python爬虫入门（三）XPATH和BeautifulSoup4

 XML和XPATH

用正则处理HTML文档很麻烦，我们可以先将 HTML文件 转换成 XML文档，然后用 XPath 查找 HTML 节点或元素。

• XML 指可扩展标记语言（EXtensible Markup Language）
• XML 是一种标记语言，很类似 HTML
• XML 的设计宗旨是传输数据，而非显示数据
• XML 的标签需要我们自行定义。
• XML 被设计为具有自我描述性。
• XML 是 W3C 的推荐标准

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>

<bookstore> 

  <book category="cooking"> 
    <title lang="en">Everyday Italian</title>  
    <author>Giada De Laurentiis</author>  
    <year>2005</year>  
    <price>30.00</price> 
  </book>  

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    <title lang="en">Harry Potter</title>  
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    <year>2005</year>  
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    <title lang="en">XQuery Kick Start</title>  
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    <author>Per Bothner</author>  
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    <author>James Linn</author>  
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    <year>2003</year>  
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  </book> 

  <book category="web" cover="paperback"> 
    <title lang="en">Learning XML</title>  
    <author>Erik T. Ray</author>  
    <year>2003</year>  
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  </book> 

</bookstore>

XML和HTML区别

HTML DOM 模型示例

HTML DOM 定义了访问和操作 HTML 文档的标准方法，以树结构方式表达 HTML 文档

 

XPATH

XPath (XML Path Language) 是一门在 XML 文档中查找信息的语言，可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。

chrome插件XPATH HelPer

Firefox插件XPATH Checker

XPATH语法

最常用的路径表达式：

谓语

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，被嵌在方括号中。

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：

选取位置节点

选取若干路劲

 LXML库

安装：pip install lxml

lxml 是 一个HTML/XML的解析器，主要的功能是如何解析和提取 HTML/XML 数据。

lxml和正则一样，也是用 C 实现的，是一款高性能的 Python HTML/XML 解析器，可以利用XPath语法，来快速的定位特定元素以及节点信息。

 简单使用方法

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

from lxml import etree

text = '''
    <div>
        <li>11</li>
        <li>22</li>
        <li>33</li>
        <li>44</li>
    </div>
'''

#利用etree.HTML，将字符串解析为HTML文档
html = etree.HTML(text)

# 按字符串序列化HTML文档
result = etree.tostring(html)

print(result)

结果：

爬取美女吧图片

 1.先找到每个帖子列表的url集合

2.再找到每个帖子里面的每个图片的的完整url链接

3.要用到 lxml 模块去解析html

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import urllib
import urllib2
from lxml import etree

def loadPage(url):
    """
        作用：根据url发送请求，获取服务器响应文件
        url: 需要爬取的url地址
    """
    request = urllib2.Request(url)
    html = urllib2.urlopen(request).read()
    # 解析HTML文档为HTML DOM模型
    content = etree.HTML(html)
    # 返回所有匹配成功的列表集合
    link_list = content.xpath('//div[@class="t_con cleafix"]/div/div/div/a/@href')
    for link in link_list:
        fulllink = "http://tieba.baidu.com" + link
        # 组合为每个帖子的链接
        #print link
        loadImage(fulllink)

# 取出每个帖子里的每个图片连接
def loadImage(link):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.101 Safari/537.36'}
    request = urllib2.Request(link, headers = headers)
    html = urllib2.urlopen(request).read()
    # 解析
    content = etree.HTML(html)
    # 取出帖子里每层层主发送的图片连接集合
    link_list = content.xpath('//img[@class="BDE_Image"]/@src')
    # 取出每个图片的连接
    for link in link_list:
        # print link
        writeImage(link)

def writeImage(link):
    """
        作用：将html内容写入到本地
        link：图片连接
    """
    #print "正在保存 " + filename
    headers = {"User-Agent" : "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}
    # 文件写入
    request = urllib2.Request(link, headers = headers)
    # 图片原始数据
    image = urllib2.urlopen(request).read()
    # 取出连接后10位做为文件名
    filename = link[-10:]
    # 写入到本地磁盘文件内
    with open(filename, "wb") as f:
        f.write(image)
    print "已经成功下载 "+ filename

def tiebaSpider(url, beginPage, endPage):
    """
        作用：贴吧爬虫调度器，负责组合处理每个页面的url
        url : 贴吧url的前部分
        beginPage : 起始页
        endPage : 结束页
    """
    for page in range(beginPage, endPage + 1):
        pn = (page - 1) * 50
        #filename = "第" + str(page) + "页.html"
        fullurl = url + "&pn=" + str(pn)
        #print fullurl
        loadPage(fullurl)
        #print html

        print "谢谢使用"

if __name__ == "__main__":
    kw = raw_input("请输入需要爬取的贴吧名:")
    beginPage = int(raw_input("请输入起始页："))
    endPage = int(raw_input("请输入结束页："))

    url = "http://tieba.baidu.com/f?"
    key = urllib.urlencode({"kw": kw})
    fullurl = url + key
    tiebaSpider(fullurl, beginPage, endPage)

4.爬取的图片全部保存到了电脑里面

 CSS选择器：BeautifulSoup4

和 lxml 一样，Beautiful Soup 也是一个HTML/XML的解析器，主要的功能也是如何解析和提取 HTML/XML 数据。

lxml 只会局部遍历，而Beautiful Soup 是基于HTML DOM的，会载入整个文档，解析整个DOM树，因此时间和内存开销都会大很多，所以性能要低于lxml。

BeautifulSoup 用来解析 HTML 比较简单，API非常人性化，支持CSS选择器、Python标准库中的HTML解析器，也支持 lxml 的 XML解析器。

Beautiful Soup 3 目前已经停止开发，推荐现在的项目使用Beautiful Soup 4。使用 pip 安装即可：pip install beautifulsoup4

 

使用Beautifulsoup4爬取腾讯招聘职位信息

from bs4 import BeautifulSoup
import urllib2
import urllib
import json    # 使用了json格式存储

def tencent():
    url = 'http://hr.tencent.com/'
    request = urllib2.Request(url + 'position.php?&start=10#a')
    response =urllib2.urlopen(request)
    resHtml = response.read()

    output =open('tencent.json','w')

    html = BeautifulSoup(resHtml,'lxml')

# 创建CSS选择器
    result = html.select('tr[class="even"]')
    result2 = html.select('tr[class="odd"]')
    result += result2

    items = []
    for site in result:
        item = {}

        name = site.select('td a')[0].get_text()
        detailLink = site.select('td a')[0].attrs['href']
        catalog = site.select('td')[1].get_text()
        recruitNumber = site.select('td')[2].get_text()
        workLocation = site.select('td')[3].get_text()
        publishTime = site.select('td')[4].get_text()

        item['name'] = name
        item['detailLink'] = url + detailLink
        item['catalog'] = catalog
        item['recruitNumber'] = recruitNumber
        item['publishTime'] = publishTime

        items.append(item)

    # 禁用ascii编码，按utf-8编码
    line = json.dumps(items,ensure_ascii=False)

    output.write(line.encode('utf-8'))
    output.close()

if __name__ == "__main__":
   tencent()

 JSON和JSONPath

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。

JsonPath 是一种信息抽取类库，是从JSON文档中抽取指定信息的工具，提供多种语言实现版本，包括：Javascript, Python， PHP 和 Java。

JsonPath 对于 JSON 来说，相当于 XPATH 对于 XML。

JsonPath与XPath语法对比：

Json结构清晰，可读性高，复杂度低，非常容易匹配，下表中对应了XPath的用法。

利用JSONPath爬取拉勾网上所有的城市

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import urllib2
# json解析库，对应到lxml
import json
# json的解析语法，对应到xpath
import jsonpath

url = "http://www.lagou.com/lbs/getAllCitySearchLabels.json"
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.101 Safari/537.36'}
request = urllib2.Request(url, headers = headers)

response = urllib2.urlopen(request)
#  取出json文件里的内容，返回的格式是字符串
html =  response.read()

# 把json形式的字符串转换成python形式的Unicode字符串
unicodestr = json.loads(html)

# Python形式的列表
city_list = jsonpath.jsonpath(unicodestr, "$..name")

#for item in city_list:
#    print item

# dumps()默认中文为ascii编码格式，ensure_ascii默认为Ture
# 禁用ascii编码格式，返回的Unicode字符串，方便使用
array = json.dumps(city_list, ensure_ascii=False)
#json.dumps(city_list)
#array = json.dumps(city_list)

with open("lagoucity.json", "w") as f:
    f.write(array.encode("utf-8"))

结果：

 糗事百科爬取

1. 利用XPATH的模糊查询

2. 获取每个帖子里的内容

3. 保存到 json 文件内

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import urllib2
import json
from lxml import etree

url = "http://www.qiushibaike.com/8hr/page/2/"
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.101 Safari/537.36'}
request = urllib2.Request(url, headers = headers)

html = urllib2.urlopen(request).read()
# 响应返回的是字符串，解析为HTML DOM模式 text = etree.HTML(html)

text = etree.HTML(html)
# 返回所有段子的结点位置，contains()模糊查询方法，第一个参数是要匹配的标签，第二个参数是标签名部分内容
node_list = text.xpath('//div[contains(@id, "qiushi_tag")]')

items ={}
for node in node_list:
    # xpath返回的列表，这个列表就这一个参数，用索引方式取出来，用户名
    username = node.xpath('./div/a/@title')[0]
    # 取出标签下的内容,段子内容
    content = node.xpath('.//div[@class="content"]/span')[0].text
    # 取出标签里包含的内容，点赞
    zan = node.xpath('.//i')[0].text
    # 评论
    comments = node.xpath('.//i')[1].text

    items = {
        "username" : username,
        "content" : content,
        "zan" : zan,
        "comments" : comments
    }

    with open("qiushi.json", "a") as f:
        f.write(json.dumps(items, ensure_ascii=False).encode("utf-8") + "
")