python 23 selenium高级和使用代理

1. selenium使用代理

• 第一步：创建配置对象

from selenium.webdriver import Chrome,ChromeOption
options = ChromeOptions()

• 第二步：添加配置

options.add_argument('--proxy-server=http://代理服务器:端口')

• 第三步：通过指定配置创建浏览器对象

  b = Chrome(options = options)  #options：选择、选项、选择权，相当于做了一个配置，借助这个配置创建浏览器对象
  b.get('https://www.baidu.com/')
  print(b.page_source)
  

2. selenium基本配置

• 取消自动测试

  from selenium.webdriver import Chrome,ChromeOptions
  options = ChromeOptions()
  options.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
  b = Chrome(options=options)
  b.get('https://www.baidu.com/')
  b.implicitly_wait(5)
  

• 取消图片加载

  options.add_experimental_option("prefs", {"profile.managed_default_content_settings.images": 2})
  print(b.page_source)
  b.close()
  

3. selenuim等待

3.1 隐式等待

• 如果没有设置隐式等待：在通过浏览器获取标签的时候，如果标签不存在会直接报错

• 如果设置了隐式等待：在通过浏览器获取标签的时候，如果标签不存在不会直接报错，而是在指定时间范围内，不断尝试重新获取标签，直到获取到标签或者超时为值（如果超时会报错）

• 一个浏览器只需设置一次隐式等待时间，它会作用于这个浏览器每次获取标签的时候

  #sleep设置等待时间，如果给出的时间不够，有可能没有加载完，会报错，隐式等待比较灵活。
  from selenium.webdriver import Chrome,ChromeOptions
  from selenium.webdriver.common.by import By
  
  options = ChromeOptions()
  options.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
  
  # 取消图片加载
  options.add_experimental_option("prefs", {"profile.managed_default_content_settings.images": 2})
  
  b=Chrome()
  b.get('https://www.jd.com')
  # 1.设置隐式等待
  # 1）. 设置隐式等待时间,这个隐式等待是在获取标签的时候有效。
  b.implicitly_wait(5) #
  print('============')
  # 2）. 获取标签的时候，隐式等待时间才会生效
  
  input_tag = b.find_element_by_id('key')
  input_tag.send_keys('钱包')
  

3.2 显示等待 - 等待某个条件成立或者不成立为止

1) 创建等待对象：webDriverwait(浏览器对象，超时时间)

2) 添加等待条件：

• 等待对象. until(条件) - 等到条件成立为止

• 等待对象. until_not(条件) - 等到条件不成立为止

条件的写法：

• presence_of_element_located(标签) - 指定标签出现
• text_to_be_present_in_element_value(标签，值) - 指定标签的value属性值
• text_to_be_present_in_element(标签，值) - 指定标签的标签内容包括指定值
• 注意：
• 注意：条件中提供标签的方式
  （by.xxx,具体指）
  【主要用于自动化测试】用于抢东西，抢茅台，可以用这个来控制

# presence_of_element_located(标签)  #当包含这个页面的标签出现的时候，才比较

wait = WebDriverWait(b, 10)
# wait.until(EC.text_to_be_present_in_element_value((By.ID, 'key'), '电脑'))
# print('继续执行')

# 等到页面中出现id值为J_goodsList里面class值为gl-i-wrap的div标签值
wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '#J_goodsList div.gl-i-wrap')))

print(b.page_source)

4.练习

#前程无忧
import requests
from time import sleep
from re import search
from json import loads
def get_ip():
    url = 'http://d.jghttp.alicloudecs.com/getip?num=1&type=1&pro=&city=0&yys=0&port=11&time=2&ts=0&ys=0&cs=0&lb=4&sb=0&pb=4&mr=1&regions='
    while True:
        response = requests.get(url)
        if response.text[0] == '{':
            print('获取ip失败')
            sleep(1)
            continue
        return response.text
def get_net_data():
    # 设置请求地址和hedears
    url = 'https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,00,9,99,%25E6%2595%25B0%25E6%258D%25AE%25E5%2588%2586%25E6%259E%2590,2,1.html?lang=c&stype=&postchannel=0000&workyear=99&cotype=99&degreefrom=99&jobterm=99&companysize=99&providesalary=99&lonlat=0%2C0&radius=-1&ord_field=0&confirmdate=9&fromType=&dibiaoid=0&address=&line=&specialarea=00&from=&welfare='
    headers = {
        'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.0.0 Safari/537.36'
    }
    # 发送请求，如果请求失败重新获取ip然后重新请求
    while True:
        ip = get_ip()
        proxies = {
            'http':ip,
            'https':ip
        }
        response = requests.get(url,headers = headers,proxies = proxies )

        result= search(r'window.__SEARCH_RESULT__ = (.+?)</script>',response)
        if result:
            analysis_data(result.group(1))
            break
def analysis_data(json_data:str):
    data = loads(json_data)  #是一个字典，字典每一个元素还是一个字典
    for x in data:
        print(x['job_name'],x['providesalary_text'])




if __name__ == '__main__':
    get_net_data()

## 京东评价
import requests
from selenium.webdriver import Chrome,ChromeOptions
from bs4 import BeautifulSoup
from time import sleep
from re import findall

headers = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.0.0 Safari/537.36'}

options = ChromeOptions()
options.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
options.add_experimental_option("prefs", {"profile.managed_default_content_settings.images": 2})
#一、获取整个网页的鼠标的数据

# 定义函数拿到一页网页的所有鼠标的地址
def get_one_data(page:int,key_word='鼠标'):
    #请求网页的数据
    url = f'https://search.jd.com/Search?keyword={key_word}&pvid=9a743dbbb1ca49d28bc230c6cb731a72&page={page}&s=56&click=0'
    response = requests.get(url,headers = headers)  #整个网页的数据

    #解析每一个商品的详情页地址
    soup = BeautifulSoup(response.text,'lxml')
    good_list = soup.select('#J_goodsList div.gl-i-wrap .p-img>a')
    for x in good_list:
        one_good_url = 'https:'+x.attrs['href']  #获取
        get_good_details(one_good_url)


def get_good_details(url:str):
    #获取带有评价信息的详情页数据
    b = Chrome(options=options)
    b.get(url)
    b.implicitly_wait(5)  #让这个页面

    # for x in range(4)
    #     b.execute_script('window.scrollby(0,900)')  #持续滚动，然给整个页面滑动到最后
    button = b.find_element_by_css_selector('#detail>div.tab-main.large>ul>li:nth-child(5)') #找到评论的标签
    button.click()   #点击评论按钮
    sleep(1)
    result = b.page_source   #得到评论的点击链接
    ##解析数据，获取单个数据
    soup = BeautifulSoup(result,'lxml')
    name = soup.select_one('.sku-name').text.strip()
    print(name)
    price = soup.select_one('.p-price>.price ').text.strip()
    print(price)              #.J-comments-list ul.filter-list>li'
    comment_count =soup.select_one('#detail > div.tab-main.large > ul > li:nth-child(5)').text.strip()
    count_num = findall(r'\((.+?)\)',comment_count)[0]
    print(count_num)
    comment_info = soup.select('.J-comments-list ul.filter-list>li')

    if comment_info:
        positive_comment = comment_info[4].text  #取出内容在正则

        positive_comment = findall(r'好评\((.+?)\)',positive_comment)[0]

        nutual_comment = comment_info[5].text   #取出内容在使用正则
        nutual_comment = findall(r'中评\((.+?)\)', nutual_comment)[0]

        nagetive_comment = comment_info[6].text
        negative_comment = findall(r'差评\((.+?)\)', nagetive_comment)[0]
        print(positive_comment,nutual_comment,negative_comment)
        print('----------------------------冷静的分割线-------------------------------')
    b.close()




    #解析数据

if __name__ == '__main__':
    get_one_data(1,'鼠标')