抖音数据采集,最全python库selenium自动化使用!

本文详细介绍了如何使用Python的Selenium库进行数据采集,涵盖从安装Selenium到初始化不同浏览器,再到设置窗口大小、定位网页元素、执行JavaScript、处理frame、操作cookie、管理选项卡、模拟鼠标事件、等待策略以及导航操作等全面步骤,特别适合进行自动化测试和数据抓取。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、安装selenium

pip install Selenium

二、初始化浏览器

PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取

python免费学习资料以及群交流解答点击即可加入

  • Chrome 是初始化谷歌浏览器

  • Firefox 是初始化火狐浏览器

  • Edge 是初始化IE浏览器

  • PhantomJS 是一个无界面浏览器。

from selenium import webdriver
 
driver = webdriver.Chrome()

三、设置浏览器大小

  • maximize_window 最大化窗口

  • set_window_size 自定义窗口大小

from selenium import webdriver
 
driver = webdriver.Chrome()
driver.maximize_window()

四、访问页面

from selenium import webdriver
 
driver = webdriver.Chrome()
 
driver.get('https://www.baidu.com')

五、定位元素

  • 定位元素的基本方法如下

定位一个元素

定位多个元素

解释

### Python 数据挖掘项目示例 #### 使用Python进行数据挖掘的技术栈 对于的数据挖掘,可以采用类似于其他社交媒体平台的方法和技术栈。由于的内容也存在动态加载等问题,因此需要综合运用多种工具来完成数据获取和处理工作。 - **Requests**:用于发送HTTP请求并接收响应内容,适用于静态页面或者API接口调用[^1]。 - **BeautifulSoup** 或 **lxml**:负责解析HTML文档,从中抽取所需的信息,比如视频链接、描述文字等。 - **Selenium**:当遇到JavaScript渲染的网页时,可以通过此驱动浏览器实例执行自动化操作,从而获得完整的DOM树结构[^2]。 - **Scrapy框架**:如果计划构建更复杂的爬虫应用,则推荐使用这个强大的异步网络爬虫框架来进行大规模的数据采集任务。 - **TikTok API (非官方)**:虽然字节跳动并未提供像YouTube那样开放式的开发者接口给到公众访问全部功能,但是网上存在着一些第三方开发维护的小型API服务可供测试用途;不过需要注意合法性风险以及可能存在的不稳定因素。 #### 实现流程概述 为了从平台上收集有价值的数据集,在实际编程过程中通常会经历以下几个阶段: - 定义目标范围内的关键词列表作为搜索条件输入参数; - 构建合适的URL模式匹配规则以便于后续批量构造查询地址; - 利用上述提到的各种手段组合起来定期轮询指定位置处的新鲜素材资源; - 对原始抓取下来的杂乱无章字符串序列做初步清理转换成易于理解的标准格式; - 进一步利用`pandas`这样的高效表格计算引擎整理汇总统计指标数值; - 借助诸如`matplotlib`, `seaborn`, `pyecharts`之类的绘图组件直观呈现分析结论图表形式展示出来。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def fetch_douyin_data(keyword, page=1): url = f"https://www.douyin.com/search/{keyword}?type=video&page={page}" headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0' } response = requests.get(url=url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") items = [] for item in soup.select('.search-item'): title = item.find('h3').get_text(strip=True) author = item.find(class_='author-name').get_text(strip=True) items.append({ 'title': title, 'author': author }) df = pd.DataFrame(items) return df if __name__ == '__main__': keyword = input("请输入要查找的关键字:") dataframes = [] try: for i in range(1, 6): # 默认最多翻阅前五页的结果 dataframe = fetch_douyin_data(keyword, i) dataframes.extend(dataframe.values.tolist()) final_df = pd.DataFrame(dataframes, columns=['Title', 'Author']) print(final_df.head()) # 绘制柱状图显示不同作者的作品数量对比 counts = final_df['Author'].value_counts() fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) bars = ax.bar(counts.index[:10], counts.values[:10]) ax.set_xlabel('Authors') ax.set_ylabel('Number of Videos') ax.set_title(f'Top Authors by Number of "{keyword}" Related Videos') plt.show() except Exception as e: print(e) ``` 该脚本展示了如何基于特定关键字检索上的相关视频,并简单地进行了创作者作品数目的统计与可视化表示。当然这只是一个非常基础的例子,真实场景下的需求往往更加复杂多变,还需要考虑更多细节方面的要求。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值