下面小編就為大家帶來一篇Python爬蟲之xlml解析庫(全面了解)。小編覺得蠻不錯的,現在就分享給大家,也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧
1.Xpath
Xpath是一門在XML中尋找資訊的語言,可用於在XML文件中對元素和屬性進行遍歷。 XQuery和xpoint都是建構在xpath表達之上
2.節點
父(parent),子(children),兄弟( sibling),先輩(ancetstor),後代(Decendant)
3.選取節點
##路徑表達式
描述 | 路徑表達式 | 結果 | |
選取此節點上的所有的子節點 | bookstore | #選取bookstore元素的所有子節點 | |
從根節點上選取 | /bookstore | 選取根元素bookstore,為絕對路徑 | |
從符合選擇的目前節點選擇文件中的節點,不考慮位置 | //book | #選取所有的book子元素,而不管他們在文件的位置 | |
選取目前節點 | bookstore//book | 選擇bookstore後代中所有的book元素 | |
選取目前節點的父節點 | |||
選取屬性 | //@lang | 選取名為lang的所有屬性 |
謂語用來
查找某個特定的節點或包含某個指定的值的節點 謂語被嵌在方括號中
結果 | |
選取屬於bookstore子元素的第一個book元素 | |
選取屬於bookstore子元素的最後book元素 | |
選取屬於bookstore子元素的倒數第二個book元素 | 選取最前面的兩個屬於bookstore元素的子元素的book元素 | //title[@lang='eng '] |
選取所有的title元素,而這些元素擁有值為eng的lang屬性 | |
#選取bookstore元素的所有book元素,且其中的price值大於35.0 |
#*符合任何元素節點
@* 符合任何屬性節點
node() 符合任何類型的節點
4.lxml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
以上是全面了解Python爬蟲之xlml解析庫的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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