有三种方法,一是用微软提供的扩展库win32com来操作IE,二是用selenium的webdriver,三是用python自带的HTMLParser解析。win32com可以获得类似js里面的document对象,但貌似是只读的(文档都没找到)。selenium则提供了Chrome,IE,FireFox等的支持,每种浏览器都有execute_script和find_element_by_xx方法,可以方便的执行js脚本(包括修改元素)和读取html里面的元素。不足是selenium只提供对python2.6和2.7的支持。HTMLParser则是需要自己写个类继承基类,重写解析元素的方法。个人感觉selenium用起来更方便,很容易操作html里的元素。
代码如下:
win32com:
#将滚动条滑到底,最多滑动20000像素
#模拟键盘右键,查看多张图片
import sys
import win32com.client,win32api
import urllib.request
import time
import os
def main():
#获取参数
url=sys.argv[1]
#操作IE
ie=win32com.client.Dispatch("InternetExplorer.Application")
ie.Navigate(url)
ie.Visible=True
last_url=''
dir_name=''
while last_url!=url:
print('\nThe URL is:',url,'\n')
while ie.ReadyState != 4:
time.sleep(1)
while ie.Document.readyState != "complete":
time.sleep(1)
#滑动滚动条
win=ie.Document.parentWindow
lastY=-1;
for i in range(40):
win.scrollTo(0,500*i)
nowY=win.pageYOffset
if(nowY==lastY):
break
lastY=nowY
time.sleep(0.4)
print('Document load state:',ie.Document.readyState)
doc=ie.Document
#第一次需要创建目录
if(dir_name==''):
root_dir='E:\\img'
dir_name=root_dir+'\\'+doc.title
dir_name=dir_name.replace('|','-')
if(os.path.exists(root_dir)!=True):
os.mkdir(root_dir)
if(os.path.exists(dir_name)!=True):
os.mkdir(dir_name)
all_image=doc.images
print('共有',all_image.length,'张图片')
count=0;
for img in all_image:
if(img.id=='b_img'):
count=count+1
print(count,img.src)
time.sleep(1)
img_file=urllib.request.urlopen(img.src)
byte=img_file.read()
print(count,'donwload complete!','-'*10,'size:','{:.3}'.format(byte.__len__()/1024),'KB')
if(byte.__len__()>7000):
file_name=img.src.replace('/','_')
file_name=file_name.replace(':','_')
end=file_name.__len__()
if(file_name.rfind('!')!=-1):
end=file_name.rfind('!')
if(file_name.rfind('?')!=-1):
end=file_name.rfind('?')
file_name=file_name[:end]
write_file=open(dir_name+'\\'+file_name,'wb')
write_file.write(byte)
write_file.close()
print(count,file_name,'complete!')
#下一张
last_url=url
win32api.keybd_event(39,0)
time.sleep(1)
url=ie.Document.url
print(last_url,url)
#ie.Quit()
if __name__ == '__main__':
main()
selenium:
# -*- coding: cp936 -*-
import sys
import urllib
import time
import os
from selenium import webdriver
def main():
#获取参数
url=sys.argv[1]
#操作IE
driver=webdriver.Chrome()
driver.get(url)
driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
#创建目录
dir_name=driver.find_element_by_tag_name('title').text
print dir_name
root_dir='E:\\img'
dir_name=root_dir+'\\'+dir_name
dir_name=dir_name.replace('|','-')
if(os.path.exists(root_dir)!=True):
os.mkdir(root_dir)
if(os.path.exists(dir_name)!=True):
os.mkdir(dir_name)
images=driver.find_elements_by_tag_name('img')
count=0
for image in images:
count=count+1
image_url=str(image.get_attribute('src'))
img_file=urllib.urlopen(image_url)
byte=img_file.read()
print count,'donwload complete!','-'*10,'size:',byte.__len__()/1024,'KB'
if(byte.__len__()>7000):
file_name=image_url.replace('/','_')
file_name=file_name.replace(':','_')
end=file_name.__len__()
if(file_name.rfind('!')!=-1):
end=file_name.rfind('!')
if(file_name.rfind('?')!=-1):
end=file_name.rfind('?')
file_name=file_name[:end]
write_file=open(dir_name+'\\'+file_name,'wb')
write_file.write(byte)
write_file.close()
print count,file_name,'complete!'
driver.quit()
if __name__ == '__main__':
main()
HTMLParser:
# import modules used here -- sys is a very standard one
import sys
import urllib.request
# Gather our code in a main() function
from html.parser import HTMLParser
class MyHTMLParser(HTMLParser):
def handle_starttag(self,tag,attrs):
if(tag=='img'):
for attr in attrs:
if(attr[0]=='src'):
img_file=urllib.request.urlopen(attr[1])
byte=img_file.read()
#文件大于1000b则生成文件,添加计数,下载多少图片,显示html代码
if(byte.__len__()>1000):
file_name=attr[1].replace('/','_')
file_name=file_name.replace(':','_')
end=file_name.__len__()
if(file_name.rfind('!')!=-1):
end=file_name.rfind('!')
if(file_name.rfind('?')!=-1):
end=file_name.rfind('?')
file_name=file_name[:end]
## print(file_name)
write_file=open('E:\\img\\'+file_name,'wb')
write_file.write(byte)
write_file.close()
def main():
#获取参数
url=sys.argv[1]
print('\nThe URL is:',url,'\n')
#读取url所指向的资源
html_file=urllib.request.urlopen(url)
byte_content=html_file.read()
#将html网页保存起来
url_file=open('E:\\img\\html\\result.htm','wb')
url_file.write(byte_content)
url_file.close()
#从字节转换为字符串
s=str(byte_content, encoding = "utf-8")
#print(s)
#bytes.decode(html_file.read())
parser=MyHTMLParser(strict=False)
parser.feed(s)
# Standard boilerplate to call the main() function to begin
# the program.
if __name__ == '__main__':
main()

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).