Selenium 浏览器自动化案例：复用已登录会话批量查询专家信息
功能说明
本脚本通过 Chrome 远程调试模式，复用已登录的浏览器会话，避免重复登录，通过Selenium自动化操作浏览器，批量从指定网页中根据Excel名单查询专家姓名并获取对应的手机号，最终将结果保存到新Excel。
亮点与价值
- 浏览器复用机制（高效且贴近实战）
- 避免重复启动浏览器的耗时和资源消耗，大幅提升批量操作效率；
- 保留浏览器原有会话 / 登录状态（无需重复登录目标网站），贴合真实办公场景需求；
- 调试时可直观看到浏览器操作过程，便于定位问题。
- 成熟的等待策略（稳定性拉满）
- 相比纯固定等待，显式等待 “元素出现即执行”，既保证稳定性（避免元素未加载导致的定位失败），又不浪费多余时间；
- 针对 iframe 加载、元素可见性等不同场景精准等待，覆盖网页加载的核心卡点。
- 完善的 iframe 切换逻辑
- 精准解决网页嵌套 iframe 时 “元素明明存在却定位不到” 的核心痛点；
- 切换逻辑闭环（操作完立即切回主文档），避免后续操作受 iframe 上下文影响。
完整代码
# 导入Selenium核心库：用于驱动浏览器进行自动化操作
from selenium import webdriver
# 导入Selenium浏览器驱动异常类：捕获浏览器连接相关错误
from selenium.common import WebDriverException
# 导入元素定位方式枚举类：提供标准化的元素定位策略（如ID、XPATH等）
from selenium.webdriver.common.by import By
# 导入Selenium异常类：专门捕获超时和元素不存在的异常
from selenium.common.exceptions import TimeoutException
# 显式等待模块：提供智能等待机制（等待元素出现/可点击再执行操作）
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
# 显式等待条件：定义等待的触发条件（如元素可见、框架加载完成等）
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
# 导入time库：用于设置等待时间，确保页面元素加载完成
import time
# 导入pandas库：用于Excel文件的读取和写入操作（数据处理核心）
import pandas as pd
# 导入os库：用于文件路径检查、系统操作等
import os
# ==============================================
# 函数：读取Excel文件中的专家姓名列表
# 参数：file_path - Excel文件的完整路径
# 返回：成功返回姓名列表，失败返回空列表
# 异常处理：文件不存在、读取失败等场景
# ==============================================
def read_excel_data(file_path):
try:
# 检查文件是否存在（前置校验，避免文件不存在报错）
if not os.path.exists(file_path):
print(f"文件不存在: {file_path}")
return []
# 读取Excel文件（pandas默认读取第一个工作表）
df = pd.read_excel(file_path)
# 提取"姓名"列的数据并转换为列表（核心数据提取）
name_list = df['姓名'].values.tolist()
# 打印读取结果，便于调试
print(f"找到 {len(name_list)}条数据")
return name_list
# 捕获所有读取过程中的异常（如文件损坏、列名错误等）
except Exception as e:
print(f"读取Excel文件时出错: {e}")
return []
# ==============================================
# 函数：连接已启动调试模式的Chrome浏览器
# 参数：debug_address - 调试地址（格式：IP:端口，如127.0.0.1:9527）
# 返回：成功返回WebDriver对象，失败返回None
# 核心作用：复用已打开的浏览器，避免重复启动
# ==============================================
def connect_to_existing_chrome(debug_address):
try:
# 配置Chrome选项，指定调试地址
options = webdriver.ChromeOptions()
options.debugger_address = debug_address
# 创建驱动对象，连接调试中的Chrome
driver = webdriver.Chrome(options=options)
# 打印连接成功信息，便于验证
print("=" * 20)
print(f"调试地址: {debug_address}，连接成功！")
print(f"当前窗口标题: {driver.title}")
print(f"当前URL: {driver.current_url}")
print("=" * 20 + "\n")
return driver
# 捕获浏览器连接异常（如端口错误、浏览器未启动调试模式等）
except WebDriverException as e:
print(f"调试地址: {debug_address})，连接失败: {str(e)[:100]}")
return None
# ==============================================
# 函数：将查询结果保存到Excel文件
# 参数：
# data - 待保存的数据（格式：[[姓名1,手机号1],[姓名2,手机号2]]）
# output_path - 保存文件的路径
# 核心作用：数据持久化，统计成功/总数量
# ==============================================
def save_to_excel(data, output_path):
# 将列表数据转换为pandas的DataFrame（指定列名，便于阅读）
df = pd.DataFrame(data, columns=["姓名", "手机号"])
# 保存为Excel文件（index=False 不生成行号）
df.to_excel(output_path, index=False)
# 统计成功获取手机号的数量（过滤异常值）
success_count = len([d for d in data if d[1] not in ["专家搜索不到"]])
total_count = len(data)
# 打印保存结果，便于核对
print(f"数据已保存到: {output_path}")
print(f"成功获取 {success_count}/{total_count} 条数据")
# ==============================================
# 函数：核心自动化操作逻辑
# 参数：
# driver - 已连接的WebDriver对象
# name_list - 待查询的专家姓名列表
# 返回：查询结果列表（格式同save_to_excel的data参数）
# 核心流程：输入姓名→搜索→查看详情→提取手机号→处理异常
# ==============================================
def automate_baidu(driver,name_list):
zj_data = [] # 初始化结果列表，存储每一条查询结果
try:
# 遍历姓名列表，逐个查询
for name in name_list:
wait.until(EC.frame_to_be_available_and_switch_to_it((By.ID, "tab-content-95280013")))
wait.until(EC.frame_to_be_available_and_switch_to_it((By.ID, "main1")))
# 定位专家姓名输入框
input_element = wait.until(
EC.visibility_of_element_located((By.ID, "zjxm$text"))
)
input_element.clear()
input_element.send_keys(name)
# 定位搜索按钮
search_button = wait.until(
EC.visibility_of_element_located((By.XPATH, "/html/body/div[2]/a"))
)
search_button.click()
time.sleep(1.5) # 等待结果加载
try:
# 定位查看图标
element = wait.until(
EC.visibility_of_element_located(
(By.XPATH, "/html/body/div[3]/div/div/div[2]/div[4]/div[2]/div/table/tbody/tr[3]/td[10]/div/i"))
)
element.click()
# 捕获超时异常（表示未找到该专家，无查看图标）
except TimeoutException as e:
zj_data.append([name, "专家搜索不到"]) # 记录失败结果
print(f"{len(zj_data)}.{name},无")
# 切回主文档，避免框架嵌套问题
driver.switch_to.default_content()
continue # 跳过当前姓名，处理下一个
# 回到主文档开始
driver.switch_to.default_content()
# 切换到专家信息弹窗的iframe（通过模糊匹配name属性定位）
wait.until(EC.frame_to_be_available_and_switch_to_it((By.XPATH, "//iframe[contains(@name, 'mini-iframe-')]")))
# 点击"查看隐私信息"按钮（显示手机号）
element = wait.until(
EC.visibility_of_element_located((By.ID, 'datamasking'))
)
element.click()
time.sleep(3) # 等待隐私信息加载（可能延迟显示）
# 定位并提取手机号和姓名（通过ID定位元素，获取文本内容）
mobile = driver.find_element(By.ID, "mobile").text
pwname = driver.find_element(By.ID, "pwname").text
# 记录成功结果
zj_data.append([pwname, mobile])
print(f"{len(zj_data)}.{pwname},{mobile}")
# 回归主文档
driver.switch_to.default_content()
# 关闭详情弹窗（ID: 4的关闭按钮）
element = driver.find_element(by=By.ID, value='4')
element.click()
time.sleep(1.5) # 等待弹窗关闭，避免影响下一次操作
# 返回所有查询结果
return zj_data
# 捕获所有未预期的异常，避免程序崩溃
except Exception as e:
print(f"操作过程中发生如下错误:\n {e}")
return zj_data
# ==============================================
# 主程序入口（脚本执行起点）
# ==============================================
if __name__ == "__main__":
# 配置项（根据实际需求修改）
file_path = "E:\\Project\\demo\\名单.xlsx" # 源Excel文件路径（专家名单）
output_path = "专家信息结果.xlsx" # 结果Excel保存路径
port = 9527 # Chrome调试端口（需与启动浏览器时的端口一致）
debug_address = f"127.0.0.1:{port}" # 调试地址格式：IP:端口
user_address = "D:\\浏览器\\Google\\selenium" # Chrome用户数据目录（避免多用户冲突）
# （可选）自动启动调试模式的Chrome（取消注释即可使用）
# os.popen(f'start chrome --remote-debugging-port={port} --user-data-dir={user_address}')
# 读取Excel中的专家名单
name_list = read_excel_data(file_path)
# 连接已打开的Chrome浏览器
driver = connect_to_existing_chrome(debug_address)
try:
# 初始化显式等待对象（最大等待10秒，全局生效）
wait = WebDriverWait(driver, 10)
# 执行核心自动化操作，获取查询结果
zj_data = automate_baidu(driver,name_list)
# 将结果保存到Excel
save_to_excel(zj_data,output_path)
# 最终执行：无论是否出错，都处理浏览器驱动
finally:
# 等待用户按回车后关闭驱动（保留浏览器窗口，便于调试）
input("\n按Enter键关闭驱动连接（浏览器保持打开）：")
driver.quit()
效果
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