Python爬虫实战：结合Selenium与BeautifulSoup抓取动态分页网页

"该示例展示了如何结合使用Python的Requests、Selenium和BeautifulSoup库来爬取带有分页的动态网页。通过Selenium驱动浏览器，加载JavaScript渲染后的页面，然后用BeautifulSoup解析HTML以提取所需数据。" 在这个示例中，主要涉及了以下几个关键知识点： 1. **Selenium**: Selenium是一个强大的Web自动化测试工具，可以模拟真实用户的行为，例如点击按钮、填写表单等。在爬虫领域，Selenium常用于处理动态内容，即那些依赖JavaScript渲染的网页。在这个例子中，我们使用`webdriver.Chrome()`创建了一个Chrome浏览器驱动，通过`driver.get(url)`方法加载分页URL，并使用`time.sleep(2)`确保页面完全加载。 2. **Requests**: Requests是Python的一个HTTP客户端库，用于发送HTTP请求。虽然在这个示例中没有直接使用Requests，但在其他场景下，如果网页不依赖JavaScript渲染，我们通常会用它来获取静态页面的内容。 3. **BeautifulSoup**: BeautifulSoup是一个HTML和XML解析库，方便我们解析和搜索HTML文档。在Selenium加载完页面后，我们将`driver.page_source`作为输入，用BeautifulSoup进行解析。这里我们使用`find_all()`方法查找所有类名为'article-title'的`<h2>`标签，提取文章标题。 4. **数据提取与存储**: 提取出的文章标题被存储在`titles`列表中，然后通过`data.extend(titles)`将其添加到全局列表`data`中，以便后续处理或保存。最后，通过遍历`data`并打印，展示爬取结果。 5. **分页处理**: 示例中的分页处理通过`for page in range(1, 6)`实现，这将遍历1到5（包含1和5），即5个分页。`f'https://www.example.com?page={page}'`构造了每个分页的URL。 6. **资源管理**: 在爬取完成后，使用`driver.quit()`关闭浏览器驱动，释放系统资源。 总结来说，这个示例展示了如何利用Python的Selenium、Requests和BeautifulSoup库来爬取和解析动态分页网页，提取其中的数据。这种方法特别适用于那些需要JavaScript渲染才能完整显示内容的网站。在实际应用中，还需要注意遵守网站的robots.txt规则，处理反爬机制，以及可能的异常情况。