Kann Scrapy AJAX-geladene dynamische Website-Inhalte kratzen?
Scraping dynamischer Inhalte von Websites mithilfe von AJAX mit Scrapy
Webseiten verwenden häufig dynamische Inhalte, was eine Herausforderung für das Web-Scraping darstellt. Eine gängige Technologie zum Laden dynamischer Inhalte ist AJAX, das asynchrone Anfragen zum Abrufen von Daten von einem Server sendet, ohne die gesamte Seite neu zu laden.
Kann Scrapy AJAX-basierte dynamische Inhalte verarbeiten?
Ja, Scrapy kann zum Scrapen dynamischer Inhalte verwendet werden, die über AJAX geladen wurden. Es bietet Unterstützung für die Verarbeitung dynamischer Anfragen.
So verwenden Sie Scrapy für AJAX Scraping
- Überprüfen Sie die HTTP-Anfragen der Website:Verwenden Sie einen Browser Entwicklertools (z. B. Firebug) zur Analyse der HTTP-Anfragen, die für das Laden dynamischer Daten verantwortlich sind. Identifizieren Sie die URL, die Methode (z. B. GET oder POST) und die Datennutzlast (falls vorhanden) für diese Anforderungen.
- Erstellen Sie einen Scrapy Spider: Definieren Sie einen benutzerdefinierten Scrapy Spider, der das Notwendige erledigt AJAX-Anfragen. Sie können die FormRequest-Klasse verwenden, um POST-Anfragen mit Formulardaten zu senden, oder Request verwenden, um GET-Anfragen zu stellen.
- Verarbeiten Sie die AJAX-Antwort: Analysieren Sie die Antwort in der Rückruffunktion für die AJAX-Anfrage um die gewünschten Daten zu extrahieren. Die Antwort kann im JSON- oder HTML-Format vorliegen.
- Paginierung implementieren (optional): Wenn der dynamische Inhalt durch Paginierung geladen wird, können Sie nachfolgende Seiten verarbeiten, indem Sie die Anforderungsparameter aktualisieren oder verwenden scrapy.SpiderMiddleware-Middleware zum dynamischen Abfangen und Ändern von Anfragen.
Beispiel Scrapy Code:
import scrapy class Spider(scrapy.Spider): name = 'example_spider' start_urls = ['https://example.com/page1'] def parse(self, response): request = scrapy.FormRequest( url='https://example.com/ajax/data', callback=self.parse_ajax, formdata={ 'page_number': '2' } ) yield request def parse_ajax(self, response): json_data = response.json() # Process the JSON data to extract the desired information ...
Indem Sie diese Schritte befolgen, können Sie Scrapy verwenden, um erfolgreich über AJAX geladene dynamische Inhalte auf verschiedenen Websites zu scrappen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKann Scrapy AJAX-geladene dynamische Website-Inhalte kratzen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Unterschiedliche JavaScript -Motoren haben unterschiedliche Auswirkungen beim Analysieren und Ausführen von JavaScript -Code, da sich die Implementierungsprinzipien und Optimierungsstrategien jeder Engine unterscheiden. 1. Lexikalanalyse: Quellcode in die lexikalische Einheit umwandeln. 2. Grammatikanalyse: Erzeugen Sie einen abstrakten Syntaxbaum. 3. Optimierung und Kompilierung: Generieren Sie den Maschinencode über den JIT -Compiler. 4. Führen Sie aus: Führen Sie den Maschinencode aus. V8 Engine optimiert durch sofortige Kompilierung und versteckte Klasse.

Python eignet sich besser für Anfänger mit einer reibungslosen Lernkurve und einer kurzen Syntax. JavaScript ist für die Front-End-Entwicklung mit einer steilen Lernkurve und einer flexiblen Syntax geeignet. 1. Python-Syntax ist intuitiv und für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet. 2. JavaScript ist flexibel und in Front-End- und serverseitiger Programmierung weit verbreitet.

Die Verschiebung von C/C zu JavaScript erfordert die Anpassung an dynamische Typisierung, Müllsammlung und asynchrone Programmierung. 1) C/C ist eine statisch typisierte Sprache, die eine manuelle Speicherverwaltung erfordert, während JavaScript dynamisch eingegeben und die Müllsammlung automatisch verarbeitet wird. 2) C/C muss in den Maschinencode kompiliert werden, während JavaScript eine interpretierte Sprache ist. 3) JavaScript führt Konzepte wie Verschlüsse, Prototypketten und Versprechen ein, die die Flexibilität und asynchrone Programmierfunktionen verbessern.

Zu den Hauptanwendungen von JavaScript in der Webentwicklung gehören die Interaktion der Clients, die Formüberprüfung und die asynchrone Kommunikation. 1) Dynamisches Inhaltsaktualisierung und Benutzerinteraktion durch DOM -Operationen; 2) Die Kundenüberprüfung erfolgt vor dem Einreichung von Daten, um die Benutzererfahrung zu verbessern. 3) Die Aktualisierung der Kommunikation mit dem Server wird durch AJAX -Technologie erreicht.

Die Anwendung von JavaScript in der realen Welt umfasst Front-End- und Back-End-Entwicklung. 1) Zeigen Sie Front-End-Anwendungen an, indem Sie eine TODO-Listanwendung erstellen, die DOM-Operationen und Ereignisverarbeitung umfasst. 2) Erstellen Sie RESTFUFFUPI über Node.js und express, um Back-End-Anwendungen zu demonstrieren.

Es ist für Entwickler wichtig, zu verstehen, wie die JavaScript -Engine intern funktioniert, da sie effizientere Code schreibt und Leistungs Engpässe und Optimierungsstrategien verstehen kann. 1) Der Workflow der Engine umfasst drei Phasen: Parsen, Kompilieren und Ausführung; 2) Während des Ausführungsprozesses führt die Engine dynamische Optimierung durch, wie z. B. Inline -Cache und versteckte Klassen. 3) Zu Best Practices gehören die Vermeidung globaler Variablen, die Optimierung von Schleifen, die Verwendung von const und lass und die Vermeidung übermäßiger Verwendung von Schließungen.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Sowohl Python als auch JavaScripts Entscheidungen in Entwicklungsumgebungen sind wichtig. 1) Die Entwicklungsumgebung von Python umfasst Pycharm, Jupyternotebook und Anaconda, die für Datenwissenschaft und schnelles Prototyping geeignet sind. 2) Die Entwicklungsumgebung von JavaScript umfasst Node.JS, VSCODE und WebPack, die für die Entwicklung von Front-End- und Back-End-Entwicklung geeignet sind. Durch die Auswahl der richtigen Tools nach den Projektbedürfnissen kann die Entwicklung der Entwicklung und die Erfolgsquote der Projekte verbessert werden.
