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python数据分析之爬虫基础：解析

news 文章来源：https://blog.csdn.net/2401_83283514/article/details/144196336 2025/5/5 1:24:58

1、xpath

1.1、xpath的安装以及lxml的安装

1.2、xpath的基本使用

1.3、xpath基本语法

2、JsonPath

2.1、jsonpath的安装

2.2、jsonpath的使用

2.3、jsonpath的基础语法

3、BeautifulSoup

3.1、bs4安装及创建

3.2、beautifulsoup的使用

3.3、beautifulsoup基本语法

1、xpath

1.1、xpath的安装以及lxml的安装

xpath是一门在XML文档中查找信息的语言，它也可以用于HTML文档，因为HTML可以看作是XML的一种特殊应用形式。在网页自动化测试、网络爬虫等场景中，用于精确的定位网页中的元素，比如通过xpath可以找到特定的按钮、文本框、表格单元格等元素的位置，以便进行后续的操作，如点击按钮、获取文本内容等。

首先我们需要安装xpath插件，压缩包地址：xpath压缩包，提取码：ttkx

关于如何安装该扩展程序：

1、首先我们需要对xpath插件进行解压

2、打开chrome浏览器中的扩展程序

3、只需要把解压好的后缀为crx的文件手动拖动到扩展管理页面中即可添加成功

4、快捷键为ctrl+shift+x

出现上面的黑框框就代表安装成功了！

安装lxml库，安装方式：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple lxml

1.2、xpath的基本使用

xpath解析有两种解析文件：本地文件和服务器响应数据(即response.read().decode("utf-8"))

解析本地文件：html_tree = etree.parse("文件名.html")

解析服务器响应数据：html_tree = etree.HTML(response.read().decode("utf-8"))

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"/>
<!-- 这里需要有结束标志--><title>Title</title>
</head>
<body><ul><li id="l1" class="c1">北京</li><li id="l2">上海</li><li id="c3">广州</li><li id="c4">深圳</li></ul><ul><li>郑州</li><li>浙江</li><li>南京</li><li>重庆</li></ul>
</body>
</html>
<!-- 这便是一个本地的文件 -->

from lxml import etree
# 解析本地文件
tree = etree.parse("解析本地文件.html")
print(tree)
# 如果解析本地文件.html的meta没有结束标志，会报错：lxml.etree.XMLSyntaxError: Opening and ending tag mismatch: meta line 4 and head, line 6, column 8

1.3、xpath基本语法

路径查询	//	查找所有子孙节点，不考虑层级关系
路径查询	/	找直接子节点
谓词查询	//div[@id]
谓词查询	//div[@id="maincontent"]
属性查询	//@class
模糊查询	//div[contains(@id,"ha")]
模糊查询	//div[starts-with(@id,"ha")]
内容查询	//div/h1/text()
逻辑运算	//div[@id="head" and @class="s_down"]
逻辑运算	//title \| //price

from lxml import etree
tree = etree.parse("解析本地文件.html")
# tree.xpath("xpath路径")
# 查找ul下面的li# li_list = tree.xpath("body//li") # 找到body的所有子孙节点
# li_list = tree.xpath("body/ul/li") # 根据层级关系先找到body的子节点，再找到ul的子节点
# len()函数来判断列表内元素数量
# print(len(li_list)) # 8
# 查找所有有id的属性li标签
# li_list = tree.xpath("body//ul/li[@id]") # 属性选择器
# print(li_list) # 2
# 获取标签中内容:text()
# li_list = tree.xpath("body//ul/li[@id='11']/text()") # 如果11为单引号则最外面为双引号，反之亦然
# print(list_list) # ['北京']
# 查找到id为11的li的标签的class的属性值
# li = tree.xpath('//ul/li[@id="11"]/@class')
# print(li) # ['c1']
# 模糊查询 //div[contains(@id,"ha")],查询id中包含l的li标签
# li_list = tree.xpath('//ul/li[contains(@id,"l")]/text()')
# print(li_list) # ['北京', '上海']
# 查询id的值为l开头的li标签
# li_list = tree.xpath('//ul/li[starts-with(@id,"l")]/text()')
# print(li_list) # ['北京', '上海']
# 查询id为l1和class为c1的数据
# li_list = tree.xpath('//ul/li[@id="l1" and @class="c1"]/text()')
# print(li_list) #  ['北京']
# 查询id为l1或id为l2的数据
# li_list = tree.xpath('//ul/li[@id="l1"]/text() | //ul/li[@id="l2"]/text()')
li_list = tree.xpath('//ul/li[@id="l1" or @id="l2"]/text()')
print(li_list) # ['北京', '上海']

案例一：获取百度网页的百度一下四个字

# 案例1：获取百度网页的百度一下
import urllib.request
url = 'https://www.baidu.com'
headers = {"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/128.0.0.0 Safari/537.36"
}
request = urllib.request.Request(url,headers=headers)
response = urllib.request.urlopen(request)
content = response.read().decode('utf-8')
from lxml import etree
tree = etree.HTML(content)
result = tree.xpath('//input[@id="su"]/@value')[0]
print(result)

案例二：爬取站站素材前10页美女素材照片至本地

# 站长素材美女图片爬取前十页
# 第一页：https://sc.chinaz.com/tag_tupian/yazhoumeinu.html
# 第二页：https://sc.chinaz.com/tag_tupian/yazhoumeinu_2.html
# 因此我们可以狗在一个if、else判断语句
import urllib.request
from lxml import etree
def create_request(page):if page==1:url ="https://sc.chinaz.com/tag_tupian/yazhoumeinu.html"else:url = "https://sc.chinaz.com/tag_tupian/yazhoumeinu"+str(page)+".html"headers = {"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/128.0.0.0 Safari/537.36"}request = urllib.request.Request(url=url,headers=headers)return request
def get_content(request):response = urllib.request.urlopen(request)content = response.read().decode("utf-8")return content
def down_load(content):tree = etree.HTML(content)jpg_path = tree.xpath("//img[@class='lazy']/@data-original")jpg_name = tree.xpath("//img[@class='lazy']/@alt")for i in range(len(jpg_path)):name = jpg_name[i]path = jpg_path[i]url = "https:"+ pathurllib.request.urlretrieve(url=url,filename=name+".jpg")
if __name__ == '__main__':start_page = int(input("请输入起始页码:"))end_page = int(input("请输入终止页码:"))for page in range(start_page, end_page+1):# 请求对象的定制request = create_request(page)# 获取网页源码content = get_content(request)# 下载down_load(content)

2、JsonPath

2.1、jsonpath的安装

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jsonpath

2.2、jsonpath的使用

obj = json.load(open("json文件","r",encoding="utf-8"))

ret = jsonpath.jsonpath(obj,"json的语法")

与xpath不同的是xpath既可以解析本地文件，也可以解析服务器响应的文件；而jsonpath只能解析本地文件

2.3、jsonpath的基础语法

jsonpath与xpath基础语法对比：

xpath	jsonpath	描述
/	$	表示根节点
.	@	表示当前元素
/	.or[]	子元素
..	n/a	取父元素，jsonpath不支持
//	..	取所有符合条件的节点
*	*	匹配所有元素节点
@	n/a	属性访问字符（jsonpath不支持）
[]	[]	子元素操作符
\|	[,]	支持迭代器中做多选
[]	?()	支持过滤操作
n/a	()	分组，jsonpath不支持

示例：

{"store": {"book": [{"category": "reference","author": "Nigel Rees","title": "Sayings of the Century","price": 8.95},{"category": "fiction","author": "Evelyn Waugh","title": "Sword of Honour","price": 12.99},{"category": "fiction","author": "Herman Melville","title": "Moby Dick","isbn": "0-553-21311-3","price": 8.99},{"category": "fiction","author": "J. R. R. Tolkien","title": "The Lord of the Rings","isbn": "0-395-19395-8","price": 22.99}],"bicycle": {"color": "red","price": 19.95}}
}

import jsonpath
import json
obj = json.load(open("测试.json","r",encoding="utf-8"))
# 书店所有书的作者
# author_list = jsonpath.jsonpath(obj,"$.store.book[*].author") # 因为要的是书店的书的作者如果自行车有作者..author会代表所有作者
# print(author_list) #['Nigel Rees', 'Evelyn Waugh', 'Herman Melville', 'J. R. R. Tolkien']
# 所有作者
# author2_list = jsonpath.jsonpath(obj,"$..author")
# print(author2_list)
# store的所有元素。所有的books和bicyle
a_list = jsonpath.jsonpath(obj,"$.store")
print(a_list)
# store下所有的price
price_list = jsonpath.jsonpath(obj,"$.store..price")
print(price_list) # [8.95, 12.99, 8.99, 22.99, 19.95]
# 第三本书
book_3 = jsonpath.jsonpath(obj,"$..book[2]")
print(book_3) # [{'category': 'fiction', 'author': 'Herman Melville', 'title': 'Moby Dick', 'isbn': '0-553-21311-3', 'price': 8.99}]
# 最后一本书
book_end = jsonpath.jsonpath(obj,"$..book[(@.length-1)]")
print(book_end)
# 前两本书
book_list = jsonpath.jsonpath(obj,"$..book[0,1]")
# book_list = jsonpath.jsonpath(obj,"$..book[:2]")
print(book_list)
# 过滤出含有isbn版本号的书
book_isbn_list = jsonpath.jsonpath(obj,"$..book[?(@.isbn)]")
print(book_isbn_list)
# 哪本书价格超过10元
book_price_list = jsonpath.jsonpath(obj,"$..book[?(@.price>10)]")
print(book_price_list)

案例：爬取淘票票网站上所有电影院的城市分布情况

import urllib.request
url = "https://dianying.taobao.com/cityAction.json?activityId&_ksTS=1733383129541_108&jsoncallback=jsonp109&action=cityAction&n_s=new&event_submit_doGetAllRegion=true"
headers = {"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/128.0.0.0 Safari/537.36","referer":"https://dianying.taobao.com/"
}
request = urllib.request.Request(url, headers=headers)
response = urllib.request.urlopen(request)
content = response.read().decode("utf-8")
import json
content = content.replace("jsonp109(","")[:-2]
import jsonpath
f = open("淘票票.json","w",encoding="utf-8")
f.write(content)
content = json.loads(content)
city_list = jsonpath.jsonpath(content,"$..regionName")
print(city_list)
f.close()

3、BeautifulSoup

基本介绍：beautifulsoup简称bs4，和lxml一样，是一个html的解析器，主要功能也是解析和提取数据。缺点是效率没有lxml高，但接口设计人性化，使用方便。

3.1、bs4安装及创建

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple bs4

3.2、beautifulsoup的使用

# 导包

from bs4 import BeautifulSoup

# 服务器响应文件生成对象

soup = BeautifulSoup(response.read().decode(),"lxml")

# 本地文件生成对象

soup = BeautifulSoup(open("文件.html","lxml")

# 注意：默认打开文件的编码格式gbk，所以需要指定文件打开的格式

3.3、beautifulsoup基本语法

示例：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><title>Title</title>
</head>
<body>
<div><ul><li id="l1">张三</li><li id="l2">李四</li><li>王二</li><a href="https://dwqttkx.blog.csdn.net" id="" class="a1">人间无解</a><span>哈哈</span></ul>
</div>
<a href="https://www.baidu.com" title="a2">百度</a>
<div id="d1"><span>嘻嘻</span>
</div>
<p id="p1" class="p1">呵呵</p>
</body>
</html>

基本语法：

from bs4 import BeautifulSoup
# 默认打开的文件的编码格式为gbk2312
soup = BeautifulSoup(open("bs4的基本使用.html",encoding="utf-8"),"lxml")
# 根据标签的名字来查找节点
print(soup.a) # 找到的是第一个符合条件的数据、
print(soup.a.attrs) # 返回标签的属性 {'href': 'https://dwqttkx.blog.csdn.net', 'id': '', 'class': ['a1']}# bs4的一些常见的函数：
#（1）find函数
print(soup.find("a")) # 返回符合条件的第一条数据
print(soup.find("a",title="a2")) #<a href="https://www.baidu.com" title="a2">百度</a>
print(soup.find("a",class_="a1")) # 这里需要注意，因为class是python内置的关键字（类对象），需要在最后加上_
#（2）find_all函数
print(soup.find_all("a")) # 返回的是列表
print(soup.find_all(["a","span"])) # 如果想要获取多个标签的数据，那么需要在find_all的参数中添加的是列表的数据
print(soup.find_all("li",limit=2)) #limit可以限制返回数据的数量
#（3）select函数：根据选择器得到节点对象
print(soup.select("a")) # 返回的是列表数据
print(soup.select(".a1")) #根据class属性值找到标签数据
print(soup.select("#l1")) #根据id的属性值找到标签数据
# 属性选择器
# 查找li标签中有id的标签
print(soup.select("li[id]"))
print(soup.select("li[id='l2']"))
# 层级选择器
# 1、后代选择器
print(soup.select("div li"))
# 子代选择器
print(soup.select("div>ul>li"))
# 找到a标签和li标签的所有对象
print(soup.select("li,a"))
# 获取节点内容：是用于标签中嵌套标签的结构
obj = soup.select("#d1")[0]
# 如果标签对象中只有内容，那么string和get_text()都可以使用，如果标签对象中，除了内容还有标签，则string获取不到
print(obj.string)
print(obj.get_text())
# 节点的属性
obj = soup.select("#p1")[0]
print(obj.name) # 标签的名字
print(obj.attrs)# 将属性值作为字典返回
# 获取节点的属性
obj = soup.select("#p1")[0]
print(obj.attrs.get("class")) # print(obj["class"])

案例：爬取德克士经典小吃的菜单

import urllib.request
url = "https://www.dicos.com.cn/product/index.html"
headers = {"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/128.0.0.0 Safari/537.36","cookie":"PHPSESSID=fojuqr8gsm3crh2neh5n5815gi; Hm_lvt_2a236f187a73851700a681cacce60cdf=1733407994; HMACCOUNT=5C1851BB26ADB117; _gid=GA1.3.96677442.1733408008; _ga_89J95J2XEN=GS1.1.1733407994.1.1.1733409442.0.0.0; Hm_lpvt_2a236f187a73851700a681cacce60cdf=1733409442; _gat_gtag_UA_230824051_1=1; _ga_G95L9KVQWW=GS1.1.1733407994.1.1.1733409442.0.0.0; _ga=GA1.1.1693328412.1733407994"
}
request = urllib.request.Request(url,headers=headers)
response = urllib.request.urlopen(request)
content = response.read().decode('utf-8')
# from bs4 import BeautifulSoup
# soup = BeautifulSoup(content,'lxml')
# name_list = soup.select(".proul p")
# for name in name_list:
#     print(name.get_text())
# xpath语句：//ul[@class="proul"]//p/text()
from lxml import etree
tree = etree.HTML(content)
result = tree.xpath('//ul[@class="proul"]//p/text()')
print(result)

本次分享就到这里，感谢观看！

python数据分析之爬虫基础：解析

目录 1、xpath 1.1、xpath的安装以及lxml的安装 1.2、xpath的基本使用 1.3、xpath基本语法 2、JsonPath 2.1、jsonpath的安装 2.2、jsonpath的使用 2.3、jsonpath的基础语法 3、BeautifulSoup 3.1、bs4安装及创建 3.2、beautifulsoup的使用 3.3、beautifulsoup基本语…...

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001-mysql安装

[rootcentos701 ~]# hostname -I 10.0.0.200 172.17.0.1 [rootcentos701 ~]# hostname centos701 [rootcentos701 ~]# rpm -qa | grep mariadb [rootcentos701 ~]# rpm -e --nodeps mariadb-libs-5.5.65-1.el7.x86_64 [rootcentos701 ~]# useradd mysql -s /sbin/nologin #创建…...

编程日记 2024/12/6 10:09:48