很多朋友对于网站源码分享带采集和实用的网站源码不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
目录
前言
准备
分析（x0）
分析（x1）
分析（x2）
分析（x3）
分析（x4）
总结
我有话说
前言
大家好，我叫善念。不说漂亮话，直接开始今天要采集的目标：某宝数据
今天要采用的方式是selenium自动化工具。
简单说下selenium的原理——利用网页元素控制浏览器。
准备
安装selenium模块：
pipinstallselenium
我采用的是利用selenium控制Chrome浏览器，所以咱们需要下载一个selenium与Chrome的桥梁——Chromedriver插件
下载地址
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下载与你当前谷歌浏览器版本最相近的Chromedriver
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那么像我的话，下载
?即可。
Windows系统需下载32位，其它的自己看着办。点进去下载win32即可。
那么如何让Python与selenium连接起来呢，这里咱们需要配置一个环境变量，就是把Python与selenium处于同一个目录：
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到此为止，咱们的环境就搭建好了。
分析（x0）
登录篇
谈谈selenium与requests的区别：
selenium：操控网页元素，模拟人去控制浏览器，放弃与底层协议的交互，控制于客户端表面（速度慢）
requests：模拟客户端向服务器发送协议请求，处于底层协议的交互。（速度快）
既然是模拟人去控制浏览器就好说了，想要采集某个网站第一步是做什么？
实例化一款需要被控制的浏览器，然后打开该网址：
fromseleniumimportwebdriver\ndriver=webdriver.Chrome()\ndriver.get(&39;)
?
然后在输入框中输入咱们需要查找的商品，再点击搜索即可。
咱们今天重点利用到的为xpath网页元素定位法，通过xpath语法去定位元素的位置，因为程序不是人，人可以肉眼知道哪里是输入框，哪里是按钮。而程序需要咱们去告诉它，给它制定位置。
39;q&39;python&点击搜索\ndriver.find_element_by_class_name(&39;).click()
?
定位的方法很多，我这里两句代码用到的是为id定位和类名定位。
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最后在停留在登录界面：
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咱们采用扫码登录。
既然是这样子做的话，势必会需要一个时间供给你去登录，有人会采用延迟的方式，但是我不建议这样做。
因为延迟的时间不一定就能保证你刚好可以登录完，多了时间少了时间对咱们都不友好。少了时间还没登录上，程序就跑到别的地方去了报错了。多了时间你也懒得等。
所以在此之前咱们程序加上一行
input(&39;)
这样子做的话，咱们可以人为的控制时间。最终登录完成。
分析（x1）
数据的提取
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登录上去后可以看到很多的商品信息，咱们要采集的就是……都采集下来吧，什么图片、销量、地址、标题啥的
前面咱们提到了通过元素进行输入框自动输入、按钮点击。那么现在要做的就是通过元素定位去采集咱们想要的数据。
分析（x2）
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通过元素分析我们可以发现，这里的每一个DIV标签都保存了一个商品的信息，而前面三个class属性略有不同。应该是他们自费的一个广告商品吧，排名指定的那种。
简单分析了一下可以看到第三个商品的图片地址在img标签的src中：
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然后第47个商品的信息却不完善：
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可以很清楚地发现这个商品的src的图片链接是不正常的，是没有图片的。
这个是为什么呢？还记得我前面文章（某音视频采集）讲到过的动态加载、瀑布流吗？当我们的滑动条往下滑的时候下面的数据才会加载出来，像瀑布一样地流出来。
所以如果我们想要采集到所有的商品图片，那么咱们就需要把这个下滑条往下面拉动，如何利用selenium控制这个下滑条往下面拉动呢?
forxinrange(1,11,2):\n\ntime.sleep(0.5)\nj=x/10\n\njs=&39;%j\ndriver.execute_script(js)
每停顿0.5S的时间，拉动下滑条的十分之三的位置。
?
登录成功后按一下enter键，代码就会跳到下拉滑块的位置，执行下拉。
分析（x3）
数据都加载出来了后，咱们只管采集就好啦。采集的规则利用的是xpath定位法，这里我不做过多讲解。看我代码然后自己分析一下。
lis=driver.find_elements_by_xpath(&34;items&34;itemJ_MouserOnverReq&39;)\nforliinlis:\ninfo=li.find_element_by_xpath(&34;rowrow-2title&39;).text\nprice=li.find_element_by_xpath(&34;J_ClickStat&39;).get_attribute(&39;)+&39;\ndeal=li.find_element_by_xpath(&34;deal-cnt&39;).text\nimage=li.find_element_by_xpath(&34;pic&39;).get_attribute(&39;)\nname=li.find_element_by_xpath(&34;shop&39;).text\nposition=li.find_element_by_xpath(&34;rowrow-3g-clearfix&34;location&39;).text\nprint(info+&39;+price+&39;+deal+&39;+name+&39;+image+&39;+position)
效果：
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到此为止咱们第一页的商品数据已经采集下来了，那么如何采集所有页码的数据呢？
分析（x4）
在采集所有页码数据之前咱们先需要考虑的是什么？是这个商品总共有多少页吧？也许这个商品三十页，另一个商品100页，对不对？
而这个商品总页码在哪里看？
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在哪里看咱们知道了，那么什么时候去采集到这个页码数呢？是不是当我们登录了之后就可以看到这个页码数了呀？那么咱们登录之后先把页码数采集下来！
token=driver.find_element_by_xpath(&34;mainsrp-pager&39;)\ntoken=token.text\ntoken=int(re.compile(&39;).search(token).group(1))
最后就剩下如何进入下一页了，我经常提到的，看网页的url是否会发生什么变化。
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url中一堆混乱看不懂？看我以前文章经常给你提到的参数冗余，看不懂先删掉，看下第二页的url：
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再看第一页：
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就s这个步长发生了变化吧，0-44就是说翻一页步长为44吧，构造下url：
foriinrange(token-1):\nurl=https://s.taobao.com/search?q={}&s={}&39;python',44*num)
总结
不要觉得莫名其妙就写总结了，事实上是咱们已经把整个过程分析完了。
思路：进入网站——登录——采集到页码数——下拉滑块条——采集数据——翻页——下拉滑块条——采集数据——翻页……
搭配视频教程
我有话说
——爱一路艰辛，一路仁至义尽。
文章的话是现写的，每篇文章我都会说的很细致，所以花费的时间比较久，一般都是两个小时以上。每一个赞与评论收藏都是我每天更新的动力。
原创不易，再次谢谢大家的支持。
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OK，关于网站源码分享带采集和实用的网站源码的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。