Python爬虫常用库介绍(requests、BeautifulSoup、lxml、json)
1、requests库http协议中,最常用的就是GET方法: import requests response = requests.get('http://www.baidu.com') print(response.status_code) # 打印状态码 print(response.url) 打印请求url print(response.headers) 打印头信息 print(response.cookies) 打印cookie信息 print(response.text) 以文本形式打印网页源码 print(response.content) 以字节流形式打印 ? 除此GET方法外,还有许多其他方法:requests requests.get(http://httpbin.org/get) requests.post(http://httpbin.org/post) requests.put(http://httpbin.org/put) requests.delete(http://httpbin.org/delete) requests.head() requests.options(') ?2、BeautifulSoup库BeautifulSoup库主要作用:
Soup文档可以使用find()和find_all()方法以及selector方法定位需要的元素:1. find_all()方法
find_all(name,attrs,recursive,string,limit,**kwargs)
@PARAMS:
name: 查找的value,可以是string,list,function,真值或者re正则表达式
attrs: 查找的value的一些属性,class等。
recursive: 是否递归查找子类,bool类型
string: 使用此参数,查找结果为string类型;如果和name搭配,就是查找符合name的包含string的结果。
limit: 查找的value的个数
**kwargs: 其他一些参数
? 2. find()方法
3、select()方法
select方法介绍示例: <html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title" name="dromouse"><b>The Dormouse's story</b></p>
<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" class="sister" id="link1"><!-- Elsie --></a>,<a href="http://example.com/lacie" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>
<p class="story">...</p>
"""
在写css时,标签名不加任何修饰,类名前加点,id名前加 #,我们可以用类似的方法来筛选元素,用到的方法是soup.select(),返回类型是list。 ? (1).通过标签名查找 print(soup.select(title')) 筛选所有为title的标签,并打印其标签属性和内容 # [<title>The Dormouse's story</title>] a筛选所有为a的标签 [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>,<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>] b筛选所有为b的标签,并打印 [<b>The Dormouse's story</b>] ? (2).通过类名查找 print soup.select(.sister') 查找所有class为sister的标签,并打印其标签属性和内容 ? (3).通过id名查找 #link1') 查找所有id为link1的标签,并打印其标签属性和内容[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>] ? (4).组合查找 组合查找即和写class文件时,标签名与类名、id名进行的组合原理是一样的,例如查找p标签中,id等于link1的内容,二者需要空格分开。 p #link1[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>] ? 直接子标签查找 "head > title"[<title>The Dormouse's story</title>] ? (5).属性查找 查找时还可以加入属性元素,属性需要用中括号括起来,注意属性和标签属于同一节点,所以中间不能加空格,否则会无法匹配到。 [<title>The Dormouse's story</title>] a[href="http://example.com/elsie"][<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>] ? 属性仍然可以与上述查找方式组合,不在同一节点的空格隔开,同一节点的不加空格。 p a[href="http://example.com/elsie"][<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>] ? BeautifulSoup库例句:from bs4 BeautifulSoup requests f = requests.get(url,headers=headers) soup = BeautifulSoup(f.text,lxml) for k in soup.find_all(div',class_=pl2'): 找到div并且class为pl2的标签 b = k.find_all(') 在每个对应div标签下找a标签,会发现,一个a里面有四组span n.append(b[0].get_text()) 取第一组的span中的字符串 ? 3、lxml库lxml 是 一个HTML/XML的解析器,主要的功能是如何解析和提取 HTML/XML 数据。示例如下: 使用 lxml 的 etree 库 from lxml etree text = ''' <div> <ul> <li class="item-0"><a href="link1.html">first item</a></li> <li class="item-1"><a href="link2.html">second item</a></li> <li class="item-inactive"><a href="link3.html">third item</a></li> <li class="item-1"><a href="link4.html">fourth item</a></li> <li class="item-0"><a href="link5.html">fifth item</a> # 注意,此处缺少一个 </li> 闭合标签 </ul> </div> ''' 利用etree.HTML,将字符串解析为HTML文档 html = etree.HTML(text) 按字符串序列化HTML文档 result = etree.tostring(html) print(result) ? 输出结果如下:
可以看到。lxml会自动修改HTML代码。例子中不仅补全了li标签,还添加了body,html标签。 4、json库
1. json.dumps的使用!/usr/bin/python json data = [ { name' : 张三age' : 25},{ 李四' : 26} ] jsonStr1 = json.dumps(data) 将python对象转为JSON字符串 jsonStr2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=4,separators=(,:让JSON数据格式化输出,sort_keys:当key为文本,此值为True则按顺序打印,为False则随机打印 jsonStr3 = json.dumps(data,ensure_ascii=False) 将汉字不转换为unicode编码 print(jsonStr1) print(---------------分割线------------------(jsonStr2) print(jsonStr3) ? 输出结果:
2. json.loads的使用} ] jsonStr = json.dumps(data) (jsonStr) jsonObj = json.loads(jsonStr) (jsonObj) 获取集合第一个 for i in jsonObj: print(i[']) ? 输出结果为:
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