xpath库学习

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了xpath库学习相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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 + 
)

 

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!!!)

以上是关于xpath库学习的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python爬虫:通过爬取CSDN博客信息,学习lxml库与XPath语法

Python爬虫:通过爬取CSDN博客信息,学习lxml库与XPath语法

Python3爬虫解析库之XPath详解

xpath 通过ID和Class检索

元素定位XPath 简单操作分享

数据的查找和提取[2]——xpath解析库的使用