Как парсить ajax сайты python
Парсинг содержимого страницы, которое формируется через AJAX
Изменение содержимого страницы через AJAX
Всем добрый вечер! Есть сайт (шапка, левое меню и контейнер с основным содержимым). Как сделать.
Чтение содержимого, подключаемого через AJAX
Здравствуйте. Я подгружаю блок контента при помощи JQuery AJAX ($.ajax). Внутри этого блока есть.
Правильный вывод содержимого через AJAX
Добрый вечер. Есть страница с формой регистрации нового пользователя. При нажатии на кнопку.
Вывод содержимого php файла на Ajax через интервал времени
Покурил множество документов и мануалов но слишком плохо знаком с Ajax. Возможно ли выводить.
Прописал абсолютный путь к драйверу (он там есть и его версия совпадает с версией браузера), прописал путь к бинарнику самого браузера, но проблема та же.
Загрузка страницы через ajax
Всем привет. Подскажите пожалуйста. У меня есть php-страница при клике на меню происходит переход.
Загрузить контент страницы через Ajax
Мне нужно загрузить статью на сайт с помощью Ajax, в инете есть следующий пример: Создадим 3.
Подгрузка контента без перезагрузки страницы через ajax на yii
Всем привет! прошу помочь в моем деле! Есть скрипт который делает подгрузку контента в.
Передача блока данных их страницы во внешний файл через ajax
Не знаю как правильно описать, но суть задачи в том что надо часть страницы через селектор передать.
Todd Hayton
Freelance Software Developer
© 2020. All rights reserved.
Scraping AJAX Pages with Python
In this post I’ll show an example of how to scrape AJAX pages with Python.
Overview
Scraping AJAX pages involves more than just manually reviewing the HTML of the page you want to scrape. That’s because an AJAX page uses javascript to make a server request for data that is then dynamically rendered into the current page.
It follows then that to scrape the data being rendered you have to determine the format and endpoint of the request being made so that you can replicate the request, and the format of the response so that you can parse it.
The AJAX page that I’ll show how to scrape in this post is the jobs page for Apple.com.
The scraper I develop in this post uses Requests and BeautifulSoup. I assume you are using the Chrome browser on OSX. For those using other browsers/OS combinations, the concepts remains the same.
Finding the AJAX Request
Open the page https://jobs.apple.com/us/search. Scroll down a bit and you’ll see a jobs listing like the following.
Open the Chrome developer tools by selecting View > Developer > Developer Tools
Your browser screen should split in two with the developer tools window appearing in the bottom half. Select the Network tab.
Refresh the page. You should see Network tab fill up with the HTTP requests being made for the Apple jobs page. Scroll down until you see the POST request to search-result.
Click on that line to see the details of that request.
Under the headers tab, scroll down until you see the Form Data.
This is the AJAX request that retrieves the jobs that are rendered on the page. So to scrape jobs from this page, we need to replicate this request. Let’s look at the details of this request.
The searchRequestionJson parmater is a JSON string whose pageNumber field controls which page of results is returned for a request. That field will get incremented for each page we retrieve.
Here’s the equivalent Python dictionary. We’ll convert this dict into a JSON string when we send our requests.
Response Format
Next click on the Response tab to see how jobs are returned for a query.
Jobs are returned in XML. If you select the entire response and format the results you’ll get a listing like the following.
For our scraper, we’ll extract the job title, ID, and location for each job in the listing.
Implementing the Scraper
We have enough information now to write our scraper. Before we get started with the code, let’s summarize what we need our scraper to do:
Now let’s write the code.
First, create a class named AppleJobsScraper with a dict named search_request for building the searchRequestJson string.
The scrape_jobs method is where we implement the steps discussed earlier.
On line 4 we initialize pageNumber to 0 to get the first page of jobs.
Then on lines 7-10 we create a dict for the parameters we’ll be sending in the POST request. We convert search_request into a JSON string using json.dumps in the process.
Next on lines 12-18 we send the POST request. I’ve included the headers argument to show how you can control what headers are sent in your request, but it’s not necessary in this case to make the request work.
After we’ve sent the request, we parse our response using BeautifulSoup and extract the desired fields.
On lines 33-34 we increment the page and then repeat our previous steps until we’ve gotten max_pages (by default 3) worth of results.
Now run it from the command line:
If you’d like to see the full implementation, the source code for this article is available on github.
Shameless Plug
Have a scraping project you’d like done? I’m available for hire. Contact me for a free quote.
Почему стоит научиться «парсить» сайты, или как написать свой первый парсер на Python
В этой статье я постараюсь понятно рассказать о парсинге данных и его нюансах.
Для начала давайте разберемся, что же действительно означает на первый взгляд непонятное слово — парсинг. Прежде всего это процесс сбора данных с последующей их обработкой и анализом. К этому способу прибегают, когда предстоит обработать большой массив информации, с которым сложно справиться вручную. Понятно, что программу, которая занимается парсингом, называют — парсер. С этим вроде бы разобрались.
Перейдем к этапам парсинга.
И так, рассмотрим первый этап парсинга — Поиск данных.
Так как нужно парсить что-то полезное и интересное давайте попробуем спарсить информацию с сайта work.ua.
Для начала работы, установим 3 библиотеки Python.
pip install beautifulsoup4
Без цифры 4 вы ставите старый BS3, который работает только под Python(2.х).
pip install requests
pip install pandas
Теперь с помощью этих трех библиотек Python, можно проанализировать нашу веб-страницу.
Второй этап парсинга — Извлечение информации.
Попробуем получить структуру html-кода нашего сайта.
Давайте подключим наши новые библиотеки.
И сделаем наш первый get-запрос.
Статус 200 состояния HTTP — означает, что мы получили положительный ответ от сервера. Прекрасно, теперь получим код странички.
Получилось очень много, правда? Давайте попробуем получить названия вакансий на этой страничке. Для этого посмотрим в каком элементе html-кода хранится эта информация.
У нас есть тег h2 с классом «add-bottom-sm», внутри которого содержится тег a. Отлично, теперь получим title элемента a.
Хорошо, мы получили названия вакансий. Давайте спарсим теперь каждую ссылку на вакансию и ее описание. Описание находится в теге p с классом overflow. Ссылка находится все в том же элементе a.
Получаем такой код.
И последний этап парсинга — Сохранение данных.
Давайте соберем всю полученную информацию по страничке и запишем в удобный формат — csv.
После запуска появится файл test.csv — с результатами поиска.
«Кто владеет информацией, тот владеет миром» (Н. Ротшильд).
Web Scraping с помощью python
Введение
Недавно заглянув на КиноПоиск, я обнаружила, что за долгие годы успела оставить более 1000 оценок и подумала, что было бы интересно поисследовать эти данные подробнее: менялись ли мои вкусы в кино с течением времени? есть ли годовая/недельная сезонность в активности? коррелируют ли мои оценки с рейтингом КиноПоиска, IMDb или кинокритиков?
Но прежде чем анализировать и строить красивые графики, нужно получить данные. К сожалению, многие сервисы (и КиноПоиск не исключение) не имеют публичного API, так что, приходится засучить рукава и парсить html-страницы. Именно о том, как скачать и распарсить web-cайт, я и хочу рассказать в этой статье.
В первую очередь статья предназначена для тех, кто всегда хотел разобраться с Web Scrapping, но не доходили руки или не знал с чего начать.
Off-topic: к слову, Новый Кинопоиск под капотом использует запросы, которые возвращают данные об оценках в виде JSON, так что, задача могла быть решена и другим путем.
Задача
Инструменты
Загрузка данных
Первая попытка
Приступим к выгрузке данных. Для начала, попробуем просто получить страницу по url и сохранить в локальный файл.
Открываем полученный файл и видим, что все не так просто: сайт распознал в нас робота и не спешит показывать данные. 
Разберемся, как работает браузер
Однако, у браузера отлично получается получать информацию с сайта. Посмотрим, как именно он отправляет запрос. Для этого воспользуемся панелью «Сеть» в «Инструментах разработчика» в браузере (я использую для этого Firebug), обычно нужный нам запрос — самый продолжительный.
Как мы видим, браузер также передает в headers UserAgent, cookie и еще ряд параметров. Для начала попробуем просто передать в header корректный UserAgent.
На этот раз все получилось, теперь нам отдаются нужные данные. Стоит отметить, что иногда сайт также проверяет корректность cookie, в таком случае помогут sessions в библиотеке Requests.
Скачаем все оценки
Парсинг
Немного про XPath
XPath — это язык запросов к xml и xhtml документов. Мы будем использовать XPath селекторы при работе с библиотекой lxml (документация). Рассмотрим небольшой пример работы с XPath
Подробнее про синтаксис XPath также можно почитать на W3Schools.
Вернемся к нашей задаче
Каждый фильм представлен как
. Рассмотрим, как вытащить русское название фильма и ссылку на страницу фильма (также узнаем, как получить текст и значение атрибута).
Еще небольшой хинт для debug’a: для того, чтобы посмотреть, что внутри выбранной ноды в BeautifulSoup можно просто распечатать ее, а в lxml воспользоваться функцией tostring() модуля etree.
Резюме
В результате, мы научились парсить web-сайты, познакомились с библиотеками Requests, BeautifulSoup и lxml, а также получили пригодные для дальнейшего анализа данные о просмотренных фильмах на КиноПоиске.
Полный код проекта можно найти на github’e.
Как спарсить любой сайт?
Меня зовут Даниил Охлопков, и я расскажу про свой подход к написанию скриптов, извлекающих данные из интернета: с чего начать, куда смотреть и что использовать.
Написав тонну парсеров, я придумал алгоритм действий, который не только минимизирует затраченное время на разработку, но и увеличивает их живучесть, робастность, масштабируемость.
Чтобы спарсить данные с вебсайта, пробуйте подходы именно в таком порядке:
Найдите официальное API,
Найдите XHR запросы в консоли разработчика вашего браузера,
Найдите сырые JSON в html странице,
Отрендерите код страницы через автоматизацию браузера,
Совет профессионалов: не начинайте с BS4/Scrapy
Крутые вебсайты с крутыми продактами делают тонну A/B тестов, чтобы повышать конверсии, вовлеченности и другие бизнес-метрики. Для нас это значит одно: элементы на вебстранице будут меняться и переставляться. В идеальном мире, наш написанный парсер не должен требовать доработки каждую неделю из-за изменений на сайте.
Приходим к выводу, что не надо извлекать данные из HTML тегов раньше времени: разметка страницы может сильно поменяться, а CSS-селекторы и XPath могут не помочь. Используйте другие методы, о которых ниже. ⬇️
Используйте официальный API
Поищите XHR запросы в консоли разработчика
Все современные вебсайты (но не в дарк вебе, лол) используют Javascript, чтобы догружать данные с бекенда. Это позволяет сайтам открываться плавно и скачивать контент постепенно после получения структуры страницы (HTML, скелетон страницы).
В итоге, даже не имея официального API, можно воспользоваться красивым и удобным закрытым API. ☺️
Даже если фронт поменяется полностью, этот API с большой вероятностью будет работать. Да, добавятся новые поля, да, возможно, некоторые данные уберут из выдачи. Но структура ответа останется, а значит, ваш парсер почти не изменится.
Алгорим действий такой:
Открывайте вебстраницу, которую хотите спарсить
Открывайте вкладку Network и кликайте на фильтр XHR запросов
Обновляйте страницу, чтобы в логах стали появляться запросы
Найдите запрос, который запрашивает данные, которые вам нужны
Копируйте запрос как cURL и переносите его в свой язык программирования для дальнейшей автоматизации.
Кнопка, которую я искал месяцы
Поищите JSON в HTML коде страницы
Как было удобно с XHR запросами, да? Ощущение, что ты используешь официальное API. 🤗 Приходит много данных, ты все сохраняешь в базу. Ты счастлив. Ты бог парсинга.
Но тут надо парсить другой сайт, а там нет нужных GET/POST запросов! Ну вот нет и все. И ты думаешь: неужели расчехлять XPath/CSS-selectors? 🙅♀️ Нет! 🙅♂️
Чтобы страница хорошо проиндексировалась поисковиками, необходимо, чтобы в HTML коде уже содержалась вся полезная информация: поисковики не рендерят Javascript, довольствуясь только HTML. А значит, где-то в коде должны быть все данные.
Современные SSR-движки (server-side-rendering) оставляют внизу страницы JSON со всеми данные, добавленный бекендом при генерации страницы. Стоп, это же и есть ответ API, который нам нужен! 😱😱😱
Вот несколько примеров, где такой клад может быть зарыт (не баньте, плиз):
Красивый JSON на главной странице Habr.com. Почти официальный API! Надеюсь, меня не забанят. И наш любимый (у парсеров) Linkedin!
Алгоритм действий такой:
В dev tools берете самый первый запрос, где браузер запрашивает HTML страницу (не код текущий уже отрендеренной страницы, а именно ответ GET запроса).
Внизу ищите длинную длинную строчку с данными.
Вырезаете JSON из HTML любыми костылямии (я использую html.find(«=<") ).
Отрендерите JS через Headless Browsers
Если коротко, то есть инструменты, которые позволяют управлять браузером: открывать страницы, вводить текст, скроллить, кликать. Конечно же, это все было сделано для того, чтобы автоматизировать тесты веб интерфейса. I’m something of a web QA myself.
После того, как вы открыли страницу, чуть подождали (пока JS сделает все свои 100500 запросов), можно смотреть на HTML страницу опять и поискать там тот заветный JSON со всеми данными.
Для масштабируемости и простоты, я советую использовать удалённые браузерные кластеры (remote Selenium grid).
Вот так я подключаюсь к Selenoid из своего кода: по факту нужно просто указать адрес запущенного Selenoid, но я еще зачем-то передаю кучу параметров бразеру, вдруг вы тоже захотите. На выходе этой функции у меня обычный Selenium driver, который я использую также, как если бы я запускал браузер локально (через файлик chromedriver).
Парсите HTML теги
Если случилось чудо и у сайта нет ни официального API, ни вкусных XHR запросов, ни жирного JSON внизу HTML, если рендеринг браузерами вам тоже не помог, то остается последний, самый нудный и неблагодарный метод. Да, это взять и начать парсить HTML разметку страницы. То есть, например, из Cool website достать ссылку. Это можно делать как простыми регулярными выражениями, так и через более умные инструменты (в питоне это BeautifulSoup4 и Scrapy) и фильтры (XPath, CSS-selectors).
Мой единственный совет: постараться минимизировать число фильтров и условий, чтобы меньше переобучаться на текущей структуре HTML страницы, которая может измениться в следующем A/B тесте.
Подписывайтесь на мой Телеграм канал, где я рассказываю свои истории из парсинга и сливаю датасеты.