学了几天 python，实战败了,这种动态的 requests 不到，各种错误。
最后试了 selenium，可以拿到数据，也可以分析，但是太慢了，花费时间和人力没区别。
作为一枚小白，怎样才能拿到这种实施响应的数据？我觉得这个不是 ajax 请求到的 json 吧？也不是普通的 js 脚本。
这里是不是还有加密信息？我想得到对赛往绩的数据，应该从哪个地方入手？
这种页面数据，按网上的方法，搜索不到相关的 js 文件，望大佬不吝赐教。！！！
那就快来回答我的问题吧！ 🙂
第一个好像不是，只是赔率信息，第二个什么也看不到。
@v2sir 不耻下问，自学好难，而且没几天，是想好好学，可没有正八经的教程，视频教程看看就缺东西了，正经书里也不讲这些。前面一直学 python 基础语法了，然后发现，爬虫跟那个关系根本不大。真是醉了。
@darer 谢谢哈，我还没太懂，这就去试试，万分感谢！
import requests
r = requests.get
UA = ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.36 Edg/88.0.705.68’
res = r(‘http://zq.win007.com/analysis/1964531cn.htm’,headers={“User-Agent”:UA})
res.encoding = ‘utf-8’
print(res.text)
我抓下来了，对赛往绩和近期战绩都是空的。直接拿，拿不到的
谢谢大家里，数据是不直接显示的，刚刚我找到了。
v_data 是对赛 h_data 是主队近期战绩 等等等 ， 接下来只要解析了。谢谢大家！ 万分感谢！！！
万万分感谢。还是马虎了。粗心真不适合研究这东西，还是比较适合搬砖。
@v2sir 开始没生气啊，看你回复就上火了，每帖带着一股酸味，你自己看看吧，懒得搭理你。
我再去埋汰钻研几小时。早来问的话就不需要花 2 天学 selenium 了。 贴段昨天写的，很乱，有点像狗啃的。
import requests
import re
from selenium import webdriver
from lxml import etree
from time import sleep
#无头浏览模式
from selenium.webdriver.firefox.options import Options
options = Options()
options.add_argument(‘–headless’)
#定义解析详情页函数
def analysis():
bro = webdriver.Firefox(options=options)
#定义要访问的目标
analysislink = vlink
#打开浏览器访问
bro.get(analysislink)
#获取源码数据
page_text = bro.page_source
#解析数据。实例化 etree
tree = etree.HTML(page_text)
#获取主队名称，链接，本次得分
homeName = tree.xpath(‘//div[@class=”analyhead”]/div[@class=”home”]/a/text()’)[0]
homeLink = tree.xpath(‘//div[@class=”analyhead”]/div[@class=”home”]/a/@href’)[0]
homeScore = tree.xpath(‘//div[@class=”end”]/div[1]/text()’)[0]
#获取客队名称，链接，本次得分
guestName = tree.xpath(‘//div[@class=”analyhead”]/div[@class=”guest”]/a/text()’)[0]
guestLink = tree.xpath(‘//div[@class=”analyhead”]/div[@class=”guest”]/a/@href’)[0]
guestScore = tree.xpath(‘//div[@class=”end”]/div[3]/text()’)[0]
# print(homeName,guestName,homeLink,guestLink,homeScore,guestScore)
#获取上一次比赛主队的 ID 链接，客队的 ID 链接，双方比分，截取上次主队得分，截取上次客队得分。
try:
last_homeLink = tree.xpath(‘//div[@id=”v”]//tr[3]/td[3]/a/@href’)[0]
last_guestLink = tree.xpath(‘//div[@id=”v”]//tr[3]/td[6]/a/@href’)[0]
lastScore = tree.xpath(‘//div[@id=”v”]//tr[3]/td[4]/a/font/text()’)[0]
last_homeScore = lastScore[0]
last_guestScore = lastScore[-1]
#a1 本次主队链接+本次主队得分。a2 本次客队链接+本次客队得分，b1 上次主队链接+得分，b2 上次客队链接+得分
a1 = homeLink + homeScore
a2 = guestLink + guestScore
b1 = last_homeLink + last_homeScore
b2 = last_guestLink + last_guestScore
#如果本次主队链接+得分等于上次主队链接+得分或者等于上次客队链接+得分
#然后看本次客队链接+得分是否等于上次主队链接+得分或客队链接+得分
#如果符合这两个条件，续写入 saiguo.html 相关信息（这里还没有给链接添加超链）
if a1 == b1 or a1 ==b2:
if a2 == b1 or a2 == b2:
print(homeName + ‘ ‘ + lastScore + ‘ ‘ + guestName + ‘n’)
print(analysislink + ‘n’)
with open(‘./saiguo.html’,’a’) as fp:
fp.write(homeName + ‘ ‘ + lastScore + ‘ ‘ + guestName + ‘n’)
fp.write(analysislink + ‘n’)
sleep(2)
bro.close()
else:
bro.quit()
else:
bro.quit()
#如果没有找到上一次的对往战绩则睡眠 1 秒然后退出浏览器
except:
bro.close()
if __name__ == “__main__”:
#浏览器伪装
headers = {
‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.36 Edg/88.0.705.68’
}
kw = input(‘输入赛程年月日采集数据：’)
#response 函数为第一次抓取的完赛列表
response = requests.get(‘http://bf.win007.com/football/Over_’ + kw + ‘.htm’,headers = headers)
#列表编码为 gb2312,所以需要转一下为 GBK，负责无法正常显示
response.encoding = ‘GBK’
#转换的文字信息存入 page 变量
page = response.text
#提取比赛分析数字，定义正则表达，第二行找到所有
pattern = r’analysis(([sS]*?))’
numbers = re.findall(pattern,page,re.S)
for vlink in numbers:
#拼接处完整 URL
vlink = ‘http://zq.win007.com/analysis/’ + vlink + ‘cn.htm’
analysis()
print(‘采集完成！’)
url = ‘http://zq.win007.com/analysis/1964531cn.htm’
browser = webdriver.Chrome()
browser.get(url)
try:
tbody = browser.find_elements_by_css_selector(‘#table_v tr’)
for td in tbody[2:]:
print(td.text.split(‘ ‘))
except:
print(‘NoSuchElement’)
“`
输出示例：
“`python
[‘墨西乙’, ’20-09-14′, ‘塞拉亚’, ‘3-0(1-0)’, ‘3-3’, ‘亚特兰特 1’, ‘1.03’, ‘半球’, ‘0.79’, ‘1.95’, ‘3.17’, ‘3.70’, ‘负’, ‘输’, ‘大’]
[‘墨西乙’, ’20-01-26′, ‘塞拉亚’, ‘1-0(1-0)’, ‘4-5’, ‘亚特兰特’, ‘1.08’, ‘平 /半’, ‘0.76’, ‘2.45’, ‘2.68’, ‘3.11’, ‘负’, ‘输’, ‘小’]
[‘墨西乙’, ’19-10-25′, ‘1 亚特兰特’, ‘2-1(0-1)’, ‘3-2’, ‘塞拉亚 1’, ‘1.06’, ‘半球’, ‘0.76’, ‘2.05’, ‘3.11’, ‘3.45’, ‘胜’, ‘赢’, ‘大’]
[‘墨西乙’, ’19-03-16′, ‘亚特兰特’, ‘1-2(1-1)’, ‘3-1’, ‘塞拉亚’, ‘0.82’, ‘半 /一’, ‘1.02’, ‘1.61’, ‘3.60’, ‘4.93’, ‘负’, ‘输’, ‘大’]
[‘墨西乙’, ’18-10-21′, ‘2 塞拉亚’, ‘1-0(1-0)’, ‘1-3’, ‘亚特兰特 1’, ‘1.03’, ‘平手’, ‘0.81’, ‘2.67’, ‘3.11’, ‘2.45’, ‘负’, ‘输’, ‘小’]
[‘墨西乙’, ’18-01-21′, ‘塞拉亚’, ‘2-1(2-1)’, ‘2-4’, ‘亚特兰特’, ‘0.96’, ‘平 /半’, ‘0.86’, ‘2.14’, ‘3.13’, ‘3.19’, ‘负’, ‘输’, ‘大’]
[‘墨西乙’, ’17-08-05′, ‘亚特兰特’, ‘1-0(0-0)’, ‘3-3’, ‘塞拉亚’, ‘1.12’, ‘平 /半’, ‘0.71’, ‘2.36’, ‘3.07’, ‘2.82’, ‘胜’, ‘赢’, ‘小’]
[‘墨西乙’, ’17-02-04′, ‘亚特兰特’, ‘1-2(1-2)’, ‘6-2’, ‘塞拉亚’, ‘0.85’, ‘半球’, ‘0.97’, ‘1.87’, ‘3.29’, ‘3.84’, ‘负’, ‘输’, ‘大’]
[‘墨西乙’, ’16-11-27′, ‘塞拉亚’, ‘0-0(0-0)’, ‘7-3’, ‘亚特兰特’, ‘0.82’, ‘半球’, ‘1.02’, ‘1.84’, ‘3.35’, ‘3.83’, ‘平’, ‘赢’, ‘小’]
[‘墨西乙’, ’16-11-24′, ‘亚特兰特’, ‘1-0(0-0)’, ‘3-0’, ‘塞拉亚’, ‘0.94’, ‘平 /半’, ‘0.90’, ‘2.11’, ‘3.15’, ‘3.15’, ‘胜’, ‘赢’, ‘小’]
[‘近’, ’10’, ‘场,’, ‘胜出’, ‘3’, ‘场,平局’, ‘1’, ‘场,输’, ‘6’, ‘场,’, ‘胜率：30%’, ‘赢盘率：40%’, ‘大球率：50%’, ‘单率：90%’]
“`
向别人问问题应该用 “不吝赐教”
@blodside 好的。
@codists 谢谢雄对，在研究筛选数据。
@qazwsxkevin 就是爱好，喜欢看足球篮球，有时候也玩，那种数据类卖的很贵吧。也没盈利目的。
@gimp 那就不耻上问吧，呵呵
问问题，而已。 你帮我， 我帮他。。
愿意怼人玩去微博不好么，没别的，就是看不惯有些人
谢谢，随后研究下吧，看起来有点深奥。
众生百相~ 😀
用了一个星期从什么也不会到 requests 找不到数据，selenium （死慢），再到昨天来问问题，终于拨云见日。
隆重感谢
@matrix67
@gongym
@darer
@sairoa
简单的爬虫看来以后我能照着这个框架慢慢举一反三了。感谢大家！ 万分感谢，这几天天天就睡五个小时没白熬~欣喜至极！