爬虫

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了爬虫相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 01-安装Jupyter Notebook

  安装Jupyter Notebook的前提是Python的版本在3.3以上(或2.7版本)

  通过安装Anaconda,来解决安装Jupyter Notebook的问题。

安装Anaconda

官网:https://www.anaconda.com/download/

清华镜像(推荐使用):https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

使用介绍:

运行Jupyter Notebook

jupyter notebook


使用介绍: 快捷键: b: 向下插入一个cell a: 向上插入一个cell m: 将cell的类型切换成 makedown 类型 y: 将cell的类型切换成 code类型 shift
+enter: 执行cell shit+tab: 查看模块的帮助文档 tab: 自动补全

02-urllib模块

  Python中自带的一个基于爬虫的模块。作用:可以是用代码模拟浏览器发起请求。

使用流程:
    指定URL
    发起请求
    获取页面数据
    持久存储

urllib第一个爬虫程序

#  需求:爬去搜狗首页的页数据

import urllib.request

# 1.指定url
url = "https://www.sogou.com/"

# 2.发起请求:urlopen可以根据指定的url发起请求,并返回一个相应对象
response = urllib.request.urlopen(url=url)

# 3.获取页面数据:read函数返回的是响应对象中存储的页面数据
page_text = response.read()

# 4.持久化存储
with open(./sougou.html, wb) as f:
    f.write(page_text)
    print(写入数据成功)

 

# 需求:爬取指定词条所对应的页面数据

import urllib.request
import urllib.parse


url = "https://www.sogou.com/web?query="

# url特性:url不可以存在非ASCII编码的字符数据
world = urllib.parse.quote("人民币")

# 有效的url
url += world

response = urllib.request.urlopen(url=url)

page_text = response.read()

with open(./renminbi.html, wb) as f:
    f.write(page_text)
    print(写入数据成功)

03-反爬机制

技术分享图片
import urllib.request
import urllib.parse
url = https://www.sogou.com/web?
#将get请求中url携带的参数封装至字典中
param = {
    query:周杰伦
}
#对url中的非ascii进行编码
param = urllib.parse.urlencode(param)
#将编码后的数据值拼接回url中
url += param 

#封装自定义的请求头信息的字典:
#将浏览器的UA数据获取,封装到一个字典中。该UA值可以通过抓包工具或者浏览器自带的开发者工具中获取某请求,从中获取UA的值
#注意:在headers字典中可以封装任意的请求头信息
headers={
    User-Agent : Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36
    }
#自定义请求对象,可以在该请求对象中添加自定义的请求头信息
request = urllib.request.Request(url=url,headers=headers)
#使用自定义请求对象发起请求
response = urllib.request.urlopen(request)
data = response.read()
with open(./周杰伦.html,wb) as fp:
    fp.write(data)
print(写入文件完毕)
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04-urllib模块发起的post请求

# 需求:百度翻译发post请求

import urllib.request
import urllib.parse
#通过抓包工具抓取post请求的url
post_url=https://fanyi.baidu.com/sug
#封装post请求参数
data={
    "kw":"dog"
}
data=urllib.parse.urlencode(data)
#自定义请求头信息字典
headers={
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36"
}

#自定义请求对象,然后将封装好的post请求参数赋值给Requst方法的data参数。
#data参数:用来存储post请求的参数
request=urllib.request.Request(post_url,data=data.encode(),headers=headers)
#自定义的请求对象中的参数(data必须为bytes类型)
response=urllib.request.urlopen(request)
response.read()

05-urllib的高级操作

1.代理

      - 什么是代理:代理就是第三方代替本体处理相关事务。例如:生活中的代理:代购,中介,微商......

  - 爬虫中为什么需要使用代理?

     一些网站会有相应的反爬虫措施,例如很多网站会检测某一段时间某个IP的访问次数,如果访问频率太快以至于看起来不像正常访客,它可能就会会禁止这个IP的访问。所以我们需要设置一些代理IP,每隔一段时间换一个代理IP,就算IP被禁止,依然可以换个IP继续爬取。

   - 代理的分类:

    正向代理:代理客户端获取数据。正向代理是为了保护客户端防止被追究责任。

    反向代理:代理服务器提供数据。反向代理是为了保护服务器或负责负载均衡。

import urllib.request
import urllib.parse

#1.创建处理器对象,在其内部封装代理ip和端口
handler=urllib.request.ProxyHandler(proxies={http:95.172.58.224:52608})
#2.创建opener对象,然后使用该对象发起一个请求
opener=urllib.request.build_opener(handler)

url=http://www.baidu.com/s?ie=UTF-8&wd=ip

headers = {
    User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36,
}

request = urllib.request.Request(url, headers=headers)

#使用opener对象发起请求,该请求对应的ip即为我们设置的代理ip
response = opener.open(request)

with open(./daili.html,wb) as fp:
    fp.write(response.read())

 06-requests模块

1.基于requests模块发起get请求 

# 需求:爬取搜狗首页的页面数据

import requests
#指定url
url = https://www.sogou.com/

#发起get请求:get方法会返回请求成功的相应对象
response = requests.get(url=url)

#获取响应中的数据值:text可以获取响应对象中字符串形式的页面数据
page_data = response.text

print(page_data)

#持久化操作
with open(./sougou.html,w,encoding=utf-8) as fp:
    fp.write(page_data)

2.response中重要的属性

#response对象中其他重要的属性
import requests
#指定url
url = https://www.sogou.com/

#发起get请求:get方法会返回请求成功的相应对象
response = requests.get(url=url)

#content获取的是response对象中二进制(byte)类型的页面数据
#print(response.content)
#返回一个响应状态码
#print(response.status_code)
#返回响应头信息
#print(response.headers)
#获取请求的url
#print(response.url)

3.requests模块如何处理携带参数的get请求

# 需求:指定一个词条,获取搜狗搜索结果所对应的页面数据

import requests

url = https://www.sogou.com/web?query=周杰伦&ie=utf-8

response = requests.get(url=url)

page_text = response.text

with open(./zhou.html,w,encoding=utf-8) as fp:
    fp.write(page_text)
import requests
#自定义请求头信息
headers={
    User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36,
    }
#指定url
url = https://www.sogou.com/web
#封装get请求参数
prams = {
    query:周杰伦,
    ie:utf-8
}
#发起请求
response = requests.get(url=url,params=param)

response.status_code
# 自定义请求头信息
import requests
url = https://www.sogou.com/web

#将参数封装到字典中
params = {
    query:周杰伦,
    ie:utf-8
}
#自定义请求头信息
headers = {
    User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36,
}

response = requests.get(url=url,params=params,headers=headers)

response.status_code

4.requests的post请求

# 需求:登录豆瓣网,获取登录成功后的页面数据

import requests

#1.指定post请求的url
url = https://accounts.douban.com/login

#封装post请求的参数
data = {
    "source": "movie",
    "redir": "https://movie.douban.com/",
    "form_email": "15027900535",
    "form_password": "[email protected]",
    "login": "登录",
}
#自定义请求头信息
headers = {
    User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36,
}
#2.发起post请求
response = requests.post(url=url,data=data,headers=headers)

#3.获取响应对象中的页面数据
page_text = response.text

#4.持久化操作
with open(./douban.html,w,encoding=utf-8) as fp:
    fp.write(page_text)

 5.基于ajax的get请求

# 需求:抓取豆瓣电影上电影详情的数据

import requests

url = https://movie.douban.com/j/chart/top_list?

#封装ajax的get请求中携带的参数
params = {
    type:5,
    interval_id:100:90,
    action:‘‘,
    start:100,
    limit:20
}
#自定义请求头信息
headers = {
    User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36,
}

response = requests.get(url=url,params=params,headers=headers)

print(response.text)

 6.基于ajax的post请求

# 需求:爬去肯德基城市餐厅位置数据

import requests

#1指定url
post_url = http://www.kfc.com.cn/kfccda/ashx/GetStoreList.ashx?op=keyword

#处理post请求的参数
data = {
    "cname": "",
    "pid": "",
    "keyword": "上海",
    "pageIndex": "1",
    "pageSize": "10",
}
#自定义请求头信息
headers = {
    User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36,
}

#2发起基于ajax的post请求
response = requests.post(url=post_url,headers=headers,data=data)

response.text

7.综合项目实战

# 需求:爬取搜狗知乎某一个词条对应一定范围页码表示的页面数据

#前三页页面数据(1,2,3)
import requests
import os

#创建一个文件夹
if not os.path.exists(./pages):
    os.mkdir(./pages)
    
word = input(enter a word:)

#动态指定页码的范围
start_pageNum = int(input(enter a start pageNum:))
end_pageNum = int(input(enter a end pageNum:))
#自定义请求头信息
headers = {
    User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36,
}
#1.指定url:设计成一个具有通用的url
url = https://zhihu.sogou.com/zhihu
for page in range(start_pageNum,end_pageNum+1):
    param = {
        query:word,
        page:page,
        ie:utf-8
    }
    response = requests.get(url=url,params=param,headers=headers)
    
    #获取响应中的页面数据(指定页码(page))
    page_text = response.text
    
    #进行持久化存储
    fileName = word+str(page)+.html
    filePath = pages/+fileName
    with open(filePath,w,encoding=utf-8) as fp:
        fp.write(page_text)
        print(第%d页数据写入成功%page)

8.高级

requests模块高级:
- cookie:
    基于用户的用户数据
    - 需求:爬取张三用户的豆瓣网的个人主页页面数据
- cookie作用:服务器端使用cookie来记录客户端的状态信息。
实现流程:
    1.执行登录操作(获取cookie)
    2.在发起个人主页请求时,需要将cookie携带到该请求中
    注意:session对象:发送请求(会将cookie对象进行自动存储)
import requests

session = requests.session()
#1.发起登录请求:将cookie获取,切存储到session对象中
login_url = https://accounts.douban.com/login
data = {
    "source": "None",
    "redir": "https://www.douban.com/people/185687620/",
    "form_email": "15027900535",
    "form_password": "[email protected]",
    "login": "登录",
}
headers={
    User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36,
    }
#使用session发起post请求
login_response = session.post(url=login_url,data=data,headers=headers)

#2.对个人主页发起请求(session(cookie)),获取响应页面数据
url = https://www.douban.com/people/185687620/
response = session.get(url=url,headers=headers)
page_text = response.text

with open(./douban110.html,w,encoding=utf-8) as fp:
    fp.write(page_text)

 9.代理操作

代理操作:
- 1.代理:第三方代理本体执行相关的事物。生活:代购,微商,中介
- 2.为什么要使用代理?
    - 反爬操作。
    - 反反爬手段
- 3.分类:
    - 正向代理:代替客户端获取数据
    - 反向代理:代理服务器端提供数据
- 4.免费代理ip的网站提供商:
    - www.goubanjia.com
    - 快代理
    - 西祠代理
- 5.代码:
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import requests

url = http://www.baidu.com/s?ie=utf-8&wd=ip

headers={
    User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36,
    }

#将代理ip封装到字典
proxy = { 
    http:77.73.69.120:3128
}
#更换网路IP
response = requests.get(url=url,proxies=proxy,headers=headers)

with open(./daili.html,w,encoding=utf-8) as fp:
    fp.write(response.text)
View Code

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07-验证码的处理

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 - 主代码

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- 识别验证码的函数

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# 验证码类型:在此查询所有类型的网址:
http://www.yundama.com/price.html

# 验证码图片文件
filename = codeImg
# 不定长字符
codetype = 3000
# 超时时间
timeout = 20

08-三种数据解析的方式

 1.正则回顾

import re

#提取出python
key="javapythonc++php"
re.findall(python,key)[0]
# 结果:‘python‘

#提取出hello world
key="<html><h1>hello world<h1></html>"
re.findall(<h1>hello world<h1>,key)[0]
# 结果:‘<h1>hello world<h1>‘

#提取170
string = 我喜欢身高为170的女孩
re.findall(d+,string)
# 结果:[‘170‘]

#提取出http://和https://
key=http://www.baidu.com and https://boob.com
re.findall(https{0,1},key)
# 结果:[‘http‘, ‘https‘]

#提取出hit. 
key=[email protected]
re.findall(h.*?.,key) #贪婪模式:根据正则表达式尽可能多的提取出数据
# 结果:[‘hit.‘]

#匹配sas和saas
key=saas and sas and saaas
re.findall(sa{1,2}s,key)
# 结果:[‘saas‘, ‘sas‘]

#匹配出i开头的行   re.S(基于单行)  re.M(基于多行)
string = ‘‘‘fall in love with you
i love you very much
i love she
i love her‘‘‘
re.findall(^i.*,string,re.M)
# 结果:[‘i love you very much‘, ‘i love she‘, ‘i love her‘]

#匹配全部行
string = """<div>静夜思
窗前明月光
疑是地上霜
举头望明月
低头思故乡
</div>"""
re.findall(<div>.*</div>,string,re.S)
# 结果:[‘<div>静夜思
窗前明月光
疑是地上霜
举头望明月
低头思故乡
</div>‘]

2.正则演练

# 需求:使用正则对糗事百科中的图片数据进行解析和下载

‘‘‘
<div class="thumb">

<a href="/article/121159481" target="_blank">
<img src="//pic.qiushibaike.com/system/pictures/12115/121159481/medium/CIYK4P1D4DKSBY4L.jpg" alt="不是臭咸鱼吗">
</a>

</div>
‘‘‘

import requests
import re
import os
#指定url
url = https://www.qiushibaike.com/pic/
headers={
    User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36,
    }
#发起请求
response = requests.get(url=url,headers=headers)

#获取页面数据
page_text = response.text

#数据解析(该列表中存储的就是当前页面源码中所有的图片链接)
img_list = re.findall(<div class="thumb">.*?<img src="(.*?)".*?>.*?</div>,page_text,re.S)

#创建一个存储图片数据的文件夹
if not os.path.exists(./imgs):
    os.mkdir(imgs)
for url in img_list:
    #将图片的url进行拼接,拼接成一个完成的url
    img_url = https: + url
    #持久化存储:存储的是图片的数据,并不是url。
    #获取图片二进制的数据值
    img_data = requests.get(url=img_url,headers=headers).content
    imgName = url.split(/)[-1]
    imgPath = imgs/+imgName
    with open(imgPath,wb) as fp:
        fp.write(img_data)
        print(imgName+写入成功)

 

# 爬去指定页码的图片数据

3.xpath

xpath在爬虫中的使用流程:
- 1.下载:pip install lxml
- 2.导包:from lxml import etree
- 3.创建etree对象进行指定数据的解析
    - 本地:etree=etree.parse(本地文件路径)
           etree.xpath(xpath表达式)
    - 网络:etree=etree.HTML(网络请求到的页面数据)
           etree.xpath(xpath表达式)
常用的xpath表达式:
属性定位:
  # 找到class属性值为song的div标签
  //div[@class="song"] 
层级
&索引定位:   # 找到class属性值为tang的div的直系子标签ul下的第二个子标签li下的直系子标签a   //div[@class="tang"]/ul/li[2]/a
逻辑运算:   
# 找到href属性值为空且class属性值为du的a标签   //a[@href="" and @class="du"]
模糊匹配:
//div[contains(@class, "ng")] //div[starts-with(@class, "ta")] 取文本:   # /表示获取某个标签下的文本内容   # //表示获取某个标签下的文本内容和所有子标签下的文本内容   //div[@class="song"]/p[1]/text()   //div[@class="tang"]//text()
取属性:
//div[@class="tang"]//li[2]/a/@href
from lxml import etree

#xpath函数返回的总是一个列表

#创建etree对象进行指定数据解析
tree = etree.parse(./test.html)
#属性定位:根据指定的属性定位到指定的节点标签
#tree.xpath(‘//div[@class="song"] ‘)
#层级索引定位
#tree.xpath(‘//div[@class="tang"]/ul/li[2]/a‘)

#逻辑定位
#tree.xpath(‘//a[@href="" and @class="du"]‘)

#模糊查询
#tree.xpath(‘//div[contains(@class, "ng")]‘)
#tree.xpath(‘//div[starts-with(@class, "ta")]‘)

#取文本
#tree.xpath(‘//div[@class="song"]/p[1]/text()‘) #/text()获取当前标签中直系存储的文本数据
#tree.xpath(‘//div[@class="tang"]//text()‘)   #//text()获取某一个标签下所有子标签中存储的文本数据


#取属性
tree.xpath(//div[@class="tang"]//li[2]/a/@href)

# 结果:[‘http://www.163.com‘]
xpath插件:就可以直接将xpath表达式作用于浏览器的网页当中
安装:更多工具-》扩展程序-》开启右上角的开发者模式-》xpath插件拖动到页面即可
快捷键:
  开启和关闭xpath插件:ctrol+shitf+x

4.bs4

Beautiful解析:
  - python独有。简单便捷和高效。
环境安装:
  需要将pip源设置为国内源,阿里源、豆瓣源、网易源等
windows 
(1)打开文件资源管理器(文件夹地址栏中) 
(2)地址栏上面输入 %appdata%3)在这里面新建一个文件夹 pip 
(4)在pip文件夹里面新建一个文件叫做 pip.ini ,内容写如下即可 
[global] 
timeout = 6000 
index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 
trusted-host = mirrors.aliyun.com
-------------------------分割线---------------------------- linux (
1)cd ~2)mkdir ~/.pip (3)vi ~/.pip/pip.conf (4)编辑内容,和windows一模一样
需要安装:
  pip install bs4 bs4在使用时候需要一个第三方库,把这个库也安装一下   pip install lxml
代码的使用流程: 核心思想:将html文档转换成Beautiful对象,然后调用该对象中的属性和方法进行html文档指定内容的定位查找。 导包:
  
from bs4 import BeautifulSoup 创建Beautiful对象: - 如果html文档的来源是来源于本地: Beautiful(open(本地的html文件),lxml- 如果html是来源于网络 Beautiful(‘网络请求到的页面数据’,‘lxml’) 属性和方法:
1)根据标签名查找 - soup.a 只能找到第一个符合要求的标签
2)获取属性 - soup.a.attrs 获取a所有的属性和属性值,返回一个字典 - soup.a.attrs[href] 获取href属性 - soup.a[href] 也可简写为这种形式
3)获取内容 - soup.a.string 相当于xpath里的/text() - soup.a.text //text() - soup.a.get_text() //text() 【注意】如果标签还有标签,那么string获取到的结果为None,而其它两个,可以获取文本内容
4)find:找到第一个符合要求的标签 - soup.find(a) 找到第一个符合要求的 - soup.find(a, title="xxx") - soup.find(a, alt="xxx") - soup.find(a, class_="xxx") - soup.find(a, id="xxx")
5)find_All:找到所有符合要求的标签 - soup.find_All(a) - soup.find_All([a,b]) 找到所有的a和b标签 - soup.find_All(a, limit=2) 限制前两个
6)根据选择器选择指定的内容   select:soup.select(#feng) - 常见的选择器:标签选择器(a)、类选择器(.)、id选择器(#)、层级选择器 - 层级选择器: div .dudu #lala .meme .xixi 下面好多级 div//img div > p > a > .lala 只能是下面一级 div/img 【注意】select选择器返回永远是列表,需要通过下标提取指定的对象

 项目实战:

# 需求:爬取古诗文网中三国小说里的标题和内容

import requests
from bs4 import BeautifulSoup


url = http://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html

headers = {
    User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36,
}

# 根据url获取页面指定标题所对应的内容


def get_content(currents_url):
    content_page = requests.get(url=currents_url, headers=headers).text
    soup1 = BeautifulSoup(content_page, lxml)
    div = soup1.find(div, class_=chapter_content)
    return div.text


page_text = requests.get(url=url, headers=headers).text

# 数据解析

soup = BeautifulSoup(page_text, lxml)

# a_list 存储的是一系列的a标签对象
a_list = soup.select(.book-mulu > ul > li > a)

print(a_list[0], type(a_list[0]))  # type(a_list[0])的类型是 <class ‘bs4.element.Tag‘>
# 注意:Tag类型的对象可以继续调用相应的属性和方法进行局部数据的解析


for a in a_list:
    # 获取章节的标题
    title = a.string
    # print(title)
    # 获取章节内容的url
    current_url = http://www.shicimingju.com + a[href]
    # 获取章节内容
    content = get_content(current_url)
    # print(content)
    # fp = open(‘./sanguo/%s%s‘ % (title, ‘.txt‘), ‘w‘, encoding=‘utf-8‘)
    with open(./sanguo/%s % title, w, encoding=utf-8) as e:
        e.write(title + : + content)
        print(%s % title, "写入成功!")

 09-selenium的使用

1.selenum:三方库。可以实现让浏览器完成自动化的操作。
2.环境搭建
    2.1 安装:pip install selenium
    2.2 获取浏览器的驱动程序
下载地址:
    http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html
浏览器版本和驱动版本的对应关系表:             
  https:
//blog.csdn.net/huilan_same/article/details/51896672
#使用下面的方法,查找指定的元素进行操作即可
    find_element_by_id            根据id找节点
    find_elements_by_name         根据name找
    find_elements_by_xpath        根据xpath查找
    find_elements_by_tag_name     根据标签名找
    find_elements_by_class_name   根据class名字查找

 

import time
from selenium import webdriver

# 创建一个浏览器对象, 参数 executable_path 驱动路径
bro = webdriver.Chrome(executable_path=./chromedriver.exe)

# get 方法可以指定一个url, 让浏览器进行请求
bro.get(https://www.baidu.com)

# time.sleep(2)

# 让百度进行指定词条的搜索
text = bro.find_element_by_id(id_=kw)  # 定位到text文本框
# send_keys表示向文本框中输入内容
text.send_keys(人民币)

# time.sleep(2)

# 进行搜索操作
button = bro.find_element_by_id(su)
# 点击搜索按钮
button.click()
# 关闭浏览器
bro.quit()

10-phantomJs的使用

# phantomJs: 无界面浏览器,其自动化流程同上述的谷歌自动化流程一致。

from selenium import webdriver

# 创建浏览器
bro = webdriver.PhantomJS(executable_path=./phantomjs)

# 打开浏览器
bro.get(https://www.baidu.com)

# 截屏操作
bro.save_screenshot(./1.png)

# 让百度进行指定词条的搜索
text = bro.find_element_by_id(id_=kw)  # 定位到text文本框
# send_keys表示向文本框中输入内容
text.send_keys(人民币)

# 进行搜索操作
button = bro.find_element_by_id(su)
# 点击搜索按钮
button.click()

# 截屏操作
bro.save_screenshot(./2.png)

bro.quit()

项目实战:使用selenium+phantomJs处理页面动态加载数据的爬取

# 需求:获取豆瓣电影中动态加载出更多电影详情数据

from selenium import webdriver
from time import sleep

bro = webdriver.PhantomJS(executable_path=./phantomjs)

url = https://movie.douban.com/typerank?type_name=%E5%96%9C%E5%89%A7&type=24&interval_id=100:90&action=
bro.get(url)

sleep(1)
# 截屏
bro.save_screenshot(./1.png)

# 编写js代码:让页面中的滚轮向下滑动(底部)
js = window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)
# 如何让浏览器对象执行js代码
bro.execute_script(js)

sleep(1)
# 截屏
bro.save_screenshot(./2.png)

bro.execute_script(js)
bro.save_screenshot(./3.png)

# 获取加载数据后的页面:page_sourse获取浏览器当前的页面数据
page_text = bro.page_source

print(page_text)

 






















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