当前位置：主页 > python教程 > Python爬虫解析方法和爬虫实现原理浅析

Python爬虫解析方法和爬虫实现过程总结

  • 更新时间：2019-06-05 09:26:27
  • 编辑：养宜然
给寻找编程代码教程的朋友们精选了Python爬虫相关的编程文章，网友祖春桃根据主题投稿了本篇教程内容，涉及到python、爬虫解析、python、爬虫、Python爬虫解析方法和爬虫实现原理浅析相关内容，已被704网友关注，涉猎到的知识点内容可以在下方电子书获得。

参考资料

正文内容

Python爬虫解析方法和爬虫实现原理浅析

对于大多数朋友而言，爬虫绝对是学习 python 的最好的起手和入门方式。因为爬虫思维模式固定，编程模式也相对简单，一般在细节处理上积累一些经验都可以成功入门。本文想针对某一网页对  python 基础爬虫的两大解析库（  BeautifulSoup 和  lxml ）和几种信息提取实现方法进行分析，以开  python 爬虫之初见。

基础爬虫的固定模式

笔者这里所谈的基础爬虫，指的是不需要处理像异步加载、验证码、代理等高阶爬虫技术的爬虫方法。一般而言，基础爬虫的两大请求库 urllib 和  requests 中  requests 通常为大多数人所钟爱，当然  urllib 也功能齐全。两大解析库  BeautifulSoup 因其强大的  HTML 文档解析功能而备受青睐，另一款解析库  lxml 在搭配  xpath 表达式的基础上也效率提高。就基础爬虫来说，两大请求库和两大解析库的组合方式可以依个人偏好来选择。

笔者喜欢用的爬虫组合工具是：

  • requests +  BeautifulSoup
  • requests +  lxml

同一网页爬虫的四种实现方式

笔者以腾讯新闻首页的新闻信息抓取为例。

首页外观如下：

比如说我们想抓取每个新闻的标题和链接，并将其组合为一个字典的结构打印出来。首先查看 HTML 源码确定新闻标题信息组织形式。

可以目标信息存在于 em 标签下  a 标签内的文本和  href 属性中。可直接利用  requests 库构造请求，并用  BeautifulSoup 或者  lxml 进行解析。

方式一： requests +  BeautifulSoup +  select css选择器

 # select method
 import requests
 from bs4 import BeautifulSoup
 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.119 Safari/537.36'} 
 url = 'http://news.qq.com/' 
 Soup = BeautifulSoup(requests.get(url=url, headers=headers).text.encode("utf-8"), 'lxml')
 em = Soup.select('em[class="f14 l24"] a')
 for i in em:
   title = i.get_text()
   link = i['href']
   print({'标题': title, 
 '链接': link
   })

很常规的处理方式，抓取效果如下：

方式二： requests +  BeautifulSoup +  find_all 进行信息提取

 # find_all method
 import requests
 from bs4 import BeautifulSoup
 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.119 Safari/537.36'}
 url = 'http://news.qq.com/'
 Soup = BeautifulSoup(requests.get(url=url, headers=headers).text.encode("utf-8"), 'lxml') 
 em = Soup.find_all('em', attrs={'class': 'f14 l24'})for i in em:
   title = i.a.get_text()
   link = i.a['href']
   print({'标题': title,
      '链接': link
   })

同样是 requests +  BeautifulSoup 的爬虫组合，但在信息提取上采用了  find_all 的方式。效果如下：

方式三： requests +  lxml/etree +  xpath 表达式

 # lxml/etree method
 import requests
 from lxml import etree 
 headers = {  'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.119 Safari/537.36'}
 url = 'http://news.qq.com/'
 html = requests.get(url = url, headers = headers)
 con = etree.HTML(html.text)
 title = con.xpath('//em[@class="f14 l24"]/a/text()')
 link = con.xpath('//em[@class="f14 l24"]/a/@href')
 for i in zip(title, link):
   print({'标题': i[0],
 '链接': i[1]
   })

使用 lxml 库下的  etree 模块进行解析，然后使用  xpath 表达式进行信息提取，效率要略高于  BeautifulSoup +  select 方法。这里对两个列表的组合采用了  zip 方法。python学习交流群：125240963效果如下：

方式四： requests +  lxml/html/fromstring +  xpath 表达式

 # lxml/html/fromstring method
 import requests
 import lxml.html as HTML 
 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.119 Safari/537.36'}
 url = 'http://news.qq.com/'
 con = HTML.fromstring(requests.get(url = url, headers = headers).text)
 title = con.xpath('//em[@class="f14 l24"]/a/text()')
 link = con.xpath('//em[@class="f14 l24"]/a/@href')
 for i in zip(title, link):
   print({'标题': i[0],'链接': i[1]
   })

跟方法三类似，只是在解析上使用了 lxml 库下的  html.fromstring 模块。抓取效果如下：

很多人觉得爬虫有点难以掌握，因为知识点太多，需要懂前端、需要python熟练、还需要懂数据库，更不用说正则表达式、XPath表达式这些。其实对于一个简单网页的数据抓取，不妨多尝试几种抓取方案，举一反三，也更能对python爬虫有较深的理解。长此以往，对于各类网页结构都有所涉猎，自然经验丰富，水到渠成。

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python爬虫的两套解析方法和四种爬虫实现过程，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对码农之家网站的支持！

Python爬虫相关教程

  • python+selenium打印当前页面的titl和url方法

    今天小编就为大家分享一篇python+selenium打印当前页面的titl和url方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

    发布时间：2019-08-25

  • python如何声明全局变量

    python中定义全局变量，可以使用声明法，该方法是直接在当前模块中进行全局变量定义声明，使用global的声明方式，再进行引用；还可用模块法，该方法是把全局变量定义在一个单独模块中，然

    发布时间：2019-06-26

  • 机器学习：Python实践

    机器学习：Python实践

    本书系统地讲解了机器学习的基本知识，以实践为导向，使用 scikit-learn 作为编程框架，强调简单、快速地建立模型，并利用机器学习解决实际问题

    大小：124.7 MB人工智能电子书

  • Python物理学高效计算

    Python物理学高效计算

    本书由两位核工程博士编写，书中包含了物理领域的许多实际案例。通过阅读本书，读者会学到如何用Python编程语言收集、分析数据，构建软件，发布结果等技能。 感兴趣的可以下载学习

    大小：6.6 MBPython电子书

  • Python渗透测试编程技术：方法与实践

    Python渗透测试编程技术：方法与实践

    《Python渗透测试编程技术：方法与实践》由资深的网络安全教师撰写，内容围绕如何使用目前备受瞩目的Python语言进行网络安全编程展开。《Python渗透测试编程技术：方法与实践》从Python的基础讲起，系统讲述了网络安全的作用、方法论，Python在网络安全管理上的应用，以及Python在实现这些应用时相关的网络原理和技术。

    大小：167.2 MBPython编程电子书

  • 基于ArcGIS的Python编程秘笈(第2版)

    基于ArcGIS的Python编程秘笈(第2版)

    80多个编程技巧，教你如何更好地完成地理信息处理，介绍如何使用Python来创建桌面ArcGIS环境下的地理处理脚本、管理地图文档和图层、查找和修复丢失的数据链接、编辑要素类和表中的数据等

    大小：54.8 MBPython编程电子书

  • Python机器学习经典实例

    Python机器学习经典实例

    《Python机器学习经典实例》首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网

    大小：27.3MPython机器学习电子书

  • Python机器学习算法

    Python机器学习算法

    这是一本机器学习入门读物，注重理论与实践的结合，以典型的机器学习算法为例，从算法原理出发，由浅入深，详细介绍算法的理论，并配合目前流行的Python语言，从零开始，增强实际的算法实践能力

    大小：30.1 MBPython机器学习电子书

用户留言

发布评论

最新更新

热门推荐