如何使用Scrapy和Playwright高效爬取WHO全球疫情数据：实战解析与优化技巧

随着全球疫情形势的不断变化，实时获取和分析疫情数据变得尤为重要。针对这一需求，本文将带你走进一个高效的数据爬取实践——如何结合 Scrapy 和 Playwright 来爬取世界卫生组织（WHO）提供的全球疫情数据，并在这个过程中优化爬取效率、提高数据抓取的准确性。通过这篇文章，你将能够掌握实际操作技巧，灵活应对复杂网页结构和反爬虫机制。

1. 项目背景与需求分析

WHO（世界卫生组织）定期发布全球疫情数据，包含全球确诊病例、死亡人数、恢复人数等信息。这些数据对政府、研究机构、新闻媒体等具有重要价值。然而，由于疫情数据的动态变化以及网站结构的复杂性，手动收集数据既费时又容易出错。

为了解决这些问题，我们采用 Scrapy 与 Playwright 两大强力工具进行协作，Scrapy负责爬虫框架的整体架构与数据抓取，Playwright则帮助我们处理复杂的JavaScript渲染网页，尤其是动态加载数据的场景。

2. 为什么选择 Scrapy + Playwright ？

在传统的爬虫开发中，使用 Scrapy 来进行数据抓取是非常高效的。Scrapy具有高并发、可扩展和强大的数据处理能力，适合大规模的数据抓取。然而，现代网站越来越多使用JavaScript进行页面渲染和数据加载，导致Scrapy本身在抓取动态内容时存在限制。

这时，Playwright 就发挥了重要作用。Playwright是一个新的浏览器自动化工具，它可以渲染JavaScript，模拟用户浏览器行为，从而解决了动态页面抓取的问题。

结合Scrapy和Playwright，我们可以同时享有Scrapy的高效数据抓取能力与Playwright的浏览器渲染能力，使得我们能够轻松应对JavaScript渲染的动态网页。

3. 环境搭建与依赖安装

首先，我们需要安装以下依赖包：

pip install scrapy
pip install scrapy-playwright

同时，我们还需要安装 Playwright：

python -m playwright install

这样，Scrapy就能够使用Playwright作为渲染引擎来抓取动态网页。

4. 使用 Scrapy + Playwright 爬取 WHO 数据

4.1 创建 Scrapy 项目

首先，我们创建一个 Scrapy 项目：

scrapy startproject who_covid
cd who_covid

然后，创建一个新的爬虫：

scrapy genspider covid_spider who.int

4.2 配置 Scrapy 使用 Playwright

在 Scrapy 项目的 settings.py 中，进行以下配置来启用 Playwright：

# 启用 Playwright
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
            
    'scrapy_playwright.middleware.PlaywrightMiddleware': 1,
}

# 设置 Playwright 使用无头浏览器
PLAYWRIGHT_BROWSER_TYPE = "chromium"
PLAYWRIGHT_LAUNCH_OPTIONS = {
            
    'headless': True,
}

4.3 编写爬虫代码

在 covid_spider.py 中，编写爬虫抓取 WHO 网站的数据。我们可以通过 Playwright 获取页面的动态内容。

import scrapy
from scrapy_playwright.page import PageMethod

class CovidSpider(scrapy.Spider):
    name = 'covid_spider'
    start_urls = ['https://www.who.int/en/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019']

    async def parse(self, response):
        # 使用 Playwright 进行页面渲染
        page = response.meta['playwright_page']
        await page.goto(response.url)

        # 等待数据加载完毕
        await page.wait_for_selector('div[data-testid="global-case-summary"]')

        # 获取并解析数据
        cases = await page.query_selector_all('div[data-testid="global-case-summary"]')
        for case in cases:
            global_data = await case.inner_text()
            yield {
            'global_data': global_data}

        # 关闭 Playwright 页面
        await page.close()

4.4 启动爬虫

在命令行中，运行爬虫来抓取数据：

scrapy crawl covid_spider

5. 数据处理与存储

抓取到的数据通常是非常庞大的，因此我们需要对数据进行进一步的处理和存储。

5.1 数据清洗

在爬取到的数据中，我们可能需要清洗一些多余的内容或无用信息，比如去掉HTML标签，清理不必要的空格等。

def clean_data(raw_data):
    # 清洗数据，去掉多余的字符
    clean_data = raw_data.strip().replace('
', '').replace('
', '')
    return clean_data

5.2 数据存储

可以将抓取到的数据保存为JSON、CSV或数据库格式，便于后续分析。

# 保存为JSON格式
scrapy crawl covid_spider -o covid_data.json

6. 高效优化技巧

爬取 WHO 全球疫情数据时，可能会遇到多个挑战。以下是一些优化技巧：

6.1 增加并发数

增加 Scrapy 的并发请求数，以提高抓取效率。可以在 settings.py 文件中设置：

CONCURRENT_REQUESTS = 32
CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16

6.2 避免频繁请求

使用 下载延时，避免请求过于频繁而被封禁。

DOWNLOAD_DELAY = 2  # 每次请求之间的延时

6.3 代理与用户代理

使用代理池和伪造用户代理，以绕过反爬虫机制。

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'

7. 结果展示与分析

抓取并清洗后的数据可以用于绘制全球疫情趋势图，分析不同国家或地区的疫情发展情况。你可以使用 Matplotlib 或 Plotly 等库来展示这些数据。

例如，使用 Matplotlib 绘制全球确诊和死亡病例趋势：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们已经获取并整理好了数据
dates = ['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01']
cases = [100000, 200000, 300000]
deaths = [2000, 3000, 4000]

plt.plot(dates, cases, label='Cases')
plt.plot(dates, deaths, label='Deaths')

plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Count')
plt.title('COVID-19 Global Trends')
plt.legend()

plt.show()