pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Bolehkah Scrapy Mengikis Kandungan Laman Web Dinamik Dengan Berkesan Dimuat melalui AJAX?
Bolehkah Scrapy Mengikis Kandungan Laman Web Dinamik Dengan Berkesan Dimuat melalui AJAX?
Bolehkah Scrapy Mengendalikan Kandungan Tapak Web Dinamik dengan AJAX?
AJAX memberikan cabaran untuk mengikis web apabila data dimuatkan secara dinamik tanpa kemas kini kod sumber. Menghadapi halangan ini, berikut ialah cara Scrapy boleh dimanfaatkan untuk mengatasinya:
Analisis Permintaan AJAX
Untuk mengikis kandungan dinamik, adalah penting untuk menganalisis permintaan AJAX yang mengisi data tersebut. Menggunakan alat pembangun seperti Firebug Mozilla Firefox, permintaan yang bertanggungjawab untuk kandungan dinamik boleh dikenal pasti. Memeriksa pengepala permintaan, data borang dan kandungan respons memberikan maklumat berharga untuk membuat permintaan Scrapy.
Merumuskan Permintaan Scrapy
Berbekalkan pengetahuan tentang permintaan AJAX, labah-labah Scrapy boleh dibina untuk mensimulasikan permintaan. Dengan menggunakan FormRequest, data borang dan pengepala yang sesuai boleh ditentukan, mencetuskan kandungan dinamik untuk diisi dan diambil oleh Scrapy.
Pemprosesan Respons
Labah-labah Scrapy akan menerima respons yang mengandungi kandungan dinamik dalam format yang sesuai, seperti JSON. Respons ini boleh dihuraikan untuk mengekstrak maklumat yang dikehendaki untuk pemprosesan selanjutnya.
Contoh: Mengekstrak Mesej Buku Pelawat
Untuk menggambarkan proses tersebut, mari pertimbangkan untuk mengekstrak mesej buku tetamu daripada Rubin- kazan.ru. Dengan menganalisis permintaan AJAX untuk memuatkan mesej, data borang yang diperlukan dan pengepala boleh ditentukan. Membina labah-labah Scrapy dengan FormRequest boleh mendapatkan semula respons JSON yang mengandungi mesej, yang kemudiannya boleh dihuraikan untuk mengakses pengarang, tarikh dan atribut lain.
Pada dasarnya, dengan memahami permintaan AJAX dan mencipta yang sesuai Labah-labah buruk, adalah mungkin untuk mengikis kandungan tapak web dinamik dengan berkesan. Keupayaan Scrapy meluas ke pelbagai senario, menawarkan alat yang berkuasa untuk mengautomasikan pengekstrakan data tapak web dinamik.
Atas ialah kandungan terperinci Bolehkah Scrapy Mengikis Kandungan Laman Web Dinamik Dengan Berkesan Dimuat melalui AJAX?. 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
1671
14
1428
52
1331
25
1276
29
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan
Apr 19, 2025 am 12:20 AM
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.
Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda
Apr 14, 2025 am 12:02 AM
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 vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan
Apr 18, 2025 am 12:20 AM
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.
Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?
Apr 18, 2025 am 12:22 AM
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 vs C: Memahami perbezaan utama
Apr 21, 2025 am 12:18 AM
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.
Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array?
Apr 27, 2025 am 12:03 AM
Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara
Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas
Apr 16, 2025 am 12:14 AM
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.
Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci
Apr 19, 2025 am 12:15 AM
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.
