【百度的人名言】python celenium练习(百度、名言、京东)

关于“Selenium”配置，可以查看bstation爬虫教程

(https://www . bilibili . com/video/bv 1 I 54y 1h 75 w？P=85)

第一，打开百度进行搜索

打开百度：

From import Chrome

web=chrome()

web . get('；)。

在开发人员工具中找到输入框。

输入要查询的值，然后按enter键。

input _ BTN=web . find _ element _ by _ id(' kw ')

in(' Jackie chan '，Keys)。ENTER)

代码和测试总数：

From import Chrome

From .common.keys import Keys

web=chrome()

web . get('；)。

Web.maximize_window()

input _ BTN=web . find _ element _ by _ id(' kw ')

in(' Jackie chan '，Keys)。ENTER)

第二，爬上来说人的名言

为了登上主页，必须爬上前5页的名言和相关名人，保存在CSV文件中。

1.爬上一页

先爬第一页进行测试。

在开发人员工具中，您可以看到每个名言(名言名人)都在class='quote '的div中，没有其他class='quote '标签。

之后可以看出名言句子是div下面的class='text '的span标签，作者是class='author '的small标签中的：

因此，攀登第一页代码如下：

div _ list=web . find _ elements _ by _ class _ name(' quote ')

打印(len (div _ list))

For div in div_list:

saying=div . find _ element _ by _ class _ name(' text ')。text

author=div . find _ element _ by _ class _ name(' author ')。text

Info=[saying，author]

打印(信息)

结果如下：

2.爬网5页

爬完一页后，要点击翻页，也就是翻页按钮。

“下一步”按钮只是href特性，找不到。和第一页

只有下一页按钮，之后的页数有上一页和下一页按钮，则也无法通过xpath定位：

而其子元素span（即箭头）在第一页中的属性aria-hidden是唯一的，在之后的页数中存在aria-hidden该属性，但Next的箭头总是最后一个。

因此可以通过查找最后一个有aria-hidden属性的span标签，进行点击以跳转到下一页

web.find_elements_by_CSS_selector('[aria-hidden]')[-1].click()

测试：

n = 5 for i in range(0, n): div_list = web.find_elements_by_class_name('quote') print(len(div_list)) for div in div_list: saying = div.find_element_by_class_name('text').text author = div.find_element_by_class_name('author').text info = [saying, author] print(info) if i == n-1: break web.find_elements_by_css_selector('[aria-hidden]')[-1].click() (2)

成功翻页：

3. 数据储存

sayingAndAuthor = [] n = 5 for i in range(0, n): div_list = web.find_elements_by_class_name('quote') for div in div_list: saying = div.find_element_by_class_name('text').text author = div.find_element_by_class_name('author').text info = [saying, author] (info) print('成功爬取第' + (i+1) + '页') if i == n-1: break web.find_elements_by_css_selector('[aria-hidden]')[-1].click() (2) with open('名人名言.csv', 'w', encoding='utf-8')as fp: fileWrite = c(fp) (['名言', '名人']) # 写入表头 s(sayingAndAuthor)

4. 总代码

from import Chrome import time import csv web = Chrome() web.get('') sayingAndAuthor = [] n = 5 for i in range(0, n): div_list = web.find_elements_by_class_name('quote') for div in div_list: saying = div.find_element_by_class_name('text').text author = div.find_element_by_class_name('author').text info = [saying, author] (info) print('成功爬取第' + str(i + 1) + '页') if i == n-1: break web.find_elements_by_css_selector('[aria-hidden]')[-1].click() (2) with open('名人名言.csv', 'w', encoding='utf-8')as fp: fileWrite = c(fp) (['名言', '名人']) # 写入表头 s(sayingAndAuthor) web.close()

爬取结果：

---

三、爬取京东书籍信息

爬取某个关键字书籍的前三页书籍信息，本文以科幻小说为例

1. 爬取第一页

• 进入京东并搜索科幻小说：

from import Chrome from .common.keys import Keys web = Chrome() web.get(';) web.maximize_window() web.find_element_by_id('key').send_keys('科幻小说', Keys.ENTER) # 找到输入框输入，回车

在 开发者工具 可发现每一个商品信息都存在于class包含"gl-item"的li中（鼠标覆盖在某个li上时其class变为gl-item hover）：

刚进入时可发现有30个li，但往下滑到页面低后，li数量变为60个，因此需要先往下滑动：

因此获取所有li如下：

web.execute_script('window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);') (2) page_text = web.page_source tree = e(page_text) li_list = ('//li[contains(@class,"gl-item")]') print(len(li_list))

之后获取每件书籍的信息，在循环中获取：

for li in li_list: pass

获取书名和价格：

book_name = ''.join('.//div[@class="p-name"]/a/em/text()')) price = '￥' + li.xpath('.//div[@class="p-price"]/strong/i/text()')[0]

对于作者，有的书没有作者，则记为无:

author_span = li.xpath('.//span[@class="p-bi-name"]/a/text()') if len(author_span) > 0: author = author_span[0] else: author = '无'

对于获取出版社，则和作者一样：

store_span = li.xpath('.//span[@class="p-bi-store"]/a[1]/text()') if len(store_span) > 0: store = store_span[0] else: store = '无'

对于书本图片地址，有的在src属性中，有的在data-lazy-img属性中：

因此获取书本图片地址如下：

img_url_a = li.xpath('.//div[@class="p-img"]/a/img')[0] if len('./@src')) > 0: img_url = 'https' + img_url_a.xpath('./@src')[0] # 书本图片地址 else: img_url = 'https' + img_url_a.xpath('./@data-lazy-img')[0]

因此爬取一页信息如下：

# 爬取一页 def get_onePage_info(web): web.execute_script('window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);') (2) page_text = web.page_source # 进行解析 tree = e(page_text) li_list = ('//li[contains(@class,"gl-item")]') book_infos = [] for li in li_list: book_name = ''.join('.//div[@class="p-name"]/a/em/text()')) # 书名 price = '￥' + li.xpath('.//div[@class="p-price"]/strong/i/text()')[0] # 价格 author_span = li.xpath('.//span[@class="p-bi-name"]/a/text()') if len(author_span) > 0: # 作者 author = author_span[0] else: author = '无' store_span = li.xpath('.//span[@class="p-bi-store"]/a[1]/text()') # 出版社 if len(store_span) > 0: store = store_span[0] else: store = '无' img_url_a = li.xpath('.//div[@class="p-img"]/a/img')[0] if len('./@src')) > 0: img_url = 'https' + img_url_a.xpath('./@src')[0] # 书本图片地址 else: img_url = 'https' + img_url_a.xpath('./@data-lazy-img')[0] one_book_info = [book_name, price, author, store, img_url] book_in(one_book_info) return book_infos

2. 爬取3页

点击下一页:

web.find_element_by_class_name('pn-next').click() # 点击下一页

爬取三页：

for i in range(0, 3): all_book_infos += get_onePage_info(web) web.find_element_by_class_name('pn-next').click() # 点击下一页 (2)

3. 数据存储

with open('京东-科幻小说.csv', 'w', encoding='utf-8')as fp: writer = c(fp) wri(['书名', '价格', '作者', '出版社', '预览图片地址']) wris(all_book_info)

4. 总代码

from import Chrome from .common.keys import Keys import time from lxml import etree import csv # 爬取一页 def get_onePage_info(web): web.execute_script('window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);') (2) page_text = web.page_source # with open('3-.html', 'w', encoding='utf-8')as fp: # (page_text) # 进行解析 tree = e(page_text) li_list = ('//li[contains(@class,"gl-item")]') book_infos = [] for li in li_list: book_name = ''.join('.//div[@class="p-name"]/a/em/text()')) # 书名 price = '￥' + li.xpath('.//div[@class="p-price"]/strong/i/text()')[0] # 价格 author_span = li.xpath('.//span[@class="p-bi-name"]/a/text()') if len(author_span) > 0: # 作者 author = author_span[0] else: author = '无' store_span = li.xpath('.//span[@class="p-bi-store"]/a[1]/text()') # 出版社 if len(store_span) > 0: store = store_span[0] else: store = '无' img_url_a = li.xpath('.//div[@class="p-img"]/a/img')[0] if len('./@src')) > 0: img_url = 'https' + img_url_a.xpath('./@src')[0] # 书本图片地址 else: img_url = 'https' + img_url_a.xpath('./@data-lazy-img')[0] one_book_info = [book_name, price, author, store, img_url] book_in(one_book_info) return book_infos def main(): web = Chrome() web.get(';) web.maximize_window() web.find_element_by_id('key').send_keys('科幻小说', Keys.ENTER) # 找到输入框输入，回车 (2) all_book_info = [] for i in range(0, 3): all_book_info += get_onePage_info(web) print('爬取第' + str(i+1) + '页成功') web.find_element_by_class_name('pn-next').click() # 点击下一页 (2) with open('京东-科幻小说.csv', 'w', encoding='utf-8')as fp: writer = c(fp) wri(['书名', '价格', '作者', '出版社', '预览图片地址']) wris(all_book_info) if __name__ == '__main__': main()

结果：

---

四、总结

selenium对于爬取动态数据十分方便，不过速度相对较慢。

---

参考

CSS 属性 选择器（）

python中selenium操作下拉滚动条方法汇总（）