30分钟用Python操控浏览器!手把手教你Selenium自动化黑科技
ztj100 2025-05-22 14:58 8 浏览 0 评论
在数字经济时代,掌握自动化技术已成为职场硬技能。今天我们将解锁一个让工作效率翻倍的Python神器——Selenium,零基础实现浏览器自动化操作!文末更有防封禁秘籍,建议先收藏!
一、Selenium为何成为程序员新宠?(环境搭建篇)
Selenium作为最主流的Web自动化工具,具备以下核心优势:
- 支持主流浏览器(Chrome/Firefox/Edge)
- 模拟真人操作(点击/输入/滚动)
- 处理动态网页(AJAX/JavaScript)
- 跨平台兼容(Windows/Mac/Linux)
环境部署(Windows示例):
# 安装必要库
pip install selenium webdriver-manager
# 自动管理浏览器驱动(无需手动下载)
from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
driver = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install())
二、新手必学的5大核心操作(基础实战篇)
案例:自动获取今日头条热点新闻
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
def get_hot_news():
driver.get("https://www.toutiao.com/")
# 智能等待元素加载(防错关键)
WebDriverWait(driver, 10).until(
EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, ".title-box"))
)
# 精准定位热点新闻区块
hot_news = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".title-box a")
# 提取并格式化数据
for index, news in enumerate(hot_news[:10], 1):
title = news.text.strip()
link = news.get_attribute("href")
print(f"【热点{index}】{title}\n链接:{link}\n")
get_hot_news()
driver.quit()
代码解读:
- WebDriverWait解决动态加载问题
- CSS选择器精准定位元素
- 异常处理机制保证稳定性
- 数据清洗与格式化输出
三、高手进阶:突破反爬的3大绝招(实战技巧篇)
技巧1:伪装真人操作模式
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
# 模拟人类滑动轨迹
actions = ActionChains(driver)
actions.move_to_element(element).perform()
# 随机化操作间隔
import random
time.sleep(random.uniform(0.5, 2.5))
技巧2:隐身模式+代理IP
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
options = Options()
options.add_argument("--incognito") # 无痕模式
options.add_argument("--proxy-server=http://1.2.3.4:5678")
driver = webdriver.Chrome(options=options)
技巧3:屏蔽自动化特征
# 移除自动化标识
driver.execute_cdp_cmd(
"Page.addScriptToEvaluateOnNewDocument",
{"source": """
Object.defineProperty(navigator, 'webdriver', {
get: () => undefined
})
"""
}
)
四、避坑指南:新手常见问题TOP3
- 元素定位失败:
- 使用XPath或CSS多层选择器
- 添加显式等待机制
- 检查iframe嵌套结构
- 验证码识别:
- 接入第三方打码平台
- 设置超时跳过机制
- 人工介入触发点
- 性能优化:
# 禁用图片加载
chrome_options.add_experimental_option(
"prefs", {"profile.managed_default_content_settings.images": 2}
)
五、实战扩展:打造你的自动化系统
将爬取数据存储到数据库:
import sqlite3
def save_to_db(news_list):
conn = sqlite3.connect('news.db')
c = conn.cursor()
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS hot_news
(id INTEGER PRIMARY KEY, title TEXT, link TEXT)''')
for news in news_list:
c.execute("INSERT INTO hot_news (title, link) VALUES (?, ?)",
(news['title'], news['link']))
conn.commit()
conn.close()
结语:本文涵盖从环境搭建到商业级应用的完整知识体系,建议结合代码实操练习。Selenium的应用远不止于此,还可用于:
- 自动化测试
- 数据采集
- 抢购脚本
- 报表生成
#python##爬虫##编程##python自学##每天学python##selenium#
相关推荐
- 拒绝躺平,如何使用AOP的环绕通知实现分布式锁
-
如何在分布式环境下,像用synchronized关键字那样使用分布式锁。比如开发一个注解,叫@DistributionLock,作用于一个方法函数上,每次调方法前加锁,调完之后自动释放锁。可以利用Sp...
- 「解锁新姿势」 兄dei,你代码需要优化了
-
前言在我们平常开发过程中,由于项目时间紧张,代码可以用就好,往往会忽视代码的质量问题。甚至有些复制粘贴过来,不加以整理规范。往往导致项目后期难以维护,更别说后续接手项目的人。所以啊,我们要编写出优雅的...
- 消息队列核心面试点讲解(消息队列面试题)
-
Rocketmq消息不丢失一、前言RocketMQ可以理解成一个特殊的存储系统,这个存储系统特殊之处数据是一般只会被使用一次,这种情况下,如何保证这个被消费一次的消息不丢失是非常重要的。本文将分析Ro...
- 秒杀系统—4.第二版升级优化的技术文档二
-
大纲7.秒杀系统的秒杀活动服务实现...
- SpringBoot JPA动态查询与Specification详解:从基础到高级实战
-
一、JPA动态查询概述1.1什么是动态查询动态查询是指根据运行时条件构建的查询,与静态查询(如@Query注解或命名查询)相对。在业务系统中,80%的查询需求都是动态的,例如电商系统中的商品筛选、订...
- Java常用工具类技术文档(java常用工具类技术文档有哪些)
-
一、概述Java工具类(UtilityClasses)是封装了通用功能的静态方法集合,能够简化代码、提高开发效率。本文整理Java原生及常用第三方库(如ApacheCommons、GoogleG...
- Guava 之Joiner 拼接字符串和Map(字符串拼接join的用法)
-
Guave是一个强大的的工具集合,今天给大家介绍一下,常用的拼接字符串的方法,当然JDK也有方便的拼接字符串的方式,本文主要介绍guava的,可以对比使用基本的拼接的话可以如下操作...
- SpringBoot怎么整合Redis,监听Key过期事件?
-
一、修改Redis配置文件1、在Redis的安装目录2、找到redis.windows.conf文件,搜索“notify-keyspace-events”...
- 如何使用Python将多个excel文件数据快速汇总?
-
在数据分析和处理的过程中,Excel文件是我们经常会遇到的数据格式之一。本文将通过一个具体的示例,展示如何使用Python和Pandas库来读取、合并和处理多个Excel文件的数据,并最终生成一个包含...
- 利用Pandas高效处理百万级数据集,速度提升10倍的秘密武器
-
处理大规模数据集,尤其是百万级别的数据量,对效率的要求非常高。使用Pandas时,可以通过一些策略和技巧显著提高数据处理的速度。以下是一些关键的方法,帮助你使用Pandas高效地处理大型数据集,从而实...
- Python进阶-Day 25: 数据分析基础
-
目标:掌握Pandas和NumPy的基本操作,学习如何分析CSV数据集并生成报告。课程内容...
- Pandas 入门教程 - 第五课: 高级数据操作
-
在前几节课中,我们学习了如何使用Pandas进行数据操作和可视化。在这一课中,我们将进一步探索一些高级的数据操作技巧,包括数据透视、分组聚合、时间序列处理以及高级索引和切片。高级索引和切片...
- 原来这才是Pandas!(原来这才是薯片真正的吃法)
-
听到一些人说,Pandas语法太乱、太杂了,根本记不住。...
- python(pandas + numpy)数据分析的基础
-
数据NaN值排查,统计,排序...
- 利用Python进行数据分组/数据透视表
-
1.数据分组源数据表如下所示:1.1分组键是列名分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给groupby()方法,groupby()方法就会按照这一列或多列进行分组。按照一列进行分组...
你 发表评论:
欢迎- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- idea eval reset (50)
- vue dispatch (70)
- update canceled (42)
- order by asc (53)
- spring gateway (67)
- 简单代码编程 贪吃蛇 (40)
- transforms.resize (33)
- redisson trylock (35)
- 卸载node (35)
- np.reshape (33)
- torch.arange (34)
- npm 源 (35)
- vue3 deep (35)
- win10 ssh (35)
- vue foreach (34)
- idea设置编码为utf8 (35)
- vue 数组添加元素 (34)
- std find (34)
- tablefield注解用途 (35)
- python str转json (34)
- java websocket客户端 (34)
- tensor.view (34)
- java jackson (34)
- vmware17pro最新密钥 (34)
- mysql单表最大数据量 (35)