针对“python如何爬取动态网站”的话题，下面是具体的攻略：
一、分析动态网站的数据来源
在爬取动态网站前，需要先分析其数据来源，因为大部分动态网站的数据并非直接由HTML文档提供。而是在JavaScript中通过Ajax请求动态添加到页面上的。
可以通过Chrome浏览器的开发者工具，在Network选项卡中观察页面请求和响应的细节信息，来确定动态网站中所需信息的URL地址、参数等。
二、使用Python中的selenium库模拟浏览器的行为
由于大部分动态网站是通过JavaScript来动态更新网站内容，所以无法通过最初的HTML源码直接解析网站，这就需要使用Selenium这样的库来模拟浏览器的行为，来获取到网站的动态数据。
1、selenium的安装
pip install selenium
2、selenium的使用
先来看一个简单的示例，通过selenium来打开Chrome浏览器，并在浏览器中输入百度搜索：
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("http://www.baidu.com")
search_input = driver.find_element_by_id("kw")
search_input.send_keys("python")
search_input.submit()
可以看到，在打开并跳转到百度首页后，用find_element_by_id方法找到输入框，并输入了Python，然后提交表单进行搜索。
三、使用Python中的BeautifulSoup或lxml库解析网站内容
得到了动态网站的内容后，我们可以使用Xpath或者正则表达式来提取需要的内容。当然，更优秀的方法是使用BeautifulSoup或者lxml库，它们都有很棒的HTML解析器，提供了许多便利的方法。
举个例子：
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
page_url = 'http://python.org'
page_cont = requests.get(page_url).content
soup = BeautifulSoup(page_cont, 'html.parser')
print(soup.prettify())
这里采用requests获取Python官网的HTML页面，将HTML页面内容传给BeautifulSoup，使用html.parser进行解析，并使用prettify方法打印整个HTML页面的内容。
四、动态请求的数据需要等待
需要注意的是，由于动态网站中的内容并不是一开始就加载完毕的，可能需要多次请求和等待才能完整获取所有信息。我们可以通过time库提供的sleep方法进行休眠等待，也可以使用Selenium自带的ExpectedConditions类的某些方法进行显式等待。在处理数据时，可以添加自启动的等待，等网页加载完所有内容后再去收集数据。
综上所述，我们可以通过分析数据来源，使用Selenium模拟浏览器行为获取网站的动态数据，然后使用BeautifulSoup或者lxml库解析获取到的HTML页面，提取需要的内容。
希望以上攻略能够对你有所帮助。