前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >使用Python的Requests-HTML库进行网页解析

使用Python的Requests-HTML库进行网页解析

作者头像
测试小兵
发布2019-11-20 11:06:27
1.7K0
发布2019-11-20 11:06:27
举报
文章被收录于专栏:猪圈子猪圈子

不要把工作当作生活的工具,把工作当生意做;

愿自己身体健健康康家人平安

祝各位同上,2019更精彩@all

-Tester-也哥-

01

进入正文

1

开始

Python 中可以进行网页解析的库有很多,常见的有BeautifulSoup和lxml等。在网上玩爬虫的文章通常都是介绍BeautifulSoup这个库,我平常也是常用这个库。

最近用Xpath用得比较多,使用BeautifulSoup就不大习惯。

很久之前就知道Reitz大神出了一个叫Requests-HTML的库,一直没有兴趣看,这回可算歹着机会用一下了。

使用pip install requests-html安装,上手和Reitz的其他库一样,轻松简单:

这个库是在requests库上实现的,r得到的结果是Response对象下面的一个子类,多个一个html的属性。

所以 requests 库的响应对象可以进行什么操作,这个 r 也都可以。如果需要解析网页,直接获取响应对象的 html 属性:

2

原理

不得不膜拜Reitz大神太会组装技术了。

实际上HTMLSession是继承自requests.Session这个核心类。

然后将requests.Session类里的requests方法改写。

返回自己的一个HTMLResponse对象。

这个类又是继承自requests.Response,只是多加了一个 _from_response的方法来构造实例:

之后在HTMLResponse里定义属性方法html,就可以通过html属性访问了,实现也就是组装PyQuery来干。

核心的解析类也大多是使用PyQuery和lxml来做解析,简化了名称,挺讨巧的。

3

元素定位

元素定位可以选择两种方式:

css选择器

◆ css选择器

◆ xpath

方法名非常简单,符合Python优雅的风格,这里不妨对这两种方式简单的说明。

4

CSS简单规则

◆ 标签名 h1

◆ id 使用 #id 表示

◆ class 使用 .class_name 表示

◆ 谓语表示:h1[prop=value]

5

Xpath简单规则

◆ 路径 // 或者 /

◆ 标签名

◆ 谓语 [@prop=value]

◆ 轴定位 名称::元素名[谓语]

定位到元素以后势必要获取元素里面的内容和属性相关数据,获取文本:

获取元素的属性:

还可以通过模式来匹配对应的内容:

这个功能看起来比较鸡肋,可以深入研究优化一下,说不定能在github上混个提交。

6

人性化操作

除了一些基础操作,这个库还提供了一些人性化的操作。

比如一键获取网页的所有超链接,这对于整站爬虫应该是个福音,URL管理比较方便:

内容页面通常都是分页的,一次抓取不了太多,这个库可以获取分页信息:

结果如下:

通过迭代器实现了智能发现分页,这个迭代器里面会用一个叫 _next 的方法,贴一段源码感受下:

通过查找a标签里面是否含有指定的文本来判断是不是有下一页,通常我们的下一页都会通过下一页或者加载更多来引导,他就是利用这个标志来进行判断。

默认的以列表形式存在全局:['next', 'more', 'older']。

我个人认为这种方式非常不灵活,几乎没有扩展性。

感兴趣的可以往github上提交代码优化。

7

加载JS

也许是考虑到了现在 js 的一些异步加载,这个库支持 js 运行时,官方说明如下:

使用非常简单,直接调用以下方法:

第一次使用的时候会下载Chromium,不过国内你懂的,自己想办法去下吧,就不要等它自己下载了。

render函数可以使用js脚本来操作页面,滚动操作单独做了参数。

这对于上拉加载等新式页面是非常友好的。

8

总结

Reitz大神设计出来的东西还是一如既往的简单好用,自己不多做,大多用别人的东西组装,简化api。真是够人性。

不过有的地方还是优化空间,希望有兴趣和精力的童鞋去github上关注一下这个项目。

本文来自公众号:柠檬班软件测试

文部分来源网络,如有侵权请第一时间联系删除。

02

相关推荐

Python就业指导

Python的这几个技巧,简直屌爆了

linux+python+django环境搭建/启动服务

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-02-25,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 Python测试社区 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • css选择器
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档