网络爬虫在解析页面时，通常会使用BeautifulSoup、Scrapy等工具来进行解析，但这些工具通常只能解析HTML代码，无法解析使用Ajax异步加载的数据。因此，我们需要使用其他的方法来解析这些数据。

一种常用的方法是使用Selenium模拟浏览器行为，让浏览器先加载完所有的Ajax异步请求后，再进行解析。具体步骤如下：

1. 安装Selenium库和浏览器驱动，并设置浏览器驱动。例如，使用Chrome浏览器和ChromeDriver驱动：

from selenium import webdriver

# 设置ChromeDriver驱动
driver_path = "/path/to/chromedriver"
driver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path)

1. 使用Selenium获取指定网页

url = "http://example.com"
driver.get(url)

1. 针对网页的Ajax异步请求，使用Selenium等待请求完成再进行解析。如下示例，使用Selenium等待打开的网页中所有的图片加载完成后再获取网页源码：

from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

# 设置等待时间为10秒
wait = WebDriverWait(driver, 10)

# 等待页面中所有图片加载完成
wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.TAG_NAME, 'img')))

# 获取网页源码
html = driver.page_source

1. 对获取到的网页源码进行解析，例如使用BeautifulSoup库解析HTML代码：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# 解析HTML代码

另一种方法是直接在Python中模拟Ajax异步请求来获取数据。具体步骤如下：

1. 打开浏览器的开发者工具，查找需要的Ajax异步请求，并获取请求的URL和请求头信息。

2. 使用Python的requests库发送同样的请求，并加入相应的请求头信息。

import requests

# 构造请求头信息
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

# 发送请求并获取响应内容
url = 'http://example.com/ajax'
response = requests.get(url, headers=headers)
data = response.json()  # 将响应内容转化为json数据

1. 对获取到的数据进行处理，如提取所需数据并进行存储。

下面是一个具体的示例，使用Selenium来获取微博热搜榜的数据：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from bs4 import BeautifulSoup

# 设置ChromeDriver驱动
driver_path = "/path/to/chromedriver"
driver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path)

# 加载微博热搜榜页面
url = "https://s.weibo.com/top/summary"
driver.get(url)

# 等待所有热搜榜的信息加载完成
wait = WebDriverWait(driver, 10)
wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.XPATH, '//tbody//td[2]/a')))

# 获取热搜榜的信息
soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser')
hot_items = soup.select('tbody td td:nth-of-type(2) a')
for item in hot_items:
    print(item.get_text())

这样，我们便可以使用Selenium模拟浏览器行为或直接使用Python发送Ajax异步请求来解析爬取需要的数据。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/6850.html