Python 爬取淘宝商品信息栏目的实现

时间：2022-09-12 10:25:40

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

  1. #提取公共的爬取信息的api
  2. def commonsdk(self,url):
  3. browser = webdriver.Chrome('D:/chromedriver.exe')
  4. try:
  5. browser.get(url)
  6. except Exception as e:
  7. browser.execute_script('window.stop()') # 超出时间则不加载
  8. print(e, 'dynamic web load timeout')
  9. 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。

  1. #模拟登录
  2. def logon(self,url,a_href_list_next):
  3. username = "淘宝账户名"
  4. password = "密码"
  5. browser1 = self.commonsdk(url)
  6. #登录账号
  7. browser1.find_element_by_id('fm-login-id').send_keys(username)
  8. browser1.find_element_by_id('fm-login-password').send_keys(password)
  9. #模拟用户点击登录
  10. browser1.find_element_by_xpath('//*[@id="login-form"]/div[4]/button').click()
  11. #解析商品信息
  12. 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

Python 爬取淘宝商品信息栏目的实现

  1. #爬取目录
  2. def List(self,url):
  3. browser = self.commonsdk(url)
  4. #ActionChains类实现鼠标的单击、双击、拖拽等功能
  5. action = ActionChains(browser)
  6. li_list = browser.find_elements_by_css_selector('.service-bd li')[1]
  7. #实现执行鼠标悬停,便于爬取悬停内容
  8. action.move_to_element(li_list).perform()
  9. time.sleep(5)
  10.  
  11. #爬取整个目录的div
  12. div_list = browser.find_element_by_css_selector('.service-fi-links')
  13. #爬取其中的总的名称
  14. h5_list = div_list.find_elements_by_css_selector('h5')
  15. #爬取小标题的名称
  16. p_list = div_list.find_elements_by_css_selector('p')
  17. #获取a标签
  18. a_href_list = div_list.find_elements_by_css_selector('a')
  19. #获取a标签的超链接
  20. a_href_list_next = div_list.find_elements_by_css_selector('a')[1].get_attribute('href')
  21.  
  22. print(li_list.text)
  23. for j in range(len(p_list)):
  24. if j<len(p_list):
  25. print(h5_list[j].text)
  26. print(p_list[j].text)
  27. for i in range(len(a_href_list)):
  28. print(a_href_list[i].get_attribute('href'))
  29.  
  30. #获取登录框
  31. logon = browser.find_element_by_id('J_SiteNavBd')
  32. #获取登录框的超链接
  33. logon_url = logon.find_element_by_css_selector('a').get_attribute('href')
  34. #先关闭第一个网页
  35. browser.close()
  36. 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。

  1. #爬取商品信息
  2. def Buy_information(self,url,browser):
  3. browser.get(url)
  4. div_list = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="mainsrp-itemlist"]/div/div/div[1]/div[1]')
  5. img = div_list.find_element_by_css_selector('img')
  6. img_url = "https:"+img.get_attribute('data-src')
  7. price = div_list.find_element_by_xpath('//*[@id="mainsrp-itemlist"]/div/div/div[1]/div[1]/div[2]/div[1]/div[1]').text
  8. number = div_list.find_element_by_xpath('//*[@id="mainsrp-itemlist"]/div/div/div[1]/div[1]/div[2]/div[1]/div[2]').text
  9. shoping_information = div_list.find_element_by_xpath('//*[@id="mainsrp-itemlist"]/div/div/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]').text
  10. shop = div_list.find_element_by_xpath('//*[@id="mainsrp-itemlist"]/div/div/div[1]/div[1]/div[2]/div[3]/div[1]/a').text
  11. adress = div_list.find_element_by_xpath('//*[@id="mainsrp-itemlist"]/div/div/div[1]/div[1]/div[2]/div[3]/div[2]').text
  12. path = self.img_baocun(img_url)
  13. data={
  14. '图片路径':path,
  15. '价格':price,
  16. '购买人数':number,
  17. '商品信息':shoping_information,
  18. '商家':shop,
  19. '籍贯':adress
  20. }
  21. 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

  1. #下载照片
  2. def img_baocun(self,url):
  3. root = "文件夹下载的路径"//电脑上的绝对路径
  4. path = root + url.split('?')[0].split('/')[-1].strip('')#获取jpg的名称
  5. #判断是否存在该路径，不存在则创建
  6. if not os.path.exists(root):
  7. os.mkdir(root)
  8. #判断是否存在该图片，存在则不下载
  9. if not os.path.exists(path):
  10. r = requests.get(url)
  11. r.raise_for_status()
  12. with open(path,'wb') as f:
  13. f.write(r.content)
  14. 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。

  1. #将解析得到的内容（字典格式）逐行写入csv文件
  2. def write_dictionary_to_csv(self,dict,filename):
  3. #格式化文件名
  4. file_name='{}.csv'.format(filename)
  5. with open(file_name, 'a',encoding='utf-8') as f:
  6. file_exists = os.path.isfile(filename)
  7. #delimiter(定界符)
  8. w =csv.DictWriter(f, dict.keys(),delimiter=',', quotechar='"', lineterminator='\n',quoting=csv.QUOTE_ALL, skipinitialspace=True)
  9. if not file_exists :
  10. w.writeheader()
  11. w.writerow(dict)
  12. 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

1、解决淘宝反扒机制的问题。传送门，解决问题
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服务器之家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服务器之家！

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45893626/article/details/112059577

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