python学习第八十五天:网络爬虫之数据解析方式

Python网络爬虫之数据解析方式

正则解析

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 : \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) 

xpath解析

from lxml import etree
    两种方式使用:将html文档变成一个对象,然后调用对象的方法去查找指定的节点
    1)本地文件 tree = etree.parse(文件名) 2)网络文件 tree = etree.HTML(网页字符串) ret = tree.xpath(路径表达式) 【注】ret是一个列表   参考文献:http://www.w3school.com.cn/xpath/xpath_intro.asp   - 安装xpath插件:可以在插件中直接执行xpath表达式     1.将xpath插件拖动到谷歌浏览器拓展程序(更多工具)中,安装成功     2.启动和关闭插件 ctrl + shift + x 
- 常用表达式:
  /bookstore/book           选取根节点bookstore下面所有直接子节点book
    //book 选取所有book /bookstore//book 查找bookstore下面所有的book /bookstore/book[1] bookstore里面的第一个book /bookstore/book[last()] bookstore里面的最后一个book /bookstore/book[position()<3] 前两个book //title[@lang] 所有的带有lang属性的title节点 //title[@lang='eng'] 所有的lang属性值为eng的title节点 属性定位 //li[@id="hua"] //div[@class="song"] 层级定位&索引 //div[@id="head"]/div/div[2]/a[@class="toindex"] 【注】索引从1开始 //div[@id="head"]//a[@class="toindex"] 【注】双斜杠代表下面所有的a节点,不管位置 逻辑运算 //input[@class="s_ipt" and @name="wd"] 模糊匹配 : contains //input[contains(@class, "s_i")] 所有的input,有class属性,并且属性中带有s_i的节点 //input[contains(text(), "爱")] starts-with //input[starts-with(@class, "s")] 所有的input,有class属性,并且属性以s开头 取文本 //div[@id="u1"]/a[5]/text() 获取节点内容 //div[@id="u1"]//text() 获取节点里面不带标签的所有内容 取属性 //div[@id="u1"]/a[5]/@href 

- 代码中使用xpath    1.导包:from lxml import etree     2.将html文档或者xml文档转换成一个etree对象,然后调用对象中的方法查找指定的节点       2.1 本地文件:tree = etree.parse(文件名)       2.2 网络数据:tree = etree.HTML(网页内容字符串)   - 综合练习:     需求:获取好段子中段子的内容和作者 http://www.haoduanzi.com 
from lxml import etree
import requests

url='http://www.haoduanzi.com/category-10_2.html'
headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36',
    }
url_content=requests.get(url,headers=headers).text
#使用xpath对url_conten进行解析
#使用xpath解析从网络上获取的数据 tree=etree.HTML(url_content) #解析获取当页所有段子的标题 title_list=tree.xpath('//div[@class="log cate10 auth1"]/h3/a/text()') ele_div_list=tree.xpath('//div[@class="log cate10 auth1"]') text_list=[] #最终会存储12个段子的文本内容 for ele in ele_div_list: #段子的文本内容(是存放在list列表中) text_list=ele.xpath('./div[@class="cont"]//text()') #list列表中的文本内容全部提取到一个字符串中 text_str=str(text_list) #字符串形式的文本内容防止到all_text列表中 text_list.append(text_str) print(title_list) print(text_list)

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转载自www.cnblogs.com/luck-L/p/9710724.html
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