


Wie extrahiere ich Werte aus dynamischen HTML-Inhalten mit Pythons Selenium und 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!

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

NumpyarraysaresessentialForApplicationsRequeeFoughnumericalComputations und Datamanipulation

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

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

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

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

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.

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


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

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

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SAP NetWeaver Server-Adapter für Eclipse
Integrieren Sie Eclipse mit dem SAP NetWeaver-Anwendungsserver.

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor

EditPlus chinesische Crack-Version
Geringe Größe, Syntaxhervorhebung, unterstützt keine Code-Eingabeaufforderungsfunktion

SublimeText3 Englische Version
Empfohlen: Win-Version, unterstützt Code-Eingabeaufforderungen!

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.
