【Python3网络爬虫开发实战】使用Selenium爬取淘宝商品
本文介绍使用Selenium爬取淘宝商品信息,并保存至MongoDB。首先,需确保已安装Chrome浏览器、ChromeDriver、Python的Selenium库以及PhantomJS、Firefox和其对应Driver。接着,分析淘宝接口和页面结构,发现通过构造URL参数,可直接抓取商品信息,无需关注复杂接口参数。页面分析显示,商品信息位于商品列表中,通过跳转链接可访问任意页的商品。使用Selenium获取页面源码后,利用pyquery解析,提取图片、名称、价格、购买人数、店铺名称和店铺所在地等信息,最终保存至MongoDB。
构造商品搜索URL,通过关键词自定义,构造URL并使用Selenium抓取页面。实现分页逻辑,通过跳转页码输入框实现自动跳转至所需页。等待页面加载,确保元素完全呈现后进行商品信息提取。解析页面源码,使用pyquery找到商品信息块,遍历提取图片链接、价格、成交量等信息,构建商品字典,调用方法保存至MongoDB。
遍历每页商品,调用获取方法并遍历页码1至100,完成所有商品信息抓取。运行代码,浏览器自动打开,输出提取结果至控制台,检查MongoDB中数据,确保成功存储所有商品信息。支持Chrome Headless模式,从版本59开始启用无界面模式,提升爬取效率。对接Firefox浏览器,只需更改浏览器对象创建方式。使用PhantomJS进行爬取,无需界面,优化爬取流程,可通过命令行配置,如设置缓存、禁用图片加载,提高效率。
实现流程清晰,自动化程度高,适用于大规模商品信息抓取需求。通过Selenium与MongoDB结合,为电商数据分析与市场调研提供数据支持。关注公众号获取更多技术教程与实践案例。
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遍历每页商品,调用获取方法并遍历页码1至100,完成所有商品信息抓取。运行代码,浏览器自动打开,输出提取结果至控制台,检查MongoDB中数据,确保成功存储所有商品信息。支持Chrome Headless模式,从版本59开始启用无界面模式,提升爬取效率。对接Firefox浏览器,只需更改浏览器对象创建方式。使用PhantomJS进行爬取,无需界面,优化爬取流程,可通过命令行配置,如设置缓存、禁用图片加载,提高效率。
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