详解使用Selenium爬取豆瓣电影前100的爱情片相关信息
什么是selenium
selenium是一个用于测试网站的自动化测试工具,支持各种浏览器包括chrome、firefox、safari等主流界面浏览器,同时也支持phantomjs*面浏览器。
1.准备工作
由于selenium的环境配置过程比较繁琐,我会尽可能详细的对其进行讲解。
1.1 安装selenium
由于selenium的环境配置过程比较繁琐,我会多花一些篇幅对其进行讲解。可以在cmd命令框输入以下内容安装selenium库。
pip install selenium
1.2 浏览器驱动安装
selenium的使用必须有相应浏览器的webdriver,以chrome浏览器为例,可以在这个链接查看自己的浏览器对应的chromedriver的版本。
1.3 环境变量添加
设置浏览器的地址非常简单。 我们可以手动创建一个存放浏览器驱动的目录, , 将下载的浏览器驱动文件丢到该目录下。然后在我的电脑–>属性–>系统设置–>高级–>环境变量–>系统变量–>path,将该目录添加到path的值中。如果配置变量有问题,可以参照这个链接
注意,如果系统报错为:
selenium.common.exceptions.sessionnotcreatedexception: message: session not created:this version of chromedriver only supports chrome version***
表示当前下载的chromedriver的版本与自己浏览器的版本无法对应,可以通过chrome的帮助查看自己的浏览器版本
1.4 小试牛刀
接下来就可以测试我们的selenium是不是可以正常使用了,以一个简单的例子开始:驱动浏览器打开百度。
from selenium import webdriver url='https://www.baidu.com/' browser=webdriver.chrome() browser.get(url)
如果到这里都没有问题的话,就已经可以开始进行下一步了。
2.相关步骤
2.1 引入相关模块
首先导入本次爬虫任务需要的相关库:
from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import by from selenium.webdriver.support.ui import webdriverwait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as ec from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import desiredcapabilities import time
其中selenium.webdriver.common.by 主要用于搜寻网页元素的id信息,用于定位按钮、输入框之类的元素,webdriverwait主要是用于等待网页响应完成,因为网页没有完全加载,就使用find_elements_by_**等方法,就会出现找不到对应元素的情况。
2.2 获取信息
movies=browser.find_elements_by_class_name('movie-name-text') names=[] for item in movies: if item.text!='': names.append(item.text)
其中find_elements_by_class_name就是通过查找class_name来锁定影片名称这个信息。
审查元素后右键即可copy这个元素的js path,selector等信息,可以锁定这个元素及其类似的其他元素的信息。以‘霸王别姬'这部影片为例,他的selector就是#content > div > div.article > div.movie-list-panel.pictext > div:nth-child(1) > div > div > div.movie-name > span.movie-name-text > a
那么就可以用下面的代码来锁定影片名称。
movies=browser.find_elements_by_class_name('#content > div > div.article > div.movie-list-panel.pictext > div:nth-child(1) > div > div > div.movie-name > span.movie-name-text > a')
2.3 设置等待时间
前面已经说过,如果页面还没有完全加载出,我们就进行元素的查找,返回的很可能是空列表,所以我们需要设置等待时间。
这里就涉及到显示等待和隐式等待的区别。
2.3.1 显式等待
每隔一段时间检测一次当前页面元素是否存在,如果超过设置时间检测不到则抛出异常(timeoutexception)代码格式:webdriverwait(driver, timeout, poll_frequency=0.5, ignored_exceptions=none)
2.3.2 隐式等待
隐式等待是通过一定的时长等待页面上某个元素加载完成。如果超出了设置的时长元素还没有被加载,则抛出nosuchelementexception异常。
操作如下:implicitly_wait()
当使用了隐式等待执行测试的时候,如果 webdriver没有在 dom中找到元素,将继续等待,超出设定时间后则抛出找不到元素的异常换句话说,当查找元素或元素并没有立即出现的时候,隐式等待将等待一段时间再查找 dom,默认的时间是0,一旦设置了隐式等待,则它存在整个 webdriver 对象实例的声明周期中,隐式的等到会让一个正常响应的应用的测试变慢,它将会在寻找每个元素的时候都进行等待,这样会增加整个测试执行的时间。我们这里使用的就是隐式等待。
def get_page(): browser.implicitly_wait(10) for i in range(50): time.sleep(0.3) browser.execute_script('window.scrollto(0,document.body.scrollheight)') print('正在下滑第{}次'.format(i)) print('-------------') #time.sleep(10) print("*****请等待几秒*****") time.sleep(10) when=wait.until(ec.presence_of_all_elements_located((by.css_selector,'#content > div > div.article > div.movie-list-panel.pictext > div:nth-child(380) > div > a > img')))
2.3.3 强制等待(补充)
强制等待就是使用python自带的time模块,设置等待时间,操作如下:time.sleep(time)一般可以用强制等待来限制计算机频繁访问目标链接导致验证问题。
2.4 页面自动下滑
页面下滑过程比较简单,不多赘述。其实现过程如下:
browser.execute_script('window.scrollto(0,document.body.scrollheight)')#下滑操作
2.5 保存文件
爬取出的数据是列表形式,使用pandas的to_csv方法就可以保存到本地了。
rate,miscs,actor_list,ranks,playable_sign,names=get_page() datas=pd.dataframe({'names':names,'rank':ranks,'分类':miscs,'评分':rate}) try: datas.to_csv('机器学习\爬虫\douban_0327.csv',encoding='utf_8_sig') print("保存成功") print(datas)
3.完整代码
from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import by from selenium.webdriver.support.ui import webdriverwait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as ec from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import desiredcapabilities import pandas as pd import time url='https://movie.douban.com/typerank?type_name=爱情片&type=13&interval_id=100:90&action=' options=webdriver.chromeoptions() options.add_argument('lang=zh_cn.utf-8') options.add_argument('user-agent="mozilla/5.0 (windows nt 6.3; wow64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/63.0.3239.132 safari/537.36"') browser=webdriver.chrome() browser.get(url) wait=webdriverwait(browser,10) def get_page(): browser.implicitly_wait(10) for i in range(50): time.sleep(0.3) browser.execute_script('window.scrollto(0,document.body.scrollheight)')#下滑操作 print('正在下滑第{}次'.format(i)) print('-------------') #time.sleep(10) print("*****请等待几秒*****") time.sleep(10) when=wait.until(ec.presence_of_all_elements_located((by.css_selector,'#content > div > div.article > div.movie-list-panel.pictext > div:nth-child(380) > div > a > img'))) #----------------------------------------------------------------- movies=browser.find_elements_by_class_name('movie-name-text') names=[] for item in movies: if item.text!='': names.append(item.text) print("爬取成功") print(len(names)) #--------------------------------------------------------------- playables=browser.find_elements_by_class_name('playable-sign') playable_sign=[] for sign in playables: if sign.text!='': playable_sign.append(sign.text) print('爬取成功') print(len(playable_sign)) #------------------------------------------------------------ rank_names=browser.find_elements_by_class_name('rank-num') ranks=[] for rank in rank_names: if rank.text!='': ranks.append(rank.text) print('爬取成功') print(len(ranks)) #--------------------------------------------------------- actors=browser.find_elements_by_class_name('movie-crew') actor_list=[] for actor in actors: if actor.text!='': actor_list.append(actor.text) print('爬取成功') print(len(actor_list)) #---------------------------------------------------------- clasic=browser.find_elements_by_class_name('movie-misc') miscs=[] for misc in clasic: if misc.text!='': miscs.append(misc.text) print('爬取成功') print(len(miscs)) #----------------------------------------------------------- rates=browser.find_elements_by_class_name('movie-rating') rate=[] for score in rates: if score.text!='': rate.append(score.text) print('爬取成功') print(len(rate)) #----------------------------------------------------------- ''' links=browser.find_elements_by_class_name('movie-content') for link in links: link_img=link.get_attribute('data-original') print(link_img) ''' return rate,miscs,actor_list,ranks,playable_sign,names if __name__ == "__main__": rate,miscs,actor_list,ranks,playable_sign,names=get_page() datas=pd.dataframe({'names':names,'rank':ranks,'分类':miscs,'评分':rate}) try: datas.to_csv('机器学习\爬虫\douban_0327.csv',encoding='utf_8_sig') print("保存成功") print(datas) except: print('保存失败')
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