xpath库学习

xpath解析是我们在爬虫中最常用也是最通用的一种数据解析方式。

环境安装

pip install lxml

解析原理

使用通用爬虫爬取网页数据
实例化etree对象，且将页面数据加载到该对象中
使用xpath函数结合xpath表达式进行标签定位和指定数据提取

实例化etree对象

- 1.将本地的html文档中的源码数据加载到etree对象中：

            etree.parse(filePath)

- 2.可以将从互联网上获取的源码数据加载到该对象中

            etree.HTML('page_text')

xpath表达式

   - xpath表达式:

         - xpath('xpath表达式')

        - /:表示的是从根节点开始定位。表示的是一个层级。

        - //:表示的是多个层级。可以表示从任意位置开始定位。

        - 属性定位：//div[@class='song'] tag[@attrName="attrValue"]

        - 索引定位：//div[@class="song"]/p[3] 索引是从1开始的。

        - 取文本：

            - /text() 获取的是标签中直系的文本内容

            - //text() 标签中非直系的文本内容（所有的文本内容）

        - 取属性：

            /@attrName     ==>img/src

xpath使用案例

属性定位：

    #找到class属性值为song的div标签

    //div[@class="song"]

层级&索引定位：

    #找到class属性值为tang的div的直系子标签ul下的第二个子标签li下的直系子标签a

    //div[@class="tang"]/ul/li[2]/a

逻辑运算：

    #找到href属性值为空且class属性值为du的a标签

    //a[@href="" and @class="du"]

模糊匹配：

    //div[contains(@class, "ng")]

    //div[starts-with(@class, "ta")]

取文本：

    # /表示获取某个标签下的文本内容

    # //表示获取某个标签下的文本内容和所有子标签下的文本内容

    //div[@class="song"]/p[1]/text()

    //div[@class="tang"]//text()

取属性：

    //div[@class="tang"]//li[2]/a/@href

爬虫分析案例

解析58二手房的相关数据

import requests

from lxml import etree

# 需求：爬取58二手房中的房源信息

if __name__ == "__main__":

    headers = {

        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36'

    }

    # 爬取到页面源码数据

    url = 'https://bj.58.com/ershoufang/'

    page_text = requests.get(url=url, headers=headers).text

    # 数据解析

    tree = etree.HTML(page_text)

    # 存储的就是li标签对象

    li_list = tree.xpath('//ul[@class="house-list-wrap"]/li')

    fp = open('58.txt', 'w', encoding='utf-8')

    for li in li_list:

        # 局部解析

        title = li.xpath('./div[2]/h2/a/text()')[0]  # ./表示当前解析的li标签为源码参照物

        print(title)

        fp.write(title + '\n')

解析下载图片数据：

# 需求：解析下载图片数据 http://pic.netbian.com/4kbeijing/

import requests

from lxml import etree

import os

if __name__ == "__main__":

    url = 'http://pic.netbian.com/4kbeijing/'

    headers = {

        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36'

    }

    response = requests.get(url=url, headers=headers)

    # 手动设定响应数据的编码格式

    # response.encoding = 'utf-8'

    page_text = response.text

    # 数据解析：src的属性值  alt属性

    tree = etree.HTML(page_text)

    li_list = tree.xpath('//div[@class="slist"]/ul/li')

    # 创建一个文件夹

    if not os.path.exists('./picLibs'):

        os.mkdir('./picLibs')

    for li in li_list:

        img_src = 'http://pic.netbian.com' + li.xpath('./a/img/@src')[0]

        img_name = li.xpath('./a/img/@alt')[0] + '.jpg'

        # 通用处理中文乱码的解决方案

        # encode('iso-8859-1')

        # 是将gbk编码编码成unicode编码

        # decode(‘gbk’) 是从unicode编码解码成gbk字符串

        img_name = img_name.encode('iso-8859-1').decode('gbk')

        # print(img_name,img_src)

        # 请求图片进行持久化存储

        img_data = requests.get(url=img_src, headers=headers).content

        img_path = 'picLibs/' + img_name

        with open(img_path, 'wb') as fp:

            fp.write(img_data)

            print(img_name, '下载成功！！！')

解析出所有城市名称

# 项目需求：解析出所有城市名称https://www.aqistudy.cn/historydata/

import requests

from lxml import etree

if __name__ == "__main__":

    # headers = {

    #     'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36'

    # }

    # url = 'https://www.aqistudy.cn/historydata/'

    # page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text

    #

    # tree = etree.HTML(page_text)

    # host_li_list = tree.xpath('//div[@class="bottom"]/ul/li')

    # all_city_names = []

    # #解析到了热门城市的城市名称

    # for li in host_li_list:

    #     hot_city_name = li.xpath('./a/text()')[0]

    #     all_city_names.append(hot_city_name)

    #

    # #解析的是全部城市的名称

    # city_names_list = tree.xpath('//div[@class="bottom"]/ul/div[2]/li')

    # for li in city_names_list:

    #     city_name = li.xpath('./a/text()')[0]

    #     all_city_names.append(city_name)

    #

    # print(all_city_names,len(all_city_names))

    headers = {

        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36'

    }

    url = 'https://www.aqistudy.cn/historydata/'

    page_text = requests.get(url=url, headers=headers).text

    tree = etree.HTML(page_text)

    # 解析到热门城市和所有城市对应的a标签

    # //div[@class="bottom"]/ul/li/          热门城市a标签的层级关系

    # //div[@class="bottom"]/ul/div[2]/li/a  全部城市a标签的层级关系

    a_list = tree.xpath(

        '//div[@class="bottom"]/ul/li/a | //div[@class="bottom"]/ul/div[2]/li/a')

    all_city_names = []

    for a in a_list:

        city_name = a.xpath('./text()')[0]

        all_city_names.append(city_name)

    print(all_city_names, len(all_city_names))

爬取站长素材中免费简历模板

# 项目需求：爬取站长素材中免费简历模板 http://sc.chinaz.com/jianli/free.html

import requests

import os

from lxml import etree

if __name__ == "__main__":

    headers = {

        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36'

    }

    url = 'http://sc.chinaz.com/jianli/free.html'

    # 创建一个文件夹jianlitemplates

    if not os.path.exists('./jianlitemplates'):

        os.mkdir('./jianlitemplates')

    for page in range(1, 4):  # 分页提取（2-3页)

        if page > 1:

            url = 'http://sc.chinaz.com/jianli/free_%s.html' % page

        # print(url)

        page_text = requests.get(url=url, headers=headers).text

        tree = etree.HTML(page_text)

        jianli_href_list = tree.xpath(

            '//div[@class="box col3 ws_block"]/a/@href')  # 模板链接

        jianli_name_list = tree.xpath(

            '//div[@class="box col3 ws_block"]/a/img/@alt')  # 模板标题

        title_list = [t.encode('iso-8859-1').decode('utf-8')

                      for t in jianli_name_list]  # 转中文

        for ind, h in enumerate(jianli_href_list):  # 抓取简历模板页

            con_text = requests.get(url=h, headers=headers).text

            con_tree = etree.HTML(con_text)

            con_href = con_tree.xpath(

                '//div[@class="clearfix mt20 downlist"]/ul/li/a/@href')[0]  # 得到下载链接

            print(con_href, title_list[ind])

            wrd_path = 'jianlitemplates/' + title_list[ind] + '.rar'

            # 请求模板进行持久化存储

            wrd_data = requests.get(url=con_href, headers=headers).content

            with open(wrd_path, 'wb') as fp:  # 保存简历模板

                fp.write(wrd_data)

                print(title_list[ind], '下载成功！！！')

巴特西

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