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实战讲解四种不同爬虫解析数据方法,必须掌握!

1前言爬虫解析数据有很多种,爬取不同的数据,返回的数据类型不一样,有html、json、xml、文本(字符串)等多种格式!掌握这四种解析数据的方式,无论什么样的数据格式都可以轻松应

1

前言

爬虫解析数据有很多种,爬取不同的数据,返回的数据类型不一样,有htmljsonxml文本字符串)等多种格式!

掌握这四种解析数据的方式,无论什么样的数据格式都可以轻松应对处理。

这四种方式分别是:1.xpath2.bs43.json4.正则。

下面以实战方式讲解这四种技术如何使用!!!

2

Xpath


1.请求数据

请求链接如下,以小说网站:新笔趣阁,为案例进行讲解

http://www.xbiquge.la/xuanhuanxiaoshuo/

导入相应的库

import requests
from lxml import etree

开始请求数据

headers = {
            'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3947.100 Safari/537.36',
        }
url="http://www.xbiquge.la/xuanhuanxiaoshuo/"
res = requests.get(url,headers=headers)
res.encoding = 'utf-8'
text = res.text

2.解析数据

比如我们要获取下面这些数据(小说名称)

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

分析网页标签

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

数据在class="l"-> ul ->li标签中

selector = etree.HTML(text)
list = selector.xpath('//*[@class="l"]/ul/li')

解析li中数据

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

可以看到,数据在li->span->a 标签中

for i in list:
    title = i.xpath('.//span/a/text()')
    href = i.xpath('.//span/a/@href')
    print(title)
    print(href)
    print("--------")

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

3

Bs4


1.请求数据

请求链接如下,同样以小说网站:新笔趣阁,为案例进行讲解

http://www.xbiquge.la/xuanhuanxiaoshuo/

导入相应的库

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

开始请求数据

headers = {
            'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3947.100 Safari/537.36',
        }
url="http://www.xbiquge.la/xuanhuanxiaoshuo/"
res = requests.get(url,headers=headers)
res.encoding = 'utf-8'
text = res.text

2.解析数据

比如我们要获取下面这些数据(小说名称)

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

分析网页标签

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

可以看到,数据在span中(class="s2") 标签中


法一

###法一
list = soup.find_all(attrs={'class':'s2'})
for i in list:
    print(i.a.get_text())
    print(i.a.get("href"))
    print("--------")
print(len(list))

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=


法二

####法二
# 获取所有的链接
all_link = [(link.a['href'], link.a.get_text()) for link in soup.find_all('li')]
for i in all_link:
   print(i)

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

4

json


1.请求数据

请求链接如下,获取ip定位,为案例进行讲解

https://restapi.amap.com/v3/ip?key=0113a13c88697dcea6a445584d535837&ip=123.123.123.123

导入相应的库

import requests
import json

开始请求数据

ip = "123.123.123.123"
url="https://restapi.amap.com/v3/ip?key=0113a13c88697dcea6a445584d535837&ip="+str(ip)
res = requests.get(url,headers=headers)
res.encoding = 'utf-8'
text = res.text

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=


2.解析数据

比如我们要获取下面这些数据(省份和城市

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

text = res.text
print(text)
##text不是json类型的话,则转为json类型
text = json.loads(text)
print("省份="+text['province']+",城市="+text['city'])

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

5

正则表达式


1.请求数据

请求链接如下,以小说网站:新笔趣阁,为案例进行讲解

http://www.xbiquge.la/xuanhuanxiaoshuo/

导入相应的库

import requests
import re

开始请求数据

headers = {
            'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3947.100 Safari/537.36',
        }
url="http://www.xbiquge.la/xuanhuanxiaoshuo/"
res = requests.get(url,headers=headers)
res.encoding = 'utf-8'
text = res.text

2.解析数据

比如我们要获取下面这些数据(小说名称)

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

分析网页html

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

可以看到,数据在li->span->a 标签中,a标签前有“《”,后有“》”

pattern = re.compile('《.*?》')
items = re.findall(pattern, text)
for i in items:
    print(i)

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

6

总结

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=

1.以实战方式讲解了四种不同解析数据的方式

2.讲解过程一步一步截图说明,方便小白入门学习!

3.本文干货满满,推荐收藏!收藏!收藏!

如果大家对本文代码源码感兴趣,扫码关注『Python爬虫数据分析挖掘』后台回复:四种解析 ,获取完整代码!

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watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=



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宅_OTKAU_370
这个家伙很懒,什么也没留下!
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