python爬虫如何定位需要点击展开的菜单

一、python爬虫如何定位需要点击展开的菜单

python爬虫定位需要点击展开的菜单的方法：

1、python如果只需要对网页进行操作，那就只要使用selenium这个第三方库就可以。将其下载安装好之后导入webdriver模块以及Select方法，代码如下：fromseleniumimportwebdriverfromselenium.webdriver.support.uiimportSelect

2、之后调用Chrome()方法就可以将谷歌浏览器打开，如果需要打开其他浏览器的话，那么只要调用不同的方法即可。而浏览器打开后还需要进入到网页之中，用浏览器对象调用get()方法并传入网页链接作为参数，代码如下：driver=webdriver.Chrome()driver.get('')

3、之后就是要定位到网页下拉框元素所在位置了，可以使用id或者name属性值这些定位方法。不过在这之前需要自己在网页中按F12调出开发者控制台，在Elements标签下找到下拉框并且记住它的id、name、class等等属性。再通过该属性对应的方法就可以在python中定位到这个下拉框元素，代码如下所示：s1=Select(driver.find_element_by_id('s1Id'))image.png

4、因为下拉框都是有默认值的，使用s1这个网页元素对象的属性text即可得到默认值。再调用elect_by_index()方法并传入索引值，可以按照顺序获取下拉列表内指定索引位置的值在python爬虫程序开发中，或者是模拟鼠标键盘控制电脑时，有些情况下需要定位到网页下拉菜单并且对其进行操作。

二、如何学习python爬虫

爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。 Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而

言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。

掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的

使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。

对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……

但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。

在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一

条平滑的、零基础快速入门的学习路径。

python学习网，免费的python学习网站，欢迎在线学习！

学习 Python包并实现基本的爬虫过程

大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器

Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider等，建议从requests+Xpath开始，requests负责连接网

站，返回网页，Xpath用于解析网页，便于抽取数据。

如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一

般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。

掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。

遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。

往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。

掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy

scrapy是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector能够方便地解析 response，然而它最让人

惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。

学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。

学习数据库基础，应对大规模数据存储

爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前

MongoDB可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在

因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。

分布式爬虫，实现大规模并发采集

爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布

分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy+ MongoDB+ Redis这三种工具。

Scrapy前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB用于存储爬取的数据，Redis则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务

所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架

构了，实现一些更加自动化的数据获取。

你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际

的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好。

三、如何入门 Python 爬虫

1、“入门”是良好的动机，但是可能作用缓慢。如果你手里或者脑子里有一个项目，那么实践起来你会被目标驱动，而不会像学习模块一样慢慢学习。

2、另外如果说知识体系里的每一个知识点是图里的点，依赖关系是边的话，那么这个图一定不是一个有向无环图。因为学习A的经验可以帮助你学习B。因此，你不需要学习怎么样“入门”，因为这样的“入门”点根本不存在！你需要学习的是怎么样做一个比较大的东西，在这个过程中，你会很快地学会需要学会的东西的。当然，你可以争论说需要先懂python，不然怎么学会python做爬虫呢？但是事实上，你完全可以在做这个爬虫的过程中学习python:D看到前面很多答案都讲的“术”——用什么软件怎么爬，那我就讲讲“道”和“术”吧——爬虫怎么工作以及怎么在python实现。

3、先长话短说总结一下。你需要学习：

4、如果需要大规模网页抓取，你需要学习分布式爬虫的概念。其实没那么玄乎，你只要学会怎样维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列就好。最简单的实现是python-rq: 和Scrapy的结合：darkrho/scrapy-redis· GitHub后续处理，网页析取(grangier/python-goose· GitHub)，存储(Mongodb)以下是短话长说。说说当初写的一个集群爬下整个豆瓣的经验吧。

5、想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。

6、在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。

7、突然你发现，在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。

8、好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。

9、那么在python里怎么实现呢？很简单：

10、initial_page=". renminribao. com"url_queue= Queue.Queue()seen= set()

11、while(True):#一直进行直到海枯石烂

12、current_url= url_queue.get()#拿出队例中第一个的urlstore(current_url)#把这个url代表的网页存储好for next_url in extract_urls(current_url):#提取把这个url里链向的urlif next_url not in seen:

13、initial_page="http:// www.renminribao.com"url_queue= Queue.Queue()seen= set()

14、while(True):#一直进行直到海枯石烂

15、current_url= url_queue.get()#拿出队例中第一个的urlstore(current_url)#把这个url代表的网页存储好for next_url in extract_urls(current_url):#提取把这个url里链向的urlif next_url not in seen:

16、所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。

17、如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。

18、问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。

19、通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter。简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT:此段有问题，请暂时略过]

20、好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。

21、爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了…那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？

22、我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT– Redis)考虑如何用python实现：

23、在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。

24、current_url= request_from_master()

25、for next_url in extract_urls(current_url):

26、distributed_queue= DistributedQueue()

27、initial_pages="www. renmingribao.com"

28、if distributed_queue.size()>0:

29、current_url= request_from_master()

30、for next_url in extract_urls(current_url):

31、distributed_queue= DistributedQueue()

32、initial_pages="www. renmingribao.com"

33、if distributed_queue.size()>0:

34、好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis· GitHub4）展望及后处理虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。

35、但是如果附加上你需要这些后续处理，比如

36、有效地存储（数据库应该怎样安排）

37、有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛…及时更新（预测这个网页多久会更新一次）如你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究。虽然如此，“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”。