在解决了淘宝登录问题以后就开始进行淘宝商品的爬取，住要是利用Selenium抓取淘宝商品并用pyquery解析得到商品的图片、名称、价格、购买人数、店铺名称和店铺所在地信息，并将其保存到Excel中具体实现可以参考GitHub：爬取淘宝商品列表。

登录淘宝

关于自动登录淘宝的问题上篇已经介绍过淘宝爬虫之自动登录，

跳转分类搜索页面

在登录成功以后，我们直接跳转到需要分类的搜索页面，抓取的入口就是淘宝的搜索页面，例如搜索面膜：https://s.taobao.com/search?q=面膜，这个链接可以通过直接构造参数访问，显示的就是第一页的搜索结果，

商品搜索.png

在页面下方，有一个分页导航，其中既包括前5页的链接，也包括下一页的链接，同时还有一个输入任意页码跳转的入口，这里商品的搜索结果一般最大都为100页，要获取每一页的内容，只需要将页码从1到100顺序遍历即可，页码数是确定的。所以，直接在页面跳转文本框中输入要跳转的页码，然后点击“确定”按钮即可跳转到页码对应的页面。

页码和跳转.png

解析商品列表

根据构造的URL：https://s.taobao.com/search?q=面膜。来获取商品列表，参数q就是要搜索的关键字。只要改变这个参数，即可获取不同商品的列表。这里我们将商品的关键字定义成一个变量，然后构造URL。
然后，就需要用Selenium进行抓取了：

    def index_page(self, page):
        """
        根据页码获取商品列表
        :param page: 页码
        """
        print('正在爬取第', page, '页')
        self.page = page
        try:
            if page == 1:
                url = 'https://s.taobao.com/search?q=' + quote(KEYWORD)
                self.browser.get(url)
            if page > 1:
                input = self.wait.until(
                    EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '#mainsrp-pager div.form > input')))
                submit = self.wait.until(
                    EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR, '#mainsrp-pager div.form > span.btn.J_Submit')))
                input.clear()
                input.send_keys(page)
                submit.click()
            self.wait.until(
                EC.text_to_be_present_in_element((By.CSS_SELECTOR, '#mainsrp-pager li.item.active > span'), str(page)))
            self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '.m-itemlist .items .item')))
            self.get_products()
        except NoSuchElementException:
            self.browser.get_screenshot_as_file('error.png')
            self.index_page(page)

KEYWORD ：搜索商品的关键字
在登录成功以后，然后指定一个关键词，如面膜，然后跳转到相应的搜索页面，然后调用index_page()方法，根据page获取相关的商品列表页。

页码跳转.jpg

在这之前我们先获取输入框和确定按钮，首先先清空了输入框，此时调用clear()方法即可。随后，调用send_keys()方法将页码填充到输入框中，然后点击“确定”按钮，然后等待页面加载。

等待商品列表加载

等待加载时，我们使用了WebDriverWait对象，它可以指定等待条件，等待页面加载完成，找到某个条件发生后再继续执行后续代码，如果超过设置时间检测不到则抛出异常

WebDriverWait(driver, timeout, poll_frequency=0.5, ignored_exceptions=None)
driver：WebDriver 的驱动程序(Ie, Firefox, Chrome 或远程)
timeout：最长超时时间，默认以秒为单位
poll_frequency：休眠时间的间隔（步长）时间，默认为 0.5 秒
ignored_exceptions：超时后的异常信息，默认情况下抛 NoSuchElementException 异常

如1：element = WebDriverWait(driver, 10).until(lambda x : x.find_element_by_id("id")) 
element.send_keys("selenium")

如2：element = WebDriverWait(driver, 10).until(lambda x: x.find_element_by_id(“Id”))

is_disappeared = WebDriverWait(driver, 30, 1, (ElementNotVisibleException)).until_not(lambda x: x.find_element_by_id(“someId”).is_displayed())

WebDriverWai()一般由 unit()或 until_not()方法配合使用:

until(method, message=’’)     

调用该方法提供的驱动程序作为一个参数，直到返回值不为 False。

until_not(method, message=’’)    

调用该方法提供的驱动程序作为一个参数，直到返回值为 False。

self.wait = WebDriverWait(self.browser, 10, poll_frequency=1)

这里指定为最长10秒。如果在这个时间内成功匹配了等待条件，也就是说页面元素成功加载出来了，就立即返回相应结果并继续向下执行，否则到了最大等待时间还没有加载出来时，就直接抛出超时异常。

比如，我们最终要等待商品信息加载出来，就指定了presence_of_element_located这个条件，然后传入了.m-itemlist .items .item这个选择器，而这个选择器对应的页面内容就是每个商品的信息块，可以到网页里面查看一下。如果加载成功，就会执行后续的get_products()方法，提取商品信息。

解析商品列表数据

下面是使用get_products()方法来解析商品列表的，这里我们直接获取页面源代码，然后用pyquery进行解析，首先，调用page_source属性获取页码的源代码，然后构造了PyQuery解析对象，接着提取了商品列表，此时使用的CSS选择器是#mainsrp-itemlist .items .item，它会匹配整个页面的每个商品。它的匹配结果是多个，所以这里我们又对它进行了一次遍历，用for循环将每个结果分别进行解析，每次循环把它赋值为item变量，每个item变量都是一个PyQuery对象，然后再调用它的find()方法，传入CSS选择器，就可以获取单个商品的特定内容了。因为我现在要把数据写入到Excel中所以要构造一个二维数据，当然也可以通过构造对象存到数据库中，具体实现如下：

    def get_products(self):
        """
        提取商品数据
        """
        print('解析网页数据')
        html = self.browser.page_source
        doc = pq(html)
        items = doc('#mainsrp-itemlist .items .item').items()
        products = []
        for item in items:
            product = list()
            product.append(item.find('.pic .img').attr('data-src'))
            product.append(item.find('.price').text())
            product.append(item.find('.deal-cnt').text())
            product.append(item.find('.title').text())
            product.append(item.find('.shop').text())
            product.append(item.find('.location').text())
            # product = {
            #     'image': item.find('.pic .img').attr('data-src'),
            #     'price': item.find('.price').text(),
            #     'deal': item.find('.deal-cnt').text(),
            #     'title': item.find('.title').text(),
            #     'shop': item.find('.shop').text(),
            #     'location': item.find('.location').text()
            # }
            products.append(product)
        self.__write_product(products)

保存数据并跳转下一页面

数据的保持主要是通过写入Excel进行的，写入Excel的用用法之前介绍过

    def __write_product(self, products):
        titles = ['图片', '价格', '销量', '标题', '店铺', '归属地']
        if self.page == 1:
            for num in range(len(titles)):
                self.sheet1.write(0, num, titles[num])
        for row in range(len(products)):
            for col in range(6):
                self.sheet1.write(row + 1 + (len(self.productlist) - len(products)), col, products[row][col])
        self.workbook.save('Workbook.xls')
        print('创建execel完成！')

页面数据的获取是通过循环来进行获取的，可以设置一个最大页面

    def __search(self):
        """
        遍历每一页
        """
        for i in range(1, MAX_PAGE + 1):
            self.index_page(i)
        self.browser.close()

我调试的过程中，我一般设置最大页面是10页，但是偶尔还是会出现等待加载超时的情况，暂时还没做处理，另外淘宝对于淘气值较低的账号好像审核较高些，我之前用一个淘气值400的账号登录，几次之后就开始出现滑块然后不能自动登录，但由于我的另一个淘宝的淘气值是在一千以上，所以即使有滑块也能通过自动登录。

淘宝商品列表的爬取是在上一篇的基础上做了进一步扩展，关于登录可以参考：淘宝爬虫之自动登录
本篇文章具体实现可以参考GitHub：爬取淘宝商品列表
这篇文章主要参考崔庆才的： [Python3网络爬虫开发实战] 7.4-使用Selenium爬取淘宝商品
，博客里面也有很多文章值得学习。很多地方可能写的不够完善，欢迎探讨指正。