Python抓JS随机内容，简单易学

　　在数据爬取领域，随着Web前端技术的不断发展，越来越多的网站采用JavaScript动态生成页面内容。这就给传统的数据抓取带来了很大的挑战，因为传统的网页爬虫无法解析JavaScript代码。本文将介绍如何使用Python抓取JS动态生成的网页内容，并且解决JS随机数问题。

　　一、JS随机数问题

　　在网页中，如果JavaScript代码中使用了随机数函数，则每次加载页面时，页面中生成的随机数都会不同。这就导致传统爬虫无法获取到完整的数据。为了解决这个问题，我们需要使用Python的Selenium库模拟浏览器操作，并且设置等待时间，确保页面完全加载完成。

　　二、安装Selenium库

　　在Python中安装Selenium库非常简单，只需要在命令行中输入以下命令即可：

　　python

pip install selenium

　　三、模拟浏览器操作

　　在Python中使用Selenium库进行浏览器操作非常简单。以下是一个简单的示例代码：

　　python

from selenium import webdriver

browser = webdriver.Chrome()

browser.get('http://www.baidu.com')

　　以上代码会启动Chrome浏览器，并且打开百度首页。

　　四、解析网页内容

　　使用Selenium库获取到网页内容之后，我们需要使用Python的BeautifulSoup库进行解析。以下是一个简单的示例代码：

　　python

from bs4 import BeautifulSoup

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

　　以上代码会将浏览器当前页面的HTML源码传递给BeautifulSoup库进行解析。

　　五、处理JS随机数

　　在爬取JS动态生成的网页时，我们需要注意页面中的随机数。以下是一个简单的示例代码：

　　python

import re

pattern = re.compile(r'var num =(\d+);')

result = pattern.search(browser.page_source)

if result:

num = result.group(1)

else:

num =''

　　以上代码会从页面中匹配出随机数，并且将其存储在变量num中。

　　

　　六、设置等待时间

　　在爬取JS动态生成的网页时，我们需要设置等待时间，确保页面完全加载完成。以下是一个简单的示例代码：

　　python

from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait

from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

from selenium.webdriver.common.by import By

element = WebDriverWait(browser, 10).until(

EC.presence_of_element_located((By.ID,'content'))

)

　　以上代码会等待ID为content的元素出现，并且最多等待10秒钟。

　　七、使用代理IP

　　在进行*敏*感*词*数据抓取时，我们需要使用代理IP来避免被封IP。以下是一个简单的示例代码：

　　python

from selenium.webdriver.common.proxy import Proxy, ProxyType

proxy = Proxy({

'proxyType': ProxyType.MANUAL,

'httpProxy':'ip:port',

'ftpProxy':'ip:port',

'sslProxy':'ip:port',

'noProxy':''

})

browser = webdriver.Chrome(proxy=proxy)

　　以上代码会使用指定的代理IP进行浏览器操作。

　　八、使用多线程

　　在进行*敏*感*词*数据抓取时，我们需要使用多线程来提高效率。以下是一个简单的示例代码：

　　python

import threading

def spider(url):

browser = webdriver.Chrome()

browser.get(url)

urls =['http://www.baidu.com','http://www.google.com']

threads =[]

for url in urls:

t = threading.Thread(target=spider, args=(url,))

threads.append(t)

for t in threads:

t.start()

for t in threads:

t.join()

　　以上代码会启动两个线程分别爬取百度和谷歌首页。

　　九、数据存储

　　在爬取完数据之后，我们需要将数据存储到文件或者数据库中。以下是一个简单的示例代码：

　　python

import csv

with open('data.csv','w', newline='') as f:

writer = csv.writer(f)

writer.writerow(['title','url'])

for item in data:

writer.writerow([item['title'], item['url']])

　　以上代码会将数据存储到名为data.csv的CSV文件中。

　　十、总结

　　本文介绍了如何使用Python抓取JS动态生成的网页内容，并且解决了JS随机数问题。我们还介绍了如何模拟浏览器操作、处理代理IP、使用多线程和数据存储等技巧。希望本文对你有所帮助。