selenuim模块
https://www.aqistudy.cn/historydata/
import requests from lxml import etree # 1.发送请求获取页面数据 res = requests.get("https://www.aqistudy.cn/historydata/", headers={ 'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/93.0.4577.82 Safari/537.36" } ) # 2.查看是否有防爬和编码问题 # print(res.text) # 校验User-Agent # 3.生成一个xpath对象 tree = etree.HTML(res.text) # 4.研究标签规律 书写xpath提取对应数据 # 先获取热门城市 '''使用xpath选择器 开始的时候可以一层一层往下查找 无需跳跃''' hot_city_names = tree.xpath('//div[@class="hot"]/div[2]/ul/li/a/text()') '''使用xpath选择器解析出来的结果肯定是一个列表''' # 再获取其他城市 other_city_names = tree.xpath('//div[@class="all"]/div[2]/ul/div[2]/li/a/text()') # 一次性查找所有的城市名称 all_city_names = tree.xpath( '//div[@class="hot"]/div[2]/ul/li/a/text() | //div[@class="all"]/div[2]/ul/div[2]/li/a/text()') print(all_city_names) """ 使用xpath的规律就在于先明确你需要查找的标签 之后往上多看几层具有一定特征的父标签 之后依次逐层查找即可 """ # 课外扩展:研究详情页历史数据是否可以爬取
https://shanghai.zbj.com/search/f/?kw=app
import requests from lxml import etree from openpyxl import Workbook wb = Workbook() wb1 = wb.create_sheet('订单数据', 0) wb1.append(['公司名称', '公司地址', '订单价格', '历史成交', '订单描述']) # 1.发送请求获取页面数据 res = requests.get('https://shanghai.zbj.com/search/f/', params={'kw': 'app'} ) # 2.生成xpath对象 tree = etree.HTML(res.text) # 3.研究标签规律 书写xpath # 直接查找 '''直接查找很多时候是无法使用的 因为会出现数据混乱的现象''' # company_name = tree.xpath('//div[@class="new-service-wrap"]/div/div/div/a/div[1]/p/text()') # print(company_name) # 先查找所有含有数据的div 之后依次循环 div_list = tree.xpath('//div[@class="new-service-wrap"]/div') for div in div_list: # 公司名称 company_name = div.xpath('./div/div/a/div[1]/p/text()') # 如果获取不到公司名称 在该网站上是广告位 if not company_name: continue # print(company_name[-1].strip('\n')) # 公司地址 address_info = div.xpath('./div/div/a/div[1]/div/span/text()') # print(address_info[0]) # 订单价格 order_price = div.xpath('./div/div/a[2]/div[2]/div[1]/span[1]/text()') # print(order_price[0]) # 历史成交 order_num = div.xpath('./div/div/a[2]/div[2]/div[1]/span[2]/text()') # print(order_num[0]) # 订单描述 order_desc = div.xpath('./div/div/a[2]/div[2]/div[2]/p/text()') # print('app'.join(order_desc)) wb1.append([company_name[-1].strip('\n'), address_info[0], order_price[0], order_num[0], 'app'.join(order_desc)]) wb.save(r'订单数据.xlsx') # 扩展:针对多页数据此处使用后续模块会更加方便
把列表内所有元素用特定字符连接起来的方法：
'特定字符'.join(列表)
需求：
获取贴吧内全部图片
贴吧名称是用户自己指定的，不是固定的一个
（在编写程序的时候可以先以固定的为例之后换成用户输入即可）
所有的图片都需要自动保存到以贴吧名称命名的文件夹内
支持多页爬取
https://tieba.baidu.com/f?kw=%CC%F9%B0%C9&fr=ala0&tpl=5
前期分析过程：
不同贴吧地址：
https://tieba.baidu.com/f?ie=utf-8&kw=%E4%B8%83%E9%BE%99%E7%8F%A0&fr=search
https://tieba.baidu.com/f?ie=utf-8&kw=%E7%BE%8E%E5%A5%B3&fr=search
https://tieba.baidu.com/f?ie=utf-8&kw=%E8%BE%A3%E5%A6%B9&fr=search
核心就在于kw参数
不同页数地址：
https://tieba.baidu.com/f?kw=%E4%B8%83%E9%BE%99%E7%8F%A0&ie=utf-8&pn=50
https://tieba.baidu.com/f?kw=%E4%B8%83%E9%BE%99%E7%8F%A0&ie=utf-8&pn=100
https://tieba.baidu.com/f?kw=%E4%B8%83%E9%BE%99%E7%8F%A0&ie=utf-8&pn=150
核心就在于pn参数
# 整体逻辑 先获取每个帖子的链接 之后请求再筛选图片 import requests from lxml import etree import os import time # 获取用户想要爬取的贴吧名称 tieba_name = input('请输入你想要爬取的贴吧名称>>>:').strip() # 判断当前贴吧名称是否存在对应的文件夹 if not os.path.exists(tieba_name): os.mkdir(tieba_name) # 1.发送请求 # TODO:多页数据 只需要再加一个pn参数即可 res = requests.get('https://tieba.baidu.com/f', params={'kw': tieba_name} ) # 2.生成一个xpath对象 tree = etree.HTML(res.text) # 3.查找所有帖子的链接地址 a_link_list = tree.xpath('//a[@class="j_th_tit "]/@href') base_url = 'https://tieba.baidu.com' # 4.循环获取每一个帖子链接 拼接成完整的地址 再发送请求 for link in a_link_list: full_link = base_url + link # 5.发送详情页请求获取页面数据 res1 = requests.get(full_link) tree1 = etree.HTML(res1.text) # 6.筛选图片链接地址 img_src_list = tree1.xpath('//img[@class="BDE_Image"]/@src') # 7.循环请求每个图片地址 并保存图片 for img_src in img_src_list: res2 = requests.get(img_src) file_path = os.path.join(tieba_name,img_src[-15:]) with open(file_path,'wb') as f: f.write(res2.content) time.sleep(1)
selenium模块
原本仅仅是测试领域里面的一款测试工具
但是由于其可以操作浏览器，所以逐步也被应用到了爬虫领域
可以避免很多防爬措施，但是由于操控浏览器所以效率是偏慢
1.模块下载
pip3 install selenium
2.驱动下载（必备条件）
该模块是用来操作浏览器的，需要相应的驱动软件
https://www.cnblogs.com/Dominic-Ji/p/9637715.html
（注意：
有时候下载了驱动可能也无法操作浏览器
原因：可能是因为驱动版本不对
措施：重新下载一个版本的驱动
不同的浏览器需要下载不同的驱动文件）
3.驱动文件的存放位置
1.当前编程环境下（不推荐）
2.任意位置，只要能记住绝对路径（不推荐）
3.存放到python解释器scripts文件夹内即可（推荐）
一劳永逸
4.验证
from selenium import webdriver import time # 指定操作的浏览器驱动 bro = webdriver.Chrome() # 控制浏览器访问网站数据 bro.get("http://www.baidu.com") # 关闭浏览器窗口 time.sleep(3) bro.close()
基本操作
（find_element与find_elements的区别就在于前者只会找到符合条件的第一个，后者是所有
两者的关系相当于bs4模块里面的find与find_all）
1.find_element_by_id 根据id找
div_tag = bro.find_element_by_id('s-top-left')
2.find_element_by_link_text 根据链接名字找到控件（a标签的文字）
a_tag = bro.find_element_by_link_text("新闻")
3.find_element_by_partial_link_text 根据链接名字找到控件（a标签的文字）模糊查询
4.find_element_by_tag_name 根据标签名
5.find_element_by_class_name 根据类名
6.find_element_by_name 根据属性名
7.find_element_by_css_selector 根据css选择器
8.find_element_by_xpath 根据xpath选择
小案例
from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys # 键盘按键操作 import time bro = webdriver.Chrome() # 打开淘宝 bro.get('https://www.taobao.com/') # 查找搜索框标签 input_tag = bro.find_element_by_id('q') # 输入文本内容 input_tag.send_keys('iphone手机') time.sleep(1) # 点击搜索 input_tag.send_keys(Keys.ENTER) time.sleep(5) # 关闭浏览器 bro.close()
