Python爬虫遇上动态加载1.通过示例认识动态加载2.JavaScript 逆向工程3.渲染动态页面4.更加自动化的渲染----Selenium1.驱动下载与设置2. 小示例了解Selenium3.了解Selenium的定位 我想大家在使用爬虫爬取数据的过程中遇到过如下的情况吧，明明在网页源码看得到需要的内容，而且各种节点也没问题，可是就是爬取不到想要的数据，这其实就是现在大多数网页使用
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2023-07-06 12:34:48
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def test_exec():
codeBuffer = """
from ccx_modu.ccxdbapi import *
from ccx_modu.ccxfunctions import *
from ccx_modu import ccxconfig
def add(x,y):
print(x,y)
return x+y
def query():
my
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2023-06-26 11:41:50
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本文讲的是不使用selenium插件模拟浏览器，如何获得网页上的动态加载数据。步骤如下： 一、找到正确的URL。二、填写URL对应的参数。三、参数转化为urllib可识别的字符串data。四、初始化Request对象。五、urlopen这个Request对象，获得数据。url='http://www.*****.*****/*********'formdata = {'year': year,'m
原创
2021-03-01 22:21:54
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注： 上一篇《Python+Selenium爬取动态加载页面（1）》讲了基本地如何获取动态页面的数据，这里再讲一个稍微复杂一点的数据获取全国水雨情网。数据的获取过程跟人手动获取过程类似，所以也不会对服务器造成更大负荷。本文的代码见Selenium获取动态页面数据2.ipynb或Selenium获取动态页面数据2.py。同样在开始前需要准备环境，具体环境准备参考上一篇。1、数据获取目标图1-1 全国
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2023-08-30 09:56:14
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注： 最近有一小任务，需要收集水质和水雨信息，找了两个网站：国家地表水水质自动监测实时数据发布系统和全国水雨情网。由于这两个网站的数据都是动态加载出来的，所以我用了Selenium来完成我的数据获取。数据的获取过程跟人手动获取过程类似，所以也不会对服务器造成更大负荷。这是我写的第1个爬虫，初次接触，还请各位多多指教。本文的代码见Selenium获取动态页面数据1.ipynb或Selenium获取动
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2023-08-09 16:08:54
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一、Ajax数据爬取1.Ajax介绍Ajax，全称为Asynchronous JavaScript and XML，即异步的JavaScript和XML。 它不是一门编程语言，而是利用JavaScript在保证页面不被刷新、页面链接不改变的情况下与服务器交换数据并更新部分网页的技术。发送Ajax请求到网页更新过程，简单分为以下3步：发送请求；解析内容；渲染网页。Ajax具有特殊的请求类型，它叫作x
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2023-12-28 23:45:59
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笔者之前在慕课学习Python网络爬虫与信息提取时，老师并未讲解如何爬取网页的动态加载数据，之后通过观看其他教学视频学会了如何爬取网页动态数据，下面用一个实例来记录一下爬取动态网页的步骤。实例：爬取药监总局中的企业详情数据url：http://125.35.6.84:81/xk/需求：将首页中每一家企业的详情数据进行爬取。总共爬取前5页企业的数据。首页：详情页：分析：首先我们在详情页点击右键检查打
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2023-10-08 17:00:00
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requests"""基于网络请求的模块。环境的安装：pip install requests作用：模拟浏览器发起请求分析requests的编码流程：1.指定url2.发起了请求3.获取响应数据4.持久化存储""""""处理数据量级的问题：遇到了对应的反爬机制反爬机制：UA检测反反爬策略：UA伪装UA伪装的实现：1.定义一个字典2.在字典中进行相关请求头信息的伪装3.将该字典作用到get方法的he
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2024-08-29 20:38:28
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有时候在我们设计利用requests抓取网页数据的时候，会发现所获得的结果可能与浏览器显示给我们的不一样：比如说有的信息我们通过浏览器可以显示，但一旦用requests却得不到想要的结果。这种现象是因为我们通过requests获得的都是HTML源文档，而浏览器中见到的页面数据都是经过JavaScript处理的，而这些处理的数据可能是通过Ajax加载、本身包含于HTML中或是经过JavaScript
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2024-01-08 18:06:02
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# 使用 Python 爬虫抓取 JSP 动态加载数据的指南
随着网络技术的发展，很多网站使用 JSP 和 AJAX 技术进行动态数据加载，这给爬虫的编写带来了挑战。本文将详细介绍如何利用 Python 爬虫抓取 JSP 动态加载的数据。
## 一、抓取数据的基本流程
以下是我们抓取 JSP 动态加载数据的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# Python爬虫：动态加载图片的实现指南
在现代网页中，很多内容是通过 JavaScript 动态加载的，包括图片。Python 爬虫在处理静态页面和动态页面时有所不同。本文将引导你如何使用 Python 爬虫来抓取动态加载的图片。
## 流程概览
在开始之前，我们先看看实现过程的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 分析网页，识别动态加
原创
2024-09-22 07:04:46
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Xpath helper 或者是 chrome 中的 copy xpath 都是从 element 中提取的数据，但是爬虫获取的是url对应的响应，往往和 elements 不一样，这是因为浏览器渲染出来的页面和爬虫请求的页面并不一样，当使用了JavaScript、jQuery、 Ajax 或 DHTML(Dynamic HTML, DHTML) 技术改变 / 加载内容的页面，网页中数据并不直接渲
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2023-11-03 13:29:38
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有时候在抓取页面的时候，我们得到的结果和浏览器中看到的的结果是不一样的。在浏览器中可以正常看到的界面，使用requests不能够正确的得到。这是因为requests得到的是原始的html文档，而浏览器的页面则是经过JavaScript处理后生成的数据，这些数据的来源很多，其中有一种是使用Ajax技术加载的。还有另外两种是经过JavaScript
例子1：爬取豆瓣电影中的电影详情数据1.什么是动态加载的数据：我们通过requests模块进行数据爬取无法每次都是可见即可得，有些数据是通过非浏览器地址栏中得url请求到的地址。而是其他请求请求到的数据，那么这些通过其他请求请求到的数据就是动态加载的数据。（猜测有可能是js代码当咱们访问此页面时就会发送得get请求，到其他url中获取数据）2.如何检测网页中是否存在动态加载得数据在当前页面中打开抓
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2023-09-17 16:39:40
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注： 上一篇《Python+Selenium爬取动态加载页面（1）》讲了基本地如何获取动态页面的数据，这里再讲一个稍微复杂一点的数据获取全国水雨情网。数据的获取过程跟人手动获取过程类似，所以也不会对服务器造成更大负荷。本文的代码见Selenium获取动态页面数据2.ipynb或Selenium获取动态页面数据2.py。同样在开始前需要准备环境，具体环境准备参考上一篇。1、数据获取目标全国水雨情网的
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2024-05-30 15:38:52
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Java爬虫动态加载指的是在爬取网页数据时，通过动态加载的方式实现对网页内容的抓取和解析。在本篇文章中，我将向刚入行的小白开发者介绍如何实现Java爬虫动态加载的具体步骤和所需代码。
## 整体流程
以下是实现Java爬虫动态加载的整体流程，我们可以用表格展示每个步骤所需的工作。
| 步骤 | 工作内容 |
|-
原创
2024-01-26 09:42:35
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注： 最近有一小任务，需要收集水质和水雨信息，找了两个网站：国家地表水水质自动监测实时数据发布系统和全国水雨情网。由于这两个网站的数据都是动态加载出来的，所以我用了Selenium来完成我的数据获取。数据的获取过程跟人手动获取过程类似，所以也不会对服务器造成更大负荷。这是我写的第1个爬虫，初次接触，还请各位多多指教。本文的代码见Selenium获取动态页面数据1.ipynb或Selenium获取动
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2023-09-06 12:40:46
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http://www.ajaxload.info/这个网站可以动态生成ajax加载样式的小图片，git格式，挺不错推荐给大家
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2013-09-10 19:57:00
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看新浪微博，人人网都有这样的效果：滚动条滚动到最下面的时候，新的数据就被自动加载出来了，今天亲自尝试了一下这个效果的实现。
最开始在CSDN上写了一版，功能比较简单，今天又增加了一个小功能：翻页到指定页数后，自动停止。用户点击继续查看后，再继续滚动。看看实现吧：
更新核心滚动代码：
$(window).scroll(function(){
// 当滚动到最底部
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2021-08-18 10:22:59
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现在很多的web页面使用ajax技术动态加载页面。但对于爬虫来说，目标数据很可能不在页面HTML源码中（右键查看网页源代码，通过F12查找），针对静态页面的爬虫不再满足现在的需求。很多教程都推荐用Selenium和PhantomJS配合使用，实现网页的渲染，得到网页的全部信息。但是对于爬虫程序，模拟浏览器内存开销实在是非常大，而且效率低。好消息是，大多是是浏览器会在请求和解析HTML之后，根据js
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2024-03-06 21:07:58
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