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Zhang_derek(选择比努力更重要)

python爬虫入门(三)XPATH和BeautifulSoup4

 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="utf-8"?>

<bookstore> 

  <book category="cooking"> 
    <title lang="en">Everyday Italian</title>  
    <author>Giada De Laurentiis</author>  
    <year>2005</year>  
    <price>30.00</price> 
  </book>  

  <book category="children"> 
    <title lang="en">Harry Potter</title>  
    <author>J K. Rowling</author>  
    <year>2005</year>  
    <price>29.99</price> 
  </book>  

  <book category="web"> 
    <title lang="en">XQuery Kick Start</title>  
    <author>James McGovern</author>  
    <author>Per Bothner</author>  
    <author>Kurt Cagle</author>  
    <author>James Linn</author>  
    <author>Vaidyanathan Nagarajan</author>  
    <year>2003</year>  
    <price>49.99</price> 
  </book> 

  <book category="web" cover="paperback"> 
    <title lang="en">Learning XML</title>  
    <author>Erik T. Ray</author>  
    <year>2003</year>  
    <price>39.95</price> 
  </book> 

</bookstore>
XML实例

XML和HTML区别

HTML DOM 模型示例

HTML DOM 定义了访问和操作 HTML 文档的标准方法,以树结构方式表达 HTML 文档

 

XPATH

XPath (XML Path Language) 是一门在 XML 文档中查找信息的语言,可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。

chrome插件XPATH HelPer

Firefox插件XPATH Checker

XPATH语法

最常用的路径表达式:

谓语

谓语用来查找某个特定的节点或者包含某个指定的值的节点,被嵌在方括号中。

在下面的表格中,我们列出了带有谓语的一些路径表达式,以及表达式的结果:

选取位置节点

选取若干路劲

 LXML库

安装:pip install lxml

lxml 是 一个HTML/XML的解析器,主要的功能是如何解析和提取 HTML/XML 数据。

lxml和正则一样,也是用 C 实现的,是一款高性能的 Python HTML/XML 解析器,可以利用XPath语法,来快速的定位特定元素以及节点信息。

 简单使用方法

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

from lxml import etree

text = '''
    <div>
        <li>11</li>
        <li>22</li>
        <li>33</li>
        <li>44</li>
    </div>
'''

#利用etree.HTML,将字符串解析为HTML文档
html = etree.HTML(text)

# 按字符串序列化HTML文档
result = etree.tostring(html)

print(result)

结果:

爬取美女吧图片

 1.先找到每个帖子列表的url集合

2.再找到每个帖子里面的每个图片的的完整url链接

3.要用到 lxml 模块去解析html

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import urllib
import urllib2
from lxml import etree

def loadPage(url):
    """
        作用:根据url发送请求,获取服务器响应文件
        url: 需要爬取的url地址
    """
    request = urllib2.Request(url)
    html = urllib2.urlopen(request).read()
    # 解析HTML文档为HTML DOM模型
    content = etree.HTML(html)
    # 返回所有匹配成功的列表集合
    link_list = content.xpath('//div[@class="t_con cleafix"]/div/div/div/a/@href')
    for link in link_list:
        fulllink = "http://tieba.baidu.com" + link
        # 组合为每个帖子的链接
        #print link
        loadImage(fulllink)

# 取出每个帖子里的每个图片连接
def loadImage(link):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.101 Safari/537.36'}
    request = urllib2.Request(link, headers = headers)
    html = urllib2.urlopen(request).read()
    # 解析
    content = etree.HTML(html)
    # 取出帖子里每层层主发送的图片连接集合
    link_list = content.xpath('//img[@class="BDE_Image"]/@src')
    # 取出每个图片的连接
    for link in link_list:
        # print link
        writeImage(link)

def writeImage(link):
    """
        作用:将html内容写入到本地
        link:图片连接
    """
    #print "正在保存 " + filename
    headers = {"User-Agent" : "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}
    # 文件写入
    request = urllib2.Request(link, headers = headers)
    # 图片原始数据
    image = urllib2.urlopen(request).read()
    # 取出连接后10位做为文件名
    filename = link[-10:]
    # 写入到本地磁盘文件内
    with open(filename, "wb") as f:
        f.write(image)
    print "已经成功下载 "+ filename

def tiebaSpider(url, beginPage, endPage):
    """
        作用:贴吧爬虫调度器,负责组合处理每个页面的url
        url : 贴吧url的前部分
        beginPage : 起始页
        endPage : 结束页
    """
    for page in range(beginPage, endPage + 1):
        pn = (page - 1) * 50
        #filename = "第" + str(page) + "页.html"
        fullurl = url + "&pn=" + str(pn)
        #print fullurl
        loadPage(fullurl)
        #print html

        print "谢谢使用"

if __name__ == "__main__":
    kw = raw_input("请输入需要爬取的贴吧名:")
    beginPage = int(raw_input("请输入起始页:"))
    endPage = int(raw_input("请输入结束页:"))

    url = "http://tieba.baidu.com/f?"
    key = urllib.urlencode({"kw": kw})
    fullurl = url + key
    tiebaSpider(fullurl, beginPage, endPage)

4.爬取的图片全部保存到了电脑里面

 CSS选择器:BeautifulSoup4

和 lxml 一样,Beautiful Soup 也是一个HTML/XML的解析器,主要的功能也是如何解析和提取 HTML/XML 数据。

lxml 只会局部遍历,而Beautiful Soup 是基于HTML DOM的,会载入整个文档,解析整个DOM树,因此时间和内存开销都会大很多,所以性能要低于lxml。

BeautifulSoup 用来解析 HTML 比较简单,API非常人性化,支持CSS选择器、Python标准库中的HTML解析器,也支持 lxml 的 XML解析器。

Beautiful Soup 3 目前已经停止开发,推荐现在的项目使用Beautiful Soup 4。使用 pip 安装即可:pip install beautifulsoup4

 

使用Beautifulsoup4爬取腾讯招聘职位信息

from bs4 import BeautifulSoup
import urllib2
import urllib
import json    # 使用了json格式存储

def tencent():
    url = 'http://hr.tencent.com/'
    request = urllib2.Request(url + 'position.php?&start=10#a')
    response =urllib2.urlopen(request)
    resHtml = response.read()

    output =open('tencent.json','w')

    html = BeautifulSoup(resHtml,'lxml')

# 创建CSS选择器
    result = html.select('tr[class="even"]')
    result2 = html.select('tr[class="odd"]')
    result += result2

    items = []
    for site in result:
        item = {}

        name = site.select('td a')[0].get_text()
        detailLink = site.select('td a')[0].attrs['href']
        catalog = site.select('td')[1].get_text()
        recruitNumber = site.select('td')[2].get_text()
        workLocation = site.select('td')[3].get_text()
        publishTime = site.select('td')[4].get_text()

        item['name'] = name
        item['detailLink'] = url + detailLink
        item['catalog'] = catalog
        item['recruitNumber'] = recruitNumber
        item['publishTime'] = publishTime

        items.append(item)

    # 禁用ascii编码,按utf-8编码
    line = json.dumps(items,ensure_ascii=False)

    output.write(line.encode('utf-8'))
    output.close()

if __name__ == "__main__":
   tencent()

 JSON和JSONPath

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互。

JsonPath 是一种信息抽取类库,是从JSON文档中抽取指定信息的工具,提供多种语言实现版本,包括:Javascript, Python, PHP 和 Java。

JsonPath 对于 JSON 来说,相当于 XPATH 对于 XML。

JsonPath与XPath语法对比:

Json结构清晰,可读性高,复杂度低,非常容易匹配,下表中对应了XPath的用法。

利用JSONPath爬取拉勾网上所有的城市

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import urllib2
# json解析库,对应到lxml
import json
# json的解析语法,对应到xpath
import jsonpath

url = "http://www.lagou.com/lbs/getAllCitySearchLabels.json"
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.101 Safari/537.36'}
request = urllib2.Request(url, headers = headers)

response = urllib2.urlopen(request)
#  取出json文件里的内容,返回的格式是字符串
html =  response.read()

# 把json形式的字符串转换成python形式的Unicode字符串
unicodestr = json.loads(html)

# Python形式的列表
city_list = jsonpath.jsonpath(unicodestr, "$..name")

#for item in city_list:
#    print item

# dumps()默认中文为ascii编码格式,ensure_ascii默认为Ture
# 禁用ascii编码格式,返回的Unicode字符串,方便使用
array = json.dumps(city_list, ensure_ascii=False)
#json.dumps(city_list)
#array = json.dumps(city_list)

with open("lagoucity.json", "w") as f:
    f.write(array.encode("utf-8"))

结果:

 

 糗事百科爬取

  1. 利用XPATH的模糊查询

  2. 获取每个帖子里的内容

  3. 保存到 json 文件内

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import urllib2
import json
from lxml import etree

url = "http://www.qiushibaike.com/8hr/page/2/"
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.101 Safari/537.36'}
request = urllib2.Request(url, headers = headers)

html = urllib2.urlopen(request).read()
# 响应返回的是字符串,解析为HTML DOM模式 text = etree.HTML(html)

text = etree.HTML(html)
# 返回所有段子的结点位置,contains()模糊查询方法,第一个参数是要匹配的标签,第二个参数是标签名部分内容
node_list = text.xpath('//div[contains(@id, "qiushi_tag")]')

items ={}
for node in node_list:
    # xpath返回的列表,这个列表就这一个参数,用索引方式取出来,用户名
    username = node.xpath('./div/a/@title')[0]
    # 取出标签下的内容,段子内容
    content = node.xpath('.//div[@class="content"]/span')[0].text
    # 取出标签里包含的内容,点赞
    zan = node.xpath('.//i')[0].text
    # 评论
    comments = node.xpath('.//i')[1].text

    items = {
        "username" : username,
        "content" : content,
        "zan" : zan,
        "comments" : comments
    }

    with open("qiushi.json", "a") as f:
        f.write(json.dumps(items, ensure_ascii=False).encode("utf-8") + "\n")

 

posted on 2018-02-15 18:06 zhang_derek 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏

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