


Python のリクエストを使用して、JavaScript に大きく依存している Web サイトからコンテンツをスクレイピングするにはどうすればよいですか?
JavaScript 対応ページのリクエスト
リクエストは Python 用の強力な HTTP ライブラリですが、依存度の高い Web サイトからコンテンツを抽出するのは困難です。 JavaScriptで。これは、通常、JavaScript がクライアント側で実行され、最初のページの読み込み後にコンテンツを動的に生成するためです。
解決策: Requests-HTML
幸いなことに、Requests コミュニティが開発されました。解決策:requests-html。このモジュールは、リクエストに JavaScript レンダリング機能を追加し、JavaScript を使用するページを操作できるようにします。
使用法:
リクエストの HTML を使用するには:
- pip を使用してインストールします: pip installrequests-html
- インポート: fromrequests_html import HTMLSession
- HTMLSession オブジェクトを作成します: session = HTMLSession()
- Fetch URL: r = session.get('http://www.yourjspage.com')
JavaScript のレンダリング:
- 実行ページ上の JavaScript: r.html.render()
コンテンツへのアクセス:
JavaScript をレンダリングした後、次の場合と同様にコンテンツにアクセスできます。通常のHTML。例:
<code class="python">r.html.find('#myElementID').text</code>
これは、ID「myElementID」を持つ HTML 要素のコンテンツを返します。
追加機能:
リクエスト-HTML は BeautifulSoup をラップし、次のような追加アクションを実行できるようにします。
- DOM 構造へのアクセス
- CSS セレクターを使用したコンテンツの解析
- 属性とタグの抽出
Requests-HTML を使用すると、リクエストのシンプルさと強力さを犠牲にすることなく、JavaScript 対応の Web サイトからデータを簡単に取得できます。
以上がPython のリクエストを使用して、JavaScript に大きく依存している Web サイトからコンテンツをスクレイピングするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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