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12.1 Charles 抓包工具的使用
12.2 mitmproxy 抓包工具的使用
12.3 mitmdump 实时抓包处理
12.4 Appium 的使用
12.5 基于 Appium 的 App 爬取实战
12.6 Airtest 的使用
12.7 基于 Airtest 的 App 爬取实战
12.8 手机群控爬取实战
12.9 云手机的使用
13.0 Android 逆向
13.1 jadx 的使用
13.2 JEB 的使用
13.3 Xposed 框架的使用
13.4 基于 Xposed 的爬取实战案例
13.5 Frida 的使用
13.6 SSL Pining 问题的解决方案
13.7 Android 脱壳技术简介与实战
13.8 利用 IDA Pro 静态分析和动态调试 so 文件
13.9 基于 Frida-RPC 模拟执行 so 文件
13.10 基于 AndServer-RPC 模拟执行 so 文件
13.11 基于 unidbg 模拟执行 so 文件
14.1 页面智能解析简介
14.2 详情页智能解析算法简介
14.3 详情页智能解析算法的实现
14.4 列表页智能解析算法简介
14.5 列表页智能解析算法的实现
14.6 如何智能分辨列表页和详情页
15.1 Scrapy框架介绍
15.2 Scrapy入门
15.3 Selector 的使用
15.4 Spider 的使用
15.5 Downloader Middleware的使用
15.6 Spider Middleware的使用
15.7 Item Pipeline的使用
15.8 Extension的使用
15.9 Scrapy 对接 Selenium
15.10 Scrapy 对接 Splash
15.11 Scrapy 对接 Pyppeteer
15.12 Scrapy 规则化爬虫
15.13 Scrapy 实战
16.1 分布式爬虫理念
16.2 Scrapy-Redis原理和源码解析
16.3 基于Scrapy-Redis的分布式爬虫实现
16.4 基于Bloom Filter进行大规模去重
16.5 基于RabbitMQ的分布式爬虫
17.1 Scrapyd和ScrapydAPI的使用
17.2 Scrapyd-Client 的使用
17.3 Gerapy 爬虫管理框架的使用
17.4 将Scrapy 项目打包成 Docker 镜像
17.5 Docker Compose 的使用
17.6 Kubernetes的使用
17.7 用 Kubernetes 部署和管理 Scrapy 爬虫
17.8 Scrapy 分布式爬虫的数据统计方案
17.9 基于Prometheus和Grafana的分布式爬虫监控方案
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Python3网络爬虫开发实战(下)
小册名称:Python3网络爬虫开发实战(下)
### 12.6 Airtest 的使用 在Python网络爬虫开发的广阔领域中,除了传统的HTTP请求与解析技术外,自动化测试工具也逐渐成为辅助爬虫开发、验证网页数据有效性的重要手段。Airtest是一款基于Python的跨平台UI自动化测试工具,它支持Android、iOS、Windows以及Web应用的自动化操作,非常适合用于网络爬虫项目中模拟用户行为、数据抓取前的环境验证等场景。本章节将详细介绍如何在Python项目中集成Airtest,利用其强大的功能来辅助网络爬虫的开发与测试。 #### 12.6.1 Airtest简介 Airtest是一个开源的自动化测试框架,由网易游戏自动化测试团队开发。它提供了简洁易用的API,以及基于图像识别的元素定位机制,极大地降低了自动化脚本的编写难度。Airtest通过集成Poco(一种基于UI控件的自动化框架),使得在移动应用上的自动化操作更加精确和高效。同时,Airtest还提供了强大的日志记录和截图功能,方便开发者追踪问题和分析测试结果。 #### 12.6.2 环境搭建 要使用Airtest进行自动化测试或辅助爬虫开发,首先需要搭建相应的开发环境。以下是环境搭建的基本步骤: 1. **安装Python**:确保你的系统中安装了Python 3.x版本。 2. **安装AirtestIDE**:AirtestIDE是Airtest的集成开发环境,提供了可视化的脚本编辑、运行和调试功能。可以从[Airtest官网](http://airtest.netease.com/)下载并安装。 3. **连接设备**:根据需要测试的平台,连接相应的设备。对于移动设备,可以通过ADB(Android Debug Bridge)或iTunes(iOS)进行连接;对于Windows或Web应用,则直接在IDE中操作即可。 4. **配置环境变量**(可选):确保AirtestIDE和相关工具(如ADB)的路径被添加到系统的环境变量中,以便在命令行中直接使用。 #### 12.6.3 编写Airtest脚本 Airtest脚本是基于Python编写的,但为了方便非专业编程人员使用,AirtestIDE提供了可视化脚本编辑功能。不过,对于需要高度定制化的爬虫项目,直接编写Python脚本会更加灵活。 ##### 基本语法 Airtest脚本的基本语法与Python类似,但增加了一些特定的函数和类用于自动化操作。以下是一个简单的示例脚本,展示如何使用Airtest打开一个网页并截图: ```python from airtest.core.api import * # 初始化设备(这里以连接本地Windows设备为例) auto_setup(__file__, devices=["Windows:///"]) # 打开浏览器并访问网页 start_app("C:\\Program Files (x86)\\Google\\Chrome\\Application\\chrome.exe") sleep(2) # 等待浏览器启动 keyevent("F4", ctrl=True) # 使用Ctrl+F4快捷键打开新标签页 sleep(1) text("http://example.com", keyname="address") # 在地址栏输入网址 keyevent("Enter") # 按下Enter键打开网页 # 等待网页加载完成 wait(Template(r"tpl1620517092980.png", record_pos=(0.5, -0.3), resolution=(1920, 1080))) # 截图保存 snapshot(filename="example_page.png") # 退出浏览器 stop_app("chrome") ``` ##### 元素定位 Airtest支持基于图像识别的元素定位,这是其独特之处。你可以使用`Template`类来指定一个图片作为要定位的元素,Airtest会在屏幕中搜索与这个图片最相似的区域。 ```python from airtest.core.api import * # 使用图像识别定位按钮并点击 touch(Template(r"button_image.png", record_pos=(0.5, 0.5), resolution=(1080, 1920))) ``` 此外,结合Poco框架,你还可以基于UI控件的属性进行更精确的元素定位和操作。 #### 12.6.4 应用于网络爬虫 在网络爬虫项目中,Airtest可以用于以下几个方面: 1. **环境验证**:在正式抓取数据之前,使用Airtest模拟用户行为(如登录、翻页等),验证网页环境是否正常,避免因网页变动导致的抓取失败。 2. **动态内容抓取**:对于通过JavaScript动态加载的内容,可以使用Airtest模拟用户滑动、点击等操作,触发内容加载,然后抓取所需数据。 3. **验证码识别**:部分网站会采用图形验证码来防止自动化访问。虽然Airtest本身不直接提供验证码识别功能,但可以通过截图保存验证码图片,然后使用OCR(光学字符识别)技术或其他专门的验证码识别服务进行处理。 4. **数据一致性校验**:抓取数据后,可以使用Airtest再次访问相关页面,验证抓取的数据是否与网页上展示的一致,确保数据的准确性。 #### 12.6.5 实战案例 假设我们需要从一个电商网站抓取商品信息,但商品列表是动态加载的,且需要登录后才能查看。我们可以设计以下流程来利用Airtest辅助爬虫开发: 1. **登录验证**:使用Airtest模拟用户登录流程,确保爬虫能够成功登录。 2. **滑动加载**:编写Airtest脚本模拟用户滑动屏幕,加载更多商品信息。 3. **数据抓取**:在商品列表完全加载后,使用传统的爬虫技术(如Selenium或requests+BeautifulSoup)抓取商品信息。 4. **数据校验**:随机选取几个商品,使用Airtest再次访问其详情页,验证抓取的数据是否准确。 通过这样的方式,Airtest不仅帮助解决了动态加载和登录验证的问题,还提高了数据抓取的准确性和可靠性。 #### 12.6.6 总结 Airtest作为一款功能强大的UI自动化测试工具,在网络爬虫开发中也展现出了其独特的价值。通过结合使用Airtest和传统的爬虫技术,我们可以更加灵活地应对各种复杂的网络环境和数据抓取需求。希望本章节的内容能够为你的网络爬虫项目带来一些启发和帮助。
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