Selenium结合BeautifulSoup4编写简单的python爬虫

在学会了抓包,接口请求(如requests库)和Selenium的一些操作方法后,基本上就可以编写爬虫,爬取绝大多数网站的内容。

在爬虫领域,Selenium永远是最后一道防线。从本质上来说,访问网页实际上就是一个接口请求。请求url后,返回的是网页的源代码。

我们只需要解析html或者通过正则匹配提取出我们需要的数据即可。

有些网站我们可以使用requests.get(url),得到的响应文本中获取到所有的数据。而有些网页数据是通过JS动态加载到页面中的。使用requests获取不到或者只能获取到一部分数据。
此时我们就可以使用selenium打开页面来,使用driver.page_source来获取JS执行完后的完整源代码。

例如,我们要爬取,diro官网女包的名称,价格,url,图片等数据,可以使用requests先获取到网页源代码:
访问网页,打开开发者工具,我们可以看到所有的商品都在一个

  • 标签里,展开这个li标签,我们可找到商品名称,价格,url,图片链接等信息

从html格式的源码中提取数据,有多种选择,可以使用xml.etree等等方式,bs4是一个比较方便易用的html解析库,配合lxml解析速度比较快。

bs4的使用方法为

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(网页源代码字符串,'lxml')

soup.find(...).find(...)
soup.findall()
soup.select('css selector语法')

soup.find()可以通过节点属性进行查找,如,soup.find('div', id='节点id')或soup.find('li', class_='某个类名')或soup.find('标签名', 属性=属性值),当找到一个节点后,还可以使用这个节点继续在其子节点中查找。
soup.find_all()是查找多个,同样属性的节点,返回一个列表。
soup.select()是使用css selector语法查找,返回一个列表。

以下为示例代码:

from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://www.dior.cn/zh_cn/女士精品/皮具系列/所有手提包')
soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'lxml')

products = soup.select('li.is-product')
for product in products:
 name = product.find('span', class_='product-title').text.strip()
 price = product.find('span', class_='price-line').text.replace('¥', '').replace(',','')
 url = 'https://www.dior.cn' + product.find('a', class_='product-link').attrs['href']
 img = product.find('img').attrs['src']
 sku = img.split('/')[-1]
 print(name, sku, price)

driver.quit()

运行结果,如下图:

注:本例中,也可以使用requests.get()获取网页源代码,格式和使用selenium加载的稍有不同。

一般简单爬虫编写的步骤为:

  • 进入列表页,打开开发者工具,刷新页面及向下滚动,查看新产品加载,是否能抓到XHR数据接口(直接返回JSON格式所有产品数据的接口)
  • 如果有这种接口,尝试修改参数中的分页值,和请求总数值,看看是否能从一个接口返回所有的商品数据
  • 如果只有Doc类型的接口返回页面,尝试使用requests.get()请求页面,分析响应文本,是否包含所有商品数据
  • 如果requests获取不到商品数据或数据不全可以使用selenium加载页面,然后使用bs4解析提取,如果有多个页面,循环逐个操作即可。

以上就是Selenium结合BeautifulSoup4编写简单的python爬虫的详细内容,更多关于python 爬虫的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • Python3爬虫关于识别点触点选验证码的实例讲解

    上一节我们实现了极验验证码的识别,但是除了极验其实还有另一种常见的且应用广泛的验证码,比较有代表性的就是点触验证码. 可能你对这个名字比较陌生,但是肯定见过类似的验证码,比如 12306,这就是一种典型的点触验证码,如图所示: 我们需要直接点击图中符合要求的图,如果所有答案均正确才会验证成功,如果有一个答案错误,验证就会失败,这种验证码就可以称之为点触验证码. 另外还有一个专门提供点触验证码服务的站点,叫做 TouClick,其官方网站为:https://www.touclick.com/,本节

  • python爬虫使用requests发送post请求示例详解

    简介 HTTP协议规定post提交的数据必须放在消息主体中,但是协议并没有规定必须使用什么编码方式.服务端通过是根据请求头中的Content-Type字段来获知请求中的消息主体是用何种方式进行编码,再对消息主体进行解析.具体的编码方式包括: application/x-www-form-urlencoded 最常见post提交数据的方式,以form表单形式提交数据. application/json 以json串提交数据. multipart/form-data 一般使用来上传文件. 一. 以f

  • Python爬虫获取豆瓣电影并写入excel

    豆瓣电影排行榜前250 分为10页,第一页的url为https://movie.douban.com/top250,但实际上应该是https://movie.douban.com/top250?start=0 后面的参数0表示从第几个开始,如0表示从第一(肖申克的救赎)到第二十五(触不可及),https://movie.douban.com/top250?start=25表示从第二十六(蝙蝠侠:黑暗骑士)到第五十名(死亡诗社).等等, 所以可以用一个步长为25的range的for循环参数 复制代

  • Python 通过爬虫实现GitHub网页的模拟登录的示例代码

    1. 实例描述 通过爬虫获取网页的信息时,有时需要登录网页后才可以获取网页中的可用数据,例如获取 GitHub 网页中的注册号码时,就需要先登录账号才能在登录后的页面中看到该信息,如下图所示.那么该如何实现模拟登录的功能呢?本文实现将通过爬虫实现 GitHub 网页的模拟登录. 2. 代码实现 在实现 GitHub 网页的模拟登录时,首先需要查看提交登录请求时都要哪些请求参数,然后获取登录请求的所有参数,再发送登录请求.如果登录成功的情况下获取页面中的注册号码信息即可.具体步骤如下: (1) 点

  • python爬虫爬取网页数据并解析数据

    1.网络爬虫的基本概念 网络爬虫(又称网络蜘蛛,机器人),就是模拟客户端发送网络请求,接收请求响应,一种按照一定的规则,自动地抓取互联网信息的程序. 只要浏览器能够做的事情,原则上,爬虫都能够做到. 2.网络爬虫的功能 网络爬虫可以代替手工做很多事情,比如可以用于做搜索引擎,也可以爬取网站上面的图片,比如有些朋友将某些网站上的图片全部爬取下来,集中进行浏览,同时,网络爬虫也可以用于金融投资领域,比如可以自动爬取一些金融信息,并进行投资分析等. 有时,我们比较喜欢的新闻网站可能有几个,每次都要分别

  • Python爬虫防封ip的一些技巧

    在编写爬虫爬取数据的时候,因为很多网站都有反爬虫措施,所以很容易被封IP,就不能继续爬了.在爬取大数据量的数据时更是瑟瑟发抖,时刻担心着下一秒IP可能就被封了. 本文就如何解决这个问题总结出一些应对措施,这些措施可以单独使用,也可以同时使用,效果更好. 伪造User-Agent 在请求头中把User-Agent设置成浏览器中的User-Agent,来伪造浏览器访问.比如: headers ={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleW

  • python爬虫构建代理ip池抓取数据库的示例代码

    爬虫的小伙伴,肯定经常遇到ip被封的情况,而现在网络上的代理ip免费的已经很难找了,那么现在就用python的requests库从爬取代理ip,创建一个ip代理池,以备使用. 本代码包括ip的爬取,检测是否可用,可用保存,通过函数get_proxies可以获得ip,如:{'HTTPS': '106.12.7.54:8118'} 下面放上源代码,并详细注释: import requests from lxml import etree from requests.packages import u

  • python爬虫使用正则爬取网站的实现

    本文章的所有代码和相关文章, 仅用于经验技术交流分享,禁止将相关技术应用到不正当途径,滥用技术产生的风险与本人无关. 本文章是自己学习的一些记录.欢迎各位大佬点评! 首先 今天是第一天写博客,感受到了博客的魅力,博客不仅能够记录每天的代码学习情况,并且可以当作是自己的学习笔记,以便在后面知识点不清楚的时候前来复习.这是第一次使用爬虫爬取网页,这里展示的是爬取豆瓣电影top250的整个过程,欢迎大家指点. 这里我只爬取了电影链接和电影名称,如果想要更加完整的爬取代码,请联系我.qq 1540741

  • python如何提升爬虫效率

    单线程+多任务异步协程 协程 在函数(特殊函数)定义的时候,使用async修饰,函数调用后,内部语句不会立即执行,而是会返回一个协程对象 任务对象 任务对象=高级的协程对象(进一步封装)=特殊的函数 任务对象必须要注册到时间循环对象中 给任务对象绑定回调:爬虫的数据解析中 事件循环 当做是一个装载任务对象的容器 当启动事件循环对象的时候,存储在内的任务对象会异步执行 特殊函数内部不能写不支持异步请求的模块,如time,requests...否则虽然不报错但实现不了异步 time.sleep --

  • Python爬虫爬取微信朋友圈

    接下来,我们将实现微信朋友圈的爬取. 如果直接用 Charles 或 mitmproxy 来监听微信朋友圈的接口数据,这是无法实现爬取的,因为数据都是被加密的.而 Appium 不同,Appium 作为一个自动化测试工具可以直接模拟 App 的操作并可以获取当前所见的内容.所以只要 App 显示了内容,我们就可以用 Appium 抓取下来. 1. 本节目标 本节我们以 Android 平台为例,实现抓取微信朋友圈的动态信息.动态信息包括好友昵称.正文.发布日期.其中发布日期还需要进行转换,如日期

  • Python爬虫实现自动登录、签到功能的代码

    更新 2016/8/9:最近发现目标网站已经屏蔽了这个登录签到的接口(PS:不过我还是用这个方式赚到了将近一万点积分·····) 前几天女朋友跟我说,她在一个素材网站上下载东西,积分总是不够用,积分是怎么来的呢,是每天登录网站签到获得的,当然也能购买,她不想去买,因为偶尔才会用一次,但是每到用的时候就发现积分不够,又记不得每天去签到,所以就有了这个纠结的事情.怎么办呢,想办法呗,于是我就用python写了个小爬虫,每天去自动帮她签到挣积分.废话不多说,下面就讲讲代码. 我这里用的是python3

  • Python爬虫代理池搭建的方法步骤

    一.为什么要搭建爬虫代理池 在众多的网站防爬措施中,有一种是根据ip的访问频率进行限制,即在某一时间段内,当某个ip的访问次数达到一定的阀值时,该ip就会被拉黑.在一段时间内禁止访问. 应对的方法有两种: 1. 降低爬虫的爬取频率,避免IP被限制访问,缺点显而易见:会大大降低爬取的效率. 2. 搭建一个IP代理池,使用不同的IP轮流进行爬取. 二.搭建思路 1.从代理网站(如:西刺代理.快代理.云代理.无忧代理)爬取代理IP: 2.验证代理IP的可用性(使用代理IP去请求指定URL,根据响应验证

随机推荐