數據解析方式
- 正則
- xpath
- bs4
數據解析的原理:
- 標簽的定位
- 提取標簽中存儲的文本數據或者標簽屬性中存儲的數據
正則
# 正則表達式 單字符: . : 除換行以外所有字符 [] :[aoe] [a-w] 匹配集合中任意一個字符 \d :數字 [0-9] \D : 非數字 \w :數字、字母、下划線、中文 \W : 非\w \s :所有的空白字符包,括空格、制表符、換頁符等等。等價於 [ \f\n\r\t\v]。 \S : 非空白 數量修飾: * : 任意多次 >=0 + : 至少1次 >=1 ? : 可有可無 0次或者1次 {m} :固定m次 hello{3,} {m,} :至少m次 {m,n} :m-n次 邊界: $ : 以某某結尾 ^ : 以某某開頭 分組: (ab) 貪婪模式: .* 非貪婪(惰性)模式: .*? re.I : 忽略大小寫 re.M :多行匹配 re.S :單行匹配 re.sub(正則表達式, 替換內容, 字符串)
#爬取糗事百科中所有的糗圖圖片數據 import os import requests import re from urllib import request if not os.path.exists('./qiutu'): os.mkdir('./qiutu') headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36' } url = 'https://www.qiushibaike.com/pic/' page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text ex = '<div class="thumb">.*?<img src="(.*?)" alt.*?</div>' img_url = re.findall(ex,page_text,re.S) for url in img_url: url = 'https:'+url img_name = url.split('/')[-1] img_path = './qiutu/'+img_name request.urlretrieve(url,img_path) print(img_name,'下載成功!!!')
bs4解析
-
解析原理:
- 實例化一個Beautifulsoup的對象,且將頁面源碼數據加載到該對象中
- 使用該對象的相關屬性和方法實現標簽定位和數據提取
-
環境的安裝:
- pip install bs4
- pip install lxml
-
實例化Beautifulsoup對象
- BeautifulSoup(page_text,'lxml'):將從互聯網上請求到的頁面源碼數據加載到該對象中
- BeautifulSoup(fp,'lxml'):將本地存儲的一樣頁面源碼數據加載到該對象中
- 屬性
soup.a.attrs 返回一字典,里面是所有屬性和值 soup.a['href'] 獲取href屬性
- 文本
soup.a.string
soup.a.text
soup.a.get_text()
-
find方法
#find只能找到符合要求的第一個標簽,他返回的是一個對象 soup.find('a') soup.find('a', class_='xxx') soup.find('a', title='xxx') soup.find('a', id='xxx') soup.find('a', id=re.compile(r'xxx'))
-
find_all
#返回一個列表,列表里面是所有的符合要求的對象 soup.find_all('a') soup.find_all('a', class_='wang') soup.find_all('a', id=re.compile(r'xxx')) soup.find_all('a', limit=2) #提取出前兩個符合要求的a
-
select
#選擇,選擇器 css中 常用的選擇器 標簽選擇器、id選擇器、類選擇器 層級選擇器** div h1 a 后面的是前面的子節點即可 div > h1 > a 后面的必須是前面的直接子節點 屬性選擇器 input[name='hehe'] select('選擇器的') 返回的是一個列表,列表里面都是對象 find find_all select不僅適用於soup對象,還適用於其他的子對象,如果調用子對象的select方法,那么就是從這個子對象里面去找符合這個選擇器的標簽
#爬取古詩文網的三國演義小說 url = 'http://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html' page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text #數據解析:標題和url soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml') li_list = soup.select('.book-mulu > ul > li') fp = open('./sanguo.txt','w',encoding='utf-8') for li in li_list: title = li.a.string detail_url = 'http://www.shicimingju.com'+li.a['href'] #單獨對詳情頁發起請求獲取源碼數據 detail_page_text = requests.get(url=detail_url,headers=headers).text soup = BeautifulSoup(detail_page_text,'lxml') content = soup.find('div',class_="chapter_content").text fp.write(title+'\n'+content+'\n') print(title,':下載成功!') fp.close()
xpath解析:
- 解析效率比較高
- 通用性最強的
- 環境安裝:pip install lxml
- 解析原理:
- 實例化一個etree對象且將即將被解析的頁面源碼數據加載到該對象中
- 使用etree對象中的xpath方法結合着xpath表達式進行標簽定位和數據提取
- 實例化etree對象
- etree.parse('本地文件路徑')
- etree.HTML(page_text)
#爬取全國城市名稱 import requests from lxml import etree # UA偽裝 headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36' } url = 'https://www.aqistudy.cn/historydata/' page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text tree = etree.HTML(page_text) # hot_city = tree.xpath('//div[@class="bottom"]/ul/li/a/text()') # all_city = tree.xpath('//div[@class="bottom"]/ul/div[2]/li/a/text()') # all_city tree.xpath('//div[@class="bottom"]/ul/div[2]/li/a/text() | //div[@class="bottom"]/ul/li/a/text()'