在这篇文章里，我们会探讨Swifter和Selenium-Stealth两个强大的Python库。Swifter可以让数据处理更高效，尤其是对于Pandas DataFrame处理，利用并行计算加速。而Selenium-Stealth是针对Selenium的一个优化库，主要用来绕过一些反爬虫机制，让网络抓取更加顺畅。这两个库结合能够实现许多高效的数据抓取与分析的功能，比如快速获取网页数据、处理分析抓取的数据、批量处理多个网页的信息等。
最初来看看这两者的结合能做些什么。首先，利用Selenium-Stealth抓取动态加载的数据，在这些数据被提取后，使用Swifter进行快速的数据处理。例如，抓取商品信息，清洗和分析后输出整理好的数据。代码这样写：
from selenium import webdriverimport swifterimport pandas as pdfrom selenium_stealth import stealth# 设置Chrome选项options = webdriver.ChromeOptions()options.add_argument('--no-sandbox')options.add_argument('--headless')driver = webdriver.Chrome(options=options)stealth(driver, browrowser="chrome")# 抓取某个电商网站的数据driver.get('https://example-ecommerce.com/products')# 假设页面数据在一个特定的class中products = driver.find_elements_by_class_name('product')# 提取数据product_list = []for product in products: name = product.find_element_by_class_name('product-name').text price = product.find_element_by_class_name('product-price').text product_list.append({'name': name, 'price': price})# 将数据存入DataFramedf = pd.DataFrame(product_list)# 使用Swifter处理数据df['price'] = df['price'].str.replace('$', '').astype(float)average_price = df['price'].swifter.mean()print(f'平均价格: {average_price}')driver.quit()
通过这段代码，你能看到如何利用Selenium-Stealth有效抓取电商网站的数据，随后用Swifter对结果进行快速处理和分析。
接着，我们看看第二个组合功能，你可以利用这两个库实现批量抓取多个网页的数据。比如抓取某个分类下所有页面的产品信息。代码示例如下：
from selenium import webdriverimport swifterimport pandas as pdfrom selenium_stealth import stealthoptions = webdriver.ChromeOptions()options.add_argument('--no-sandbox')options.add_argument('--headless')driver = webdriver.Chrome(options=options)stealth(driver, browrowser="chrome")all_products = []# 构造多个页面的URLfor page_num in range(1, 6): # 假设有5页 driver.get(f'https://example-ecommerce.com/products?page={page_num}') products = driver.find_elements_by_class_name('product') for product in products: name = product.find_element_by_class_name('product-name').text price = product.find_element_by_class_name('product-price').text all_products.append({'name': name, 'price': price})df = pd.DataFrame(all_products)df['price'] = df['price'].str.replace('$', '').astype(float)total_average_price = df['price'].swifter.mean()print(f'所有产品的平均价格: {total_average_price}')driver.quit()
在这段代码里，通过循环抓取多个页面的数据，高效整合后同样使用Swifter计算平均价格，让你能快速获取到更多的信息。
最后，结合这两个库，我们还可以实现通过网络抓取的数据来动态生成报表，把抓取的数据整合到Excel中去。这在很多实际应用中都很有价值。代码如下：
from selenium import webdriverimport swifterimport pandas as pdfrom selenium_stealth import stealthoptions = webdriver.ChromeOptions()options.add_argument('--no-sandbox')options.add_argument('--headless')driver = webdriver.Chrome(options=options)stealth(driver, browrowser="chrome")all_products = []driver.get('https://example-ecommerce.com/products')products = driver.find_elements_by_class_name('product')for product in products: name = product.find_element_by_class_name('product-name').text price = product.find_element_by_class_name('product-price').text all_products.append({'name': name, 'price': price})df = pd.DataFrame(all_products)df['price'] = df['price'].str.replace('$', '').astype(float)df['price_high'] = df['price'].swifter.apply(lambda x: x > 100) # 标记高价商品# 生成Excel报表df.to_excel('product_report.xlsx', index=False)print('报表已生成！')driver.quit()
在这里，抓取的数据就被整合成报表，方便后续的分析和查看。
当你使用这两个库组合时，可能会遇到一些问题。比如Selenium-Stealth在某些网页上依然被识别出来，可以尝试调整抓取的间隔与用户代理，或者优化Stealth库的配置，使爬虫的行为更接近于普通用户。如果并行处理时遇到性能瓶颈，可以考虑优化数据处理部分的代码，确保Swifter的使用场景能够充分发挥。
总结一下，Swifter和Selenium-Stealth的结合给我们带来了高效的数据抓取和处理能力。不论是单页面抓取、批量抓取还是生成报表，运用这两个库都能极大提升工作效率。希望这篇文章能对你在实际应用中有所帮助。如果有任何疑问或想法，欢迎留言交流，让我们一起探讨更多有趣的Python知识！
