XML和XPATH 用正则处理HTML文档很麻烦,我们可以先将 HTML文件 转换成 XML文档,然后用 XPath 查找 HTML 节点或元素. XML 指可扩展标记语言(EXtensible Markup Language) XML 是一种标记语言,很类似 HTML XML 的设计宗旨是传输数据,而非显示数据 XML 的标签需要我们自行定义. XML 被设计为具有自我描述性. XML 是 W3C 的推荐标准 <?xml version="1.0" encoding="

第三百三十六节,web爬虫讲解2—urllib库中使用xpath表达式—BeautifulSoup基础 在urllib中,我们一样可以使用xpath表达式进行信息提取,此时,你需要首先安装lxml模块,然后将网页数据通过lxml下的etree转化为treedata的形式 urllib库中使用xpath表达式 etree.HTML()将获取到的html字符串,转换成树形结构,也就是xpath表达式可以获取的格式 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf8 -*-

1.正则表达式 单字符: . : 除换行以外所有字符 [] :[aoe] [a-w] 匹配集合中任意一个字符 \d :数字 [-] \D : 非数字 \w :数字.字母.下划线.中文 \W : 非\w \s :所有的空白字符包,括空格.制表符.换页符等等.等价于 [ \f\n\r\t\v]. \S : 非空白 数量修饰: * : 任意多次 >= + : 至少1次 >= ? : 可有可无 0次或者1次 {m} :固定m次 hello{,} {m,} :至少m次 {m,n} :m-n次 边界: $

在urllib中,我们一样可以使用xpath表达式进行信息提取,此时,你需要首先安装lxml模块,然后将网页数据通过lxml下的etree转化为treedata的形式 urllib库中使用xpath表达式 etree.HTML()将获取到的html字符串,转换成树形结构,也就是xpath表达式可以获取的格式 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf8 -*- import urllib.request from lxml import etree #导入htm

1. Xpath 1.1 Xpath 简介 1.2 Xpath 使用案例 2. BeautifulSoup 2.1 BeautifulSoup 简介 2.2 BeautifulSoup 使用案例 1)爬取"NATIONAL WEATHER"的天气数据 2)爬取豆瓣电影 TOP 250 的电影名与链接 3)爬取股票信息 1. Xpath 1.1 Xpath 简介 什么是 Xpath XPath 即为 XML 路径语言(XML Path Language),它是一种用来定位 XML 文档中

一.XPath from lxml import etree html = etree.parse('html源代码',etree.HTMLPaser()) 1.节点的获取 a.html.xpath('//*')  #匹配HTML中的所有节点 b.html.xapth('//li') #匹配所有的li节点 c.// 获取所有的子孙节点   '/'  获取子节点(区别好 '//'  与  '/') d.html.xapth('//li[@class='item-0']')  #根据属性匹配 e.h

http://www.cnblogs.com/binye-typing/p/6656595.html 读者可能会奇怪我标题怎么理成这个鬼样子,主要是单单写 lxml 与 bs4 这两个 py 模块名可能并不能一下引起大众的注意,一般讲到网页解析技术,提到的关键词更多的是 BeautifulSoup 和 xpath ,而它们各自所在的模块(python 中是叫做模块,但其他平台下更多地是称作库),很少被拿到明面上来谈论.下面我将从效率.复杂度等多个角度来对比 xpath 与 beautifulso

自己在看python处理数据的方法,发现一篇介绍比较详细的文章 转自:http://blog.csdn.net/lingojames/article/details/72835972 20170531 这几天重新拾起了爬虫,算起来有将近5个月不碰python爬虫了. 对照着网上的程序和自己以前写的抓图的程序进行了重写,发现了很多问题.总结和归纳和提高学习效果的有效手段,因此对于这些问题做个归纳和总结,一方面总结学习成果,使之成为自己的东西,另一方面希望能够给其他初学爬虫的人一些启发. 爬虫程序核

使用Xpath和BeautifulSoup来解析网页可以说真的很简便. import requests from bs4 import BeautifulSoup from random import choice url = 'https://book.douban.com/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B' ua = "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like G

这里主要是做一个关于数据爬取以后的数据解析功能的整合,方便查阅,以防混淆 主要讲到的技术有Xpath,BeautifulSoup,PyQuery,re(正则) 首先举出两个作示例的代码,方便后面举例 解析之前需要先将html代码转换成相应的对象,各自的方法如下: Xpath: In [7]: from lxml import etree In [8]: text = etree.HTML(html) BeautifulSoup: In [2]: from bs4 import Beautiful

爬虫的抓取方式有好几种,正则表达式,Lxml(xpath)与BeautifulSoup,我在网上查了一下资料,了解到三者之间的使用难度与性能 三种爬虫方式的对比. 这样一比较我我选择了Lxml(xpath)的方式了,虽然有三种方式,但肯定是要选择最好的方式来爬虫,这个道理大家都懂,另外有兴趣的朋友也可以去了解另外两种爬虫方式! 好了现在来讲讲xpath 由于Xpath属于lxml模块,所以首先需要安装lxml库,老办法直接在file-->setting---project interpreter

我们以我的博客为例,来爬取我所有写过的博客的标题. 首先,打开我的博客页面,右键“检查”开始进行网页分析.我们选中博客标题,再次右键“检查”即可找到标题相应的位置,我们继续点击右键,选择Copy,再点击Copy XPath,即可获得对应的XPath编码,我们可以先将它保存在一个文本文档中. 我们再多次对各个标题重复以上操作,即可得到关于标题的XPath编码的规律.我们不难看出,对于我的博客的标题的XPath编码格式为“//*[@id="mainContent"]/div/div[n]/

Chapter I 简介 为什么要写爬虫? 每个网站都应该提供 API,然而这是不可能的 即使提供了 API,往往也会限速,不如自己找接口 注意已知条件(robots.txt 和 sitemap.xml) robots.txt 中可能会有陷阱 sitemap 中可能提供了重要的链接 估算网站的大小 一个简便方法是使用 site:example.com 查询,然而这种方法对于大战不适用 识别网站所使用的技术 builtwith 模块 pip install builtwith builtwith.

前言 在我们获取了网页的信息后,往往需要对原始信息进行提取,得到我们想要的数据.对信息的提取方式主要有以下几种:正则表达式.XPath.BeautifulSoup.本篇博客主要总结这三种方式的基本语法,以及举一些例子来说明如何使用这些方法. 正则表达式 什么是正则表达式? 正则表达式是使用某种预定义的模式去匹配一类具有共同特征的字符串,主要用于处理字符串,可以快速.准确地完成复杂的查找.替换等要求. 在Python中,re模块提供了正则表达式操作所需要的功能.所以,在Python中使用正则表达式

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.

计算机基础 计算机硬件基础知识 操作系统基础 Python基础 Windows环境下Python2和Python3的安装 交互式环境与变量的使用 简单介绍Python基本数据类型及程序交互 基本运算符 流程控制与循环 数据类型(1)-- 整型.浮点型.字符串 数据类型(2)-- 列表.元组 数据类型(3)-- 字典.集合 可变类型与不可变类型 字符编码 文件操作 函数 函数初识 函数嵌套及作用域 装饰器 迭代器和生成器 匿名函数与递归函数 内置函数 模块与包 模块的导入使用 包的导入使用 常用模

python-面试通关宝典 有面Python开发方向的,看这一个repo就够啦? 语言特性 1.谈谈对 Python 和其他语言的区别 Python属于解释型语言,当程序运行时,是一行一行的解释,并运行,所以调式代码很方便,开发效率高, 还有龟叔给Python定位是任其自由发展.优雅.明确.简单,所以在每个领域都有建树,所有它有着非常强大的第三方库, 特点: 语法简洁优美,功能强大,标准库与第三方库都非常强大,而且应用领域也非常广 可移植性,可扩展性,可嵌入性 缺点: 运行速度慢, - 解释型

第一章 Python基础知识 1.1 介绍      1.1.1 特点      Python是一种面向对象.解释型计算机程序设计语言.语法简洁清晰,强制用空白符作为语句缩进.      Python具有丰富和强大的库,又被称为胶水语言.能把其他语言(主要C/C++)写的模块很轻松的结合在一起.      1.1.2 应用领域         Web网站:有很多优秀的开源Web框架,比如Django(最流行).Tornado(轻量级.异步).Flask(微型).Web.py(简单)等.    

第一节:Scrapy框架架构 Scrapy框架介绍 写一个爬虫,需要做很多的事情.比如:发送网络请求.数据解析.数据存储.反反爬虫机制(更换ip代理.设置请求头等).异步请求等.这些工作如果每次都要自己从零开始写的话,比较浪费时间.因此Scrapy把一些基础的东西封装好了,在他上面写爬虫可以变的更加的高效(爬取效率和开发效率).因此真正在公司里,一些上了量的爬虫,都是使用Scrapy框架来解决. Scrapy架构图: 流程图(1): Scrapy框架模块功能: Scrapy Engine(引擎)

大部分爬虫框架都是 发送请求 获得页面 解析页面 下载内容 存储内容 定个宏伟目标 淘宝1000页 知乎 豆瓣 ... python基础 list.dict:序列化爬取的内容 切片:分割爬取内容,获取需要的部分 条件判断:只找需要的,过滤掉没用的 循环和迭代:重复爬虫动作,直到爬取完成 文件读写操作:读取参数,将爬取的内容保存 编码常识:转码和解码 知识储备 网页基础知识:HTML.POST.GET.JS 分析语言:正则表达式.XPath.Beautifulsoup 辅助工具 开发者工具:F12

前言 学习python有一段时间了,之前一直忙于学习数据分析,耽搁了原本计划的博客更新.趁着这段空闲时间,打算开始更新一个爬虫系列.内容大致包括:使用正则表达式.xpath.BeautifulSoup.Pyquery等几个爬虫解析库来爬取一些常见的网站.就当作是对自己这一段时间的学习成果的一个检验.好了,废话不多说,开始进入今天的正题.今天打算的是爬取猫眼电影的Top100榜单. 工具:jupyter notebook 使用的库:requests.re 准备抓取的内容:电影标题.主演.上映时间.