Strategien zur Bewältigung inkonsistenter HTML -Strukturen im dynamischen Webkriechen

Während des Web -Crawling -Prozesses kann die Website dynamische Inhalte oder interne API -Aufrufe verwendet, die gleiche Seite kann verschiedene HTML -Strukturen zurückgeben, was zum Ausfall herkömmlicher Parsing -Methoden führt. In diesem Artikel wird dieses gemeinsame Problem eingehend untersucht und eine Reihe von Lösungen bereitgestellt, die auf asynchronen HTTP -Anfragen und API -Aufrufen basieren. Es verwendet Bibliotheken wie HTTPX, Trio und Pandas, um eine stabile und effiziente Datenextraktion zu erreichen, insbesondere für die Verarbeitung von Tabellendaten von komplexen Websites.

Problem der inkonsistenten HTML -Struktur im Webkriechen

Bei der Kriech -Webseitendaten begegnen Entwickler häufig Situationen, in denen dieselbe URL zu unterschiedlichen Zeiten oder zu unterschiedlichen Anforderungsmethoden unterschiedliche HTML -Inhalte zurückgibt. Dies ist normalerweise auf die Komplexität moderner Websites zurückzuführen, wie beispielsweise:

1. Client-Side-Rendering (CSR) : Der Seiteninhalt wird durch JavaScript auf der Browserseite dynamisch generiert. Das ursprüngliche HTML, das von der Anforderungsbibliothek erhalten wurde, enthält möglicherweise nicht die endgültigen gerenderten Daten.
2. Content Delivery Network (CDN) oder Lastausgleich : Anfragen können auf verschiedene Server weitergeleitet werden, die möglicherweise etwas unterschiedliche HTML -Versionen zurückgeben.
3. A/B -Test oder personalisierten Inhalt : Auf der Website werden verschiedene Layouts oder Inhalte an verschiedenen Benutzern basierend auf Benutzermerkmalen oder Testzwecken angezeigt.
4. Interne API -Aufrufe : Viele Websites erhalten Daten über interne APIs und geben sie dann mit JavaScript in das DOM ein. Das direkte Anfragen der ursprünglichen URL kann nur eine Lader -Seite oder ein Skelett HTML zurückgeben, das das API -Call -Skript enthält.

Im obigen Fall stellte der Benutzer fest, dass Anfragen an IBM -Dokumentseiten manchmal das erwartete strukturierte HTML (einschließlich tabellarischer Daten) zurückgeben und manchmal eine unerwartete HTML zurückgeben, die eine große Anzahl von Javascript -Variablen und Fehlereingaben (z. B. Fehler.SorryText) enthält. Dies impliziert stark, dass eine Website den Hauptinhalt dynamisch über die API lädt und die Anforderungen direkter Anforderungen lädt.

Lösung: Identifizieren und nutzen interne APIs

Der Schlüssel zur Lösung dieser Art von Problem liegt darin, das Browserverhalten zu simulieren und die internen APIs zu identifizieren, die die Website verwendet, um den tatsächlichen Inhalt zu erhalten. Normalerweise erfordert dies die Hilfe des Browser -Entwicklertools (F12), um Netzwerkanforderungen zu überprüfen.

Kernidee:

1. Simulieren Sie das Browserverhalten : Stellen Sie HTTP-Anforderungsheader wie User-Agent fest, damit der Server der Ansicht ist, dass wir ein normaler Browserzugriff sind.
2. Asynchrone Anfragen : Für moderne Websites kann ein asynchroner HTTP -Client mehrere Anforderungen effizienter bearbeiten, insbesondere wenn mehrere API -Aufrufe erforderlich sind, um den vollständigen Inhalt zu erhalten.
3. API -Entdeckung und -nutzung : Durch Analyse des anfänglichen HTML -Inhalts finden Sie Hinweise auf die tatsächliche Daten -API und rufen Sie dann die API direkt auf, um strukturierte Daten zu erhalten.

Beispielcode -Details

Das Folgende ist eine Lösung für die IBM -Dokumentseite Crawling -Problem, bei der HTTPX für asynchrone HTTP -Anforderungen verwendet, Trio als asynchroner Zeit ausgeführt wird, und extrahiert den API -Pfad aus der Anfangsseite durch reguläre Ausdrücke und verwendet schließlich Pandas, um die Tabelle direkt zu speichern.

 HTTPX importieren
Trio importieren
Import Re
Pandas als PD importieren

# Simulieren Sie das Browserverhalten, setzen Sie Benutzer-Agent-Headers = {{{
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; RV: 109,0) Gecko/20100101 Firefox/113.0' '
}

Async def Main ():
    # Erstellen Sie einen asynchronen HTTP -Client mit httpx.asyncclient und setzen Sie Base_url und Header
    Async mit httpx.asyncclient (Headers = Headers, Base_url = 'https: //www.ibm.com/docs') als Client:
        # Erste Anfrage: Greifen Sie auf die ursprüngliche URL zu und holen Sie sich HTML mit API -Hinweisen
        # Hinweis: Das Params 'Thema': 'T-AccessDateVal' entspricht dem Abfrageparameter der ursprünglichen URL-Params = {{
            'Thema': 'T-AccessDateval' '
        }
        r = erwarten client.get ('en/imdm/12.0', params = params)

        # Extrahieren Sie den Pfad der internen API durch reguläre Ausdrücke aus dem Antworttext.
        Wenn nicht übereinstimmen:
            Print ("Oldurl wurde nicht gefunden, die Seitenstruktur hat sich möglicherweise geändert oder die Anfrage fehlgeschlagen.")
            Zurückkehren

        # Erstellen Sie eine neue API -URL
        Nurl = "api/v1/content/" Match.group (1)

        # Zweite Anfrage: Greifen Sie auf die interne API zu, um JSON- oder HTML -Snippets zu erhalten, die die tatsächlichen Daten enthalten
            'Parsebody': 'wahr',,
            'Lang': 'en'
        }
        r = erwarten client.get (Nurl, params = params)

        # Verwenden Sie Pandas 'Read_html -Funktion, um Tabellen direkt von HTML -Inhalten zu analysieren.
            df = pd.read_html (R.Content, attrs = {'class': 'defaultStyle'}) [0]
            Druck (df)
        Außer ValueError als E:
            print (f "Die Tabelle nicht von der Antwort analysieren, Fehlermeldung: {e}")
            print ("Antwortinhaltsausschnitt:", R.Text [: 500]) # Teil des Antwortinhalts für das Debuggen für Debuggen, wenn __name__ == "__main__":
    # Verwenden Sie Trio, um das asynchrone Hauptfunktion Trio.run (Haupt) auszuführen.

Schlüsselpunkte für die Code -Parsen:

1. HTTPX und TRIO : HTTPX ist ein moderner HTTP -Client, der synchrone und asynchrone Anforderungen unterstützt. Hier verwenden wir seinen asynchronen Modus in Kombination mit Trio, einem asynchronen E/O -Framework, um Netzwerkanforderungen effizienter zu bearbeiten, insbesondere wenn mehrere URLs gleichzeitig verarbeitet werden müssen.
2. Benutzer-Agent : Das Einstellen des Benutzer-Agent-Headers ist ein wichtiger Schritt zum Simulieren des Browserverhaltens und kann den Anti-Crawling-Mechanismus bestimmter Websites effektiv vermeiden.
3. Zwei Anfrage -Richtlinien :
   • Erste Anfrage : Ziel ist es, die Anfangsseite mit dem tatsächlichen Inhalts -API -Pfad zu erhalten. Auch wenn diese Seite nicht direkt Daten enthält, kann sie Hinweise liefern. In diesem Fall ist "Oldurl": "(.*?)" Ein wichtiger Indikator, der auf den tatsächlichen Pfad zur Inhalts -API hinweist.
   • Zweite Anfrage : Verwenden Sie den aus der ersten Anfrage extrahierten API -Pfad, erstellen Sie eine neue URL und senden Sie die Anfrage. Ziel dieser Anfrage ist es, die tatsächlichen strukturierten Daten zu erhalten. Parsebody = True und Lang = EN sind spezifische Parameter, die von dieser API erforderlich sind, um sicherzustellen, dass ein vollständiger und gut geformter Inhalt zurückgegeben wird.
4. Re.Search : Verwenden Sie reguläre Ausdrücke, um die erforderlichen Informationen aus dem HTML -Text zu extrahieren. Hier ist der Wert von Oldurl.
5. pandas.read_html : Dies ist eine sehr leistungsstarke Funktion, mit der das -Tag aus dem HTML -Zeichenfolge oder Dateipfad direkt erkennen und analysiert werden kann und es in ein DataFrame -Objekt umwandeln kann. Mit dem Parameter von attrs = {'Klasse': 'DefaultStyle'} können Sie angeben, dass nur Tabellen mit bestimmten CSS -Klassennamen analysiert werden, um die Genauigkeit des Parsens zu verbessern.

   Notizen und Best Practices

   • Entwicklertools sind Ihre Freunde : Wenn Sie Schwierigkeiten bei der Krabbelteile verwenden, verwenden Sie immer die Entwicklertools des Browsers (F12), um Netzwerkanforderungen (Registerkarte Netzwerk) zu überprüfen. Beobachten Sie XHR/Fetch -Anfragen, die beim Laden von Seite ausgestellt wurden, und Sie können normalerweise die Daten -API ermitteln.
   • Die Bedeutung von Anforderungsheadern : Zusätzlich zu Benutzer-Agent müssen manchmal andere Anforderungsheader simuliert werden, wie z. B. Referatoren, Akzeptierensprung, Cookies usw., um das Browserverhalten realistischere zu simulieren.
   • Fehlerbehandlung : Bei tatsächlichen Projekten muss ein robusterer Fehlerbehandlungsmechanismus hinzugefügt werden, z.
   • Website -Änderungen : Website -Struktur und API können sich im Laufe der Zeit ändern. Überprüfen Sie Ihren Crawler -Code regelmäßig und passen Sie ihn anhand der Website -Updates an.
   • Einhalten Sie die Roboter -Vereinbarung : Wenn Sie Webseiten kriechen, sollten Sie die Vorschriften der Website von Robots.txt entsprechen und die Nutzungsbedingungen der Website respektieren.
   • Vorteile der asynchronen Programmierung : Für Szenarien, in denen eine große Anzahl von URLs oder mehreren API -Aufrufen erforderlich ist, können asynchrone HTTP -Clients (wie HTTPX und Asyncio/Trio) die Kriecheneffizienz erheblich verbessern.

   Zusammenfassen

   Angesichts des Problems der inkonsistenten HTML -Struktur im Web -Crawling kann eine einfache Kombination von BeautifulSoup möglicherweise nicht in der Lage sein. Indem wir den Arbeitsmechanismus moderner Websites, insbesondere der Abhängigkeit von APIs, eingehend verstehen, können wir fortgeschrittenere Strategien anwenden. Dieses Tutorial zeigt, wie HTTPX für asynchrone Anforderungen verwendet, interne APIs durch Parsen der Anfangsseite entdecken und diese APIs direkt aufrufen, um strukturierte Daten zu erhalten, und verwenden Sie schließlich pandas.read_html, um den Inhalt der Tabelle effizient zu extrahieren. Dieser Ansatz löst nicht nur das Problem der inkonsistenten HTML -Struktur, sondern bietet auch leistungsstarke Tools zum Umgang mit komplexeren dynamischen Websites.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonStrategien zur Bewältigung inkonsistenter HTML -Strukturen im dynamischen Webkriechen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!