05 requests模块进阶

一、简介

1.下载：pip install lxml

推荐使用douban提供的pipy国内镜像服务，如果想手动指定源，可以在pip后面跟-i 来指定源，比如用豆瓣的源来安装web.py框架：

pip install web.py -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

2.导包

from lxml import etree

3.xpath解析原理：

实例化一个etree对象，然后将即将被解析的页面源码数据加载到该对象中。
通过调用etree对象中的xpath方法，结合着xpath表达式进行标签定位和数据提取

4.如何实例化一个etree对象：

　　将html文档或者xml文档转换成一个etree对象，然后调用对象中的方法查找指定的节点

本地文件：将本地的一个html文档中的数据加载到etree对象中, 使用的比较少

tree = etree.parse(文件名fileName)

tree.xpath("xpath表达式")

网络数据：将互联网爬取到的页面源码数据加载到该对象中

tree = etree.HTML(网页内容字符串page_text)

tree.xpath("xpath表达式")

启动和关闭插件 ctrl + shift + x

二、常用xpath表达式

首先，本地新建一个html文档，所以要使用etree.parse(fileName)

<html lang="en">

<head>

    <meta charset="UTF-8" />

    <title>测试bs4</title>

</head>

<body>

    <div>

        <p>百里守约</p>

    </div>

    <div class="song">

        <p>李清照</p>

        <p>王安石</p>

        <p>苏轼</p>

        <p>柳宗元</p>

        <a href="http://www.song.com/" title="赵匡胤" target="_self">

            <span>this is span</span>

        宋朝是最强大的王朝，不是军队的强大，而是经济很强大，国民都很有钱</a>

        <a href="" class="du">总为浮云能蔽日,长安不见使人愁</a>

        <img src="http://www.baidu.com/meinv.jpg" alt="" />

    </div>

    <div class="tang">

        <ul>

            <li><a href="http://www.baidu.com" title="qing">清明时节雨纷纷,路上行人欲断魂,借问酒家何处有,牧童遥指杏花村</a></li>

            <li><a href="http://www.163.com" title="qin">秦时明月汉时关,万里长征人未还,但使龙城飞将在,不教胡马度阴山</a></li>

            <li><a href="http://www.126.com" alt="qi">岐王宅里寻常见,崔九堂前几度闻,正是江南好风景,落花时节又逢君</a></li>

            <li><a href="http://www.sina.com" class="du">杜甫</a></li>

            <li><a href="http://www.dudu.com" class="du">杜牧</a></li>

            <li><b>杜小月</b></li>

            <li><i>度蜜月</i></li>

            <li><a href="http://www.haha.com" id="feng">凤凰台上凤凰游,凤去台空江自流,吴宫花草埋幽径,晋代衣冠成古丘</a></li>

        </ul>

    </div>

</body></html>

页面显示如下

层级&索引定位

#找到class属性值为tang的div的直系子标签ul下的第二个子标签li下的直系子标签a

//div[@class="tang"]/ul/li[2]/a

下面这三个结果相同

r = tree.xpath('/html/head/title')

r = tree.xpath('/html//title')

r = tree.xpath('//title')

r = tree.xpath('//p')            # 所有的p标签

标签定位：

//div[@class="song"]     # 找到class属性值为song的div标签

模糊匹配：

//div[contains(@class, "ng")]       # class属性值包含ng的div

//div[starts-with(@class, "ta")]    # class属性以ta开头的div

取属性：

//div[@class="tang"]//li[2]/a/@href

r = tree.xpath('//div[@class="song"]/img/@src')

print(r)

取文本： /text()直系的文本内容 //text()所有的文本内容

//div[@class="song"]/p[1]/text()     # /表示获取某个标签下的文本内容

//div[@class="tang"]//text()         # //表示获取某个标签下的文本内容和所有子标签下的文本内容

# 获得的是列表，只不过里面只有一个元素

r = tree.xpath('//div[@class="song"]/p[4]/text()')

print(r)

r = tree.xpath('//div[@class="song"]/p[4]/text()')[0]

print(r)

r = tree.xpath('//div[@class="song"]//text()')

print(r)

逻辑运算：

# 找到href属性值为空且class属性值为du的a标签

//a[@href="" and @class="du"]

三、案例

案例1：解析图片数据：http://pic.netbian.com/4kmeinv/

查看：网址鼠标悬浮上去会有图片名称，所以爬取图片以及对应的名称，要提前确定不是动态加载的。

import requests

from lxml import etree

headers = {

    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36'

}

url = 'http://pic.netbian.com/4kdongman/'

response = requests.get(url=url,headers=headers)

# response.encoding = 'utf-8'                                           #手动设定响应数据的编码

page_text = response.text

#数据解析（图片地址，图片名称）

tree = etree.HTML(page_text)

li_list = tree.xpath('//div[@class="slist"]/ul/li')        

for li in li_list:

    #局部内容解析一定是以./开头。etree和element都可以调用xpath

    img_src = 'http://pic.netbian.com'+li.xpath('./a/img/@src')[0]      # 解析出来的没有域名，要加上

    img_name = li.xpath('./a/img/@alt')[0]                              #不要忘记前面加点号，表示从当前li标签开始

    img_name = img_name.encode('iso-8859-1').decode('gbk')              #处理中文乱码的通用形式

    img_data = requests.get(url=img_src,headers=headers).content

    img_path = './qiutuLibs/'+img_name+'.jpg'

    with open(img_path,'wb') as fp:

        fp.write(img_data)

        print(img_name,'下载成功！！！')

解析：
1.

li_list = tree.xpath('//div[@class="slist"]/ul/li')

print(li_list)                                    # 返回的是一个element类型的数据对象

li标签里面有a标签，然后再里面是img标签, 然后有一个src属性和alt属性

img_src = 'http://pic.netbian.com'+li.xpath('./a/img/@src')[0]                    # 解析出来的没有域名，要加上

img_name = li.xpath('./a/img/@alt')[0]

3. 出现乱码，有两种解决策略：

（1）对整体设定响应数据的编码

手动设定响应数据的编码，查看页面是用哪种编码方式是utf-8，还是gbk等。如果这种方式不行，用下面的方式

response.encoding = 'utf-8'

（2）针对具体的内容手动设定

img_name = img_name.encode('iso-8859-1').decode('gbk')     #处理中文乱码的通用形式

案例2：xpath解析-boss直聘

import requests

from lxml import etree

import json

headers = {

    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36'

}

url = 'https://www.zhipin.com/job_detail/?query=python%E7%88%AC%E8%99%AB&city=101010100&industry=&position='

page_text = requests.get(url=url, headers=headers).text

# 数据解析：jobName，salary，company，jobDesc

tree = etree.HTML(page_text)

li_list = tree.xpath('//div[@class="job-list"]/ul/li')

job_data_list = []

for li in li_list:

    job_name = li.xpath('.//div[@class="info-primary"]/h3/a/div/text()')[0]  # 记得后面加[0]

    salary = li.xpath('.//div[@class="info-primary"]/h3/a/span/text()')[0]

    company = li.xpath('.//div[@class="company-text"]/h3/a/text()')[0]

    detail_url = 'https://www.zhipin.com' + li.xpath('.//div[@class="info-primary"]/h3/a/@href')[0]

    # 详情页的页面源码数据

    detail_page_text = requests.get(url=detail_url, headers=headers).text

    detail_tree = etree.HTML(detail_page_text)

    job_desc = detail_tree.xpath('//*[@id="main"]/div[3]/div/div[2]/div[2]/div[1]/div//text()')

    job_desc = ''.join(job_desc)

    dic = {

        'job_name': job_name,

        'salary': salary,

        'company': company,

        'job_desc': job_desc

    }

    job_data_list.append(dic)

fp = open('job.json', 'w', encoding='utf-8')

json.dump(job_data_list, fp, ensure_ascii=False)

fp.close()

print('over')

解析：

1. 因为有br标签，所以用//

job_desc = detail_tree.xpath('//*[@id="main"]/div[3]/div/div[2]/div[2]/div[1]/div//text()')

print(job_desc)

2. 输出的是列表，里面是元素

所以，字符串拼接

job_desc = detail_tree.xpath('//*[@id="main"]/div[3]/div/div[2]/div[2]/div[1]/div//text()')

job_desc = ''.join(job_desc)

print(job_desc)

最终文件

案例3：xpath解析-热门城市全国城市名称 https://www.aqistudy.cn/historydata

import requests

from lxml import etree

headers = {

    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36'

}

url = 'https://www.aqistudy.cn/historydata/'

page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text

tree = etree.HTML(page_text)

city_list = tree.xpath('//div[@class="bottom"]/ul/li/a/text() | //div[@class="bottom"]/ul/div[2]/li/a/text()')  # 逻辑

#hot_city：//div[@class="bottom"]/ul/li/a/text()

#all_city://div[@class="bottom"]/ul/div[2]/li/a/text()

print(city_list)

print(len(city_list))

全部城市： //div[@class="bottom"]/ul/div[2]/li/a/text()

案例4：获取好段子中段子的内容和作者http://www.haoduanzi.com

from lxml import etree

import requests

url='http://www.haoduanzi.com/category-10_2.html'

headers = {

        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36',

    }

url_content=requests.get(url,headers=headers).text

tree=etree.HTML(url_content)                                            # 使用xpath解析从网络上获取的数据

title_list=tree.xpath('//div[@class="log cate10 auth1"]/h3/a/text()')   # 解析获取当页所有段子的标题

ele_div_list=tree.xpath('//div[@class="log cate10 auth1"]')

text_list=[]                                                            # 最终会存储12个段子的文本内容

for ele in ele_div_list:

    text_list=ele.xpath('./div[@class="cont"]//text()')                 # 段子的文本内容（是存放在list列表中）

    text_str=str(text_list)                                             # list列表中的文本内容全部提取到一个字符串中

    text_list.append(text_str)                                          # 字符串形式的文本内容防止到all_text列表中

print(title_list)

print(text_list)

案例5：58二手房

import requests

from lxml import etree

url ='https://bj.58.com/shahe/ershoufang/?utm_source=market&spm=u-2d2yxv86y3v43nkddh1.BDPCPZ_BT&PGTID=0d30000c-0047-e4e6-f587-683307ca570e&ClickID=1'

headers = {

    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'

}

page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text

tree = etree.HTML(page_text)

li_list = tree.xpath('//ul[@class="house-list-wrap"]/li')

fp = open('58.csv','w',encoding='utf-8')

for li in li_list:

    title = li.xpath('./div[2]/h2/a/text()')[0]

    price = li.xpath('./div[3]//text()')

    price = ''.join(price)

    fp.write(title+":"+price+'\n')

fp.close()

print('over')

案例6：http://pic.netbian.com/4kmeinv/

import requests

from lxml import etree

import os

import urllib

url = 'http://pic.netbian.com/4kmeinv/'

headers = {

    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'

}

response = requests.get(url=url,headers=headers)

#response.encoding = 'utf-8'

if not os.path.exists('./imgs'):

    os.mkdir('./imgs')

page_text = response.text

tree = etree.HTML(page_text)

li_list = tree.xpath('//div[@class="slist"]/ul/li')

for li in li_list:

    img_name = li.xpath('./a/b/text()')[0]

    #处理中文乱码

    img_name = img_name.encode('iso-8859-1').decode('gbk')

    img_url = 'http://pic.netbian.com'+li.xpath('./a/img/@src')[0]

    img_path = './imgs/'+img_name+'.jpg'

    urllib.request.urlretrieve(url=img_url,filename=img_path)

    print(img_path,'下载成功!')

print('over!!!')

案例7：下载煎蛋网中的图片数据：http://jandan.net/ooxx【重点】src加密*****

import requests

from lxml import etree

from fake_useragent import UserAgent

import base64

import urllib.request

url = 'http://jandan.net/ooxx'

ua = UserAgent(verify_ssl=False,use_cache_server=False).random

headers = {

    'User-Agent':ua

}

page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text

tree = etree.HTML(page_text)        

#在抓包工具的数据包响应对象对应的页面中进行xpath的编写，而不是在浏览器页面中。

#获取了加密的图片url数据

imgCode_list = tree.xpath('//span[@class="img-hash"]/text()')

imgUrl_list = []

for url in imgCode_list:

    img_url = 'http:'+base64.b64decode(url).decode()    #base64.b64decode(url)为byte类型，需要转成str

imgUrl_list.append(img_url)

for url in imgUrl_list:

    filePath = url.split('/')[-1]

    urllib.request.urlretrieve(url=url,filename=filePath)

    print(filePath+'下载成功')

查看页面源码：发现所有图片的src值都是一样的。简单观察会发现每张图片加载都是通过jandan_load_img(this)这个js函数实现的。在该函数后面还有一个class值为img-hash的标签，里面存储的是一组hash值，该值就是加密后的img地址。加密就是通过js函数实现的，所以分析js函数，获知加密方式，然后进行解密。

通过抓包工具抓取起始url的数据包，在数据包中全局搜索js函数名（jandan_load_img），然后分析该函数实现加密的方式。在该js函数中发现有一个方法调用，该方法就是加密方式，对该方法进行搜索。搜索到的方法中会发现base64和md5等字样，md5是不可逆的所以优先考虑使用base64解密。

案例7：爬取站长素材中的简历模板

import requests

import random

from lxml import etree

headers = {

    'Connection':'close',                             # 当请求成功后,马上断开该次请求(及时释放请求池中的资源)

    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'

}

url = 'http://sc.chinaz.com/jianli/free_%d.html'

for page in range(1,4):                            # 因为第一页和其他页url格式不一样，所以分情况讨论    

    if page == 1:

        new_url = 'http://sc.chinaz.com/jianli/free.html'

    else:

        new_url = format(url%page)

    response = requests.get(url=new_url,headers=headers)

    response.encoding = 'utf-8'                        # 中文乱码，先调整编码方式

    page_text = response.text

    tree = etree.HTML(page_text)

    div_list = tree.xpath('//div[@id="container"]/div')

    for div in div_list:

        detail_url = div.xpath('./a/@href')[0]

        name = div.xpath('./a/img/@alt')[0]

        detail_page = requests.get(url=detail_url,headers=headers).text

        tree = etree.HTML(detail_page)

        download_list  = tree.xpath('//div[@class="clearfix mt20 downlist"]/ul/li/a/@href')    # 这样获得的是每个的所有下载链接

        download_url = random.choice(download_list)             # 为了防止每个链接因请求过于频繁被禁，随机选择一个

        data = requests.get(url=download_url,headers=headers).content

        fileName = name+'.rar'

        with open(fileName,'wb') as fp:

            fp.write(data)

            print(fileName,'下载成功')

Alt里面的图片名称是中文，要注意打印看一下会不会有乱码

有乱码，尝试用第一种方式是否可以解决，可以解决就不用第二种方式

详情页中每个li标签对应一个下载地址

li标签里有一个a