pyOpenRPA туториал. Управление WEB приложениями

Долгожданный туториал по управлению сторонними WEB приложениями с помощью pyOpenRPA. Во 2-й части мы разберем принципы роботизированного воздействия на HTML/JS. А также своими руками сделаем небольшого, но очень показательного робота.

Этот робот будет полезен тем, для кого актуальна тема покупки/продажи недвижимости.

Для тех, кто с нами впервые

pyOpenRPA — это open source RPA платформа, которая в полной мере позволяет заменить топовые коммерческие RPA платформы.

Подробнее про то, чем же она полезна, можно почитать здесь.

Навигация по туториалам pyOpenRPA

Туториал сверстан в виде серии статей, в которых будут освещаться ключевые технологии, необходимые для RPA.

Освоив эти технологии, у вас появится возможность углубиться в специфику той задачи, которая поставлена перед вами.

Перечень статей-туториалов (опубликованные и планируемые):

Отказываемся от платных RPA платформ и базируемся на OpenSource (pyOpenRPA)
pyOpenRPA туториал. Управление оконными GUI приложениями
>> pyOpenRPA туториал. Управление WEB приложениями (то, что мы смотрим в Chrome, Firefox, Opera)
pyOpenRPA туториал. Управление клавиатурой & мышью
pyOpenRPA туториал. Распознавание графических объектов на экране

А теперь перейдем к самому туториалу.

Немного теории и терминов

[Из википедии]

Веб-приложение — клиент-серверное приложение, в котором клиент взаимодействует с веб-сервером при помощи браузера. Логика веб-приложения распределена между сервером и клиентом, хранение данных осуществляется, преимущественно, на сервере, обмен информацией происходит по сети. Одним из преимуществ такого подхода является тот факт, что клиенты не зависят от конкретной операционной системы пользователя, поэтому веб-приложения являются межплатформенными службами.

Веб приложения стали широко использоваться в конце 1990-х — начале 2000-х годов.

Ссылка на источник

Ок, с выдержкой из вики все #КрутоУмно, но от этого не легче (для тех, кто в этой теме дилетант). Продемонстрирую устройство WEB приложения на примере "Что видим мы?"/"Что видит робот?". Для этого отправимся на сайт одной известной WEB площадки по объявлениям по недвижимости

Что видим мы?

Мы видим красиво сверстанный сайт с интуитивно понятным интерфейсом, на котором можно найти интересные объявления о продаже/сдаче в аренду недвижимости.

Как мы видим WEB приложение

Что видит робот?

Робот видит огромную гипертекстовую разметку HTML с примесью алгоритмического кода JS и завернутого в каскадную таблицу стилей CSS. Увлекательно, правда? :)

Как робот видит WEB приложение

Интерпретация

WEB приложения — это один из самых легко роботизируемых классов приложений. Обилие инструментов + технологий позволяют реализовывать практически любую поставленную задачу в кооперации с ними.

Управлять WEB страницей можно с помощью разных технологий адресации: CSS, XPath, id, class, attribute. Мы будем взаимодействовать со страницей с помощью CSS селекторов.

(По шагам) робот своими руками

В этом туториале мы будем заниматься разработкой робота, который оперирует на одном из самых популярных порталов по объявлениям по недвижимости в РФ (тема одна из актуальных для многих).

В качестве примера поставим себе следующую задачу: Разработать робота, который будет извлекать список всех объявлений по ранее преднастроенному фильтру. Все извлеченные объявления сохранить как датасет в файл .json со следующей структурой:

{
    "SearchKeyStr": "МСК_Тверской", # Ключевое слово поиска
    "SearchTitleStr": "Москва, район Тверской", # Заголовок поиска
    "SearchURLStr": "https://www.cian.ru/cat.php?deal_type=sale&engine_version=2&in_polygon%5B1%5D=37.6166_55.7678%2C37.6147_55.7688%2C37.6114_55.7694%2C37.6085_55.7698%2C37.6057_55.77%2C37.6018_55.77%2C37.5987_55.77%2C37.5961_55.7688%2C37.5942_55.7677%2C37.5928_55.7663%2C37.5915_55.7647%2C37.5908_55.7631%2C37.5907_55.7616%2C37.5909_55.7595%2C37.5922_55.7577%2C37.5944_55.7563%2C37.5968_55.7555%2C37.6003_55.7547%2C37.603_55.7543%2C37.6055_55.7542%2C37.6087_55.7541%2C37.6113_55.7548%2C37.6135_55.756%2C37.6151_55.7574%2C37.6163_55.7589%2C37.6179_55.7606%2C37.6187_55.7621%2C37.619_55.7637%2C37.6194_55.7651%2C37.6193_55.7667%2C37.6178_55.7679%2C37.6153_55.7683%2C37.6166_55.7678&offer_type=flat&polygon_name%5B1%5D=%D0%9E%D0%B1%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%8C+%D0%BF%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%B0&room1=1&room2=1", # URL of the CIAN search [str]
    "SearchDatetimeStr": "2020-08-01 09:33:00.838081", # Дата, на которую была сформирована выгрузка
    "SearchItems": { # Перечень извлеченных ценовых объявлений
        "https://www.cian.ru/sale/flat/219924574/:": { # URL ссылка на ценовое объявление
            "TitleStr": "3-комн. кв., 31,4 м², 5/8 этаж", # Заголовок ценового объявления
            "PriceFloat": 10000000.0, # Стоимость общая
            "PriceSqmFloat": 133333.0, # Стоимость на 1 кв. м.
            "SqMFloat": 31.4, # Кол-во кв. м.
            "FloorCurrentInt": 5, # Этаж лота по объявлению
            "FloorTotalInt": 8, # Этажей в доме всего
            "RoomCountInt": 3 # Кол-во комнат
        }
    }

}

Шаг 0. Подготовим проект для нового робота (развернем pyOpenRPA)

В отличии от подавляющего большинства RPA платформ, в pyOpenRPA реализован принципиально иной подход по подключению к проекту, а именно: если в них структуру проекта определяет сама RPA платформа, то в pyOpenRPA структуру проекта определяете Вы и только Вы. Это дает больше гибкости и возможности по использованию этой RPA технологии в других направлениях (использовать pyOpenRPA как обычную библиотеку Python).

Доступно несколько вариантов загрузки pyOpenRPA:

Вариант 1, простой. Скачать преднастроенную портативную версию с GitLab страницы проекта
Вариант 2, сложный. Установить pyOpenRPA в свою версию интерпретатора Python 3 (pip install pyOpenRPA)

Я рекомендую воспользоваться простым вариантом (вариант 1). Преднастроенная версия не требуется каких-либо настроек инфраструктуры. Здесь в лучших традициях pyOpenRPA реализован принцип, когда пользователь скачивает репозиторий, и у него уже все настроено из коробки — пользователю остается лишь писать скрипт робота. #Enjoy :)

Шаг 1. Создать проект робота

Для того, чтобы начать проект робота, необходимо создать папку проекта. В дальнейшем я затрону тему организации папок проектов для промышленных программных роботов. Но на текущий момент не буду заострять внимание на этом, чтобы сконцентрироваться непосредственно на основном — на логике работы с WEB страницами.

Ниже приведу зависимости проекта от сторонних компонентов:

Selenium WebDriver
Google Chrome или Mozilla Firefox или Internet Explorer
Python 3

Если вы пошли по варианту 1 (см. шаг 0), то у Вас все эти компоненты уже будут развернуты и настроены внутри скачанного репозитория pyOpenRPA (#Удобно). Репозиторий pyOpenRPA уже содержит все необходимые portable версии требуемых программ (Google Chrome, Mozilla Firefox, Python3 32|64 и т.д.).

Вы наверняка заметили, что в pyOpenRPA используется Selenium. Этот компонент является одним из лучших отказоустойчивых компонентов по внедрению в WEB. Именно поэтому мы его и будем использовать в pyOpenRPA.

Создадим следующую структуру проекта:

Репозиторий pyOpenRPA > Wiki > RUS_Tutorial > WebGUI_Habr:
- Файл "3. MonitoringCIAN_Run_64.py" — скрипт робота, который мониторит WEB площадку
- Файл "3. MonitoringCIAN_Run_64.cmd" — скрипт запуска робота с 1-го клика по аналогии с .exe файлами

Ниже приведу пример "3. MonitoringCIAN_Run_64.cmd" файла:

cd %~dp0..\..\..\Sources
..\Resources\WPy64-3720\python-3.7.2.amd64\python.exe "..\Wiki\RUS_Tutorial\WebGUI_Habr\3. MonitoringCIAN_Run_64.py"
pause >nul

Для инициализации Selenium WebDriver воспользуемся следующей функцией:

##########################
# Init the Chrome web driver
###########################
def WebDriverInit(inWebDriverFullPath, inChromeExeFullPath, inExtensionFullPathList):
    # Set full path to exe of the chrome
    lWebDriverChromeOptionsInstance = webdriver.ChromeOptions()
    lWebDriverChromeOptionsInstance.binary_location = inChromeExeFullPath
    # Add extensions
    for lExtensionItemFullPath in inExtensionFullPathList:
        lWebDriverChromeOptionsInstance.add_extension (lExtensionItemFullPath)
    # Run chrome instance
    lWebDriverInstance = None
    if inWebDriverFullPath:
        # Run with specified web driver path
        lWebDriverInstance = webdriver.Chrome(executable_path = inWebDriverFullPath, options=lWebDriverChromeOptionsInstance)
    else:
        lWebDriverInstance = webdriver.Chrome(options = lWebDriverChromeOptionsInstance)
    # Return the result
    return lWebDriverInstance

Шаг 2. Запустить WEB инструменты разработчика и сформировать CSS селекторы

В нашем случае WEB инструменты разработчика мы будем использовать из Google Chrome, который предустановлен в репозитории pyOpenRPA (вариант 1 из шага 0).

Откроем Google Chrome и инструменты разработчика (pyOpenRPA repo\Resources\GoogleChromePortable\App\Chrome-bin\chrome.exe, после чего Ctrl + Shift + i)
Portable Google Chrome + Dev Tools

Откроем в браузере сайт, который мы будем анализировать. Сформируем область поиска и отобразить обнаруженные ценовые предложения в виде списка.

Пример поискового запроса

Список ценовых предложений по фильтру

Для того, чтобы подобрать CSS селектор нам помогут инструменты разработчика Google Chrome. Подробнее узнать про устройство CSS селекторов можно здесь по ссылке
Для проверки правильности CSS селектора я буду делать следующую проверку в инструментах разработчика на вкладке "Console". На картинке представлен пример того, как проводится проверки правильности CSS селектора для извлечения списка ценовых предложений.

Пример проверки CSS селектора

Подберем CSS селектор для выборки списка ценовых предложений на странице.

При составлении селектора выяснилось, что в список объявлений встроены рекламные баннеры, которые не содержат информацию о ценовом предложении.

И таких видов рекламных баннеров было обнаружено несколько видов:

div[data-name="BannerServicePlaceInternal"]
div[data-name="getBannerMarkup"]
div[data-name="AdFoxBannerTracker"]

В связи с этим CSS селектор должен быть скорректирован таким образом, чтобы исключить из выборки такие виды баннеров. Ниже приведен готовый CSS селектор.

CSS селектор, Список ценовых предложений: div[data-name="Offers"] > div:not([data-name="BannerServicePlaceInternal"]):not([data-name="getBannerMarkup"]):not([data-name="AdFoxBannerTracker"])

Подберем CSS селекторы по извлечению параметров ценового предложения: Заголовок, Стоимость общая, URL ссылка на карточку.

CSS селектор, Заголовок: div[data-name="TopTitle"],div[data-name="Title"]
CSS селектор, Стоимость общая: div[data-name="Price"] > div[class="header"],div[data-name="TopPrice"] > div[class="header"]
CSS селектор, URL ссылка на карточку: a[class*="--header--"]

Подберем CSS селектор для извлечения кнопки на следующую страницу.

CSS селектор, Указатель на следующую страницу: div[data-name="Pagination"] li[class*="active"] + li a

Шаг 3. Обработать/преобразовать получаемые данные

На предыдущем шаге мы успешно подобрали все необходимые CSS селекторы. Теперь нам нужно грамотно извлечь информацию, а потом и обработать ее.

В результате обработки ценового предложения у нас будет сформирована структура следующего вида:

lOfferItemInfo = { # Item URL with https
    "TitleStr": "3-комн. кв., 31,4 м², 5/8 этаж", # Offer title [str]
    "PriceFloat": 10000000.0, # Price [float]
    "PriceSqmFloat": 133333.0, # CALCULATED Price per square meters [float]
    "SqMFloat": 31.4, # Square meters in flat [float]
    "FloorCurrentInt": 5, # Current floor [int]
    "FloorTotalInt": 8, # Current floor [int]
    "RoomCountInt": 3  # Room couint [int]
}

Для начала получим список элементов ценовых предложений.

lOfferListCSSStr = 'div[data-name="Offers"] > div:not([data-name="BannerServicePlaceInternal"]):not([data-name="getBannerMarkup"]):not([data-name="AdFoxBannerTracker"])'
lOfferList = inWebDriver.find_elements_by_css_selector(css_selector=lOfferListCSSStr)

Далее циклическая обработка каждого ценового предложения.

for lOfferItem in lOfferList:

Извлечем параметры из WEB страницы: Заголовок, Стоимость общая, URL на карточку.

lTitleStr = lOfferItem.find_element_by_css_selector(css_selector='div[data-name="TopTitle"],div[data-name="Title"]').text # Extract title text
lPriceStr = lOfferItem.find_element_by_css_selector(css_selector='div[data-name="Price"]  > div[class*="header"],div[data-name="TopPrice"] > div[class*="header"]').text # Extract total price
lURLStr = lOfferItem.find_element_by_css_selector(css_selector='a[class*="--header--"]').get_attribute("href") # Extract offer URL
lOfferItemInfo["TitleStr"] = lTitleStr # set the title
lPriceStr = lPriceStr.replace(" ","").replace("₽","") # Remove some extra symbols
lOfferItemInfo["PriceFloat"] = round(float(lPriceStr),2) # Convert price to the float type

Извлечем недостающие параметры алгоритмическим путем.

Если в заголовке содержится слово "Апартаменты"

lREResult = re.search(r".*, (\d*,?\d*) м², (\d*)/(\d*) эта.", lTitleStr)  # run the re
lOfferItemInfo["RoomCountInt"] = 1 # Room count
lSqmStr = lREResult.group(1)
lSqmStr= lSqmStr.replace(",",".")
lOfferItemInfo["SqMFloat"] = round(float(lSqmStr),2) # sqm count
lOfferItemInfo["FloorCurrentInt"] = int(lREResult.group(2)) # Floor current
lOfferItemInfo["FloorTotalInt"] = int(lREResult.group(3)) # Floor total
lOfferItemInfo["PriceSqmFloat"] = round(lOfferItemInfo["PriceFloat"] / lOfferItemInfo["SqMFloat"],2) # Sqm per M

Если в заголовке не содержится слово "Апартаменты"

lREResult = re.search(r".*(\d)-комн. .*, (\d*,?\d*) м², (\d*)/(\d*) эта.", lTitleStr) # run the re
lOfferItemInfo["RoomCountInt"] = int(lREResult.group(1)) # Room count
lSqmStr = lREResult.group(2)
lSqmStr= lSqmStr.replace(",",".")
lOfferItemInfo["SqMFloat"] = round(float(lSqmStr),2) # sqm count
lOfferItemInfo["FloorCurrentInt"] = int(lREResult.group(3)) # Floor current
lOfferItemInfo["FloorTotalInt"] = int(lREResult.group(4)) # Floor total
lOfferItemInfo["PriceSqmFloat"] = round(lOfferItemInfo["PriceFloat"] / lOfferItemInfo["SqMFloat"],2) # Sqm per M

В примере выше применяется магия регулярных выражений

Для подбора правильных регулярных выражений я пользуюсь online валидаторами типа таких

По окончанию обработки ценовых предложений выполним проверку на наличие указателя на следующую страницу, и (если такой указатель имеется) выполним переход на нее.

Выше (на шаге 2) мы уже находили CSS селектор указателя на следующую страницу. Нам нужно выполнить действие клика .click() по этому элементу.
Но при тестировании выяснилось, что функция .click от Selenium отрабатывает некорректно для этой страницы (не происходит переключение). В связи с этим у нас есть уникальная возможность использовать функциональность JavaScript на самой странице через Selenium. А уже из JavaScript выяснилось, что функция нажатия по указателю страницы отрабатывает корректно. Для этого выполним следующую команду:

inWebDriver.execute_script("""document.querySelector('div[data-name="Pagination"] li[class*="active"] + li a').click()""")

После того как был отправлен сигнал на переключение страницы, необходимо дождаться ее загрузки. Только после появления новой страницы мы сможем перейти к обработке новых ценовых предложений.

# wait while preloader is active
lDoWaitBool = True
while lDoWaitBool:
    lPreloaderCSS = inWebDriver.find_elements_by_css_selector(css_selector='div[class*="--preloadOverlay--"]') # So hard to catch the element :)
    if len(lPreloaderCSS)>0: time.sleep(0.5) # preloader is here - wait
    else: lDoWaitBool = False # Stop wait if preloader is dissappear

Итоговую структуру сохраним в .json файл.

# Check dir - create if not exists
if not os.path.exists(os.path.join('Datasets',lResult['SearchKeyStr'])):
    os.makedirs(os.path.join('Datasets',lResult['SearchKeyStr']))
# Save result in file
lFile = open(f"{os.path.join('Datasets',lResult['SearchKeyStr'],lDatetimeNowStr.replace(' ','_').replace('-','_').replace(':','_').replace('.','_'))}.json","w",encoding="utf-8")
lFile.write(json.dumps(lResult))
lFile.close()

Шаг 4. Обработка нештатных ситуаций

Этап тестирования — это один из самых важных этапов, который позволяет конвертировать вложенные усилия в реальный эффект. При тестировании кода на этом WEB приложении выяснилось, что могут происходить некоторые сбои. Ниже привожу те виды сбоев, которые встретились у меня:

Зависает ползунок загрузки при переключении на сл. страницу
При переключении на следующую страницу открывается совсем не следующая страница (иногда, но случалось :) )

Но роботы не боятся таких проблем (на то они и роботы :) ).

Для каждого вида сбоя мы предусмотрим сценарий восстановления, который позволит роботы доделать свою работу до конца.

Зависает ползунок загрузки при переключении на сл. страницу

# wait while preloader is active. If timeout - retry all job
lTimeFromFLoat = time.time() # get current time in float (seconds)
lDoWaitBool = True
while lDoWaitBool:
lPreloaderCSS = inWebDriver.find_elements_by_css_selector(css_selector='div[class*="--preloadOverlay--"]')
if len(lPreloaderCSS)>0: time.sleep(0.5) # preloader is here - wait
else: lDoWaitBool = False # Stop wait if preloader is dissappear
if (time.time() - lTimeFromFLoat) > 15: # check if timeout is more than 15 seconds
    lRetryJobBool = True # Loading error on page - do break, then retry the job
    if inLogger: inLogger.warning(f"Ожидание загрузки страницы более {15} с., Робот повторит задание сначала")
    break # break the loop
if lRetryJobBool == True: # break the loop if RetryJobBool is true
break

При переключении на следующую страницу открывается совсем не следующая страница (иногда, но случалось :) )

lPageNumberInt = int(inWebDriver.find_element_by_css_selector(css_selector='li[class*="--active--"] span').text) # Get the current page int from web and check with iterator (if not equal - retry all job)
if lPageNumberInt == lPageCounterInt:
... Код робота ...
else:
lRetryJobBool = True
if inLogger: inLogger.warning(
    f"Следующая страница по списку не была загружена. Была загружена страница: {lPageNumberInt}, Ожидалась страница: {lPageCounterInt}")

Шаг 5. Консолидировать код в проекте робота

Соберем все блоки воедино.

Получим следующий пакет (открыть на GitLab):

# Init Chrome web driver with extensions (if applicable)
# Import section
from selenium import webdriver
import time
import re # Regexp to extract info from string
import json
import datetime
import os
import re
import copy
import logging
# Store structure (.json)
"""
{
    "SearchKeyStr": "МСК_Тверской",
    "SearchTitleStr": "Москва, район Тверской", # Title of the search [str]
    "SearchURLStr": "https://www.cian.ru/cat.php?deal_type=sale&engine_version=2&in_polygon%5B1%5D=37.6166_55.7678%2C37.6147_55.7688%2C37.6114_55.7694%2C37.6085_55.7698%2C37.6057_55.77%2C37.6018_55.77%2C37.5987_55.77%2C37.5961_55.7688%2C37.5942_55.7677%2C37.5928_55.7663%2C37.5915_55.7647%2C37.5908_55.7631%2C37.5907_55.7616%2C37.5909_55.7595%2C37.5922_55.7577%2C37.5944_55.7563%2C37.5968_55.7555%2C37.6003_55.7547%2C37.603_55.7543%2C37.6055_55.7542%2C37.6087_55.7541%2C37.6113_55.7548%2C37.6135_55.756%2C37.6151_55.7574%2C37.6163_55.7589%2C37.6179_55.7606%2C37.6187_55.7621%2C37.619_55.7637%2C37.6194_55.7651%2C37.6193_55.7667%2C37.6178_55.7679%2C37.6153_55.7683%2C37.6166_55.7678&offer_type=flat&polygon_name%5B1%5D=%D0%9E%D0%B1%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%8C+%D0%BF%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%B0&room1=1&room2=1", # URL of the CIAN search [str]
    "SearchDatetimeStr": "2020-08-01 09:33:00.838081", # Date of data extraction,  [str]
    "SearchItems": {
        "https://www.cian.ru/sale/flat/219924574/:": { # Item URL with https
            "TitleStr": "3-комн. кв., 31,4 м², 5/8 этаж", # Offer title [str]
            "PriceFloat": 10000000.0, # Price [float]
            "PriceSqmFloat": 133333.0, # CALCULATED Price per square meters [float]
            "SqMFloat": 31.4, # Square meters in flat [float]
            "FloorCurrentInt": 5, # Current floor [int]
            "FloorTotalInt": 8, # Current floor [int]
            "RoomCountInt": 3 # Room couint [int]
        }
    }

}
"""

##########################
# Init the Chrome web driver
###########################
gChromeExeFullPath = r'..\Resources\GoogleChromePortable\App\Chrome-bin\chrome.exe'
gExtensionFullPathList = []
gWebDriverFullPath = r'..\Resources\SeleniumWebDrivers\Chrome\chromedriver_win32 v84.0.4147.30\chromedriver.exe'
def WebDriverInit(inWebDriverFullPath, inChromeExeFullPath, inExtensionFullPathList):
    # Set full path to exe of the chrome
    lWebDriverChromeOptionsInstance = webdriver.ChromeOptions()
    lWebDriverChromeOptionsInstance.binary_location = inChromeExeFullPath
    # Add extensions
    for lExtensionItemFullPath in inExtensionFullPathList:
        lWebDriverChromeOptionsInstance.add_extension (lExtensionItemFullPath)
    # Run chrome instance
    lWebDriverInstance = None
    if inWebDriverFullPath:
        # Run with specified web driver path
        lWebDriverInstance = webdriver.Chrome(executable_path = inWebDriverFullPath, options=lWebDriverChromeOptionsInstance)
    else:
        lWebDriverInstance = webdriver.Chrome(options = lWebDriverChromeOptionsInstance)
    # Return the result
    return lWebDriverInstance

from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

# def to extract list of offers from one job
def OffersByJobExtractDict(inLogger, inWebDriver, inJob):
    # BUG 0 - if timeout - retry the job +
    # BUG 1 - do mouse scroll to to emulate user activity - cian can hold the robot
    # BUG 2 - check the page to retry job offer if page is not next +
    # BUG 3 - RE fall on Апартаменты-студия, 85,6 м², 4/8 этаж +
    lRetryJobBool = True # Init flag if some error is raised - retry
    while lRetryJobBool:
        lRetryJobBool = False  # Set false until some another action will appear
        lResult = copy.deepcopy(inJob) # do copy the structure
        lFilterURLStr = lResult["SearchURLStr"]
        inWebDriver.get(lFilterURLStr) # Open the URL
        lDatetimeNowStr = str(datetime.datetime.now())
        lResult.update({
            "SearchDatetimeStr": lDatetimeNowStr, # Date of data extraction,  [str]
            "SearchItems": {} # prepare the result
        })
        # Get List of the page
        lNextPageItemCSS = 'div[data-name="Pagination"] li[class*="active"] + li a'
        lNextPageItem = inWebDriver.find_element_by_css_selector(lNextPageItemCSS)
        lPageCounterInt = 1 # Init the page counter
        while lNextPageItem:
            lPageNumberInt = int(inWebDriver.find_element_by_css_selector(css_selector='li[class*="--active--"] span').text) # Get the current page int from web and check with iterator (if not equal - retry all job)
            if lPageNumberInt == lPageCounterInt:
                lOfferListCSSStr = 'div[data-name="Offers"] > div:not([data-name="BannerServicePlaceInternal"]):not([data-name="getBannerMarkup"]):not([data-name="AdFoxBannerTracker"])'
                lOfferList = inWebDriver.find_elements_by_css_selector(css_selector=lOfferListCSSStr)
                for lOfferItem in lOfferList: # Processing the item, extract info
                    lOfferItemInfo = { # Item URL with https
                        "TitleStr": "3-комн. кв., 31,4 м², 5/8 этаж", # Offer title [str]
                        "PriceFloat": 10000000.0, # Price [float]
                        "PriceSqmFloat": 133333.0, # CALCULATED Price per square meters [float]
                        "SqMFloat": 31.4, # Square meters in flat [float]
                        "FloorCurrentInt": 5, # Current floor [int]
                        "FloorTotalInt": 8, # Current floor [int]
                        "RoomCountInt": 3  # Room couint [int]
                    }
                    lTitleStr = lOfferItem.find_element_by_css_selector(css_selector='div[data-name="TopTitle"],div[data-name="Title"]').text # Extract title text
                    if inLogger: inLogger.info(f"Старт обработки предложения: {lTitleStr}")
                    lPriceStr = lOfferItem.find_element_by_css_selector(css_selector='div[data-name="Price"]  > div[class*="header"],div[data-name="TopPrice"] > div[class*="header"]').text # Extract total price
                    lURLStr = lOfferItem.find_element_by_css_selector(css_selector='a[class*="--header--"]').get_attribute("href") # Extract offer URL
                    lOfferItemInfo["TitleStr"] = lTitleStr # set the title
                    lPriceStr = lPriceStr.replace(" ","").replace("₽","") # Remove some extra symbols
                    lOfferItemInfo["PriceFloat"] = round(float(lPriceStr),2) # Convert price to the float type
                    #Check if Апартаменты
                    if "АПАРТАМЕНТЫ" in lTitleStr.upper():
                        lREResult = re.search(r".*, (\d*,?\d*) м², (\d*)/(\d*) эта.", lTitleStr)  # run the re
                        lOfferItemInfo["RoomCountInt"] = 1 # Room count
                        lSqmStr = lREResult.group(1)
                        lSqmStr= lSqmStr.replace(",",".")
                        lOfferItemInfo["SqMFloat"] = round(float(lSqmStr),2) # sqm count
                        lOfferItemInfo["FloorCurrentInt"] = int(lREResult.group(2)) # Floor current
                        lOfferItemInfo["FloorTotalInt"] = int(lREResult.group(3)) # Floor total
                        lOfferItemInfo["PriceSqmFloat"] = round(lOfferItemInfo["PriceFloat"] / lOfferItemInfo["SqMFloat"],2) # Sqm per M
                    else:
                        lREResult = re.search(r".*(\d)-комн. .*, (\d*,?\d*) м², (\d*)/(\d*) эта.", lTitleStr) # run the re
                        lOfferItemInfo["RoomCountInt"] = int(lREResult.group(1)) # Room count
                        lSqmStr = lREResult.group(2)
                        lSqmStr= lSqmStr.replace(",",".")
                        lOfferItemInfo["SqMFloat"] = round(float(lSqmStr),2) # sqm count
                        lOfferItemInfo["FloorCurrentInt"] = int(lREResult.group(3)) # Floor current
                        lOfferItemInfo["FloorTotalInt"] = int(lREResult.group(4)) # Floor total
                        lOfferItemInfo["PriceSqmFloat"] = round(lOfferItemInfo["PriceFloat"] / lOfferItemInfo["SqMFloat"],2) # Sqm per M
                    lResult['SearchItems'][lURLStr] = lOfferItemInfo # Set item in result dict
                # Click next page item
                lNextPageItem = None
                lNextPageList = inWebDriver.find_elements_by_css_selector(lNextPageItemCSS)
                if len(lNextPageList)>0:
                    lNextPageItem = lNextPageList[0]
                    try:
                        #lNextPageItem = WebDriverWait(lWebDriver, 10).until(EC.visibility_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, 'div[data-name="Pagination"]')))
                        #lNextPageItem.click()
                        inWebDriver.execute_script("""document.querySelector('div[data-name="Pagination"] li[class*="active"] + li a').click()""")
                    except Exception as e:
                        print(e)
                    time.sleep(0.5) # some init operations
                    # wait while preloader is active. If timeout - retry all job
                    lTimeFromFLoat = time.time() # get current time in float (seconds)
                    lDoWaitBool = True
                    while lDoWaitBool:
                        lPreloaderCSS = inWebDriver.find_elements_by_css_selector(css_selector='div[class*="--preloadOverlay--"]')
                        if len(lPreloaderCSS)>0: time.sleep(0.5) # preloader is here - wait
                        else: lDoWaitBool = False # Stop wait if preloader is dissappear
                        if (time.time() - lTimeFromFLoat) > 15: # check if timeout is more than 15 seconds
                            lRetryJobBool = True # Loading error on page - do break, then retry the job
                            if inLogger: inLogger.warning(f"Ожидание загрузки страницы более {15} с., Робот повторит задание сначала")
                            break # break the loop
                    if lRetryJobBool == True: # break the loop if RetryJobBool is true
                        break
                lPageCounterInt = lPageCounterInt + 1 # Increment the page counter
            else:
                lRetryJobBool = True
                if inLogger: inLogger.warning(
                    f"Следующая страница по списку не была загружена. Была загружена страница: {lPageNumberInt}, Ожидалась страница: {lPageCounterInt}")
        if lRetryJobBool == False:  # break the loop if RetryJobBool is true
            # Check dir - create if not exists
            if not os.path.exists(os.path.join('Datasets',lResult['SearchKeyStr'])):
                os.makedirs(os.path.join('Datasets',lResult['SearchKeyStr']))
            # Save result in file
            lFile = open(f"{os.path.join('Datasets',lResult['SearchKeyStr'],lDatetimeNowStr.replace(' ','_').replace('-','_').replace(':','_').replace('.','_'))}.json","w",encoding="utf-8")
            lFile.write(json.dumps(lResult))
            lFile.close()

# Инициализировать Google Chrome with selenium web driver
lWebDriver = WebDriverInit(inWebDriverFullPath = gWebDriverFullPath, inChromeExeFullPath = gChromeExeFullPath, inExtensionFullPathList = gExtensionFullPathList)
lFilterURLStr = "https://www.cian.ru/cat.php?deal_type=sale&engine_version=2&in_polygon%5B1%5D=37.6166_55.7678%2C37.6147_55.7688%2C37.6114_55.7694%2C37.6085_55.7698%2C37.6057_55.77%2C37.6018_55.77%2C37.5987_55.77%2C37.5961_55.7688%2C37.5942_55.7677%2C37.5928_55.7663%2C37.5915_55.7647%2C37.5908_55.7631%2C37.5907_55.7616%2C37.5909_55.7595%2C37.5922_55.7577%2C37.5944_55.7563%2C37.5968_55.7555%2C37.6003_55.7547%2C37.603_55.7543%2C37.6055_55.7542%2C37.6087_55.7541%2C37.6113_55.7548%2C37.6135_55.756%2C37.6151_55.7574%2C37.6163_55.7589%2C37.6179_55.7606%2C37.6187_55.7621%2C37.619_55.7637%2C37.6194_55.7651%2C37.6193_55.7667%2C37.6178_55.7679%2C37.6153_55.7683%2C37.6166_55.7678&offer_type=flat&polygon_name%5B1%5D=%D0%9E%D0%B1%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%8C+%D0%BF%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%B0&room1=1&room2=1"
lJobItem = {
    "SearchKeyStr": "МСК_Тверской",
    "SearchTitleStr": "Москва, район Тверской",  # Title of the search [str]
    "SearchURLStr": lFilterURLStr,
    # URL of the CIAN search [str]
}
OffersByJobExtractDict(inLogger = logging, inWebDriver = lWebDriver, inJob = lJobItem)

Подведем итоги

Уважаемые роботизаторы.

Мы успешно преодолели вторую серию туториалов по созданию роботов в WEB приложениях с помощью open source pyOpenRPA. Готовый проект робота Вы можете найти в репозитории pyOpenRPA по ссылочке.

В нашем аресенале уже имеются изученные технологии упраления Desktop и WEB приложениями. В следующей статье-туториале мы остановимся на особенностях роботизированного управления мышью и клавиатурой.

Пишите комменты, внедряйте бесплатных роботов, будьте счастливы.

До скорых публикаций!

Источник: https://habr.com/ru/post/515310/

Вернуться к списку

Интересные статьи

Меняем страницу просмотра элемента универсальных списков в коробочном Битрикс24

Всем привет. Если вы когда-либо работали с универсальными списками в Битрикс24, то, наверное, в курсе, что страница детального просмотра элемента полностью идентична странице редак...

Управление приведенным освоенным объемом

В данной статье рассматривается вариант использования управление освоенным объемом с нормированным бюджетом (Earned Volume Management with a normalized budget). Таким образом, сохраня...

Книга «Управление памятью в .NET для профессионалов» в правильном переводе команды DotNetRu

Совсем недавно в издательстве ДМК-пресс на русском языке вышла замечательная книга Конрада Кокосы «Управление памятью в .NET для профессионалов». Это издание примечательно тем, что в переводе ...

Пример создания с нуля интернет-магазина на конструкторе Битрикс24

В обновлении «Сидней» Битрикс выпустил новый продукт в составе Битрикс24: магазины. Теперь в любом портале можно создать не только лендинг или многостраничный сайт, но даже интернет-магазин. С корзино...

Node.js: управление памятью, доступной приложениям, выполняемым в контейнерах

При запуске Node.js-приложений в контейнерах Docker традиционные настройки памяти не всегда работают так, как ожидается. Материал, перевод которого мы сегодня публикуем, посвящён поиску ответа на...