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使用Scrapy、Selenium和OpenPyxl结合Cookies抓取淘宝搜索数据

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简介:
本项目介绍如何利用Python库Scrapy、Selenium与Openpyxl结合Cookies技术,实现对淘宝网站商品信息的自动化爬取及Excel表格存储。 使用Scrapy框架结合Selenium和openpyxl,并利用cookies登录淘宝账号后抓取搜索结果中的商品价格、销量、店铺名称、店铺地址等相关信息,并将这些数据保存到Excel文件中导出。需要提供能够成功登录淘宝的账号和密码,以便对淘宝上的任何信息进行查询。

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  • 使ScrapySeleniumOpenPyxlCookies
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    本项目介绍如何利用Python库Scrapy、Selenium与Openpyxl结合Cookies技术,实现对淘宝网站商品信息的自动化爬取及Excel表格存储。 使用Scrapy框架结合Selenium和openpyxl,并利用cookies登录淘宝账号后抓取搜索结果中的商品价格、销量、店铺名称、店铺地址等相关信息,并将这些数据保存到Excel文件中导出。需要提供能够成功登录淘宝的账号和密码,以便对淘宝上的任何信息进行查询。
  • 使PythonSelenium、PhantomJS商品
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    本项目利用Python结合Selenium与PhantomJS技术,实现自动化采集淘宝网的商品信息,为数据分析及电商研究提供有力的数据支持。 本段落实例为大家分享了使用Python编写爬虫来抓取淘宝商品的具体代码,供参考。 需求目标:进入淘宝页面后搜索“耐克”关键词,并获取以下数据: - 商品标题 - 链接 - 价格 - 城市信息 - 旺旺号 - 已付款人数 进一步深入到第二层页面抓取的数据包括: - 销售量 - 款号等信息。 结果展示部分未详细说明。 源代码如下: ```python # encoding: utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding(utf-8) import time import pandas as pd time1 = time.time() from lxml import etree from selenium import webdriver # 导入selenium模块,用于浏览器自动化操作 ``` 注意:代码片段未展示完整逻辑。
  • ScrapySelenium的示例解析
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    本篇技术文章深入讲解了如何将Scrapy和Selenium结合起来进行网络数据抓取,并通过实际案例详细分析了在淘宝网站上使用这两种工具的具体方法。 在爬取淘宝、京东这类网站的数据时,通常直接发送请求获取response数据是比较困难的,因为这些数据只有在用户浏览网页并进行动态加载后才会出现。因此,如果想要从淘宝或京东上抓取数据,则可以使用selenium来模拟用户的操作行为。对于scrapy框架而言,在解析响应源码以提取所需信息时会遇到问题,这是因为获取到的response中并没有包含已经动态加载的数据。为了应对这种情况,可以在请求发送给下载中间件之前直接利用selenium进行页面解析,并返回完整的内容数据而不经过下载器处理。 以下是相关代码示例: ```python from selenium import webdriver # 创建Selenium WebDriver对象(此处以Chrome为例) driver = webdriver.Chrome() ``` 需要注意的是,在实际应用中,还需要进一步完善和调整上述方案来满足具体需求。
  • ScrapySelenium的示例解析
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    本文详细讲解了如何将Scrapy和Selenium结合起来进行网页数据抓取,并通过一个实际案例来解析在淘宝网站上使用这两种工具相结合的方法。适合想要提高网络爬虫技术的朋友学习参考。 今天为大家分享一篇关于使用Scrapy结合selenium爬取淘宝数据的实例讲解文章,希望能对大家有所帮助。一起跟随下面的内容深入了解吧。
  • 使Python分析
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    本教程介绍如何利用Python编写代码来抓取淘宝网上的商品信息,并进行数据分析与可视化处理。 使用Python的bs4库分析网页进行爬取,并利用numpy、matplotlib和pandas库进行数据分析与展示。
  • jianshu-crawl:使ScrapySelenium简书全站
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    jianshu-crawl是一款利用Scrapy与Selenium技术开发的数据采集工具,专注于全面获取简书网站上的各类信息内容。 使用Scrapy与Selenium在Ubuntu 18.04系统上结合Python 3.8版本及Scrapy 2.1来爬取简书全站内容的方法包括:抓取文章的文字、标题、作者信息(如头像)、发布日期以及存储文章的链接和ID。以下是实现这一目标的基本步骤: - **思路分析**: - 简书上的每一篇文章都有一个特定格式的URL,遵循`jianshu.com/p/文章ID`的形式。 - **实现前戏**:创建Scrapy项目并建立CrawlSpider爬虫文件(包括pipelines和middleware)。 1. 分析简书文章链接规则。根据观察,其标准形式为`jianshu.com/p/文章ID`。 2. 在初始化的Crawlsipder中设置URL模式: - 定义一个名为“js”的类来继承自Scrapy框架中的CrawlSpider; - 设置允许爬取的域名(这里仅是简书网站,即[jianshu.com])。 具体到代码实现上可以如下所示: ```python class JsSpider(CrawlSpider): name = js allowed_domains = [jianshu.com] ``` 通过以上步骤和配置文件设置后,即可构建一个高效的爬虫来抓取简书上的所有文章信息,并能够将其存储至MySQL数据库中以提高数据处理效率。
  • 使PythonSelenium进行关键词,自动商品并存储到MongoDB中
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    本项目利用Python结合Selenium自动化工具,在淘宝网站上依据特定关键词执行搜索操作,并将获取的商品信息自动存入MongoDB数据库。 项目描述:使用selenium和webdriver爬取淘宝的图片、商品、价格等信息。在命令行界面输入参数后,将这些参数记录到txt文件中,运行爬虫程序之后,先通过手机扫码登录淘宝账号,然后PC端网页会自动翻页直到到达最后一页停止对商品进行抓取。 web端功能: 1. 下拉框选择搜索的商品。 2. 点击图片可以放大查看。 3. 点击详情按钮可查看商品的详细信息。 4. 使用饼图展示交易量占比情况。 运行步骤如下: 1. 新建命令行记录文件。该文件用于存储爬虫过程中输入的商品名称和数据库名字,具体位置为E:\a\cmd.txt; 2. 安装selenium并根据自己的chrome版本安装相应的webdriver.exe。 3. 启动爬虫:在命令行中执行`python crawl_taobao.py -k 商品名字 -d 数据库名字`。其中“商品名字”是指要搜索的商品名称,“数据库名字”是存储抓取到的数据的数据库名,建议使用拼音或英文; 4. 启动web端服务:通过运行 `python runserver.py` 命令来启动。 项目技术: Python + Selenium + MongoDB
  • PythonSelenium动态加载的方法
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    本篇文章详细介绍了如何使用Python编程语言结合Selenium工具来实现对淘宝网中动态加载的商品信息进行网页爬虫操作的技术方法。 ### Python使用Selenium爬取淘宝异步加载的数据方法 本段落将详细介绍如何使用Python中的Selenium库来爬取淘宝网站上通过异步加载显示的数据。由于淘宝页面结构较为复杂,直接通过解析Ajax请求或JavaScript代码来获取数据会显得较为繁琐。因此,采用Selenium模拟浏览器行为的方法成为了一种更为高效且实用的选择。 #### 关键技术与工具 1. **Python**: 当前最流行的编程语言之一,以其简洁性和强大的库支持著称。 2. **Selenium**: 是一个用于Web应用程序测试的工具。它支持多种浏览器和多种语言,能够驱动浏览器进行自动化操作。 3. **PhantomJS**: 是一种无头浏览器,非常适合用来进行网页抓取等任务。 4. **BeautifulSoup**: 用于解析HTML和XML文档的库,便于提取所需信息。 5. **MongoDB**: 非关系型数据库,用于存储抓取的数据。 #### 实现步骤 ##### 1. 导入必要的库 ```python from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from bs4 import BeautifulSoup import pymongo ``` ##### 2. 设置Selenium WebDriver - 使用PhantomJS作为WebDriver,并配置参数如窗口大小等。 ```python browser = webdriver.PhantomJS(service_args=SERVICE_ARGS) browser.set_window_size(1400, 900) wait = WebDriverWait(browser, 10) ``` ##### 3. 搜索关键词并获取总页数 ```python def search(): print(正在搜索) try: browser.get(https://www.taobao.com) input = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, #q))) submit = wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR, #J_TSearchForm > div.search-button > button))) input.send_keys(KEYWORD.decode(unicode-escape)) submit.click() total = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, #mainsrp-pager > div > div > div > div.total))) get_product() return total.text except TimeoutException: return search() ``` ##### 4. 翻页功能实现 ```python def next_page(page_number): print(翻页, str(page_number)) try: input = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, #mainsrp-pager > div > div > div > div.form > input))) submit = wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR, #mainsrp-pager > div > div > div > div.form > span.btn.J_Submit))) input.clear() input.send_keys(page_number) submit.click() wait.until(EC.text_to_be_present_in_element((By.CSS_SELECTOR, #mainsrp-pager > div > div > div > ul > li.item.active > span), str(page_number))) get_product() except TimeoutException: return next_page(page_number) ``` ##### 5. 获取商品信息 ```python def get_product(): products = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, #mainsrp-itemlist .items .item))) for product in products: # 使用BeautifulSoup进一步解析每个商品的详细信息 product_html = product.get_attribute(outerHTML) soup = BeautifulSoup(product_html, lxml) title = soup.find(div, class_=row row-2 title).text.strip() price = soup.find(div, class_=price g_price g_price-highlight).text.strip() location = soup.find(div, class_=location).text.strip() save_to_mongodb(title, price, location) ``` ##### 6. 存储数据到MongoDB ```python def save_to_mongodb(title, price, location): collection = db[taobao_products] product_data = { title: title, price: price, location: location } collection.insert_one(product_data) ``` #### 总结 通过以上步骤,我们可以有效地使用Python和Selenium来爬取淘宝网站上的异步加载数据。这种方式不仅解决了页面复杂性带来的问题,还能够灵活地应对各种页面结构变化。此外,结合MongoDB进行数据存储,可以方便后续的数据处理和分析工作。希望本篇内容能帮助读者更好地理解和应用这些技术。
  • ScrapySelenium网易新闻
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    本项目采用Python Scrapy框架结合Selenium技术,实现对网易新闻网站的数据自动化爬取和分析,旨在获取最新、最全的新闻资讯。 使用Scrapy和Selenium结合爬取网易新闻内容。
  • 使Selenium的Python爬虫京东的商品信息
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    本项目采用Python结合Selenium框架编写爬虫程序,用于自动化采集淘宝与京东平台上的商品信息,实现高效的数据获取与分析。 利用Python爬虫结合Selenium技术可以实现对淘宝和京东商品信息的抓取,并且通过无头浏览器的方式进行数据采集,这种方式不需要启动实际的浏览器界面就能完成任务,同时也能有效规避网站设置的反爬措施。这种方法不仅提升了效率还增强了隐蔽性。