一.正则表达式 正则表达式为我们提供了抓取数据的快捷方式.虽然该正则表达式更容易适应未来变化,但又存在难以构造.可读性差的问题.当在爬京东网的时候,正则表达式如下图所示: 此外 ,我们都知道,网页时常会产生变更,导致网页中会发生一些微小的布局变化时,此时也会使得之前写好的正则表达式无法满足需求,而且还不太好调试.当需要匹配的内容有很多的时候,使用正则表达式提取目标信息会导致程序运行的速度减慢,需要消耗更多内存. 二.BeautifulSoup BeautifulSoup是一个非常流行的 Pyho

bs4 BeautifulSoup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库,它的使用方式相对于正则来说更加的简单方便 中文文档:https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4.0 Tag name:每一个tag对象都有name属性,为标签的名字 Attributes:在HTML中,tag可能有多个属性,所以tag属性的取值跟字典相同 get_text():通过get_text()方法可以获取某个tag下所有的文本内容 find_

正则表达式的() [] {} 有着不同的意思. () 是为了提取匹配字符串的,表达式中有几个()就有几个相应的匹配字符串 (\s*)表示连续空格的字符串 [] 是定义匹配的字符范围.比如[a-zA-Z0-9]表示相应位置的字符要匹配英文字符和数字.[\s*] 表示空格或者*号 {}一般是用来匹配的长度.比如A{3}表示匹配三个A,B{1,3}表示匹配1到3个B (0-9)匹配'0-9'本身.[0-9]*匹配数字(注意后面有*,可以为空)[0-9]+匹配数字(注意后面有+,不可以为空), {0-9

我是这样理解的, css选择如同你尽可能具体的描述一个元素的形态, 包括他的: 标签, 类, id 以及这些的组合, 目标是尽可能确定元素的唯一坐标 , 以方便选择. 而xpath是根据元素的路径去确定坐标的. 举个例子, 形容上海, 用css可能会是 它是一座直辖市(类),在长江下游(标签),是中国最大的城市(id),人口众多,经济发达(其他标签) 用xpath则是: 它是东经 121°.4′ ;北纬 31°.2′ 的城市(绝对路径) 或者 江苏以南,浙江以北,苏州市东侧,长江入海口(相对路径

前言:在bootstrap4出现之后修改了bootstrap3的不方便之处,让使用框架的前端开发者更加便捷..(bootstrap下文中简称为bs) 一.栅格系统 相对于原来的bs3,bs4具有了范围更大的适应区间.在过去的bs3中的xs sm md lg 中,bs4又增加了一个xl这个区间,为超大屏幕做出了适应. 超小<576px 小≥576px 中等≥768px 大≥992px 超大≥1200px 最大容器宽度 无(自动) 540px 720像素 960像素 1140px 类前缀 .col-

__author__ = 'paul' import re a = "123abc456" print re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group() #123abc456 print re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(0) #123abc456 print re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)&q

import re st = 'asxxixxsaefxxlovexxsdwdxxyouxxde' #search()和 findall()的区别 a = re.search('xx(.*?)xxsaefxx(.*?)xxsdwdxx(.*?)xx',st) #print(a) #运行结果 #<_sre.SRE_Match object; span=(2, 30), match='xxixxsaefxxlovexxsdwdxxyouxx'> #group()方法 b = re.search('

修改 IP 1.打开 "打开网络和共享中心" 2.打开 "更改适配器设置" 3.打开 "本地连接" 属性 4.修改 "协议版本 4" 正则表达式 1. regExp.test(string) 该方法最简单,在string中找到匹配regExp的字符串则返回true,没找到匹配的字符串则返回false var reg = /^1(3|4|5|7|8)\d{9}$/g; // 正则 var result = reg.exec('1

css选择  是依据页面的数据样式定位的, 有标签选择, 类选择, id选择, 或者他们的交并集, 除此之外没有其他的辅助元素了 xpath  是路径表达式,所有元素和内容都可以成为路径的一部分. 两种定位方式功能基本一致, 但是xpath明显更强大, 只是xpath写起来较复杂,css写起来容易些

testtest 返回 Boolean,查找对应的字符串中是否存在模式.var str = "1a1b1c";var reg = new RegExp("1.", "");alert(reg.test(str)); // trueexecexec 查找并返回当前的匹配结果,并以数组的形式返回.var str = "1a1b1c";var reg = new RegExp("1.", ""

LIKE匹配整个列.如果被匹配的文本在列值 中出现,LIKE将不会找到它,相应的行也不被返回(除非使用 通配符).而REGEXP在列值内进行匹配,如果被匹配的文本在 列值中出现,REGEXP将会找到它,相应的行将被返回. <MySQL必知必会> 比如,在以下的学生信息表中,用LIKE和REGEXP操作Sno来找出张无忌的信息 使用LIKE的话还有用到通配符 SELECT * FROM STU WHERE SNO LIKE '%108'; 或者,SELECT * FROM STU WHERE S

一.数据类型及解析方式 一般来讲对我们而言,需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容,提取有用的价值.内容一般分为两部分,非结构化的数据 和 结构化的数据. 非结构化数据:先有数据,再有结构, 结构化数据:先有结构.再有数据 不同类型的数据,我们需要采用不同的方式来处理. 1.非结构化的数据处理 文本.电话号码.邮箱地址 用:正则表达式 html文件 用:正则表达式 / xpath/css选择器/bs4 2.结构化的数据处理 json文件 用:jsonPath / 转化成Python类型进行操作(

xpath re bs4 等爬虫解析器的性能比较 本文原始地址:https://sitoi.cn/posts/23470.html 思路 测试网站地址:http://baijiahao.baidu.com/s?id=1644707202199076031 根据同一个网站,获取同样的数据,重复 500 次取和后进行对比. 测试例子 # -*- coding: utf-8 -*- import re import time import scrapy from bs4 import Beautifu

相信很多小伙伴已经听说过Xpath,之前小编也写过一篇关于Xpath的文章,感兴趣的小伙伴可以戳这篇文章如何利用Xpath抓取京东网商品信息以及Python网络爬虫四大选择器(正则表达式.BS4.Xpath.CSS)总结.今天小编继续给大家介绍一些Xpath知识点,希望对大家的学习有帮助. 1.Xpath让我们可以使用一种类似于Windows下的文件路径的方式,让我们可以定位到HTML或者XML结构中的具体元素.Xpath本身包含标一些准函数库,可以让我们的Xpath语法更加强大.   2.在H

1.数据解析 解析: 根据指定的规则对数据进行提取 作用: 实现聚焦爬虫 数据解析方式: - 正则表达式 - bs4 - xpath 数据解析的通用原理: 数据解析需要作用在页面源码中(一组html标签组成的) html:的核心作用是展示数据 通用原理: 标签定位 获取文本或者属性 正则表达式实现数据解析 # 需求:爬取糗事百科中糗图数据 import requests headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64;

rpm包仅用于 redhat suse redflag 若是源代码包的话,那就都适用linux下面的备份,差不多就是用tar打包 tar命令用途:制作归档文件,释放归档文件格式:tar [选项]... 归档文件名 源文件或目录      tar [选项]... -C 建包或解包时进入指定的相对路径tar cjvf ds.tar.bz2 file1 file2 dir1 使用bzip2标准压缩file1 file2 dir1包名为ds.tar.bz2tar czvf ds.tar.gz file1

第十节 正则表达式 标签(空格分隔):Linux实战教学笔记 ---更多资料点我查看 第1章 什么是正则表达式 正则表达式就是为了处理大量的文本|字符串而定义的一套规则和方法 通过定义的这些特殊符号的辅助,系统管理员就可以快速过滤,替换或输出需要的字符串.Linux正则表达式一般以行为单位处理. 简单说 为处理大量文本|字符串而定义的一套规则和方法 以行为单位出来,一次处理一行 正则表达式是一种描述一组字符串的模式,类似数字表达式,通过各种操作符组成更小的表达式 第2章 为何使用正则表达式 li

正则表达式与通配符的区别: 最常应用正则表达式的命令是grep(egrep),sed,awk. 正则表达式和通配符有本质区别,正则表达式用来找:[文件]内容,文本,字符串.一般只有三剑客支持.通配符用来找:文件名.普通命令都支持 正则表达式的分类 POSIX规范将正则表达式的分为了两种 基本正则表达式(BRE,basic regular expression) 高级功能:扩展正则表达式(ERE,extended regular expression) BRE和ERE的区别仅仅是元字符的不同 BR

爬虫的一般分为四步,第二个步骤就是对爬取的数据进行解析. python爬虫一般使用三种解析方式,一正则表达式,二xpath,三BeautifulSoup. 这篇博客主要记录下正则表达式的使用. 正则表达式                           . 匹配除“\n”之外的任何单个字符. * 匹配前面的子表达式零次或者多次. + 匹配前面的子表达式一次或者多次. ? 匹配前面的子表达式零次或者一次. \将下一个字符标记为一个特殊字符.或一个原义字符.或一个向后引用.或一个八进制转义符.

正则表达式是用来匹配文本的特殊的串(字符集合),将一个模式(正则表达式)与一个文本串进行比较 从文本文件中提取电话号码 查找名字中间带有数字的文件 文本块中重复出现的单词 替换页面的URL为这些URL的实际链接(一个或两个正则表达式) LIKE和REGEXP的区别 LIKE匹配整个列(like是模糊查询),如果被匹配的文本仅在列值中出现,LIKE并不会找到它,相应的行也不会返回(当然,使用通配符除外) REGEXP在列值内进行匹配,如果被匹配的匹配的文本在列值中出现,REGEXP将会找到它,相应