2022 年初学者 Python3 爬虫教程 | 基于 Ajax 的动态页面爬取

2023-11-07 20:17:34

1800字SEO博客文章：

2022 年初学者 Python3 爬虫教程 | 基于 Ajax 的动态页面爬取

前言

在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业和组织的宝贵资产。而网络爬虫技术，作为一种高效收集网络数据的工具，在各行各业中得到了广泛应用。随着前端技术的发展，越来越多的网站采用了 Ajax 技术，给网络爬虫带来了新的挑战。作为初学者，我们需要了解 Ajax 的原理和实现方法，掌握相应的爬虫技术，才能高效地爬取动态页面。

什么是 Ajax？

Ajax（Asynchronous JavaScript and XML）是一种用于创建交互式网页应用的网页开发技术。它允许网页在不重新加载整个页面的情况下与服务器进行通信，从而实现数据的异步更新。这使得网页更加流畅和响应迅速。

Ajax 的原理

Ajax 的工作原理是通过 XMLHttpRequest 对象与服务器进行通信。XMLHttpRequest 对象是一个内置的 JavaScript 对象，允许网页在后台向服务器发送请求，并接收服务器的响应。当网页需要从服务器获取数据时，它会使用 XMLHttpRequest 对象向服务器发送一个请求。服务器收到请求后，会将数据返回给网页。网页收到数据后，会将数据更新到相应的 HTML 元素中，从而实现数据的异步更新。

Selenium 简介

Selenium 是一个用于自动化网页浏览的开源工具。它支持多种编程语言，包括 Python、Java、C#、Ruby 等。Selenium 可以模拟浏览器的行为，自动执行各种操作，如点击按钮、输入文本、滚动页面等。这使得它非常适合用于爬取动态页面。

Selenium 使用方法

安装 Selenium

首先，我们需要在系统中安装 Selenium。可以使用 pip 命令进行安装：

pip install selenium

创建 WebDriver

WebDriver 是 Selenium 的核心组件，用于控制浏览器。创建 WebDriver 的方法如下：

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()

访问网页

使用 WebDriver 可以访问网页。例如，要访问百度首页，可以使用以下代码：

driver.get("https://www.baidu.com")

查找元素

Selenium 可以使用各种方法查找网页元素。例如，可以使用 find_element_by_id() 方法查找具有特定 ID 的元素：

element = driver.find_element_by_id("kw")

也可以使用 find_elements_by_xpath() 方法查找符合特定 XPath 表达式的元素：

elements = driver.find_elements_by_xpath("//input[@type='text']")

与元素交互

Selenium 可以与元素进行交互，如点击按钮、输入文本、滚动页面等。例如，要点击百度首页的搜索按钮，可以使用以下代码：

element.click()

要向百度首页的搜索框输入文本，可以使用以下代码：

element.send_keys("Selenium")

要滚动百度首页到页面底部，可以使用以下代码：

driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")

关闭浏览器

使用完 Selenium 后，需要关闭浏览器。可以使用以下代码关闭浏览器：

driver.close()

Selenium 爬取 Ajax 页面

现在，我们了解了 Selenium 的基本使用方法，接下来就可以使用 Selenium 来爬取 Ajax 页面了。

首先，我们需要找到 Ajax 请求的 URL。可以使用浏览器的开发者工具来找到 Ajax 请求的 URL。在 Chrome 浏览器中，可以按 F12 打开开发者工具，然后点击“网络”选项卡。在“网络”选项卡中，可以看到所有与服务器的通信记录。找到 Ajax 请求的 URL 后，就可以使用 Selenium 来发送 Ajax 请求了。

import requests

url = "https://www.baidu.com/s"
params = {"wd": "Selenium"}

headers = {
    "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"
}

response = requests.get(url, params=params, headers=headers)

解析 Ajax 响应

得到 Ajax 响应后，我们需要解析 Ajax 响应。我们可以使用正则表达式、JSON 解析库等工具来解析 Ajax 响应。

import re

pattern = r'<div class="result c-container ">.*?<h3 class="t">.*?</h3>'

results = re.findall(pattern, response.text)

for result in results:
    title = re.search(r'<h3>(.*?)</h3>', result).group(1)
    print(title)