网络爬虫第1天之数据解析库的使用

发布时间：2023年12月17日

一、正则表达式

正则表达式（Regular Expression 简称regex或regexp）是一种强大的文本处理工具，它可以帮助实现快速的检索、替换或验证字符串中的特定模式。

1、match

? match()方法会尝试从字符串开始的位置到字符结束的位置匹配正则表达式，如果匹配，返回匹配的结果，不匹配返回None。

import re
content = 'Hello 123456 welcome to tuling'
print(len(content))
result = re.match('Hello\s\d\d\d\s\d{3}\w{9}',content)
print(result)
print(result.group())
pritn(result.span())

# group()返回本正则匹配的字符串
# start()返回匹配开始的位置
# span()返回一个元组包含匹配（开始，结束）的位置
（1）匹配数字
import re
content = 'Hello 123456 welcome to tuling'
print(len(content))
result = re.match('Hello\s\d\d\d\s\d{3}\w{9}',content)
print(result)
print(result.group())
pritn(result.span())

# group()返回本正则匹配的字符串
# start()返回匹配开始的位置
# span()返回一个元组包含匹配（开始，结束）的位置
（2）通用匹配
import re

content = 'Hello 123 456 welcome to tuling'
result = re.match('^Hello\s(\d+)\swelcome',content)
print(result)
print(result.span())
（3）贪婪和非贪婪

python默认贪婪模式（匹配的更多）

在“*”，“？”，“+”，“{m,n}”后面加上？，使贪婪变成非贪婪

import re
concent = 'https://feier.com/yyds'
result1 = re.match('http.*?com/(.*?)',content)
result2 = re.match('http.*?com/(.*)',content)
print('result1:',result1.group()) #输出：result1: https://feier.com/
print('result2:',result2.group()) #输出：result2: https://feier.com/yyds
（4）修饰符

2、search

匹配时会扫描整个字符串，然后返回第一个匹配成功的结果，如果搜索完还没有找到，就返回None。

二、PyQuery

? PyQuery 是一个用于解析HTML和XML文档的Python库，它提供了与jQuery类似的语法，使得从文档中提取信息变得简单快捷。PyQuery 是基于lxml的 etree 库构建的，因此它速度很快，并且可以处理复杂的XML/HTML文档。

使用PyQuery具体步骤如下：

安装PyQuery

首先，你需要安装 PyQuery。通常可以通过pip来安装（使用国内阿里镜像源）：

如果以后安装不想输入? -i Simple Index

可以配置pip.ini文件，具体步骤如下：https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/135030143

pip install pyquery -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
使用PyQuery解析HTML

一旦安装了 PyQuery，你就可以开始使用它来解析HTML或XML了。下面是一个简单的例子：

在这个例子中，pq(html) 创建了一个 PyQuery 对象，然后我们使用CSS选择器 'p' 来查找所有的<p>标签。

from pyquery import PyQuery as pq

# 定义一个HTML字符串
html = """
<div>
    <p class="hello">Hello</p>
    <p class="world">World</p>
</div>
"""

# 创建PyQuery对象
d = pq(html)

# 查找所有的<p>标签
paragraphs = d('p')
for p in paragraphs.items():
    print(p.text())
    print(p)

#输出
'''
Hello
<p class="hello">Hello</p>
    
World
<p class="world">World</p>
'''
使用PyQuery从网络获取内容

PyQuery 也可以直接从网址或者文件加载内容，例如：

from pyquery import PyQuery as pq

# 从网址获取内容
d = pq(url='http://example.com/')

# 从文件获取内容
# d = pq(filename='path/to/your/file.html')

# 使用CSS选择器
h1 = d('h1').text()
print(h1)
# 输出 Example Domain
使用PyQuery进行更高级的选择和操作

PyQuery 支持多种CSS选择器和各种操作，例如：

from pyquery import PyQuery as pq

html = """
<ul>
    <li class="item-0">item 1</li>
    <li class="item-1 active"><a href="link2.html">item 2</a></li>
    <li class="item-0" id="unique-item"><a href="link3.html">item 3</a></li>
    <li class="item-1 active"><a href="link4.html">item 4</a></li>
    <li class="item-0">item 5</li>
</ul>
"""

d = pq(html)

# 查找第一个li元素
first_li = d('li:first')
print(first_li.text())

# 查找ID为"unique-item"的元素
unique_item = d('#unique-item')
print(unique_item.text())

# 找到所有 class 包含 active 的 li 元素
active_items = d('li.active')
for item in active_items.items():
    print(item.text())

# 查找 href 为 "link3.html" 的 a 元素的父元素
parent_li = d('a[href="link3.html"]').parent()
print(parent_li.attr('class'))

'''
输出：
item 1
item 3
item 2
item 4
item-0
'''

PyQuery 的强大功能使其成为处理复杂HTML/XML文档时的一个良好选择，尤其对于那些已经熟悉jQuery语法的开发者。

三、Xpath

XPath（XML Path Language）是一种在XML和HTML文档中查找信息的语言。它使用路径表达式来选取文档中的节点或节点集。XPath 由 W3C 作为一个标准发布，被广泛应用于各种XML解析和处理技术中，比如在XSLT（Extensible Stylesheet Language Transformations）中选取数据，或者在Python的lxml库中解析HTML文档。

插件下载：https://chorme.zzzmh.cn/index

XPath 语法允许你指定文档的结构，以便精确选取出你想要的节点，比如元素、属性、文本等。一些基本的XPath选择器包括：

  • nodename: 选取此节点的所有子节点。
  • /: 从根节点选取。
  • //: 从匹配选择的当前节点选择文档中的节点，不考虑它们的位置。
  • .: 选取当前节点。
  • ..: 选取当前节点的父节点。
  • @: 选取属性。

例子

下面是一些XPath表达式的例子及其描述：

  • /bookstore: 选取根元素bookstore。只有bookstore元素才能被选取。
  • bookstore/book: 选取属于bookstore子元素的所有book元素。
  • //book: 选取所有book子元素，而不管它们在文档中的位置。
  • bookstore//book: 选取属于bookstore元素的后代的所有book元素，而不管它们位于bookstore下的什么位置。
  • //@lang: 选取名为lang的所有属性。

在Python中，可以使用lxml库来执行XPath查询。下面是如何使用lxml和XPath来解析HTML文档的一个例子：

from lxml import etree

# 假设我们有以下HTML文档
html_content = """
<html>
  <body>
    <div id="content">
      <ul id="list">
        <li>Item 1</li>
        <li>Item 2</li>
        <li>Item 3</li>
      </ul>
      <div class="footer">Footer information</div>
    </div>
  </body>
</html>
"""

# 解析HTML内容
tree = etree.HTML(html_content)

# 使用XPath选取所有的<li>元素
items = tree.xpath('//li')
for item in items:
    print(item.text)  # 输出: Item 1, Item 2, Item 3

# 使用XPath选取id为"list"的<ul>元素下的所有子节点
list_items = tree.xpath('//ul[@id="list"]/li')
for item in list_items:
    print(item.text)  # 输出: Item 1, Item 2, Item 3

# 使用XPath获取class为"footer"的div的文本
footer = tree.xpath('//div[@class="footer"]/text()')[0]
print(footer)  # 输出: Footer information

在上述例子中，我们使用lxml.etree.HTML函数将HTML字符串解析为一个元素树，然后利用xpath方法来执行XPath查询。这是在Python中进行XML和HTML文档处理时的一种常见做法。

四、Beautiful Soup

Beautiful Soup是一个用于从HTML和XML文件中提取数据的Python库。它创建了一个解析树，这便于开发者能够轻松地搜索和修改解析树。Beautiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码，并输出有效的HTML/XML。它适用于多种解析器，如Python标准库中的html.parser、lxml和html5lib。

安装 Beautiful Soup

首先，你需要安装Beautiful Soup库，通常可以通过pip来安装：

pip install beautifulsoup4

使用 Beautiful Soup 解析HTML

安装完成后，你就可以开始使用Beautiful Soup来解析HTML了。下面是一些基本用法的例子：

from bs4 import BeautifulSoup

# 定义一个HTML字符串
html_doc = """
<html>
<head>
    <title>The Dormouse's story</title>
</head>
<body>
    <p class="title"><b>The Dormouse's 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>
</body>
</html>
"""

# 创建一个Beautiful Soup对象
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')

# 获取<title>标签的内容
title_tag = soup.title
print(title_tag)  # 输出: <title>The Dormouse's story</title>
print(title_tag.string)  # 输出: The Dormouse's story

# 查找文档中所有的<a>标签
a_tags = soup.find_all('a')
for tag in a_tags:
    # 输出每个<a>标签的href属性
    print(tag.get('href'))

# 查找文档中所有类属性为"sister"的<a>标签
sisters = soup.find_all('a', class_='sister')
for sister in sisters:
    # 输出sister的文本内容
    print(sister.string)

在这个例子中，我们使用了BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')来创建一个Beautiful Soup对象。然后我们使用了.title来获取标题标签和.find_all()方法来获取所有的<a>标签。

使用不同的解析器

Beautiful Soup支持不同的解析器，这里是如何选择解析器的例子：

  • html.parser: 使用Python内置的HTML解析器。
  • lxml: 使用lxml的HTML解析器。
  • lxml-xml: 使用lxml的XML解析器。
  • html5lib: 使用html5lib解析器，它会像浏览器一样解析HTML。
# 使用lxml解析器来创建Beautiful Soup对象
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml')

# 其他用法与html.parser相同

请注意，使用lxml或html5lib可能需要你先安装这些库（可以使用pip安装）。

pip install lxml
pip install html5lib

Beautiful Soup库在爬虫和数据挖掘中非常有用，因为它可以轻松处理网页中的复杂元素和嵌套。

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_44709053/article/details/135017693
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