Python实战——轻松实现动态网页爬虫(附详细源码)

大家好，我是东眠的鱼，专注原创，致力于用浅显易懂的语言分享爬虫、数据分析及可视化等干货，希望人人都能学到新知识。<文末附带精品籽料哦，也可以和博主一起学Python呀！>

项目背景

有同学自学爬虫时，发现翻页的时候，url一直不变。其实他爬取的是较高难度的网页——动态网页。今天给大家介绍动态网页的爬虫!

AJAX动态加载网页

一、什么是动态网页

所谓的动态网页，是指跟静态网页相对的一种网页编程技术。静态网页，随着html代码的生成，页面的内容和显示效果就基本上不会发生变化了——除非你修改页面代码。而动态网页则不然，页面代码虽然没有变，但是显示的内容却是可以随着时间、环境或者数据库操作的结果而发生改变的。——来源百度百科

动态网页具有减少工作量、内容更新快、可完成功能多等特点，被很多公司所采用，比如狗东、某宝、某瓣、某乎等等。

二、什么是AJAX

随着人们对动态网页加载速度的要求越来越高，AJAX技术应运而生并成为许多站点的首选。AJAX是一种用于创建快速动态网页的技术，通过在后台与服务器进行少量数据交换，使网页实现异步更新。这意味着在不重新加载整个网页的情况下，可以对网页的某部分进行更新。

三、如何爬取AJAX动态加载网页

1. 解析接口

只要是有数据发送过来，那肯定是有发送到服务器的请求的吧。我们只需找出它悄悄加载出的页面的真实请求即可。特点：爬取速度快，爬取的数据干净，有些网站解析难度较大。

2. Selenium

selenium是什么呢？它本来是个自动化测试工具，但是被广泛的用户拿去爬虫了。它是一个工具，这个工具可以用代码操作浏览器，比如控制浏览器的下滑、模拟鼠标点击等。特点：代码较简单，爬取速度慢，容易被封ip。

项目实操

怎么说了那么多理论，说实话也不想那么啰嗦。可是吧，这些东西经常会被问到，干脆直接写下来，下次还有人问就直接把这篇文章发给他，一劳永逸！

我们拿一个法院信息公示网页举例：

那我们就开启爬虫的正确姿势吧，先用解析接口的方法来写爬虫。

首先，找到真实请求。右键检查，点击Network，选中XHR，刷新网页，选择Name列表中的jsp文件。没错，就这么简单，真实请求就藏在里面。

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我们再仔细看看这个jsp，这简直是个宝啊。有真实请求url，有请求方法post，有Headers，还有Form Data，而From Data表示给url传递的参数，通过改变参数，咱们就可以获得数据！

我们再仔细看看这些参数，pagesnum参数不就是代表页数嘛！我们尝试点击翻页，发现只有pagesnum参数会变化。

既然发现了它，那就赶紧抓住它。打开PyCharm，导入了爬虫所需的库。

1from urllib.parse import urlencode   2import csv   3import random   4import requests   5import traceback   6from time import sleep   7from lxml import etree    #lxml为第三方网页解析库，强大且速度快    

构造真实请求，添加Headers。

 1base_url = 'http://www.hshfy.sh.cn/shfy/gweb2017/ktgg_search_content.jsp?'  #这里要换成对应Ajax请求中的链接    2    3headers = {    4    'Connection': 'keep-alive',    5    'Accept': '*/*',    6    'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',    7    'User-Agent': '你的User-Agent',    8    'Origin': 'http://www.hshfy.sh.cn',    9    'Referer': 'http://www.hshfy.sh.cn/shfy/gweb2017/ktgg_search.jsp?zd=splc',   10    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',   11    'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',   12    'Cookie': '你的Cookie'   13} 

构建get_page函数，自变量为page，也就是页数。以字典类型创建表单data，用post方式去请求网页数据。这里要注意要对返回的数据解码，编码为’gbk’，否则返回的数据会乱码！另外我还加了异常处理优化了下，以防意外发生。

 1def get_page(page):    2    n = 3    3    while True:    4        try:    5            sleep(random.uniform(1, 2))  # 随机出现1-2之间的数，包含小数    6            data = {    7                'yzm': 'yxAH',    8                'ft':'',    9                'ktrqks': '2020-05-22',   10                'ktrqjs': '2020-06-22',   11                'spc':'',   12                'yg':'',   13                'bg':'',   14                'ah':'',   15                'pagesnum': page   16            }   17            url = base_url + urlencode(data)   18            print(url)   19            try:   20                response = requests.request("POST",url, headers = headers)   21                #print(response)   22                if response.status_code == 200:   23                    re = response.content.decode('gbk')   24                    # print(re)   25                    return re  # 解析内容   26            except requests.ConnectionError as e:   27                print('Error', e.args)  # 输出异常信息   28        except (TimeoutError, Exception):   29            n -= 1   30            if n == 0:   31                print('请求3次均失败，放弃此url请求,检查请求条件')   32                return   33            else:   34                print('请求失败，重新请求')   35                continue 

构建parse_page函数，对返回的网页数据进行解析，用Xpath提取所有字段内容，保存为csv格式。有人会问为这么喜欢用Xpath，因为简单好用啊！！！

 1def parse_page(html):    2    try:    3        parse = etree.HTML(html)  # 解析网页    4        items = parse.xpath('//*[@id="report"]/tbody/tr')    5        for item in items[1:]:    6            item = {    7                'a': ''.join(item.xpath('./td[1]/font/text()')).strip(),    8                'b': ''.join(item.xpath('./td[2]/font/text()')).strip(),    9                'c': ''.join(item.xpath('./td[3]/text()')).strip(),   10                'd': ''.join(item.xpath('./td[4]/text()')).strip(),   11                'e': ''.join(item.xpath('./td[5]/text()')).strip(),   12                'f': ''.join(item.xpath('./td[6]/p/text()')).strip(),   13                'g': ''.join(item.xpath('./td[7]/p/text()')).strip(),   14                'h': ''.join(item.xpath('./td[8]/text()')).strip(),   15                'i': ''.join(item.xpath('./td[9]/text()')).strip()   16            }   17            #print(item)   18            try:   19                with open('./law.csv', 'a', encoding='utf_8_sig', newline='') as fp:   20                    # 'a'为追加模式（添加）   21                    # utf_8_sig格式导出csv不乱码   22                    fieldnames = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e','f','g','h','i']   23                    writer = csv.DictWriter(fp,fieldnames)   24                    writer.writerow(item)   25            except Exception:   26                print(traceback.print_exc())  #代替print e 来输出详细的异常信息   27    except Exception:   28        print(traceback.print_exc()) 

最后，遍历一下页数，调用一下函数。OK，搞定！

1    for page in range(1,5):  #这里设置想要爬取的页数   2        html = get_page(page)   3        #print(html)   4        print("第" + str(page) + "页提取完成")    

我们来看一下最终效果：

结 语

总结一下，对于AJAX动态加载网页爬虫，一般就两种方式：解析接口；Selenium。这次就先介绍了解析接口方式，个人还是推荐解析接口的方式，如果解析的是json数据，就更好爬了。实在没办法了再用Selenium吧。

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