


Wie extrahiere ich Werte aus dynamischen HTML-Inhalten mit Pythons Selenium und BeautifulSoup?
So rufen Sie Werte dynamischer HTML-Inhalte mithilfe von Python ab
In dieser Diskussion untersuchen wir ein häufiges Problem, das beim Scraping dynamischer HTML-Inhalte mit Python auftritt: Stattdessen stoßen wir auf Vorlagenplatzhalter der tatsächlichen Werte. Konkret zielen wir darauf ab, den „Median“-Wert von einer Webseite abzurufen, die Lenkervorlagen verwendet.
Zunächst führt die Verwendung der Anforderungsbibliothek allein nicht zu den gewünschten Ergebnissen, da sie das JavaScript-basierte Rendering der nicht verarbeiten kann Seite. Um dies zu überwinden, untersuchen wir drei Hauptlösungen:
- Ajax JSON direkt analysieren: Dies beinhaltet das Abfangen und Parsen der JSON-Antwort, die die Seite an den Browser sendet.
- Verwendung eines Offline-JavaScript-Interpreters:Verwenden Sie Tools wie SpiderMonkey oder Crowbar, um die Anfrage zu verarbeiten und den vollständig gerenderten HTML-Code zu generieren.
- Verwendung eines Browser-Automatisierungstools:Nutzung Tools wie Selenium oder Watir zur Automatisierung des Browsers, sodass dieser JavaScript verarbeiten und die Seite rendern kann.
In unserem Fall empfehlen wir Selenium in Verbindung mit BeautifulSoup. Durch die Verwendung von Selenium zum Abrufen des gerenderten HTML-Codes und BeautifulSoup zum Parsen können wir effektiv auf den dynamischen HTML-Inhalt zugreifen. Unten ist ein Beispiel-Codeausschnitt:
<code class="python">from bs4 import BeautifulSoup from selenium import webdriver # Get rendered HTML using Selenium driver = webdriver.Firefox() driver.get('http://eve-central.com/home/quicklook.html?typeid=34') html = driver.page_source # Parse HTML using BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html) # Search for specific tags, e.g., those with a "formatPrice median" class for tag in soup.find_all('formatPrice median'): median_value = tag.text</code>
Dieser Ansatz ermöglicht es uns, wie ein echter Browser auf der Webseite zu navigieren und mit ihr zu interagieren, sodass wir die erforderlichen Daten erhalten, auch wenn sie dynamisch geladen werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie extrahiere ich Werte aus dynamischen HTML-Inhalten mit Pythons Selenium und BeautifulSoup?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
