python selenium 获取源码

时间: 2023-12-17 16:04:59 浏览: 36
以下是使用Python Selenium获取网页源码的示例代码: ```python from selenium import webdriver # 创建一个Chrome浏览器实例 browser = webdriver.Chrome() # 访问网页 browser.get('https://www.baidu.com') # 获取网页源码 html = browser.page_source # 打印网页源码 print(html) # 关闭浏览器 browser.quit() ```
相关问题

python selenium 怎么通过div获取 selenium源码

要通过div获取selenium源码,你可以使用Python的Selenium库。首先,你需要导入Selenium库,以及相关的模块和类。你可以使用以下代码导入库和模块: 【from selenium import webdriver】 【from selenium.webdriver.chrome.options import Options】 【from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC】 【from selenium.webdriver.common.by import By】 【from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait as wait】 接下来,你可以使用Selenium库来启动一个浏览器,并打开指定的网页。你可以使用以下代码: 【driver = webdriver.Chrome()】 【driver.get('https://www.cls.***网页源代码: 【clsxpath = driver.find_element_by_xpath('//div[@class="b-c-e6e7ea telegraph-list"][' str(count-i) ']')】 【leachText = clsxpath.get_attribute('innerHTML')】 这样,你就可以通过div获取Selenium源码了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [python selenium网页爬虫](https://blog.csdn.net/LY2497935393/article/details/118087420)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

Python获取网页源码不完整

有时候使用 Python 获取网页源码时,可能会出现不完整的情况。这可能是因为网页使用了 AJAX 或者 JavaScript 等技术来加载内容,而 Python 默认只会获取最初加载的 HTML 页面,而不会加载后续的内容。 解决这个问题的方法是使用一些第三方库,比如 Selenium 或者 Scrapy。这些库可以模拟浏览器行为,获取完整的网页内容。以下是一个使用 Selenium 获取网页源码的示例代码: ``` from selenium import webdriver # 创建一个浏览器实例 driver = webdriver.Chrome() # 访问网页 driver.get('https://www.example.com') # 等待页面加载完成 driver.implicitly_wait(10) # 获取完整的网页源码 html = driver.page_source # 关闭浏览器 driver.quit() ``` 注意,使用 Selenium 需要安装相关的浏览器驱动,比如 Chrome 需要下载 ChromeDriver。同时,也需要注意网站的反爬虫机制,避免被封禁 IP。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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