。 8 调度器：给你，这是我处理好的request 9 引擎：Hi！下载器，你按照老大的下载中间件的设置帮我下载一下这个request请求 10 下载器：好的！给你，这是下载好的东西。（若是失败：sorry，这个request下载失败了。而后引擎告诉调度器，这个request下载失败了，你记录一下，咱们待会儿再下载） 11 引擎：Hi！Spider，这是下载好的东西，而且已经按照老大的下载中间件处理过了，你本身处理一下（注意！这儿responses默认是交给def parse()这个函数处理的） 12 Spider：（处理完毕数据以后对于须要跟进的URL），Hi！引擎，我这里有两个结果，这个是我须要跟进的URL，还有这个是我获取到的Item数据。 13 引擎：Hi ！管道 我这儿有个item你帮我处理一下！调度器！这是须要跟进URL你帮我处理下。而后从第四步开始循环，直到获取完老大须要所有信息。 14 管道调度器：好的，如今就作！ 注意！只有当调度器中不存在任何request了，整个程序才会中止，（也就是说，对于下载失败的URL，Scrapy也会从新下载。）
八, 中间件
scrapy有哪些中间件?
- 下载中间件（推荐）
- 爬虫中间件
下载中间件的做用:
- 批量拦截全部的请求(request)和响应(response)
为何拦截请求?
- 篡改请求的头信息（UA）:
request.headers['User-Agent'] = 'xxxxx' - 设置代理:
request.meta['proxy'] = 'http://ip:port'
为何拦截响应?
- 篡改响应数据
- 篡改响应对象(推荐)
案例分析:
爬取网易新闻（国内，国际，军事，航空，无人机）新闻数据的标题和内容,而且调用百度AI对文章内容进行标签提取和文章分类
分析:
1.每个板块下对应的新闻数据都是动态加载出来的
2.会对五个板块的响应数据进行数据解析，可是板块对应的响应对象是不包含动态加载的新闻数据，目前获取的每个板块对应的响应对象是不知足需求的响应对象
3.将不知足需求的5个响应对象（工程中一共会有1+5+n），修改为知足需求的响应对象。
# 爬虫文件中
import scrapy
from NewsPro.items import NewsproItem
from selenium import webdriver
import time
from aip import AipNlp
class NewsSpider(scrapy.Spider):
name = 'news'
# allowed_domains = ['https://news.163.com']
start_urls = ['https://news.163.com/']
# 5个板块的url
model_urls = []
# 打开selenium
browser = webdriver.Chrome(executable_path='./chromedriver.exe')
time.sleep(1)
# 解析出每一个板块对应的url
def parse(self, response):
li_index = [3, 4, 6, 7, 8]
li_list = response.xpath('//div[@class="ns_area list"]/ul/li')
for index in li_index:
# 解析到每一个板块的url
model_url = li_list[index].xpath('./a/@href').extract_first()
self.model_urls.append(model_url)
# 对板块的url进行请求发送获取每个板块对应的页面源码数据
yield scrapy.Request(model_url, self.parse_model)
# 请求每一个板块的页面源码数据,解析出新闻的标题和详情页url
def parse_model(self, response):
div_list = response.xpath('//div[@class="ndi_main"]/div')
for div in div_list:
item = NewsproItem()
new_url = div.xpath('./div/div[1]/h3/a/@href').extract_first()
title = div.xpath('./div/div[1]/h3/a/text()').extract_first()
if new_url and title:
item['title'] = title
# 对新闻的详情页进行请求发送,获取详情页的页面源码数据
yield scrapy.Request(new_url, self.parse_new, meta={'item': item})
# 解析新闻详情页数据,并提交给管道
def parse_new(self, response):
content = response.xpath('//*[@id="endText"]//text()').extract()
content = ''.join(content)
item = response.meta['item']
item['content'] = content
yield item
# 关闭selenium浏览器
def closed(self, spider):
self.browser.quit()
from scrapy import signals
import random
from time import sleep
from scrapy.http import HtmlResponse
user_agent_list = ['xxx', 'xxx']
class NewsproDownloaderMiddleware(object):
def process_request(self, request, spider):
# 经过中间件进行UA假装,尽可能每次使用不一样的UA
request.headers['User-Agent'] = random.choice(user_agent_list)
return None
def process_response(self, request, response, spider):
# selenium对象
browser = spider.browser
url = request.url
# 判断是否5个模块的url
if url in spider.model_urls:
browser.get(url)
sleep(1)
# 下来滚轴,获取所有的动态加载数据
browser.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')
sleep(1)
browser.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')
sleep(1)
browser.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')
sleep(1)
page_text = browser.page_source
# 封装一个response对象,替代不符合要求的response对象
response = HtmlResponse(url=request.url, body=page_text, encoding='utf-8', request=request)
return response
九, Crawl Spider
用途: 便捷的实现全站数据爬取
- 新建工程
scrapy startproject proName cd proName- 建立爬虫文件
scrapy genspider -t crawl spiderName www.xxx.com
核心:
连接提取器(LinkExtractor)
- 能够根据指定的规则对指定的连接进行提取
- 提取的规则就是构造方法中的allow参数决定的,是一个正则表达式
规则解析器(Rule)
- 能够将连接提取器提取到的连接进行请求发送
- 能够根据指定的规则(callback)对请求到的数据进行解析
follow=True: 将连接提取器继续做用到连接提取到的连接所对应的页面源码中,实现深度爬取
案例:
爬取http://wz.sun0769.com/html/top/report.shtml中全部页文章的标题和内容
class LxSpider(CrawlSpider):
name = 'lx'
# allowed_domains = ['www.xxx.com']
start_urls = ['http://wz.sun0769.com/html/top/report.shtml']
# 连接提取器
link = LinkExtractor(allow=r'page=\d+')
link_1 = LinkExtractor(allow=r'page=$')
link_detail = LinkExtractor(allow=r'question/\d+/\d+\.shtml')
rules = (
# 实例化一个Rule(规则解析器)对象
# follow=True: 将连接提取器 继续 做用到连接提取到的连接所对应的页面源码中
Rule(link_1, callback='parse_item', follow=False),
Rule(link, callback='parse_item', follow=True),
Rule(link_detail, callback='parse_item_detail', follow=False),
)
# 数据解析,是用来解析连接提取器提取到的连接所对应的页面
def parse_item(self, response):
tr_list = response.xpath('/html/body/div[8]/table[2]//tr')
for tr in tr_list:
title = tr.xpath('./td[3]/a/text()').extract_first()
num = tr.xpath('./td[1]/text()').extract_first()
item = Item2()
item['title'] = title
item['num'] = num
yield item
# 解析详情页中的新闻内容
def parse_item_detail(self, response):
content = ''.join(response.xpath('/html/body/div[9]/table[2]//tr[1]/td//text()').extract())
num = response.xpath('/html/body/div[9]/table[1]//tr/td[2]/span[2]/text()').extract_first().split(':')[-1]
item = Item1()
item['content'] = content
item['num'] = num
yield item
注意, 若是想将不一样页面的数据统一保存,使用Crawl Spider不是很方便,由于它没法进行请求传参.
十, 分布式
什么是分布式?
须要搭建一个由n台电脑组成的机群,而后在每一台电脑中执行同一组程序,让其对同一个网络资源进行联合且分布的数据爬取,大幅度提高爬取效率
实现方式:
scrapy+scrapy_redis组件实现的分布式.
注意, 原生的scrapy是不能够实现分布式的,为何?
- 调度器不能够被分布式机群共享
- 管道不能够被分布式机群共享
scrapy-redis组件的做用是什么?
- 提供能够被共享的管道和调度器
实现流程:
- 环境的安装:
pip install scrapy-redis - 建立工程:
scrapy startproject proName cd proName- 建立爬虫文件
- 基于Spider
- 基于Craw Spider
修改爬虫文件
1. 导入: from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider from scrapy_redis.spiders import RedisSpider 将当前爬虫类的父类修改成导入的类 删除allowed_domains和start_urls 添加一个redis_key = 'xxx'属性,表示调度器队列的名称 根据常规形式编写爬虫文件后续的代码
修改settings.py配置文件
# 指定管道 ITEM_PIPELINES = { 'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400 } # 指定调度器 # 增长了一个去重容器类的配置, 做用使用Redis的set集合来存储请求的指纹数据, 从而实现请求去重的持久化 DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter" # 使用scrapy-redis组件本身的调度器 SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler" # 配置调度器是否要持久化, 也就是当爬虫结束了, 要不要清空Redis中请求队列和去重指纹的set。若是是True, 就表示要持久化存储, 就不清空数据, 不然清空数据 SCHEDULER_PERSIST = True # 指定redis数据库 REDIS_HOST = '127.0.0.1' REDIS_PORT = 6379修改redis的配置文件
redis.windows.conf关闭默认绑定 56行: # bind 127.0.0.1 关闭保护模式 75行: protected-mode no
启动redis的服务端(携带配置文件)和客户端
启动分布式的程序
cd 到spiders文件夹内 scrapy runspider xxx.py
向调度器的队列中添加一个起始的url
队列是存在于redis中的 redis的客户端中: lpush sun www.xxx.com
案例:
# spiders文件中
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy_redis.spiders import RedisCrawlSpider
from fenbushi.items import FenbushiItem
class FbsSpider(RedisCrawlSpider):
name = 'fbs'
# allowed_domains = ['www.xxx.com']
# start_urls = ['http://www.xxx.com/']
redis_key = 'sun' # 可被共享的调度器队列的名称,即须要添加起始url的redis中的set
link = LinkExtractor(allow=r'page=\d+')
rules = (
Rule(link, callback='parse_item', follow=True),
)
def parse_item(self, response):
tr_list = response.xpath('/html/body/div[8]/table[2]//tr')
for tr in tr_list:
title = tr.xpath('./td[3]/a/text()').extract_first()
item = FenbushiItem()
item['title'] = title
yield item
十一, 增量式
概念: 监测网站数据更新
核心技术: 去重
适合使用增量式的网站:
- 基于深度爬取: 对爬取过的页面的url进行记录(记录表)
- 基于非深度爬取: 爬取过的数据对应的数据指纹(记录表)
- 数据指纹: 原始数据的一组惟一标识(例如MD5值)
记录表是以怎样的形式存在于哪?
推荐使用redis的set充当记录表
案例:
监测https://www.4567tv.tv/index.php/vod/show/id/1/page/1.html的电影标题与简介
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from redis import Redis
from zlsPro.items import ZlsproItem
class ZlsSpider(CrawlSpider):
name = 'zls'
start_urls = ['https://www.4567tv.tv/index.php/vod/show/id/1/page/1.html']
# 解析每一页的页码连接
link = LinkExtractor(allow=r'1/page/\d+\.html')
rules = (
Rule(link, callback='parse_item', follow=False),
)
conn = Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
def parse_item(self, response):
li_list = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/ul/li')
for li in li_list:
detail_url = 'https://www.4567tv.tv' + li.xpath('./div/a/@href').extract_first()
ex = self.conn.sadd('urls', detail_url)
if ex == 1:
# detail_url不存在于redis的set中
yield scrapy.Request(detail_url, self.parse_detail)
else:
# detail_url存在于redis的set中
print('无数据更新')
def parse_detail(self, response):
title = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/h1/text()').extract_first()
desc = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/p[5]/span[3]/text()').extract_first()
print(title, '是新数据')
item = ZlsproItem()
item['title'] = title
item['desc'] = desc
yield item
十二, 反爬机制
robots: 无论它..
UA检测: UA假装
图片懒加载: 获取相应的伪属性对应的值
验证码: 打码平台,selenium
cookie: session对象自动记录cookie
动态加载的数据: 使用抓包工具,获取动态加载数据对应的url
动态变化的请求参数: 通常隐藏在页面源码中
IP检测: IP代理池
js混淆: js反混淆
js加密: 找到对应的js代码,使用PyExecJS运行js代码
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