本篇内容介绍了“Python怎么用requests-html爬取网页”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！Python 中可以进行网页解析的库有很多，常见的有 BeautifulSoup 和 lxml 等。在网上玩爬虫的文章通常都是介绍 BeautifulSoup 这个库，我平常也是常用这个库，最近用 Xpath 用得比较多，使用 BeautifulSoup 就不大习惯，很久之前就知道 Reitz 大神出了一个叫 Requests-HTML 的库，一直没有兴趣看，这回可算歹着机会用一下了。使用pip install requests-html安装，上手和 Reitz 的其他库一样，轻松简单：这个库是在 requests 库上实现的，r 得到的结果是 Response 对象下面的一个子类，多个一个html的属性。所以 requests 库的响应对象可以进行什么操作，这个 r 也都可以。如果需要解析网页，直接获取响应对象的 html 属性：不得不膜拜 Reitz 大神太会组装技术了。实际上 HTMLSession 是继承自 requests.Session 这个核心类，然后将 requests.Session 类里的 requests 方法改写，返回自己的一个 HTMLResponse 对象，这个类又是继承自 requests.Response,只免费云主机域名是多加了一个_from_response的方法来构造实例：之后在 HTMLResponse 里定义属性方法 html，就可以通过 html 属性访问了,实现也就是组装 PyQuery 来干。核心的解析类也大多是使用 PyQuery 和 lxml 来做解析，简化了名称，挺讨巧的。元素定位可以选择两种方式：css选择器xpath方法名非常简单，符合 Python 优雅的风格，这里不妨对这两种方式简单的说明：标签名 h2id 使用#id表示class 使用.class_name表示谓语表示：h2[prop=value]路径// 或者 /标签名谓语 [@prop=value]轴定位名称::元素名[谓语]定位到元素以后势必要获取元素里面的内容和属性相关数据，获取文本：获取元素的属性：还可以通过模式来匹配对应的内容：这个功能看起来比较鸡肋，可以深入研究优化一下，说不定能在 github 上混个提交。除了一些基础操作，这个库还提供了一些人性化的操作。比如一键获取网页的所有超链接，这对于整站爬虫应该是个福音，URL 管理比较方便：内容页面通常都是分页的，一次抓取不了太多，这个库可以获取分页信息：结果如下：通过迭代器实现了智能发现分页，这个迭代器里面会用一个叫_next的方法，贴一段源码感受下：通过查找 a 标签里面是否含有指定的文本来判断是不是有下一页，通常我们的下一页都会通过下一页或者加载更多来引导，他就是利用这个标志来进行判断。默认的以列表形式存在全局：['next', 'more', 'older']。我个人认为这种方式非常不灵活，几乎没有扩展性。感兴趣的可以往 github 上提交代码优化。也许是考虑到了现在 js 的一些异步加载，这个库支持 js 运行时，官方说明如下：Reloads the response in Chromium, and replaces HTML content
with an updated version, with JavaScript executed.使用非常简单，直接调用以下方法：“Python怎么用requests-html爬取网页”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注百云主机网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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