Python 爬取淘宝商品信息栏目的实现

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、ActionChainsActionchains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、lxmllxml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、csvcsv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、requestsRequests 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

加载Chrome驱动，动态解析爬取的网址

#提取公共的爬取信息的api def commonsdk(self,url): browser = webdriver.Chrome(’D:/chromedriver.exe’) try: browser.get(url) except Exception as e: browser.execute_script(’window.stop()’) # 超出时间则不加载 print(e, ’dynamic web load timeout’) 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。

#模拟登录 def logon(self,url,a_href_list_next): username = '淘宝账户名' password = '密码' browser1 = self.commonsdk(url) #登录账号 browser1.find_element_by_id(’fm-login-id’).send_keys(username) browser1.find_element_by_id(’fm-login-password’).send_keys(password) #模拟用户点击登录 browser1.find_element_by_xpath(’//*[@id='login-form']/div[4]/button’).click() #解析商品信息 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

#爬取目录 def List(self,url): browser = self.commonsdk(url) #ActionChains类实现鼠标的单击、双击、拖拽等功能 action = ActionChains(browser) li_list = browser.find_elements_by_css_selector(’.service-bd li’)[1] #实现执行鼠标悬停,便于爬取悬停内容 action.move_to_element(li_list).perform() time.sleep(5) #爬取整个目录的div div_list = browser.find_element_by_css_selector(’.service-fi-links’) #爬取其中的总的名称 h5_list = div_list.find_elements_by_css_selector(’h5’) #爬取小标题的名称 p_list = div_list.find_elements_by_css_selector(’p’) #获取a标签 a_href_list = div_list.find_elements_by_css_selector(’a’) #获取a标签的超链接 a_href_list_next = div_list.find_elements_by_css_selector(’a’)[1].get_attribute(’href’) print(li_list.text) for j in range(len(p_list)): if j<len(p_list): print(h5_list[j].text) print(p_list[j].text) for i in range(len(a_href_list)): print(a_href_list[i].get_attribute(’href’)) #获取登录框 logon = browser.find_element_by_id(’J_SiteNavBd’) #获取登录框的超链接 logon_url = logon.find_element_by_css_selector(’a’).get_attribute(’href’) #先关闭第一个网页 browser.close() 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。

#爬取商品信息 def Buy_information(self,url,browser): browser.get(url) div_list = browser.find_element_by_xpath(’//*[@id='mainsrp-itemlist']/div/div/div[1]/div[1]’) img = div_list.find_element_by_css_selector(’img’) img_url = 'https:'+img.get_attribute(’data-src’) price = div_list.find_element_by_xpath(’//*[@id='mainsrp-itemlist']/div/div/div[1]/div[1]/div[2]/div[1]/div[1]’).text number = div_list.find_element_by_xpath(’//*[@id='mainsrp-itemlist']/div/div/div[1]/div[1]/div[2]/div[1]/div[2]’).text shoping_information = div_list.find_element_by_xpath(’//*[@id='mainsrp-itemlist']/div/div/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]’).text shop = div_list.find_element_by_xpath(’//*[@id='mainsrp-itemlist']/div/div/div[1]/div[1]/div[2]/div[3]/div[1]/a’).text adress = div_list.find_element_by_xpath(’//*[@id='mainsrp-itemlist']/div/div/div[1]/div[1]/div[2]/div[3]/div[2]’).text path = self.img_baocun(img_url) data={ ’图片路径’:path, ’价格’:price, ’购买人数’:number, ’商品信息’:shoping_information, ’商家’:shop, ’籍贯’:adress } 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

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

#将解析得到的内容（字典格式）逐行写入csv文件 def write_dictionary_to_csv(self,dict,filename): #格式化文件名 file_name=’{}.csv’.format(filename) with open(file_name, ’a’,encoding=’utf-8’) as f: file_exists = os.path.isfile(filename) #delimiter(定界符) w =csv.DictWriter(f, dict.keys(),delimiter=’,’, quotechar=’'’, lineterminator=’n’,quoting=csv.QUOTE_ALL, skipinitialspace=True) if not file_exists : w.writeheader() w.writerow(dict) 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

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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