ession 是保存用户和 Web 应用的会话状态的一种方法，ASP.NET Core 提供了一个用于管理会话状态的中间件。在本文中我将会简单介绍一下 ASP.NET Core 中的 Session 的使用方法。

安装配置 Session

nuget 添加引用 Microsoft.AspNetCore.Session

ession 是基于 IDistributedCache 构建的，所以必须引用一种 IDistributedCache 的实现，ASP.NET Core 提供了多种 IDistributedCache 的实现 （Redis、SQL Server、In-memory）

In-memory

services.AddDistributedMemoryCache();
services.AddSession();

SQL Server

nuget 添加引用 Microsoft.Extensions.Caching.SqlServer

SqlServerCache实现允许分布式缓存使用SQL Server数据库作为其后备存储。要创建SQL Server表，您可以使用sql-cache工具，该工具将使用您指定的名称和模式创建一个表。

要使用sql-cache工具，请添加SqlConfig.Tools到.csproj文件的<ItemGroup>元素并运行dotnet恢复。

<ItemGroup>
  <DotNetCliToolReference Include="Microsoft.Extensions.Caching.SqlConfig.Tools" Version="1.0.0-msbuild3-final" />
</ItemGroup>

通过运行以下命令来测试SqlConfig.Tools

C:\DistCacheSample\src\DistCacheSample>dotnet sql-cache create --help

sql-cache工具将显示用法，选项和命令帮助，现在你可以创建表到sql server中，运行“sql-cache create”命令：

C:\DistCacheSample\src\DistCacheSample>dotnet sql-cache create "Data Source=(localdb)\v11.0;Initial Catalog=DistCache;Integrated Security=True;" dbo TestCache
   info: Microsoft.Extensions.Caching.SqlConfig.Tools.Program[0]
       Table and index were created successfully.

创建的表格具有以下架构：

注意的ConnectionString（以及可选地，SchemaName和TableName）通常应该被存储的源控制（如UserSecrets）以外，因为它们可能包含凭证。

像所有的缓存实现一样，你的应用程序应该使用一个实例来获取和设置缓存值IDistributedCache，而不是SqlServerCache。该示例SqlServerCache在Production环境中实现（因此已配置ConfigureProductionServices）。

// Microsoft SQL Server implementation of IDistributedCache.
// Note that this would require setting up the session state database.
services.AddDistributedSqlServerCache(o =>
{
  o.ConnectionString = "Server=.;Database=ASPNET5SessionState;Trusted_Connection=True;";
  o.SchemaName = "dbo";
  o.TableName = "Sessions";
});
services.AddSession();

Redis

nuget 添加引用 Microsoft.Extensions.Caching.Redis

Redis是一款开源的内存数据存储，通常用作分布式缓存。您可以在本地使用它，并且可以为Azure托管的ASP.NET Core应用程序配置Azure Redis缓存。您的ASP.NET Core应用程序使用RedisDistributedCache实例配置缓存实施。

您可以ConfigureServices通过请求一个实例IDistributedCache（参见上面的代码）来配置Redis实现并在您的应用代码中访问它。

在示例代码中，RedisCache当为服务器配置Staging环境时使用实现。因此该ConfigureStagingServices方法配置RedisCache：

services.AddDistributedRedisCache(options =>  {  options.Configuration = "localhost";  options.InstanceName = "SampleInstance";  });

接着在 Startup.cs 的 Config 方法中配置使用 Session 中间件，所有中间件的配置顺序非常重要，必须在 UseSession 调用后才能访问 Session 。

// 必须在 UseMvc 之前调用
app.UseSession();

app.UseMvc(routes =>
{
    routes.MapRoute(
        name: "default",
        template: "{controller=Home}/{action=Index}/{id?}");
});

在 AddSession 和 UseSession 方法中可以传入一个 SessionOptions 参数，通过该参数可以设置 Session 的 Cookie name, Cookie path 等信息。

配置完成后，就可以使用 Session 保存数据了。

具体实现redis实现 https://www.cnblogs.com/liuxiaoji/p/9259747.html

使用 Session 存储数据

Session 安装配置好就可以通过 HttpContext.Session 来保存和读取数据了。由于 Session 是基于 IDistributedCache 构建的，因此 Session 只能存储 byte[] 数据，这样使用起来很不方便，好在有很多扩展方法可以用来直接读取和保存 string、int 等类型数据。

一个 Session 使用的简单示例：

public IActionResult Index()
{
    HttpContext.Session.SetString("SessionStartedTime", "Session started time:" + DateTime.Now.ToString());
    return View();
}

public IActionResult About()
{
    ViewData["CurrentTime"] = "Current time:" + DateTime.Now.ToString();
    ViewData["SessionStartedTime"] = HttpContext.Session.GetString("SessionStartedTime");

    return View();
}

或者设置一个扩展类也可以直接将实体类序列化成json存储

<input type="hidden" name="sessionid" value="12345">

<%@ page session="false" %>

<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"
 pageEncoding="UTF-8"%><%@ page import="java.io.*,java.util.*" %><%
 // 获取session创建时间
 Date createTime = new Date(session.getCreationTime());
 // 获取最后访问页面的时间
 Date lastAccessTime = new Date(session.getLastAccessedTime());
 String title = "再次访问菜鸟教程实例";
 Integer visitCount = new Integer(0);
 String visitCountKey = new String("visitCount");
 String userIDKey = new String("userID");
 String userID = new String("ABCD");
 // 检测网页是否由新的访问用户
 if (session.isNew()){
 title = "访问菜鸟教程实例";
 session.setAttribute(userIDKey, userID);
 session.setAttribute(visitCountKey, visitCount);
 } else { visitCount = (Integer)session.getAttribute(visitCountKey); visitCount += 1; userID = (String)session.getAttribute(userIDKey); session.setAttribute(visitCountKey, visitCount);
 }%><html><head><title>Session 跟踪</title></head><body><h1>Session 跟踪</h1><table border="1" align="center"> <tr bgcolor="#949494">
 <th>Session 信息</th>
 <th>值</th></tr> <tr>
 <td>id</td>
 <td><% out.print( session.getId()); %></td></tr> <tr>
 <td>创建时间</td>
 <td><% out.print(createTime); %></td></tr> <tr>
 <td>最后访问时间</td>
 <td><% out.print(lastAccessTime); %></td></tr> <tr>
 <td>用户 ID</td>
 <td><% out.print(userID); %></td></tr> <tr>
 <td>访问次数</td>
 <td><% out.print(visitCount); %></td></tr> </table> </body></html>

 <session-config>
 <session-timeout>15</session-timeout>
 </session-config>

• 装
• 基本使用
• 发送请求
• 解析响应获
• 获取需要的内容
• 快速获取链接
• 获取元素
• 高级功能
• JS渲染
• 自动翻页（不太好用）
• 异步
• 异步渲染JS
• 异步发送请求

初识requests_html模块

“

感觉只要学过Python爬虫的同学应该都知道requests这个库吧，它在我们的Python爬虫任务中应该是最常用的一个库了！今天跟大家分享的这个模块requests_html，他的作者和前者是同一人！这是一个解析HTML的库，用起来和requests一样方便，下面就来介绍一下它！

”

• 参考视频

使用requests_html

安装

• 依然是那个命令 pip3 install -i https://pypi.doubanio.com/simple requests_html
• 注意：由于requests_html模块中使用了异步asynico模块，所以官方声明，需要在python3.6以上版本才能正常使用！

基本使用

发送请求

• requests_html发送请求获取页面需要先实例化一个HTMLSession对象，然后使用get/post...方法获取响应，如下列代码

#!/usr/bin/env python3
# coding     : utf-8
# Author     : xiao qiang
# 微信公众号   : xiaoqiangclub
# Software   : PyCharm
# File       : test.py
# Time       : 2021/5/29 7:57
from requests_html import HTMLSession

if __name__ == '__main__':
    url = 'https://wwww.baidu.com'
    session = HTMLSession()  # 获取实例化session对象
    r = session.get(url)    # 这里的请求和requests的几乎一样！同样可以根据需要添加headers等参数

• requests_html发送请求的方式和requests中使用session方式发送请求几乎是一样的，可以对比参考
• requests_html同样可以发送get/post等请求，且可以和requests同样携带headers/data等参数，具体用法参考requests

解析响应获

• 接上，我们需要将获取的响应解析获取html页面，在这里我们同样可以使用requests中的r.content.decode()等原方法！
• 但是在requests_html中还提供了更便捷的方法：r.html.html
• r.html.html实际上是使用了requests_html中的HTML类（负责对HTML进行解析）来进行解析！如下

#!/usr/bin/env python3
# coding     : utf-8
# Author     : xiao qiang
# 微信公众号   : xiaoqiangclub
# Software   : PyCharm
# File       : test.py
# Time       : 2021/5/29 7:57
from requests_html import HTMLSession

if __name__ == '__main__':
    url = 'https://wwww.baidu.com'
    session = HTMLSession()  # 获取实例化session对象
    r = session.get(url)  # 这里的请求和requests的几乎一样！同样可以根据需要添加headers等参数

    # 获取html页面
    # html = r.content.decode()  # requests方式
    get_html = r.html.html  # requests_html中的方法
    print(get_html[:15], '...')

• 运行结果（这里只显示了部分结果！）

获取需要的内容

快速获取链接

• 在requests_html中提供了快速获取网址链接的方法
• 使用links和absolute_links两个属性分别可以返回HTML对象所包含的所有链接和绝对链接（均不包含锚点）

# 快速获取链接
pprint(r.html.links)  # 获取html中的链接（href属性）
pprint(r.html.absolute_links)  # 会自动拼接url生成绝对链接

• 部分运行结果如下

获取元素

• requests_html中的HTML对象可以直接使用xpath和css选择器

使用xpath

• requests_html中的HTML对象支持xpath语法，它有以下几个参数：

def xpath(self, selector: str, *, clean: bool = False, first: bool = False, _encoding: str = None) -> _XPath:
- selector，要用的 xpath选择器；
- clean，布尔值，如果为True，会清除HTML中style和script标签；
- first，布尔值，如果为True，会返回第一个元素，否则会返回满足条件的元素列表；
- _encoding，编码格式。

• 接上面的例子！使用获取到的响应得到HTML对象：r.html

pprint(r.html.xpath('//li[@class="hotsearch-item odd"]/a'))
pprint(r.html.xpath('//li[@class="hotsearch-item odd"]/a', first=True).text)

• 运行结果
• xpath语法

使用css选择器（find方法）

• requests_html中的HTML对象支持css选择器，它有以下几个参数：

def find(self, selector: str = "*", *, containing: _Containing = None, clean: bool = False, first: bool = False, _encoding: str = None) -> _Find:
- selector，要用的CSS选择器；
- clean，布尔值，如果为True，会清除HTML中style和script标签；
- containing，如果设置该属性，只返回包含该属性文本的标签；
- first，布尔值，如果为True，会返回第一个元素，否则会返回满足条件的元素列表；
- _encoding，编码格式。

• 接上面的例子！使用获取到的响应得到HTML对象：r.html

pprint(r.html.find('a.mnav'))
pprint(r.html.find('a.mnav', first=True).text)

• 运行结果
• css选择器语法
• 可以使用text属性来获取元素的文本内容

pprint(r.html.find('a.mnav')[0].text)

• 执行结果
• 如果要获取元素的attribute，用attrs属性：

pprint(r.html.find('a.mnav')[0].attrs)

• 执行结果
• 获取到attrs属性后，就可以使用字典的相关方法获取内容了！
• 最后还可以使用html属性获取一个元素的html代码，如下

pprint(r.html.find('a.mnav')[0].html)

• 执行结果

正则搜索（search、search_all）

• requests_html除了上面的方式还可以使用search/search_all来直接搜索内容，返回的是一个Result对象/Result对象列表（实际上是作者将re正则进行了封装）！

def search(self, template: str) -> Result:
# 只有一个参数
template： 就是要检索的内容，这里使用英文状态的 {} 来获取内容，有点类似正则里面的 ()

• 使用英文状态的 {} 来获取内容，如下

    ret = r.html.find('a.mnav')[0].search('新{}')
    pprint(ret)
    pprint(type(ret))
    pprint(ret[0])

• 执行结果
• search()获取到的是第一个匹配的对象，而searchh_all()则是获取所有匹配的对象，得到的是一个列表，如下

ret = r.html.find('a.mnav')[0].search_all('新{}')
pprint(ret)
pprint(type(ret))
pprint(ret[0][0])

• 运行结果
• 除了对某个元素进行检索外，还可以直接对html对象进行搜索，如下

ret = r.html.search_all('百度{}')
pprint(ret)
pprint(type(ret))
pprint(ret[0][0])

• 运行结果
• requests_html内容提取的方式这么多，大家可以根据需要和习惯选择使用！

search补充

• 在上面提到的search()/search_all()方法中，我们设定的template参数可以有多个取值（多个{}），得到的结果是一个列表，我们可以遍历别表进行取值 取值的时候可以通过result[索引]的方式进行获取对应的数据，如下（示例部分代码） search_ret = r.html.search_all('<a h{}f="{}"',)
  print(search_ret)
  for ret in search_ret:
  print(ret)
  print(ret[1])
  print('--------------')
  运行结果（部分）
• 除此之外，我们还可以对取值进行命名，返回的结果是可以使用类似字典（不是字典）[name]的方式取值（不能使用get），如下示例（部分代码） search_ret = r.html.search_all('<a h{test}f="{url}"',)
  print(search_ret)
  for ret in search_ret:
  print(ret)
  print(ret['name'])
  print('--------------')
• 运行结果（部分）
• 以上就是对requests_html模块中search()/search_all()方法的补充内容！

HTML类

• requests_html中使用HTML类负责对HTML进行解析
• HTML类不仅可以解析网络请求获取的响应，还可以直接解析html文本，如下

>>> from requests_html import HTML
>>> doc = """<a href='https://www.baidu.com'>"""

>>> html = HTML(html=doc)
>>> html.links
{'https://www.baidu.com'}

• 还可以直接渲染JS，如下

# 和上面一段代码接起来
>>> script = """
        () => {
            return {
                width: document.documentElement.clientWidth,
                height: document.documentElement.clientHeight,
                deviceScaleFactor: window.devicePixelRatio,
            }
        }
    """
>>> val = html.render(script=script, reload=False) # render()方法 后面会讲

>>> print(val)
{'width': 800, 'height': 600, 'deviceScaleFactor': 1}

>>> print(html.html)
<html><head></head><body><a href="https://www.baidu.com"></a></body></html>

高级功能

• 前面介绍的是requests_html在requests库的基础上整合的html解析&数据筛选的功能！
• 下面要为大家介绍的是requests_html模块中的一些高级功能：自动渲染JS&智能分页

JS渲染

• 我们在做爬虫项目的时候会遇到网站的页面是由js生成的情况！这个时候要么就是自己去一步一步地分析请求，要么就是使用selenium等第三方库来进行渲染页面，为了解决这个难题，requests_html模块中引进了pyppeteer，使用pyppeteer可以像使用selenium一样实现网站的完整加载！而且pyppeteer是一个异步模块！效率会更高！
• requests_html模块在HTML对象的基础上使用render()方法来重新加载js页面
• 注意：在第一次使用render()的时候，系统在用户目录（默认是~/.pyppeteer/）中下载一个chromium。下载过程只在第一次执行，以后就可以直接使用chromium来执行任务了。在没有科学上网的环境下可能下载速度有点慢，请耐心等待...
• 下面是一个官方示例

>>> r = session.get('http://python-requests.org/')

>>> r.html.render()
[W:pyppeteer.chromium_downloader] start chromium download.
Download may take a few minutes.
[W:pyppeteer.chromium_downloader] chromium download done.
[W:pyppeteer.chromium_downloader] chromium extracted to: C:\Users\xxxx\.pyppeteer\local-chromium\571375
>>> r.html.search('Python 2 will retire in only {months} months!')['months']
'<time>25</time>'

• requests_html模块在HTML对象的基础上使用render()方法来重新加载js页面，它有以下几个参数：

def render(self, retries: int = 8, script: str = None, wait: float = 0.2, scrolldown=False, sleep: int = 0, reload: bool = True, timeout: Union[float, int] = 8.0, keep_page: bool = False):
- retries: 加载页面失败的次数
- script: 页面上需要执行的JS脚本（可选）
- wait: 加载页面前等待的时间（秒），防止超时（可选）
- scrolldown: 页面向下滚动的次数（整数）
- sleep: 在页面初次渲染之后的等待时间
- reload: 如果为False，那么页面不会从浏览器中加载，而是从内存中加载，只有设置为True才会在浏览器中渲染JS
- keep_page: 如果为True，允许您使用 r.html.page 访问浏览器页面

• requests_html还支持异步渲染JS[^1]

自动翻页（不太好用）

• 很多网站会出现翻页的情况，requests_html模块的HTML对象中提供了一个next()方法来实现自动翻页！
• requests_html模块在HTML对象的基础上使用next()方法来实现自动翻页！它有以下几个参数：

def next(self, fetch: bool = False, next_symbol: _NextSymbol = DEFAULT_NEXT_SYMBOL) -> _Next:
fetch: 一个布尔型参数，默认为False：直接返回下一页的 url地址；
       如果设置为True：则直接返回下一页的 HTML对象

• 这个方法我自己测试了一下，只有一些特定的网站才能实现这个功能，requests_html在的源码中可以看到，作者通过搜索包含'next', 'more', 'older'字段的a标签（因为一般情况下我们的下一页url就是在a标签下的href属性中），所以只有满足了他的条件才会实现这个功能（也就是说HTML页面不按照这个套路它就无法实现这个功能！），下面是部分源码

DEFAULT_NEXT_SYMBOL = ['next', 'more', 'older']
# next()方法
    def next(self, fetch: bool = False, next_symbol: _NextSymbol = DEFAULT_NEXT_SYMBOL) -> _Next:
        """Attempts to find the next page, if there is one. If ``fetch``
        is ``True`` (default), returns :class:`HTML <HTML>` object of
        next page. If ``fetch`` is ``False``, simply returns the next URL.

        """

        def get_next():
            candidates = self.find('a', containing=next_symbol) # 寻找 包含字段'next', 'more', 'older' 的a标签

• 这里我就不做举例了，大家可以自行去尝试！

异步

• requests_html中还支持了异步功能
• requests_html是使用了asynico来封装了一些异步操作，所以这里的一些操作会用到asynico库相关的一些知识，如果您还不太了解，请自行学习！

异步渲染JS

• 前面我们介绍了使用render()方法渲染JS，其实它还支持异步渲染
• 一般异步渲染使用在我们有多个页面需要进行渲染的情况下，因为只要在多任务的时候才能体现出异步的高效率，它有以下几个参数：

def __init__(self, loop=None, workers=None, mock_browser: bool = True, *args, **kwargs):
loop: 使用的Asyncio循环。
workers: 用于执行异步调用的线程数量。如果不传递，它将默认为电脑处理器数量乘以5

• 更多的异步使用方法请参考asyncio库的使用方法，下面是一个官方示例

>>> async def get_pyclock():
...     r = await asession.get('https://pythonclock.org/')
...     await r.html.arender()
...     return r
...
>>> results = asession.run(get_pyclock, get_pyclock, get_pyclock) # 这里作者将同一个页面使用异步方式进行了3次渲染，但是实际上使用的时间并不是平时的3倍！可能只是比平时渲染一个页面多花了一点时间而已！这就是异步的好处！

• 注意：results是一个列表

异步传参

• 这里是后面加的内容，因为我突然想到有时候我们的函数有可能是带参数的，那么这个时候我们可以使用lambda来进行传参，看下面示例

#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-                            
# @Author     : xiao qiang
# @WeChat     : xiaoqiangclub                              
# @Software   : PyCharm      
# @File       : test002.py
# @Time       : 2021/5/30 19:48
from requests_html import AsyncHTMLSession

aSession = AsyncHTMLSession()


async def test(tt, yy):
    r = await aSession.get('https://www.baidu.com/')
    await r.html.arender()
    print('-{}-{}-'.format(tt, yy))
    return r


ret1 = aSession.run(lambda: test('1', 'a'))
ret2 = aSession.run(lambda: test('2', 'b'))
ret3 = aSession.run(lambda: test('3', 'c'))
print(ret1)
print(ret2)
print(ret3)

• 注意：这里ret1/ret2/ret3都是列表
• 运行结果
• 上面的示例还可以这样写

#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
# @Author : xiao qiang
# @WeChat : xiaoqiangclub
# @Software : PyCharm
# @File : test002.py
# @Time : 2021/5/30 19:48
from requests_html import AsyncHTMLSession
aSession = AsyncHTMLSession()
async def test(tt, yy):
r = await aSession.get('https://www.baidu.com/')
await r.html.arender()
print('-{}-{}-'.format(tt, yy))
return r
# ret1 = aSession.run(lambda: test('1', 'a'))
# ret2 = aSession.run(lambda: test('2', 'b'))
# ret3 = aSession.run(lambda: test('3', 'c'))
# print(ret1)
# print(ret2)
# print(ret3)
#
test_dict = {
'1': 'a',
'2': 'b',
'3': 'c'
}
tasks = [lambda i=i, y=y: test(i, y) for i, y in
test_dict.items()] # lambda传参误区参考文章：https://www.jianshu.com/p/58ebd1618556
ret = aSession.run(*tasks) # 注意前面有个 *，不可少！# 参考文章：https://www.jianshu.com/p/58ebd1618556
print(ret)

• 这里在使用lambda传参的时候可能会出现一个错误，可以参考文章解决！
• 运行结果

异步发送请求

• 我们在做爬虫的时候，特别是大型爬虫的时候，需要对很多页面进行操作，或者说是需要发送很多请求，也就是需要进行很多IO操作。所以，使用异步发送请求能显著地提升我们的爬虫效率！
• 在requests_html模块中，设置了一个AsyncHTMLSession类来实现发送异步请求
• ,下面是一个官方示例

>>> from requests_html import AsyncHTMLSession
>>> asession = AsyncHTMLSession()
>>> async def get_pythonorg():
...     r = await asession.get('https://python.org/')
...     return r
...
>>> async def get_reddit():
...    r = await asession.get('https://reddit.com/')
...    return r
...
>>> async def get_google():
...    r = await asession.get('https://google.com/')
...    return r
...
>>> results = asession.run(get_pythonorg, get_reddit, get_google)
>>> results # check the requests all returned a 200 (success) code
[<Response [200]>, <Response [200]>, <Response [200]>]
>>> # Each item in the results list is a response object and can be interacted with as such
>>> for result in results:
...     print(result.html.url)
...
https://www.python.org/
https://www.google.com/
https://www.reddit.com/

• 上面的示例用到了asynico库中一些相关的知识，如果您还不太了解，请自行学习！

总结

• requests_html模块在requests库的基础上封装了页面解析和数据清理的功能，并且添加了对当前比较流行的异步操作，让我们在做爬虫项目（一般项目）的时候无需再去使用多个第三方模块来实现功能，几乎是提供了一站式的服务！
• 所以Python写爬虫使用requests_html就对了！（当然大项目还是首选scrapy，个人愚见！）
• 更多内容

视频讲解源码

from requests_html import HTMLSession, HTML, AsyncHTMLSession
from pprint import pprint


class DouBanTest:
    def __init__(self):
        self.start_url = 'https://movie.douban.com/chart'  # 豆瓣电影排行榜url
        self.js_url = 'https://movie.douban.com/explore#!type=movie&tag=%E7%83%AD%E9%97%A8&sort=recommend&page_limit=20&page_start=0'
        self.session = HTMLSession()  # 实例化session
        self.aSession = AsyncHTMLSession()  # 实例化异步session
        self.headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36'
        }

    def get_response(self, url):
        """获取响应，并返回requests_html中的HTML对象"""
        r = self.session.get(url, headers=self.headers)
        # print(r)

        return r.html

    # 快速获取页面中的url
    def fast_get_urls(self):
        """快速获取页面中的url"""
        html = self.get_response(self.start_url)

        # HTML的 links属性 可以快速获取到页面中 a标签中的href属性
        urls = html.links
        # pprint(urls)

        # HTML的 absolute_links属性 可以快速获取到页面中 a标签中的href属性，并返回绝对url地址

        absolute_urls = html.absolute_links
        pprint(absolute_urls)

    # 清洗数据（提取数据）
    def get_data_by_xpath(self):
        """使用xpath获取数据"""
        html = self.get_response(self.start_url)
        a_list = html.xpath('//table//div/a')
        # pprint(a_list)

        # 提取它的标题和url
        movies_info = dict()
        for a in a_list:
            title = a.text  # 获取标题（文本）
            # print(title)
            movie_url = a.attrs.get('href')  # 使用 attrs 来解析element元素，并获得一个字典
            # print(movie_url)
            # print('-----')
            movies_info[title] = movie_url

        pprint(movies_info)

    # 清洗数据（提取数据）
    def get_data_by_css(self):
        """使用css获取数据"""
        html = self.get_response(self.start_url)
        a_list = html.find('tr[class="item"] div a')  # 参考 css选择器 语法
        # pprint(a_list)

        # 提取它的标题和url
        movies_info = dict()
        for a in a_list:
            title = a.text  # 获取标题（文本）
            # print(title)
            movie_url = a.attrs.get('href')  # 使用 attrs 来解析element元素，并获得一个字典
            # print(movie_url)
            # print('-----')
            movies_info[title] = movie_url

        pprint(movies_info)

    # 清洗数据（提取数据）
    def get_data_by_re(self):
        """使用css获取数据"""
        html = self.get_response(self.start_url)

        # search() 获取第一条匹配的数据
        # first_url = html.search('a href="{}"')  # 参数可以参考正则，获取第一条匹配的数据
        # pprint(first_url)

        # search_all() 获取所有满足条件的数据列表
        # url_list = html.search_all('a h{}f="{}"')
        url_list = html.search_all('a h{title}f="{url}"')  # 对取值方式进行命名，返回一个列表

        # pprint(url_list)
        #
        # 提取数据
        for url in url_list:
            print(url)
            print(url['title'])  # 使用 result[name] 进行取值
            print(url['url'])
            # print(url[0])
            # print(url[1])
            print('----------')

    # HTML类
    def use_HTML(self):
        """使用HTML模块处理文档"""
        html_str = '<a class="nbg" href="https://movie.douban.com/subject/3099221/" title="活死人军团">'
        html = HTML(html=html_str)

        # links
        print(html.links)

        # search()
        print(html.search('href="{}"'))

    # 加载JS页面
    def load_js(self):
        html = self.get_response(self.js_url)

        # 使用一个 render()方法 来加载js（实际上使用这个pyppeteer）
        # html.render(wait=3)  # js加载
        print(html.html)

    async def send_requests_ues_async(self, url):
        """发送异步请求"""

        """获取响应，并返回requests_html中的HTML对象"""
        r = await self.aSession.get(url, headers=self.headers)
        # print(r)

        return r.html

    def get_response_by_async(self):
        url_list = [
            'https://www.baidu.com',
            'https://www.qq.com',
            'https://www.163.com',
        ]
        tasks = [lambda url=url: self.send_requests_ues_async(url) for url in url_list]
        ret = self.aSession.run(*tasks)  # 返回的是一个HTML对象列表
        # print(ret)
        # print(ret[0].html)
        for html in ret:
            print(html)

    async def load_js_use_async(self, url):
        """异步加载js"""
        html = await self.send_requests_ues_async(url)

        # 异步加载js
        await html.arender()

        return html

    def get_js_by_async(self):
        # ret = self.aSession.run(self.load_js_use_async)
        #
        # print(ret[0].html)

        url_list = [
            'https://www.baidu.com',
            'https://www.qq.com',
            'https://www.163.com',
        ]
        tasks = [lambda url=url: self.load_js_use_async(url) for url in url_list]
        ret = self.aSession.run(*tasks)  # 返回的是一个HTML对象列表
        # print(ret)
        # print(ret[0].html)
        for html in ret:
            print(html)


if __name__ == '__main__':
    test = DouBanTest()
    # test.get_data_by_xpath()
    # test.get_data_by_css()
    # test.fast_get_urls()
    # test.get_data_by_re()
    # test.use_HTML()
    # test.load_js()
    # test.get_response_by_async()
    test.get_js_by_async()

【本文由 "XiaoqiangClub" 发布，2021年6月17日】