python爬虫解析页面数据的三种方式

re模块

  • re.S表示匹配单行
  • re.M表示匹配多行
    使用re模块提取图片url,下载所有糗事百科中的图片

普通版

import requests
import re
import os

if not os.path.exists('image'):
    os.mkdir('image')
def get_page(number):
    '''
    页数
    :param number:
    :return:
    '''
    if number == 1:
        url = 'https://www.qiushibaike.com/pic/'
    else:
        url='https://www.qiushibaike.com/pic/'+str(number)
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36'
    }
    page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text

    img_list = re.findall('<div class="thumb">.*?<img src="(.*?)".*?>.*?</div>',page_text,re.S)
    for _url in img_list:
        img_url = 'https:'+_url
        response = requests.get(url=img_url,headers=headers)
        filename = img_url.split('/')[-1]
        file_path = 'image/%s'%filename
        with open(file_path,'wb') as f:
            f.write(response.content)
            print('爬取第%s页数据中:%s'%(number,filename))

for i in range(1,35):
    get_page(i)

使用多线程下载

import requests
import re
import os
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
if not os.path.exists('image'):
    os.mkdir('image')
def get_page(number):
    '''
    页数
    :param number:
    :return:
    '''
    if number == 1:
        url = 'https://www.qiushibaike.com/pic/'
    else:
        url='https://www.qiushibaike.com/pic/'+'page/'+str(number)
    print(url)
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36'
    }
    page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text

    img_list = re.findall('<div class="thumb">.*?<img src="(.*?)".*?>.*?</div>',page_text,re.S)
    for _url in img_list:
        img_url = 'https:'+_url
        response = requests.get(url=img_url,headers=headers)
        filename = img_url.split('/')[-1]
        file_path = 'image/%s'%filename
        with open(file_path,'wb') as f:
            f.write(response.content)
            print('爬取第%s页数据中:%s'%(number,filename))

if __name__ == '__main__':
    pool = ThreadPoolExecutor(5)
    for i in range(1,36):
        pool.submit(get_page,i)

    pool.shutdown()
    print('爬取完毕')

xpath

xpath在爬虫中的使用流程

  • 下载
  • 导包
  • 创建etree对象进行指定数据的解析
    • 本地:tree = etree.parse('本地文件路径')
      • etree.xpath('xpath表达式')
    • 网络:tree = etree.HTML('网络请求到的页面数据')
      • tree.xpath('xpath表达式')
#安装
pip3 install lxml
#导包
from lxml import etree

常用的xpath表达式

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")] # 包含
    //div[starts-with(@class, "ta")] #以什么开头的
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() # 只能获取当前标签下面直系存储的文本数据
    //div[@class="tang"]//text() # 获取某一个标签下,所有子标签中存储的文本数据
取属性:
    //div[@class="tang"]//li[2]/a/@href

xpath简单使用

from lxml import etree
import requests

url = 'https://www.qiushibaike.com/pic/'
page_text = requests.get(url=url).text

tree = etree.HTML(page_text)
url_list = tree.xpath('//div[@class="article block untagged mb15"]/div[2]/a/img/@src')

print(url_list)

xpath插件

  • xpath插件:就是可以直接将xpath表达式作用域浏览器的网页中
  • 安装:chorm浏览器 -> 更多工具 -> 扩展程序 -> 开启开发者模式 -> 将xpath插件拖动到页面
  • 快捷键
    • 开启关闭:ctrl + shift + x

Element类型的对象可以继续调用xpath函数,对该对象表示的局部内容进行指定内容解析

# 使用xpath提取出段子网的段子和标题
import requests
from lxml import etree

url = 'https://ishuo.cn/'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36'
}
page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text

tree = etree.HTML(page_text)
li_list = tree.xpath('//div[@id="list"]/ul/li')
f = open('段子.text','w',encoding='utf-8')
for li in li_list:
    content = li.xpath('./div[@class="content"]/text()')[0]
    title = li.xpath('./div[@class="info"]/a/text()')[0]
    f.write("#####################\n"+title+":\n"+content+"\n\n")
print('写入数据成功')

BeautifulSoup解析

BeautifulSoup库是python独有的库,简单便捷和高效

  • 核心思想:将将html文档转换成Beautiful对象,然后调用该对象中的属性和方法进行html文档指定内容的定位查找。

  • 导包

from bs4 import BeautifulSoup
  • 创建BeautifulSoup对象:
    • 如果html文档的来源是来源于本地:Beautiful('open('本地的html文件')','lxml')
    • 如果html是来源于网络:Beautiful(‘网络请求到的页面数据’,‘lxml’)

属性和方法

  1. 根据标签名查找:
soup.a  # 只能找到第一个符合要求的标签
  1. 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
  1. 获取内容
soup.a.string   //text()
soup.a.text   //text()
soup.a.get_text()  //text()
# 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
  1. 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")
  1. 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
  1. 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

select选择器返回永远是列表,需要通过下标提取指定的对象

使用BeautifulSoup解析爬取三国演义小说全集

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html'
headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36'
    }
page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text

def get_content(url,fileobj):
    '''
    爬取页面内容
    :param url:
    :param fileobj:
    :return:
    '''
    content_page = requests.get(url=url, headers=headers).text
    content_soup = BeautifulSoup(content_page, 'lxml')
    p_list = content_soup.select('.chapter_content > p')
    for p in p_list:
        fileobj.write('\n' + p.text + '\n\n')

soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml')
a_list = soup.select('.book-mulu > ul > li > a')
f = open('三国演义.txt','w',encoding='utf-8')
for a in a_list:
    f.write('\n'+a.text)
    content_url = 'http://www.shicimingju.com'+a['href']
    get_content(content_url,f)
    print('爬取成功',a.text)
posted @ 2019-01-04 15:28  Wualin  阅读(2643)  评论(0编辑  收藏  举报