之前的文章有关于更多操作方式详细解答，本篇基于前面的知识点进行操作，如果不了解可以先看之前的文章
Python爬虫（1）一次性搞定Selenium(新版)8种find_element元素定位方式
Python爬虫（2）-Selenium控制浏览器
Python爬虫（3）-Selenium结合pywin32模拟键盘操作
Python爬虫（4）-Selenium模拟鼠标操作
Python爬虫（5）-selenium用显式等待、隐式等待、强制等待，解决反复爬取网页时无法定位元素问题
Python爬虫（6）-selenium用requests、wget、urllib3这3种方法搞定图片和PDF文件下载
Python爬虫（7）selenium3种弹窗定位后点击操作，解决点击登录被隐藏iframe无法点击的登陆问题

Python爬虫（8）selenium爬虫后数据，存入sqlit3实现增删改查

Python爬虫（9）selenium爬虫后数据，存入mongodb实现增删改查

本篇继续引用之前爬取房地产的信息作为存入的数据来源

from selenium.webdriver import Chrome, ChromeOptions
from selenium.webdriver.common.by import By
opt = ChromeOptions()            # 创建Chrome参数对象
opt.headless = True              # 把Chrome设置成可视化无界面模式，windows/Linux 皆可
driver = Chrome(options=opt)     # 创建Chrome无界面对象
driver.get("https://hui.fang.anjuke.com/loupan/all/a1_m94-95_o8_w1_z3/")
def sc():
    housename = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="container"]/div[2]/div[1]/div[3]/div[1]/div/a[1]/span').text
    houseaddress = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="container"]/div[2]/div[1]/div[3]/div[1]/div/a[2]/span').text
    housearea = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="container"]/div[2]/div[1]/div[3]/div[1]/div/a[3]').text
    #连接数据库，如果数据库中没有相应的数据库名称会自动创建一个
    print(housename,houseaddress,housearea)



if __name__ == "__main__":
    sc()

在写入之前需要学习python的不同模式打开文件的方式，这个非常有用

更多具体的操作方式看下面这篇文章
Python3 输入和输出

存入csv

python自带方法

由于我需要爬虫后写入所以需要选择以a+模式打开文件并进行写入操作

#用a+模式创建csv文件并写入
    f = open('house.csv', 'a+', encoding='utf-8')
    #基于文件对象构建csv写入
    csv_a = csv.writer(f)
    #将数据写入
    csv_a.writerow([housename,houseaddress,housearea])
    #关闭文件
    f.close()

完整代码

import csv
from selenium.webdriver import Chrome, ChromeOptions
from selenium.webdriver.common.by import By
opt = ChromeOptions()            # 创建Chrome参数对象
opt.headless = True              # 把Chrome设置成可视化无界面模式，windows/Linux 皆可
driver = Chrome(options=opt)     # 创建Chrome无界面对象
driver.get("https://hui.fang.anjuke.com/loupan/all/a1_m94-95_o8_w1_z3/")
def sc():
    housename = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="container"]/div[2]/div[1]/div[3]/div[1]/div/a[1]/span').text
    houseaddress = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="container"]/div[2]/div[1]/div[3]/div[1]/div/a[2]/span').text
    housearea = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="container"]/div[2]/div[1]/div[3]/div[1]/div/a[3]').text
    #连接数据库，如果数据库中没有相应的数据库名称会自动创建一个
    print(housename,houseaddress,housearea)
    #用a+模式创建csv文件并写入
    f = open('house.csv', 'a+', encoding='utf-8')
    #基于文件对象构建csv写入
    csv_a = csv.writer(f)
    #将数据写入
    csv_a.writerow([housename,houseaddress,housearea])
    #关闭文件
    f.close()


if __name__ == "__main__":
    sc()

pandas方式查询文件

这种方法是一次性显示所有的csv里面的内容，如果要将信息单次一条一条插入进行爬虫，就可以用for循环

import pandas as pd#导入pandas
df = pd.read_csv("house.csv", encoding='utf-8')
    print(df)

存入txt

python自带方法

#打开txt文件以a+模式写入
    sctxt = open('house.txt',mode='a+', encoding="utf-8")
    #将爬虫后的文件写入
    sctxt.writelines([housename,houseaddress,housearea])
    #关闭文件
    sctxt.close()

完整代码

import csv
import pandas as pd
from selenium.webdriver import Chrome, ChromeOptions
from selenium.webdriver.common.by import By
opt = ChromeOptions()            # 创建Chrome参数对象
opt.headless = True              # 把Chrome设置成可视化无界面模式，windows/Linux 皆可
driver = Chrome(options=opt)     # 创建Chrome无界面对象
driver.get("https://hui.fang.anjuke.com/loupan/all/a1_m94-95_o8_w1_z3/")
def sc():
    housename = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="container"]/div[2]/div[1]/div[3]/div[1]/div/a[1]/span').text
    houseaddress = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="container"]/div[2]/div[1]/div[3]/div[1]/div/a[2]/span').text
    housearea = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="container"]/div[2]/div[1]/div[3]/div[1]/div/a[3]').text
    #连接数据库，如果数据库中没有相应的数据库名称会自动创建一个
    print(housename,houseaddress,housearea)
    #打开txt文件以a+模式写入
    sctxt = open('house.txt',mode='a+', encoding="utf-8")
    #将爬虫后的文件写入
    sctxt.writelines([housename,houseaddress,housearea])
    #关闭文件
    sctxt.close()
if __name__ == "__main__":
    sc()

pandas方式查询文件

df = pd.read_csv("house.txt", encoding='utf-8')
    print(df)