


Bolehkah Scrapy Mengendalikan Pengikisan Web Kandungan Dinamik yang Dimuatkan AJAX?
Bolehkah Pengikisan Web Dilakukan pada Kandungan Dinamik Menggunakan AJAX?
Pengikisan web ialah alat penting untuk pengumpulan data. Walau bagaimanapun, kandungan dinamik boleh menimbulkan cabaran untuk pengikis, kerana ia tidak selalu boleh diakses dalam fail sumber. Panduan ini akan meneroka cara Scrapy, perpustakaan pengikisan web Python yang popular, boleh digunakan untuk mendapatkan semula kandungan dinamik daripada tapak web yang menggunakan AJAX.
AJAX, atau Asynchronous JavaScript dan XML, membenarkan halaman web memuatkan data secara tidak segerak, mengemas kini khusus bahagian tanpa memuatkan semula keseluruhan halaman. Teknik ini sering digunakan untuk menyediakan data masa nyata, seperti kemungkinan pertaruhan.
Langkah-Langkah Mengikis Kandungan Dinamik Menggunakan Scrapy
Mari kita buat labah-labah Scrapy yang mudah untuk ditunjukkan cara mengendalikan permintaan AJAX:
class Spider(BaseSpider): name = 'DynamicSpider' start_urls = ['http://example.com'] def parse(self, response): # Extract AJAX request URL and parameters request_url = response.css('script').xpath('@src').re('url_list_gb_messages="(.*)"')[0] formdata = {'page': '2'} # Create a FormRequest to submit AJAX data yield FormRequest(request_url, formdata=formdata, callback=self.parse_ajax) def parse_ajax(self, response): # Process the AJAX response, which contains dynamic data
Labah-labah ini mula-mula mengekstrak URL dan parameter yang digunakan dalam panggilan AJAX. Ia kemudian menyerahkan FormRequest dengan data yang diperlukan untuk mendapatkan semula kandungan dinamik.
Menggunakan pendekatan ini, data dinamik boleh diekstrak dan digunakan dalam aplikasi Scraping anda.
Atas ialah kandungan terperinci Bolehkah Scrapy Mengendalikan Pengikisan Web Kandungan Dinamik yang Dimuatkan 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

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

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 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.
