bs4
xpath
爬虫的分类：
通用：
聚焦：数据解析
增量式：监测
http：客户端和服务器端进行数据交互的形式
证书密钥加密：
什么是证书？
证书种包含的是经过数字签名的公钥
反爬：
robots
UA伪装
请求载体的身份标识
在headers种应用一个字典（请求头信息：UA）
动态加载的数据
如何处理动态请求参数：
封装到一个字典中，字典需要作用到data或者params
数据解析
数据解析的作用
用于获取页面中局部的页面源码数据
如何实现数据解析
正则
bs4（独有）
xpath（最为通用）
pyquery（自学）
数据解析的通用原理是什么？
标签定位
将标签中间存储的文本数据或者其属性值进行捕获
正则解析¶ 需求：爬取糗事百科中的图片数据 确认了页面中没有动态加载数据的存在 import requests import os import re from urllib import request headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36' } #封装一个通用的url模板(不可变) url = 'https://www.qiushibaike.com/pic/page/%d/' dirName = './qiutuLibs' if not os.path.exists(dirName): os.mkdir(dirName) for page in range(1,3): print('正在爬取第{}页的图片数据......'.format(page)) #拼接成了某一个页码对应的完整的url new_url = format(url%page) #获取页面源码数据（字符串） page_text = requests.get(url=new_url,headers=headers).text #数据解析：图片img标签中的src的属性值解析出来 ex = '<div class="thumb">.*?<img src="(.*?)" alt=.*?</div>' img_src_list = re.findall(ex,page_text,re.S) for img_src in img_src_list: #就是一个完整的图片地址 img_src = 'https:'+img_src img_name = img_src.split('/')[-1] img_path = dirName+'/'+img_name request.urlretrieve(img_src,img_path) print(img_name,'下载成功！！！')
bs4解析
- 环境的安装：
- pip install bs4
- pip install lxml
- bs4解析原理
- 实例化一个BeautifulSoup的对象，且将即将被解析的页面源码加载到该对象中
- 使用该对象中的属性或者方法进行标签定位和数据提取
- BeautifulSoup对象的实例化方式：lxml就是一款解析器
- BeautifulSoup(fp,'lxml'):将本地存储的html文档加载到该对象中
- BeautifulSoup(page_text,'lxml'):将互联网上获取的html源码加载到该对象中
- 将本地的test.html文档中相关的数据进行解析
from bs4 import BeautifulSoup from bs4 import BeautifulSoup fp = open('./test.html','r',encoding='utf-8') soup = BeautifulSoup(fp,'lxml') soup 实现标签的定位 soup.title <title>测试bs4</title> soup.div <div> <p>百里守约</p> </div> 总结： soup.tagName:返回的就是页面中第一次出现的tagName标签（返回的是一个单数）
find函数的用法：属性定位 soup.find('tagName',attrName='value') 注意：返回的是单数 soup.find('div',class_='song') <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/" target="_self" title="赵匡胤"> <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 class="du" href="">总为浮云能蔽日,长安不见使人愁</a> <img alt="" src="http://www.baidu.com/meinv.jpg"/> </div>
soup.find_all('tagName'):定位所有的tagName的标签 soup.find_all('tagName',attrName='value')：属性定位 注意：返回值是列表 soup.find_all('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 alt="qi" href="http://www.126.com">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 class="du" href="http://www.sina.com">杜甫</a></li> <li><a class="du" href="http://www.dudu.com">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>
select（'选择器'）：根据选择器进行标签定位且返回的是复数（列表） 类选择器，id选择器，标签选择器，层级选择器 层级选择器：>表示一个层级，空格表示多个层级 soup.select('.tang') [<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 alt="qi" href="http://www.126.com">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 class="du" href="http://www.sina.com">杜甫</a></li> <li><a class="du" href="http://www.dudu.com">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>] soup.select('.tang > ul > li') [<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 alt="qi" href="http://www.126.com">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 class="du" href="http://www.sina.com">杜甫</a></li>, <li><a class="du" href="http://www.dudu.com">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>] soup.select('.tang li') [<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 alt="qi" href="http://www.126.com">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 class="du" href="http://www.sina.com">杜甫</a></li>, <li><a class="du" href="http://www.dudu.com">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>] 取数据（属性值和标签中存储的文本数据）
soup.p.string '百里守约' soup.p.text '百里守约' soup.find('div',class_='song').text ' 李清照 王安石 苏轼 柳宗元 this is 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 总为浮云能蔽日,长安不见使人愁 ' text和string的区别？ string获取的是标签中直系的文本内容 text获取的是标签中所有的文本内容 取属性：
tag['attrName'] for a in soup.select('.tang > ul > li > a'): print(a['href']) http://www.baidu.com http://www.163.com http://www.126.com http://www.sina.com http://www.dudu.com http://www.haha.com
需求：爬取三国演义小说所有内容 url = 'http://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html' page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text #使用bs4进行数据解析（章节标题&内容） 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'] #对详情页的url发起请求解析出章节内容 detail_page_text = requests.get(url=detail_url,headers=headers).text detail_soup = BeautifulSoup(detail_page_text,'lxml') content = detail_soup.find('div',class_='chapter_content').text fp.write(title+':'+content+' ') print(title,'保存成功！！！') fp.close() soup.TagName soup.find soup.find_all soup.select tag.string/text tag['attrName']
xpath解析 环境安装：pip install lxml 解析原理： 实例化一个etree类型的对象，且将即将被解析的页面源码数据加载到该对象中 调用该对象中的xpath方法结合着不同的xpath表达式进行标签定位和数据提取 实例化对象：
etree.parse(fileName) etree.HTML(page_text) from lxml import etree # from lxml.html.clean import tree tree = etree.parse('test.html')
基于标签定位的xpath表达式 tree.xpath('/html/head/meta') [] tree.xpath('//meta') [<Element meta at 0x1e9a1d27848>] xpath方法返回值永远是一个列表 xpath表达式中最左侧的/和//的区别是什么？ /表示我们必须从根标签进行定位 //表示我们可以从任意位置标签定位 tree.xpath('//div') [<Element div at 0x1e9a21ed748>, <Element div at 0x1e9a1e269c8>, <Element div at 0x1e9a1e26608>]
属性定位 tree.xpath('//div[@class="song"]') [<Element div at 0x1e9a1e269c8>] 索引定位 索引值是从1开始 在xpath表达式中非最左侧的/和//的区别？ /表示一个层级 //表示多个层级 tree.xpath('//div[@class="tang"]/ul/li[3]') [<Element li at 0x1e9a1d27a88>] tree.xpath('//div[@class="tang"]//li[3]') [<Element li at 0x1e9a1d27a88>] 取文本(/text() //text()) /text()：获取的是标签下直系的文本数据 //text()：获取的是标签下所有的文本数据 tree.xpath('//div[@class="tang"]//li[5]/a/text()') ['杜牧'] string_list = tree.xpath('//div[@class="tang"]//text()') ''.join(string_list) ' 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 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 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 杜甫 杜牧 杜小月 度蜜月 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 ' 取属性(@) tree.xpath('//div[@class="tang"]//li[5]/a/@href') ['http://www.dudu.com']
需求：爬取boss中的岗位信息（岗位名称，薪资，公司名称，岗位描述） url = 'https://www.zhipin.com/c101010100/?query=python爬虫&page=%d' fp = open('boss.txt','w',encoding='utf-8') for page in range(1,3): new_url = format(url%page) page_text = requests.get(url=new_url,headers=headers).text #xpath的数据解析 tree = etree.HTML(page_text) #tree中存储的是整张页面对应的页面源码数据 li_list = tree.xpath('//div[@class="job-list"]/ul/li') for li in li_list: job_title = li.xpath('./div/div[1]/h3/a/div[1]/text()')[0]#li中存储的是局部的li标签对应的页面源码数据 salary = li.xpath('./div/div[1]/h3/a/span/text()')[0] detail_url = 'https://www.zhipin.com'+li.xpath('./div/div[1]/h3/a/@href')[0] company_name = li.xpath('.//div[@class="company-text"]/h3/a/text()')[0] 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) fp.write(job_title+':'+salary+':'+company_name+':'+job_desc+' ') fp.close()
处理中文乱码 url = 'http://pic.netbian.com/4kmeinv/index_%d.html' for page in range(1,6): if page == 1: new_url = 'http://pic.netbian.com/4kmeinv/' 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) li_list = tree.xpath('//*[@id="main"]/div[3]/ul/li') for li in li_list: img_src = 'http://pic.netbian.com'+li.xpath('./a/img/@src')[0] img_name = li.xpath('./a/b/text()')[0] img_name = img_name.encode('iso-8859-1').decode('gbk') http://pic.netbian.com/uploads/allimg/180703/142018-15305988184e63.jpg 姜璐4k壁纸 http://pic.netbian.com/uploads/allimg/190713/100152-15629833120209.jpg 克拉女神-蓓颖 风度娴雅 http://pic.netbian.com/uploads/allimg/190608/130131-1559970091ea9b.jpg 双手托腮的美女4k壁纸图 http://pic.netbian.com/uploads/allimg/190427/210756-1556370476a05f.jpg 欣怡4k壁纸 http://pic.netbian.com/uploads/allimg/190328/210949-155377858946d0.jpg 克拉女神 晓晓4k壁纸384 https://www.aqistudy.cn/historydata/ 爬取所有的城市名称 url = 'https://www.aqistudy.cn/historydata/' page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text tree = etree.HTML(page_text) # hot_cities = tree.xpath('//div[@class="bottom"]/ul/li/a/text()') # all_cities = tree.xpath('//div[@class="bottom"]/ul/div[2]/li/a/text()') #大大滴增强xpath表达式的通用性 cities = tree.xpath('//div[@class="bottom"]/ul/div[2]/li/a/text() | //div[@class="bottom"]/ul/li/a/text()') print(cities) ['北京', '上海', '广州', '深圳', '杭州', '天津', '成都', '南京', '西安', '武汉', '阿坝州', '安康', '阿克苏地区', '阿里地区', '阿拉善盟', '阿勒泰地区', '安庆', '安顺', '鞍山', '克孜勒苏州', '安阳', '蚌埠', '白城', '保定', '北海', '宝鸡', '北京', '毕节', '博州', '白山', '百色', '保山', '白沙', '包头', '保亭', '本溪', '巴彦淖尔', '白银', '巴中', '滨州', '亳州', '长春', '昌都', '常德', '成都', '承德', '赤峰', '昌吉州', '五家渠', '昌江', '澄迈', '重庆', '长沙', '常熟', '楚雄州', '朝阳', '沧州', '长治', '常州', '潮州', '郴州', '池州', '崇左', '滁州', '定安', '丹东', '东方', '东莞', '德宏州', '大理州', '大连', '大庆', '大同', '定西', '大兴安岭地区', '德阳', '东营', '黔南州', '达州', '德州', '儋州', '鄂尔多斯', '恩施州', '鄂州', '防城港', '佛山', '抚顺', '阜新', '阜阳', '富阳', '抚州', '福州', '广安', '贵港', '桂林', '果洛州', '甘南州', '固原', '广元', '贵阳', '甘孜州', '赣州', '广州', '淮安', '海北州', '鹤壁', '淮北', '河池', '海东地区', '邯郸', '哈尔滨', '合肥', '鹤岗', '黄冈', '黑河', '红河州', '怀化', '呼和浩特', '海口', '呼伦贝尔', '葫芦岛', '哈密地区', '海门', '海南州', '淮南', '黄南州', '衡水', '黄山', '黄石', '和田地区', '海西州', '河源', '衡阳', '汉中', '杭州', '菏泽', '贺州', '湖州', '惠州', '吉安', '金昌', '晋城', '景德镇', '金华', '西双版纳州', '九江', '吉林', '即墨', '江门', '荆门', '佳木斯', '济南', '济宁', '胶南', '酒泉', '句容', '湘西州', '金坛', '鸡西', '嘉兴', '江阴', '揭阳', '济源', '嘉峪关', '胶州', '焦作', '锦州', '晋中', '荆州', '库尔勒', '开封', '黔东南州', '克拉玛依', '昆明', '喀什地区', '昆山', '临安', '六安', '来宾', '聊城', '临沧', '娄底', '乐东', '廊坊', '临汾', '临高', '漯河', '丽江', '吕梁', '陇南', '六盘水', '拉萨', '乐山', '丽水', '凉山州', '陵水', '莱芜', '莱西', '临夏州', '溧阳', '辽阳', '辽源', '临沂', '龙岩', '洛阳', '连云港', '莱州', '兰州', '林芝', '柳州', '泸州', '马鞍山', '牡丹江', '茂名', '眉山', '绵阳', '梅州', '宁波', '南昌', '南充', '宁德', '内江', '南京', '怒江州', '南宁', '南平', '那曲地区', '南通', '南阳', '平度', '平顶山', '普洱', '盘锦', '蓬莱', '平凉', '莆田', '萍乡', '濮阳', '攀枝花', '青岛', '琼海', '秦皇岛', '曲靖', '齐齐哈尔', '七台河', '黔西南州', '清远', '庆阳', '钦州', '衢州', '泉州', '琼中', '荣成', '日喀则', '乳山', '日照', '韶关', '寿光', '上海', '绥化', '石河子', '石家庄', '商洛', '三明', '三门峡', '山南', '遂宁', '四平', '商丘', '宿迁', '上饶', '汕头', '汕尾', '绍兴', '三亚', '邵阳', '沈阳', '十堰', '松原', '双鸭山', '深圳', '朔州', '宿州', '随州', '苏州', '石嘴山', '泰安', '塔城地区', '太仓', '铜川', '屯昌', '通化', '天津', '铁岭', '通辽', '铜陵', '吐鲁番地区', '铜仁地区', '唐山', '天水', '太原', '台州', '泰州', '文昌', '文登', '潍坊', '瓦房店', '威海', '乌海', '芜湖', '武汉', '吴江', '乌兰察布', '乌鲁木齐', '渭南', '万宁', '文山州', '武威', '无锡', '温州', '吴忠', '梧州', '五指山', '西安', '兴安盟', '许昌', '宣城', '襄阳', '孝感', '迪庆州', '锡林郭勒盟', '厦门', '西宁', '咸宁', '湘潭', '邢台', '新乡', '咸阳', '新余', '信阳', '忻州', '徐州', '雅安', '延安', '延边州', '宜宾', '盐城', '宜昌', '宜春', '银川', '运城', '伊春', '云浮', '阳江', '营口', '榆林', '玉林', '伊犁哈萨克州', '阳泉', '玉树州', '烟台', '鹰潭', '义乌', '宜兴', '玉溪', '益阳', '岳阳', '扬州', '永州', '淄博', '自贡', '珠海', '湛江', '镇江', '诸暨', '张家港', '张家界', '张家口', '周口', '驻马店', '章丘', '肇庆', '中山', '舟山', '昭通', '中卫', '张掖', '招远', '资阳', '遵义', '枣庄', '漳州', '郑州', '株洲']
pyquery库是jQuery的Python实现，能够以jQuery的语法来操作解析 HTML 文档，易用性和解析速度都很好，和它差不多的还有BeautifulSoup，都是用来解析的。相比BeautifulSoup完美翔实的文档，虽然PyQuery库的文档弱爆了， 但是使用起来还是可以的，有些地方用起来很方便简洁。 PyQuery库官方文档 初始化为PyQuery对象 常用的CCS选择器 伪类选择器 查找标签 获取标签信息 初始化为PyQuery对象 html = """ <html lang="en"> <head> 简单好用的 <title>PyQuery</title> </head> <body> <ul id="container"> <li class="object-1">Python</li> <li class="object-2">大法</li> <li class="object-3">好</li> </ul> </body> </html> """ 相当于BeautifulSoup库的初识化方法，将html转化为BeautifulSoup对象。 bsObj = BeautifulSoup(html, 'html.parser') PyQuery库也要有自己的初始化。 1.1 将字符串初始化 from pyquery import PyQuery as pq #初始化为PyQuery对象 doc = pq(html) print(type(doc)) print(doc) 返回 <class 'pyquery.pyquery.PyQuery'> <html lang="en"> <head> <title>PyQuery学习</title> </head> <body> <ul id="container"> <li class="object-1"/> <li class="object-2"/> <li class="object-3"/> </ul> </body> </html> 1.2 将html文件初始化 #filename参数为html文件路径 test_html = pq(filename = 'test.html') print(type(test_html)) print(test_html) 返回 <class 'pyquery.pyquery.PyQuery'><html lang="en"> <head> <title>PyQuery学习</title> </head> <body> <ul id="container"> <li class="object-1"/> <li class="object-2"/> <li class="object-3"/> </ul> </body> </html> 1.3 对网址响应进行初始化 response = pq(url = 'https://www.baidu.com') print(type(response)) print(response) 返回 <class 'pyquery.pyquery.PyQuery'> <html> <head><meta http-equiv="content-type" content="text/html;charset=utf-8"/><meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=Edge"/><meta content="always" name="referrer"/><link rel="stylesheet" type="text/css" href="https://ss1.bdstatic.com/5eN1bjq8AAUYm2zgoY3K/r/www/cache/bdorz/baidu.min.css"/><title>ç�¾åº¦ä¸�ä¸�ï¼�ä½ å°±ç�¥é��</title></head> <body link="#0000cc"> <div id="wrapper"> <div id="head"> <div class="head_wrapper"> <div class="s_form"> <div class="s_form_wrapper"> <div id="lg"> <img hidefocus="true" src="//www.baidu.com/img/bd_logo1.png" width="270" height="129"/> </div> <form id="form" name="f" action="//www.baidu.com/s" class="fm"> <input type="hidden" name="bdorz_come" value="1"/> <input type="hidden" name="ie" value="utf-8"/> <input type="hidden" name="f" value="8"/> <input type="hidden" name="rsv_bp" value="1"/> <input type="hidden" name="rsv_idx" value="1"/> <input type="hidden" name="tn" value="baidu"/><span class="bg s_ipt_wr"><input id="kw" name="wd" class="s_ipt" value="" maxlength="255" autocomplete="off" autofocus="autofocus"/></span><span class="bg s_btn_wr"><input type="submit" id="su" value="ç�¾åº¦ä¸�ä¸�" class="bg s_btn" autofocus=""/></span> </form> </div> </div> <div id="u1"> <a href="http://news.baidu.com" name="tj_trnews" class="mnav">æ�°é�»</a> <a href="https://www.hao123.com" name="tj_trhao123" class="mnav">hao123</a> <a href="http://map.baidu.com" name="tj_trmap" class="mnav">å�°å�¾</a> <a href="http://v.baidu.com" name="tj_trvideo" class="mnav">è§�é¢�</a> <a href="http://tieba.baidu.com" name="tj_trtieba" class="mnav">è´´å�§</a> <noscript> <a href="http://www.baidu.com/bdorz/login.gif?login&tpl=mn&u=http%3A%2F%2Fwww.baidu.com%2f%3fbdorz_come%3d1" name="tj_login" class="lb">ç�»å½�</a> </noscript> <script>document.write('<a href="http://www.baidu.com/bdorz/login.gif?login&tpl=mn&u='+ encodeURIComponent(window.location.href+ (window.location.search === "" ? "?" : "&")+ "bdorz_come=1")+ '" name="tj_login" class="lb">ç�»å½�</a>'); </script> <a href="//www.baidu.com/more/" name="tj_briicon" class="bri" style="display: block;">æ�´å¤�产å��</a> </div> </div> </div> <div id="ftCon"> <div id="ftConw"> <p id="lh"> <a href="http://home.baidu.com">å ³äº�ç�¾åº¦</a> <a href="http://ir.baidu.com">About Baidu</a> </p> <p id="cp">©2017 Baidu <a href="http://www.baidu.com/duty/">使ç�¨ç�¾åº¦å��å¿ è¯»</a> <a href="http://jianyi.baidu.com/" class="cp-feedback">æ��è§�å��é¦�</a> 京ICPè¯�030173å�· <img src="//www.baidu.com/img/gs.gif"/> </p> </div> </div> </div> </body> </html> 二、常用的CCS选择器 打印id为container的标签 print(doc('#container')) print(type(doc('#container'))) 返回 <ul id="container"> <li class="object-1"/> <li class="object-2"/> <li class="object-3"/> </ul> <class 'pyquery.pyquery.PyQuery'> 打印class为object-1的标签 print(doc('.object-1')) 返回 <li class="object-1"/> 打印标签名为body的标签 print(doc('body')) 返回 <body> <ul id="container"> <li class="object-1"/> <li class="object-2"/> <li class="object-3"/> </ul> </body> 多种css选择器使用 print(doc('html #container')) 返回 <ul id="container"> <li class="object-1"/> <li class="object-2"/> <li class="object-3"/> </ul> 三、伪类选择器 伪类nth print(pseudo_doc('li:nth-child(2)')) #打印第一个li标签 print(pseudo_doc('li:first-child')) #打印最后一个标签 print(pseudo_doc('li:last-child')) 返回 <li class="object-2">大法</li> <li class="object-1">Python</li> <li class="object-6">好玩</li> contains #找到含有Python的li标签 print(pseudo_doc("li:contains('Python')")) #找到含有好的li标签 print(pseudo_doc("li:contains('好')")) 返回 <li class="object-1">Python</li> <li class="object-3">好</li> <li class="object-4">好</li> <li class="object-6">好玩</li> 四、查找标签 按照条件在Pyquery对象中查找符合条件的标签，类似于BeautifulSoup中的find方法。 打印id=container的标签 print(doc.find('#container')) 返回 <ul id="container"> <li class="object-1"/> <li class="object-2"/> <li class="object-3"/> </ul> print(doc.find('li')) 返回 <li class="object-1"/> <li class="object-2"/> <li class="object-3"/> 4.2 子辈标签-children方法 #id=container的标签的子辈标签 container = doc.find('#container') print(container.children()) 返回 <li class="object-1"/> <li class="object-2"/> <li class="object-3"/> 4.3 父辈标签-parent方法 object_2 = doc.find('.object-2') print(object_2.parent()) 返回 <ul id="container"> <li class="object-1"/> <li class="object-2"/> <li class="object-3"/> </ul> 4.4 兄弟标签-siblings方法 object_2 = doc.find('.object-2') print(object_2.siblings()) 返回 <li class="object-1"/> <li class="object-3"/> 五、获取标签的信息 定位到目标标签后，我们需要标签内部的文本或者属性值，这时候需要进行提取文本或属性值操作 5.1 标签属性值的提取 .attr() 传入 标签的属性名，返回属性值 object_2 = doc.find('.object-2') print(object_2.attr('class')) 返回 object-2 5.2 标签内的文本 .text() html_text = """ <html lang="en"> <head> 简单好用的 <title>PyQuery</title> </head> <body> <ul id="container"> Hello World！ <li class="object-1">Python</li> <li class="object-2">大法</li> <li class="object-3">好</li> </ul> </body> </html> """ docs = pq(html_text) print(docs.text()) 返回 简单好用的 PyQuery Hello World！ Python 大法 好 object_1 = docs.find('.object-1') print(object_1.text()) container = docs.find('#container') print(container.text()) 返回 Python Hello World！ Python 大法 好 tips:如果我只想获得Hello World这个，不想得到其他的文本，可以使用remove方法将li标签去掉，然后再使用text方法 container = docs.find('#container') container.remove('li') print(container.text()) 返回 Hello World！ pyquery一些自定义的用法 访问网址 PyQuery与BeautifulSoup对比，我们会发现PyQuery可以对网址发起请求。 比如 from pyquery import PyQuery PyQuery(url = 'https://www.baidu.com') opener参数 这是PyQuery对百度网址进行请求，并将请求返回的响应数据处理为PyQuery对象。一般pyquery库会默认调用urllib库，如果想使用selenium或者requests库，可以自定义PyQuery的opener参数。 opener参数作用是告诉pyquery用什么请求库对网址发起请求。常见的请求库如urllib、requests、selenium。这里我们自定义一个selenium的opener。 from pyquery import PyQuery from selenium.webdriver import PhantomJS #用selenium访问url def selenium_opener(url): #我没有将Phantomjs放到环境变量，所以每次用都要放上路径 driver = PhantomJS(executable_path = 'phantomjs的路径') driver.get(url) html = driver.page_source driver.quit() return html #注意，使用时opener参数是函数名，没有括号的！ PyQuery(url='https://www.baidu.com/', opener=selenium_opener) 这时候我们就能对PyQuery对象进行操作，提取有用的信息。具体请看上次的分享，如果想了解更多的功能，pyquery文档写的不怎么详细，好在基本跟jQuery功能吻合，我们如果想用好pyquery，需要查看jQuery文档。 cookies、headers 在requests用法中，一般为了访问网址更加真实，模仿成浏览器。一般我们需要传入headers，必要的时候还需要传入cookies参数。而pyquery库就有这功能，也能伪装浏览器。 from pyquery import PyQuery cookies = {'Cookie':'你的cookie'} headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.100 Safari/537.36'} PyQuery(url='https://www.baidu.com/',headers=headers,cookies=cookies) 让你的selenium带上pyquery功能 让driver访问的网址得到的网页直接变为PyQuery对象，更方便提取数据 from pyquery import PyQuery from selenium.webdriver import PhantomJS class Browser(PhantomJS): @property def dom(self): return PyQuery(self.page_source)""" 这部分property是装饰器，需要知道@property下面紧跟的函数，实现了类的属性功能。 这里browser.dom，就是browser的dom属性。 """ browser = Browser(executable_path='phantomjs的路径') browser.get(url='https://www.baidu.com/') print(type(browser.dom)) 返回 <class 'pyquery.pyquery.PyQuery'>