本篇文章主要介绍了python爬虫之xpath的基本使用详解,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起过来看看吧
一、简介
XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言。XPath 可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。XPath 是 W3C XSLT 标准的主要元素,并且 XQuery 和 XPointer 都构建于 XPath 表达之上。
二、安装
pip3 install lxml
三、使用
1、导入
from lxml import etree
2、基本使用
from lxml import etree wb_data = """ <p> <ul> <li class="item-0"><a href="link1.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >first item</a></li> <li class="item-1"><a href="link2.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >second item</a></li> <li class="item-inactive"><a href="link3.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >third item</a></li> <li class="item-1"><a href="link4.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >fourth item</a></li> <li class="item-0"><a href="link5.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >fifth item</a> </ul> </p> """ html = etree.HTML(wb_data) print(html) result = etree.tostring(html) print(result.decode("utf-8"))
从下面的结果来看,我们打印机html其实就是一个python对象,etree.tostring(html)则是不全里html的基本写法,补全了缺胳膊少腿的标签。
<Element html at 0x39e58f0> <html><body><p> <ul> <li class="item-0"><a href="link1.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >first item</a></li> <li class="item-1"><a href="link2.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >second item</a></li> <li class="item-inactive"><a href="link3.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >third item</a></li> <li class="item-1"><a href="link4.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >fourth item</a></li> <li class="item-0"><a href="link5.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >fifth item</a> </li></ul> </p> </body></html>
3、获取某个标签的内容(基本使用),注意,获取a标签的所有内容,a后面就不用再加正斜杠,否则报错。
写法一
html = etree.HTML(wb_data) html_data = html.xpath('/html/body/p/ul/li/a') print(html) for i in html_data: print(i.text) <Element html at 0x12fe4b8> first item second item third item fourth item fifth item
写法二(直接在需要查找内容的标签后面加一个/text()就行)
html = etree.HTML(wb_data) html_data = html.xpath('/html/body/p/ul/li/a/text()') print(html) for i in html_data: print(i) <Element html at 0x138e4b8> first item second item third item fourth item fifth item
4、打开读取html文件
#使用parse打开html的文件 html = etree.parse('test.html') html_data = html.xpath('//*')<br>#打印是一个列表,需要遍历 print(html_data) for i in html_data: print(i.text)
html = etree.parse('test.html') html_data = etree.tostring(html,pretty_print=True) res = html_data.decode('utf-8') print(res) 打印: <p> <ul> <li class="item-0"><a href="link1.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >first item</a></li> <li class="item-1"><a href="link2.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >second item</a></li> <li class="item-inactive"><a href="link3.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >third item</a></li> <li class="item-1"><a href="link4.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >fourth item</a></li> <li class="item-0"><a href="link5.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >fifth item</a></li> </ul> </p>
5、打印指定路径下a标签的属性(可以通过遍历拿到某个属性的值,查找标签的内容)
html = etree.HTML(wb_data) html_data = html.xpath('/html/body/p/ul/li/a/@href') for i in html_data: print(i)
打印:
link1.html
link2.html
link3.html
link4.html
link5.html
6、我们知道我们使用xpath拿到得都是一个个的ElementTree对象,所以如果需要查找内容的话,还需要遍历拿到数据的列表。
查到绝对路径下a标签属性等于link2.html的内容。
html = etree.HTML(wb_data) html_data = html.xpath('/html/body/p/ul/li/a[@href="link2.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" ]/text()') print(html_data) for i in html_data: print(i)
打印:
['second item']
second item
7、上面我们找到全部都是绝对路径(每一个都是从根开始查找),下面我们查找相对路径,例如,查找所有li标签下的a标签内容。
html = etree.HTML(wb_data) html_data = html.xpath('//li/a/text()') print(html_data) for i in html_data: print(i)
打印:
['first item', 'second item', 'third item', 'fourth item', 'fifth item']
first item
second item
third item
fourth item
fifth item
8、上面我们使用绝对路径,查找了所有a标签的属性等于href属性值,利用的是/---绝对路径,下面我们使用相对路径,查找一下l相对路径下li标签下的a标签下的href属性的值,注意,a标签后面需要双//。
html = etree.HTML(wb_data) html_data = html.xpath('//li/a//@href') print(html_data) for i in html_data: print(i)
打印:
['link1.html', 'link2.html', 'link3.html', 'link4.html', 'link5.html']
link1.html
link2.html
link3.html
link4.html
link5.html
9、相对路径下跟绝对路径下查特定属性的方法类似,也可以说相同。
html = etree.HTML(wb_data) html_data = html.xpath('//li/a[@href="link2.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" ]') print(html_data) for i in html_data: print(i.text)
打印:
[b723b8de943b6b7dda3734075f9b2d7e]
second item
10、查找最后一个li标签里的a标签的href属性
html = etree.HTML(wb_data) html_data = html.xpath('//li[last()]/a/text()') print(html_data) for i in html_data: print(i)
打印:
['fifth item']
fifth item
11、查找倒数第二个li标签里的a标签的href属性
html = etree.HTML(wb_data) html_data = html.xpath('//li[last()-1]/a/text()') print(html_data) for i in html_data: print(i)
打印:
['fourth item']
fourth item
12、如果在提取某个页面的某个标签的xpath路径的话,可以如下图:
//*[@id="kw"]
解释:使用相对路径查找所有的标签,属性id等于kw的标签。
常用
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from scrapy.selector import Selector, HtmlXPathSelector from scrapy.http import HtmlResponse html = """<!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </head> <body> <ul> <li class="item-"><a id='i1' href="link.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >first item</a></li> <li class="item-0"><a id='i2' href="llink.html" rel="external nofollow" >first item</a></li> <li class="item-1"><a href="llink2.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >second item<span>vv</span></a></li> </ul> <p><a href="llink2.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >second item</a></p> </body> </html> """ response = HtmlResponse(url='http://example.com', body=html,encoding='utf-8') # hxs = HtmlXPathSelector(response) # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[2]') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[@id]') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[@id="i1"]') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[@href="link.html" rel="external nofollow" rel="external nofollow" ][@id="i1"]') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[contains(@href, "link")]') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[starts-with(@href, "link")]') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[re:test(@id, "i\d+")]') # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[re:test(@id, "i\d+")]/text()').extract() # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//a[re:test(@id, "i\d+")]/@href').extract() # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('/html/body/ul/li/a/@href').extract() # print(hxs) # hxs = Selector(response=response).xpath('//body/ul/li/a/@href').extract_first() # print(hxs) # ul_list = Selector(response=response).xpath('//body/ul/li') # for item in ul_list: # v = item.xpath('./a/span') # # 或 # # v = item.xpath('a/span') # # 或 # # v = item.xpath('*/a/span') # print(v)
相关推荐:
Atas ialah kandungan terperinci python爬虫之xpath的基本使用详解. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.

Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data, manakala C sesuai untuk prestasi tinggi dan kawalan asas. 1) Python mudah digunakan, dengan sintaks ringkas, dan sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2) C mempunyai prestasi tinggi dan kawalan yang tepat, dan sering digunakan dalam pengaturcaraan permainan dan sistem.

Masa yang diperlukan untuk belajar python berbeza dari orang ke orang, terutamanya dipengaruhi oleh pengalaman pengaturcaraan sebelumnya, motivasi pembelajaran, sumber pembelajaran dan kaedah, dan irama pembelajaran. Tetapkan matlamat pembelajaran yang realistik dan pelajari terbaik melalui projek praktikal.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),