Python之爬虫第二章
数据解析三种方式
引言：回顾requests实现数据爬取的流程
- 指定url
- 基于requests模块发起请求
- 获取响应对象中的数据
- 进行持久化存储
其实，在上述流程中还需要较为重要的一步，就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析。因为大多数情况下的需求，我们都会指定去使用聚焦爬虫，也就是爬取页面中指定部分的数据值，而不是整个页面的数据。因此，本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式。至此，我们的数据爬取的流程可以修改为：
- 指定url
- 基于requests模块发起请求
- 获取响应中的数据
- 数据解析
- 进行持久化存储
一.正解解析
常用正则表达式回顾
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 [0-9] \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 >=0 + : 至少1次 >=1 ? : 可有可无 0次或者1次 {m} ：固定m次 hello{3,} {m,} ：至少m次 {m,n} ：m-n次 边界： $ : 以某某结尾 ^ : 以某某开头 分组： (ab) 贪婪模式： .* 非贪婪（惰性）模式： .*? re.I : 忽略大小写 re.M ：多行匹配 re.S ：单行匹配 re.sub(正则表达式, 替换内容, 字符串)
项目需求：爬取糗事百科指定页面的糗图，并将其保存到指定文件夹中
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import requests import re import os if __name__ == "__main__": url = 'https://www.qiushibaike.com/pic/%s/' headers={ 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36', } #指定起始也结束页码 page_start = int(input('enter start page:')) page_end = int(input('enter end page:')) #创建文件夹 if not os.path.exists('images'): os.mkdir('images') #循环解析且下载指定页码中的图片数据 for page in range(page_start,page_end+1): print('正在下载第%d页图片'%page) new_url = format(url % page) response = requests.get(url=new_url,headers=headers) #解析response中的图片链接 e = '<div class="thumb">.*?<img src="(.*?)".*?>.*?</div>' pa = re.compile(e,re.S) image_urls = pa.findall(response.text) #循环下载该页码下所有的图片数据 for image_url in image_urls: image_url = 'https:' + image_url image_name = image_url.split('/')[-1] image_path = 'images/'+image_name image_data = requests.get(url=image_url,headers=headers).content with open(image_path,'wb') as fp: fp.write(image_data)
二.Xpath解析
下面列出了最有用的路径表达式：
| 表达式 | 描述 |
|---|---|
| nodename | 选取此节点的所有子节点。 |
| / | 从根节点选取。 |
| // | 从匹配选择的当前节点选择文档中的节点，而不考虑它们的位置。 |
| . | 选取当前节点。 |
| .. | 选取当前节点的父节点。 |
| @ | 选取属性。 |
- 实例
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import requests from lxml import etree class Main: def __init__(self): self.headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36', } self.url = "https://beijing.anjuke.com/sale/?pi=baidu-cpc-bj-tyong1&kwid=2341817153&utm_term=%e6%89%be%e6%88%bf&bd_vid=9128294385511928514" def lord(self): response = requests.get(url=self.url, headers=self.headers).text tree = etree.HTML(response) # 将页面源码数据中的房子的名称和价格进行爬取 li_list = tree.xpath('//ul[@class="houselist-mod houselist-mod-new"]/li') # 将li标签表示的局部页面内容指定数据进行解析 for li in li_list: title = li.xpath('./div[2]/div[1]/a/text()')[0].strip() describe = li.xpath('./div[2]/div[2]/span/text()') site = li.xpath('./div[2]/div[3]/span/text()')[0].split()[1] price = li.xpath('./div[3]/span[1]/strong/text()') print('标题：{}\n描述：{}\n地点：{}\n价格{}万\n'.format(title, describe, site, price)) with open('date.txt','a+',encoding='utf-8') as f1: f1.write('标题：{}\n描述：{}\n地点：{}\n价格{}万\n\n'.format(title, describe, site, price)) f1.close() if __name__ == '__main__': obj = Main() obj.lord()
- 常用xpath表达式回顾
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
三.BeautifulSoup解析
使用流程： - 导包：from bs4 import BeautifulSoup - 使用方式：可以将一个html文档，转化为BeautifulSoup对象，然后通过对象的方法或者属性去查找指定的节点内容 （1）转化本地文件： - soup = BeautifulSoup(open('本地文件'), 'lxml') （2）转化网络文件： - soup = BeautifulSoup('字符串类型或者字节类型', 'lxml') （3）打印soup对象显示内容为html文件中的内容 基础巩固： （1）根据标签名查找 - soup.a 只能找到第一个符合要求的标签 （2）获取属性 - soup.a.attrs 获取a所有的属性和属性值，返回一个字典 - soup.a.attrs['href'] 获取href属性 - soup.a['href'] 也可简写为这种形式 （3）获取内容 - soup.a.string - soup.a.text - soup.a.get_text() 【注意】如果标签还有标签，那么string获取到的结果为None，而其它两个，可以获取文本内容 （4）find：找到第一个符合要求的标签 - soup.find('a') 找到第一个符合要求的 - soup.find('a', title="xxx") - soup.find('a', alt="xxx") - soup.find('a', class_="xxx") - soup.find('a', id="xxx") （5）find_all：找到所有符合要求的标签 - soup.find_all('a') - soup.find_all(['a','b']) 找到所有的a和b标签 - soup.find_all('a', limit=2) 限制前两个 （6）根据选择器选择指定的内容 select:soup.select('#feng') - 常见的选择器：标签选择器(a)、类选择器(.)、id选择器(#)、层级选择器 - 层级选择器： div .dudu #lala .meme .xixi 下面好多级 div > p > a > .lala 只能是下面一级 【注意】select选择器返回永远是列表，需要通过下标提取指定的对象
案例：
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import requests from bs4 import BeautifulSoup def parse_content(url): #获取标题正文页数据 page_text = requests.get(url,headers=headers).text soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml') #解析获得标签 ele = soup.find('div',class_='chapter_content') content = ele.text #获取标签中的数据值 return content if __name__ == '__main__': url = 'http://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36', } reponse = requests.get(url=url, headers=headers) page_text = reponse.text # 创建soup对象 soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml') # print(soup) # 解析数据 book_a = soup.select('.book-mulu > ul > li > a') chap = 1 for i in book_a: print('开始下载第%d章节' % chap) chap += 1 title = i.string # url的拼接 chap_url = 'http://www.shicimingju.com' + i['href'] content = parse_content(chap_url) # 将他写入文件 with open('./book.txt', 'a',encoding='utf-8') as f1: f1.write(title+":"+content+'\n\n') print('结束下载第%d章节' % chap)
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