Python爬虫--xpath

本文涉及的产品
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
云解析 DNS,旗舰版 1个月
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
简介: Python爬虫--xpath

xpath
1、xpath安装与使用
安装

安装lxml库
pip install lxml -i pip源
2、解析流程与使用
解析流程

实例化一个etree的对象,把即将被解析的页面源码加载到该对象
调用该对象的xpath方法结合着不同形式的xpath表达进行标签定位和数据提取
使用

  1. 导入lxml.etree

    from lxml import etree
    etree.parse()
    
  2. 解析本地html文件

    html_tree = etree.parse(‘XX.html’)
    etree.HTML()(建议)
    
  3. 解析网络的html字符串

    html_tree = etree.HTML(html字符串)
    html_tree.xpath()
    
  4. 使用xpath路径查询信息,返回一个列表

注意:如果lxml解析本地HTML文件报错可以安装如下添加参数

parser = etree.HTMLParser(encoding="utf-8")
selector = etree.parse('./lol_1.html',parser=parser)
result=etree.tostring(selector)

3、xpath语法
XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言。XPath 用于在 XML 文档中通过元素和属性进行导航。

路径表达式
image.png
实例

在下面的表格中,我们已列出了一些路径表达式以及表达式的结果
image.png
谓语(Predicates)

  • 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。
  • 谓语被嵌在方括号中。

实例
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:
image.png
选取未知节点
XPath 通配符可用来选取未知的 XML 元素。
image.png
实例
在下面的表格中,我们列出了一些路径表达式,以及这些表达式的结果:
image.png
选取若干路径

通过在路径表达式中使用“|”运算符,您可以选取若干个路径。

实例

在下面的表格中,我们列出了一些路径表达式,以及这些表达式的结果:
image.png
逻辑运算
查找所有id属性等于head并且class属性等于s_down的div标签

//div[@id="head" and @class="s_down"]

选取文档中的所有 title 和 price 元素。

//title | //price

注意: “|”两边必须是完整的xpath路径

属性查询
查找所有包含id属性的div节点

//div[@id]

查找所有id属性等于maincontent的div标签

//div[@id="maincontent"]

查找所有的class属性

//@class
//@attrName
//li[@name="xx"]//text()  # 获取li标签name为xx的里面的文本内容

获取第几个标签 索引从1开始

tree.xpath('//li[1]/a/text()')  # 获取第一个
tree.xpath('//li[last()]/a/text()')  # 获取最后一个
tree.xpath('//li[last()-1]/a/text()')  # 获取倒数第二个

模糊查询
查询所有id属性中包含he的div标签

//div[contains(@id, "he")]

查询所有id属性中包以he开头的div标签

//div[starts-with(@id, "he")]

内容查询
查找所有div标签下的直接子节点h1的内容

//div/h1/text()

属性值获取

//div/a/@href   获取a里面的href属性值

获取所有

//*  #获取所有
//*[@class="xx"]  #获取所有class为xx的标签

获取节点内容转换成字符串

c = tree.xpath('//li/a')[0]
result=etree.tostring(c, encoding='utf-8')
print(result.decode('UTF-8'))
相关文章
|
19天前
|
数据采集 存储 XML
Python爬虫定义入门知识
Python爬虫是用于自动化抓取互联网数据的程序。其基本概念包括爬虫、请求、响应和解析。常用库有Requests、BeautifulSoup、Scrapy和Selenium。工作流程包括发送请求、接收响应、解析数据和存储数据。注意事项包括遵守Robots协议、避免过度请求、处理异常和确保数据合法性。Python爬虫强大而灵活,但使用时需遵守法律法规。
|
20天前
|
数据采集 缓存 定位技术
网络延迟对Python爬虫速度的影响分析
网络延迟对Python爬虫速度的影响分析
|
21天前
|
数据采集 Web App开发 监控
高效爬取B站评论:Python爬虫的最佳实践
高效爬取B站评论:Python爬虫的最佳实践
|
28天前
|
数据采集 存储 JSON
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Python网络爬虫Scrapy框架的实战应用与技巧。首先讲解了如何创建Scrapy项目、定义爬虫、处理JSON响应、设置User-Agent和代理,以及存储爬取的数据。通过具体示例,帮助读者掌握Scrapy的核心功能和使用方法,提升数据采集效率。
79 6
|
22天前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬虫开发中的分析与方案制定
Python爬虫开发中的分析与方案制定
|
27天前
|
数据采集 JSON 测试技术
Python爬虫神器requests库的使用
在现代编程中,网络请求是必不可少的部分。本文详细介绍 Python 的 requests 库,一个功能强大且易用的 HTTP 请求库。内容涵盖安装、基本功能(如发送 GET 和 POST 请求、设置请求头、处理响应)、高级功能(如会话管理和文件上传)以及实际应用场景。通过本文,你将全面掌握 requests 库的使用方法。🚀🌟
46 7
|
26天前
|
数据采集 Web App开发 JavaScript
爬虫策略规避:Python爬虫的浏览器自动化
爬虫策略规避:Python爬虫的浏览器自动化
|
27天前
|
数据采集 存储 XML
Python实现网络爬虫自动化:从基础到实践
本文将介绍如何使用Python编写网络爬虫,从最基础的请求与解析,到自动化爬取并处理复杂数据。我们将通过实例展示如何抓取网页内容、解析数据、处理图片文件等常用爬虫任务。
141 1
|
29天前
|
数据采集 Web App开发 iOS开发
如何利用 Python 的爬虫技术获取淘宝天猫商品的价格信息?
本文介绍了使用 Python 爬虫技术获取淘宝天猫商品价格信息的两种方法。方法一使用 Selenium 模拟浏览器操作,通过定位页面元素获取价格;方法二使用 Requests 和正则表达式直接请求页面内容并提取价格。每种方法都有详细步骤和代码示例,但需注意反爬措施和法律法规。
|
13天前
|
数据采集 JavaScript 程序员
探索CSDN博客数据:使用Python爬虫技术
本文介绍了如何利用Python的requests和pyquery库爬取CSDN博客数据,包括环境准备、代码解析及注意事项,适合初学者学习。
51 0