Python爬虫实战之xpath解析

XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言,最初是用来搜寻 XML 文档的,但是它同样适用于 HTML 文档的搜索。
所以在Python爬虫中,我们经常使用xpath解析这种高效便捷的方式来提取信息。

环境的安装

使用 xpath 需要安装 lxml 库

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

基础使用

实例化一个etree的对象,且需要将被解析的页面源码数据加载到该对象中。有两种方式:
1、将本地的html文档中的源码数据加载到etree对象中
etree.parse('filePath', etree.HTMLParser()) # filePath为文件的路径
示例:

from lxml import etree # 导包
html = etree.parse('./test.html', etree.HTMLParser()) # ./test.html为本地的html文件的路径
html.xpath('xpath表达式')

2、将从互联网上获取的源码数据加载到etree对象中
etree.HtML('page_data') # page_data为从页面获取的源码数据
示例:

from lxml import etree # 导包
html = etree.HtML('page_data') # page_data为从页面获取的源码数据
html.xpath('xpath表达式')

使用xpath解析数据,最重要的步骤就是xpath表达式的书写。下面介绍xpath的常用表达式。

xpath常用表达式

表达式含义
nodename选取此节点的所有子节点
/表示的是从根节点开始定位。表示的是一个层级
//从当前节点选取子孙节点(后代)
.选取当前节点
@选取属性
text()获取文本
*通配符,任何元素节点
nodename[@attrib=‘value’]选取给定属性具有给定值的指定元素。如 div[@class=‘cell’] 表示 class 属性的值为 cell 的所有 div 元素

对以上的表达式的实例详解
先引入一段将要测试的 HTML 代码

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>测试</title>
</head>
<body>
    <div class="big">
        <ul>
            <li><a href="https://www.baidu.com/">百度</a></li>
            <li><a href="https://weibo.com/">微博</a></li>
            <li><a href="https://www.tmall.com/">天猫</a></li>
            <p>test1</p>
        </ul>
        <div>
            <a id="aa" href="https://www.iqiyi.com/">爱奇艺</a>
            <a id="bb" href="https://v.qq.com/">腾讯视频</a>
            <p>test2</p>
        </div>
    </div>
</body>
</html>

为了方便直观,我们对 HTML 文件进行本地读取测试

取节点

/ 和 // 的用法

我们先感受一下使用 xpath 来对网页进行解析的过程
代码:

from lxml import etree
html = etree.parse('./test.html', etree.HTMLParser())
result1 = html.xpath('/html/body/div/ul/li/a') # /表示层级关系,第一个/是根节点
print(result1)

运行结果:

[<Element a at 0x28696f20ac0>, <Element a at 0x28696f20b00>, <Element a at 0x28696f20b40>]

可以看出运行结果中有3个节点,正好是从上往下数前面3个a节点。我们也可以看出上面使用了 / 来表示层级关系,所谓层级关系,其实就是一层包着一层,比如测试HTML代码中的 HTML 节点包着 body 节点,我们要取到 body 节点,就可以用 /html/body 来表示。以此类推,就可以取到我们想要的节点了。

我们既然能取出前3个a节点,那该如何取出所有的a节点呢?
这时我们就要用到 //
代码:

result2 = html.xpath('/html/body/div//a')
print(result2)

运行结果:

[<Element a at 0x222bf9afc80>, <Element a at 0x222bf9afcc0>, <Element a at 0x222bf9afd00>, <Element a at 0x222bf9afd40>, <Element a at 0x222bf9afd80>]

不难看出 class=“big” 的div节点包着所有的 a节点,即所有的 a节点都是 class=“big” 的div节点的子孙节点(或简单理解为后代),我们用 /html/body/div//a 即可取出所有的 a节点
Python爬虫实战之xpath解析

通配符 * 的用法

比如我们想取到下图的两个p节点,就可以用通配符 * 来提取
Python爬虫实战之xpath解析

代码:

'''
第一个p节点的表达式为: '/html/body/div/ul/p'
第二个p节点的表达式为: '/html/body/div/div/p'
可以看到这两个表达式唯一不同的地方的是 p节点前面的节点(父节点)一个是ul,一个是div
这时我们只需用通配符 * 来代替p节点前面的父节点,因为通配符 * 可以表示任意节点
'''
# html.xpath('/html/body/div/ul/p')
# html.xpath('/html/body/div/div/p')
result = html.xpath('/html/body/div/*/p')
print(result)

运行结果:

[<Element p at 0x1e2c335f880>, <Element p at 0x1e2c335f8c0>]

当然如果要取这两个p节点也可以用 // 来取,这里只是演示通配符 * 的用法

索引定位

比如我们想取到第一个a节点,就可以使用索引定位了
代码:

result3 = html.xpath('/html/body/div/ul/li[1]/a') #li[1]表示第一个li节点,注意索引是从[1]开始
print(result3)

运行结果:

[<Element a at 0x28705120ac0>]

这里一定要注意索引是从 [1]开始!!!

属性定位

比如我想取 id=“aa” 的a节点,就可以使用属性定位 nodename[@attrib='value']
Python爬虫实战之xpath解析

代码:

result4 = html.xpath('//a[@id="aa"]')
print(result4)

运行结果:

[<Element a at 0x2718236fc00>]

取文本

在xpath中,使用 text() 即可取出网页中的文本信息
代码:

result5 = html.xpath('/html/body/div/ul/li[1]/a/text()') # text()获取文本
print(result5)

运行结果:

['百度']

可以看到这个结果是一个列表,如果我们想取到里面的字符串,可以这样

result6 = html.xpath('/html/body/div/ul/li[1]/a/text()')[0] # 从列表中取第一个元素
print(result6)

运行结果:

百度

取属性

如果我们想取到下图这个属性,我可以使用 @属性 这个表达式
Python爬虫实战之xpath解析

代码:

result7 = html.xpath('//a[@id="bb"]/@href')
print(result7)

运行结果:

['https://v.qq.com/']

写xpath表达式的小技巧

我们在写爬虫时,往往会遇到比较复杂的页面代码,我们写xpath表达式也比较费劲。这里告诉大家一个偷懒的方法,直接借助浏览器copy

学会偷懒

具体操作:在浏览器中 F12 打开开发者工具 ——> 用左上角的箭头选取需要的内容 ——> 在对应的代码上鼠标右击 ——> Copy ——> Copy XPath
Python爬虫实战之xpath解析

Copy的结果:
//*[@id="js_top_news"]/div[2]/h2/a

这样的话,我们就轻松拿到了需要的xpath表达式。
当然我们不能只会使用这种copy的方法,还要真正理解xpath表达式的语法规则。因为在Python爬虫中xpath解析是有局限的,有些情况我们不能使用xpath表达式。

xpath解析的局限性

如果网页的数据是通过Ajax动态加载的,我们就不能使用xpath表达式来提取信息
一个简单的判断方法:在网页中鼠标右击 ——> 查看网页源代码 ——> ctrl+F 搜索想要的信息 ——> 搜索无结果 ——> 不能使用xpath解析
Python爬虫实战之xpath解析

写xpath表达式的避坑指南

有时,我们直接复制 xpath表达式或者自己写xpath表达式会遇到提取信息后返回一个 空列表 这种情况,反复对照代码发现自己好像又没写错,这是怎么回事呢?
其实,很大可能是你没有以 网页源代码 为准来写xpath表达式,而是根据开发者工具展示的代码来写xpath表达式。原因就是开发者工具是实时的网页代码(比如通过js加载一些数据后的),而我们提取到的页面源码数据不一定是实时的网页代码。
比如:
Python爬虫实战之xpath解析

Python爬虫实战之xpath解析

一般情况下,我们可以直接根据开发者工具展示的代码来写xpath表达式,但是一定要结合网页源代码,以网页源代码为准!
重要的事情说三遍!以网页源代码为准!以网页源代码为准!以网页源代码为准!

爬虫实战

下面进入爬虫实战。我们的目标是爬取某斗图网的表情包图片和描述文字,并把描述文字作为表情包图片的文件名

# 导入必要的库
import requests
from lxml import etree
import time
import re
import os
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.0.0 Safari/537.36",
    "Referer": "https://www.doutub.com/"  # 防盗链:溯源,当前本次请求的上一级是谁。请看下面图一、图二
}
num = int(input("你想爬取前几页:"))
if os.path.exists("images") == False:
    os.mkdir("images") #如果不存在images文件夹,则创建images文件夹
for n in range(num): # for循环提取多页内容
    url = f'https://www.doutub.com/img_lists/new/{n+1}'
    # url 是网址,这里使用字符串拼接网址
    # 如 https://www.doutub.com/img_lists/new/1(第一页网址)  https://www.doutub.com/img_lists/new/2(第二页网址)等等
    resp = requests.get(url, headers=headers)
    html = etree.HTML(resp.text)
    divs = html.xpath("//div[@class='cell']")[0:50]
    # 返回的 divs 是一个列表,切片去除无用信息,第51个div我们不需要,详细看图三

    for div in divs:
        imgSrc = div.xpath("./a/img/@data-src")[0]
        word = div.xpath("./a/span/text()")[0].strip()
        name = re.sub(r'[\:*?"<>/|]', '', word) #使用正则表达式sub函数去除 \:*?"<>/|这些字符。原因看图四
        img_type = imgSrc.split(".")[-1] #因为图片文件的格式有些是jpg,有些是gif,这里取出图片格式
        # 下载图片
        img_resp = requests.get(imgSrc, headers=headers)
        with open("images/" + name + "." + img_type, mode="wb") as f:
            f.write(img_resp.content)
        print(name + "." + img_type, "下载完成")
        time.sleep(0.3)  # 防止频繁访问被封ip,这里休息0.3秒
    print(f"\n第{n+1}页下载完成!\n")
print("全部下载完成!!!")

图一:
防盗链问题
Python爬虫实战之xpath解析

图二:
解决防盗链
Python爬虫实战之xpath解析

图三:
Python爬虫实战之xpath解析

图四:
Python爬虫实战之xpath解析

最终效果:
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大功告成!

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