如果本文章看不懂可以看看上一篇文章，加强自己的基础：爬虫自动化工具：DrissionPage-CSDN博客

 案例解析：

前提：我们以ChromiumPage为主，写代码工具使用Pycharm（python环境3.9-3.10）

• 我们要使用浏览器开发者工具（F12）进行对标签的查找，找到之后最好在终端进行搜索，确保标签只有一个在进行代码的编写

1. 百度案例（https://www.baidu.com/ ）

(1) 案例一：

from DissionPage import ChromiumPage,ChromiumOptions# 先创建一个实例化对象
co = ChromiumOptions()
co.headless(False)
# 1、设置无头模式：co.headless(True)
# 2、设置无痕模式：co.incognito(True)
# 3、设置访客模式：co.set_argument('--guest')
# 4、设置请求头user-agent：co.set_user_agent()
# 5、设置指定端口号：co.set_local_port(7890)
# 6、设置代理：co.set_proxy('http://localhost:2222')page = ChromiumPage(co)
url = "https://www.baidu.com"
page.get(url)
page.wait.load_start() # 等待页面加载完成# 点击百度搜索框输入美女，并点击搜索
page.ele("css:#kw").input("美女")
page.ele("css:#su").click()print(page.html)

（2）案例二：

from DrissionPage import ChromiumPage# 先实例化一个对象
cp = ChromiumPage()
cp.get('https://www.baidu.com/')cp.ele("#kw").input("IP地址") # 定位到搜索框并填充数据
cp.wait.load_start() # 等待页面加载完成（像人的操作）
cp.ele("#su").click()  # 找到搜索按钮并点击搜索# 我们可以对其网址进行监听
cp.listen.start('qifu-api.baidubce.com/ip/local/geo/v1/district')res = cp.listen.wait()  # 等待并获取一个数据包
print(res.url)  # 输出数据包url
print(res.response.headers)  # 输出响应头
print(res.response.statusText)  # 输出响应状态码
print(res.response.body)  # 输出响应内容

2. 招聘平台的爬取

注意：学习为主，不要大量爬取数据，妨碍网站的运行，造成法律问题，需本人自己承担

import timefrom DrissionPage import ChromiumPage, ChromiumOptions
import pandas as pd# 先实例化一个对象
co = ChromiumOptions().auto_port()
page = ChromiumPage(co)# 首先我们进行监听动作
page.listen.start('/wapi/zpgeek/search/joblist.json')
page.get('https://www.zhipin.com/beijing/?seoRefer=index')# 输入我们要查找的岗位
page.ele('.ipt-search').input('网络安全\n')
res = page.listen.wait()try:time.sleep(1)cha = page.ele('.icon-close')print("cha:::", cha)cha.click()
except Exception as e:joblist = res.response.body['zpData']['jobList']for i in range(5):btn = page.ele('.ui-icon-arrow-right')_a = btn.parent().attr('class')time.sleep(2)if _a == '':page.scroll.to_bottom()page.wait(2)btn.click()res = page.listen.wait()joblist += res.response.body['zpData']['jobList']print(joblist)else:print('已获取全部职位信息')breakdf = pd.DataFrame(joblist)df.to_excel('boss.xlsx', index=False)page.quit()