Python分页爬取数据的分析

前言

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作者： 向右奔跑

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对爬虫爬取数据时的分页进行一下总结。分页是爬取到所有数据的关键，一般有这样几种形式： 1、已知记录数，分页大小（pagesize, 一页有多少条记录）

• 已知总页数（在页面上显示出总页数）

• 页面上没有总记录数，总页数，但能从分页条中找到总页数

• 滚动分页，知道总页数

• 滚动分页，不知道总页数

以上前三种情况比较简单，基本上看一下加载分页数据时的地址栏，或者稍微用Chrome -- network分析一下，就可以了解分页的URL。

一、页面分析，获取分页URL

典型的如豆瓣图书、电影排行榜的分页。

对于像以下这种分页，没有显示总记录数，但从分页条上看到有多少页的，一般的处理方法有两种：一是先把最后一页的页码抓取下来；二是一页一页的访问抓取，直到没有“下一页”。

二、用抓包工具，查看分页URL

通过抓包工具，获取了分页的URL，再进行总页数的分析，一般是进行计算，如这里，有文章总数量，每页显示的文章数（页大小），就可以计算出总页数。 看一下这个，七日热门文章的分页，比较有意思。这么一长串，是不是比较崩溃。

这时候一般要缩短参数，确定关键参数。分页关键的参数是page=2，直接把url减少成这样：

看到就是我们所需要的数据。 再回过头来理解一下，为什么采用了这样一串的URL，可以通过查看response，发现响应的是xml数据(一段网页数据)，也就是这里采用了异步加载(AJAX)。

 

三、抓包分析，需要构造分页URL

这时候，通过抓包分析，还不能获取分页的URL。有时候是抓包到的URL直接放到地址栏也查看不到所要的分页数据，还有时候是分页的URL中有其他参数。

如简书用户“动态”数据分页url，抓包到的是

这里就要了解如何获取max_id这个值。还有一个问题就是要判断是否到了最后一页。 如简书“投稿请求”数据的分页：

从抓包拿到的分页URL，访问时发现看到的不是我们所要的页面、数据。这时就是根据经验进行分析。基本方法还是结合网页源代码，查看chrome中的response。