在这里,我们的目标很明确,就是写一个爬虫脚本,让计算机一步一步的把「给产品经理讲技术」的所有历史文章,保存成pdf。
历史文章哪里去找?正好,微信公众号的关注界面有一个查看历史消息的链接。
点开历史消息,这个页面每次显示10篇文章,如果用户滑到底,就会再加载10篇出来,典型的异步加载。我们要找的,就是每篇文章的URL地址。只要找到所有文章的URL,就能下载到每篇文章的内容和,然后就可以进一步加工处理成pdf了。
为此,我们长按页面选择在浏览器中打开,然后把地址栏里的URL复制出来,发送到电脑上,用Chrome打开。用Chrome的最大好处,就是它有一个「开发人员工具」,可以直接查看网页的源码。按下command+option+L,打开开发人员工具,就能看到这个网页的源码了。我们要找的东西,就藏在这些乱七八糟的HTML代码里。
如何从HTML源码里找到我们想要的文章链接呢?
这要从HTML的结构说起。HTML全称超文本标记语言,所谓标记,就是说是它通过很多标签来描述一个网页。你看到很多像以开始,以结束的标志,就是标签。这些标签一般成对出现,标签里面还可以套标签,表示一种层级关系。最外面的html标签是最大的,head、body次之,一层一层下来,最后才是一段文字,一个链接。你可以把它类比成一个人,这个人叫html,有head,有body,body上有hand,hand上面有finger。
扯远了,一些常用的标签:
1、<head>。一个网页的很多重要信息,都是在这里声明的。比如说标题,就是在<head>下的<title>里定义的。一个网页用到的CSS样式,可以在<head>下的<style>里定义。还有你写的JavaScript代码,也可以在<head>下的<script>里定义。
2、<body>。它包含的东西就多了,基本上我们能看到的东西,一段文字,一张,一个链接,都在这里面。比如说:
<p>表示一个段落
<h1>是一段文字的大标题
<a>表示一个链接
<img>表示一张图
<form>是一个表单
<div>是一个区块
计算机是如何理解HTML的标签的呢?其实很简单,它就是一棵树。你可以把<html>当做树根,从树根上分出<head>和<body>,各个分支上又有新的分支,直到不能再分为止。这有点类似我们电脑上存放的文件。假设你有一本《21天学习C++》的电子书,存在D盘、study文件夹下的CS文件夹里。而study文件夹里除了CS文件夹,还有GRE、岛国文化等目录,代表着另一个分支体系。这也是一棵树。树上的每一片叶子,都有一条从根部可以到达的路径,可以方便计算机去查找。
回到正题,有了这些基础知识,我么再来看微信这个历史消息页面。从最外层的<html>标签开始,一层一层展开,中间有<body>、有<div>、最后找到一个<a>标签,标签里面的hrefs就是每篇文章的URL了。把这个URL复制下来,在新的TAB打开,确认确实是文章的地址。
现在我们通过分析一个网页的结构、标签,找到了我们想要的文章URL,我们就可以写爬虫去模拟这个过程了。爬虫拿到网页之后,我们可以用正则表达式去查找这个<a>标签,当然,也可以用一些更高级的手段来找。在浏览器中发送>网页源代码和浏览器中看到的不一样是因为网站采用了动态网页技术(如AJAX、JavaScript等)来更新网页内容。这些技术可以在用户与网站进行交互时,通过异步加载数据、动态更新页面内容,实现更加流畅、快速的用户体验。而这些动态内容无法通过简单的网页源代码获取,需要通过浏览器进行渲染后才能看到。
当使用爬虫抓取网页时,一般只能获取到网页源代码,而无法获取到经过浏览器渲染后的页面内容。如果要获取经过浏览器渲染后的内容,需要使用一个浏览器渲染引擎(如Selenium)来模拟浏览器行为,从而获取到完整的页面内容。
另外,网站为了防止爬虫抓取数据,可能会采用一些反爬虫技术,如设置验证码、限制IP访问频率等。这些技术也会导致爬虫获取到的页面内容与浏览器中看到的不一样。
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