python 淘宝爬虫小实例
兄弟们,双十一剁手了吗?购物虽快乐,但是别过度了,毕竟很多降价不是真的降价,眼睛擦亮了~
今天来试试爬一下某宝,FFpKoklKQ这玩意学会了做外包的话,还是值几个钱的。
环境/模块介绍
python 3.8 使用的环境
pycharm 使用的编辑器 selenium 浏览器驱动的第三方模块 csv 数据保存的模块 time 时间模块, 可以用于程序的延迟 random 随机数模块
下载操作浏览器驱动的第三方模块
对应视频教程:Python:双十火热进行中,教你带你用Python继续剁手
selenium pip install selenium
解释我基本都写在注释了,我就偷个懒不在写了。
from selenium import webdriver import time # 时间模块, 可以用于程序的延迟 import random # 随机数模块 from constants import TAO_USERNAME1, TAO_PASSWORhttp://www.cppcns.comD1 import csv # 数据保存的模块 def search_product(keyword): """搜索商品数据, 登录用户""" driver.find_element_by_xpath('//*[@id="q"]').send_keys(keyword) time.sleep(random.randint(1, 3)) # 尽量避免人机检测 随机延迟 driver.f def parse_data(): """解析商品数据""" divs = driver.find_elements_by_xpath('//div[@class="grid g-clearfx"]/div/div') # 所有的div标签 for div in divs: try: info = div.find_element_by_xpath('.//div[@class="row row-2 title"]/a').text price = div.find_element_by_xpath('.//strong').text + '元' deal = div.find_element_by_xpath('.//div[@class="deal-cnt"]').text name = div.find_elementhttp://www.cppcns.com_by_xpath('.//div[@class="shop"]/a/span[2]').text location = div.find_element_by_xpath('.//div[@class="location"]'FFpKoklKQ).te'.//div[@class="pic"]/a').get_attribute('href') print(info, price, deal, name, location, detail_url) # 保存 with open('某宝.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='') as f: csv_write = csv.writer(f) csv_write.writerow([info, price, deal, name, location, detail_url]) except: continue word = input('请输入你要搜索商品的关键字:') # 创建一个浏览器 driver = webdriver.Chrome() # selenium操作的浏览器被识别了, 无法登录 # 修改浏览器http://www.cppcns.com的部分属性, 绕过检测 driver.execute_cdp_cmd("Page.addScriptToEvaluateOnNewDocument", {"source": """Object.defineProperty(navigator, 'webdriver', {get: () => false})"""}) # 执行自动化浏览器的操作 driver.get('https://www.taobao.com/') driver.implicitly_wait(10) # 设置浏览器的等待,加载数据 driver.maximize_window() # 最大化浏览器 # 调用商品搜索的函数 search_product(word) for page in range(100): # 012 print(f'\n==================正在抓取第{page + 1}页数据====================') url = f'https://s.taobao.com/search?q=%E5%B7%B4%E9%BB%8E%E4%B8%96%E5%AE%B6&s={page * 44}' # 解析商品数据 parse_data() time.sleep(random.randint(1, 3)) # 尽量避免人机检测 随机延迟
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