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从爬虫新手到DrissionPage实践者的技术旅程

java 2025/8/15 0:45:51

机缘：始于兴趣，终于实践

2024年3月18日，我写下了第一篇技术博客《《我的世界》钻石挑战，让人工智能AI来挖钻石，程序员表示我该怎么办》。那时的我正沉迷于探索人工智能与传统游戏的结合可能性，同时也开始系统地学习Python爬虫技术。创作初衷很简单——记录学习过程中的思考与实践，没想到这一写就是512天。

从最初的游戏AI探索，到后来专注于Python爬虫和自动化工具的研究，我的技术写作轨迹反映了我自身技术成长的路径。特别是接触到DrissionPage这个强大的Python网页自动化工具后，我的创作重心逐渐转向了实用的网络数据采集技术分享。

收获：技术沉淀与社区连接

在这512天的创作旅程中，我收获了远超预期的成长：

技术沉淀：通过写作倒逼自己深入理解每一个技术细节，共发表了47篇技术文章
社区反馈：获得了3200+的阅读量，收到86个点赞和33条有价值的读者评论
同行交流：结识了15位同样专注于爬虫和自动化领域的开发者，其中3位成为了长期技术交流伙伴

最让我惊喜的是，一篇关于DrissionPage与Selenium对比的文章被多个技术社区转载，这给了我继续分享的动力。

日常：平衡工作与创作的艺术

作为一名全栈开发工程师，日常工作已经相当繁忙，但我仍然坚持每周至少投入5小时进行技术写作：

工作日碎片时间：利用午休或通勤时间记录技术灵感和大纲
周末专注时间：每周六上午固定2小时进行文章撰写和代码验证
项目驱动写作：将工作中的技术挑战转化为写作素材，实现双赢

我发现，写作不仅没有影响工作，反而促使我更系统地思考技术问题，提高了工作效率。

成就：DrissionPage实战代码分享

下面这段代码是我最引以为豪的DrissionPage实践之一，它实现了一个高效稳定的电商数据采集方案：

from drissionpage import ChromiumPage
from dataclasses import dataclass
import pandas as pd
import random
import time@dataclass
class Product:name: strprice: floatrating: floatreview_count: intsku: strclass EcommerceScraper:def __init__(self, headless=False):self.page = ChromiumPage(headless=headless)self.page.set.user_agent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36')def scrape_products(self, url, max_pages=3):self.page.get(url)products = []for _ in range(max_pages):items = self.page.eles('xpath://div[@class="product-item"]')for item in items:try:name = item.ele('xpath:.//h3').textprice = float(item.ele('xpath:.//span[@class="price"]').text.replace('$', ''))rating = float(item.ele('xpath:.//span[@class="rating"]').text)reviews = int(item.ele('xpath:.//span[@class="reviews"]').text.split()[0])sku = item.ele('xpath:.//div[@class="sku"]').textproducts.append(Product(name, price, rating, reviews, sku))except Exception as e:print(f"Error parsing product: {e}")continueif not self._go_to_next_page():breaktime.sleep(random.uniform(1, 3))return pd.DataFrame(products)def _go_to_next_page(self):next_btn = self.page.ele('xpath://a[contains(@class, "next-page")]', timeout=3)if next_btn:next_btn.click()self.page.wait.load_start()return Truereturn Falsedef close(self):self.page.close()# 使用示例
if __name__ == "__main__":scraper = EcommerceScraper(headless=True)try:df = scraper.scrape_products("https://example.com/products", max_pages=5)df.to_csv("products.csv", index=False)print(f"成功采集 {len(df)} 条商品数据")finally:scraper.close()

这段代码展示了如何利用DrissionPage构建一个结构清晰、健壮的电商数据采集器，具有以下特点：