跪求一个获取URL地址html代码的写法

跪求一个获取URL地址html代码的写法,第1张

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 401 Transitional//EN"

">

Python 中可以进行网页解析的库有很多,常见的有 BeautifulSoup 和 lxml 等。在网上玩爬虫的文章通常都是介绍 BeautifulSoup 这个库,我平常也是常用这个库,最近用 Xpath 用得比较多,使用 BeautifulSoup 就不大习惯,很久之前就知道 Reitz 大神出了一个叫 Requests-HTML 的库,一直没有兴趣看,这回可算歹着机会用一下了。

使用 pip install requests-html 安装,上手和 Reitz 的其他库一样,轻松简单:

这个库是在 requests 库上实现的,r 得到的结果是 Response 对象下面的一个子类,多个一个 html 的属性。所以 requests 库的响应对象可以进行什么 *** 作,这个 r 也都可以。如果需要解析网页,直接获取响应对象的 html 属性:

不得不膜拜 Reitz 大神太会组装技术了。实际上 HTMLSession 是继承自 requestsSession 这个核心类,然后将 requestsSession 类里的 requests 方法改写,返回自己的一个 HTMLResponse 对象,这个类又是继承自 requestsResponse,只是多加了一个 _from_response 的方法来构造实例:

之后在 HTMLResponse 里定义属性方法 html,就可以通过 html 属性访问了,实现也就是组装 PyQuery 来干。核心的解析类也大多是使用 PyQuery 和 lxml 来做解析,简化了名称,挺讨巧的。

元素定位可以选择两种方式:

方法名非常简单,符合 Python 优雅的风格,这里不妨对这两种方式简单的说明:

定位到元素以后势必要获取元素里面的内容和属性相关数据,获取文本:

获取元素的属性:

还可以通过模式来匹配对应的内容:

这个功能看起来比较鸡肋,可以深入研究优化一下,说不定能在 github 上混个提交。

除了一些基础 *** 作,这个库还提供了一些人性化的 *** 作。比如一键获取网页的所有超链接,这对于整站爬虫应该是个福音,URL 管理比较方便:

内容页面通常都是分页的,一次抓取不了太多,这个库可以获取分页信息:

结果如下:

通过迭代器实现了智能发现分页,这个迭代器里面会用一个叫 _next 的方法,贴一段源码感受下:

通过查找 a 标签里面是否含有指定的文本来判断是不是有下一页,通常我们的下一页都会通过 下一页 或者 加载更多 来引导,他就是利用这个标志来进行判断。默认的以列表形式存在全局: ['next','more','older'] 。我个人认为这种方式非常不灵活,几乎没有扩展性。 感兴趣的可以往 github 上提交代码优化。

也许是考虑到了现在 js 的一些异步加载,这个库支持 js 运行时,官方说明如下:

使用非常简单,直接调用以下方法:

第一次使用的时候会下载 Chromium,不过国内你懂的,自己想办法去下吧,就不要等它自己下载了。render 函数可以使用 js 脚本来 *** 作页面,滚动 *** 作单独做了参数。这对于上拉加载等新式页面是非常友好的。

var obj = documentgetElementsByTagName("center")[0];

var str = objinnerText;

var beginIndex = strindexOf("[");

var endIndex = strindexOf("]");

var ipStr = strslice(beginIndex + 1,endIndex);

consolelog(ipStr);

网页的内容由JS生成,先看数据是不是包含在JS或者页面源码中,如果在,可用htmlparser获取,如果是通过Ajax获取的数据,那需要找到Ajax获取数据的地址再通过htmlparser获取需要的数据。

另外,新的JDK中包含有可以执行js代码的功能,利用这一功能,可以获取js执行后的部分数据。

<script language= "JScript">

var Href=windowlocationhref;

var splits = Hrefsplit("-",2);

alert(splits[1]);

</script>

这里的splits[1]是数字吧,我也不会用

以上就是关于跪求一个获取URL地址html代码的写法全部的内容,包括:跪求一个获取URL地址html代码的写法、HTML文本中网址的调用、Python网页解析库:用requests-html爬取网页等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!

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原文地址: http://outofmemory.cn/web/9565838.html

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