動態網頁用python爬蟲解析的方法

這篇文章將為大家詳細講解有關動態網頁用python爬蟲解析的方法，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

json是一種數據存儲格式，可以被多種語言解析，一般用于數據傳輸。

data = json.loads(html_str);
all_items=data['topic_list']['topics'] write_content=[];
for item in all_items:
     slug = item['slug'];
     item_id = item['id']
     link = f'https://forum.cocos.org/t/{slug}/{item_id}'
     title = item['title'];
     like_count = item['like_count'];
     like_count = item['like_count'];
     posts_count = item['posts_count'];
     views = item['views'];
     created_at = item['created_at'];
     write_content.append({'標題': title, '鏈接': link, '點贊':like_count, '回復':posts_count, '瀏覽':views, '發帖時間':created_at});

其中的鏈接地址可以通過打開幾個論壇內容找到規律，是由 slug 和 id 這兩個字段拼接的。

最后使用多線程 和 csv 存儲結果。

pool = Pool(3);
orign_num=[x for x in range(0,10)];
result = pool.map(scrapy,orign_num);  
with open('ccc_title_link.csv', 'w', newline='') as csvfile:
     fieldnames = ('標題', '鏈接', '點贊', '回復','瀏覽', '發帖時間')
     writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
     writer.writeheader()
     for write_content in result:
         for _content in write_content:
             writer.writerow(_content);

關于動態網頁用python爬蟲解析的方法就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。