


Scrapy peut-il récupérer efficacement le contenu dynamique d'un site Web chargé via AJAX ?
Scrapy peut-il gérer le contenu dynamique d'un site Web avec AJAX ?
AJAX présente un défi pour le web scraping lorsque les données sont chargées dynamiquement sans mises à jour du code source. Face à cet obstacle, voici comment Scrapy peut être exploité pour le surmonter :
Analyse des requêtes AJAX
Pour scraper le contenu dynamique, il est crucial d'analyser les requêtes AJAX qui peuplent les données. À l'aide d'outils de développement tels que Firebug de Mozilla Firefox, la requête responsable du contenu dynamique peut être identifiée. L'examen des en-têtes de la requête, des données du formulaire et du contenu de la réponse fournit des informations précieuses pour l'élaboration de la requête Scrapy.
Formulation de la requête Scrapy
Armé de connaissances sur la requête AJAX, une araignée Scrapy peut être construite pour simuler la demande. En utilisant FormRequest, les données du formulaire et les en-têtes appropriés peuvent être spécifiés, déclenchant le remplissage et la récupération du contenu dynamique par Scrapy.
Traitement des réponses
L'araignée Scrapy recevra une réponse contenant le contenu dynamique dans un format approprié, tel que JSON. Cette réponse peut être analysée pour extraire les informations souhaitées pour un traitement ultérieur.
Exemple : Extraction des messages du livre d'or
Pour illustrer le processus, envisageons d'extraire les messages du livre d'or de Rubin- kazan.ru. En analysant la requête AJAX de chargement des messages, les données de formulaire et les en-têtes requis peuvent être déterminés. Construire une araignée Scrapy avec un FormRequest peut récupérer la réponse JSON contenant les messages, qui peut ensuite être analysée pour accéder à l'auteur, à la date et à d'autres attributs.
Essentiellement, en comprenant la requête AJAX et en élaborant un Scrapy Spider, il est possible de gratter efficacement le contenu dynamique d'un site Web. Les capacités de Scrapy s'étendent à divers scénarios, offrant un outil puissant pour automatiser l'extraction de données dynamiques de sites Web.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds











Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.
