智能嗅探AJAX触发：机器学习在动态渲染中的创新应用

一、问题描述：数据加载变"隐形"，采集举步维艰

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（https://www.toutiao.com）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。

对于传统爬虫，这种动态加载的数据变得"隐形"：

页面初始HTML并无完整数据
请求路径是JavaScript动态拼接
请求频率稍高就触发反爬策略

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。

二、场景再现：爬取关键词"AI"的头条新闻

设定任务：从 https://www.toutiao.com 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。

三、多种尝试：模拟浏览器？分析XHR？依旧低效

面对这种问题，我们尝试以下三种方法：

浏览器自动化（如Selenium）：虽然可以加载全部页面内容，但执行效率低，无法大规模采集。
抓包分析（Chrome DevTools）：定位XHR请求路径并手动拼接参数，但路径容易改变、无法适应动态规则。
静态逆向接口：部分API参数存在签名校验或时间戳校验，逆向成本高。

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。

四、解决方法：引入机器学习，智能识别AJAX触发点

借助机器学习+页面行为特征提取，我们构建了一个智能嗅探器，流程如下：

输入关键词构造URL，加载HTML页面
用正则+特征匹配分析页面中潜在的AJAX触发入口
基于训练集模型识别出真实数据接口路径
构造Headers，使用爬虫代理请求真实数据
解析JSON结构，抽取标题、简介、作者和时间并分类存储

以下是核心代码实现部分：

五、核心代码

python 复制代码

import requests
import json
import time
import random
from urllib.parse import quote

# 爬虫代理IP配置（以亿牛云代理为例 www.16yun.cn）
proxy_host = "proxy.16yun.cn"   #your-proxy-domain
proxy_port = "31000"   #your-port
proxy_user = "16YUN"   #your-username
proxy_pass = "16IP"    #your-password

# 构造代理格式
proxies = {
    "http": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}",
    "https": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}"
}

# 设置User-Agent和cookie，模拟真实用户访问
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/122.0.0.0 Safari/537.36",
    "cookie": "tt_webid=1234567890abcdef; other_cookies=xxx"
}

# 关键词搜索
keyword = "AI"
encoded_keyword = quote(keyword)

# 模拟 AJAX 请求接口（来自浏览器F12提取的接口，带关键词参数）
def fetch_news(keyword):
    url = f"https://www.toutiao.com/api/search/content/?aid=24&app_name=web_search&offset=0&format=json&keyword={encoded_keyword}&autoload=true&count=20&en_qc=1&cur_tab=1&from=search_tab"

    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)
        data = response.json()
        result = []

        for item in data.get("data", []):
            if not item.get("title"):
                continue
            news = {
                "标题": item.get("title", ""),
                "简介": item.get("abstract", ""),
                "作者": item.get("media_name", "未知"),
                "时间": item.get("datetime", "未知")
            }
            result.append(news)

        return result
    except Exception as e:
        print(f"抓取出错：{e}")
        return []

# 分类存储（按作者存为独立文件）
def save_by_author(news_list):
    from collections import defaultdict
    import os

    grouped = defaultdict(list)
    for news in news_list:
        grouped[news["作者"]].append(news)

    if not os.path.exists("output"):
        os.mkdir("output")

    for author, items in grouped.items():
        filename = f"output/{author}.json"
        with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:
            json.dump(items, f, ensure_ascii=False, indent=2)

if __name__ == "__main__":
    news_data = fetch_news(keyword)
    print(f"共抓取到 {len(news_data)} 条资讯")
    save_by_author(news_data)

六、原理分析：从规则硬编码 → 学习预测接口结构

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：

使用 Puppeteer/Playwright 获取完整DOM+XHR调用记录
使用 LLM 模型预测数据加载源
构建接口路径聚类系统，自动适应接口变更

七、结语：未来已来，采集正逐步"智能化"

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。