Python爬虫之selenium爬虫，模拟浏览器爬取天猫信息

由于工作需要，需要提取到天猫400个指定商品页面中指定的信息，于是有了这个爬虫。这是一个使用 selenium 爬取天猫商品信息的爬虫，虽然功能单一，但是也算是 selenium 爬虫的基本用法了。

源码展示

1 from selenium import webdriver
2 from selenium.webdriver.common.by import By
3 from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
4 from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
5 from selenium.common.exceptions import TimeoutException
6 import csv
7 import time
8
9 class TM_itemdetail(object):
10     def __init__(self,readname='ids.txt',savename='info.csv'):
11         '''传入2个参数，分别是读取ID的文本名称和保存信息的表格名称，给予默认值'''
12         self.readname = readname
13         self.savename = savename
14         self.driver = webdriver.Chrome()
15         self.driver.maximize_window()
16         # 设置一个智能等待
17         self.waiter = WebDriverWait(self.driver,5)
18         self.get_csv()
19
20     def get_csv(self):
21         '''创建一个表格，并且给表格添加标题行'''
22         with open(self.savename,'w',newline='') as f:
23             fieldnames = ['id','info']
24             writer = csv.DictWriter(f,fieldnames=fieldnames)
25             writer.writeheader()
26
27     def write_info(self,info_dic):
28         '''写入单个信息，传入的参数是一个字典，字典的key跟表格的标题对应'''
29         with open(self.savename,'a',newline='') as f:
30             fieldnames = ['id', 'info']
31             writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
32             writer.writerow(info_dic)
33
34     def get_ids(self):
35         '''读取文本的ID，形成一个列表'''
36         with open(self.readname,'r') as f:
37             lines = f.readlines()
38         ids = [k.replace('\n','').strip() for k in lines]
39         return ids
40
41     def get_info(self,id):
42         '''爬虫的主要操作，模拟打开浏览器，找到信息的标签，提取后写入表格'''
43         dic = {}
44         url = 'https://detail.tmall.com/item.htm?id={}'.format(id)
45         self.driver.get(url)
46         # html = self.driver.page_source
47         # print(html)
48         try:
49             location = self.waiter.until(
50                 EC.presence_of_element_located((By.XPATH,'//li[@class="J_step4Time"]'))
51             )
52             info = location.text.strip()
53             dic['id'] = id
54             dic['info'] = info if info else '信息为空白'
55             self.write_info(dic)
56         except TimeoutException as e:
57             print(e)
58             dic['id'] = id
59             dic['info'] = '{}超时，未找到信息'.format(e).strip()
60             self.write_info(dic)
61
62     def main(self):
63         '''主函数，循环爬取，并打印相应的操作过程'''
64         ids = self.get_ids()
65         counter = len(ids)
66         i = 1
67         for id in ids:
68             self.get_info(id)
69             print('总计{}个，已经爬取{}个'.format(counter,i))
70             i += 1
71
72
73 if __name__ == '__main__':
74     start = time.time()
75     tm = TM_itemdetail()
76     tm.main()
77     tm.driver.close()
78     end = time.time()
79     print('运行结束，总耗时：{:.2f}秒'.format(end-start))

源码解析

这个爬虫主要由三个步骤构成：

1. 读取文本中商品ID
2. 循环爬取每个商品的信息
3. 将信息保存到csv表格中

读取文本中的信息

由于是爬取给定的商品ID的宝贝的信息，所以需要一份包含商品ID的文本，文本中每行放入一个商品ID即可。

然后使用 Python 内置的方法，读取所有的商品ID并形成一个列表返回即可，这个过程可以封装到一个函数中，也即是下面这个：

def get_ids(self):
'''读取文本的ID，形成一个列表'''
with open(self.readname,'r') as f:
lines = f.readlines()
ids = [k.replace('\n','').strip() for k in lines]
return ids

这个函数看似没有传入参数，实际上因为是类的函数，所以有个参数是使用的类的属性，也就是文本的名称 

self.readname

。文件的读写可以使用 with...as... 语句，这种操作比较简洁方便。

爬取页面信息

下面截图中红色部分即使要提取的信息部分：

本来想着可以直接找到 URL 构造的规律去使用 

requests

 来爬的，但是最终还是遇到了难度，于是没有办法，只好祭出 

selenium

 这个大杀器！

selenium 爬虫的本质就是模拟浏览器的操作，所以这个爬虫很简单，只需要模拟浏览器打开以下网页，然后找到自己要的信息，提取就行了。

具体代码也封装到了一个函数中，这个函数需要传递一个参数，也就是一个商品ID，用来构成 URL 以便爬虫使用。

def get_info(self,id):
'''爬虫的主要操作，模拟打开浏览器，找到信息的标签，提取后写入表格'''
dic = {}
url = 'https://detail.tmall.com/item.htm?id={}'.format(id)
self.driver.get(url)
# html = self.driver.page_source
# print(html)
try:
location = self.waiter.until(
EC.presence_of_element_located((By.XPATH,'//li[@class="J_step4Time"]'))
)
info = location.text.strip()
dic['id'] = id
dic['info'] = info if info else '信息为空白'
self.write_info(dic)
except TimeoutException as e:
print(e)
dic['id'] = id
dic['info'] = '{}超时，未找到信息'.format(e).strip()
self.write_info(dic)

这个函数主要进行的操作流程为：

1. 打开浏览器
2. 输入一个 URL
3. 等待页面刷新之后查找信息标签
4. 提取指定信息，然后使用封装好的函数写入表格

其中最重要的步骤是提取信息的过程，这个使用了智能等待，也就是设定一个超时，然后浏览器会在这个超时的时间内智能的多次查找指定的信息，直到找到信息就进行下一步，否则继续刷新页面查找，直到超时时间到达报错。

保存信息到表格

信息已经提取，就需要保存起来，因为这个爬虫是工作需要，而且量也比较小，所以最佳的保存信息的方式就是 CSV 的表格形式了，直接使用 Python 自带的 csv 模块就可以。

信息保存分为2个部分：

• 在程序运行的最初，创建一个表格，并且给表格写入标题
• 在每次爬完一个页面，就在表格中写入一条信息

所以，写入表格的代码其实就是分成2个部分来的。

第一部分：

def get_csv(self):
'''创建一个表格，并且给表格添加标题行'''
with open(self.savename,'w',newline='') as f:
fieldnames = ['id','info']
writer = csv.DictWriter(f,fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()

这个部分创建了一个表格，并且可以看到，在爬虫类的的初始化中，已经运行了这个函数，也就是说，在爬虫创建的时候，就创建了一个表格。

self.get_csv()

第二部分：

1 def write_info(self,info_dic):
2     '''写入单个信息，传入的参数是一个字典，字典的key跟表格的标题对应'''
3     with open(self.savename,'a',newline='') as f:
4         fieldnames = ['id', 'info']
5         writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
6         writer.writerow(info_dic)

这个函数就是封装的写入信息，需要传入一个参数，也就是已经提取到的信息，这个信息需要写成字典的格式，因为在表格中已经创建了标题，所以可以直接使用标题的值来作为字典的 key。

循环爬取

最后，将整个爬虫的逻辑封装到一个主函数 

main()

 中即可，并且，为了可以及时看到爬虫的运行进度，可以在控制台中打印爬虫的进度信息。

1 def main(self):
2     '''主函数，循环爬取，并打印相应的操作过程'''
3     ids = self.get_ids()
4     counter = len(ids)
5     i = 1
6     for id in ids:
7         self.get_info(id)
8         print('总计{}个，已经爬取{}个'.format(counter,i))
9         i += 1

 

后记：不得不说，Python真的是个神器，很多需要花大量的时间去重复操作的一个事情，只需要花一点点时间写一个爬虫代码就能做到。

所以，那句话怎么说来着，人生苦短，快用 Python ！

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