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动态加载网页图片抓取:Dermnet案例与Google CSE API利用指南

本教程旨在解决Dermnet等采用JavaScript动态加载图片的网站抓取难题。当传统方法如BeautifulSoup或Selenium受阻时,我们将展示如何通过 浏览器 开发者工具识别并直接调用隐藏的Google自定义搜索API(CSE)。通过分析API请求参数并解析返回的JSON数据,本指南提供了一种高效、稳定的图片抓取策略,并涵盖了分页处理和实践中的注意事项。 理解动态加载的挑战 在进行网页数据抓取时,我们经常会遇到内容通过 java script动态加载的网站。这类网站在初始 html 响应中可能不包含所需的图片链接或数据,而是通过客户端脚本在页面加载完成后异步请求数据并渲染。对于这类场景,仅仅使用requests库获取html并结合beautifulsoup解析静态内容往往会失败,因为beautifulsoup无法执行 javascript 。虽然selenium等自动化测试工具可以模拟浏览器行为,执行javascript并等待内容加载,但其资源消耗较大,且在某些复杂场景下(如本案例中内容来自第三方api)仍然可能难以直接定位到渲染后的元素。 识别隐藏的API调用 解决动态加载问题的关键在于“透过现象看本质”,即找出页面数据实际的来源。许多动态加载的内容并非直接嵌入在JavaScript代码中,而是通过JavaScript向后端API发送请求获取。我们可以利用浏览器的开发者工具来发现这些隐藏的API调用。 打开开发者工具: 在目标网站(例如Dermnet的搜索结果页)上,按下F12键(或右键点击页面选择“检查”/“Inspect”)打开开发者工具。 切换到“网络”(Network)标签页: 这个标签页会显示浏览器在加载页面时发出的所有HTTP请求。 过滤和观察: 刷新页面,并仔细观察网络请求。通常,动态加载的数据请求会以XHR(XMLHttpRequest)或Fetch的形式出现。在本案例中,我们可以观察到有针对cse.google.com的请求。这类请求往往是Google自定义搜索(Google Custom Search Engine, CSE)的API调用。 分析API请求: 找到类似https://cse.google.com/cse/element/v1?rsz=large&num=16&hl=en&source=gcsc&gss=.com&cselibv=...&searchtype=image&cx=...&q=...&safe=off&cse_tok=...&exp=csqr,cc,bf&callback=google.search.cse.api...的URL。这个URL就是获取图片数据的API接口。点击该请求,查看其“响应”(Response)标签页,你会发现返回的是一个JSON对象,其中包含results字段,里面就是我们需要的图片信息。 构建API请求与解析响应 一旦识别出API接口,我们就可以绕过 前端 渲染,直接向该API发送请求并解析其JSON响应。 1. API URL参数分析 上述API URL包含多个关键参数,理解它们对于构建请求至关重要: Comet AI 浏览器 下载 Comet AI 浏览器,体验由 Perplexity AI 驱动的革命性上网方式。内置 AI 助手可实时总结网页、跨标签页对比信息、自动执行任务。告别繁琐操作,让 AI 成为你的浏览副驾,大幅提升研究与工作效率。支持 Windows、macOS、Android 和 iOS。 下载 q: 搜索关键词(例如basal%20cell%20carcinoma%20dermoscopy)。 cx: Google CSE的自定义ID,用于标识特定的搜索引擎。 num: 每页返回结果的数量。 start: 控制分页,表示从第几个结果开始返回。 cse_tok: 一个动态生成的令牌(token),可能是用于身份验证或防止滥用。这个参数需要特别注意,它可能会随时间或请求而变化。 cselibv: 可能是一个版本号或动态生成的标识符,也建议从实际的网络请求中获取最新值。 callback: 通常用于JSONP请求,指定回调函数名。在直接请求纯JSON时,通常可以忽略或移除。 2. 使用Python发送API请求 我们可以使用Python的requests库来模拟这些API请求。
import requests import json import re import time import os from urllib.parse import urlparse def fetch_dermnet_images_via_api(query, max_pages=3, delay_seconds=1): """ 通过Google CSE API抓取Dermnet的图片链接。 注意:cse_tok和cselibv参数可能需要动态获取或定期更新。 """ base_api_url = "https://cse.google.com/cse/element/v1" # 从浏览器开发者工具中获取的关键参数。 # cse_tok和cselibv通常是动态的,这里使用示例值,实际应用中可能需要更复杂的策略来获取。 # cx是Google CSE的ID,通常是固定的。 params = { "rsz": "large", "num": "16", # 每页图片数量 "hl": "en", "source": "gcsc", "gss": ".com", "cselibv": "8e77c7877b8339e2", # 示例值,请从网络请求中获取最新 "searchtype": "image", "cx": "015036873904746004277:nz7deehiccq", # Dermnet的CSE ID "q": query, "safe": "off", "cse_tok": "AFW0emwRaupmNcwPmPDnZm7vKaJV:1684998350721", # 示例token,请从网络请求中获取最新 "exp": "csqr,cc,bf", # "callback": "google.search.cse.api10440" # 如果直接请求JSON,可以不带callback参数 } all_image_urls = [] for page in range(1, max_pages + 1): print(f"Fetching page {page} for query: '{query}'") # Google CSE API通过start参数控制分页,start表示从第几个结果开始 params["start"] = (page - 1) * int(params["num"]) + 1 try: # 移除callback参数以获取纯JSON响应,如果存在的话 temp_params = params.copy() if "callback" in temp_params: del temp_params["callback"] # 模拟浏览器User-Agent headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124124 Safari/537.36" } response = requests.get(base_api_url, params=temp_params, headers=headers, timeout=15) response.raise_for_status() # 检查HTTP请求是否成功 # Google CSE API返回的响应通常是JSONP格式,即以函数调用

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