Python网络爬虫技术 第4章 常规动态网页爬取

Python网络爬虫中的动态网页抓取与渲染技术在网络爬虫的开发中，通常会面临到两种类型的网页，即静态网页和动态网页。

静态网页是指网页的内容在请求后不会发生变化，而动态网页是指网页的内容可能会根据用户的操作或其他因素而动态更新。

对于动态网页的爬取，常常需要采用一些特殊技术来获取网页中的数据。

本文将介绍Python网络爬虫中的动态网页抓取与渲染技术。

一、动态网页的抓取1. 使用Selenium库Selenium是一个自动化测试工具，它可以通过模拟用户在浏览器中的操作来访问动态网页。

通过Selenium库，我们可以启动一个浏览器，加载目标网页，并通过模拟鼠标点击、键盘输入等操作来获取动态网页的内容。

2. 使用Pyppeteer库Pyppeteer是一个无头（Headless）浏览器的Python库，它基于Google的开源项目Puppeteer。

无头浏览器指的是没有图形用户界面的浏览器，可以在后台运行，从而更加高效地进行网页渲染和数据抓取。

Pyppeteer提供了一套简洁的API，使得我们可以通过代码来操作浏览器，访问动态网页并提取数据。

二、动态网页的渲染1. 使用动态渲染引擎动态网页的渲染是指在浏览器中对网页进行布局和样式的渲染，最终呈现给用户的界面。

传统的Python网络爬虫通常只能获取到动态网页的源代码，而无法获取到动态渲染后的最终效果。

为了实现动态网页的渲染，我们可以使用一些动态渲染引擎，如Splash和Pyppeteer。

2. 使用Selenium库自带的渲染功能除了用于抓取动态网页的功能外，Selenium库也内置了一些渲染网页的功能。

通过Selenium库提供的方法，我们可以在浏览器中执行JavaScript代码，从而实现网页的动态渲染。

三、动态网页抓取与渲染技术的应用1. 数据采集与分析通过使用动态网页抓取与渲染技术，我们可以方便地抓取包含大量数据的动态网页，并进行数据的提取、清洗和分析。

Python网络爬虫中的动态网页抓取与渲染优化在Python网络爬虫中，动态网页的抓取和渲染优化是一项重要而又复杂的任务。

传统的静态网页抓取已经不能满足对于交互性强、内容动态变化的网页的需求。

为了实现对动态网页的抓取，我们需要使用一些特定的技术和工具。

一、动态网页抓取技术1.1 AJAX在动态网页中，最常见的技术是AJAX（Asynchronous JavaScript and XML）。

AJAX通过在不刷新整个网页的情况下，向服务器发送请求并更新部分网页内容。

在Python中，我们可以使用第三方库如Requests、Selenium等，来模拟浏览器发送AJAX请求，并解析返回的数据。

1.2 JavaScript渲染有些网页使用JavaScript进行数据的动态加载和渲染，使用传统的抓取方法只能得到初始加载的HTML内容，而无法获取到通过JavaScript渲染生成的内容。

为了解决这个问题，可以使用Selenium等工具来模拟浏览器行为，等待网页完全加载后再进行数据的抓取。

1.3 网络分析工具除了使用第三方库和工具，我们还可以使用一些网络分析工具来监测网页的请求和响应，以及分析网页中的数据接口。

比如Chrome的开发者工具中的Network面板可以查看网页的所有请求和对应的响应，帮助我们找到动态加载的数据接口。

二、动态网页的渲染优化2.1 减少HTTP请求在渲染动态网页时，浏览器需要发送多次请求来获取网页的不同部分，这会增加页面加载时间和网络负载。

为了优化渲染效率，我们可以采取一些策略，如合并多个请求、使用缓存等，从而减少HTTP请求的次数。

2.2 前端性能优化动态网页中的渲染效果往往需要依赖前端代码（如JavaScript、CSS），因此对前端性能的优化也可以提高网页的渲染速度。

在开发和设计网页时，可以采用一些优化技术，如压缩JS、CSS文件、使用CDN等来提升网页的加载速度。

2.3 异步加载在动态网页中，一些较大的资源（如图片、视频）会影响网页的加载速度，导致用户等待时间增加。

Python爬虫中的动态网页抓取随着互联网的发展，越来越多的网站开始采用动态网页技术来提升用户的交互性和体验。

相比于静态网页，动态网页的内容更加灵活多样，但是也给爬虫程序带来了一定的挑战。

本文将就Python爬虫中的动态网页抓取进行讨论和总结。

一、动态网页的特点动态网页是通过JavaScript等脚本语言来实现，其特点是内容具有时效性和互动性。

例如，用户可以利用动态网页实现搜索、筛选、排序、分页等交互操作，并实时看到操作结果。

与此同时，动态网页的内容也可能受到某些因素（如时间、用户ID等）的影响而发生变化。

这种特点在一定程度上增加了爬虫程序的难度。

二、抓取动态网页的方法1.静态化页面静态化页面是通过技术手段把动态网页转化成静态网页，将脚本语言（JavaScript、PHP）等代码内容转化成静态HTML等文件，供用户访问。

但这种方法存在缺陷，因为动态网页通常包含多个页面组成，静态化处理容易出现遗漏、重复等问题。

2.解析AJAX请求AJAX是Asynchronous JavaScript and XML的缩写，即异步JavaScript和XML。

它通过在不刷新整个页面的情况下向服务器发起请求，并返回需要更新的数据，实现了Web应用开发的再一次革命。

因此，在处理动态网页数据时，需要识别AJAX请求，并分析其返回的JSON、XML等数据。

3.使用模拟浏览器方法模拟浏览器方法是模拟用户在浏览器上的行为，包括在网页上点击、拖动、输入等，然后获取执行结果。

在Python中，常用的方法有selenium、headless chrome等。

但是，这种方法需要加载浏览器程序，比较费时间和计算资源。

三、Python爬虫工具和库1.requestsrequests是Python中最常用的HTTP库之一，可以用来访问网络资源。

它建立在python标准库之上，支持HTTP/1.1和HTTP/2.0协议，还具有优秀的性能和易用性。

Python网络爬虫的动态网页爬取与解析技术随着互联网的发展，动态网页的出现成为网络爬虫面临的新挑战。

传统的静态网页爬取技术已经无法满足实时性要求较高、动态内容频繁变动的网页数据需求。

而Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，为解决动态网页爬取问题提供了一些有效的解决方案。

本文将探讨Python网络爬虫的动态网页爬取与解析技术，以帮助读者更好地理解和应用这一领域的知识。

一、动态网页的特点及其爬取难点动态网页与静态网页相比，最大的不同在于其内容的生成和展示是通过JavaScript等前端脚本语言动态生成的。

这就意味着，直接对动态网页进行传统的静态爬取方法将无法获取到完整的数据，甚至无法获取到任何内容。

对于动态网页的爬取，最大的难点在于如何对动态生成的数据进行解析和获取。

在进行动态网页爬取时，需要模拟浏览器的行为，执行页面中的JavaScript脚本，并获取动态生成的内容。

二、动态网页爬取的解决方案在Python中，有一些第三方库和工具可以用于解决动态网页爬取的问题。

下面介绍几种常用的方法：1. 使用Selenium库实现模拟浏览器行为Selenium是一个自动化测试工具，也可以用于模拟浏览器行为，对动态网页进行爬取。

它可以与多种浏览器进行交互，并执行JavaScript 脚本，获取网页中动态生成的内容。

2. 使用Pyppeteer库控制无头浏览器Pyppeteer是一个无头浏览器控制库，可以通过Python代码控制浏览器的操作。

它基于Google Chrome浏览器的开源项目Puppeteer，可以与Chromium浏览器进行交互，执行JavaScript脚本并获取动态生成的内容。

3. 使用requests-html库解析动态网页requests-html是一个基于requests库的HTML解析库，它可以解析动态网页中通过JavaScript生成的内容。

使用requests-html库，我们可以方便地获取到网页中动态生成的数据，并进行解析和提取。

Python网络爬虫中的动态网页爬取技术Python网络爬虫技术在信息获取和数据分析等领域起着重要的作用。

但是，传统的爬虫技术只能获取静态网页的信息，对于动态网页却无法应对。

然而，随着Web应用的复杂性不断提高，动态网页的应用越来越普遍，因此，我们有必要熟悉一些能够在Python中实现动态网页爬取的技术。

一、动态网页的特点动态网页通过JavaScript等脚本语言来实现内容的更新和交互效果，因此，传统的静态爬取技术难以获取其中的数据。

为了解决这个问题，我们需要一些特殊的技术手段来模拟浏览器行为，实现动态网页的爬取。

二、模拟浏览器行为的库在Python中，我们可以使用一些强大的库来模拟浏览器行为，其中最常用的库就是Selenium和Requests-HTML。

1. SeleniumSelenium是一个开源的Web测试工具，可以模拟用户在浏览器中的操作，包括点击按钮、填写表单等。

通过Selenium，我们可以加载页面，执行JavaScript脚本，并获取动态生成的内容。

同时，Selenium还支持自动化测试和爬虫开发中的UI测试等功能。

2. Requests-HTMLRequests-HTML是基于Python的Requests库的扩展，它可以解析静态和动态网页，支持JavaScript渲染，并具有相对较简单的API。

使用Requests-HTML，我们可以发送HTTP请求，获取网页的HTML源码，并通过调用JavaScript引擎解析动态页面。

三、动态网页爬取的技术实现基于以上介绍的库，我们可以通过以下步骤来实现动态网页的爬取：1. 安装库在开始之前，我们需要安装Selenium和Requests-HTML库。

通过命令行运行以下命令即可：```pip install seleniumpip install requests-html```2. 导入库在Python脚本中，我们需要导入相关的库：```pythonfrom selenium import webdriverfrom bs4 import BeautifulSoup```3. 初始化浏览器并加载网页通过Selenium的webdriver模块，我们可以选择不同的浏览器进行模拟操作。

python如何爬取动态⽹站python有许多库可以让我们很⽅便地编写⽹络爬⾍，爬取某些页⾯，获得有价值的信息！但许多时候，爬⾍取到的页⾯仅仅是⼀个静态的页⾯，即⽹页的源代码，就像在浏览器上的“查看⽹页源代码”⼀样。

⼀些动态的东西如javascript脚本执⾏后所产⽣的信息，是抓取不到的，这⾥暂且先给出这么⼀些⽅案，可⽤于python爬取js执⾏后输出的信息。

1、两种基本的解决⽅案1.1 ⽤dryscrape库动态抓取页⾯js脚本是通过浏览器来执⾏并返回信息的，所以，抓取js执⾏后的页⾯，⼀个最直接的⽅式就是⽤python模拟浏览器的⾏为。

WebKit 是⼀个开源的浏览器引擎，python提供了许多库可以调⽤这个引擎，dryscrape便是其中之⼀，它调⽤webkit引擎来处理包含js等的⽹页！import dryscrape# 使⽤dryscrape库动态抓取页⾯def get_url_dynamic(url):session_req=dryscrape.Session()session_req.visit(url) #请求页⾯response=session_req.body() #⽹页的⽂本#print(response)return responseget_text_line(get_url_dynamic(url)) #将输出⼀条⽂本这⾥对于其余包含js的⽹页也是适⽤的！虽然可以满⾜抓取动态页⾯的要求，但缺点还是很明显的：慢！太慢了，其实想⼀想也合理，python调⽤ webkit请求页⾯，⽽且等页⾯加载完，载⼊js⽂件，让js执⾏，将执⾏后的页⾯返回，慢⼀点也是应该的！除外还有很多库可以调⽤ webkit：PythonWebkit，PyWebKitGit，Pygt（可以⽤它写个浏览器），pyjamas等等，听说它们也可以实现相同的功能！1.2 selenium web测试框架selenium是⼀个web测试框架，它允许调⽤本地的浏览器引擎发送⽹页请求，所以，它同样可以实现抓取页⾯的要求。

python爬虫技术:动态页面抓取超级指南_光环大数据Python培训当我们进行网页爬虫时，我们会利用一定的规则从返回的 HTML 数据中提取出有效的信息。

但是如果网页中含有 JavaScript 代码，我们必须经过渲染处理才能获得原始数据。

此时，如果我们仍采用常规方法从中抓取数据，那么我们将一无所获。

浏览器知道如何处理这些代码并将其展现出来，但是我们的程序该如何处理这些代码呢？接下来，我将介绍一个简单粗暴的方法来抓取含有JavaScript 代码的网页信息。

大多数人利用lxml和BeautifulSoup这两个包来提取数据。

本文中我将不会介绍任何爬虫框架的内容，因为我只利用最基础的lxml包来处理数据。

也许你们会好奇为啥我更喜欢lxml。

那是因为lxml利用元素遍历法来处理数据而不是像BeautifulSoup一样利用正则表达式来提取数据。

本文中我将介绍一个非常有趣的案例——之前我突然发现我的文章出现在最近的 Pycoders weekly issue 147中，因此我想爬取 Pycoders weekly 中所有档案的链接。

很明显，这是一个含有 JavaScript 渲染的网页。

我想要抓取网页中所有的档案信息和相应的链接信息。

那么我该怎么处理呢？首先，我们利用 HTTP 方法无法获得任何信息。

import requestsfrom lxml import html# storing responseresponse = requests.get('/archive')# creating lxml tree from response bodytree = html.fromstring(response.text)# Finding all anchor tags in responseprint tree.xpath('//div[@class="campaign"]/a/@href')当我们运行上述代码时，我们无法获得任何信息。

Python网络爬虫技术第4章常规动态网页爬取教案第4章常规动态网页爬取教案课程名称：Python网络爬虫技术课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：32学时（其中理论14学时，实验18学时）总学分：2.0学分本章学时：6学时一、材料清单（1）《Python网络爬虫技术》教材。

（2）配套PPT。

（3）引导性提问。

（4）探究性问题。

（5）拓展性问题。

二、教学目标与基本要求1.教学目标先通过源码对比区分动态网页和静态网页，然后使用逆向分析技术爬取网站“/doc/3816963609.html,”首页新书信息。

还有使用Selenium爬取网站“/doc/3816963609.html,/search/books”中的以“Python编程”为关键词的信息。

和将数据存入MongoDB数据库。

2.基本要求（1）了解静态网页和动态网页的区别。

（2）逆向分析爬取动态网页。

（3）使用Selenium库爬取动态网页。

（4）使用MongoDB数据库储存数据。

三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。

（1）什么是动态网站？（2）动态网站和静态网站有和区别？（3）和关系型数据库比较，非关系型数据库解决了什么问题？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。

或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。

（1）Selenium库爬取网站的优缺点是什么？（2）Selenium库如何快速得到想要数据？（3）MongoDB和MySQL对比有哪些优点?3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。

亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。

Python网络爬虫中的动态网页爬取与渲染技术Python作为一种简单易学的编程语言，广泛应用于数据分析、人工智能和网络爬虫等领域。

在网络爬虫中，爬取静态网页是相对容易的，但对于动态网页，需要借助于一些特定的技术和工具来实现。

本文将介绍Python网络爬虫中的动态网页爬取与渲染技术，帮助读者更好地理解和应用这些技术。

一、动态网页与静态网页的区别动态网页和静态网页是两种不同的网页形式。

静态网页是由HTML、CSS和JavaScript等静态资源组成的，内容固定不变，服务器仅仅负责将静态资源返回给浏览器进行展示；而动态网页则是通过动态的生成HTML内容来实现页面展示，通过JavaScript等技术对页面进行实时更新。

因此，对于动态网页的爬取，就需要一些额外的技术手段。

二、动态网页爬取的方法在Python中，有多种方法可以实现动态网页的爬取，下面将介绍三种常用的方法。

1. 使用Selenium库Selenium是一种自动化测试工具，也可以用于爬虫中的动态网页爬取。

它可以模拟浏览器的行为，实现对JavaScript动态生成的内容的获取。

通过安装Selenium库，并配合相应的浏览器驱动（如ChromeDriver或Firefox Driver），可以实现模拟浏览器操作，并获取动态生成的网页内容。

2. 使用Pyppeteer库Pyppeteer是一个基于Chromium浏览器的高级无头浏览器库。

类似于Selenium，Pyppeteer可以模拟浏览器操作，并提供对动态网页的支持。

它提供了对Chromium浏览器的完全控制，可以实现对网页的截图、PDF导出等功能。

3. 使用Requests-HTML库Requests-HTML是基于Python的网络爬虫库，可以用于非常灵活的网络爬取。

它封装了HTTP请求和HTML解析功能，并且支持JavaScript的渲染与执行。

通过使用该库，可以实现对动态网页的爬取和解析，获取JavaScript动态生成的内容。

如何使⽤python爬取⽹页动态数据我们在使⽤python爬取⽹页数据的时候，会遇到页⾯的数据是通过js脚本动态加载的情况，这时候我们就得模拟接⼝请求信息，根据接⼝返回结果来获取我们想要的数据。

以某电影⽹站为例：我们要获取到电影名称以及对应的评分⾸先我们通过开发者模式，找到请求该页⾯的接⼝信息另外，为了能模拟浏览器访问接⼝信息，我们需要获取到请求头部信息获取到以上信息，我们就可以通过python的requests库来模拟访问接⼝啦1、导⼊requests库import requests2、定义请求参数信息url = "https:///j/search_subjects"header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:82.0) Gecko/20100101 Firefox/82.0",}param = {"type": "movie", "tag": "最新", "sort": "recommend", "page_limit": "20", "page_start": "0"}3、获取请求的json对象ret = requests.get(url, params=param, headers=header)js = ret.json()print(js)4、根据翻页信息，我们知道"page_start"这个参数是每20递增⼀次的，可以通过定义变量使⽤for 循环来⾃动获取下⼀页信息，我们可以对以上代码进⾏优化。

另外，为了防⽌请求过快，被当成恶意攻击，我们可以导⼊time模块，每次请求间隔2-3scount = 0for i in range(3): param = {"type": "movie", "tag": "最新", "sort": "recommend", "page_limit": "20", "page_start": count} time.sleep(random.uniform(2, 3)) ret = requests.get(url, params=param, headers=header) js = ret.json() for info in js["subjects"]: rate, title = info["rate"], info["title"] print(f"《{title}》的评分是：{rate}") count += 20这样我们就获取到想要的数据，不⽤挨个copy啦。

Python网络爬虫中的动态网页抓取技术随着互联网的快速发展，越来越多的网络数据需要被爬取和分析。

与此同时，动态网页的兴起为传统的静态网页爬取带来了新的挑战。

在传统的静态网页中，我们可以通过发送HTTP请求获取HTML页面，然后使用解析库（如BeautifulSoup）对其进行解析。

但是动态网页由于使用了JavaScript等前端技术，使得其中的内容动态加载，无法通过简单的HTTP请求获取到完整的页面信息。

本文将介绍Python网络爬虫中的动态网页抓取技术，帮助读者更好地理解并应用这一技术。

一、动态网页的特点动态网页相对于静态网页来说，其内容的获取和信息展示更具交互性和实时性。

动态网页通常包含了JavaScript、Ajax以及其他前端技术，这些技术使得网页的内容可以根据用户的操作或时间变化而实时更新。

在传统的静态网页中，所有的内容都是在服务端生成完成后一次性返回给客户端的；而在动态网页中，内容的加载过程是逐渐完成的，这就给了爬虫程序带来了一些挑战。

二、动态网页抓取的解决方案为了解决动态网页抓取的难题，我们可以采用以下两种常见的解决方案。

1. 基于Selenium的自动化测试框架Selenium是一个用于前端自动化测试的框架，它能够模拟用户在浏览器上的操作，包括点击、输入、滚动等。

我们可以利用Selenium来模拟浏览器通过执行JavaScript代码来动态加载网页内容的过程，然后将获取到的完整的HTML页面进行解析，以便获取我们所需的数据。

使用Selenium抓取动态网页的流程一般如下：（1）安装Selenium库和浏览器驱动（如ChromeDriver）；（2）初始化一个浏览器对象（如Chrome）；（3）利用浏览器对象打开目标网页；（4）等待网页完全加载；（5）获取完整的HTML页面；（6）使用解析库（如BeautifulSoup）对HTML进行解析和提取所需数据。

2. 基于接口调用的抓取方式有些动态网页会提供API接口，我们可以通过直接调用接口获取数据而不用解析整个网页。

Python网络爬虫中的动态网页爬取与解析异常处理优化与应用近年来，随着互联网的迅猛发展，人们对于数据的需求越来越大。

在网络爬虫的应用中，动态网页的爬取与解析成为了一项重要的技术挑战。

本文将重点探讨Python网络爬虫中动态网页的爬取与解析异常处理优化与应用。

一、动态网页爬取简介动态网页与静态网页不同之处在于，后者的内容是固定的，而前者则会根据用户的操作或服务器的反馈实时生成。

动态网页常见的技术有Ajax、JavaScript等，这些技术会使爬虫难以获取到完整的网页数据。

二、动态网页爬取工具在Python中，有许多强大的库和工具可以用来爬取动态网页。

其中，最著名的就是Selenium和PhantomJS。

Selenium是一个自动化测试工具，可以模拟用户的操作，PhantomJS则是一个无界面的浏览器，可以渲染JavaScript。

这两个工具的结合使用，可以实现对动态网页的爬取。

三、动态网页爬取的异常处理在爬取动态网页的过程中，我们经常会遇到一些异常，如网络超时、页面加载慢等。

为了保证爬虫的稳定性和可靠性，我们需要对这些异常进行处理。

1. 设置超时时间在爬取动态网页时，可以通过设置超时时间来避免长时间等待。

例如，我们可以使用Selenium的`implicitly_wait`方法，在指定的时间内等待页面加载完成，如果超过了指定时间仍未加载完成，则抛出超时异常。

2. 异常重试当爬取动态网页时，可能会遇到网络异常或页面加载失败的情况。

为了避免单次失败导致整个程序中断，可以使用异常重试的机制。

例如，我们可以使用`try...except`语句捕获异常，并在异常发生时重试。

3. 日志记录在爬取动态网页过程中，记录日志是一种非常重要的异常处理方式。

通过记录日志，我们可以追踪爬虫的运行状态，并及时发现异常情况。

可以使用Python内置的`logging`模块来实现日志的记录功能。

四、动态网页解析优化与应用在成功爬取到动态网页的数据后，我们还需要对其进行解析和提取。

Python技术的网络爬虫动态页面处理方法随着互联网的不断发展和数据的爆炸式增长，网络爬虫成为一种非常重要的技术手段，用于从网络上收集和分析数据。

然而，许多网站采用了动态页面技术，使得传统的静态页面爬取方法无法胜任。

在这篇文章中，我们将探讨一些基于Python技术的网络爬虫动态页面处理方法。

动态页面是指在页面加载过程中通过JavaScript等脚本语言动态生成内容的网页。

与静态页面相比，动态页面的内容不是在服务器端就已经确定好的，而是在客户端浏览器通过脚本执行后才生成。

这导致了传统的静态页面爬取方法失效，因为爬取到的只是初始化时的HTML代码，而不是完整的渲染后的页面。

为了处理动态页面，我们需要借助一些工具和技术。

下面是几种常用的方法：1. 使用无头浏览器无头浏览器是一种没有图形用户界面的浏览器，可以在后台运行并执行JavaScript代码。

通过使用无头浏览器，我们可以获取完整渲染后的动态页面内容。

在Python中，可以使用Selenium库来控制无头浏览器进行页面渲染，并获取页面源码。

通过分析和提取源码，我们可以得到我们需要的数据。

2. 利用Ajax技术Ajax是一种用于在不重新加载整个网页的情况下更新部分网页内容的技术。

很多动态页面都是通过Ajax技术异步加载数据的。

我们可以通过分析Ajax请求，模拟发送请求并获取响应数据。

Python中有一些库，比如Requests和BeautifulSoup，可以方便地处理这种方式的数据获取和解析。

3. 解析动态生成的JavaScript有时候，我们可以直接分析动态生成的JavaScript代码，找到数据所在的位置，并提取出需要的内容。

对于简单的页面，这是一种高效的方法。

Python中有一些库，比如PyV8和PyExecJS，可以执行JavaScript代码，并提取数据。

4. 监听网络请求通过监听网络请求，我们可以捕获到浏览器发送和接收的HTTP请求和响应。

网络爬虫中的动态网页爬取与渲染技术随着互联网的不断发展，动态网页在网页设计中越来越常见。

相比于传统的静态网页，动态网页由于其交互性和实时性，能够更好地满足用户的需求。

然而，对于爬虫程序来说，爬取和解析动态网页却是一项具有挑战性的任务。

本文将介绍网络爬虫中的动态网页爬取与渲染技术，探讨其实现原理及应用场景。

一、动态网页的特点动态网页与传统的静态网页相比，其主要特点在于内容的实时性和交互性。

动态网页通常是由服务器端动态生成的，其中包含了大量的JavaScript代码，通过动态加载数据来实现内容的更新和交互效果。

与静态网页不同，动态网页的内容无法直接通过简单的HTML解析获取，需要借助于特定的技术来模拟用户的浏览行为，并获取动态生成的数据。

二、动态网页爬取技术的实现原理1. 用户界面自动化技术用户界面自动化技术是一种模拟用户在浏览器中的操作行为，通过控制浏览器来完成动态网页的加载和渲染。

该技术可以通过编程方式控制浏览器打开网页、执行JavaScript脚本、模拟鼠标点击等操作，并获取页面加载后的DOM树和数据。

常用的用户界面自动化技术包括Selenium和Puppeteer等。

2. 基于API的数据获取有些动态网页在加载时会通过AJAX请求向服务器获取数据，而这些数据往往以JSON或XML格式返回。

通过分析网页中的请求，可以获取到相关的API接口，直接向接口发送请求获取数据。

这种方式省略了加载整个网页的过程，能够提高数据获取的效率。

使用该方法需要一定的网络技术基础，并了解网页的请求和数据格式。

三、动态网页爬取技术的应用场景动态网页爬取技术能够应用于各种场景中，以下为几个常见的应用场景：1.数据采集与分析：通过爬取动态网页的数据，可以获取到即时的市场行情、用户评论等数据，用于进行数据分析和决策。

2.搜索引擎优化：搜索引擎爬虫需要获取网页的内容来建立索引，如果无法爬取动态网页的内容，将无法完整地收录网页。

python⽹络爬⾍（动态⽹页）⽬录爬取动态⽹页新⼿⼊门学习爬⾍，⼀般都是从爬⾖瓣开始的。

在我学会爬⾖瓣后，想要爬其他⽹页玩玩，然后我就选取了爬取猫眼电影。

像是⾖瓣⼀样，我们进⼊猫眼电影，我们查看源代码，是可以看到很多我们想要的东西的，但是，⽤requests解析后，⾥⾯什么都没有。

刚开始还以为我搞错了，然后问了别⼈才知道，这原来是动态⽹页，是需要浏览器浏览，或者是⿏标发⽣移动后才才会⽣成HTML代码的。

因此，为了能够顺便爬取到我们需要的信息，需要我们借助⼯具来模仿⽤户的⾏为来⽣成HTML代码。

解析⽹站在解析⽹站中，⽤的是requests库来访问，⽤Xpath或者BeautifulSoup来解析也都是可以的。

import requestsimport lxmlfrom bs4 import BeautifulSoupdef get_one_page(url):headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.90 Safari/537.36'} response=requests.get(url,headers=headers)soup = BeautifulSoup(response.text,'html.parser')titles = soup.find_all('title')print(titles)# if response.status_code==200:# 状态响应码为200 表⽰正常访问# return response.text# return Nonedef main():url='https:///board/4?offset=0'html=get_one_page(url)# print(html)main()通过上述代码解析后，发现并没有我们需要的内容最后⼀样显⽰了</script><script src="/public/js/verify.e92127.js" type="text/javascript"></script></body></html>解析不出什么东西，应该是采取了Javascript来动态⽣成信息，所以，我⼜学习动态Javascript的抓取教程。

Python爬⾍-selenium动态⽹页爬取动态⽹页爬⾍什么是动态⽹页爬⾍和AJAX技术：1. 动态⽹页，是⽹站在不重新加载的情况下，通过ajax技术动态更新⽹站中的局部数据。

⽐如拉勾⽹的职位页⾯，在换页的过程中，url是没有发⽣改变的，但是职位数据动态的更改了。

2. AJAX（Asynchronouse JavaScript And XML）异步JavaScript和XML。

前端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新加载整个⽹页的情况下，对⽹页的某部分进⾏更新。

传统的⽹页（不使⽤Ajax）如果需要更新内容，必须重载整个⽹页页⾯。

因为传统的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过ajax加载的数据，只能看到使⽤这个url加载的html代码。

动态⽹页爬⾍的解决⽅案：1. 直接分析ajax调⽤的接⼝。

然后通过代码请求这个接⼝。

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

selenium和chromedriver：使⽤selenium关闭浏览器：1. driver.close():关闭当前的页⾯。

2. driver.quit()：关闭整个浏览器。

selenium定位元素：1. find_element_by_id：根据id来查找某个元素。

2. find_element_by_class_name：根据类名查找元素。

3. find_element_by_name：根据name属性的值来查找元素。

4. find_element_by_tag_name：根据标签名来查找元素。

5. find_element_by_xpath：根据xpath语法来获取元素。

6. find_element_by_css_selector：根据css选择器选择元素。