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python selenium爬虫

作者：凡人多烦事01 | 2024-05-18 07:38:22

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selenium爬虫

python selenium爬虫

1 前言

博主是一名经管研究生，以自身经历为例。如今大学生写论文大部分都需要数据支撑来论证研究结果，数据除了从数据库直接下载外，有些是需要通过网络爬虫来获得。网络爬虫有很多方法，本文主要介绍selenium爬虫， 版本为python3.6。

2 爬虫

前几天有室友让我爬一个网址：

http://bank.jrj.com.cn/bankpro/data.shtml?type=1&wd=%D1%F8%C0%CF

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在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
要求是将所有产品的专业评级、购买信息、收益指标等信息整合成一个excel表格。

2.1 导包

python写代码需要导入一些模块。这里导入webdriver是为了驱动浏览器自动化。导入time模块是为了爬虫休眠，防止ip被封。导入pandas模块是为了将爬取的信息整合到excel表格里。

from selenium import webdriver
import time
import pandas as pd

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没有下载包的，直接在cmd里输入这三行就行。

pip install selenium
pip install time
pip install pandas

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2.2 发送请求

爬虫的一般流程为发送请求、获取响应内容、解析内容、保存数据四步。第一步是发送请求，我们需要进入这个网页，才能爬取数据。

chrome_driver=r"C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\chromedriver.exe" #替换为你的谷歌浏览器驱动位置
bro=webdriver.Chrome()
bro.get('http://bank.jrj.com.cn/bankpro/data.shtml?type=1&wd=%D1%F8%C0%CF') #替换为你需要爬取的网址

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这里需要先下载谷歌浏览器驱动，可以先打开谷歌浏览器，找到关于Chrome，查看谷歌浏览器版本，下载对应的驱动。在这里插入图片描述
运行后就能看到桌面弹出谷歌浏览器，自动跳转到要爬取的网页。

2.3 爬取内容

本文将获取响应内容、解析内容这两步合并。这部分是本文的重点，需要仔细阅读。这里我们的思路是先爬取所有产品的网址，再进入每个产品网址爬取信息。
先用谷歌浏览器打开爬取的网站，点击F12，浏览器右边会弹出一个框框，再点击Ctrl+Shift+C，鼠标点击第一个产品的名称。可以看到这个href就是第一个产品的网址，也就是我们需要爬取的内容。
在这里插入图片描述
这里我们用xpath定位，教大家一个非常简单的定位方法，右键点击画圈位置，依次点击Copy，Copy full Xpath，粘贴到文本中。

/html/body/div[9]/div/div[3]/table/tbody/tr[1]/td[3]/a #第一个产品
/html/body/div[9]/div/div[3]/table/tbody/tr[2]/td[3]/a #第二个产品
/html/body/div[9]/div/div[3]/table/tbody/tr[4]/td[3]/a #第四个产品

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可以看到，这几个产品的区别在tr处，规律是第n个产品，定位就是tr[n]。往下拉可以看到，该网址一页有20条产品信息，我们可以用for循环遍历第一页的所有产品信息，用get_attribute提取网址和产品名称。get_attribute参数根据需要提取内容的标签决定，这里产品网址前面的标签href=“http://”，所以提取网址get_attribute参数为"href"。用format进行字符串格式化，将值赋予到字符串中。

for j in range(20): #一页20条产品信息         	
	url=bro.find_element_by_xpath("/html/body/div[9]/div/div[3]/table/tbody/tr[{}]/td[3]//a".format(1+j)).get_attribute("href") #产品网址
    name=bro.find_element_by_xpath("/html/body/div[9]/div/div[3]/table/tbody/tr[{}]/td[3]//a".format(1+j)).get_attribute("title") #产品名称
	time.sleep(1) #加1秒休眠

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再用同样的方法，对比第一页第一个产品，第二页第一个产品，第四页第一个产品等等，可以看出定位一模一样，现在的问题便只有如何跳转到第二页了。
我们人为点击下一页，需要将网页拉到底部，看到下一页这个按钮才能点击，selenium也不例外。这里我们用bro.execute_script(‘window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)’)将网页拉到底部，再用bro.find_element_by_partial_link_text(“下一页”)定位到下一页这个按钮。partial_link_text()是模糊匹配，不用link_text精确匹配是因为网页中下一页后面跟了两个箭头，不用find_elements是因为Ctrl+F查到下一页这三个字在网页中是唯一的，再用click()就可以点击到下一页了。
最后我们点到最后一页，可以看到第59页只有11条产品信息，所以需要判断是否是最后一页，若是最后一页，则for j in range(11)。

urls=[]
titles=[]
for i in range(59):
    if i != 58:
        for j in range(20):
            url=bro.find_element_by_xpath("/html/body/div[9]/div/div[3]/table/tbody/tr[{}]/td[3]//a".format(1+j)).get_attribute("href")
            name=bro.find_element_by_xpath("/html/body/div[9]/div/div[3]/table/tbody/tr[{}]/td[3]//a".format(1+j)).get_attribute("title")
            sleep(1)
            print(url)
            urls.append(url)
            titles.append(name)
        bro.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')
        sleep(2)
        btn = bro.find_element_by_link_text("下一页")
        btn.click()
    else:
        for j in range(11):
            url=bro.find_element_by_xpath("/html/body/div[9]/div/div[3]/table/tbody/tr[{}]/td[3]//a".format(1+j)).get_attribute("href")
            name=bro.find_element_by_xpath("/html/body/div[9]/div/div[3]/table/tbody/tr[{}]/td[3]//a".format(1+j)).get_attribute("title")
            sleep(1)
            print(url)
            urls.append(url)
            titles.append(name)

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注意：网页拉到页面底部后仍会加载信息，如果不加休眠可能会定位不到，因为此时页面底部的信息还没加载出来，会导致程序报错。
此时我们已经获得所有产品的网址了，接着我们打开网址，
在这里插入图片描述
用xpath的方法进行定位，专业评级中分数前面的标签是title，所以用get_attribute(“title”)提取。而购买信息和收益指标的数据前面没有标签，所以用text提取文字。随意点击几个产品，可以看出每个产品的综合评估、发行银行等信息的位置都是一致的。
在这里插入图片描述

zhpj=[] #综合评级
fxyh=[] #发行银行
sylx=[] #收益类型
for i in urls:
    bro.get(i)
    zhpj.append(bro.find_element_by_xpath("/html/body/div[9]/div/div[1]/div[2]/div/table/tbody/tr[2]/td[2]/i/i").get_attribute("title"))
    fxyh.append(bro.find_element_by_xpath("/html/body/div[9]/div/div[1]/div[3]/div/table/tbody/tr[1]/td[2]").text)
	sylx.append(bro.find_element_by_xpath("/html/body/div[9]/div/div[1]/div[4]/div/table/tbody/tr[1]/td[2]").text)

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本文只部分展示综合评级，发行银行，收益类型三个数据的爬取，其他信息爬取原理一样。

2.4 保存数据

data=pd.DataFrame()
data['基金名称']=titles
data['综合评级']=zhpj
data['发行银行']=fxyh
data['收益类型']=sylx
data.to_excel('爬取到的数据.xlsx',index=False)

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到这里就完成任务了！

完整代码

from selenium import webdriver
from time import sleep
import pandas as pd

chrome_driver=r"C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\chromedriver.exe"
bro=webdriver.Chrome()
bro.get('http://bank.jrj.com.cn/bankpro/data.shtml?type=1&wd=%D1%F8%C0%CF')
urls=[]
titles=[]
for i in range(59):
    if i != 58:
        for j in range(20):
            url=bro.find_element_by_xpath("/html/body/div[9]/div/div[3]/table/tbody/tr[{}]/td[3]//a".format(1+j)).get_attribute("href")
            name=bro.find_element_by_xpath("/html/body/div[9]/div/div[3]/table/tbody/tr[{}]/td[3]//a".format(1+j)).get_attribute("title")
            sleep(1)
            print(url)
            urls.append(url)
            titles.append(name)
        bro.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')
        sleep(2)
        btn = bro.find_element_by_link_text("下一页")
        btn.click()
    else:
        for j in range(11):
            url=bro.find_element_by_xpath("/html/body/div[9]/div/div[3]/table/tbody/tr[{}]/td[3]//a".format(1+j)).get_attribute("href")
            name=bro.find_element_by_xpath("/html/body/div[9]/div/div[3]/table/tbody/tr[{}]/td[3]//a".format(1+j)).get_attribute("title")
            sleep(1)
            print(url)
            urls.append(url)
            titles.append(name)
zhpj=[] 
fxyh=[] 
sylx=[] 
for i in urls:
    bro.get(i)
    zhpj.append(bro.find_element_by_xpath("/html/body/div[9]/div/div[1]/div[2]/div/table/tbody/tr[2]/td[2]/i/i").get_attribute("title"))
    fxyh.append(bro.find_element_by_xpath("/html/body/div[9]/div/div[1]/div[3]/div/table/tbody/tr[1]/td[2]").text)
    sylx.append(bro.find_element_by_xpath("/html/body/div[9]/div/div[1]/div[4]/div/table/tbody/tr[1]/td[2]").text)
data=pd.DataFrame()
data['基金名称']=titles
data['综合评级']=zhpj
data['发行银行']=fxyh
data['收益类型']=sylx
data.to_excel('爬取到的数据.xlsx',index=False)

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完整结果

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