关于selenium爬虫自动登录爬取数据及自动精准抢购利器

用python完成淘宝毫秒级抢单,助你秒杀淘宝折扣商品 今天给大家提供一种思路,用Python实现秒杀订单,借用自动化方式完成最优解。 1 环境 操作系统:Windows Python版本:3.7.2 2 需求分析&前期准备 2.0 需求分析 我们的目标是秒杀淘宝的订单,这里面有几个关键点,首先需要登录淘宝,其次你需要准备好订单,最后要在指定时间快速提交订单。 登录淘宝,这里就要用到一个爬虫利器Selenium,它是一个自动化测试工具,利用它我们可以驱动浏览器执行特定的动作,如点击、下拉等等操作,所见即所得。另外对于一些 JavaScr 阅读详情
  1. 首先下载关于selenium库;


  1. 关于自动登录12306网的源码(在源码中有各步骤的详细中文解决):

# 12306网站selenium自动化登录

from selenium.webdriver import Chrome, ChromeOptions
import time
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By
options = ChromeOptions()  # 创建谷歌浏览器

options.add_experimental_option("detach", True)  # 修改谷歌浏览器测试选项中的参数,使得打开后的浏览器不会自动关闭
# 添加_实验_选项

# options.add_argument('--start-maximized')  # 这里是不去掉网页头部的大窗口浏览
options.add_argument('--disable-blink-features=AutomationControlled')
# 修改谷歌浏览器中的window.navigator.webdriver(正常浏览器控制台中用来检测是不是机器操作的行为,正常浏览器为False)
# 通过以上对add_argument参数的修改即可

web = Chrome(options=options)  # 创建一个浏览器对象并将修改好的参数传入进去
web.get("https://kyfw.12306.cn/")
 # 打开网页
time.sleep(2)

web.find_element(By.XPATH, '//*[@id="J-userName"]').send_keys('123455678')   # 这两行分别是填入12306的账号与密码
web.find_element(By.XPATH,'//*[@id="J-password"]').send_keys('876545321')    # 这里用来演示就不是真实账号
web.find_element(By.XPATH,'//*[@id="J-login"]').click()
time.sleep(2)   # 这里的休眠很重要,不然反应太快脚本识别不到要拖动的东西,会报错!!!
btn = web.find_element(By.XPATH, '//*[@id="nc_1_n1z"]')   # 这里你注意找XPATH时在脚本自动打开的浏览器中找,不然位置不一样会报错
# 找到需要拖拽验证的滚动条
time.sleep(2)
ActionChains(web).drag_and_drop_by_offset(btn, 450, 0).perform()
# 从selenium.webdriver 中引入 ActionChains(链条)模块
# drag_and_drop_by_offset为拖拽的功能指令其中需传入的参数依次为 1.需拖拽的位置,2.横向拖拽的距离.3.纵向拖拽距离
# perform()执行指令
print(f"12306网自动化登录程序", end='\n''over!')

注:上面代码重要的点:

  1. 在使用selenium中遇到登陆时滑动进度条的问题;

  1. 在滑动进度条前要先解决浏览器在控制台可以识别出是否为机器或第三方来操作的问题(window.navigator.webdriver # 正常为False);

  1. 对与Ajax页面要使用time库来让程序休眠几秒,不然可能会报错;

  1. 对ActionChains()下的函数在其后加上perform()函数,才会执行;

  1. 最新的selenium库会程序执行完之后自动关闭,若不想让浏览器自动关闭 需在创建Chrome浏览器对象的时候对其选项中添加一个参数指定其bool(detach)值为True,即可解决此问题;

温馨:对与那些用cookies值登录用到验证码问题时,不用慌,这里可以在网上搜所那些比较成熟的验证码破解工具即可破解各种验证码,例如:(超级鹰)

ok,对上述程序就到这里咯,下次继续分享,如有歧义或其他更好的思路欢迎在评论区中指出。

使用selenium解决12306的登录问题 最近接触了一些selenium模块的相关知识,觉得还挺有意思的,于是决定亲自尝试写一些爬虫程序来强化selenium模块(一定要多尝试、多动手、多总结)。本文主要使用python爬虫来模拟登录铁路12306官网。这儿得吐槽一句,铁路12306网站的反爬机制做的还是比较好。特别是12306的验证码很是令人很头疼的事,有时候自己去验证都不一定能通过。接下来就使用selenium模块解决验证码。 实现过程 首先通过selenium创建一个浏览器,并通过向页面嵌入js代码去掉webdriver控件(我前面有 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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Python案例分享,B站视频教程:https://space.bilibili.com/523606542 1453

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澄绪猿
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