数据采集：selenium 获取某网站CDN 商家排名信息

写在前面

• 工作中遇到，简单整理
• 理解不足小伙伴帮忙指正

** 对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》**

采集流程：

1. 自动登陆
2. 获取商家排名页当前页数据
3. 获取总页数，和下一页对应元素
4. 根据总页数 循环遍历，模拟点击下一页获取数据分页数据
5. 数据汇总

from seleniumwire import webdriver
import json
import time
from selenium.webdriver.common.by import By
import pandas as pd

# 自动登陆
driver = webdriver.Chrome()withopen('C:\\Users\山河已无恙\\Documents\GitHub\\reptile_demo\\demo\\cookie.txt','r', encoding='u8')as f:
    cookies = json.load(f)

driver.get('https://cdn.chinaz.com/')for cookie in cookies:
    driver.add_cookie(cookie)

driver.get('https://cdn.chinaz.com/')

time.sleep(6)#CND 商家排行获取 https://cdn.chinaz.com/
CDN_Manufacturer =[]
new_div_element = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,".toplist-main")
div_elements = new_div_element.find_elements(By.CSS_SELECTOR,".ullist")#CDN_Manufacturer.extend(div_elements)for mdn_ms in div_elements:
    a_target = mdn_ms.find_element(By.CSS_SELECTOR,".tohome")
    home_url = a_target.get_attribute('href')print(mdn_ms.text)
    text_temp =str(mdn_ms.text).split("\n")
    CDN_Manufacturer.append({"公司名称": text_temp[0],"官网地址": home_url,"经营资质":  text_temp[1],"CDN网站数量":  text_temp[2],"网站占比": text_temp[3],"IP节点":text_temp[4],"IP占比":text_temp[5],})
sum_page = driver.find_element(By.XPATH,"//a[contains(@title, '尾页')]")
attribute_value = sum_page.get_attribute('val')print(attribute_value)for page inrange(1,int(attribute_value)):
    next_page = driver.find_element(By.XPATH,"//a[contains(@title, '下一页')]")
    next_page.click()
    time.sleep(5)
    new_div_element = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,".toplist-main")
    div_elements = new_div_element.find_elements(By.CSS_SELECTOR,".ullist")#CDN_Manufacturer.extend(div_elements)for mdn_ms in div_elements:
        a_target = mdn_ms.find_element(By.CSS_SELECTOR,".tohome")
        home_url = a_target.get_attribute('href')print(mdn_ms.text)
        text_temp =str(mdn_ms.text).split("\n")
        CDN_Manufacturer.append({"公司名称": text_temp[0],"官网地址": home_url,"经营资质":  text_temp[1],"CDN网站数量":  text_temp[2],"网站占比": text_temp[3],"IP节点":text_temp[4],"IP占比":text_temp[5],})#print(CDN_Manufacturer)    #a_list =  page_element.find_elements(By.TAG_NAME,"a")for mdn_ms in CDN_Manufacturer:#divs =  mdn_ms.find_elements(By.XPATH,"//div")pass

df = pd.DataFrame(CDN_Manufacturer)# 将数据保存为CSV文件
df.to_csv('CDN_Manufacturer.csv', index=False)print("数据已保存为CSV文件")

pd 直接打印 生成结果

数据已保存为CSV文件
       公司名称                                      官网地址  ...    IP节点   IP占比
0     百度云加速  https://cloud.baidu.com/product/cdn.html  ...   921004.7%
1       阿里云                   https://www.aliyun.com/  ...  23899412.3%
2       腾讯云                https://cloud.tencent.com/  ...   572122.9%
3   知道创宇云防御                https://www.yunaq.com/jsl/  ...   163330.8%
4        网宿            http://www.chinanetcenter.com/  ...   676833.5%
.....                                       ...  ...     ...    ...
67    睿江CDN                       http://www.efly.cc/  ...       1<0.168    领智云画科              http://www.linkingcloud.com/  ...       6<0.169     郑州珑凌                    http://www.lonlife.cn/  ...       1<0.170   中国联合网络                    http://www.wocloud.cn/  ...       2<0.171   极兔云CDN                  https://www.jitucdn.com/  ...       9<0.1

数据可视化

通过

pyecharts

对数据做简单可视化

defto_echarts(CDN_Manufacturer):from pyecharts.charts import Bar
    from pyecharts import options as opts
    # 内置主题类型可查看 pyecharts.globals.ThemeTypefrom pyecharts.globalsimport ThemeType
    xaxis =[ cdn["公司名称"]for cdn in   CDN_Manufacturer ][:10]
    yaxis1 =[ cdn["CDN网站数量"]for cdn in   CDN_Manufacturer ][:10]
    yaxis2 =[ cdn["IP节点"]for cdn in   CDN_Manufacturer ][:10]
    bar =(
        Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)).add_xaxis(xaxis).add_yaxis("CDN网站数量", yaxis1).add_yaxis("IP节点", yaxis2).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题")))  
    bar.render()

也可以考虑其他一些可视化工具

Matplotlib

：Matplotlib 是 Python 中最常用的数据可视化库之一，提供了广泛的绘图功能，包括折线图、散点图、柱状图、饼图等。它可以用于创建静态图表和交互式图形，并且可以高度定制。

Seaborn

：Seaborn 是基于 Matplotlib 的统计数据可视化库，专注于统计图表和信息可视化。Seaborn 提供了更高级的统计图表类型，并具有更好的默认样式和颜色主题。

Plotly

：Plotly 是一个交互式可视化库，可创建高度定制化的图表和可视化界面。Plotly 提供了丰富的图表类型，包括折线图、散点图、柱状图、热力图等，并支持创建交互式的仪表盘和可视化应用。

Bokeh

：Bokeh 是一个用于创建交互式图表和可视化的库，具有强大的绘图能力和跨平台的支持。Bokeh 可以生成 HTML、JavaScript 和 WebGL，从而实现跨浏览器和跨设备的可视化。

Altair

：Altair 是一个声明式的数据可视化库，使用简单的 Python 语法生成可视化图表。Altair 基于 Vega-Lite 规范，具有清晰的语法和简洁的API。

博文部分内容参考

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<pyecharts: https://pyecharts.org/#/zh-cn/quickstart>

<Matplotlib: https://github.com/matplotlib/matplotlib>

<Seaborn: https://github.com/seaborn/seaborn>

<Plotly: https://github.com/plotly/plotly.py>

<Bokeh: https://github.com/bokeh/bokeh>

<Altair: https://github.com/altair-viz/altair>

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