Python爬虫Selenium手动接管Edge爬取裁判文书网“环境污染”数据（Mac环境）

目标数据：爬取从2007年到2022年，各地级市中级法院历年关于“环境污染”的裁判文书数量。

由于裁判文书网需要登录，Selenium手动接管爬取可避免频繁登录造成的封号风险。

Selenium如何手动接管Edge浏览器：

1、打开终端，将命令 /Applications/Microsoft\ Edge.app/Contents/MacOS/Microsoft\ Edge --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir="/Users/libraf/Documents/Edge"复制到终端里然后enter，其中：

/Applications/Microsoft\ Edge.app/Contents/MacOS/Microsoft\ Edge 表示Edge浏览器驱动路径（Edge浏览器驱动是selenium爬虫所必要的）；

--remote-debugging-port=9222 表示一个空闲端口，通常照抄即可；

--user-data-dir="/Users/libraf/Documents/Edge" 表示浏览器配置文件存放路径，防止污染原本的Edge浏览器配置，"/Users/libraf/Documents/Edge" 为一个存在的任意路径即可。

2、打开裁判文书网（https://wenshu.court.gov.cn），登录完成并设定好相关筛选条件后，再用以下代码使selenium接管浏览器。

options = Options()
options.add_experimental_option("debuggerAddress", "127.0.0.1:9222")
browser = webdriver.Edge(executable_path='msedgedriver',options=options)

数据爬取：

如下图所示，选定关键词“环境污染”和法院层级“中级法院”，以2022年为例。图中左侧“地域及法院”为需要的数据。

首先，按F12键打开开发者工具，分析省级数据的xpath位置，右键检查“河北省(4)”，复制“河北省(4)”的xpath路径：//*[@id="300_anchor"]/text()，操作如下图：

通过对其他省份的xpath路径对比发现，其关键在于id的不同，id的规律如下图所示：

因此自建列表，如下：

list0 = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'X']

接着，我们在断网状态下，点击图中左侧+字符号，发现无法展开地级市数据，说明该网页市级数据是动态加载的，需要展开后才能进行xpath定位，因此复制“河北省(4)”的+字符号的xpath路径：//*[@id="300"]/i，发现同样可用id定位。

然后，复制“河北省保定市中级人民法院(2)”的xpath完整路径：/html/body/div/div[4]/div[1]/diy:lawyee[4]/div/div[2]/ul/li[3]/ul/li[1]/a/text()，操作如下图：

其中，

1、经反复调试发现：/html/body/div/div[4]/div[1]/diy:lawyee[4]/div/div[2]/ul/li[3]/ul/li[1]/a/text() 中的 diy:lawyee[4]要删掉，否则无法定位，原因不明；

2、经对比路径发现：/html/body/div/div[4]/div[1]/diy:lawyee[4]/div/div[2]/ul/li[3]/ul/li[1]/a/text() 中的第一个li表示第几个省份，第二个li表示该省的第几个地级市中级人民法院。

完整代码如下：

from selenium import webdriver
import time
from selenium.webdriver.edge.options import Options
import pandas as pd

options = Options()
options.add_experimental_option("debuggerAddress", "127.0.0.1:9222")
browser = webdriver.Edge(executable_path='msedgedriver',options=options)

list0 = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'X']
list1 = []
m = 0
for i in list0:
    try:
        province = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="{}00_anchor"]'.format(i)).text
    except:
        continue
    browser.find_element_by_xpath('//*[@id="{}00"]/i'.format(i)).click()
    time.sleep(3)
    
    m +=1
    n = 0
    while(1):
        n+=1
        try:
            city = browser.find_element_by_xpath('/html/body/div/div[4]/div[1]//div/div[2]/ul/li[{}]/ul/li[{}]/a'.format(m, n)).text
            print([province,city])
            list1.append([province,city])
            
        except:
            break
        
    browser.find_element_by_xpath('//*[@id="{}00"]/i'.format(i)).click()
    time.sleep(1)
print(list1)

df = pd.DataFrame(list1)
df.to_excel('2022年中级法院.xlsx',index = False)

运行上述代码即可得到2022年的目标数据，重新手动设定网页裁判年份和代码中的保存文件名，再运行即可得到其他年份的目标数据。数据截图如下：