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爬虫数据解析的三种方式

时间:2019-03-04 20:56:05      阅读:369      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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一.正则表达式解析

 

常用正则表达式回顾:

   单字符:
        . : 除换行以外所有字符
        [] :[aoe] [a-w] 匹配集合中任意一个字符
        \d :数字  [0-9]
        \D : 非数字
        \w :数字、字母、下划线、中文
        \W : 非\w
        \s :所有的空白字符包,括空格、制表符、换页符等等。等价于 [ \f\n\r\t\v]。
        \S : 非空白
    数量修饰:
        * : 任意多次  >=0
        + : 至少1次   >=1
        ? : 可有可无  0次或者1次
        {m} :固定m次 hello{3,}
        {m,} :至少m次
        {m,n} :m-n次
    边界:
        $ : 以某某结尾 
        ^ : 以某某开头
    分组:
        (ab)  
    贪婪模式: .*
    非贪婪(惰性)模式: .*?

    re.I : 忽略大小写
    re.M :多行匹配
    re.S :单行匹配

    re.sub(正则表达式, 替换内容, 字符串)

 

 

二 Xpath解析

XPath在Python的爬虫学习中,起着举足轻重的地位,对比正则表达式 re两者可以完成同样的工作,实现的功能也差不多,但XPath明显比re具有优势,在网页分析上使re退居二线。

测试页面数据

<head>
    <meta charset="UTF-8" />
    <title>测试bs4</title>
</head>
<body>
    <div>
        <p>百里守约</p>
    </div>
    <div class="song">
        <p>李清照</p>
        <p>王安石</p>
        <p>苏轼</p>
        <p>柳宗元</p>
        <a href="http://www.song.com/" title="赵匡胤" target="_self">
            <span>this is span</span>
        宋朝是最强大的王朝,不是军队的强大,而是经济很强大,国民都很有钱</a>
        <a href="" class="du">总为浮云能蔽日,长安不见使人愁</a>
        <img src="http://www.baidu.com/meinv.jpg" alt="" />
    </div>
    <div class="tang">
        <ul>
            <li><a href="http://www.baidu.com" title="qing">清明时节雨纷纷,路上行人欲断魂,借问酒家何处有,牧童遥指杏花村</a></li>
            <li><a href="http://www.163.com" title="qin">秦时明月汉时关,万里长征人未还,但使龙城飞将在,不教胡马度阴山</a></li>
            <li><a href="http://www.126.com" alt="qi">岐王宅里寻常见,崔九堂前几度闻,正是江南好风景,落花时节又逢君</a></li>
            <li><a href="http://www.sina.com" class="du">杜甫</a></li>
            <li><a href="http://www.dudu.com" class="du">杜牧</a></li>
            <li><b>杜小月</b></li>
            <li><i>度蜜月</i></li>
            <li><a href="http://www.haha.com" id="feng">凤凰台上凤凰游,凤去台空江自流,吴宫花草埋幽径,晋代衣冠成古丘</a></li>
        </ul>
    </div>
</body>
</html>
 

常用xpath表达式

‘‘‘
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
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
‘‘‘

 

代码中使用xpath表达式进行数据解析

1.下载:pip install lxml
2.导包:from lxml import etree

3.将html文档或者xml文档转换成一个etree对象,然后调用对象中的方法查找指定的节点

  2.1 本地文件:tree = etree.parse(文件名)
                tree.xpath("xpath表达式")

  2.2 网络数据:tree = etree.HTML(网页内容字符串)
                tree.xpath("xpath表达式")

 

三 Beautiful Soup

3.1 简介

简单来说,Beautiful Soup是python的一个库,最主要的功能是从网页抓取数据。官方解释如下:

‘‘‘
Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。
它是一个工具箱,通过解析文档为用户提供需要抓取的数据,因为简单,所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。
‘‘‘

Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间.你可能在寻找 Beautiful Soup3 的文档,Beautiful Soup 3 目前已经停止开发,官网推荐在现在的项目中使用Beautiful Soup 4。

安装

pip3 install beautifulsoup4

解析器

Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器,如果我们不安装它,则 Python 会使用 Python默认的解析器,lxml 解析器更加强大,速度更快,推荐安装。

pip3 install lxml

另一个可供选择的解析器是纯Python实现的 html5lib , html5lib的解析方式与浏览器相同,可以选择下列方法来安装html5lib:

pip install html5lib

解析器对比:
技术图片

3.2 BS语法

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
    (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
        - soup.a.text
        - 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")
        - soup.find(a, alt="xxx")
        - 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
               select:soup.select(#feng)
        - 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:
                div .dudu #lala .meme .xixi  下面好多级
                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

 

重点方法

BeautifulSoup定义了很多搜索方法,这里着重介绍2个: find() 和 find_all() .其它方法的参数和用法类似

1、find_all()方法

#搜索文档树:BeautifulSoup定义了很多搜索方法,这里着重介绍2个: find() 和 find_all() .其它方法的参数和用法类似
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouses story</title></head>
<body>
<p id="my p" class="title"><b id="bbb" class="boldest">The Dormouses story</b>
</p>

<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>

<p class="story">...</p>
"""

from bs4 import BeautifulSoup
soup=BeautifulSoup(html_doc,lxml)


#1、name的五种过滤器: 字符串、正则表达式、列表、True、方法
#1.1、字符串:即标签名
print(soup.find_all(b))

#1.2、正则表达式
import re
print(soup.find_all(re.compile(^b))) #找出b开头的标签,结果有body和b标签

#1.3、列表:如果传入列表参数,Beautiful Soup会将与列表中任一元素匹配的内容返回.下面代码找到文档中所有<a>标签和<b>标签:
print(soup.find_all([a,b]))

#1.4、True:可以匹配任何值,下面代码查找到所有的tag,但是不会返回字符串节点
print(soup.find_all(True))
for tag in soup.find_all(True):
    print(tag.name)

#1.5、方法:如果没有合适过滤器,那么还可以定义一个方法,方法只接受一个元素参数 ,如果这个方法返回 True 表示当前元素匹配并且被找到,如果不是则反回 False
def has_class_but_no_id(tag):
    return tag.has_attr(class) and not tag.has_attr(id)
print(soup.find_all(has_class_but_no_id))



#2、按照类名查找,注意关键字是class_,class_=value,value可以是五种选择器之一
print(soup.find_all(a,class_=sister)) #查找类为sister的a标签
print(soup.find_all(a,class_=sister ssss)) #查找类为sister和sss的a标签,顺序错误也匹配不成功
print(soup.find_all(class_=re.compile(^sis))) #查找类为sister的所有标签

#3、attrs
print(soup.find_all(p,attrs={class:story}))

#4、text: 值可以是:字符,列表,True,正则
print(soup.find_all(text=Elsie))
print(soup.find_all(a,text=Elsie))

#5、limit参数:如果文档树很大那么搜索会很慢.如果我们不需要全部结果,可以使用 limit 参数限制返回结果的数量.效果与SQL中的limit关键字类似,当搜索到的结果数量达到 limit 的限制时,就停止搜索返回结果
print(soup.find_all(a,limit=2))

#6、recursive:调用tag的 find_all() 方法时,Beautiful Soup会检索当前tag的所有子孙节点,如果只想搜索tag的直接子节点,可以使用参数 recursive=False .
print(soup.html.find_all(a))
print(soup.html.find_all(a,recursive=False))

‘‘‘
像调用 find_all() 一样调用tag
find_all() 几乎是Beautiful Soup中最常用的搜索方法,所以我们定义了它的简写方法. BeautifulSoup 对象和 tag 对象可以被当作一个方法来使用,
这个方法的执行结果与调用这个对象的 find_all() 方法相同,下面两行代码是等价的:

soup.find_all("a")
soup("a")

这两行代码也是等价的:

soup.title.find_all(text=True)
soup.title(text=True)

‘‘‘

 

2、find( name , attrs , recursive , text , **kwargs )

find_all() 方法将返回文档中符合条件的所有tag,尽管有时候我们只想得到一个结果.比如文档中只有一个<body>标签,那么使用 find_all() 方法来查找<body>标签就不太合适, 使用 find_all 方法并设置 limit=1 参数不如直接使用 find() 方法.下面两行代码是等价的:

soup.find_all(title, limit=1)
# [<title>The Dormouses story</title>]
soup.find(title)
# <title>The Dormouses story</title>

唯一的区别是 find_all() 方法的返回结果是值包含一个元素的列表,而 find() 方法直接返回结果.
find_all() 方法没有找到目标是返回空列表, find() 方法找不到目标时,返回 None .
print(soup.find("nosuchtag"))
# None

soup.head.title 是 tag的名字方法的简写.这个简写的原理就是多次调用当前tag的 find() 方法:

soup.head.title
# <title>The Dormouses story</title>
soup.find("head").find("title")
# <title>The Dormouses story</title>

 

爬虫数据解析的三种方式

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