


Wie kann ich mit Requests in Python Inhalte von Websites extrahieren, die stark auf JavaScript angewiesen sind?
Requests für Javascript-fähige Seiten
Requests ist eine leistungsstarke HTTP-Bibliothek für Python, aber es fällt ihr schwer, Inhalte von Websites zu extrahieren, die stark darauf angewiesen sind auf JavaScript. Dies liegt daran, dass JavaScript normalerweise auf der Clientseite ausgeführt wird und Inhalte nach dem ersten Laden der Seite dynamisch generiert.
Lösung: Requests-HTML
Glücklicherweise hat sich die Requests-Community weiterentwickelt eine Lösung: request-html. Dieses Modul fügt Requests JavaScript-Rendering-Funktionen hinzu und ermöglicht Ihnen die Interaktion mit Seiten, die JavaScript verwenden.
Verwendung:
So verwenden Sie Requests-HTML:
- Installieren Sie es mit pip: pip install request-html
- Importieren Sie es: from request_html import HTMLSession
- Erstellen Sie ein HTMLSession-Objekt: session = HTMLSession()
- Fetch die URL: r = session.get('http://www.yourjspage.com')
JavaScript rendern:
- Führen Sie die aus JavaScript auf der Seite: r.html.render()
Zugriff auf Inhalte:
Nach dem Rendern des JavaScript können Sie wie gewohnt auf den Inhalt zugreifen normales HTML. Zum Beispiel:
<code class="python">r.html.find('#myElementID').text</code>
Dadurch wird der Inhalt des HTML-Elements mit der ID „myElementID“ zurückgegeben.
Zusätzliche Funktionen:
Anfragen -HTML umschließt BeautifulSoup und ermöglicht Ihnen die Durchführung zusätzlicher Aktionen wie:
- Zugriff auf die DOM-Struktur
- Inhalte mit CSS-Selektoren analysieren
- Attribute und Tags extrahieren
Durch die Verwendung von Requests-HTML können Sie mühelos Daten von JavaScript-fähigen Websites abrufen, ohne auf die Einfachheit und Leistungsfähigkeit von Requests verzichten zu müssen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich mit Requests in Python Inhalte von Websites extrahieren, die stark auf JavaScript angewiesen sind?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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 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.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

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.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
