python 爬虫某东网商品信息 | 没想到销量最高的是

本文主要是介绍python 爬虫某东网商品信息 | 没想到销量最高的是，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

哈喽大家好，我是咸鱼

好久没更新 python 爬虫相关的文章了，今天我们使用 selenium 模块来简单写个爬虫程序——爬取某东网商品信息

网址链接：https://www.jd.com/

完整源码在文章最后

元素定位

我们需要找到网页上元素的位置信息（xpth 路径）

我们首先需要知道搜索框和搜索按钮的位置，然后才能把商品名字输入到搜索框中并点击收缩按钮

打开 F12，通过开发者调试工具检查相应的的位置，可得如下 Xpath 表达式：

# 输入框位置：
//*[@id="key"]

# 搜索按钮位置：
//*[@class='form']/button

以 python 书籍为例

我们需要获取商品的名字、价格、评价数量以及店铺名


然后通过发者调试工具检查相应的的位置，可得如下 Xpath 表达式：

# 当前页面商品列表
//*[@id="J_goodsList"]/ul/li

# 商品名字
.//div[@class="p-name"]/a/em | .//div[@class="p-name p-name-type-2"]/a/em

# 商品价格
.//div[@class="p-price"]/strong

# 商品评价数量
.//div[@class="p-commit"]/strong

#店铺名字
.//div[@class="p-shopnum"] | .//div[@class="p-shop"]

请注意，我在定位商品名字 xpath 的时候用了或（|），这是因为我在爬取其他商品信息的时候发现商品名字的 xpath 路径有多个

.//div[@class="p-name"]/a/em 或 .//div[@class="p-name p-name-type-2"]/a/em

商品店铺名字同理

.//div[@class="p-shopnum"] 或 .//div[@class="p-shop"]

且多个 Xpath 路径表达式可以同时使用，其语法如下：

xpath表达式1 | xpath表达式2 | xpath表达式3

实现了自动搜索后，接下来就是要抓取页面中的商品信息

需要注意的是你会发现只有将滑动条滚动至底部，商品才会全部加载完毕

我们还需要做个判断，当爬取到最后一页时，下一页这个按钮是点击不了的，这时候就退出爬虫程序

代码实现

首先我们定义一个类 JdSpider，然后给它初始化对象

class JdSpider(object):
    def __init__(self):
        self.url = 'http://www.jd.com/' 
        self.options = webdriver.ChromeOptions()
        self.options.add_argument('--headless')  # 设置不显示窗口
        self.browser = webdriver.Chrome(options=self.options)  # 创建浏览器对象
        self.i = 0  # 计数，一共有多少件商品

然后是输入商品名字点击搜索按钮的代码实现

    def get_html(self):
        self.browser.get(self.url)
        self.browser.find_element(By.XPATH, '//*[@id="key"]').send_keys('python书籍')
        self.browser.find_element(By.XPATH, "//*[@class='form']/button").click()

获取信息

    def get_data(self):
        # 执行js语句，拉动进度条
        self.browser.execute_script(
            'window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)'
        )
        # 给页面元素加载时预留时间
        time.sleep(2)
        # 用xpath提取每页中所有商品，最终形成一个大列表 \
        li_list = self.browser.find_elements(By.XPATH, '//*[@id="J_goodsList"]/ul/li')
        for li in li_list:
            # 构建空字典
            item = {}
            item['name']=li.find_element(By.XPATH, './/div[@class="p-name"]/a/em | .//div[@class="p-name p-name-type-2"]/a/em').text.strip()
            item['price']=li.find_element(By.XPATH, './/div[@class="p-price"]/strong').text.strip()
            item['count']=li.find_element(By.XPATH, './/div[@class="p-commit"]/strong').text.strip()
            item['shop']=li.find_element(By.XPATH, './/div[@class="p-shopnum"] | .//div[@class="p-shop"]').text.strip()
            print(item)
            self.i += 1

入口函数

    def run(self):
        # 搜索出想要抓取商品的页面
        self.get_html()
        # 循环执行点击“下一页”操作
        while True:
            # 获取每一页要抓取的数据
            self.get_data()
            # 判断是否是最一页,-1说明没找到,不是最后一页,执行点击 “下一页” 操作
            print(self.browser.page_source.find('pn-next disabled'))
            if self.browser.page_source.find('pn-next disabled') == -1:
                self.browser.find_element(By.CLASS_NAME, 'pn-next').click()
                # 预留元素加载时间
                time.sleep(1)
            else:
                print('数量', self.i)
                break

跑一下看看

小伙伴们可以对爬取到的数据进行一下数据清洗处理等操作，就能够进行数据分析了

源码如下：

from selenium import webdriver
import time
from selenium.webdriver.common.by import By


class JdSpider(object):
    def __init__(self):
        self.url = 'http://www.jd.com/'
        self.options = webdriver.ChromeOptions()
        self.options.add_argument('--headless')  # 无头模式
        self.browser = webdriver.Chrome(options=self.options)  # 创建无界面参数的浏览器对象
        self.i = 0  # 计数，一共有多少件商品
        # 输入地址+输入商品+点击按钮，切记这里元素节点是京东首页的输入栏、搜索按钮

    def get_html(self):
        self.browser.get(self.url)
        self.browser.find_element(By.XPATH, '//*[@id="key"]').send_keys('python书籍')
        self.browser.find_element(By.XPATH, "//*[@class='form']/button").click()
        # 把进度条件拉倒最底部+提取商品信息

    def get_data(self):
        # 执行js语句，拉动进度条件
        self.browser.execute_script(
            'window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)'
        )
        # 给页面元素加载时预留时间
        time.sleep(2)
        # 用xpath提取每页中所有商品，最终形成一个大列表 \
        li_list = self.browser.find_elements(By.XPATH, '//*[@id="J_goodsList"]/ul/li')
        for li in li_list:
            # 构建空字典
            item = {}
            item['name']=li.find_element(By.XPATH, './/div[@class="p-name"]/a/em | .//div[@class="p-name p-name-type-2"]/a/em').text.strip()
            item['price']=li.find_element(By.XPATH, './/div[@class="p-price"]/strong').text.strip()
            item['count']=li.find_element(By.XPATH, './/div[@class="p-commit"]/strong').text.strip()
            item['shop']=li.find_element(By.XPATH, './/div[@class="p-shopnum"] | .//div[@class="p-shop"]').text.strip()
            print(item)
            self.i += 1

    def run(self):
        # 搜索出想要抓取商品的页面
        self.get_html()
        # 循环执行点击“下一页”操作
        while True:
            # 获取每一页要抓取的数据
            self.get_data()
            # 判断是否是最一页,-1说明没找到,不是最后一页,执行点击 “下一页” 操作
            print(self.browser.page_source.find('pn-next disabled'))
            if self.browser.page_source.find('pn-next disabled') == -1:
                self.browser.find_element(By.CLASS_NAME, 'pn-next').click()
                # 预留元素加载时间
                time.sleep(1)
            else:
                print('数量', self.i)
                break


if __name__ == '__main__':
    spider = JdSpider()
    spider.run()

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