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使用Selenium和Python从动态加载的网页表格中精准提取数据

花韻仙語

花韻仙語

发布时间:2025-11-13 13:16:30

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来源于php中文网

原创

使用selenium和python从动态加载的网页表格中精准提取数据

本文详细阐述了如何利用Selenium和Python高效地从动态加载的网页表格中抓取特定数据。教程聚焦于解决识别复杂HTML元素(如单个`

`内嵌套多个字段)和处理“加载更多”按钮等动态内容加载的挑战,通过优化定位器、运用`WebDriverWait`进行同步以及健壮的错误处理机制,确保数据提取的准确性与稳定性。

网页数据抓取:Selenium与Python实战指南

在进行网页数据抓取时,经常会遇到动态加载内容和复杂HTML结构的情况,这给传统的数据提取方法带来了挑战。本教程将以从金融网站抓取股票信息为例,详细介绍如何使用Selenium和Python克服这些难题,实现精准、高效的数据提取。

1. 初始化WebDriver与页面导航

首先,我们需要导入必要的Selenium模块,并初始化Chrome浏览器驱动。为了确保页面元素的完整显示,建议最大化浏览器窗口。

from selenium import webdriver
from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException, StaleElementReferenceException
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
import time

# 定义目标URL
url = 'https://www.tradingview.com/markets/stocks-turkey/market-movers-all-stocks/'

# 初始化Chrome WebDriver
driver = webdriver.Chrome()
# 最大化浏览器窗口,有助于确保所有元素可见
driver.maximize_window()
# 访问目标网页
driver.get(url)

2. 处理动态加载内容(“加载更多”按钮)

许多网站采用无限滚动或“加载更多”按钮来动态加载数据。为了获取所有数据,我们需要模拟点击这些按钮直到所有内容加载完毕。这里我们采用一个while循环,持续点击“Load More”按钮,直到按钮不再出现或变为陈旧(StaleElementReferenceException)。

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

print("开始加载所有数据...")
while True:
    try:
        # 尝试查找并点击“Load More”按钮
        # 使用text()函数定位包含特定文本的span元素
        load_more_button = driver.find_element(By.XPATH, '//span[text()="Load More"]')
        load_more_button.click()
        # 添加一个短暂的等待,让页面有时间响应点击并加载新内容
        time.sleep(0.5) 
    except StaleElementReferenceException:
        # 当“Load More”按钮不再出现或其引用失效时,说明所有内容已加载,跳出循环
        print("所有数据已加载或“加载更多”按钮已消失。")
        break
    except NoSuchElementException:
        # 如果一开始就没有找到“Load More”按钮,或者所有数据加载完毕后按钮彻底消失,也跳出循环
        print("未找到“加载更多”按钮,可能已加载完毕或页面结构不同。")
        break
    except Exception as e:
        # 捕获其他可能的异常
        print(f"点击“加载更多”时发生未知错误: {e}")
        break

注意事项:

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  • 上述代码利用StaleElementReferenceException和NoSuchElementException来判断“加载更多”按钮是否已完全消失或不可用。这是一种处理动态元素消失的健壮策略。
  • 虽然time.sleep()在这里用于稍微等待页面响应,但在更复杂的场景中,推荐使用WebDriverWait等待特定元素出现或消失,以实现更精确的同步。

3. 精准提取表格数据

一旦所有数据加载完毕,下一步就是遍历表格行并提取所需的信息。目标网页的结构特点是,股票代码和名称可能嵌套在同一个

元素内。我们需要通过更精细的XPath或CSS选择器来定位这些子元素。

首先,使用WebDriverWait等待所有表格行可见,以确保页面加载稳定。

print("开始提取数据...")
# 初始化WebDriverWait,设置最大等待时间为10秒
wait = WebDriverWait(driver, 10)
# 等待所有具有特定CSS选择器的表格行可见
# 'table[class="table-Ngq2xrcG"] tr.listRow' 精确定位到表格主体内的每一行数据
rows = wait.until(EC.visibility_of_all_elements_located((By.CSS_SELECTOR,'table[class="table-Ngq2xrcG"] tr.listRow')))

接下来,遍历每一行并提取数据。对于嵌套在单个

中的元素,我们将使用相对XPath进行定位。
# 遍历每一行并提取数据
for i, row in enumerate(rows):
    try:
        # 提取股票代码:位于第一个内的标签文本
        ticker_symbol = row.find_element(By.XPATH, './td[1]//a').text
        # 提取股票名称:位于第一个内的标签文本
        ticker_name = row.find_element(By.XPATH, './td[1]//sup').text
        # 提取价格:位于第二个的文本
        ticker_price = row.find_element(By.XPATH, './td[2]').text
        # 提取市值:位于第六个的文本
        ticker_marketcap = row.find_element(By.XPATH, './td[6]').text

        # 提取行业:位于第十一个内的标签文本
        # 注意:某些行可能没有行业信息,需要使用try-except处理NoSuchElementException
        try:
            ticker_sector = row.find_element(By.XPATH, './td[11]/a').text
        except NoSuchElementException:
            ticker_sector = "—" # 如果没有找到,则设置为默认值

        # 打印提取到的数据
        print(f"{i+1}. {ticker_symbol} {ticker_name} {ticker_price} {ticker_marketcap} {ticker_sector}")
    except Exception as e:
        print(f"提取第 {i+1} 行数据时发生错误: {e}")
        # 可以选择跳过此行或记录错误信息

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