from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By import time import pandas as pd import requests # 调用驱动 driver = webdriver.Edge(r'C:\Users\DELL\Desktop\msedgedriver.exe') driver.get("https://xl.16888.com/s/129098/")
时间: 2023-06-20 07:06:10 浏览: 80
这段代码是使用 Python 的 Selenium 库来启动微软 Edge 浏览器,并访问指定的 URL。代码中使用了 Edge 浏览器驱动程序的路径来创建一个 webdriver 对象,然后使用该对象的 get 方法来访问指定的 URL。
接下来,你可以使用 Selenium 库提供的方法来模拟用户的操作,例如点击按钮、输入文本等,并使用 Python 的 requests 库来发送 HTTP 请求并获取响应。最后,你可以使用 Pandas 库来处理和分析数据。
相关问题
import requests import random from matplotlib import pyplot as plt from selenium import webdriver import time import pandas import csv import jieba import csv import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.cluster import KMeans中库函数的作用
让我逐个解释一下代码中导入的库的作用:
1. `requests`:用于发送HTTP请求,从网络上获取数据。
2. `random`:用于生成随机数。
3. `matplotlib.pyplot`:用于数据可视化,绘制图形。
4. `selenium.webdriver`:用于模拟浏览器行为,实现自动化测试和爬取动态网页数据。
5. `time`:提供时间相关的函数,用于暂停或延时程序执行。
6. `pandas`:用于数据处理和分析,提供高性能、易用的数据结构和数据分析工具。
7. `csv`:用于读取和写入CSV文件。
8. `jieba`:中文分词库,用于将中文文本进行分词处理。
9. `sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer`:文本特征提取工具,用于将文本转换为TF-IDF特征向量。
10. `sklearn.cluster.KMeans`:K-means聚类算法实现,用于对数据进行聚类。
这些库提供了各种功能和工具,使得代码能够更方便地进行网络请求、数据处理、文本处理、数据可视化和聚类等操作。
from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options from bs4 import BeautifulSoup import time # 目标网站的 URL url = 'http://example.com/rank/list' # Chrome 浏览器配置 chrome_options = Options() chrome_options.add_argument('--disable-extensions') chrome_options.add_argument('--disable-gpu') chrome_options.add_argument('--no-sandbox') chrome_options.add_argument('--headless') chrome_options.add_argument('--disable-dev-shm-usage') # 启动 Chrome 浏览器 browser = webdriver.Chrome(options=chrome_options) # 发起第一页的请求并解析 HTML 标签 browser.get(url) time.sleep(3) # 等待 3 秒钟,等待 AJAX 加载完成 soup = BeautifulSoup(browser.page_source, 'html.parser') total_pages = soup.select('.ant-pagination-item:not(.ant-pagination-next):not(.ant-pagination-prev)')[-1]['title'] current_page = soup.select_one('.ant-pagination-item-active').text rank_list = parse_page(soup) # 发起所有页码的请求,并将结果存入列表中 for page in range(2, int(total_pages) + 1): if str(page) != current_page: # 模拟在浏览器中翻页操作 browser.execute_script(f'window.antDesignPro.current.delete("/rank/list?page={int(current_page)}")') # 删除当前页的数据 browser.execute_script(f'window.antDesignPro.current.jump("/rank/list?page={page}")') # 跳转到需要打开的页码 time.sleep(3) # 等待 3 秒钟,等待 AJAX 加载完成 soup = BeautifulSoup(browser.page_source, 'html.parser') page_data = parse_page(soup) rank_list += page_data current_page = page # 将所有分页数据合并成一个完整的 DataFrame 对象 all_data = merge_data(rank_list) # 关闭浏览器窗口 browser.quit() # 打印输出结果 print(all_data),注意:目标网站采用了 AJAX 或者 JavaScript 技术来进行分页加载数据,因此翻页时并没有刷新整个页面,也无法从html文本获得第一页以后的排名帮我修改代码,要求用到request和beautifulsoup等库,
好的,以下是修改后的代码,使用了 requests 和 BeautifulSoup 库来发送请求和解析 HTML 标签:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
def get_rank_list(url):
# 发起第一页的请求并解析 HTML 标签
res = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
total_pages = soup.select('.ant-pagination-item:not(.ant-pagination-next):not(.ant-pagination-prev)')[-1]['title']
current_page = soup.select_one('.ant-pagination-item-active').text
rank_list = parse_page(soup)
# 发起所有页码的请求,并将结果存入列表中
for page in range(2, int(total_pages) + 1):
if str(page) != current_page:
# 模拟在浏览器中翻页操作
headers = {
'Referer': url,
'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest'
}
res = requests.delete(url, headers=headers, params={'page': int(current_page)}) # 删除当前页的数据
res = requests.get(url, headers=headers, params={'page': page}) # 跳转到需要打开的页码
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
page_data = parse_page(soup)
rank_list += page_data
current_page = page
# 等待 3 秒钟,等待 AJAX 加载完成
time.sleep(3)
# 将所有分页数据合并成一个完整的 DataFrame 对象
all_data = merge_data(rank_list)
return all_data
def parse_page(soup):
rank_list = []
for tr in soup.select('tbody tr'):
rank = tr.select_one('.rank').text.strip() # 排名
name = tr.select_one('.name').text.strip() # 名称
score = tr.select_one('.score').text.strip() # 得分
rank_list.append([rank, name, score])
return rank_list
def merge_data(rank_list):
df = pd.DataFrame(rank_list, columns=['rank', 'name', 'score'])
return df
if __name__ == '__main__':
url = 'http://example.com/rank/list'
all_data = get_rank_list(url)
print(all_data)
```
注意:目标网站采用了 AJAX 或者 JavaScript 技术来进行分页加载数据,因此需要在请求头中添加 `X-Requested-With` 和 `Referer` 参数,以模拟浏览器发送请求。此外,还需要等待 AJAX 加载完成后再解析 HTML 标签,可以使用 `time.sleep()` 函数来实现。