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本人接触python爬虫也有一段时间了，期间也有许多小伙伴和我探讨python爬虫怎么学习，因此写下这篇随笔，算不上教学，只是谈谈自己的想法。
实现爬虫的方法有很多，我选取了个人觉得最容易理解、实现的方法。本篇随笔涉及的爬虫知识不多，难度主要在安装相应的库上面！
python3、xpath+Selenium
如果你已经有了pip管理工具了：（其他安装方法自行百度）
1 pip install selenium
1 pip install lxml
python爬虫中的xpath具体使用请参考：https://www.cnblogs.com/lei0213/p/7506130.html
selenium具体使用请参考：https://blog.csdn.net/weixin_36279318/article/details/79475388
本次已爬取猫眼电影-Top100榜为例，目标链接：http://maoyan.com/board/4
1 from selenium import webdriver 2 # 本人phantomjs驱动的路径 3 driver = webdriver.PhantomJS(‘D:\phantomjs-2.1.1-windows\phantomjs.exe‘) 4 url = ‘http://maoyan.com/board/4’ 5 driver.get(url) 6 html = driver.page_source 7 print(html)
本次我们就爬取电影排名和电影名称。
首先我们打开开发者工具，选择要素找到排名的位置
然后选中相应HTML语句右击copy-copy xpath
我们选取几个比较一下，很容易得到电影排名的路径：//*[@id="app"]/div/div/div[1]/dl/dd/i
如法炮制我们获得电影名的路径：//*[@id="app"]/div/div/div[1]/dl/dd/div/div/div[1]/p[1]/a
1 wb_date = driver.page_source 2 html = etree.HTML(wb_date) 3 name_result = html.xpath(‘//*[@id="app"]/div/div/div[1]/dl/dd/div/div/div[1]/p[1]/a‘) 4 rank_result = html.xpath(‘//*[@id="app"]/div/div/div[1]/dl/dd/i‘) 5 for i in range(len(rank_result)): 6 print(rank_result[i].text, name_result[i].text)
就这样我们很轻松的爬取了当前页面的排名
接着我们看一下分页的爬取，我们点击下一页，不难发现URL发生了改变（例：http://maoyan.com/board/4?offset=10），多了offset的参数，可以发现这里的offset就是代表分页，因此我们给目标链接出入offset参数，便可以实现其他90部电影的爬取。
1 def get_result(offset): 2 url = ‘http://maoyan.com/board/4?offset=‘ + str(offset) 3 driver.get(url) 4 wb_date = driver.page_source 5 html = etree.HTML(wb_date) 6 name_result = html.xpath(‘//*[@id="app"]/div/div/div[1]/dl/dd/div/div/div[1]/p[1]/a‘) 7 rank_result = html.xpath(‘//*[@id="app"]/div/div/div[1]/dl/dd/i‘) 8 for i in range(len(rank_result)): 9 print(rank_result[i].text, name_result[i].text) 10 11 if __name__ == ‘__main__‘: 12 for i in range(10): 13 offset = i * 10 14 get_result(offset) # 为了避免对目标网站造成麻烦，我们可以在这里sleep一下
本篇随笔只是简单的介绍了如何快速定位元素在XML文档中的位置，和简单的使用xpath+Selenium。掌握了xpath+Selenium，我们就能爬取很多网站了。当然现在很多网站都有了各式各样的反爬，我们一步步破解反爬的过程不也正是爬虫的乐趣所在！希望读者能够通过本篇文章了解到什么是python爬虫，及爬虫的简单的实现，并能从中找到乐趣！掌握了如何获得数据，我觉得最重要的还是如何处理我们爬取的数据！
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原文地址：https://www.cnblogs.com/xiaochagn/p/9992448.html
