Python实现爬取网页中动态加载的数据

下面是Python实现爬取网页中动态加载的数据的完整攻略：

一、了解动态加载的数据

在爬取数据前，需要了解目标网站是否存在动态加载的数据。动态加载的数据是在页面加载完成后通过JavaScript等技术异步获取到的数据，而传统的爬虫技术只能获取静态页面中的数据。可以通过F12开发者工具的Network面板查看请求，如果是XHR类型，一般就是动态加载的数据。

二、分析动态加载数据的API

在了解动态加载的数据后，需要找到其数据获取的API，一般可以在开发者工具的Network面板中找到。通常情况下，这些API接口会是一组JSON数据，它通常会出现在XHR过滤器下。

三、使用Python获取API数据

可以通过Python中的requests库封装API请求，通过json库解析返回的JSON数据。这里提供一个示例：

import requests
import json

url = 'https://www.example.com/api/data'
params = {
    'page': 1,
    'size': 20
}

response = requests.get(url, params=params)
data = json.loads(response.text)

print(data)

四、分析API数据结构

在获取到API数据后，需要仔细分析数据结构，找到需要的数据字段。可以通过Python中的pandas库将JSON数据转化为DataFrame，并使用pandas提供的灵活查询数据的方法，例如iloc等。以下是一个示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data['list'])
print(df.iloc[:, [2, 5, 6]])

五、数据存储

最后，通过Python中的相关库将数据存储至指定位置。例如，可以使用pandas库存储数据到CSV文件中：

df.to_csv('data.csv', index=False)

以上就是Python实现爬取网页中动态加载的数据的完整攻略。下面提供另外两个示例说明。

示例一

假设我们想要爬取知乎某个问题下的答案，可以首先通过开发者工具找到其API地址，然后使用requests库进行请求。比如下面这个例子：

import requests
import json

url = 'https://www.zhihu.com/api/v4/questions/308128161/answers?limit=10&offset=1&platform=desktop&sort_by=default'

response = requests.get(url)
data = json.loads(response.text)

print(data)

其中的308128161可以替换成目标问题的问题ID，limit和offset可以用于翻页，sort_by用于排序。

示例二

假设我们想要爬取拉勾网上的招聘信息，可以通过分析其API地址，然后使用requests库进行请求。比如下面这个例子：

import requests
import json

url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false'
params = {
    'pn': 1,
    'kd': 'Python'
}

cookies = {
    'Cookie': '你的Cookie'
}

response = requests.post(url, data=params, headers=headers, cookies=cookies)
data = json.loads(response.text)

print(data)

其中pn表示页码，kd表示关键词，需要添加正确的Cookie才能访问API。