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[Python3网络爬虫开发实战] 7.4-使用Selenium爬取淘宝商品

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在前一章中,我们已经成功尝试分析Ajax来抓取相关数据,但是并不是所有页面都可以通过分析Ajax来完成抓取。比如,淘宝,它的整个页面数据确实也是通过Ajax获取的,但是这些Ajax接口参数比较复杂,可能会包含加密密钥等,所以如果想自己构造Ajax参数,还是比较困难的。对于这种页面,最方便快捷的抓取方法就是通过Selenium。本节中,我们就用Selenium来模拟浏览器操作,抓取淘宝的商品信息,并将结果保存到MongoDB。

1. 本节目标

本节中,我们要利用Selenium抓取淘宝商品并用pyquery解析得到商品的图片、名称、价格、购买人数、店铺名称和店铺所在地信息,并将其保存到MongoDB。

2. 准备工作

本节中,我们首先以Chrome为例来讲解Selenium的用法。在开始之前,请确保已经正确安装好Chrome浏览器并配置好了ChromeDriver;另外,还需要正确安装Python的Selenium库;最后,还对接了PhantomJS和Firefox,请确保安装好PhantomJS和Firefox并配置好了GeckoDriver。如果环境没有配置好,可参考第1章。

3. 接口分析

首先,我们来看下淘宝的接口,看看它比一般Ajax多了怎样的内容。

打开淘宝页面,搜索商品,比如iPad,此时打开开发者工具,截获Ajax请求,我们可以发现获取商品列表的接口,如图7-19所示。

图7-19 列表接口

它的链接包含了几个GET参数,如果要想构造Ajax链接,直接请求再好不过了,它的返回内容是JSON格式,如图7-20所示。

图7-20 JSON数据

但是这个Ajax接口包含几个参数,其中 _ksTS rn 参数不能直接发现其规律,如果要去探寻它的生成规律,也不是做不到,但这样相对会比较烦琐,所以如果直接用Selenium来模拟浏览器的话,就不需要再关注这些接口参数了,只要在浏览器里面可以看到的,都可以爬取。这也是我们选用Selenium爬取淘宝的原因。

4. 页面分析

本节的目标是爬取商品信息。图7-21是一个商品条目,其中包含商品的基本信息,包括商品图片、名称、价格、购买人数、店铺名称和店铺所在地,我们要做的就是将这些信息都抓取下来。

图7-21 商品条目

抓取入口就是淘宝的搜索页面,这个链接可以通过直接构造参数访问。例如,如果搜索iPad,就可以直接访问 https://s.taobao.com/search?q=iPad ,呈现的就是第一页的搜索结果,如图7-22所示。

图7-22 搜索结果

在页面下方,有一个分页导航,其中既包括前5页的链接,也包括下一页的链接,同时还有一个输入任意页码跳转的链接,如图7-23所示。

图7-23 分页导航

这里商品的搜索结果一般最大都为100页,要获取每一页的内容,只需要将页码从1到100顺序遍历即可,页码数是确定的。所以,直接在页面跳转文本框中输入要跳转的页码,然后点击“确定”按钮即可跳转到页码对应的页面。

这里不直接点击“下一页”的原因是:一旦爬取过程中出现异常退出,比如到50页退出了,此时点击“下一页”时,就无法快速切换到对应的后续页面了。此外,在爬取过程中,也需要记录当前的页码数,而且一旦点击“下一页”之后页面加载失败,还需要做异常检测,检测当前页面是加载到了第几页。整个流程相对比较复杂,所以这里我们直接用跳转的方式来爬取页面。

当我们成功加载出某一页商品列表时,利用Selenium即可获取页面源代码,然后再用相应的解析库解析即可。这里我们选用pyquery进行解析。下面我们用代码来实现整个抓取过程。

5. 获取商品列表

首先,需要构造一个抓取的URL: https://s.taobao.com/search?q=iPad 。这个URL非常简洁,参数 q 就是要搜索的关键字。只要改变这个参数,即可获取不同商品的列表。这里我们将商品的关键字定义成一个变量,然后构造出这样的一个URL。

然后,就需要用Selenium进行抓取了。我们实现如下抓取列表页的方法:

from selenium import webdriver
from selenium.common.exceptions import TimeoutException
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
from urllib.parse import quote

browser = webdriver.Chrome()
wait = WebDriverWait(browser, 10)
KEYWORD = 'iPad'

def index_page(page):
    """
    抓取索引页
    :param page: 页码
    """
    print('正在爬取第', page, '页')
    try:
        url = 'https://s.taobao.com/search?q=' + quote(KEYWORD)
        browser.get(url)
        if page > 1:
            input = wait.until(
                EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '#mainsrp-pager div.form > input')))
            submit = wait.until(
                EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR, '#mainsrp-pager div.form > span.btn.J_Submit')))
            input.clear()
            input.send_keys(page)
            submit.click()
        wait.until(
            EC.text_to_be_present_in_element((By.CSS_SELECTOR, '#mainsrp-pager li.item.active > span'), str(page)))
        wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '.m-itemlist .items .item')))
        get_products()
    except TimeoutException:
        index_page(page)

这里首先构造了一个 WebDriver 对象,使用的浏览器是Chrome,然后指定一个关键词,如iPad,接着定义了 index_page() 方法,用于抓取商品列表页。

在该方法里,我们首先访问了搜索商品的链接,然后判断了当前的页码,如果大于1,就进行跳页操作,否则等待页面加载完成。

等待加载时,我们使用了 WebDriverWait 对象,它可以指定等待条件,同时指定一个最长等待时间,这里指定为最长10秒。如果在这个时间内成功匹配了等待条件,也就是说页面元素成功加载出来了,就立即返回相应结果并继续向下执行,否则到了最大等待时间还没有加载出来时,就直接抛出超时异常。

比如,我们最终要等待商品信息加载出来,就指定了 presence_of_element_located 这个条件,然后传入了 .m-itemlist .items .item 这个选择器,而这个选择器对应的页面内容就是每个商品的信息块,可以到网页里面查看一下。如果加载成功,就会执行后续的 get_products() 方法,提取商品信息。

关于翻页操作,这里首先获取页码输入框,赋值为 input ,然后获取“确定”按钮,赋值为 submit ,分别是图7-24中的两个元素。

图7-24 跳转选项

首先,我们清空了输入框,此时调用 clear() 方法即可。随后,调用 send_keys() 方法将页码填充到输入框中,然后点击“确定”按钮即可。

那么,怎样知道有没有跳转到对应的页码呢?我们可以注意到,成功跳转某一页后,页码都会高亮显示,如图7-25所示。

图7-25 页码高亮显示

我们只需要判断当前高亮的页码数是当前的页码数即可,所以这里使用了另一个等待条件 text_to_be_present_in_element ,它会等待指定的文本出现在某一个节点里面时即返回成功。这里我们将高亮的页码节点对应的CSS选择器和当前要跳转的页码通过参数传递给这个等待条件,这样它就会检测当前高亮的页码节点是不是我们传过来的页码数,如果是,就证明页面成功跳转到了这一页,页面跳转成功。

这样刚才实现的 index_page() 方法就可以传入对应的页码,待加载出对应页码的商品列表后,再去调用 get_products() 方法进行页面解析。

6. 解析商品列表

接下来,我们就可以实现 get_products() 方法来解析商品列表了。这里我们直接获取页面源代码,然后用pyquery进行解析,实现如下:

from pyquery import PyQuery as pq
def get_products():
    """
    提取商品数据
    """
    html = browser.page_source
    doc = pq(html)
    items = doc('#mainsrp-itemlist .items .item').items()
    for item in items:
        product = {
            'image': item.find('.pic .img').attr('data-src'),
            'price': item.find('.price').text(),
            'deal': item.find('.deal-cnt').text(),
            'title': item.find('.title').text(),
            'shop': item.find('.shop').text(),
            'location': item.find('.location').text()
        }
        print(product)
        save_to_mongo(product)

首先,调用 page_source 属性获取页码的源代码,然后构造了PyQuery解析对象,接着提取了商品列表,此时使用的CSS选择器是 #mainsrp-itemlist .items .item ,它会匹配整个页面的每个商品。它的匹配结果是多个,所以这里我们又对它进行了一次遍历,用 for 循环将每个结果分别进行解析,每次循环把它赋值为 item 变量,每个 item 变量都是一个 PyQuery 对象,然后再调用它的 find() 方法,传入CSS选择器,就可以获取单个商品的特定内容了。

比如,查看一下商品信息的源码,如图7-26所示。

图7-26 商品信息源码

可以发现,它是一个 img 节点,包含 id class data-src alt src 等属性。这里之所以可以看到这张图片,是因为它的 src 属性被赋值为图片的URL。把它的 src 属性提取出来,就可以获取商品的图片了。不过我们还注意 data-src 属性,它的内容也是图片的URL,观察后发现此URL是图片的完整大图,而 src 是压缩后的小图,所以这里抓取 data-src 属性来作为商品的图片。

因此,我们需要先利用 find() 方法找到图片的这个节点,然后再调用 attr() 方法获取商品的 data-src 属性,这样就成功提取了商品图片链接。然后用同样的方法提取商品的价格、成交量、名称、店铺和店铺所在地等信息,接着将所有提取结果赋值为一个字典 product ,随后调用 save_to_mongo() 将其保存到MongoDB即可。

7. 保存到MongoDB

接下来,我们将商品信息保存到MongoDB,实现代码如下:

MONGO_URL = 'localhost'
MONGO_DB = 'taobao'
MONGO_COLLECTION = 'products'
client = pymongo.MongoClient(MONGO_URL)
db = client[MONGO_DB]
def save_to_mongo(result):
    """
    保存至MongoDB
    :param result: 结果
    """
    try:
        if db[MONGO_COLLECTION].insert(result):
            print('存储到MongoDB成功')
    except Exception:
        print('存储到MongoDB失败')

这里首先创建了一个MongoDB的连接对象,然后指定了数据库,随后指定了Collection的名称,接着直接调用 insert() 方法将数据插入到MongoDB。此处的 result 变量就是在 get_products() 方法里传来的 product ,包含单个商品的信息。

8. 遍历每页

刚才我们所定义的 get_index() 方法需要接收参数 page page 代表页码。这里我们实现页码遍历即可,代码如下:

MAX_PAGE = 100
def main():
    """
    遍历每一页
    """
    for i in range(1, MAX_PAGE + 1):
        index_page(i)

其实现非常简单,只需要调用一个 for 循环即可。这里定义最大的页码数为100, range() 方法的返回结果就是1到100的列表,顺序遍历,调用 index_page() 方法即可。

这样我们的淘宝商品爬虫就完成了,最后调用 main() 方法即可运行。

9. 运行

运行代码,可以发现首先会弹出一个Chrome浏览器,然后会访问淘宝页面,接着控制台便会输出相应的提取结果,如图7-27所示。

图7-27 运行结果

可以发现,这些商品信息的结果都是字典形式,它们被存储到MongoDB里面。

再看一下MongoDB中的结果,如图7-28所示。

图7-28 保存结果

可以看到,所有的信息都保存到MongoDB里了,这说明爬取成功。

10. Chrome Headless模式

从Chrome 59版本开始,已经开始支持Headless模式,也就是无界面模式,这样爬取的时候就不会弹出浏览器了。如果要使用此模式,请把Chrome升级到59版本及以上。启用Headless模式的方式如下:

chrome_options = webdriver.ChromeOptions()
chrome_options.add_argument('--headless')
browser = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options)

首先,创建 ChromeOptions 对象,接着添加 headless 参数,然后在初始化Chrome对象的时候通过 chrome_options 传递这个 ChromeOptions 对象,这样我们就可以成功启用Chrome的Headless模式了。

11. 对接Firefox

要对接Firefox浏览器,非常简单,只需要更改一处即可:

browser = webdriver.Firefox()

这里更改了 browser 对象的创建方式,这样爬取的时候就会使用Firefox浏览器了。

12. 对接PhantomJS

如果不想使用Chrome的Headless模式,还可以使用PhantomJS(它是一个无界面浏览器)来抓取。抓取时,同样不会弹出窗口,还是只需要将 WebDriver 的声明修改一下即可:

browser = webdriver.PhantomJS()

另外,它还支持命令行配置。比如,可以设置缓存和禁用图片加载的功能,进一步提高爬取效率:

SERVICE_ARGS = ['--load-images=false', '--disk-cache=true']
browser = webdriver.PhantomJS(service_args=SERVICE_ARGS)

最后,给出本节的代码地址: https://github.com/Python3WebSpider/TaobaoProduct

本节中,我们用Selenium演示了淘宝页面的抓取。利用它,我们不用去分析Ajax请求,真正做到可见即可爬。

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作者:静觅
静静寻觅生活的美好

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