【爬虫】解析爬取的数据

目录

  • 一、正则表达式
    • 1、常用元字符
    • 2、量词
    • 3、Re模块
    • 4、爬取豆瓣电影
  • 二、Xpath
    • 1、Xpath解析
      • Ⅰ、节点选择
      • Ⅱ、路径表达式
      • Ⅲ、常用函数
    • 2、爬取豆瓣电影


解析数据,除了前面的BeautifulSoup库,还有正则表达式和Xpath两种方法。

一、正则表达式

正则表达式(简称RE)是一种用来描述和匹配字符串模式的工具。

它广泛应用于文本处理、数据验证、文本搜索和替换等场景。正则表达式使用一种特殊的语法,可以对字符串进行复杂的模式匹配。

正则表达式测试:在线正则表达式测试

1、常用元字符

元字符:具有固定含义的特殊符号。每个元字符,默认只匹配一个字符串,并且不能匹配换行符。

元字符描述示例
.匹配除换行符以外的任意字符a.b 可以匹配 a1bacb
\w匹配字母、数字或下划线\w+ 匹配 helloworld_123
\s匹配任意的空白字符\s+ 匹配空格、制表符等
\d匹配数字\d+ 匹配 123456
\n匹配一个换行符hello\nworld 匹配换行符
\t匹配一个制表符hello\tworld 匹配制表符
^匹配字符串的开始^Hello 匹配 Hello 开头的字符串
$匹配字符串的结束World$ 匹配 World 结尾的字符串
\W匹配非字母、非数字、非下划线的字符\W+ 匹配 !@#$%^
\D匹配非数字字符\D+ 匹配 abcXYZ
\S匹配非空白字符\S+ 匹配 helloworld123
`ab`匹配字符 a 或字符 b
(...)捕获括号内的表达式,表示一个组(abc) 捕获 abc
[...]匹配方括号中的任意字符[abc] 匹配 abc
[^...]匹配不在方括号中的任意字符[^abc] 匹配除 abc 之外的任意字符

2、量词

量词:控制前面的元字符出现的次数

量词描述
*重复零次或更多次
+重复一次或更多次
?重复零次或一次
{n}重复n次
{n,}重复n次或更多次
{n,m}重复n到m次

惰性匹配.*?:尽可能少地匹配字符。在重复元字符后加 ? 实现惰性匹配。
贪婪匹配.*:尽可能多地匹配字符。默认的重复元字符都是贪婪的。

惰性匹配

贪婪匹配

3、Re模块

在Python中使用处理正则表达式,可以使用 re 模块,这个模块提供了一系列用于搜索、匹配和操作字符串的函数。

函数描述
re.search(pattern, string, flags=0)搜索字符串,返回第一个匹配的对象;若无匹配返回 None
re.match(pattern, string, flags=0)从字符串起始位置匹配模式;若匹配成功返回匹配对象,否则 None
re.fullmatch(pattern, string, flags=0)整个字符串完全匹配模式返回匹配对象,否则返回 None
re.findall(pattern, string, flags=0)返回字符串中所有非重叠匹配的列表
re.finditer(pattern, string, flags=0)返回字符串中所有非重叠匹配的迭代器
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)用替换字符串替换匹配模式的所有部分,返回替换后的字符串
re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)根据模式匹配分割字符串,返回分割后的列表
import re

# 示例文本
text = "在2024年,Python是最受欢迎的编程语言之一。Python 3.9版本在2020年发布。"

# 1. re.search() 搜索字符串,返回第一个匹配的对象
# 查找第一个数字序列
search_result = re.search(r'\d+', text)
if search_result:
    print(f"re.search: 找到的第一个数字是 '{search_result.group()}',位置在 {search_result.start()}")  

# 2. re.match() 从字符串起始位置匹配模式
# 匹配字符串开头是否为 '在'
match_result = re.match(r'在', text)
if match_result:
    print(f"re.match: 匹配的字符串是 '{match_result.group()}',位于字符串的开始")

# 3. re.fullmatch() 整个字符串完全匹配模式
# 检查整个字符串是否只包含中文字符
fullmatch_result = re.fullmatch(r'[\u4e00-\u9fff]+', '在编程')
if fullmatch_result:
    print(f"re.fullmatch: 整个字符串完全匹配,匹配到的内容是 '{fullmatch_result.group()}'")  

# 4. re.findall() 返回字符串中所有非重叠匹配的列表
# 查找所有的数字序列
findall_result = re.findall(r'\d+', text)
print(f"re.findall: 找到的所有数字序列是 {findall_result}") 

# 5. re.finditer() 返回字符串中所有非重叠匹配的迭代器
# 查找所有的数字序列,并逐一输出
finditer_result = re.finditer(r'\d+', text)
for match in finditer_result:
    print(f"re.finditer: 找到的数字是 '{match.group()}',位置在 {match.start()}")  

# 6. re.sub() 用替换字符串替换匹配模式的所有部分
# 将所有数字替换为 '#'
sub_result = re.sub(r'\d+', '#', text)
print(f"re.sub: 替换后的字符串是: {sub_result}") 

# 7. re.split() 根据模式匹配分割字符串
# 按照空白字符或标点分割字符串
split_result = re.split(r'[,。 ]+', text)
print(f"re.split: 分割后的字符串列表是: {split_result}") 

image-20240608195856954

4、爬取豆瓣电影

image-20240608200527961

<li>标签开始,逐步匹配到包含电影名的<span class="title">标签,使用非贪婪模式(.*?)匹配中间可能存在的任意字符,直到找到下一个明确的标记,用命名捕获组(?P<name>)提取出电影名部分。

Re表达式写法:

<li>.*?<div class="item">.*?<span class="title">(?P<name>.*?)</span>

爬虫代码:

import requests
import re
from bs4 import BeautifulSoup

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/125.0.0.0 Safari/537.36 Edg/125.0.0.0"
}

for start_num in range(0, 250, 25):
    response = requests.get(f"https://movie.douban.com/top250?start={start_num}", headers=headers)
    # 拿到页面源代码
    html = response.text
    # 使用re解析数据
    obj = re.compile(r'<li>.*?<div class="item">.*?<span class="title">(?P<name>.*?)</span>',re.S)
    # 开始匹配
    result = obj.finditer(html)
    # 打印结果
    for it in result:
        print(it.group('name'))

二、Xpath

Xpath是在XML文档中搜索的一门语言,它可以通过路径表达式来选择节点或节点集,HTML是XML的一个子集。

安装lxml模块: pip install lxml

1、Xpath解析

Ⅰ、节点选择

符号解释
/从根节点选择。
//从匹配选择的当前节点选择文档中的节点,而不考虑它们的位置。
.选择当前节点。
..选择当前节点的父节点。
@选择属性。

Ⅱ、路径表达式

表达式解释
/bookstore/book选择bookstore节点下的所有book子节点。
//book选择文档中的所有book节点,不考虑它们的位置。
bookstore/book[1]选择bookstore节点下的第一个book子节点。
//title[@lang]选择所有具有lang属性的title节点。
//title[@lang='en']选择所有lang属性为’en’的title节点。

Ⅲ、常用函数

  • text(): 选择元素的文本。
  • @attr: 选择元素的属性。
  • contains(): 判断包含关系。
  • starts-with(): 判断开始部分。
from lxml import etree

html_content = '''
<html>
  <body>
    <div class="movie">
      <span class="title">肖申克的救赎</span>
      <span class="title">The Shawshank Redemption</span>
    </div>
    <div class="movie">
      <span class="title">霸王别姬</span>
      <span class="title">Farewell My Concubine</span>
    </div>
  </body>
</html>
'''

# 解析HTML
tree = etree.HTML(html_content)

# 提取电影标题
titles_cn = tree.xpath('//div[@class="movie"]/span[@class="title"][1]/text()')
titles_en = tree.xpath('//div[@class="movie"]/span[@class="title"][2]/text()')

# 打印结果
for cn, en in zip(titles_cn, titles_en):
    print(f'中文标题: {cn}, 英文标题: {en}')
//div[@class="movie"]/span[@class="title"][1]/text()

//div[@class="movie"]:选择所有class为movie的div元素。

/span[@class="title"][1]:选择每个div中class为title的第一个span元素。

/text():获取span元素的文本内容。

//div[@class="movie"]/span[@class="title"][2]/text()

类似上述表达式,但选择的是每个div中class为title的第二个span元素。

2、爬取豆瓣电影

豆瓣

import requests
from lxml import etree

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/125.0.0.0 Safari/537.36 Edg/125.0.0.0"
}

for start_num in range(0, 250, 25):
    response = requests.get(f"https://movie.douban.com/top250?start={start_num}", headers=headers)
    # 拿到页面源代码
    html = response.text
    # 使用lxml解析页面
    html = etree.HTML(html)
    # 提取电影名字
    titles = html.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li/div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()')
    # 提取评分
    ratings = html.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li/div/div[2]/div[2]/div/span[2]/text()')
    # 打印结果
    for title, rating in zip(titles, ratings):
        print(f"电影: {title} 评分: {rating}")

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/793840.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Gitlab CI/CD介绍

基本概念 GitLab CI/CD&#xff08;持续集成/持续部署&#xff09;流水线是GitLab平台提供的一项强大功能&#xff0c;旨在通过自动化构建、测试和部署过程&#xff0c;提高开发团队的效率和软件发布的质量。 CI&#xff08;Continuous Integration&#xff09;&#xff1a;持续…

starRocks搭建

公司要使用新的大数据架构&#xff0c;打算用国产代替国外的大数据平台。所以这里我就纠结用doris还是starrocks&#xff0c;如果用doris&#xff0c;因为是开源的&#xff0c;以后就可以直接用云厂商的。如果用starrocks就得自己搭建&#xff0c;但是以后肯定会商业化&#xf…

初学51单片机之UART串口通信

CSDN其他博主的博文&#xff08;自用&#xff09;嵌入式学习笔记9-51单片机UART串口通信_51uart串口通讯-CSDN博客 CSDN其他博主的博文写的蛮好&#xff0c;如果你想了解51单片机UART串口可以点进去看看&#xff1a; UART全称Universal Asynchronous Receiver/Transmitter即通…

Codeforces Round 957 (Div. 3)(A~E题解)

这次比赛只能用抽象来形容&#xff0c;前五道题都没有什么算法&#xff0c;都是思维加模拟都能过&#xff0c;然后第四题卡住了&#xff0c;第五题不知道为什么做出来的人那么少&#xff0c;就是纯暴力就能过&#xff0c;但是没抓住上分的机会&#xff0c;有些可惜&#xff0c;…

Python编写的俄罗斯方块小游戏

文章目录 游戏页面实现代码 游戏页面 左右键移动方块位置&#xff0c;上键切换方块形态。 实现代码 import pygame import random# 初始化 Pygame pygame.init()# 定义颜色 colors [(0, 0, 0), # 黑色(255, 0, 0), # 红色(0, 255, 0), # 绿色(0, 0, 255), # 蓝色(255,…

差分约束——AcWing 362. 区间

差分约束 定义 差分约束系统是一种在计算机科学和运筹学中用于解决特定类型优化问题的工具。它主要用于处理一类线性不等式组&#xff0c;这些不等式描述了变量之间的相对大小关系&#xff0c;而不是直接的绝对值大小。差分约束系统通常用于路径寻找、调度、资源分配等问题。…

接口幂等性和解决方案

针对前端重复发起相同请求的解决方案&#xff1a; 注意&#xff1a; Redis保证了在相同key的情况下&#xff0c;只会保留一条数据&#xff0c;这就保证了多次请求只会消费一条数据。 并且需要注意的是&#xff0c;生成/获取token和携带token发送请求的过程需要是两个不同的过…

AI克隆声音,基于函数计算部署GPT-Sovits语音生成模型

阿里云的 https://developer.aliyun.com/adc/scenario/808348a321844a62b922187d89cd5077 还是 函数计算 FC (aliyun.com) 选择 语音克隆生成 GPT-SOVITS 通过访问域名就能访问 就可以上传个人的声音&#xff0c;然后进行输出 。

极狐Gitlab使用(2)

目录 1. Gitlab命令行修改管理员密码 2. Gitlab服务管理 3. 公司的开发代码提交处理流程 4. Gitlab 备份与恢复 数据备份 测试数据恢复 5. 邮箱配置 1. Gitlab命令行修改管理员密码 [roottty01 ~]# gitlab-rails console -e production # 启动GitLab的Rails控制…

FastAPI 学习之路(四十一)定制返回Response

接口中返回xml格式内容 from fastapi import FastAPI, Responseapp FastAPI()# ① xml app.get("/legacy") def get_legacy_data():data """<?xml version"1.0"?><shampoo><Header>Apply shampoo here.</Header&…

Day1每日编程题日记:数字统计、两个数组的交集、点击消除

前言&#xff1a;该篇用于记录自看。曾回看昨天的做题代码&#xff0c;竟然会觉得陌生&#xff0c;这竟然是我写的&#xff0c;细细读了一下&#xff0c;原来我当时是这么想的。因此我觉得记代码没有实际用处&#xff0c;重点是领悟了思想&#xff0c;这样子代码就在心中&#…

java虚拟机

JVM的运行机制 运行过程 Java源文件被编译器编译成字节码文件JVM将字节码文件编译成相应操作系统的机器码机器码调用相应操作系统的本地方法库执行相应的方法 类加载器用于将编译好的.Class文件加载到JVM中即时编译器&#xff1a;将Java字节码编译成具体的机器码 多线程 JV…

小米开放式耳机怎么样?小米、西圣、漫步者王者pk测评角逐

我们常说的开放式耳机&#xff0c;就是一种采用开放式设计的音频设备&#xff0c;能够给用户带来更加自然且广阔的音质体验&#xff0c;相比与传统的入耳式耳机&#xff0c;开放式耳机无需入耳&#xff0c;在佩戴方面更加的舒适&#xff0c;在音质方面开放式耳机的听感会更加自…

Flat Ads:金融APP海外广告投放素材的优化指南

在当今全球化的数字营销环境中,金融APP的海外营销推广已成为众多金融机构与开发者最为关注的环节之一。面对不同地域、文化及用户习惯的挑战,如何优化广告素材,以吸引目标受众的注意并促成有效转化,成为了广告主们亟待解决的问题。 作为领先的全球化营销推广平台,Flat Ads凭借…

如何保证语音芯片的稳定性能和延长使用寿命

要让语音芯片保持稳定性能&#xff0c;首先需要深入理解其工作原理和内部构造。语音芯片&#xff0c;作为现代电子设备中的核心组件之一&#xff0c;承载着声音信号的处理与输出功能。为了确保其稳定运行&#xff0c;我们需要从多个方面进行细致的考虑和操作。‌ 1、避免长期高…

【数据结构】初探数据结构面纱:栈和队列全面剖析

【数据结构】初探数据结构面纱&#xff1a;栈和队列全面剖析 &#x1f525;个人主页&#xff1a;大白的编程日记 &#x1f525;专栏&#xff1a;数据结构 文章目录 【数据结构】初探数据结构面纱&#xff1a;栈和队列全面剖析前言一.栈1.1栈的概念及结构1.2栈的结构选择1.3栈的…

数据结构(3.9_1)——特殊矩阵的压缩存储

总览 一维数组的存储结构 如果下标从1开始&#xff0c;则a[i]的存放地址LOC (i-1)*sizeof(ElemType); 二维数组的存储 二维数组也具有随机存储的特性 设起始地址为LOC 在M行N列的二维数组b[M][N]中&#xff0c;若按行优先存储&#xff0c; 则b[i][j]的存储地址的LOC (i*…

【JVM】对象的生命周期一 | 对象的创建与存储

Java | 对象的生命周期1-对象的创建与存储 文章目录 前言对象的创建过程内存空间的分配方式方式1 | 指针碰撞方式2 | 空闲列表 线程安全问题 | 避免空间冲突的方式方式1 | 同步处理&#xff08;加锁)方式2 | 本地线程分配缓存 对象的内存布局Part1 | 对象头Mark Word类型指针 P…

文献翻译与阅读《Integration Approaches for Heterogeneous Big Data: A Survey》

CYBERNETICS AND INFORMATION TECHNOLOGIES’24 论文原文下载地址&#xff1a;原文下载 目录 1 引言 2 大数据概述 3 大数据的异构性 4 讨论整合方法 4.1 大数据仓库&#xff08;BDW&#xff09; 4.2 大数据联盟&#xff08;BDF&#xff09; 5 DW 和 DF 方法的比较、分…

智充科技营收增速放缓:经营成本飙升,应收账款大幅增长

《港湾商业观察》黄懿 6月10日&#xff0c; XCHG Limited 智能充电有限公司(下称&#xff1a;智充科技)在美国证监会(SEC)更新招股书&#xff0c;拟在美国纳斯达克上市&#xff0c;其股票代码为“XCH”。北京智充科技有限公司为其国内运营主体&#xff08;下称“北京智充科技”…