Python爬虫自学笔记（三）动态网页爬取

本文主要是介绍Python爬虫自学笔记（三）动态网页爬取，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

现在很多网站用的是动态网页加载技术，这时候用前面的request库和BS4库就不能解决问题了，需要用新的办法。

打开网页，按F12或者右键弹出菜单里选择“检查”，右侧会打开开发者工具。

这里有一排菜单，最左边的是Element，显示的是网页的源代码，如果在这里能直接找到所需要爬取的内容，就说明这是静态页面，可以用 request库和BeautifulSoup4库的工具爬取所需内容。如果这里找不到所需内容，那么就是动态页面。这时候往右面看Network菜单。

Network的功能是：记录在当前页面上发生的所有请求。现在看上去好像空空如也的样子，这是因为Network记录的是实时网络请求。现在网页都已经加载完成，所以不会有东西。

右侧勾选框Preserve log，它的作用是“保留请求日志”。如果不点击这个，当发生页面跳转的时候，记录就会被清空。所以，我们在爬取一些会发生跳转的网页时，会点亮它。

然后刷新页面，这时候就会跳出来很多记录。

找到这个页面的第0个请求：search.html，然后点击它，我们来查看它的Response（官方翻译叫“响应”，你可以理解为服务器对浏览器这个请求的回应内容，即请求的结果）。

下面第1行，是对请求进行分类查看。我们最常用的是：ALL（查看全部）/XHR（仅查看XHR）/Doc（Document，第0个请求一般在这里），有时候也会看看：Img（仅查看图片）/Media（仅查看媒体文件）/Other（其他）。最后，JS和CSS，则是前端代码，负责发起请求和页面实现；Font是文字的字体；而理解WS和Manifest，需要网络编程的知识，倘若不是专门做这个，不需要了解。

在Network中，有一类非常重要的请求叫做XHR（当你把鼠标在XHR上悬停，你可以看到它的完整表述是XHR and Fetch）

AJAX技术在工作的时候，会创建一个XHR（或是Fetch）对象，然后利用XHR对象来实现，服务器和浏览器之间传输数据。在这里，XHR和Fetch并没有本质区别，只是Fetch出现得比XHR更晚一些，所以对一些开发人员来说会更好用，但作用都是一样的。

在XHR列表中，找到带有我们所需要数据的一个（这个要靠经验了，可以一个个点开看，也可以观察英文名）

点开XHR，看到如下列表

从左往右分别是：Headers：标头（请求信息）、Preview：预览、Response：响应、Cookies：Cookies、Timing：时间。

点开Headers

General里的Requests URL就是我们应该去访问的链接。如果在浏览器中打开这个链接，就会得到一个类似字典的数据结构，它是JSON数据。

json数据可以跨平台，跨语言工作。json和XHR之间的关系：XHR用于传输数据，它能传输很多种数据，json是被传输的一种数据格式。

我们用requests库的json方法可以解析这一数据。

# 引用requests库
import requests
# 调用get方法，下载这个字典
res = requests.get(url)
# 使用json()方法，将response对象，转为列表/字典
json = res.json()
#遍历字典，获取所需资料
for i in json:
    for j in i:
        print(j)

带参数请求

每个url都由两部分组成。前半部分大多形如：https://xx.xx.xxx/xxx/xxx

后半部分，多形如：xx=xx&xx=xxx&xxxxx=xx&……

两部分使用?来连接。举例豆瓣网址，前半部分就是：https://www.douban.com/search

后半部分则是：q=%E6%B5%B7%E8%BE%B9%E7%9A%84%E5%8D%A1%E5%A4%AB%E5%8D%A1

它们的中间使用了?来隔开。

这前半部分是我们所请求的地址，它告诉服务器，我想访问这里。而后半部分，就是我们的请求所附带的参数，它会告诉服务器，我们想要什么样的数据。

这参数的结构，会和字典很像，有键有值，键值用=连接；每组键值之间，使用&来连接。

就像豆瓣。我们请求的地址是https://www.douban.com/search    而我们的请求所附带的参数是“海边的卡夫卡”：q=%E6%B5%B7%E8%BE%B9%E7%9A%84%E5%8D%A1%E5%A4%AB%E5%8D%A1(那段你看不懂的代码，它是“海边的卡夫卡”使用utf-8编码的结果)。

requests模块里的requests.get()提供了一个参数叫params，可以让我们用字典的形式，把参数传进去。

我们可以把Query String Parameters里的内容，直接复制下来，封装为一个字典，传递给params。只是有一点要特别注意：要给他们打引号，让它们变字符串。

通过改变params里的参数，可以找到自己想要的页面，如有的翻页会写成 "page= ",有的人名、作品名等等都能找到相应的参数，需要仔细分析

请求头 Request Headers

每一个请求，都会有一个Request Headers，我们把它称作请求头。它里面会有一些关于该请求的基本信息，比如：这个请求是从什么设备什么浏览器上发出？这个请求是从哪个页面跳转而来？

如上图，user-agent（中文：用户代理）会记录你电脑的信息和浏览器版本（如我的，就是windows10的64位操作系统，使用谷歌浏览器）。

origin（中文：源头）和referer（中文：引用来源）则记录了这个请求，最初的起源是来自哪个页面。它们的区别是referer会比origin携带的信息更多些。

如果我们想告知服务器，我们不是爬虫，而是一个正常的浏览器，就要去修改user-agent。倘若不修改，那么这里的默认值就会是Python，会被服务器认出来。

有趣的是，像百度的爬虫，它的user-agent就会是Baiduspider，谷歌的也会是Googlebot……如是种种。

Requests模块允许我们去修改Headers的值。

如此，只需要封装一个字典就好了。和写params非常相像。

而修改origin或referer也和此类似，一并作为字典写入headers就好。就像这样：

headers = {
    'origin':'https://china.nba.com',
    # 请求来源
    'referer':'https://china.nba.com',
    # 请求来源，携带的信息比“origin”更丰富
    'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36',
    # 标记了请求从什么设备，什么浏览器上发出
    }

最后分享一个案例，爬取NBA网站上现役球员的资料

import requests,openpyxl

wb=openpyxl.Workbook()
sheet=wb.active
sheet.title='NBA现役球员'
sheet['A1']='姓名'
sheet['B1']='国籍'
sheet['C1']='身高'
sheet['D1']='体重'
sheet['E1']='场上位置'
sheet['F1']='所属球队'
sheet['G1']='出道年份'
sheet['H1']='来源'

url = 'https://china.nba.com/static/data/league/playerlist.json'

headers = {
    'origin':'https://china.nba.com',
    # 请求来源，本案例中其实是不需要加这个参数的，只是为了演示
    'referer':'https://china.nba.com',
    # 请求来源，携带的信息比“origin”更丰富，本案例中其实是不需要加这个参数的，只是为了演示
    'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36',
    # 标记了请求从什么设备，什么浏览器上发出
    }

    
res = requests.get(url,headers=headers)
playerlist=res.json()

players=playerlist['payload']['players']
print(len(players))

for player in players:
    #print('姓名：'+player['playerProfile']['displayName'])
    #print('国籍：'+player['playerProfile']['country'])
    #print('身高：'+player['playerProfile']['height'])
    #print('体重：'+player['playerProfile']['weight'])
    #print('位置：'+player['playerProfile']['position'])
    #print('球队：'+player['teamProfile']['city']+player['teamProfile']['displayAbbr'])
    #print('出道：'+player['playerProfile']['draftYear'])
    #print('来源：'+player['playerProfile']['schoolType'])
    #print()
    name=player['playerProfile']['displayName']
    country=player['playerProfile']['country']
    high=player['playerProfile']['height']
    weight=player['playerProfile']['weight']
    position=player['playerProfile']['position']
    team=player['teamProfile']['city']+player['teamProfile']['displayAbbr']
    draftYear=player['playerProfile']['draftYear']
    laiyuan=player['playerProfile']['schoolType']
    sheet.append([name,country,high,weight,position,team,draftYear,laiyuan])
wb.save('NBA现役球员.xlsx')

这篇关于Python爬虫自学笔记（三）动态网页爬取的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！