Python爬虫实战:抽象包含Ajax动态内容的网页数据

简介: Python爬虫实战:抽象包含Ajax动态内容的网页数据

在爬虫获取网页数据时,我们经常会遇到一些网页使用Ajax技术加载动态内容的情况。这些动态内容可能包含了我们所需要的数据,但是传统的爬虫工具无法直接获取这些内容。因为传统的爬虫工具在获取网页数据时,只能获取到初始加载的静态内容,无法获取到通过Ajax技术加载动态内容。所以传统的爬虫工具只能模拟浏览器的基本行为,无法执行JavaScript代码来获取动态内容。因此我们需要使用一些技巧和工具来解决这个问题。
Ajax动态内容的特点是它能够在网页上进行异步数据交互,通过Ajax请求,网页可以在不刷新整个页面的情况下更新部分内容。这些动态内容通常是通过JavaScript生成的,传统的爬虫工具无法直接生成获取这些内容。
为了解决这个问题,我们可以使用一些技巧和工具来获取包含Ajax动态内容的网页数据。其中一个常用的工具是Selenium,它是一个自动化测试工具,可以模拟用户浏览器中的操作。PhantomJS是一个无界面的可以的浏览器,后台在执行JavaScript并获取网页内容。结合使用Selenium和PhantomJS,我们可以模拟用户操作,获取包含Ajax动态内容的网页数据。下面是一个示例代码,演示如何使用Selenium和PhantomJS获取包含Ajax动态内容的网页数据,以访问京东为例:
```from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

代理信息由亿牛云提供

proxyHost = "u6205.5.tp.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"

设置PhantomJS的代理

service_args = [
'--proxy={}:{}'.format(proxyHost, proxyPort),
'--proxy-auth={}:{}'.format(proxyUser, proxyPass)
]
driver = webdriver.PhantomJS(service_args=service_args)

打开京东商品页面

driver.get("https://item.jd.com/100008348542.html")

等待页面加载完成

wait = WebDriverWait(driver, 10)
wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, "detail")))

获取商品名称

product_name = driver.find_element_by_class_name("sku-name").text

获取商品价格

product_price = driver.find_element_by_class_name("p-price").text

获取商品评价数量

product_reviews = driver.find_element_by_id("comment-count").text

打印商品信息

print("商品名称:", product_name)
print("商品价格:", product_price)
print("商品评价数量:", product_reviews)

关闭浏览器

driver.quit()

```
通过使用Selenium和PhantomJS,我们可以轻松地获取包含Ajax动态内容的网页数据。这种方法可以帮助我们解决传统爬虫工具无法直接获取动态内容的问题。在实际开发中,我们可以根据具体需求,灵活运用这些工具和技巧,提高爬虫的效率和准确性。

相关文章
|
3天前
|
数据采集 XML 数据处理
使用Python实现简单的Web爬虫
本文将介绍如何使用Python编写一个简单的Web爬虫,用于抓取网页内容并进行简单的数据处理。通过学习本文,读者将了解Web爬虫的基本原理和Python爬虫库的使用方法。
|
21天前
|
数据采集 数据挖掘 Python
使用Python构建简单的Web爬虫:实现网页内容抓取与分析
本文将介绍如何使用Python编写一个简单的Web爬虫,实现对特定网页内容的抓取与分析。通过学习本文,读者将了解到如何利用Python的requests和Beautiful Soup库来获取网页内容,并通过示例演示如何解析HTML结构,提取所需信息。此外,我们还将讨论一些常见的爬虫挑战以及如何避免被网站封禁的策略。
|
22天前
|
数据采集 Python
【python】爬虫-西安医学院-校长信箱
本文以西安医学院-校长信箱为基础来展示爬虫案例。来介绍python爬虫。
【python】爬虫-西安医学院-校长信箱
|
28天前
|
数据采集 Java Python
python并发编程:Python异步IO实现并发爬虫
python并发编程:Python异步IO实现并发爬虫
22 1
|
28天前
|
数据采集 安全 Python
python并发编程:Python实现生产者消费者爬虫
python并发编程:Python实现生产者消费者爬虫
28 0
python并发编程:Python实现生产者消费者爬虫
|
28天前
|
数据采集 Python
python并发编程:使用多线程,Python爬虫被加速10倍
python并发编程:使用多线程,Python爬虫被加速10倍
16 1
python并发编程:使用多线程,Python爬虫被加速10倍
|
1天前
|
数据采集 Web App开发 数据可视化
Python爬虫技术与数据可视化:Numpy、pandas、Matplotlib的黄金组合
Python爬虫技术与数据可视化:Numpy、pandas、Matplotlib的黄金组合
|
5天前
|
数据可视化 Python
Python的分子模拟动态促进DF Theory理论对二进制硬盘系统的适用性
Python的分子模拟动态促进DF Theory理论对二进制硬盘系统的适用性
|
8天前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬虫面试:requests、BeautifulSoup与Scrapy详解
【4月更文挑战第19天】本文聚焦于Python爬虫面试中的核心库——requests、BeautifulSoup和Scrapy。讲解了它们的常见问题、易错点及应对策略。对于requests,强调了异常处理、代理设置和请求重试;BeautifulSoup部分提到选择器使用、动态内容处理和解析效率优化;而Scrapy则关注项目架构、数据存储和分布式爬虫。通过实例代码,帮助读者深化理解并提升面试表现。
15 0
|
11天前
|
数据采集 Web App开发 开发者
探秘Python爬虫技术:王者荣耀英雄图片爬取
探秘Python爬虫技术:王者荣耀英雄图片爬取