# yyds干货盘点 # 盘点Python网络爬虫过程中xpath的联合查询定位一个案例

大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python钻石交流群【髙鵬】问了一个​​Python​​网络爬虫的问题，提问截图如下：

原始代码如下：

import time
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

driver = webdriver.Chrome()

driver.get("https://bookmaker.xyz/")
time.sleep(5)
# print(driver.page_source) # 网页原码

click1 = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="games-navbar"]/div/div/div/div[1]/div/div/a[2]/div/span')
time.sleep(3)
click1.click()
# click2 = driver.find_element(By.XPATH, '//span[@class="Text_label-medium__uChzZ Text_c-white___3mSz" & '
# '@data-testid="opponents-title"]')
text = driver.find_element(By.LINK_TEXT, '//*Aston Villa - West Ham United')

time.sleep(5)
text.click()

# driver.close()

这里【D I Y】给了一个思路，如下图所示。

二、实现过程

这里【瑜亮老师】给出了具体的思路，看上去方法还是很多的，如下所示。

最后给了一份代码如下所示：

import time
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://bookmaker.xyz/")
time.sleep(3)
text = driver.find_element(By.XPATH, '//a[@class="GameOpponents_names__bSbc_"]')
text.click()

顺利地解决了粉丝的问题。

三、总结

大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个​​Python​​网络爬虫的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

最后感谢粉丝【髙鵬】提问，感谢【瑜亮老师】、【D I Y】、【甯同学】、【此类生物】给出的思路和代码解析，感谢【dcpeng】、【冫马讠成】等人参与学习交流。