Python爬虫：抓取淘宝100页商品列表（综合、销量排序）

"该资源是关于使用Python编程语言结合Selenium库来自动化抓取淘宝网商品列表信息的教程。主要涉及的技术包括网络爬虫、页面动态加载处理、数据解析以及数据库存储。" 在这个项目中，目标是抓取淘宝网上按照综合和销量排序的100页商品列表信息。首先，我们导入了必要的库，如`re`（正则表达式）、`selenium`（用于网页自动化测试）、`WebDriverWait`（用于等待页面元素加载完成）和`PyQuery`（类似jQuery的数据解析库）。此外，还引入了`pymongo`和`pymysql`，这表明可能计划将抓取到的数据存储到MongoDB或MySQL数据库中。 在代码实现过程中，首先启动了一个Web浏览器实例，这里可以是PhantomJS、Chrome或Firefox。然后，通过`WebDriverWait`等待页面元素加载，找到搜索框（CSS选择器`#q`）并输入关键词"美食"，接着找到并点击搜索按钮（CSS选择器`#J_TSearchForm > div.search-button > input`）。 自动翻页的逻辑是首先获取总页数，然后遍历每一页，确保页面加载完成后进行下一步操作。为了实现这个功能，我们可以利用Selenium提供的方法，例如检查下一页按钮是否可见，如果可见则点击，直到达到100页为止。 在每一页中，我们需要抓取商品列表的相关信息。这通常包括商品名称、价格、销量、评价等。这部分可以通过解析网页DOM树来完成，使用`PyQuery`对HTML文档进行查询和处理，提取出目标数据。 数据提取完毕后，可以将其存储到数据库中。在示例代码中，尽管已经导入了`pymongo`和`pymysql`，但没有展示具体的存库代码。通常，会创建一个数据库连接，定义插入数据的SQL语句或MongoDB的文档结构，然后将抓取到的商品信息批量插入到对应的表或集合中。 总结来说，这个项目涵盖了以下关键知识点： 1. Python网络爬虫：使用Selenium库模拟用户交互，抓取动态加载的数据。 2. 页面元素定位：通过CSS选择器选取页面上的特定元素。 3. 异常处理：使用`try-except`结构处理可能出现的异常，如TimeoutException。 4. 数据解析：利用`PyQuery`解析HTML，提取所需信息。 5. 数据库操作：与MongoDB和MySQL数据库的交互，可能包括连接、插入和查询操作。 请注意，在实际操作中，必须遵守网站的robots.txt协议，并尊重网站的抓取限制，否则可能会导致IP被封禁。此外，由于网页结构可能变化，此代码可能需要定期更新以适应页面布局的变化。