爬虫的解析方式五:XPath
众多语言都能进行爬虫,但基于python的爬虫显得更加简洁,方便。爬虫也成了python语言中必不可少的一部分。爬虫的解析方式也是多种多样。上一篇给大家讲述的是爬虫的解析方式四:PyQuery,今天给大家带来的是另一种方式,XPath。
python爬虫之xpath的基本使用
一、简介
XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言。XPath 可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。XPath 是 W3C XSLT 标准的主要元素,并且 XQuery 和 XPointer 都构建于 XPath 表达之上。
二、安装
pip3 install lxml
三、使用
1、导入
from lxml import etree
2、基本使用
from lxml import etree
wb_data = """ <div> <ul> <li class="item-0"><a href="link1.html">first item</a></li> <li class="item-1"><a href="link2.html">second item</a></li> <li class="item-inactive"><a href="link3.html">third item</a></li> <li class="item-1"><a href="link4.html">fourth item</a></li> <li class="item-0"><a href="link5.html">fifth item</a> </ul> </div> """ html = etree.HTML(wb_data) print(html) result = etree.tostring(html) print(result.decode("utf-8"))
从下面的结果来看,我们打印机html其实就是一个python对象,etree.tostring(html)则是不全里html的基本写法,补全了缺胳膊少腿的标签。
<Element html at 0x39e58f0> <html><body><div> <ul> <li class="item-0"><a href="link1.html">first item</a></li> <li class="item-1"><a href="link2.html">second item</a></li> <li class="item-inactive"><a href="link3.html">third item</a></li> <li class="item-1"><a href="link4.html">fourth item</a></li> <li class="item-0"><a href="link5.html">fifth item</a> </li></ul> </div> </body></html>
3、获取某个标签的内容(基本使用),注意,获取a标签的所有内容,a后面就不用再加正斜杠,否则报错。
写法一
html = etree.HTML(wb_data) html_data = html.xpath('/html/body/div/ul/li/a') print(html) for i in html_data: print(i.text)
<Element html at 0x12fe4b8> first item second item third item fourth item fifth item
写法二(直接在需要查找内容的标签后面加一个/text()就行)
html = etree.HTML(wb_data) html_data = html.xpath('/html/body/div/ul/li/a/text()') print(html) for i in html_data: print(i)
<Element html at 0x138e4b8> first item second item third item fourth item fifth item
4、打开读取html文件
#使用parse打开html的文件 html = etree.parse('test.html') html_data = html.xpath('//*')<br>#打印是一个列表,需要遍历 print(html_data) for i in html_data: print(i.text)
html = etree.parse('test.html') html_data = etree.tostring(html,pretty_print=True) res = html_data.decode('utf-8') print(res)
打印:
<div> <ul> <li class="item-0"><a href="link1.html">first item</a></li> <li class="item-1"><a href="link2.html">second item</a></li> <li class="item-inactive"><a href="link3.html">third item</a></li> <li class="item-1"><a href="link4.html">fourth item</a></li> <li class="item-0"><a href="link5.html">fifth item</a></li> </ul> </div>
5、打印指定路径下a标签的属性(可以通过遍历拿到某个属性的值,查找标签的内容)
html = etree.HTML(wb_data) html_data = html.xpath('/html/body/div/ul/li/a/@href') for i in html_data: print(i)
打印:
link1.html link2.html link3.html link4.html link5.html
6、我们知道我们使用xpath拿到得都是一个个的ElementTree对象,所以如果需要查找内容的话,还需要遍历拿到数据的列表。
查到绝对路径下a标签属性等于link2.html的内容。
html = etree.HTML(wb_data) html_data = html.xpath('/html/body/div/ul/li/a[@href="link2.html"]/text()') print(html_data) for i in html_data: print(i)
打印:
['second item']
second item
7、上面我们找到全部都是绝对路径(每一个都是从根开始查找),下面我们查找相对路径,例如,查找所有li标签下的a标签内容。
html = etree.HTML(wb_data) html_data = html.xpath('//li/a/text()') print(html_data) for i in html_data: print(i)
打印:
['first item', 'second item', 'third item', 'fourth item', 'fifth item'] first item second item third item fourth item fifth item
8、上面我们使用绝对路径,查找了所有a标签的属性等于href属性值,利用的是/---绝对路径,下面我们使用相对路径,查找一下l相对路径下li标签下的a标签下的href属性的值,注意,a标签后面需要双//。
html = etree.HTML(wb_data) html_data = html.xpath('//li/a//@href') print(html_data) for i in html_data: print(i)
打印:
['link1.html', 'link2.html', 'link3.html', 'link4.html', 'link5.html'] link1.html link2.html link3.html link4.html link5.html
9、相对路径下跟绝对路径下查特定属性的方法类似,也可以说相同。
html = etree.HTML(wb_data) html_data = html.xpath('//li/a[@href="link2.html"]') print(html_data) for i in html_data: print(i.text)
打印:
[<Element a at 0x216e468>] second item
10、查找最后一个li标签里的a标签的href属性
html = etree.HTML(wb_data) html_data = html.xpath('//li[last()]/a/text()') print(html_data) for i in html_data: print(i)
打印:
['fifth item'] fifth item
11、查找倒数第二个li标签里的a标签的href属性
html = etree.HTML(wb_data) html_data = html.xpath('//li[last()-1]/a/text()') print(html_data) for i in html_data: print(i)
打印:
['fourth item'] fourth item
12、如果在提取某个页面的某个标签的xpath路径的话,可以如下图:
//*[@id="kw"]
解释:使用相对路径查找所有的标签,属性id等于kw的标签。
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from scrapy.selector import Selector, HtmlXPathSelector from scrapy.http import HtmlResponse html = """<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </head> <body> <ul> <li><a id='i1' href="link.html">first item</a></li> <li><a id='i2' href="llink.html">first item</a></li> <li><a href="llink2.html">second item<span>vv</span></a></li> </ul> <div><a href="llink2.html">second item</a></div> </body> </html> """ response = HtmlResponse(url='http://example.com', body=html,encoding='utf-8') # hxs = HtmlXPathSelector(response) # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[2]') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[@id]') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[@id="i1"]') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[@href="link.html"][@id="i1"]') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[contains(@href, "link")]') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[starts-with(@href, "link")]') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[re:test(@id, "i\d+")]') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[re:test(@id, "i\d+")]/text()').extract() # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[re:test(@id, "i\d+")]/@href').extract() # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('/html/body/ul/li/a/@href').extract() # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//body/ul/li/a/@href').extract_first() # print(hxs) # ul_list = Selector(response=response).xpath('//body/ul/li') # for item in ul_list: # v = item.xpath('./a/span') # # 或 # # v = item.xpath('a/span') # # 或 # # v = item.xpath('*/a/span') # print(v)
Atas ialah kandungan terperinci 爬虫的解析方式五:XPath. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Kod VS boleh digunakan untuk menulis Python dan menyediakan banyak ciri yang menjadikannya alat yang ideal untuk membangunkan aplikasi python. Ia membolehkan pengguna untuk: memasang sambungan python untuk mendapatkan fungsi seperti penyempurnaan kod, penonjolan sintaks, dan debugging. Gunakan debugger untuk mengesan kod langkah demi langkah, cari dan selesaikan kesilapan. Mengintegrasikan Git untuk Kawalan Versi. Gunakan alat pemformatan kod untuk mengekalkan konsistensi kod. Gunakan alat linting untuk melihat masalah yang berpotensi lebih awal.

Dalam kod VS, anda boleh menjalankan program di terminal melalui langkah -langkah berikut: Sediakan kod dan buka terminal bersepadu untuk memastikan bahawa direktori kod selaras dengan direktori kerja terminal. Pilih arahan Run mengikut bahasa pengaturcaraan (seperti python python your_file_name.py) untuk memeriksa sama ada ia berjalan dengan jayanya dan menyelesaikan kesilapan. Gunakan debugger untuk meningkatkan kecekapan debug.

Sambungan kod VS menimbulkan risiko yang berniat jahat, seperti menyembunyikan kod jahat, mengeksploitasi kelemahan, dan melancap sebagai sambungan yang sah. Kaedah untuk mengenal pasti sambungan yang berniat jahat termasuk: memeriksa penerbit, membaca komen, memeriksa kod, dan memasang dengan berhati -hati. Langkah -langkah keselamatan juga termasuk: kesedaran keselamatan, tabiat yang baik, kemas kini tetap dan perisian antivirus.

Kod VS boleh dijalankan pada Windows 8, tetapi pengalaman mungkin tidak hebat. Mula -mula pastikan sistem telah dikemas kini ke patch terkini, kemudian muat turun pakej pemasangan kod VS yang sepadan dengan seni bina sistem dan pasangnya seperti yang diminta. Selepas pemasangan, sedar bahawa beberapa sambungan mungkin tidak sesuai dengan Windows 8 dan perlu mencari sambungan alternatif atau menggunakan sistem Windows yang lebih baru dalam mesin maya. Pasang sambungan yang diperlukan untuk memeriksa sama ada ia berfungsi dengan betul. Walaupun kod VS boleh dilaksanakan pada Windows 8, disyorkan untuk menaik taraf ke sistem Windows yang lebih baru untuk pengalaman dan keselamatan pembangunan yang lebih baik.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
