Python 爬取淘宝商品信息栏目的实现

时间:2022-09-12 10:25:40

一、相关知识点

1.1、Selenium

Selenium是一个强大的开源Web功能测试工具系列,可进行读入测试套件、执行测试和记录测试结果,模拟真实用户操作,包括浏览页面、点击链接、输入文字、提交表单、触发鼠标事件等操作,并且能够对页面结果进行种种验证。也就是说,只要在测试用例中把预期的用户行为与结果都描述出来,我们就得到了一个可以自动化运行的功能测试套件。

1.2、ActionChains
Actionchains是selenium里面专门处理鼠标相关的操作如:鼠标移动,鼠标按钮操作,按键和上下文菜单(鼠标右键)交互。这对于做更复杂的动作非常有用,比如悬停和拖放。

1.3、time
返回当前时间的时间戳

1.4、lxml
lxml是一个Python库,使用它可以轻松处理XML和HTML文件,还可以用于web爬取。市面上有很多现成的XML解析器,但是为了获得更好的结果,开发人员有时更愿意编写自己的XML和HTML解析器。这时lxml库就派上用场了。这个库的主要优点是易于使用,在解析大型文档时速度非常快,归档的也非常好,并且提供了简单的转换方法来将数据转换为Python数据类型,从而使文件操作更容易。

1.5、csv
csv文件格式是一种通用的电子表格和数据库导入导出格式。最近我调用RPC处理服务器数据时,经常需要将数据做个存档便使用了这一方便的格式。

1.6、requests
Requests 库是一个优雅而简单的 Python HTTP 库,主要用于发送和处理 HTTP 请求

二、部分代码解析

加载Chrome驱动,动态解析爬取的网址

  1. #提取公共的爬取信息的api
  2. def commonsdk(self,url):
  3. browser = webdriver.Chrome('D:/chromedriver.exe')
  4. try:
  5. browser.get(url)
  6. except Exception as e:
  7. browser.execute_script('window.stop()') # 超出时间则不加载
  8. print(e, 'dynamic web load timeout')
  9. return browser;

实现模拟登录

通过定位淘宝登陆界面的url的表单框,然后输入自己的用户名及密码,再模拟鼠标点击事件,继而提交表单信息实现用户登录。

  1. #模拟登录
  2. def logon(self,url,a_href_list_next):
  3. username = "淘宝账户名"
  4. password = "密码"
  5. browser1 = self.commonsdk(url)
  6. #登录账号
  7. browser1.find_element_by_id('fm-login-id').send_keys(username)
  8. browser1.find_element_by_id('fm-login-password').send_keys(password)
  9. #模拟用户点击登录
  10. browser1.find_element_by_xpath('//*[@id="login-form"]/div[4]/button').click()
  11. #解析商品信息
  12. self.Buy_information(a_href_list_next,browser1)

爬取侧边栏目录
1、首先定位到目录分类栏,鼠标光标移动到需要选中的那一栏,继而会出现隐藏的div,(这里需要实现鼠标悬停事件)action.move_to_element(li_list).perform()实现了这一功能。
2、然后定位自己所需要爬取的侧边栏的那一行或多行,通过实现鼠标悬停事件后获取其中内容。
3、获取其超链接进入下一界面

Python 爬取淘宝商品信息栏目的实现

  1. #爬取目录
  2. def List(self,url):
  3. browser = self.commonsdk(url)
  4. #ActionChains类实现鼠标的单击、双击、拖拽等功能
  5. action = ActionChains(browser)
  6. li_list = browser.find_elements_by_css_selector('.service-bd li')[1]
  7. #实现执行鼠标悬停,便于爬取悬停内容
  8. action.move_to_element(li_list).perform()
  9. time.sleep(5)
  10.  
  11. #爬取整个目录的div
  12. div_list = browser.find_element_by_css_selector('.service-fi-links')
  13. #爬取其中的总的名称
  14. h5_list = div_list.find_elements_by_css_selector('h5')
  15. #爬取小标题的名称
  16. p_list = div_list.find_elements_by_css_selector('p')
  17. #获取a标签
  18. a_href_list = div_list.find_elements_by_css_selector('a')
  19. #获取a标签的超链接
  20. a_href_list_next = div_list.find_elements_by_css_selector('a')[1].get_attribute('href')
  21.  
  22. print(li_list.text)
  23. for j in range(len(p_list)):
  24. if j<len(p_list):
  25. print(h5_list[j].text)
  26. print(p_list[j].text)
  27. for i in range(len(a_href_list)):
  28. print(a_href_list[i].get_attribute('href'))
  29.  
  30. #获取登录框
  31. logon = browser.find_element_by_id('J_SiteNavBd')
  32. #获取登录框的超链接
  33. logon_url = logon.find_element_by_css_selector('a').get_attribute('href')
  34. #先关闭第一个网页
  35. browser.close()
  36. self.logon(logon_url,a_href_list_next)

获取商品信息

1、这里使用的定位方式是Xpath方式,使用了绝对定位来获取标签的位置。

  1. #爬取商品信息
  2. def Buy_information(self,url,browser):
  3. browser.get(url)
  4. div_list = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="mainsrp-itemlist"]/div/div/div[1]/div[1]')
  5. img = div_list.find_element_by_css_selector('img')
  6. img_url = "https:"+img.get_attribute('data-src')
  7. price = div_list.find_element_by_xpath('//*[@id="mainsrp-itemlist"]/div/div/div[1]/div[1]/div[2]/div[1]/div[1]').text
  8. number = div_list.find_element_by_xpath('//*[@id="mainsrp-itemlist"]/div/div/div[1]/div[1]/div[2]/div[1]/div[2]').text
  9. shoping_information = div_list.find_element_by_xpath('//*[@id="mainsrp-itemlist"]/div/div/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]').text
  10. shop = div_list.find_element_by_xpath('//*[@id="mainsrp-itemlist"]/div/div/div[1]/div[1]/div[2]/div[3]/div[1]/a').text
  11. adress = div_list.find_element_by_xpath('//*[@id="mainsrp-itemlist"]/div/div/div[1]/div[1]/div[2]/div[3]/div[2]').text
  12. path = self.img_baocun(img_url)
  13. data={
  14. '图片路径':path,
  15. '价格':price,
  16. '购买人数':number,
  17. '商品信息':shoping_information,
  18. '商家':shop,
  19. '籍贯':adress
  20. }
  21. self.write_dictionary_to_csv(data,'information')

下载图片

通过获取到的图片的url,然后将图片下载到指定的文件夹内

  1. #下载照片
  2. def img_baocun(self,url):
  3. root = "文件夹下载的路径"//电脑上的绝对路径
  4. path = root + url.split('?')[0].split('/')[-1].strip('')#获取jpg的名称
  5. #判断是否存在该路径,不存在则创建
  6. if not os.path.exists(root):
  7. os.mkdir(root)
  8. #判断是否存在该图片,存在则不下载
  9. if not os.path.exists(path):
  10. r = requests.get(url)
  11. r.raise_for_status()
  12. with open(path,'wb') as f:
  13. f.write(r.content)
  14. return path

将需要爬取的信息写入到csv文件中,便于查看
1、商品信息以字典的形式写入csv文件中方便查看。

  1. #将解析得到的内容(字典格式)逐行写入csv文件
  2. def write_dictionary_to_csv(self,dict,filename):
  3. #格式化文件名
  4. file_name='{}.csv'.format(filename)
  5. with open(file_name, 'a',encoding='utf-8') as f:
  6. file_exists = os.path.isfile(filename)
  7. #delimiter(定界符)
  8. w =csv.DictWriter(f, dict.keys(),delimiter=',', quotechar='"', lineterminator='\n',quoting=csv.QUOTE_ALL, skipinitialspace=True)
  9. if not file_exists :
  10. w.writeheader()
  11. w.writerow(dict)
  12. print('当前行写入csv成功!')

三、程序思路

1、首先定位到侧边栏的位置,然后使用action.move_to_element(li_list).perform()的方法实现鼠标的动态悬停,让隐藏的div显示出来,再获取其中的信息。
2、然后再实现模拟登录的功能,登录账号,获取其中的商品信息(由于淘宝的反扒机制,多次登录会让用户扫码登录,此功能暂未实现)
3、商品信息的获取使用Xpath的绝对定位方式来获取。

Xpath的使用方式:
 右键需要定位的标签->选中Copy选项->Copy Xpath

四、发展空间

1、解决淘宝反扒机制的问题。传送门,解决问题
2、文件的写入换用其他方式。

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