面对这种情况,利用 Python 的 Selenium 库来自动化获取网页表格数据的需求显得尤为迫切。 参数解析 为了实现使用 Selenium 获取 table 的数据,首先需要配置相关参数。以下是主要的配置项说明: 示例代码片段如下: fromseleniumimportwebdriverfromselenium.webdriver.common.byimportByfromselenium.webdriver.support.uiimportWebDr...
importtimefromseleniumimportwebdriverdefget_table_data(url):driver=webdriver.Chrome()driver.get(url)time.sleep(3)# 等待页面加载table=driver.find_element_by_css_selector("table")# 获取表格元素rows=table.find_elements_by_tag_name("tr")data=[]forrowinrows:cols=row.find_elements_by_tag_name("...
# 定位到table,并获得table中所有得tr元素 menu_table = self.driver.find_element_by_xpath("//div[@class='datagrid-view1']/div[2]/div/table") rows= menu_table.find_elements_by_tag_name('tr') # python 得len()函数返回对象(字符、列表、元组)得长度或者元素得个数 before_add_numbers =len(...
一、直接获取整个表格数据,包含表头 deftable_info(self): tr_data=[] table_data=[] css='id=>useradmin'#根据表格id找到表格self.pyse.element_wait(css) trs=self.pyse.get_element(css).find_elements_by_tag_name('tr')#找到表以后,找到表内的所有行trprint(trs)fortrintrs:#循环每一行print(tr....
定位表格元素:使用driver.find_element_by_id()方法找到表格元素,其id为'eventHistoryTable'。 获取表格中的所有行:使用find_elements_by_tag_name('tr')方法找到表格中的所有行。 创建一个空列表,用于存储数据:代码创建了一个名为data的空列表,用于存储爬取到的数据。
selenium + python 获取table数据的示例讲解 方法一:根据table的id属性和table中的某一个元素定位其在table中的位置 table包括表头,位置坐标都是从1开始算 tableId:table的id属性 queryContent:需要确定位置的内容 def get_table_content(tableId,queryContent): arr = [] arr1 = [] table_loc = (By.ID,tabl...
get(url) 然后,我们需要定位表格元素和分页元素,并获取它们的属性和文本: 代码语言:python 代码运行次数:2 运行 AI代码解释 # 定位表格元素 table = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="myTable"]') # 定位分页元素 pagination = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="myPager"]') # 获取...
(因为页面刷新后原来的元素可能失效)table=driver.find_element_by_xpath('//*[@id="myTable"]')# 解析表格元素的HTML文档soup=BeautifulSoup(table.get_attribute('innerHTML'),'html.parser')# 提取表格元素中的每一行数据rows=soup.find_all('tr')# 遍历每一行数据forrowinrows:# 提取每一行数据中的每...
定位表格元素:使用driver.find_element_by_id()方法找到表格元素,其id为'eventHistoryTable'。 获取表格中的所有行:使用find_elements_by_tag_name('tr')方法找到表格中的所有行。 创建一个空列表,用于存储数据:代码创建了一个名为data的空列表,用于存储爬取到的数据。 遍历每一行:通过for循环遍历每一行。 判断...
Python运行结果如下所示，其中data.txt文件中包括了常见的几个景点。北京故宫黄果树瀑布颐和园八达岭长城明十三陵恭王府北京奥林匹克公园黄山 上述代码属性和属性值通过字典进行组合输出的，核心代码如下：elem_dic = dict(zip(elem_name,elem_value)) for key in elem_dic: print(key.text,elem_dic[key].text...