以下のエディターは、Python クローラーの xlml 解析ライブラリ (総合的な理解) に関する記事をお届けします。編集者はこれがとても良いと思ったので、参考として共有します。編集者をフォローして一緒に見てみましょう
1.Xpath
XQuery と xpoint はどちらも xpath 式に基づいて構築されています
2. ノード
parent (親)、child (子)、brother (兄弟)、ancestor (祖先)、descendant (子孫)
3.ノードの選択
パス式
式 | 説明 | パス式 | 結果 |
ノード名 | このノード上のすべての子ノードを選択します | bookstore | のすべての子ノードを選択します本屋要素 |
/ | ルートノードから選択 | /bookstore | ルート要素bookstoreを絶対パスとして選択 |
// | 選択したノードに一致する現在のノードから選択位置に関係なく、ドキュメントを選択します | //book | ドキュメント内の位置に関係なく、すべての本の子要素を選択します |
。 | 現在のノードを選択します | bookstore//book | 書店の子孫を選択します |
.. | 現在のノードの親ノードを選択します | ||
@ | 属性を選択 | //@lang | lang | という名前の属性をすべて選択します
述語
述語は、特定のノードまたは指定された値を含むノードを検索するために使用されます
述語は角括弧内に埋め込まれます結果 | |
本屋の子要素に属する最初のbook要素を選択します | |
本屋の子要素に属する最後のbook要素を選択します | |
書店の子要素に属する最後から2番目のbook要素を選択します | |
は、eng | |
本屋要素の書籍要素をすべて選択し、価格値が 35.0 より大きい |
不明なノード (ワイルドカード) を選択します
* 任意の要素ノードと一致します @* 任意の属性ノードと一致します node () 任意のタイプのノードに一致します4.lxml の使用法
#!/usr/bin/python #_*_coding:utf-8_*_ from lxml import etree text=''' <p> <ul> <li class="item-0"><a href="link1.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >first item</a></li> <li class="item-1"><a href="link2.html" rel="external nofollow" >second item</a></li> <li class="item-inactive"><a href="link3.html" rel="external nofollow" >third item</a></li> <li class="item-1"><a href="link4.html" rel="external nofollow" >fourth item</a></li> <li class="item-0"><a href="link5.html" rel="external nofollow" >fifth item</a> </ul> </p> ''' # html=etree.HTML(text) #html对象,存储在地址中,有自动修正功能 # result=etree.tostring(html) #将html对象转化为字符串 html=etree.parse('hello.html') # result=etree.tostring(html,pretty_print=True) # print result print type(html) result= html.xpath('//li') print result print len(result) print type(result) print type(result[0]) print html.xpath('//li/@class') # 获取li标签下的所有的class print html.xpath('//li/a[@href="link1.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" ]') #获取li标签下href为link1的<a>标签 print html.xpath('//li//span') #获取li标签下所有的span标签 print html.xpath('//li[last()-1]/a')[0].text #获取倒数第二个元素的内容
以上がPython クローラーの xlml 解析ライブラリの包括的な理解の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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