使用的库

import requests
from selenium.webdriver import Chrome, ChromeOptions
import time
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

目标分析

这是微博热搜的link：点我可以到目标网页

首先我们使用selenium对目标网页进行请求
然后我们使用xpath对网页元素进行定位，遍历获得所有数据
然后使用pandas生成一个Dataframe对像，直接存入数据库

一：得到数据

我们看到，使用xpath可以得到51条数据，这就是各热搜，从中我们可以拿到链接和标题内容

all = browser.find_elements_by_xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr/td[2]/a') #得到所有数据
	context = [i.text for i in c] # 得到标题内容
  links = [i.get_attribute('href') for i in c] # 得到link

然后我们再使用zip函数，将date，context，links合并
zip函数是将几个列表合成一个列表，并且按index对分列表的数据合并成一个元组，这个可以生产pandas对象。

dc = zip(dates, context, links)
  pdf = pd.DataFrame(dc, columns=['date', 'hotsearch', 'link'])

其中date可以使用time模块获得

二：链接数据库

这个很容易

enging = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/webo?charset=utf8")
pdf.to_sql(name='infromation', con=enging, if_exists="append")

总代码

from selenium.webdriver import Chrome, ChromeOptions
import time
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

def get_data():
  url = r"https://s.weibo.com/top/summary" # 微博的地址
  option = ChromeOptions()
  option.add_argument('--headless')
  option.add_argument("--no-sandbox")
  browser = Chrome(options=option)
  browser.get(url)
  all = browser.find_elements_by_xpath('//*[@id="pl_top_realtimehot"]/table/tbody/tr/td[2]/a')
  context = [i.text for i in all]
  links = [i.get_attribute('href') for i in all]
  date = time.strftime("%Y-%m-%d-%H_%M_%S", time.localtime())
  dates = []
  for i in range(len(context)):
    dates.append(date)
  # print(len(dates),len(context),dates,context)
  dc = zip(dates, context, links)
  pdf = pd.DataFrame(dc, columns=['date', 'hotsearch', 'link'])
  # pdf.to_sql(name=in, con=enging, if_exists="append")
  return pdf

def w_mysql(pdf):
  try:
    enging = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/webo?charset=utf8")
    pdf.to_sql(name='infromation', con=enging, if_exists="append")
  except:
    print('出错了')

if __name__ == '__main__':
  xx = get_data()
  w_mysql(xx)