Python爬虫：Selenium+BeautifulSoup解析动态HTML页面【附完整代码】

Myth丶恋晨 2024-04-06 13:42 49阅读 0赞

## 前言 ##

前短时间，为了验证公司的验证码功能存在安全漏洞，写了一个爬虫程序抓取官网图库，然后通过二值分析，破解验证码进入系统刷单。 其中，整个环节里关键的第一步就是拿到数据 -- Python 爬虫技。

今天，我打算把爬虫经验分享一下，因为不能泄露公司核心信息，所以我随便找了一个第三方网站——**《懂车帝》**做演示。为了展示Selenium效果，网站需满足：需要动态加载（下拉）才能获取完整（或更多）数据的网页，如：淘宝，京东，拼多多的商品也都可以。

通过本篇，你将学会通过Selenium自动化加载HTML的技巧，并利用 BeautifulSoup 解析静态的HTML页面，还有使用 xlwt 插件操作 Excel。

本文仅教学使用，无任何攻击行为或意向。

![8a9ebaa8d07e43e39163e335e69d2ba2.gif][]

--------------------

## 正文 ##

### 一、页面分析 ###

#### 1. 打开页面，提取关键信息 ####

首先，打开“某瓣电影一周新片榜”的页面：https://www.dongchedi.com/sales，截图省略了下面列表部分。

然后，提取榜单里的关键信息，如：当前月份，汽车排名，图片链接，汽车名称，汽车品牌，评论数等，这是我们需要爬取的数据，接下来就需要弄清楚他们在 Html 中的位置。

![236905950a96450984213155295aff0e.png][]

#### 2. 分析Html页面 ####

Chrome浏览器 - 【F12】检查下 Html 页面结构，找到排行榜数据的具体位置，这对我们后续利用 Selenium 和 BeautifulSoup 解析至关重要。

下面图片里可以看到，月份信息在 “<div class="more\_more\_\_z2kQC"></div>” 标签里（篇幅原因，没有展示全），而当月的榜单信息在"<li class="list\_item\_\_3gOKl">"的标签里，10条 “<tr></tr> ”标签形成一个List集合。

**注意：**当前页面第一次进来页面只会加载出10条记录，如果想要获取全量的排行榜数据，我们需要用到 Selenium 技术动态加载页面，直到数据全部加载出来为止。

![fd053f5bb3a245ed8936ae5515adb3e0.png][]

#### 3. 结果展示 ####

以我当前的时间为例——“2022年8月”，一共有“TOP542”条数据。

![1584d53a4c0e4f62934cfaf5ca482c08.png][]

--------------------

### 二、代码讲解 ###

#### 1. 导入关键库 ####

import time                             # time函数
    import xlwt                             # 进行excel操作
    import os.path                          # os读写
    from bs4 import BeautifulSoup           # 解析html的
    from selenium import webdriver          # selenium 驱动
    from selenium.webdriver.common.by import By
    from selenium.webdriver.common.keys import Keys                     # 模仿键盘
    from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait           # 导入等待类
    from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC    # 等待条件

#### 2. Selenium 解析动态Html ####

因为当前页面没有明显的元素用来判断拉到什么位置就是底部，所以我的规则是：一直循环，直到连续5次 Keys.PAGE\_DOWN（下拉），<li> 标签数量不再增加，就认为已经到底了。为了避免程序计算太快，每次下拉还停顿了0.2秒，实际效果不错。

while (flag):
            _input.send_keys(Keys.PAGE_DOWN)
            driver.implicitly_wait(2)
            elem = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "list_item__3gOKl")
            len_cur = len(elem)
            print(len_now, len_cur)
            if (len_now != len_cur):
                len_now = len_cur
                num = 0
            elif (len_now == len_cur and num <= 5):
                num = num + 1
                time.sleep(0.5)
            else:
                time.sleep(2)
                break

#### 3. Selenium 转 BeautifulSoup ####

根据小编的开发经验，selenium 很擅长模拟和测试，它动态加载的特性是 BeautifulSoup不 具备的。但是，对于取值操作，简单的还好，复杂点的比如：循环<li>标签这种操作，我还是觉得BeautifulSoup更方便。

在爬虫的世界里，大量有价值的数据都是循环展现的，比如：某排行榜，某商品列表等...所以，Selenium + BeautifulSoup的操作必不可少。

核心代码也非常简单，直接传入 Selenium 驱动 driver，用 page\_source() 就可以啦。

# 获取完整渲染的网页源代码
        pageSource = driver.page_source
        soup = BeautifulSoup(pageSource, 'html.parser')
        soup.prettify()

#### 4. 保存数据 ####

# 创建workbook对象
        book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0)  
        # 创建工作表
        sheet = book.add_sheet('懂车帝想月销量排行榜', cell_overwrite_ok=True)  
        col = ("排名", "图片链接", "名称", "品牌", "指导价", "销量")
        book.save("销量排行榜.xls")

--------------------

### 三、完整代码 ###

细节有待提高，下面的代码大家装好插件，直接拖到本地运行就可以了。

**如果遇到环境问题，未知异常等，请参照博文：**[关于：Python基础，爬虫，常见异常和面试【篇】（专题汇总）][Python]

# -*- codeing = utf-8 -*-
    import time                             # time函数
    import xlwt                             # 进行excel操作
    import os.path                          # os读写
    from bs4 import BeautifulSoup           # 解析html的
    from selenium import webdriver          # selenium 驱动
    from selenium.webdriver.common.by import By
    from selenium.webdriver.common.keys import Keys                     # 模仿键盘
    from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait           # 导入等待类
    from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC    # 等待条件
    
    # 获取全量数据的 selenium 驱动
    def readHtml(baseurl, flag):
        print("—————————— Read Html ——————————")
        # 打开浏览器
        driver = webdriver.Chrome()
        driver.get(baseurl)
        wait = WebDriverWait(driver, 10)
        wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, "tw-mt-12")))
        # 动态加载排行榜数据
        # 我的规则：一直循环，直到连续5次下拉，<li>标签数量不再增加，则认为已经到底了
        num, len_now = 0, 0
        _input = driver.find_element(By.CLASS_NAME, "body")
        while (flag):
            _input.send_keys(Keys.PAGE_DOWN)
            driver.implicitly_wait(2)
            elem = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "list_item__3gOKl")
            len_cur = len(elem)
            print(len_now, len_cur)
            if (len_now != len_cur):
                len_now = len_cur
                num = 0
            elif (len_now == len_cur and num <= 5):
                num = num + 1
                time.sleep(0.5)
            else:
                time.sleep(2)
                break
        return driver
    
    # 将 selenium 驱动转 bs 形式的 html 页面
    def getHtml(driver):
        print("—————————— Get Html ——————————")
        # 获取完整渲染的网页源代码
        pageSource = driver.page_source
        soup = BeautifulSoup(pageSource, 'html.parser')
        soup.prettify()
        return soup
    
    # 从 html 页面爬取数据
    def getData(soup):
        print("—————————— Get Data ——————————")
        # 1. 时间
        dataTime = soup.find('div', class_="more_more__z2kQC").span.text
        # 2. 数据，查找符合要求的字符串
        index = 0                           # 排行
        datalist = []                       # 用来存储爬取的网页信息
        try:
            for item in soup.find_all('li', class_="list_item__3gOKl"):
                data = []                       # 保存一条数据用
                print(item)
                # 2.1 生成一条记录
                index = index + 1
                data.append(index)
                data.append(item.find('div', class_='tw-p-12').div.div.img["src"])
                dd = item.find('div', class_='tw-py-16 tw-pr-12')
                data.append(dd.div.a.text)
                data.append(dd.div.span.text)
                data.append(dd.p.text)
                data.append(item.find('div', class_='tw-py-16 tw-text-center').div.p.text)
                # 2.2 存入list
                datalist.append(data)
        except Exception as e:
            print(e)
            pass
        return dataTime, datalist
    
    # 保存数据到表格
    def saveData(datalist, savepath):
        print("—————————— save ——————————")
        book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0)      # 创建workbook对象
        sheet = book.add_sheet(dataTime, cell_overwrite_ok=True)        # 创建工作表。sheet页名为dataTime
        col = ("排名", "图片链接", "名称", "品牌", "指导价", "销量")
        for i in range(0, len(col)):
            sheet.write(0, i, col[i])           # 列名
        for i in range(0, len(datalist)):
            # print("第%d条" %(i+1))             # 输出语句，用来测试
            data = datalist[i]
            for j in range(0, len(col)):
                sheet.write(i+1, j, data[j])    # 数据
        if os.path.exists(savepath):            # 清空路径
            os.remove(savepath)
        book.save(savepath)                     # 保存
        pass
    
    if __name__ == "__main__":
        print("—————————— 开始执行 ——————————")
        # 1. 读取url
        html = readHtml("https://www.dongchedi.com/sales", True)
        # 2. selenium转BeautifulSoup
        soup = getHtml(html)
        # 3. 处理Html数据
        dataTime, dataList = getData(soup)
        # 4. 保存数据
        saveData(dataList, dataTime + "汽车销量排行总榜.xls")
        print("—————————— 爬取完毕 ——————————")

--------------------

[8a9ebaa8d07e43e39163e335e69d2ba2.gif]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/36de6cd3e3034dbcaf763686c9134fda.gif
[236905950a96450984213155295aff0e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/3d41b0cefca04e9ca41d3608becd94a5.png
[fd053f5bb3a245ed8936ae5515adb3e0.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/436f0ced38674c168bebf218e6f2f6d5.png
[1584d53a4c0e4f62934cfaf5ca482c08.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/928e4d8ce3b34a788982b7c473d682c9.png
[Python]: https://blog.csdn.net/weixin_44259720/article/details/127064751