python爬取动态页面

⑴ python 如何抓取动态页面内容

下面开始说一下本文抓取动态页面数据的相关工具和库：
1. python 2.7
2. pyqt

3. spynner （在安装过程中，其他的一些依赖库也会自动上网下载安装）
4. BeautifulSoup
5. ide工具是pycharm（当然这个只是个人喜好，也可以使用其他的ide工具）

以上几个工具都可以网络找到，python现在出了3.x版本的，但是由于众多第三方库或架构都没有兼容，并且后续要使用到的爬虫框架scrapy也是没有支持3.x版本，因此还是建议使用2.7版本吧。
spynner和BeautifulSoup下载后，都可以cd到解压出来的目录，然后使用python setup.py install来完成安装，需要注意的是spynner依赖pyqt，所以一定要安装pyqt，否则无法使用spynner。

下面使用一个具体是例子来说明一下spynner和BeautifulSoup的使用，我们就以爬取京东页面上的一些产品数据来说明如何爬取动态页面数据（当然，如果我们过于频繁的爬京东，估计还是有可能被京东将我们ip拉黑的）。

⑵ 如何通过网络爬虫获取网站数据

这里以python为例，简单介绍一下如何通过python网络爬虫获取网站数据，主要分为静态网页数据的爬埋山差取和动态网页数据的爬取，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

静态网页数据

这里的数据都嵌套在网页源码中，所以直接requests网页源码进行解析就行，下面我简单介绍一下，这里以爬取糗事网络上的数据为例：

1.首先，打开原网页，如下，这里假设要爬取的字段包括昵称、内容、好笑数和评论数：

接着查看网页源码，如下，可以看的出来，所有的数据都嵌套在网页中：

2.然后针对以上网页结构，我们就可以直接编写爬虫代码，解析网页并提取出我们需要的数据了，测试代码如下，非常简单，主要用到requests+BeautifulSoup组合，其中requests用于获取网页源码，BeautifulSoup用于解析网页提取数据：

点击运行这个程序，效果如下，已经成功爬取了到我们需要的数据：

动态网页数据

这里的数据都没有在网页源码中（所以直接请求页面是获取不到任何数据的），大部分情况下都是存储在一唯唯个json文件中，只有在网页更新的时候，才会加载数据，下面我简单介绍一下这种方式，这里以爬取人人贷上面的数据为例：

1.首先，打开原网页，如下，这里假设要爬取的数据包括年利率，借款标题，期限，金额和进度：

接着按F12调出开发者工具，依次点击“Network”->“XHR”，F5刷新页面，就可以找打动态加载的json文件，如下，也就是我们需要爬弯皮取的数据：

2.然后就是根据这个json文件编写对应代码解析出我们需要的字段信息，测试代码如下，也非常简单，主要用到requests+json组合，其中requests用于请求json文件，json用于解析json文件提取数据：

点击运行这个程序，效果如下，已经成功爬取到我们需要的数据：

至此，我们就完成了利用python网络爬虫来获取网站数据。总的来说，整个过程非常简单，python内置了许多网络爬虫包和框架（scrapy等），可以快速获取网站数据，非常适合初学者学习和掌握，只要你有一定的爬虫基础，熟悉一下上面的流程和代码，很快就能掌握的，当然，你也可以使用现成的爬虫软件，像八爪鱼、后羿等也都可以，网上也有相关教程和资料，非常丰富，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

⑶ python怎么获取动态网页链接

四中方法：

'''
得到当前页面所有连接
'''

import requests

import re
from bs4 import BeautifulSoup
from lxml import etree
from selenium import webdriver

url = 'http://www.ok226.com'
r = requests.get(url)
r.encoding = 'gb2312'

# 利用 re
matchs = re.findall(r"(?<=href=\").+?(?=\")|(?<=href=\').+?(?=\')" , r.text)
for link in matchs:
print(link)

print()

# 利用 BeautifulSoup4 （DOM树）
soup = BeautifulSoup(r.text,'lxml')
for a in soup.find_all('a'):
link = a['href']
print(link)

print()

# 利用 lxml.etree （XPath）
tree = etree.HTML(r.text)
for link in tree.xpath("//@href"):
print(link)

print()

# 利用selenium（要开浏览器！）
driver = webdriver.Firefox()
driver.get(url)
for link in driver.find_elements_by_tag_name("a"):
print(link.get_attribute("href"))
driver.close()

⑷ python爬虫如何分析一个将要爬取的网站

爬取网页数据，需要一些工具，比如requests，正则表达式，bs4等，解析网页首推bs4啊，可以通过标签和节点抓取扒拍数据。

正巧简闷，我最近发布了一篇文章就是抓取网页数据分析的，有完整的抓取步骤，你可以看一下?不好意思给自己打了一下广春咐羡告?

⑸ 从零开始学Python-使用Selenium抓取动态网页数据

AJAX（Asynchronouse JavaScript And XML：异步JavaScript和XML）通过在后台与服务器进行少量数据交换，Ajax 可以使网页实现异步更新，这意味着可以在不重带洞新加载整个网页的情况下，对网页的某部分进行局部更新。传统的网页（不使用Ajax）如果需要更新内容，必蠢者枯须重载整个网页页面。

因为传统的网页在传输数据格式方面，使用的是 XML 语法，因此叫做 AJAX ，其实现在数据交互基本上都是使用 JSON 。使用AJAX加载的数据，即使使用了JS将数据渲染到了浏览器中，在 右键->查看网页源代码 还是不能看到通嫌隐过ajax加载的数据，只能看到使用这个url加载的html代码。

法1：直接分析ajax调用的接口。然后通过代码请求这个接口。

法2：使用Selenium+chromedriver模拟浏览器行为获取数据。

Selenium 相当于是一个机器人。可以模拟人类在浏览器上的一些行为，自动处理浏览器上的一些行为，比如点击，填充数据，删除cookie等。 chromedriver 是一个驱动 Chrome 浏览器的驱动程序，使用他才可以驱动浏览器。当然针对不同的浏览器有不同的driver。以下列出了不同浏览器及其对应的driver：

现在以一个简单的获取网络首页的例子来讲下 Selenium 和 chromedriver 如何快速入门：

参考：Selenium的使用

直接直接分析ajax调用的接口爬取

selenium结合lxml爬取

⑹ Python爬取动态生成的网页（框架）需要具备哪些知识或者使用哪些库

1、抓取网页，模拟登陆等背后的通用的逻辑和原理；
2、以提取songtaste网页中标题为例，详解如何抓取网站并提取网页内容；
3、以模拟登陆网络为例，详解如何模拟登陆网站；
4、以抓取网易博客帖子中的最近读者信息为例，详解如何抓取动态网页中的内容；
5、详解了在模拟登陆和抓取动态网页过程中，如何用对应的网页分析工具，如IE9的F12，Chrome的Ctrl+Shift+J，Firefox的Firebug，去分析出对应的逻辑；
6、针对抓取网站，模拟登陆，抓取动态网页，全部给出了完整的可用的，多种语言的示例代码：Python，C#，Java，Go等。

⑺ python3 怎么爬取新闻网站

需求：

从门户网站爬取新闻，将新闻标题，作者，时间，内容保存到本地txt中。

用到的python模块：

importre#正则表达式
importbs4#BeautifulSoup4解析模块
importurllib2#网络访问模块
importNews#自己定义的新闻结构
importcodecs#解决编码问题的关键，使用codecs.open打开文件
importsys#1解决不同页面编码问题

其中bs4需要自己装一下，安装方法可以参考：Windows命令行下pip安装python whl包

程序：

#coding=utf-8
importre#正则表达式
importbs4#BeautifulSoup4解析模块
importurllib2#网络访问模块
importNews#自己定义的新闻结构
importcodecs#解决编码问题的关键，使用codecs.open打开文件
importsys#1解决不同页面编码问题

reload(sys)#2
sys.setdefaultencoding('utf-8')#3

#从首页获取所有链接
defGetAllUrl(home):
html=urllib2.urlopen(home).read().decode('utf8')
soup=bs4.BeautifulSoup(html,'html.parser')
pattern='http://w+.jia..com/article/w+'
links=soup.find_all('a',href=re.compile(pattern))
forlinkinlinks:
url_set.add(link['href'])

defGetNews(url):
globalNewsCount,MaxNewsCount#全局记录新闻数量
whilelen(url_set)!=0:
try:
#获取链接
url=url_set.pop()
url_old.add(url)

#获取代码
html=urllib2.urlopen(url).read().decode('utf8')

#解析
soup=bs4.BeautifulSoup(html,'html.parser')
pattern='http://w+.jia..com/article/w+'#链接匹配规则
links=soup.find_all('a',href=re.compile(pattern))

#获取URL
forlinkinlinks:
iflink['href']notinurl_old:
url_set.add(link['href'])

#获取信息
article=News.News()
article.url=url#URL信息
page=soup.find('div',{'id':'page'})
article.title=page.find('h1').get_text()#标题信息
info=page.find('div',{'class':'article-info'})
article.author=info.find('a',{'class':'name'}).get_text()#作者信息
article.date=info.find('span',{'class':'time'}).get_text()#日期信息
article.about=page.find('blockquote').get_text()
pnode=page.find('div',{'class':'article-detail'}).find_all('p')
article.content=''
fornodeinpnode:#获取文章段落
article.content+=node.get_text()+'
'#追加段落信息

SaveNews(article)

printNewsCount
break
exceptExceptionase:
print(e)
continue
else:
print(article.title)
NewsCount+=1
finally:
#判断数据是否收集完成
ifNewsCount==MaxNewsCount:
break

defSaveNews(Object):
file.write("【"+Object.title+"】"+"	")
file.write(Object.author+"	"+Object.date+"
")
file.write(Object.content+"
"+"
")

url_set=set()#url集合
url_old=set()#爬过的url集合

NewsCount=0
MaxNewsCount=3

home='http://jia..com/'#起始位置

GetAllUrl(home)

file=codecs.open("D:\test.txt","a+")#文件操作

forurlinurl_set:
GetNews(url)
#判断数据是否收集完成
ifNewsCount==MaxNewsCount:
break

file.close()

新闻文章结构

#coding:utf-8
#文章类定义
classNews(object):
def__init__(self):
self.url=None
self.title=None
self.author=None
self.date=None
self.about=None
self.content=None

对爬取的文章数量就行统计。