爬虫 | 基础模块了解

📚http协议

• 计算机网络｜第二章：应用层
• Python爬虫教程（一）：基础知识
  

• 请求行：请求方式（get/post）请求地址
• User-Agent：请求载体的身份标识（不同浏览器不同）
• cookie：本地字符串数据信息（用户登录信息）
• 请求体：放一些请求参数

📚requests模块

• 发送HTTP请求：通过调用requests库中的get()、post()、put()、delete()等函数，可以发送不同类型的HTTP请求。
• 添加请求参数：可以通过传递参数给get()或post()函数，向请求中添加查询字符串参数、请求头等信息。
• 处理响应：收到服务器的响应后，可以访问返回的响应状态码、头部信息和内容等，并根据需要进行处理。
• 管理会话：使用Session对象可以创建和管理会话，以便在多个请求之间保持一致的会话状态，如使用cookies和身份验证等。
• 处理异常：requests模块具有内置的异常处理机制，可以捕获和处理请求过程中可能出现的异常情况。

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import requests# 发送HTTP GET请求，获取网页内容
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)# 判断请求是否成功
if response.status_code == 200:# 输出网页内容print(response.text)
else:print("请求失败")

• 用requests库发送了一个HTTP GET请求，并指定了要请求的网址。然后，通过访问 ​response.status_code​属性，判断请求是否成功（状态码为200表示成功）。如果请求成功，通过 ​response.text​属性获取到网页内容，并将其打印出来。

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import requests# 创建Session对象
session = requests.Session()# 发送登录请求，获取cookies
login_url = "https://example.com/login"
payload = {"username": "your_username", "password": "your_password"}
response = session.post(login_url, data=payload)# 判断登录是否成功
if response.status_code == 200:# 发送带有cookies的请求，获取其他页面内容profile_url = "https://example.com/profile"response = session.get(profile_url)# 判断请求是否成功if response.status_code == 200:# 输出页面内容print(response.text)
else:print("登录失败")

• 创建了一个Session对象。Session对象可以保持会话状态，并自动管理cookies。
• 发送一个登录请求（POST请求），传递用户名和密码等表单数据。登录成功后，会话中会自动保存返回的cookies信息。
• 通过使用相同的Session对象发送另一个请求（GET请求），这次访问一个需要登录后才能查看的页面。由于我们使用的是之前的会话，会携带之前登录成功后返回的cookies信息。
• 判断请求是否成功，并输出页面内容。

📚re模块

• 正则表达式匹配：使用re模块的match()（从字符串的开头开始匹配）、search()（搜索第一个匹配）和findall()（返回所有匹配的结果）等函数，可以根据指定的正则表达式，在字符串中查找匹配的内容。
• 替换字符串：通过使用re模块的sub()和subn()函数，可以将匹配到的内容替换为指定的字符串。sub()函数会替换所有匹配项，而subn()函数还会返回替换的次数。
• 分割字符串：re模块的split()函数可以根据指定的正则表达式，将字符串分割为子字符串列表。
• 匹配对象的操作：re模块中的Match对象表示一个匹配项，可以从中获取匹配的内容、位置以及其他相关信息。
• 正则表达式修饰符：re模块提供了一些修饰符，用于控制正则表达式的匹配行为，如忽略大小写、多行匹配、全局匹配等。

🐇 re.I 或 re.IGNORECASE

• 忽略大小写匹配，不论目标字符串的字母是大写还是小写，都可以与正则表达式模式相匹配。

  import re
  pattern = r"hello"
  text = "Hello, World!"
  result = re.search(pattern, text, re.I)
  print(result.group())  # 输出：Hello
  

🐇re.M或 re.MULTILINE

• re.M或re.MULTILINE用于指定多行模式匹配。

• 正则表达式通常按照默认的单行模式进行匹配，也就是只将目标文本视为单个行。在这种模式下，^表示字符串的开头，$表示字符串的结尾。

• 而使用re.M标志可以将正则表达式切换到多行模式，即将目标文本视为多个行。在多行模式下，^和$分别表示行的开头和行的结尾，而不再仅限于字符串的开头和结尾。

  import re
  text = "Hello\nWorld\nHow are you?"
  pattern = re.compile("^H", re.M)
  matches = pattern.findall(text)
  print(matches)
  

• 由于使用了多行模式，模式中的^表示行的开头，因此只有以字母H开始的行会与模式进行匹配。所以最终的输出结果是['H', 'How']，分别对应于第一行和第三行匹配成功的结果。

🐇re.S 或 re.DOTALL

• re.S或re.DOTALL单行匹配，用于指定点字符（.）匹配任意字符，包括换行符。
• 在正则表达式中，.通常表示匹配除了换行符之外的任意字符。默认情况下，它不匹配换行符，但是使用re.S标志可以使其匹配包括换行符在内的任意字符。

  import re
  pattern = r"hello.*world"
  text = "hello\nworld"
  # 匹配以 "hello" 开始，并以 "world" 结尾，中间可以有任意数量的任意字符。
  result = re.search(pattern, text, re.S)
  print(result.group())  # 输出：hello\nworld
  

🐇 re.A 或 re.ASCII

• 限制模式中的字符匹配为ASCII字符集。

  import re
  pattern = r"\w+"
  text = "你好, World!"
  result = re.findall(pattern, text, re.A)
  print(result)  # 输出：['World']
  

🐇 re.X 或 re.VERBOSE

• 冗长模式，忽略正则表达式中的空白和注释。

  import re
  pattern = r"""hello        # 匹配 hello\s+          # 匹配一个或多个空格字符world        # 匹配 world
  """
  text = "hello     world"
  result = re.search(pattern, text, re.X)
  print(result.group())  # 输出：hello     world
  

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🐇特殊字符类

1. \d：匹配任意数字。相当于[0-9]。
2. \D：匹配任意非数字字符。相当于[^0-9]。
3. \s：匹配任意空白字符，包括空格、制表符、换行符等。
4. \S：匹配任意非空白字符。
5. \w：匹配任意字母、数字和下划线字符。相当于[a-zA-Z0-9_]。
6. \W：匹配任意非字母、数字和下划线字符。

• 这些特殊字符类可以在正则表达式中使用，以便更精确地匹配特定类型的字符。需要注意的是，大写形式的特殊字符类（例如\D、\S、\W）表示相反的意义，即匹配对应类别之外的字符。

• 例如，使用\d+可以匹配一个或多个连续的数字，而\D+则匹配一个或多个连续的非数字字符。

📚xpath模块

• XPath（XML Path Language）是一种用于在 XML 文档中定位和选择元素的语言。使用 XPath 模块，可以根据指定的 XPath 表达式从 XML 文档中定位和选择节点，提取所需的数据。
• XPath 模块提供了以下主要功能：
  • 解析 XML 文档：使用 xml.etree.ElementTree.parse() 函数加载 XML 文件，并返回一个表示整个 XML 文档的树结构
  • 定位节点：使用 XPath 表达式 tree.xpath(xpath_expr) 在 XML 树结构中定位满足条件的节点。XPath 表达式描述了节点的路径或属性等选择条件。
  • 选择节点：使用 Element.xpath(xpath_expr) 方法在当前节点下选择满足条件的子节点。
  • 提取数据：使用 element.text 获取节点的文本内容，使用 element.attrib 获取节点的属性信息。

  from lxml import etree# 解析 XML 文档
  tree = etree.parse("data.xml")# 使用 XPath 表达式定位和选择节点
  # 从 XML 或 HTML 文档的根节点 catalog 中选取所有 book 元素下的 title 子元素，并提取它们的文本内容
  title = tree.xpath("/catalog/book/title/text()")
  author = tree.xpath("/catalog/book/author/text()")# 获取节点的文本内容
  title_text = title[0]
  author_text = author[0]# 打印结果
  print("Title:", title_text)
  print("Author:", author_text)
  

  • ​​title = tree.xpath("/catalog/book/title/text()")​：选择XML文档中所有 ​
  • ​.text()​表示获取节点的文本内容，而不是节点本身。

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🐇节点的排序

# 使用 [下标]来选择指定位置的节点，注意 XPath 下标从 1 开始计数
tree.xpath('//div[@class="root"]/div/p[2]/text()')# 获取当前层同级节点中的最后一个位置的节点 
tree.xpath('//div[@class="root"]/div/p[last()]/text()')# 获取倒数第二个位置的节点
tree.xpath('//div[@class="root"]/div/p[last()-1]/text()')# 获取位置小于等于2的节点
tree.xpath('//div[@class="root"]/div/p[position() <= 2]/text()')

🐇函数用法

# 用于筛选嵌套文本长度大于5的嵌套文本
tree.xpath("//ul/li[string-length(text()) > 5]/text()")# 判断属性是否包含指定的子字符串
tree.xpath("//ul/li[contains(@class, 'price')]/text()")# 匹配以指定字符开头的节点
tree.xpath("//ul/li[starts-with(text(), '啦啦')]/text()")# 计算节点数量
tree.xpath("count(//ul/li)")

🐇节点关系

# self::代表当前节点自身
tree.xpath('//div/p/self::p/text()')# * 代替标签名称，匹配任何标签
tree.xpath('//div/p/self::*/text()')# following-sibling::选取当前节点之后的同级节点
tree.xpath("//div/p[text()='第三段']/following-sibling::*/text()")# preceding-sibling::选取当前节点之前的同级节点： 
tree.xpath("//div/p[text()='第三段']/preceding-sibling::*/text()")# 父辈节点：parent::
tree.xpath('//div[@class="self"]/parent::*/@class')# 先辈节点：`ancestor::` 和 `ancestor-or-self::`
tree.xpath('//div[@class="self"]/ancestor::*/@class')
tree.xpath('//div[@class="self"]/ancestor-or-self::*/@class')# 后代关系：子节点 `child::`、所有后代节点 `descendant::` 和所有后代节点及自身 `descendant-or-self::`
tree.xpath("//div[@class='uncle']/child::*/@class")
tree.xpath("//div[@class='grandpa']/descendant::*/@class")
tree.xpath("//div[@class='grandpa']/descendant-or-self::*/@class")

🐇补充语法

• 使用 * 通配符匹配任何满足条件的节点，不需要考虑父节点
  • tree.xpath("//*[@class='price' or @class='price-item']/text()")
• 使用正则表达式模式匹配节点
  • tree.xpath("//ul/li[ns:match(text(), '哈哈$')]/text()", namespaces={"ns": "http://exslt.org/regular-expressions"})
  • 匹配带有以字母 “哈哈” 结尾的文本内容的 li 元素，并返回这些 li 元素的文本内容。同时使用 ​namespaces​ 参数来定义命名空间的映射。

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参考博客：

• Python爬虫教程（一）：基础知识