上一课时我们学习了 Ajax 的基本原理和分析方法，这一课时我们结合实际案例，学习 Ajax 分析和爬取页面的具体实现。
准备工作
在开始学习之前，我们需要做好如下的准备工作：
- 安装好 Python 3（最低为 3.6 版本），并能成功运行 Python 3 程序。
- 了解 Python HTTP 请求库 requests 的基本用法。
- 了解 Ajax 的基础知识和分析 Ajax 的基本方法。
以上内容在前面的课时中均有讲解，如你尚未准备好建议先熟悉一下这些内容。
爬取目标
本课时我们以一个动态渲染网站为例来试验一下 Ajax 的爬取。其链接为：https://dynamic1.scrape.cuiqingcai.com/，页面如图所示。
这个页面看似和我们上一课时的案例一模一样，但其实不是，它的后台实现逻辑和数据加载方式与上一课时完全不同，只不过最后呈现的样式是一样的。
这个网站同样支持翻页，可以点击最下方的页码来切换到下一页，如图所示。
本课时我们需要完成的目标有：
由于本课时主要讲解 Ajax，所以对于数据存储和加速部分就不再展开实现，主要是讲解 Ajax 的分析和爬取。
那么我们现在就开始正式学习吧。
初步探索
首先，我们尝试用之前的 requests 来直接提取页面，看看会得到怎样的结果。用最简单的代码实现一下 requests 获取首页源码的过程，代码如下：
import requests
url = 'https://dynamic1.scrape.cuiqingcai.com/'
html = requests.get(url).text
print(html)
运行结果如下：
也就是说在 HTML 中我们只能在源码中看到引用了一些 JavaScript 和 CSS 文件，并没有观察任何有关电影数据的信息。
如果遇到这样的情况，说明我们现在看到的整个页面是通过 JavaScript 渲染得到的，浏览器执行了 HTML 中所引用的 JavaScript 文件，JavaScript 通过调用一些数据加载和页面渲染的方法，才最终呈现了图中所示的页面。
在一般情况下，这些数据都是通过 Ajax 来加载的， JavaScript 在后台调用这些 Ajax 数据接口，得到数据之后，再把数据进行解析并渲染呈现出来，得到最终的页面。所以说，要想爬取这个页面，我们可以通过直接爬取 Ajax 接口获取数据。
在上一课时中，我们已经了解了用 Ajax 分析的基本方法。下面我们就来分析下 Ajax 接口的逻辑并实现数据爬取吧。
爬取列表页
首先我们来分析下列表页的 Ajax 接口逻辑，打开浏览器开发者工具，切换到 Network 面板，勾选上 「Preserve Log」并切换到 「XHR」选项卡，如图所示。
接着，我们重新刷新页面，然后点击第 2 页、第 3 页、第 4 页的按钮，这时候可以看到页面上的数据发生了变化，同时在开发者工具下方会监听到几个 Ajax 请求，如图所示。
由于我们切换了 4 页，所以这里正好也出现了 4 个 Ajax 请求，我们可以任选一个点击查看其请求详情，观察其请求的 URL、参数以及响应内容是怎样的，如图所示。
这里我们点开第 2 个结果，观察到其 Ajax 接口请求的 URL 地址为：https://dynamic1.scrape.cuiqingcai.com/api/movie/?limit=10&offset=10，这里有两个参数，一个是 limit，其值为 10，一个是 offset，它的值也是 10。
通过观察多个 Ajax 接口的参数，我们可以发现这么一个规律：limit 的值一直为 10，这就正好对应着每页 10 条数据；offset 的值在依次变大，页面每加 1 页，offset 就加 10，这就代表着页面的数据偏移量，比如第 2 页的 offset 值为 10 代表跳过 10 条数据，返回从第 11 条数据开始的结果，再加上 limit 的限制，就代表返回第 11~20 条数据的结果。
接着我们再观察下响应的数据，切换到 Preview 选项卡，结果如图所示。
可以看到结果是一些 JSON 数据，它有一个 results 字段，这是一个列表，列表的每一个元素都是一个字典。观察一下字典的内容，发现我们可以看到对应的电影数据的字段了，如 name、alias、cover、categories，对比下浏览器中的真实数据，各个内容是完全一致的，而且这个数据已经非常结构化了，完全就是我们想要爬取的数据，真是得来全不费工夫。
这样的话，我们只需要把所有页面的 Ajax 接口构造出来，那么所有的列表页数据我们都可以轻松获取到了。
我们先定义一些准备工作，导入一些所需的库并定义一些配置，代码如下：
import requests
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')
INDEX_URL = 'https://dynamic1.scrape.cuiqingcai.com/api/movie/?limit={limit}&offset={offset}'
这里我们引入了 requests 和 logging 库，并定义了 logging 的基本配置，接着我们定义 INDEX_URL，这里把 limit 和 offset 预留出来变成占位符，可以动态传入参数构造成一个完整的列表页 URL。
下面我们来实现一下列表页的爬取，还是和原来一样，我们先定义一个通用的爬取方法，代码如下：
def scrape_api(url):
logging.info('scraping %s...', url)
try:
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
return response.json()
logging.error('get invalid status code %s while scraping %s', response.status_code, url)
except requests.RequestException:
logging.error('error occurred while scraping %s', url, exc_info=True)
这里我们定义一个 scrape_api 方法，和之前不同的是，这个方法专门用来处理 JSON 接口，最后的 response 调用的是 json 方法，它可以解析响应的内容并将其转化成 JSON 字符串。
LIMIT = 10
def scrape_index(page):
url = INDEX_URL.format(limit=LIMIT, offset=LIMIT * (page - 1))
return scrape_api(url)
这里我们定义了一个 scrape_index 方法，用来接收参数 page，page 代表列表页的页码。
这里我们先构造了一个 URL，通过字符串的 format 方法，传入 limit 和 offset 的值。这里的 limit 直接使用了全局变量 LIMIT 的值，offset 则是动态计算的，计算方法是页码数减 1 再乘以 limit，比如第 1 页的 offset 值就是 0，第 2 页的 offset 值就是 10，以此类推。构造好 URL 之后，直接调用 scrape_api 方法并返回结果即可。
这样我们就完成了列表页的爬取，每次请求都会得到一页 10 部的电影数据。
由于这时爬取到的数据已经是 JSON 类型了，所以我们不用像之前一样去解析 HTML 代码来提取数据，爬到的数据就是我们想要的结构化数据，因此解析这一步这里我们就可以直接省略啦。
爬取详情页
这时候我们已经可以拿到每一页的电影数据了，但是实际上这些数据还缺少一些我们想要的信息，如剧情简介等，所以我们需要进一步进入到详情页来获取这些内容。
这时候我们点击任意一部电影，如《教父》，进入到其详情页面，这时候可以发现页面的 URL 已经变成了 https://dynamic1.scrape.cuiqingcai.com/detail/40，页面也成功展示了详情页的信息，如图所示。
另外我们也可以观察到在开发者工具中又出现了一个 Ajax 请求，其 URL 为 https://dynamic1.scrape.cuiqingcai.com/api/movie/40/，通过 Preview 选项卡也能看到 Ajax 请求对应响应的信息，如图所示。
如果我们想要获取 id 为 50 的电影，只需要把 URL 最后的参数改成 50 即可，即 https://dynamic1.scrape.cuiqingcai.com/api/movie/50/，请求这个新的 URL 我们就能获取 id 为 50 的电影所对应的数据了。
同样的，它响应的结果也是结构化的 JSON 数据，字段也非常规整，我们直接爬取即可。
分析了详情页的数据提取逻辑，那么怎么把它和列表页关联起来呢？这个 id 又是从哪里来呢？我们回过头来再看看列表页的接口返回数据，如图所示。
可以看到列表页原本的返回数据就带了 id 这个字段，所以我们只需要拿列表页结果中的 id 来构造详情页中 Ajax 请求的 URL 就好了。
DETAIL_URL = 'https://dynamic1.scrape.cuiqingcai.com/api/movie/{id}'
def scrape_detail(id):
url = DETAIL_URL.format(id=id)
return scrape_api(url)
这里我们定义了一个 scrape_detail 方法，它接收参数 id。这里的实现也非常简单，先根据定义好的 DETAIL_URL 加上 id，构造一个真实的详情页 Ajax 请求的 URL，然后直接调用 scrape_api 方法传入这个 URL 即可。
接着，我们定义一个总的调用方法，将以上的方法串联调用起来，代码如下：
TOTAL_PAGE = 10
def main():
for page in range(1, TOTAL_PAGE + 1):
index_data = scrape_index(page)
for item in index_data.get('results'):
id = item.get('id')
detail_data = scrape_detail(id)
logging.info('detail data %s', detail_data)
这里我们定义了一个 main 方法，首先遍历获取页码 page，然后把 page 当成参数传递给 scrape_index 方法，得到列表页的数据。接着我们遍历所有列表页的结果，获取每部电影的 id，然后把 id 当作参数传递给 scrape_detail 方法，来爬取每部电影的详情数据，赋值为 detail_data，输出即可。
运行结果如下：
2020-03-19 02:51:55,981 - INFO: scraping https://dynamic1.scrape.cuiqingcai.com/api/movie/?limit=10&offset=0...
2020-03-19 02:51:56,446 - INFO: scraping https://dynamic1.scrape.cuiqingcai.com/api/movie/1...
2020-03-19 02:51:56,638 - INFO: detail data {'id': 1, 'name': '霸王别姬', 'alias': 'farewell My Concubine', 'cover': 'https://p0.meituan.net/movie/ce4da3e03e655b5b88ed31b5cd7896cf62472.jpg@464w_644h_1e_1c', 'categories': ['剧情', '爱情'], 'regions': ['中国大陆', '中国香港'], 'actors': [{'name': '张国荣', 'role': '程蝶衣', ...}, ...], 'directors': [{'name': '陈凯歌', 'image': 'https://p0.meituan.net/movie/8f9372252050095067e0e8d58ef3d939156407.jpg@128w_170h_1e_1c'}], 'score': 9.5, 'rank': 1, 'minute': 171, 'drama': '影片借一出《霸王别姬》的京戏，牵扯出三个人之间一段随时代风云变幻的爱恨情仇。段小楼（张丰毅 饰）与程蝶衣（张国荣 饰）是一对打小一起长大的师兄弟，...', 'photos': [...], 'published_at': '1993-07-26', 'updated_at': '2020-03-07T16:31:36.967843Z'}
2020-03-19 02:51:56,640 - INFO: scraping https://dynamic1.scrape.cuiqingcai.com/api/movie/2...
2020-03-19 02:51:56,813 - INFO: detail data {'id': 2, 'name': '这个杀手不太冷', 'alias': 'Léon', 'cover': 'https://p1.meituan.net/movie/6bea9af4524dfbd0b668eaa7e187c3df767253.jpg@464w_644h_1e_1c', 'categories': ['剧情', '动作', '犯罪'], 'regions': ['法国'], 'actors': [{'name': '让·雷诺', 'role': '莱昂 Leon', ...}, ...], 'directors': [{'name': '吕克·贝松', 'image': 'https://p0.meituan.net/movie/0e7d67e343bd3372a714093e8340028d40496.jpg@128w_170h_1e_1c'}], 'score': 9.5, 'rank': 3, 'minute': 110, 'drama': '里昂（让·雷诺 饰）是名孤独的职业杀手，受人雇佣。一天，邻居家小姑娘马蒂尔德（纳塔丽·波特曼 饰）敲开他的房门，要求在他那里暂避杀身之祸。...', 'photos': [...], 'published_at': '1994-09-14', 'updated_at': '2020-03-07T16:31:43.826235Z'}
可以看到，其实整个爬取工作到这里就已经完成了，这里会先顺次爬取每一页列表页的 Ajax 接口，然后再顺次爬取每部电影详情页的 Ajax 接口，最后打印出每部电影的 Ajax 接口响应数据，而且都是 JSON 格式。这样，所有电影的详情数据都会被我们爬取到啦。
保存数据
最后，让我们把爬取到的数据保存下来吧。之前我们是用 MongoDB 来存储数据，由于本课时重点讲解 Ajax 爬取，所以这里就一切从简，将数据保存为 JSON 文本。
import json
from os import makedirs
from os.path import exists
RESULTS_DIR = 'results'
exists(RESULTS_DIR) or makedirs(RESULTS_DIR)
def save_data(data):
name = data.get('name')
data_path = f'{RESULTS_DIR}/{name}.json'
json.dump(data, open(data_path, 'w', encoding='utf-8'), ensure_ascii=False, indent=2
在这里我们首先定义了数据保存的文件夹 RESULTS_DIR，注意，我们先要判断这个文件夹是否存在，如果不存在则需要创建。
接着，我们定义了保存数据的方法 save_data，首先我们获取数据的 name 字段，即电影的名称，把电影名称作为 JSON 文件的名称，接着构造 JSON 文件的路径，然后用 json 的 dump 方法将数据保存成文本格式。dump 的方法设置了两个参数，一个是 ensure_ascii，我们将其设置为 False，它可以保证中文字符在文件中能以正常的中文文本呈现，而不是 unicode 字符；另一个是 indent，它的数值为 2，这代表生成的 JSON 数据结果有两个空格缩进，让它的格式显得更加美观。
最后，main 方法再调用下 save_data 方法即可，实现如下：
def main():
for page in range(1, TOTAL_PAGE + 1):
index_data = scrape_index(page)
for item in index_data.get('results'):
id = item.get('id')
detail_data = scrape_detail(id)
logging.info('detail data %s', detail_data)
save_data(detail_data)
重新运行一下，我们发现本地 results 文件夹下出现了各个电影的 JSON 文件，如图所示。
这样我们就已经把所有的电影数据保存下来了，打开其中一个 JSON 文件，看看保存格式，如图所示。
可以看到 JSON 文件里面的数据都是经过格式化的中文文本数据，结构清晰，一目了然。
至此，我们就完成了全站电影数据的爬取并把每部电影的数据保存成了 JSON 文件。
总结
本课时我们通过一个案例来体会了 Ajax 分析和爬取的基本流程，希望你能够对 Ajax 的分析和爬取的实现更加熟悉。
另外我们也可以观察到，由于 Ajax 接口大部分返回的是 JSON 数据，所以在一定程度上可以避免一些数据提取的工作，减轻我们的工作量。
本节代码下载地址：https://github.com/Python3WebSpider/ScrapeDynamic1。
