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Selenium库编写爬虫详细案例

Selenium作为一个强大的自动化测试工具,其在网络爬虫领域也展现出了许多技术优势。首先,Selenium可以模拟浏览器行为,包括点击、填写表单、下拉等操作,使得它能够处理一些其他爬虫工具无法应对的情况,比如需要登录或者页面使用了大量JavaScript渲染的情况。其次,Selenium支持多种浏览器,包括Chrome、Firefox、Safari等,这使得开发者可以根据实际需求选择合适的浏览器进行爬取,提高了灵活性。此外,Selenium还可以执行JavaScript,这对于需要处理JavaScript渲染的网页来说至关重要。总之,Selenium在网络爬虫领域具有独特的优势,为开发者提供了强大的工具来应对各种复杂的网页情况,使得爬虫开发变得更加便捷和灵活。

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(数据科学学习手札50)基于Python的网络数据采集-selenium篇(上)

接着几个月之前的(数据科学学习手札31)基于Python的网络数据采集(初级篇),在那篇文章中,我们介绍了关于网络爬虫的基础知识(基本的请求库,基本的解析库,CSS,正则表达式等),在那篇文章中我们只介绍了如何利用urllib、requests这样的请求库来将我们的程序模拟成一个请求网络服务的一端,来直接取得设置好的url地址中朴素的网页内容,再利用BeautifulSoup或pyspider这样的解析库来对获取的网页内容进行解析,在初级篇中我们也只了解到如何爬取静态网页,那是网络爬虫中最简单的部分,事实上,现在但凡有价值的网站都或多或少存在着自己的一套反爬机制,例如利用JS脚本来控制网页中部分内容的请求和显示,使得最原始的直接修改静态目标页面url地址来更改页面的方式失效,这一部分,我在(数据科学学习手札47)基于Python的网络数据采集实战(2)中爬取马蜂窝景点页面下蜂蜂点评区域用户评论内容的时候,也详细介绍过,但之前我在所有爬虫相关的文章中介绍的内容,都离不开这样的一个过程:

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使用 Python/Selenium 抓取网站的 Power BI dashboard

Power BI可以帮助用户从不同来源的数据中提取信息,生成交互式报表和可视化仪表盘。Power BI dashboard是Power BI的一个重要组成部分,它可以将来自多个数据源的数据整合到一个面板上,为用户提供全面的数据洞察。通过Power BI dashboard,用户可以方便地查看关键指标的实时数据、分析趋势变化和发现隐藏在数据中的模式和趋势。Power BI dashboard还具有高度的可定制性,用户可以自定义视觉效果、添加交互式过滤器和动态控件,使得数据分析更加直观和生动。同时,Power BI dashboard还支持实时数据更新和与其他应用程序的无缝集成,为用户提供了更便捷、高效和灵活的数据分析体验。

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