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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。

1. 尝试分析 Web 站点中的 Ajax 请求 URL。
2. 找到 Ajax 请求 URL 的参数，并解析这些参数的含义。
3. 使用 requests 请求 URL，发送 Ajax 请求。
4. 处理 response.body 中的数据，使用 BeautifulSoup 或正则表达式从中提取数据。
5. 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。