Scrapy は AJAX をロードした動的 Web サイトのコンテンツをスクレイピングできますか?
Scrapy で AJAX を使用して Web サイトから動的コンテンツをスクレイピング
Web ページでは動的コンテンツが使用されることが多く、Web スクレイピングには課題が生じます。動的コンテンツをロードするための一般的なテクノロジーは AJAX です。AJAX は、ページ全体を再ロードせずにサーバーからデータを取得する非同期リクエストを送信します。
Scrapy は AJAX ベースの動的コンテンツを処理できますか?
はい、Scrapy を使用して、AJAX 経由でロードされた動的コンテンツをスクレイピングできます。動的リクエストの処理のサポートを提供します。
AJAX スクレイピングに Scrapy を使用する方法
- Web サイトの HTTP リクエストを検査する: ブラウザを使用する開発者ツール (Firebug など) を使用して、動的データのロードを担当する HTTP リクエストを分析します。これらのリクエストの URL、メソッド (GET または POST など)、データ ペイロード (存在する場合) を特定します。
- Scrapy Spider の作成: 必要な処理を行うカスタム Scrapy スパイダーを定義します。 AJAX リクエスト。 FormRequest クラスを使用して、フォーム データを含む POST リクエストを送信するか、Request を使用して GET リクエストを行うことができます。
- AJAX レスポンスの処理: AJAX リクエストのコールバック関数で、レスポンスを解析します。必要なデータを抽出します。応答は JSON または HTML 形式である場合があります。
- ページネーションの実装 (オプション): 動的コンテンツがページネーションを通じて読み込まれる場合、リクエスト パラメーターを更新するか、リクエストを動的にインターセプトして変更するためのscrapy.SpiderMiddlewareミドルウェア。
例Scrapy コード:
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 ...
これらの手順に従うことで、Scrapy を使用して、さまざまな Web サイトで AJAX 経由でロードされた動的コンテンツを正常にスクレイピングできます。
以上がScrapy は AJAX をロードした動的 Web サイトのコンテンツをスクレイピングできますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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さまざまなJavaScriptエンジンは、各エンジンの実装原則と最適化戦略が異なるため、JavaScriptコードを解析および実行するときに異なる効果をもたらします。 1。語彙分析:ソースコードを語彙ユニットに変換します。 2。文法分析:抽象的な構文ツリーを生成します。 3。最適化とコンパイル:JITコンパイラを介してマシンコードを生成します。 4。実行:マシンコードを実行します。 V8エンジンはインスタントコンピレーションと非表示クラスを通じて最適化され、Spidermonkeyはタイプ推論システムを使用して、同じコードで異なるパフォーマンスパフォーマンスをもたらします。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

C/CからJavaScriptへのシフトには、動的なタイピング、ゴミ収集、非同期プログラミングへの適応が必要です。 1)C/Cは、手動メモリ管理を必要とする静的に型付けられた言語であり、JavaScriptは動的に型付けされ、ごみ収集が自動的に処理されます。 2)C/Cはマシンコードにコンパイルする必要がありますが、JavaScriptは解釈言語です。 3)JavaScriptは、閉鎖、プロトタイプチェーン、約束などの概念を導入します。これにより、柔軟性と非同期プログラミング機能が向上します。

Web開発におけるJavaScriptの主な用途には、クライアントの相互作用、フォーム検証、非同期通信が含まれます。 1)DOM操作による動的なコンテンツの更新とユーザーインタラクション。 2)ユーザーエクスペリエンスを改善するためにデータを提出する前に、クライアントの検証が実行されます。 3)サーバーとのリフレッシュレス通信は、AJAXテクノロジーを通じて達成されます。

現実世界でのJavaScriptのアプリケーションには、フロントエンドとバックエンドの開発が含まれます。 1)DOM操作とイベント処理を含むTODOリストアプリケーションを構築して、フロントエンドアプリケーションを表示します。 2)node.jsを介してRestfulapiを構築し、バックエンドアプリケーションをデモンストレーションします。

JavaScriptエンジンが内部的にどのように機能するかを理解することは、開発者にとってより効率的なコードの作成とパフォーマンスのボトルネックと最適化戦略の理解に役立つためです。 1)エンジンのワークフローには、3つの段階が含まれます。解析、コンパイル、実行。 2)実行プロセス中、エンジンはインラインキャッシュや非表示クラスなどの動的最適化を実行します。 3)ベストプラクティスには、グローバル変数の避け、ループの最適化、constとletsの使用、閉鎖の過度の使用の回避が含まれます。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

開発環境におけるPythonとJavaScriptの両方の選択が重要です。 1)Pythonの開発環境には、Pycharm、Jupyternotebook、Anacondaが含まれます。これらは、データサイエンスと迅速なプロトタイピングに適しています。 2)JavaScriptの開発環境には、フロントエンドおよびバックエンド開発に適したnode.js、vscode、およびwebpackが含まれます。プロジェクトのニーズに応じて適切なツールを選択すると、開発効率とプロジェクトの成功率が向上する可能性があります。
