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

 #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

四、发展空间

2、文件的写入换用其他方式。

到此这篇关于Python 爬取淘宝商品信息栏目的实现的文章就介绍到这了,更多相关Python 爬取淘宝商品信息内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客！