ajax发送json数据实例（ajax传输json数据格式）

　　在第一篇文章中，我总结了最近学到的利用requests和bs4第三方库共同作用，基本可以应对python获取静态网页数据的相关问题。但是如果现实中的网页往往比想象中复杂的多，网页也早已不再是纯静态网页。

　　就比如在第一篇文章中爬取的网易云课堂计算机专业大学课程中，如果我们进一步爬取计算机专业可以就业的岗位信息时，通过开发者工具，我们发现，我们所需要的数据位于id=”j-smartSpec” 的div中，

　　然而，我们利用之前的方法进行会发现最后得到的list为空，那么我们检查一下源代码，好不容易找到了意料之中的标签id，但是我们惊奇的发现，里面什么都没有呀：

　　好气呀！~可是对于渴望获取想要的数据的决心，我们当然要有一探究竟的耐心的啦~经过多种方式，我们肯定会了解到这是AJAX在捣鬼，AJAX 是一种用于创建快速动态网页的技术。这种技术使我们可以通过在后台与服务器进行少量数据交换，从而使网页实现异步更新。这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下，浏览器可以对网页的某部分进行更新。

　　此时想要获取数据，就要考虑它是通过什么传递新的信息给我们。

　　实际就是python对动态网页、异步加载的爬取。

　　————————————————————————————————真^分界线

　　以上引出本文的主题。

　　正文

　　一、方法分析

　　其实任何动态产生的内容，要么是本地计算，要么是从服务器获取的。前者看，后者需要抓包。而后者经常配上各种参数加密，不过既然浏览器能正确发送参数，那么就证明肯定有办法模拟（当然不容易）。如果有能力，模拟发包。如果嫌麻烦，用现成的包来模拟操作浏览器。

　　那么通常来讲，获取动态数据有两种思路或者说是方法：

　　1. 分析页面请求 2. 利用selenium模拟浏览器行为或其他抓包工具直接获取（比较暴力有没有）

　　效率最高的就是分析出请求数据的URL 一般都可以而selenium 实在没辙的时候再用。

　　本篇文章也仅对第一种方法进行介绍（当然是要实货，不动手是没有用滴），若之后几天仍然很闲，会继续介绍下一种方法

　　二、开始战斗（目标：股票|上海证券交易所）

　　说了半天，总算要开始了。一年之计在于春，一天之计在于晨。

　　我们起码要先确定一个方向，看了一下目标页面：

　　有用的就是公司代码，公司简称，A股代码，A股简称以及A股总资本和A股流通资本这几项。

　　所以我们的目标就是爬它30页，这些信息全部都要。

　　三、寻找数据位置

　　还是以前的基本思路，首先在页面找准数据位置检查，找到标签所在位置，在前言中我们大概也有了些许经验，这时我们试探地打开源代码，这次看到什么都没有似乎也不那么生气了~

　　接下来是没有介绍过的东西！！即分析出AJAX加载出的文件是哪一个：

　　如图，在开发者工具Network中的JS中分析，如果感觉实在太多文件不好分析，那么我们发现上面有上市A股点击会小范围刷新的现象，最终可以完全明确目标

　　这样一来，我们可以说是完成了一半了（其他如果轻车熟路就基本没有什么了）

　　下一步就是打开目标验证一下有没有我们需要的数据

　　What？？？？这又是啥情况

　　嘿嘿，这真的心里又是一惊，403码表示什么呢，就是我们没有权限浏览目标地址。这是网站的自我保护行为。

　　那咋办呢？我们没有权限啊，可是我们在自己原来的页面不是可以获取这些的嘛！

　　所以，这里就用到了让我们的虫去模拟人的操作。在前篇一笔带过，其实就是通过修改Request-Headers中Cookie，User-Agent，Referer等信息来使我们的访问请求就像是真人访问一般。而需要修改的内容可以在Headers中查看：

　　则可保存如下：

　　headers={‘Cookie’:’yfx_c_g_u_id_10000042=_ck18012900250116338392357618947; VISITED_MENU=%5B%228528%22%5D; yfx_f_l_v_t_10000042=f_t_1517156701630__r_t_1517314287296__v_t_1517320502571__r_c_2′,

　　‘User-Agent’:’Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.119 Safari/537.36′,

　　‘Referer’:’

　　}

　　通常包含这三个元素即足以证明是‘人’。这样我们已经可以找的到数据了。

　　四、处理分析数据（将数据JSON格式化并解析JSON）

　　好了，数据找到了，并且我们可以在开发者工具preview中看到，数据储存为JSON格式（JSON格式的数据本质上是一种被格式化了的字符串，遵循一定的语法规则），现在我们先按照原来的方法先利用requests先获取到数据：

　　import requests

　　url=’

　　response=requests.get(url,headers=headers) #注意，这一步即将我们‘人’的信息传入请求中

　　那么，下一步就要获取目标中的JSON数据，此时我们将开发者工具中Response复制后，粘贴到json在线解析及格式化验证验证是否是格式化的标准JSON数据。

　　检验后发现结果出错

　　那么我们就需要分析哪里语法有问题，此处不过多赘述，直接贴出删除和添加的部分：

　　删除部分：开头的以及结尾的

　　添加部分：添加至开头，并在结尾添加‘}’即可看到解析出的JSON结构：

　　好了，到这里数据JSON格式化也基本完成。而在解析时，我们需要用到python自带的json库以及jsonpath第三方库（若是windows系统直接在cmd输入pip install jsonpath 即可安装）：

　　import json

　　from jsonpath import jsonpath #从jsonpath库中导入jsonpath方法

　　json_str='{“content”:’+response.text[19:-1]+’}’ #即将我们刚才分析出的结果进行格式化

　　unicodestr=json.loads(json_str) #json的loads()方法用于将json的字符串转换成python默认的unicode字符串，还有一个dumps()方法是将python对象转换成json字符串，其中的转换之间的关系不再赘述，有兴趣自行查阅相关资料

　　接下来就是通过jsonpath寻找我们需要的数据（类似于之前的soup.select（）寻找的思想，但是这里是基于jsonpath的查询）

　　通过分析两个，我们可以轻易地发现其规律性，而jsonpath的使用可以参照jsonpath的简单入门，或者自行查阅官方文档。

　　由于A股中A股名称代码与公司名称代码均一致，故：

　　COMPANY_CODE=jsonpath(a,’$..pageHelp..COMPANY_CODE’)#公司/A股代码

　　COMPANY_ABBR=jsonpath(a,’$..pageHelp..COMPANY_ABBR’)#公司/A股简称

　　totalShares=jsonpath(a,”$..pageHelp..totalShares”) #A股总资本

　　totalFlowShares=jsonpath(a,’$

　　..pageHelp..totalFlowShares’) #A股流动资本

　　至此，解析数据也完成了。

　　五、整理打印数据

　　print(‘公司/A股代码’,’\t’,’公司/A股简称’,’\t’,’A股总资本’,’\t’,’A股流动资本’)

　　L1=list()

　　L2=list()

　　L3=list()

　　L4=list()

　　for x in COMPANY_CODE:

　　L1.append(x)

　　for x in COMPANY_ABBR:

　　L2.append(x)

　　for x in totalShares:

　　L3.append(x)

　　for x in totalFlowShares:

　　L4.append(x)

　　#由于同时解四个包太过复杂，python不干，故拆分开来

　　x=0

　　while(x

　　print(L1[x],’\t’,’\t’,L2[x],’\t’,’\t’,L3[x],’\t’,’\t’,L4[x])

　　x+=1

　　这样我们就爬下一页了：经验证无误。

　　六、扩大战果（儿时吹的牛皮还是要补的）

　　前面夸下海口要抓30页，怎么就能没有了呢？其实后面已经基本没有什么了，有兴趣的朋友可以和我一起补补课。

　　感觉内容有些多，我在这里简单描述思路，就是我们要分析第一页第二页第三页等之间的目标数据地址的url的相似之处，或者说其中的规律，比如：

　　第二页：

　　第三页：

　　很轻松就可以对比出不同和相似之处，可以说仅仅在个别关键字部分进行了修改。

　　故提取三十页的代码，以及之前的各种步骤，我们可以封装到函数以便调取使用：

　　def find_pageA(c): #根据传递参数c（提取的页数）来选择目标url地址

　　return ‘

　　def datascreenA(a):#封装解析输出的部分

　　COMPANY_CODE=jsonpath(a,’$..pageHelp..COMPANY_CODE’)

　　COMPANY_ABBR=jsonpath(a,’$..pageHelp..COMPANY_ABBR’)

　　totalShares=jsonpath(a,”$..pageHelp..totalShares”)

　　totalFlowShares=jsonpath(a,’$..pageHelp..totalFlowShares’)

　　print(‘公司/A股代码’,’\t’,’公司/A股简称’,’\t’,’A股总资本’,’\t’,’A股流动资本’)

　　L1=list()

　　L2=list()

　　L3=list()

　　L4=list()

　　for x in COMPANY_CODE:

　　L1.append(x)

　　for x in COMPANY_ABBR:

　　L2.append(x)

　　for x in totalShares:

　　L3.append(x)

　　for x in totalFlowShares:

　　L4.append(x)

　　x=0

　　while(x

　　print(L1[x],’\t’,’\t’,L2[x],’\t’,’\t’,L3[x],’\t’,’\t’,L4[x])

　　x+=1

　　def collect_30_pagesA():#调取30页，相当于主函数

　　c=1

　　while(c<31):

　　time.sleep(2)

　　print(‘第’, c, ‘页:’)

　　response=requests.get(find_pageA(c),headers=headers)

　　a='{“content”:’+response.text[19:-1]+’}’

　　b=json.loads(a)

　　datascreenA(b)

　　c+=1

　　终结

　　不知不觉写了这么多，真的是闲的太慌了。其实除了A股还有B股，有兴趣也可以继续爬下去，虽然我不知道有什么价值目前……另外就是前言部分的爬取也可以尝试一下，可能会发现那个文件中的数据又是从其他地方获取的……恕我能力有限，原理不是特别清晰，故而没有深入讲解那个，望各位指教。当然暴力破解是可行的，但是……又不着急干啥能不用就不用呗，^_^。

　　————————————————