爬虫实战：数据请求与解析（4种不同方式的数据解析）

根据目标网页的结构和内容的复杂性，我们可以选择多种不同的库或工具来提取所需的数据。本文将通过实战案例，介绍如何使用正则表达式、BeautifulSoup、pyquery、XPath 这四种方法从网页中解析数据。

一、准备工作

1.1 确定目标

我们测试的数据是崔庆才先生提供的爬虫练习网站，今天练习ssr1的数据请求与解析。

ssr1链接及页面如下：https://ssr1.scrape.center/

1.2 环境搭建

Python 3.x

requests 库用于发送HTTP请求

正则表达式（Python 内置）

BeautifulSoup 4（需要安装）

pyquery（需要安装）

lxml（pyquery 依赖，也需要安装）

安装必要的库：

pip3 install requests
pip3 install lxml
pip3 install beautifulsoup4
pip3 install pyquery

二、数据请求

使用 requests 库发送HTTP请求获取网页内容。

import requests  
  
url = 'https://ssr1.scrape.center/'  # 需要获取数据的URL  
headers = {  
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'  
}  

response = requests.get(url, headers=headers)  
html_content = response.text

代码过长，获取到的网页重点源代码部分如下

  <div data-v-7f856186="" class="p-h el-col el-col-24 el-col-xs-9 el-col-sm-13 el-col-md-16">
 <a data-v-7f856186="" href="/detail/1" class="name">
  <h2 data-v-7f856186="" class="m-b-sm">霸王别姬 - Farewell My Concubine</h2>
  </a>
<div data-v-7f856186="" class="categories">        
<button data-v-7f856186="" type="button"
        class="el-button category el-button--primary el-button--mini">
         <span>剧情</span>
       </button>         
    <button data-v-7f856186="" type="button"
        class="el-button category el-button--primary el-button--mini">
      <span>爱情</span>
     </button>           
     </div>
     <div data-v-7f856186="" class="m-v-sm info">
       <span data-v-7f856186="">中国内地、中国香港</span>
     <span data-v-7f856186=""> / </span>
      <span data-v-7f856186="">171 分钟</span>
     </div>
      <div data-v-7f856186="" class="m-v-sm info">      
   <span data-v-7f856186="">1993-07-26 上映</span>    
  </div>
 </div>

三、数据提取

3.1 正则表达式

正则表达式适用于简单、结构化的数据提取。但处理复杂HTML时，可读性和维护性较差。

import re
import requests
import lxml
from bs4 import BeautifulSoup
from pyquery import PyQuery as pq

if __name__ == '__main__':
    import requests
    url = 'https://ssr1.scrape.center/'  # 需要获取数据的URL
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    
    # [\u4e00-\u9fa5]+：这部分匹配一个或多个中文字符 \s*：这部分匹配零个或多个空白字符 [-]+：这部分是匹配一个或多个破折号
    # [\w\s\-''']+：这部分匹配一个或多个由字母、数字、下划线、空格、破折号以及单引号 组成的字符

    pattern = r"[\u4e00-\u9fa5]+\s*[-]+[\w\s\-''']+"
    hs = re.findall(pattern,response.text)
    for h in hs:
        print(h)

打印结果得到：

霸王别姬 - Farewell My Concubine
这个杀手不太冷 - Léon
肖申克的救赎 - The Shawshank Redemption
泰坦尼克号 - Titanic
罗马假日 - Roman Holiday
唐伯虎点秋香 - Flirting Scholar
乱世佳人 - Gone with the Wind
喜剧之王 - The King of Comedy
楚门的世界 - The Truman Show
狮子王 - The Lion King

注意：使用正则表达式解析HTML通常不是最佳实践，因为HTML的复杂性可能导致匹配不准确

3.2 BeautifulSoup

BeautifulSoup 是一个用于从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它创建了一个解析树，可以从中提取数据，使用方法简单且易于理解。

import re
import requests
import lxml
from bs4 import BeautifulSoup
from pyquery import PyQuery as pq

if __name__ == '__main__':
    import requests

    url = 'https://ssr1.scrape.center/'  # 需要获取数据的URL
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
    # 查找所有的.categories div
    categories_divs = soup.find_all(class_='categories')

    # 创建一个字典来存储每个div的buttons
    grouped_buttons = {}

    # 遍历每个.categories div
    for index, div in enumerate(categories_divs, start=1):
        # 初始化一个空列表来存储当前div的buttons
        grouped_buttons[f'group_{index}'] = []
        # 查找当前div内的所有button
        buttons = div.find_all('button', class_='el-button category el-button--primary el-button--mini')
        # 遍历buttons并将它们的文本添加到列表中
        for button in buttons:
            grouped_buttons[f'group_{index}'].append(button.span.text)

        # 打印结果
    for group_name, buttons in grouped_buttons.items():
        print(f"Group {group_name}: {buttons}")

打印结果得到：

Group group_1: ['剧情', '爱情']
Group group_2: ['剧情', '动作', '犯罪']
Group group_3: ['剧情', '犯罪']
Group group_4: ['剧情', '爱情', '灾难']
Group group_5: ['剧情', '喜剧', '爱情']
Group group_6: ['喜剧', '爱情', '古装']
Group group_7: ['剧情', '爱情', '历史', '战争']
Group group_8: ['剧情', '喜剧', '爱情']
Group group_9: ['剧情', '科幻']
Group group_10: ['动画', '歌舞', '冒险']

3.3 pyquery

pyquery 是一个强大的库，它提供了类似于jQuery的语法来解析和操作HTML文档。对于熟悉jQuery的开发者来说，pyquery 的学习曲线非常平缓。

import re
import requests
import lxml
from bs4 import BeautifulSoup
from pyquery import PyQuery as pq

if __name__ == '__main__':
    import requests

    url = 'https://ssr1.scrape.center/'  # 需要获取数据的URL
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    # 或者直接请求网址 doc = pq(url='https://ssr1.scrape.center/')
    doc = pq(response.text)
    texts = doc.find('.m-v-sm span')
    result = texts.text().replace("上映 ","上映 分割").split("分割")
    print(result)

打印结果得到：

[
'中国内地、中国香港 / 171 分钟 1993-07-26 上映 ', 
'法国 / 110 分钟 1994-09-14 上映 ', '美国 / 142 分钟 1994-09-10 上映 ',
 '美国 / 194 分钟 1998-04-03 上映 ', '美国 / 118 分钟 1953-08-20 上映 ',
  '中国香港 / 102 分钟 1993-07-01 上映 ', '美国 / 238 分钟 1939-12-15 上映 ', 
  '中国香港 / 85 分钟 1999-02-13 上映 ', '美国 / 103 分钟 美国 / 89 分钟 1995-07-15 上映'
  ]

3.4 XPath

XPath 是一种在XML文档中查找信息的语言，但它同样适用于HTML。在Python中，可以使用lxml库来利用XPath表达式提取数据，首先导入 lxml 库的 etree 模块，etree 模块可以自动修正 HTML 文本。

import re
import requests
import lxml
from bs4 import BeautifulSoup
from pyquery import PyQuery as pq
from lxml import etree

if __name__ == '__main__':
    import requests

    url = 'https://ssr1.scrape.center/'  # 需要获取数据的URL
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    html = etree.HTML(response.text, etree.HTMLParser())
    result = html.xpath('//p[@class="score m-t-md m-b-n-sm"]//text()')
    for i in range(len(result)):
        result[i] = result[i].replace('\n', '').replace(' ', '')
    print(result)

打印结果得到：

['9.5', '9.5', '9.5', '9.5', '9.5', '9.5', '9.5', '9.5', '9.0', '9.0']

四、总结

在爬虫开发中，根据网页的复杂度和个人喜好，可以选择不同的数据提取方法。正则表达式虽然强大但不够灵活，适合处理简单的文本数据。BeautifulSoup 和 pyquery 提供了更直观、更易于理解的API来操作HTML，适合处理复杂的网页结构。XPath 则以其强大的查询能力著称，尤其适合需要精确匹配和复杂查询的场景。

选择哪种方法，需要根据实际情况和个人偏好来决定。希望本文能帮助你更好地理解和使用这些工具，在爬虫开发中事半功倍。