蓝狮注册Elasticsearch Serverless检索通用型，资源抵扣包 100CU*H

　　随着Web技术发展，动态加载数据的网站（如今日头条）对传统爬虫提出新挑战：初始HTML无完整数据、请求路径动态生成且易触发反爬策略。本文以爬取“AI”相关新闻为例，探讨了通过浏览器自动化、抓包分析和静态逆向接口等方法采集数据的局限性，并提出借助机器学习智能识别AJAX触发点的解决方案。通过特征提取与模型训练，爬虫可自动推测数据接口路径并高效采集。代码实现展示了如何模拟AJAX请求获取新闻标题、简介、作者和时间，并分类存储。未来，智能化将成为采集技术的发展趋势。

　　随着Web技术不断发展，越来越多网站采用了AJAX、动态渲染等技术来加载数据。以今日头条（）为例，用户打开网页时并不会一次性加载所有信息，而是通过JavaScript触发异步请求分批加载新闻数据。

　　于是，如何精准嗅探出这些AJAX请求路径、参数及触发方式，成了采集中的新难题。

　　设定任务：从中搜索关键词“AI”，采集相关新闻的标题、简介、作者和发布时间。初看HTML源代码，会发现结构复杂、数据嵌入 JavaScript 中，无法直接提取。

　　我们尝试用传统 BeautifulSoup + requests 抓取，发现返回结果中并无新闻数据，失败告终。

　　因此，我们需要一种更智能的方式：让爬虫“学会”识别页面中的AJAX行为并自动推测请求方式。

　　这类动态接口的一个关键特征是：参数格式、接口路径在用户行为驱动下形成。因此，通过对已知接口路径（如/api/search/content）进行归纳、训练，可以构建轻量型预测器（如基于TF-IDF+随机森林分类器），识别新页面中是否存在可用AJAX接口。

　　当然，本文采用了简化版“人工辅助+规则模板”识别方式。在实际大型项目中，可以扩展为：

　　面对复杂的前端动态渲染，靠写死的路径早已无法应对日益频繁的页面结构变动。通过引入机器学习和行为识别，我们能让爬虫具备“嗅觉”和“判断力”，甚至主动适应页面的变化。

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