Python爬虫| 一文掌握XPath

本文概要

本篇文章主要介绍利用Python爬虫爬取付费文章,适合练习爬虫基础同学,文中描述和代码示例很详细,干货满满,感兴趣的小伙伴快来一起学习吧!

🌟🌟🌟个人简介🌟🌟🌟

☀️大家好!我是新人小白博主朦胧的雨梦,希望大家多多关照和支持😝😝😝
🌖大家一起努力,共同成长,相信我们都会遇到更好的自己👊👊👊
🌗期待我的文章能给各位带来收获和解决问题的灵感🤩🤩🤩
🌟大家的三连是我不断更新的动力~😘😘😘

目录

  • 本文概要
  • 🌟🌟🌟个人简介🌟🌟🌟
  • 本次爬虫思路
  • 本次操练网页
  • 学习目标🏆
  • ✨一.爬虫模板
    • 🌲1.urllib库的使用模板
    • 🌲2.requests库的使用模板
  • ✨二.分析信息接口
  • ✨三.通过请求拿到响应
  • ✨四. 提取信息
    • 🌲1.正则表达式
    • 🌲2.XPath
    • 🌲 3.漂亮的汤(BeautifulSoup)<本次不使用>
  • ✨五.保存内容
  • ✨六.总结(附完整代码)
    • 🌲完整代码
  • 💫往期好文推荐

本次爬虫思路

最最重要的是分析信息接口!!!
1. 获取url
2. 通过请求拿到响应
3. 处理反爬
4. 提取信息
5. 保存内容

本次操练网页

    https://www.duanmeiwen.com/xinshang/3203373.html(某美文网)
网页内容:

学习目标🏆

  1.掌握爬虫布置模板;

  2.掌握反爬手段;

  3.了解如何提取保存内容。

✨一.爬虫模板

🌲1.urllib库的使用模板

import urllib.request     
url ='xxxxxxxxxxxx'   
#发送请求                
 request= urllib.request.Request(url,data,header)      
 #得到响应
 response=urllib.request.urlopen(request)
 #解码
 content = response.read().decode() 
 #查看数据
 print(content)    

🌲2.requests库的使用模板

import requests   
url ='xxxxxxxxxxxx' 
#发送请求                              
response = request.get(url, params,headers)  (get请求或者post请求)  
#根据响应的格式解码,非常智能
response.encoding=response.appareent_encoding
 #查看数据
 print(response.txt)

✨二.分析信息接口

  1.首先右键查看网页源代码


  很明显,爬取的信息就在源代码里,所以直接对网页链接发起请求。这里请求头伪装我们优先携带user-agent

✨三.通过请求拿到响应

import requests

# 需要请求的url
url = 'https://www.duanmeiwen.com/xinshang/3203373.html'

# 伪装请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36',
}

# 获得响应
response = requests.get(url=url, headers=headers)

# 智能解码
response.encoding = response.apparent_encoding
# 打印数据
print(response.text)



真轻松,这种网页就是最好的,把东西都放在你面前,拿吧拿吧我很大方!

✨四. 提取信息

针对返回数据的特点,我们现在有三种方法:

🌲1.正则表达式

  正则表达式是对字符串(包括普通字符(例如,a 到 z 之间的字母)和特殊字符(称为“元字符”))操作的一种逻辑公式,就是用事先定义好的一些特定字符及这些特定字符的组合,组成一个“规则字符串”,这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。正则表达式是一种文本模式,该模式描述在搜索文本时要匹配的一个或多个字符串。简单来说,利用一定的逻辑公式,过滤掉不需要的数据,主要处理字符串。对于本题来说有点杀鸡用牛刀了。简单来示范一下:
首先导入re模块

import re

接下来开始操作这堆”字符串”
  re.compile()是用来优化正则的,它将正则表达式转化为对象,re.search(pattern, string)的调用方式就转换为 pattern.search(string)的调用方式,多次调用一个正则表达式就重复利用这个正则对象,可以实现更有效率的匹配。需要搭配finditer()等一起使用,参数pattern : 正则表达式;,flags : 表示匹配模式。

  右键点击检查进入Network页面,主要是方便我们看清楚结构。

效果

  这里写的比较粗糙,因为大家会发现我们会大量在重复写一个相同的筛选语句,所以就有那么一点机械重复的感觉,而且我们有专门对付这中HTML结构的工具,所以接下来咱们隆重介绍XPath!

🌲2.XPath

  XPath即为XML路径语言(XML Path Language),它是一种用来确定XML文档中某部分位置的语言。XPath基于XML的树状结构,提供在数据结构树中找寻节点的能力。起初XPath的提出的初衷是将其作为一个通用的、介于XPointer与XSL间的语法模型。但是XPath很快地被开发者采用来当作小型查询语言。我们只要简单理解为它主要是针对定位HTML中某部分位置的语言。
首先导入XPath

from lxml import etree

接下来开始操作

效果

这就是优雅,对比上面,我们用三行代码就完成了任务,由此可见,用对方法很重要。

🌲 3.漂亮的汤(BeautifulSoup)<本次不使用>

✨五.保存内容

  这里就很简单,基础文件操作的知识,“行百里者半九十”,来吧,咱们直接一口气写完。

tree = etree.HTML(response.text)
titles = tree.xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div/div[2]/h2/text()')
message = tree.xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div/div[2]/p/text()')
for i in range(len(message)):
    with open('优美文艺句子.txt', 'a', encoding='utf-8') as fp:
        fp.write(message[i])
        fp.write('\n')
print('文章爬取完成')

效果

✨六.总结(附完整代码)

  通过今天的小案例,我们明白了,第一,思路一定要清楚,快准狠分析出接口链接,第二,提取数据的方法要正确,这样会直接事半功倍,好了,今天就分享到这里,谢谢大家的观看,有什么想法记得评论区告诉我!拜拜~✨ ✨ ✨

🌲完整代码

import requests
from lxml import etree

# 需要请求的url
url = 'https://www.duanmeiwen.com/xinshang/3203373.html'

# 伪装请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36',
}

# 获得响应
response = requests.get(url=url, headers=headers)

# 智能解码
response.encoding = response.apparent_encoding

# 提取数据
tree = etree.HTML(response.text)
titles = tree.xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div/div[2]/h2/text()')
message = tree.xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div/div[2]/p/text()')

#遍历保存数据
for i in range(len(message)):
    with open('优美文艺句子.txt', 'a', encoding='utf-8') as fp:
        fp.write(message[i])
        fp.write('\n')
print('文章爬取完成')

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