最新版本:下载优采云采集器Mac的还下载了
优采云 发布时间: 2022-12-18 15:58最新版本:下载优采云采集器Mac的还下载了
优采云采集器Mac官方版是一款为Mac用户准备的数据采集工具。优采云采集器Mac正式版采用了最先进的人工智能技术，用户只需在页面输入网址，即可智能识别要提取的数据并进行分页。而优采云采集器Mac全程可视化操作，点击修改要提取的数据等，简单的操作方法即使是电脑初学者也能轻松上手。
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优采云采集器Mac 软件功能
1.输入正确的网址
输入正确的 URL 是 采集 成功的一半。优采云采集器支持单个和多个网址采集，也支持从本地TXT文件导入网址。
2.选择页面类型并设置分页
在智能模式下，优采云采集器会默认识别列表类型。如果输入的是单一页面类型，此时会出现识别错误；或者其他原因，即使是列表类型的网页，智能识别也出现了偏差（我们会继续优化智能识别功能）。此时，您可以手动选择页面类型和设置分页，以便助手软件识别正确的结果。
3. 预登录
在数据采集过程中，我们有时会遇到需要登录才能查看内容的网页。这时候我们就需要用到预登录功能了。登录成功后，我们就可以进行正常的数据采集了。
4.切换浏览器模式
在数据采集过程中，可以使用不同的浏览器模式来优化采集效果，具体使用场景需要根据实际情况判断。
5.设置提取字段
在智能模式下，软件会自动识别网页中的数据并显示在采集结果预览窗口中，用户可以根据需要设置字段。
6.采集任务的基本设置
在开始采集任务之前，我们需要对采集任务进行设置，包括一些基本设置和防堵设置。
7. 采集任务高级设置：计时采集
定时采集功能属于采集任务的高级设置。该功能可以在用户设置的时间段内的固定时间点启动和停止数据采集任务。如果您设置了定时器采集，请确保软件始终处于工作状态（无法关闭）。
8、采集任务高级设置：自动存储
自动入库功能属于采集任务的高级设置。该功能可以在数据采集的同时自动将采集结果发布到数据库中，无需等到任务结束才导出数据。自动入库功能结合定时采集功能，可大大节省时间，提高工作效率。
9.采集任务高级设置：下载图片
下载图片属于采集任务的高级设置。该功能可以实现采集数据同时将网页上的图片下载到本地。
10.查看采集结果并导出数据
如果您不使用自动合并功能，则需要手动导出 采集 结果。完成以上设置后，我们就可以启动采集任务了。在设置任务的过程中，采集任务会自动保存。采集任务结束后，用户可以查看采集结果并导出数据。优采云采集器采集结果导出没有限制，不需要积分，完全免费。您可以放心使用。
优采云采集器Mac 软件功能
1. 聪明 采集
智能分析提取列表/表格数据，自动识别分页。免配置一键采集多种网站，包括分页、滚动加载、登录采集、AJAX等。
2. 多种数据导出
一键导出采集所有数据。支持CSV、EXCEL和HTML等，也支持导出数据到数据库。
3、云账号
采集任务自动保存到云端，不用担心任务丢失。一个账号可以在多个终端操作，采集任务可以随时随地创建和修改。
4.跨平台支持
优采云采集器支持多种操作系统，包括 Windows、Mac 和 Linux。无论是个人采集，还是团队/企业使用，都能满足您的各种需求。
优采云采集器Mac 常见问题解答
Q：优采云采集器Mac注册登录，收不到手机验证码怎么办？
答：第一步：请确认您填写的手机号码是否正确。
第二步：如果号码填写正确，请在拦截短信中查看，验证码短信可以在短信中拦截。
第三步：如果在短信中找不到验证码，请检查验证码手机号码是否被拉入手机黑名单。您可以将该号码加入白名单，然后在登录界面点击“获取短信”。验证码。“
第四步：如果以上步骤无法解决您的问题，请直接联系客服，我们会尽快为您解决问题。
问：优采云采集器 如果您在 Mac 上没有收到帐户激活电子邮件怎么办？
答：第一步：请确认您填写的邮箱地址是否正确。
第 2 步：如果电子邮件地址正确，请检查垃圾箱。激活电子邮件可能在垃圾箱中。
第三步：如果邮箱不在垃圾箱，请检查是否设置了邮箱地址黑名单。电子邮件可能会阻止激活电子邮件。请将收邮员加入白名单，然后在登录界面点击“发送邮件”。”。
第四步：如果以上步骤无法解决您的问题，请直接联系客服，我们会尽快为您解决问题。
问：优采云采集器 如果您在 Mac 上没有收到帐户激活电子邮件怎么办？
答：第一步：请确认您填写的邮箱地址是否正确。
第 2 步：如果电子邮件地址正确，请检查垃圾箱。激活电子邮件可能在垃圾箱中。
第三步：如果邮箱不在垃圾箱，请检查是否设置了邮箱地址黑名单。电子邮件可能会阻止激活电子邮件。请将收邮员加入白名单，然后在登录界面点击“发送邮件”。”。
第四步：如果以上步骤无法解决您的问题，请直接联系客服，我们会尽快为您解决问题。
优采云采集器Mac 更新日志
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驱动安装准备
在实现案例之前，我们需要先安装一个谷歌驱动，因为我们使用selenium来控制谷歌驱动，然后操控浏览器实现自动运行，模拟人的行为来操作浏览器。
以谷歌浏览器为例，打开浏览器查看我们自己的版本，然后下载与自己浏览器版本相同或最接近的版本，下载后解压，将解压后的插件放到我们的python环境中，或者也可以和代码放在一起。
模块使用及引入过程分析
当我们访问一个网站时，需要输入一个URL，所以代码也是这样写的。
首先导入模块
from selenium import webdriver
文件名或包名不要命名为selenium，会导致导入失败。
webdriver 可以被认为是浏览器的驱动程序。驱动浏览器必须使用webdriver，支持多种浏览器。
实例化浏览器对象，我这里用的是谷歌，建议大家用谷歌，比较方便。
driver = webdriver.Chrome()
我们使用 get 来访问一个 URL 并自动打开该 URL。
driver.get('https://www.jd.com/')
运行
打开网址后，以买口红为例。
我们首先需要通过您要购买的商品的关键词来搜索商品信息，并通过搜索结果获取信息。
然后我们还需要写一个输入，在空白处右击，选择检查。
选择元素元素面板
用鼠标点击左边的箭头按钮点击搜索框，会直接进入搜索标签。
右键单击标签，选择复制，然后选择复制选择器。
如果你是xpath，就复制它的xpath。
然后写出我们要搜索的内容
driver.find_element_by_css_selector('#key').send_keys('口红')
再次运行时，会自动打开浏览器，进入目标网站搜索口红。
同样的方法，找到搜索按钮并点击。
driver.find_element_by_css_selector('.button').click()
再次运行，点击自动搜索
页面是搜索出来的，那我们正常浏览网页的时候，需要把页面拉下来对不对？让我们让它自动下拉。
首先导入时间模块
import time
执行页面滚动操作
def drop_down():
"""执行页面滚动的操作""" # javascript
for x in range(1, 12, 2): # for循环下拉次数，取1 3 5 7 9 11， 在你不断的下拉过程中, 页面高度也会变的；
time.sleep(1)
j = x / 9 # 1/9 3/9 5/9 9/9
# document.documentElement.scrollTop 指定滚动条的位置
# document.documentElement.scrollHeight 获取浏览器页面的最大高度
js = 'document.documentElement.scrollTop = document.documentElement.scrollHeight * %f' % j
driver.execute_script(js) # 执行我们JS代码
循环写好了，然后调用它。
drop_down()
让我们再延迟一下
driver.implicitly_wait(10)
这是一个隐式等待，等待网页的延迟。如果网络不好，加载会很慢。
隐式等待不必等待十秒钟。在您的网络加载后十秒内，它会随时加载。如果十秒后还没有加载，就会强制加载。
还有另一种致命的等待。你写完就等几秒，相对来说比较不人性化。
time.sleep(10)
加载数据后，我们需要找到产品数据的来源
价格/标题/评论/封面/商店等。
或点击鼠标右键查看，在元素中点击小箭头，点击要查看的数据。
可以看到都在li标签里
获取li标签的所有内容还是一样的，直接copy即可。
在左下角
这里说的是第一个，但是我们要获取所有的标签，所以左边框里li后面的可以删掉。
如果没有，你可以看到这里有60条商品数据，一页就有60条。
因此，让我们复制其余部分并使用 lis 接收它。
lis = driver.find_elements_by_css_selector('#J_goodsList ul li')
因为我们正在获取所有的标签数据，所以比之前多了一个s
打印出来
print(lis)
通过lis返回数据列表[]列表中的元素对象
遍历它，取出所有元素。
for li in lis:
title = li.find_element_by_css_selector('.p-name em').text.replace('\n', '') # 商品标题 获取标签文本数据
price = li.find_element_by_css_selector('.p-price strong i').text # 价格
commit = li.find_element_by_css_selector('.p-commit strong a').text # 评论量
shop_name = li.find_element_by_css_selector('.J_im_icon a').text # 店铺名字
href = li.find_element_by_css_selector('.p-img a').get_attribute('href') # 商品详情页
icons = li.find_elements_by_css_selector('.p-icons i')
icon = ','.join([i.text for i in icons]) # 列表推导式 ','.join 以逗号把列表中的元素拼接成一个字符串数据
dit = {
'商品标题': title,
'商品价格': price,
'评论量': commit,
'店铺名字': shop_name,
'标签': icon,
'商品详情页': href,
}
csv_writer.writerow(dit)
print(title, price, commit, href, icon, sep=' | ')
搜索功能
key_world = input('请输入你想要获取商品数据: ')
需要获取的数据，获取后保存CSV
f = open(f'京东{key_world}商品数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
'商品标题',
'商品价格',
'评论量',
'店铺名字',
'标签',
'商品详情页',
])
csv_writer.writeheader()
然后写一个自动翻页
for page in range(1, 11):
print(f'正在爬取第{page}页的数据内容')
time.sleep(1)
drop_down()
get_shop_info() # 下载数据
driver.find_element_by_css_selector('.pn-next').click() # 点击下一页
视频教程
后面没写那么详细，直接发个东西，大家可以点下面直接看视频
Python + selenium 采集 京东商品数据，保存Excel
完整代码
from selenium import webdriver
import time
import csv
def drop_down():
"""执行页面滚动的操作"""
for x in range(1, 12, 2):
time.sleep(1)
j = x / 9 # 1/9 3/9 5/9 9/9
<p>
# document.documentElement.scrollTop 指定滚动条的位置
# document.documentElement.scrollHeight 获取浏览器页面的最大高度
js = 'document.documentElement.scrollTop = document.documentElement.scrollHeight * %f' % j
driver.execute_script(js) # 执行JS代码
key_world = input('请输入你想要获取商品数据: ')
f = open(f'京东{key_world}商品数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
'商品标题',
'商品价格',
'评论量',
'店铺名字',
'标签',
'商品详情页',
])
csv_writer.writeheader()
# 实例化一个浏览器对象
driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://www.jd.com/') # 访问一个网址 打开浏览器 打开网址
# 通过css语法在element(元素面板)里面查找 #key 某个标签数据 输入一个关键词 口红
driver.find_element_by_css_selector('#key').send_keys(key_world) # 找到输入框标签
driver.find_element_by_css_selector('.button').click() # 找到搜索按钮 进行点击
# time.sleep(10) # 等待
# driver.implicitly_wait(10) # 隐式等待
def get_shop_info():
# 第一步 获取所有的li标签内容
driver.implicitly_wait(10)
lis = driver.find_elements_by_css_selector('#J_goodsList ul li') # 获取多个标签
# 返回数据 列表 [] 列表里面的元素 对象
# print(len(lis))
for li in lis:
title = li.find_element_by_css_selector('.p-name em').text.replace('\n', '') # 商品标题 获取标签文本数据
price = li.find_element_by_css_selector('.p-price strong i').text # 价格
commit = li.find_element_by_css_selector('.p-commit strong a').text # 评论量
shop_name = li.find_element_by_css_selector('.J_im_icon a').text # 店铺名字
href = li.find_element_by_css_selector('.p-img a').get_attribute('href') # 商品详情页
icons = li.find_elements_by_css_selector('.p-icons i')
icon = ','.join([i.text for i in icons]) # 列表推导式 ','.join 以逗号把列表中的元素拼接成一个字符串数据
dit = {
'商品标题': title,
'商品价格': price,
'评论量': commit,
'店铺名字': shop_name,
'标签': icon,
'商品详情页': href,
}
csv_writer.writerow(dit)
print(title, price, commit, href, icon, sep=' | ')
# print(href)
for page in range(1, 11):
print(f'正在爬取第{page}页的数据内容')
time.sleep(1)
drop_down()
get_shop_info() # 下载数据
driver.find_element_by_css_selector('.pn-next').click() # 点击下一页
driver.quit() # 关闭浏览器</p>
