Python 文档解析:lxml库的使用

简介: lxml 是 Python 常用的文档解析库,能够高效地解析 HTML/XML 文档,常用于 Python 爬虫。lxml 为第三方库,需要我们通过pip命令安装。这个爬虫程序爬取了CSDN首页的所有.jpg、.jpeg、.png格式的图片,快来自己尝试一下吧!
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。
🍎个人主页: 小嗷犬的博客
🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。
🥭本文内容:Python 文档解析:lxml库的使用

1.lxml库简介

lxml 是 Python 常用的文档解析库,能够高效地解析 HTML/XML 文档,常用于 Python 爬虫。

lxml 为第三方库,需要我们通过pip命令安装:

pip install lxml
AI 代码解读

2.lxml库方法介绍

lxml 库提供了一个 etree 模块,该模块专门用来解析 HTML/XML 文档,让我们先导入模块:
from lxml import etree
AI 代码解读
使用 etree 模块的 HTML() 方法可以创建 HTML 解析对象:
from lxml import etree

parse_html = etree.HTML(html)
AI 代码解读
HTML() 方法能够将 HTML 标签字符串解析为 HTML 文件,并且可以自动修正 HTML 文本:
from lxml import etree

html_str = '''
<div>
    <ul>
        <li><a href="www.python.org">Python</a></li>
        <li><a href="www.java.com">Java</a>
        <li><a href="www.csdn.net">CSDN</a></li>
    </ul>
</div>
'''

html = etree.HTML(html_str)
# tostring()将标签元素转换为字符串输出,注意:result为字节类型
result = etree.tostring(html)
print(result.decode('utf-8'))
AI 代码解读
上述代码我故意在Java那一行少写一个\</li>,可以看到输出会自动补全:
<html><body><div>
    <ul>
        <li><a href="www.python.org">Python</a></li>
        <li><a href="www.java.com">Java</a></li>
        <li><a href="www.csdn.net">CSDN</a></li>
    </ul>
</div>
</body></html>
AI 代码解读
解析为 HTML 文件后,我们可以使用 xpath() 方法来提取我们需要的数据了:
from lxml import etree

html_str = '''
<div>
    <ul>
        <li><a href="www.python.org">Python</a></li>
        <li><a href="www.java.com">Java</a></li>
        <li><a href="www.csdn.net">CSDN</a></li>
    </ul>
</div>
'''

html=etree.HTML(html_str)

xpath_bds='//@href'

r_list = html.xpath(xpath_bds)

print(r_list)
AI 代码解读
xpath() 方法使用一个 XPath 表达式作为参数,上面那段程序提取出了页面里的所有网址。

详细的 XPath 表达式语法,请参见菜鸟教程:
https://www.runoob.com/xpath/xpath-syntax.html


3.代码实例

lxml 库在爬虫中的使用大概就是这么多了,接下让我们结合前一篇文章( Python 网页请求:requests库的使用),来写一个普通的爬虫程序吧:
import os
import sys
import requests
from lxml import etree

x = requests.get('https://www.csdn.net/')


html = etree.HTML(x.text)

xpath_bds = '//img/@src'

img_list = html.xpath(xpath_bds)

# 创建img文件夹
os.chdir(os.path.dirname(sys.argv[0]))

if not os.path.exists('img'):
    os.mkdir('img')
    print('创建文件夹成功')
else:
    print('文件夹已存在')

# 下载图片
for i in range(len(img_list)):
    img = requests.get(img_list[i]).content
    if img_list[i].endswith('.jpg'):
        with open(f'./img/{i}.jpg', 'wb') as f:
            f.write(img)
    elif img_list[i].endswith('.jpeg'):
        with open(f'./img/{i}.jpeg', 'wb') as f:
            f.write(img)
    elif img_list[i].endswith('.png'):
        with open(f'./img/{i}.png', 'wb') as f:
            f.write(img)
    else:
        print(f'第{i + 1}张图片格式不正确')
        continue
    print(f'第{i + 1}张图片下载成功')
AI 代码解读
这个爬虫程序爬取了CSDN首页的所有 .jpg.jpeg.png格式的图片,快来自己尝试一下吧!
目录
相关文章
天猫商品详情API接口技术解析与Python实现
天猫商品详情API(tmall.item_get)通过商品ID获取商品标题、价格、库存、图片、SKU及评价等详细信息,支持HTTP请求与JSON格式返回,适用于电商数据分析与运营。本文提供Python调用示例,实现快速接入与数据解析。
Python数据分析全流程指南:从数据采集到可视化呈现的实战解析
在数字化转型中,数据分析成为企业决策核心,而Python凭借其强大生态和简洁语法成为首选工具。本文通过实战案例详解数据分析全流程,涵盖数据采集、清洗、探索、建模、可视化及自动化部署,帮助读者掌握从数据到业务价值的完整技能链。
45 0
python语言深度解析易贝api接口
本文深入解析 eBay API 的 Python 实战应用,涵盖认证授权、核心接口调用、数据处理优化及高级电商场景实现,助你高效构建自动化电商系统。
Python网络请求库requests使用详述
总结来说,`requests`库非常适用于需要快速、简易、可靠进行HTTP请求的应用场景,它的简洁性让开发者避免繁琐的网络代码而专注于交互逻辑本身。通过上述方式,你可以利用 `requests`处理大部分常见的HTTP请求需求。
147 51
Python深浅拷贝全解析:从原理到实战的避坑指南
在Python开发中,深浅拷贝是处理对象复制的关键概念。直接赋值仅复制引用,修改副本会影响原始数据。浅拷贝(如切片、copy方法)创建新容器但共享嵌套对象,适用于单层结构或需共享子对象的场景;而深拷贝(copy.deepcopy)递归复制所有层级,确保完全独立,适合嵌套结构或多线程环境。本文详解二者原理、实现方式及性能考量,帮助开发者根据实际需求选择合适的拷贝策略,避免数据污染与性能浪费。
51 1
淘宝图片搜索接口技术解析与Python实现
淘宝图片搜索接口(拍立淘)基于图像识别技术,允许用户上传商品图片查找相似或相同商品。自2014年上线以来,已服务数千万日活用户,显著提升购物体验。接口通过CNN、ANN等技术实现图像预处理、特征提取与相似度匹配,支持多种调用方式与参数设置。本文提供Python调用示例,便于开发者快速集成。
Python爬虫动态IP代理报错全解析:从问题定位到实战优化
本文详解爬虫代理设置常见报错场景及解决方案,涵盖IP失效、403封禁、性能瓶颈等问题,提供动态IP代理的12种核心处理方案及完整代码实现,助力提升爬虫系统稳定性。
46 0
解决Python requests库POST请求参数顺序问题的方法。
总之,想要在Python的requests库里保持POST参数顺序,你要像捋顺头发一样捋顺它们,在向服务器炫耀你那有条不紊的数据前。抓紧手中的 `OrderedDict`与 `json`这两把钥匙,就能向服务端展示你的请求参数就像经过高端配置的快递包裹,里面的商品摆放井井有条,任何时候开箱都是一种享受。
60 10
解析http.client与requests在Python中的性能比较和改进策略。
最后,需要明确的是,这两种库各有其优点和适用场景。`http.client` 更适合于基础且并行的请求,`requests` 则因其易用且强大的功能,更适用于复杂的 HTTP 场景。对于哪种更适合你的应用,可能需要你自己进行实际的测试来确定。
75 10

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多
AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等

登录插画

登录以查看您的控制台资源

管理云资源
状态一览
快捷访问