suchen
HeimBackend-EntwicklungPython-TutorialWie extrahiere ich Werte aus dynamischen HTML-Inhalten mit Pythons Selenium und BeautifulSoup?

How to Extract Values from Dynamic HTML Content Using Python's Selenium and BeautifulSoup?

So rufen Sie Werte dynamischer HTML-Inhalte mithilfe von Python ab

In dieser Diskussion untersuchen wir ein häufiges Problem, das beim Scraping dynamischer HTML-Inhalte mit Python auftritt: Stattdessen stoßen wir auf Vorlagenplatzhalter der tatsächlichen Werte. Konkret zielen wir darauf ab, den „Median“-Wert von einer Webseite abzurufen, die Lenkervorlagen verwendet.

Zunächst führt die Verwendung der Anforderungsbibliothek allein nicht zu den gewünschten Ergebnissen, da sie das JavaScript-basierte Rendering der nicht verarbeiten kann Seite. Um dies zu überwinden, untersuchen wir drei Hauptlösungen:

  • Ajax JSON direkt analysieren: Dies beinhaltet das Abfangen und Parsen der JSON-Antwort, die die Seite an den Browser sendet.
  • Verwendung eines Offline-JavaScript-Interpreters:Verwenden Sie Tools wie SpiderMonkey oder Crowbar, um die Anfrage zu verarbeiten und den vollständig gerenderten HTML-Code zu generieren.
  • Verwendung eines Browser-Automatisierungstools:Nutzung Tools wie Selenium oder Watir zur Automatisierung des Browsers, sodass dieser JavaScript verarbeiten und die Seite rendern kann.

In unserem Fall empfehlen wir Selenium in Verbindung mit BeautifulSoup. Durch die Verwendung von Selenium zum Abrufen des gerenderten HTML-Codes und BeautifulSoup zum Parsen können wir effektiv auf den dynamischen HTML-Inhalt zugreifen. Unten ist ein Beispiel-Codeausschnitt:

<code class="python">from bs4 import BeautifulSoup
from selenium import webdriver

# Get rendered HTML using Selenium
driver = webdriver.Firefox()
driver.get('http://eve-central.com/home/quicklook.html?typeid=34')
html = driver.page_source

# Parse HTML using BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html)

# Search for specific tags, e.g., those with a "formatPrice median" class
for tag in soup.find_all('formatPrice median'):
    median_value = tag.text</code>

Dieser Ansatz ermöglicht es uns, wie ein echter Browser auf der Webseite zu navigieren und mit ihr zu interagieren, sodass wir die erforderlichen Daten erhalten, auch wenn sie dynamisch geladen werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie extrahiere ich Werte aus dynamischen HTML-Inhalten mit Pythons Selenium und BeautifulSoup?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Was sind einige gängige Operationen, die an Python -Arrays ausgeführt werden können?Was sind einige gängige Operationen, die an Python -Arrays ausgeführt werden können?Apr 26, 2025 am 12:22 AM

PythonarraysSupportvariousoperationen: 1) SlicicingExtractsSubsets, 2) Anhang/Erweiterungen, 3) Einfügen von PlaceSelementsatspezifischePositionen, 4) Entfernen von Delettel, 5) Sortieren/ReversingChangesorder und 6) compredewlistenwlists basierte basierte, basierte Zonexistin

In welchen Anwendungsarten werden häufig Numpy -Arrays verwendet?In welchen Anwendungsarten werden häufig Numpy -Arrays verwendet?Apr 26, 2025 am 12:13 AM

NumpyarraysaresessentialForApplicationsRequeeFoughnumericalComputations und Datamanipulation

Wann würden Sie ein Array über eine Liste in Python verwenden?Wann würden Sie ein Array über eine Liste in Python verwenden?Apr 26, 2025 am 12:12 AM

UseanArray.ArrayoveralistinpythonwhendealingwithhomogenousData, Performance-CriticalCode, OrInterfacingwithCcode.1) HomogenousData: ArraysSavemoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraySaveMoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraysFerbetterPerPterPerProrMtorChorescomeChormericalcoricalomancomeChormericalicalomentorMentumscritorcorements.3) Interf

Werden alle Listenoperationen von Arrays unterstützt und umgekehrt? Warum oder warum nicht?Werden alle Listenoperationen von Arrays unterstützt und umgekehrt? Warum oder warum nicht?Apr 26, 2025 am 12:05 AM

Nein, NOTALLLISTOPERATIONSARESURDEDBYARAYS UNDVICEVERSA.1) ArraysDonotsupportdynamicoperationslikeAppendorinStResizing, die impactSperformance.2) listsDonotguaranteConstantTimeComplexityfordirectAccesslikearraysDo.

Wie können Sie in einer Python -Liste auf Elemente zugreifen?Wie können Sie in einer Python -Liste auf Elemente zugreifen?Apr 26, 2025 am 12:03 AM

ToaccesselementSinapythonlist, verwenden Indexing, Negativindexing, Slicing, Oriteration.1) IndexingStartsat0.2) NegativeIndexingAccessses aus der THEend.3) SlicingExtractSporions.4) itererationSforloopsorenumerate.AlwaySChEckLegthtoavoidIndexerror.

Wie werden Arrays im wissenschaftlichen Computer mit Python verwendet?Wie werden Arrays im wissenschaftlichen Computer mit Python verwendet?Apr 25, 2025 am 12:28 AM

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Wie gehen Sie mit verschiedenen Python -Versionen im selben System um?Wie gehen Sie mit verschiedenen Python -Versionen im selben System um?Apr 25, 2025 am 12:24 AM

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

Was sind einige Vorteile bei der Verwendung von Numpy -Arrays gegenüber Standard -Python -Arrays?Was sind einige Vorteile bei der Verwendung von Numpy -Arrays gegenüber Standard -Python -Arrays?Apr 25, 2025 am 12:21 AM

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

See all articles

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heiße Werkzeuge

SAP NetWeaver Server-Adapter für Eclipse

SAP NetWeaver Server-Adapter für Eclipse

Integrieren Sie Eclipse mit dem SAP NetWeaver-Anwendungsserver.

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors

Der beliebteste Open-Source-Editor

EditPlus chinesische Crack-Version

EditPlus chinesische Crack-Version

Geringe Größe, Syntaxhervorhebung, unterstützt keine Code-Eingabeaufforderungsfunktion

SublimeText3 Englische Version

SublimeText3 Englische Version

Empfohlen: Win-Version, unterstützt Code-Eingabeaufforderungen!

MantisBT

MantisBT

Mantis ist ein einfach zu implementierendes webbasiertes Tool zur Fehlerverfolgung, das die Fehlerverfolgung von Produkten unterstützen soll. Es erfordert PHP, MySQL und einen Webserver. Schauen Sie sich unsere Demo- und Hosting-Services an.