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Python网络爬虫之三种数据解析方式

requests实现数据爬取的流程：

1.指定url
2.基于requests模块发起请求
3.获取响应中的数据
4.数据解析
5.进行持久化存储

三种数据解析方式

1.正则解析
2.xpath解析
3.bs4解析

一、正解解析

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

	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)

回顾练习：

import re
#提取出python
key="javapythonc++php"
re.findall('python',key)[0]
#####################################################################
#提取出hello world
key="<html><h1>hello world<h1></html>"
re.findall('<h1>(.*)<h1>',key)[0]
#####################################################################
#提取170
string = '我喜欢身高为170的女孩'
re.findall('d+',string)
#####################################################################
#提取出http://和https://
key='http://www.baidu.com and https://boob.com'
re.findall('https?://',key)
#####################################################################
#提取出hello
key='lalala<hTml>hello</HtMl>hahah' #输出<hTml>hello</HtMl>
re.findall('<[Hh][Tt][mM][lL]>(.*)</[Hh][Tt][mM][lL]>',key)
#####################################################################
#提取出hit. 
key='bobo@hit.edu.com'#想要匹配到hit.
re.findall('h.*?.',key)
#####################################################################
#匹配sas和saas
key='saas and sas and saaas'
re.findall('sa{1,2}s',key)
#####################################################################
#匹配出i开头的行
string = '''fall in love with you
i love you very much
i love she
i love her'''

re.findall('^.*',string,re.M)
#####################################################################
#匹配全部行
string1 = """<div>静夜思
窗前明月光
疑是地上霜
举头望明月
低头思故乡
</div>"""

re.findall('.*',string1,re.S)

项目练习：
爬取糗事百科指定页面的糗图，并将其保存到指定文件夹中

import requests
import re
import urllib
import os
#指定url
url = 'https://www.qiushibaike.com/pic/page/%d/?s=5170552'
#指定请求载体类型
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'
}
#创建文件夹
if not os.path.exists('./qiutu'):
    os.mkdir('./qiutu')
#指定起始和结束页码
start_page = int(input('enter a start pageNum:'))
end_page = int(input('enter a end pageNum:'))
#循环解析且下载指定页码中的数据
for page in range(start_page,end_page+1):
    new_url = format(url%page)
    page_text = requests.get(url=new_url,headers=headers).text
    img_url_list = re.findall('<div class="thumb">.*?<img src="(.*?)" alt=.*?</div>',page_text,re.S)
    print(img_url_list)
    for img_url in img_url_list:
        img_url = 'https:'+img_url
        imgName = img_url.split('/')[-1]
        imgPath = 'qiutu/'+imgName
        urllib.request.urlretrieve(url=img_url,filename=imgPath)
        print(imgPath,'下载成功!')
        
print('over!!!')

二、Xpath解析

测试页面数据

<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>

常用xpath表达式回顾

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")

安装xpath插件在浏览器中对xpath表达式进行验证：可以在插件中直接执行xpath表达式

将xpath插件拖动到谷歌浏览器拓展程序（更多工具）中，安装成功
启动和关闭插件 ctrl + shift + x
xpath下载地址：https://pan.baidu.com/s/1i89B6Kn8PanvdT2EM9Hkqw

项目练习：

在爬取数据前我们首先需要判断要爬取的数据内容是否为动态加载，数据是否加密数据

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')

解析58二手房的相关数据

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'      #第一种方法，不管用的话选择第二种方法
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 ，第二种方法，万能方法
    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!!!')

解析图片数据，两种方法处理中文乱码

#【重点】下载煎蛋网中的图片数据：http://jandan.net/ooxx
#数据加密  (反爬机制)
import requests
from lxml import etree
import base64
import urllib

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'
}
url = 'http://jandan.net/ooxx'
page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text
tree = etree.HTML(page_text)
img_hash_list = tree.xpath('//span[@class="img-hash"]/text()')
for img_hash in img_hash_list:
    img_url = 'http:'+base64.b64decode(img_hash).decode()
    img_name = img_url.split('/')[-1]
    urllib.request.urlretrieve(url=img_url,filename=img_name)

破解数据加密的反爬机制

分析过程：

#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

#爬取站长素材中的简历模板
import random
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):
    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'
    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')
        download_url = random.choice(download_list)
        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')

爬取站长素材中的简历模板

#设置请求的代理ip: www.goubanjia.com  快代理  西祠代理
#代理ip的类型必须和请求url的协议头保持一致
url = 'https://www.baidu.com/s?wd=ip'

page_text = requests.get(url=url,headers=headers,proxies={'https':'61.7.170.240:8080'}).text

with open('./ip.html','w',encoding='utf-8') as fp:
    fp.write(page_text)

设置请求的代理

三、BeautifulSoup解析

环境安装

- 需要将pip源设置为国内源，阿里源、豆瓣源、网易源等
   - windows
    （1）打开文件资源管理器(文件夹地址栏中)
    （2）地址栏上面输入 %appdata%
    （3）在这里面新建一个文件夹  pip
    （4）在pip文件夹里面新建一个文件叫做  pip.ini ,内容写如下即可
        [global]
        timeout = 6000
        index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
        trusted-host = mirrors.aliyun.com
   - linux
    （1）cd ~
    （2）mkdir ~/.pip
    （3）vi ~/.pip/pip.conf
    （4）编辑内容，和windows一模一样
- 需要安装：pip install bs4
     bs4在使用时候需要一个第三方库，把这个库也安装一下
     pip install lxml

基础使用

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

项目练习

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html'
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

soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml')

a_list = soup.select('.book-mulu > ul > li > a')

fp = open('sanguo.txt','w',encoding='utf-8')
for a in a_list:
    title = a.string
    detail_url = 'http://www.shicimingju.com'+a['href']
    detail_page_text = requests.get(url=detail_url,headers=headers).text
    
    soup = BeautifulSoup(detail_page_text,'lxml')
    content = soup.find('div',class_='chapter_content').text
    
    fp.write(title+'
'+content)
    print(title,'下载完毕')
print('over')
fp.close()

使用bs4实现将诗词名句网站中三国演义小说的每一章的内容爬去到本地磁盘进行存储

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 直接插入排序
 MySQL 优化之索引合并（index_merge）

原文地址：https://www.cnblogs.com/fengchong/p/10446216.html

Python网络爬虫之三种数据解析方式

一、正解解析

常用正则表达式回顾：

回顾练习：

项目练习：

二、Xpath解析

常用xpath表达式回顾

代码中使用xpath表达式进行数据解析：

项目练习：

三、BeautifulSoup解析

环境安装

基础使用

项目练习