前言

大家早好、午好、晚好吖 ? ~

我給大家準備了一些資料，包括:

2022最新Python視頻教程、Python電子書10個G

（涵蓋基礎、爬蟲、數據分析、web開發、機器學習、人工智能、面試題）、Python學習路線圖等等

直接在文末名片自取即可！

本次亮點

selenium工具的使用

結構化的數據解析

csv數據保存

環境介紹：

• python 3.8

• pycharm

• 谷歌驅動 谷歌瀏覽器

selenium 操控 谷歌驅動 然后 操控瀏覽器 模擬人的行為去操作瀏覽器

模塊使用:

• selenium

  pip install selenium==3.141.0 (指定版本安裝模塊)

  安裝模塊時候速度比較慢 可以切換一下鏡像源

  (模擬人的行為去操作瀏覽器)

• csv

  內置模塊 不需要安裝 把數據保存到csv表格里面

• time

  內置模塊 不需要安裝 時間模塊 延時操作 延時等待

安裝python第三方模塊:

win + R 輸入 cmd 點擊確定, 輸入安裝命令 pip install 模塊名 (pip install requests) 回車

在pycharm中點擊Terminal(終端) 輸入安裝命令

selenium 模擬人的行為去操作瀏覽器

打開瀏覽器

輸入網址

輸入想要商品名字

點擊搜索 查看商品數據

獲取我們想要數據內容

保存數據

代碼展示

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爬取商品數據

🎯 文章素材、解答、源碼、教程領取處：點擊

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導入模塊

import pprint from selenium import webdriver # 從selenium里面導入webdriver的方法 # 導入時間模塊 import time import csv word = input('請輸入你想要獲取商品: ')

創建一個文件保存 如果utf-8保存csv文件亂碼 改成 utf-8-sig

f = open(f'{word}.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['title','price','comment','shop_name','href', ])

寫入表頭

csv_writer.writeheader()

如果把瀏覽器驅動放到和python安裝目錄下面, 可以不用指定驅動路徑

executable_path=r’C:\01-Software-installation\Miniconda3\chromedriver.exe’

1. 打開瀏覽器

driver = webdriver.Chrome()

實例化瀏覽器對象, 打開一個瀏覽器 原本是需要一個谷歌驅動 selenium 對象

2. 輸入網址

3. 輸入想要商品名字

driver.find_element_by_css_selector('#key').send_keys(word)

4. 點擊搜索 查看商品數據

driver.find_element_by_css_selector('#search > div > div.form > button > i').click() # 點擊動作

5. 下滑網頁, 讓商品數據全部加載出來

"""執行頁面滾動的操作""" # javascript def drop_down():for x in range(1, 12, 2): # 1 3 5 7 9 11 在你不斷的下拉過程中, 頁面高度也會變的time.sleep(1) # 延時操作 死等j = x / 9 # 1/9 3/9 5/9 9/9# document.documentElement.scrollTop 指定滾動條的位置# document.documentElement.scrollHeight 獲取瀏覽器頁面的最大高度js = 'document.documentElement.scrollTop = document.documentElement.scrollHeight * %f' % jdriver.execute_script(js)def get_shop_info():driver.implicitly_wait(10) # 隱式等待, 等待網頁數據加載 只要數據加載完了 就運行下面的程序drop_down()

6. 獲取所有商品li標簽

css語法 class 可以用小圓點代替, 加上類名字 可以直接定位到標簽

lis = driver.find_elements_by_css_selector('.gl-item')

elements 提取多個標簽 element 提取一個標簽

一個一個提取列表里面元素, 用for循環遍歷

for li in lis:try:title = li.find_element_by_css_selector('a em').text.replace('\n', '') # 標題price = li.find_element_by_css_selector('.p-price strong i').text # 價格comment = li.find_element_by_css_selector('.p-commit strong a').text # 評論數shop_name = li.find_element_by_css_selector('.p-shop span a').text # 店鋪名字href = li.find_element_by_css_selector('.p-name a').get_attribute('href') # 詳情頁

7. 保存數據

dit = {'title': title,'price': price,'comment': comment,'shop_name': shop_name,'href': href,}csv_writer.writerow(dit)print(title, price, comment, shop_name, href)# pprint.pprint(title) 格式化輸出模塊except:passdriver.find_element_by_css_selector('.pn-next').click() # 點擊下一頁for page in range(1, 11):print(f'===========================正在采集第{page}頁的數據內容===========================')get_shop_info()driver.quit() # 采集完數據之后 自動關閉瀏覽器

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爬取商品評論數據

🎯 文章素材、解答、源碼、教程領取處：點擊

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import requests import time for page in range(10):time.sleep(2)

response = requests.get(url=url, headers=headers)comments = '\n'.join([index['content'] for index in response.json()['comments']])

comments = [] 創建空列表

for index in response.json()['comments']: for循環遍歷提取列表元素

a = index['content'] 根據鍵值對取值 提取評論數據

comments.append(a) 把評論數據 添加到列表里面

comments = '\n'.join(comments) 通過join的方法把comments 列表里面的元素 用\n合并成為一個字符串

print(comments)with open('評論.txt', mode='a', encoding='utf-8') as f:f.write(comments)f.write('\n')

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評論制作詞云圖

“”"

導入模塊

結巴分詞

import jieba

詞云圖模塊

import wordcloud

讀取文件 返回對象

f = open('評論.txt', encoding='utf-8')

讀取文本內容 返回字符串

text = f.read()

通過jieba分詞 對文本進行詞語分割 返回的列表

text_list = jieba.lcut(text) print(text_list)

通過join方法把 文本詞語列表合并成一個字符串

string = ' '.join(text_list)

詞云圖配置

wc = wordcloud.WordCloud(width=800,height=800,background_color='white',scale=15,font_path='msyh.ttc' )

寫入詞語內容

wc.generate(string)

輸出詞云圖

wc.to_file('1.png')

尾語 💝

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總結

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