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Python中怎么实现表单交互,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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1、表单交互
import requests
params={
‘key1’:’value1’,
‘key2’:’value2’,
‘key3’:’value3’
}
html=requests.post(url,data=params)
print(html.text)
由于现在大多数网站都有多种登录方式,通过短信或者微信登录等,相对通过直接调用表单进行交互已经比较麻烦,这里不做详细介绍,主要表单交互可以通过登录后来找到对应的网页,见下文。
2、逆向工程如何构建表单
对于登录后使用了异动加载的网页,可以通过逆向工程构架你表单来找到不同的网页信息,下面我们先看一下如何构建表单。
(1)登录拉勾网,打开Chrome浏览器,选择Netwoek
(2)搜索关键字python得到post的表单信息见下图一和下图二
图一
图二
3、Cookie模拟登录
有时候表单字段可能通过加密或者其它形式的包装进行构建,这样就比较困难和麻烦,因此,这时候就有必要选择通过提交Cookie信息进行模拟登录会方便很多。
什么是Cookie?
Cookie是指某些网站为了辨别用户身份、进行session跟踪而存储在用户本地终端上的数据。一般互联网和电商都是通过跟踪Cookie来作为识别用户的唯一标识的。
可见Cookie是带有用户信息的,因此才可以通过Cookie来模拟登陆网站。
继续通过拉勾网如下图可以看到cookie如下:
通过代码:
import requestsurl='https://www.lagou.com'headers={ 'cookie': 'xxx‘}html=requests.get(url,headers=headers)print(html.text)
得到登陆后的网页源码内容:
4、案例实践:爬取拉勾网招聘信息
拉勾网结合了异步加载技术和提交表单,让我们来分析一下此网站。
分析思路:
(1)登陆打开拉勾网站,页面如下,搜索关键字:大数据
(2)通过观察,网页元素不在网页源代码中,说明使用了异步加载技术。
(3)刷新页面,查看newwork选项卡,选中XHR,可以看到异步加载(AJAX)和对应的Response中返回的json信息,证明可以从这里拿到数据。
(4)通过翻页,可以找到表单数据,同时通过翻页,pn会不断变化,上述表单交互已经介绍,这里不再赘述。
(5)在netwoek->Preview中,可以看到每页信息数,同时信息总数。
(6)由于通过单一的cookie会被限制,所以补充了一个动态的cookie进行抓取数据,实验后可行,大家可以参考
def get_cookie(): # 原始网页的URL,即url_start url = 'https://www.lagou.com/jobs/list_%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90?labelWords=&fromSearch=true&suginput=' s = requests.Session() s.get(url, headers=headers, timeout=3) # 请求首页获取cookies cookie = s.cookies # 为此次获取的cookies return cookie
详细代码如下:
import requests
import json
import time
import pandas as pd
#import csv
headers = {
'origin': 'https://www.lagou.com',
'accept': 'xxxx',
'user-agent': 'xxxx',
'referer': 'xxxx'
}
# 获取cookies值
def get_cookie():
# 原始网页的URL,即url_start
url = 'https://www.lagou.com/jobs/list_%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90?labelWords=&fromSearch=true&suginput='
s = requests.Session()
s.get(url, headers=headers, timeout=3) # 请求首页获取cookies
cookie = s.cookies # 为此次获取的cookies
return cookie
# 定义获取页数的函数
def get_page(url, params):
html = requests.post(url, data=params, headers=headers, cookies=get_cookie(), timeout=5)
# 将网页的Html文件加载为json文件
json_data = json.loads(html.text)
# 解析json文件,后跟中括号为解析的路径
total_Count = json_data['content']['positionResult']['totalCount']
page_number = int(total_Count/15) if int(total_Count/15) < 30 else 30
# 调用get_info函数,传入url和页数
get_info(url, page_number)
# 定义获取招聘信息函数
def get_info(url, page):
for pn in range(1, page+1):
# post请求参数
params = {
"first": "true",
"pn": str(pn),
"kd": "大数据"
}
# 获取信息 并捕获异常
try:
html = requests.post(url, data=params, headers=headers, cookies=get_cookie(), timeout=5)
#print(url, html.status_code)
# 将网页的Html文件加载为json文件
json_data = json.loads(html.text)
# 解析json文件,后跟中括号为解析的路径
results = json_data['content']['positionResult']['result']
df = pd.DataFrame(results)
#print(df.iloc[:,0:6])
if pn == 1:
total_df = df
else:
total_df = pd.concat([total_df,df],axis=0)
# 睡眠2秒
time.sleep(2)
except requests.exceptions.ConnectionError:
print("requests.exceptions.ConnectionError")
pass
#total_df.to_csv('招聘信息.csv', sep = ',', header = True, index = False)
total_df.to_excel('大数据.xls',header=True, index=False)
# 原始网页的URL
#请求JSON数据的URL
url = "https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false"
params = {
"first": "true",
"pn": 1,
"kd": "大数据"
}
get_page(url,params)
关于Python中怎么实现表单交互问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。