在Python中如何執行ExecJs語句
這次帶給大家在Python中如何執行ExecJs語句,在Python中執行ExecJs語句的注意事項有哪些,以下就是實戰案例,一起來看一下。
execjs模組
在網頁資料提取的日常中,經常有一些有用的信息以json的格式存放在網頁的源代碼中,這時候要規則的提取的這些數據,就需要一個能夠解析js的套件了,execjs提供了簡單易用的api
使用pip安裝:
pip install PyExecJS
使用easy_install安裝:
easy_install PyExecJS
使用
這裡使用了一個網站的網頁做範例,它的來源程式碼中有這麼一段
我們的目標是提取圖中的json數據,程式碼如下:
import requestsimport reimport execjsfrom lxml import etree url = ' https:// www.madewell.com/cn/madewell_category/SHIRTSTOPS/topsblouses/PRDOVR~F9375/F9375.jsp'res = requests.get(url) doc = etree.HTML(res.text)#s_text = doc.xpath('//script/text()')#def f(var,text):# if var in text:# return True# return False#data = filter(partial(f,"var data"),s_text)[0]data = ''.join(doc.xpath('//script[contains(text(),"var data")]/text()')) json_raw = re.search('({[\S\s]*\})',data).group(1) jsn = execjs.eval(json_raw) print (jsn)
執行結果如下圖:
擴充
在一些資料的抽取中用到了類比瀏覽器,通常我們會用selenium或其他的webkit包,但是一般的模擬包只是回傳了渲染後的頁面,有的時候只是返回動態渲染的頁面是不夠的,還需要能夠執行js並控制js與dom交互,有興趣的同學可以看一下PyV8和w3c包
##我相信看了這些案例你已經掌握了方法,更多精彩請關注php中文網其它相關文章! 相關閱讀:#一個用Vue.js 2.0+做出的石墨文檔樣式的富文本編輯器
以上是在Python中如何執行ExecJs語句的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

PHP和Python各有優劣,選擇取決於項目需求和個人偏好。 1.PHP適合快速開發和維護大型Web應用。 2.Python在數據科學和機器學習領域佔據主導地位。

在CentOS系統上高效訓練PyTorch模型,需要分步驟進行,本文將提供詳細指南。一、環境準備:Python及依賴項安裝:CentOS系統通常預裝Python,但版本可能較舊。建議使用yum或dnf安裝Python3併升級pip:sudoyumupdatepython3(或sudodnfupdatepython3),pip3install--upgradepip。 CUDA與cuDNN(GPU加速):如果使用NVIDIAGPU,需安裝CUDATool

在CentOS系統上啟用PyTorchGPU加速,需要安裝CUDA、cuDNN以及PyTorch的GPU版本。以下步驟將引導您完成這一過程:CUDA和cuDNN安裝確定CUDA版本兼容性:使用nvidia-smi命令查看您的NVIDIA顯卡支持的CUDA版本。例如,您的MX450顯卡可能支持CUDA11.1或更高版本。下載並安裝CUDAToolkit:訪問NVIDIACUDAToolkit官網,根據您顯卡支持的最高CUDA版本下載並安裝相應的版本。安裝cuDNN庫:前

Docker利用Linux內核特性,提供高效、隔離的應用運行環境。其工作原理如下:1. 鏡像作為只讀模板,包含運行應用所需的一切;2. 聯合文件系統(UnionFS)層疊多個文件系統,只存儲差異部分,節省空間並加快速度;3. 守護進程管理鏡像和容器,客戶端用於交互;4. Namespaces和cgroups實現容器隔離和資源限制;5. 多種網絡模式支持容器互聯。理解這些核心概念,才能更好地利用Docker。

Python和JavaScript在社區、庫和資源方面的對比各有優劣。 1)Python社區友好,適合初學者,但前端開發資源不如JavaScript豐富。 2)Python在數據科學和機器學習庫方面強大,JavaScript則在前端開發庫和框架上更勝一籌。 3)兩者的學習資源都豐富,但Python適合從官方文檔開始,JavaScript則以MDNWebDocs為佳。選擇應基於項目需求和個人興趣。

在CentOS下選擇PyTorch版本時,需要考慮以下幾個關鍵因素:1.CUDA版本兼容性GPU支持:如果你有NVIDIAGPU並且希望利用GPU加速,需要選擇支持相應CUDA版本的PyTorch。可以通過運行nvidia-smi命令查看你的顯卡支持的CUDA版本。 CPU版本:如果沒有GPU或不想使用GPU,可以選擇CPU版本的PyTorch。 2.Python版本PyTorch

MinIO對象存儲:CentOS系統下的高性能部署MinIO是一款基於Go語言開發的高性能、分佈式對象存儲系統,與AmazonS3兼容。它支持多種客戶端語言,包括Java、Python、JavaScript和Go。本文將簡要介紹MinIO在CentOS系統上的安裝和兼容性。 CentOS版本兼容性MinIO已在多個CentOS版本上得到驗證,包括但不限於:CentOS7.9:提供完整的安裝指南,涵蓋集群配置、環境準備、配置文件設置、磁盤分區以及MinI

在CentOS系統上進行PyTorch分佈式訓練,需要按照以下步驟操作:PyTorch安裝:前提是CentOS系統已安裝Python和pip。根據您的CUDA版本,從PyTorch官網獲取合適的安裝命令。對於僅需CPU的訓練,可以使用以下命令:pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio如需GPU支持,請確保已安裝對應版本的CUDA和cuDNN,並使用相應的PyTorch版本進行安裝。分佈式環境配置:分佈式訓練通常需要多台機器或單機多GPU。所
