python爬虫数据解析的四种不同选择器Xpath，Beautiful Soup，pyquery，re
这里主要是做一个关于数据爬取以后的数据解析功能的整合，方便查阅，以防混淆
主要讲到的技术有Xpath，BeautifulSoup，PyQuery，re（正则）
首先举出两个作示例的代码，方便后面举例
解析之前需要先将html代码转换成相应的对象，各自的方法如下：
Xpath：
In [7]: from lxml import etree In [8]: text = etree.HTML(html)
BeautifulSoup：
In [2]: from bs4 import BeautifulSoup In [3]: soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
PyQuery：
In [10]: from pyquery import PyQuery as pq In [11]: doc = pq(html)
re：没有需要的对象，他是直接对字符串进行匹配的规则
示例1
html = '''
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p> <p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p> <p class="story">...</p>
</body>
</html>
'''
接下来我们来用不同的解析方法分析示例的HTML代码
匹配标题内容：
Xpath：
In [16]: text.xpath('//title/text()')[0]
Out[16]: "The Dormouse's story"
BeautifulSoup：
In [18]: soup.title.string
Out[18]: "The Dormouse's story"
PyQuery：
In [20]: doc('title').text()
Out[20]: "The Dormouse's story"
re:
In [11]: re.findall(r'<title>(.*?)</title></head>', html)[0]
Out[11]: "The Dormouse's story"
匹配第三个a标签的href属性：
Xpath：#推荐
In [36]: text.xpath('//a[@id="link3"]/@href')[0]
Out[36]: 'http://example.com/tillie'
BeautifulSoup：
In [27]: soup.find_all(attrs={'id':'link3'})
Out[27]: [<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
In [33]: soup.find_all(attrs={'id':'link3'})[0].attrs['href']
Out[33]: 'http://example.com/tillie'
PyQuery：#推荐
In [45]: doc("#link3").attr.href
Out[45]: 'http://example.com/tillie'
re:
In [46]: re.findall(r'<a href="(.*?)" class="sister" id="link3">Tillie</a>;', html)[0]
Out[46]: 'http://example.com/tillie'
匹配P标签便是内容的全部数据：
Xpath：
In [48]: text.xpath('string(//p[@class="story"])').strip()
Out[48]: 'Once upon a time there were three little sisters; and their names were\nElsie,\nLacie and\nTillie;\nand they lived at the bottom of a well.'
In [51]: ' '.join(text.xpath('string(//p[@class="story"])').split('\n'))
Out[51]: 'Once upon a time there were three little sisters; and their names were Elsie, Lacie and Tillie; and they lived at the bottom of a well.'
BeautifulSoup：
In [89]: ' '.join(list(soup.body.stripped_strings)).replace('\n', '')
Out[89]: "The Dormouse's story Once upon a time there were three little sisters; and their names were Elsie,Lacie and Tillie; and they lived at the bottom of a well. ..."
PyQuery:
In [99]: doc('.story').text()
Out[99]: 'Once upon a time there were three little sisters; and their names were Elsie, Lacie and Tillie; and they lived at the bottom of a well. ...'
re：不推荐使用，过于麻烦
In [101]: re.findall(r'<p class="story">(.*?)<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">(.*?)</a>(.*?)<a href="http://example.com/lacie" class="siste
...: r" id="link2">(.*?)</a>(.*?)<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">(.*?)</a>;(.*?)</p>', html, re.S)[0]
Out[101]:
('Once upon a time there were three little sisters; and their names were\n',
'Elsie',
',\n',
'Lacie',
' and\n',
'Tillie',
'\nand they lived at the bottom of a well.')
示例2
html = '''
<div>
<ul>
<li class="item-0">first item</li>
<li class="item-1"><a href="link2.html">second item</a></li>
<li class="item-0 active"><a href="link3.html"><span class="bold">third item</span></a></li>
<li class="item-1 active"><a href="link4.html">fourth item</a></li>
<li class="item-0"><a href="link5.html">fifth item</a></li>
</ul>
</div>
'''
匹配second item
Xpath：
In [14]: text.xpath('//li[2]/a/text()')[0]
Out[14]: 'second item'
BeautifulSoup：
In [23]: soup.find_all(attrs={'class': 'item-1'})[0].string
Out[23]: 'second item'
PyQuery：
In [34]: doc('.item-1>a')[0].text
Out[34]: 'second item'
re:
In [35]: re.findall(r'<li class="item-1"><a href="link2.html">(.*?)</a></li>', html)[0]
Out[35]: 'second item'
匹配第五个li标签的href属性：
Xpath：
In [36]: text.xpath('//li[@class="item-0"]/a/@href')[0]
Out[36]: 'link5.html'
BeautifulSoup：
In [52]: soup.find_all(attrs={'class': 'item-0'})
Out[52]:
[<li class="item-0">first item</li>,
<li class="item-0 active"><a href="link3.html"><span class="bold">third item</span></a></li>,
<li class="item-0"><a href="link5.html">fifth item</a></li>]
In [53]: soup.find_all(attrs={'class': 'item-0'})[-1].a.attrs['href']
Out[53]: 'link5.html'
PyQuery：
In [75]: [i.attr.href for i in doc('.item-0 a').items()][1]
Out[75]: 'link5.html'
re:
In [95]: re.findall(r'<li class="item-0" ><a href="(.*?)">fifth item</a></li>',html)[0]
Out[95]: 'link5.html'
示例3
<li><span class="label">房屋用途</span>普通住宅</li>
分别获取出房屋用途和普通住宅
Xpath：
In [47]: text.xpath('//li/span/text()')[0]
Out[47]: '房屋用途'
In [49]: text.xpath('//li/text()')[0]
Out[49]: '普通住宅'
BeautifulSoup：
In [65]: soup.span.string
Out[65]: '房屋用途' In [69]: soup.li.contents[1] # contents 获取直接子节点
Out[69]: '普通住宅'
PyQuery：
In [70]: doc('li span').text()
Out[70]: '房屋用途'
In [75]: doc('li .label')[0].tail
Out[75]: '普通住宅'
re: 略
示例4
<div class="unitPrice">
<span class="unitPriceValue">26667<i>元/平米</i></span>
</div>
分别获取26667和元/平米
Xpath:
In [81]: text.xpath('//div[@class="unitPrice"]/span/text()')[0]
Out[81]: ''
In [82]: text.xpath('//div[@class="unitPrice"]/span/i/text()')[0]
Out[82]: '元/平米'
BeautifulSoup:
In [97]: [i for i in soup.find('div', class_="unitPrice").strings]
Out[97]: ['\n', '', '元/平米', '\n']
In [98]: [i for i in soup.find('div', class_="unitPrice").strings][1]
Out[98]: ''
In [99]: [i for i in soup.find('div', class_="unitPrice").strings][2]
Out[99]: '元/平米'
PyQuery:
In [109]: doc('.unitPrice .unitPriceValue')[0].text
Out[109]: ''
In [110]: doc('.unitPrice .unitPriceValue i')[0].text
Out[110]: '元/平米'
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