python爬虫案例-聚焦爬虫的数据解析简述

拼搏现实的明天。 2021-09-07 06:14 567阅读 0赞

### 文章目录 ###

*   *  一.正则
     *   *   *   *  1.\[正则表达式的概念\](https://blog.csdn.net/qq\_50216270/article/details/113001365\_)
                 *  2.\[正则表达式元字符表\](\_https://blog.csdn.net/qq\_50216270/article/details/113110274)
                 *  3.\[正则案例\](\_https://blog.csdn.net/qq\_50216270/article/details/114194824)
                 *  4.批量抓取图片并保存
     *  二.BeautifulSoup
     *   *   *   *  1.BeautifulSoup中string和text方法的区别
                 *  2.爬取三国演义全文
     *  三.xpath
     *   *   *   *  1.提取4k高清图片
                 *  2.获取58同城二手房信息
                 *  3.爬取全国城市名

> 聚焦爬虫是指在拿到一个网页的响应后，对这个网页复杂的信息进行聚焦式的提取，这个提取关键信息的过程往往是爬虫中最核心的部分，我们也把这个提取的过程叫做数据解析，数据解析中最常用的办法有三类，下面结合代码和解析简述一下。

## 一.正则 ##

##### 1.[正则表达式的概念][Link 1] #####

##### 2.正则表达式元字符表 #####

##### 3.正则案例 #####

##### 4.批量抓取图片并保存 #####

源码以及注释:

import requests  # 用于发送请求
    import re  # 用于正则匹配
    import os  # 用于文件的操作
    
    head = { 
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:86.0) Gecko/20100101 Firefox/86.0"
    }  # 设置UA伪装为火狐流浪器
    if not os.path.exists('./qiutulibs'):  # 检测文件夹是否存在，不存在则创建该文件夹
        os.mkdir('./qiutulibs')
    for i in range(1, 13):  # 设置网页路由
        url = f'https://www.qiushibaike.com/imgrank/page/{i}/'  # 目标网页
        page_text = requests.get(url=url, headers=head).text  # 发送请求
        ex = r'<div class="thumb">.*?<img src="(.*?)" alt.*?</div>'  # 正则匹配的规则:找到符合要求的图片链接
        img_src_list = re.findall(ex, page_text, re.S)  # 正则匹配返回的text内容
        for src in img_src_list:  # 遍历链接，依次抓取图片
            src = 'http:' + src  # 设置新url
            img_data = requests.get(url=src, headers=head).content  # 访问并以二进制形式保存数据
            img_name = src.split('/')[-1]  # 切片获取图片名称
            img_path = './qiutulibs/' + img_name  # 设置图片保存路径
            with open(img_path, 'wb') as fp:  # 创建文件指针
                fp.write(img_data)  # 保存文件

## 二.BeautifulSoup ##

##### 1.BeautifulSoup中string和text方法的区别 #####

> string返回的是指定标签内的文字，不包含指定标签的子标签里面的文字  
> text方法返回的是该标签内包含子标签在内的所有文字  
> 以下面代码以及结果为例子

源码：

import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    url = 'https://www.baidu.com/'
    response = requests.get(url=url)
    response.encoding = 'utf-8'
    page = response.text
    soup = BeautifulSoup(page, 'lxml')
    body = soup.find("body")
    print(body.string)
    print(body.text)

结果：

> None  
> 新闻 hao123 地图 视频 贴吧 登录 更多产品 关于百度 About Baidu ©2017 Baidu 使用百度前必读 意见反馈 京ICP证030173号

##### 2.爬取三国演义全文 #####

import urllib.request  # 用于发送请求
    from bs4 import BeautifulSoup  # BeautifulSoup
    
    head = { 
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:86.0) Gecko/20100101 Firefox/86.0"
    }  # 设置UA伪装为火狐流浪器
    url = 'https://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html'  # 指定url
    request = urllib.request.Request(url=url, headers=head)  # 创建请求头
    page_text = urllib.request.urlopen(request)  # 获取响应数据
    soup = BeautifulSoup(page_text, 'lxml')  # 用BeautifulSoup把网页标签解析成树状结构
    li_list = soup.select(".book-mulu > ul > li")  # 用select方法通过层级选择的方式找到目标数据
    fp = open('./sanguo.txt', 'w', encoding='utf-8')  # 创建文件指针
    for li in li_list:  # 遍历各章节，获取内容
        title = li.a.string  # 通过BeautifulSoup解析后可直接取数据
        detail_url = 'https://www.shicimingju.com' + li.a['href']  # 设置新url
        request2 = urllib.request.Request(url=detail_url, headers=head)  # 创建请求头
        detail_page_text = urllib.request.urlopen(request2)  # 发送请求
        detail_soup = BeautifulSoup(detail_page_text, 'lxml')  # 用BeautifulSoup把网页标签解析成树状结构
        div_tag = detail_soup.find('div', { 'class': 'chapter_content'})  # 找到class属性为chapter_content的div标签
        content = div_tag.text  # 取该标签的内容
        fp.write(title + ":" + content + '\n')  # 存储
        print(title, '爬取成功!!!')  # 提示语句

## 三.xpath ##

##### 1.提取4k高清图片 #####

import os  # 文件的操作
    import urllib.request  # 发送请求的旧版方式
    import requests  # 发送请求的新版方式
    from lxml import etree  # 运用xpath进行数据解析
    
    if not os.path.exists('./pic_4k'):  # 判断文件是否存在，不存在则创建文件
        os.mkdir('./pic_4k')
    url = 'https://pic.netbian.com/4kmeishi/'  # 目标url
    head = { 
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:86.0) Gecko/20100101 Firefox/86.0"
    }  # 设置UA伪装为火狐流浪器
    request = urllib.request.Request(url=url, headers=head)  # 遍历请求头
    page_text = urllib.request.urlopen(request).read().decode('gbk')  # 根据网站的编码方式设置相应的解码方式
    tree = etree.HTML(page_text)  # 用etree处理数据
    li_list = tree.xpath('//div[@class="slist"]/ul/li')  # 用xpath方式聚焦数据，@后面跟的是属性值，//表示跳过多个层级
    for li in li_list:  # 遍历各个li标签，找到图片链接和图片名字
        img_src = 'https://pic.netbian.com' + li.xpath('./a/img/@src')[0]  # 设置新url
        img_name = li.xpath('./a/img/@alt')[0] + '.jpg'  # 用相对路径找到alt属性
        img_data = requests.get(url=img_src, headers=head).content  # 二进制方式保存数据
        img_path = './pic_4k/' + img_name  # 设置保存路径
        with open(img_path, 'wb') as fp:  # 创建文件指针
            fp.write(img_data)  # 保存数据
            print(img_name, '下载成功！！！')  # 提示语

##### 2.获取58同城二手房信息 #####

import requests  # 用于发送请求
    from lxml import etree  # 运用xpath进行数据解析
    
    url = 'https://km.58.com/ershoufang/'  # 目标url
    head = { 
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:86.0) Gecko/20100101 Firefox/86.0"
    }  # 设置UA伪装为火狐流浪器
    page_text = requests.get(url=url, headers=head).text  # 发送亲贵并以文本形式保存
    tree = etree.HTML(page_text)  # 运用xpath进行数据解析
    div_list = tree.xpath('//div[@class="property"]//h3/text()')  # 用xpath方式聚焦数据，@后面跟的是属性值，//表示跳过多个层级，最后获取h3中的文本信息
    print(div_list)  # 打印

##### 3.爬取全国城市名 #####

import requests  # 用于发送请求
    from lxml import etree  # 用xpath方式进行数据解析
    
    url = 'https://www.aqistudy.cn/historydata/'  # 目标url
    headers = { 
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:86.0) Gecko/20100101 Firefox/86.0"
    }  # 设置UA伪装为火狐流浪器
    page_text = requests.get(url=url, headers=headers).text  # 发送请求，并把响应数据存成text格式
    tree = etree.HTML(page_text)  # 用xpath方式进行数据解析
    host_li_list = tree.xpath("//div[@class='bottom']//li")  # 用xpath方式聚焦数据，@后面跟的是属性值，//表示跳过多个层级
    all_city_name = []  # 用于存城市名
    for li in host_li_list:
        host_city_name = li.xpath('./a/text()')[0]  # 用相对路径找到a标签内的text内容
        all_city_name.append(host_city_name)  # 加入城市名
    print(all_city_name, len(all_city_name))  # 打印

[Link 1]: https://blog.csdn.net/qq_50216270/article/details/113001365_