Python爬虫之用lxml库解析网页

1.爬虫是什么

所谓爬虫，就是按照一定的规则，自动的从网络中抓取信息的程序或者脚本网络，又被称为网页蜘蛛,网络机器人。万维网就像一个巨大的蜘蛛网，我们的爬虫就是上面的一个蜘蛛，不断的去抓取我们需要的信息。

2.爬虫三要素

  • 抓取

  • 分析

  • 存储

3.爬虫的过程分析

当人类去访问一个网页时，是如何进行的？
　　①打开浏览器，输入要访问的网址，发起请求。
　　②等待服务器返回数据，通过浏览器加载网页。
　　③从网页中找到自己需要的数据（文本、图片、文件等等）。
　　④保存自己需要的数据。

对于爬虫，也是类似的。它模仿人类请求网页的过程，但是又稍有不同。
　　首先，对应于上面的①和②步骤，我们要利用python实现请求一个网页的功能。
　　其次，对应于上面的③步骤，我们要利用python实现解析请求到的网页的功能。
　　最后，对于上面的④步骤，我们要利用python实现保存数据的功能。
　　因为是讲一个简单的爬虫嘛，所以一些其他的复杂操作这里就不说了。下面，针对上面几个功能，逐一进行分析。

4.如何用python请求一个网页

作为一门拥有丰富类库的编程语言，利用python请求网页完全不在话下。

4.1.抓取网页

  • urllib.request库使用

import urllib.request response = urllib.request.urlopen('https://laoniu.blog.csdn.net/')print(response.read().decode('utf-8'))

这样就可以抓取csdn我的主页的html文档

我们使用爬虫就是需要在网页中提取我们需要的数据，接下来我们来学习抓取一下百度搜索页的热榜数据

4.2.如何解析网页呢

使用lxml库

lxml 是一种使用 Python 编写的库，可以迅速、灵活地处理 XML 和 HTML。

它支持 XML Path Language (XPath) 和 Extensible Stylesheet Language Transformation (XSLT)，并且实现了常见的 ElementTree API。

安装

  • windows下安装

#pip方式安装pip3 install lxml #wheel方式安装 #下载对应系统版本的wheel文件:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxmlpip3 install lxml-4.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

  • linux下安装

yum install -y epel-release libxslt-devel libxml2-devel openssl-devel pip3 install lxml

环境/版本一览：

  • 开发工具：PyCharm 2020.2.3

  • python：3.8.5

4.3.编写代码

import urllib.requestfrom lxml import etree # 获取百度热榜url = 'https://www.baidu.com/s?ie=UTF-8&wd=1'# 我们在请求头加入User-Agent参数，这样可以让服务端认为此次请求是用户通过浏览器发起的正常请求，防止被识别为爬虫程序请求导致直接拒绝访问req = urllib.request.Request(url=url, headers={    'User-Agent': 'User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 11_1_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36'})# 发起请求html_resp = urllib.request.urlopen(req).read().decode('utf-8')

到这里我们可以顺利获取百度的搜索页面html文档

我门需要看一下热搜排行榜的标签元素在哪里

找到第一条 右键复制 XPath (后边说XPath是什么)

我们需要了解并使用XPath，XPath即为XML路径语言（XML Path Language），它是一种用来确定XML文档中某部分位置的语言。

复制的内容结果是：//*[@id='con-ar']/div[2]/div/div/table/tbody[1]/tr[1]

这xPath字符串 表示现在在html定位的位置就是热点新闻第一行内容

5.XPath常用规则

表达式描述nodename选取此节点的所有子节点/从当前节点选取直接子节点//从当前节点选取子孙节点.选取当前节点..选取当前节点的父节点@选取属性*通配符，选择所有元素节点与元素名@*选取所有属性[@attrib]选取具有给定属性的所有元素[@attrib='value']选取给定属性具有给定值的所有元素[tag]选取所有具有指定元素的直接子节点[tag='text']选取所有具有指定元素并且文本内容是text节点

6.继续分析

那么我们要获取所有的热点新闻该怎么写呢

继续看网页

可以看到所有的热榜分别在三个<tbody>之下

修改一下刚才复制的XPath

//*[@id='con-ar']/div[2]/div/div/table/tbody[1]/tr[1] 改为 //*[@id='con-ar']/div[2]/div/div/table/tbody/tr

这样XPath就会定位到这三个tbody下的所有tr元素内容

我们继续看一下tr是不是我们想要的内容，展开一个tr看看

这里还有一堆，

这该怎么办。我们需要拿到数据是 【标题】 【访问链接】 【热度】，现在手里已经拿到的是所有的tr元素

紧接着从tr下手 直接 拿到下面所有<a>标签的标题与超链接

标题的XPath: */a/@title 超链接的XPath: */a/@href

*表示匹配tr下的所有元素 /a是在*找到第一个a标签 @是属性选择器 title和href就是要选择的素属性了

还剩下个热度，let‘s me 继续操作，直接选择tr下的第二个td XPath: td[2]

分析完毕，把完整的代码贴出来

import urllib.requestfrom lxml import etree # 获取百度热榜 url = 'https://www.baidu.com/s?ie=UTF-8&wd=1'# 我们在请求头加入User-Agent参数，这样可以让服务端认为此次请求是用户通过浏览器发起的正常请求，防止被识别为爬虫程序请求导致直接拒绝访问req = urllib.request.Request(url=url, headers={ 'User-Agent': 'User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 11_1_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36' })html_resp = urllib.request.urlopen(req).read().decode('utf-8')html = etree.HTML(html_resp)#初始化生成一个XPath解析对象_list = html.xpath('//*[@id='con-ar']/div[2]/div/div/table/tbody/tr')print(f'article count : {len(_list)}') for tr in _list: title = tr.xpath('*/a/@title')[0] # 获取url的title href = tr.xpath('*/a/@href')[0] # 获取url的href hot = tr.xpath('string(td[2])').strip() # 获取热度 print(f'{hot}\t{title}\thttps://www.baidu.com{href}')

点击运行，程序员就跑起来了，很快啊，数据全都过来了，我全都接住了，我笑了一下。

到此就完成了lxml xpath的基本使用，更详细的xpath教程请看 ：https://www.w3school.com.cn/xpath/index.asp

7.存储数据

紧接着存储数据，修改一下代码

print(f'article count : {len(_list)}') with open('g_data.text', 'w') as f:  # 在当前路径下，以写的方式打开一个名为'g_data.text'，如果不存在则创建    for tr in _list:        title = tr.xpath('*/a/@title')[0]  # 获取url的title        href = tr.xpath('*/a/@href')[0]  # 获取url的href        hot = tr.xpath('string(td[2])').strip()  # 获取热度        line = f'{hot}\t{title}\thttps://www.baidu.com{href}\n'        f.write(line)  # 写入文件

8.补充

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