• python爬虫入门(三)XPATH和BeautifulSoup4


     XML和XPATH

    用正则处理HTML文档很麻烦,我们可以先将 HTML文件 转换成 XML文档,然后用 XPath 查找 HTML 节点或元素。

    • XML 指可扩展标记语言(EXtensible Markup Language)
    • XML 是一种标记语言,很类似 HTML
    • XML 的设计宗旨是传输数据,而非显示数据
    • XML 的标签需要我们自行定义。
    • XML 被设计为具有自我描述性。
    • XML 是 W3C 的推荐标准
    <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
    
    <bookstore> 
    
      <book category="cooking"> 
        <title lang="en">Everyday Italian</title>  
        <author>Giada De Laurentiis</author>  
        <year>2005</year>  
        <price>30.00</price> 
      </book>  
    
      <book category="children"> 
        <title lang="en">Harry Potter</title>  
        <author>J K. Rowling</author>  
        <year>2005</year>  
        <price>29.99</price> 
      </book>  
    
      <book category="web"> 
        <title lang="en">XQuery Kick Start</title>  
        <author>James McGovern</author>  
        <author>Per Bothner</author>  
        <author>Kurt Cagle</author>  
        <author>James Linn</author>  
        <author>Vaidyanathan Nagarajan</author>  
        <year>2003</year>  
        <price>49.99</price> 
      </book> 
    
      <book category="web" cover="paperback"> 
        <title lang="en">Learning XML</title>  
        <author>Erik T. Ray</author>  
        <year>2003</year>  
        <price>39.95</price> 
      </book> 
    
    </bookstore>
    XML实例

    XML和HTML区别

    HTML DOM 模型示例

    HTML DOM 定义了访问和操作 HTML 文档的标准方法,以树结构方式表达 HTML 文档

     

    XPATH

    XPath (XML Path Language) 是一门在 XML 文档中查找信息的语言,可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。

    chrome插件XPATH HelPer

    Firefox插件XPATH Checker

    XPATH语法

    最常用的路径表达式:

    谓语

    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,被嵌在方括号中。

    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:

    选取位置节点

    选取若干路劲

     LXML库

    安装:pip install lxml

    lxml 是 一个HTML/XML的解析器,主要的功能是如何解析和提取 HTML/XML 数据。

    lxml和正则一样,也是用 C 实现的,是一款高性能的 Python HTML/XML 解析器,可以利用XPath语法,来快速的定位特定元素以及节点信息。

     简单使用方法

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    from lxml import etree
    
    text = '''
        <div>
            <li>11</li>
            <li>22</li>
            <li>33</li>
            <li>44</li>
        </div>
    '''
    
    #利用etree.HTML,将字符串解析为HTML文档
    html = etree.HTML(text)
    
    # 按字符串序列化HTML文档
    result = etree.tostring(html)
    
    print(result)

    结果:

    爬取美女吧图片

     1.先找到每个帖子列表的url集合

    2.再找到每个帖子里面的每个图片的的完整url链接

    3.要用到 lxml 模块去解析html

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    import urllib
    import urllib2
    from lxml import etree
    
    def loadPage(url):
        """
            作用:根据url发送请求,获取服务器响应文件
            url: 需要爬取的url地址
        """
        request = urllib2.Request(url)
        html = urllib2.urlopen(request).read()
        # 解析HTML文档为HTML DOM模型
        content = etree.HTML(html)
        # 返回所有匹配成功的列表集合
        link_list = content.xpath('//div[@class="t_con cleafix"]/div/div/div/a/@href')
        for link in link_list:
            fulllink = "http://tieba.baidu.com" + link
            # 组合为每个帖子的链接
            #print link
            loadImage(fulllink)
    
    # 取出每个帖子里的每个图片连接
    def loadImage(link):
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.101 Safari/537.36'}
        request = urllib2.Request(link, headers = headers)
        html = urllib2.urlopen(request).read()
        # 解析
        content = etree.HTML(html)
        # 取出帖子里每层层主发送的图片连接集合
        link_list = content.xpath('//img[@class="BDE_Image"]/@src')
        # 取出每个图片的连接
        for link in link_list:
            # print link
            writeImage(link)
    
    def writeImage(link):
        """
            作用:将html内容写入到本地
            link:图片连接
        """
        #print "正在保存 " + filename
        headers = {"User-Agent" : "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}
        # 文件写入
        request = urllib2.Request(link, headers = headers)
        # 图片原始数据
        image = urllib2.urlopen(request).read()
        # 取出连接后10位做为文件名
        filename = link[-10:]
        # 写入到本地磁盘文件内
        with open(filename, "wb") as f:
            f.write(image)
        print "已经成功下载 "+ filename
    
    def tiebaSpider(url, beginPage, endPage):
        """
            作用:贴吧爬虫调度器,负责组合处理每个页面的url
            url : 贴吧url的前部分
            beginPage : 起始页
            endPage : 结束页
        """
        for page in range(beginPage, endPage + 1):
            pn = (page - 1) * 50
            #filename = "第" + str(page) + "页.html"
            fullurl = url + "&pn=" + str(pn)
            #print fullurl
            loadPage(fullurl)
            #print html
    
            print "谢谢使用"
    
    if __name__ == "__main__":
        kw = raw_input("请输入需要爬取的贴吧名:")
        beginPage = int(raw_input("请输入起始页:"))
        endPage = int(raw_input("请输入结束页:"))
    
        url = "http://tieba.baidu.com/f?"
        key = urllib.urlencode({"kw": kw})
        fullurl = url + key
        tiebaSpider(fullurl, beginPage, endPage)

    4.爬取的图片全部保存到了电脑里面

     CSS选择器:BeautifulSoup4

    和 lxml 一样,Beautiful Soup 也是一个HTML/XML的解析器,主要的功能也是如何解析和提取 HTML/XML 数据。

    lxml 只会局部遍历,而Beautiful Soup 是基于HTML DOM的,会载入整个文档,解析整个DOM树,因此时间和内存开销都会大很多,所以性能要低于lxml。

    BeautifulSoup 用来解析 HTML 比较简单,API非常人性化,支持CSS选择器、Python标准库中的HTML解析器,也支持 lxml 的 XML解析器。

    Beautiful Soup 3 目前已经停止开发,推荐现在的项目使用Beautiful Soup 4。使用 pip 安装即可:pip install beautifulsoup4

     

    使用Beautifulsoup4爬取腾讯招聘职位信息

    from bs4 import BeautifulSoup
    import urllib2
    import urllib
    import json    # 使用了json格式存储
    
    def tencent():
        url = 'http://hr.tencent.com/'
        request = urllib2.Request(url + 'position.php?&start=10#a')
        response =urllib2.urlopen(request)
        resHtml = response.read()
    
        output =open('tencent.json','w')
    
        html = BeautifulSoup(resHtml,'lxml')
    
    # 创建CSS选择器
        result = html.select('tr[class="even"]')
        result2 = html.select('tr[class="odd"]')
        result += result2
    
        items = []
        for site in result:
            item = {}
    
            name = site.select('td a')[0].get_text()
            detailLink = site.select('td a')[0].attrs['href']
            catalog = site.select('td')[1].get_text()
            recruitNumber = site.select('td')[2].get_text()
            workLocation = site.select('td')[3].get_text()
            publishTime = site.select('td')[4].get_text()
    
            item['name'] = name
            item['detailLink'] = url + detailLink
            item['catalog'] = catalog
            item['recruitNumber'] = recruitNumber
            item['publishTime'] = publishTime
    
            items.append(item)
    
        # 禁用ascii编码,按utf-8编码
        line = json.dumps(items,ensure_ascii=False)
    
        output.write(line.encode('utf-8'))
        output.close()
    
    if __name__ == "__main__":
       tencent()

     JSON和JSONPath

    JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互。

    JsonPath 是一种信息抽取类库,是从JSON文档中抽取指定信息的工具,提供多种语言实现版本,包括:Javascript, Python, PHP 和 Java。

    JsonPath 对于 JSON 来说,相当于 XPATH 对于 XML。

    JsonPath与XPath语法对比:

    Json结构清晰,可读性高,复杂度低,非常容易匹配,下表中对应了XPath的用法。

    利用JSONPath爬取拉勾网上所有的城市

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    import urllib2
    # json解析库,对应到lxml
    import json
    # json的解析语法,对应到xpath
    import jsonpath
    
    url = "http://www.lagou.com/lbs/getAllCitySearchLabels.json"
    headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.101 Safari/537.36'}
    request = urllib2.Request(url, headers = headers)
    
    response = urllib2.urlopen(request)
    #  取出json文件里的内容,返回的格式是字符串
    html =  response.read()
    
    # 把json形式的字符串转换成python形式的Unicode字符串
    unicodestr = json.loads(html)
    
    # Python形式的列表
    city_list = jsonpath.jsonpath(unicodestr, "$..name")
    
    #for item in city_list:
    #    print item
    
    # dumps()默认中文为ascii编码格式,ensure_ascii默认为Ture
    # 禁用ascii编码格式,返回的Unicode字符串,方便使用
    array = json.dumps(city_list, ensure_ascii=False)
    #json.dumps(city_list)
    #array = json.dumps(city_list)
    
    with open("lagoucity.json", "w") as f:
        f.write(array.encode("utf-8"))

    结果:

     糗事百科爬取

    1. 利用XPATH的模糊查询

    2. 获取每个帖子里的内容

    3. 保存到 json 文件内

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    import urllib2
    import json
    from lxml import etree
    
    url = "http://www.qiushibaike.com/8hr/page/2/"
    headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.101 Safari/537.36'}
    request = urllib2.Request(url, headers = headers)
    
    html = urllib2.urlopen(request).read()
    # 响应返回的是字符串,解析为HTML DOM模式 text = etree.HTML(html)
    
    text = etree.HTML(html)
    # 返回所有段子的结点位置,contains()模糊查询方法,第一个参数是要匹配的标签,第二个参数是标签名部分内容
    node_list = text.xpath('//div[contains(@id, "qiushi_tag")]')
    
    items ={}
    for node in node_list:
        # xpath返回的列表,这个列表就这一个参数,用索引方式取出来,用户名
        username = node.xpath('./div/a/@title')[0]
        # 取出标签下的内容,段子内容
        content = node.xpath('.//div[@class="content"]/span')[0].text
        # 取出标签里包含的内容,点赞
        zan = node.xpath('.//i')[0].text
        # 评论
        comments = node.xpath('.//i')[1].text
    
        items = {
            "username" : username,
            "content" : content,
            "zan" : zan,
            "comments" : comments
        }
    
        with open("qiushi.json", "a") as f:
            f.write(json.dumps(items, ensure_ascii=False).encode("utf-8") + "
    ")
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