


Bagaimanakah saya boleh mengikis kandungan daripada tapak web yang sangat bergantung pada JavaScript menggunakan Permintaan dalam Python?
Permintaan untuk Halaman Didayakan Javascript
Permintaan ialah perpustakaan HTTP yang berkuasa untuk Python, tetapi ia bergelut untuk mengekstrak kandungan daripada tapak web yang sangat bergantung pada JavaScript. Ini kerana JavaScript biasanya berjalan pada bahagian klien, menjana kandungan secara dinamik selepas pemuatan halaman awal.
Penyelesaian: Permintaan-HTML
Nasib baik, komuniti Permintaan telah dibangunkan penyelesaian: requests-html. Modul ini menambah keupayaan pemaparan JavaScript pada Permintaan, membolehkan anda berinteraksi dengan halaman yang menggunakan JavaScript.
Penggunaan:
Untuk menggunakan Permintaan-HTML:
- Pasangnya menggunakan pip: pip install requests-html
- Importnya: dari requests_html import HTMLSession
- Buat objek HTMLSession: session = HTMLSession()
- Fetch URL: r = session.get('http://www.yourjspage.com')
Rendering JavaScript:
- Laksanakan JavaScript pada halaman: r.html.render()
Mengakses Kandungan:
Selepas memberikan JavaScript, anda boleh mengakses kandungan seperti yang anda lakukan dengan HTML biasa. Contohnya:
<code class="python">r.html.find('#myElementID').text</code>
Ini akan mengembalikan kandungan elemen HTML dengan ID "myElementID".
Ciri Tambahan:
Permintaan -HTML membalut BeautifulSoup, membolehkan anda melakukan tindakan tambahan seperti:
- Mengakses struktur DOM
- Menghuraikan kandungan menggunakan pemilih CSS
- Mengekstrak atribut dan teg
Dengan menggunakan Permintaan-HTML, anda boleh dengan mudah mendapatkan data daripada tapak web berdaya JavaScript tanpa mengorbankan kesederhanaan dan kuasa Permintaan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya boleh mengikis kandungan daripada tapak web yang sangat bergantung pada JavaScript menggunakan Permintaan dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
