


Wie kann ich Python-Anfragen verwenden, um JavaScript-gesteuerte Seiten zu verarbeiten?
Navigieren auf JavaScript-gesteuerten Seiten mit Python-Anfragen
Eine der Herausforderungen bei der Verwendung des Python-Requests-Frameworks besteht darin, auf Seiten zu stoßen, die auf JavaScript basieren wesentliche Inhalte wiederzugeben. Es ist zwar möglich, manuell auf diesen Seiten zu navigieren und die Daten zu extrahieren, dies kann jedoch mühsam und zeitaufwändig sein.
Glücklicherweise gibt es eine Lösung, die die Integration von Anfragen mit JavaScript-gesteuerten Seiten ermöglicht: „requests-html“. Modul. Dieses Modul bietet eine leistungsstarke API, die Ihnen die direkte Interaktion mit den von JavaScript gerenderten dynamischen Inhalten ermöglicht.
Um request-html zu verwenden, importieren Sie einfach die HTMLSession-Klasse und erstellen Sie eine Sitzungsinstanz. Verwenden Sie dann die Methode get(), um die gewünschte Seite abzurufen. Der wichtigste Schritt besteht darin, die render()-Methode aufzurufen, die das mit der Seite verknüpfte JavaScript aufruft.
Sobald die Seite gerendert wurde, können Sie die Funktionen von BeautifulSoup über das r.html-Objekt nutzen. Dadurch können Sie nahtlos auf die DOM-Struktur der Seite zugreifen und diese bearbeiten, sodass Sie mühelos die erforderlichen Daten extrahieren können. Beispielsweise können Sie mit r.html.find('#myElementID').text ganz einfach den Textinhalt eines bestimmten Elements abrufen.
Indem Sie die Leistungsfähigkeit von request-html nutzen, können Sie effektiv navigieren und analysieren JavaScript-gesteuerte Seiten in Python, die Ihre Web-Scraping-Aufgaben erheblich rationalisieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Python-Anfragen verwenden, um JavaScript-gesteuerte Seiten zu verarbeiten?. 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.

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.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

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 ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

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.
