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使用Selenium和PhantomJS通过Python抓取动态生成的HTML数据

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简介:
本教程介绍如何利用Python结合Selenium与PhantomJS进行网页爬虫开发,特别针对提取需要JavaScript加载的动态内容。 Python 获取 HTML 动态生成的数据。

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客服
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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。
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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。
  • Python Fotocasa Idealista:使 Selenium Idealista 方法
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    本篇文章将介绍如何利用Python结合Selenium库来从Fotocasa和Idealista这两个网站上抓取数据。特别地,我们将深入探讨获取Idealista房产信息的具体方法和技术细节。通过此教程,你能够掌握自动化网络爬虫的基本技巧,并应用于实际的数据分析项目中。 在Python编程领域,数据抓取(也称为网络爬虫)是一项关键技能,它允许开发者从网页上自动收集信息。在这个项目“python-datascraping-fotocasa-idealista”中,我们将深入探讨如何利用Selenium库来从西班牙知名的房地产网站Fotocasa和Idealista抓取数据。Selenium是一个强大的自动化测试工具,同时也被广泛用于网页数据抓取。它允许我们模拟用户行为,如点击按钮、填写表单和滚动页面,在处理动态加载或需要交互的网页时特别有用。 对于像Fotocasa和Idealista这样的房地产平台来说,这些功能尤为重要,因为房源信息通常嵌入在JavaScript代码中,或者在用户滚动时动态加载。我们需要安装Selenium库。在Python环境中,可以使用pip命令进行安装: ```bash pip install selenium ``` 接着,我们还需要一个浏览器驱动程序(如ChromeDriver),因为它用于与浏览器通信。根据你的浏览器版本,在网上下载相应的驱动,并将其路径添加到系统环境变量中。 在开始抓取数据之前,请先分析目标网页的HTML结构,找到包含所需信息的元素。例如,如果我们要抓取房源的标题、价格和位置,我们需要找到对应的CSS选择器或XPath表达式。这些信息通常位于特定类名或ID下的HTML元素内。 以下是一个基本的Selenium代码示例,展示如何获取页面上的房源信息: ```python from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By # 初始化浏览器驱动 driver = webdriver.Chrome() # 访问Fotocasa或Idealista网页 url = https://www.fotocasa.es/es/viviendas/venta/madrid/ driver.get(url) # 定义要查找的元素选择器 title_selector = .property-title__text price_selector = .price span location_selector = .property-address__address # 找到并提取数据 titles = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, title_selector) prices = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, price_selector) locations = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, location_selector) for i in range(len(titles)): print(f房源{i+1}:) print(f 标题: {titles[i].text}) print(f 价格: {prices[i].text}) print(f 位置: {locations[i].text}) # 关闭浏览器 driver.quit() ``` 此项目可能还包括数据清洗、存储及数据分析步骤。例如,使用BeautifulSoup库辅助解析HTML,Pandas库进行数据组织,甚至用Matplotlib或Seaborn进行可视化。 为了确保抓取过程的效率和合法性,请注意以下几点: 1. 遵守网站robots.txt文件的规定,不抓取被禁止的部分。 2. 控制请求频率,避免过于频繁而被封禁。 3. 有些网站可能需要登录才能查看完整信息,在这种情况下需实现登录功能。 4. 数据抓取应遵循道德和法律规范,并尊重版权及用户隐私。 “python-datascraping-fotocasa-idealista”项目为学习者提供了从动态网页抓取数据的实际操作示例,涵盖了Selenium的基本用法以及网页数据的提取方法。通过实践此项目,开发者可以深入理解网络爬虫的工作原理并将其应用到其他类似的网页数据抓取任务中。
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    本项目利用Python结合Selenium工具自动爬取河南省历年来的统计年鉴数据,旨在为数据分析与研究提供便捷的数据获取途径。 为了完成一篇关于河南统计年鉴的论文研究工作,需要从网页上获取大量表格数据。手动逐个下载这些表格非常耗时且效率低下,因此打算编写一个脚本来自动化这一过程。 目标网站提供了一系列统计数据表,但没有直接导出功能。使用Python结合selenium库来实现自动抓取和保存所需的数据将大大提高工作效率。 以下是部分代码示例: ```python # -*- coding: utf-8 -*- @File : 河南省统计年鉴.py @Author : fungis @Time : 2020/03/11 20:52 from selenium import webdriver def download_statistical_tables(): # 初始化selenium浏览器对象并打开目标网页 driver = webdriver.Chrome() # 导航至指定页面,此处假设需要登录,请根据实际情况调整 url = http://www.ha.stats.gov.cn/hntj/lib/tjnj/2019/zk/lefte.htm driver.get(url) # 完成其他必要的操作如登录、选择表格等(这里省略) # 保存数据到本地文件,可以是CSV或其他格式 data = extract_table_data() # 假设此函数用于提取页面上的表格信息 save_to_file(data, 河南省统计年鉴.csv) def main(): download_statistical_tables() if __name__ == __main__: main() ``` 以上代码片段展示了如何使用Python和selenium库来自动化下载网页中的统计数据表。根据实际需求,还需进一步完善具体操作步骤及错误处理机制等细节内容。
  • 使Java Jsouphttpclient
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    本项目利用Java编程语言结合Jsoup与HttpClient库实现网页动态数据的抓取及解析。适合有志于深入学习Web爬虫技术的学习者参考实践。 主要介绍了使用Java爬虫Jsoup与httpclient获取动态生成的数据的相关资料。需要的朋友可以参考这些内容。
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  • 使PythonSelenium测试
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    本项目利用Python编程语言结合Selenium WebDriver工具,自动化地创建针对Web应用的测试用例,有效提高软件质量与开发效率。 使用Python与Selenium自动生成测试用例是一种高效的方法,尤其适用于结合后端SpringBoot框架及浏览器插件mooikfkahbdckldjjndioackbalphokd-3.17.2的自动化测试场景中。通过录制操作流程并导出为可执行代码(如test_.py或Test.java),能够极大程度地解放我们的双手,提供更多的便利。 对于那些难以独自编写出来的复杂代码片段而言,这种方法可以为我们提供宝贵的思路和参考案例,帮助我们更好地理解和掌握更深层次的自动化测试技术。这不仅是一种创新的学习途径,而且通过这种方式生成的基本可运行代码作为起点,我们可以逐步进行优化和完善,在实践中提升学习效率。 这种工具辅助的方式能够使我们在探索新知识的过程中更加高效地解决问题,并且鼓励团队间的协作与交流。正如俗语所说,“独行快,众行远”,集体的力量往往更为强大。在技术发展的道路上,我们应该相互支持、共同进步,一起迎接更多的挑战和机遇。 希望上述建议对大家有所帮助,在自动化测试的领域中不断前行并取得更好的成绩!
  • TP5 使 QueryList PhantomJS 淘宝、京东天猫商品
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    本项目利用ThinkPHP5框架结合QueryList与PhantomJS技术,高效抓取并分析淘宝、京东及天猫平台商品信息,为数据分析和电商研究提供强大支持。 使用TP5结合QueryList与PhantomJS可以实现抓取淘宝、京东、天猫商品数据的功能,包括获取商品图片、详情、规格、参数及价格等信息。这种方法能够确保所有需要的数据都能被完整地采集到。
  • 使SeleniumChromedriver微信公众号
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    本教程详细讲解了如何利用Selenium结合Chromedriver自动化工具,高效地抓取微信公众号的数据。适合对网络爬虫技术感兴趣的技术爱好者学习实践。 使用Selenium和Chromedriver可以自动爬取微信公众号的历史文章及其封面图片。