Python异步爬取阿尔法Coding在线编程题Json数据实战

在本篇Python爬虫实践文章中，作者旨在将所学的Python爬虫技能应用于实际项目，即爬取在线编程网站阿尔法Coding的Python语言练习。不同于传统的HTML页面爬取，阿尔法Coding使用了异步XHR技术来动态加载内容，这使得页面源代码中并未包含实际的代码信息。 爬虫策略是利用request库来获取网页内容，因为页面数据是以JSON格式传输的，因此重点在于理解并解析JSON数据结构。JSON是一种轻量级的数据交换格式，它使用键值对存储信息，例如： - 字符串键值对：`"name":"value"` - 数组键值对：`"name":["value","value1"]` - 对象嵌套：`"name":{ "newname":"value", "oldname":"value2" }` 在异步XHR爬取过程中，通过检查浏览器的Network选项（如Chrome的开发者工具），可以看到xhr请求的URL和cookie。这些信息可用于构造请求以访问具体的问题详情。例如，URL通常会包含一个动态的部分（如`lesson/`后面的内容），通过修改这部分可以访问到各个题目的页面。 爬虫的关键步骤包括： 1. **识别数据来源**：理解页面数据是通过AJAX请求获取的，需查看XHR请求的URL和参数。 2. **解析JSON数据**：使用Python的json模块解析收到的JSON字符串，提取题目（`id`）、题目标题（`title`）、题目内容（`content`）和正确答案（`correctAnswer`）等信息。 3. **数据组织**：将获取到的数据整理成列表或字典结构，便于后续的文件存储。 4. **文件存储**：将每一道题的数据作为单独文件存储，文件名和内容根据题目ID生成。 通过这个实践，学习者可以巩固Python的基础知识，包括网络请求、数据解析以及文件操作，同时了解如何处理现代Web应用中常见的异步数据加载机制。