1.概述:
使用Selenium模拟浏览器访问网页,利用PyQuery库解析获取到的网页,然后将获取到的信息保存到MongoDB数据库中,这里以淘宝为例,提取商品的信息。
2.准备工作:
安装MongoDB
现在最新版是4.0,直接去官网下载,然后一直默认安装就可以用了。具体安装过程可以参考下面的两篇博客。
https://blog.csdn.net/Dorma_Bin/article/details/80851230
https://blog.csdn.net/shu15121856/article/details/80736092
然后测试是否可用,4.0之后,默认就开启了系统服务,不用手动配置到服务了。
安装Robomongo
Robomongo是mongodb的一个图形化工具,可以很方便的查看存取的数据信息。
3.分析网页
在相关的环境配置好了之后,我们就可以来分析需要爬取的页面。以搜索python关键词为例。
可以看到它的请求链接中包含了几个GET参数,如果要想构造Ajax链接,直接请求再好不过了,它的返回内容是JSON格式,直接爬取相对比较繁琐,这里采用selenium模拟浏览器。
我们需要获取的是商品信息,打开一个商品,查看它的源代码结构是怎样的。以下面这个商品为例。
我们需要从中提取出商品的基本信息,包括商品图片、名称、价格、购买人数、店铺名称和店铺所在地。它的源代码如下图所示:
4.模拟搜索
网页分析完毕后,通过代码来实现它。首先selenium模拟浏览器打开淘宝页面,这里创建了一个webdriver
对象,用来打开Chrome浏览器,等待加载时,我们使用了WebDriverWait
对象,它可以指定等待条件,同时指定一个最长等待时间,这里指定为最长10秒。如果在这个时间内成功匹配了等待条件,也就是说页面元素成功加载出来了,就立即返回相应结果并继续向下执行,否则到了最大等待时间还没有加载出来时,就直接抛出超时异常。presence_of_element_located
这个条件,用来判断商品的信息是否加载出来,从网页的源码中得到,搜索框的标签是#q
,通过CSS选择器,选中搜索框的标签,搜索按钮的标签为#J_TSearchForm > div.search-button > button
,然后将需要搜索的关键词输入到输入框中。
1 | import re |
5.读取多个页面
这里只是一个页面的结果,我们还需要设置一个自动翻页,读取多个页面的数据。如下图所示:1
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12# 跳转到下一个页面
def next_page(page_number):
try:
input = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '#mainsrp-pager > div > div > div > div.form > input')))
submit = wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR, '#mainsrp-pager > div > div > div > div.form > span.btn.J_Submit')))
input.clear()
input.send_keys(page_number)
submit.click()
wait.until(EC.text_to_be_present_in_element((By.CSS_SELECTOR, '#mainsrp-pager > div > div > div > ul > li.item.active > span'), str(page_number)))
get_products()
except TimeoutException:
next_page(page_number)
这里和上面实现的搜索页面功能类似,通过控制下一页按钮,进行页面的跳转,在页面源码中找到页面输入框的标签#mainsrp-pager > div > div > div > div.form > input
,页面跳转确定按钮标签#mainsrp-pager > div > div > div > div.form > span.btn.J_Submit
。然后判断页面是否跳转成功,所在的页面会进行高亮显示,通过这个标签判断是否高亮#mainsrp-pager > div > div > div > ul > li.item.active > span
。
6.解析商品列表
首先判断商品页面是否加载完毕,商品信息所在的标签#mainsrp-itemlist .items .item
,然后通过调用page_source
属性获取页码的源代码,用PyQuery解析页面。利用CSS选择器,匹配整个页面的每个商品,将结果保存到items
中,然后再对items
进行遍历,利用find()
方法找到我们想要的信息。1
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17# 解析商品页
def get_products():
wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '#mainsrp-itemlist .items .item')))
html = browser.page_source # 获取页面的源代码
doc = pq(html)
items = doc('#mainsrp-itemlist .items .item').items()
for item in items:
product = {
'image': item.find('.pic .img').attr('src'),
'price': item.find('.price').text().replace('\n', ''),
'deal': item.find('.deal-cnt').text()[:-3],
'title': item.find('title').text(),
'shop': item.find('.shop').text(),
'location': item.find('.location').text()
}
print(product)
save_to_mongo(product)
7.保存到MongoDB
这里首先创建了一个MongoDB的连接对象,说明需要插入的数据库,直接insert()
方法将数据插入MongoDB中。
1 | MONGO_URL = 'localhost' |
运行结果如下图所示:
完整代码
1 | import re |