AjaxPython抓取动态数据的第一步：掌握技巧ajax和axios的区别太疯狂了，

原标题：Python抓取动态数据的第一步：掌握技巧

在当今信息化时代，互联网已经成为人们获取信息的主要途径之一。然而，随着技术的不断发展，越来越多的网站开始采用动态加载技术，使得传统的静态爬虫无法获取到完整的数据。本文将详细介绍如何使用Python抓取动态加载的数据，并向读者逐步展示这一过程。

第一步：分析网页结构

在使用Python进行动态数据抓取之前，我们需要先对目标网页进行一定的分析。通过查看网页源代码和开发者工具等工具，我们可以发现，很多动态加载的数据实际上是通过JavaScript异步请求获取到的。因此，在编写Python爬虫程序时，我们需要模拟这些异步请求，并且在获取到响应后对返回数据进行解析。

第二步：模拟异步请求

为了模拟异步请求，我们需要使用Python中的requests库来发送HTTP请求，并且在请求头中添加必要的参数。以豆瓣电影为例，该网站使用Ajax技术实现了电影搜索功能，我们可以通过以下代码模拟一个Ajax请求：

python import requests url =神奇女侠 headers ={ User-Agent:Mozilla/5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3, X-Requested-With: } r = requests.get(url, headers=headers) print(r.json())

第三步：解析返回数据

当我们发送完异步请求后，服务器会返回一个JSON格式的响应数据。为了获取到我们需要的信息，我们需要对这些数据进行解析。以豆瓣电影为例，我们可以使用以下代码对返回的JSON数据进行解析：

python import requests url =神奇女侠 headers ={ User-Agent:Mozilla/5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3, X-Requested-With: } r = requests.get(url, headers=headers) for item in r.json(): print(item[title], item[url])

第四步：处理动态加载的分页

有时，动态加载的数据可能会分页显示。在这种情况下，我们需要模拟多次异步请求，并且将每个页面的数据合并起来。以知乎话题为例，该网站使用Ajax技术实现了话题列表功能，我们可以使用以下代码获取所有话题：

python import requests url = headers ={ User-Agent:Mozilla/5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3, } params ={ limit: 20, offset: 0 } topics =[] while True: r = requests.get(url, headers=headers, params=params)4ebe3b1ab3f5ac7efc0ef5cdca537b54=r.json() topics += data[data] if data[paging][is_end]: break params[offset]+= params[limit] for topic in topics: print(topic[name], topic[url])

第五步：处理动态加载的图片

在一些网站中，图片也是通过Ajax技术动态加载的。在这种情况下，我们需要获取到图片的URL地址，并且使用Python下载这些图片。以妹子图为例，该网站使用Ajax技术实现了图片列表功能，我们可以使用以下代码下载所有图片：

python import requests import os url = headers ={ User-Agent:Mozilla/5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3, Referer: } r = requests.get(url, headers=headers) html =r.text image_urls =[] for line in html.split(\n): if img src in line: image_urls.append(line.split(")[1]) if not os.path.exists(images): os.makedirs(images) for i, url in enumerate(image_urls): r = requests.get(url, headers=headers) with open(images/%s.jpg%i,wb) as f: f.write(r.content)

第六步：处理动态加载的视频

和图片一样，有些网站中的视频也是通过Ajax技术动态加载的。在这种情况下，我们需要获取到视频的URL地址，并且使用Python下载这些视频。以B站为例，该网站使用Ajax技术实现了视频列表功能，我们可以使用以下代码下载所有视频：

python import requests import json import os url = headers ={ User-Agent:Mozilla/5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3, } params ={ rid: 24, type:0, pn:1, ps: 20, } videos =[] while True: r = requests.get(url, headers=headers, params=params)4ebe3b1ab3f5ac7efc0ef5cdca537b54=r.json() videos += data[data][archives] if data[data][71860c77c6745379b0d44304d66b6a13][num]== data[data][71860c77c6745379b0d44304d66b6a13][count]: break params[pn]+= 1 if not os.path.exists(videos): os.makedirs(videos) for i,02f653736ad08ad391d7ec65f2884a30(videos): r = requests.get(video[pic]) with open(videos/%s.jpg%i,wb) as f: f.write(r.content) r = requests.get(video[video], headers=headers) with open(videos/%s.mp4%i,wb) as f: f.write(r.content)

第七步：处理动态加载的评论

在一些网站中，评论也是通过Ajax技术动态加载的。在这种情况下，我们需要获取到评论的URL地址，并且使用Python获取这些评论。以微博为例，该网站使用Ajax技术实现了评论列表功能，我们可以使用以下代码获取所有评论：

python import requests import json url =;from=0&__rnd=27 headers ={ User-Agent:Mozilla/5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3, Referer:, } params ={ uid: 123456789, } comments =[] while True: r = requests.get(url, headers=headers, params=params)4ebe3b1ab3f5ac7efc0ef5cdca537b54=r.json() comments += data[data][html] if not data[data][is_end]: params[__rnd]+= 1 else: break for comment in comments: print(comment)

第八步：处理动态加载的表格

在一些网站中，表格也是通过Ajax技术动态加载的。在这种情况下，我们需要获取到表格的URL地址，并且使用Python获取这些表格。以猫眼电影为例，该网站使用Ajax技术实现了影片排行榜功能，我们可以使用以下代码获取所有影片排行榜：

python import requests import json url = headers ={ User-Agent:Mozilla/5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3, } params ={ showType:3, sortId:1, yearId: 14, offset:0, } r = requests.get(url, headers=headers, params=params) html =r.text table_data = html.split(<tbody>)[1].split(</tbody>)[0] for tr in table_data.split(</tr>)[:-1]: td_list = tr.split(</td>)[:-1] print(td_list)

本文详细介绍了如何使用Python抓取动态加载的数据。通过以上步骤，读者可以轻松地获取到网页中的所有数据，并且可以将这些数据用于数据分析和其他应用场景中。返回搜狐，查看更多

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