我尝试使用不同的选项,例如Selenium,BeautifulSoup...etc来抓取以下站点/页面:。我正在尝试抓取评论/部分:有6000多个评论/部分是由JS、jQuery...etc动态加载的。我已经阅读了几天的现有文章,到目前为止还没有成功。您的帮助将不胜感激。这个网站是中文的。我在下面附加了一个屏幕截图,这样你就知道该去哪里看了。谢谢!我尝试过Selenium,但每次都挂起。不知道为什么。
from selenium import webdriver
import time
from pandas import DataFrame
from urllib.request im
我试图抓取instagram IGTV数据(例如视频标题、观看、喜欢、评论等)。首先,我只使用了BeautifulSoup,但我只能获取前12段视频细节。然后我开始使用Selenium,现在我可以获得前24个视频细节。但我得把所有的视频都刮掉。
下面的代码为我提供了前24个视频的超链接,然后我是从每个超链接中抓取视频细节:
import time
from bs4 import BeautifulSoup
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
#import js
我刚开始吃蟒蛇。我试图在网上刮一个网站,以获取价格和标题从它。我已经看过多个教程和博客,最常见的库是漂亮汤和scrapy。如果有一种方法可以在不使用任何第三方库(如beautifulsoup和scrapy )的情况下抓取一个网站,那么就可以使用beautifulsoup。It can use builtin libraries请推荐我一个博客、文章或教程,这样我就能学到
美丽汤上的findAll函数返回一个空数组。我知道当内容找不到,但有符合我搜索标准的内容时,就会出现这个问题,所以我不确定哪里出了问题。代码如下: # Import libraries
import requests
import urllib.request
import lxml
import html5lib
import time
from bs4 import BeautifulSoup
# Set the URL you want to webscrape from
url = 'https://tokcount.com/?user=mrsam993'
# C
我正在尝试使用Selenium Web Driver从页面中抓取元素,但我似乎不知道如何抓取某个文本。我正在尝试获得下面这行代码中的“35330100:石油和天然气钻机和设备”。
<td class="tRight altRow">35330100: Oil and gas drilling rigs and equipment</td>
我在笔记本中使用的语法抛出了一个错误,如下所示
primary = driver.find_element_by_class_name("tRight altRow")
任何帮助都是有帮助的。
在此之前
我用python和selenium结合编写了一个脚本,从它的登陆页面中抓取不同帖子的链接,并通过跟踪指向其内部页面的url最终获得每个帖子的标题。虽然我在这里分析的内容是静态的,但我使用selenium来查看它在多处理中的工作方式。
然而,我的意图是使用多处理进行抓取。到目前为止,我知道selenium不支持多处理,但我似乎错了。
我的问题:当使用多进程运行时,如何减少使用selenium的执行时间?
This is my try (it's a working one)
import requests
from urllib.parse import urljoin
from mul
我需要你的帮助。当抓取确实没有得到完整的工作描述时,需要扩展工作以查看整个工作描述。我不知道如何修复它。请帮帮忙。 先谢谢你, 代码如下: import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
class JobInformation:
def __init__(self):
self.job_information = []
self.job_information_dict = {}
def get_data(self):
for i in range(50):
id = 10
我希望从一个给定的网站使用Python3和BeautifulSoup提取所有表单。
下面是一个执行此操作的示例,但无法提取所有表单:
from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.qantas.com/au/en.html'
data = urlopen(url)
parser = BeautifulSoup(data, 'html.parser')
forms = parser.find_all('form')
for f