需求 Python爬取某个账号博客所有文章的标题,类型,创建时间,阅读数量,并将结果保存至Excel。分析主页URL为: 根据url可以得到其他页数的链接在页数 主页F12查看元素,可以看到每一个文章列表所在class为article-list 每一篇文章所在class为article-item-box,如图可以herf,文章标题,创建时间,文章阅读数 Requests获取内容 &nbs            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-30 21:50:37
                            
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            # 使用Python爬虫爬取JavaScript文件
在网络爬虫的应用中,爬取JavaScript(JS)文件是一个常见的需求。很多网站使用JS动态生成内容,导致我们需要提取JS文件以获取数据。本文将介绍如何使用Python爬虫来爬取这些文件,并提供代码示例。
## 爬虫工具的选择
首先,选择合适的爬虫库是非常重要的。常用的Python爬虫库包括`requests`和`BeautifulSo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            3、js动态网页抓取方式(重点)许多时候爬虫取到的页面仅仅是一个静态的页面,即网页的源代码,就像在浏览器上的“查看网页源代码”一样。一些动态的东西如javascript脚本执行后所产生的信息是抓取不到的,下面两种方案,可用来python爬取js执行后输出的信息。① 用dryscrape库动态抓取页面js脚本是通过浏览器来执行并返回信息的,所以,抓取js执行后的页面,一个最直接的方式就是用pytho            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python爬取JavaScript内容
在进行网络数据抓取时,我们经常会遇到网页内容通过JavaScript动态生成的情况。这就需要我们使用Python爬虫来模拟浏览器行为,获取完整的页面信息。本文将介绍如何使用Python爬取JavaScript生成的内容,并提供代码示例。
## 什么是JavaScript动态生成内容
JavaScript是一种广泛应用于网页开发中的脚本语言,可以在            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Python如何爬取JS数据链接
## 问题描述
我们希望通过爬取某个网站的数据来进行数据分析和处理,但是该网站的数据是通过JavaScript动态生成的,我们无法直接通过传统的爬虫库来获取到这些数据。那么我们应该如何解决这个问题呢?
## 解决方案
为了解决这个问题,我们可以使用以下两种方法来爬取JS数据连接:
1. 通过模拟浏览器行为,使用Selenium库来获取JS生成的数据连            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            今天小编就为大家分享一篇Python3直接爬取图片URL并保存示例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 有时候我们会需要从网络上爬取一些图片,来满足我们形形色色直至不可描述的需求。一个典型的简单爬虫项目步骤包括两步:获取网页地址和提取保存数据。这里是一个简单的从图片url收集图片的例子,可以成为一个小小的开始。获取地址这些图片的URL可能是连续变化的,如从001递增到0            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            今天老师又发出了关于项目的示例代码。这次的代码对于如何输入标题关键词查询数据库已爬取内容进行了示例。 在我之前的尝试中,我是通过js代码先使得服务器连接mysql然后进行相应的操作。在运行时需要在命令行种运行服务器,然后再再网站中进行操作。 但是这次老师给出的效果就是高出一个档次的那种。 首先通过express脚手架搭建一个search_site文件夹如下: 然后将之前写好的mysql.js放到这            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python爬取.js数据的步骤和代码解析
## 1. 确定目标网站和数据
在开始爬取.js数据之前,首先需要确定目标网站和要爬取的数据。可以通过浏览器开发者工具查看网页源代码,找到包含所需数据的.js文件或接口。
## 2. 分析请求和响应
在确定目标网站和数据之后,需要分析请求和响应的过程。可以通过浏览器开发者工具中的Network面板来查看请求和响应的详细信息。
## 3. 使            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Python与JavaScript爬取数据项目方案
## 项目背景
在信息技术飞速发展的今天,数据已经成为最重要的资产之一。因此,能够有效地抓取和利用网页数据显得尤为重要。本项目旨在探讨如何通过Python和JavaScript两种编程语言进行网页数据的爬取,形成一个高效、灵活的数据抓取方案。
## 目标
1. 使用Python编写后端爬取程序,负责数据的请求和解析。
2. 使用Jav            
                
         
            
            
            
            ## Python爬取返回JS教程
### 整体流程
下面是整个爬取返回JS的流程的表格:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 发起HTTP请求获取网页源码 |
| 2 | 解析网页源码,提取JS代码 |
| 3 | 执行JS代码,获取目标数据 |
| 4 | 保存或处理获取的数据 |
### 具体步骤及代码示例
#### 步骤1:发起HTTP请求获取网页            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 使用Python爬虫爬取JavaScript生成的数据
近几年,随着网络技术的快速发展,网站越来越多地使用JavaScript动态生成内容。这使得传统的网页爬虫面临挑战,因为它们通常只能爬取静态HTML内容。然而,Python为我们提供了多种工具,可帮助我们提取这些动态生成的数据。本文将介绍如何使用Python爬虫爬取JS生成的数据,并提供相应的代码示例。
## 爬虫的基本概念
爬虫(W            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 爬取网站js文件的实现
## 整体流程
首先,我们需要明确整个流程,可以用表格展示:
| 步骤 | 描述         |
| ---- | ------------ |
| 1    | 发起HTTP请求 |
| 2    | 获取网页内容 |
| 3    | 解析网页内容 |
| 4    | 提取JS文件链接 |
| 5    | 下载JS文件   |
## 具体步骤及代码实            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            文章目录在网页使用JavaScript 代码的方式常用的JavaScript 事件常用的JavaScript 对象 在网页使用JavaScript 代码的方式在网页中使用 JavaScript 代码的方式主要有三种:内联方式(Inline):在 HTML 文件中直接嵌入 JavaScript 代码,通过使用 <script> 标签。这段代码可以放在文档的 <head> 或            
                
         
            
            
            
            在完成了搜索功能后,要开始尝试上次助教所说的一个网页同时具备爬虫和搜索的功能。对于这一点我作了如下的构想: 我的网页主页是一个搜索页面也就是前面已经做好的页面,然后在此基础上用CSS对页面进行美化同时加上一栏导航栏。导航栏中由主页、新闻爬取、关于这三项组成。 其中新闻爬取会打开一个新的网页其中会有三个按钮来触发爬虫(分别对应三个网站)。然后关于中会打开一个新的网页其中以文字形式附相关代码及说明。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            首先导入需要的模块,有os模块用来创建文件夹,time用来暂停爬虫程序,datetime用来处理日期,requests用来获取网页信息,beautifulsoup用来解析网页,docx用来创建word文档,把爬取到的文章写入并存在本地磁盘。#导入所需库######################
import os
import time
import datetime
import reques            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            在进行数据挖掘联系的过程中,有个文件的获取需要使用到python的urllib2包,这里把脚本搞出来,对于爬取网络上的文件有一定的模板作用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            之前的NLP课程作业要求爬取一些科技新闻来训练语言模型,本文就简单来说一说用Python来爬取新闻的过程。虽然以前写过简单的爬虫,但是没有处理过浏览器动态加载数据的情况,这次碰到了就记录一下。这次爬取的新闻来源是 新浪科技滚动新闻,打开之后网页长这样: 该网页中包含了50条新闻,我们希望拿到上图中的新闻链接,然后发送request请求来得到新闻内容。但是查看该网页的源码后发现,这些新闻的链接并不在            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            前言通过爬虫技术对图片进行批量爬取可以说是我们必备的爬虫技巧之一,网络爬虫也叫做网络机器人,可以代替人们自动地在互联网中进行数据信息的采集与整理。在大数据时代,信息的采集是一项重要的工作,如果单纯靠人力进行信息采集,不仅低效繁琐,搜集的成本也会提高。这里先对要运用的第三方库进行安装。本文选取的函数库主要为requests、lxml、etree。打开anaconda prompt,这是anacond            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            今天的主题是爬取动态网页的经验分享,以cocos论坛为例子进行分享。(官方不会打我吧 )       配置环境为什么选择cocos论坛呢?因为自己在浏览论坛时,发现标题内容会随着滚动条的位置而动态添加。       环境: python3 + requests 。还要引入几个系统库。参考如下:       分析网页以chrome浏览器为例,空白处 右键->检查 进入网页分析模式,选择 Net            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            首先,神装镇楼背景最近老板爱上了吃鸡(手游:全军出击),经常拉着我们开黑,只能放弃午休的时间,陪老板在沙漠里奔波。 上周在在微信游戏频道看战绩的时候突发奇想,是不是可以通过这个方式抓取到很多战斗数据,然后分析看看有什么规律。秀一波战绩,开黑情况下我们团队吃鸡率非常高,近100场吃鸡次数51次简单评估了一下,觉得可行,咱就开始。Step 1 分析数据接口第一步当然是把这些战绩数据采集下来,首先我们需            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-23 13:46:49
                            
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