微信公众号搜"智元新知"关注
微信扫一扫可直接关注哦!

浅谈python爬虫使用Selenium模拟浏览器行为

前几天有位微信读者问我一个爬虫的问题,就是在爬去百度贴吧首页的热门动态下面的图片的时候,爬取的图片总是爬取不完整,比首页看到的少。原因他也大概分析了下,就是后面的图片是动态加载的。他的问题就是这部分动态加载的图片该怎么爬取到。

分析

他的代码比较简单,主要有以下的步骤:使用BeautifulSoup库,打开百度贴吧的首页地址,再解析得到id为new_list标签底下的img标签,最后将img标签图片保存下来。

headers = {
 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML,like Gecko) Chrome/51.0.2704.103 Safari/537.36'
}

data=requests.get("https://tieba.baidu.com/index.html",headers=headers)
html=BeautifulSoup(data.text,'lxml')

前面提到过,有部分图片是动态加载的,那么首先我们得弄清楚,这部分图片是怎么动态加载的。在浏览器中打开百度贴吧的首页,可以明显的看到,在往下滚动滚动条的时候,当滚动到底部的时候,滚动条缩短了,并向上移动了一段距离。这个现象也正是有DOM元素动态的添加到了html文档的一个表现。动态加载数据无非就是ajax请求,而ajax本质上就是XMLHttpRequest请求(简称xhr)。在谷歌浏览器中,我们可以通过开发者工具的network面板来监测xhr请求。

刚打开首页时的xhr请求,这里的请求都和要爬取的图片无关。

滚动条向下第1次滚动到底部,这里请求的是第20-40条热门动态,包含要爬取图片

滚动条向下第2次滚动到底部,这里请求的是第40-60条热门动态,包含要爬取图片。并且返回的的has_more:false表明没有跟多数据了。

滚动条向下第3次滚动到底部,再无xhr请求。

解决方

根据上面的分析,我们已经明白,单纯使用BeautifulSoup进行爬虫的时候,只能爬取到1-20条热门动态里面的图片。为了爬取到完整的热门动态里面的图片,我们则需要模拟浏览器的滚动条滚动,让网页去触发xhr请求更多的热门动态。

在python中,如果需要模拟浏览器的行为,可以使用selenium库。selenium库是一个自动化测试框架,可以用来模拟测试浏览器的各种行为,这里我们使用它来模拟浏览器打开百度贴吧的首页,并模拟滚动条向下滚动到底部的操作。

安装

pip install selenium

下载浏览器驱动

火狐浏览器驱动,其下载地址是:https://github.com/mozilla/geckodriver/releases

谷歌浏览器驱动,其下载地址是:http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html?path=2.33/

opera浏览器驱动,其下载地址是:https://github.com/operasoftware/operachromiumdriver/releases

对照自己电脑安装的浏览器和对应的版本,分别从上面的地址下载驱动文件,也可以从我的github项目中统一下载以上几个驱动(地址:https://github.com/Sesshoumaru/attachments/tree/master/Selenium%20WebDriver)。下载解压后,将所在的目录添加系统的环境变量中。当然你也可以将下载下来的驱动放到python安装目录的lib目录中,因为它本身已经存在于环境变量(我就是这么干的)。

使用python代码模拟浏览器行为

要使用selenium先需要定义一个具体browser对象,这里就定义的时候就看你电脑安装的具体浏览器和安装的哪个浏览器的驱动。这里以火狐浏览器为例:

from selenium import webdriver
browser = webdriver.Firefox()

再模拟打开贴吧首页

再模拟滚动条滚动到底部

for i in range(1,5):
 browser.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')
 time.sleep(1)

最后再使用BeautifulSoup,解析图片标签

html = BeautifulSoup(browser.page_source,"lxml")
imgs = html.select("#new_list li img")

几个注意点

必须安装浏览器和浏览器驱动,并且浏览器和浏览器驱动要配到

即如果使用谷歌浏览器模拟网页行为,则需要下载谷歌浏览器驱动;
如果使用火狐浏览器模拟网页行为,则需要下载火狐浏览器驱动

浏览器驱动所在的目录要在环境变量中,或者定义浏览器browser的时候指定驱动的路径

selenium更多用法

查找元素

from selenium import webdriver

browser = webdriver.Firefox()
browser.get("https://tieba.baidu.com/index.html")

new_list = browser.find_element_by_id('new_list')
user_name = browser.find_element_by_name ('user_name')
active = browser.find_element_by_class_name ('active')
p = browser.find_element_by_tag_name ('p')

# find_element_by_name 通过name查找单个元素
# find_element_by_xpath 通过xpath查找单个元素
# find_element_by_link_text 通过链接查找单个元素
# find_element_by_partial_link_text 通过部分链接查找单个元素
# find_element_by_tag_name 通过标签名称查找单个元素
# find_element_by_class_name 通过类名查找单个元素
# find_element_by_css_selector 通过css选择武器查找单个元素
# find_elements_by_name 通过name查找多个元素
# find_elements_by_xpath 通过xpath查找多个元素
# find_elements_by_link_text 通过链接查找多个元素
# find_elements_by_partial_link_text 通过部分链接查找多个元素
# find_elements_by_tag_name 通过标签名称查找多个元素
# find_elements_by_class_name 通过类名查找多个元素
# find_elements_by_css_selector 通过css选择武器查找多个元素

获取元素信息

btn_more = browser.find_element_by_id('btn_more')
print(btn_more.get_attribute('class')) # 获取属性
print(btn_more.get_attribute('href')) # 获取属性
print(btn_more.text) # 获取文本值

元素交互操作

btn_more = browser.find_element_by_id('btn_more')
btn_more.click() # 模拟点击,可以模拟点击加载更多

input_search = browser.find_element(By.ID,'q')
input_search.clear() # 清空输入

执行JavaScript

# 执行JavaScript脚本
browser.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')
browser.execute_script('alert("To Bottom")')

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持编程小技巧。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。

相关推荐


使用爬虫利器 Playwright,轻松爬取抖查查数据 我们先分析登录的接口,其中 url 有一些非业务参数:ts、he、sign、secret。 然后根据这些参数作为关键词,定位到相关的 js 代码。 最后,逐步进行代码的跟踪,发现大部分的代码被混淆加密了。 花费了大半天,来还原这些混淆加密的代码
轻松爬取灰豚数据的抖音商品数据 调用两次登录接口实现模拟登录 我们分析登录接口,发现调用了两次不同的接口;而且,需要先调用 https://login.huitun.com/weChat/userLogin,然后再调用 https://dyapi.huitun.com/userLogin 接口。 登
成功绕过阿里无痕验证码,一键爬取飞瓜数据 飞瓜数据的登录接口,接入了阿里云的无痕验证码;通过接口方式模拟登录,难度比较高。所以,我们使用自动化的方式来实现模拟登录,并且获取到 cookie 数据。 [阿里无痕验证码] https://help.aliyun.com/document_detail/1
一文教你从零开始入门蝉妈妈数据爬取,成功逆向破解数据加密算法 通过接口进行模拟登录 我们先通过正常登录的方式,分析对应的登录接口。通过 F12 打开谷歌浏览器的调试面板,可以看到登录需要传递的一些参数;其中看到密码是被加密了。 不过我们通过经验可以大概猜测一下,应该是通过 md5 算法加密了。 接下
抽丝剥茧成功破解红人点集的签名加密算法 抽丝剥茧破解登录签名算法,成功实现模拟登录 headers = {} phone_num = "xxxx" password = "xxxx" md5_hash = hashlib.md5() md5_hash.upda
轻松绕过 Graphql 接口爬取有米有数的商品数据 有米有数数据的 API 接口,使用的是一种 API 查询语言 graphql。所有的 API 只有一个入口,具体的操作隐藏在请求数据体里面传输。 模拟登录,获取 sessionId 调用登录接口,进行模拟登录。 cookies = {} head
我最近重新拾起了计算机视觉,借助Python的opencv还有face_recognition库写了个简单的图像识别demo,额外定制了一些内容,原本想打包成exe然后发给朋友,不过在这当中遇到了许多小问题,都解决了,记录一下踩过的坑。 1、Pyinstaller打包过程当中出现warning,跟d
说到Pooling,相信学习过CNN的朋友们都不会感到陌生。Pooling在中文当中的意思是“池化”,在神经网络当中非常常见,通常用的比较多的一种是Max Pooling,具体操作如下图: 结合图像理解,相信你也会大概明白其中的本意。不过Pooling并不是只可以选取2x2的窗口大小,即便是3x3,
记得大一学Python的时候,有一个题目是判断一个数是否是复数。当时觉得比较复杂不好写,就琢磨了一个偷懒的好办法,用异常处理的手段便可以大大程度帮助你简短代码(偷懒)。以下是判断整数和复数的两段小代码: 相信看到这里,你也有所顿悟,能拓展出更多有意思的方法~
文章目录 3 直方图Histogramplot1. 基本直方图的绘制 Basic histogram2. 数据分布与密度信息显示 Control rug and density on seaborn histogram3. 带箱形图的直方图 Histogram with a boxplot on t