Python使用xpath对解析内容进行数据提取

本文涉及的产品
云解析 DNS,旗舰版 1个月
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: 今天就介绍一个用于提取所需数据的方法之一xpath。在后续会讲解bs4(beautifulsoup),re正则表达式。

今天就介绍一个用于提取所需数据的方法之一xpath。在后续会讲解bs4(beautifulsoup),re正则表达式。

正文

XPath 使用路径表达式来选取HTML/ XML 文档中的节点或节点集。节点是通过沿着路径 (path) 或者步 (steps) 来选取的。

使用到python中的一个lxml库:下载 pip install lxml

选取节点

表达式 描述
nodename 选取此节点的所有子节点。
/ 从根节点选取(取子节点)。
// 从匹配选择的当前节点选择文档中的节点,而不考虑它们的位置(取子孙节点)。
. 选取当前节点。
.. 选取当前节点的父节点。
@ 选取属性。

路径表达式

路径表达式 结果
bookstore 选取 bookstore 元素的所有子节点。
/bookstore 选取根元素 bookstore。注释:假如路径起始于正斜杠( / ),则此路径始终代表到某元素的绝对路径!
bookstore/book 选取属于 bookstore 的子元素的所有 book 元素。
//book 选取所有 book 子元素,而不管它们在文档中的位置。
bookstore//book 选择属于 bookstore 元素的后代的所有 book 元素,而不管它们位于 bookstore 之下的什么位置。
//@lang 选取名为 lang 的所有属性。

谓语

谓语用来查找某个特定的节点或者包含某个指定的值的节点。

谓语被嵌在方括号中。

路径表达式 结果
/bookstore/book[1] 选取属于 bookstore 子元素的第一个 book 元素。
/bookstore/book[last()] 选取属于 bookstore 子元素的最后一个 book 元素。
/bookstore/book[last()-1] 选取属于 bookstore 子元素的倒数第二个 book 元素。
/bookstore/book[position()<3] 选取最前面的两个属于 bookstore 元素的子元素的 book 元素。
//title[@lang] 选取所有拥有名为 lang 的属性的 title 元素。
//title[@lang='eng'] 选取所有 title 元素,且这些元素拥有值为 eng 的 lang 属性。

选取未知节点

通配符 描述
* 匹配任何元素节点。
@* 匹配任何属性节点。
node() 匹配任何类型的节点。

--- 在下面的表格中,我们列出了一些路径表达式,以及这些表达式的结果:

路径表达式 结果
/bookstore/* 选取 bookstore 元素的所有子元素。
//* 选取文档中的所有元素。
//title[@*] 选取所有带有属性的 title 元素。

选取若干节点

通过在路径表达式中使用"|"运算符,您可以选取若干个路径。

路径表达式 结果
//book/title //book/price 选取 book 元素的所有 title 和 price 元素。
//title //price 选取文档中的所有 title 和 price 元素。
/bookstore/book/title //price 选取属于 bookstore 元素的 book 元素的所有 title 元素,以及文档中所有的 price 元素。

示例

下面给出一个示例代码

# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
from lxml import etree
class DouGuo(object):
    def __init__(self):
        self.url = "https://www.douguo.com/caipu/%E5%AE%B6%E5%B8%B8%E8%8F%9C/0/20"
        self.headers = {
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36"
        }
    def get_data_index(self):
        response = requests.get(self.url, headers=self.headers)
        response.encoding="utf-8"
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return None
    def parse_data_index(self, response):
        html = etree.HTML(response)
        data_list = html.xpath('//ul[@class="cook-list"]//li[@class="clearfix"]')
        for data in data_list:
            # 提取文本值
            title = data.xpath("./div/a/text()")[0]
            major = data.xpath("./div/p/text()")[0]
            # 提取属性值
            head = data.xpath("./div/div[2]/a/img/@alt")[0]
            score = data.xpath("./div/div[1]//span/text()")[0]
            print(f"title: {title}\nmajor: {major}\nhead:{head}\nscore:{score}\n\n")
    def run(self):
        response = self.get_data_index()
        # print(response)
        self.parse_data_index(response)
if __name__ == '__main__':
    spider = DouGuo()
    spider.run()

结语

大家可以尝试去抓取这个url https://cs.lianjia.com/ershoufang/

获取第一页数据即可,同时也可以思考一下,如何进行多页的获取,实现翻页功能。

相关文章
|
1天前
|
数据可视化 Python
Python绘制基频曲线——实例解析与应用探讨
Python绘制基频曲线——实例解析与应用探讨
19 9
|
1天前
|
XML 数据格式 Python
python 解析xml遇到xml.etree.ElementTree.ParseError: not well-formed (invalid token): |4-8
python 解析xml遇到xml.etree.ElementTree.ParseError: not well-formed (invalid token): |4-8
|
1天前
|
Python
Python 中如何循环某一特定列的所有行数据
Python 中如何循环某一特定列的所有行数据
|
1天前
|
JSON JavaScript 前端开发
6-19|Python数据传到JS的方法
6-19|Python数据传到JS的方法
|
1天前
|
Python
python如何循环某一特定列的所有行数据
python如何循环某一特定列的所有行数据
数据解析之xpath 太6了
数据解析之xpath 太6了
|
2天前
|
数据挖掘 Python
Python数据挖掘编程基础
本章介绍了Python数据挖掘编程的基础知识,涵盖Python入门所需的命令、判断与循环、函数、库导入等内容,并重点讲解了数据分析预处理和建模常用库。通过学习基本运算、数据结构、字符串操作等,帮助读者快速掌握Python语言,为后续数据挖掘工作打下坚实基础。例如,通过代码`a=3`进行赋值,利用`a*3`执行乘法运算,使用`a**3`计算幂,以及通过对字符串的拼接和分割操作,展示Python的强大功能。
11 0
|
1月前
|
数据采集 数据挖掘 数据处理
Python数据分析:Numpy、Pandas高级
在上一篇博文中,我们介绍了Python数据分析中NumPy和Pandas的基础知识。本文将深入探讨NumPy和Pandas的高级功能,并通过一个综合详细的例子展示这些高级功能的应用。
|
1月前
|
数据采集 数据挖掘 数据处理
Python数据分析:Numpy、Pandas基础
本文详细介绍了 Python 中两个重要的数据分析库 NumPy 和 Pandas 的基础知识,并通过一个综合的示例展示了如何使用这些库进行数据处理和分析。希望通过本篇博文,能更好地理解和掌握 NumPy 和 Pandas 的基本用法,为后续的数据分析工作打下坚实的基础。
|
1月前
|
SQL 数据可视化 数据挖掘
一文带你看懂Python数据分析利器——Pandas的前世今生
一文带你看懂Python数据分析利器——Pandas的前世今生