Xpath提取数据

古城微笑少年丶 2022-04-24 19:48 204阅读 0赞

# 一、什么是Xpath？ #

XML 指可扩展标记语言（EXtensible Markup Language）  
XML 是一种标记语言，很类似 HTML  
XML 的设计宗旨是传输数据，而非显示数据  
XML 的标签需要我们自行定义。  
XML 被设计为具有自我描述性。  
XML 是 W3C 的推荐标准  
W3School 官方文档：[http://www.w3school.com.cn/xml/index.asp][http_www.w3school.com.cn_xml_index.asp]

XML 和 HTML 的区别：

![20190429193833380.png][]

# 二、xpath中的节点关系 #

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDIzOTU0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

## 1、xpath中的节点关系 ##

### 父节点 ###

每个元素以及属性都有一个父。  
下面是一个简单 XML 例子中，book 元素是 title、author、year 以及 p

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDIzOTU0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

### 子节点 ###

元素节点可有零个、一个或多个子。  
在下面的例子中，title、author、year 以及 price 元素都是 book 元素的子：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDIzOTU0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

### 同胞节点 ###

拥有相同的父的节点  
在下面的例子中，title、author、year 以及 price 元素都是同胞：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDIzOTU0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

### 先辈节点 ###

某节点的父、父的父，等等。  
在下面的例子中，title 元素的先辈是 book 元素和 bookstore 元素

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDIzOTU0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

### 后辈节点 ###

某个节点的子，子的子，等等。  
在下面的例子中，bookstore 的后代是 book、title、author、year 以及 price 元素：

## ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDIzOTU0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][] ##

# 三、xpath的用法 #

## 1、选取节点 ##

XPath 使用路径表达式来选取 XML 文档中的节点或者节点集。这些路径表达式和我  
们在常规的电脑文件系统中看到的表达式非常相似。

了最常用的路径表达式：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDIzOTU0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

id  获取id 的属性值

starts-with 顾名思义，匹配一个属性开始位置的关键字  -- 模糊定位

contains 匹配一个属性值中包含的字符串  -- 模糊定位

text()  函数文本定位

last()  函数位置定位

## 2、语法 ##

在python中用xpath时，需要用到lxml模块，这是python的第三方模块，可以通过命令 pip insall lxml下载该模块

或者也可以在pycharm中的setting的project Interpreter 里面进行下载

# 引入模块
    from  lxml import  etree
    
    # 使用etree.HTML(text)，将文字信息转化成一个树形结构
    tree = etree.HTML(text) #将文档生成一棵树
    
    # 之后就可以通过生成的文档树 tree 来查找节点

## 2、具体案例 ##

### (1) 爬取腾讯招聘 ###

爬取腾讯招聘网页中所有python的北京职位，要求爬出对应的职位名称，职位类别，职位人数，职位地址及职位招聘时间

需要注意的是，在发起网络请求时，需要在请求头部，也就是request header 中加入 User-Agent 及对应的浏览器表示，腾讯招聘通过此项数据来进行反爬虫，由于我们使用的是程序，不具备此项，所以需要加入此项来伪装成一个浏览器。

还需要注意的是，原网页中一些节点在我们进行爬取之后在本地生成的文件中，可能不会显示，所以进行选取节点时，要根据生成的本地文件的节点来进行节点选取。

还需要注意的是：爬取一个表格中所有数据时，最好选取到这几项数据所在的父节点，进行循环遍历提取，如果在数据的上面几层几点进行遍历提取，可能会由于数据缺失，造成遍历时，索引错误

具体代码：

# 分析接口
    # 第一页： 'https://hr.tencent.com/position.php?lid=&tid=&keywords=python&start=0#a'
    # 第二页： 'https://hr.tencent.com/position.php?lid=&tid=&keywords=python&start=10#a'
    # 第三页： 'https://hr.tencent.com/position.php?lid=&tid=&keywords=python&start=20#a'
    # 第n页：start = (n-1)*10
    
    import requests
    from lxml import etree
    
    
    # 定义一个函数，用来判断空
    def getDataFormList(temp_list):
        if len(temp_list) > 0:
            return temp_list[0]
        else:
            return ''
    
    
    page = 1
    # for page in range(1, 59, 1)
    while True:
        # 生成url
        url = 'https://hr.tencent.com/position.php?lid=&tid=&keywords=python&start=' + str((page - 1) * 10)
    
        print('第%s页网址'%(page),url)
        # 由于服务器可能使用了反爬虫策略，所以我们应该将自己伪装成一个浏览器
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'
        }
    
        # 网络访问
        response = requests.get(url, headers=headers)
        # with open('python.html', 'w', encoding='utf-8') as fp:
        #     fp.write(response.text)
    
        # 数据提取
        tree = etree.HTML(response.text)
        tr_list = tree.xpath('//table[@class="tablelist"]/tr')
        # 由于存在表头和表尾，所以去掉表头和表尾的tr标签节点
        tr_list.pop(0)  # 删除表头
        tr_list.pop()  # 删除表尾
        # 剩下的是10个职位数据信息
        if len(tr_list) == 0:
            print('超出页码范围')
            break
    
        for tr in tr_list:
            td_list = tr.xpath('./td')
    
            # 需要职位名称，类别，人数，地点，发布时间
            # 名称
            job_name_list = td_list[0].xpath('./a/text()')
            job_name = getDataFormList(job_name_list)
            # print(job_name)
            # 类别
            job_type_list = td_list[1].xpath('./text()')
            job_type = getDataFormList(job_type_list)
            # 人数
            job_number_list = td_list[2].xpath('./text()')
            job_number = getDataFormList(job_number_list)
            # 地点
            job_addr_list = td_list[3].xpath('./text()')
            job_addr = getDataFormList(job_addr_list)
            # 发布时间
            job_time_list = td_list[4].xpath('./text()')
            job_time = getDataFormList(job_time_list)
    
        print('第%s页数据'%(page),job_name, job_type, job_number, job_addr, job_time)
        page += 1
        # print(tr_list)
        # print(len(tr_list))

运行结果：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDIzOTU0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

### (2)爬取扇贝网 ###

爬取 https://www.shanbay.com/wordlist/110521/232414/?page 中三页所有的单词信息

具体代码

import requests
    from lxml import etree
    base_url = 'https://www.shanbay.com/wordlist/110521/232414/?page=%d'
    
    # 判空
    def getDataformList(temple_list):
        if len(temple_list)>0:
            return temple_list[0]
        else:
            return ''
    
    for page in range(1, 4, 1):
        url = base_url % (page)
        print(url)
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'
    
        }
        response = requests.get(url, headers=headers)
        # with open('shanbei.html', 'w', encoding=response.encoding) as fp:
        #     fp.write(response.text)
        tree = etree.HTML(response.text)
        tr_list = tree.xpath('//div[@class="span8"]/table/tbody/tr[@class="row"]')
        # print(tr_list)
        for tr in tr_list:
    
            # 英文
            English_list = tr.xpath('.//td[@class="span2"]/strong/text()')
            English = getDataformList(English_list)
    
    
            # 汉语
            Chinese_list = tr.xpath('.//td[@class="span10"]/text()')
            Chinese = getDataformList(Chinese_list).replace('\n','')
    
            print(English+':'+Chinese)
            with open('shanbei.txt','a',encoding=response.encoding) as fp:
                fp.write(English+'\t'+Chinese+'\n')

运行结果;

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDIzOTU0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

## 3、拼接路径 ##

拼接路径用到了python自带的urllib模块

具体用法如下：

from urllib import request
    # request 用法
    # request.urljoin(base= '请求路径', url='相对路径' )
    base_url = 'http://www.langlang2017.com/index.html'
    src = 'fengjing,png'
    full_url = request.urljoin(base_url,src)
    print(full_url)

运行结果：

![20190429220653810.png][]

[http_www.w3school.com.cn_xml_index.asp]: http://www.w3school.com.cn/xml/index.asp
[20190429193833380.png]: /images/20220212/2369c56ff29e4d5197d5a73879c46083.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDIzOTU0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220212/2b05f93470624b379b10119056a1f757.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDIzOTU0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220212/3e7d6e4e56644f208318a7a1e1066be5.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDIzOTU0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220212/5e1ef5485b654a6c89ca39f7fe721a04.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDIzOTU0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220212/f1e6731c125c40bf8ebe249110b4e377.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDIzOTU0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20220212/42b937717d9243ac8ce8cc1cb4836ceb.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDIzOTU0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20220212/faa3fe398e2d4be8ae8f621a923a4a8d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDIzOTU0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20220212/594df35ffde0415aaf5a28e054cb4c54.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDIzOTU0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20220212/146e4be73fe0458da960bfb325bb743b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDIzOTU0MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20220212/e8b017a5d1bf48bba18deb3b781b7f43.png
[20190429220653810.png]: /images/20220212/40e66019562b4cc4a8be9c3177c5317a.png