網絡爬蟲開發中，使用強大的庫是至關重要的，而requests-html就是其中一顆璀璨的明星。本文將深度探討requests-html的各個方面，包括基本的HTTP請求、HTML解析、JavaScript渲染、選擇器的使用以及高級特性的應用。
首先，需要安裝requests-html：
pip install requests-html然后，進行簡單的HTTP請求：
from requests_html import HTMLSession
session=HTMLSession()
response=session.get('https://example.com')
print(response.html.text)requests-html內置了強大的HTML解析器和類似jQuery的選擇器，使得數據提取變得非常便捷：
# 使用選擇器提取標題
titles=response.html.find('h2')
for title in titles:
print(title.text)對于需要JavaScript渲染的頁面，requests-html也能輕松應對：
# JavaScript渲染
r=session.get('https://example.com', params={'q': 'python'})
r.html.render()
print(r.html.text)1 異步JavaScript渲染
對于異步加載的JavaScript內容，requests-html提供了pyppeteer的支持：
# 異步JavaScript渲染
r=session.get('https://example.com')
r.html.render(sleep=1, keep_page=True)
print(r.html.text)2 自定義Headers和Cookies
在請求中自定義Headers和Cookies是常見需求，requests-html為此提供了簡單易用的方法：
# 自定義Headers和Cookies
headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
cookies={'example_cookie': 'value'}
r=session.get('https://example.com', headers=headers, cookies=cookies)
print(r.html.text)1 抓取動態頁面
通過requests-html，可以輕松抓取動態頁面的數據：
# 抓取動態頁面
r=session.get('https://example.com/dynamic-page')
r.html.render()
print(r.html.text)2 表單提交
模擬用戶行為，實現表單提交：
# 表單提交
payload={'username': 'user', 'password': 'pass'}
r=session.post('https://example.com/login', data=payload)
print(r.html.text)requests-html內置了類似于jQuery的選擇器，讓數據提取變得輕松：
# 使用選擇器提取鏈接
links=response.html.find('a')
for link in links:
print(link.attrs['href'])此外，通過更復雜的選擇器和過濾器，可以更精準地定位和提取所需數據：
# 使用更復雜的選擇器和過濾器
articles=response.html.find('article')
for article in articles:
title=article.find('h2', first=True).text
author=article.find('.author', first=True).text
print(f"Title: {title}, Author: {author}")對于需要等待頁面加載完成的情況，requests-html提供了wait參數：
# 等待頁面加載完成
r=session.get('https://example.com/dynamic-content')
r.html.render(wait=2)
print(r.html.text)此外，還可以利用render函數生成頁面截圖：
# 生成頁面截圖
r=session.get('https://example.com')
r.html.render(screenshot='screenshot.png')在爬蟲過程中，異常處理是不可或缺的一部分。requests-html提供了捕獲異常和錯誤頁面重試的選項：
# 異常處理和錯誤頁面重試
try:
r=session.get('https://example.com/unstable-page')
r.html.render(retries=3, wait=2)
print(r.html.text)
except Exception as e:
print(f"Error: {e}")在爬蟲開發中，性能優化和并發請求是至關重要的。requests-html提供了一些功能和選項，能夠更好地處理這些方面的問題。
1. 并發請求
并發請求是同時向多個目標發送請求，以提高效率。requests-html使用asyncio庫支持異步請求，從而實現并發。以下是一個簡單的例子：
from requests_html import AsyncHTMLSession
async def fetch(url):
async with AsyncHTMLSession() as session:
response=await session.get(url)
return response.html.text
urls=['https://example.com/page1', 'https://example.com/page2', 'https://example.com/page3']
# 利用asyncio.gather實現并發請求
results=AsyncHTMLSession().run(lambda: [fetch(url) for url in urls])
for result in results:
print(result)在這個例子中，asyncio.gather被用于同時運行多個異步請求。這種方式在大量頁面需要抓取時可以顯著提高效率。
2. 鏈接池
requests-html的Session對象內置了連接池，它能夠維護多個持久化連接，減少請求時的連接建立開銷。這對于頻繁請求同一域名下的多個頁面時尤為有用。以下是一個簡單的使用示例：
from requests_html import HTMLSession
session=HTMLSession()
# 利用連接池發送多個請求
responses=session.get(['https://example.com/page1', 'https://example.com/page2', 'https://example.com/page3'])
for response in responses:
print(response.html.text)這里，session.get()接受一個包含多個URL的列表，使用連接池維護這些請求的連接。
3. 緩存
requests-html允許使用緩存，以避免重復下載相同的內容。這對于頻繁訪問不經常更新的網頁時很有用。以下是一個使用緩存的例子：
from requests_html import HTMLSession
session=HTMLSession()
# 使用緩存
response=session.get('https://example.com', cached=True)
print(response.html.text)在這個例子中，cached=True表示啟用緩存。
在本篇博客中，深入探討了requests-html這一Python爬蟲庫，揭示了其強大而靈活的功能。通過詳細的示例代碼和實際應用場景，展示了如何使用該庫進行HTTP請求、HTML解析、JavaScript渲染以及高級功能的應用。requests-html的異步支持使得并發請求變得輕而易舉，通過連接池和緩存的利用，我們能夠更好地優化性能，提高爬蟲的效率。同時，庫內置的強大選擇器和靈活的數據提取方式讓頁面解析變得更為簡單。
總體而言，requests-html為爬蟲開發者提供了一個強大而友好的工具，使得從靜態網頁到動態渲染頁面的抓取都變得更加便捷。通過學習本文，不僅能夠熟練掌握requests-html的基本用法，還能深入理解其高級功能，為實際項目的開發提供更全面的解決方案。希望通過這篇博客，能夠更加自信和高效地運用requests-html來應對各類爬蟲任務。
在python的標準庫中，雖然提供了urllib,utllib2,httplib，但是做接口測試，requests使用更加方便快捷，正如官方說的，“讓HTTP服務人類”。
Requests是用python語言基于urllib編寫的，采用的是Apache2 Licensed開源協議的HTTP庫，Requests它會比urllib更加方便，可以節約我們大量的工作。
pip install requests
使用pycharm工具下載安裝requests
下載路徑：打開pycharm——File——Settings——Project:項目名——Python Interpreter——點擊左上角+號——輸入requests——點擊Install Package