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python爬虫获取数据后的数据提取

news 2025/9/18 11:25:12

文章目录

- python爬虫中的数据提取
- - 1.Json格式数据的数据提取
  - 2.Html格式数据提取之bs4
  - - 解析器
    - 如何使用
    - 快速使用
    - 对象的种类
    - - Tag
      - name和attributes属性
      - NavigableString(字符串)
      - BeautifulSoup
      - Comment
    - 子节点
    - - .contents
      - .children
      - .descendants
    - 父节点
    - - .parent
      - .parents
    - 节点内容
    - - .string
      - .strings
      - .stripped_strings
      - .text
    - find_all函数
    - find函数
    - find_parents() 和 find_parent()
    - beautifulsoup的css选择器
    - - 通过标签名查找
      - 通过类名查找
      - id名查找
      - 组合查找
      - 属性查找
  - 3.Html格式数据提取之XPATH
  - - 解析流程与使用
    - xpath语法
    - - 路径表达式
      - 谓语（Predicates）
      - 选取未知节点
      - 选取若干路径
      - 属性值获取
      - 获取节点内容转换成字符串
  - 4.提取数据之正则
  - - 匹配单个字符与数字
    - 匹配锚字符
    - 限定符
    - 修正符
    - re模块中常用函数
    - - match()函数
      - search()函数
      - findall()函数（返回列表）
      - finditer()函数
      - split()函数
    - 贪婪与非贪婪
    - 编译
    - 练习
    - - 练习1.提取手机号与邮箱
      - 练习2 匹配出 2016/06/17格式的年月日
      - 练习3 正则匹配所有标题

python爬虫中的数据提取

当我们利用python爬虫模拟浏览器发送请求获取数据时，返回有用的数据通常有两种形式，一种是json格式的数据，一种是html形式的数据。

1.Json格式数据的数据提取

现在的网站不同于从前了. 习惯性用json来传递数据. 所以, 我们必须要知道json是啥, 以及python如何处理json.

json是一种类似字典一样的东西. 对于python而言, json是字符串.

s = '{"name": "jay", "age": 18}'

你看. 这破玩意就是json

当我们获取json字符串时，就可以将其转换为字典来进行处理,想获取数据就像字典那样取就行了。

json字符串 => python字典

import json
s = '{"name": "jay", "age": 18}'
dic = json.loads(s)
print(type(dic))

python字典 => json字符串

import json
dic = {"name": "jay", "age": 18}
s = json.dumps(dic)
print(type(s))

json获取数据就是转换为字典进行获取数据，当然也还可以使用正则，接下来我们了解正则。

2.Html格式数据提取之bs4

简单来说，Beautiful Soup是python的一个库，最主要的功能是从网页抓取数据。官方解释如下：

Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。
它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。

安装

pip install beautifulsoup4

解析器

Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器，如果我们不安装它，则 Python 会使用 Python默认的解析器，lxml 解析器更加强大，速度更快，推荐安装。

pip install lxml

如何使用

将一段文档传入BeautifulSoup 的构造方法,就能得到一个文档的对象, 可以传入一段字符串或一个文件句柄.

from bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(open("index.html"), 'lxml')soup = BeautifulSoup("<html>data</html>", 'lxml')

然后,Beautiful Soup选择最合适的解析器来解析这段文档,如果手动指定解析器那么Beautiful Soup会选择指定的解析器来解析文档。

快速使用

html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p><p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p><p class="story">...</p>
"""

使用BeautifulSoup解析这段代码,能够得到一个 BeautifulSoup 的对象,并能按照标准的缩进格式的结构输出:

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml')
# html进行美化
print(soup.prettify())

匹配代码

<html><head><title>The Dormouse's story</title></head><body><p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p><p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>and<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p><p class="story">...</p></body>
</html>

几个简单的浏览结构化数据的方法:

soup.title  # 获取标签title
# <title>The Dormouse's story</title>soup.title.name   # 获取标签名称
# 'title'soup.title.string   # 获取标签title内的内容
# 'The Dormouse's story'soup.title.parent  # 获取父级标签soup.title.parent.name  # 获取父级标签名称
# 'head'soup.p
# <p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>soup.p['class']  # 获取p的class属性值
# 'title'soup.a
# <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>soup.find_all('a')
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
#  <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
#  <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]soup.find(id="link3")  # 获取id为link3的标签
# <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>

从文档中找到所有\<a>标签的链接:

for link in soup.find_all('a'):print(link.get('href'))# http://example.com/elsie# http://example.com/lacie# http://example.com/tillie

从文档中获取所有文字内容:

print(soup.get_text())

对象的种类

Beautiful Soup将复杂HTML文档转换成一个复杂的树形结构,每个节点都是Python对象,所有对象可以归纳为种

Tag , NavigableString , BeautifulSoup , Comment .

Tag

通俗点讲就是 HTML 中的一个个标签，Tag 对象与XML或HTML原生文档中的tag相同:
soup = BeautifulSoup('<b class="boldest">Extremely bold</b>')
tag = soup.b
type(tag)
# <class 'bs4.element.Tag'>
如果想获取标签,只要用 soup.head :
soup.head
# <head><title>The Dormouse's story</title></head>soup.title
# <title>The Dormouse's story</title>
这是个获取tag的小窍门,可以在文档树的tag中多次调用这个方法.下面的代码可以获取<body>标签中的第一个<b>标签:
soup.body.b
# <b>The Dormouse's story</b>
通过点取属性的方式只能获得当前名字的第一个tag:
soup.a
# <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>
如果想要得到所有的<a>标签,或是通过名字得到比一个tag更多的内容的时候,就需要用到 Searching the tree 中描述的方法,比如: find_all()
soup.find_all('a')
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
#  <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
#  <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
我们可以利用 soup加标签名轻松地获取这些标签的内容，注意，它查找的是在所有内容中的第一个符合要求的标签。
name和attributes属性

Tag有很多方法和属性,现在介绍一下tag中最重要的属性: name和attributes

每个tag都有自己的名字,通过 .name 来获取:
tag.name
# 'b'tag['class']
# 'boldest'tag.attrs
# {'class': 'boldest'}
tag的属性可以被添加,删除或修改. 再说一次, tag的属性操作方法与字典一样（了解）
tag['class'] = 'verybold'
tag['id'] = 1
tag
# <blockquote class="verybold" id="1">Extremely bold</blockquote>del tag['class']
del tag['id']
tag
# <blockquote>Extremely bold</blockquote>tag['class']
# KeyError: 'class'
print(tag.get('class'))
# None

NavigableString(字符串)

既然我们已经得到了标签的内容，那么问题来了，我们要想获取标签内部的文字怎么办呢？很简单，用 .string 即可.

字符串常被包含在tag内.Beautiful Soup用 NavigableString 类来包装tag中的字符串
tag.string
# 'Extremely bold'
type(tag.string)
# <class 'bs4.element.NavigableString'>

BeautifulSoup

BeautifulSoup 对象表示的是一个文档的全部内容.大部分时候,可以把它当作 Tag 对象，是一个特殊的 Tag，我们可以分别获取它的类型，名称，以及属性。

print(type(soup.name))
# <class 'str'>
print(soup.name)
# [document]
print(soup.attrs)
# {} 空字典

Comment

如果字符串内容为注释则为Comment
html_doc='<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1"></a>'soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')print(soup.a.string)   # Elsie
print(type(soup.a.string))  #  <class 'bs4.element.Comment'>
a 标签里的内容实际上是注释，但是如果我们利用 .string 来输出它的内容，我们发现它已经把注释符号去掉了，所以这可能会给我们带来不必要的麻烦。

子节点

一个Tag可能包含多个字符串或其它的Tag,这些都是这个Tag的子节点.Beautiful Soup提供了许多操作和遍历子节点的属性.

注意: Beautiful Soup中字符串节点不支持这些属性,因为字符串没有子节点。

.contents

tag的 .contents 属性可以将tag的子节点以列表的方式输出:

head_tag = soup.head
head_tag
# <head><title>The Dormouse's story</title></head>head_tag.contents
[<title>The Dormouse's story</title>]title_tag = head_tag.contents[0]
title_tag
# <title>The Dormouse's story</title>
title_tag.contents
# [u'The Dormouse's story']

字符串没有 .contents 属性,因为字符串没有子节点:

text = title_tag.contents[0]
text.contents
# AttributeError: 'NavigableString' object has no attribute 'contents'

.children

.children它返回的不是一个 list，不过我们可以通过遍历获取所有子节点。我们打印输出 .children 看一下，可以发现它是一个 list 生成器对象

通过tag的 .children 生成器,可以对tag的子节点进行循环:
print(title_tag.children)       # <list_iterator object at 0x101b78860>
print(type(title_tag.children)) # <class 'list_iterator'>for child in title_tag.children:print(child)# The Dormouse's story

.descendants

.contents 和 .children 属性仅包含tag的直接子节点.例如,<head>标签只有一个直接子节点<title>
head_tag.contents
# [<title>The Dormouse's story</title>]
但是<title>标签也包含一个子节点:字符串 “The Dormouse’s story”,这种情况下字符串 “The Dormouse’s story”也属于<head>标签的子孙节点.

.descendants 属性可以对所有tag的子孙节点进行递归循环。
for child in head_tag.descendants:print(child)# <title>The Dormouse's story</title># The Dormouse's story
上面的例子中, <head>标签只有一个子节点,但是有2个子孙节点:<head>节点和<head>的子节点, BeautifulSoup 有一个直接子节点(<html>节点),却有很多子孙节点:
len(list(soup.children))
# 1
len(list(soup.descendants))
# 25

父节点

.parent

通过 .parent 属性来获取某个元素的父节点.在例子“爱丽丝”的文档中,<head>标签是<title>标签的父节点:
title_tag = soup.title
title_tag
# <title>The Dormouse's story</title>
title_tag.parent
# <head><title>The Dormouse's story</title></head>
文档的顶层节点比如<html>的父节点是 BeautifulSoup 对象:
html_tag = soup.html
type(html_tag.parent)
# <class 'bs4.BeautifulSoup'>

.parents

通过元素的 .parents 属性可以递归得到元素的所有父辈节点,下面的例子使用了 .parents 方法遍历了<a>标签到根节点的所有节点.
link = soup.a
link
# <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>
for parent in link.parents:if parent is None:print(parent)else:print(parent.name)
# p
# body
# html
# [document]
# None

节点内容

.string

如果tag只有一个 NavigableString 类型子节点,那么这个tag可以使用 .string 得到子节点。如果一个tag仅有一个子节点,那么这个tag也可以使用 .string 方法,输出结果与当前唯一子节点的 .string 结果相同。

通俗点说就是：如果一个标签里面没有标签了，那么 .string 就会返回标签里面的内容。如果标签里面只有唯一的一个标签了，那么 .string 也会返回最里面的内容。例如：
print (soup.head.string)
#The Dormouse's story
# <title><b>The Dormouse's story</b></title>
print (soup.title.string)
#The Dormouse's story
如果tag包含了多个子节点,tag就无法确定，string 方法应该调用哪个子节点的内容, .string 的输出结果是 None
print (soup.html.string)
#None

.strings

获取多个内容，不过需要遍历获取，比如下面的例子：

for string in soup.strings:print(repr(string))''''\n'
"The Dormouse's story"
'\n'
'\n'
"The Dormouse's story"
'\n'
'Once upon a time there were three little sisters; and their names were\n'
'Elsie'
',\n'
'Lacie'
' and\n'
'Tillie'
';\nand they lived at the bottom of a well.'
'\n'
'...'
'\n'  '''

.stripped_strings

输出的字符串中可能包含了很多空格或空行,使用 .stripped_strings 可以去除多余空白内容

for string in soup.stripped_strings:print(repr(string))'''"The Dormouse's story"
"The Dormouse's story"
'Once upon a time there were three little sisters; and their names were'
'Elsie'
','
'Lacie'
'and'
'Tillie'
';\nand they lived at the bottom of a well.'
'...''''

.text

如果tag包含了多个子节点, text则会返回内部所有文本内容

print (soup.html.text)

注意：

strings和text都可以返回所有文本内容

区别：text返回内容为字符串类型 strings为生成器generator

find_all函数

find_all( name , attrs , recursive , string , **kwargs )

name 参数

name 参数可以查找所有名字为 name 的tag,字符串对象会被自动忽略掉.
简单的用法如下:
```
soup.find_all("title")
# [<title>The Dormouse's story</title>]
```
搜索 name 参数的值可以使任一类型的过滤器 ,字符串,正则表达式,列表,方法或是 True .
传字符串

soup.find_all('b')
# [<b>The Dormouse's story</b>]

传正则表达式

import re
for tag in soup.find_all(re.compile("^b")):print(tag.name)
# body
# b

传列表

soup.find_all(["a", "b"])
# [<b>The Dormouse's story</b>,
#  <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
#  <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
#  <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]

keyword 参数

如果一个指定名字的参数不是搜索内置的参数名,搜索时会把该参数当作指定名字tag的属性来搜索,如果包含一个名字为 id 的参数,Beautiful Soup会搜索每个tag的”id”属性.
soup.find_all(id='link2')
# [<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>]import re
# 超链接包含elsie标签
print(soup.find_all(href=re.compile("elsie")))
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>]
# 以The作为开头的字符串
print(soup.find_all(text=re.compile("^The"))) 
# ["The Dormouse's story", "The Dormouse's story"]
# class选择器包含st的节点
print(soup.find_all(class_=re.compile("st")))
搜索指定名字的属性时可以使用的参数值包括字符串 , 正则表达式 , 列表, True .

下面的例子在文档树中查找所有包含 id 属性的tag,无论 id 的值是什么:
soup.find_all(id=True)
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
#  <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
#  <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
使用多个指定名字的参数可以同时过滤tag的多个属性:
soup.find_all(href=re.compile("elsie"), id='link1')
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">three</a>]
在这里我们想用 class 过滤，不过 class 是 python 的关键词，这怎么办？加个下划线就可以
print(soup.find_all("a", class_="sister"))'''
[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>
]'''
通过 find_all() 方法的 attrs 参数定义一个字典参数来搜索包含特殊属性的tag:
data_soup.find_all(attrs={"data-foo": "value"})
# [<div data-foo="value">foo!</div>]
注意：如何查看条件id和class同时存在时的写法
print(soup.find_all('b', class_="story", id="x"))
print(soup.find_all('b', attrs={"class":"story", "id":"x"}))

text 参数

通过 text 参数可以搜搜文档中的字符串内容.与 name 参数的可选值一样, text 参数接受字符串 , 正则表达式 , 列表, True

import reprint(soup.find_all(text="Elsie"))
# ['Elsie']print(soup.find_all(text=["Tillie", "Elsie", "Lacie"]))
# ['Elsie', 'Lacie', 'Tillie']# 只要包含Dormouse就可以
print(soup.find_all(text=re.compile("Dormouse")))
# ["The Dormouse's story", "The Dormouse's story"]

limit 参数

find_all() 方法返回全部的搜索结构,如果文档树很大那么搜索会很慢.如果我们不需要全部结果,可以使用 limit 参数限制返回结果的数量.效果与SQL中的limit关键字类似,当搜索到的结果数量达到 limit 的限制时,就停止搜索返回结果.

print(soup.find_all("a",limit=2))
print(soup.find_all("a")[0:2])'''
[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>, 
<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>]
'''

find_all() 方法搜索当前tag的所有tag子节点,并判断是否符合过滤器的条件:

soup.find_all("title")
# [<title>The Dormouse's story</title>]soup.find_all("p", "title")
# [<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>]soup.find_all("a")
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
#  <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
#  <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]soup.find_all(id="link2")
# [<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>]import re
# 模糊查询 包含sisters的就可以
soup.find(string=re.compile("sisters"))
# 'Once upon a time there were three little sisters; and their names were\n'

find函数

find(name , attrs , recursive , string , **kwargs )
find_all() 方法将返回文档中符合条件的所有tag,尽管有时候我们只想得到一个结果.比如文档中只有一个<body>标签,那么使用 find_all() 方法来查找<body>标签就不太合适, 使用 find_all 方法并设置 limit=1 参数不如直接使用 find() 方法.下面两行代码是等价的:
soup.find_all('title', limit=1)
# [<title>The Dormouse's story</title>]soup.find('title')
# <title>The Dormouse's story</title>
唯一的区别是 find_all() 方法的返回结果是值包含一个元素的列表,而 find() 方法直接返回结果.

find_all() 方法没有找到目标是返回空列表, find() 方法找不到目标时,返回 None .
print(soup.find("nosuchtag"))
# None
soup.head.title 是 tag的名字方法的简写.这个简写的原理就是多次调用当前tag的 find() 方法:
soup.head.title
# <title>The Dormouse's story</title>
soup.find("head").find("title")
# <title>The Dormouse's story</title>

find_parents() 和 find_parent()

a_string = soup.find(text="Lacie")
print(a_string)  # Lacieprint(a_string.find_parent())
# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>
print(a_string.find_parents())
print(a_string.find_parent("p"))
'''
<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a> and<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>;and they lived at the bottom of a well.
</p>'''

beautifulsoup的css选择器

我们在写 CSS 时，标签名不加任何修饰，类名前加点，id名前加 #，在这里我们也可以利用类似的方法来筛选元素，用到的方法是 soup.select()，返回类型是 list

通过标签名查找

print(soup.select("title"))  #[<title>The Dormouse's story</title>]
print(soup.select("b"))      #[<b>The Dormouse's story</b>]

通过类名查找

print(soup.select(".sister")) '''
[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>, 
<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>, 
<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]'''

id名查找

print(soup.select("#link1"))
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>]

组合查找

组合查找即和写 class 文件时，标签名与类名、id名进行的组合原理是一样的，例如查找 p 标签中，id 等于 link1的内容，二者需要用空格分开

print(soup.select("p #link2"))#[<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>]

直接子标签查找

print(soup.select("p > #link2"))
# [<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>]

查找既有class也有id选择器的标签

a_string = soup.select(".story#test")

查找有多个class选择器的标签

a_string = soup.select(".story.test")

查找有多个class选择器和一个id选择器的标签

a_string = soup.select(".story.test#book")

属性查找

查找时还可以加入属性元素，属性需要用中括号括起来，注意属性和标签属于同一节点，所以中间不能加空格，否则会无法匹配到。

print(soup.select("a[href='http://example.com/tillie']"))
#[<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]

select 方法返回的结果都是列表形式，可以遍历形式输出，然后用 get_text() 方法来获取它的内容：

for title in soup.select('a'):print (title.get_text())'''
Elsie
Lacie
Tillie
'''

3.Html格式数据提取之XPATH

安装
- 安装lxml库
  
  pip install lxml -i pip源

解析流程与使用

解析流程

实例化一个etree的对象，把即将被解析的页面源码加载到该对象
调用该对象的xpath方法结合着不同形式的xpath表达进行标签定位和数据提取

使用

导入lxml.etree

from lxml import etree

etree.parse()

解析本地html文件

html_tree = etree.parse(‘XX.html’)

etree.HTML()(建议)

解析网络的html字符串

html_tree = etree.HTML(html字符串)

html_tree.xpath()

使用xpath路径查询信息，返回一个列表

注意：如果lxml解析本地HTML文件报错可以安装如下添加参数
parser = etree.HTMLParser(encoding="utf-8")
selector = etree.parse('./lol_1.html',parser=parser)
result=etree.tostring(selector)

xpath语法

XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言。XPath 用于在 XML 文档中通过元素和属性进行导航。

路径表达式

表达式描述
/ 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。
./ 当前节点再次进行xpath
@ 选取属性。

实例

在下面的表格中，我们已列出了一些路径表达式以及表达式的结果：

路径表达式结果
/html 选取根元素 bookstore。注释：假如路径起始于正斜杠( / )，则此路径始终代表到某元素的绝对路径！
//li 选取所有li 子元素，而不管它们在文档中的位置。
//ul//a 选择属于 ul元素的后代的所有 li元素，而不管它们位于 ul之下的什么位置。
节点对象.xpath(‘./div’) 选择当前节点对象里面的第一个div节点
//@href 选取名为 href 的所有属性。

表达式	描述
/	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。
./	当前节点再次进行xpath
@	选取属性。

路径表达式	结果
/html	选取根元素 bookstore。注释：假如路径起始于正斜杠( / )，则此路径始终代表到某元素的绝对路径！
//li	选取所有li 子元素，而不管它们在文档中的位置。
//ul//a	选择属于 ul元素的后代的所有 li元素，而不管它们位于 ul之下的什么位置。
节点对象.xpath(‘./div’)	选择当前节点对象里面的第一个div节点
//@href	选取名为 href 的所有属性。

谓语（Predicates）

谓语用来查找某个特定的节点或者包含某个指定的值的节点。

谓语被嵌在方括号中。

实例

在下面的表格中，我们列出了带有谓语的一些路径表达式，以及表达式的结果：

路径表达式结果
/ul/li[1] 选取属于 ul子元素的第一个 li元素。
/ul/li[last()] 选取属于 ul子元素的最后一个 li元素。
/ul/li[last()-1] 选取属于 ul子元素的倒数第二个 li元素。
//ul/li[position()❤️] 选取最前面的两个属于 ul元素的子元素的 li元素。
//a[@title] 选取所有拥有名为 title的属性的 a元素。
//a[@title=‘xx’] 选取所有 a元素，且这些元素拥有值为 xx的 title属性。
//a[@title>10] > < >= <= != 选取 a元素的所有 title元素，且其中的 title元素的值须大于 10。
/bookstore/book[price>35.00]/title 选取 bookstore 元素中的 book 元素的所有 title 元素，且其中的 price 元素的值须大于 35.00。

属性查询

查找所有包含id属性的div节点
//div[@id]
查找所有id属性等于maincontent的div标签
//div[@id="maincontent"]
查找所有的class属性
//@class
//@attrName
//li[@name="xx"]//text()  # 获取li标签name为xx的里面的文本内容
获取第几个标签索引从1开始
tree.xpath('//li[1]/a/text()')  # 获取第一个
tree.xpath('//li[last()]/a/text()')  # 获取最后一个
tree.xpath('//li[last()-1]/a/text()')  # 获取倒数第二个
模糊查询

查询所有id属性中包含he的div标签
//div[contains(@id, "he")]
查询所有id属性中包以he开头的div标签
//div[starts-with(@id, "he")]
内容查询

查找所有div标签下的直接子节点h1的内容
//div/h1/text()

路径表达式	结果
/ul/li[1]	选取属于 ul子元素的第一个 li元素。
/ul/li[last()]	选取属于 ul子元素的最后一个 li元素。
/ul/li[last()-1]	选取属于 ul子元素的倒数第二个 li元素。
//ul/li[position()❤️]	选取最前面的两个属于 ul元素的子元素的 li元素。
//a[@title]	选取所有拥有名为 title的属性的 a元素。
//a[@title=‘xx’]	选取所有 a元素，且这些元素拥有值为 xx的 title属性。
//a[@title>10] `> < >= <= !=`	选取 a元素的所有 title元素，且其中的 title元素的值须大于 10。
/bookstore/book[price>35.00]/title	选取 bookstore 元素中的 book 元素的所有 title 元素，且其中的 price 元素的值须大于 35.00。

选取未知节点

XPath 通配符可用来选取未知的 XML 元素。

通配符描述
* 匹配任何元素节点。一般用于浏览器copy xpath会出现
@* 匹配任何属性节点。
node() 匹配任何类型的节点。

实例

在下面的表格中，我们列出了一些路径表达式，以及这些表达式的结果：

路径表达式结果
/ul/* 选取 bookstore 元素的所有子元素。
//* 选取文档中的所有元素。
//title[@*] 选取所有带有属性的 title 元素。
//node() 获取所有节点

通配符	描述
*	匹配任何元素节点。一般用于浏览器copy xpath会出现
@*	匹配任何属性节点。
node()	匹配任何类型的节点。

路径表达式	结果
/ul/*	选取 bookstore 元素的所有子元素。
//*	选取文档中的所有元素。
//title[@*]	选取所有带有属性的 title 元素。
//node()	获取所有节点

选取若干路径

通过在路径表达式中使用“|”运算符，您可以选取若干个路径。

实例

在下面的表格中，我们列出了一些路径表达式，以及这些表达式的结果：

路径表达式结果
//book/title | //book/price 选取 book 元素的所有 title 和 price 元素。
//title | //price 选取文档中的所有 title 和 price 元素。
/bookstore/book/title | //price 选取属于 bookstore 元素的 book 元素的所有 title 元素，以及文档中所有的 price 元素。
逻辑运算
查找所有id属性等于head并且class属性等于s_down的div标签
//div[@id="head" and @class="s_down"]
选取文档中的所有 title 和 price 元素。
//title | //price
注意: “|”两边必须是完整的xpath路径

路径表达式	结果
//book/title \| //book/price	选取 book 元素的所有 title 和 price 元素。
//title \| //price	选取文档中的所有 title 和 price 元素。
/bookstore/book/title \| //price	选取属于 bookstore 元素的 book 元素的所有 title 元素，以及文档中所有的 price 元素。

属性值获取

//div/a/@href   获取a里面的href属性值

获取所有

//*  #获取所有
//*[@class="xx"]  #获取所有class为xx的标签

获取节点内容转换成字符串

c = tree.xpath('//li/a')[0]
result=etree.tostring(c, encoding='utf-8')
print(result.decode('UTF-8'))

4.提取数据之正则

概述： 正则表达式，又称规则表达式

正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式（pattern）

正则匹配是一个 模糊的匹配(不是精确匹配)

re：python自1.5版本开始增加了re模块，该模块提供了perl风格的正则表达式模式，re模块是python语言拥有了所有正则表达式的功能

如下四个方法经常使用
- match()
- search()
- findall()
- finditer()

匹配单个字符与数字

匹配	说明
.	匹配除换行符以外的任意字符，当flags被设置为re.S时，可以匹配包含换行符以内的所有字符
[]	里面是字符集合，匹配[]里任意一个字符
[0123456789]	匹配任意一个数字字符
[0-9]	匹配任意一个数字字符
[a-z]	匹配任意一个小写英文字母字符
[A-Z]	匹配任意一个大写英文字母字符
[A-Za-z]	匹配任意一个英文字母字符
[A-Za-z0-9]	匹配任意一个数字或英文字母字符
[^magician]	[]里的^称为脱字符，表示非，匹配不在[]内的任意一个字符
`^[magician]`	以[]中内的某一个字符作为开头
\d	匹配任意一个数字字符，相当于[0-9]
\D	匹配任意一个非数字字符，相当于`[^0-9]`
\w	匹配字母、下划线、数字中的任意一个字符，相当于[0-9A-Za-z_]
\W	匹配非字母、下划线、数字中的任意一个字符，相当于`[^0-9A-Za-z_]`
\s	匹配空白符(空格、换页、换行、回车、制表)，相当于[ \f\n\r\t]
\S	匹配非空白符(空格、换页、换行、回车、制表)，相当于`[^ \f\n\r\t]`

匹配锚字符

锚字符:用来判定是否按照规定开始或者结尾

匹配	说明
^	行首匹配，和[]里的^不是一个意思
$	行尾匹配
\A	匹配字符串的开始，和^的区别是\A只匹配整个字符串的开头，即使在re.M模式下也不会匹配其他行的行首
\Z	匹配字符串的结尾，和$的区别是\Z只匹配整个字符串的结尾，即使在re.M模式下也不会匹配其他行的行尾

限定符

限定符用来指定正则表达式的一个给定组件必须要出现多少次才能满足匹配。有 * 或 + 或 ? 或 {n} 或 {n,} 或 {n,m} 共6种。

匹配	说明
(xyz)	匹配括号内的xyz，作为一个整体去匹配一个单元子存储
x?	匹配0个或者1个x，非贪婪匹配
x*	匹配0个或任意多个x
x+	匹配至少一个x
x{n}	确定匹配n个x，n是非负数
x{n,}	至少匹配n个x
x{n,m}	匹配至少n个最多m个x
x\|y	\|表示或的意思，匹配x或y

通用flags（修正符）

修正符

作用

对正则进行修正
使用

search/match/findall/sub/subn/finditer 等函数 flags参数的使用
修正符

re.I 不区分大小写匹配

re.M 多行匹配影响到^ 和 $ 的功能

re.S 使.可以匹配换行符匹配任意字符

使用

re.I

print(re.findall('[a-z]','AaBb'))
print(re.findall('[a-z]','AaBb', flags=re.I))

re.M(实际)

myStr = """asadasdd1\nbsadasdd2\ncsadasdd3"""
print(re.findall('^[a-z]',myStr, ))
print(re.findall('\A[a-z]',myStr))
print(re.findall('\d$',myStr))
print(re.findall('\d\Z',myStr))
# re.M
print(re.findall('^[a-z]',myStr, flags=re.M))
print(re.findall('\A[a-z]',myStr, flags=re.M))
print(re.findall('\d$',myStr, flags=re.M))
print(re.findall('\d\Z',myStr, flags=re.M))

re.S

print(re.findall('<b>.*?</b>','<b>b标签</b>'))
print(re.findall('<b>.*?</b>','<b>b标\n签</b>', flags=re.S))

通用函数

获取匹配结果
- 使用group()方法获取到匹配的值
- groups() 返回一个包含所有小组字符串的元组(也就是自存储的值)，从 1 到所含的小组号。

re模块中常用函数

match()函数

原型
```
def match(pattern, string, flags=0)
```
参数

参数说明
pattern 匹配的正则表达式(一种字符串的模式)
string 要匹配的字符串
flags 标识位，用于控制正则表达式的匹配方式
功能

匹配成功返回匹配的对象

匹配失败返回 None

参数	说明
pattern	匹配的正则表达式(一种字符串的模式)
string	要匹配的字符串
flags	标识位，用于控制正则表达式的匹配方式

获取匹配结果
- 使用group()方法获取到匹配的值
- groups() 返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到所含的小组号。
注意：从第一位开始匹配只匹配一次

示例:

import reres = re.match('\d{2}','123')
print(res.group())
print(res.span())#给当前匹配到的结果起别名
s = '3G4HFD567'
re.match("(?P<value>\d+)",s)
print(x.group(0))
print(x.group('value'))

import re  # 导入re正则模块
# match  只匹配一次  必须从第一位开始 类似于 search("^")
# print(re.match("a", '123456'))
# print(re.match("[a-z]", '123456'))
# print(re.match("[a-z]", '123x456'))
# print(re.search("[a-z]", '123x456'))
# print(re.match("[a-z][a-z]", '123x456'))
# print(re.search("[a-z][a-z]", '123ab456'))
# print(re.search("[a-z][a-z]", '123ax456b'))
# print(re.search("1[3-9][0-9]{9}", '15611833906'))
# print(re.search("1[3-9][0-9]{9}", '15611833906a'))  # 包含 也就是字符串中包含我要的则为成功
# print(re.match("1[3-9][0-9]{9}", 'x15611833906a'))  # 包含 也就是字符串中包含我要的则为成功
# print(re.search("^1[3-9][0-9]{9}", 'x15611833906a'))
# print(re.search("^1[3-9][0-9]{9}", '15611833906a'))
# 获取匹配的内容
# print(re.match("1[3-9][0-9]{9}$", '15611833906').group())  # 完全匹配
# 等同于下方
# print(re.search("^1[3-9][0-9]{9}$", '15611833906').group())  # 完全匹配
print(re.search("^1[3-9][0-9]{9}$", 'a15611833906').group())  # 完全匹配
# AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'

search()函数

原型
def search(pattern, string, flags=0)
参数

参数说明
pattern 匹配的正则表达式(一种字符串的模式)
string 要匹配的字符串
flags 标识位，用于控制正则表达式的匹配方式

功能

扫描整个字符串string，并返回第一个pattern模式成功的匹配

匹配失败返回 None

注意：

只要字符串包含就可以

只匹配一次
示例
import re  # 导入re正则模块
# search  只匹配一次
# print(re.search("a", '123456'))
# print(re.search("[a-z]", '123456'))
# print(re.search("[a-z]", '123x456'))
# print(re.search("[a-z][a-z]", '123x456'))
# print(re.search("[a-z][a-z]", '123ab456'))
# print(re.search("[a-z][a-z]", '123ax456b'))
# print(re.search("1[3-9][0-9]{9}", '15611833906'))
# print(re.search("1[3-9][0-9]{9}", '15611833906a'))  # 包含 也就是字符串中包含我要的则为成功
# print(re.search("1[3-9][0-9]{9}", 'x15611833906a'))  # 包含 也就是字符串中包含我要的则为成功
# print(re.search("^1[3-9][0-9]{9}", 'x15611833906a'))
# print(re.search("^1[3-9][0-9]{9}", '15611833906a'))
# print(re.search("^1[3-9][0-9]{9}$", '15611833906a'))  # 完全匹配
# print(re.search("^1[3-9][0-9]{9}$", '15611833906'))  # 完全匹配
# print(re.search("^1[3-9][0-9]{9}$", '1561183390'))  # 完全匹配# 获取匹配的内容
# print(re.search("^1[3-9][0-9]{9}$", '15611833906').group())  # 完全匹配
注意

与match的区别

相同点：

都只匹配一次

不同点：

search是在要匹配的字符串中包含正则表达式的内容就可以
match 必须第一位就开始匹配否则匹配失败

参数	说明
pattern	匹配的正则表达式(一种字符串的模式)
string	要匹配的字符串
flags	标识位，用于控制正则表达式的匹配方式

findall()函数（返回列表）

原型
```
def findall(pattern, string, flags=0)
```
参数

参数说明
pattern 匹配的正则表达式(一种字符串的模式)
string 要匹配的字符串
flags 标识位，用于控制正则表达式的匹配方式
功能

扫描整个字符串string，并返回所有匹配的pattern模式结果的字符串列表

参数	说明
pattern	匹配的正则表达式(一种字符串的模式)
string	要匹配的字符串
flags	标识位，用于控制正则表达式的匹配方式

示例

                                
myStr = """
<a href="http://www.baidu.com">百度</a>
<A href="http://www.taobao.com">淘宝</A>
<a href="http://www.id97.com">电
影网站</a>
<i>我是倾斜1</i>
<i>我是倾斜2</i>
<em>我是倾斜2</em>
"""
# html里是不区分大小写
# （1）给正则里面匹配的 加上圆括号 会将括号里面的内容进行 单独的返回
res = re.findall("(<a href=\"http://www\.(.*?)\.com\">(.*?)</a>)",myStr) #[('<a href="http://www.baidu.com">百度</a>', 'baidu', '百度')]# 括号的区别
res = re.findall("<a href=\"http://www\..*?\.com\">.*?</a>",myStr) #['<a href="http://www.baidu.com">百度</a>']#(2) 不区分大小写的匹配
res = re.findall("<a href=\"http://www\..*?\.com\">.*?</a>",myStr,re.I) #['<a href="http://www.baidu.com">百度</a>', '<A href="http://www.taobao.com">淘宝</A>']
res = re.findall("<[aA] href=\"http://www\..*?\.com\">.*?</[aA]>",myStr) #['<a href="http://www.baidu.com">百度</a>']
# (3) 使.支持换行匹配
res = re.findall("<a href=\"http://www\..*?\.com\">.*?</a>",myStr,re.S) ## (4) 支持换行 支持不区分大小写匹配
res = re.findall("<a href=\"http://www\..*?\.com\">.*?</a>",myStr,re.S|re.I) #print(res)

finditer()函数

原型
def finditer(pattern, string, flags=0)
参数

参数说明
pattern 匹配的正则表达式(一种字符串的模式)
string 要匹配的字符串
flags 标识位，用于控制正则表达式的匹配方式

功能

与findall()类似，返回一个迭代器
代码
import reres = re.finditer('\w', '12hsakda1')
print(res)
print(next(res))for i in res:print(i)

参数	说明
pattern	匹配的正则表达式(一种字符串的模式)
string	要匹配的字符串
flags	标识位，用于控制正则表达式的匹配方式

split()函数

作用：切割字符串
原型：
def split(patter, string, maxsplit=0, flags=0)
参数

pattern 正则表达式

string 要拆分的字符串

maxsplit 最大拆分次数默认拆分全部

flags 修正符
示例
import re
myStr = "asdas\rd&a\ts12d\n*a3sd@a_1sd"
#通过特殊字符 对其进行拆分 成列表
res = re.split("[^a-z]",myStr)
res = re.split("\W",myStr)

贪婪与非贪婪

贪婪模式

贪婪概念：匹配尽可能多的字符

.+ 匹配换行符以外的字符至少一次
.* 匹配换行符以外的字符任意次

实例

res = re.search('<b>.+</b>', '<b></b><b>b标签</b>')
res = re.search('<b>.*</b>', '<b>b标签</b><b>b标签</b><b>b标签</b><b>b标签</b>')

非贪婪模式

非贪婪概念：尽可能少的匹配称为非贪婪匹配，*?、+?即可

.+? 匹配换行符以外的字符至少一次拒绝贪婪

.*? 匹配换行符以外的字符任意次拒绝贪婪

实例

res = re.search('<b>.+?</b>', '<b>b标签</b><b>b标签</b>')
res = re.search('<b>.*?</b>', '<b>b标签</b><b>b标签</b><b>b标签</b><b>b标签</b>')

编译

概念

当在python中使用正则表达式时，re模块会做两件事，一件是编译正则表达式，如果表达式的字符串本身不合法，会报错。另一件是用编译好的正则表达式提取匹配字符串
编译优点

如果一个正则表达式要使用几千遍，每一次都会编译，出于效率的考虑进行正则表达式的编译，就不需要每次都编译了，节省了编译的时间，从而提升效率
compile()函数
- 原型
```
def compile(pattern, flags=0)
```
- 作用
  
  将pattern模式编译成正则对象
- 参数
  
  参数说明
  pattern 匹配的正则表达式(一种字符串的模式)
  flags 标识位，用于控制正则表达式的匹配方式
- flags
  
  值说明
  re.I 是匹配对大小写不敏感
  re.M 多行匹配，影响到^和$
  re.S 使.匹配包括换行符在内的所有字符
- 返回值
  
  编译好的正则对象
- 示例
```
import re
re_phone = re.compile(r"(0\d{2,3}-\d{7,8})")
print(re_phone, type(re_phone))
```
- 编译后其他方法的使用
  
  原型
```
def match(self, string, pos=0, endpos=-1)
def search(self, string, pos=0, endpos=-1)
def findall(self, string, pos=0, endpos=-1)
def finditer(self, string, pos=0, endpos=-1)
```
参数

参数说明
string 待匹配的字符串
pos 从string字符串pos下标开始
endpos 结束下标
示例
```
s1 = "lucky's phone is 010-88888888"
s2 = "kaige's phone is 010-99999999"
ret1 = re_phone.search(s1)
print(ret1, ret1.group(1))
ret2 = re_phone.search(s2)
print(ret2, ret2.group(1))
```

参数	说明
pattern	匹配的正则表达式(一种字符串的模式)
flags	标识位，用于控制正则表达式的匹配方式

值	说明
re.I	是匹配对大小写不敏感
re.M	多行匹配，影响到^和$
re.S	使.匹配包括换行符在内的所有字符

参数	说明
string	待匹配的字符串
pos	从string字符串pos下标开始
endpos	结束下标

练习

练习1.提取手机号与邮箱

import re
myStr = """caoxigang@baidu.html
曹　艳	Caoyan	6895	13811661805	caoyan@baidu.html
曹　宇	Yu Cao	8366	13911404565	caoyu@baidu.html
曹　越	Shirley Cao	6519	13683604090	caoyue@baidu.html
曹　政	Cao Zheng	8290	13718160690	caozheng@baidu.html
查玲莉	Zha Lingli	6259	13552551952	zhalingli@baidu.html
查　杉	Zha Shan	8580	13811691291	zhashan@baidu.html
查　宇	Rachel	8825	13341012971	zhayu@baidu.html
柴桥子	John	6262	13141498105	chaiqiaozi@baidu.html
常丽莉	lily	6190	13661003657	changlili@baidu.html
车承轩	Che Chengxuan	6358	13810729040	chechengxuan@baidu.html
陈　洁	Che	13811696984	chenxi_cs@baidu.html
陈　超	allen	8391	13810707562	chenchao@baidu.html
陈朝辉		13714189826	chenchaohui@baidu.html
陈　辰	Chen Chen	6729	13126735289	chenchen_qa@baidu.html
陈　枫	windy	8361	13601365213	chenfeng@baidu.html
陈海腾	Chen Haiteng	8684	13911884480	chenhaiteng@baidu.html
陈　红	Hebe	8614	13581610652	chenhong@baidu.html
陈后猛	Chen Houmeng	8238	13811753474	chenhoumeng@baidu.html
陈健军	Chen Jianjun	8692	13910828583	chenjianjun@baidu.html
陈　景	Chen Jing	6227	13366069932	chenjing@baidu.html
陈竞凯	Chen Jingkai	6511	13911087971	jchen@baidu.html
陈　坤	Isa13810136756	chenlei@baidu.html
陈　林	Lin Chen	6828	13520364278	chenlin@qq.com
"""
#匹配 手机号
print(re.findall('\d{11}',myStr))
#匹配 邮箱
print(re.findall('\w+@\w+\.\w+',myStr))
# (1) 手机号
# res = re.findall("[1][3-8]\d{9}",myStr)
#（2）邮箱
# res = re.findall("\w+@.+\.\w+",myStr)
# print(res)

练习2 匹配出 2016/06/17格式的年月日

import re
myStr = """
124528	男	14年	2012年5月以前	路人(0)	2017/02/21
2
顺便签约客服
940064306	男	9年	2016/07/12	宗师(1285)	2017/06/26
3
世间尽是妖魔鬼怪"(oДo*)
90年代的新一辈_
1193887909	男	7年	2016/10/17	宗师(1084)	2017/06/26
4
萧十三楼
905519160	男	9年	2016/07/08	宗师(972)	2017/06/24
5
石头哥
北京-php-石头
2669288101	男	2年	2016/06/17	宗师(772)	2017/06/23
6缄默。
1393144035	未知	7年	2016/10/08	宗师(754)	2017/06/25
"""
print(re.findall('\d+/\d+/\d+', myStr))
#老师答案：
res = re.findall("[0-9]{4}/[0-9]{2}/[0-9]{2}",myStr)
#1 匹配所有正常的年  7年  9年
#匹配出 2016/06/17格式的年月日
# res = re.findall("\t(\d{1,2}年)",myStr)
# res = re.findall("[0-9]{4}/[0-9]{2}/[0-9]{2}",myStr)
# res = re.findall("\d{4}/\d{2}/\d{2}",myStr)

练习3 正则匹配所有标题

import re
# 读取数据
f = open('豆瓣.html','r',encoding='utf-8')
data = f.read()
f.close()
"""
<a href="https://book.douban.com/subject/27104959/">离开的，留下的</a>
<a href="https://book.douban.com/subject/26961102/">灵契</a>
<a href="https://book.douban.com/subject/27054039/">寓言</a>
<a href="https://book.douban.com/subject/27139971/">高难度对话：如何与挑剔的人愉快相处</a>
"""# 正则匹配所有标题
pattern = re.compile('<a href="https://book.douban.com/subject/\d+/">(.*?)</a>')
titleList = pattern.findall(data)
print(titleList)
for i in pattern.finditer(data):print(i.groups()[0])