Python爬虫实战:高效抓取并导出CSV

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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
python爬虫与项目实战,网络爬虫是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从万维网上下载网页,是搜索引擎的重要组成。 随着网络的迅速发展,万维网成为大量信息的载体,如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎(Search Engine),例如传统的通用搜索引擎AltaVista,Yahoo!和Google等,作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是,这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性,如: (1)不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求,通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。 (2)通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率,有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。 (3)万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展,图片、数据库、音频、视频多媒体等不同数据大量出现,通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力,不能很好地发现和获取。 (4)通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索,难以支持根据语义信息提出的查询。 网络爬虫 为了解决上述问题,定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序,它根据既定的抓取目标,有选择的访问万维网上的网页与相关的链接,获取所需要的信息。与通用爬虫(general purpose web crawler)不同,聚焦爬虫并不追求大的覆盖,而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页,为面向主题的用户查询准备数据资源。 传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂,需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接,保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后,它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL,并重复上述过程,直到达到系统的某一条件时停止。另外,所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮,进行一定的分析、过滤,并建立索引,以便之后的查询和检索;对于聚焦爬虫来说,这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。