python解析html开发库pyquery使用方法
例如
代码如下:
导演: 汤姆·提克威 / 拉娜·沃卓斯基 / 安迪·沃卓斯基
编剧: 汤姆·提克威 / 安迪·沃卓斯基 / 拉娜·沃卓斯基
主演: 汤姆·汉克斯 / 哈莉·贝瑞 / 吉姆·布劳德本特 / 雨果·维文 / 吉姆·斯特吉斯 / 裴斗娜 / 本·卫肖 / 詹姆斯·达西 / 周迅 / 凯斯·大卫 / 大卫·吉雅西 / 苏珊·萨兰登 / 休·格兰特
类型: 剧情 / 科幻 / 悬疑
官方网站: cloudatlas.warnerbros.com
制片国家/地区: 德国 / 美国 / 香港 / 新加坡
语言: 英语
上映日期: 2013-01-31(中国大陆) / 2012-10-26(美国)
片长: 134分钟(中国大陆) / 172分钟(美国)
IMDb链接: tt1371111
官方小站:
电影《云图》
代码如下:
from pyquery import PyQuery as pq
doc=pq(url='http://movie.douban.com/subject/3530403/')
data=doc('.pl')
for i in data:
print pq(i).text()
输出
代码如下:
导演
编剧
主演
类型:
官方网站:
制片国家/地区:
语言:
上映日期:
片长:
IMDb链接:
官方小站:
用法
用户可以使用PyQuery类从字符串、lxml对象、文件或者url来加载xml文档:
代码如下:
>>> from pyquery import PyQuery as pq
>>> from lxml import etree
>>> doc=pq("")
>>> doc=pq(etree.fromstring(""))
>>> doc=pq(filename=path_to_html_file)
>>> doc=pq(url='http://movie.douban.com/subject/3530403/')
可以像jQuery一样选择对象了
代码如下:
>>> doc('.pl')
[
这样,class为'pl'的对象就全部选择出来了。
不过在使用迭代时需要对文本进行重新封装:
代码如下:
for para in doc('.pl'):
para=pq(para)
print para.text()
导演
编剧
主演
类型:
官方网站:
制片国家/地区:
语言:
上映日期:
片长:
IMDb链接:
官方小站:
这里得到的text是unicode码,如果要写入文件需要编码为字符串。
用户可以使用jquery提供的一些伪类(但还不支持css)来进行操作,诸如:
代码如下:
>>> doc('.pl:first')
[
>>> print doc('.pl:first').text()
导演
Attributes
获取html元素的属性
代码如下:
>>> p=pq('
>>> p.attr('id')
'hello'
>>> p.attr.id
'hello'
>>> p.attr['id']
'hello'
赋值
代码如下:
>>> p.attr.id='plop'
>>> p.attr.id
'plop'
>>> p.attr['id']='ola'
>>> p.attr.id
'ola'
>>> p.attr(id='hello',class_='hello2')
[
]
Traversing
过滤
代码如下:
>>> d=pq('
>>> d('p').filter('.hello')
[
]
>>> d('p').filter('#test')
[
]
>>> d('p').filter(lambda i:i==1)
[
]
>>> d('p').filter(lambda i:i==0)
[
]
>>> d('p').filter(lambda i:pq(this).text()=='hello')
[
]
按照顺序选择
代码如下:
>>> d('p').eq(0)
[
]
>>> d('p').eq(1)
[
]
选择内嵌元素
代码如下:
>>> d('p').eq(1).find('a')
[]
选择父元素
代码如下:
>>> d=pq('
Whoah!
there
')>>> d('p').eq(1).find('em')
[]
>>> d('p').eq(1).find('em').end()
[
]
>>> d('p').eq(1).find('em').end().text()
'there'
>>> d('p').eq(1).find('em').end().end()
[
,
]

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

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti

Serialization dan deserialization objek Python adalah aspek utama dari mana-mana program bukan remeh. Jika anda menyimpan sesuatu ke fail python, anda melakukan siri objek dan deserialization jika anda membaca fail konfigurasi, atau jika anda menjawab permintaan HTTP. Dalam erti kata, siri dan deserialization adalah perkara yang paling membosankan di dunia. Siapa yang peduli dengan semua format dan protokol ini? Anda mahu berterusan atau mengalirkan beberapa objek python dan mengambilnya sepenuhnya pada masa yang akan datang. Ini adalah cara yang baik untuk melihat dunia pada tahap konseptual. Walau bagaimanapun, pada tahap praktikal, skim siri, format atau protokol yang anda pilih boleh menentukan kelajuan, keselamatan, kebebasan status penyelenggaraan, dan aspek lain dari program

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Artikel ini membimbing pemaju Python mengenai bangunan baris baris komando (CLI). Butirannya menggunakan perpustakaan seperti Typer, Klik, dan ArgParse, menekankan pengendalian input/output, dan mempromosikan corak reka bentuk mesra pengguna untuk kebolehgunaan CLI yang lebih baik.

Tutorial ini dibina pada pengenalan sebelumnya kepada sup yang indah, memberi tumpuan kepada manipulasi DOM di luar navigasi pokok mudah. Kami akan meneroka kaedah dan teknik carian yang cekap untuk mengubahsuai struktur HTML. Satu kaedah carian dom biasa ialah Ex

Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...
