第一步：程序及应用的准备
首先我们需要安装selenium库，使用命令pip install selenium;然后我们需要下载对应的chromedriver，，安装教程：。我们的chromedriver.exe应该是在C:Program FilesGoogleChromeApplication中（即让它跟chrome.exe在同一个文件下）。
下载完成后，我们还需要做两件事：1.配置环境变量；
2.将chromedriver.exe拖到python文件夹里，因为我用的是anaconda，所以我直接是放入D:Anaconda中的。
此时，我们所需的应用已经准备好了。
第二步：进入我们要爬取的网页（），按F12进入调试模式.<div> 可定义文档中的分区或节，可以对同一个 <div> 元素应用 class 或 id 属性，但是更常见的情况是只应用其中一种。这两者的主要差异是，class 用于元素组（类似的元素，或者可以理解为某一类元素），而 id 用于标识单独的唯一的元素。
当我们依次点击右侧div时，我们可以发现，我们想要爬取的数据对应的代码为右侧蓝色部分，而下方的<table>表示整个表格，<thead>表示我们的表头即文字部分，<tbody>表示表头下方的数据部分。
我们可以发现，<thead>跟<tbody>的每一行都是以<tr>开始，以<tr>结束的；在<thead>中，每一个格子是以<th>开始，以<th>结束的；在<tbody>中，每一个格子是以<td>开始，以<td>结束的。至此，我们对要爬取的数据的构成有了一个大概的认知。
第三步：编写程序
etree.HTML()可以用来解析字符串格式的HTML文档对象，将传进去的字符串转变成_Element对象。作为_Element对象，可以方便的使用getparent()、remove()、xpath()等方法。
options常用属性及方法为：
- binary_location=''：指定Chrome浏览器路径- debuger_address='：指定调试路径- headless: 无界面模式- add_argument()：添加启动参数- add_extension：添加本地插件- add_experimental_option：添加实验选项- to_capablilities：将options转为标准的capablitiies格式 selenium的page_source方法可以获取到页面源码，提取出我们需要的信息。
div[@class="dataview"表示我们通过class属性的值定位到我们要爬取的表格div，‘/table’则是表示<div>的下一级<table>目录。
XPath 使用路径表达式在 XML 文档中选取节点。节点是通过沿着路径或者 step 来选取的。下面列出了最有用的路径表达式：|表达式|描述 |nodename|选取此节点的所有子节点。|/|从根节点选取（取子节点）。|//|从匹配选择的当前节点选择文档中的节点，而不考虑它们的位置（取子孙节点）。|.|选取当前节点。|..|选取当前节点的父节点。|@|选取属性。
代码语言：javascript复制from selenium import webdriver #导入模块，selenium导入浏览器驱动，用get方法打开浏览器
import time
import re
import csv #存储数据
from lxml import etree #数据的解析
option = webdriver.ChromeOptions() #网址获取
option.add_argument('headless') #无界面启动,即设置浏览器静默
#等价于 options.headless=True
driver = webdriver.Chrome(options=option)
#等价于 driver = webdriver.Chrome(desired_capabilities=options.to_capablities())
driver.get('https://data.eastmoney.com/zjlx/000040.html') #打开浏览器
time.sleep(2) #推迟调用线程的运行，可表示进程挂起的时间，这里让他推迟执行2秒
source = driver.page_source #获取页面源码
mytree = etree.HTML(source) #解析网页内容
tables = mytree.xpath('//div[@class="dataview"]/table') #定位表格
for i in range(len(tables)): #循环表格
onetable = []
trs = tables[i].xpath('.//tr') #取出所有tr标签
for tr in trs:
ui = []
for td in tr:
texts = td.xpath(".//text()") #取出所有td标签下的文本
mm = []
for text in texts:
mm.append(text.strip("")) #去掉所有空格、换行符
ui.append(','.join(mm))
onetable.append(ui) #整张表格
with open('data.csv', 'a', newline='') as file: #将数据写入文件
csv_file = csv.writer(file)
for i in onetable:
csv_file.writerow(i) #按行写入
time.sleep(2)
driver.close() #关闭当前窗口
这样我们就可以把一个股票的历史资金流向的数据放在一个csv文件里了，接下去考虑到存储问题，我们可以尝试连接MySQL，将数据放入MySQL中。
