利用selenium库爬取学校官网通告

提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

• 前言
• 一、爬取步骤
• • 1.初始化
  • 2.分析页面，爬取数据
  • 3.数据保存到excel
• 写入xlsx

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

随着互联网的快速发展，世界上涌现出了大量的数据，所以这时候爬虫技术也相应出现。我这篇文章写的是对selenium库的应用，怎么定位标签，获取元素。下面是以本校的官网为例子，爬取通告。

代码如下（示例）：
option = ChromeOptions()
option.add_experimental_option(‘excludeSwitches’, [‘enable-automation’])
option.add_argument(“–no-sandbox”)
option.add_argument(“–lang=zh-CN”)
driver = webdriver.Chrome(options=option, executable_path=r’E:1.爬虫需求09.爬取数据保存到xlsxchromedriver.exe’)
url = ‘http://jwc.hut.edu.cn/tzgg.htm’

2.1 确定要爬取的网址
我们通过分析网址构成，发现不同的页数变的只有数值，而且规律是逐渐递减的，从20到1。
代码如下

# 通告页面有21页，通过分析发现从第二页起，是从20到1构建的
url_list = [url]
for page in range(20, 1, -1):
    page_url = f'https://www.bjut.edu.cn/tzgg/{page}.htm'
    url_list.append(page_url)

2.2 爬取数据

list = []
for url in url_list:
    driver.get(url)
    time.sleep(1)
    etree = html.etree
    resp1 = driver.page_source
    tree1 = etree.HTML(resp1)
    lis1 = tree1.xpath('/html/body/table[3]/tbody/tr/td[2]/table/tbody/tr[4]/td/div/ul[1]/li')
    lis2 = []
    # 因为只有奇数次序的标签才是通告的，所有取所有奇数个
    for j in range(1, len(lis1), 2):
        lis2.append(lis1[j])
    for li in lis2:
        dic = {}
        # 时间
        date = li.xpath('./span/text()')[0]
        # 网址
        detail = li.xpath('./a/@href')[0]
        detail_url = 'http://jwc.hut.edu.cn/' + detail
        driver.get(detail_url)
        time.sleep(1)
        # 标题
        try:
            title = driver.find_element(By.XPATH, '/html/body/table[3]/tbody/tr/td[2]/table/tbody/tr[3]/td/div/div/form/h1').text
        except:
            continue

        # 正文内容
        content = driver.find_element(By.XPATH, '/html/body/table[3]/tbody/tr/td[2]/table/tbody/tr[3]/td/div/div/form/div[2]/div/div').text
        content = content.replace('n', '')
        # 写入字典
        dic['title'] = title
        dic['date'] = date
        dic['url'] = detail_url
        dic['content'] = content
        print(dic)
        list.append(dic)

我们循环爬取列表中的网址，发现通告内容都是在二级页面的，而且二级页面的网址可以在一级页面中获取，在这里获取时间的话我为了方便是从一级页面获取的，得到二级页面的url后，我们可以通过selenium访问，按下F12，我们可以通过鼠标点击确定想要的信息。这里我们用的是字典结构存储数据，包括时间、标题、正文url、正文等。

# 写入xlsx
def write_xlsx(list_a, filenames_xlsx):
    header = ['title', 'date', 'url', 'content']
    with open(filenames_xlsx, 'w+', encoding='utf-8') as f:
        pass
    df = pd.read_csv(filenames_xlsx, header=None, names=header)
    df.to_excel(filenames_xlsx)
    list_d = []
    for ele in list_a:
        dict_w = {
            'title': ele['title'],
            'date': ele['date'],
            'url': ele['url'],
            'content': ele['content']
        }
        list_d.append(dict_w)
    pd.DataFrame(list_d).to_excel(filenames_xlsx, encoding="utf-8", index=False,
                                  header=['title', 'date', 'url', 'content'])

我们通过padas库的方法将字典写入excel中，代码如上，因为时间关系，我们的图片不再奉上。如有写的不好的地方请多多批评，谢谢阅读。