Python利用Selenium实现自动化分页处理和信息提取_Python

一、selenium 分页处理的基本思路

在实际应用中，网页通常会采用分页显示数据（例如商品列表、新闻列表等）。每一页的内容通过不同的 url 或动态加载的方式呈现。以下是分页处理的一般步骤：

定位分页控件：

找到“下一页”按钮、“上一页”按钮或页码选择器。

循环遍历页面：

通过循环点击“下一页”按钮，或者直接跳转到指定页码的方式，逐页加载内容。

提取每页数据：

在每一页加载完成后，定位并提取目标信息（如文本、图片链接等）。

终止条件：

设置终止循环的条件（例如到达最后一页、没有更多数据等）。

二、selenium 分页处理的核心技术点

1. 定位分页控件

在 selenium 中，我们需要通过元素定位方法（如 xpath、css selector 等）找到分页控件。常见的分页控件包括：

下一页按钮：例如 <button class="next-page">下一页</button>。
上一页按钮：例如 <button class="prev-page">上一页</button>。
页码选择器：例如 <select class="page-select"> 包含多个页码选项。

2. 处理动态加载内容

部分网页采用动态加载技术（如 ajax），当用户点击“下一页”按钮时，页面内容会通过 javascript 动态更新。此时需要等待页面加载完成，确保数据被正确提取。

3. 循环遍历页面

selenium 提供了丰富的元素操作方法，可以通过循环实现分页的自动遍历。例如：

点击“下一页”按钮，直到无法点击为止。
直接跳转到指定页码（适用于支持直接输入页码的场景）。

4. 数据提取与存储

在每一页加载完成后，使用 selenium 或其他工具（如 beautifulsoup、lxml）提取目标信息，并将其存储为文件或数据库中的数据。

三、selenium 分页处理的典型实现

以下是一个完整的示例代码，展示了如何利用 selenium 实现分页处理和信息提取：

示例场景：从某电商网站提取商品列表

假设目标网页是一个商品列表页面，每一页显示一定数量的商品信息。我们的任务是：

遍历所有页面。
提取每一件商品的标题、价格和链接。

代码实现

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import by
from selenium.webdriver.support.ui import webdriverwait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as ec
import time
import pandas as pd

# 初始化 webdriver（以 chrome 为例）
options = webdriver.chromeoptions()
options.add_argument('--start-maximized')
driver = webdriver.chrome(options=options)

try:
    # 打开目标页面
    driver.get('https://example.com/products')

    # 存储提取的数据
    data = []

    while true:
        # 等待当前页面加载完成（定位商品列表容器）
        product_container = webdriverwait(driver, 10).until(
            ec.presence_of_element_located((by.css_selector, '.product-list'))
        )

        # 提取每一件商品的信息
        products = product_container.find_elements(by.css_selector, '.product-item')
        for product in products:
            title = product.find_element(by.css_selector, '.product-title').text
            price = product.find_element(by.css_selector, '.price').text
            link = product.find_element(by.css_selector, 'a').get_attribute('href')
            data.append({
                '标题': title,
                '价格': price,
                '链接': link
            })

        # 检查是否还有下一页
        next_button = driver.find_elements(by.css_selector, '.next-page')
        if len(next_button) == 0:
            break  # 已到达最后一页

        # 点击“下一页”按钮，并等待新页面加载
        next_button[0].click()
        time.sleep(2)  # 等待页面加载（可根据实际情况调整）

except exception as e:
    print(f"发生异常：{e}")

finally:
    # 关闭浏览器
    driver.quit()

# 将数据保存为 csv 文件
df = pd.dataframe(data)
df.to_csv('products.csv', index=false, encoding='utf-8-sig')
print("数据已成功提取并保存到 products.csv")

四、代码解析与关键点

1. 初始化 webdriver

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import by
from selenium.webdriver.support.ui import webdriverwait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as ec
import time
import pandas as pd

options = webdriver.chromeoptions()
options.add_argument('--start-maximized')
driver = webdriver.chrome(options=options)

webdriver: 使用 chrome 浏览器进行自动化操作。
options: 设置浏览器窗口最大化，避免因窗口大小导致的定位问题。

2. 打开目标页面

driver.get('https://example.com/products')

这里需要替换为目标网站的实际 url。

3. 提取数据

等待当前页面加载完成：

product_container = webdriverwait(driver, 10).until(
    ec.presence_of_element_located((by.css_selector, '.product-list'))
)

使用 webdriverwait 等待目标元素（商品列表容器）加载完成。

提取每一件商品的信息：

products = product_container.find_elements(by.css_selector, '.product-item')
for product in products:
    title = product.find_element(by.css_selector, '.product-title').text
    price = product.find_element(by.css_selector, '.price').text
    link = product.find_element(by.css_selector, 'a').get_attribute('href')
    data.append({
        '标题': title,
        '价格': price,
        '链接': link
    })

使用 css 选择器定位商品信息，并提取标题、价格和链接。

4. 处理分页

检查是否还有下一页：

next_button = driver.find_elements(by.css_selector, '.next-page')
if len(next_button) == 0:
    break  # 已到达最后一页

点击“下一页”按钮：

next_button[0].click()
time.sleep(2)

5. 数据存储

将数据转换为 dataframe：

df = pd.dataframe(data)

保存为 csv 文件：

df.to_csv('products.csv', index=false, encoding='utf-8-sig')

使用 pandas 将数据保存为 csv 格式，便于后续分析。

五、注意事项

反爬机制：部分网站会对频繁的请求进行限制（如 ip 封锁）。可以考虑使用代理或调整请求频率。
动态加载内容：对于采用动态加载技术的网页，需要等待 javascript 执行完毕后再进行数据提取。
异常处理：在实际开发中，应增加更多的异常处理逻辑，确保程序健壮性。
性能优化：如果目标网站包含大量页面和数据，可以考虑使用多线程或分布式爬虫技术。

六、总结

通过上述代码实现，我们展示了如何利用 selenium 实现分页处理和数据提取。该方法适用于大多数采用传统分页方式的网页，并且具有较高的灵活性和可扩展性。

以上就是python利用selenium实现自动化分页处理和信息提取的详细内容，更多关于python selenium分页处理和信息提取的资料请关注代码网其它相关文章！

Python利用Selenium实现自动化分页处理和信息提取

2025年06月30日 • Python •我要评论