python爬虫之selenium库

【Python】Python3网络爬虫实战-1、请求库安装:Requests、Selenium、ChromeDriver 爬虫可以简单分为几步:抓取页面、分析页面、存储数据。 在第一步抓取页面的过程中,我们就需要模拟浏览器向服务器发出请求,所以需要用到一些 Python 库来实现 HTTP 请求操作,在本书中我们用到的第三方库有 Requests、Selenium、Aiotttp 等。 在本节我们介绍一下这些请求库的安装方法。 1.1.1 Requests的安装 由于 Requests 属于第三方库,也就是 Pyth... 阅读详情



selenium库

selenium库是模拟浏览器,动态爬虫的一个库。首次使用需要安装

pip install selenium

安装之后导入selenium包就可以了。

import selenium

一般常用的类有:

from selenium import webdriver  # 引擎
from selenium.webdriver.common.keys import Keys  # 键盘操作,回车、方向键等等
from selenium.webdriver.common.by import By    # 定位元素使用的
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait   # 显性等待
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC  # 显性等待需要的参数

下面从引擎开始学习



引擎启动器

引擎相当于是,浏览器启动器,可以打开谷歌、火狐、PhantomJS(无界面浏览器)。要启动引擎,本地需要下载对应的浏览器,比如说,你想使用

driver = webdriver.Firefox()

你就必须下载火狐浏览器才可以启动引擎。

可能会出现下载完之后还是打不开火狐浏览器的情况,这是因为selenium和火狐的版本不一致导致的,需要下载一个geckodriver,放到某一个环境路径中,比如python的环境变量。将可执行文件放到里面就可以正常启动了。资源可以在我的博客中找到。

现在就打开一个引擎了,接下来访问网址url。



访问地址

访问网址非常简单。

url = 'http://www.baidu.com'
driver.get(url)

就可以了。当然还可以添加请求头,cookie,等等。在这里就不说了,因为自己现在还没有遇到需要加请求头的网站(主要是自己不会hhhh)。



切换网页,框架

有时会打开多个网页,这时可能,需要切换网页。

driver.window_handles  # 会返回所有打开的网页名字
driver.switch_to_window('网页名字')

当你需要,在上一次点击之前网站,也就是网页的后退。可以使用

driver.forward()     #前进
driver.back()        # 后退

当然一个网页可能有不同的框架组成,定位元素时,需要切换框架才可以定位成功,这时就需要:

driver.switch_to_frame('框架的name或者id')

# 当一个框架没有name或者id属性时,可以使用以下方法:
rq = driver.find_element_by_xpath('//iframe[@scrolling="no"]')  # 先定位,后切换
driver.switch_to.frame(rq)

# 跳出当前框架,返回到上一个框架
driver.switch_to.parent_frame()  

# 跳到最开始的框架。



定位元素

定位元素是selenium中最重要的,因为很多操作都是对元素进行的,所以你得先找到需要操作的元素,才能继续进行。

定位元素有很多方法,其中有常用的有:

driver.find_element_by_id()   # 通过id查找
driver.find_element_by_class_name()  # 通过class查找
driver.find_element_by_xpath()    # 根据符合xpath语法的元素查找
driver.find_element_by_link_text()  # 根据完全符合文本的元素查找
driver.find_element_by_partial_link_text()  # 根据包括文本的元素查找
# 返回一个元素对象,可以继续使用上面的查找方法。
# 例如driver.find_element_by_link_text('新语音呼入报表').find_element_by_id('data')

# 上面的都是找到一个符合条件的元素,就返回。在element加一个s就是找出所有符合条件的元素。
driver.find_elements_by_id()
driver.find_elements_by_class_name()
driver.find_elements_by_xpath()
driver.find_elements_by_link_text()
driver.find_elements_by_partial_link_text()

# element如果没有找到符合条件的元素,会返回一个异常。
# elements如果没有找到符合条件的元素,会返回一个空列表

当然还有暂时我用的不多的定位方法,比如:

driver.find_element_by_css_selector()  # 根据css语法定位
driver.find_element_by_tag_name()  # 根据标签名定位元素
driver.find_element_by_name()   # 通过name这个属性定位?

还有一个总方法:

driver.find_element(by.ID,'data')  # 通过id值查询
driver.find_elements(by.ID,'data')  # 通过id值查询
# 这个需要使用by.(需要定位类型),结果和上面的一样。



对元素进行操作

我们现在已经定位到了一个元素了,比如:

el = driver.driver.find_element_by_id('starttime')

现在可以对这个元素进行以下常用操作:

el.click()  # 点击
el.clear()  # 清空值
el.send_keys('123') # 将123添加到el元素中

当然还有其他的鼠标操作:

#导入 ActionChains 类
from selenium.webdriver import ActionChains

# 鼠标移动到 ac 位置
ac = driver.find_element_by_xpath('element')
ActionChains(driver).move_to_element(ac).perform()

# 在 ac 位置单击
ac = driver.find_element_by_xpath("elementA")
ActionChains(driver).move_to_element(ac).click(ac).perform()

# 在 ac 位置双击
ac = driver.find_element_by_xpath("elementB")
ActionChains(driver).move_to_element(ac).double_click(ac).perform()

# 在 ac 位置右击
ac = driver.find_element_by_xpath("elementC")
ActionChains(driver).move_to_element(ac).context_click(ac).perform()

# 在 ac 位置左键单击hold住,点住不动
ac = driver.find_element_by_xpath('elementF')
ActionChains(driver).move_to_element(ac).click_and_hold(ac).perform()

# 将 ac1 拖拽到 ac2 位置
ac1 = driver.find_element_by_xpath('elementD')
ac2 = driver.find_element_by_xpath('elementE')
ActionChains(driver).drag_and_drop(ac1, ac2).perform()



网页等待、元素等待、元素遮蔽

有时会因为网页没有加载完成,导致元素查找不到,所以需要等一下,有三种等待,

1、显性等待

显示等待,就是等某个元素加载出来之后,再进行提取。

# WebDriverWait 库,负责循环等待
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
# expected_conditions 类,负责条件出发
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

# 每隔10秒查找页面元素 id="myDynamicElement",直到出现则返回
WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.ID, "myDynamicElement")))

如果不写参数,程序默认会 0.5s 调用一次来查看元素是否已经生成,如果本来元素就是存在的,那么会立即返回。

2、隐形等待

隐式等待比较简单,就是简单地设置一个等待时间,单位为秒。

driver.implicitly_wait(10) # seconds,等待10秒,知道界面加载完成

3、暴力等待

直接使用sleep()等待,不推荐使用

import time
time.sleep(2) # 程序暂停2秒

有时元素也加载出来,但是被另一个元素遮蔽了,这时需要等待遮蔽的元素消失,再去提取元素。例如:

obscures = driver.find_elements_by_xpath('//div[@id="1E37CE2C72950001AC1115D0A939F360"]')
# obscures遮蔽元素
if obscures != []:
	WebDriverWait(driver, 10).until(EC.invisibility_of_element(obscures[0]))
    # 等待遮蔽元素消失



网页转换、Beautifulsoup、lxml

当我们已经进到所需要数据的网页了,这时,需要将它driver.page_source进行转化为xml文档或者html文档,进而使用BeautifulSoup、xpath进行提取数据。

soup = BeautifulSoup(driver.page_source,'xml')
# 转化为beautifulsoup格式,使用beautifulsoup语法,提取数据。

html = etree.HTML(driver.page_source)
# 转化为xml文档,使用xpath语法,提取数据


网页关闭,引擎退出

拿到想要的数据之后,将引擎关闭。

driver.quit()


定位元素的一些注意事项

想要代码稳定,定位元素时,尽量选择这个元素唯一的值,id、class、文本,等等,有时id、class也不太稳定,那就选择文本;这一个子标签可能没有,那就查找上一级;实在不行就使用elements,判断一下是不是空列表,然后再进行提取。尽量保证百分比可以提取到元素,这样后面的代码,才可以更稳定。



其他数据保存的问题(简略介绍,以后会详细学习)

有一个需求是,保留excel的格式,只填入数据,可以使用以下方法:

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

s = pd.DataFrame('要保存的数据')

#读取被写入的Excel工作簿
book = load_workbook('test.xlsx')
#建立写入对象
write = pd.ExcelWriter(r'test.xlsx', engine='openpyxl')
write.book = book
write.sheets = {ws.title: ws for ws in book.worksheets}
#写入数据
s.to_excel(write, sheet_name='分时话务量统计', header=False, index=False, startrow=3, startcol=21)
write.save()
write.close()

网页弹窗、填充表单、模拟滚动条滚动,之后再学习。

【项目实战】Python数据获取和网络爬虫中常用的库(Requests/urllib/httpx/aiohttp/BeautifulSoup/PyQuery/lxml/Scrapy/Selenium) 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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