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前言
本文主要介绍爬虫知识中的xpath解析以及如何处理cookies，将配合两个案例-视频爬取和b站弹幕爬取分别讲解。如果对爬虫的整体思维（确定目标网址 -> 请求该网址 ->读取response -> 处理response -> 写入文件/...）不大了解的话，可以先阅览一下的我的上一篇文章~，bs4解析的方式在上一篇有讲解。
「Python」爬虫-1.入门知识简介 - 掘金 (juejin.cn)
在上一篇 爬虫入门的知识中我们运用了bs4的方法对返回的页面源代码进行解析，从而拿到了我们想要的信息。这里再接着引出一种更为简单(无脑的方法对页面信息进行提取--- xpath。
xpath
xpath是xml文档中搜索内容的一门语言，html是xml的一个子集。所以通过xpath就可以搜索（/提取）html中有价值的信息。
什么是XML？
可扩展标记语言，标准通用标记语言的子集，简称XML，是一种用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言。——摘自百度百科。XML是用来传输和存储数据的，不是用来显示数据的，所以XML文档不包含格式或者布局信息，没有HTML布局明确。更为详细的解说请参考 - 认识XML文档（一）什么是XML文档？ - 知乎 (zhihu.com)
使用xpath方法前需要安装lxml模块
安装命令如下：
pip install lxml
xpath中最常见的方式就是text() 拿文本，下面将为你慢慢道来xpath的使用方法~
首先在使用xpath之前需要引包，该语句是
from lxml import etree这里以猪八戒网为例，https://beijing.zbj.com/search/f/
可以自己输入关键词，比如：前端开发，然后就可以看到一个一个的div盒子了，直接大胆猜测每一个商品的布局都类似。(毕竟没有开发人员会无聊到把结构类似的东西搞的花里胡哨吧？)
接下来使用打开开发者工具，F12键，这里以爬取商店的名字为例，使用xpath方法解析。可以利用下面这个小三角定位到商铺名字上去。
然后发现名字在一个<div class="shop-info">的盒子里。整个商铺信息和单个商铺信息的结构如下：
<div class="search-result-list-service">
<div class="service-card-wrap">
</div>
<div class="service-card-wrap">
</div>
...
</div>然后将鼠标放到最外面的大盒子中，即<div class="search-result-list-service"> 上去，然后右键->复制->复制xpath。(如果是Google Chrome也是一样的额，只不过是英文罢了)
xpath使用前需要实例化一个HTML对象，即etree.HTML(resp.text)
# 解析
html = etree.HTML(resp.text)
divs = html.xpath("//*[@id="__layout"]/div/div[3]/div/div[3]/div[4]/div[1]")此时divs里面就会包含多个子<div>了,再利用个for循环，遍历每一个相同的div，./div[1]/div/a/div[2]/div[1]/div/text()，就可以拿到整个页面的商铺名字了。
下面以输入sass为例，挺久之前写的代码了，思想类似，可以直接照搬过来用。
import requests
from lxml import etree
url = "https://beijing.zbj.com/search/f/?kw=sass"
resp = requests.get(url)
# 解析
html = etree.HTML(resp.text)
divs = html.xpath("/html/body/div[6]/div/div/div[2]/div[5]/div/div")
for div in divs: # 每一个服务商信息
price = div.xpath("./div/div/a[2]/div[2]/div[1]/span[1]/text()")[0].strip("¥")
title = "sass".join(div.xpath("./div/div/a[2]/div[2]/div[2]/p/text()"))
com_name = div.xpath("./div/div/a[1]/div[1]/p/text()") # [0]给放到列表里
print(com_name)
关于xpath的相关语法，这里只罗列一部分。这个地方的其实要熟悉还是得多练小案例的，可以尝试着不直接复制网页中的代码，而是自己写出来提取的代码。
// 表示的是后代
[] 谓语、条件
/ 往下选择元素
@ 提取元素
* 任意的节点
./ 当前结点
xpath的顺序是从1开始的
res = tree.xpath("/html/body/ol/li/a[@href='dapao']/text()") # [@xxx=xxx] # 属性筛选
# 拿到属性值 ：@属性session与cookie
在爬取一些页面的时候往往需要用户先登录，然后才能看到其网站里面的信息。而浏览器中有个一个东西可以表示你的登录状态，这个玩意就是cookie了。
关于cookie的详解，可以自行查资料了解一下~
在这里只需要知道这个东西可以表示你的登录状态就行，记录了cookie就不用频繁的多次登录了。
cookie的查找，可以先F12键，然后刷新一下网页，打开工具栏中的网络,随便点击一个请求进去，点击标头（headers），就可以看到cookie了。
如果是获取某个小说网站的书架信息，往往需要在headers里面加入cookie信息。
在看到书架信息之前需要先登录该网站，这里扯到到session（会话），就当做是一个用户向服务器发送请求，然后服务器返回信息的整个过程吧。
向某一个登录网站的api发送数据，需要用到session=requests.session(),然后session.post(url, data=data)，就可以实现登录的功能了。
这里用到的api是https://passport.17k.com/login/
下面登录并获取书架返回的html代码如下：
import requests
# 会话
session = requests.session()
data = {
"loginName": "xxxxxxxx",
"password": "xxxxxxxxx"
}
# 登录
url = "https://passport.17k.com/login/"
sp = session.post(url, data=data)
resp = session.get('https://user.17k.com/ck/author/shelf?page=1&appKey=2406394919')
print(resp.json())cookie一般包装在headers里面，随请求一起发送给服务器，模板如下：
resp = request.get("https://user.17k.com/ck/author/shelf?page=1&appKey=2406394919",headers={
"Cookie":"abbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbb"
})本次的爬虫知识就写到这儿了，后续继续更新多线程以及selenium的知识吖~，如果对你有用的话，就点个赞吧~😋
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