Python 爬虫

基础入门的方法，有些网站不适用，有的获取不到图片，有的获取的文字会加入换行，需要自行测试。

抓取页面的信息 

#导库
import selenium  #爬虫常用的库
from selenium import webdriver  #调用selenium中的webdriver，浏览器驱动
from selenium.webdriver.common.by import By #调用selenium 的By函数
from lxml import etree #获取网页数据的包
import pandas as pd

注意：1-如果没有相关库需要先安装

!pip install selenium -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2-会用到浏览器驱动，最好使用谷歌浏览器，下载和自己浏览器版本相同驱动器（下载地址：ChromeDriver - WebDriver for Chrome - Downloads），最好将下载好的驱动与代码文件放在同一个文件夹下，不然的话使用驱动时注意使用绝对路径。

#定义一个browser，用于打开网页
browser=webdriver.Chrome('./chromedriver.exe')
#如果驱动没有在同一文件夹下，注意使用绝对地址

#打开网页，这里用了一个input 方便输入地址
link1=input("请输入地址")
browser.get(link1)
#获取网页源码
html=etree.HTML(browser.page_source)

F12查看网页源码，找到信息，copy xpath 或者 copy fullxpath

查看多个标题信息之间的规律

观察不同的变量，将数字变量去掉，用函数进行解析，可以获取到当前页的所有标题信息

#/html/body/div[2]/div/div[1]/div/div/div[1]/div[3]/div[4]/div/div[1]/a[1]
title_list=html.xpath("/html/body/div[2]/div/div[1]/div/div/div[1]/div[3]/div/div/div[1]/a[1]/text()")

                     #/html/body/div[2]/div/div[1]/div/div/div[1]/div[3]/div[5]/img
pic_list=html.xpath("/html/body/div[2]/div/div[1]/div/div/div[1]/div[3]/div/img/@src")

                     #/html/body/div[2]/div/div[1]/div/div/div[1]/div[3]/div[3]/div/div[1]/div
writer_list=html.xpath("/html/body/div[2]/div/div[1]/div/div/div[1]/div[3]/div/div/div[1]/div/text()")

                         #/html/body/div[2]/div/div[1]/div/div/div[1]/div[3]/div[4]/div/div[1]/a[2]
jianjie_list=html.xpath("/html/body/div[2]/div/div[1]/div/div/div[1]/div[3]/div/div/div[1]/a[2]/text()")

                         #/html/body/div[2]/div/div[1]/div/div/div[1]/div[3]/div[5]/div/div[2]/span[1]/em
price_list=html.xpath("/html/body/div[2]/div/div[1]/div/div/div[1]/div[3]/div/div/div[2]/span[1]/em/text()")

将获取到的信息拼成Dataframe，方便导出为excel

#定义为字典，再将字典转换为dataframe
info_dict={
    "书名":title_list,
    "作者":writer_list,
    "简介":jianjie_list,
    "价格":price_list,
    "封面":pic_list
}

#转换为dataframe
book_info=pd.DataFrame(info_dict)

#导出为excel，默认跟代码文件在同一个文件夹里
book_info.to_excel("书籍介绍.xlsx",index=False)

以上为获取单一页面的步骤，如果页面有分页，即可以通过for循环，自动翻页获取各个页面的书籍信息，需要将各个页面的链接规律找出来，循环执行上方的代码即可

#找出页面规律
#第一页：https://download.csdn.net/list/topic/100-0-0-0-2-1.html
#第二页：https://download.csdn.net/list/topic/100-0-0-0-2-2.html
#第六页：https://download.csdn.net/list/topic/100-0-0-0-2-6.html
#发现链接里最后一个数字参数不同，通过for循环打开不同的页面获取信息

book_all=pd.DataFrame()

for i in range(7):
    #打开网页
    browser.get(f"https://download.csdn.net/list/topic/100-0-0-0-2-{i}.html")
    #获取网页源码
    html=etree.HTML(browser.page_source)
    
                    title_list=html.xpath("/html/body/div[2]/div/div[1]/div/div/div[1]/div[3]/div/div/div[1]/a[1]/text()")
    pic_list=html.xpath("/html/body/div[2]/div/div[1]/div/div/div[1]/div[3]/div/img/@src")
    writer_list=html.xpath("/html/body/div[2]/div/div[1]/div/div/div[1]/div[3]/div/div/div[1]/div/text()")
    jianjie_list=html.xpath("/html/body/div[2]/div/div[1]/div/div/div[1]/div[3]/div/div/div[1]/a[2]/text()")
    price_list=html.xpath("/html/body/div[2]/div/div[1]/div/div/div[1]/div[3]/div/div/div[2]/span[1]/em/text()")
    
    info_dict={
    "书名":title_list,
    "作者":writer_list,
    "简介":jianjie_list,
    "价格":price_list,
    "封面":pic_list}
    book_info=pd.DataFrame(info_dict)
    
    #将每一页获取的信息拼接到总表中
    book_all=book_all.append(book_info,ignore_index=True) 

#将总表导出来   
book_all.to_excel("书籍介绍.xlsx",index=False)