前言
我们都知道,爬虫获取页面的响应之后,最关键的就是如何从繁杂的网页中把我们需要的数据提取出来,
python从网页中提取数据的包很多,常用的解析模块有下面的几个:
-
BeautifulSoup API简单 但解析速度慢,不推荐使用
-
lxml 由C语言编写的xml解析库(libxm2),解析速度快 但是API复杂
-
Scrapy 综合以上两者优势实现了自己的数据提取机制,被称为Selector选择器。
它是由lxml库构建的,并简化了API ,先通过XPath或者CSS选择器选中要提取的数据,然后进行提取
Scrapy选择器构建于 lxml 库之上,这意味着它们在速度和解析准确性上非常相似。
Selector选择器的用法
下面我们以 Scrapy Shell 和 Scrapy 文档服务器的一个样例页面(http://doc.scrapy.org/en/latest/_static/selectors-sample1.html)为示例
来了解选择器的基本用法:
构造选择器
Scrapy selector 可以以 文字(Text),二进制(content)或 TextResponse 构造的 Selector。其根据输入类型自动选择最优的分析方法
以文字构造:
以 response 构造:
以二进制构造:
使用选择器
这里强烈推荐使用 scrapy shell 来进行调试!
1. 为什么要使用 scrapy shell ?
当我们需要爬取某个网站,然后提取数据的时候,要用到 xpath css 或者正则提取方法等
但是有时候这些xpath 或者css 语句不一定一次就能写对,有时候需要我们不断地去调试。
可能有些人会说,我每写一次然后重新去请求,输出结果测试一下就知道了。只能说这种做法就比较愚蠢了,如果遇到那种容易封IP的网站,你这样频繁的去请求测试,测不了几次,你的ip就被封了
这时候,我们要使用 scrapy shell 去调试,测试成功后,在拷贝到我们的项目中就可以了
2. 如何使用 scrapy shell?
首先打开 Shell, 然后输入命令 scrapy shell url
cmd中运行如下:
当然在 pycharm中, 也可以使用
当 shell 载入后,将获得名为 response 的 shell 变量,url 响应的内容保存在 response 的变量中,可以直接使用以下方法来获取属性值
由于在 response 中使用 XPath、CSS 查询十分普遍,因此,Scrapy 提供了两个实用的快捷方式:
比如,我们获取该网页下的 title 标签,方法如下:
.xpath() 以及 .css() 方法返回一个类 SelectList 的实例,它是一个新选择器的列表。这个 API 可以用来快速的提取嵌套数据。
为了提取真实的原文数据,需要调用 .extract() 等方法
提取数据
extract(): 返回选中内容的Unicode字符串。
extract_first(): 返回其中第一个Selector对象调用extract方法。通常SelectorList中只含有一个Selector对象的时候选择调用该方法,同时可以设置默认值。
re(): 使用正则表达式来提取选中内容中的某部分。
举个例子
re_first(): 返回SelectorList对象中的第一个Selector对象调用re方法。
css语法简单介绍
" * " 选择所有节点
" # container " 选择id为container的节点
" .container " 选择class包含container的节点
"li a " 选择 所有 li 下的所有 a 节点
"ul + p" 选择所有ul后面的第一个p元素
"#container > ul" 选择id为container的第一个ul节点
"a[class] " 选取所有有class属性的a元素
"a[href="http://b.com"]" 含有href="http://b.com"的a元素
"a[href*='job'] " 包含job的a元素
"a[href^='https'] " 开头是https的a元素
"a[href$='cn']" 结尾是cn的a元素
我们以上面的样例网页为例
下面是样例的html的源码
css用法实例
css用法实战
目标地址:中国大学校花网
http://www.xiaohuar.com/hua/
爬虫整体思路:
1、先将总页数拿下来
2、根据总页数循环去拿每张图片地址
3、再请求图片链接,将图片保存到本地
F12打开浏览器开发者工具,找到尾页再网页源码中的位置
可以看到尾页链接在 a 标签列表里面的末尾,在 css 中我们可以使用切片的方法来获取最后一个值
语法如下:
同样的方法(不细说了),我们获取图片的地址和名称
语法如下:
下面是调试窗口:
因为只是用来测试,所以我只爬了前几页,如果想爬全部,将循环的页数改成 total_pages 即可
最终效果如下:
不到2分钟,就全部爬完了,因为是爬虫基础入门的教程,所以就没用异步的爬虫框架,下面是源码:
往期热门:
本篇文章来源于: 菜鸟学Python
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