Python爬虫之Ajax数据爬取基本原理#6

本文涉及的产品
云解析 DNS,旗舰版 1个月
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: Ajax数据爬取原理【2月更文挑战第19天】

前言

有时候我们在用 requests 抓取页面的时候,得到的结果可能和在浏览器中看到的不一样:在浏览器中可以看到正常显示的页面数据,但是使用 requests 得到的结果并没有。这是因为 requests 获取的都是原始的 HTML 文档,而浏览器中的页面则是经过 JavaScript 处理数据后生成的结果,这些数据的来源有多种,可能是通过 Ajax 加载的,可能是包含在 HTML 文档中的,也可能是经过 JavaScript 和特定算法计算后生成的。

对于第一种情况,数据加载是一种异步加载方式,原始的页面最初不会包含某些数据,原始页面加载完后,会再向服务器请求某个接口获取数据,然后数据才被处理从而呈现到网页上,这其实就是发送了一个 Ajax 请求。

照 Web 发展的趋势来看,这种形式的页面越来越多。网页的原始 HTML 文档不会包含任何数据,数据都是通过 Ajax 统一加载后再呈现出来的,这样在 Web 开发上可以做到前后端分离,而且降低服务器直接渲染页面带来的压力。

所以如果遇到这样的页面,直接利用 requests 等库来抓取原始页面,是无法获取到有效数据的,这时需要分析网页后台向接口发送的 Ajax 请求,如果可以用 requests 来模拟 Ajax 请求,那么就可以成功抓取了。

所以,本章我们的主要目的是了解什么是 Ajax 以及如何去分析和抓取 Ajax 请求。

什么是 Ajax

Ajax,全称为 Asynchronous JavaScript and XML,即异步的 JavaScript 和 XML。它不是一门编程语言,而是利用 JavaScript 在保证页面不被刷新、页面链接不改变的情况下与服务器交换数据并更新部分网页的技术。

对于传统的网页,如果想更新其内容,那么必须要刷新整个页面,但有了 Ajax,便可以在页面不被全部刷新的情况下更新其内容。在这个过程中,页面实际上是在后台与服务器进行了数据交互,获取到数据之后,再利用 JavaScript 改变网页,这样网页内容就会更新了。

可以到 W3School 上体验几个 Demo 来感受一下:AJAX - XMLHttpRequest

1. 实例引入

浏览网页的时候,我们会发现很多网页都有下滑查看更多的选项。比如,拿微博来说,以刘亦菲主页为例:https://m.weibo.cn/u/3261134763,切换到微博页面,一直下滑,可以发现下滑几个微博之后,再向下就没有了,转而会出现一个加载的动画,不一会儿下方就继续出现了新的微博内容,这个过程其实就是 Ajax 加载的过程,页面加载过程如图所示。

image.gif 编辑

我们注意到页面其实并没有整个刷新,也就意味着页面的链接没有变化,但是网页中却多了新内容,也就是后面刷出来的新微博。这就是通过 Ajax 获取新数据并呈现的过程。

2. 基本原理

初步了解了 Ajax 之后,我们再来详细了解它的基本原理。发送 Ajax 请求到网页更新的这个过程可以简单分为以下 3 步:

  • 发送请求
  • 解析内容
  • 渲染网页

下面我们分别来详细介绍一下这几个过程。

发送请求

我们知道 JavaScript 可以实现页面的各种交互功能,Ajax 也不例外,它也是由 JavaScript 实现的,实际上执行了如下代码:

var xmlhttp;

if (window.XMLHttpRequest) {

   //code for IE7+, Firefox, Chrome, Opera, Safari

   xmlhttp=new XMLHttpRequest();} else {//code for IE6, IE5

   xmlhttp=new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP");

}

xmlhttp.onreadystatechange=function() {if (xmlhttp.readyState==4 && xmlhttp.status==200) {document.getElementById("myDiv").innerHTML=xmlhttp.responseText;

   }

}

xmlhttp.open("POST","/ajax/",true);

xmlhttp.send();

这是 JavaScript 对 Ajax 最底层的实现,实际上就是新建了 XMLHttpRequest 对象,然后调用 onreadystatechange 属性设置了监听,然后调用 open() 和 send() 方法向某个链接(也就是服务器)发送了请求。前面用 Python 实现请求发送之后,可以得到响应结果,但这里请求的发送变成 JavaScript 来完成。由于设置了监听,所以当服务器返回响应时,onreadystatechange 对应的方法便会被触发,然后在这个方法里面解析响应内容即可。

解析内容

得到响应之后,onreadystatechange 属性对应的方法便会被触发,此时利用 xmlhttp 的 responseText 属性便可取到响应内容。这类似于 Python 中利用 requests 向服务器发起请求,然后得到响应的过程。那么返回内容可能是 HTML,可能是 JSON,接下来只需要在方法中用 JavaScript 进一步处理即可。比如,如果是 JSON 的话,可以进行解析和转化。

渲染网页

JavaScript 有改变网页内容的能力,解析完响应内容之后,就可以调用 JavaScript 来针对解析完的内容对网页进行下一步处理了。比如,通过 document.getElementById().innerHTML 这样的操作,便可以对某个元素内的源代码进行更改,这样网页显示的内容就改变了,这样的操作也被称作 DOM 操作,即对 Document 网页文档进行操作,如更改、删除等。

上例中,document.getElementById("myDiv").innerHTML=xmlhttp.responseText 便将 ID 为 myDiv 的节点内部的 HTML 代码更改为服务器返回的内容,这样 myDiv 元素内部便会呈现出服务器返回的新数据,网页的部分内容看上去就更新了。

我们观察到,这 3 个步骤其实都是由 JavaScript 完成的,它完成了整个请求、解析和渲染的过程。

再回想微博的下拉刷新,这其实就是 JavaScript 向服务器发送了一个 Ajax 请求,然后获取新的微博数据,将其解析,并将其渲染在网页中。

因此,我们知道,真实的数据其实都是一次次 Ajax 请求得到的,如果想要抓取这些数据,需要知道这些请求到底是怎么发送的,发往哪里,发了哪些参数。如果我们知道了这些,不就可以用 Python 模拟这个发送操作,获取到其中的结果了吗?

在下一章中,我们将会了解哪里可以看到这些后台 Ajax 操作,了解它到底是怎么发送的,发送了什么参数。

相关文章
|
3天前
|
数据采集 存储 缓存
Python爬虫与代理IP:高效抓取数据的实战指南
在数据驱动的时代,网络爬虫是获取信息的重要工具。本文详解如何用Python结合代理IP抓取数据:从基础概念(爬虫原理与代理作用)到环境搭建(核心库与代理选择),再到实战步骤(单线程、多线程及Scrapy框架应用)。同时探讨反爬策略、数据处理与存储,并强调伦理与法律边界。最后分享性能优化技巧,助您高效抓取公开数据,实现技术与伦理的平衡。
18 4
|
18天前
|
存储 数据库 Python
利用Python获取网络数据的技巧
抓起你的Python魔杖,我们一起进入了网络之海,捕捉那些悠游在网络中的数据鱼,想一想不同的网络资源,是不是都像数不尽的海洋生物,我们要做的,就是像一个优秀的渔民一样,找到他们,把它们捕获,然后用他们制作出种种美味。 **1. 打开魔法之门:请求包** 要抓鱼,首先需要一个鱼网。在Python的世界里,我们就是通过所谓的“请求包”来发送“抓鱼”的请求。requests是Python中常用的发送HTTP请求的库,用它可以方便地与网络上的资源进行交互。所谓的GET,POST,DELETE,还有PUT,这些听起来像偶像歌曲一样的单词,其实就是我们鱼网的不同方式。 简单用法如下: ``` im
51 14
|
13天前
|
数据采集 搜索推荐 API
Python 原生爬虫教程:京东商品列表页面数据API
京东商品列表API是电商大数据分析的重要工具,支持开发者、商家和研究人员获取京东平台商品数据。通过关键词搜索、分类筛选、价格区间等条件,可返回多维度商品信息(如名称、价格、销量等),适用于市场调研与推荐系统开发。本文介绍其功能并提供Python请求示例。接口采用HTTP GET/POST方式,支持分页、排序等功能,满足多样化数据需求。
|
14天前
|
数据采集 存储 JSON
用Python爬虫抓取数据并保存为JSON的完整指南
用Python爬虫抓取数据并保存为JSON的完整指南
|
12天前
|
数据采集 API 数据格式
Python 原生爬虫教程:京东商品详情页面数据API
本文介绍京东商品详情API在电商领域的应用价值及功能。该API通过商品ID获取详细信息,如基本信息、价格、库存、描述和用户评价等,支持HTTP请求(GET/POST),返回JSON或XML格式数据。对于商家优化策略、开发者构建应用(如比价网站)以及消费者快速了解商品均有重要意义。研究此API有助于推动电商业务创新与发展。
|
数据采集 前端开发 安全
【安全合规】python爬虫从0到1 - ajax的post请求(肯德基餐厅位置查询)
python爬虫从0到1 - ajax的post请求(肯德基餐厅位置查询)
【安全合规】python爬虫从0到1 - ajax的post请求(肯德基餐厅位置查询)
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 设计模式
Python 高级编程与实战:深入理解性能优化与调试技巧
本文深入探讨了Python的性能优化与调试技巧,涵盖profiling、caching、Cython等优化工具,以及pdb、logging、assert等调试方法。通过实战项目,如优化斐波那契数列计算和调试Web应用,帮助读者掌握这些技术,提升编程效率。附有进一步学习资源,助力读者深入学习。
|
24天前
|
人工智能 Java 数据安全/隐私保护
[oeasy]python081_ai编程最佳实践_ai辅助编程_提出要求_解决问题
本文介绍了如何利用AI辅助编程解决实际问题,以猫屎咖啡的购买为例,逐步实现将购买斤数换算成人民币金额的功能。文章强调了与AI协作时的三个要点:1) 去除无关信息,聚焦目标;2) 将复杂任务拆解为小步骤,逐步完成;3) 巩固已有成果后再推进。最终代码实现了输入验证、单位转换和价格计算,并保留两位小数。总结指出,在AI时代,人类负责明确目标、拆分任务和确认结果,AI则负责生成代码、解释含义和提供优化建议,编程不会被取代,而是会更广泛地融入各领域。
83 28
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
Python 高级编程与实战:深入理解数据科学与机器学习
本文深入探讨了Python在数据科学与机器学习中的应用,介绍了pandas、numpy、matplotlib等数据科学工具,以及scikit-learn、tensorflow、keras等机器学习库。通过实战项目,如数据可视化和鸢尾花数据集分类,帮助读者掌握这些技术。最后提供了进一步学习资源,助力提升Python编程技能。
|
1月前
|
Python
[oeasy]python074_ai辅助编程_水果程序_fruits_apple_banana_加法_python之禅
本文回顾了从模块导入变量和函数的方法,并通过一个求和程序实例,讲解了Python中输入处理、类型转换及异常处理的应用。重点分析了“明了胜于晦涩”(Explicit is better than implicit)的Python之禅理念,强调代码应清晰明确。最后总结了加法运算程序的实现过程,并预告后续内容将深入探讨变量类型的隐式与显式问题。附有相关资源链接供进一步学习。
38 4