如何用Selenium和Python自动选择含EUR的网页下拉列表项

核心问题修正 #

你的代码在选择EUR下拉选项时存在几个关键问题，同时还有逻辑分支、等待方式的不合理之处，以下是针对性调整：

1. 替换硬等待为显式等待 #

time.sleep()依赖固定时长，稳定性差，改用WebDriverWait等待元素加载完成，确保操作时机正确。

2. 修正EUR选项定位逻辑 #

Firefox对XPath的matches()语法支持有限，改用contains()定位包含"EUR"的下拉项；同时要定位到可点击的父链接元素，避免点击无效。

3. 修复代码分支问题 #

原代码仅当cname == "TietoEVRY Oy"时执行核心逻辑，但当前stock_list里是"Nordea Bank Ab"，导致逻辑永远不会触发，需去掉该条件判断。

4. 补全变量定义 #

原代码中old_csv1在使用前未定义，会引发报错，需增加文件存在性判断和默认值处理。

修正后的完整代码 #

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
import pandas as pd
import os
import time

print("Starting stock script")
p = "C:/Users/apskaita3/Finansų analizės ir valdymo sprendimai, UAB/Rokas Toomsalu - Power BI analitika/Integracijos/1_Public comapnies analytics/2. Nasdaq Helsinki/Nasdaq_historical_prices"

stock_list = [
    {"name": "Nordea Bank Ab", "csv_name": "C:/Users/apskaita3/Finansų analizės ir valdymo sprendimai, UAB/Rokas Toomsalu - Power BI analitika/Integracijos/1_Public comapnies analytics/Databasesets/Nasdaq_historical_prices/NDA-FI.csv"}
]

for i in stock_list:
    csv_name = i['csv_name']
    print(f"Starting iteration {i}")
    cname = i['name']

    # 初始化Firefox驱动
    driver = webdriver.Firefox(executable_path=r'C:/Users/apskaita3/Documents/geckodriver.exe', service_log_path="C:/Users/apskaita3/Downloads/geckodriver.log")
    driver.maximize_window()
    driver.get("https://www.nasdaqomxnordic.com/shares/historicalprices")

    # 设置起始日期
    fromDate = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.element_to_be_clickable((By.ID, "FromDate")))
    fromDate.click()
    fromDate.clear()
    fromDate.send_keys("2006-01-01")

    # 输入股票名称并等待下拉列表加载
    inputElement = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.element_to_be_clickable((By.ID, "instSearchHistorical")))
    inputElement.send_keys(cname)

    # 等待含EUR的下拉选项出现并点击
    wait = WebDriverWait(driver, 10)
    eur_option = wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, "//div[contains(text(), 'EUR')]/parent::a")))
    eur_option.click()

    # 等待页面加载完成，切换调整后价格并导出CSV
    WebDriverWait(driver, 10).until(EC.element_to_be_clickable((By.ID, "showAdjusted"))).click()
    WebDriverWait(driver, 10).until(EC.element_to_be_clickable((By.ID, "exportExcel"))).click()

    # 等待下载完成（根据网络情况调整时长）
    time.sleep(8)

    # 处理下载的CSV文件
    download_dir = "C:/Users/apskaita3/Downloads/"
    accepted_extensions = ["csv"]
    filenames = [fn for fn in os.listdir(download_dir) if fn.split(".")[-1] in accepted_extensions and "-2006-01-01" in fn]
    
    if not filenames:
        print("未找到下载的CSV文件")
        driver.close()
        continue

    a1 = filenames[0]
    try:
        old_csv1 = pd.read_csv(os.path.join(download_dir, a1), sep=';', skiprows=1)
    except pd.errors.EmptyDataError:
        old_csv1 = pd.DataFrame(columns=['Date', 'Bid', 'Ask', 'Opening price','High price','Low price','Closing price', 'Average price','Total volume','Turnover','Trades'])

    # 读取现有CSV文件，处理格式兼容问题
    if os.path.exists(csv_name):
        try:
            new_csv1 = pd.read_csv(csv_name, sep=';')
            if 'sep=' in new_csv1.columns.tolist():
                new_csv1 = pd.read_csv(csv_name, sep=';', skiprows=1)
            else:
                new_csv1 = pd.read_csv(csv_name, sep=',')
        except Exception as e:
            print(f"读取现有CSV出错: {e}")
            new_csv1 = pd.DataFrame(columns=old_csv1.columns)
    else:
        new_csv1 = pd.DataFrame(columns=old_csv1.columns)

    # 合并数据并去重
    new_df1 = pd.concat([old_csv1, new_csv1]).reset_index(drop=True)
    new_df1.columns = old_csv1.columns
    new_df1['Trades'] = new_df1['Trades'].replace(" ", "", regex=True)
    new_df1 = new_df1.sort_values('Date', ascending=False).drop_duplicates(subset='Date')
    
    # 删除多余列
    if 'Unnamed: 11' in new_df1.columns.tolist():
        del new_df1['Unnamed: 11']
    
    # 保存更新后的数据
    new_df1.to_csv(csv_name, index=False)
    print("数据更新完成")

    # 清理下载的临时文件
    for e in os.listdir(download_dir):
        if "-2006-01-01" in e:
            os.remove(os.path.join(download_dir, e))

    driver.close()
    time.sleep(3)

关键调整说明 #

• 显式等待：所有元素操作前通过WebDriverWait等待元素可交互，避免页面加载延迟导致的报错。
• 有效定位：用//div[contains(text(), 'EUR')]/parent::a定位EUR选项的父链接，确保点击操作有效触发页面跳转。
• 逻辑修复：移除针对特定股票的判断分支，让代码对stock_list中所有股票生效。
• 鲁棒性优化：增加文件存在性判断、异常捕获，避免首次运行或文件格式异常时崩溃。
• 去重逻辑：指定按Date列去重，确保历史数据不会重复存储。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Zymantas