selenium爬取300条京东懒加载的商品信息

python爬取动态加载页面,selenium实现滚动到底 阅读详情

1.页面分析

首先给出要爬取数据的url: 京东
进入页面后,显示在界面上的图片已经加载完成,但是没有显示在屏幕上的内容,是没有加载的,只有当我们拖动界面,才会对相应资源进行请求和加载,我们如果用requests模块直接去请求获取页面源码数据,获取的源码肯定不完整。
这时就可以用selenium模拟浏览器的操作,通过拖动界面模拟人浏览,使浏览器资源加载完成后,再去获取页面源码,此时获取的内容就相对完整了。
本次爬取内容是300条商品信息,书籍名称、价格、图片下载链接,获取后将其保存到mysql数据库中。
在这里插入图片描述

2.滑动滚动条获取完整页面源码

先选取滑动滚动条的参照标签,执行JS代码,滑动滚动条到此标签位置,这里为了图片能够完全加载,将整个页面分为6部分,拖动六次后再获取页面源码。
代码如下:

def get_page_text(url):
    driver.get(url)
    sleep(random.random()*3)
    for i in range(10, 61, 10):
        sleep(1)
        target = driver.find_element_by_xpath(f'//*[@id="J_goodsList"]/ul/li[{i}]')
        driver.execute_script("arguments[0].scrollIntoView();", target)
    sleep(random.random())
    page_text = driver.page_source
    return page_text

3.解析源码获取标签内容

现在已经得到了加载完成后的页面数据,此时根据浏览器自带的工具,定位到图片列表具体的位置,大致如下。
在这里插入图片描述
将获取的li标签保存到列表中,再在li标签中定位书籍名称、价格、图片地址。

书籍名称:

在这里插入图片描述
书籍价格:

在这里插入图片描述
图片地址:

在这里插入图片描述
代码如下:

# 数据解析获取标签信息
def parse_page(page_text):
    tree = etree.HTML(page_text)
    li_list = tree.xpath('//*[@id="J_goodsList"]/ul/li')
    book_name_list = []    # 书籍名称
    book_price_list = []    # 书籍价格
    book_imageUrl_list = []    # 书籍图片
    count = 0
    for li in li_list:
        book_name_list.append(''.join(li.xpath('.//div[@class="p-name"]/a/em//text()')))
        book_price_list .append(li.xpath('.//div[@class="p-price"]/strong/i/text()')[0])

        # 由于网速的不稳定,可能有的图片没有加载完成,获取的数据可能为空
        image_url = li.xpath('.//div[@class="p-img"]/a/img/@src')
        if len(image_url) == 0:
            # 若图片未加载出来,图片的url的值为img标签的data-lazy-img标签值
            image_url = li.xpath('.//div[@class="p-img"]/a/img/@data-lazy-img')
        book_imageUrl_list.append('http:' + image_url[0])
    return connectDB(book_name_list, book_price_list, book_imageUrl_list)

4.保存信息至数据库

代码如下:

# 连接数据库并保存
def connectDB(book_name_list, book_price_list, book_imageUrl_list):
    conn = pymysql.Connect(host = '127.0.0.1', port = 3306, user = 'root', password='password', db='books_jd', charset='utf8')
    # 创建游标对象
    cursor = conn.cursor()
    for i in range(len(book_name_list)):
        sql = 'INSERT INTO books(name, price, image_url) VALUES ("{0}","{1}","{2}")'.format(book_name_list[i], book_price_list[i], book_imageUrl_list[i])
        try:
            cursor.execute(sql)
            conn.commit()    # 事务提交
        except Exception as e:
            print(e)
            conn.rollback()    # 事务回滚
    conn.close()
    cursor.close()

主函数代码:

if __name__ == '__main__':
    j = [1, 57, 117, 176, 236]
    for i in range(1,10,2):
        url = 'https://search.jd.com/Search?keyword=python&wq=python&page={0}&s={1}&click=0'.format(i,j[(i-1)//2])
        page_text = get_page_text(url)
        parse_page(page_text)
        sleep(random.random()*4)
        print('第{}页已爬取成功!'.format((i+1)//2))
    # 退出并清除浏览器缓存
    driver.quit()

5.运行结果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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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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