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先放自已自己解析techweb一个网站图片的代码
from pyquery import PyQuery as pq headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 ' '(KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.84 Safari/537.36'} def get_info(url): html = requests.get(url,headers =headers,verify=False) d = pq(html.content) doc = d("div").filter(".list_con") doc = doc("div").filter(".picture_text") for tr in doc.items(): temp =tr.find("img") print(temp.attr("src")) if __name__ == "__main__": get_info("http://mi.techweb.com.cn/")
前言
Python关于爬虫的库挺多的，也各有所长。了解前端的也都知道， jQuery 能够通过选择器精确定位 DOM 树中的目标并进行操作，所以我想如果能用 jQuery 去爬网页那就 cool 了。
就搜了下看 Python 有没有与 DOM 相关的库什么的，还真找到了—— PyQuery ！
PyQuery简介
pyquery相当于jQuery的python实现，可以用于解析HTML网页等。它的语法与jQuery几乎完全相同，对于使用过jQuery的人来说很熟悉，也很好上手。
引用作者的原话就是：
“The API is as much as possible the similar to jquery.” 。
安装
使用 pip 或者 easy_install 都可以。
注意：由于 pyquery 依赖于 lxml ，要先安装 lxml ，否则会提示失败。
- 安装lxml：https://pypi.python.org/pypi/lxml/2.3/ (建议直接下载安装包，方便快捷)；
- 安装pyquery：easy_install pyquery 或者pip install pyquery；
- 验证：输入
import pyquery回车不报错即安装成功；
初始化
有 4 种方法可以进行初始化：
可以通过传入 字符串、lxml、文件 或者 url 来使用PyQuery。
from pyquery import PyQuery as pq
from lxml import etree
d = pq("<html></html>")#传入字符串
d = pq(etree.fromstring("<html></html>"))#传入lxml
d = pq(url='http://google.com/') #传入url
d = pq(filename=path_to_html_file) #传入文件
现在，d 就像 jQuery 中的 $ 一样了。
示例
通过一个简单的例子快速熟悉 pyquery 的用法，传入文件 example.html，内容如下：
<div>
<tr class="item-0">
<td>first section</td>
<td>1111</td>
<td>17-01-28 22:51</td>
</tr>
<tr class="item-1">
<td>second section</td>
<td>2222</td>
<td>17-01-28 22:53</td>
</tr>
</div>
python 程序：
# -*- coding: utf-8 -*-
from pyquery import PyQuery as pq#引入 PyQuery
doc = pq(filename='example.html')# 传入文件 example.html
print doc.html() # html()方法获取当前选中的 html 块
print doc('.item-1') # 相当于 class 选择器，选取 class 为 item-1 的 html 块
data = doc('tr') # 选取 <tr> 元素
for tr in data.items():# 遍历 data 中的 <tr> 元素
temp = tr('td').eq(2).text() # 选取第3个 <td> 元素中的文本块
print temp
运行结果：
# print doc.html()
<tr class="item-0">
<td>first section</td>
<td>1111</td>
<td>17-01-28 22:51</td>
</tr>
<tr class="item-1">
<td>second section</td>
<td>2222</td>
<td>17-01-28 22:53</td>
</tr>
# print doc('.item-1')
<tr class="item-1">
<td>second section</td>
<td>2222</td>
<td>17-01-28 22:53</td>
</tr>
# print tr('td').eq(2).text()
17-01-28 22:51
# print tr('td').eq(2).text()
17-01-28 22:53
操作
1、.html() 和.text()：获取相应的 HTML 块或者文本内容，
p=pq("<head><title>Hello World!</title></head>")
print p('head').html()# 获取相应的 HTML 块
print p('head').text()# 获取相应的文本内容
'''输出：
<title>hello</title>
Hello World!
'''
2、.('selector')：通过选择器来获取目标内容，
d = pq("<div><p id='item-0'>test 1</p><p class='item-1'>test 2</p></div>")
print d('div').html()# 获取 <div> 元素内的 HTML 块
print d('#item-0').text()# 获取 id 为 item-0 的元素内的文本内容
print d('.item-1').text()# 获取 class 为 item-1 的元素的文本内容
'''输出：
<p id="item-0">test 1</p><p class="item-1">test 2</p>
test 1
test 2
'''
3、.eq(index)：根据索引号获取指定元素（index 从 0 开始），
d = pq("<div><p id='item-0'>test 1</p><p class='item-1'>test 2</p></div>")
print d('p').eq(1).text()# 获取第二个 p 元素的文本内容，
'''输出
test 2
'''
4、.find()：查找嵌套元素，
d = pq("<div><p id='item-0'>test 1</p><p class='item-1'>test 2</p></div>")
print d('div').find('p') # 查找 <div> 内的 p 元素
print d('div').find('p').eq(0) # 查找 <div> 内的 p 元素，输出第一个 p 元素
'''输出：
<p id="item-0">test 1</p><p class="item-1">test 2</p>
<p id="item-0">test 1</p>
'''
5、.filter()：根据 class、id 筛选指定元素，
d = pq("<div><p id='item-0'>test 1</p><p class='item-1'>test 2</p></div>")
print d('p').filter('.item-1') # 查找 class 为 item-1 的 p 元素
print d('p').filter('#item-0') # 查找 id 为 item-0 的 p 元素
'''输出：
<p class="item-1">test 2</p>
<p id="item-0">test 1</p>
'''
6、.attr()：获取、修改属性值，
d = pq("<div><p id='item-0'>test 1</p><a class='item-1'>test 2</p></div>")
print d('p').attr('id') # 获取 <p> 标签的属性 id
print d('a').attr('class','new')# 修改 <a> 标签的 class 属性为 new
'''输出：
item-0
<a class="new">test 2</a>
'''
7、其他操作：
.addClass(value)：添加 class；
.hasClass(name)：判断是否包含指定的 class，返回 True 或 False；
.children()：获取子元素；
.parents()：获取父元素；
.next()：获取下一个元素；
.nextAll()：获取后面全部元素块；
.not_('selector')：获取所有不匹配该选择器的元素；
for i in d.items('li'): print i.text()：遍历 d 中的 li 元素；
结语
以上的操作对于日常爬取一些小数据资料，基本足够使用了。当然，PyQuery 还有很多其他内容，这里就不做说明了，如果需要了解更多关于 PyQuery 的内容的可以去查看官方文档。
官方文档是英文的，但也比较容易阅读和理解。我找到了一个中文的教程网站，这里也提供出来。
官方文档：https://pythonhosted.org/pyquery/index.html#
中文教程：http://www.geoinformatics.cn/lab/pyquery/