爬虫 正则 bs4 xpath 中文乱码 管道符

爬虫的分类:
通用:
聚焦:数据解析
增量式:监测
http:客户端和服务器端进行数据交互的形式
证书密钥加密:
什么是证书?
证书种包含的是经过数字签名的公钥
反爬:
robots
UA伪装
请求载体的身份标识
在headers种应用一个字典(请求头信息:UA)
动态加载的数据
如何处理动态请求参数:
封装到一个字典中,字典需要作用到data或者params
  • 编码的流程
    • 指定url
    • 发起请求
    • 获取响应数据
    • 数据解析
    • 持久化存储
  • 数据解析的作用
    • 用于获取页面中局部的页面源码数据
  • 如何实现数据解析
    • 正则
    • bs4(独有)
    • xpath(最为通用)
    • pyquery
  • 数据解析的通用原理是什么?
    • 标签定位
    • 将标签中间存储的文本数据或者其属性值进行捕获

正则解析

  • 需求:爬取糗事百科中的图片数据
    • 确认了页面中没有动态加载数据的存在

#爬取糗事百科
# re正则匹配
import requests
import re
import os
headers={
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.142 Safari/537.36'
}

dirname="./qiutu"
# 创建文件夹
if not os.path.exists(dirname):
os.mkdir(dirname)


url="https://www.qiushibaike.com/imgrank/page/%d/"

for page in range(1,3):
print("开始下载第{}页图片".format(page))
#指定新的url
new_url=format(url%page)

#获得源码文本信息
page_text=requests.get(url=new_url,headers=headers).text


ex='<div class="thumb">.*?<img src="(.*?)" alt=.*?</div>'
# 获取图片地址 注意re.S
img_src_list=re.findall(ex,page_text,re.S)

for img_src in img_src_list:
new_img_src='https:'+img_src
img_name=img_src.split("/")[-1]
img_path=dirname+"/"+img_name
img_text=requests.get(url=new_img_src,headers=headers).content

with open(img_path,"wb") as f:
f.write(img_text)
print(img_name,"下载完毕!")

# 方法2:
# from urllib import request
# request.urlretrieve(new_img_src,img_path)


# <div class="thumb">

# <a href="/article/121911520" target="_blank">
# <img src="//pic.qiushibaike.com/system/pictures/12191/121911520/medium/S4TSN79VOC3G0R83.jpg" alt="糗事#121911520" class="illustration" width="100%" height="auto">
# </a>
# </div

bs4解析

  • 环境的安装:
    • pip install bs4
    • pip install lxml
  • bs4解析原理
    • 实例化一个BeautifulSoup的对象,且将即将被解析的页面源码加载到该对象中
    • 使用该对象中的属性或者方法进行标签定位和数据提取
  • BeautifulSoup对象的实例化方式:lxml就是一款解析器
    • BeautifulSoup(fp,'lxml'):将本地存储的html文档加载到该对象中
    • BeautifulSoup(page_text,'lxml'):将互联网上获取的html源码加载到该对象中
from bs4 import BeautifulSoup
import lxml
fp=open("./bs.html",'r',encoding="utf-8")
soup=BeautifulSoup(fp,"lxml")
soup
# 标签定位

# soup.tagName:返回的就是页面中第一次出现的tagName标签(返回的是一个单数)

# soup.title
# soup.div

# find函数的用法:属性定位
# soup.find('tagName',attrName='value')
# 注意:返回的是单数

soup.find('div',class_="song")


# soup.find_all('tagName'):定位所有的tagName的标签
# soup.find_all('tagName',attrName='value'):属性定位
# 注意:返回值是列表

# soup.find_all("div")
# soup.find_all("div",class_="song")

# select'选择器'):根据选择器进行标签定位且返回的是复数(列表)
# 类选择器,id选择器,标签选择器,层级选择器
# 层级选择器:>表示一个层级,空格表示多个层级

# soup.select(".song > p")[0]
# soup.select(".tang > ul > li")
# soup.select(".tang li")


# 取数据(属性值和标签中存储的文本数据)

# text 和 string 的区别:
#  string  获取的是标签中直系的文本内容
#  text 获取标签中所有的文本内容


# soup.p.string
# soup.p.text


# 取属性:
# tag['attrName']


# soup.select("div > a")[0]["href"]
# for a in soup.select(".tang > ul > li > a"):
#     print(a["href"])
使用流程:       
    - 导包:from bs4 import BeautifulSoup
    - 使用方式:可以将一个html文档,转化为BeautifulSoup对象,然后通过对象的方法或者属性去查找指定的节点内容
        (1)转化本地文件:
             - soup = BeautifulSoup(open('本地文件'), 'lxml')
        (2)转化网络文件:
             - soup = BeautifulSoup('字符串类型或者字节类型', 'lxml')
        (3)打印soup对象显示内容为html文件中的内容


基础巩固:
    (1)根据标签名查找
        - soup.a   只能找到第一个符合要求的标签 
     - soup.div  只能找到第一个div标签

    (2)获取属性
        - soup.a.attrs  获取a所有的属性和属性值,返回一个字典
        - soup.a.attrs['href']   获取href属性
        - soup.a['href']   也可简写为这种形式


    (3)获取内容
        - soup.a.string   # string获取的是标签中直系的文本内容
        - soup.a.text   # text获取的是当前标签下所有文本内容,包括子标签
        - soup.a.get_text()
       【注意】如果标签还有标签,那么string获取到的结果为None,而其它两个,可以获取文本内容


    (4)find:找到第一个符合要求的标签
        - soup.find('a')  找到第一个符合要求的
        - soup.find('a', title="xxx")  获取title=xxx的第一个标签
        - soup.find('a', alt="xxx")   h获取alt=xxx的第一个标签
        - soup.find('a', class_="xxx")  ...
        - soup.find('a', id="xxx")   ...


    (5)find_all:找到所有符合要求的标签
        - soup.find_all('a')
        - soup.find_all(['a','b']) 找到所有的a和b标签
        - soup.find_all('a', limit=2)  限制前两个


    (6)根据选择器选择指定的内容
               - soup.select('#tang')
        - 常见的选择器:标签选择器(a)、类选择器(.)、id选择器(#)、层级选择器
            - 层级选择器:
                select(".tang li") #class=tang标签下面的所有li标签,包含所有层级
                div > p > a > .lala   # 只能是下面一级
        【注意】select选择器返回永远是列表,需要通过下标提取指定的对象
     
     总结:层级选择器定位返回总是一个复数(列表)
 类选择器,id选择器,标签选择器,层级选择器
 层级选择器:>表示一个层级,空格表示多个层级
爬取三国演义小说

url
= 'http://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html' page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text #使用bs4进行数据解析(章节标题&内容) soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml') a_list = soup.select('.book-mulu > ul > li > a') fp = open('sanguo.txt','w',encoding='utf-8') for a in a_list: title = a.string detail_url = 'http://www.shicimingju.com'+a['href'] #对详情页的url发起请求解析出章节内容 detail_page_text = requests.get(url=detail_url,headers=headers).text detail_soup = BeautifulSoup(detail_page_text,'lxml') content = detail_soup.find('div',class_='chapter_content').text fp.write(title+':'+content+' ') print(title,'保存成功!!!') fp.close()

xpath

xpath解析

  • 环境安装:pip install lxml
  • 解析原理:
    • 实例化一个etree类型的对象,且将即将被解析的页面源码数据加载到该对象中
    • 调用该对象中的xpath方法结合着不同的xpath表达式进行标签定位和数据提取
  • 实例化对象:
    • etree.parse(fileName)
    • etree.HTML(page_text)
from lxml import etree
tree=etree.parse('bs.html')

# 属性定位
# tree.xpath('//div[@class="song"]')
# 索引定位
# 索引值是从1开始
# 在xpath表达式中非最左侧的/和//的区别?
# /表示一个层级
# //表示多个层级


# tree.xpath("//div[@class='song']//text()")

# 取文本
# /text():获取的是标签下直系的文本数据
# //text():获取的是标签下所有的文本数据

# tree.xpath("//div[@class='song']/p[1]/text()")

# tree.xpath("//div[@class='song']//a[1]/span/text()")

# 取属性

# tree.xpath("//div[@class='song']//img/@src")
基于标签定位:
  tree.xpath('/html/head/meta')
  tree.xpath('//meta')
  xpath表达式中最左侧的/和//的区别是什么?
/表示我们必须从根标签进行定位
//表示我们可以从任意位置标签定位

属性定位:
    #找到class属性值为song的div标签
    //div[@class="song"] 


层级&索引定位:
    #找到class属性值为tang的div的直系子标签ul下的第二个子标签li下的直系子标签a
    //div[@class="tang"]/ul/li[2]/a

  tree.xpath('//div[@class="tang"]/ul/li[3]')  
  tree.xpath('//div[@class="tang"]//li[3]') # 与上一条属性索取为相同结果
  在xpath表达式中非最左侧的/和//的区别?
 /表示一个层级
 //表示多个层级


逻辑运算:
    #找到href属性值为空且class属性值为du的a标签
    //a[@href="" and @class="du"]


模糊匹配:
    //div[contains(@class, "ng")]
    //div[starts-with(@class, "ta")]


取文本:
    # /表示获取某个标签下的文本内容
    # //表示获取某个标签下的文本内容和所有子标签下的文本内容
    //div[@class="song"]/p[1]/text()
    //div[@class="tang"]//text()


取属性:
    //div[@class="tang"]//li[2]/a/@href
# 爬取boss中的岗位信息(岗位名称,薪资,公司名称,岗位描述)
import requests
from lxml import etree
headers={
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.142 Safari/537.36'
}

url="https://www.zhipin.com/c101010100/?query=python后端&page=%d"

fp=open("boss.txt","w",encoding="utf-8")


for page in range(1,4):
    new_url=format(url%page)
    page_text=requests.get(url=new_url,headers=headers).text
    tree=etree.HTML(page_text)
#     获取工作列表
    li_list=tree.xpath("//div[@class='job-box']/div[@class='job-list']/ul/li")
    
    for li in li_list:
        job_title=li.xpath("./div//h3[@class='name']/a/div[1]/text()")[0]
        salary=li.xpath("./div//h3[@class='name']/a/span/text()")[0]
        company=li.xpath("./div/div[2]/div/h3/a/text()")[0]
        
#         详细信息网页
        detail_url='https://www.zhipin.com' + li.xpath('./div/div[1]/h3/a/@href')[0]
        detail_text=requests.get(url=detail_url,headers=headers).text
        
        detail_tree=etree.HTML(detail_text)
        desc=detail_tree.xpath('//*[@id="main"]/div[3]/div/div[2]/div[2]/div[1]/div/text()')
        desc=''.join(desc)
        
        
        fp.write(job_title+":"+"
"+salary+"
"+company+"
"+desc)
fp.close()
# 处理中文乱码问题
# url = 'http://pic.netbian.com/4kmeinv/index_%d.html'

import requests
from lxml import etree
headers={
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.142 Safari/537.36'
}

fp=open('meinv.txt','w',encoding='utf-8')


for page in range(1,4):
    if page==1:
        url="http://pic.netbian.com/4kmeinv/"
    else:
        url="http://pic.netbian.com/4kmeinv/index_{}.html".format(page)

    response=requests.get(url=url,headers=headers)
    
#     解决中文乱码方式1  耗资源 不推荐
#     response.encoding='gbk'
    page_text=response.text
    
    tree=etree.HTML(page_text)
    li_list=tree.xpath('//*[@id="main"]/div[3]/ul/li')
    for li in li_list:
        img_name=li.xpath("./a/b/text()")[0]
        
        #     解决中文乱码方式2
        img_name=img_name.encode("iso-8859-1").decode("gbk")
        img_url='http://pic.netbian.com' +  li.xpath('./a/img/@src')[0]
        fp.write(img_name+":"+img_url+"
")
       
fp.close()
   
# 增强xpath表达式的通用性  ****采用管道符
# url="https://www.aqistudy.cn/historydata/"
# 获取热门城市与普通城市的城市名  

import requests
from lxml import etree
headers={
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.142 Safari/537.36'
}


url="https://www.aqistudy.cn/historydata/"


response=requests.get(url=url,headers=headers)
page_text=response.text

tree=etree.HTML(page_text)
# hot_city=tree.xpath('//div[@class="hot"]//div[@class="bottom"]/ul/li/a/text()')
# print(hot_city)
# all_city=tree.xpath('//div[@class="all"]//div[@class="bottom"]/ul/div[2]/li/a/text()')
# print(all_city)


# cities=tree.xpath('//div[@class="hot"]//div[@class="bottom"]/ul/li/a/text() | //div[@class="all"]//div[@class="bottom"]/ul/div[2]/li/a/text()')
# print(cities)

# cities=tree.xpath('//div[@class="all"]//div[@class="bottom"]/ul/div[2]/li/a/text() | //div[@class="hot"]//div[@class="bottom"]/ul/li/a/text()')
# print(cities)

举例

# 糗事百科的段子内容和作者(xpath的管道符)名称进行爬取,然后存储到mysql中or文本

import requests
from lxml import etree
import os


headers={
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.142 Safari/537.36'
}

dirName='./homework'
if not os.path.exists(dirName):
    os.mkdir(dirName)

filepath=os.path.join(dirName,"qiubai.txt")        
    
fp=open(filepath,'w',encoding="utf-8")
# 指定url
url='https://www.qiushibaike.com/text/page/%d/'

for page in range(1,10):
    print("开始下载第{}页".format(page))
    new_url=format(url%page)
    
    
#     发送请求 获取数据
    response=requests.get(url=new_url,headers=headers)
    page_text=response.text
    tree=etree.HTML(page_text)
    info_list=tree.xpath('//div[@id="content-left"]/div')
    for info in info_list:
#         管道符号获取所有用户
        user_name=info.xpath("./div[1]/a[2]/h2/text() | ./div[1]/span[2]/h2/text()")[0]
        
        content=info.xpath("./a[1]/div/span/text()")
        content=''.join(content)
        qiubai=user_name.strip()+":"+content.strip()+"

"
        fp.write(qiubai)
fp.close()
print("下载完毕!")
# http://sc.chinaz.com/jianli/free.html爬取简历模板

import requests
from lxml import etree
import os
import time
import random

headers={
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.142 Safari/537.36'
}

dirName='./homework'
if not os.path.exists(dirName):
    os.mkdir(dirName)

    
for page in range(1,3):
    if page==1:
        url='http://sc.chinaz.com/jianli/free.html'
    else:
        url='http://sc.chinaz.com/jianli/free_{}.html'.format(page)
    
    page_text=requests.get(url=url,headers=headers).text
    tree=etree.HTML(page_text)
    a_list=tree.xpath('//div[@id="container"]/div/a/@href')
#     print(a_list)


    for a in a_list:
        detail_text=requests.get(url=a,headers=headers).text
        detail_tree=etree.HTML(detail_text)
        
#         下载路径
        a_detail=detail_tree.xpath('//*[@id="down"]/div[2]/ul/li[1]/a/@href')[0]
#         print(a_detail)


        filename=detail_tree.xpath('//div[@class="ppt_left fl"]//h1//text()')[0]
    
#     识别中文
        filename1 = filename.encode("iso-8859-1").decode("utf-8")+'.rar'
        
        print(filename1)
        
        response=requests.get(url=a_detail,headers=headers)
        file_content=response.content
        
        filepath=os.path.join(dirName,filename1)
        print(filepath)
        with open(filepath,'wb') as f:
            f.write(file_content)
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print("ok1111111111111")
print("ok")
       


    
    
开线程池


# http://sc.chinaz.com/jianli/free.html爬取简历模板
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import requests
from lxml import etree
import os
import time
import random
print("start")
start=time.time()
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.142 Safari/537.36'
}

dirName = './homework'
if not os.path.exists(dirName):
    os.mkdir(dirName)
url_dic={}
for page in range(1, 3):
    if page == 1:
        url = 'http://sc.chinaz.com/jianli/free.html'
    else:
        url = 'http://sc.chinaz.com/jianli/free_{}.html'.format(page)

    page_text = requests.get(url=url, headers=headers).text
    tree = etree.HTML(page_text)
    a_list = tree.xpath('//div[@id="container"]/div/a/@href')
    #     print(a_list)

    for a in a_list:
        detail_text = requests.get(url=a, headers=headers).text
        detail_tree = etree.HTML(detail_text)

        #         下载路径
        a_detail = detail_tree.xpath('//*[@id="down"]/div[2]/ul/li[1]/a/@href')[0]
        #         print(a_detail)

        filename = detail_tree.xpath('//div[@class="ppt_left fl"]//h1//text()')[0]

        #     识别中文
        filename1 = filename.encode("iso-8859-1").decode("utf-8") + '.rar'

        url_dic[filename1]=a_detail

        # response = requests.get(url=a_detail, headers=headers)
        # file_content = response.content
        #
        # filepath = os.path.join(dirName, filename1)
        # # print(filepath)
        # with open(filepath, 'wb') as f:
        #     f.write(file_content)
        # # time.sleep(random.randint(1, 3))
print(url_dic)




def get_html(name,url):
    res=requests.get(url,headers=headers)
    return {"name":name,"content":res.content}

def parser_page(ret_obj):
    dic=ret_obj.result()
    with open(dic['name'], 'wb') as f:
        f.write(dic['content'])
t=ThreadPoolExecutor(30)

for name in url_dic:
    task=t.submit(get_html,name,url_dic[name])

    task.add_done_callback(parser_page)






print("ok",time.time()-start)
原文地址:https://www.cnblogs.com/XLHIT/p/11297463.html