python3爬虫源代码

⑴ 如何用python写出爬虫

先检查是否有API

API是网站官方提供的数据接口，如果通过调用API采集数据，则相当于在网站允许的范围内采集，这样既不会有道德法律风险，也没有网站故意设置的障碍；不过调用API接口的访问则处于网站的控制中，网站可以用来收费，可以用来限制访问上限等。整体来看，如果数据采集的需求并不是很独特，那么有API则应优先采用调用API的方式。

数据结构分析和数据存储

爬虫需求要十分清晰，具体表现为需要哪些字段，这些字段可以是网页上现有的，也可以是根据网页上现有的字段进一步计算的，这些字段如何构建表，多张表如何连接等。值得一提的是，确定字段环节，不要只看少量的网页，因为单个网页可以缺少别的同类网页的字段，这既有可能是由于网站的问题，也可能是用户行为的差异，只有多观察一些网页才能综合抽象出具有普适性的关键字段——这并不是几分钟看几个网页就可以决定的简单事情，如果遇上了那种臃肿、混乱的网站，可能坑非常多。

对于大规模爬虫，除了本身要采集的数据外，其他重要的中间数据（比如页面Id或者url）也建议存储下来，这样可以不必每次重新爬取id。

数据库并没有固定的选择，本质仍是将Python里的数据写到库里，可以选择关系型数据库Mysql等，也可以选择非关系型数据库MongoDB等；对于普通的结构化数据一般存在关系型数据库即可。sqlalchemy是一个成熟好用的数据库连接框架，其引擎可与Pandas配套使用，把数据处理和数据存储连接起来，一气呵成。

数据流分析

对于要批量爬取的网页，往上一层，看它的入口在哪里；这个是根据采集范围来确定入口，比如若只想爬一个地区的数据，那从该地区的主页切入即可；但若想爬全国数据，则应更往上一层，从全国的入口切入。一般的网站网页都以树状结构为主，找到切入点作为根节点一层层往里进入即可。

值得注意的一点是，一般网站都不会直接把全量的数据做成列表给你一页页往下翻直到遍历完数据，比如链家上面很清楚地写着有24587套二手房，但是它只给100页，每页30个，如果直接这么切入只能访问3000个，远远低于真实数据量；因此先切片，再整合的数据思维可以获得更大的数据量。显然100页是系统设定，只要超过300个就只显示100页，因此可以通过其他的筛选条件不断细分，只到筛选结果小于等于300页就表示该条件下没有缺漏；最后把各种条件下的筛选结果集合在一起，就能够尽可能地还原真实数据量。

明确了大规模爬虫的数据流动机制，下一步就是针对单个网页进行解析，然后把这个模式复制到整体。对于单个网页，采用抓包工具可以查看它的请求方式，是get还是post，有没有提交表单，欲采集的数据是写入源代码里还是通过AJAX调用JSON数据。

同样的道理，不能只看一个页面，要观察多个页面，因为批量爬虫要弄清这些大量页面url以及参数的规律，以便可以自动构造；有的网站的url以及关键参数是加密的，这样就悲剧了，不能靠着明显的逻辑直接构造，这种情况下要批量爬虫，要么找到它加密的js代码，在爬虫代码上加入从明文到密码的加密过程；要么采用下文所述的模拟浏览器的方式。

数据采集

之前用R做爬虫，不要笑，R的确可以做爬虫工作；但在爬虫方面，Python显然优势更明显，受众更广，这得益于其成熟的爬虫框架，以及其他的在计算机系统上更好的性能。scrapy是一个成熟的爬虫框架，直接往里套用就好，比较适合新手学习；requests是一个比原生的urllib包更简洁强大的包，适合作定制化的爬虫功能。requests主要提供一个基本访问功能，把网页的源代码给download下来。一般而言，只要加上跟浏览器同样的Requests Headers参数，就可以正常访问，status_code为200，并成功得到网页源代码；但是也有某些反爬虫较为严格的网站，这么直接访问会被禁止；或者说status为200也不会返回正常的网页源码，而是要求写验证码的js脚本等。

下载到了源码之后，如果数据就在源码中，这种情况是最简单的，这就表示已经成功获取到了数据，剩下的无非就是数据提取、清洗、入库。但若网页上有，然而源代码里没有的，就表示数据写在其他地方，一般而言是通过AJAX异步加载JSON数据，从XHR中找即可找到；如果这样还找不到，那就需要去解析js脚本了。

解析工具

源码下载后，就是解析数据了，常用的有两种方法，一种是用BeautifulSoup对树状HTML进行解析，另一种是通过正则表达式从文本中抽取数据。

BeautifulSoup比较简单，支持Xpath和CSSSelector两种途径，而且像Chrome这类浏览器一般都已经把各个结点的Xpath或者CSSSelector标记好了，直接复制即可。以CSSSelector为例，可以选择tag、id、class等多种方式进行定位选择，如果有id建议选id，因为根据HTML语法，一个id只能绑定一个标签。

正则表达式很强大，但构造起来有点复杂，需要专门去学习。因为下载下来的源码格式就是字符串，所以正则表达式可以大显身手，而且处理速度很快。

对于HTML结构固定，即同样的字段处tag、id和class名称都相同，采用BeautifulSoup解析是一种简单高效的方案，但有的网站混乱，同样的数据在不同页面间HTML结构不同，这种情况下BeautifulSoup就不太好使；如果数据本身格式固定，则用正则表达式更方便。比如以下的例子，这两个都是深圳地区某个地方的经度，但一个页面的class是long，一个页面的class是longitude，根据class来选择就没办法同时满足2个，但只要注意到深圳地区的经度都是介于113到114之间的浮点数，就可以通过正则表达式"11[3-4].\d+"来使两个都满足。

数据整理

一般而言，爬下来的原始数据都不是清洁的，所以在入库前要先整理；由于大部分都是字符串，所以主要也就是字符串的处理方式了。

字符串自带的方法可以满足大部分简单的处理需求，比如strip可以去掉首尾不需要的字符或者换行符等，replace可以将指定部分替换成需要的部分，split可以在指定部分分割然后截取一部分。

如果字符串处理的需求太复杂以致常规的字符串处理方法不好解决，那就要请出正则表达式这个大杀器。

Pandas是Python中常用的数据处理模块，虽然作为一个从R转过来的人一直觉得这个模仿R的包实在是太难用了。Pandas不仅可以进行向量化处理、筛选、分组、计算，还能够整合成DataFrame，将采集的数据整合成一张表，呈现最终的存储效果。

写入数据库

如果只是中小规模的爬虫，可以把最后的爬虫结果汇合成一张表，最后导出成一张表格以便后续使用；但对于表数量多、单张表容量大的大规模爬虫，再导出成一堆零散的表就不合适了，肯定还是要放在数据库中，既方便存储，也方便进一步整理。

写入数据库有两种方法，一种是通过Pandas的DataFrame自带的to_sql方法，好处是自动建表，对于对表结构没有严格要求的情况下可以采用这种方式，不过值得一提的是，如果是多行的DataFrame可以直接插入不加索引，但若只有一行就要加索引否则报错，虽然这个认为不太合理；另一种是利用数据库引擎来执行SQL语句，这种情况下要先自己建表，虽然多了一步，但是表结构完全是自己控制之下。Pandas与SQL都可以用来建表、整理数据，结合起来使用效率更高。

⑵ python 爬虫 源代码问题 与爬取后的代码不一致的问题

你打印的是每一项的内容;
左图中这段是一段java代码，它应该是某个script标签下的内容，

⑶ python爬虫简单代码怎么写

import requests
import you_get

# 系统模块包
import sys
import json

url = '视频的播放地址'

path = './shipin'

def downloadshipin(url,path):
'''
#:param url: 视频播放的地址
#:param path: 视频下载保存的路径
#:return:
'''
# 调用cmd指令
sys.argv = ['you_get','-o',path,url]
you_get.main()

def Extractshipin():
'''
提取网页当中的视频播放地址
:return:
'''
urls = ''
headers = {
'user-agent':''
}
response = requests.get(urls,headers=headers).text
json_data = json.loads(response[37:-1])
data = json_data['result']

for i in data:
shipin_url = i['arcurl']
path = './shipin'
downloadshipin(shipin_url,path)

Extractshipin()

⑷ python爬虫 源码

import os,requests
from bs4 import BeautifulSoup

headers ={
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:75.0) Gecko/20100101 Firefox/75.0'
}

for i in range(105,200):

try:
url = 'https://pvp.qq.com/web201605/herodetail/' + str(i) +'.shtml'

response = requests.get(url,headers)
response.encoding = 'gbk'

soup = BeautifulSoup(response.text,'html.parser')

# skill_name = soup.find('p','skill-name')
# skill_desc = soup.find('p','skill-desc')
# print(skill_name.text)
# print(skill_desc.text)

name = soup.find("h2", "cover-name").text
# print(name)

story = soup.find('div', 'pop-bd').text
if story =='\n':
print("\n没有【%d】%s的故事！"%(i,name))
else:

story_ = story.replace('。' ,'。\n' )
story_ = story.replace('\n' ,'\t>>>' )
print(story_[0:30]+"...")
# os.mkdir('C:\\Users\\Crystal\\Desktop\\英雄故事2')
# os.mkdir('C:\\Users\\28459\\Desktop\\测试\\')
os.chdir('C:\\Users\\28459\\Desktop\\测试\\')
open('%s'%name + '.txt' ,'w').write(story_)
print('【%d】%s的故事已保存！'%(i,name))
print()
except AttributeError:
print("\n没有编号为%d的英雄！"%i)

⑸ “2022 年”崔庆才 Python3 爬虫教程 - 代理的使用方法

前面我们介绍了多种请求库，如 urllib、requests、Selenium、Playwright 等用法，但是没有统一梳理代理的设置方法，本节我们来针对这些库来梳理下代理的设置方法。

在本节开始之前，请先根据上一节了解一下代理的基本原理，了解了基本原理之后我们可以更好地理解和学习本节的内容。

另外我们需要先获取一个可用代理，代理就是 IP 地址和端口的组合，就是 : 这样的格式。如果代理需要访问认证，那就还需要额外的用户名密码两个信息。

那怎么获取一个可用代理呢？

使用搜索引擎搜索 “代理” 关键字，可以看到许多代理服务网站，网站上会有很多免费或付费代理，比如快代理的免费 HTTP 代理：https://www.kuaidaili.com/free/ 上面就写了很多免费代理，但是这些免费代理大多数情况下并不一定稳定，所以比较靠谱的方法是购买付费代理。付费代理的各大代理商家都有套餐，数量不用多，稳定可用即可，我们可以自行选购。

另外除了购买付费 HTTP 代理，我们也可以在本机配置一些代理软件，具体的配置方法可以参考 https://setup.scrape.center/proxy-client，软件运行之后会在本机创建 HTTP 或 SOCKS 代理服务，所以代理地址一般都是 127.0.0.1: 这样的格式，不同的软件用的端口可能不同。

这里我的本机安装了一部代理软件，它会在本地 7890 端口上创建 HTTP 代理服务，即代理为 127.0.0.1:7890。另外，该软件还会在 7891 端口上创建 SOCKS 代理服务，即代理为 127.0.0.1:7891，所以只要设置了这个代理，就可以成功将本机 IP 切换到代理软件连接的服务器的 IP 了。

在本章下面的示例里，我使用上述代理来演示其设置方法，你也可以自行替换成自己的可用代理。

设置代理后，测试的网址是 http://httpbin.org/get，访问该链接我们可以得到请求的相关信息，其中返回结果的 origin 字段就是客户端的 IP，我们可以根据它来判断代理是否设置成功，即是否成功伪装了 IP。

好，接下来我们就来看下各个请求库的代理设置方法吧。

首先我们以最基础的 urllib 为例，来看一下代理的设置方法，代码如下：

运行结果如下：

这里我们需要借助 ProxyHandler 设置代理，参数是字典类型，键名为协议类型，键值是代理。注意，此处代理前面需要加上协议，即 http:// 或者 https://，当请求的链接是 HTTP 协议的时候，会使用 http 键名对应的代理，当请求的链接是 HTTPS 协议的时候，会使用 https 键名对应的代理。不过这里我们把代理本身设置为了 HTTP 协议，即前缀统一设置为了 http://，所以不论访问 HTTP 还是 HTTPS 协议的链接，都会使用我们配置的 HTTP 协议的代理进行请求。

创建完 ProxyHandler 对象之后，我们需要利用 build_opener 方法传入该对象来创建一个 Opener，这样就相当于此 Opener 已经设置好代理了。接下来直接调用 Opener 对象的 open 方法，即可访问我们所想要的链接。

运行输出结果是一个 JSON，它有一个字段 origin，标明了客户端的 IP。验证一下，此处的 IP 确实为代理的 IP，并不是真实的 IP。这样我们就成功设置好代理，并可以隐藏真实 IP 了。

如果遇到需要认证的代理，我们可以用如下的方法设置：

这里改变的只是 proxy 变量，只需要在代理前面加入代理认证的用户名密码即可，其中 username 就是用户名，password 为密码，例如 username 为 foo，密码为 bar，那么代理就是 foo:[email protected]:7890。

如果代理是 SOCKS5 类型，那么可以用如下方式设置代理：

此处需要一个 socks 模块，可以通过如下命令安装：

这里需要本地运行一个 SOCKS5 代理，运行在 7891 端口，运行成功之后和上文 HTTP 代理输出结果是一样的：

结果的 origin 字段同样为代理的 IP，代理设置成功。

对于 requests 来说，代理设置非常简单，我们只需要传入 proxies 参数即可。

这里以我本机的代理为例，来看下 requests 的 HTTP 代理设置，代码如下：

运行结果如下：

和 urllib 一样，当请求的链接是 HTTP 协议的时候，会使用 http 键名对应的代理，当请求的链接是 HTTPS 协议的时候，会使用 https 键名对应的代理，不过这里统一使用了 HTTP 协议的代理。

运行结果中的 origin 若是代理服务器的 IP，则证明代理已经设置成功。

如果代理需要认证，那么在代理的前面加上用户名和密码即可，代理的写法就变成如下所示：

这里只需要将 username 和 password 替换即可。

如果需要使用 SOCKS 代理，则可以使用如下方式来设置：

这里我们需要额外安装一个包 requests[socks]，相关命令如下所示：

运行结果是完全相同的：

另外，还有一种设置方式，即使用 socks 模块，也需要像上文一样安装 socks 库。这种设置方法如下所示：

使用这种方法也可以设置 SOCKS 代理，运行结果完全相同。相比第一种方法，此方法是全局设置的。我们可以在不同情况下选用不同的方法。

httpx 的用法本身就与 requests 的使用非常相似，所以其也是通过 proxies 参数来设置代理的，不过与 requests 不同的是，proxies 参数的键名不能再是 http 或 https，而需要更改为 http:// 或 https://，其他的设置是一样的。

对于 HTTP 代理来说，设置方法如下：

对于需要认证的代理，也是改下 proxy 的值即可：

这里只需要将 username 和 password 替换即可。

运行结果和使用 requests 是类似的，结果如下：

对于 SOCKS 代理，我们需要安装 httpx-socks 库，安装方法如下：

这样会同时安装同步和异步两种模式的支持。

对于同步模式，设置方法如下：

对于异步模式，设置方法如下：

和同步模式不同的是，transport 对象我们用的是 AsyncProxyTransport 而不是 SyncProxyTransport，同时需要将 Client 对象更改为 AsyncClient 对象，其他的不变，运行结果是一样的。

Selenium 同样可以设置代理，这里以 Chrome 为例来介绍其设置方法。

对于无认证的代理，设置方法如下：

运行结果如下：

代理设置成功，origin 同样为代理 IP 的地址。

如果代理是认证代理，则设置方法相对比较繁琐，具体如下所示：

这里需要在本地创建一个 manifest.json 配置文件和 background.js 脚本来设置认证代理。运行代码之后，本地会生成一个 proxy_auth_plugin.zip 文件来保存当前配置。

运行结果和上例一致，origin 同样为代理 IP。

SOCKS 代理的设置也比较简单，把对应的协议修改为 socks5 即可，如无密码认证的代理设置方法为：

运行结果是一样的。

对于 aiohttp 来说，我们可以通过 proxy 参数直接设置。HTTP 代理设置如下：

如果代理有用户名和密码，像 requests 一样，把 proxy 修改为如下内容：

这里只需要将 username 和 password 替换即可。

对于 SOCKS 代理，我们需要安装一个支持库 aiohttp-socks，其安装命令如下：

我们可以借助于这个库的 ProxyConnector 来设置 SOCKS 代理，其代码如下：

运行结果是一样的。

另外，这个库还支持设置 SOCKS4、HTTP 代理以及对应的代理认证，可以参考其官方介绍。

对于 Pyppeteer 来说，由于其默认使用的是类似 Chrome 的 Chromium 浏览器，因此其设置方法和 Selenium 的 Chrome 一样，如 HTTP 无认证代理设置方法都是通过 args 来设置的，实现如下：

运行结果如下：

同样可以看到设置成功。

SOCKS 代理也一样，只需要将协议修改为 socks5 即可，代码实现如下：

运行结果也是一样的。

相对 Selenium 和 Pyppeteer 来说，Playwright 的代理设置更加方便，其预留了一个 proxy 参数，可以在启动 Playwright 的时候设置。

对于 HTTP 代理来说，可以这样设置：

在调用 launch 方法的时候，我们可以传一个 proxy 参数，是一个字典。字典有一个必填的字段叫做 server，这里我们可以直接填写 HTTP 代理的地址即可。

运行结果如下：

对于 SOCKS 代理，设置方法也是完全一样的，我们只需要把 server 字段的值换成 SOCKS 代理的地址即可：

运行结果和刚才也是完全一样的。

对于有用户名和密码的代理，Playwright 的设置也非常简单，我们只需要在 proxy 参数额外设置 username 和 password 字段即可，假如用户名和密码分别是 foo 和 bar，则设置方法如下：

这样我们就能非常方便地为 Playwright 实现认证代理的设置。

以上我们就总结了各个请求库的代理使用方式，各种库的设置方法大同小异，学会了这些方法之后，以后如果遇到封 IP 的问题，我们可以轻松通过加代理的方式来解决。

本节代码：https://github.com/Python3WebSpider/ProxyTest

⑹ python 爬虫代码 有了爬虫代码怎么运行

• 打开python爬虫代码的源码目录，通常开始文件为，init.py,start.py,app.py寻找有没有类似的python文件,如果没有，请看源码的readme文件，里面会有说明，若以上都没有，你可能需要python方面的知识，自己去看源码，找到入口方法并运行

• 找到入口文件后，在当前目录打开控制台，输入python

  正常情况下会出现下图的提示，若没有，请检查当前pc的python环境是否有被正确安装

  

• 最后，运行入口文件,输入python ***.py(入口文件),运行爬虫

⑺ python怎么看源码进行网络爬虫

在我们日常上网浏览网页的时候，经常会看到一些好看的图片，我们就希望把这些图片保存下载，或者用户用来做桌面壁纸，或者用来做设计的素材。
我们最常规的做法就是通过鼠标右键，选择另存为。但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项，还有办法就通过就是通过截图工具截取下来，但这样就降低图片的清晰度。好吧～！其实你很厉害的，右键查看页面源代码。
我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能，把我们想要的代码爬取到本地。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能。

一，获取整个页面数据

首先我们可以先获取要下载图片的整个页面信息。
getjpg.py

#coding=utf-8
import urllib

def getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()
return html

html = getHtml("http://tieba..com/p/2738151262")

print html

Urllib 模块提供了读取web页面数据的接口，我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据。首先，我们定义了一个getHtml()函数:
urllib.urlopen()方法用于打开一个URL地址。
read()方法用于读取URL上的数据，向getHtml()函数传递一个网址，并把整个页面下载下来。执行程序就会把整个网页打印输出。

二，筛选页面中想要的数据

Python 提供了非常强大的正则表达式，我们需要先要了解一点python 正则表达式的知识才行。
http://www.cnblogs.com/fnng/archive/2013/05/20/3089816.html

假如我们网络贴吧找到了几张漂亮的壁纸，通过到前段查看工具。找到了图片的地址，如：src=”https://gss0..com/70cFfyinKgQFm2e88IuM_a/forum......jpg”pic_ext=”jpeg”

修改代码如下：

import re
import urllib

def getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()
return html

def getImg(html):
reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'
imgre = re.compile(reg)
imglist = re.findall(imgre,html)
return imglist

html = getHtml("http://tieba..com/p/2460150866")
print getImg(html)

我们又创建了getImg()函数，用于在获取的整个页面中筛选需要的图片连接。re模块主要包含了正则表达式：
re.compile() 可以把正则表达式编译成一个正则表达式对象.
re.findall() 方法读取html 中包含 imgre（正则表达式）的数据。
运行脚本将得到整个页面中包含图片的URL地址。

三，将页面筛选的数据保存到本地

把筛选的图片地址通过for循环遍历并保存到本地，代码如下：

#coding=utf-8
import urllib
import re

def getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()
return html

def getImg(html):
reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'
imgre = re.compile(reg)
imglist = re.findall(imgre,html)
x = 0
for imgurl in imglist:
urllib.urlretrieve(imgurl,'%s.jpg' % x)
x+=1

html = getHtml("http://tieba..com/p/2460150866")

print getImg(html)

这里的核心是用到了urllib.urlretrieve()方法，直接将远程数据下载到本地。
通过一个for循环对获取的图片连接进行遍历，为了使图片的文件名看上去更规范，对其进行重命名，命名规则通过x变量加1。保存的位置默认为程序的存放目录。
程序运行完成，将在目录下看到下载到本地的文件。

⑻ python网络爬虫实战怎么样

本书从Python的安装开始，详细讲解了Python从简单程序延伸到Python网络爬虫的全过程。本书从实战出发，根据不同的需求选取不同的爬虫，有针对性地讲解了几种Python网络爬虫。本书共8章，涵盖的内容有Python语言的基本语法、Python常用IDE的使用、Python第三方模块的导入使用、Python爬虫常用模块、Scrapy爬虫、Beautiful

Soup爬虫、Mechanize模拟浏览器和Selenium模拟浏览器。本书所有源代码已上传网盘供读者下载。本书内容丰富，实例典型，实用性强。适合Python网络爬虫初学者、数据分析与挖掘技术初学者，以及高校及培训学校相关专业的师生阅读。
有一半是讲解python基础的，与爬虫无关。后面把流行的包或框架都讲到了，对初学者还是很不错的本书。

⑼ python爬虫入门教程

工具/材料

IELD(python 3.6.2)，windows 7

• 01

  首先打开IDLE,输入import requests模块，如果没有报错，就说明已经安装了这个模块，请跳过此步骤；如果报错，先打开命令行，win+r，弹出运行窗口，然后输入cmd，点击确定即可。

• 02

  然后输入pip3 install requests 安装模块即可

• 03

  然后在IDLE窗口中输入如下图所示的命令

• 04

  在浏览器中输入https://nan.sogou.com/，就可以打开网页，这时点击鼠标右键，然后点击查看网页源代码，就可以发现，打印的结果和在浏览器中看到的源代码是一样的

⑽ python爬虫怎么获取动态的网页源码

一个月前实习导师布置任务说通过网络爬虫获取深圳市气象局发布的降雨数据，网页如下：

心想，爬虫不太难的，当年跟zjb爬煎蛋网无（mei）聊（zi）图的时候，多么清高。由于接受任务后的一个月考试加作业一大堆，导师也不催，自己也不急。

但是，导师等我一个月都得让我来写意味着这东西得有多难吧。。。今天打开一看的确是这样。网站是基于Ajax写的，数据动态获取，所以无法通过下载源代码然后解析获得。

从某不良少年写的抓取淘宝mm的例子中收到启发，对于这样的情况，一般可以同构自己搭建浏览器实现。phantomJs，CasperJS都是不错的选择。

导师的要求是获取过去一年内深圳每个区每个站点每小时的降雨量，执行该操作需要通过如上图中的历史查询实现，即通过一个时间来查询，而这个时间存放在一个hidden类型的input标签里，当然可以通过js语句将其改为text类型，然后执行send_keys之类的操作。然而，我失败了。时间可以修改设置，可是结果如下图。

为此，仅抓取实时数据。选取python的selenium，模拟搭建浏览器，模拟人为的点击等操作实现数据生成和获取。selenium的一大优点就是能获取网页渲染后的源代码，即执行操作后的源代码。普通的通过 url解析网页的方式只能获取给定的数据，不能实现与用户之间的交互。selenium通过获取渲染后的网页源码，并通过丰富的查找工具，个人认为最好用的就是find_element_by_xpath("xxx")，通过该方式查找到元素后可执行点击、输入等事件，进而向服务器发出请求，获取所需的数据。

[python]view plain

• #coding=utf-8

• fromtestStringimport*

• fromseleniumimportwebdriver

• importstring

• importos

• fromselenium.webdriver.common.keysimportKeys

• importtime

• importsys

• default_encoding='utf-8'

• ifsys.getdefaultencoding()!=default_encoding:

• reload(sys)

• sys.setdefaultencoding(default_encoding)

• district_navs=['nav2','nav1','nav3','nav4','nav5','nav6','nav7','nav8','nav9','nav10']

• district_names=['福田区','罗湖区','南山区','盐田区','宝安区','龙岗区','光明新区','坪山新区','龙华新区','大鹏新区']

• flag=1

• while(flag>0):

• driver=webdriver.Chrome()

• driver.get("hianCe/")

• #选择降雨量

• driver.find_element_by_xpath("//span[@id='fenqu_H24R']").click()

• filename=time.strftime("%Y%m%d%H%M",time.localtime(time.time()))+'.txt'

• #创建文件

• output_file=open(filename,'w')

• #选择行政区

• foriinrange(len(district_navs)):

• driver.find_element_by_xpath("//div[@id='"+district_navs[i]+"']").click()

• #printdriver.page_source

• timeElem=driver.find_element_by_id("time_shikuang")

• #输出时间和站点名

• output_file.write(timeElem.text+',')

• output_file.write(district_names[i]+',')

• elems=driver.find_elements_by_xpath("//span[@onmouseover='javscript:changeTextOver(this)']")

• #输出每个站点的数据，格式为：站点名，一小时降雨量，当日累积降雨量

• foreleminelems:

• output_file.write(AMonitorRecord(elem.get_attribute("title"))+',')

• output_file.write(' ')

• output_file.close()

• driver.close()

• time.sleep(3600)

• 文件中引用的文件testString只是修改输出格式，提取有效数据。

[python]view plain

• #Encoding=utf-8

• defOnlyCharNum(s,oth=''):

• s2=s.lower()

• fomart=',.'

• forcins2:

• ifnotcinfomart:

• s=s.replace(c,'')

• returns

• defAMonitorRecord(str):

• str=str.split(":")

• returnstr[0]+","+OnlyCharNum(str[1])



• 一小时抓取一次数据，结果如下：