编写程序，使用Selenium访问乐视网的数据，即在乐视网上寻找一个视频，爬取视频的评论信息。目标网站：http://www.le.com。目标内容：爬取视频评论。请分析网站的异步加载请求，使用selenium、requests发送请求完成数据爬取。

在Python中，我们可以使用Selenium库配合requests来实现对乐视网（Le.com）网页的自动化抓取，尤其是处理异步加载的内容。首先，确保安装了相关的库，如selenium、webdriver_manager以及requests。

1. **设置环境**:
- 安装WebDriver：Selenium需要浏览器驱动支持，比如ChromeDriver。你可以通过`webdriver_manager`库自动下载并管理它。

pip install selenium webdriver_manager

2. **初始化Selenium**:
- 导入必要的模块，并根据系统选择合适的浏览器驱动（例如Chrome）

from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager

driver = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install())

3. **访问网页**:
- 使用`get`方法打开乐视网的视频页面

url = "http://www.le.com"
driver.get(url)

4. **找到视频元素**:
- 可能需要定位到包含评论链接或按钮的特定HTML元素。可以使用CSS选择器或XPath来查找

video_comments_element = driver.find_element_by_css_selector("#comments-link") # 这里假设评论链接ID是"#comments-link"

5. **模拟用户操作**:
- 点击评论链接，如果页面有延迟加载，这一步可能需要等待一段时间让异步加载完成

video_comments_element.click()
time.sleep(5)  # 需要适当调整这个时间，看实际页面加载速度

6. **爬取评论**:
- 一旦进入评论页面，通常会有分页或滚动加载评论，这里可以用`find_elements_by_css_selector`遍历获取每一页的评论列表，或者用JavaScript API `execute_script`动态加载更多评论

comment_list = driver.execute_script("return document.querySelectorAll('.comment-item')")

for comment in comment_list:
    text = comment.text
    author = comment.find_element_by_css_selector('.author').text
    # ... 提取其他信息，如日期等
    print(f"评论者：{author}, 内容：{text}")

7. **保存数据**:
- 将爬取的数据保存到文件或数据库，取决于需求

8. **结束会话**:
- 在爬取完成后关闭浏览器窗口

driver.quit()

注意：在实际操作中，你需要查看乐视网的具体HTML结构，并根据实际情况调整元素查找和数据提取部分。同时，务必遵守网站的robots.txt协议和使用条款，尊重版权。