聚焦爬虫：爬取也页面内指定的页面内容，而不是整张页面。（建立在通用爬虫之上）

数据解析分类：

正则bs4（比较的通用）

数据解析原理概述：

解析的局部的文本内容都会在标签之间或者标签对应的属性中进行存储进行指定标签(html)的定位标签或者标签对应的属性中存储的数据值进行提取（解析）

正则表达式

常用的正则表达式：

正则表达式练习：

import re

#提取出Python

key = 'javapythonc++php'

print(re.findall('python', key))

#提取出hello world

key = '

hello world

print(re.findall('hello world',key)[0])

print(re.findall('

(.*)

',key))

#提取出185

key = '我想要185大帅哥'

print(re.findall('\d+',key))

#提取出http://和https://

key = 'http://www.baidu.com and https://boob.com'

print(re.findall('https?://',key))

#提取hello

key = 'lalalahellohahaha'

print(re.findall('<[Hh][Tt][Mm][Ll]>(.*)',key))

#提取hit

key = 'bobo@hit.edu.com'

print(re.findall('h.*?\.',key))

#匹配sas和saas

key = 'saas and sas and saaas'

print(re.findall('s[a]{1,2}s',key))

爬取糗事百科中糗图模块中的所有照片（糗事百科现在已经下架了，可以用其他的网站尝试）

其实就是找到源代码中表示图片的地址，然后根据地址的格式使用正则表达式将图片地址提取出来，之后再对图片重新进行一次爬取，最后将图片进行持久化

import requests

import re

import os

if __name__ == '__main__':

headers = {

'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/5.36 Edg/120.0.0.0'

}

#创建一个文件夹保存所有的图片

if not os.path.exists('./qiutuLibs'):

os.mkdir('./qiutuLibs')

#设置一个通用的URL模板

url = 'https://www.qiushibaike.com/pic/page%d/?s=5184961'

#分页

for pageNum in range(1,36):

#对应页码的URL

new_url = format(url%pageNum)

#使用通用爬虫对URL对应的一整张页面进行爬取

page_text = requests.get(url=new_url,headers=headers).text

#使用正则表达式对图片进行解析

ex = '

.*?

img_src_list = re.findall(ex,page_text,re.S)

for src in img_src_list:

#拼接出一个完整的图片url

src = 'https:'+src

#请求到了图片的二进制数据

img_data = requests.get(url = src,headers = headers).content

#生成图片的名字

img_name = src.split('/')[-1]

with open('./qiiutuLibs/'+img_name,'wb') as fp:

fp.write(img_data)

bs4解析（Python独有）

bs4数据解析原理：

实例化一个BeautifulSoup对象并且将页面源码数据加载到该对象中通过调用BeautifulSoup对象相关的属性和方法进行标签定位和数据提取

环境安装：` pip install bs4 pip install lxml 如何实例化BeautifulSoup对象

将本地存储的HTML加载到BeautifulSoup对象中从网络上爬取的相应数据加载到该对象中

fp = open('./皮影界面.html','r',encoding='utf-8')

soup = BeautifulSoup(fp,'lxml')

response = requests.get(url = 'https://www.taobao.com',headers=headers).text

soup = BeautifulSoup(response,'lxml')

BeautifulSoup对象提供的用于数据解析的方法和属性

soup.tagName:返回的是文档中第一次出现的tagName对应的标签tagName可以直接换成对应的标签名 soup.find(): find('tagName')相当于是soup.tagName

属性定位：soup.find('tagName',class_/id/attr='')就是先找到标签名为tagName，再看它的属性里是否有后面指定的内容soup.find_all('tagName')返回符合要求的所有标签（列表）select:

select('某种选择器(id,class,标签...选择器)')返回一个列表层级选择器 soup.select('.tang > ul > li > a')>表示一个层级（逐层寻找，.tang说明对应的class标签为'tang'）soup.select('.tang > ul a')空格表示多个层级（能够跨越多个层级找到目标内容获取标签之间的文本数据

soup.a.text/get_text()/string前两种能够获得标签内的所有文本数据，最后一种只能获得标签的直系文本数据获取标签中的属性值

soup.a['href']

代码写的是相当乱了!

from bs4 import BeautifulSoup

import requests

#将本地的HTML文档中的数据加载到该对象中

fp = open('./皮影界面.html','r',encoding='utf-8')

soup = BeautifulSoup(fp,'lxml')

# print(soup)

#将互联网上获取的页面源码加载到该对象中

# headers = {

# 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '

# 'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36 Edg/120.0.0.0'

# }

# response = requests.get(url = 'https://www.taobao.com',headers=headers).text

# soup = BeautifulSoup(response,'lxml')

# print(soup)

#soup的相关属性和方法

print(soup.title)#百度图片-发现多彩世界

print(soup.find_all('link'))

#[,

# ,

# ]

print(soup.find('link',href='//img1.bdstatic.com/static/common/pkg/co_14c8d6b.css'))

print(soup.find_all('link',href='//img1.bdstatic.com/static/common/img/icon_cf1b905.png'))

#[,

# ]

print(soup.link['href'])

#//img1.bdstatic.com/static/common/img/icon_cf1b905.png

print(soup.title.text)

实战：爬取三国演义小说所有的章节标题和章节内容

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

headers = {

'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '

+'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36 Edg/120.0.0.0'

}

url = 'https://shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html'

page_text =requests.get(url = url,headers = headers).text

#实例化BeautifulSoup对象

page_soup = BeautifulSoup(page_text,'xml')

#解析章节标题和详情页的URL

li_list = soup.select('.book-mulu>ul>li')

fp = open('./sanguo.txt','w',encoding='utf-8')

for li in li_list:

title = li.a.string

detail_url = 'https://www.shicimingju.com'+li.a['href']

#对详情页发起请求，解析出章节内容

detail_text = requests.get(detail_url,headers).text

detail_soup = BeautifulSoup(detail_text,'lxml')

content = detail_soup.find('div',class_='chapter_content').text

fp.write(title+':'+content)

print(title+'爬取成功')

xpath解析（最常用且便捷高效通用性强）

解析原理：

实例化一个etree对象并且需要将被解析的页面源码数据加载到该对象中通过调用etree对象中的xpath方法结合着xpath表达式实现标签的定位和内容的捕获环境的安装：lxml是一种解析器 pip install lxml 如何实例化一个etree对象`from lxml import etree`

将本地的HTML文档中的源码数据加载到etree对象中： etree.parse(filePath) 将从互联网上获取的源码数据加载到该对象中 etree.HTML('page_text') xpath('xpath表达式') xpath表达式（层级定位）

`/`:表示从根节点开始定位、表示的是一个层级 `//`:表示的是多个层级、可以表示从任意位置开始定位属性定位：`//tagName[@attr='attrName']`索引定位:`//div[@class='tang']/p[3]`索引从1开始取文本：

`/text()`获取的是标签中直系的文本内容`//text()`获取的是标签中所有的文本内容取属性`/@attrName`获取属性对应的值

一点代码示例

from lxml import etree

tree = etree.parse('三国演义.html',etree.HTMLParser())

r = tree.xpath('/html//title/text()')

r = tree.xpath('//div[@id="top_right"]/div[1]/a/@href')

r = tree.xpath('//div[@id="main"]//div[@class="card bookmark-list"]//img/@src')

print(r)

-实战：爬取58二手房中相关的房源信息（由于爬不到完整的网页源码，我就直接复制粘贴生成一个北京二手房.html的文件，https://bj.58.com/ershoufang/）

from lxml import etree

import requests

tree = etree.parse('北京二手房.html',etree.HTMLParser(encoding='utf-8'))#需要设置编码方式防止中文乱码

house_titles = tree.xpath('//h3/text()')

print(house_titles)

with open('北京二手房名字.txt','w',encoding='utf-8') as fp:

for house_title in house_titles:

fp.write(house_title+'\n')

print('finished')

解析下载图片数据

解决爬虫中出现中文乱码

import requests

response = requests.get(url,headers)

#手动设置响应数据的编码方式

response.encoding = 'utf-8'

#通用的处理中文乱码的解决方法（针对所需要的局部数据而言）

img_name = img_name.encode('iso-8859-1').decode('gbk')

import requests

from lxml import etree

import os

# url = 'http://pic.netbian.com/4kmeinv/'

headers = {

'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '

'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36 Edg/120.0.0.0'

}

#reponse = requests.get(url=url,headers=headers)

##将相应数据的编码形式改变

#reponse.encoding='utf-8'

# page_text = response.text

# with open('图片.html','w',encoding='utf-8') as fp:

# fp.write(page_text)

# print('finished')

# tree = etree.HTML('page_text')

# li_list = tree.xpath('//div[@class="slist"]/ul/li')

# print(tree)

# print(li_list)

#还是不能直接通过从网页获取到的请求数据来获取数据，肯定是因为请求来的不是源码

tree = etree.parse('图片.html',etree.HTMLParser(encoding='utf-8'))

li_list = tree.xpath('//div[@class="slist"]/ul/li')

if not os.path.exists('./tupianLib'):

os.mkdir('./tupianLib')

for li in li_list:

img_src = 'https://pic.netbian.com'+li.xpath('./a/img/@src')[0]

img_name = li.xpath('./a/img/@alt')[0]+'.jpg'

#解决图片名称中文乱码

img_name = img_name.encode('iso-8859-1').decode('gbk')

#请求图片进行持久化存储

img_data = requests.get(url=img_src,headers=headers).content

with open('./tupianLib/'+img_name,'wb') as fp:

fp.write(img_data)

print(li_list)

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