这个是一位网友在B站交流的一个问题，这里记录一下。
需求
2、需要抓取的信息
爬取文书列表内容，报告标题、文号、日期、摘要等等信息。
3、需要抓取多页，比如说前10页。
分析网站的情况
1、抓取的页面翻页的时候，url是不会变的。而在页面的源码当中又找不到内容，说明网页是通过异步加载的。
2、打开F12，就会弹出下面的暂停提示，阻止后续的查看。没事，点击右下角的取消断点，再运行即可。
3、点击“network”，点击网页的第二页，查看请求的数据。
可以看到，是post请求，后面需要有一堆的参数
一般而言，通过这样请求之后，可以获取到真实的json文件，里面就包含了网页中文书的列表当中，然而这次却是不一样，请求得到的居然是加密的信息，还需要通过一定方式来进行解密才行。
到这里，已经可以感受到网页开发人员的“苦心”，反爬的措施可谓是非常的多。不过，我还是在网上找到了一篇网友关于用python解决这上面问题的办法和代码，有需要的时候可以参考一下。这里有些内容在自己的能力圈之外，就暂时不考虑了。
https://blog.csdn.net/Since_you/article/details/100566633
web scraper爬取
用python比较复杂的话，那么就考虑用web scraper来试试。
python爬取的效率当然高，但是反爬的太厉害了，大部分的网站都会对python进行一定的限制和爬取，这样写代码的成本就无形增加了很多。
web scraper则不用考虑这么多，只要浏览器里面能看到数据，就能够进行爬取。
回头看看网站的情况：一是url不变，二是数据不在网页源码当中。那么就考虑“动态加载进行翻页”的这种情况（参考教程：http://www.yhjbox.com/2020/03/5561/）。
主要配置如图：
关键点就是"selector type"和"click selector"的配置
"selector type"（用于选择网页中的文书列表）选择"Element click"
"click selector"（用于翻页）这里需要注意，一般如果是直接在网页点选的话，得到的css代码是这样的
.left_7_3 a:nth-of-type(n+2)
表示的意思就是从第二个翻页器（上一页为第一个，1为第二个）开始点击，一直到最后一个。
因为这个url有非常多的页，比如，如果希望只取前5页的话，可以如下更改：
.left_7_3 a:nth-of-type(-n+6)
n的取值是从0开始的。
然后再在这个选择器下面，配置标题、文号、日期、摘要的选择器。
最终的结构图就是这样的：
爬取的过程及结果就是这样的。
这个方法相对python而言，节省的时间可不止一点点，结果基本上一致。
这里把上面的web scraper的配置也分享一下：
{"_id":"caipan","startUrl":["http://wenshu.court.gov.cn/website/wenshu/181217BMTKHNT2W0/index.html?pageId=7bcf3b0574e320a487ada1f504759be4&s21=%E8%B5%94%E5%81%BF"],"selectors":[{"id":"list","type":"SelectorElementClick","parentSelectors":["_root"],"selector":"div.LM_list:nth-of-type(n+3)","multiple":true,"delay":0,"clickElementSelector":".left_7_3 a:nth-of-type(-n+4)","clickType":"clickOnce","discardInitialElements":"do-not-discard","clickElementUniquenessType":"uniqueText"},{"id":"title","type":"SelectorLink","parentSelectors":["list"],"selector":"a.caseName","multiple":false,"delay":0},{"id":"number","type":"SelectorText","parentSelectors":["list"],"selector":"span.ah","multiple":false,"regex":"","delay":0},{"id":"date","type":"SelectorText","parentSelectors":["list"],"selector":"span.cprq","multiple":false,"regex":"","delay":0},{"id":"content","type":"SelectorText","parentSelectors":["list"],"selector":"p","multiple":false,"regex":"","delay":0}]}
批量下载word文书
每个文书都提供有word下载的链接，但是实现批量下载还是有一点困难。
1、word的下载链接直接在按钮或者网页源码里面是提取不到的，是需要根据文书的url中的"docId"参数来构造的，即
“http://wenshu.court.gov.cn/down/one?” + docID地址
例如：
爬取到的文书的详细页地址为：
http://wenshu.court.gov.cn/website/wenshu/181107ANFZ0BXSK4/index.html?docId=f9ffb134f0cb4a2ab832abea01298704
那么下载地址就是：
http://wenshu.court.gov.cn/down/one?docId=f9ffb134f0cb4a2ab832abea01298704
2、有了这个地址之后，原本以为可以直接用迅雷、IDM等软件来批量下载，但是很显然，网站的开发人员限制了。经过不同方法的验证，发现目前只能是通过浏览器来挨个下载。（另外，可能可以通过python设置各种反爬的方法来实现批量下载的目的，但是工程量比较大，我没试验成功，理论上应该是可的。）
那么就用了最笨的方法，借助python来模拟鼠标键盘的操作，将url批量的输入到浏览器当中，实现批量下载。
下面是单次下载的代码，批量的话只需要读取web scraper爬取的文件，构造好url，通过一个循环，依次输入下载即可。
import time
import pyautogui
time.sleep(1)
url_position = (160, 50) #url位置
def input_id(x,y,url): #输入url的动作
pyautogui.moveTo(x, y, duration=0.2) #0.25表示完成移动的时间
pyautogui.click(button='left')
time.sleep(0.5)
pyautogui.typewrite(url,0.01)#输入字符，0.1表示输入每个字符间隔的时间
time.sleep(0.5)
pyautogui.press("enter")
url1 = "http://wenshu.court.gov.cn/down/one?docId=694b012a59e34ae19967abeb00d512dc"
input_id(url_position[0],url_position[1],url1)
小结：
1、python固然很强大，但是有时候用web scraper可以效率更高，节省更多的时间。
2、web scraper爬取url不变、异步加载的网页，关键是"selector type"和"click selector"的配置，可以参考教程：http://www.yhjbox.com/2020/03/5561/
3、python可以通过pyautogui库，来实现自动化操作任意鼠标、键盘的操作。