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使用Selenium实现微博爬虫(预登录、展开全文、翻页)

程序员文章站 2022-06-23 10:37:59
前言在csdn发的第一篇文章,时隔两年,终于实现了爬微博的*!本文可以解决微博预登录、识别“展开全文”并爬取完整数据、翻页设置等问题。由于刚接触爬虫,有部分术语可能用的不正确,请大家多指正!一、区分...

前言

在csdn发的第一篇文章,时隔两年,终于实现了爬微博的*!本文可以解决微博预登录、识别“展开全文”并爬取完整数据、翻页设置等问题。由于刚接触爬虫,有部分术语可能用的不正确,请大家多指正!

一、区分动态爬虫和静态爬虫

1、静态网页
静态网页是纯粹的html,没有后台数据库,不含程序,不可交互,体量较少,加载速度快。静态网页的爬取只需四个步骤:发送请求、获取相应内容、解析内容及保存数据。

2、动态网页
动态网页上的数据会随时间及用户交互发生变化,因此数据不会直接呈现在网页源代码中,数据将以json的形式保存起来。因此,动态网页比静态网页多了一步,即需渲染获得相关数据。

3、区分动静态网页的方法
加载网页后,点击右键,选中“查看网页源代码”,如果网页上的绝大多数字段都出现源代码中,那么这就是静态网页,否则是动态网页。

使用Selenium实现微博爬虫(预登录、展开全文、翻页)

二、动态爬虫的两种方法

1.逆向分析爬取动态网页
适用于调度资源所对应网址的数据为json格式,javascript的触发调度。主要步骤是获取需要调度资源所对应的网址-访问网址获得该资源的数据。(此处不详细讲解)

2.使用selenium库爬取动态网页
使用selenium库,该库使用javascript模拟真实用户对浏览器进行操作。本案例将使用该方法。

三、安装selenium库及下载浏览器补丁

1.selenium库使用pip工具进行安装即可。
2.下载与chrome浏览器版本匹配的浏览器补丁。
step1:查看chrome的版本

使用Selenium实现微博爬虫(预登录、展开全文、翻页)

step2:去下载相应版本的浏览器补丁。网址:
step3:解压文件,并将之放到与python.exe同一文件下

使用Selenium实现微博爬虫(预登录、展开全文、翻页)

四、页面打开及预登录

1.导入selenium包

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as ec
from selenium.webdriver.support.ui import webdriverwait
from selenium.webdriver.common.by import by
import time
import pandas as pd

2.打开页面

driver = webdriver.chrome()    
print('准备登陆weibo.cn网站...')
#发送请求
driver.get("https://login.sina.com.cn/signup/signin.php")
wait = webdriverwait(driver,5)
#重要:暂停1分钟进行预登陆,此处填写账号密码及验证
time.sleep(60)

3.采用交互式运行,运行完上面两段程序,会弹出一个框,这个框就是用来模拟网页的交互。在这个框中完成登录(包括填写登录名、密码及短信验证等)

使用Selenium实现微博爬虫(预登录、展开全文、翻页)

4.完成预登录,则进入个人主页

使用Selenium实现微博爬虫(预登录、展开全文、翻页)

五、关键词搜索操作

1.定位上图中的关键词输入框,并在框中输入搜索对象,如“努力学习”

#使用selector去定位关键词搜索框
s_input = driver.find_element_by_css_selector('#search_input')
#向搜索框中传入字段
s_input.send_keys("努力学习")
#定位搜索键
confirm_btn = driver.find_element_by_css_selector('#search_submit')
#点击
confirm_btn.click()

2.当完成上步的代码运行后,会弹出新的窗口,从个人主页跳到微博搜索页。但是driver仍在个人主页,需要人为进行driver的移动,将之移动到微博搜索页。

使用Selenium实现微博爬虫(预登录、展开全文、翻页)

3.使用switch_to.window()方法移位

#人为移动driver
driver.switch_to.window(driver.window_handles[1])

六、识别“展开全文”并爬取数据

1.了解每个元素的selector,用以定位(重点在于唯一标识性)

使用Selenium实现微博爬虫(预登录、展开全文、翻页)

2.使用selector定位元素,并获取相应的数据

comment = []
username = []

#抓取节点:每个评论为一个节点(包括用户信息、评论、日期等信息),如果一页有20条评论,那么nodes的长度就为20
nodes = driver.find_elements_by_css_selector('div.card > div.card-feed > div.content')

#对每个节点进行循环操作
for i in range(0,len(nodes),1):
    #判断每个节点是否有“展开全文”的链接
    flag = false
    try:
        nodes[i].find_element_by_css_selector("p>a[action-type='fl_unfold']").is_displayed()
        flag = true  
    except:
        flag = false
    
    #如果该节点具有“展开全文”的链接,且该链接中的文字是“展开全文c”,那么点击这个要素,并获取指定位置的文本;否则直接获取文本
    #(两个条件需要同时满足,因为该selector不仅标识了展开全文,还标识了其他元素,没有做到唯一定位)
    if(flag and nodes[i].find_element_by_css_selector("p>a[action-type='fl_unfold']").text.startswith('展开全文c')):
        nodes[i].find_element_by_css_selector("p>a[action-type='fl_unfold']").click()
        comment.append(nodes[i].find_element_by_css_selector('p[node-type="feed_list_content_full"]').text)
    else:
        comment.append(nodes[i].find_element_by_css_selector('p[node-type="feed_list_content"]').text)
    username.append(nodes[i].find_element_by_css_selector("div.info>div:nth-child(2)>a").text)

七、设置翻页

1.使用for循环实现翻页,重点在于识别“下一页”按钮,并点击它

for page in range(49):
    print(page)
    # 定位下一页按钮
    nextpage_button = driver.find_element_by_link_text('下一页')
    #点击按键
    driver.execute_script("arguments[0].click();", nextpage_button)
    wait = webdriverwait(driver,5)
    #与前面类似
    nodes1 = driver.find_elements_by_css_selector('div.card > div.card-feed > div.content')
    for i in range(0,len(nodes1),1):
        flag = false
        try:
            nodes1[i].find_element_by_css_selector("p>a[action-type='fl_unfold']").is_displayed()
            flag = true
        
        except:
            flag = false
        if (flag and nodes1[i].find_element_by_css_selector("p>a[action-type='fl_unfold']").text.startswith('展开全文c')):
            nodes1[i].find_element_by_css_selector("p>a[action-type='fl_unfold']").click()
            comment.append(nodes1[i].find_element_by_css_selector('p[node-type="feed_list_content_full"]').text)
        else:
            comment.append(nodes1[i].find_element_by_css_selector('p[node-type="feed_list_content"]').text)
        username.append(nodes1[i].find_element_by_css_selector("div.info>div:nth-child(2)>a").text)

八、保存数据

1.使用dataframe保存字段

data = pd.dataframe({'username':username,'comment':comment})

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2.导出到excel

data.to_excel("weibo.xlsx")

九、完整代码

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as ec
from selenium.webdriver.support.ui import webdriverwait
from selenium.webdriver.common.by import by
from bs4 import beautifulsoup
import time
import pandas as pd

'''打开网址,预登陆'''
driver = webdriver.chrome()    
print('准备登陆weibo.cn网站...')
#发送请求
driver.get("https://login.sina.com.cn/signup/signin.php")
wait = webdriverwait(driver,5)
#重要:暂停1分钟进行预登陆,此处填写账号密码及验证
time.sleep(60)

'''输入关键词到搜索框,完成搜索'''
#使用selector去定位关键词搜索框
s_input = driver.find_element_by_css_selector('#search_input')
#向搜索框中传入字段
s_input.send_keys("努力学习")
#定位搜索键
confirm_btn = driver.find_element_by_css_selector('#search_submit')
#点击
confirm_btn.click()

#人为移动driver
driver.switch_to.window(driver.window_handles[1])

'''爬取第一页数据'''
comment = []
username = []

#抓取节点:每个评论为一个节点(包括用户信息、评论、日期等信息),如果一页有20条评论,那么nodes的长度就为20
nodes = driver.find_elements_by_css_selector('div.card > div.card-feed > div.content')

#对每个节点进行循环操作
for i in range(0,len(nodes),1):
    #判断每个节点是否有“展开全文”的链接
    flag = false
    try:
        nodes[i].find_element_by_css_selector("p>a[action-type='fl_unfold']").is_displayed()
        flag = true  
    except:
        flag = false
    
    #如果该节点具有“展开全文”的链接,且该链接中的文字是“展开全文c”,那么点击这个要素,并获取指定位置的文本;否则直接获取文本
    #(两个条件需要同时满足,因为该selector不仅标识了展开全文,还标识了其他元素,没有做到唯一定位)
    if(flag and nodes[i].find_element_by_css_selector("p>a[action-type='fl_unfold']").text.startswith('展开全文c')):
        nodes[i].find_element_by_css_selector("p>a[action-type='fl_unfold']").click()
        comment.append(nodes[i].find_element_by_css_selector('p[node-type="feed_list_content_full"]').text)
    else:
        comment.append(nodes[i].find_element_by_css_selector('p[node-type="feed_list_content"]').text)
    username.append(nodes[i].find_element_by_css_selector("div.info>div:nth-child(2)>a").text)

'''循环操作,获取剩余页数的数据'''
for page in range(49):
    print(page)
    # 定位下一页按钮
    nextpage_button = driver.find_element_by_link_text('下一页')
    #点击按键
    driver.execute_script("arguments[0].click();", nextpage_button)
    wait = webdriverwait(driver,5)
    #与前面类似
    nodes1 = driver.find_elements_by_css_selector('div.card > div.card-feed > div.content')
    for i in range(0,len(nodes1),1):
        flag = false
        try:
            nodes1[i].find_element_by_css_selector("p>a[action-type='fl_unfold']").is_displayed()
            flag = true
        
        except:
            flag = false
        if (flag and nodes1[i].find_element_by_css_selector("p>a[action-type='fl_unfold']").text.startswith('展开全文c')):
            nodes1[i].find_element_by_css_selector("p>a[action-type='fl_unfold']").click()
            comment.append(nodes1[i].find_element_by_css_selector('p[node-type="feed_list_content_full"]').text)
        else:
            comment.append(nodes1[i].find_element_by_css_selector('p[node-type="feed_list_content"]').text)
        username.append(nodes1[i].find_element_by_css_selector("div.info>div:nth-child(2)>a").text)

'''保存数据'''
data = pd.dataframe({'username':username,'comment':comment})
data.to_excel("weibo.xlsx")

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