# Python爬虫延迟加载
在进行网页数据爬取时,我们经常会遇到需要加载动态内容的情况。许多网站采用了延迟加载的技术,即网页初始加载时只显示部分内容,当用户滚动页面或进行其他操作时,才会加载剩余的内容。这给爬虫的编写带来了一定的困难,因为爬虫需要等待页面加载完成后再进行数据的提取。在本文中,我们将介绍使用Python编写爬虫时如何处理延迟加载的问题,并提供代码示例。
## 什么是延迟加载            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-08-14 13:07:49
                            
                                430阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            是为了防止url不可访问,或者响应速度太慢而造成的时间浪费。
比如,你要爬取1000个网站,如果有100个需要30s才能返回数据,
你等待他们返回的话就需要3000s了,如果你设置10s超时,那么就能知道最长需要多久1000个可以爬完。1、调用test函数超时监控,使用sleep模拟函数执行超时
2、引入signal模块,设置handler捕获超时信息,返回断言错误
3、alarm(3),设置3秒            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-06-20 21:26:09
                            
                                213阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            1. 前言    在执行一些 IO 密集型任务的时候,程序常常会因为等待 IO 而阻塞。比如在网络爬虫中,如果我们使用 requests 库来进行请求的话,如果网站响应速度过慢,程序一直在等待网站响应,最后导致其爬取效率是非常非常低的。为了解决这类问题,本文就来探讨一下 Python 中异步协程来加速的方法,此种方法对于 IO 密集型任务非常有效。如将其应用到网络爬虫中,爬取效率甚至可以成百倍地提            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-10-17 19:34:11
                            
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            # Python爬虫抓取延迟加载的数据
在当今信息化的时代,网页数据的抓取技术变得尤为重要,尤其是当数据采用了延迟加载(Lazy Loading)技术时,初学者常常感到无从下手。本文将带你一步步了解如何使用Python抓取延迟加载的数据,并配合示例代码、流程图和旅行图来展示整个过程。
## 一、整个流程
抓取延迟加载数据大致可以分为以下几个步骤:
| 步骤 | 描述 |
|------|-            
                
         
            
            
            
            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # Python爬虫怎么抓取延迟加载的数据
在网页中,有一些数据是通过AJAX或其他延迟加载技术动态加载的,这给爬虫抓取数据带来了一定的困难。本文将介绍一种使用Python爬虫抓取延迟加载数据的方法。
## 1. 分析延迟加载数据的请求
首先,我们需要分析网页中延迟加载数据的请求。一般来说,我们可以通过浏览器的开发者工具查看网络请求,找到对应的请求URL和参数。
在这个例子中,我们将使用一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-08-15 10:48:28
                            
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            # Python 爬虫延迟:必不可少的等待策略
在进行Web爬虫时,尤其是当我们面对高频请求时,合理控制请求频率是至关重要的。在这篇文章中,我们将探讨Python爬虫中的“延迟”策略,包括为什么需要延迟、如何实现延迟,以及它在实际爬虫中的作用。
## 什么是请求延迟?
在爬虫的上下文中,请求延迟是指在发送多个请求之间引入等待时间,以避免对目标服务器造成过重的负担。这种负载可能会导致服务器响应            
                
         
            
            
            
            模块1 import os
 2 import requests
 3 import time
 4  
 5  
 6 # 进度条模块
 7 def progressbar(url, path):
 8     if not os.path.exists(path):   # 看是否有该文件夹,没有则创建文件夹
 9         os.mkdir(path)
10     start = t            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-06-20 19:10:44
                            
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            # Python延迟加载(Lazy Loading)
在Python中,延迟加载(Lazy Loading)是一种延迟加载对象的策略,即在需要使用对象时才会进行加载,而不是在程序一开始就加载所有对象。这种方式可以节省内存和提高程序性能,特别是当有大量对象需要加载时。
## Lazy Loading的实现方式
在Python中,可以通过使用`@property`装饰器和`__getattr__            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Python爬虫增加延迟的实现指南
在网络爬虫的开发过程中,适当的延迟可以有效防止对目标网站造成过多的请求压力,降低被封锁的风险。本文将会带领你逐步实现如何在Python爬虫中增加请求的延迟。
## 整体流程
我们可以将整个流程分为以下几个步骤:
| 步骤 | 描述                           |
|------|------------------------            
                
         
            
            
            
            命令行工具(Command line tools)全局命令startprojectsettingsrunspidershellfetchviewversion项目命令crawlchecklisteditparsegenspiderdeploybench1、创建爬虫工程的命令scrapy startproject myproject2、控制项目创建一个spiderscrapy genspider m            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            在使用 Python 编写爬虫时,常常会遇到请求延迟(request delay)问题。这种情况不仅会使爬虫的效率降低,还可能造成对目标网站的访问异常,影响整个数据抓取的质量。接下来,我将详细记录解决“python爬虫request延迟”问题的整个过程。
## 问题背景
在进行大规模数据抓取任务时,使用 Python 编写的爬虫通过 `requests` 库发起请求。但在某些情况下,我们发现请            
                
         
            
            
            
             Timer继承子Thread类,是Thread的子类,也是线程类,具有线程的能力和特征。这个类用来定义多久执行一个函数。它的实例是能够延迟执行目标函数的线程,在真正执行目标函数之前,都可以cancel它。 Timer源码:class Timer(Thread):
    def __init__(self, interval, functi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # Python 延迟加载原理解析
在软件开发中,延迟加载(Lazy Loading)是一种常见的设计模式,它允许程序在需要时才加载资源,而不是在程序启动时一次性加载所有资源。这种模式可以显著提高程序的启动速度和运行效率,特别是在处理大型数据集或复杂对象时。本文将通过Python代码示例,深入探讨延迟加载的原理和实现方式。
## 延迟加载的原理
延迟加载的核心思想是“按需加载”,即在程序运行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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                  如果一个网站的图片多了起来的话,网站的加载速度就是一个问题,最近的一个网站用firebug看的话加载速度都已经达到了50多秒,关于提高网页的加载速度的话,除了一些压缩图片,采用png格式以及减少代码量等标准的方法以外,自己还是比较乱,于是先把这段时间看到了的写下来。     &            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            JS延迟加载的几种方法:利用定时器利用定时器,延迟一定的时间后再引入js文件,给html的加载和渲染留出时间
    setTimeout(function(){
       document.getElementById(‘my').src='demo.js';
    } “,3000);//延时3秒后执行defer 属性加上 defer 等于在页面完全载入后再执行
    <scri            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            ImagesLazyLoad 图片延迟加载效果Lazyload 延迟加载效果非首屏内容的延迟加载function loadSecondaryScreen(elem, callback) {    var $window =  $(window);    var elemTop = elem.offset().top;    var viewportH = $window.height();            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、Spring延迟加载的实现?Spring容器在调用AbstractApplicationContext的refresh方法时调用finishBeanFactoryInitialization方法时会将非延迟加载的bean进行创建并缓存。而设置了属性lazy-init="true" 那么启动容器将不会创建该bean放置缓存池二、Spring是如何解决循环依赖的问题?a、单例对象缓存b、早期引用缓            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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