前言

本文介绍了如何使用Selenium和Chrome WebDriver来获取 【腾讯云 Cloud Studio 实战训练营】中的文章信息。在这篇文章中，我们首先导入了需要使用的依赖库，然后设置了ChromeDriver的路径，并创建了Chrome WebDriver对象。接着，我们使用WebDriver打开了指定的网页，并等待页面加载完成。随后，通过定位元素的方式找到了搜索结果列表的父元素，并提取了每个搜索结果的标题、作者、发布时间等信息。最后，我们将提取到的数据存储为JSON文件，并关闭了WebDriver。

导入依赖库

from selenium import webdriver
import json
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException
import time

这段代码导入了需要使用的依赖库，包括selenium、json，以及一些常用模块。

设置ChromeDriver的路径

driver_path = ''

在这里，driver_path变量存储了ChromeDriver的路径，需要根据实际情况进行设置。

创建Chrome WebDriver对象

driver = webdriver.Chrome(driver_path)

通过webdriver.Chrome()方法创建了一个Chrome WebDriver对象，并将其赋值给变量driver。

打开网页

url = 'https://so.csdn.net/so/search?spm=1001.2100.3001.7499&q=%E8%85%BE%E8%AE%AF%E4%BA%91%20Cloud%20Studio%20%E5%AE%9E%E6%88%98%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%90%A5&t=blog&u=&utm_medium=distribute.pc_search_hot_word.none-task-hot_word-alirecmd-1-%E8%85%BE%E8%AE%AF%E4%BA%91%20Cloud%20Studio%20%E5%AE%9E%E6%88%98%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%90%A5-null-null.172%5Ev8%5Etag_flag&depth_1-utm_source=distribute.pc_search_hot_word.none-task-hot_word-alirecmd-1-%E8%85%BE%E8%AE%AF%E4%BA%91%20Cloud%20Studio%20%E5%AE%9E%E6%88%98%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%90%A5-null-null.172%5Ev8%5Etag_flag'
driver.get(url)
time.sleep(5)

使用driver.get()方法打开了指定的网页。这里的URL是搜索某个关键词的CSDN博客链接。然后通过time.sleep()方法等待页面加载完成。

找到结果元素

results = driver.find_element(By.CLASS_NAME, "so-result-list").find_elements(By.CLASS_NAME, "list-item")

使用driver.find_element()方法找到了搜索结果列表的父元素，再通过find_elements()方法找到所有的搜索结果元素，并将其赋值给变量results。

创建一个空列表用于存储数据

data = []

创建一个空列表data，用于存储提取出的数据。

遍历结果元素并提取数据

for result in results:...

遍历结果元素列表results，对每一个结果元素进行数据提取。

提取标题、作者、发布时间等信息

    title = result.find_element(By.CLASS_NAME, "title").find_element(By.TAG_NAME, 'a').textauthor = result.find_element(By.CLASS_NAME, "item-ft").find_element(By.CLASS_NAME, 'name-text').textpushTime = result.find_element(By.CLASS_NAME, "item-ft").find_element(By.CLASS_NAME, 'time').text

通过find_element()方法找到标题、作者和发布时间等元素，并使用.text属性获取对应的文本内容。

判断是否为目标文章

    if "实战训练营】" in title:...else:print(f'不是目标文章, 当前文章标题是:{title}')

通过判断标题中是否包含关键字"实战训练营】"来确定是否为目标文章。如果是目标文章，则进行下一步的数据提取；否则打印当前文章的标题。

提取目标文章的描述、阅读数量、点赞数量、评论数量等信息

        description = result.find_element(By.CLASS_NAME, "item-bd__cont").find_element(By.CLASS_NAME, "row2").texttry:read = result.find_element(By.CLASS_NAME, "item-bd__cont").find_element(By.CLASS_NAME,"item-ft").find_element(By.CLASS_NAME, "btm-view").find_element(By.CLASS_NAME, "num").textexcept NoSuchElementException:read = 0try:zan = result.find_element(By.CLASS_NAME, "item-bd__cont").find_element(By.CLASS_NAME,"item-ft").find_element(By.CLASS_NAME, "btm-dig").find_element(By.CLASS_NAME, "num").textexcept NoSuchElementException:zan = 0try:comment = result.find_element(By.CLASS_NAME, "item-bd__cont").find_element(By.CLASS_NAME,"item-ft").find_element(By.CLASS_NAME, "btm-comment").find_element(By.CLASS_NAME, "num").textexcept NoSuchElementException:comment = 0

使用find_element()方法逐层查找目标文章的描述、阅读数量、点赞数量、评论数量等元素，并通过.text属性获取对应的文本内容。如果某个元素不存在，则将对应的变量赋值为0。

将提取的数据存储为字典格式

        item = {'title': title,  # 标题'description': description, # 描述'read': read,  # 阅读数量'zan': zan,  # 点赞数量'comment': comment,  # 评论数量'author': author, # 作者'pushTime': pushTime # 发布时间}

将提取到的标题、描述、阅读数量等信息存储为一个字典item。

将字典添加到数据列表中

        data.append(item)

将提取到的字典item添加到数据列表data中。

保存数据为JSON文件

with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

使用json.dump()方法将数据列表data以JSON格式保存到文件"data.json"中。

关闭WebDriver

driver.quit()

关闭Chrome WebDriver。

完整代码

from selenium import webdriver
import json
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException
import time# 设置ChromeDriver的路径
driver_path = ''# 创建Chrome WebDriver对象
driver = webdriver.Chrome(driver_path)# 打开网页
url = 'https://so.csdn.net/so/search?spm=1001.2100.3001.7499&q=%E8%85%BE%E8%AE%AF%E4%BA%91%20Cloud%20Studio%20%E5%AE%9E%E6%88%98%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%90%A5&t=blog&u=&utm_medium=distribute.pc_search_hot_word.none-task-hot_word-alirecmd-1-%E8%85%BE%E8%AE%AF%E4%BA%91%20Cloud%20Studio%20%E5%AE%9E%E6%88%98%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%90%A5-null-null.172%5Ev8%5Etag_flag&depth_1-utm_source=distribute.pc_search_hot_word.none-task-hot_word-alirecmd-1-%E8%85%BE%E8%AE%AF%E4%BA%91%20Cloud%20Studio%20%E5%AE%9E%E6%88%98%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%90%A5-null-null.172%5Ev8%5Etag_flag'
driver.get(url)
time.sleep(5)# 找到结果元素
results = driver.find_element(By.CLASS_NAME, "so-result-list").find_elements(By.CLASS_NAME, "list-item")# 创建一个空列表用于存储数据
data = []# 遍历结果元素并提取数据
for result in results:time.sleep(5)title = result.find_element(By.CLASS_NAME, "title").find_element(By.TAG_NAME, 'a').textauthor = result.find_element(By.CLASS_NAME, "item-ft").find_element(By.CLASS_NAME, 'name-text').textpushTime = result.find_element(By.CLASS_NAME, "item-ft").find_element(By.CLASS_NAME, 'time').textif "实战训练营】" in title:description = result.find_element(By.CLASS_NAME, "item-bd__cont").find_element(By.CLASS_NAME, "row2").text# readEle = result.find_element(By.CLASS_NAME, "item-bd__cont").find_element(By.CLASS_NAME, "item-ft").find_element(#     By.CLASS_NAME, "btm-view")# zanEle = result.find_element(By.CLASS_NAME, "item-bd__cont").find_element(By.CLASS_NAME, "item-ft").find_element(#     By.CLASS_NAME, "btm-dig")# print(zanEle)# commentEle = result.find_element(By.CLASS_NAME, "item-bd__cont").find_element(By.CLASS_NAME,#                                                                            "item-ft").find_element(#     By.CLASS_NAME, "btm-comment")try:read = result.find_element(By.CLASS_NAME, "item-bd__cont").find_element(By.CLASS_NAME,"item-ft").find_element(By.CLASS_NAME, "btm-view").find_element(By.CLASS_NAME, "num").text# read = result.find_element(By.CLASS_NAME, "item-bd__cont").find_element(By.CLASS_NAME,#                                                                         "item-ft").find_element(#     By.CLASS_NAME, "btm-view").find_element(By.CLASS_NAME, "num").textexcept NoSuchElementException:read = 0try:zan = result.find_element(By.CLASS_NAME, "item-bd__cont").find_element(By.CLASS_NAME,"item-ft").find_element(By.CLASS_NAME, "btm-dig").find_element(By.CLASS_NAME, "num").textexcept NoSuchElementException:zan = 0try:comment = result.find_element(By.CLASS_NAME, "item-bd__cont").find_element(By.CLASS_NAME,"item-ft").find_element(By.CLASS_NAME, "btm-comment").find_element(By.CLASS_NAME, "num").textexcept NoSuchElementException:comment = 0# read = result.find_element(By.CLASS_NAME, "item-bd__cont").find_element(By.CLASS_NAME, "item-ft").find_element(By.CLASS_NAME, "btm-view").find_element(By.CLASS_NAME, "num").text# zan = result.find_element(By.CLASS_NAME, "item-bd__cont").find_element(By.CLASS_NAME, "item-ft").find_element(By.CLASS_NAME, "btm-dig").find_element(By.CLASS_NAME, "num").text# comment = result.find_element(By.CLASS_NAME,"item-bd__cont").find_element(By.CLASS_NAME, "item-ft").find_element(By.CLASS_NAME, "btm-comment").find_element(By.CLASS_NAME, "num").textidx = result.get_attribute('i')# 将提取的数据存储为字典格式item = {'title': title,  # 标题'description': description, # 描述'read': read,  # 阅读数量'zan': zan,  # 点赞数量'comment': comment,  # 评论数量'author': author, # 作者'pushTime': pushTime # 发布时间}print(idx)# 将字典添加到数据列表中data.append(item)else:print(f'不是目标文章, 当前文章标题是:{title}')# 保存数据为JSON文件with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)# 关闭WebDriver
driver.quit()

运行效果

运行的数据会保存到json 中

结束语

通过本文的介绍，我们学习了如何使用Selenium和Chrome WebDriver进行网页数据爬取，掌握了定位元素、提取信息和数据存储的相关技巧。这些技术对于获取网页上的数据非常有用，可以帮助我们实现自动化的数据采集和处理。希望本文对您有所帮助！如果您对网页数据爬取和数据处理有更多兴趣和需求，可以继续深入学习和探索相关内容。祝您在数据领域取得更多的成果！