页面抓取数据并添加入库

        页面抓取,我只用过两种,一种是file_get_contents,直接从网页上拿数据,但是有些网站会把这个函数禁了,所以还有一种方法,Curl。

        我们必须先将该页面的数据获取过来,这时候就要用到file_get_contents这个函数,先获取页面的所有数据:

 $url = 'https://blog.youkuaiyun.com/zph1234/rss/list';  

 $file=file_get_contents("compress.zlib://".$url);

    页面抓取的时候可能会出现乱码的现象,所以第二行代码中 的 compress.zlib 非常关键,因为获取的头部信息中有Encoding: gzip说明内容是GZIP压缩的



    接下来我写了一个规则,用以匹配页面中的元素,从而实现抓取页面的数据:

 $preg='#<item>.*</item>#isU'; 
 preg_match_all($preg,$file,$arr); 
    preg_match_all 这个函数用于执行一个全局正则表达式匹配,会将我需要的数据筛选出来,我要扒去的数据是我的老师的博客,内容有标题,内容,时间,阅读量等,所以我们要一一循环获取
        代码如下
$pat1='#<title>(.*)</title>#isU';
 $pat2='#阅读:([1-9]\d*+).*</description>#isU'; 
 $pat3='#<pubDate>(.*)</pubDate>#isU'; 
 $pat4='#<link>(.*)</link>#isU'; 

 	 foreach ($arr as $key => $v) 
 	 { //二维数组[2]对应id和[1]刚好一样,利用起key
        foreach($v as $k => $value) 
        {
			preg_match($pat1, $v[$k], $arr_title);
			preg_match($pat2, $v[$k], $arr_con);
			preg_match($pat3, $v[$k], $arr_time);
			preg_match($pat4, $v[$k], $arr_url);
			$arr2['title'][]  = addslashes( htmlspecialchars ($arr_title[1]));
			$arr2['content'][] = addslashes( htmlspecialchars ($arr_con[1]));
		    $arr2['ctime'][] = $arr_time[1];
			$arr2['url'][] = $arr_url[1];
        }
        // var_dump($arr2);exit;
    }

将这些数据处理成我想要的数组,实现代码如下:

 foreach ($arr2 as $key => $val) 
         {
         	foreach ($val as $k => $v) 
         	{
                $arr_new[$k][$key]=$v;   
         	}
         }

    将处理后的数组循环添加到数据库中就可以了;

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何使用Python爬虫抓取动态网页数据以指定格式输出的问题。用户提到了使用Selenium和requests,所以我要先理清动态网页爬取的基本流程和相关技术。 首先,动态网页通常使用JavaScript来加载内容,这意味着直接使用requests库可能无法获取到完整的页面数据,因为requests只能获取初始的HTML,而无法执行JS。这时候就需要用到Selenium,它可以模拟浏览器行为,加载所有动态内容。但用户也提到了requests,可能需要考虑是否有些动态内容可以通过分析AJAX请求来直接获取,这样效率更高。所以,我应该分两种情况来考虑:使用Selenium直接渲染页面,或者通过requests发送AJAX请求。 接下来,我需要确定步骤。首先发送请求获取页面,如果是动态加载的内容,使用Selenium打开浏览器,等待元素加载,然后提取数据。然后,处理数据保存为指定格式,比如CSV、JSON或Excel。用户可能还关心如何优化爬虫,比如设置等待时间、处理分页、避免被封禁等。 然后,我需要参考用户提供的引用内容。引用[3]和[4]提到了使用Selenium模拟浏览器,引用[4]还提到了两种方法:解析AJAX地址或使用Selenium。引用[2]提到了高效数据抓取技巧,可能包括处理动态内容的方法。因此,在回答中需要结合这些内容,说明两种方法,但重点放在Selenium上,因为用户明确提到了它。 接下来,编写示例代码。使用Selenium打开网页,等待元素加载,然后使用BeautifulSoup或Selenium自己的方法提取数据。然后,将数据保存为CSV,使用pandas库会比较方便。同时,要提到如何处理动态加载的分页,比如模拟点击“下一页”按钮或者循环构造URL。 还需要注意反爬虫策略,比如设置User-Agent,使用代理,或者添加等待时间。fake_useragent库可以随机生成User-Agent,避免被封。此外,Selenium可能会比较慢,所以可以提到无头模式(Headless)来提高效率。 最后,生成相关问题,可能涉及动态网页爬取的其他方法、优化技巧,或者数据存储格式的选择。要确保问题与用户的需求相关,且能够引导进一步学习。 现在,组织回答结构:先介绍动态网页的特点,然后分步骤讲解使用Selenium的方法,包括示例代码和数据保存,再简要提及requests分析AJAX的方法。最后给出常见问题解答和相关问题。</think>以下是如何使用Python爬取动态网页数据以指定格式输出的分步指南,结合了Selenium和数据处理技术: ### 一、动态网页抓取原理 动态网页通过JavaScript异步加载数据,传统requests只能获取初始HTML结构。解决方法有两种: 1. 使用Selenium模拟浏览器操作,获取完整渲染后的页面[^3] 2. 分析AJAX接口直接请求数据接口(需网络抓包分析)[^4] ### 二、使用Selenium的完整流程 ```python 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 import pandas as pd # 1. 启动浏览器(无头模式更高效) options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument('--headless') # 无界面模式 driver = webdriver.Chrome(options=options) # 2. 访问目标网页 driver.get('https://example.com/dynamic-page') # 3. 显式等待元素加载(最多等待10秒) try: element = WebDriverWait(driver, 10).until( EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'content-item')) ) except: driver.quit() # 4. 提取数据 items = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, 'content-item') data = [] for item in items: title = item.find_element(By.TAG_NAME, 'h2').text rating = item.find_element(By.CLASS_NAME, 'score').text data.append({'标题':title, '评分':rating}) # 5. 转换为DataFrame存储 df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('movie_ratings.csv', index=False, encoding='utf-8-sig') driver.quit() ``` ### 三、关键技巧说明 1. **等待策略**:使用显式等待`WebDriverWait`确保动态内容加载完成 2. **反检测配置**: ```python options.add_argument('--disable-blink-features=AutomationControlled') options.add_argument(f'user-agent={fake_useragent.UserAgent().random}') # 使用随机UA[^2] ``` 3. **分页处理**:通过循环点击"下一页"或修改URL参数 ```python for page in range(1, 6): driver.get(f'https://example.com/page={page}') # 数据提取逻辑 ``` ### 四、数据输出格式选择 | 格式 | 方法 | 优点 | |--------|--------------------------|------------------------| | CSV | `pd.to_csv()` | 通用性强,Excel可打开 | | JSON | `json.dump()` | 结构化存储,适合Web传输| | Excel | `df.to_excel()` | 多工作表支持 | | SQL | SQLAlchemy库操作 | 直接入库 | ### 五、AJAX接口直接抓取(以豆瓣API为例) ```python import requests import json url = 'https://api.douban.com/v2/movie/top250' headers = {'User-Agent': fake_useragent.UserAgent().random} response = requests.get(url, headers=headers) data = json.loads(response.text) # 处理JSON数据 with open('douban.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False) ``` ### 常见问题解决 1. **证书验证错误**:添加`verify=False`参数(需谨慎使用) 2. **元素定位失败**:使用XPath、CSS选择器组合定位 3. **验证码识别**:集成第三方打码平台API
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