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你說的隱藏的div內容，應該是動態加載的數據吧，不在網頁源碼中顯示，只在加載網頁時才請求數據進行顯示，一般情況下，這種數據都保存在一個json文件中，只要抓包分析出這個json文件的url地址，然后再根據json文件結構進行解析，很快就能獲取到動態加載的div數據，下面我以爬取人人貸上面的散標數據為例，簡單介紹一下python如何爬蘆枝取div動態加載的數據，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要步驟如下：

1.首先，打開散標數族咐據，如下，爬取的信息主要包括年利率、借款標題、期限、金額和進度這5個字段信息：

右鍵對應元素進行檢查，可以看出所有的數據嵌套在div標簽中，如下：

打開網頁源碼，我們按Ctrl+F查找對應的數據，會發現所查找的數據都未在網頁源碼中，如下，即數據都是動態加載，所以直接解析原網頁是找不到div嵌套的數據的：

2.接著，我們按F12調出開發者，依次點擊“Network”->“XHR”，F5刷新頁面，就會看到動態加載的json文件，查看這個文件，內容如下，左邊為json文件的url地址，右邊就是我們需要爬取的div數據：

3.最后對應上面的json文件，我們就可以直接獲取并解析json了，這里主要用到requests和json這2個模塊，其中requests用于根據url地址獲取json文件，json用于解析json文件，提取出我們所需要的信息，即div動態加載的數據，測試代碼如下，非常簡單：

運行程序，截圖如下，已經成功爬取到div加載的數據：

至此，我們就完成了利用python爬取div動態加載的數據。總的來說，整個過程非常簡單，最主要的陪穗敏還是抓包分析，只要你有一定的爬蟲基礎，熟悉一下上面的代碼，多調試幾遍程序，很快就能掌握的，當然，你也可以使用selenium進行爬取，直接解析就行，網上也有相關教程和資料可供參考，非常豐富，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。

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Python因語法簡潔、上手簡單、功能強大特點，橘基廣泛應用于網站開發、數據分析、爬蟲、自動化運維、人工智能、大數據、游戲開發等領取。

1、做日常任務，比如、MP3、自動化操作excel、自動發郵件。

2、做網站開發、web應慶巧用開發，很多著名的網站像知乎、YouTube就是Python寫的。

許多大型網站就是用Python開發的，譽伍鍵例YouTube、Instagram，還有國內的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美國航空航天局）都大量地使用Python。

3、做網絡游戲的后臺，很多在線游戲的后臺都是Python開發的。

4、網絡運維。

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學習Python有哪些用途瞎爛御？我總結歷睜主要用于網絡爬蟲、數據處理磨巖、Web服務、數據分析、人工智能等五大領域

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雖然說XPath比正則表達式用起來方便，但改梁是沒有最方便，只有更方便。我們的BeautifulSoup庫就能做到更方便的爬取想要的東西。

使用之前，還是老規矩，先安裝BeautifulSoup庫，指令如下：

其中文開發文檔：

BeautifulSoup庫是一個強大的Python語言的XML和HTML解析庫。它提供了一些簡單的函數來處理導航、搜索、修改分析樹等功能。

BeautifulSoup庫還能自動將輸入的文檔轉換為Unicode編碼，輸出文檔轉換為UTF-8編碼。

所以，在使用BeautifulSoup庫的過程中，不需要開發中考慮編碼的問題，除非你解析的文檔，本身就沒有指定編碼方式，這才需要開發中進行編碼處理。

下面，我們來詳細介紹BeautifulSoup庫的使用規則。

下面，我們來詳細介紹BeautifulSoup庫的重點知識。

首先，BeautifulSoup庫中一個重要的概念就是選擇解釋器。因為其底層依賴的全是這些解釋器，我們有必要認識一下。博主專門列出了一個表格：

從上面表格觀察，我們一般爬蟲使用lxml HTML解析器即可，不僅速度快，而且兼容性強大，只是需要安裝C語言庫這一個缺點（不能叫缺點，應該叫麻煩）。

要使用BeautifulSoup庫，需要和其他庫一樣進行導入，但你雖然安裝的是beautifulsoup4，但導入的名稱并不是beautifulsoup4，而是bs4。用法如下：

運行之后，輸出文本如下：

基礎的用法很簡單，這里不在贅述。從現在開始，我們來詳細學習BeautifulSoup庫的所有重要知識點，第一個就是節點選擇器。

所謂節點選擇器，就是直接通過節點的名稱選擇節點，然后再用string屬性就可以得到節點內的文本，這種方式獲取最快。

比如，基礎用法中，我們使用h1直接獲取了h1節點，然后通過h1.string即可得到它的文本。但這種用法有一個明顯的缺點，就是層次復雜不適合。

所以，我們在使用節點選擇器之前，需要將文檔縮小。比如一個文檔很多很大，但我們獲取的內容只在id為blog的p中，那么我們先獲取這個p，再在p內部使用節點選擇器就非常合適了。

HTML示例代碼：

下面的一些示例，我們還是使用這個HTML代碼進行節點選擇器的講解。

這里，我們先來教會大家如何獲取節點的名稱屬性以及內容，示例如下：

運行之后，效果如下：

一般來說一個節點的子節點有可能很多，通過上面的方式獲叢態取，只能得到第一個。如果要獲取一個標簽的所有子節點，這里有2種方式。先來看代碼：

運行之后，效果如下：

如上面代碼所示，我們有2種方式獲取所有子節點，一種是通過contents屬性，一種是通過children屬性，2者遍歷的結果都是一樣的。

既然能獲取直接子節點，那么獲取所有子孫節點也是肯定可以的。BeautifulSoup庫給我們提供了descendants屬性獲取子孫節點，示例如下：

運行之后，效果如下：

同樣的，在實際的爬蟲程序中，我們有時候也需要通過逆向查找父節點，或者查找兄弟節點。

BeautifulSoup庫，給我們提供了parent屬性獲取父節點，同時提供了next_sibling屬性獲取當前節點的下一個兄弟節點，previous_sibling屬性獲取上一個兄弟節點。

示例代碼如下：

運行之后，效果如下：

對于節點選擇器，博主已經介紹了相對于文本內容較少的完全可以這么做。但實際的爬蟲爬的網址都是大量的數據，開始使用節點選擇器就不合適了。所以，我們要考慮通過方法選擇器進行先一步的處理。

find_all()方法主要用于根據節點的名稱、屬性滲殲源、文本內容等選擇所有符合要求的節點。其完整的定義如下所示：

【實戰】還是測試上面的HTML，我們獲取name=a，attr={"class":"aaa"}，并且文本等于text="Python板塊"板塊的節點。

示例代碼如下所示：

運行之后，效果如下所示：

find()與find_all()僅差一個all，但結果卻有2點不同：

1.find()只查找符合條件的第一個節點，而find_all()是查找符合條件的所有節點2.find()方法返回的是bs4.element.Tag對象，而find_all()返回的是bs4.element.ResultSet對象

下面，我們來查找上面HTML中的a標簽，看看返回結果有何不同，示例如下：

運行之后，效果如下：

首先，我們來了解一下CSS選擇器的規則：

1..classname：選取樣式名為classname的節點，也就是class屬性值是classname的節點2.#idname：選取id屬性為idname的節點3.nodename：選取節點名為nodename的節點

一般來說，在BeautifulSoup庫中，我們使用函數select()進行CSS選擇器的操作。示例如下：

這里，我們選擇class等于li1的節點。運行之后，效果如下：

因為，我們需要實現嵌套CSS選擇器的用法，但上面的HTML不合適。這里，我們略作修改，僅僅更改

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1、Web開發

由于Python是一種解釋型的腳本語言，開發效率高，所以非常適合用老告來做Web開發。

Python有上百種Web開發框架，有很多成熟的模板技術，選擇Python開發Web應用，不但開發效率高，而且運行速度快。常用的web開發框架有：Django、Flask、Tornado等。

由于后臺服務器的通用性，除了狹義的網站之外，很多App和游戲的服務器端也同樣用 Python實現。

2、網絡爬蟲

網絡爬蟲是Python比較常用的一個場景，國際上，google在早期大量地使用Python語言作為網絡爬蟲的基礎，帶動了整個Python語言的應用發展。以前國內很多人用采集器搜刮網上的內容，現在用Python收集網上的信息比以前容易很多了，如：

從各大網站爬取商品折扣信息，比較獲取最優選擇;

對社交網絡上發言進行收集分類，生成情緒地圖，迅仔分析語言習慣;

爬取網易云音樂某一類歌曲的所有評論，生成詞云;

按條件篩選獲得豆瓣的電影書籍信息并生成表格……

3、人工智能

Python有很多庫很方便做人工智能，比如numpy,

scipy做數值計算的，sklearn做機器學習的，pybrain做神經網絡的，matplotlib將數據可視化的。在人工智能大范疇領域內的數據挖掘、機器學習、神經網絡、深度學習等方面都是主流的編程語言，得到廣泛的支持和應用。

人工智能的核心算法大部分還是依賴于C/C++的，因為是計算密集型，需要非常精細的優化，還需要GPU、專用硬件之類的接口，這些都只有C/C++能做到。

4、數據分析

數據分析處理方面，Python有很完備的生態環境。“大數據”分析中涉及到的分布式計算、數據可視化、數據庫操作等，Python中都有成熟的模塊可以選擇完成其功能。

對于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成計算邏輯，這無論對于數據科學家還是對于數據工程師而言都是十分便利的。

5、自動化運維

Python對于服務器運維而言也有十分重要的用途。由于目前幾乎所有Linux發行版中都自帶了Python解釋器，使用Python腳本進行批量化的文件部署和運行調整都成了Linux服務器上很不錯的選擇。

Python中也包含許多方便的，從調控ssh/sftp用的paramiko，到監控服務用的supervisor，再到bazel等構建，甚至conan等用于C++的包管理，Python提供了全方位的集合，而在這基礎上，結合Web，開發方便運維的會變侍昌明得十分簡單。