requests请求
response的常用方法：
response.text
返回解码后的字符串
respones.content
以字节形式（二进制）返回。
response.status_code
响应状态码
response.request.headers
请求的请求头
response.headers
响应头
response.encoding = 'utf-8'
可以设置编码类型
response.encoding
获取当前的编码
response.json()
内置的JSON解码器，以json形式返回,前提返回的内容确保是json格式的，不然解析出错会抛异常
基本POST请求（data参数）
(一)最基本post方法
response = requests.post(url=url, data = data)
url:post请求的目标url
data:post请求的表单数据
(二)post请求上传文件
url = 'https://httpbin.org/post'
files = {'file': open('image.png', 'rb')}
response = requests.post(url, files=files)
print(response.text)
(三)设置代理
import requests
# 根据协议类型，选择不同的代理
proxies = {
"http": "http://12.34.56.79:9527",
"https": "http://12.34.56.79:9527",
}
response = requests.get(
"http://www.baidu.com",
proxies = proxies
)
print(response.text)
（四）Cookie
import requests
response = requests.get("https://www.douban.com/")
# 7\. 返回CookieJar对象:
cookiejar = response.cookies
# 8\. 将CookieJar转为字典：
cookiedict = requests.utils.dict_from_cookiejar(
cookiejar
)
print (cookiejar)
print (cookiedict)
(五)session
import requests
# 1\. 创建session对象，可以保存Cookie值
ssion = requests.session()
# 2\. 处理 headers
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"
}
# 3\. 需要登录的用户名和密码
data = {
"email":"18518753265",
"password":"ljh123456"
}
# 4\. 发送附带用户名和密码的请求，并获取登录后的Cookie值，保存在ssion里
ssion.post(
"http://www.renren.com/PLogin.do",
data = data
)
# 5\. ssion包含用户登录后的Cookie值，可以直接访问那些登录后才可以访问的页面
response = ssion.get(
"http://www.renren.com/965722397/profile"
)
# 6\. 打印响应内容
print (response.text)
xpath
（一）什么是XPath？
XPath (XML Path Language) 是一门在 XML 文档中查找信息的语言，可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。
（二）什么是xml
xml：被设计的目的是为了传输数据，结构和html非常相似，是一种标记语言
（三）xpath的常见语法：
nodename 选取此节点的所有子节点
/ 从根节点开始查找
// 匹配节点，不考虑节点的位置
. 选取当前节点
.. 选取当前节点的父节点
a/@href 取标签的数据
a/text() 选取标签文本
a[@class="123"] 根据class属性寻找标签
a[@id="123"] 根据id属性寻找标签
a[@id="123"][last()] 取最后一个id为123的a标签
a[@id="123"][postion() < 2] 取id为123的前两个a标签
BeautifulSoup4
和 lxml 一样，Beautiful Soup 也是一个HTML/XML的解析器，主要的功能也是如何解析和提取 HTML/XML 数据。
四大对象种类
Beautiful Soup将复杂HTML文档转换成一个复杂的树形结构,每个节点都是Python对象,所有对象可以归纳为4种:
Tag:通俗点讲就是 HTML 中的一个个标签
The Dormouse's story
The Dormouse's story
NavigableString
既然我们已经得到了标签的内容，那么问题来了，我们要想获取标签内部的文字怎么办呢？很简单，用 .string 即可，例如
print (soup.p.string)
# The Dormouse's story
print (type(soup.p.string))
# In [13]:
BeautifulSoup
BeautifulSoup 对象表示的是一个文档的内容。大部分时候,可以把它当作 Tag 对象，是一个特殊的 Tag，我们可以分别获取它的类型，名称，以及属性来感受一下
print type(soup.name)
#
print soup.name
# [document]
print soup.attrs # 文档本身的属性为空
# {}
Comment
Comment 对象是一个特殊类型的 NavigableString 对象，其输出的内容不包括注释符号。
print soup.a
#
print soup.a.string
# Elsie
print type(soup.a.string)
#
pyquery
pyquery语法规则类似于Jquery，可以对html文本进行解析
基本用法：
pq = PyQuery(html文档)
pq('css选择器')
items()：获取到多个标签时，使用items（）将PyQuery转换为一个生成器，然后再使用for in循环
filter('css选择器')：过滤
text（）：获取标签文本
attr('属性名')获取属性值
.html()和.text() 获取相应的 HTML 块或者文本内容，
(selector)：通过选择器来获取目标内容，
.eq(index)：根据索引号获取指定元素（index 从 0 开始）
.find()：查找嵌套元素，
.filter()：根据 class、id 筛选指定元素，
.attr()：获取、修改属性值，
多任务
实现多任务的方式
多线程
多进程
协程
多线程+多进程
并行：
同时发起，同时执行（4核，4个任务）
并发：
同时发起，单个执行
在python语言中，并不能真正意义上实现多线程，因为CPython解释器有一个全局的GIL解释器锁，来保证同一时刻只有一个线程在执行
线程：
是CPU执行的一个基本单元，占用的资源非常少，并且线程和线程之间的资源是共享的，线程是依赖于进程而存在的，
多线程一般适用于I/O密集型操作，线程的执行是无序的
进程：
是操作系统进行资源分配的基本单元，进程的执行也是无序的，
每一个进程都有自己的存储空间，进程之间的资源是不共享的，
多进程能够充分利用CPU，所以一般适用于计算密集型的操作
多线程的创建和使用
from threading import Thread
import threading
import time
data = []
def download_image(url,num):
"""
下载图片
:param url:
:param num:
:return:
"""
global data
time.sleep(2)
print(url,num)
data.append(num)
def read_data():
global data
for i in data:
print(i)
if __name__ == '__main__':
# 获取当前线程的名称threading.currentThread().name
print('主线程开启',threading.currentThread().name)
# 创建一个子线程
"""
target=None:线程要执行的目标函数
name=None:创建线程时，指定线程的名称
args=():为目标函数，传递参数，（tuple元组类型）
"""
thread_sub1 = Thread(
threading=download_image,
name='下载线程',
args=('http://p0.so.qhimgs1.com/bdr/200_200_/t01fea94cc488d93c80.jpg',))
thread_sub2 = Thread(
target=read_data,
name='读取线程',
)
# join阻塞：等待子线程中的任务执行完毕后，再回到主线程中继续
thread_sub1.join()
# 启动线程
thread_sub1.start()
thread_sub2.start()
thread_sub2.join()
# 是否开启守护进程(在开启线程之前设置)
# daemon：False，在主线程结束的时候会检测子线程任务是否会结束，如果子线程中任务没有结束，则会让子线程正常结束任务
# daemon：True，
thread_sub1.daemon = True
print('主线程结束',threading.currentThread().name)
多进程
# 案例网站：世纪佳缘
"""
1、创建任务队列
2、创建爬虫进程，执行爬虫任务
3、创建数据队列
4、创建解析线程，解析获取数据
"""
# 武汉
# http://date.jiayuan.com/eventslist_new.php?
# http://date.jiayuan.com/eventslist_new.php?page=1&city_id=4201&shop_id=33(第一页)
# http://date.jiayuan.com/eventslist_new.php?
# http://date.jiayuan.com/eventslist_new.php?page=2&city_id=4201&shop_id=33(第二页)
# http://date.jiayuan.com/eventslist_new.php?
# http://date.jiayuan.com/eventslist_new.php?page=3&city_id=4201&shop_id=33(第三页)
# 青岛
# http://date.jiayuan.com/eventslist_new.php?page=2&city_id=3702&shop_id=42
# 重庆
# http://date.jiayuan.com/eventslist_new.php?page=2&city_id=50&shop_id=5
# 上海徐家汇店
# http://date.jiayuan.com/eventslist_new.php?page=2&city_id=31&shop_id=15
from multiprocessing import Process,Queue
import requests,json,re
from lxml.html import etree
import time
def down_page_data(taskQueue,dataQueue):
"""
执行任务的下载
:param taskQueue:任务队列
:param dataQueue: 数据队列
:return:
"""
sumTime = 0
while not taskQueue.empty():
if not taskQueue.empty():
sumTime = 0
url = taskQueue.get()# 取出任务队列中的数据
response, cur_page = download_page_data(url)
data_dict = {'data': response.text, 'page': cur_page}
dataQueue.put(data_dict)
# 获取下一页
if cur_page != 1:
print('====',cur_page)
if isinstance(response.json(),list):
next_page = cur_page + 1
next_url = re.sub('page=\d+','page='+str(next_page),url)
taskQueue.put(next_url)
else:
print('已获取到'+str(cur_page)+'页','没有数据了',response.json())
elif cur_page == 1:
next_page = cur_page + 1
next_url = re.sub('page=\d+', 'page=' + str(next_page), url)
taskQueue.put(next_url)
else:
# 数据队列中没有任务了
time.sleep(0.001)
sumTime += 1
if sumTime > 5000:
break
def download_page_data(url):
"""
下载每一个分页的数据
:param url: 分页的url地址
:return:
"""
# http://date.jiayuan.com/eventslist_new.php?
# page =1&city_id=4201&shop_id=3390(武汉)
pattern = re.compile('.*?page=(\d+)&city_id=(\d+)&shop_id=(\d+)')
result = re.findall(pattern,url)[0]# findall 以列表的形式返回
cur_page = result[0]
DATE_SHOW_LOC = result[1]
DATE_SHOW_SHOP = result[2]
print(cur_page,DATE_SHOW_LOC,DATE_SHOW_SHOP)
cookie = 'accessID=20181222134852405410; SESSION_HASH=094567ad0821e39554b5022d5ecb88fda6f5b952; user_access=1; PHPSESSID=574da5dabcd848c1cc0a812df9961ac9; plat=date_pc; DATE_FROM=daohang; Hm_lvt_cdce8cda34e84469b1c8015204129522=1545478311,1545479565,1545538425,1545703166; uv_flag=124.205.158.242; DATE_SHOW_LOC=%s; DATE_SHOW_SHOP=%s;'%(DATE_SHOW_LOC,DATE_SHOW_SHOP)
print(cookie)
req_header = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36',
'Cookie':'accessID=20181222134852405410; SESSION_HASH=094567ad0821e39554b5022d5ecb88fda6f5b952; user_access=1; PHPSESSID=574da5dabcd848c1cc0a812df9961ac9; plat=date_pc; DATE_FROM=daohang; Hm_lvt_cdce8cda34e84469b1c8015204129522=1545478311,1545479565,1545538425,1545703166; uv_flag=124.205.158.242; DATE_SHOW_LOC=50; DATE_SHOW_SHOP=5; Hm_lpvt_cdce8cda34e84469b1c8015204129522=1545704238',
'Referer':'http://date.jiayuan.com/eventslist.php'
}
# cookie_dict = {sub_str.split('=')[0]:sub_str.split('=')[1] for sub_str in cookie.split('; ')}
# print(cookie_dict)
# cookies(cookiejar object or dict)
response = requests.get(url,headers=req_header)
if response.status_code == 200:
print('第'+cur_page+'页获取成功',DATE_SHOW_SHOP,DATE_SHOW_LOC)
return response,int(cur_page)
def parse_page_data(dataQueue):
"""
解析数据
:param dataQueue:
:return:
"""
while not dataQueue.empty():
data = dataQueue.get()# data取的字典类型
page = data['page']
html = data['data']
if page == 1:
print('解析第一页数据，静态页面')
html_element = etree.HTML(html)
hot_active = html_element.xpath('//div[@class="hot_detail fn-clear"]')
for hot_li in hot_active:
full_detail_url = 'http://date.jiayuan.com' + hot_li.xpath('.//h2[@class="hot_title"]/a/@href')[0]
# print(full_detail_url)
response =download_detail_data(full_detail_url)
parse_detail_data(response)
more_active = html_element.xpath('//ul[@class="review_detail fn-clear t-activiUl"]/li')
for more_li in more_active:
full_detail_url = 'http://date.jiayuan.com' + more_li.xpath('.//a[@class="review_link"]/@href')[0]
response = download_detail_data(full_detail_url)
parse_detail_data(response)
else:
print('解析第'+str(page)+'页数据','非静态页面')
# 使用json.loads将json字符串转换为python数据类型
json_obj = json.loads(html)
if isinstance(json_obj,list):# 判断数据是否为list
for sub_dict in json_obj:
id = sub_dict['id']
full_detail_url = 'http://date.jiayuan.com/activityreviewdetail.php?id=%s' % id
response = download_detail_data(full_detail_url)
parse_detail_data(response)
def download_detail_data(url):
"""
根据活动详情的url发起请求
:param url:
:return:
"""
req_header = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36',
'Cookie':'accessID=20181222134852405410; SESSION_HASH=094567ad0821e39554b5022d5ecb88fda6f5b952; user_access=1; PHPSESSID=574da5dabcd848c1cc0a812df9961ac9; plat=date_pc; DATE_FROM=daohang; Hm_lvt_cdce8cda34e84469b1c8015204129522=1545478311,1545479565,1545538425,1545703166; DATE_SHOW_LOC=50; DATE_SHOW_SHOP=5; uv_flag=106.121.135.204;',
'Referer': 'http://date.jiayuan.com/eventslist.php'
}
response = requests.get(url, headers=req_header)
if response.status_code == 200:
print('详情页面获取成功'+response.url)
return response
def parse_detail_data(response):
"""
解析活动详情
:param response:
:return:
"""
html_element = etree.HTML(response.text)
with open('detail.html', 'a+',encoding='utf-8') as file:
file.write(response.text)
# 实例化item
item = {}
# 活动标题
item['title'] = ''.join(html_element.xpath('//h1[@class="detail_title"]/text()')[0])
# 活动时间
item['time'] = ''.join(
html_element.xpath('//div[@class="detail_right fn-left"]/ul[@class="detail_info"]/li[1]//text()')[0])
# 活动地址
item['adress'] = html_element.xpath('//ul[@class="detail_info"]/li[2]/text()')[0]
# 参加人数
item['joinnum'] = html_element.xpath('//ul[@class="detail_info"]/li[3]/span[1]/text()')[0]
# 预约人数
item['yuyue'] = html_element.xpath('//ul[@class="detail_info"]/li[3]/span[2]/text()')[0]
# 介绍
item['intreduces'] = \
html_element.xpath('//div[@class="detail_act fn-clear"][1]//p[@class="info_word"]/span[1]/text()')[0]
# 提示
item['point'] = html_element.xpath('//div[@class="detail_act fn-clear"][2]//p[@class="info_word"]/text()')[0]
# 体验店介绍
item['introductionStore'] = ''.join(
html_element.xpath('//div[@class="detail_act fn-clear"][3]//p[@class="info_word"]/text()'))
# 图片连接
item['coverImage'] = html_element.xpath('//div[@class="detail_left fn-left"]/img/@data-original')[0]
print(item)
with open('shijijiayuan.json','a+',encoding='utf-8') as file:
json_str = json.dumps(item,ensure_ascii=False)+'\n'
file.write(json_str)
if __name__ == '__main__':
# 创建任务队列
taskQueue = Queue()
# 设置起始任务
taskQueue.put('http://date.jiayuan.com/eventslist_new.php?page=1&city_id=4201&shop_id=33')
taskQueue.put('http://date.jiayuan.com/eventslist_new.php?page=2&city_id=31&shop_id=15')
taskQueue.put('http://date.jiayuan.com/eventslist_new.php?page=2&city_id=3702&shop_id=42')
taskQueue.put('http://date.jiayuan.com/eventslist_new.php?page=2&city_id=50&shop_id=5')
# 创建数据队列
dataQueue = Queue()
# 创建进程爬取任务
for i in range(0,4):
process_crawl = Process(target=down_page_data,args=(taskQueue,dataQueue))
process_crawl.start()
time.sleep(10)
# 创建解析进程
for i in range(0,4):
process_parse = Process(target=parse_page_data,args=(dataQueue,))
process_parse.start()
正则表达式
"""
. : 表示匹配除了换行符之外的任意字符
\ ：转义字符
{a-z} :匹配a到z之间的任意字符
\d : 匹配数字（等价于[0-9]）
\D :匹配非数字 [^\d]
\s :匹配空白字符（空格,\n,\t...）
\D :匹配非空白字符
\w ：匹配单词字符 [A-Za-z0-9]
\W : 匹配非单词字符
^ : 匹配以……开头
$ : 匹配以……结尾
() ：表示分组
/ : 表示或的意思
多字符匹配
* ： 匹配*号前面任意字符
+ : 匹配+前面的字符至少一次
? ：匹配？前面的字符0次或1次
{m} : 匹配{m}前面的字符m次
{m,n} ：匹配{m,n}前面的字符m~n次
非贪婪匹配
*?
+?
??
{m,n}?
"""
import re
#把正则表达式构建为一个pattern对象
sub_str = 'abcdefabcd'
pattern = re.compile('b')
#从字符串的起始位置开始匹配，开头就必须符合正则规则，
# 如果匹配到结果了就返回结果，
# 如果匹配不到返回None,单次匹配
result = re.match(pattern,sub_str)
print(type(result))
if result:
print(result.group())
# 在整个字符串中进行匹配，同样是单次匹配，匹配到结果立即返回
# 匹配不到，就返回None
result1 = re.search(pattern,sub_str)
print(result1.group())
# 在整个字符串中进行匹配，匹配出所有符合正则规则的结果
# 以列表的形式返回
result2 = re.findall(pattern,sub_str)
print(result2)
# 在整个字符串中进行匹配，匹配出所有符合正则规则的结果
# 以迭代器的形式返回
result3 = re.finditer(pattern,sub_str)
print(type(result3))
for note in result3:
print(type(note))
print(note.group())
#替换
url = 'http://www.baidu.com/s?kw=aaa&pn=20'
pattern = re.compile('pn=\d+')
# re.sub()
#sub方法中的参数
#pattern \正则规则
#repl， \要替换的字符串
#string, 原始字符串
result4 = re.sub(pattern,'pn=30',url)
print(result4)
#分割re.split()
pattern = re.compile('[=:&]')
result5 = re.split(pattern,url)
print(result5)
sub_html = """
"""
#re.S让点可以匹配包含换行符的任意字符
pattern = re.compile(
''+
''
)
selenium的使用
# selenium:是一个web的自动化测试工具,可以直接运行在浏览器上,
# 但是并不自带浏览器,需要有浏览器驱动,selenium可以根据我们的代码指令
# 让浏览器自动加载页面,这时得到的页面源码是经过浏览器渲染之后的,
# 然后我们就可以在页面源码中寻找节点(动态加载的网页,模拟登录)
#pip3 install selenium
from selenium import webdriver
import time
#加载页面
# driver = webdriver.Firefox(
# executable_path='/home/ljh/桌面/driver/geckodriver'
# )
# #使用get方法打开页面
# driver.get('https://www.baidu.com/')
#加载页面(PhantomJS,无头浏览器)
#warnings.warn('Selenium support for PhantomJS
# has been deprecated, please use headless '
#目前推荐使用谷歌的无头浏览器
# driver = webdriver.PhantomJS(
# executable_path='/home/ljh/桌面/driver/phantomjs'
# )
# driver.get('https://www.baidu.com/')
#
# driver.save_screenshot('baidu.png')
# 加载页面(使用谷歌的浏览器驱动)
# 设置为无头浏览器
opt = webdriver.ChromeOptions()
opt.set_headless()
driver = webdriver.Chrome(
options=opt,
executable_path='E:\\Chrome\\chromdriver2.33\\chromedriver_win32\\chromedriver.exe'
)
#设置页面的加载时间
driver.set_page_load_timeout(10)
#导入容错的模块
from selenium.common import exceptions
try:
driver.get('https://www.baidu.com/')
except exceptions.TimeoutException as err:
print(err,'请求超时')
#可以获得信息
# 获取页面源码(经过浏览器渲染之后的)
page_html = driver.page_source
with open('baidu.html','w',encoding='utf-8') as file:
file.write(page_html)
#获取cookies信息
"""
[
{'domain':
'.baidu.com',
'httpOnly': False,
'path': '/',
'secure': False,
'value': '1431_21080_28206_28131_27750_28139_27509',
'name': 'H_PS_PSSID'},
{'domain': '.baidu.com', 'httpOnly': False, 'path': '/', 'expiry': 3693275324.184597, 'secure': False, 'value': '8C1C72599F01E693A201BA4B33C6DFE0', 'name': 'BIDUPSID'}, {'domain': '.baidu.com', 'httpOnly': False, 'path': '/', 'secure': False, 'value': '0', 'name': 'delPer'}, {'domain': '.baidu.com', 'httpOnly': False, 'path': '/', 'expiry': 3693275324.184649, 'secure': False, 'value': '1545791676', 'name': 'PSTM'}, {'domain': 'www.baidu.com', 'httpOnly': False, 'path': '/', 'expiry': 1546655678, 'secure': False, 'value': '123353', 'name': 'BD_UPN'}, {'domain': 'www.baidu.com', 'httpOnly': False, 'path': '/', 'secure': False, 'value': '0', 'name': 'BD_HOME'}, {'domain': '.baidu.com', 'httpOnly': False, 'path': '/', 'expiry': 3693275324.18448, 'secure': False, 'value': '8C1C72599F01E693A201BA4B33C6DFE0:FG=1', 'name': 'BAIDUID'}]
"""
#获取所有的cookies值
cookies = driver.get_cookies()
#获取某一个cookies值
driver.get_cookie('BD_UPN')
cookies_dict = {cookie['name']:cookie['value'] for cookie in cookies}
print(cookies)
print(cookies_dict)
# # 删除cookie
# driver.delete_cookie('BD_UPN')
# # 删除所有的cookies
# driver.delete_all_cookies()
# 添加cookies
# cookie_dict（字典，存放的cookies信息）
# driver.add_cookie()
# 获取当前加载的页面url地址
cur_url = driver.current_url
print(cur_url)
# 获取当前使用的浏览器的名称
name = driver.name
print(name)
# 定位和操作节点（标签）
"""
driver.find_element_by_xpath()# 根据xpath路径定位标签（到找单个）
driver.find_elements_by_xpath()# 根据xpath路径定位标签（找所有）
driver.find_element_by_css_selector()# 根据css选择器定位标签
driver.find_element_by_partial_link_text()# 根据标签文本（完整）定位
driver.find_element_by_id()# 根据id寻找节点
driver.find_element_by_class_name()# 根据class属性寻找节点
"""
# 找到节点，并输入内容
driver.find_element_by_id('kw').send_keys('隔壁老王')
# 清空数据框
driver.find_element_by_id('kw').clear()
time.sleep(2)
driver.find_element_by_id('kw').send_keys('隔壁老王')
# 找到按钮，模拟点解
driver.find_element_by_id('su').click()
# 保存屏幕的截图
driver.save_screenshot('baiduyixia.png')
# # 前进和后退
# time.sleep(2)
# # 后退
# driver.back()
#
# time.sleep(2)
# # 前进
# driver.forward()
# 设置页面等待：
# 原因是selenium加载页面和浏览器一样都需要时间，特别是动态页面，
# 如果在页面加载出来之前，寻找节点会报异常，
# 所以这是需要设置页面等待
time.sleep(3)
# 设置隐式等待：是指定特定的时间，如果没有出现我们的节点，隐式等待将会等待一段时间继续查找
driver.implicitly_wait(10)
# 设置显式等待：
# 指定一个最长等待时间，
# 直到某一条件成立继续执行，
# 如果在指定时间内没有满足条件（没有找到节点），
# 这时就会抛出异常
from selenium.webdriver.common.by import By # 导入By，根据某个条件查找节点
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait # WebDriverWait设置等待时间
from selenium.webdriver.support import expected_conditions #expected_conditions 设置等待条件
# driver,timeout
a_element = WebDriverWait(driver,10).until(
expected_conditions.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME,'n'))
)
print(a_element.text)
# 获取节点的文本和属性
# .get_attribute('href') 获取标签的属性值
try:
href = driver.find_element_by_xpath('//h3[@class="t"]/a').get_attribute('href')
title = driver.find_element_by_xpath('//h3[@class="t"]/a').text
print(href,title)
except exceptions.NoSuchElementException as err:
print('没有找到节点')
# 隐藏所有图片
imgs = driver.find_elements_by_xpath('//img')
for img in imgs:
driver.execute_script('$(arguments[0]).fadeOut()',img)
#关闭操作
#关闭当前所在的窗口
driver.close()
#退出浏览器
driver.quit()