博客

基于python requests selenium爬取excel vba过程解析

  • Post category:Python

下面我将为您详细讲解“基于Python requests+selenium爬取Excel VBA过程解析”的完整实例教程。

一、前置知识

1.1 什么是网络爬虫

网络爬虫是一种程序，它可以自动化地访问互联网上的网站，提取感兴趣的信息（如文本、图片、视频等），并将这些信息保存下来。

网络爬虫通常是由Python、Java、Ruby等编程语言编写而成。其中，Python是最受欢迎的语言之一，它有许多专门用于爬取网站的库。

1.2 什么是Excel VBA

Excel VBA是Excel中的一个编程语言，它允许用户通过编写代码来自动化完成各种任务，比如数据处理、文档生成等。

1.3 requests和selenium库

  • requests：是Python中一个非常流行的HTTP请求库，它可以方便地实现GET、POST等HTTP请求操作，并且支持Session会话保持、Cookies管理等功能。

  • selenium：是一个自动化测试工具，可以模拟浏览器的行为进行网站测试，同时也可以用来作为网络爬虫技术的一种手段。selenium可以模拟真正的浏览器行为，比如点击按钮、输入表单等，这对于有些网站需要模拟登录或者其他类似操作的场景很有帮助。

二、爬取Excel VBA过程解析

2.1 分析目标网站

在进行网站爬取之前，我们需要先分析我们的目标网站。本次实例的目标网站是Excel VBA官方文档的网站（https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/overview/），我们需要爬取其中的一些API信息。

在进入目标网站后，我们可以看到API接口分成了多个类别，并且每个类别都有很多API接口。我们需要先找到我们需要爬取的类别和API接口。

2.2 requests + BeautifulSoup爬取Excel VBA API信息

我们可以使用requests库和BeautifulSoup库来爬取HTML文档中的信息。下面是一个示例代码：

import requests 
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/vbide.project"

# 发送HTTP GET请求 
r = requests.get(url)

# 解析HTML文档 
soup = BeautifulSoup(r.content, "html.parser")

# 提取API信息 
api_name = soup.find("h1").text 
api_desc = soup.select_one(".overview-section [itemprop='description']").text 

print("API名称：", api_name)
print("API描述：", api_desc.strip())

这段代码的作用是访问“https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/vbide.project”这个API接口说明页面，然后使用BeautifulSoup库来解析页面中的信息，最后提取出API的名称和描述信息，并且打印出来。

2.3 selenium + Chromedriver爬取Excel VBA API信息

对于那些需要动态加载的网站，我们可以使用selenium和Chromedriver来模拟真实的浏览器行为。下面是一个示例代码：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys

url = "https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/vbide.project"

# 创建一个Chrome浏览器对象 
driver = webdriver.Chrome()

# 打开指定的网站 
driver.get(url)

# 提取API信息 
api_name = driver.find_element_by_xpath("//h1").text 
api_desc = driver.find_element_by_css_selector(".overview-section [itemprop='description']").text

print("API名称：", api_name)
print("API描述：", api_desc.strip())

# 关闭浏览器 
driver.quit()

这段代码的作用是打开我们需要爬取的API接口说明页面，然后使用selenium来模拟真实的浏览器行为，最后提取出API的名称和描述信息，并且打印出来。

三、完整实例教程

在前面的介绍中，我们详细地讲解了如何爬取Excel VBA官方文档中的API接口信息。下面是一个完整的示例代码，它可以实现批量爬取Excel VBA官方文档中的API接口信息，并将这些信息保存成Excel文件的形式。

import requests
import openpyxl
from bs4 import BeautifulSoup
from selenium import webdriver

# 定义常量
API_LIST_URL = "https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/overview/all-categories"
API_URL_PREFIX = "https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/"

# 创建Excel文档 
wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.create_sheet(title="API信息", index=0)

# 设置表头 
ws["A1"] = "类别"
ws["B1"] = "API名称"
ws["C1"] = "API描述"

# 发送HTTP GET请求 
r = requests.get(API_LIST_URL)

# 解析HTML文档 
soup = BeautifulSoup(r.content, "html.parser")

# 提取API类别及API接口列表 
api_categories = soup.select(".category-wrap")
for category in api_categories:
    category_name = category.find("h2").text
    print("正在处理类别：", category_name)

    api_list = category.select(".category-method-item")
    for api_item in api_list:
        api_name = api_item.find("a").text
        api_url = API_URL_PREFIX + api_item.find("a")["href"]
        print("正在处理API：", api_name)

        # 使用BeautifulSoup爬取API信息 
        r2 = requests.get(api_url)
        soup2 = BeautifulSoup(r2.content, "html.parser")
        api_desc = soup2.select_one(".overview-section [itemprop='description']").text
        api_desc = api_desc.strip()

        # 使用selenium爬取API信息 
        driver = webdriver.Chrome()
        driver.get(api_url)
        driver.find_element_by_link_text("VB").click()
        api_reference = driver.find_element_by_css_selector(".tab-pane.active [itemprop='codeRepository']").text
        api_reference = api_reference.strip()
        driver.quit()

        # 将API信息写入Excel 
        ws.append([category_name, api_name, api_desc, api_reference])

# 保存Excel文档 
wb.save("excel_vba_api.xlsx")
print("所有API信息已经成功爬取并保存至excel_vba_api.xlsx文件！")

这段代码的作用是：先访问目标网站的API列表页面，然后提取出每个API接口的URL。然后分别使用requests + BeautifulSoup和selenium + Chromedriver来爬取API的描述和相关引用文档信息。最后将爬取到的API信息写入Excel文件。

如果需要更快的速度及更稳妥的操作，可以尝试在代码中加入多线程处理。

Tags: ,