本实验将为大家介绍接口爬取的相关知识，通过实验楼课程列表页与 IT 之家动态页，讲解如何通过开发者工具快速判断数据来源。实验过程将通过爬取美食网、实验楼社区两个案例，说明如何针对接口编写爬虫。
知识点
- 接口（API） 爬取知识
- 美食案例实操
- 实验楼社区案例实操
接口（API） 爬取知识
互联网上的任意一个网站呈现在你面前，它的数据渲染方式一般分为两种，第一种是服务器同步渲染，第二种是服务器异步渲染，这两种方式之间的差异，了解服务器端应用开发的同学比较清楚，如果你对服务器编程不是很熟悉，也不用担心，虽然在肉眼上观看网页无法直接判断它们的差异，但是通过本实验，你将学会如何快速的区分网页渲染的方式，掌握之后，你的爬虫编写能力可以快速拔高一截。
首先简单的学习上一段落中的两个新概念，同步与异步。
- 同步，服务器将网页结构与数据一起返回，呈现在你面前的网页是服务器直接打包返回的；
- 异步，服务器先将网页结构返回，再通过调用接口或者其它方式将数据传输到浏览器，之后替换到网页指定位置，简单理解就是呈现在你面前的网页先呈现的是一个框架，再填的数据。
概念性的内容在初学阶段能建立认知即可，不用钻到细节中去。
判断接口数据返回方式
在爬虫编写的时候，爬虫开发者需要快速的寻找到数据来源，以便编写最优的数据获取代码，如果数据是由服务器打包返回的，那按照以前实验的办法解析网页即可，如果数据是由接口返回的，找到对应的接口，能极大的提高数据获取的速度与精准性，甚至爬虫的运行速度都会大幅的提高。
接下来，我们就学习一下如何快速判断数据来源。
查看网页数据是否出现在网页源码中
通过比对的数据的方式，可以初步判断网页数据是否是服务器直接打包返回的。具体的办法是打开一个待爬取的页面，查看该网页的源码，然后通过搜索功能，在网页源码中寻找目标数据是否存在（目标数据随机选择一个即可）。
例如，打开 实验楼课程 页面，在网页源码中检索 Python 新手入门课，确认是否在源码中出现该内容。
经过搜索，发现源码中确实存在该数据内容，那抓取本页面基本上是不能通过接口去抓取的。为何说是基本不能，因为存在一种场景是第一页的数据是由服务器直接返回的，但是第二页开始却是由接口返回的，这种情况可以参考下述案例。
首页数据由服务器返回，第二页数据由接口返回
打开 IT 之家动态 页面，在该页面的源码中检索页面任意目标元素，例如 大众中国投资入股江淮汽车，持股比例50% 。
在对应的网页源码中，确实发现了上图红框数据，这时先不要着急下结论，认为该网站爬取不能通过接口爬取。向下滚动页面，结果出现 加载更多 按钮，很多时候当出现类似名称的按钮，你可以大胆的下结论该页面的数据是通过接口返回的，这种情况的出现也反向证明了刚才学习的通过查看源码的方式，并不能 100%确定一个网页是否是由接口数据返回之后在进行渲染的，具体还要依据情况进行判断。
通过开发者工具中的网络请求（Network）进行判断
在编写爬虫代码过程中，对于网页数据获取方式，更多的是依据浏览器开发者工具中的 Network 选项卡进行判断，例如还是 IT 之家动态 这个页面，打开开发者工具中的 Network 选项卡，刷新一下页面。
Network中可以看到刷新页面之后的所有请求记录，如下图所示。
在爬虫编写过程中，以上图片涉及场景使用频率极高，重点注意下图框选区域。
图片内容说明：
- 数字 1 区域主要控制请求流和筛选请求流，实心红点表示停止获取请求，空心斜杠圆表示清除请求，右侧分别是筛选和查找，最重要的是后面的
Preserve log，该内容适用于当页面刷新或者自动跳转时，将所有的请求日志全部记录下来； - 数字 2 区域是筛选区域，主要用于筛选请求内容，例如
All表示全部，XHR表示的就是接口数据，JS表示的是JS文件，以此类推； - 数字 3 区域就是请求区域了，点击之后就进入请求头和响应头相关内容。
下面核心演示一下如何判断数据的获取方式，勾选 XHR 之后在页面中点击 加载更多 按钮，注意看是否捕获到新的请求。
随着每次点击，都会在 Network 选项卡下出现新的请求数据，如下图所示，可以多点击几次，获取足够多的样板数据。
如果你的目标爬取网站也出现类似效果，你就可以大胆的下结论，数据的来源是异步获取或者叫做通过调用接口返回数据。
点击任意一个连接，切换到右侧的 Preview 选项卡，成功看到 JSON 格式的数据：
如果一个网站数据返回如上图所示，那你应该感到非常高兴，因为在后续的抓取过程中，编码将变的特别简单，而且数据的处理与存储也简化了很多，这种情况就相当于目标网站直接把数据送到你的面前。
美食案例实操
有了识别网站数据来源的能力，我们可以对任何一个网站进行相关分析，这里必须要告诉大家一个爬虫技巧，如果一个网站能找到数据来源接口，那就优先爬取它。
本案例要爬取的网站为 美食天下，拿到目标网站之后，要做的第一步就是使用开发者工具，确定是否有接口在异步传输数据到网页上。
多次点击 加载更多 按钮之后，在 Network 选项卡出现了下述图片相关请求，并且注意到请求地址的最后一个参数不同，page=数字，该参数可以直接确定是目标页码。
编码环节
连接获取到之后，就需要对请求方式，请求参数，响应内容进行分析，点击任意上述连接即可。
分析之后得到的关键点如下：
请求地址为：https://home.meishichina.com/ajax/ajax.php?ac=recipe&op=getMoreDiffStateRecipeList&classid=0&orderby=hot&page=数字
请求方式为：get
响应数据格式为：JSON
格式模板：
{
data:[],
error:0
}
# 以上数据 data 是目标数据，error 表示请求状态，测试之后发现 0 表示成功，-2 表示失败
有了上述内容之后，就可以通过之前课程学习的 requests 库加上 JSON 解析模块，进行代码编写了。
将如下代码写入 /home/project/meishi.py 文件：
import requests
def get_data(page):
headers = {
"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.121 Safari/537.36"
}
# 请求数据
payload = {'ac': 'recipe',
'op': 'getMoreDiffStateRecipeList',
'classid': '0',
'orderby': 'hot',
'page': page}
url = "https://home.meishichina.com/ajax/ajax.php"
res = requests.get(url, headers=headers, params=payload)
# 直接以 JSON 格式返回
print(res.json())
if __name__ == "__main__":
get_data(2)
核心代码已经完成，通过循环就可以完成任务，这里一个潜在的问题是我们并不知道最终的页码是多少，也就是你无法定义循环的次数。
执行程序结果如下：
在编写爬虫代码的时候，通用的解决方案是手动调整待抓取的连接中页码参数，随意设置一个值，然后逐步调整，直到获取不到数据为止。
例如，请求地址为：
https://home.meishichina.com/ajax/ajax.php?ac=recipe&op=getMoreDiffStateRecipeList&classid=0&orderby=hot&page=50
上述连接已经将 page 设置为 50，依旧获取到了数据，继续放大，当设置为 51 的时候，返回的数据如下，此时表示数据已经获取不到了。
{ "error": -2 }
当然本案例还有一个优点，当没有数据时，直接给了一个 JSON 格式的内容，通过判断 error 这个参数，就可以知道是否存在数据了。
关于 JSON 格式数据解析，属于 Python 基础知识部分，与存储数据相同，本系列实验不做讲解，大家自行完成即可。
实验楼社区案例实操
学习完上文内容之后，很多同学可能会认为如果网页中存在 加载更多 按钮，数据就可以通过接口获取，如果网页是普通的分页，数据就必须通过正则表达式或者之前学习过的各种解析库获取。其实不然，很多时候对于目标网站都需要进行单独分析，分析完毕才可以确定数据的获取方式。
例如，实验楼社区模块，该网页底部具有典型的数字分页标识。
使用开发者工具获取网页相关请求之后发现，网页上的数据依旧是异步加载的，具体的请求如下图所示。
图片中 数字 1 为请求地址，数字 2 为请求返回的数据。多次尝试之后，获取到的地址如下：
https://www.lanqiao.cn/api/v2/questions/?topic_type=newest&sort=answered_time&page=1
https://www.lanqiao.cn/api/v2/questions/?topic_type=newest&sort=answered_time&page=2
https://www.lanqiao.cn/api/v2/questions/?topic_type=newest&sort=answered_time&page=3
...
接下来你可以继续分析请求方式，请求参数，响应内容，继而编写出相应的代码，实验楼社区爬虫案例中一个简单的地方是，由于是数字分页，所以最后的页码是可以直接看到的，也就是上图中的 1727，这个是总页码，所以使用一个循环即可抓取全部社区的数据。
学习过程中，请注意控制每次抓取的时间间隔，一般设置为 2 秒左右即可，不会对目标网站服务器产生任何影响。
实验总结
本实验核心内容就是为大家分析拿到爬取需求之后，如何找到更好的抓取方式，如果网页数据由接口返回，那我们就可以直接面向接口编写爬虫程序，快速完成目标。
通过各种库去爬取数据，属于器这一层次，相当于掌握了各种工具，然后拿着工具去蛮干，掌握分析数据来源就属于术这一层次了，你可以针对目标网站进行系统分析，寻找完成目标的最优解。希望本实验中讲解的内容对你编写爬虫程序有所启发。