XPath 的安裝以及使用
1 . XPath 的介紹
剛學(xué)過正則表達(dá)式，用的正順手，現(xiàn)在就把正則表達(dá)式替換掉，使用 XPath，有人表示這太坑爹了，早知道剛上來就學(xué)習(xí) XPath 多省事 啊。其實(shí)我個人認(rèn)為學(xué)習(xí)一下正則表達(dá)式是大有益處的，之所以換成 XPath ，我個人認(rèn)為是因?yàn)樗ㄎ桓鼫?zhǔn)確，使用更加便捷。可能有的人對 XPath 和正則表達(dá)式的區(qū)別不太清楚，舉個例子來說吧，用正則表達(dá)式提取我們的內(nèi)容，就好比說一個人想去天安門，地址的描述是左邊有一個圓形建筑，右邊是一個方形建筑，你去找吧，而使用 XPath 的話，地址的描述就變成了天安門的具體地址。怎么樣？相比之下，哪種方式效率更高，找的更準(zhǔn)確呢？
2 . XPath 的安裝
XPath 包含在 lxml 庫中，那么我們到哪里去下載呢？ 點(diǎn)擊此處 ，進(jìn)入網(wǎng)頁后按住 ctrl+f 搜索 lxml ，然后進(jìn)行下載，下載完畢之后將文件拓展名改為 .zip ，然后進(jìn)行解壓，將名為 lxml 的文件夾復(fù)制粘貼到 Python 的 Lib 目錄下，這樣就安裝完畢了。
3 . XPath 的使用
為了方便演示，我利用 Html 寫了個簡單的網(wǎng)頁，代碼如下所示（為了節(jié)省時(shí)間，方便小伙伴們直接進(jìn)行測試，可直接復(fù)制粘貼我的代碼）
<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>Test Html</title></head><body><div id="content"> <ul id="like"> <li>like one</li> <li>like two</li> <li>like three</li> </ul> <ul id="hate"> <li>hate one</li> <li>hate two</li> <li>hate three</li> </ul> <div id="url"> <a href="http://www.baidu.com">百度一下</a> <a href="http://www.hao123.com">好123</a> </div></div></body></html>
用谷歌瀏覽器打開這個網(wǎng)頁，然后右擊，選擇檢查，會出現(xiàn)如下所示界面
這個時(shí)候你鼠標(biāo)右擊任何一行 html 代碼，都可以看到一個 Copy，將鼠標(biāo)放上去，就可以看到 Copy XPath ，先復(fù)制下來，怎么用呢？
# coding=utf-8from lxml import etreef = open('myHtml.html','r')html = f.read()f.close()selector = etree.HTML(html)content = selector.xpath('//*[@id="like"]/li/text()')for each in content: print each看看打印結(jié)果
like onelike twolike three
很顯然，將我們想要的內(nèi)容打印下來了，注意我們在 xpath() 中使用了 text() 函數(shù)，這個函數(shù)就是獲取其中的內(nèi)容，但是如果我們想獲取一個屬性，該怎么辦？比如說我們想得到 html 中的兩個鏈接地址，也就是 href 屬性，我們可以這么操作
content = selector.xpath('//*[@id="url"]/a/@href')for each in content: print each這個時(shí)候的打印結(jié)果就是
http://www.baidu.comhttp://www.hao123.com
看到現(xiàn)在大家大概也就對 xpath() 中的符號有了一定的了解，比如一開始的 // 指的就是根目錄，而 / 就是父節(jié)點(diǎn)下的子節(jié)點(diǎn)，其他的 id 屬性也是一步一步從上往下尋找的，由于這是一種樹結(jié)構(gòu)，所以也難怪方法的名字為 etree()。
4 . XPath 的特殊用法
<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title></head><body><div id="likeone">like one</div><div id="liketwo">like two</div><div id="likethree">like three</div></body></html>
面對上面的一個網(wǎng)頁，我們應(yīng)該如何獲取到三行的內(nèi)容的 ? 嗯哼，很簡單，我寫三個 XPath 語句不就好了，so easy 。 如果真是這樣，那么我們的效率好像是太低了一點(diǎn)，仔細(xì)看看這三行 div 的 id 屬性，好像前四個字母都是 like, 那就好辦了，我們可以使用 starts-with 對這三行進(jìn)行同時(shí)提取，如下所示
content = selector.xpath('//div[starts-with(@id,"like")]/text()')
不過這樣有一點(diǎn)麻煩的地方，我們就需要手動的去寫 XPath 路徑了，當(dāng)然也可以復(fù)制粘貼下來在進(jìn)行修改，這就是提升復(fù)雜度來換取效率的問題了。再來看看標(biāo)簽嵌套標(biāo)簽的提取情況
<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title></head><body><div id="content"> <div id="text"> <p>hello <b> world <font color="#ffe4c4"> Python </font> </b> </p> </div></div></body></html>
像上面這樣的一個網(wǎng)頁，如果我們想獲取到 hello world Python 語句，該怎么獲取呢？很明顯這是一種標(biāo)簽嵌套標(biāo)簽的情況，我們按照正常情況進(jìn)行提取，看看結(jié)果如何
content = selector.xpath('//*[@id="text"]/p/text()')for each in content: print each運(yùn)行之后，很遺憾的，只打印出了 hello 字樣，其他字符丟失了，該怎么辦呢？這種情況可以借助于 string(.)如下所示
content = selector.xpath('//*[@id="text"]/p')[0]info = content.xpath('string(.)')data = info.replace('/n','').replace(' ','')print data這樣就可以打印出正確內(nèi)容了，至于第三行為什么存在，你可以將其去掉看看結(jié)果，到時(shí)候你自然就明白了。
Python 并行化的簡單介紹
有人說 Python 中的并行化并不是真正的并行化，但是多線程還是能夠顯著提高我們代碼的執(zhí)行效率，為我們節(jié)省下來一大筆時(shí)間，下面我們就針對單線程和多線程進(jìn)行時(shí)間上的比較。
# coding=utf-8import requestsfrom multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPoolimport timedef getsource(url): html = requests.get(url)if __name__ == '__main__': urls = [] for i in range(50, 500, 50): newpage = 'http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=' + str(i) urls.append(newpage) # 單線程計(jì)時(shí) time1 = time.time() for i in urls: print i getsource(i) time2 = time.time() print '單線程耗時(shí) : ' + str(time2 - time1) + ' s' # 多線程計(jì)時(shí) pool = ThreadPool(4) time3 = time.time() results = pool.map(getsource, urls) pool.close() pool.join() time4 = time.time() print '多線程耗時(shí) : ' + str(time4 - time3) + ' s'
打印結(jié)果為
http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=50http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=100http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=150http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=200http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=250http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=300http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=350http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=400http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=450單線程耗時(shí) : 7.26399993896 s多線程耗時(shí) : 2.49799990654 s
至于以上鏈接為什么設(shè)置間隔為 50，是因?yàn)槲野l(fā)現(xiàn)在百度貼吧上沒翻一頁，pn 的值就會增加 50。 通過以上結(jié)果我們發(fā)現(xiàn)，多線程相比于單線程效率提升了太多太多。至于以上代碼中多線程的使用，我就不再過多講解，我相信只要接觸過 Java 的人對多線程的使用不會陌生，其實(shí)都是大差不差。沒有接觸過 Java ？那就對不起了，以上代碼請自行消化吧。
實(shí)戰(zhàn) -- 爬取當(dāng)當(dāng)網(wǎng)書籍信息
一直以來都在當(dāng)當(dāng)網(wǎng)購買書籍，既然學(xué)會了如何利用 Python 爬取信息，那么首先就來爬取一下當(dāng)當(dāng)網(wǎng)中的書籍信息吧。本實(shí)戰(zhàn)完成之后的內(nèi)容如下所示
在當(dāng)當(dāng)網(wǎng)中搜索 Java ，出現(xiàn)了89頁內(nèi)容，我選擇爬取了前 80 頁，而且為了比較多線程和單線程的效率，我特意在這里對二者進(jìn)行了比較，其中單線程爬取所用時(shí)間為 67s，而多線程僅為 15s 。
如何爬取網(wǎng)頁，在上面 XPath 的使用中我們也已經(jīng)做了介紹，無非就是進(jìn)入網(wǎng)頁，右擊選擇檢查，查看網(wǎng)頁 html 代碼，然后尋找規(guī)律，進(jìn)行信息的提取，在這里就不在多介紹，由于代碼比較短，所以在這里直接上源代碼。
# coding=utf8import requestsimport reimport timefrom lxml import etreefrom multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPoolimport sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')def changepage(url, total): urls = [] nowpage = int(re.search('(/d+)', url, re.S).group(1)) for i in range(nowpage, total + 1): link = re.sub('page_index=(/d+)', 'page_index=%s' % i, url, re.S) urls.append(link) return urlsdef spider(url): html = requests.get(url) content = html.text selector = etree.HTML(content) detail = [] detail = selector.xpath('//*[@id="component_0__0__6612"]/li/p[3]/span[1]/text()') saveinfo(title,detail)def saveinfo(title, detail): length1 = len(title) for i in range(0, length1 - 1): f.writelines(title[i] + '/n') f.writelines(detail[i] + '/n/n')if __name__ == '__main__': pool = ThreadPool(4) f = open('info.txt', 'a') url = 'http://search.dangdang.com/?key=Java&act=input&page_index=1' urls = changepage(url, 80) time1 = time.time() pool.map(spider, urls) pool.close() pool.join() f.close() print '爬取成功！' time2 = time.time() print '多線程耗時(shí) : ' + str(time2 - time1) + 's' # time1 = time.time() # for each in urls: # spider(each) # time2 = time.time() # f.close() # print '單線程耗時(shí) : ' + str(time2 - time1) + 's'可見，以上代碼中的知識，我們都在介紹 XPath 和 并行化 中做了詳細(xì)的介紹，所以閱讀起來十分輕松。
好了，到今天為止，Python 爬蟲相關(guān)系列的文章到此結(jié)束，謝謝你的觀看。
新聞熱點(diǎn)
疑難解答
圖片精選
