Python爬虫实战:高效抓取并导出CSV
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更新于2024-09-07
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在这个Python爬虫源码示例中,开发者使用了Selenium库来创建一个自动化浏览器驱动程序,针对特定网页进行数据抓取。代码的主要目的是通过模拟用户在浏览器中的操作,实现对URL(这里被替换成了`http://XXXXXX`+`str(i+23150)`)的递归访问,每次迭代获取页面上的特定元素的文本信息,并将这些信息保存到CSV文件中。
首先,引入了必要的模块,如Selenium的WebDriver、WebDriverWait、标准库中的警告处理、文件操作、HTML解析(可能是BeautifulSoup或类似库)、以及pandas用于数据分析。设置了一个User-Agent头,模仿浏览器行为,避免被网站识别为爬虫。
在主循环中,使用ChromeDriver(可能需要先安装并配置Chrome浏览器驱动)打开浏览器,并访问指定的URL。通过XPath表达式定位到页面上需要抓取的多个元素(`element0`到`element21`),并将它们的文本内容存储在一个名为`output_list`的列表中。
当找到某个元素后,代码会将这个列表写入CSV文件`g:\jl.csv`,采用追加模式,以逗号分隔值(CSV)格式记录数据。最后,打印出`element22`的文本信息,可能是为了监控或日志记录。
这个爬虫的特性是结构化和可扩展的,因为它可以方便地增加或修改XPath选择器以适应不同的网页布局和需要抓取的数据。同时,它还具有一定的错误处理能力,通过`filterwarnings("ignore")`可以忽略警告信息,确保程序的稳定运行。然而,需要注意的是,对于频繁或大规模的数据抓取,可能需要处理反爬虫策略、网站robots.txt协议、延迟加载等问题,以维护网络礼仪和避免被封禁。此外,如果目标网站的结构有重大变动,XPath表达式可能需要更新以保持匹配。
2018-12-13 上传
2018-01-24 上传
虚云居士
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