Python爬虫从入门到放弃(十四)之 Scrapy框架中选择器的用法

简介: Scrapy提取数据有自己的一套机制,被称作选择器(selectors),通过特定的Xpath或者CSS表达式来选择HTML文件的某个部分Xpath是专门在XML文件中选择节点的语言,也可以用在HTML上。

Scrapy提取数据有自己的一套机制,被称作选择器(selectors),通过特定的Xpath或者CSS表达式来选择HTML文件的某个部分
Xpath是专门在XML文件中选择节点的语言,也可以用在HTML上。
CSS是一门将HTML文档样式化语言,选择器由它定义,并与特定的HTML元素的样式相关联。

XPath选择器

常用的路径表达式,这里列举了一些常用的,XPath的功能非常强大,内含超过100个的内建函数。
下面为常用的方法

nodeName    选取此节点的所有节点
/           从根节点选取
//          从匹配选择的当前节点选择文档中的节点,不考虑它们的位置
.           选择当前节点
..          选取当前节点的父节点
@           选取属性
*           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

CSS选择器

CSS层叠样式表,语法由两个主要部分组成:选择器,一条或多条声明
Selector {declaration1;declaration2;……}

下面为常用的使用方法

.class              .color              选择class=”color”的所有元素
#id                 #info               选择id=”info”的所有元素
*                   *                   选择所有元素
element             p                   选择所有的p元素
element,element     div,p               选择所有div元素和所有p元素
element element     div p               选择div标签内部的所有p元素
[attribute]         [target]            选择带有targe属性的所有元素
[arrtibute=value]   [target=_blank]     选择target=”_blank”的所有元素

选择器的使用例子

上面我们列举了两种选择器的常用方法,下面通过scrapy帮助文档提供的一个地址来做演示
地址:http://doc.scrapy.org/en/latest/_static/selectors-sample1.html
这个地址的网页源码为:

    <html>
     <head>
      <base href='http://example.com/' />
      <title>Example website</title>
     </head>
     <body>
      <div id='images'>
       <a href='image1.html'>Name: My image 1 <br /><img src='image1_thumb.jpg' /></a>
       <a href='image2.html'>Name: My image 2 <br /><img src='image2_thumb.jpg' /></a>
       <a href='image3.html'>Name: My image 3 <br /><img src='image3_thumb.jpg' /></a>
       <a href='image4.html'>Name: My image 4 <br /><img src='image4_thumb.jpg' /></a>
       <a href='image5.html'>Name: My image 5 <br /><img src='image5_thumb.jpg' /></a>
      </div>
     </body>
    </html>

我们通过scrapy shell http://doc.scrapy.org/en/latest/_static/selectors-sample1.html来演示两种选择器的功能

获取title

这里的extract_first()就可以获取title标签的文本内容,因为我们第一个通过xpath返回的结果是一个列表,所以我们通过extract()之后返回的也是一个列表,而extract_first()可以直接返回第一个值,extract_first()有一个参数default,例如:extract_first(default="")表示如果匹配不到返回一个空

In [1]: response.xpath('//title/text()')
Out[1]: [<Selector xpath='//title/text()' data='Example website'>]

In [2]: response.xpath('//title/text()').extract_first()
Out[2]: 'Example website'

In [6]: response.xpath('//title/text()').extract()
Out[6]: ['Example website']

同样的我们也可以通过css选择器获取,例子如下:

In [7]: response.css('title::text')
Out[7]: [<Selector xpath='descendant-or-self::title/text()' data='Example website'>]

In [8]: response.css('title::text').extract_first()
Out[8]: 'Example website'

查找图片信息
这里通过xpath和css结合使用获取图片的src地址:

In [13]: response.xpath('//div[@id="images"]').css('img')
Out[13]: 
[<Selector xpath='descendant-or-self::img' data='<img src="image1_thumb.jpg">'>,
 <Selector xpath='descendant-or-self::img' data='<img src="image2_thumb.jpg">'>,
 <Selector xpath='descendant-or-self::img' data='<img src="image3_thumb.jpg">'>,
 <Selector xpath='descendant-or-self::img' data='<img src="image4_thumb.jpg">'>,
 <Selector xpath='descendant-or-self::img' data='<img src="image5_thumb.jpg">'>]

In [14]: response.xpath('//div[@id="images"]').css('img::attr(src)').extract()
Out[14]: 
['image1_thumb.jpg',
 'image2_thumb.jpg',
 'image3_thumb.jpg',
 'image4_thumb.jpg',
 'image5_thumb.jpg']

查找a标签信息
这里分别通过xapth和css选择器获取a标签的href内容,以及文本信息,css获取属性信息是通过attr,xpath是通过@属性名

In [15]: response.xpath('//a/@href')
Out[15]: 
[<Selector xpath='//a/@href' data='image1.html'>,
 <Selector xpath='//a/@href' data='image2.html'>,
 <Selector xpath='//a/@href' data='image3.html'>,
 <Selector xpath='//a/@href' data='image4.html'>,
 <Selector xpath='//a/@href' data='image5.html'>]

In [16]: response.xpath('//a/@href').extract()
Out[16]: ['image1.html', 'image2.html', 'image3.html', 'image4.html', 'image5.html']

In [17]: response.css('a::attr(href)')
Out[17]: 
[<Selector xpath='descendant-or-self::a/@href' data='image1.html'>,
 <Selector xpath='descendant-or-self::a/@href' data='image2.html'>,
 <Selector xpath='descendant-or-self::a/@href' data='image3.html'>,
 <Selector xpath='descendant-or-self::a/@href' data='image4.html'>,
 <Selector xpath='descendant-or-self::a/@href' data='image5.html'>]

In [18]: response.css('a::attr(href)').extract()
Out[18]: ['image1.html', 'image2.html', 'image3.html', 'image4.html', 'image5.html']

In [27]: response.css('a::text').extract()
Out[27]: 
['Name: My image 1 ',
 'Name: My image 2 ',
 'Name: My image 3 ',
 'Name: My image 4 ',
 'Name: My image 5 ']

In [28]: response.xpath('//a/text()').extract()
Out[28]: 
['Name: My image 1 ',
 'Name: My image 2 ',
 'Name: My image 3 ',
 'Name: My image 4 ',
 'Name: My image 5 ']

In [29]: 

高级用法
查找属性名称包含img的所有的超链接,通过contains实现

In [36]: response.xpath('//a[contains(@href,"image")]/@href').extract()
Out[36]: ['image1.html', 'image2.html', 'image3.html', 'image4.html', 'image5.html']

In [37]: response.css('a[href*=image]::attr(href)').extract()
Out[37]: ['image1.html', 'image2.html', 'image3.html', 'image4.html', 'image5.html']

In [38]: 

查找img的src属性

In [41]: response.xpath('//a[contains(@href,"image")]/img/@src').extract()
Out[41]: 
['image1_thumb.jpg',
 'image2_thumb.jpg',
 'image3_thumb.jpg',
 'image4_thumb.jpg',
 'image5_thumb.jpg']

In [42]: response.css('a[href*=image] img::attr(src)').extract()
Out[42]: 
['image1_thumb.jpg',
 'image2_thumb.jpg',
 'image3_thumb.jpg',
 'image4_thumb.jpg',
 'image5_thumb.jpg']

In [43]: 

提取a标签的文本中name后面的内容,这里提供了正则的方法re和re_first

In [43]: response.css('a::text').re('Name\:(.*)')
Out[43]: 
[' My image 1 ',
 ' My image 2 ',
 ' My image 3 ',
 ' My image 4 ',
 ' My image 5 ']

In [44]: response.css('a::text').re_first('Name\:(.*)')
Out[44]: ' My image 1 '

 

所有的努力都值得期许,每一份梦想都应该灌溉!
目录
相关文章
|
5月前
|
数据采集 Web App开发 数据安全/隐私保护
实战:Python爬虫如何模拟登录与维持会话状态
实战:Python爬虫如何模拟登录与维持会话状态
|
5月前
|
Java 数据处理 索引
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(二):附带案例分析;刨析DataFrame结构和其属性;学会访问具体元素;判断元素是否存在;元素求和、求标准值、方差、去重、删除、排序...
DataFrame结构 每一列都属于Series类型,不同列之间数据类型可以不一样,但同一列的值类型必须一致。 DataFrame拥有一个总的 idx记录列,该列记录了每一行的索引 在DataFrame中,若列之间的元素个数不匹配,且使用Series填充时,在DataFrame里空值会显示为NaN;当列之间元素个数不匹配,并且不使用Series填充,会报错。在指定了index 属性显示情况下,会按照index的位置进行排序,默认是 [0,1,2,3,...] 从0索引开始正序排序行。
414 0
|
5月前
|
存储 Java 数据处理
(numpy)Python做数据处理必备框架!(一):认识numpy;从概念层面开始学习ndarray数组:形状、数组转置、数值范围、矩阵...
Numpy是什么? numpy是Python中科学计算的基础包。 它是一个Python库,提供多维数组对象、各种派生对象(例如掩码数组和矩阵)以及用于对数组进行快速操作的各种方法,包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/0 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。 Numpy能做什么? numpy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++
486 1
|
6月前
|
数据采集 Web App开发 自然语言处理
新闻热点一目了然:Python爬虫数据可视化
新闻热点一目了然:Python爬虫数据可视化
|
5月前
|
Java 数据挖掘 数据处理
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(一):介绍Pandas中的两个数据结构;刨析Series:如何访问数据;数据去重、取众数、总和、标准差、方差、平均值等;判断缺失值、获取索引...
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据,如表格型数据(类似于Excel表格)。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一,它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据,并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构:Series 和 DataFrame。
597 0
|
5月前
|
Java 数据处理 索引
(numpy)Python做数据处理必备框架!(二):ndarray切片的使用与运算;常见的ndarray函数:平方根、正余弦、自然对数、指数、幂等运算;统计函数:方差、均值、极差;比较函数...
ndarray切片 索引从0开始 索引/切片类型 描述/用法 基本索引 通过整数索引直接访问元素。 行/列切片 使用冒号:切片语法选择行或列的子集 连续切片 从起始索引到结束索引按步长切片 使用slice函数 通过slice(start,stop,strp)定义切片规则 布尔索引 通过布尔条件筛选满足条件的元素。支持逻辑运算符 &、|。
297 0
|
5月前
|
数据采集 监控 数据库
Python异步编程实战:爬虫案例
🌟 蒋星熠Jaxonic,代码为舟的星际旅人。从回调地狱到async/await协程天堂,亲历Python异步编程演进。分享高性能爬虫、数据库异步操作、限流监控等实战经验,助你驾驭并发,在二进制星河中谱写极客诗篇。
Python异步编程实战:爬虫案例
|
6月前
|
数据采集 存储 XML
Python爬虫技术:从基础到实战的完整教程
最后强调: 父母法律法规限制下进行网络抓取活动; 不得侵犯他人版权隐私利益; 同时也要注意个人安全防止泄露敏感信息.
898 19
|
5月前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬虫常见陷阱:Ajax动态生成内容的URL去重与数据拼接
Python爬虫常见陷阱:Ajax动态生成内容的URL去重与数据拼接
|
5月前
|
数据采集 存储 JavaScript
解析Python爬虫中的Cookies和Session管理
Cookies与Session是Python爬虫中实现状态保持的核心。Cookies由服务器发送、客户端存储,用于标识用户;Session则通过唯一ID在服务端记录会话信息。二者协同实现登录模拟与数据持久化。

推荐镜像

更多