大家好，我是东眠的鱼，专注原创，致力于用浅显易懂的语言分享爬虫、数据分析及可视化等干货，希望人人都能学到新知识。<文末附带精品籽料哦，也可以和博主一起学Python呀！>
项目背景
有同学自学爬虫时，发现翻页的时候，url一直不变。其实他爬取的是较高难度的网页——动态网页。今天给大家介绍动态网页的爬虫!
AJAX动态加载网页
一、什么是动态网页
所谓的动态网页，是指跟静态网页相对的一种网页编程技术。静态网页，随着html代码的生成，页面的内容和显示效果就基本上不会发生变化了——除非你修改页面代码。而动态网页则不然，页面代码虽然没有变，但是显示的内容却是可以随着时间、环境或者数据库操作的结果而发生改变的。——来源百度百科
动态网页具有减少工作量、内容更新快、可完成功能多等特点，被很多公司所采用，比如狗东、某宝、某瓣、某乎等等。
二、什么是AJAX
随着人们对动态网页加载速度的要求越来越高，AJAX技术应运而生并成为许多站点的首选。AJAX是一种用于创建快速动态网页的技术，通过在后台与服务器进行少量数据交换，使网页实现异步更新。这意味着在不重新加载整个网页的情况下，可以对网页的某部分进行更新。
三、如何爬取AJAX动态加载网页
1. 解析接口
只要是有数据发送过来，那肯定是有发送到服务器的请求的吧。我们只需找出它悄悄加载出的页面的真实请求即可。特点：爬取速度快，爬取的数据干净，有些网站解析难度较大。
2. Selenium
selenium是什么呢？它本来是个自动化测试工具，但是被广泛的用户拿去爬虫了。它是一个工具，这个工具可以用代码操作浏览器，比如控制浏览器的下滑、模拟鼠标点击等。特点：代码较简单，爬取速度慢，容易被封ip。
项目实操
怎么说了那么多理论，说实话也不想那么啰嗦。可是吧，这些东西经常会被问到，干脆直接写下来，下次还有人问就直接把这篇文章发给他，一劳永逸！
我们拿一个法院信息公示网页举例：
那我们就开启爬虫的正确姿势吧，先用解析接口的方法来写爬虫。
首先，找到真实请求。右键检查，点击Network，选中XHR，刷新网页，选择Name列表中的jsp文件。没错，就这么简单，真实请求就藏在里面。
我们再仔细看看这个jsp，这简直是个宝啊。有真实请求url，有请求方法post，有Headers，还有Form Data，而From Data表示给url传递的参数，通过改变参数，咱们就可以获得数据！
我们再仔细看看这些参数，pagesnum参数不就是代表页数嘛！我们尝试点击翻页，发现只有pagesnum参数会变化。
既然发现了它，那就赶紧抓住它。打开PyCharm，导入了爬虫所需的库。
1from urllib.parse import urlencode
2import csv
3import random
4import requests
5import traceback
6from time import sleep
7from lxml import etree #lxml为第三方网页解析库，强大且速度快
构造真实请求，添加Headers。
1base_url = 'http://www.hshfy.sh.cn/shfy/gweb2017/ktgg_search_content.jsp?' #这里要换成对应Ajax请求中的链接
2
3headers = {
4 'Connection': 'keep-alive',
5 'Accept': '*/*',
6 'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
7 'User-Agent': '你的User-Agent',
8 'Origin': 'http://www.hshfy.sh.cn',
9 'Referer': 'http://www.hshfy.sh.cn/shfy/gweb2017/ktgg_search.jsp?zd=splc',
10 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
11 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
12 'Cookie': '你的Cookie'
13}
构建get_page函数，自变量为page，也就是页数。以字典类型创建表单data，用post方式去请求网页数据。这里要注意要对返回的数据解码，编码为’gbk’，否则返回的数据会乱码！另外我还加了异常处理优化了下，以防意外发生。
1def get_page(page):
2 n = 3
3 while True:
4 try:
5 sleep(random.uniform(1, 2)) # 随机出现1-2之间的数，包含小数
6 data = {
7 'yzm': 'yxAH',
8 'ft':'',
9 'ktrqks': '2020-05-22',
10 'ktrqjs': '2020-06-22',
11 'spc':'',
12 'yg':'',
13 'bg':'',
14 'ah':'',
15 'pagesnum': page
16 }
17 url = base_url + urlencode(data)
18 print(url)
19 try:
20 response = requests.request("POST",url, headers = headers)
21 #print(response)
22 if response.status_code == 200:
23 re = response.content.decode('gbk')
24 # print(re)
25 return re # 解析内容
26 except requests.ConnectionError as e:
27 print('Error', e.args) # 输出异常信息
28 except (TimeoutError, Exception):
29 n -= 1
30 if n == 0:
31 print('请求3次均失败，放弃此url请求,检查请求条件')
32 return
33 else:
34 print('请求失败，重新请求')
35 continue
构建parse_page函数，对返回的网页数据进行解析，用Xpath提取所有字段内容，保存为csv格式。有人会问为这么喜欢用Xpath，因为简单好用啊！！！
1def parse_page(html):
2 try:
3 parse = etree.HTML(html) # 解析网页
4 items = parse.xpath('//*[@id="report"]/tbody/tr')
5 for item in items[1:]:
6 item = {
7 'a': ''.join(item.xpath('./td[1]/font/text()')).strip(),
8 'b': ''.join(item.xpath('./td[2]/font/text()')).strip(),
9 'c': ''.join(item.xpath('./td[3]/text()')).strip(),
10 'd': ''.join(item.xpath('./td[4]/text()')).strip(),
11 'e': ''.join(item.xpath('./td[5]/text()')).strip(),
12 'f': ''.join(item.xpath('./td[6]/div/text()')).strip(),
13 'g': ''.join(item.xpath('./td[7]/div/text()')).strip(),
14 'h': ''.join(item.xpath('./td[8]/text()')).strip(),
15 'i': ''.join(item.xpath('./td[9]/text()')).strip()
16 }
17 #print(item)
18 try:
19 with open('./law.csv', 'a', encoding='utf_8_sig', newline='') as fp:
20 # 'a'为追加模式（添加）
21 # utf_8_sig格式导出csv不乱码
22 fieldnames = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e','f','g','h','i']
23 writer = csv.DictWriter(fp,fieldnames)
24 writer.writerow(item)
25 except Exception:
26 print(traceback.print_exc()) #代替print e 来输出详细的异常信息
27 except Exception:
28 print(traceback.print_exc())
最后，遍历一下页数，调用一下函数。OK，搞定！
1 for page in range(1,5): #这里设置想要爬取的页数
2 html = get_page(page)
3 #print(html)
4 print("第" + str(page) + "页提取完成")
我们来看一下最终效果：
结 语
总结一下，对于AJAX动态加载网页爬虫，一般就两种方式：解析接口；Selenium。这次就先介绍了解析接口方式，个人还是推荐解析接口的方式，如果解析的是json数据，就更好爬了。实在没办法了再用Selenium吧。
最后 如果你对Python感兴趣的话，可以试试我整理的这份Python全套学习资料，【点击这里】领取！
包括：Python激活码+安装包、Python web开发，Python爬虫，Python数据分析，人工智能、自动化办公等学习教程。带你从零基础系统性的学好Python！
① Python所有方向的学习路线图，清楚各个方向要学什么东西
② 100多节Python课程视频，涵盖必备基础、爬虫和数据分析
③ 100多个Python实战案例，学习不再是只会理论
④ 华为出品独家Python漫画教程，手机也能学习
⑤ 历年互联网企业Python面试真题,复习时非常方便******
