一、xpath
- 1.xpath插件的安装
- 2. xpath的基本使用
- - （1）xpath的使用方法与基本语法（路径查询、谓词查询、内容查询（使用text查看标签内容）、属性查询、模糊查询、逻辑运算）
  - （2）安装lxml库
  - （3）代码的演示
- 3.获取百度网站的百度一下
- 4.站长素材（含懒加载、如何下载其中的高清图）
二、JsonPath
- 1.JsonPath的基本介绍
- - （1）引
  - （2）jsonpath的安装及使用方式
  - （3）代码演示
- 2.jsonpath解析淘票票
三、BeautifulSoup(即bs4)
- 1.bs4的基本使用
- - （1）基本简介（作用与优缺点）
  - （2）安装以及创建
  - （3）节点定位
  - （4）节点信息
  - （5）代码演示（详细语法请看代码，含注释，比如函数find、find_all、select、按属性class寻找标签时需要使用“class_”）
- 2.bs4爬取星巴克数据

说明：该文章是学习 尚硅谷在B站上分享的视频 Python爬虫教程小白零基础速通的 p51-104而记录的笔记，笔记来源于本人，关于python基础可以去CSDN上阅读本人学习黑马程序员的笔记。 若有侵权，请联系本人删除。笔记难免可能出现错误或笔误，若读者发现笔记有错误，欢迎在评论里批评指正。另外，本人完善了部分小内容，比如bs4爬取星巴克数据部分，本人把爬取图片的代码补充完整了。 请合法合理使用爬虫，不爬取任何涉密以及涉及隐私的内容，合理控制请求次数，爬取的内容未经授权请不要用于商用，保护自己，免受牢狱之灾。
在这里插入图片描述

之前在urlib的学习中，我们能将网页的网页源码爬取下来。但是我们我们仅仅需要其中的部分数据，此时就需要引入新的概念——解析。目前使用最多的解析方法包括xpath、JsonPath、BeautifulSoup等。

一、xpath

1.xpath插件的安装

使用xpath之前，需要安装xpath插件。在使用该插件时，会弹出一个小黑框，在里面写xpath的路径，并判断xpath路径是否正确。本次以Edge浏览器为例进行介绍，如下几张图所示(由于原始的xpath的快捷键与Edge冲突，故本次使用的插件是经过修改的，来源于在Edge中使用Xpath——更改快捷键，请到对应链接里去下载xpath插件)。
在这里插入图片描述

注意，安装完xpath插件后，需重新打开浏览器，进而进行使用。如下图，重新打开浏览器，随便点击一个网页，然后使用快捷键Ctr+Alt+X即可弹出一个小黑框，说明xpath安装成功。另外，关闭xpath也是使用快捷键Ctr+Alt+X。
在这里插入图片描述

2. xpath的基本使用

（1）xpath的使用方法与基本语法（路径查询、谓词查询、内容查询（使用text查看标签内容）、属性查询、模糊查询、逻辑运算）

xpath是用于获取网页源码部分数据的一种方式，它的使用方法如图所示，具体使用参考代码的演示。
在这里插入图片描述

（2）安装lxml库

使用xpath还需要到当前的项目文件里安装lxml库，具体方法如图所示（安装命令为“pip install lxml -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/”）。
在这里插入图片描述

安装完成后，如下图所示，相应位置可看到对应的版本。

（3）代码的演示

如下图所示，创建两个文件夹，名为“爬虫的urlib”和“爬虫的解析”，然后按住Ctr不放，选中之前的文件，并利用快捷键Ctr+X与Ctr+V将它们移到文件夹“爬虫的urlib”中。
在这里插入图片描述
如下图，在文件夹“爬虫的解析”中创建文件“070_xpath的基本使用.py”。

由于本次需要演示xpath解析本地文件以及服务器响应的数据（其实本节没有涉及解析服务器响应的数据，是下一节的内容，不过序号都写上并且截图了，懒得改了），故如下图，创建一个名为“070_xpath的基本使用”的html文件。
在这里插入图片描述

在名为“070_xpath的基本使用”的html文件中输入如下代码，假设本次需要获“北京、上海、深圳、武汉”这几个城市。注意：xpath解析严格遵守html规范，meta也需要成对出现，故需要加上“/”表示结束。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8"/>
    <title>Title</title>
</head>
<body>
    <ul>
        <li>北京</li>
        <li>上海</li>
        <li>深圳</li>
        <li>武汉</li>
    </ul>

    <ul>
        <li>大连</li>
        <li>锦州</li>
        <li>沈阳</li>
    </ul>
</body>
</html>

在这里插入图片描述
编辑代码并运行，学习路径查询的语法。

from lxml import etree

# xpath解析有两种解析文件
# （1）本地文件          即html文件和py文件在同一目录下，或者html文件在电脑上
# （2）服务器响应的数据   即解析response.read().decode(‘UTF-8’)所得到的数据

# 1.xpath解析本地文件      etree.parse('xx.html')
tree = etree.parse('070_xpath的基本使用.html')
# 1.1 路径查询   tree.xpath('xpath路径')
li_list = tree.xpath('//body//ul/li') # //body//ul/li:body的子孙中的ul的儿子li
print(li_list)
print(len(li_list))

在这里插入图片描述
如下图，在html文件中给两个城市各加一个id。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8"/>
    <title>Title</title>
</head>
<body>
    <ul>
        <li id="l1">北京</li>
        <li id="l2">上海</li>
        <li>深圳</li>
        <li>武汉</li>
    </ul>

    <ul>
        <li>大连</li>
        <li>锦州</li>
        <li>沈阳</li>
    </ul>
</body>
</html>

编辑代码并运行，学习谓词查询的语法。

"""
xpath的基本使用的演示
- 演示xpath解析本地文件以及服务器响应的数据

"""
from lxml import etree

# xpath解析有两种解析文件
# （1）本地文件          即html文件和py文件在同一目录下，或者html文件在电脑上
# （2）服务器响应的数据   即解析response.read().decode(‘UTF-8’)所得到的数据

# 1.xpath解析本地文件      etree.parse('xx.html')
tree = etree.parse('070_xpath的基本使用.html')
# # 1.1 路径查询   tree.xpath('xpath路径')
# li_list = tree.xpath('//body//ul/li') # //body//ul/li:body的子孙中的ul的儿子li

# 1.2 谓词查询  查找所有有id属性的li标签
li_list = tree.xpath('//ul/li[@id]')
print(li_list)
print(len(li_list))

在这里插入图片描述
如果需要查看标签的内容，可加上“/text()”。

为了找到id为“l1”的li标签，继续使用谓词查询。

"""
xpath的基本使用的演示
- 演示xpath解析本地文件以及服务器响应的数据

"""
from lxml import etree

# xpath解析有两种解析文件
# （1）本地文件          即html文件和py文件在同一目录下，或者html文件在电脑上
# （2）服务器响应的数据   即解析response.read().decode(‘UTF-8’)所得到的数据

# 1.xpath解析本地文件      etree.parse('xx.html')
tree = etree.parse('070_xpath的基本使用.html')
# # 1.1 路径查询   tree.xpath('xpath路径')
# li_list = tree.xpath('//body//ul/li') # //body//ul/li:body的子孙中的ul的儿子li

# 1.2 谓词查询
# # 查找所有有id属性的li标签
# li_list = tree.xpath('//ul/li[@id]/text()')  # “/text()”:获取标签中的内容。
# 找到id为“l1”的li标签
li_list = tree.xpath('//ul/li[@id="l1"]/text()')
print(li_list)
print(len(li_list))

在这里插入图片描述
在html文件里添加一个li的class的属性值。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8"/>
    <title>Title</title>
</head>
<body>
    <ul>
        <li id="l1" class="c1">北京</li>
        <li id="l2">上海</li>
        <li>深圳</li>
        <li>武汉</li>
    </ul>

    <ul>
        <li>大连</li>
        <li>锦州</li>
        <li>沈阳</li>
    </ul>
</body>
</html>

然后进行编程，使用属性查询，查找到id为“l1”的li标签的class的属性值。

"""
xpath的基本使用的演示
- 演示xpath解析本地文件以及服务器响应的数据

"""
from lxml import etree

# xpath解析有两种解析文件
# （1）本地文件          即html文件和py文件在同一目录下，或者html文件在电脑上
# （2）服务器响应的数据   即解析response.read().decode(‘UTF-8’)所得到的数据

# 1.xpath解析本地文件      etree.parse('xx.html')
tree = etree.parse('070_xpath的基本使用.html')
# # 1.1 路径查询   tree.xpath('xpath路径')
# li_list = tree.xpath('//body//ul/li') # //body//ul/li:body的子孙中的ul的儿子li

# 1.2 谓词查询
# # 查找所有有id属性的li标签
# li_list = tree.xpath('//ul/li[@id]/text()')  # “/text()”:获取标签中的内容。
# 找到id为“l1”的li标签    注意引号的问题
# li_list = tree.xpath('//ul/li[@id="l1"]/text()')

# 1.3 属性查询  查找到id为“l1”的li标签的class的属性值
li = tree.xpath('//ul/li[@id="l1"]/@class')
print(li)
print(len(li))

在这里插入图片描述
如下图，在html文件中给其他一些城市加一些id属性。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8"/>
    <title>Title</title>
</head>
<body>
    <ul>
        <li id="l1" class="c1">北京</li>
        <li id="l2">上海</li>
        <li id="c3">深圳</li>
        <li id="c4">武汉</li>
    </ul>

    <ul>
        <li>大连</li>
        <li>锦州</li>
        <li>沈阳</li>
    </ul>
</body>
</html>

然后使用模糊查询查找id中包含“l”的li标签。

"""
xpath的基本使用的演示
- 演示xpath解析本地文件以及服务器响应的数据
"""
from lxml import etree

# xpath解析有两种解析文件
# （1）本地文件          即html文件和py文件在同一目录下，或者html文件在电脑上
# （2）服务器响应的数据   即解析response.read().decode(‘UTF-8’)所得到的数据

# 1.xpath解析本地文件      etree.parse('xx.html')
tree = etree.parse('070_xpath的基本使用.html')
# # 1.1 路径查询   tree.xpath('xpath路径')
# li_list = tree.xpath('//body//ul/li') # //body//ul/li:body的子孙中的ul的儿子li

# 1.2 谓词查询(含内容查询)
# # 查找所有有id属性的li标签
# li_list = tree.xpath('//ul/li[@id]/text()')  # “/text()”:获取标签中的内容。
# 找到id为“l1”的li标签    注意引号的问题
# li_list = tree.xpath('//ul/li[@id="l1"]/text()')

# 1.3 属性查询  查找到id为“l1”的li标签的class的属性值
# li = tree.xpath('//ul/li[@id="l1"]/@class')

# 1.4 模糊查询  查询id中包含“l”的li标签
li_list = tree.xpath('//ul/li[contains(@id,"l")]/text()')
print(li_list)
print(len(li_list))

在这里插入图片描述
然后再使用模糊查询查找id的属性值以“c”为开头的li标签。

"""
from lxml import etree

# xpath解析有两种解析文件
# （1）本地文件          即html文件和py文件在同一目录下，或者html文件在电脑上
# （2）服务器响应的数据   即解析response.read().decode(‘UTF-8’)所得到的数据

# 1.xpath解析本地文件      etree.parse('xx.html')
tree = etree.parse('070_xpath的基本使用.html')
# # 1.1 路径查询   tree.xpath('xpath路径')
# li_list = tree.xpath('//body//ul/li') # //body//ul/li:body的子孙中的ul的儿子li

# 1.2 谓词查询(含内容查询)
# # 查找所有有id属性的li标签
# li_list = tree.xpath('//ul/li[@id]/text()')  # “/text()”:获取标签中的内容。
# 找到id为“l1”的li标签    注意引号的问题
# li_list = tree.xpath('//ul/li[@id="l1"]/text()')

# 1.3 属性查询  查找到id为“l1”的li标签的class的属性值
# li = tree.xpath('//ul/li[@id="l1"]/@class')

# 1.4 模糊查询
# 查询id中包含“l”的li标签
# li_list = tree.xpath('//ul/li[contains(@id,"l")]/text()')
# 查找id的属性值以“c”为开头的li标签
li_list = tree.xpath('//ul/li[starts-with(@id,"c")]/text()')
print(li_list)
print(len(li_list))

在这里插入图片描述
如下进行编程，学会使用逻辑查询的语法。

"""
xpath的基本使用的演示
- 演示xpath解析本地文件以及服务器响应的数据
"""
from lxml import etree

# xpath解析有两种解析文件
# （1）本地文件          即html文件和py文件在同一目录下，或者html文件在电脑上
# （2）服务器响应的数据   即解析response.read().decode(‘UTF-8’)所得到的数据

# 1.xpath解析本地文件      etree.parse('xx.html')
tree = etree.parse('070_xpath的基本使用.html')
# # 1.1 路径查询   tree.xpath('xpath路径')
# li_list = tree.xpath('//body//ul/li') # //body//ul/li:body的子孙中的ul的儿子li

# 1.2 谓词查询(含内容查询)
# # 查找所有有id属性的li标签
# li_list = tree.xpath('//ul/li[@id]/text()')  # “/text()”:获取标签中的内容。
# 找到id为“l1”的li标签    注意引号的问题
# li_list = tree.xpath('//ul/li[@id="l1"]/text()')

# 1.3 属性查询  查找到id为“l1”的li标签的class的属性值
# li = tree.xpath('//ul/li[@id="l1"]/@class')

# 1.4 模糊查询
# 查询id中包含“l”的li标签
# li_list = tree.xpath('//ul/li[contains(@id,"l")]/text()')
# 查找id的属性值以“c”为开头的li标签
# li_list = tree.xpath('//ul/li[starts-with(@id,"c")]/text()')

# 1.5 逻辑运算
# 和运算   查询id为”l1“且class为”c1“的数据
li_list = tree.xpath('//ul/li[@id="l1" and @class="c1"]/text()')
print(li_list)
print(len(li_list))
# 或运算   查询id为”l1“或class为”c1“的数据,支持标签的或运算，不支持属性里面的或运算
li_list = tree.xpath('//ul/li[@id="l1"]/text() | //ul/li[@id="l2"]/text()')
print(li_list)
print(len(li_list))

在这里插入图片描述

3.获取百度网站的百度一下

如下图所示，本次将演示获取百度网站的“百度一下”四个字，主要包括三个步骤。
在这里插入图片描述

# 1.获取网页源码
# 2.解析      解析服务器响应的文件  etree.HTML
# 3.打印

首先，创建文件“071_获取百度网站的百度一下.py”。
在这里插入图片描述
先编写获取网页源码的代码，使用搜索快捷键Crt+F找到我们需要获取的“百度一下”。

"""
获取百度网站的百度一下的演示
"""
import urllib.request

# 1.获取网页源码
url = 'https://www.baidu.com/'
# 请求头
headers = {
    'User-Agent': 'ozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0; Hot Lingo 2.0)'
}
# 请求对象定制
request = urllib.request.Request(url=url, headers=headers)
# 模拟浏览器访问服务器
response = urllib.request.urlopen(request)
# 获取网页源码
content = response.read().decode('UTF-8')
print(content)

# 2.解析      解析服务器响应的文件  etree.HTML

# 3.打印

在这里插入图片描述
当代码编写到如图所示的位置时，需填写“百度一下”在网页源码中的路径。

本次需要用到之前安装的xpath插件。在使用该插件时，会弹出一个小黑框，在里面写xpath路径，并判断xpath路径是否正确。
如下图，打开检查，使用快捷键Ctr+Alt+X打开插件xpath。
在这里插入图片描述
如下图，先定位到“百度一下”对应的位置。另外，由于id是唯一的，本次利用这个特性在插件xpath中填写相应路径，然后就会显示出我们需要的“百度一下”。

或者如下图所示，也能获取对应的xpath路径。
在这里插入图片描述
获取到xpath路径后，继续编写代码并运行。

"""
获取百度网站的百度一下的演示
"""
import urllib.request
from lxml import etree

# 1.获取网页源码
url = 'https://www.baidu.com/'
# 请求头
headers = {
    'User-Agent': 'ozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0; Hot Lingo 2.0)'
}
# 请求对象定制
request = urllib.request.Request(url=url, headers=headers)
# 模拟浏览器访问服务器
response = urllib.request.urlopen(request)
# 获取网页源码
content = response.read().decode('UTF-8')
# print(content)  # 测试代码

# 2.解析网页源码，获取想要的数据
# 解析服务器响应的文件  etree.HTML
tree = etree.HTML(content)
# 获取想要的数据
result = tree.xpath('//input[@id="su"]/@value')

# 3.打印
# xpath的返回值是一个列表类型的数据
print(result[0])

在这里插入图片描述

4.站长素材（含懒加载、如何下载其中的高清图）

本次将通过xpath解析来获取“站长素材”的网站（“https://sc.chinaz.com/”）的高清图片里的前10页的风景图片。
在这里插入图片描述
首先，创建文件“072_站长素材.py”。

如下图所示，打开检查的网络。然后刷新一下，找到图片第一页对应的请求链接，在新的网页中打开验证一下。之后将该链接复制到PyCharm中。同理，将第2页、第3页的链接复制到PyCharm中，并观察这几个请求地址的区别。
在这里插入图片描述

接着去编程，其中有一步代码需要参考下图进行理解。然后需要使用xpath插件去寻找图片地址与文件名字。

如下图，使用快捷键Ctr+Alt+X打开xpath，然后寻找到图片的路径，将路径复制到PyCharm中。
在这里插入图片描述

同理，可获取图片名。

代码编写到此，可以验证有没有成功获取到对应路径。另外，如果想要下载高清图可以删掉地址里的“_s”。

"""
需求：下载前十页图片
"""

# 第一页
# https://sc.chinaz.com/tupian/fengjing.html
# 第二页
# https://sc.chinaz.com/tupian/fengjing_2.html
# 第三页
# https://sc.chinaz.com/tupian/fengjing_3.html

import urllib.request
from lxml import etree


def create_request(page: int):
    """
    请求对象定制
    :param page:页码
    :return:请求对象定制的结果
    """
    # 访问地址
    if page == 1:
        url = 'https://sc.chinaz.com/tupian/fengjing.html'
    else:
        url = f"https://sc.chinaz.com/tupian/fengjing_{page}.html"
    # 请求头
    headers = {
        'User-Agent': 'ozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0; Hot Lingo 2.0)'
    }
    return urllib.request.Request(url=url, headers=headers)


def get_content(request):
    """
    获取网页源码
    :param request: 请求对象定制的结果
    :return: 获取的网页源码
    """
    response = urllib.request.urlopen(request)
    content = response.read().decode('UTF-8')
    return content


def down_load(content):
    """
    下载图片
    :param content:
    :return:
    """
    # urllib.request.urlretrieve('图片地址','文件名字')
    # print(content)  # 测试代码，用于验证获取到的网页源码有无使用xpath插件获取到的路径
    tree = etree.HTML(content)
    src_list = tree.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div/img/@data-original')  # 获取图片地址
    name_list = tree.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div/img/@alt')  # 获取图片名

    # 一般图片图片的网站可能会进行懒加载   下面打印的值可能为   0 40          解决办法：填写最初的元素对应的路径，不要填写加载后的路径
    # print(len(src_list), len(name_list))  # 本人使用1页打印为  40 40      不存在这个问题

    for i in range(len(name_list)):
        name = name_list[i]
        src = src_list[i]
        # print(name, src)  # 测试代码，用于验证图片的名字与地址是否获取正确

        # 注意，src少了“https:”，需加上
        url = 'https:' + src
        print(name, url)  # 测试代码，用于验证图片的名字与地址是否获取正确

        # urllib.request.urlretrieve(url=url, filename=name + '.jpg')

if __name__ == '__main__':
    start_page = int(input('请输入起始页码'))
    end_page = int(input("请输入结束页码"))

    for page in range(start_page, end_page + 1):
        # (1)请求对象定制
        request = create_request(page)
        # (2)获取网页源码
        content = get_content(request)
        # (3)下载
        down_load(content)

在这里插入图片描述

为了将下载的图片放到一个文件夹中，如下图所示，创建一个名为“风景图片”的文件夹。

如下进行编程，即可获取前10页图片。

"""
需求：下载前十页图片
"""

# 第一页
# https://sc.chinaz.com/tupian/fengjing.html
# 第二页
# https://sc.chinaz.com/tupian/fengjing_2.html
# 第三页
# https://sc.chinaz.com/tupian/fengjing_3.html

import urllib.request
from lxml import etree


def create_request(page: int):
    """
    请求对象定制
    :param page:页码
    :return:请求对象定制的结果
    """
    # 访问地址
    if page == 1:
        url = 'https://sc.chinaz.com/tupian/fengjing.html'
    else:
        url = f"https://sc.chinaz.com/tupian/fengjing_{page}.html"
    # 请求头
    headers = {
        'User-Agent': 'ozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0; Hot Lingo 2.0)'
    }
    return urllib.request.Request(url=url, headers=headers)


def get_content(request):
    """
    获取网页源码
    :param request: 请求对象定制的结果
    :return: 获取的网页源码
    """
    response = urllib.request.urlopen(request)
    content = response.read().decode('UTF-8')
    return content


def down_load(content):
    """
    下载图片
    :param content:
    :return:
    """
    # urllib.request.urlretrieve('图片地址','文件名字')
    # print(content)  # 测试代码，用于验证获取到的网页源码有无使用xpath插件获取到的路径
    tree = etree.HTML(content)
    src_list = tree.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div/img/@data-original')  # 获取图片地址
    name_list = tree.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div/img/@alt')  # 获取图片名

    # 一般图片图片的网站可能会进行懒加载   下面打印的值可能为   0 40          解决办法：填写最初的元素对应的路径，不要填写加载后的路径
    # print(len(src_list), len(name_list))  # 本人使用1页打印为  40 40      不存在这个问题

    for i in range(len(name_list)):
        name = name_list[i]
        src = src_list[i]
        # print(name, src)  # 测试代码，用于验证图片的名字与地址是否获取正确

        # 注意，src少了“https:”，需加上
        url = 'https:' + src
        # print(name, url)  # 测试代码，用于验证图片的名字与地址是否获取正确

        urllib.request.urlretrieve(url=url, filename='./风景图片/' + name + '.jpg')


if __name__ == '__main__':
    start_page = int(input('请输入起始页码'))
    end_page = int(input("请输入结束页码"))

    for page in range(start_page, end_page + 1):
        # (1)请求对象定制
        request = create_request(page)
        # (2)获取网页源码
        content = get_content(request)
        # (3)下载
        down_load(content)

在这里插入图片描述

二、JsonPath

1.JsonPath的基本介绍

（1）引

JsonPath用于解析网页源码的返回值为Json数据的网站。比如打开“淘票票”（网址为“https://dianying.taobao.com/”），按F12打开检查，点到网络。然后点击“淘票票”中的城市，会得到一个网络包，发现它是一个Json数据。下一小节将爬取该数据包存储的淘票票支持的城市。
在这里插入图片描述

（2）jsonpath的安装及使用方式

在这里插入图片描述
下图来源于“https://blog.csdn.net/luxideyao/article/details/77802389”，里面介绍了xpath和JsonPath路径在语法上的区别。

Jsonpath的安装方法如下几张图所示，首先找到python安装路径里的文件夹Scripts，里面专门用于存放python包。然后打开命令提示符，将命令行控制到文件夹Scripts中，并输入命令“pip install jsonpath”。
在这里插入图片描述

（3）代码演示

首先，创建文件“073_jsonpath.json”，输入以下内容。

{
  "store": {
    "book": [
      {
        "category": "修真",
        "author": "六道",
        "title": "环蛋是怎样练成的",
        "price": 8.95
      },
      {
        "category": "修真",
        "author": "天蚕土豆",
        "title": "斗破苍穹",
        "price": 12.99
      },
      {
        "category": "修真",
        "author": "唐家三少",
        "title": "斗罗大陆",
        "isbn": "0-553-21311-3",
        "price": 8.99
      },
      {
        "category": "修真",
        "author": "南派三叔",
        "title": "星辰变",
        "isbn": "0-395-19395-8",
        "price": 22.99
      }
    ],
    "bicycle": {
      "color": "黑色",
      "price": 19.95
    }
  }
}

在这里插入图片描述
本次需要爬取下图圈出来的书名，类似地，获取书的作者等等来熟悉JsonPath的语法。

创建文件“073_jsonpath.py”。

编写代码，运行程序，学会jsonpath的基本使用。

"""
jsonpath使用的演示
"""
import json
import jsonpath

# 加载json数据
obj = json.load(open('073_jsonpath.json', 'r', encoding='UTF-8'))
'''
json.load:从文件中加载 JSON 数据
json.loads:将 JSON 字符串转换为 Python 对象
'''

# 书店所有书的作者      jsonpath.jsonpath(json数据,'json路径')
author_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$.store.book[*].author')
print(f"书店所有书的作者:{author_list}")

# 书店第一本书的作者      jsonpath.jsonpath(json数据,'json路径')
author_first = jsonpath.jsonpath(obj, '$.store.book[0].author')
print(f"书店第一本书的作者:{author_first}")

# 所有的作者
author_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$..author')
print(f"所有的作者:{author_list}")

# store下面的所有元素
tag_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$.store.*')
print(f"store下面的所有元素:{tag_list}")

# store里面所有东西的price
price_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$.store..price')
print(f"store里面所有东西的price:{price_list}")

# 第三本书
book = jsonpath.jsonpath(obj, '$..book[2]')
print(f"第三本书:{book}")

# 最后一本书
book = jsonpath.jsonpath(obj, '$..book[(@.length-1)]')
print(f"最后一本书:{book}")

# 前面的两本书
book_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$..book[0,1]')
print(f"前面的两本书:{book_list}")

book_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$..book[:2]')  # 切片的方式
print(f"前面的两本书:{book_list}")

# 过滤出所有的包含版本号isbn的书     条件过滤需要在()前添加一个“?”
book_list=jsonpath.jsonpath(obj,'$..book[?(@.isbn)]')
print(f"过滤出所有的包含版本号isbn的书:{book_list}")

# 超过10块钱的书
book_list=jsonpath.jsonpath(obj,'$..book[?(@.price>10)]')
print(f"超过10块钱的书:{book_list}")

在这里插入图片描述

2.jsonpath解析淘票票

如下图，打开“淘票票”（网址为“https://dianying.taobao.com/”），按F12打开检查，点到网络。然后点击“淘票票”中的城市，会得到一个网络包，发现它是一个Json数据。本节将爬取该数据包存储的淘票票支持的城市。
在这里插入图片描述
创建文件“074_jsonpath解析淘票票.py”。

将请求地址复制到PyCharm中，另外将该地址使用浏览器打开，发现没有数据返回，说明有反爬机制。故将请求标头放到PyCharm中，删除开头带“:”的项（这些项没用，还会导致报错），再注释掉“Accept-Encoding”那一项，然后不断尝试，尝试获取源码，发现仅需“Referer”项即可获取到相应的数据。
在这里插入图片描述

"""
jsonpath解析淘票票
"""
import urllib.request

url = 'https://dianying.taobao.com/cityAction.json?activityId&_ksTS=1691239690513_108&json-callback=jsonp109&action=cityAction&n_s=new&event_submit_doGetAllRegion=true'
# 请求头
headers = {
    'Referer': 'https://dianying.taobao.com/',
}
request = urllib.request.Request(url=url, headers=headers)
response = urllib.request.urlopen(request)
content = response.read().decode('UTF-8')
print(content)

在这里插入图片描述
但是获取到的数据并不完全符合json格式，开头多了“jsonp109(”，结尾多了“);”，需要进一步处理才能转变成json数据。

如下编程，获取到json数据并保存到文件中，然后点开产生的json文件，使用快捷键Ctr+Alt+L重新设置json数据的缩进，便能直观看到json数据。

"""
jsonpath解析淘票票
"""
import urllib.request

url = 'https://dianying.taobao.com/cityAction.json?activityId&_ksTS=1691239690513_108&json-callback=jsonp109&action=cityAction&n_s=new&event_submit_doGetAllRegion=true'
# 请求头
headers = {
    'Referer': 'https://dianying.taobao.com/',
}
request = urllib.request.Request(url=url, headers=headers)
response = urllib.request.urlopen(request)
content = response.read().decode('UTF-8')
# print(content)  # 测试代码，判断是否获取到相应的数据
content = content.split('(')[1].split(')')[0]  # 变成json数据    删去开头的“jsonp109(”，结尾的“);”
# print(content)  # 测试代码,验证是否转为json数据
with open('074_jsonpath解析淘票票.json','w',encoding='UTF-8') as fp:
    fp.write(content)

在这里插入图片描述
如下编程，即可获得城市。

"""
jsonpath解析淘票票
"""
import urllib.request
import json
import jsonpath

url = 'https://dianying.taobao.com/cityAction.json?activityId&_ksTS=1691239690513_108&json-callback=jsonp109&action=cityAction&n_s=new&event_submit_doGetAllRegion=true'
# 请求头
headers = {
    'Referer': 'https://dianying.taobao.com/',
}
request = urllib.request.Request(url=url, headers=headers)
response = urllib.request.urlopen(request)
content = response.read().decode('UTF-8')
# print(content)  # 测试代码，判断是否获取到相应的数据
content = content.split('(')[1].split(')')[0]  # 变成json数据    删去开头的“jsonp109(”，结尾的“);”
# print(content)  # 测试代码,验证是否转为json数据

obj = json.loads(content)
city_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$..regionName')
print(city_list)

在这里插入图片描述

三、BeautifulSoup(即bs4)

1.bs4的基本使用

（1）基本简介（作用与优缺点）

在这里插入图片描述

（2）安装以及创建

在这里插入图片描述
具体安装步骤如下：首先找到python安装路径里的文件夹Scripts，里面专门用于存放python包。然后打开命令提示符，将命令行控制到文件夹Scripts中，并输入命令“pip install bs4 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/”。
在这里插入图片描述

（3）节点定位

在这里插入图片描述
具体如何使用请阅读代码演示。

（4）节点信息

在这里插入图片描述
具体如何使用请阅读代码演示。

（5）代码演示（详细语法请看代码，含注释，比如函数find、find_all、select、按属性class寻找标签时需要使用“class_”）

创建文件“075_bs4的基本使用.py”。
在这里插入图片描述
如下图所示，创建文件“075_bs4的基本使用.html”,然后编写html文件的代码并查看效果。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <title>Title</title>
    </head>
    <body>

        <div>
            <ul>
                <li id="l1">张三</li>
                <li id="l2">李四</li>
                <li>王五</li>
                <a href="http://www.atguigu.com/" class="a1">尚硅谷</a>
                <span>嘿嘿嘿</span>
            </ul>
        </div>

        <a href="http://www.baidu.com/" title="a2">百度</a>

        <div id="d1">
            <span>哈哈哈</span>
        </div>

        <p id="p1" class="p1"></p>

    </body>
</html>

在这里插入图片描述
继续编写代码，熟悉语法并运行，查看结果。

"""
 bs4的基本使用
-本次将通过解析本地文件将bs4的基础语法进行讲解
"""
from bs4 import BeautifulSoup

# 默认打开的文件的编码格式是gbk  所以在打开文件的时候需要指定编码
soup = BeautifulSoup(open('075_bs4的基本使用.html', encoding='UTF-8'), 'lxml')
# print(soup)  # 测试代码，判断能否读取本地的html文件

# 根据标签名查找节点
# 找到的是第一个符合条件的数据        soup.a --> 在soup中找到第一个a标签
print(f"soup.a的内容：{soup.a}")

# .attrs  将属性作为字典返回
print(f"soup.a.attrs的内容：{soup.a.attrs}")

# bs4的一些函数  find、find_all、select
# （1）find  返回第一个符合条件的标签
print(f"soup.find('a')的内容：{soup.find('a')}")
print(f"soup.find('a',title='a2')的内容：{soup.find('a', title='a2')}")

# 根据class的值来找到对应的标签对象   class需要添加下划线
print(f"soup.find('a',class_='a1')的内容：{soup.find('a', class_='a1')}")

# （2）find_all   返回的是一个列表
# 返回所有的a标签
print(f"soup.find_all('a')的内容：{soup.find_all('a')}")

# 加果想获取的是多个标签的数据    那么需要在find_all的参数中添加的是列表的数据
print(f"soup.find_all(['a','span'])的内容：{soup.find_all(['a', 'span'])}")

# 返回所有的li标签
print(f"soup.find_all('li')的内容：{soup.find_all('li')}")

# 获取前两个li       limit的作用： 查找前几个数据
print(f"soup.find_all('li',limit=2){soup.find_all('li', limit=2)}")

# （3）select（推荐）
# select方法返回的是一个列表  并且会返回多个数据
print(f"soup.select('a')的内容：{soup.select('a')}")

# 根据类选择器class进行筛选       通过.代表class,称为类选择器
print(f"soup.select('.a1')的内容：{soup.select('.a1')}")  # 找到class为“a1”的标签

# #代表id
print(f"soup.select('#l1')的内容：{soup.select('#l1')}")  # 找到id为“l1”的标签

# 属性选择器 [attribute] -----  通过属性来寻找对应的标签
# 查找到li标签中有id的标签
print(f"soup.select('li[id]')的内容：{soup.select('li[id]')}")

# 查找到li标签中id为l2的标签
print(f'soup.select(\'li[id]\')的内容：{soup.select("li[id=l2]")}')

# 层级选择器     后代（即子孙）、子代（即儿子）、子代    后代用空格表示;子代用“>”表示；
# 找到div下的li      后代选择器（即子孙）
print(f"soup.select('div li')的内容：{soup.select('div li')}")

# 找到div下的li      子代选择器（即儿子）
# 注意：很多的计算机编程语言中，如果不加空格不会输出内容   但是在bs4中不会报错,也会显示内容
print(f"soup.select('div > ul > li')的内容：{soup.select('div > ul > li')}")

# 找到a标签和li标签的所有对象
print(f"soup.select('a,li')的内容：{soup.select('a,li')}")

# 节点信息
# （1）获取节点内容
obj = soup.select('#d1')[0]
# 如果标签对象中   只有内容    那么string和get_text()都可以使用
# 如果标签对象中   除了内容还有标签    那么string就获取不到数据 而get_text()是可以获取数据
# 我们一般情况下   推荐使用get_text()
print(f"obj.string的内容：{obj.string}")
print(f"obj.get_text()的内容：{obj.get_text()}")

# (2)节点的属性
obj = soup.select('#p1')[0]
# name用于获取标签的名字
print(f"obj.name的内容：{obj.name}")  # obj对应标签的名字

# .attrs  将属性作为字典返回
print(f"obj.attrs的内容：{obj.attrs}")

# (3)获取节点的具体某个属性
obj = soup.select('#p1')[0]  # select返回的是列表，需使用切片 “[0]” 获取到列表里的内容
print(f"obj.attrs.get('class')的内容:{obj.attrs.get('class')}")  # 推荐
print(f"obj.get('class')的内容:{obj.get('class')}")  # 不推荐
print(f"obj['class']的内容:{obj['class']}")  # 不推荐
print(f"obj.attrs['class']的内容:{obj.attrs['class']}")  # 使用切片

在这里插入图片描述

2.bs4爬取星巴克数据

打开星巴克官网（“https://www.starbucks.com.cn/”），然后点击菜单，本次需要爬取此页面的图片以及对应的产品名字，并保存到本地。
在这里插入图片描述

创建文件“076_bs4爬取星巴克数据.py”。

回到浏览器中，按F12打开检查，点到网络，刷新页面，慢慢寻找对应的接口（在响应中使用搜索快捷键Ctr+F,搜索对应的关键字）。然后，点击标头，将请求地址复制到PyCharm中。
在这里插入图片描述
在寻找图片的名字的路径时，一般是先找的xpath路径，然后改成bs4路径的，具体如下图（注：使用快捷键Ctr+Alt+X即可打开插件xpath）。第一张图展示了如何获取到图片的名字的xpath路径，至于如何改成select下的路径参考后面的代码（具体如何理解请结合上一节的笔记。另外，根据xpath写的路径可能获取不到结果，可以根据元素进行适当修改，路径不止一种写法。）。
在这里插入图片描述
至于图片的请求地址，经过网络和元素两个地方观察发现，它的url是由“https://www.starbucks.com.cn”和元素里的一部分参数组成，具体如图所示。将“https://www.starbucks.com.cn”复制到PyCharm中。

如下图所示，找到图片地址对应的参数的xpath路径，复制到PyCharm中。
在这里插入图片描述
创建名为“076_bs4爬取星巴克数据”的文件夹。

继续编写代码并运行，图片可能有点多，本次程序运行时间较长。

"""
bs4爬取星巴克数据的演示
"""
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.starbucks.com.cn/menu/"
response = urllib.request.urlopen(url)
content = response.read().decode('UTF-8')
# print(content)  # 测试代码，验证是否获取到网页源码

soup = BeautifulSoup(content, 'lxml')
# 名字的xpath路径 /html/body/div[1]/section/div[2]/ul/li/a/strong
name_list = soup.select('ul[class="grid padded-3 product"] > li > a > strong')

# 图片地址   图片参数的xpath路径：/html/body/div[1]/section/div[2]/ul/li/a/div/@style
pic_base_url = 'https://www.starbucks.com.cn'
pic_url_element_list = soup.select('ul[class="grid padded-3 product"] > li > a > div')
pic_url = []  # 用于存放图片地址
pic_name = []  # 用于存放图片名字
for i in range(len(name_list)):
    pic_name.append(name_list[i].get_text().replace('/', '_'))  # 替换斜杠，避免文件命名问题
    # print(pic_name[i])  # 用于验证是否成功获取到名字
    # print(pic_url_element_list[i].attrs.get('style'))  # 用于验证是否成功获取到图片地址的参数
    pic_url.append(pic_base_url + pic_url_element_list[i].attrs.get('style').split('"')[1])

# 图片名和图片地址有了后，即可下载图片
for i in range(len(name_list)):
    urllib.request.urlretrieve(url=pic_url[i], filename='./076_bs4爬取星巴克数据/' + pic_name[i] + '.jpg')