When something is important enough, you do it even if the odds are not in your favor.
我们模拟登陆用的是selenium库，selenium是一个自动化测试工具，在爬虫中通常用来进行模拟登陆。
定义听起来可能比较抽象，举个例子比如我们常见的网站多语言，要实现多语言我们首先要预定语言的类型，提前设计不同语言的语料库，然后我们会根据配置和统一的变量规则来映射到不同语言。
参照资料：selenium webdriver 如何添加cookie: https://www.cnblogs.com/sundahua/p/10202494.html
什么是DOM？ DOM（Document Object Model）文档对象模型，是语言和平台的中立接口。。 允许程序和脚本动态地访问和更新文档的内容。 为什么要使用DOM？ Dom技术使得用户页面可
DOM（Document Object Model）文档对象模型，是语言和平台的中立接口。。
按宏哥计划，本文继续介绍WebDriver关于元素定位大法，这篇介绍定位倒数二个方法：By xpath。xpath 的定位方法， 非常强大。 使用这种方法几乎可以定位到页面上的任意元素。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html
selenium最初是一个自动化测试工具,而爬虫中使用它主要是为了解决requests无法直接执行JavaScript代码的问题 selenium本质是通过驱动浏览器，完全模拟浏览器的操作，比如跳转、输入、点击、下拉等，来拿到网页渲染之后的结果，可支持多种浏览器 有了selenium能够实现可见即可爬 -使用（本质，并不是python在操作浏览器，而是python在操作浏览器驱动（xx.exe），浏览器驱动来驱动浏览器） -0 以驱动谷歌浏览器为例子（建议你用谷歌，最合适）找谷歌浏览器驱动 -0 如果是windows，解压之后是个exe，不同平台就是不同平台的可执行文件 -1 安装模块：pip3 install selenium -2 需要浏览器驱动（ie，火狐，谷歌浏览器。。。。驱动得匹配（浏览器匹配，浏览器版本跟驱动匹配）） -3 写代码
目的：基于办公与互联网隔离，自带的office软件没有带本地帮助工具，因此在写vba程序时比较不方便(后来发现07有自带，心中吐血，瞎折腾些什么）。所以想到通过爬虫在官方摘录下来作为参考。
上一讲中我给你讲了如何使用八爪鱼采集数据，对于数据采集刚刚入门的人来说，像八爪鱼这种可视化的采集是一种非常好的方式。它最大的优点就是上手速度快，当然也存在一些问题，比如运行速度慢、可控性差等。
Xpath表达式可以用来检索标签内容： 获取 标签的所有class属性： //div/@class
2、CSV文件是一种带有固定格式的文本文件。注意：获取字段的时候可以调整自己的字段类型，格式，满足自己的需求哦。
《王者荣耀》上线至今5个年头了，作为这些年国内最热门的手游（没有之一），除了带来游戏娱乐之外，我们在这五周年之际，试着从他们的官网找点乐趣，学习一下Python爬虫的一些简单基础操作。
也叫robots.txt，是存放在网站根目录下的文本文件，用来告诉搜索引擎该网站哪些内容是不应该被抓取的，哪些是可以抓取的。
参考连接： XPath教程 https://www.w3school.com.cn/xpath/index.asp lxml文档 https://lxml.de/index.html#support-the-project 爬虫专栏 https://blog.csdn.net/m0_38139250/category_12001010.html
E:\django\myProject001>pip install scrapy
w3c http://www.w3school.com.cn/xpath/index.asp
很早之前就想研究研究，一直没有合适的时间，今天刚好没啥事，乘机瞧一瞧xpath的“庐山真面目”。
这几年，Selenium 确实挺火。作为一个 Web 应用程序自动化测试工具，Selenium 可以直接驱动浏览器，模拟真正的用户操作，解决回归测试和多浏览器兼容性测试问题；而且跟 Python 搭配，还能实现不少功能的自动化，切实提升了测试和业务效率。
以小组为单元进行实验，每小组5人，小组自协商选一位组长，由组长安排和分配实验任务，具体参加实验内容中实验过程。
Selenium 打开页面后，默认是在父级 Frame 里面操作，如果页面中还有子 Frame，Selenium 是不能获取到子 Frame 里面的节点的。这时就需要使用 switch_to.frame 方法来切换 Frame。
鉴于 Chrome 浏览器的强大，Chrome 网上应用商店很多强大的插件可以帮助我们快速高效地进行数据爬虫。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。一个解析html的C#类库HtmlAgilityPack，
我们在写Python爬虫时，经常需要对网页提取信息，如果用传统正则表达去写会增加很多工作量，此时需要一种对数据解析的方法，也就是本章要介绍的Xpath表达式。
a. 其中 '//' 表示从匹配的节点开始找，也就是相对路径，这也是用的最多的一种情况. b. [@class='class_name'] 表示元素的属性值，在这里表示元素的class 属性的值为 class_name. 如果是多个属性进行限制，那么可以追加多个 [@attribute_name='attribute_value']来限制，从而保证可以匹配到相应的元素 c. 支持多层路径，上面路径基础上可以追加,比如： "//div[@class='class_name']/button[@type='submit']" , 如果是查找 节点元素，那么后面用类似： "//div[@class='class_name']/.." 的格式，这种情况在实际使用中会常遇到. d. input, button 等元素不支持class 属性，这个原因不清楚，但是使用的时候加上class 属性就找不到元素. div等元素支持class 属性，如果通过特定属性找不到，尝试更改属性的值来进行查找 e. 如果是使用xpath, 并通过使用text 属性来进行元素查找，那么表达式格式如下：
rvest包可能是R语言中数据抓取使用频率最高的包了，它的知名度和曝光度在知乎的数据分析相关帖子和回答中都很高。 甚至很多爬虫教程和数据分析课程在讲解R语言网络数据抓取时，也大多以该包为主。 坦白的说，rvest的确是一个很好地数据抓取工具，不过他的强项更多在于网页解析，这一点儿之前就有说到。 你可能惊艳于rvest强大的解析能力，有两套解析语法可选（Xpath、css）,短短几个关键词路径就可以提取出来很重要的数据。 但肯定也遇到过有些网页明明数据就摆在那里，通过Chrome开发者工具（或者selecto
用于请求的urllib(python3)和request基本库，xpath,beautiful soup,pyquery这样的解析库。其中xpath中用到大量的正则表示式，对于新手来说，写正则很容易出错，在这里，从beautiful soup开始说。
Scrapy爬取数据初识 初窥Scrapy Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了 页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。 基本步骤 选择一个网站 定义您想抓取的数据 编写提取数据的Spider 执行spider，获取数据 查看提取到的数据 安装 控制台执行命令p
Dom 对象里面涉及元素定位以及对元素的修改。因为对元素操作当中涉及的一些 js 操作，js 基本语法要会用。得要掌握前端的基本用法。为什么要元素定位？因为找到这个元素，就能告诉代码要找谁要做什么。
② 页面加载时间过慢，需要查找的元素程序已经完成，单页面还未加载，此时可以加载页面等待时间
针对119.0.x的版本驱动需要在 https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/ 中下载
随着大数据时代的到来，一个大规模生成、分享、处理以及应用数据的时代正在开启。如果能将互联网上异源异构的非结构化或半结构化数据转换为更易处理的结构化数据，可以极大的降低获取数据的门槛，为信息检索和数据挖
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。
我们知道再爬虫的过程中我们对于爬取到的网页数据需要进行解析,因为大多数数据是不需要的,所以我们需要进行数据解析,常用的数据解析方式有正则表达式,xpath,bs4,这次我们来介绍一下另一个数据解析库--jsonpath,在此之前我们需要先了解一下什么是json。
Selenium是一个Web的自动化测试工具，最初是为网站自动化测试而开发的，类型像我们玩游戏用的按键精灵，可以按指定的命令自动操作，不同是Selenium 可以直接运行在浏览器上，它支持所有主流的浏览器（包括PhantomJS这些无界面的浏览器，但是现在谷歌的无头比较火，下面展示谷歌的无头）
大家应该都有过从百度文库下载东西的经历，对于下载需要下载券的文章，我们可以办理文库VIP；又或者使用“冰点文库”这样的下载软件，但是对于会爬虫的人来说，当然就是把他爬下来。
代码可以理解为两方面。一部分是借助python的selenium库来实现自动化与网页交互，另一部分是借助网站平台在登录时，可以通过发送手机验证码来实现，
XML是标记型文档，js 使用 dom 解析标记型文档是根据 html 的层级结构，在内存中分配一个属性结构，把 html 的标签，属性和文本都封装成 document 对象、element 对象，属性对象、文本对象，node 节点对象。
我们都知道，爬虫获取页面的响应之后，最关键的就是如何从繁杂的网页中把我们需要的数据提取出来，
其实，一开始学python的时候，我是冲着数据处理分析去了，那个pandas什么的。后来，发现爬虫挺好玩，可以解决纯手工采集网上数据的繁琐问题，比如我用的比较多的爬取taptap某游戏评价内容、某视频网站某剧的弹幕、某评的店铺信息、某牙主播信息等等。
接着几个月之前的（数据科学学习手札31）基于Python的网络数据采集（初级篇），在那篇文章中，我们介绍了关于网络爬虫的基础知识（基本的请求库，基本的解析库，CSS，正则表达式等），在那篇文章中我们只介绍了如何利用urllib、requests这样的请求库来将我们的程序模拟成一个请求网络服务的一端，来直接取得设置好的url地址中朴素的网页内容，再利用BeautifulSoup或pyspider这样的解析库来对获取的网页内容进行解析，在初级篇中我们也只了解到如何爬取静态网页，那是网络爬虫中最简单的部分，事实上，现在但凡有价值的网站都或多或少存在着自己的一套反爬机制，例如利用JS脚本来控制网页中部分内容的请求和显示，使得最原始的直接修改静态目标页面url地址来更改页面的方式失效，这一部分，我在（数据科学学习手札47）基于Python的网络数据采集实战（2）中爬取马蜂窝景点页面下蜂蜂点评区域用户评论内容的时候，也详细介绍过，但之前我在所有爬虫相关的文章中介绍的内容，都离不开这样的一个过程：
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