一、简介
1.下载：pip install lxml
推荐使用douban提供的pipy国内镜像服务，如果想手动指定源，可以在pip后面跟-i 来指定源，比如用豆瓣的源来安装web.py框架：
pip install web.py -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
2.导包
from lxml import etree
3.xpath解析原理：
- 实例化一个etree对象，然后将即将被解析的页面源码数据加载到该对象中。
- 通过调用etree对象中的xpath方法，结合着xpath表达式进行标签定位和数据提取
4.如何实例化一个etree对象：
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
- 本地文件：将本地的一个html文档中的数据加载到etree对象中, 使用的比较少
tree = etree.parse(文件名fileName) tree.xpath("xpath表达式")
- 网络数据：将互联网爬取到的页面源码数据加载到该对象中
tree = etree.HTML(网页内容字符串page_text) tree.xpath("xpath表达式")
启动和关闭插件 ctrl + shift + x
二、常用xpath表达式
首先，本地新建一个html文档，所以要使用etree.parse(fileName)
<html lang="en"> <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>
页面显示如下
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 下面这三个结果相同 r = tree.xpath('/html/head/title') r = tree.xpath('/html//title') r = tree.xpath('//title')
r = tree.xpath('//p') # 所有的p标签
标签定位：
//div[@class="song"] # 找到class属性值为song的div标签
模糊匹配：
//div[contains(@class, "ng")] # class属性值包含ng的div //div[starts-with(@class, "ta")] # class属性以ta开头的div
取属性：
//div[@class="tang"]//li[2]/a/@href r = tree.xpath('//div[@class="song"]/img/@src') print(r)
取文本： /text()直系的文本内容 //text()所有的文本内容
//div[@class="song"]/p[1]/text() # /表示获取某个标签下的文本内容 //div[@class="tang"]//text() # //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
# 获得的是列表，只不过里面只有一个元素 r = tree.xpath('//div[@class="song"]/p[4]/text()') print(r)
r = tree.xpath('//div[@class="song"]/p[4]/text()')[0] print(r)
r = tree.xpath('//div[@class="song"]//text()') print(r)
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"]
三、案例
案例1：解析图片数据：http://pic.netbian.com/4kmeinv/
查看：网址鼠标悬浮上去会有图片名称，所以爬取图片以及对应的名称，要提前确定不是动态加载的。
import requests from lxml import etree headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36' } url = 'http://pic.netbian.com/4kdongman/' response = requests.get(url=url,headers=headers) # response.encoding = 'utf-8' #手动设定响应数据的编码 page_text = response.text #数据解析（图片地址，图片名称） tree = etree.HTML(page_text) li_list = tree.xpath('//div[@class="slist"]/ul/li') for li in li_list: #局部内容解析一定是以./开头。etree和element都可以调用xpath img_src = 'http://pic.netbian.com'+li.xpath('./a/img/@src')[0] # 解析出来的没有域名，要加上 img_name = li.xpath('./a/img/@alt')[0] #不要忘记前面加点号，表示从当前li标签开始 img_name = img_name.encode('iso-8859-1').decode('gbk') #处理中文乱码的通用形式 img_data = requests.get(url=img_src,headers=headers).content img_path = './qiutuLibs/'+img_name+'.jpg' with open(img_path,'wb') as fp: fp.write(img_data) print(img_name,'下载成功！！！')
解析：
1.
li_list = tree.xpath('//div[@class="slist"]/ul/li')
print(li_list) # 返回的是一个element类型的数据对象
2.
li标签里面有a标签，然后再里面是img标签, 然后有一个src属性和alt属性
img_src = 'http://pic.netbian.com'+li.xpath('./a/img/@src')[0] # 解析出来的没有域名，要加上
img_name = li.xpath('./a/img/@alt')[0]
3. 出现乱码，有两种解决策略：
（1）对整体设定响应数据的编码
手动设定响应数据的编码，查看页面是用哪种编码方式是utf-8，还是gbk等。如果这种方式不行，用下面的方式
response.encoding = 'utf-8'
（2）针对具体的内容手动设定
img_name = img_name.encode('iso-8859-1').decode('gbk') #处理中文乱码的通用形式
案例2：xpath解析-boss直聘
import requests from lxml import etree import json headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36' } url = 'https://www.zhipin.com/job_detail/?query=python%E7%88%AC%E8%99%AB&city=101010100&industry=&position=' page_text = requests.get(url=url, headers=headers).text # 数据解析：jobName，salary，company，jobDesc tree = etree.HTML(page_text) li_list = tree.xpath('//div[@class="job-list"]/ul/li') job_data_list = [] for li in li_list: job_name = li.xpath('.//div[@class="info-primary"]/h3/a/div/text()')[0] # 记得后面加[0] salary = li.xpath('.//div[@class="info-primary"]/h3/a/span/text()')[0] company = li.xpath('.//div[@class="company-text"]/h3/a/text()')[0] detail_url = 'https://www.zhipin.com' + li.xpath('.//div[@class="info-primary"]/h3/a/@href')[0] # 详情页的页面源码数据 detail_page_text = requests.get(url=detail_url, headers=headers).text detail_tree = etree.HTML(detail_page_text) job_desc = detail_tree.xpath('//*[@id="main"]/div[3]/div/div[2]/div[2]/div[1]/div//text()') job_desc = ''.join(job_desc) dic = { 'job_name': job_name, 'salary': salary, 'company': company, 'job_desc': job_desc } job_data_list.append(dic) fp = open('job.json', 'w', encoding='utf-8') json.dump(job_data_list, fp, ensure_ascii=False) fp.close() print('over')
解析：
1. 因为有br标签，所以用//
job_desc = detail_tree.xpath('//*[@id="main"]/div[3]/div/div[2]/div[2]/div[1]/div//text()') print(job_desc)
2. 输出的是列表，里面是元素
所以，字符串拼接
job_desc = detail_tree.xpath('//*[@id="main"]/div[3]/div/div[2]/div[2]/div[1]/div//text()') job_desc = ''.join(job_desc) print(job_desc)
最终文件
案例3：xpath解析-热门城市全国城市名称 https://www.aqistudy.cn/historydata
import requests from lxml import etree headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36' } url = 'https://www.aqistudy.cn/historydata/' page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text tree = etree.HTML(page_text) city_list = tree.xpath('//div[@class="bottom"]/ul/li/a/text() | //div[@class="bottom"]/ul/div[2]/li/a/text()') # 逻辑 #hot_city：//div[@class="bottom"]/ul/li/a/text() #all_city://div[@class="bottom"]/ul/div[2]/li/a/text() print(city_list) print(len(city_list))
全部城市： //div[@class="bottom"]/ul/div[2]/li/a/text()
案例4：获取好段子中段子的内容和作者http://www.haoduanzi.com
from lxml import etree import requests url='http://www.haoduanzi.com/category-10_2.html' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36', } url_content=requests.get(url,headers=headers).text tree=etree.HTML(url_content) # 使用xpath解析从网络上获取的数据 title_list=tree.xpath('//div[@class="log cate10 auth1"]/h3/a/text()') # 解析获取当页所有段子的标题 ele_div_list=tree.xpath('//div[@class="log cate10 auth1"]') text_list=[] # 最终会存储12个段子的文本内容 for ele in ele_div_list: text_list=ele.xpath('./div[@class="cont"]//text()') # 段子的文本内容（是存放在list列表中） text_str=str(text_list) # list列表中的文本内容全部提取到一个字符串中 text_list.append(text_str) # 字符串形式的文本内容防止到all_text列表中 print(title_list) print(text_list)
案例5：58二手房
import requests from lxml import etree url ='https://bj.58.com/shahe/ershoufang/?utm_source=market&spm=u-2d2yxv86y3v43nkddh1.BDPCPZ_BT&PGTID=0d30000c-0047-e4e6-f587-683307ca570e&ClickID=1' headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36' } page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text tree = etree.HTML(page_text) li_list = tree.xpath('//ul[@class="house-list-wrap"]/li') fp = open('58.csv','w',encoding='utf-8') for li in li_list: title = li.xpath('./div[2]/h2/a/text()')[0] price = li.xpath('./div[3]//text()') price = ''.join(price) fp.write(title+":"+price+' ') fp.close() print('over')
案例6：http://pic.netbian.com/4kmeinv/
import requests from lxml import etree import os import urllib url = 'http://pic.netbian.com/4kmeinv/' headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36' } response = requests.get(url=url,headers=headers) #response.encoding = 'utf-8' if not os.path.exists('./imgs'): os.mkdir('./imgs') page_text = response.text tree = etree.HTML(page_text) li_list = tree.xpath('//div[@class="slist"]/ul/li') for li in li_list: img_name = li.xpath('./a/b/text()')[0] #处理中文乱码 img_name = img_name.encode('iso-8859-1').decode('gbk') img_url = 'http://pic.netbian.com'+li.xpath('./a/img/@src')[0] img_path = './imgs/'+img_name+'.jpg' urllib.request.urlretrieve(url=img_url,filename=img_path) print(img_path,'下载成功!') print('over!!!')
案例7：下载煎蛋网中的图片数据：http://jandan.net/ooxx【重点】src加密*****
import requests from lxml import etree from fake_useragent import UserAgent import base64 import urllib.request url = 'http://jandan.net/ooxx' ua = UserAgent(verify_ssl=False,use_cache_server=False).random headers = { 'User-Agent':ua } page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text tree = etree.HTML(page_text) #在抓包工具的数据包响应对象对应的页面中进行xpath的编写，而不是在浏览器页面中。 #获取了加密的图片url数据 imgCode_list = tree.xpath('//span[@class="img-hash"]/text()') imgUrl_list = [] for url in imgCode_list: img_url = 'http:'+base64.b64decode(url).decode() #base64.b64decode(url)为byte类型，需要转成str imgUrl_list.append(img_url) for url in imgUrl_list: filePath = url.split('/')[-1] urllib.request.urlretrieve(url=url,filename=filePath) print(filePath+'下载成功')
查看页面源码：发现所有图片的src值都是一样的。简单观察会发现每张图片加载都是通过jandan_load_img(this)这个js函数实现的。在该函数后面还有一个class值为img-hash的标签，里面存储的是一组hash值，该值就是加密后的img地址。加密就是通过js函数实现的，所以分析js函数，获知加密方式，然后进行解密。
通过抓包工具抓取起始url的数据包，在数据包中全局搜索js函数名（jandan_load_img），然后分析该函数实现加密的方式。在该js函数中发现有一个方法调用，该方法就是加密方式，对该方法进行搜索。搜索到的方法中会发现base64和md5等字样，md5是不可逆的所以优先考虑使用base64解密。
案例7：爬取站长素材中的简历模板
import requests import random from lxml import etree headers = { 'Connection':'close', # 当请求成功后,马上断开该次请求(及时释放请求池中的资源) 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36' } url = 'http://sc.chinaz.com/jianli/free_%d.html' for page in range(1,4): # 因为第一页和其他页url格式不一样，所以分情况讨论 if page == 1: new_url = 'http://sc.chinaz.com/jianli/free.html' else: new_url = format(url%page) response = requests.get(url=new_url,headers=headers) response.encoding = 'utf-8' # 中文乱码，先调整编码方式 page_text = response.text tree = etree.HTML(page_text) div_list = tree.xpath('//div[@id="container"]/div') for div in div_list: detail_url = div.xpath('./a/@href')[0] name = div.xpath('./a/img/@alt')[0] detail_page = requests.get(url=detail_url,headers=headers).text tree = etree.HTML(detail_page) download_list = tree.xpath('//div[@class="clearfix mt20 downlist"]/ul/li/a/@href') # 这样获得的是每个的所有下载链接 download_url = random.choice(download_list) # 为了防止每个链接因请求过于频繁被禁，随机选择一个 data = requests.get(url=download_url,headers=headers).content fileName = name+'.rar' with open(fileName,'wb') as fp: fp.write(data) print(fileName,'下载成功')
Alt里面的图片名称是中文，要注意打印看一下会不会有乱码
有乱码，尝试用第一种方式是否可以解决，可以解决就不用第二种方式
详情页中每个li标签对应一个下载地址
li标签里有一个a
