rvest 使用 javascript 进行网页抓取

我正在尝试从中获取每日天气预报五三十八 https://projects.fivethirtyeight.com/election-2016/national-primary-polls/democratic/ using rvest，但我感兴趣的对象似乎是一个 javascript 对象，我什至很难找到要查找的位置和内容。 （我不太精通 CSS 或 Javascript，尽管我在过去几天尝试自学。）

通过检查网页元素和 CSS 选择器，我发现了以下内容：

• 要查看的位置是<div id="polling-avg-chart">，所以我尝试了

  library(rvest)
  url <- 
    "https://projects.fivethirtyeight.com/election-2016/national-primary-polls/democratic/"
  
  url %>% 
    read_html() %>% 
    html_nodes("#polling-avg-chart")
  

  没有取得多大成功。输出很简单

  {xml_nodeset (1)}

  [1] \n

• 个人民意调查结果以点为单位<g style="clip-path: url("#line-clippoll_avg");"> ... </g>，您会在其中看到 502 个位置的数字。我猜我得翻译一下cx and cy每个节点到适当的百分比，这是通过<g class="flag-box" transform="translate(30, 161.44093322753096)">...</g>等等。

• 但是，我没有看到预测线的基础数据，而不是点。

• 当我将光标悬停在图表上时，我会看到诸如<line class="hover-date-line hide-line">变化，以及诸如<path class="link" d="M 0 171.40106812500002 C 15 171.40106812500002 15 170.94093803735575 30 170.94093803735575"></path>变化，我猜测这些值就是创建每日预测线的原因。
• 但这些值存储在哪里，以及如何将其转换回“49.1% 克林顿 vs. 26.6% 桑德斯”之类的内容对我来说仍然是个谜。

我确实读过其他一些帖子，例如this https://stackoverflow.com/questions/46823199/scraping-a-javascript-object-and-converting-to-json-within-r-rvest但它们似乎都不适用于这个特定问题。在整洁的数据框中获取预测百分比的最佳方法是什么？

另一种方式是直接抓取资源。

In your browser, open Developer Tools (F12 in Chrome/Chromium), head to "Network", refresh (F5), and look for what looks like a nicely formatted JSON. When we've found it, we copy the link address (right-click on the resource > Copy link address).

library(httr)
library(tidyr)
library(purrr)
library(dplyr)
library(ggplot2)

url <- "https://projects.fivethirtyeight.com/election-2016/national-primary-polls/USA.json"

r <- GET(url)

全部数据都在那里。权重也是如此，因此您可以重新计算这些平均值。绘制的数据位于"model":

dat <- 
  jsonlite::fromJSON(content(r, as = "text")) %>% 
  map(purrr::pluck, "model") %>% 
  bind_rows(.id = "party") %>% 
  mutate_all(readr::parse_guess)

# # A tibble: 5,288 x 5
#    party candidate_name state forecastdate poll_avg
#    <chr> <chr>          <chr> <date>          <dbl>
#  1 D     Sanders        USA   2016-07-01       36.5
#  2 D     Clinton        USA   2016-07-01       55.4
#  3 D     Sanders        USA   2016-06-30       37.0
#  4 D     Clinton        USA   2016-06-30       54.6
#  5 D     Sanders        USA   2016-06-29       37.0
#  6 D     Clinton        USA   2016-06-29       54.9
#  7 D     Sanders        USA   2016-06-28       37.2
#  8 D     Clinton        USA   2016-06-28       54.4
#  9 D     Sanders        USA   2016-06-27       37.4
# 10 D     Clinton        USA   2016-06-27       53.9
# # ... with 5,278 more rows

重现图表：

dat %>% 
  filter(candidate_name %in% c("Clinton", "Kasich", "Sanders", "Trump")) %>% 
  ggplot(aes(forecastdate, poll_avg)) +
  geom_line(aes(col = candidate_name)) +
  facet_wrap(~party)

如果您想要互动：

library(dygraphs)
library(htmltools)

foo <- dat %>% 
  filter(candidate_name %in% c("Clinton", "Kasich", "Sanders", "Trump")) %>% 
  split(.$party) %>% 
  map(~ {
    select(.x, forecastdate, candidate_name, poll_avg) %>% 
      spread(candidate_name, poll_avg) %>% 
      {xts(.[-1], .[[1]])} %>%
      dygraph(group = "poll-model") %>% 
      dyRangeSelector()
  })

browsable(tagList(foo))