Python Ajax爬虫案例分享
前言
在 Web 开发中,Ajax 技术已经非常普遍,接下来我将分享如何使用 Python 编写爬取 Ajax 技术的网站数据的爬虫。
爬虫的基础知识
在开始编写爬虫之前,你需要了解以下基础知识:
- requests 库:一个用于发送 HTTP/1.1 请求的 Python 库,可以让我们访问 Web 站点的内容。
- BeautifulSoup 库:一个用于解析 HTML 和 XML 文档的 Python 库,可以让我们从 Web 站点上提取所需的内容。
- 正则表达式:可以用于查找和编辑字符串的一个特殊的文本处理工具。
爬虫的步骤
从下面的步骤中,你可以学习到如何使用 Python Ajax 爬虫技术来从网站中提取数据。
- 尝试分析 Web 站点中的 Ajax 请求 URL。
- 找到 Ajax 请求 URL 的参数,并解析这些参数的含义。
- 使用 requests 请求 URL,发送 Ajax 请求。
- 处理 response.body 中的数据,使用 BeautifulSoup 或正则表达式从中提取数据。
- 把提取出的数据存储到相应的格式中。
示例:爬取知乎某问题下的所有回答
在这个示例中,我们将使用 Python Ajax 技术来爬取知乎某问题下的所有回答。并把提取出的数据存储到一个 JSON 文件中。
分析目标 URL
首先,我们需要分析目标 URL,从浏览器的开发者工具中分析 Ajax 请求的 URL。在这个例子中,我们打开知乎网站,访问某个问题的页面,然后在开发者工具里查找其中的 xhr 请求,最后可以发现这个 URL 为:
https://www.zhihu.com/api/v4/questions/xxxxxx/answers?include=data[*].is_normal,admin_closed_comment,reward_info,is_collapsed,annotation_action,annotation_detail,collapse_reason,is_sticky,collapsed_by,suggest_edit,comment_count,can_comment,content,state,updated_time,created_time,relationship.is_authorized,is_author,voting,is_thanked,is_nothelp;data[*].mark_infos[*].url;data[*].author.follower_count,badge[*].topics&limit=20&offset=0&sort_by=default
请求 URL 并解析 JSON 数据
使用 requests 库发送一个 GET 请求,并以 JSON 格式解析响应:
import requests
url = "https://www.zhihu.com/api/v4/questions/xxxxxx/answers?include=data[*].is_normal,admin_closed_comment,reward_info,is_collapsed,\
annotation_action,annotation_detail,collapse_reason,is_sticky,collapsed_by,suggest_edit,comment_count,can_comment,content,state,updated_time,\
created_time,relationship.is_authorized,is_author,voting,is_thanked,is_nothelp;data[*].mark_infos[*].url;data[*].author.follower_count,badge[*].topics&limit=20&offset=0&sort_by=default"
response = requests.get(url)
data = response.json()
爬取所有的数据
通过改变 offset 参数,一次爬取 20 条数据,我们可以爬取所有的回答信息并存储到一个列表中:
answers = []
offset = 0
while True:
url = f"https://www.zhihu.com/api/v4/questions/xxxxxx/answers?include=data[*].is_normal,admin_closed_comment,reward_info,is_collapsed,\
annotation_action,annotation_detail,collapse_reason,is_sticky,collapsed_by,suggest_edit,comment_count,can_comment,content,state,updated_time,\
created_time,relationship.is_authorized,is_author,voting,is_thanked,is_nothelp;data[*].mark_infos[*].url;data[*].author.follower_count,badge[*].topics&limit=20&offset={offset}&sort_by=default"
response = requests.get(url)
data = response.json()
if len(data["data"]) == 0:
break
answers += data["data"]
offset += 20
处理数据并存储
最后,我们可以使用 Python 的 json 库把 data 存储到一个 JSON 文件中:
import json
with open("answers.json", "w") as f:
json.dump(answers, f)
示例:爬取笔趣阁小说并生成txt文件
接下来,我们将使用 Python Ajax 爬虫技术爬取笔趣阁上的小说,然后生成一个 txt 文件。
分析目标 URL
我们需要分析笔趣阁上的小说的 URL,这里以《凡人修仙传》为例。在这个例子中,该小说的目录页的 URL 为:
https://www.biquku.la/14/14909/
解析章节链接
我们先使用 requests 库请求该 URL,然后使用 BeautifulSoup 解析页面,提取出所有章节的链接:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://www.biquku.la/14/14909/"
response = requests.get(url)
response.encoding = response.apparent_encoding
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
chapters = []
links = soup.select("#list a")
for link in links:
chapter = {}
chapter["title"] = link.text
chapter["url"] = url + link["href"]
chapters.append(chapter)
爬取并保存文本
然后,对于每个章节链接,我们再次使用 requests 获取它的内容:
content = ""
for chapter in chapters:
response = requests.get(chapter["url"])
response.encoding = response.apparent_encoding
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
content += chapter["title"] + "\n\n"
content += soup.find("div", id="content").text.replace("\xa0" * 8, "\n") + "\n\n"
with open("novel.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(content)
最后,我们将章节标题和文本内容存储到 content 字符串中,然后将其写入到一个 txt 文件中。
总结
到这里,我们已经讲解了如何使用 Python Ajax 爬虫技术来爬取带有 Ajax 请求的网站,并提取出所需的数据。这是一个快速获取网站数据的有效方法。
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