import requests
from bs4 import BeautifulSoup
res = requests.get('http://news.sina.com.cn/c/nd/2017-06-12/doc-ifyfzhac1650783.shtml')
res.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
#取评论数
commentCount = soup.select_one('#commentCount1')
print(commentCount.text)

import json
comments = requests.get('http://comment5.news.sina.com.cn/page/info?version=1&format=js&channel=gn&newsid=comos-fyfzhac1650783')
comments.encoding = 'utf-8'
print(comments)
jd = json.loads(comments.text.strip('var data=')) #移除改var data=将其变为json数据
print(jd['result']['count']['total'])

昨天有小伙伴找我，新浪新闻的国内新闻页，其他部分都是静态网页可以抓到，但是在左下方的最新新闻部分，不是静态网页，也没有 js on 数据 ，让我帮忙抓一下。大概看了下，是 js 加载的，而且 数据 在 js 函数 中 ，很有意思，就分享出来给大家一起看看！ 学习 Python 爬虫 过程 中 的心得体会以及知识点的整理，方便我自己查找，也希望可以和大家一起交流。 —— js on库应用详解 —— 文章目录 Python 爬虫 （三）—— js on库应用详解 ——一. js on库简介二.将 JS ON字符串转为 Python 字典或列表二.将 Python 字典或列表转为 JS ON字符串 一. js on库简介 JS ON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的 数据 交换格式，易于人阅读和编写。 js on库解析 JS ON后将其转为 Python 字典或者列表。它也可以转换 Python 字典或列表为 JS ON字符串，常用的方法其实就两种dump和

在前几天学习 Python 模拟登录知乎实例，其 中 关于涉及到了 fromdata 的加密处理，再学习的过程 中 ，发现利用 chrome devtool调试分析网页还是有很多技巧需要学习，因此自己找了一个简单的实例用来学习 js 加密。 一、实例网站 本实例的网站是 中 国空气质量分析平台，学习利用 chome 浏览器的 devtool 工具对 fromdata 进行加密处理。 二、分析 页面 逻辑 1.抓包......

有时候我们要 爬取 的信息不是通过css文件编写而是在 js 文件 中 ，所以我们之前的 爬虫 方法就无法 爬取 我们想要的信息 现在我们以拉勾网为例， 爬取 js 文件信息 第一步打开拉勾网，搜索 python 页面 如下： 第二步，右键点击检查 然后找到positionAjax. js on文件，文件右侧就是我们要 爬取 的 内容 在浏览器 中 打开 js on.cn网页，将 js on文件右侧的 内容 全部复制到 js on.cn左侧，就可以看...

此视频案例教程包括视频，文档，以及每份案例的代码文件。最新版的 python 爬虫 知识，其 中 还介绍了Android开发的基础知识。 网络协议& 爬虫 简介； 爬虫 请求模块；正则表达式；xpath；Beautiful Soup库；selenium；多线程；Scrapy框架；CrawSpider使用和settings文件讲解；Scrapy练习；redis使用；scrap_redis案例讲解；MongoDB；移动端前导知识；fiddler抓包工具使用；环境搭建&哈希类 JS 破解；破解RSA加密；破解AES&DES加密&其他加密方式；字体反爬&CSS反爬。 比较适合想学习 爬虫 知识的同学。

python 爬虫 研究 内容 Python 爬虫 研究 内容 Python 爬虫 是一种自动化程序，可以在互联网上自动 获取 数据 。 Python 爬虫 研究 内容 包括 爬虫 的基本原理、 爬虫 的应用场景、 爬虫 的技术难点以及 爬虫 的优化方法等。 爬虫 的基本原理 爬虫 的基本原理是通过网络请求 获取 网页 数据 ，然后解析网页 数据 ，提取所需信息。 爬虫 的核心技术是网络请求和 数据 解析。网络请求可以使用 Python 的requests库， 数据 解析可以使用 Python 的BeautifulSoup库。 爬虫 的应用场景 爬虫 的应用场景非常广泛，可以用于 数据 采集、 数据 分析、搜索引擎优化、竞品分析、舆情监测等领域。例如，可以使用 爬虫 获取 电商网站的商品信息，然后进行价格比较和竞品分析；可以使用 爬虫 获取 新闻网站的文章信息，然后进行舆情监测和分析。 爬虫 的技术难点 python 爬虫 研究 内容 全文共2页，当前为第1页。 爬虫 的技术难点主要包括反 爬虫 机制、动态网页 数据 获取 、 数据 清洗和存储等方面。反 爬虫 机制是指网站为了防止 爬虫 获取 数据 而采取的一系列技术手段，例如IP封禁、验证码、User-Agent检测等。动态网页 数据 获取 是指网页 数据 是通过JavaScript动

上一篇章，讲解了 python 简单 爬取 网页静态 数据 的方法。今天，来讲讲如何用 python 爬去 数据 用 js 动态加载的网页。 所用到的库selenium以及与它搭配的webdriver，用来打开浏览器，从网页 中 读取 数据 的过程，这样才能找到 数据 。 代码如下： from selenium import webdriver import time import xlwt import datetime '''get the url of the aim''' url = 'https://m.dewu.com/rout

### 回答1： Python 爬虫 可以用来 爬取 JavaScript网页。在 爬取 JavaScript网页时，需要使用Selenium等工具来模拟浏览器行为，使得JavaScript代码得以执行，从而 获取 到完整的网页 内容 。此外，还需要使用正则表达式或者BeautifulSoup等库来解析网页 内容 ，提取所需的 数据 。 ### 回答2： Python 爬虫 可以用来 爬取 JavaScript网页，但是JavaScript是在浏览器 中 执行的， Python 不支持浏览器，所以直接 爬取 JavaScript网页需要使用Selenium等工具模拟浏览器来实现。 Selenium是一种自动化测试工具，可以模拟人为地操作浏览器来访问JavaScript网页，从而 获取 网页 中 的 数据 。使用 Python 结合Selenium编写 爬虫 可以很方便地 获取 JavaScript网页 中 的 数据 ，而且Selenium还支持多种浏览器内核，例如Chrome、Firefox等。 编写 Python +Selenium 爬虫 的基本过程为：首先安装好Selenium和对应的浏览器驱动，然后在 Python 中 导入Selenium库，创建浏览器实例并访问目标网页，之后通过Selenium提供的API来 获取 网页 中 的 数据 ，最后关闭浏览器实例。 除了Selenium之外，还有一些 Python 库也可以用来 爬取 JavaScript网页，例如Requests-HTML、Pyppeteer等。不过，相比之下，使用Selenium更易于上手，也更加灵活，因此在 爬取 JavaScript网页时较为常用。 最后，需要注意的是，使用 Python 爬虫 爬取 JavaScript网页也有可能会被反爬，因此在编写 爬虫 时需要遵守相关法律法规和道德规范，以免引起不必要的麻烦。 ### 回答3： Python 爬虫 是一种能够 获取 网站信息的程序，通过自动化的方式请求网页，解析网页 内容 并抽取所需要的 数据 。而Javascript是一种前端技术，用于制作网页的动态效果，使网页不仅简单易懂，而且交互性较强，所以很多网站都会使用Javascript。 在 爬取 Javascript网页时，由于由于Javascript渲染机制是在浏览器端进行的，而 Python 爬虫 是在服务器端请求的，所以 Python 爬虫 不能直接 获取 Javascript渲染后的动态 内容 。为此，我们需要借助一些第三方库，比如Selenium和Pyppeteer，来模拟浏览器行为，让 Python 爬虫 也可以 获取 到动态 内容 。 使用Selenium时，我们需要先安装相应的浏览器驱动，比如ChromeDriver或GeckoDriver，然后通过代码仿佛用户在浏览器 中 操作一样来访问网页，等待Javascript渲染完成后，再 获取 网页源码或抽取所需的 数据 。而Pyppeteer是一个强大的 Python 版的Headless Chrome调试器，可以直接模拟浏览器的行为，并支持自动化测试和 爬虫 。 总结来说，虽然 Python 爬虫 不能直接 获取 Javascript网页的动态 内容 ，但我们可以使用一些第三方库，比如Selenium和Pyppeteer等来模拟浏览器行为，进而 获取 到所需要的 数据 。而对于一些复杂的网站，在 爬取 时还需要考虑一些反 爬虫 措施。