爬虫实战案例（两个）

该博客展示两个简单的爬虫实战案例，一个是从人民邮电出版社上爬取其中一个分类的全部图书信息，另一个是在苏宁易购上爬取某个商品的好评和差评，用两个简单的案例讲解爬虫在实际情况下的运作流程

一、获取图书信息

需求：统计人民邯电出版社官网中与关键词“python”有关的全部图书，包含图书名、价格、作者名等信息，并将获取的信息写入“Excel图书汇总，txt”文件中。

流程：

1. 配置浏览器并打开目标网站
2. 搜索 "Python" 相关图书，进入完整列表页
3. 遍历当前页图书，打开详情页提取信息并写入文件
4. 自动点击下一页，重复爬取直到没有更多页面
5. （理论上）完成后关闭文件

第一部分：导入依赖库

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.edge.options import Options
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.common.by import By
import time

1. selenium.webdriver：Selenium 的核心模块，用于控制浏览器
2. Options：Edge 浏览器的配置选项类，用于设置浏览器启动参数
3. Keys：提供键盘按键模拟（如回车、空格等）
4. By：定位元素的方式集合（如通过类名、ID、XPATH 等定位元素）
5. time：用于添加等待时间，确保页面元素加载完成

第二部分：定义信息获取函数 get_information

def get_information(driver):time.sleep(2)  # 等待2秒，确保页面加载完成# 定位所有图书图片元素（class为'book_img'）eles_p = driver.find_elements(by=By.CLASS_NAME, value='book_img')for ele_p in eles_p:ele_p.click()  # 点击图书图片，打开图书详情页（新窗口）time.sleep(2)  # 等待新窗口加载# 获取所有窗口句柄，切换到最新打开的窗口（详情页）handles = driver.window_handlesdriver.switch_to.window(handles[-1])time.sleep(2)  # 等待详情页元素加载# 提取图书信息：书名、作者、价格、亮点（通过class定位元素并获取文本）name = driver.find_element(by=By.CLASS_NAME, value='book-name').textauthor = driver.find_element(by=By.CLASS_NAME, value='book-author').textprice = driver.find_element(by=By.CLASS_NAME, value='price').textsummary = driver.find_element(by=By.CLASS_NAME, value='book-summary').text# 将信息写入文件，用制表符分隔file.write(f'书名：{name}\t,作者：{author}\t,价格：{price}\t,亮点：{summary}\n')time.sleep(2)  # 等待写入完成driver.close()  # 关闭当前详情页窗口# 切换回图书列表页窗口handles = driver.window_handlesdriver.switch_to.window(handles[-1])time.sleep(1)  # 短暂等待，确保切换完成

• 功能：从图书列表页遍历每本图书，打开详情页提取信息并写入文件
• 关键逻辑：
  1. 通过find_elements批量获取图书图片元素
  2. 循环点击图片打开新窗口（详情页）
  3. 通过window_handles管理窗口切换（句柄是窗口的唯一标识）
  4. 提取信息后关闭详情页，切回列表页继续下一本

第三部分：初始化文件和浏览器配置

# 打开文件准备写入，编码为utf-8防止中文乱码
file = open('python图书信息汇总.txt', 'w', encoding='utf-8')# 配置Edge浏览器选项
edge_options = Options()
# 指定Edge浏览器的安装路径（非默认路径时需要手动设置）
edge_options.binary_location = r"C:\Program Files (x86)\Microsoft\Edge\Application\msedge.exe"
# 注释掉的代码：开启无头模式（不显示浏览器窗口，适合后台运行）
# edge_options.add_argument('--headless')# 初始化Edge浏览器驱动
driver = webdriver.Edge(options=edge_options)

• 文件操作：以写入模式打开python图书信息汇总.txt，用于保存爬取的图书信息
• 浏览器配置：
  1. 指定 Edge 可执行文件路径（解决浏览器安装路径非默认的问题）
  2. 无头模式被注释，说明当前会显示浏览器窗口（方便调试）

第四部分：访问网站并执行搜索

# 打开目标网站（人民邮电出版社官网）
driver.get('https://www.ptpress.com.cn/')# 定位搜索框（通过XPATH找第一个type为text的输入框），输入"Python"并回车搜索
element = driver.find_elements(By.XPATH, '//input[@type="text"]')[0].send_keys("Python" + Keys.RETURN)# 切换到搜索结果新窗口
handles = driver.window_handles
driver.switch_to.window(handles[-1])# 点击"查看更多"按钮（ID为'booksMore'），加载更多图书
elements = driver.find_element(by=By.ID, value='booksMore').click()# 切换到新打开的更多图书列表页
handles = driver.window_handles
driver.switch_to.window(handles[-1])

• 访问网站：通过driver.get打开出版社官网
• 搜索逻辑：
  1. 定位搜索框并输入 "Python"，用Keys.RETURN模拟回车提交搜索
  2. 搜索结果会打开新窗口，通过switch_to.window切换到结果页
  3. 点击 "查看更多" 按钮加载完整列表，再次切换到新窗口

第五部分：爬取信息并翻页

# 调用函数爬取当前页图书信息
get_information(driver)# 循环点击下一页，继续爬取（无限循环，直到没有下一页会报错终止）
while True:driver.find_element(by=By.CLASS_NAME, value='ivu-page-next').click()  # 点击下一页按钮get_information(driver)  # 爬取下一页信息# 关闭文件（注：由于上面是无限循环，这行代码可能永远执行不到，需要手动处理循环终止）
file.close()

1. 爬取逻辑：先爬取第一页信息，然后通过while True循环点击 "下一页" 按钮，持续爬取后续页面
2. 潜在问题：循环没有终止条件，当没有下一页时（找不到ivu-page-next元素）会抛出异常，导致程序终止，文件可能无法正常关闭（实际使用时需要添加异常处理）

二、获取评价

平时训练模型时需要用到大量数据 ，而这些数据不是人工一步步输入的，爬虫这这方被大量使用，获取商品的好评和差评是最常见的操作。现在需要获取苏宁易购上面某个商品的好评和差评。

流程：

1. 定义获取评价的通用函数get_pj
2. 配置浏览器并爬取优质评价（多页）
3. 切换到差评页面，爬取所有差评（多页）
4. 分别将优质评价和差评保存到不同文件

第一部分：导入依赖库

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.edge.options import Options
from selenium.webdriver.common.by import By
import time

1. 导入 Selenium 相关模块用于浏览器控制和元素定位
2. By用于指定元素定位方式
3. time用于添加等待时间，确保页面加载完成

第二部分：定义获取评价的函数 get_pj

def get_pj(file):# 定位所有评价内容元素（class为'body-content'）pj_element_content = driver.find_elements(by=By.CLASS_NAME, value='body-content')# 遍历所有评价元素，将文本写入文件for i in range(len(pj_element_content)):file.write(pj_element_content[i].text + '\n')

• 功能：从当前页面提取所有评价内容并写入指定文件
• 实现逻辑：
  1. 通过find_elements批量获取 class 为body-content的评价元素
  2. 循环遍历每个评价元素，将文本内容写入文件（每条评价后加换行）

第三部分：爬取优质评价

# 打开文件用于保存优质评价，编码为utf-8防止中文乱码
yzp_file = open('优质评价.txt', 'w', encoding='utf-8')# 配置Edge浏览器选项
edge_options = Options()
# 指定Edge浏览器的安装路径
edge_options.binary_location = r"C:\Program Files (x86)\Microsoft\Edge\Application\msedge.exe"
# 注释掉的代码：开启无头模式（不显示浏览器窗口）
# edge_options.add_argument('--headless')# 初始化Edge浏览器驱动
driver = webdriver.Edge(options=edge_options)# 打开优质评价页面
driver.get('https://review.suning.com/cluster_cmmdty_review/cluster-38249278-000000012389328846-0000000000-1-good.htm?originalCmmdtyType=general&safp=d488778a.10004.loverRight.166')# 定位"下一页"按钮（通过CSS选择器）
next_go = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '.next.rv-maidian')
time.sleep(2)  # 等待页面加载# 调用函数获取当前页的优质评价
get_pj(yzp_file)# 循环翻页获取所有优质评价
while next_go != []:next_go = next_go[0]  # 获取第一个"下一页"按钮元素time.sleep(2)  # 等待页面稳定next_go.click()  # 点击下一页get_pj(yzp_file)  # 获取当前页评价# 重新定位下一页按钮（避免元素过时）next_go = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '.next.rv-maidian')# 关闭优质评价文件
yzp_file.close()
# 关闭当前浏览器窗口
driver.close()

• 优质评价爬取流程：
  1. 初始化浏览器并打开优质评价页面
  2. 定位 "下一页" 按钮元素
  3. 先爬取第一页评价
  4. 通过while循环判断是否有下一页：
     • 有下一页则点击并爬取当前页评价
     • 无下一页则退出循环
  5. 完成后关闭文件和当前窗口

第四部分：爬取差评

# 打开差评页面
driver.get('https://review.suning.com/cluster_cmmdty_review/cluster-38249278-000000012389328846-0000000000-1-bad.htm?originalCmmdtyType=general&safp=d488778a.10004.loverRight.166')# 定位"下一页"按钮（注意：这里定位方式有语法错误，class名之间不应有空格）
next_go = driver.find_elements(by=By.CLASS_NAME, value='next rv-maidian ')# 打开文件用于保存差评
cpl_file = open('差评.txt', 'w', encoding='utf-8')# 调用函数获取当前页的差评
get_pj(cpl_file)# 循环翻页获取所有差评
while next_go != []:next_go = next_go[0]  # 获取第一个"下一页"按钮元素time.sleep(2)  # 等待页面稳定next_go.click()  # 点击下一页get_pj(cpl_file)  # 获取当前页评价# 重新定位下一页按钮（使用正确的CSS选择器）next_go = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '.next.rv-maidian')# 关闭差评文件
cpl_file.close()
# 关闭浏览器窗口
driver.close()

• 差评爬取流程与优质评价类似，但有一个潜在问题：
  • 定位下一页按钮时使用了By.CLASS_NAME, value='next rv-maidian '，这是错误的
  • CLASS_NAME不能同时指定多个类名（空格会被当作作文本的一部分），正确做法是使用 CSS 选择器（如前面的.next.rv-maidian）
• 整体逻辑：打开差评页面 → 爬取当前页 → 循环翻页爬取 → 关闭文件和窗口