爬虫 | 正则、Xpath、BeautifulSoup示例学习

文章目录

  • [📚import requests](#📚import requests)
  • [📚import re](#📚import re)
  • [📚from lxml import etree](#📚from lxml import etree)
  • [📚from bs4 import BeautifulSoup](#📚from bs4 import BeautifulSoup)
  • 📚小结

契机是课程项目需要爬取一份数据,于是在CSDN搜了搜相关的教程。在博主【朦胧的雨梦】主页学到很多😄。本文基于大佬给出的实例学习记录自用。以下将相关博客列出,推荐学习~

📚import requests

  • 使用模板

    python 复制代码
    import requests   
    url ='xxxxxxxxxxxx' 
    #发送请求                              
    response = request.get(url, params,headers)  (get请求或者post请求)  
    #根据相应的格式解码
    response.encoding=response.appareent_encoding

  • 在爬虫应用中,伪装请求头里的User-Agent和Cookie具有以下作用和目的:

    • User-Agent :User-Agent是HTTP请求头的一部分,用于告诉服务器发送请求的客户端的信息,其中常用的是浏览器标识。在爬虫中,通过设置一个合适的User-Agent,可以模拟不同的浏览器或客户端发起请求,使得请求看起来更像是来自真实的人而不是自动化程序。有些网站可能会根据User-Agent的不同来返回不同的内容,所以在编写爬虫时,设置合适的User-Agent可以提高请求的成功率。
    • Cookie :Cookie是存储在客户端(浏览器)中的一小段数据,用于跟踪用户的会话状态。在爬虫中,有些网站会使用Cookie来记录用户的登录状态、浏览历史等信息。为了模拟用户登录状态或以合适的身份进行访问,我们可以在请求头中添加Cookie信息。通过使用合适的Cookie值,可以使请求看起来更像是经过登录验证的用户发起的请求,从而获取到需要登录才能访问的内容。
  • 通过伪装请求头中的User-Agent和Cookie,可以增加爬虫对目标网站的访问成功率,避免被服务器拒绝访问或返回错误的内容。另外,在使用伪装请求头时,需要注意遵守网站的使用规则和避免非法操作,以免违反相关法律法规或引起不必要的麻烦。


  • 代码精读

    python 复制代码
    import requests
    
    data = input('输入你想要查找的数据:').split()
    # 地址
    url ='http://www.baidu.com/s'
    
    # 伪装请求头
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36',
        'Cookie': 'BIDUPSID=CDE3B4BEE7AE0D336C4D0734E42BCF8B; PSTM=1664331801; BAIDUID=CDE3B4BEE7AE0D33996D27FED1DDB4DB:FG=1; BD_UPN=12314753; BDUSS=JNdXVzTXMyWmFKM0x1VWJ5eG9GUjg4UmVCRFQxY1dtejBPVDFBfjc0VHhYRnRqRVFBQUFBJCQAAAAAAAAAAAEAAACse3WjanNuZGJpZAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPHPM2PxzzNjTT; BDUSS_BFESS=JNdXVzTXMyWmFKM0x1VWJ5eG9GUjg4UmVCRFQxY1dtejBPVDFBfjc0VHhYRnRqRVFBQUFBJCQAAAAAAAAAAAEAAACse3WjanNuZGJpZAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPHPM2PxzzNjTT; newlogin=1; ZFY=utLrULRdQjGdhXHuTriamg7jZ2PZMLmnKmUCBUiVrTw:C; BAIDUID_BFESS=CDE3B4BEE7AE0D33996D27FED1DDB4DB:FG=1; BA_HECTOR=ag04ah242k2l2h0la0010ofe1ho8t901f; BDORZ=FFFB88E999055A3F8A630C64834BD6D0; COOKIE_SESSION=765400_1_9_9_5_15_1_0_9_7_0_0_1292084_0_0_0_1668919087_1669684425_1669684425%7C9%234656831_6_1669684425%7C3; B64_BOT=1; BDRCVFR[7FEYkXni5q3]=mk3SLVN4HKm; BD_HOME=1; H_PS_PSSID=26350; BD_CK_SAM=1; PSINO=3; delPer=1; H_PS_645EC=3d48biiwjEvDlNFtMaUHuepsRu67OxRgPoEiOrMKvfRketUwB4GowDbv4KmDa%2BaTHUgCCoc; baikeVisitId=e1f583c7-eb15-4940-a709-054666f30f48; BDSVRTM=443'
    }
    
    data = {
    	# 'wd'​是百度搜索的关键字参数
        'wd': data
    }
    # 获得响应
    response = requests.get(url=url, params=data, headers=headers)
    # 智能解码
    response.encoding = response.apparent_encoding
    # 返回响应内容
    print(response.text)

📚import re

  • 贪婪匹配,尽可能多的匹配字符:.*
  • 非贪婪匹配,尽可能少的匹配字符:.*?

  • 代码精读

    python 复制代码
    import requests
    import re
    
    # 目标网页的URL
    url = 'https://movie.douban.com/top250'
    # 请求头信息
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36'
    }
    # 使用requests库发送GET请求,获取目标网页的内容,并将其编码为对应的字符编码格式。
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    response.encoding = response.apparent_encoding
    # 响应内容的文本形式,存储在变量h
    h = response.text
    # 通过正则表达式模式匹配和提取电影信息
    pattern = re.compile(r'<img width="100" alt="(?P<name>.*?)"'
                         r'.*?<p class="">.*? '
                         r'导演: (?P<director>.*?)&nbsp.*?'
                         r'主演: (?P<actors>.*?)<br>'
                         r'(?P<year>.*?)&nbsp;.*?'
                         r'/&nbsp;(?P<country>.*?)&nbsp;.*?'
                         r';(?P<type>.*?)</p>.*?'
                         r'<span class="rating_num" property="v:average">(?P<mark>.*?)</span>.*?'
                         r'<span>(?P<evaluate>.*?)</span>', re.S)
    # 在字符串h中搜索与pattern匹配的内容,并返回一个迭代器对象
    result = pattern.finditer(h)
    for item in result:
        with open('豆瓣电影信息.txt', 'a', encoding='utf-8') as fp:
            fp.write('\n')
            # 使用group方法获取每个匹配项中各个信息字段的值
            fp.write(item.group('name'))
            # 写入文件
            fp.write('\n')
            fp.write(item.group('director'))
            fp.write('\n')
            fp.write(item.group('actors'))
            fp.write('\n')
            fp.write(item.group('year').strip())
            fp.write('\n')
            fp.write(item.group('country'))
            fp.write('\n')
            fp.write(item.group('type'))
            fp.write('\n')
            fp.write(item.group('mark'))
            fp.write('\n')
            fp.write(item.group('evaluate'))
            fp.write('\n')
    print('爬取完成')


  • <img width="100" alt="(?P<name>.*?)"
    • 匹配电影海报的img标签,其中包含了电影名称。(?P<name>.*?)使用?P<name>为该匹配项命名为'name',并使用非贪婪模式匹配任意字符。

  • .*?<p class="">.*?
    • 匹配电影信息中的起始标签<p class="">之后的任意字符。

  • 导演: (?P<director>.*?)&nbsp.*?
    • 匹配导演姓名,导演姓名使用(?P<director>.*?)命名为'director',并使用非贪婪模式匹配任意字符。

  • 主演: (?P<actors>.*?)<br>
    • 匹配主演姓名,主演姓名使用(?P<actors>.*?)命名为'actors',并使用非贪婪模式匹配任意字符。该部分以<br>标签结尾。

  • (?P<year>.*?)&nbsp;.*?
    • 该部分匹配包含电影年份的文本,年份使用(?P<year>.*?)命名为'year',并使用非贪婪模式匹配任意字符。该部分以&nbsp;结尾。

  • /&nbsp;(?P<country>.*?)&nbsp;.*?
    • 匹配电影国家/地区,国家/地区使用(?P<country>.*?)命名为'country',并使用非贪婪模式匹配任意字符。该部分以&nbsp;结尾。

  • ;(?P<type>.*?)</p>.*?
    • 匹配包含电影类型的文本,类型使用(?P<type>.*?)命名为'type',并使用非贪婪模式匹配任意字符。该部分以;</p>标签结尾。

  • <span class="rating_num" property="v:average">(?P<mark>.*?)</span>.*?
    • 匹配电影评分,评分使用(?P<mark>.*?)命名为'mark',并使用非贪婪模式匹配任意字符。该部分以<span class="rating_num" property="v:average"></span>标签结尾。

  • <span>(?P<evaluate>.*?)</span>
    • 匹配电影评价,评价使用(?P<evaluate>.*?)命名为'evaluate',并使用非贪婪模式匹配任意字符。该部分以<span></span>标签结尾。

📚from lxml import etree

  • 代码精读

    python 复制代码
    import requests
    from lxml import etree
    # 需要请求的url
    url = 'https://www.duanmeiwen.com/xinshang/3203373.html'
    # 伪装请求头
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36',
    }
    # 获得响应
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    # 智能解码
    response.encoding = response.apparent_encoding
    
    # 提取数据
    # 使用etree.HTML函数将HTML文本转换为可进行XPath操作的树结构对象tree。
    tree = etree.HTML(response.text)
    # 指定了要提取的目标位置
    # 即在HTML文档中,位于/html/body/div[2]/div[2]/div/div[2]/h2这个路径下的<h2>标签。
    # div[2]表示选择第二个div元素
    # text()表示提取选定元素的文本内容。
    # 将结果存储在titles变量
    titles = tree.xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div/div[2]/h2/text()')
    # 同上
    message = tree.xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div/div[2]/p/text()')
    
    #遍历保存数据
    for i in range(len(message)):
        with open('优美文艺句子.txt', 'a', encoding='utf-8') as fp:
            fp.write(message[i])
            fp.write('\n')
    print('文章爬取完成')

📚from bs4 import BeautifulSoup



  • 代码精读

    python 复制代码
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    # 需要请求的url
    url = 'https://www.starbucks.com.cn/menu/'
    # 伪装请求头
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36',
    }
    # 获得响应
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    # 智能解码
    response.encoding = response.apparent_encoding
    
    # 提取数据
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    # 通过选择器找到了class为"grid padded-3 product"的ul元素下的strong标签,并将其结果存储在name_list变量中
    name_list = soup.select('ul[class="grid padded-3 product"] strong')
    print(name_list)
    
    # 保存数据
    for i in name_list:
        with open('星巴克.txt', 'a', encoding='utf-8') as fp:
            # 提取HTML或XML文档中指定元素的文本内容
            fp.write(i.get_text())
            fp.write('\n')
    print('文章爬取完成')

📚小结

在爬虫应用中,常用的第三方库包括requests、re、lxml和beautifulsoup。

  • requests库:requests是一个功能强大且易于使用的HTTP库,用于发送HTTP请求。它可以方便地进行网页的访问和数据的获取,包括发送GET和POST请求,设置请求头、参数、Cookie等,并获取响应结果。它可以用于下载网页内容、API数据等。

  • re库:re是Python内置的正则表达式库,它提供了丰富的方法来处理字符串匹配和替换的操作。在爬虫应用中,re经常被用来从HTML页面或文本中提取所需的信息,比如通过正则表达式来匹配特定的文本内容或URL。

  • lxml库:lxml是一个用于解析XML和HTML的库,并提供了XPath和CSS选择器等灵活的选择器语法,用于定位和提取HTML或XML文档中的元素和文本。lxml库具有高效的解析速度和稳定的性能,在爬虫应用中经常被用来解析HTML页面,提取所需的数据。

  • BeautifulSoup库:BeautifulSoup库是基于lxml或者html.parser库构建的Python库,用于将HTML或XML文档解析为可以操作和搜索的树形结构,更方便地进行数据提取。BeautifulSoup提供了直观而简洁的API,可以使用选择器语法来定位元素、获取文本内容、提取属性等。它还具有处理错误和不完整的HTML文档的能力,方便地处理各种网页结构。在爬虫应用中,BeautifulSoup经常被用来解析和处理网页数据,从中提取所需的信息。

这些库在爬虫应用中通常是相互配合使用的,requests用于发送HTTP请求获取网页内容,re用于对网页内容进行正则匹配提取,lxml用于解析网页内容,而BeautifulSoup则用于定位和提取所需的数据。

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